본 연구는 서울시 상수도 계통에서 내분비계장애물질인 BPA 및 NP의 실태조사를 위해 2002년 9월부터 2003년 12월까지 수행되었다. 상수원 유역의 한강 및 지류천중의 BPA 및 NP의 수준은 다음과 같았다: 팔당댐, $ND{\sim}0.033{\mu}g/L$ 및 $ND{\sim}0.823{\mu}g/L$ ; 경안천, $ND{\sim}0.659{\mu}g/L$ 및 N$D{\sim}3.827{\mu}g/L$ ; 왕숙천, $ND{\sim}0.528{\mu}g/L$ 및 $ND{\sim}12.724{\mu}g/L$. 서울시 6개 취수장 원수중의 BPA 수준은 $ND{\sim}0.260{\mu}g/L$, NP의 농도는 $0.122{\sim}2.724{\mu}g/L$의 범위에 있었다. 그리고 왕숙천 수역을 중심으로 한 3개 정수장의 여과수와 그 수돗물에서 BPA는 모두 불검출된 반면에, NP는 전지점에서 ppt 수준으로 검출되었다. 또한, 먹는물의 정수처리공정에서 NP의 제거율은 정수장별 차이가 없이 80{\sim}95%로 높게 나타났다. 따라서 본 연구결과는 상수도 계통에서 BPA 및 NP의 농도는 한강유역에 존재하는 점오염원 및 하수처리장 방류량에 의존된다는 것을 시사하고 있다.
The $PM_{10}$ concentrations in the underground should be monitored for the health of commuters on the underground subway system. Seoul Metro and Seoul Metropolitan Rapid Transit Corporation are measuring several air pollutants regularly. As for the measurement of $PM_{10}$ concentrations, instruments based on $\beta$-ray absorption method and gravimetric methods are being used. But the instruments using gravimetric method give us 20-hour-average data and the $\beta$-ray instruments can measure the $PM_{10}$ concentration every one hour. In order to keep the $PM_{10}$ concentrations under a healthy condition, the air quality of the underground platform and tunnels should be monitored and controlled continuously. The $PM_{10}$ instruments using light scattering method can measure the $PM_{10}$ concentrations every less than one minute. However, the reliability of the instruments using light scattering method is still not proved. The purpose of this work is to study the reliability of the instruments using light scattering method to measure the $PM_{10}$ concentrations continuously in the underground platforms. One instrument using $\beta$-ray absorption method and two different instruments using light scattering method (LSM1, LSM2) were placed at the platform of the Jegi station of Seoul metro line Number 1 for 10 days. The correlation between the $\beta$-ray instrument and the LSM2 ($r^2$=0.732) was higher than that between the $\beta$-ray instrument and the LSM1 ($r^2$=0.393). Thus the LSM2 was chosen for further analysis. Three different regression analysis methods were tested: Linear regression analysis, Nonlinear regression analysis and Orthogonal regression analysis. When the instruments using light scattering method were used, the data measured these instruments have to be converted to actual $PM_{10}$ concentrations using some factors. With these analyses, the factors could be calculated successfully as linear and nonlinear forms with respect to the data. And the orthogonal regression analysis was performed better than the ordinary least squares method by 28.45% reduction of RMSE. These findings propose that the instruments using light scattering method light scattering method can be used to measure and control the $PM_{10}$ concentrations of the underground subway stations.
잠재오염원에서 누출된 유류의 기원을 확인하기 위해서 표준연료와 환경시료중의 유류 구성성분의 농도를 분석하였다. pristane/phytane의 비는 환경시료 중 같은 휘발성을 가지고 있기 때문에 실질적으로 변하지 않는다. 이것은 미생물분해와 풍화의 영향을 평가하고 유류의 오염원을 확인하는데 유용하였다. L과 S 주유소에서 백등유, 보일러등유, JP-8, 경유의 pristane/phytane 비를 측정하였다. L-백등유와 JP-8에서 pristane/phytane 비는 각각 3.10$\pm$0.03, 1.77$\pm$0.01였으며, 유류와 물을 분배시킨 후 물층에서 pristane/phytane 비는 백등유 2.97$\pm$0.02, JP-8 1.65$\pm$0.02였다. pristane/phytane 비는 백등유와 JP-8을 구분하는 유효하였으며, 또한 관측정에서 수집된 자유상유류와 지하수시료에서 유종을 확인하는데 유용하였다.
참당귀잎 추출물을 일정비율로 첨가한 발효유를 제조하고, 이화학적 특성과 항산화능 및 관능평가 등 품질특성을 분석하였다. pH는 4.40-4.45 범위를 보였고, 산도는 0.96%-0.98%로 참당귀잎 추출물 첨가에 따른 유의적인 차이를 보이지 않았다. 점도는 참당귀잎 추출물의 첨가에 따라 다소 감소되는 경향을 보였지만, 저장중 안정성에는 영향을 주지 않았다. 유산균수는 참당귀잎 추출물의 첨가량 증가에 따라 다소 억제되는 경향을 보였지만, 0.1%-0.3%의 범위에서는 1.9×109-3.2×109 CFU/mL의 높은 수준을 보였다. 요구르트 중의 decursin 함량 분석은 0.1%-0.3%의 첨가량에 따라 0.26 ㎍/g, 15.23 ㎍/g 및 23.57 ㎍/g으로 비례하여 정량분석 되었다. 유기산 생성은 lactic acid의 생성량이 가장 높게 나타났으며, 첨가비율에 따른 유의성은 보이지 않았다. 요구르트의 항산화능은 참당귀잎 추출물의 첨가로 높게 나타났으며, 또한 첨가량이 증가할수록 항산화효과도 높게 나타나는 효과를 보였다. 관능평가 결과, 참당귀잎 추출물 0.1% 첨가구가 무첨가구와 유사한 수준으로 높게 평가되었으며, 0.2% 첨가구의 경우도 6.31-6.50의 보통이상 수준으로 평가되었다. 이상의 결과와 같이 참당귀잎 추출물의 첨가농도는 0.2% 이내 범위가 적합하였다.
본 연구는 서울지역 지하철역 실내 공기 중 라돈분포를 조사하여 그 발생원을 추적 확인하기 위하여 수행되었다. 1998년부터 2004년까지 232개 역사를 대상으로 알파비적검출기를 사용하여 실내 공기 중 장기라돈을 측정하였으며 지하수중 라돈농도는 알파입자계수법에 의하여 측정하였다. 라돈의 주 발생원을 추적하기 위하여 8개 역사를 선정하여 각 역사의 승강장과 인접터널에 대한 공기 중 라돈농도를 조사하였다. 전체역사에 대한 라돈농도 분석결과 기하평균 및 산술평균은 각각 $1.40{\pm}1.94pCi/L,\;1.65{\pm}1.07$였으며, 승강장과 매표소의 기하평균은 각각 $1.54{\pm}1.96pCi/L,\;1.23{\pm}1.88pCi/L$로 승강장에서의 라돈농도가 매표소의 농도보다 더 높게 나타났다. 지질구조와 지하역사의 라돈분포는 밀접한 상관성을 보였으며 터널내부와 지하수중의 라돈농도는 역사 승강장의 라돈농도에 크게 영향을 미치고 있었다. 또한 역사의 승강장이 위치하고 있는 깊이 정도에 따라 라돈농도의 차이를 보였다(p<0.05).
서울시의 대기오염을 지속적으로 모니터링하기 위해, 그동안 환경부는 운영하고 있는 대기오염 측정망을 지속적으로 발전시켜왔다. 측정되는 대기오염 물질 중 미세먼지는 인체에 상당한 영향을 미치는데, 우리나라의 오염도는 OECD 국가 중에서도 두 번째로 높은 편이다. 따라서 본 연구에서는 측정된 미세먼지 농도 자료를 이용하여 서울시의 미세먼지 분포도를 PM10과 PM2.5에 대해 작성하고, 미세먼지 농도의 분포에 영향을 미칠 것으로 예상되는 공간적인 요인들과의 관계를 조사하였다. 반경 500m의 원을 포함하는 헥사곤을 기준단위로 하여 서울 전역을 구획화하고 보간법 중 거리반비례기법을 이용하여 미세먼지 농도분포도를 작성하였다. 출, 퇴근 시간대의 미세먼지 농도분포를 지역별로 분석하고, 토지이용도 및 교통량과의 관계를 분석하였다. 분석결과, PM10과 PM2.5의 농도분포는 지역별, 시간대별로 각기 다른 패턴을 나타내었고, 토지이용형태 측면에서는 상업지역 및 교통지역의 면적이 미세먼지 농도분포와 높은 관련성을 보였으며, 녹지의 유무도 농도의 분포 변화에 관계가 있는 것으로 판단되었다. 추후 세부적인 토지이용도 및 녹지분포도 등을 통하여 상관관계를 분석하면 미세먼지의 농도에 영향을 미치는 지역 수준에서의 공간요소를 밝히는데 도움이 될 것으로 기대된다.
본 논문의 목적은 1929년 일제시대 경성부에서 소비된 임산연료의 구성별 특성과 유통경로를 밝히는 것이다. 그 결과를 요약하면 첫째, 1929년 경성부에서 소비된 1호 평균 임산연료의 중량은 경기도의 일반 군에 비해 약 1/3 수준에 불과했으나 열량이 높은 장작과 숯의 소비량은 상대적으로 매우 높았다. 둘째, 임산연료의 최대 공급지는 한강 수운을 이용할 수 있는 강원도와 경기도의 한강변(42.6%)이었고, 그 다음으로 철도를 이용한 경기도 북부와 기타 지역(29.5%), 도로를 이용한 경성부 인근 지역(27.9%)의 순이었다. 셋째, 한강을 이용한 임산연료의 운송지역은 뚝섬(43.0%)과 구용산 마포(45.6%)로 이원화되어 있었고, 철도에 의한 운송은 경성역이 전체의 72.2%라는 압도적인 위치를 차지하고 있었다. 넷째, 경성부의 소비지에 도착한 임산연료의 대부분은 상설시장이 아닌 임시로 형성된 땔감 시장에서 거래되었다.
본 연구에서는 비분산적외선(NDIR) 방식의 CO$_2$센서를 이용하여 무선 센서 네트워크 기반의 지하 공기질 모니터링 시스템을 구현하고 실제 지하철 승강장에 설치한 후 성능평가를 수행하였다. 서울 지하철은 하루 650만 명이 이용하는 대표적인 대중교통 수단이다. 따라서 승객뿐만 아니라 지하철 역사의 지하 공간에서 근무하는 많은 근로자들의 건강에 대한 관심이 높아짐에 따라 지하철 역사의 공기질 모니터링에 대한 요구가 매우 높아졌다. 현재 이런 요구를 충족하기 위해 환경부와 지하철 운영기관 측에서는 지하철역 공기질 모니터링 시스템을 일부 설치 운영 중이다. 그러나 고가의 수입 센서 이용으로 장비의 규모가 크고 설치 및 상시 운영에 따른 유지보수 비용이 큰 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 저비용으로 CO$_2$ 농도를 상대적으로 정밀하게 측정할 수 있는 상용화된 CO$_2$ 센서에 대해 이론적으로 분석하고 신뢰성 검증 테스트를 수행하였다. 또한 무선 공기질 측정 센서 노드 및 게이트웨이 시스템을 개발하여 지하철 승강장의 실시간 공기질 데이터를 주기적으로 수집할 수 있고, 효율적으로 모니터링 할 수 있는 웹서버를 구축하였다. 본 연구 결과는 향후 지하 공간 공기질 관리 시스템의 확산 설치를 위하여 기초 연구 자료로 활용될 것이다.
최근 정부기관 및 지자체에서는 화재, 납치 등 긴급구조에 스마트폰의 위치정보를 활용하기 위한 방안을 모색하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 긴급상황에서 활용 가능한 정밀측위정보를 구축하기 위해 스마트폰 위치정보와 mobile mapping system을 활용하여 정위치 기반의 Wi-Fi AP 데이터를 신속하게 수집 구축할 수 있는 방안을 제시하였다. 수집된 성과를 통해 GPS/INS/DMI에 대한 보정작업을 실시하여 정확한 수집차량의 위치를 취득하였다. 또한 Wi-Fi AP 수집기와 GPS 시각을 기준으로 커플링하여 Wi-Fi 정보와 수집위치를 통합한 원시데이터를 구축하고, 측위성능을 저하시키는 Wi-Fi AP 신호의 잡음 제거를 통해 Wi-Fi radiomap을 구축하였다. 각 자치구별로 10개의 테스트 지점을 선정하여 측위성능평가를 실시한 결과, 전체 자치구 평균은 25.46m, 표준편차는 27.76m의 결과 값을 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 현재 사용하고 있는 이동통신사 기지국 측위(200m~2km)와 실내에서 불가능한 GPS 측위기술을 보완하거나 대체할 수 있는 기술로서 활용 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 서울 도심 내 야간 인공 조명의 조도에 따라 수목 개화율과 잎 생장률이 차이가 있는 지를 규명하기 위한 사례 연구로 수행되었다. 조도는 총 26개소에서 78개 지점에서 측정하였고, 조도와 토지이용현황을 고려하여 3개 그룹으로 구분하였으며, 그룹 A(조사구 1~7)의 조도 범위는 4.90~112.50 lx, 그룹 B(조사구 8~18)의 조도 범위는 0.45~42.40 lx, 그룹 C(조사구 19~26)의 조도 범위는 0.28~22.10 lx이었다. 조도 차이 일원배치 분산분석 결과 그룹 A, B, C로 분류되었다. 수목 개화율은 왕벚나무와 철쭉류 각 30개체, 수목 잎 생장률은 느티나무, 은행나무, 단풍나무 각 30개체를 선정하여 조사하였다. 수종별 일원배치 분산분석 결과 연구대상 수목 중에서 개화율은 철쭉류, 잎 생장률은 단풍나무가 세 개의 그룹으로 분리되어 상대적으로 조도 차이에 따른 수목 영향 지표종으로서 유용한 것으로 판단되었다. 그룹별 평균 조도와 수목의 개화율 및 잎 생장률 간 상관관계 분석결과 유의성이 인정되어 조도가 높을수록 수목의 개화 및 잎 생장이 빨라지는 경향이 있는 것으로 판단되었다. 향후에는 야간 조명의 빛공해 수준별로 수목에 어느 정도 영향을 미치고 있는 지에 대한 보다 구체적인 연구가 이루어져야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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