본 연구에서는 토지피복 중 교통지역을 대상으로 장기 모니터링된 비점오염원 부하유출 결과를 검 보정 자료로 적용하여 SWMM 모형을 지점별로 구축하였다. SWMM을 통해 모의된 EMCs값의 변동범위는 BOD, $COD_{Mn}$, SS, T-N, T-P 농도가 각각 5.7~14.4 mg/L, 12.9~59.6 mg/L, 13.74~46.20 mg/L, 2.03~5.21 mg/L, 그리고 0.117~0.415 mg/L이었다. 또 이 결과를 현장 실측치와 비교한 결과, 실측치에 대한 모의치 오차(%)가 각각 4.2%, 4.8%, 2.3%, 5.7%, 14.4%으로 총인의 14.4%를 제외하고 오차범위가 10% 이하이었다. 문헌조사 결과와의 비교에서도, BOD, T-P의 경우는 문헌조사 농도변화 범위 내에 포함되었으며, CODMn, SS의 경우 범위보다 낮게 산정되었다. 그러나 T-N의 경우 범위보다 높았다. 이러한 차이는 기존 문헌이 조사된 시기와 토지이용형태가 달라진 최근의 비점오염원 유출 농도를 장기 모니터링하고, 이 결과를 바탕으로 구축, 모의 된 EMCs의 경우 실측값을 잘 대변하였다. 따라서 문헌 결과와의 일부 차이는 조사 시기별 토지이용 형태에 의한 차이로 보이며, 향후 좀 더 다양한 강우사상 및 지점에 대한 모니터링을 통해 국내 대푯값으로 적용할 수 있는 EMCs를 산정할 수 있을 것으로 판단된다.
한국 서남해안에 위치한 두우리 조간대는 사주와 보호섬이 존재하지 않고 외해로 열려있는 전형적인 개방형 조간대이다. 이러한 개방형 조간대에서는 바람에 의한 파랑이 퇴적작용에 중요한 요소의 하나이므로, 계절에 따른 파랑에너지의 차이가 조간대 표층퇴적물의 분포와 퇴적구조의 특성에 직접적으로 반영된다. 두우리 조간대는 상부의 조수해빈 (tidal beach), 중부의 전형적인 조간대 (intertidal flat)와 최하부의 니질대 (lowermost mudflat)로 구분된다. 이러한 구분은 표층퇴적물의 구성뿐만 아니라 조간대의 경사도에 의한 구분과도 일치한다. 조간대 내에서의 퇴적물은 1차 퇴적구조와 사서질 퇴적물의 함량에 따라 다시 사질 조간대, 혼합 조간대와 니질조간대로 나누어진다. 두우리 조간대의 표층퇴적상은 계절에 따라서 퇴적물의 함량과 퇴적구조에 변화를 보이며, 퇴적상의 변화양상은 계절풍의 방향과 세기, 폭풍과 밀접한 관련이 있다. 북서계절풍이 강한 겨울철과 봄철에는 사질 조간대의 퇴적상이 우세하며, 약한 남동풍이 우세한 여름철에는 니질 조간대의 퇴적상이 우세하게 분포한다. 가을철에는 혼합 조간대가 우세하게 나타난다. 표층퇴적물은 여름에는 전 조간대가 약 20 cm 두께의 니질 퇴적물로 뒤덮이고 가을이 지나 겨울로 가면서 니질 퇴적상에서 사질 퇴적상으로 바뀐다. 이러한 표층퇴적상의 변화는 바람도 세어지고 풍향도 바뀌어 조간대를 공격하는 파랑의 에너지가 강해지면서 여름철에 퇴적되었던 니질 퇴적물을 침식시키기 때문이다. 캔코아 주상시료에서 퇴적구조는 여름철에는 조간대 상부 ($0{\~}l.3 {\cal}km$)에서는 니질 퇴적물의 평행엽층리와 상승연흔 사엽층리가 하부 $(1.7{\~}2.3 {\cal}km)$에서는 괴상의 니질 퇴적층이, 겨울철에는 전체적으로 평행엽층리와 연흔사층리가 우세하게 나타나며, 부분적으로 둔덕사층리 (HCS)가 나타난다.
"동해진미"는 중만생종이면서 쌀 품위가 좋고 밥맛이 양호하며 내병성이 양호한 품종으로 주요특성과 수량성을 요약하면 다음과 같다 1. 출수기는 평야지의 보통기 재배에서 8월 14일로 "화성벼"보다 2일 늦은 중만생종이다. 2. 주당수수와 수당립수는 "화성벼"보다 약간 많은 편이고 현미천립중은 22.4 g으로 "화성벼"보다 다소 가벼운 중립종이다. 3. 불시출수와 수발아가 안되는 편이고, 위조현상에 강하고 성숙기 엽노화가 느린 편이며 내냉성은 "화성벼"와 출수 지연일수는 비슷하나 임실률은 낮은 편이다. 4. 잎도열병은 중도이상의 저항성이며 도열병 내구저항성도 "화성벼"보다 강하다. 흰잎마름병($K_1{\sim}K_3$)과 줄무늬잎마름병에는 저항성이이나 오갈병 및 검은줄오갈병과 충해에는 약하다. 5. 심복백은 거의 없고 "화성벼"수준으로 맑고 투명하며 도정률, 완전미율이 높다. 아밀로스함량은 "화성벼"보다 조금 높고 단백질함량은 낮으며 밥맛은 양호하다. 6. "동해진미"의 쌀수량은 보통기 보비재배 6개소에서 평균 6.05 MT/ha로 "화성"보다 9% 증수되었으나, 이모작재배에서는 4.97 MT/ha, 만식재배에서는 5.13 MT/ha의 수량을 보였다.
태풍 루사시 집중호우로 인하여 농경지에 대한 피해가 극심했던 강원도 강릉지역의 강우특성과 침식, 매몰, 침수, 산불지역에 대한 피해양상을 조사하였으며, 복원대책을 요학한 결과는 다음과 같다. 1. 태풍루사에 의해 870 mm가 내린 강릉지역의 집중호우 확률강우 재현기간은 345년으로 분석되었다. 2. 토양침식지점과 인근지점 토양의 형태적 특성을 비교한 결과, 토양침식지점이 유효토심이 낮고, 경사장은 길고, 경사도는 높았으며, 주로 오목지형에서 토양침식에 많이 발생하였다. 3. 산불지역에서 경사가 심할수록, 지면피복도가 감소할수록 토양침식 등급이 높았는데, 저구릉에서 산악지로 갈수록, 미세지형은 볼록한 형태에서 직선형일수록 토양침식 등급이 높았다. 토양침식을 받은 지역은 혼효림 식재, Weeping love grass 등의 식재를 하고 가능한 한 단기간에 피복도를 증대시켜 2차 피해를 예방해야 할 것으로 판단된다. 4. 대부분의 농경지는 피해 후 복원이 잘 되어있으나, 일부농경지는 매몰된 모래층을 완전히 제거하지 않았기 때문에 토양의 비옥도 저하로 작물생육이 부진하였으며, 토성 급변층으로 인하여 심토에 배수 불량층이 생성되었다. 매몰된 토양을 완전히 제거하여 우량 객토원으로 객토하고 토양검정에 의한 작물별 시비처방이 필요한 것으로 판단되었다.
태풍은 7~10월에 집중적으로 발생하며, 이 시기에 해수면도 가장 높게 나타난다. 특히 우리나라 하계 해수면은 연평균과 비교했을 때 서해안 약 14.5 cm, 남해안 약 9.0~14.5 cm, 동해안 약 9.0 cm 내외로 더 높게 나타난다. 하계에 상승하는 해수면과 대형 태풍이 겹치면 연안 저지대에 침수, 범람 등의 피해를 야기할 수 있다. 따라서 연안저지대의 피해를 저감하기 위해 해안 구조물 설계 및 안정성 검토 시 정확한 해일고 산정이 필수적이다. 본 연구에서는 태풍이 영향을 미친 하계 해수면 상승이 고려된 해당 월의 평균 해수면으로부터 산정된 해일고(SH_m)를 산정하고 이를 연평균 해수면이 고려된 기존 해일고(SH_a)와 비교하여 특이현상 분석의 타당성을 재검토하였다. 연구 결과, 연평균 해수면 대비 해수면 상승 폭이 가장 큰 8~9월에 발생한 BOLAVEN(SANBA)의 직접 영향을 받은 남서(남동)해안에서 SH_a, SH_m의 해일고(cm) 차이는 7.8~24.5(23.6~34.5), 간접 영향권에 속한 남동(남서)해안에서 -1.0~0.0(8.3~12.2)로 나타난다. 그러나, 연평균 및 월평균 해수면이 비슷한 높이를 가지는 10월에 남동해안에 직접적 영향을 미친 CHABA(KONG-REY)의 경우 5.2~14.2(19.8~21.6), 간접 영향을 미친 서해안에서 3.2~6.3(-3.2~3.7)으로 직·간접 영향권 모두 SH_a와 SH_m의 차이가 작아진다. 연평균 해수면을 기준으로 산정한 기존 해일고는 상승된 하계 해수면이 고려되지 못하여, 실제 태풍 시 발생하는 해일고에 비해 과대 산정된 것으로 평가된다. 따라서 정확한 해일고 개념 정립과 함께 기존의 연평균 해수면을 고려한 해일고 기준으로 설계된 연안 시설물 마루높이 등의 타당성 검토가 재논의되어야 할 것으로 판단된다.
본(本) 연구(硏究)는 우리 나라에 있어서의 도시(都市)와 농촌(農村)의 비점원(非點源) 오염물질(汚染物質) 배출량(排出量)과 강우시(降雨時) 유출(流出)에 따르는 농도(濃度)의 양상(樣相)을 조사(調査)하였다. 주요분석항목은 COD, BOD, SS 이었으며 1981년(年) 5월(月)부터 8일(日)까지 수행(遂行)되었다. 도시지역(都市地域)의 비점원(非點源) 오염물질(汚染物質) 배출량(排出量)은 강우강도(降雨强度)와 강우지속시간(降雨持續時間) 등이 영향을 주었는 데 초기우수(初期雨水)에서 그 농도(濃度)는 유량(流量)이 증가(增加)함에 따라 높아지는 양상(樣相)을 띤다. 또, 집중강우시(集中降雨時) 유량(流量)이 급격히 증가(增加)하더라도 그 농도(濃度)는 희석되기 때문에 그만큼 증가(增加)하지 않는다. 최대강우(最大降雨) 이후(以後) 다시 새로운 강우(降雨)가 형성(形成)될 때 오염물질(汚染物質)의 농도(濃度)는 초기강우(初期降雨) 이전(以前)의 농도(濃度)보다 낮은 경우가 있는데 이것은 하수천(河水川) 및 하수거(下水渠)에 침적된 오염물질(汚染物質)이 강우(降雨)에 의해 씻어 내려갔기 때문이다. 그러나 최대유량(最大流量) 이후(以後) 초기강우(初期降雨)보다 큰 강우강도(降雨强度)가 지속(持續)되는 경우에는 유량(流量)이 증가(增加)함에 따라 오염물질(汚染物質)의 농도(濃度)가 증가(增加)한다. 도시지역(都市地域)의 강우시(降雨時) 면적당(面積當) 비점원(非點源) 오염물질(汚染物質)의 배출량(排出量)은 COD 489.9~1.328 kg/ha/yr로 평균(平均) 690.5 kg/ha/yr이고, BOD 226.8~614.8 kg/ha/yr로 평균(平均) 319.7 kg/ha/yr이고, SS 589.7~1,598.5 kg/ha/yr로 평균(平均) 831.2 kg/ha/yr로 산출된다. 농촌지역(農村地域)에서는 침전(沈澱)되었던 생활하수(生活下水), 퇴비 침출수 및 기타 농업폐기물(農業廢棄物) 등에 의해서 오염물질(汚染物質)이 흘러나온다. 논의 경우 면적당(面積當) 비점원(非點源) 오염물질(汚染物質) 배출량(排出量)은 COD 21.7~114 kg/ha/yr로 평균(平均) 62.34 kg/ha/yr이고, BOD 9.53~34.5 kg/ha/yr로 평균(平均) 18.65 kg/ha/yr이며, SS 8.35~29.57 kg/ha/yr로 평균(平均) 16.12 kg/ha/yr로 나타났다. 한편, 경작지의 경우 COD 46.3~171.8 kg/ha/yr범위로 평균(平均) 91.9 kg/ha/yr이고, BOD 11.7~42.5 kg/ha/yr범위로 평균(平均) 22.98 kg/ha/yr이고, SS 11.4~43.4 kg/ha/yr범위로 평균(平均) 23.09로 나타났다. 축산지역(畜產地域)의 오염물질(汚染物質)은 강우시(降雨時) 가축(家畜) 및 청소수(淸掃水), 퇴비국물에 기인한다. 면적당(面積當) 비점원(非點源) 오염물질(汚染物質) 배출량(排出量)은 COD 2,489~6,658 kg/ha/yr로 평균(平均) 3,804 kg/ha/yr이고, BOD 464~2,900 kg/ha/yr로 평균(平均) 2,047 kg/ha/yr이며, SS 729~1,442 kg/ha/yr로 평균(平均) 1,149 kg/ha/yr로 나타났다. 산림지역(山林地域)의 오염물질(汚染物質)은 강우시(降雨時) 나뭇잎이 퇴적되어 형성(形成)된 유기물층(有機物層)으로부터, 침출수(浸出水)가 씻겨져 내려오는 경우이다. 면적당(面積當) 비점원(非點源) 오염물질(汚染物質)의 배출량(排出量)은 COD 5.45~18.56 kg/ha/yr로 평균(平均) 9.86 kg/ha/yr이고, BOD 1.67~7.54 kg/ha/yr로 평균(平均) 3.48 kg/ha/yr이며, SS 9.74~10.35 kg/ha/yr로 평균(平均) 4.64 kg/ha/yr로 나타났다.
2020년 1월부터 2021년 10월 현재까지 COVID-19(치명적인 호흡기 증후군인 코로나바이러스-2)와 관련된 학술 연구가 500,000편 이상 발표되었다. COVID-19와 관련된 논문의 수가 급격하게 증가함에 따라 의료 전문가와 정책 담당자들이 중요한 연구를 신속하게 찾는 것에 시간적·기술적 제약이 따르고 있다. 따라서 본 연구에서는 LDA와 Word2vec 알고리즘을 사용하여 방대한 문헌의 텍스트 자료로부터 유용한 정보를 추출하는 방안을 제시한다. COVID-19와 관련된 논문에서 검색하고자 하는 키워드와 관련된 논문을 추출하고, 이를 대상으로 세부 주제를 파악하였다. 자료는 Kaggle에 있는 CORD-19 데이터 세트를 활용하였는데, COVID-19 전염병에 대응하기 위해 주요 연구 그룹과 백악관이 준비한 무료 학술 자료로서 매주 자료가 업데이트되고 있다. 연구 방법은 크게 두 가지로 나뉜다. 먼저, 47,110편의 학술 논문의 초록을 대상으로 LDA 토픽 모델링과 Word2vec 연관어 분석을 수행한 후, 도출된 토픽 중 'vaccine'과 관련된 논문 4,555편, 'treatment'와 관련된 논문 5,791편을 추출한다. 두 번째로 추출된 논문을 대상으로 LDA, PCA 차원 축소 후 t-SNE 기법을 사용하여 비슷한 주제를 가진 논문을 군집화하고 산점도로 시각화하였다. 전체 논문을 대상으로 찾을 수 없었던 숨겨진 주제를 키워드에 따라 문헌을 분류하여 토픽 모델링을 수행한 결과 세부 주제를 찾을 수 있었다. 본 연구의 목표는 대량의 문헌에서 키워드를 입력하여 특정 정보에 대한 문헌을 분류할 수 있는 방안을 제시하는 것이다. 본 연구의 목표는 의료 전문가와 정책 담당자들의 소중한 시간과 노력을 줄이고, 신속하게 정보를 얻을 수 있는 방법을 제안하는 것이다. 학술 논문의 초록에서 COVID-19와 관련된 토픽을 발견하고, COVID-19에 대한 새로운 연구 방향을 탐구하도록 도움을 주는 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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