• 한국물환경학회지
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• 제38권2호
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• pp.72-81
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• 2022

Numerous studies have investigated the occurrence and fate of microplastics in the environment; however, only limited effort has been devoted to exploring the characteristics of dissolved organic matter (DOM) leached from microplastics. In microplastic (MP)-contaminated environment, MPs are typically mixed with naturally-occurring particles, which interferes with their detection in the environment. Thus, it is necessary to distinguish between the DOM leached from MPs and those leached from natural particles and also to characterize their properties. This study investigated DOM leaching behavior from MPs (polystyrene: PS, polyvinylchloride: PVC) and natural particulates (forest soil: FS, litter leaves: LL) under light, which is considered one of the main weathering processes that affect MPs in the environment. The leached DOM concentrations and fluorescence characteristics were compared under dark versus light conditions. Regardless of the origins, UV light promoted DOM release from all the particulates. More DOM was released from natural particles than from MPs under both conditions. However, the effect of promoting DOM release by UV was more pronounced for MPs than for natural particles. It was observed from fluorescence spectra that the intensity of the humic-like region was substantially reduced when MP-derived DOM was exposed to UV light, whereas the change of intensity was very little for natural particles. Under light conditions, the ratio of protein-like to humic-like fluorescence of MP-derived DOM was higher than that of DOM from natural particles. This study implies that a substantial amount of DOM could be leached from MPs even in MP-polluted environment under UV irradiation. Protein/humic fluorescence ratio could be utilized as a fast probing indicator to separate the two sources of particles under light.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제32권9호
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• pp.1195-1208
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• 2022

Silver nanoparticles (AgNPs) have potential applications in medicine, photocatalysis, agriculture, and cosmetic fields due to their unique physicochemical properties and strong antimicrobial activity. Here, AgNPs were synthesized using actinobacterial SL19 strain, isolated from acidic forest soil in Poland, and confirmed by UV-vis and FTIR spectroscopy, TEM, and zeta potential analysis. The AgNPs were polydispersed, stable, spherical, and small, with an average size of 23 nm. The FTIR study revealed the presence of bonds characteristic of proteins that cover nanoparticles. These proteins were then studied by using liquid chromatography with tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) and identified with the highest similarity to hypothetical protein and porin with molecular masses equal to 41 and 38 kDa, respectively. Our AgNPs exhibited remarkable antibacterial activity against Escherichia coli and Pseudomonas aeruginosa. The combined, synergistic action of these synthesized AgNPs with commercial antibiotics (ampicillin, kanamycin, streptomycin, and tetracycline) enabled dose reductions in both components and increased their antimicrobial efficacy, especially in the case of streptomycin and tetracycline. Furthermore, the in vitro activity of the AgNPs on human cancer cell lines (MCF-7, A375, A549, and HepG2) showed cancer-specific sensitivity, while the genotoxic activity was evaluated by Ames assay, which revealed a lack of mutagenicity on the part of nanoparticles in Salmonella Typhimurium TA98 strain. We also studied the impact of the AgNPs on the catalytic and photocatalytic degradation of methyl orange (MO). The decomposition of MO was observed by a decrease in intensity of absorbance within time. The results of our study proved the easy, fast, and efficient synthesis of AgNPs using acidophilic actinomycete SL19 strain and demonstrated the remarkable potential of these AgNPs as anticancer and antibacterial agents. However, the properties and activity of such particles can vary by biosynthesized batch.

• 지질공학
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• 제32권4호
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• pp.547-558
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• 2022

2020년 8월 집중호우로 인하여 전라남도 곡성지역에 토석류가 발생하여 5명이 사망하는 재난이 발생하였다. 이 지역을 대상으로 하여 사진 측량을 통해 0.03 m의 고해상도 지형정보를 구축하고 토사의 붕괴량을 측정하였다. 또한 Flo-2D를 이용하여 토석류의 유량과 지형정보의 차이에 따라 유동심, 유속, 확산면적에 대하여 민감도 분석을 수행하였다. 유량이 높아질수록 토석류의 유동심, 유속, 확산면적이 높아지며 고해상도 지형정보와 저해상도 지형정보와의 결과 차이도 높아지는 것으로 나타났다. 그리고, 고해상도의 지형정보를 적용하였을 때 실제의 토석류 흐름방향과 유사하게 계산되어 고해상도 지형정보의 적용이 토석류 해석 결과의 정확성을 높이는 결과를 정량적으로 분석하였다. 추가로 항복응력과 점성과 같은 지질정보에 대해 고려하면 전반적으로 실제 토석류의 확산 정보보다 작게 계산된 결과를 보완할 수 있을 것으로 판단된다.

• 현장농수산연구지
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• 제17권1호
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• pp.183-204
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• 2015

남태평양의 종주국이라고 할 수 있는 파푸아뉴기니의 기상환경은 고온다습한 열대우림기후로 작물의 생육에 아주 적합한 조건을 가지고 있어서 작물의 생산량을 증대시킬 수 있는 잠재력이 있는 천혜의 나라이다. 파푸아뉴기니 농촌 마을은 자급자족시대를 넘어 소득이 가능한 작물생산을 원하고 있다. 좋은 작물생산을 위하여 농업기상 환경을 이해하고 관수시설 설치 등 기술보급 등이 필요하다. 특히, 좋은 토양을 만들기 위하여 pH, EC, ORP 측정을 통한 개선이 필요하다. 농산물 시장은 급격히 현대화되고 있어 규격 생산, 소비자가 원하는 농산물 생산이 요구되고 있다. 파푸아뉴기니의 농업발전을 위하여 국제 기술협력이 요구되고 있는데 부존자원이 부족한 우리로서는 양국간 경제발전에 도움이 될 것이다. 특히, 파푸아뉴기니 농업개발을 위한 이 지역의 농업 기초 환경조사는 농업 기술협력의 큰 다리 역할을 하게 될 것으로 기대한다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제33권6호
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• pp.724-735
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• 2023

NdgR, a global regulator in soil-dwelling and antibiotic-producing Streptomyces, is known to regulate branched-chain amino acid metabolism by binding to the upstream region of synthetic genes. However, its numerous and complex roles are not yet fully understood. To more fully reveal the function of NdgR, phospholipid fatty acid (PLFA) analysis with gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) was used to assess the effects of an ndgR deletion mutant of Streptomyces coelicolor. The deletion of ndgR was found to decrease the levels of isoleucine- and leucine-related fatty acids but increase those of valine-related fatty acids. Furthermore, the defects in leucine and isoleucine metabolism caused by the deletion impaired the growth of Streptomyces at low temperatures. Supplementation of leucine and isoleucine, however, could complement this defect under cold shock condition. NdgR was thus shown to be involved in the control of branched-chain amino acids and consequently affected the membrane fatty acid composition in Streptomyces. While isoleucine and valine could be synthesized by the same enzymes (IlvB/N, IlvC, IlvD, and IlvE), ndgR deletion did not affect them in the same way. This suggests that NdgR is involved in the upper isoleucine and valine pathways, or that its control over them differs in some respect.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.101-101
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• 2021

본 연구에서는 금강 유역(9,645.5 km²)을 대상으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)을 이용하여 장기간 지하수 양수와 산림 성장이 수문에 미치는 영향을 평가하였다. 1976년부터 2015년까지 40년의 지하수 이용량(GU)과 산림 성장(FG) 자료를 10년 단위(1980s; 1976~1985, 1990s; 1986~1995, 2000s; 1996~2005, 2010s; 2006~2015)로 구축하고, SWAT 입력자료와 증발산량 매개변수로 사용하여 연대별 지하수 양수와 산림 생장을 반영하였다. 금강 유역 내 위치한 2개의 다목적댐과 3개의 다기능 보에서 관측된 일별 유량으로 2006년부터 2015까지 10년을 검·보정하여 모델의 적용성을 검증하였다. 5지점에 대한 검보정 결과, NSE는 0.76에서 0.79, R²는 0.78에서 0.81, RMSE는 0.55 mm/day에서 1.96 mm/day, PBIAS는 -5.48%에서 8.56%로 통계적으로 유의한 수준으로 분석되었다. 적용성을 검증한 SWAT에 각 연대에 맞는 GU와 FG 정보를 입력하여 수문을 모의하였으며, 두 요인이 물순환에 미치는 영향을 평가하기 위하여 기상조건은 2010s로 고정하였다. 모의결과, GU와 FG 변화가 주는 영향으로 유역 출구의 총유출량은 7.8%(60.7 mm/year) 감소하였으며, 1980s과 2010s에서 각각 775.0 mm/year, 714.3 mm/year의 값을 보였다. 물순환 분석 결과, 지표유출, 중간유출, 기저유출, 침투량, 토양수분은 감소하는 경향을 보였고, 증발산량과 지하수 충전량(GWR)은 증가하는 경향을 보였다. GU의 증가로 인한 지하수위의 지속적인 감소가 GWR이 증가하는 원인으로 판단하였으며, 강우 기간에 포장용수량 이상의 토양수가 빠르게 흘러 지하수 충전량을 증가시켰다고 추론하였다. 또한, 유황 곡선을 분석한 결과, 유량이 지하수 양수와 산림 생장에 영향을 받은 지역에서 시간 흐름에 따라 감소하였고, 저유량 구간에서 상대적으로 많이 감소하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.248-248
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• 2020

토양수분은 증발산, 유출, 침투 등 물수지 요소들과 밀접한 연관이 있는 주요한 변수 중에 하나이다. 토양수분의 정도는 토양의 특성, 토지이용 형태, 기상 상태 등에 따라 공간적으로 상이하며, 특히 기상 상태에 따라 시간적 변동성을 보이고 있다. 기존 토양수분 측정은 토양시료 채취를 통한 실내 실험 측정과 측정 장비를 통한 현장 조사 방법이 있으나 시간적, 경제적 한계점이 있으며, 원격탐사 기법은 공간적으로 넓은 범위를 포함하지만 시간 해상도가 낮은 단점이 있다. 또한, 모델링을 통한 토양수분 예측 기술은 전문적인 지식이 요구되며, 복잡한 입력자료의 구축이 요구된다. 최근 머신러닝 기법은 수많은 자료 학습을 통해 사용자가 원하는 출력값을 도출하는데 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 토양수분과 연관된 다양한 기상 인자들(강수량, 풍속, 습도 등)을 활용하여 머신러닝기법의 반복학습을 통한 토양수분의 예측 가능성을 분석하고자 한다. 이를 위해 시공간적으로 토양수분 실측 자료가 잘 구축되어 있는 청미천과 설마천 유역을 대상으로 머신러닝 기법을 적용하였다. 두 대상지에서 2008년~2012년 수문자료를 확보하였으며, 기상자료는 기상자료개방포털과 WAMIS를 통해 자료를 확보하였다. 토양수분 자료와 기상자료를 머신러닝 알고리즘을 통해 학습하고 2012년 기상 자료를 바탕으로 토양수분을 예측하였다. 사용되는 머신러닝 기법은 의사결정 나무(Decision Tree), 신경망(Multi Layer Perceptron, MLP), K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM), 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅 (Gradient Boosting)이다. 토양수분과 기상인자 간의 상관관계를 분석하기 위해 히트맵(Heat Map)을 이용하였다. 히트맵 분석 결과 토양수분의 시간적 변동은 다양한 기상 자료 중 강수량과 상대습도가 가장 큰 영향력을 보여주었다. 또한 다양한 기상 인자 기반 머신러닝 기법 적용 결과에서는 두 지역 모두 신경망(MLP) 기법을 제외한 모든 기법이 전반적으로 실측값과 유사한 형태를 보였으며 비교 그래프에서도 실측값과 예측 값이 유사한 추세를 나타냈다. 따라서 상관관계있는 과거 기상자료를 통해 머신러닝 기법 기반 토양수분의 시간적 변동 예측이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.190-190
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• 2021

우리나라는 전체 면적의 63.0%가 산림으로 구성되어 있고, 일정면적 내 나무들의 총 부피를 의미하는 입목축적의 경우 1973년에 11.3 m³/ha에서 2015년에 146.0 m³/ha로 43년 동안 1292.0% 증가하였다. 이에 본 연구에서는 유역 면적의 70.2%가 산림에 해당하는 용담댐 상류 유역(930.2 km²)을 대상으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)을 이용하여 장기간 산림 성장에 따른 수문 변화를 평가하였다. 산림 성장 변화 분석을 위해 산림청의 전국산림자원조사에서 제공하는 침엽수, 활엽수, 혼효림 식생 자료를 1980년부터 2019년까지 40년의 산림 성장 자료를 10년 단위(1980s; 1980~1989, 1990s; 1990~1999, 2000s; 2000~2009, 2010s; 2010~2019)로 구축하였으며, Terra MODIS MOD15A2 엽면적지수(LAI) 자료를 2010년부터 2019년까지 구축하였다. LAI는 연대별 식생 높이의 상관성을 고려하여 1980년부터 2019년까지 회귀하여 총 40년 자료를 구축하고 10년 단위로 활용하였다. SWAT의 검보정은 2010년부터 2019년까지 실측된 유량, 증발산량 및 토양수분을 이용하였으며 검보정 결과 유량의 평균 NSE는 0.57, R²는 0.69, RMSE는 1.66 mm/day, PBIAS는 4.95%이며, 증발산량 및 토양수분의 R²는 0.60, 0.52로 나타났다. 산림 성장에 따른 수문 변화를 관찰하기 위해 기상자료를 2010s로 고정하고 연대별 산림 정보를 입력하여 산림 성장이 물순환에 미치는 영향을 시공간적으로 평가할 예정이며, 침엽수, 활엽수, 혼효림 생장을 개별적으로 분석하여 식생별 영향을 비교 및 평가할 예정이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.450-450
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• 2021

기후변화 보고서에 따르면 집중 호우의 강도 및 빈도 증가가 향후 몇 년동안 지속될 것이라 제시하였다. 이러한 집중호우가 빈번히 발생하게 된다면 강우 침식성이 증가하여 표토 침식에 더 취약하게 발생된다. Universal Soil Loss Equation (USLE) 입력 매개 변수 중 하나인 강우침식능인자는 토양 유실을 예측할때 강우 강도의 미치는 영향을 제시하는 인자이다. 선행 연구에서 USLE 방법을 사용하여 강우침식능인자를 산정하였지만, 60분 단위 강우자료를 이용하였기 때문에 정확한 30분 최대 강우강도 산정을 고려하지 못하는 한계점이 있다. 본 연구의 목적은 강우침식능인자를 이전의 진행된 방법보다 더 빠르고 정확하게 예측하는 머신러닝 모델을 개발하며, 총 월별 강우량, 최대 일 강우량 및 최대 시간별 강우량 데이터만 있어도 산정이 가능하도록 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 강우침식능인자의 산정 값의 정확도를 높이기 위해 1분 간격 강우 데이터를 사용하며, 최근 강우 패턴을 반영하기 위해서 2013-2019년 자료로 이용했다. 우선, 월별 특성을 파악하기 위해 USLE 계산 방법을 사용하여 월별 강우침식능인자를 산정하였고, 국내 50개 지점을 대상으로 계산된 월별 강우침식능인자를 실측 값으로 정하여, 머신러닝 모델을 통하여 강우침식능인자 예측하도록 학습시켜 분석하였다. 이 연구에 사용된 머신러닝 모델들은 Decision Tree, Random Forest, K-Nearest Neighbors, Gradient Boosting, eXtreme Gradient Boost 및 Deep Neural Network을 이용하였다. 또한, 교차 검증을 통해서 모델 중 Deep Neural Network이 강우침식능인자 예측 정확도가 가장 높게 산정하였다. Deep Neural Network은 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 와 Coefficient of determination (R²)의 결과값이 0.87로서 모델의 예측성을 입증하였으며, 검증 모델을 테스트 하기 위해 국내 6개 지점을 무작위로 선별하여 강우침식능인자를 분석하였다. 본 연구 결과에서 나온 Deep Neural Network을 이용하면, 훨씬 적은 노력과 시간으로 원하는 지점에서 월별 강우침식능인자를 예측할 수 있으며, 한국 강우 패턴을 효율적으로 분석 할 수 있을 것이라 판단된다. 이를 통해 향후 토양 침식 위험을 지표화하는 것뿐만 아니라 토양 보전 계획을 수립할 수 있으며, 위험 지역을 우선적으로 선별하고 제시하는데 유용하게 사용 될 것이라 사료된다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제26권3호
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• pp.29-42
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• 2023

As the destruction of habitats due to recent development continues, there is also increasing interest in endangered species. Mankyua chejuense is a vulnerable species that is sensitive to changes in population and habitat, and it has recently been upgraded from Endangered Species II to Endangered Species I, requiring significant management efforts. So in this study, we analyzed the potential habitats of Mankyua chejuense using MaxEnt(Maximum Entropy) modeling. We developed three models: one that considered only environmental characteristics, one that considered artificial factors, and one that reflected the habitat of dominant tree species in the overstory. Based on previous studies, we incorporated environmental and human influence factors for the habitats of Mankyua chejuense into spatial information, and we also used the habitat distribution models of dominant tree species, including Ulmus parvifolia, Maclura tricuspidata, and Ligustrum obtusifolium, that have been previously identified as major overstory species of Mankyua chejuense. Our analysis revealed that rock exposure, elevation, slope, forest type, building density, and soil type were the main factors determining the potential habitat of Mankyua chejuense. Differences among the three models were observed in the edges of the habitats due to human influence factors, and results varied depending on the similarity of the habitats of Mankyua chejuense and the dominant tree species in the overstory. The potential habitats of Mankyua chejuense presented in this study include areas where the species could potentially inhabit in addition to existing habitats. Therefore, these results can be used for the conservation and management planning of Mankyua chejuense.