• 한국해양바이오학회지
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• 제2권3호
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• pp.133-141
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• 2007

국내 해조류 자원의 이용성 증대를 위해서 해조류의 기능성, 유산균 생육 특성, 가공식품에의 이용, 생분해성 포장재의 소재, 그리고 부산물을 이용한 동물사료화 및 퇴비화 가능성의 연구 보문을 조사하였다. 기능성물질 연구에서는 유용색소 (Fucoxanthin)의 추출과 부위별 함량 및 분광학적인 특성이 있으며, 해조류로부터 alginate의 함량 조사와 최적추출조건 확립에 대한 연구를 수행하여 AASA (Acid alkali soluble alginate) 추출방법에서 3% $Na_2CO_3$ 농도와, $H_2SO_4$의 농도 0.4 N에서 가장 높은 수율을 얻었다. 톳으로부터 산알칼리 (AASA) 방법으로 추출한 알긴산에 인위적으로 sulfate를 흡착 Lactobacillus acidophilus를 접종한 후 배양하면서 유산균의 성장에 대한 영향을 살펴 본 결과 모든 농도에서 이들 배지에 S-alginate를 첨가한 것이 유산균의 성장을 증가시켰다. 미역귀 추출물로 잼을 제조하였고, 김, 미역, 다시마의 물 추출물로 물성이 우수하고 관능성적도 양호한 젤리를 제조하였다. 해조류 젤리를 상품화하는데 있어서 해조류가 갖는 해조취와 젤리색소의 안정화가 상품화의 요소로 대두되어 이를 개선할 방법도 제시되었다. 해조 간장과 된장 및 두부에서는 다당류나 무기질 등 영양적인 기능성과 관능적 기호성을 향상시킬 수 있었다. 알긴산 필름의 물성 증진을 위하여 $CaCl_2$를 필름용액에 직접 첨가 또는 필름을 $CaCl_2$용액에 침지하는 두 가지 방법에서 수분 저항성이 강한 필름을 제조할 수 있었다. 미이용 해조분말이나 해조가공 부산물로 얻어지는 해조분말을 이용하여 새로운 생분해성 포장소재로 사용할 수 있는 가능성이 있다. 해조류의 영양성분 및 아미노산 함량을 분석한 결과 사료첨가제로서 충분한 가치가 있었으나 다량의 염분 함량으로 인하여 그 가치가 평가 절하되었다. 따라서 해조류의 사료적 가치를 증진시키기 위하여 발효처리를 하였으며, 그 결과 기능성 영양소 (불포화 지방산)가 증가되는 효과가 있었다.

• 한국전통조경학회지
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• 제40권3호
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• pp.1-9
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• 2022

본 연구는 문화재청의 국가유산 체계상 자연유산에 해당하는 천연기념물 식물 노거수를 중심으로 OECMs 관련 지정기준을 적용하여 발굴결정인자를 비교 검토하였고 그 결과 다음과 같다. 첫째, 정부기관에서 각 보호목적에 따라 지정·관리되는 보호지역들 가운데 이미 육상지역은 포화상태로 2030 생물다양성목표를 이행하기 위해서는 새로운 보전수단인 OECMs을 적극 도입할 필요가 있다. 둘째, OECMs은 현재 내 보전의 긍정적이고 지속적인 장기성과를 달성하는 방식으로 통치되고 관리되는 보호지역이 아닌 지리적으로 정의된 지역(CBD, 2018)으로 지정기준의 단어선택이나 적용기준의 범위, 해석의 맥락은 각기 다를 수 밖에 없으므로 이를 극복하기 위해서는 각 나라의 상황에 맞는 OECMs의 관련 법령을 따로 제정하고 정착시키는 것이 필요하다. 셋째, 천연기념물 식물의 OECMs 지정기준 검토 결과 최종 58개소가 발굴되었고. OECMs지정 기준 중 중요한 요소는 완충구역은 지정구역과는 어느 정도 이격되어 일정의 면적을 확보하고 있어야 하며 상업생산을 통한 경제활동이 일어나지 않고 생물다양성의 기준을 만족해야 한다는 것이다. 잠재자원 중 대구 도동 측백나무숲과 같이 지형적으로 격리되어 독립적으로 존재하는 지역과 삼척 궁촌리 음나무와 서천 마량리 동백나무숲과 같은 수림지 유형처럼 완충구역의 생물다양성이 확보될 수 있는 완전성이 보장된 경우로 총 23개소로 분석되었다. 천연기념물 식물의 OECMs 적용기준 검토 결과 생물다양성의 충족가치 중에 전통용도로서의 기능이 특화되어 있었으며 생태계 서비스와 문화·영적인 가치를 한국의 독특한 문화인 노거수와 당산제 문화를 통해 계승하고 있었다. 이는 생물다양성 지정기준 측면에서 새로운 생물종의 발굴없이도 인간과 자연의 생태계 네트워크 연결에 중요한 요소로 활용 될 수 있을 것이다.

• 한국습지학회지
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• 제25권4호
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• pp.306-314
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• 2023

하천퇴적물은 유역내 다양한 오염원으로부터 발생하는 중금속, 유기물 등 오염물질의 수용체일 뿐만 아니라 수질 오염 및 수생태 악영향을 유발할 수 있는 2차적 오염원이기에 중요한 관리대상이라고 할 수 있다. 오염된 하천퇴적물의 효과적인 관리를 위해서는 오염원에 대한 식별과 이와 연계된 관리대책의 수립이 우선되어야 한다. 본 연구는 하천퇴적물내 측정된 다양한 이화학적 오염항목 분포 특성에 기반하여 퇴적물의 주요 오염원을 식별하기 위한 방법으로서 기계학습모델의 적용성을 평가하였다. 기계학습 모델의 성능 평가를 위해 전국 4대강 수계내 주요 폐금속광산 및 산업단지 인근에서 수집된 총 356개의 하천퇴적물에 대한 중금속 10개 항목(Cd, Cu, Pb, Ni, As, Zn, Cr, Hg, Li, Al)과 토양항목 3개(모래, 실트, 점토 비율) 수질항목 5개(함수율, 강열감량, 총유기탄소, 총질소, 총인)를 포함한 총 18개 오염항목에 대한 분석자료를 활용하였다. 기계학습 분류 모델로서 선형판별분석(linear discriminant analysis, LDA)과 서포트벡터머신(support vector machine, SVM) 분류기를 사용하여 폐금속광산('광산')과 산업단지('산단') 인근에서의 하천퇴적물 시료의 분류 성능을 평가한 결과, 채취 지점 및 시기별 4가지 경우(비강우시 광산, 강우시 광산, 비강우시 산단, 및 강우시 산단)에 대한 퇴적물 시료의 분류 성능이 우수하였으며, 특히 비선형 모델인 SVM(88.1%)이 선형모델인 LDA(79.5%) 보다 퇴적물을 분류하는데 있어 보다 우수한 성능을 나타냈다. SVM 앙상블 기반 비배타적 다중라벨분류기 모델을 이용하여 각 시료채취 지점 상류 유역 1km 반경 내 지배적인 토지이용 및 오염원을 다중 타겟값으로 다중분류 예측을 수행한 결과, 폐금속광산과 산업단지의 분류는 비교적 높은 정확도로 수행하였으나, 도시와 농업지역 등 다른 비점오염원에 대한 분류정확도는 56~60%범위로 비교적 낮게 나타났다. 이는 다중라벨 분류모델의 복잡성에 비해 데이터셋의 크기가 상대적으로 작아서 발생한 과적합에 기인한 것으로 향후 보다 많은 측정자료가 확보될 경우 기계학습 모델을 적용한 오염원 분류의 정확도를 보다 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.