• 한국식품위생안전성학회지
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• 제38권6호
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• pp.489-495
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• 2023

경기 서부지역 로컬푸드 직매장에서 유통되고 있는 농산물 341건을 수거하여 잔류 농약 검사를 실시한 결과 30.8%인 105건에서 잔류농약이 검출되었다. 6건이 잔류허용기준을 초과하여 부적합률은 1.8%로 나타났으며 최근 3년간 평균 부적합률인 1.4%보다 다소 높게 나타났다. 조사대상 농산물 중 과일류와 채소류에서만 잔류농약이 검출된 것으로 나타났으며, 과일류는 34건 중 24건이 검출되어 70.6%, 채소류는 277건중 81건이 검출되어 29.2%의 검출률을 나타내었다. 검출된 농약은 acetamiprid 등 59종으로 총 208회 검출되었으며 검출범위는 0.01-2.38 mg/kg 이었다. 잔류농약이 검출된 105건의 농산물중 62건(59%)에서는 1종의 농약만 검출되었고 43건(41%)에서는 2종 이상의 농약성분이 검출되었다. 특히 복숭아에서는 14종의 농약이 동시에 검출되었으며 농약성분 중 dinotefuran이 21회로 가장 많이 검출되었다. 검출된 농약의 독성을 살펴본 결과 인축독성은 III급(보통독성)이 44회(21.2%), IV급(저독성)이 164회(78.8%) 검출되었고, 어독성은 I급 68회(32.7%), II급 14회(6.7%), III급 126회(60.6%) 검출된 것으로 나타났다. 5회 이상 검출된 다빈도 농약성분에 대한 노출량을 조사한 결과 위해지수는 2.8% 이하로 나타나 식이 섭취량에 따른 잔류농약의 위해도는 미미한 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.563-576
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• 2023

본 연구에서는 대류권 오존과 전구체인 nitrogen oxides (NOx), volatile organic compounds (VOCs)의 광화학반응 관계를 살펴보고자, Ozone Monitoring Instrument (OMI)와 TROPOspheric Monitoring Instrument(TROPOMI)의 nitrogen dioxide (NO₂), formaldehyde (HCHO), OMI/Microwave Limb Sounder (MLS) tropospheric column ozone (TCO), Airkorea 지상측정 ozone (O₃) 자료를 분석하였다. OMI 위성자료를 이용하여 2006년부터 2020년까지 장기 변화 경향을 살펴보면 TCO는 동북아시아 지역 전체적으로 증가하는 추세를 보였으며, NO₂는 꾸준히 감소하고 HCHO는 계속해서 증가하는 경향성을 보였다. 또한 오존 민감도의 지표인 formaldehyde nitrogen dioxide ratio (FNR)은 점점 증가하고 있으며, 이는 VOC-limited 영역이 감소하고 있음을 의미한다. 본 연구는 한국 지역 오존의 지속적인 증가 원인을 밝히기 위해서 최근 4년 기간(2019~2022년)의 TROPOMI FNR과 지상 측정 O₃를 이용하여 국내 오존 생성 민감도 분석을 진행하였다. 기존 선행연구들과 동일하게 국내 대도시 지역에서 VOC-limited 및 Transitional 영역이 나타났으며, 그 외에도 국내 주요 발전소가 위치한 지역에서 VOC-limited 영역이 나타났다. VOC-limited 영역, 즉 NOx가 과도하게 포화되어 있는 영역에서는 NOx 배출 감소가 오히려 적정 반응을 약화시켜 국내 오존 농도 증가를 유도했을 것으로 판단된다. 따라서 VOC-limited 영역이 나타나는 지역에서 오존 농도를 감소시키기 위해서는 NOx의 배출보다 단기적으로 VOC 배출을 감소시켜야 함을 시사한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.589-597
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• 2023

집중호우 시 육상으로부터 다량으로 유입된 부유쓰레기는 사회, 경제적 및 환경적으로 악영향을 주고 있으나 집적 구역과 발생량에 대한 모니터링 체계는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 중부권 최대 상수원인 대청호를 대상으로 집중호우 시기에 하천 내로 유입되는 부유쓰레기의 효율적인 모니터링 방안과 현존량을 추정하기 위해 원격탐사 기법 적용 방안을 제안하였다. 대청호 수역에서 발생하는 부유쓰레기의 실태 조사를 위해 저궤도 위성통신 단말기가 탑재된 위치 추적 부이를 활용하여 이동 경로와 거동 특성을 파악하였으며, 드론 영상을 활용하여 부유쓰레기의 잠재적 집적 구역과 현존량을 추정하고자 하였다. 위치 추적 부이는 3일간 누적강우량이 200-300 mm 이상 증가하는 시기에 빠르게 이동하였다. 가장 긴 이동거리를 나타낸 호탄교의 경우 하루동안 약 72.8 km를 이동하였고 이때 최대 이동속도는 5.71 km/h를 나타냈다. 집중호우 이후 드론 영상을 활용하여 부유쓰레기의 현존량을 산출한 결과, 658.8-9,165.4 ton을 나타냈으며, 석호리 수역에서 가장 많이 발생하였다. 본 연구에서는 위치 추적 부이와 드론 영상을 통해 부유쓰레기 주요 집적 우심 구간을 파악할 수 있었으며, 전통적인 모니터링 방안보다 기동성, 신속성이 우수한 원격탐사 기반 모니터링 방법은 향후 집중호우 시기에 다량으로 유입되는 부유쓰레기의 수거, 처리 부담 비용을 절감하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국자원식물학회지
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• 제36권5호
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• pp.517-526
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• 2023

만생종 'Fuji' 사과(Malus × domestica)는 과피 착색에 따라 수확시기가 가변적인 품종이다. Ethephon은 ethylene 발생을 촉진하는 식물생장조절제로 사과나무를 포함한 호흡급등형 과수작물의 과실 성숙과 관련된 생리적 반응을 유도한다. 본 연구는 'Fuji'/M.26 사과의 경제적이고 안정적인 수확기 조절 방법을 제시하고자 과실 비대생장 종료 후 ethephon 단용처리와 ethephon 및 염화칼슘 혼합처리가 과실특성에 미치는 영향을 조사하였다. 과실 비대생장이 종료된 만개 후 145일에 100 mg/L ethephon과 100 mg/L ethephon 및 0.5% 염화칼슘 혼합용액을 분무처리 후 10일 주기로 과실특성을 조사하였다. Ethephon 단용처리구와 ethephon 및 염화칼슘 혼합처리구 모두 만개 후 155일부터 전분함량이 감소되어 과실성숙이 촉진되었으며, 수확 10일 전 전분함량은 대조구의 수확기 전분함량과 유사하였다. 과피 착색은 ethephon 및 염화칼슘 혼합처리구에서 ethephon 단용처리구보다 착색률이 낮았으나 대조구보다는 높았다. 과실 평균 경도는 ethephon 단용처리구가 가장 낮았으며, ethephon 및 염화칼슘 혼합처리구는 대조구와 유사하였다. 수확기 당산비는 세 처리구 간에 유의한 차이는 없었으나 수확 10일 전 ethephon 단용처리구와 ethephon 및 염화칼슘 혼합처리구의 적정산도가 대조구보다 유의적으로 낮았다. 특히 2021년 수확 10일 전 ethephon 단용처리구와 ethephon 및 염화칼슘 혼합처리구의 당산비는 수확기 당산비와 유사하였다. 따라서 'Fuji'/M.26의 과실 비대생장이 종료된 시점에 100 mg/L ethephon과 0.5% 염화칼슘 혼합처리를 통해 과실성숙과 과피 착색을 수확기보다 10일 촉진할 수 있을 것으로 생각된다.

• 생명과학회지
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• 제33권10호
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• pp.797-807
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• 2023

오디의 기능성을 증진하기 위한 일환으로 유산균 L. plantarum JCM 1149 (LP)와 효모 P. kudriavzevii Atz-EN-01 (PK)로 발효한 오디액과 발효하지 않은 대조구 오디액의 항산화와 항비만 활성 관련 여러 지표들을 비교 조사하였다. 60시간 발효 후 PK와 LP 발효 오디액의 총 폴리페놀 및 총 플라보노이드 함량은 대조구보다 각각 1.5배 및 2배 증가하였고 총 안토시안닌 함량은 대조구에 비해 PK 발효 오디액이 1.3배, LP 발효 오디액이 1.5배 증가하였다. PK 발효 오디액의 DPPH 라디칼 소거활성은 86%에서 100%로 16.3% 증가하였으나 LP 발효 오디액은 86%에서 93%로 상대적으로 낮은 8.1% 증가하였다. LP와 PK 발효 오디액의 lipase 효소에 대한 저해율은 대조구 대비 62.9%와 52.5%로 나타났다. 발효 오디액이 3T3 - L1 지방전구 세포가 지방구를 포함한 지방세포로 분화되는 과정을 억제하는 효과를 조사하기 위해 대조구인 비발효오디 농축액과 LP 및 PK 발효 오디 농축액을 200, 400, 800 ㎍/ml 농도로 처리한 후 oil-red-O로 염색한 결과 400 ㎍/ml에서는 대조구에 비해 근소한 염색차이를 보였다. 반면에 800 ㎍/ml 처리는 대조구와 비교하여 유의하게 염색을 감소시켰으며 LP 발효 오디 농축액이 PK 발효 오디 농축액 보다 상대적으로 더 높은 지방구 생성 억제활성을 나타내었다. SD rats을 이용한 6주 간 동물실험 결과 혈청 중성지방 함량의 경우 고지방 식이군은 9.5% 증가하였으나 대조군은 17.1%, LP 발효 오디 농축액 실험군은 37.1%, 그리고 PK 발효 오디 농축액 실험군은 41.6% 감소하였다. LP 발효 오디 농축액 실험군과 PK 발효 오디 농축액 실험군의 중성지방 함량은 고지방 식이군과 대조군에 비해 각각 43.1%와 21.4% 그리고 48.6%와 28.9%씩 감소하였다. 이상의 결과로부터 유산균(LP)이나 효모(PK)로 발효한 오디는 발효하지 않은 오디에 비해 항산화활성, lipase 저해활성 및 지방구 생성 억제력을 증가시키고 혈청 중성지방 함량을 감소시키는 효과를 나타내는 것으로 확인하였다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제62권3호
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• pp.183-191
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• 2023

베리류톱밥 발효기간중 톱밥내 온도변화와 발효기간에 따른 흰점박이꽃무지 유충의 발육특성을 조사한 결과 참나무톱밥에 비해 발효속도가 빠르고, 발효기간 50~70일이 유충 발육에 가장 적합하였다. 발효기간중 톱밥내 온도변화는 발효초기에 베리류톱밥이 참나무톱밥이 40℃이하로 경과한데 반하여 베리류톱밥은 60℃ 이상 고온으로 경과되면서 빠르게 발효가 되었고, 60일 이내에 안정화 되었다. 개체사육에서 발효기간별 흰점박이꽃무지 유충의 총 발육기간은 베리류톱밥은 30일간 발효에서 104.8일로 가장 길고, 유의차가 인정되었으며, 50~90일 발효는 90일 정도로 차이가 없었다. 참나무톱밥도 베리류톱밥과 마찬가지 경향이나, 유충 발육기간이 30일정도 길었다. 유충 령기별 발육기간은 베리류톱밥과 참나무 톱밥에서 차이가 컸고, 유의차가 인정되었다. 톱밥 발효기간에 따른 유충 무게는 베리류톱밥과 참나무톱밥 모두 발효기간이 긴 90일 발효에서 가장 가볍고, 발효기간 30~70일 발효에서는 차이가 없었다. 생존율은 개체사육에서는 95% 이상으로 발효기간에 따른 차이는 없었으나, 집단사육에서는 개체사육보다 생존율이 낮고, 발효기간 90일에서 가장 낮았다. 집단사육에서 출하기준인 2.5 g 이상 유충 비율은 베리류톱밥 발효기간 30~70일까지는 85% 정도로 차이가 없었지만, 발효기간 90일에서는 70%로 낮고, 유의차가 인정되었다. 참나무톱밥도 마찬가지 경향이며, 베리류톱밥에 비해 10%정도 낮았다. 또한, 베리류톱밥은 40~60일이면 유충의 무게가 2.5 g 이상이 되었고, 참나무 발효톱밥은 75~105일이 걸렸다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.481-493
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• 2023

고밀도 도심지의 열섬현상이 도시 기온을 더 높이고 있으며 이로부터 대기오염 악화, 냉방 에너지 소비 증가 및 온실가스 배출 증대와 같은 부정적 영향들이 발생한다. 녹지의 추가 확보가 어려운 도시 환경에서 옥상녹화는 효율적인 온실가스 감축 전략이다. 본 연구에서는 열섬현상 현황 분석에서 더 나아가 고해상도 위성자료 및 공간정보를 활용하여 연구 지역 내 옥상녹화 가용면적 산정 후 옥상녹화가 가져오는 온도 분포 예측을 통한 열섬현상 완화도 및 이산화탄소 흡수량 평가를 수행하였다. 이를 위해 WorldView-2 위성자료를 활용하여 부산시 도시열섬 지역의 기존 토지피복을 분류하고 머신러닝 기법을 적용하여 옥상녹화 전 후 온도 분포 예측 모델을 개발하였다. 옥상녹화 면적 변화에 따른 열섬현상 완화도를 평가하기 위해 랜덤포레스트 기법을 통해 온도가 종속변수인 온도 분포 예측모델을 구축하였고, 이 과정에서 랜덤포레스트 모델의 훈련자료로 사용될 고해상도 지표 온도 도출을 위해 Google Earth Engine을 활용하여 Landsat-8과 Sentinel-2 위성자료를 융합하는 다중회귀모델을 적용하였다. 또한, 옥상녹화용 초본식생별 이산화탄소 흡수량을 기반으로 녹화 면적에 따른 이산화탄소 흡수량을 평가하였다. 연구 결과를 통해 개발된 위성자료 활용 도시 열섬현상 평가 및 랜덤포레스트 모델 기반 온도 분포 예측 기술은 도시열섬 취약 지역에 확대 적용이 가능할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.655-667
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• 2023

전 세계적으로 녹조 대발생은 빈번하게 보고되고 있으며, 국내에서도 매년 녹조로 인한 심각한 수질 오염 문제가 발생하고 있다. 지속적인 관리와 신속한 대응을 통한 수생태계 보호가 필요하다. 녹조 발생의 지표인 chlorophyll-a (Chl-a) 농도를 예측하기 위해 위성 영상을 이용한 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 수계에 따라 변하는 분광특성과 대기 보정 오류로 인해 정확한 Chl-a 산출에 어려움이 있어 최근 머신러닝 모델을 활용하고 있다. 위성 분광지수 뿐만 아니라 녹조에 영향을 미치는 인자들에 대한 복합적인 고려가 필요하다. 따라서, 본 연구는 수질, 수문 및 기상 인자와 Sentinel-2 영상을 복합적으로 고려하여 데이터셋을 구축하였다. 최근 5년간 낙동강에 위치한 8개 보 구간의 Chl-a 농도 예측에 대표적인 앙상블 모델 random forest (RF)와 extreme gradient boosting (XGBoost)을 활용하였다. 모델 평가 지표로 r-squared score (R²), root mean square errors(RMSE), mean absolute errors (MAE)를 사용하였으며, XGBoost의 R²가 0.810, RMSE가 6.612, MAE가 4.457로 유의미한 결과를 얻은 것을 확인하였다. Shapley additive explanations (SHAP) 분석을 통해 두 모델 모두 수질 인자 suspended solids (SS), biochemical oxygen demand (BOD), dissolved oxygen (DO)과 red edge 밴드를 활용한 밴드비가 높은 중요도를 보인 것을 알 수 있었다. 다양한 입력 데이터는 모델 성능 향상에 도움을 주는 것을 확인할 수 있었으며, 국내외 녹조 탐지에 적용될 수 있을 것으로 보인다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.521-535
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• 2023

논·밭 전환 시 수수(sorghum bicolor L. Moench)는 뛰어난 내습성으로 콩과 함께 안정적인 생산이 가능하여 국내 식량작물의 자급률 향상과 쌀 수급 불균형 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대되는 작물이다. 그러나 수량 추정을 위한 재배면적과 같은 기본적인 통계조사는 많은 인력을 투입하여도 오래 걸리는 전통적인 조사 방식으로 인해 잘 이루어 지지 않고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 무인기 기반 RGB 영상에 U-Net을 적용하여 수수 재배지 비파괴적 분할가능성을 확인하였다. 2022년에 7월 28일, 8월 13일, 8월 25일에 각각 영상이 취득되었다. 각 영상취득 날짜에서 512 × 512 영상크기로 훈련데이터셋 6,000장과 검증데이터셋 1,000장으로 나누어 학습을 진행하였으며 수수 농경지(sorghum), 벼와 콩 농경지(others)와 비 농경지(background)로 구성된 세 개 클래스와 수수 농경지와 배경(others+background)으로 구성된 두 개 클래스 기반으로 분류모델을 개발하였다. 모든 취득 날짜에서 세 개 클래스 기반 모델에서는 수수 재배지 분류 정확도가 0.91 이상으로 나타났지만 8월 데이터셋의 others 클래스에서 학습 혼동이 일어났다. 대조적으로 두 개 클래스 기반 모델에서는 8월 데이터셋의 안정적인 학습과 함께 모든 클래스에서 0.95 이상의 정확도를 나타내었다. 결과적으로 8월에 두개클래스 기반 모델을 현장에 재현하는 것이 수수 재배지 분류를 통한 재배면적 산출에 유리할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.669-681
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• 2023

과일 나무의 생육을 평가하는 중요한 지표인 엽록소 함량을 추정하는데 비교적 많은 노동력의 투입이 요구되고 오랜 시간이 소요되는 기존의 파괴 조사 대신 비파괴적 조사 방식인 원격탐사기술을 적용하기 위한 연구가 시도되고 있다. 이 연구에서는 2년(2021, 2022) 간 무인기 기반의 초분광 영상을 이용하여 배나무 잎의 엽록소 함량을 비파괴적으로 추정하는 연구를 수행하였다. 영상 처리로 추출된 배나무 캐노피(canopy)의 단일 band 반사율은 시간 변화에 따라 불안정한 복사 효과를 최소화하기 위해 밴드비화(band rationing) 되었다. 밴드비(band ratios)를 입력 변수로 머신러닝 알고리즘인 elastic-net, k-nearest neighbors (KNN)과 support vector machine을 사용하여 추정(calibration, validation) 모델들을 개발하였다. Full band ratios 기반 추정 모델들의 성능과 비교하여 계산 비용 절감과 재현성 향상에 유리한 key band ratios를 선정하였다. 결과적으로 모든 머신러닝 모델에서 full band ratios를 이용한 calibration에 coefficient of determination (R²)≥0.67, root mean squared error (RMSE)≤1.22 ㎍/cm², relative error (RE)≤17.9%)와 validation에 R²≥0.56, RMSE≤1.41 ㎍/cm², RE≤20.7% 성능을 비교하였을 때, key band ratios 네 개가 선정되었다. 머신러닝 모델들 사이에 validation 성능에는 비교적 큰 차이가 없어 calibration 성능이 가장 높았던 KNN 모델을 기준으로 삼았으며, 그 key band ratios는 710/714, 718/722, 754/758, 758/762 nm가 선정되었다. Calibration에서 R²=0.80, RMSE=0.94 ㎍/cm², RE=13.9%와 validation에서 R²=0.57, RMSE=1.40 ㎍/cm², RE=20.5%를 나타내었다. Validation의 기준으로 한 성능 결과는 배나무 잎 엽록소 함량을 추정하기에 충분하지 않았지만, 앞으로의 연구에 기준이 될 key band ratios를 선정했다는 것에 의미가 있다. 추후 연구에서는 추정 성능을 향상하기 위해 지속적으로 추가 데이터세트를 확보하여 선정된 key band ratios의 신뢰성 검증과 함께 실제 과원에 재현 가능한 추정 모델로 고도화할 필요가 있다.