• 유기물자원화
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• 제31권1호
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• pp.69-84
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• 2023

폐기물처리시설의 지속적인 설치·정기검사에도 불구하고 현장 처리시설에서는 과다소각, 불법투기 악취 등에 대한 민원이 지속적으로 발생하는 것으로 보아 현재의 폐기물처리시설 설치정기 검사방법의 개선이 필요하다고 판단되었다 이에 현재 운영중인 폐기물처리시설(6개분야)을 대상으로 현장조사를 실시하여 각 분야별 폐기물처리공정을 파악하고 검사에 적용된 주요한 운영인자를 파악하고, 주요공정별 물질·에너지수지를 산정하여 폐기물처리시설의 적정 운영 여부를 확인하였다. 주요 운영인자 조사 결과 소각 및 시멘트 소성로, 소각열회수시설 등의 경우 소각에 필요한 소각로의 온도 유지 및 발생되는 대기오염물질의 처리가 가장 주요한 인자였으며, 매립시설의 경우 옹벽의 안정성, 매립 후 발생되는 침출수 및 배출가스 관리가 주요한 인자로 나타났다. 멸균·분쇄시설의 경우 멸균여부(아포균검사)가 가장 중요한 주요인자 이었으며, 음식물류폐기물처리시설의 경우 발효(소화, 부숙) 시 체류시간 및 악취관리가 주요한 인자로 나타났다. 또한 물질에너지수지 산정 결과 소각시설의 경우 폐기물 투입량 대비 바닥재 발생량은 약 14%, 비산재 발생량은 약 3%로 적정 운영되고 있을을 확인하였다. 또한 음식물류폐기물시설 중 혐기성분해시설의 경우 유입량 대비 바이오가스 발생량은 약 17%, 바이오가스 전환효율은 약 81%로 나타났고, 퇴비화시설의 경우 유입폐기물 대비 약 11%의 퇴비가 생산되어 모두 적정운영 되고있음을 확인하였다. 이에 따라 폐기물처리시설 검사방법의 고도화를 이루기 위해 세부검사방법의 정량적 기준 적립 뿐만 아니라 각 시설의 정기검사 시 1년간의 운영자료 등을 수집하여 폐기물의 흐름을 파악하고 처리시설의 적정운영 여부를 판단한다면, 처리시설의 운영 및 관리효율이 상승할 것으로 판단된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제36권6호
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• pp.566-574
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• 2022

중금속은 생체 내에서 분해되지 않고 장기간에 걸쳐 축적되는 특성으로 도시의 생물 다양성을 위협하는 위험한 오염물질 중 하나이다. 도시지역의 대기 중 중금속오염을 평가하기 위해 중금속 노출 정도에 따라 생물 체내의 축적농도를 비교하는 생물학적 모니터링의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구는 중금속 모니터링 시료로서 둥지 재료의 활용 가능성을 검토하고 중금속이 박새과 조류에 미치는 영향을 파악하기 위해 수행되었다. 연구지역은 충청남도 천안시 소재 대학교 캠퍼스 내 녹지공간(14개), 도시산림(11개), 도시공원(29개)으로 총 54개의 인공새집이 설치되었다. 조류 이용률은 도시공원 6/29개(20.68%), 캠퍼스 내 녹지공간 11/14개(78.57%), 도시산림 8/11개(72.72%)로 나타났다. 수거한 둥지로부터 이끼 재료를 채취하였고 중금속 분석을 통하여 도시녹지 유형별 중금속축적특성과 중금속이 박새과 조류의 이소 성공 여부에 미치는 영향을 비교하였다. 분석결과 아연의 평균 농도는 228.08±209.62㎍/dry g, 납의 평균 농도는 17.67±6.72㎍/dry g로 나타났다. 도시녹지 유형별 아연농도는 유의한 차이를 나타내지 않았으나(Kruskal-Wallis test, p-value=0.28) 납 농도는 유의한 차이를 보였다(Kruskal-Wallis test, p<0.05^*). 중금속 분석을 진행한 21개의 박새과 조류 둥지 중 11개(52.38%)의 둥지에서 조류의 이소가 관찰되었다. 각 도시녹지 유형에서 관찰된 조류의 이소는 캠퍼스 내 녹지공간 7개(77.78%), 도시산림 6개(85.71%), 도시공원 1개(20%)로 주로 도시산림과 캠퍼스 내 녹지공간에서 이소가 확인되었다. 박새과 조류의 이소 성공 여부에 중금속 축적특성이 미치는 영향을 확인하기 위해 중금속 농도를 비교하였으나 통계적으로 유의한 차이는 나타나지 않았다(Zn : W=44, p-value=0.74, Pb : t=0.64676, df =7.2422, p-value =0.54). 본 연구는 박새과 둥지 재료를 중금속 모니터링 시료로 사용한 기초 연구로 비침습적인 생물학적 모니터링의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권4호
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• pp.523-541
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• 2023

3D 프린터의 활용이 높아짐에 따라 발생하는 화학물질에 대한 노출 빈도가 증가하고 있다. 그러나 3D 프린팅 발생 화학물질의 독성 및 유해성에 대한 연구는 미비하며, 분자 구조 데이터의 결측치로 인해 in silico 기법을 사용한 독성예측 연구는 저조한 실정이다. 본 연구에서는 화학물질의 분자구조 정보를 나타내는 주요 분자표현자의 결측치를 보간하여 3D 프린팅의 독성 및 유해성을 예측한 Data-centric QSAR 모델을 개발하였다. 먼저 MissForest 알고리즘을 사용해 3D 프린팅으로 발생되는 유해물질의 분자표현자 결측치를 보완하였으며, 서로 다른 4가지 기계학습 모델(결정트리, 랜덤포레스트, XGBoost, SVM)을 기반으로 Data-centric QSAR 모델을 개발하여 생물 농축 계수(Log BCF)와 옥탄올-공기분배계수(Log Koa), 분배계수(Log P)를 예측하였다. 또한, 설명 가능한 인공지능(XAI) 방법론 중 TreeSHAP (SHapley Additive exPlanations) 기법을 활용하여 Data-centric QSAR 모델의 신뢰성을 입증하였다. MissForest 알고리즘 기반 결측지 보간 기법은, 기존 분자구조 데이터에 비하여 약 2.5배 많은 분자구조 데이터를 확보할 수 있었다. 이를 바탕으로 개발된 Data-centric QSAR 모델의 성능은 Log BCF, Log Koa와 Log P를 각각 73%, 76%, 92% 의 예측 성능으로 예측할 수 있었다. 마지막으로 Tree-SHAP 분석결과 개발된 Data-centric QSAR 모델은 각 독성치와 물리적으로 상관성이 높은 분자표현자를 통하여 선택함을 설명할 수 있었고 독성 정보에 대한 높은 예측 성능을 확보할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 방법론은 다른 프린팅 소재나 화학공정, 그리고 반도체/디스플레이 공정에서 발생 가능한 오염물질의 독성 및 인체 위해성 평가에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.