본 연구는 음악감상 시 지각하는 음질(sound quality)을 평가할 때, 어휘를 통한 평가가 음악 유형에 따라 달라지는지 분석하여, 음질 평가 어휘의 의미론적 속성에 대한 기초 자료를 제공하고자 하였다. 평균 9.4년의 전문 훈련을 받은 20-30대의 음악 전공자 31명이 참여하였고, 각 참여자는 성부수와 악기의 소리 산출 방식(악기군)에 따라 구성된 9개 음악을 듣고 음질을 나타내는 18개 의미단어 쌍을 평가하였다. 요인 분석을 통해 동일 요인에 영향을 받는 단어들을 그룹화하였고, 다변량 분산 분석을 통해 각 요인 그룹별로 성부 수와 악기군에 따른 차이를 확인하였다. 또한, 유의한 차이를 보이는 의미 단어 세트를 사용해 레이더 차트를 그려 각 음악별 차이를 시각적으로 분석하였다. 연구 결과, 4개 요인이 추출되었으며, '부드러운-딱딱한', '둔한-날카로운', '지저분한-정돈된', '낮은- 높은'의 단어 쌍이 음악 유형에 따라 유의한 차이를 보였다. 이 4개 단어 쌍을 바탕으로 작성된 레이더 차트는 각 음악에 대한 음질 평가를 구분하는 데 효과적이었다. 이 결과는 한국어 기반 음질평가 어휘 개발 시, 국외 연구에서 보고된 범주와는 다른 구조의 체계가 필요하며, 언어적·문화적 요인의 반영이 중요함을 시사한다. 또한, 교차 감각 대응(cross-modal correspondence)에 기반한 어휘 범주 중에서도 음향적 속성에 민감한 범주가 존재함을 확인하였다. 본 연구는 언어적·문화적 속성과 더불어 음질에 영향을 미치는 음악 요인을 반영할 수 있는 음질 평가 어휘 개발에 필요한 기술자료를 제공할 것으로 기대된다.
본 연구는 오대산국립공원 해발 1,000m 이상의 고지대인 중대사~비로봉 구간에 대한 산림식생현황 및 천이계열, 변화양상을 파악하는데 그 목적이 있다. 중대사~비로봉 구간의 식물군집구조를 파악하기 위하여 $20m{\times}20m(400m^2)$의 방형구 17개소를 설정하였다. 설정된 조사구별 상대우점치, 흉고직경급별 분포, 표본목의 생장량 및 수령, 유사도지수, 종다양도지수 등을 분석하였다. DCA분석 결과, 군집 I(신갈나무-피나무군집), 군집 II(신갈나무-낙엽활엽수군집), 군집 III(신갈나무-잣나무군집), 군집 IV(전나무-신갈나무군집), 군집 V(전나무-낙엽활엽수군집) 등 5개 식물군집으로 분류되었다. 조사구별 상대우점치 분석결과, 신갈나무는 해발고가 높을수록, 전나무는 해발고가 낮을수록 군집내 상대 우점치가 높아지는 경향을 나타내었다. 군집 I, 군집 II, 군집 III은 현상태가 지속적으로 유지될 것으로 판단되었으며, 군집 IV, 군집V에서는 신갈나무의 세력이 약화될 것으로 파악되었다. 표본목의 수령은 85~161년(평균 123년)이었다. 유사도지수 분석결과 5개의 군집은 이질성이 강한 것으로 나타났으며, 특히 높은 해발고의 군집 I과 낮은 해발고의 군집 IV, V간의 이질성이 높았다. 단위면적 $400m^2$당 샤논의 종다양도지수를 분석한 결과, 군집 III(1.1109) > 군집 II(1.0475) > 군집 I(1.0125) > 군집 IV(0.9918) > 군집 V(0.8686)의 순으로 높았다. 신갈나무가 우점하는 군집의 종다양도는 과거 연구 및 주변 지역 연구 결과와 비교하여 유사한 반면, 전나무가 우점하는 군집의 경우 다소 낮은 것으로 확인되었다.
본 조사는 유기물과 미량금속 오염이 의심되는 울산만에서 저서환경의 교란 유무와 정도를 파악하기 위해 수행되었다. 현장조사는 울산만 안팎에 선정된 9개 정점에서 2006년 2월부터 11월까지 계절별로 저서환경과 대형저서동물군집에 대해 동시에 이루어졌다. 유기물 함량(TOC)은 평균 1.7% 이었으며 미량금속 중 As, Cu, Pb, Zn의 농도는 거의 모든 정점에서 최소영향수준(ERL)을 초과하였다. 저서동물군집의 총 출현종수는 199종, 평균 서식밀도는 4,578 개체/$m^2$ 이었으며 다모류가 가장 우세한 동물군이었다. 주요 우점종은 Aphelochaeta monilaris(22.6%), Ruditapes philippinarum(17.1%), Magelona japonica(12.2%), Lumbrineris longifolia(9.9%) 등이었으며 정점별 환경 특성에 따라 뚜렷이 다른 분포 양상을 보였다. 다변량분석 결과, 울산만 상단, 내만역, 내만역 중 태화강과 고사천이 만나는 지점 그리고 외해역에서 서로 다른 4개의 군집이 확인되었으며 특히 울산만 내의 군집 이질성이 두드러지게 나타났다. SIMPER 분석 결과, 4개 군집에서는 각각 R. philippinarum-Capitella capitata, A. monilaris-Balanoglossus carnosus, Sinocorophium sinensis-Cyathura higoensis 그리고 M. japonica-Ampharete arctica가 특징적으로 출현하였다. 전체 군집의 종조성과 밀도의 시.공간적 변화에 대해 가장 밀접한 상관성을 보인 환경 요인은 수심, 입도, 유기물 함량이었으며 중금속 중 Zn도 주요 항목에 포함되었다.
본 연구는 최근 활발한 환경개선사업이 이루어지고 있는 가막만에서 저서환경과 대형다모류 군집구조의 변화 양상을 알아보기 위해 수행되었다. 현장 조사는 2005년 2월과 2006년 2월 두 차례에 걸쳐 수행되었으며 생물학적, 무생물학적 변수들을 측정하고 상호 비교하였다. 측정된 총 10개의 환경변수 가운데 연간 차이가 유의하였던 변수는 용존산소(DO), 강열감량(IL), 그리고 산휘발성황화물(AVS)이었다. 특히, 강열감량은 2005년에 비해 2006년에 1.5배, 산 휘발성황화물은 3배 낮았으며 이러한 현상은 북부내만역에서 더욱 뚜렷하였다. 저서다모류는 두 번의 조사에서 총 95종이 채집되었다. 출현종수, 개체 밀도, 그리고 다양도의 연도 간 변화 양상은 만 내의 위치에 따라 다르게 나타났다. 북부내만역에서는 2005년 보다 오히려 2006년에 더 적은 수의 다모류가 채집되었지만 일부 우점종의 우점도가 2006년에 현저히 감소함으로써 다양도는 증가하였다. 반면, 만의 중부역에서는 출현종수, 개체 밀도, 그리고 다양도가 2006년에 모두 증가하였다. 만의 입구역에서는 이러한 변수들의 시간에 따른 변화가 상대적으로 적었다. 2005년의 우점종은 기회종 또는 유기물 오염지표종으로 알려진 Lumbrineris longifolia, Capitella capitata, Mediomastus californiensis, Pseudopolydora paucibranchiata 등으로 주로 북부내만역에 분포하였다. 한편, 2006년에는 Euchone alicaudata, L. longifolia, Paraprionospio pinnata, Flabelligeridae sp. 등이 우점하였으며 주로 만 중앙부에 분포하는 종들이 많았다. 전체자료에 대한 다변량 분석 결과, 저서다모류군집은 크게 5개의 그룹으로 나뉘었으며 이는 채집 정점의 지리적 위치 그리고 북부내만역 정점들에서 관찰된 2005년과 2006년 사이의 변화가 반영된 결과였다. BIO-ENV 분석을 통해 저서다모류군집의 시 공간적 구조 변화와 연관성이 가장 높은 환경변수를 알아본 결과, 단일변수로는 총유기탄소(TOC; ${\rho}=0.52$), 산휘발성황화물(${\rho}=0.49$) 등이 있었으며 최종적으로 총유기탄소, 산휘발성황화물, 분급도, 그리고 수온의 조합(${\rho}=0.60$)이 가장 높은 상관성을 나타내었다. 결론적으로 가막만의 저서환경 및 저서다모류군집에 대한 연간 비교 결과는 최근의 집중적인 환경개선 노력이 만 전반에 걸쳐 그리고 특히 북부내만역에 긍정적인 영향을 주고 있음을 암시하였다.
비점오염원은 세정에 의해 하수관 내로 유입되어 수계까지 흘러 수계의 오염부하를 가중시킬 뿐만 아니라, 관의 상태에 따라 누수 및 월류를 야기하여 오염을 일으킨다. 이에 따라 하수관거의 유지관리 및 환경오염 방지를 위한 관거내 하수의 유량, 수질, 불명수 및 월류 등을 효율적으로 관리하기 위한 모니터링의 필요성이 증가하고 있다. 그러나 하수관거의 경우, 지하에 설계되며 그 구조 및 연결이 복잡한 특성으로 인해 실제 하수관거에 대한 모니터링은 쉽지 않다. 본 연구에서는 시스템해석이론에 기초한 하수관망 오염제거 해석과 관망 모니터링 및 이상진단방법을 제시하였다. 먼저 하수관망 공정모사 프로그램인 Stormwater & Wastewater Management Model for expert (XP-SWMM)을 이용하여 관망 내의 오염물질의 거동패턴을 해석하였다. 둘째, 다변량 통계 모니터링을 이용하여 하수관망 내의 수질 모니터링 및 하수관망 유출을 탐지하는 관망 이상 진단을 수행하였다. 정적/동적 상태 시스템에 기초한 하수관망 오염 매카니즘 해석결과, 강우시 총질소와 총인 부하량이 비강우시보다 급격하게 증가함을 확인하였으며, 이는 수계의 오염부하를 가중시킬 것으로 판단되다. 이에 따라 하수관망 내 유출은 강우로 생긴 유량 및 유입오염물질의 농도 증가로 인한 관망이상으로 사료된다. 제안된 하수관망 모니터링 및 이상진단 기법은 도시 유역에서의 비점오염원 관리와 지속적인 모니터링에 있어 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 예상된다.
이 연구는 2015 과학과 교육과정에 제시된 과학과 핵심역량에 관한 서술문을 기초로 학생들의 과학과 핵심역량을 측정할 수 있는 문항을 개발하고, 그 타당도와 신뢰도를 확인하기 위하여 진행되었다. 2015 과학과 교육과정에 제시된 과학적 사고력, 과학적 탐구 능력, 과학적 문제해결력, 과학적 의사소통 능력, 과학적 참여와 평생 학습 능력에 대한 설명을 근거로 각 역량별로 5개 문항씩, 총 25개 문항이 개발되었다. 개발된 문항은 전국 17개 시도에 고루 분포한 학생 참여형 과학수업 선도학교의 초등학교, 중학교, 고등학교 학생 11,348명을 대상으로 과학과 핵심역량을 조사하여 문항의 타당도와 신뢰도를 분석하였다. 타당도는 Messick(1995)이 제안한 6가지 타당도 중 내용 타당도, 실제 타당도, 내적 구조 타당도, 일반화 타당도 등 4가지를 확인하였다. 라쉬 모델의 문항 적합도(MNSQ)를 분석한 결과, 25개 문항 중 부적합 문항은 없었으며, 구조방정식을 활용한 확인적 요인 분석 결과 5개 요인 모델은 적합한 모델로 확인되었다. 성별과 학교급별에 따른 차별적 문항 반응을 분석한 결과, 부적합 값은 175개 중 2개에서 나타났다. 성별과 학교급별 다변량 이원분산분석을 실시한 결과, 학교급 간 및 성별 간에서 통계적으로 유의미한 차이가 나타났으며, 교호작용 효과 역시 유의미하였다. 결론적으로 2015 과학과 교육과정에 제시된 과학과 핵심역량의 설명에 기초하여 개발한 과학과 핵심역량 평가문항은 정신측정학적 관점에서 타당하며, 따라서 교육 현장에서 그 활용 가치가 있을 것으로 판단된다.
금강의 하천관리의 실질적인 자료를 얻고자 본류와 미호천의 30지소에서 수변식생지수를 이용하여 건강성평가와 다변량식생분석을 하였다. 그 결과 금강본류와 미호천에서 출현한 식물군락은 54개이었고, 식물상은 75과 185속 243종 2아종 21변종 2품종 268분류군이었다. 수변식생지수는 평균 38.3(3.3;G-D1 ~ 66.7;G-U2, G-U4, G-M3)으로 이 지역의 하천의 건강성은 보통(C등급)으로 평가되었다. 하천의 건강성은 금강본류의 상류가 가장 높았고, 금강본류의 하류에서 가장 낮았다. 수변식생지수와 수질의 클로로필-a의 함량과의 관계는 관련성이 낮게 나타났다. 집락분석결과, 식생은 바랭이군락 그룹, 갯버들군락 그룹, 개망초군락 그룹, 환삼덩굴, 버드나무, 물억새 그리고 달뿌리풀 군락이 우점하는 그룹, 망초와 물피 군락이 우점하는 그룹 등의 5개 집단으로 나누어졌고, 지소들은 비슷한 건강상태를 갖는 것들끼리 가까이 나타났다. CCA분석결과, 식생의 분포에 영향을 주는 환경요인은 식생면적, 인공구조물 면적, 수로면적, 지점폭, 수로폭, 제방높이 등의 물리적인 조건과 생물학적 요인의 출현종수였다. 이상과 같이 하천의 건강성이 높은 지역은 모니터링을 통하여 하천 식생의 지속적인 유지관리가 필요하고 건강성이 낮은 지역은 생태복원과 같은 적극적인 시행이 필요하다고 판단된다.
상수도 공급을 위한 정수장에서 전염소 또는 중염소 공정이 도입된 수처리 공정의 염소농도 관리에 필요한 공정제어를 위하여 AI 기술을 활용한 수질예측 기법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 정수장 수처리 공정에서 실시간으로 관측, 생산되고 있는 수량·수질자료를 이용하여 염소소독 공정제어 자동화를 목적으로 침전지 후단의 잔류염소 농도를 예측하기 위한 AI 기반 예측모형을 개발하였다. AI 기반 예측모형은 과거 수질 관측자료를 학습하여 이후 시점의 수질에 대한 예측이 가능한 기법으로, 복잡한 물리·화학·생물학적 수질모형과 달리 간단하고 효율적이다. 다중회귀 모형과 AI 기반 모형인 랜덤포레스트와 LSTM을 이용하여 정수장의 침전지 후단 잔류염소 농도를 예측하여 비교하였다. 최적의 잔류염소 농도 예측을 위한 AI 모형의 입출력 구조로는 침전지 전단의 잔류염소 농도, 침전지 탁도, pH, 수온, 전기전도도, 원수의 유입량, 알칼리도, NH3 등을 독립변수로, 예측하고자 하는 침전지 유출수의 잔류염소 농도를 종속변수로 선정하였다. 독립변수는 침전지 후단의 잔류염소에 영향이 있는 정수장에서 확보가 가능한 관측자료중에서 분석을 통해 선별하였으며, 분석 결과 연구대상 정수장인 정수장에서는 중회귀모형, 신경망모형, 모델트리 및 랜덤포레스트 모형을 비교한 결과 랜덤포레스트에 기반한 모형오차가 가장 낮게 도출되는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 침전지 후단의 적정 잔류염소 농도 예측값은 이전 처리단계에서 염소주입량의 실시간 제어가 가능토록 할 수 있어 수처리 효율 향상과 약품비 절감에 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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