• Journal of Applied Biological Chemistry
• /
• 제55권4호
• /
• pp.253-261
• /
• 2012

PCDD/Fs 및 DL-PCBs는 농식품 잔류 유해물질 중 높은 생물독성 및 생물농축성으로 안전성 우려가 높아 많은 연구자들이 관심을 갖는 유해물질들이다. 하지만, 대부분의 오염조사연구는 지방함유량이 높은 육류 및 수산물을 중심으로 이루어지고 있어, 다소비 농산물인 곡류를 대상으로 한 다이옥신 잔류분석 연구결과가 부족하여 식이섭취를 통한 다이옥신류 노출평가를 수행하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 17종의 PCDD/Fs 및 14종의 DL-PCBs에 대하여 2010년산 쌀과 2011년산 보리에 대한 잔류 분석 및 이를 통한 한국인의 일일 섭취노출량을 조사하였다. 전국 8개 도에서 채취한 36점의 백미시료와 전남 및 전북에서 채취한 7점의 보리시료에 대한 잔류분석결과 백미 중 다이옥신류의 각 도별 평균 잔류량은 2.98-4.98 pg/g w.w.이었으며, 보리의 다이옥신류 평균 잔류량은 3.00-3.24 pg/g w.w.로 확인되었다. 쌀과 보리를 통한 국민 1인당 다이옥신 섭취노출량은 1.03 pg-TEQ/day/person와 0.0534 pg-TEQ/day/person 수준이었고, 이를 한국인 평균체중 55 kg을 기준으로 환산할 경우 Lower bound 시나리오의 경우 TDI대비 0.46와 0.03%였으며, Upper bound 시나리오의 경우 5.5와 0.18%로 국내산 쌀과 보리를 통한 다이옥신류 노출기여도는 미미한 것으로 판단된다.

• 한국식품영양과학회지
• /
• 제15권3호
• /
• pp.300-305
• /
• 1986

식생활개선(食生活改善)과 영양정책(榮養政策)의 기초자료(基礎資料)를 얻고자 1974년부터 1984년(年)까지 에너지원으로써 탄수화물(炭水化物)의 공급형태(供給形態) 및 각공급원(各供給源)의 에너지구성율(構成率)의 변화(變化)를 조사한 결과는 다음과 같다. 1. 식품군별(食品群別) 에너지 공급비율(供給比率)은 1984년 곡류(穀類)가 70%를 차지하고 있다. 곡류(穀類)와 당류(黨類)는 공급(供給) 에너지 비율(比率)이 계속 감소하였으나 당류(糖類), 육류(肉類), 유지류(油脂類) 우유(牛乳) 및 난류(卵類)에 의한 에너지 공급비율(供給比率)이 2배 이상 증가를 보였다. 2. 에너지 공급원은 식물성(植物性) 식품(食品)이 90% 가량 차지하고 있으며 식물성(植物性) 식품(食品) 중(中)에는 전분성(澱粉性) 식품(食品)이 80% 이상을 점유하고 있다. 전분성(澱粉性) 식품(食品) 거의 곡류(穀類)로 전체공급(全體供給) 에너지중에도 1984년에 66% 가량을 차지하고 있다. 3. 각(各) 곡류(穀類)가 공급 에너지 중 차지하는 비율(比率)은 쌀, 밀, 보리의 순이며 쌀의 비율이 감소되고 있어도 아직 전공급(全供給) 에너지의 46%를 차지하고 있다. 보리의 비율(比率)은 급격히 감소하였지만 전분성(澱粉性) 식품(食品)에 의하여 공급(供給)된 에너지 중 곡류(穀類)의 비율(比率)은 거의 일정하였다. 4. 탄수화물(炭水化物)의 공급형태(供給形態)를 보면 전분성(澱粉性) 식품(食品)에 의한 에너지 공급은 서서히 감소하는 반면 정당(精糖)은 높은 증가율을 보였다. 과당(菓糖)과 갈국당(葛菊糖)의 생산량(生産量)도 꾸준히 증가하여 탄수화물(炭水化物)의 섭취가 과당류(菓糖類)로 변화(變化)되고 있었다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.312-326
• /
• 2020

KMAPP은 규모상세화 과정을 통해 100 m 단위의 초고해상도 기상 예측을 산출하는 체계로써 최근 수문, 농업, 신재생에너지 등 다양한 분야에서 활용되기 시작됨에 따라 각 분야별로 예측성능을 검증할 필요가 있다. 철원 지역과 전북 지역은 산지가 많은 우리나라에서 비교적 넓은 범위에 걸쳐서 수평면을 보유하고 있으며, 특히 철원은 대규모 벼 논 재배지역 중에서 실측 및 원격탐사 생물계절 자료가 많은 지역으로 KMAPP 예측 성능을 검증하는데 필요한 관측자료를 사용하기에 적절한 지점으로 판단된다. 이번 연구에서는 철원 내 농경지역의 생태적 변화에 따라 변화하는 KMAPP 기온 예측 성능을 AWS와 ASOS 관측자료를 이용하여 비교 검증하였다. 그리고 전북지역 폭염 기간 동안 가축 고온스트레스 모델과 같은 응용모델에 KMAPP 예측 자료를 입력자료로 활용하는 것을 검토하고자 일사량 예측을 ASOS 자료를 이용하여 검증하였다. 더 많은 사례의 수집과 선정이 필요하다는 한계가 있지만 농경지역에서 추수 후 기온 예측 성능이 일반 주택지 에서보다 더 크게 향상된 것을 통해 생물리적 효과가 예측 정확도에 미치는 영향을 간접적으로 추측해 볼 수 있었다. 한편, 일사량 예측의 경우 단위 변환에 따른 오차가 발생하지만 관측값과 일치하는 경향을 보여 KMAPP 자료가 지역규모의 상세 예측 자료로 응용모델에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.