본 연구는 2014년 동계, 춘계, 하계, 추계 부산 연안 해역에서 식물플랑크톤 군집구조와 그들의 성장에 미치는 환경요인을 파악하기 위해 25개의 정점에서 생물학적 요인과 무생물학적 요인을 조사하였다. 부산 연안 해역에서 식물플랑크톤의 현존량 및 군집조성은 강우에 의한 낙동강 방류수에 크게 의존되는 특성과 더불어, 염분 분포가 생물의 집적에 중요하게 작용하는 것으로 파악됐다. 염분은 영양염 DIN (R2=0.72, p<0.001) 및 DSi (R2=0.78, p<0.001)와 유의한 상관관계를 확인하였으나, DIP (R2=0.037, p>0.05)는 염분과 유의한 관계성은 없었다. 이는 2014년 하계 강우에 의한 연안역으로 담수의 유입은 질소와 규소기원의 영양염 공급을 초래하였고, 식물플랑크톤 중 규조류와 은편모조류의 증식에 중요하게 작용하였다. 계절적으로 식물플랑크톤의 현존량은 하계, 추계, 춘계, 동계 순으로 높게 나타났다. Chl. a 농도에 대한 기여율은 식물플랑크톤의 총 현존량과 높은 양의 상관관계(R2=0.84, p<0.001)를 보였고, 그중에서도 은편모조류(R2=0.76, p<0.001) 및 규조류(R2=0.50, p<0.001)의 기여율이 상대적으로 높게 나타난 것을 파악하였다. 결과적으로 부산 연안 해역은 낙동강 하구와 부산 도심 및 항만기원의 유기물 부하로, 식물플랑크톤의 증식이 빠르게 일어날 수 있는 환경변화를 파악하였다. 특히, 내측과 외측은 영양염 농도뿐만 아니라, 식물플랑크톤의 군집구조 및 현존량의 차이도 크게 나타났고, 이는 계절적으로 상이한 특성을 보였다.
본 연구는 여름 사료작물 재배기간에 빈번하게 발생하는 가뭄, 폭우 등 이상 기후에 대응한 여름철 응급 조사료 자원을 선발하고 잠재적 생산성을 평가하기 위해 2020년 5월부터 2021년 10월까지 충청남도 천안시 소재 국립축산과학원 축산자원개발부 초지 조사료 시험포장에서 재배시험을 수행하였다. 시험 초종은 여름철 응급조사료 자원으로 유망한 사료용 피(Echinochloa species cv. Shirohie and Jeju native), 재래기장(Panicum miliaceum cv. Native), 진주조(Pennisetum glaucum cv. Feed milk 2), 클라인그라스(Panicum coloratum cv. Selection 75), 테프그라스(Eragrostis tef cv. Tiffany)를 수집하여 파종은 2020년에 5월 21일과 6월 23일에 각 각 파종하였으며 2021년에는 5월 21일과 6월 21일에 2회 파종하였다. 사료용 피와 클라인그라스의 출현소요일은 6~10일 정도로 파종 후 가장 늦게 출현되었고 재래기장과 진주조는 5~6일 소요되었으며 테프그라스는 3일로 가장 빨리 출현되었다. 파종부터 수확까지 재배기간은 사료용 피 만생종(84일 이내)을 제외하고 모든 초종이 60일 이내에 출수기에 도달하였다. 파종시기별 건물수량은 5월 파종에서 사료용 피 만생종의 건물수량이 23,872 kg/ha로 가장 높게 나타났으며 클라인그라스가 3,888 kg/ha로 가장 낮게 나타났다. 6월 파종은 사료용 피 만생종의 건물 수량이 17,032 kg/ha로 가장 높게 나타났으며 재래기장, 테프그라스와 클라인그라스가 각각 5,468, 5,442 및 5,197 kg/ha로 가장 낮게 나타났다. 조단백질 함량은 초종별로 다양하게 나타났는데 사료용 피 조생종, 테프그라스, 클라인그라스가 높은 경향을 보였으며 사료용 피 만생종이 5.7~5.9%로 가장 낮게 나타났다. 중성세제불용성섬유소(NDF)와 산성세제불용성섬유소(ADF) 함량은 5월 파종은 초종 간에 큰 차이를 보이지 않았으나 6월 파종은 클라인그라스가 나머지 초종에 비해 낮게 나타났다.
본 연구에서는 FCM 공법에서 교각과 캔틸레버 세그먼트의 임시고정을 위하여 주로 적용하고 있는 "내부 프리스트레싱 긴장재에 의한 임시 고정시스템(Stiching System)"에서 강봉의 응력특성을 분석하였다. 본 시스템에서 강봉은 교각과 PSC BOX를 내부에서 연결하여 인장 및 장착하므로 초기 긴장력의 변화 추이를 확인하기 어려웠다. 따라서, 강봉에 부착하여 강봉의 미세 길이변화를 측정할 수 있는 FBG센서를 활용하여 각 세그먼트 완료 전후에 계측 및 분석을 수행하였다. 분석 결과 캔틸레버 세그먼트 완료까지 발생한 강봉의 최대 연직 수축량의 75% ~ 90%가 강봉의 정착 ~ 1세그먼트에서 발생되었고, 이때 도입 긴장력의 최대 손실은 39%로 나타났다. 이와 같은 강봉의 정착 ~ 1세그먼트 완료까지의 긴장력의 과대 손실은 강봉 정착 중 시공의 정밀도 향상과 1세그먼트의 완료 이후 캔틸레버 세그먼트의 전도에 대한 안정성 확보를 위하여 재 긴장이 필요함을 의미한다. 2 ~ 마지막 세그먼트에서는 강봉의 응력이 완만하게 감소하였고 하절기에는 주두부 콘크리트의 연직방향 체적 증가에 상응한 강봉의 길이 증가로 인하여 응력의 감소가 일부 회복되는 경향을 보여 2~마지막 세그먼트에서는 대기 온도에 따른 강봉의 길이변화가 응력변화의 지배적인 요인인 것으로 판단된다. 강봉의 길이변화와 달리 강봉의 릴랙세이션에 의한 응력이완은 1.2 ~ 2.7%로서 매우 작은 비율로 나타났고, 강봉의 온도응력에 상응하는 반대방향 응력(강봉의 상하부 고정, 강봉과 콘크리트의 열팽창계수가 상이한 영향으로 발생)으로 대부분 상쇄되었다. 따라서, 강봉 정착 시기 조절 등 강봉의 내부응력 향상을 위한 방안을 제시하였다.
본 연구는 분만간격과 비유곡선 모수들 간의 상관관계를 규명하기 위하여 농협중앙회 젖소개량사업소에서 진행하고 있는 유우군 능력검정사업에 참여하고 있는 홀스타인 젖소로부터 조사한 착유기록 36,505개를 분석하였는데, 분석에 이용된 착유기록은 모두 2011년부터 2013년 사이에 분만한 경산우로부터 조사하였다. 비유곡선 모수는 Wood 모형을 적용하여, SAS 9.2 NLIN Procedure를 이용해 추정하였다. 분만년도-계절(봄, 여름, 가을, 겨울)효과와 산차(2, 3, 4산차)의 효과를 고정효과로 한 다형질 일반선형모형으로 SAS(GLM procedure)를 이용하였다. 분만간격, 305일 유량, 비유곡선모수(A, b, c), 비유지속성, Peak 일시 및 Peak기 유량에 대해 분만년도-계절과 산차의 효과는 모두 유의적으로 나타났다(p<0.05). Wood 모형으로 추정한 비유곡선 함수는 2, 3 및 4산차에 대해 각각 yt=24.66t0.175e-0.00302t, yt=24.69t0.192e-0.00334t 및 yt=24.22t0.200e-0.00341t으로 추정되었다. 분만간격과 305일 유량, 모수값 A, b, c, 비유지속성, Peak 일시 및 Peak기 유량과의 표현형상관(잔차상관)은 각각 0.093, -0.014, 0.028, -0.046, 0.099, 0.085 및 0.052으로 나타났다. 분만간격이 길어지면 비유곡선의 상향경사도, 비유지속성, Peak 일시, Peak기 유량은 증가하고, 비유곡선의 하향경사도는 감소하여, 305일 유량은 증가할 것으로 판단된다.
국내 연안에 분포하는 대부분의 거머리말속 잘피종들은 수심이 얕고 파랑에너지가 약한 내만 등에 주로 분포하지만, 왕거머리말은 동해안의 약 10 m 내외의 비교적 깊은 수심에서만 제한적으로 분포한다. 본 연구는 우리나라 동해안의 왕거머리말이 비교적 깊은 수심에 한정되어 분포하는 이유를 알아보고자 약 9 m 수심의 자연생육지에서 3 m의 얕은 수심으로 잘피를 이식하여 생리생태학적 변화를 관찰하였다. 2011년 10월에 이식을 수행하였고, 이후 약 1년 동안 자연생육지와 이식 장소의 환경요인 및 왕거머리말의 생리생태학적 특성(생육밀도, 성장률, 형태 및 광합성 특성)을 비교하였다. 이식 초기에 왕거머리말의 생육밀도 및 크기는 자연생육지에 비해 큰 폭의 감소를 보였지만, 2012년 봄 이후 자연생육지와 유사한 경향을 보였다. 반면에, 이식된 왕거머리말의 성장률은 자연생육지보다 증가하였는데, 이는 얕은 수심으로 인한 수중광량과 무기영양염 농도의 증가 때문으로 추정된다. 또한 이식된 왕거머리말은 수중광량이 증가함에 따라 최대상대전자전달율(rETRmax)과 포화광량(Ek)이 증가하고 전자전달효율(α)이 감소하는 생리학적 변화를 보였다. 하지만 이식된 왕거머리말은 2012년 태풍 발생 이후 대부분 소실되었고, 이는 태풍에 의한 파랑에너지가 얕은 수심에서 더 강하게 영향을 미쳤기 때문인 것으로 추정되었다. 단조로운 해안선을 지닌 동해안의 개방된 연안에서 왕거머리말은 얕은 수심의 유리한 광조건에도 불구하고, 태풍과 같은 자연재해 발생시 강한 파랑에너지에 의해 얕은 수심에서는 생존이 불가능한 것으로 추정되었으며, 따라서 물리적 스트레스의 영향을 줄이기 위해 상대적으로 깊은 수심에 한정되어 분포하는 것으로 판단되었다.
본 연구는 2018년 4월부터 2022년 4월까지 Orbiting Carbon Observatory-2/3의 건조공기 이산화탄소 몰분율(column-averaged carbon dioxide dry-air mole fraction, XCO2) 자료와 TROPOspheric monitoring instrument의 일산화탄소(carbon monoxide, CO) 및 이산화질소(nitrogen dioxide, NO2) 연직컬럼농도(본 연구에서 XCO, XNO2로 명명) 자료를 활용하여 한국과 중국의 도시 및 권역에 대해 CO와 CO2, CO와 NO2의 비율을 분석하고, 사회경제적 지표(인구, 차량 등록 대수, 지역내총생산)와 비율의 관계, 한국과 중국에서의 특성 차이를 제시하였다. 먼저 CO2, CO 그리고 NO2 세 기체상 물질의 대기 중 체류시간 차이로 CO2, CO는 배경값과 추세선을 제거한 ΔXCO2, ΔXCO로 분석하였다. 지역별로 세 값을 비교한 결과 ΔXCO, ΔXCO2는 중국 지역이 XNO2는 한국 지역이 상대적으로 높은 값을 보였으며, 두 값의 비율(ΔXCO/ΔXCO2, ΔXCO/XNO2) 모두 한국보다 중국에서 높은 것으로 나타났다. ΔXCO/ΔXCO2, ΔXCO/XNO2와 사회경제적 지표는 양의 상관관계를 보였으며, 이는 도시 규모가 크고 경제활동이 활발할수록 대기오염기체 및 온실기체의 농도가 높다는 점을 시사한다. 한국과 중국의 비율 특성 차이를 분석하기 위해 두 나라의 지역별로 분석한 ΔXCO와 ΔXCO2 관계는 한국은 음의 관계성을 중국은 양의 관계성을 나타냈다. ΔXCO와 XNO2의 상관성을 여름과 겨울에 대해 각각 살펴본 결과, 한국은 계절에 따른 ΔXCO 증감이 크지 않은 것에 비해 중국은 북동부 지역을 중심으로 계절에 따른 ΔXCO와 XNO2의 증감이 크게 나타나며 관계성의 차이를 보였다. 이는 온실기체와 대기오염기체의 비율을 분석할 때, 계절 변동성 및 국가별 배출 특성을 감안해야 함을 시사한다.
본 연구는 천리안위성 2A호의 Level 1B (L1B) 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 심층신경망(deep neural network, DNN) 기법을 적용하고 검증을 실시하였다. 지상기온은 지면으로부터 1.5 m 높이의 대기온도로 일상생활뿐만 아니라 폭염이나 한파와 같은 이슈에 밀접한 관련을 갖는다. 지상기온은 지표면 온도와 대기의 열 교환에 의해 결정되므로 위성으로부터 산출된 지표면 온도(land surface temperature, LST)를 이용한 지상기온 추정 연구가 활발하였다. 하지만 천리안위성 2A호 산출물 LST는 Level 2 정보로 구름영향이 없는 픽셀만 산출되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 Advanced Meteorological Imager 센서에서 측정된 원시데이터에 오직 복사와 위치보정을 마친 L1B 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 DNN 모델을 제시하고 그 성능을 가늠하기 위해 위성 LST와 지상관측 기온 사이의 선형회귀모델을 기준모델로 사용하였다. 연구기간은 2020년부터 2022년까지 3년으로 평가기간 2022년을 제외한 기간은 훈련기간으로 설정했다. 평가지표는 기상청의 종관기상관측소에서 정시에 관측된 기온정보로 평균 제곱근 오차를 사용하였다. 관측지점에서 추출된 픽셀 중 손실된 픽셀의 비율은 LST는 57.91%, L1B는 1.63%를 보였으며 LST의 비율이 낮은 이유는 구름의 영향 때문이다. 제안한 DNN의 구조는 16개 L1B 자료와 태양정보를 입력 받는 층과 은닉층 4개, 지상기온 1개를 출력하는 층으로 구성하였다. 연구결과 구름의 영향이 없는 경우 DNN 모델이 root mean square error (RMSE) 2.22℃로 기준모델의 RMSE 3.55℃ 보다 낮은 오차를 보였고, 흐린 조건을 포함한 총 RMSE는 3.34℃를 나타내면서 구름의 영향을 제거할 수 있을 것으로 보였다. 하지만 계절과 시간에 따른 분석결과 여름과 겨울철에 모델의 결정계수가 각각 0.51과 0.42로 매우 낮게 나타났고 일 변동의 분산이 0.11과 0.21로 나타났다. 가시채널을 고려해 태양 위치정보를 추가한 결과에서 결정계수가 0.67과 0.61로 개선되었고 시간에 따른 일 변동의 분산도 0.03과 0.1로 감소하면서 모든 계절과 시간대에 더 일반화된 모델을 생성할 수 있었다.
지구의 기후 변화를 유도하고 제어하는 가장 중요한 역할을 하는 것은 해양의 해류이다. 황해는 수심이 동해에 비해 매우 얕고, 다양한 바람과 조류, 강물의 유입, 동중국해에서의 해수 유입 등 외력의 영향으로 해수의 순환과 해류가 상당히 복잡하다. 황해난류는 겨울철 황해의 대표적인 해류로서 겨울철 황해와 동중국해 바람 변동성과 밀접한 관련이 있으며, 황해의 수온과 염분 분포에 큰 영향을 주어서 중등학교 교과서에서 중요하게 다루어질 필요성이 있다. 2015 개정 교육과정 기반 중등학교 과학 및 지구과학 교과서의 황해난류와 관련된 내용을 분석하였다. 또한 해류의 시간 변동성에 대한 교사들의 인식을 조사하기 위해 중등학교 과학 교사들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 대부분의 교사들은 황해난류가 우리나라 서해안으로 연중 북상하고 있으며 일반적인 난류와 같이 여름철에 강하다는 잘못된 지식을 가지고 있는 것으로 나타났다. 황해난류는 해류의 세기가 강한 계절변동성을 가지는 북한한류와 달리 해류 자체가 연중 항시 존재하지 않으며 겨울철에만 발생하는 해류이다. 이러한 교사들의 교과내용 지식에 대한 오류는 북한한류가 겨울철에 강하다는 오개념을 가지게 된 연유와 유사한 배경을 가지고 있었다. 따라서 본 연구에서는 황해난류에 대한 교과서 내용의 오류를 분석하여 제시하였다. 또한 학생들과 교사들의 데이터 리터러시 함양을 위하여 탐구활동에서 활용할 수 있는 황해난류에 대한 수업 자료를 개발하였다. 황해 해수면 온도를 가시화할 수 있는 GUI 프로그램을 소개하였고, WOA (World Ocean Atlas) 2018 해양 실측 수온 및 염분자료와 국립해양조사원에서 생성한 해양 수치모델 재분석자료를 활용하여 수온과 염분의 공간 분포를 도시하는 자료를 개발하여 제시하였다. 이러한 해양 자료를 활용한 데이터 시각화과정은 교사들의 오개념을 개선하고, 나아가 학생들과 교사들의 해양 리터러시뿐만 아니라 데이터 리터러시도 제고하는 계기가 될 것으로 기대된다.
기후변화는 전 세계적으로 다양한 영향을 끼치고 있다. 본 연구에서는 준분포형 연속 모형인 SWAT을 이용하여 소양강 유역(2,694.4 $km^2$)의 기후, 식생활력도, 토지이용 변화에 따른 수문요소 변화 값을 정량화하여 기후변화에 따른 수문요소의 영향을 분석하였다. 1997-2006년의 일 댐유입량을 이용하여 모형을 보정한 결과 Nash-Sutcliffe 모형 효율이 0.45-0.91로 나타났다. 기후변화 자료는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)의 GCM 모형 중 MIROC3.2 hires, ECHAM5-OM, HadCM3의 결과 값을 입력하였으며, 이때 배출 시나리오는 A2, A1B와 B1을 사용하였다. 각 모형에 20C3M(20th Century Climate Coupled Model) 값과 과거 30년(1977-2006)의 값을 비교하여 오차 수정을 한 후 2000년(base line)을 기준으로 각 기간별 Change Factor Method로 다운스케일링을 실시하였다. 미래 기후자료는 2020s(2010-2039), 2050s(2040-2069), 2080s(2070-2099)의 기간으로 나누어 분석하였다. 미래 온도의 경우 연도별로는 $2.0{\sim}6.3^{\circ}C$ 증가하였으며, 계절적으로도 HadCM3를 제외한 전 기간에 증가하였다. 연강수량은 $-20.4{\sim}32.3%$ 변화하였으며, 가을의 강수량 감소와 겨울과 봄 강수량 증가가 모든 모형에서 나타났다. 미래 토지이용과 식생 활력도 예측에는 CA-Markov 방법과 MODIS LAI와 온도와의 회귀식을 사용하였다. 이에 따른 연중 수문요소 예측 결과, 증발산량은 최대 30.1% 증가하였으며, 토양수분과 지하수 함양량은 최대 32.4%, 55.4% 감소하는 것으로 예측되었다. 댐 유입량의 경우는 모형별 차이가 크며, $-38.6{\sim}29.5%$의 변화 범위를 보였다. 계절적으로는 모든 시나리오에서 가을의 댐 유입량, 토양수분, 지하수 함양량 감소를 보였으며, 온도와 강수량이 감소하는 일부기간을 제외하고는 증발산량은 모두 증가하였다.
우리나라 서해에서 출현하는 갈치의 식성을 파악하기 위해 4.5~33.7 cm의 항문장 범위를 나타내는 377개체의 위내용물을 분석하였다. 갈치의 주 먹이생물은 74.1%의 상대중요도지수비를 나타낸 어류였고, 멸치가 가장 우점하였다. 이번 연구에서 갈치의 영양단계는 3.84를 나타내었다. 어류는 모든 계절 동안 갈치의 가장 중요한 먹이생물이었으며, 가을철과 겨울철에는 멸치가 우점하였고, 봄철과 여름철에는 참조기가 우점하였다. 어류는 갈치의 모든 크기군(<15 cm, 15~20 cm, 20~25 cm, ≥25 cm)에서 가장 중요한 먹이생물이었으며, 크기가 작은 개체의 경우 샛줄멸과 멸치를 주로 섭식하다 항문장이 커짐에 따라 참조기와 갈치의 섭식 비율이 높아지는 것으로 나타났다. 또한 갈치의 항문장이 커짐에 따라 평균 먹이생물 개체수와 중량이 증가하는 경향을 나타내었다. PERMANOVA 분석을 통해 계절과 크기군에 따라 갈치의 식성은 유의한 차이를 보이는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.