본 연구는 군산 월명공원내 청사조 자생지의 식생구조 및 청사조 개체군 동태를 파악하여 청사조 생태 및 자생지 보존계획에 기초자료를 제공할 목적으로 수행되었다. 청사조 자생지에 대한 조사연구와 분석한 결과는 다음과 같다. 청사조 자생지의 입지로는 해발고 $81{\sim}93m$의 급경사지 해안사면으로 토성은 미사질양토였고, 토양pH는 $4.1{\sim}5$범위로 비교적 강산성을 띠었다. 조사구내 관속식물은 33과 51속 54종 6변종 1품종으로 총 61종이 확인되었는데, 이중 목본식물은 37종(60.7%), 초본식물은 24종(39.3%)이었다. 이중 청사조가 식물구계학적 특정식물종 V 등급으로 평가되었다. 청사조는 7 군데에서 군락으로 출현하였는데 월명산에서는 졸참나무, 사방오리나무, 굴피나무, 아까시나무 군락의 하층부인 관목층에서 중요치가 각 30, 15, 27, 65%로, 지피층에서는 중요치가 각 12, 27, 20, 18%로 주로 우점하며 출현하였고, 장계산에서는 3군데의 소나무 군락 하층부인 관목층에서는 중요치가 각 18, 45, 35%로, 지피층에서는 중요치가 각 11, 18, 21%로 우점하면서 나타났다. 청사조와 더불어 항수반종으로서는 국수나무와 쥐똥나무였다. 청사조의 개체군에 대한 전수조사에서 총 103개체가 확인되었고, 개체군의 공간분포에 따른 출현 형태는 전형적인 집중분포 형태를 띠고 있었다. 청사조 개체들의 평균 수고는 133cm, 평균 근원경은 4.4cm, 평균 가지의 분지수는 9.4개로 나타났다. 청사조 자생지의 보존 및 관리방안으로는 현 자생지의 지속적인 모니터링과 더불어 청사조의 꽃, 열매, 번식에 대한 기초연구가 선행되어야 하며, 자생군락지의 보호를 위해 휀스 등의 보호시설을 설치하고, 자생지내 경쟁수종의 제거 등을 제시하였다.
본 연구에서는 국내의 시설 내 작물재배에 적합한 자동관수 기술을 개발하기 위한 첫 단계로 전기저항의 변화원리를 이용하는 워터마크 센서를 장착한 소형 컨트롤러를 작물재배에 활용하여 자동관수기술의 효용성을 구명하고자 하였다. 이를 위해 비닐하우스 내에 다른 토성을 갖는 토양을 격리베드에 인공적으로 조성한 후 토마토를 정식하여 수분퍼텐셜을 -20kPa 수준으로 자동으로 조절하면서 재배하였다. 점적관수에 따른 토양 내 깊이별 수분변화는 Sentek 축전형 수분센서를 이용하여 측정하였다. 워터마크센서를 이용한 수분퍼텐셜 제어성능은 (-)20kPa 수준부근에서 유지되지 않고 반복적으로 0~(-)20kPa 대역에서 높은 변화 값을 나타내어 안정적이지 못한 것으로 나타났다. 특히, 물 공급은 관수시마다 약 50~60분 비교적 긴 시간동안 진행되어 수분공급이 과잉되는 문제가 나타났으며 건조시에도 수분퍼텐셜의 변화가 계단응답 반응의 형태로 변하는 불량한 측정해상도를 나타내었다. 이러한 문제는 워터마크센서의 토양과 전극 접촉형태가 다공컵식 수분장력계에 비해 수분값에 연속적으로 반응할 수 없는 구조이기 때문인 것으로 판단하였다. 자동관수에 따른 토양종류별 수분변화는 그 기울기가 토성별로 서로 달랐으며 양질사토의 경우 수분함량의 변화정도가 가장 높았다. 수분함량의 변화속도는 낮과 밤의 경우 시간에 따른 변화율이 달라서 변곡선의 형태를 나타내었다. 이러한 이유는 낮과 밤의 일교차와 태양광 유무에 의하여 수분증발량 차이가 발생하였기 때문인 것으로 판단하였다. 직물에서 20cm 떨어진 지점의 깊이별 수분함량은 작물에 인접한 위치와 비교하였을 때 세가지 토양 모두 관수에 의한 변화정도는 미미하여 직물에 인접한 곳만 수분공급이 효율적으로 이루어지는 것을 확인하였다. 추후 연구에서 양질사토 베드에서 관찰된 토마토 생육 불량 문제 개선과 관수멈춤 시간을 적용하여 물공급의 과잉 문제를 해결하는 보완실험이 요구되었다.
산림생태계 내의 총일차생산량은 산림 자원 생산량과 직결되고, 산림생태계의 건강성, 산림식물계절 및 생태계 서비스의 중요한 지표가 된다. 이 연구에서는 인공위성 자료와 기계학습 알고리즘을 활용하여 우리 나라의 산림유역의 총일차생산량을 연구하였다. 에디공분산 타워가 있는 6개 지점에서의 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 산출물과 에디공분산타워의 총일차생산성으로 연구기간의 75%-80%에 해당하는 자료로 기계학습 알고리즘을 훈련하고 나머지 기간으로 구축된 모델의 총일차생산성 예측 결과를 검증하였다. 모델을 구축할 때 MODIS 지상 산출물과 대기 산출물을 조합하여 새로운 입력자료(e.g., 포화수증기압차)를 모델의 입력자료(Processed MODIS)로 사용하였을 때와 이러한 과정 없이 QC(Quality control)만 거친 MODIS 산출물을 그대로 입력자료(Unprocessed MODIS)로 사용하였을 때의 총일차생산량을 비교해 보고 그 활용 가능성에 대해 고찰하였다. 추가로 MODIS 총일차생산량 산출물(MYD17)과 에디공분산 총일차생산성 및 기계학습 알고리즘 기반의 총일차생산성과의 상관관계를 보고 그 적합성에 대해 논의하였다. 이 연구에서 사용된 기계학습 알고리즘은 Support Vector Machine (SVM)으로 산림생태계 연구에서 가장 많이 사용되고 있는 기계학습 알고리즘 중 하나이다. 기계학습 알고리즘 기반(SVM 모델)의 총일차생산량 예측 결과는 MODIS 총일차생산량 산출물(MYD17)보다 에디공분산 총일차생산량과 전반적으로 높은 상관관계를 보였고 특히 식생 성장을 시작하는 시점의 값을 좀더잘 예측하는 결과를 보였다. 단일 지역에서 Unprocessed MODIS 입력자료로 훈련된 SVM 모델 결과는 피어슨 상관계수 0.75 - 0.95 (p < 0.001), 6개의 연구 지점에서 훈련된 SVM 모델 결과는 피어슨 상관계수 0.77 - 0.94 (p < 0.001) 사이를 보였다. 이 결과는 훈련 자료에 다양한 이벤트들이 포함되면 모델의 예측력이 향상되는 가능성을 보여주었고 위성영상의 산출물을 재계산하여 새로운 산출물을 내는 과정을 거친 위성 자료가 아니어도 그 예측력에는 크게 문제가 없음을 보여주었다.
본 연구의 목적은 경산시 보호수의 환경분석, 보호관리 및 활용 실태 등의 조사 분석을 통한 합리적인 관리 및 활용방안을 위한 기초자료를 제시하는데 있다. 조사한 결과를 보면 경산시가 지정한 41개소에 보호수 55주가 있고 총 종수는 8종이며, 수종으로는 회화나무 (30.9%)와 느티나무 (23.6%)순으로 가장 많았다. 보호수의 유형으로는 당산목이 45.5%로 가장 많았고 그 다음으로는 풍치목이 36.7%를 차지하였다. 200년~300년 사이의 보호수가 21주로 전체 38.2%를 차지하였고, 수고는 15 ~ 20 m 사이의 보호수가 경산시 보호수의 54.6%를 차지하였다. 보호수의 입지 유형을 보면 마을형이 34%로 가장 많았고, 다음으로 도로변형이 19.5%로 많았다. 식재유형은 독립수가 전체 보호수의 78%를 차지하였다. 보호수의 근원부는 나지상태가 58.5%로 가장 많았고, 다음으로는 쇄석 및 자갈이 19.5%를 차지하였다. 토양경도는 평균 9.64 mm로 나타났고 보호책은 9곳에 설치가 되어있고 석축이 있는 곳은 22개소로 전체 53.7%로 조사되었다. 외과수술을 받은 보호수는 38주로 전체 70.9%를 차지하였고 표지석은 보호수 전체의 80.5%인 33개소에 설치되어 있었다. 쉼터로 이용되고 있는 곳은 13곳으로 전체 31.7%를 차지하였고 시설물은 주로 정자, 의자, 간단한 체육시설, 야외테이블 등으로 구성되어 있었다. 본 연구에서 기존쉼터를 정비하거나 보호수 주변을 정비해서 소규모 공원화가 될 수 있는 지역을 제시하였다. 향후 농촌지역 공원녹지 공간 확보 및 지역민의 공동체회복을 위한 보호수 주변 소공원 조성 가능성을 위한 기초자료를 제공하는데 그 의의가 크다고 사료된다.
우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.
본 연구는 식물공장형 아쿠아포닉 시스템(AP)에서 갯기름을 재배하여 수경재배 시스템(HP)에서 재배된 갯기름과 광합성 및 생육 특성을 비교하였다. AP 재배구는 367.5L의 사육조에 비단잉어 30마리로 10.6kg·m-3 밀도로 사육하였으며 HP 재배구는 배양액을 EC 1.3dS·m-1, pH 6.5로 조성하여 같은 재식 간격으로 갯기름을 정식하였다. 전 재배기간 동안 pH는 AP의 경우 7.1-4.0, HP는 7.4-4.0 수준을 보였다. AP 처리구의 pH는 NO3-N의 증가에 따라 감소하기 시작하여 pH 5.5 이하는 15-67 DAT 기간동안 지속되었다. pH가 낮은 조건에서도 암모니아태 질소(NH4-N)는 지속적 증가를 보였다. EC는 두 재배구에서 1.3-1.5dS·m-1로 유지되었다. 수조액의 다량원소 농도는 K와 Mg을 제외하고 수경재배 양액 농도보다 높았다. 광합성 특성은 AP와 HP 처리간 유의차가 없었고 형광매개변수는 Fv/Fm, ABS/RC, TRo/RC, ETo/RC, DIo/RC는 처리간 차이가 없었으나 광계 II 광화학지수인 PIABS가 AP 재배구에서 HP에 비해 34DAT에는 30.4%, 74DAT에는 12.0% 낮았다. 정식 후 20일 간격으로 생육 특성을 측정한 결과 두 처리간 초장, 엽장, 엽폭, 엽수 SPAD는 유의적으로 차이가 없었으나 엽병 길이가 AP 재배구에서 HP에 비해 56% 길었고 지상부 및 지하부 상대생장율, 건물중이 유의차가 없었다. 다만, 엽면적율만 AP 재배구에서 HP에 비해 36.43% 높았다. 연구결과를 종합하여 볼 때, 적정 물고기 재배밀도와 pH 수준에서 갯기름 생육과 수량은 아쿠아포닉스와 수경재배 방식 간에 차이가 없는 것으로 보이고, 아쿠아포닉스는 농업 부산물의 자원순환으로 안전한 먹거리를 생산할 수 있는 지속가능한 농업기술로 판단된다.
본 연구는 고수부지에 조성한 여과습지의 초기운영단계 질소제거율을 분석하였다. 조사기간 처리수의 평균수온은 $17.1^{\circ}C$이었고, 평균 pH는 7.1이었으며, 갈대의 평균 N흡수량은 $69.31\;N\;mg/m^2/day$였다. 유입수와 유출수의 평균 $NO_3-N$ 농도는 각각 3.46, 2.23 mg/L이었으며, 여과습지의 $NO_3-N$ 평균제거율은 $195.58\;mg/m^2/day$였다. 유입수와 유출수의 평균 $NH_3-N$ 농도는 각각 0.92, 0.58 mg/L이었으며, $NH_3-N$ 평균 제거율은 $53.65\;mg/m^2/day$를 보였다. 유입수와 유출수의 평균 T-N 농도는 각각 10.24, 6.32 mg/L 였으며, T-N 평균제거율은 $628.44\;mg/m^2/day$를 보였으며, 제거량 기준으로 T-N 평균제거율은 약 39%를 나타냈다. 시스템이 초기 운영단계인 점을 고려하면 T-N제거 수준은 비교적 양호한 편이다. 여과습지의 $7{\sim}10$월의 수온이 암모니아화, 질산화, 탈질화에 비교적 적합한 온도를 유지하였고, 매질사이의 공극에 입자성 유기태 질소가 고정되고, 매질표면에 형성된 미생물막에 유기태 질소가 흡착되어 분해되고, 유입수가 원활히 시스템을 흐른 것이 질소제거의 주요 원인으로 사료된다. $2{\sim}3$년 후 갈대가 정상적으로 성장하여 뿌리와 근권이 발달하고, 갈대의 잔재물로부터 유기쇄설물이 형성되어 탈질화에 필요한 탄소공급원이 제공되면, 시스템의 질소 처리율이 높아질 것으로 생각된다. 실험결과 고수부지를 활용한 수질정화 여과습지는 오염하천수에 함유된 질소를 줄일 수 있는 방안이 될 수 있을 것으로 사료된다.PL특성은 상온에서도 눈으로 보일 만큼 우수한 발광 특성을 보였으며, 기판 bias전압이 증 가함에 따라 PL peak 위치가 청색으로 편이하는 경향을 보였다. 이러한 발광 세기의 변화 는 $V_s$=0V부터 $V_s$=200V까지는 기판의 bias전압이 증가함에 따라 상대적으로 박막의 표면에 충돌하는 이온에너지의 감소로 인해 a-C:H박막내에 비발광 중심으로 작용하는 dangling bond가 감소하여 발광의 세기가 증가하였으며 $V_s$=300V이상에서는 박막내의 수소 함유량이 증가함에 따라 dangling bond수는 감소하나 발광 중심으로 작용하는 탄소간의 $\pi$결합을 포 함하는 cluster가 줄어들어 PL세기가 감소한 것으로 생각된다.1례, 폐동 맥: 1례)이 4례, 2주 이상의 지속적 흉관배액이 4례, 유미흉이 3례, 출혈에 의한 재수술이 3례, 기타 급성 신 부전, 종격동염, 횡경막신경 마비가 각각 2례씩 있었으며, 중복치환술을 받은 환자들과 전통적 술식으로 수 술받은 환자에서 술후 합병증의 차이는 없었다. 65명의 환자를 평균 54$\pm$49개월(0~177개월)간 추적관찰하였 으며, 수술 초기에 사망한 환자는 13명으로 20.0%(13/65)의 수술사망율을 보였으며 3명의 환자가 추적기간중 사망하여 24.6%(16/65)의 전체사망율을 보였다. 중복치환술을 받은 환자의 수술사망율은 33.3%(4/12)였다. 술 후 1년, 5년, 10년 누적생존율은 각각 75.0$\pm$5.6%, 75.0$\pm$5.6%, 69.2$\pm$7.6%였다. 가장 흔한 사망원인으로는 술 후 저심박출증후군으로 8례였으며 삼첨판막 폐쇄부전이 심해져 심부전으로 사망한 경우도 5례로 사망의 중 요 원인이었다. 결론 저자들은 본 연구를
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[게시일 2004년 10월 1일]
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