• 한국습지학회지
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• 제20권4호
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• pp.424-431
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• 2018

강우유출수 내 포함된 입자상 물질, 유기물, 영양물질, 중금속 등의 오염물질은 수계에 악영향을 미친다. 이러한 강우유출수 내 포함된 오염물질 감소와 처리를 위해 최적관리기법(BMP)을 도입하고 있으며, 비용효율적인 방법으로 평가되고 있다. 하지만, 잘못된 설계와 유지관리 부족은 시설의 성능을 저하시켜 원활한 기능을 수행하지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 지속적인 유지관리가 진행된 침투도랑(IT)의 시설에 대한 평가를 수행하였다. 2009년부터 2016년까지 총 41회의 모니터링을 수행하였으며 침투도랑(IT)의 오염물질 저감효율 평가를 수행하였다. 수질 및 수문학적 분석결과, 시설에 유입되는 유입수는 단위 오염 부하량에 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 또한, 계절의 변화는 오염물질 저감능력에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 여름철 강수량 및 강우강도의 증가로 인해 Overflow 및 유량의 증가가 발생되었으며, 이로 인해 저감효율이 감소하였다. 또한, 겨울철 낮은 온도로 인해 여재 및 화학적 메카니즘의 효과 감소로 오염물질 저감 효율이 감소되는 것으로 분석되었다. 침투도랑(IT)의 유지관리는 시설의 효율에 영향을 미치는 것으로 평가되었다. 시설 설치 이후 2년 동안 유지관리 부족으로 오염물질 저감효율이 낮은 것으로 나타났으며, 일부 모니터링에서 지오텍스타일 내 제거 되지 않은 퇴적물로 인해 오염물질 저감효율의 감소를 보였다. 본 연구를 통하여, 시설의 유지관리는 오염물질 저감효과에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, BMP 시설의 최적 유지관리 기간 및 방법 등은 향후 유용한 자료로 사용 될 수 있을 것으로 사료된다.

• 과학교육연구지
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• 제45권3호
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• pp.292-303
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• 2021

본 연구에서는 일상생활에서 에너지 용어가 사용되는 맥락을 알아보기 위하여 온라인 과학 기사를 수집하여 언어 네트워크, 토픽 모델링 분석 기법을 활용해 에너지 관련 기사에 사용된 용어의 빈도, 용어 네트워크, 기사의 주제를 분석하였다. 분석에 사용된 자료는 2018.3.1.부터 1년간의 온라인 과학 분야의 기사 중 에너지를 검색어로 하여 10개의 국내 중앙지에서 검색 및 선정된 2,171편이다. 이 기사들을 자연어 처리하여 51,224개의 문장과 507,901개의 단어로 데이터를 구성하였다. R 프로그램을 활용하여 용어 빈도수 분석 및 언어 네트워크 분석을 실시하였고, 에너지 용어 사용의 맥락 탐색을 위해 구조적 토픽 모델링 분석을 적용해 기사의 주제를 도출하였다. 기사에 사용된 용어 중 빈도수가 유난히 높은 용어는 기술, 연구, 개발로 새로운 소식을 알리는 기사의 특성을 반영한 것으로 나타났다. 한편, 기사 2편당 한 번 이상의 빈도로 사용되는 용어에는 산업 관련 용어(산업, 제품, 시스템, 생산, 시장)와 '전기', '환경'과 같이 에너지 관련 용어로 충분히 기대되는 용어들이 있었다. 한편, 에너지 관련 과학 수업에서 자주 사용되는 '태양', '열', '온도', '발전'도 빈도수 상위에 속하는 용어로 드러났다. 용어 네트워크 분석에서는 산업 및 기술과 관련된 용어와 기초과학 및 연구 관련 용어들이 약한 강도이지만 서로 군집을 이루는 것을 확인하였다. 한편, 에너지와 쌍을 이루는 용어의 분석에서는 '에너지 효율'을 비롯해 '에너지 절감', '에너지 소비' 등과 같이 에너지의 사용에 관한 용어들이 다수를 이루고 그 사용 빈도가 가장 높았다. 에너지 용어가 사용되는 맥락은 16개의 주제를 분류한 4가지 영역으로 '첨단산업', '산업', '기초과학', '환경 및 건강'으로 나타났다. 에너지 사용 관련 용어가 상당히 많이 사용된다는 결과는 에너지 수업의 시작점으로 에너지 저급화 개념의 도입이 효과적일 수 있음을 시사한다. 또한, 첨단산업이나 환경 및 건강의 맥락을 에너지 학습에 도입할 필요성도 보여준다. 본 연구에서 드러난 16개 주제에서 보이는 다양한 에너지 용어가 사용되는 맥락을 재구성해 에너지 관련 수업에 활용한다면 학생들이 학교에서의 에너지 학습과 일상적 상황을 통합적으로 인식하는 데 도움이 될 것이다.

• 한국습지학회지
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• 제24권3호
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• pp.204-212
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• 2022

국내의 경우 LID 기술은 2009년 이후에 적용하기 시작하여 환경부, 국토부, LH공사 등의 사업지구와 공공기관, 상업용지, 주택, 공원, 학교 등에서 빗물 관리를 위해 LID 시설을 설치하고 운영 중이다. 그러나 국내의 사례를 살펴보면 국외에 비해 적용사례나 운영 기간 등이 충분하지 못하여 적절한 설계기준과 운영 및 유지관리에 대한 방안 제시가 미흡한 실정이다. 특히, LID 기술을 활용하여 시공되는 LID 시설은 고유의 물순환 기능으로 발현하는 물질순환과 에너지 흐름으로 수문학적 및 환경적 효과가 발현되기에 LID 시설 내부의 지속적인 환경 유지가 필요하다. LID 시설은 물순환 목표량에 계획된 처리용량으로 설계가 되며 적절한 유지관리와 식생 및 토양의 상태를 주기적으로 파악하여 최초에 설치된 상태를 최대한 유지해야 그 효율을 얻을 수 있다. 즉, LID 시설은 물순환 구축을 통한 물의 저류와 침투능을 증대시키면서 수질오염저감, 홍수저감, 수자원확보, 온도저감 등의 효과를 기대하는 시설이기에 LID 시설에 조성되는 토양은 매우 중요한 설계 요소이다. 정확한 LID 시설의 기능 유지와 관리를 위해서는 토양오염, 제설제 영향, 식생 기준 등의 다양한 정량적 데이터를 통해 시설의 현재 상태와 교체 및 유지관리의 주기를 정확하게 알아야 한다. 본 연구에서는 2009년부터-2020년까지 국내에 설치된 LID 시설의 현황을 조사하고, 그 중 식생형 시설인 빗물화단, 식생수로, 식생체류지 등을 대상으로 하여 토양층에서 토양시료를 채취한 후 지난 10년 간 적용된 LID 시설의 지속성과 현재 상태를 통해 토양의 변화를 분석하고자 수행되었다. 토성, 유기물, 경도, 함수량, pH, 전기전도도, 염분 등의 분석을 통해서 시공후 5년~7년 이상된 일부 식생형 LID 시설에서 조경설계기준 하급치에 해당하는 결과를 나타냈다. 하급치 이하의 시설은 토양의 투수율 저하와 식생 생육에 문제가 될 수 있는 상태로 유지관리가 필요한 시점으로 인식할 수 있다. 이에 따른 토양치환과 교체를 통해 LID 시설을 관리해야 함을 알 수 있었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제32권1호
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• pp.64-71
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• 2023

CAM 식물은 야간에 기공을 열어 CO₂를 흡수하는 식물로 환기하지 않는 야간에 시설 내 발생한 잉여 CO₂를 광합성에 이용할 수 있다. 게발선인장은 다화성으로, 엽상경 수가 많을수록 상품성이 높아진다. 본 연구는 게발선인장의 야간 CO₂ 시비 적용 가능성을 파악하기 위하여 생육 적정 환경인 생육상과 실제 농가의 환경에 따른 온실에서 엽상경별 광합성 특성을 조사하였다. 생육상 내 게발선인장 상위 엽상경은 주간에만 CO₂ 흡수를 하는 C₃ 특성을 보였으며, 2차 엽상경은 주/야간 모두 CO₂ 흡수를 하는 C₃-CAM 특성을 보였다. 온실에서 상위 엽상경은 CO₂ 흡수를 하지 않았으나, 2차 엽상경은 야간에 CO₂ 흡수를 하는 CAM 특성을 보였다. 생육상 내 게발선인장의 기공전도도와 수분이용효율은 온실 내 식물에 비하여 모든 엽상경에서 높은 값을 나타냈다. 게발선인장의 수분이용효율은 생육상과 온실에서 모두 CAM 특성이 나타나는 2차 엽상경에서 상위 엽상경에 비하여 높았다. 일일 총 CO₂ 흡수율은 온실 내 식물에 비하여 생육상 내 식물에서 더 높게 나타났으며, 생육상 내 게발선인장의 2차 엽상경에서 값이 155mmol·m^-2 ·d^-1로 가장 높았다. 게발선인장 '핑크듀'는 성숙한 엽상경에서 야간에 CO₂ 흡수가 활발히 일어나는 CAM 특성을 나타낸다. 다화성으로 시장성이 높은 게발선인장 '핑크듀'는 적정 환경과 성숙한 엽상경에서 효율적인 야간 탄소흡수가 가능한 식물이다.

• 한국지구과학회지
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• 제43권6호
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• pp.691-711
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• 2022

지구 대기에 영향을 주는 거의 모든 인간활동과 자연현상을 수치적으로 담아내는 지구시스템모델은 기후 위기의 시대에 활용될 가장 진보한 과학적 도구이다. 특히 우리나라 기상청이 도입한 지구시스템모델인 Unified Model (UM)은 지구 대기 연구의 과학적 도구로써 매우 활용성이 높다. 하지만 UM은 수치 적분과 자료 저장에 방대한 자원이 필요하여 개별 연구자들은 최근까지도 기상청 슈퍼컴퓨터에만 UM을 가동하는 상황이다. 외부와 차단된 기상청 슈퍼컴퓨터만을 이용하여 모델 연구를 수행하는 것은 UM을 이용한 모형 개선과 수치 실험의 원활한 수행에 있어 효율성이 떨어진다. 본 연구는 이러한 한계점을 극복할 수 있도록 개별 연구자가 보유한 고성능 병렬 컴퓨터(리눅스 클러스터) 에서 최신 버전 UM을 원활하게 설치하여 활용할 수 있도록 UM 시스템 환경 구축 과정과 UM 모델 설치 과정을 구체적으로 제시하였다. 또한 UM이 성공적으로 설치된 리눅스 클러스터 상에서 N96L85과 N48L70의 두 가지 모형 해상도에 대하여 UM 가동 성능을 평가하였다. 256코어를 사용하였을 때, 수평으로 1.875° ×1.25° (위도×경도)와 수직으로 약 85 km까지 85층 해상도를 가진 N96L85 해상도에 대한 UM의 AMIP과 CMIP 타입 한 달 적분 실험은 각각 169분과 205분이 소요되었다. 저해상도인 3.75° ×2.5° 와 70층 N48L70 해상도에 대해 AMIP 한달 적분은 252코어를 사용하여 33분이 소요되는 적분 성능을 보였다. 또한 적분을 위해 사용된 코어의 개수에 비례하여 적분 성능이 향상되었다. 성능 평가 외에 29년 간의 장기 적분을 수행하여 과거 지상 2-m 온도와 강수 강도를 ERA5 재분석자료와 비교하였고, 해상도에 따른 차이도 정성적으로 살펴보았다. 재분석자료와 비교할 때, 공간 분포가 유사하였고, 해상도와 대기-해양 접합에 따라 모의 결과에서 차이가 나타났다. 본 연구를 통해 슈퍼컴퓨터가 아닌 개별 연구자의 고성능 리눅스 클러스터 상에서도 UM이 성공적으로 구동됨을 확인하였다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제25권4호
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• pp.117-131
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• 2020

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(rETR_max)과 포화광량(E_k)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.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권2B호
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• pp.121-135
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• 2010

본 연구에서는 연구(I)에서 구축한 고도, 기상, 토지이용, 토양, 식생과 같은 기본 입력자료와 공도 수위관측소 상류유역을 대상으로 유역내에 포함되어 있는 농업용 저수지인 고삼과 금광저수지의 저수위, 저수량, 내용적 곡선 자료들을 이용하여 SLURP 모형의 물리적 매개변수들과 저수지의 방류량을 조정하여 저수지의 저수위와 유역 유출량을 검 보정하였다. 한편, 연구(I)에서의 편이보정과 CF 다운스케일기법에 의한 CCCma CGCM2 A2, B2 시나리오의 미래 기후자료, 개선된 CA-Markov 기법에 의한 미래 토지이용자료, 월 NDVI와 평균온도와의 선형회귀식에 의한 미래 식생자료 등을 모형에 입력하여 미래 기후변화에 따른 저수지 저수량과 유입량에 미치는 영향을 평가하고 전체적인 유역 수문(증발산량, 토양수분, 지하수충진량, 유출량)의 변화를 평가하였다. 저수지의 미래 저수량과 유입량은 가을시기에 크게 감소하는 것으로 평가되었고, 유역의 미래 연유출량, 토양수분, 지하수충진량은 다소 감소하고, 증발산량은 크게 증가하는 것으로 전망되었다. 마지막으로, 미래 기후변화, 토지이용변화와 식생변화 중 어떠한 요소가 미래의 농업용 저수지의 유입량, 저수량 및 하천유역의 수문에 큰 영향을 미치는 지를 평가하기 위해 각 요소의 기여도를 분석한 결과, 기후변화가 가장 크게 기여하는 것으로 평가되었다.

• 한국습지학회지
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• 제25권4호
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• pp.353-365
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• 2023

전세계적으로 기후변화로 인한 그린인프라와 환경기반시설의 영향 및 예측에 대한 연구는 활발히 진행되고 있다. 하지만 국가별 극한기후가 발생하는 시기나 패턴이 다르기에 국내에도 극한기후로 인한 그린인프라와 환경기반시설에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 국내 주요 7개 도시를 대상으로 기상청에서 제공하는 20년 동안의 극한기후에 대한 통계적 분석과 극한기후로 인한 자연기반해법(NBS)을 적용한 그린인프라 시설에 대한 영향분석을 수행하였다. 극한기후에 대한 통계분석 결과 지리적 위치, 지표 불투수성, 지역 기상 패턴에 따라 다양한 극한 기상조건에 잠재적으로 취약한 것으로 분석되었다. 서울은 극한온도(영상, 영하)가 관측되었으며 부산, 울산 및 제주에서는 강수량과 바람에 대해 극한기후가 발생하여 도시탄력성에 잠재적인 위협인자로 분류되었다. 온도는 도시 내 식생에 대한 회복력에 주요 요인으로 적용되며, 바이오차, 모래, 자갈, 우드칩 등 여재를 적용한 습지(CW)에서 극 영하온도에서 물리적 제거효율 및 영양염류 제거능력을 저하되는 것으로 분석되었다. 극한기후로 인한 영향을 저감하기 위해 그린인프라 시설 내 온도조절이 가능한 차광 및 단열 시스템적용과 같은 극한기후 별 대응전략 수립이 가능하다. 본 연구를 통해 국내와 기후특성이 유사한 지역에서의 극한기후 대응전략 수립에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국가스학회지
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• 제27권3호
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• pp.19-26
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• 2023

수소는 화석연료를 대체할 수 있는 COx-free 에너지원으로 사용량은 지속적으로 증가할 것이다. 수소는 단위 질량당 에너지 함량이 높으나, 낮은 저장 밀도와 장기 저장의 어려움으로 저장 및 운송에 한계가 존재한다. 반면, 암모니아는 단위 부피당 저장용량이 크고, 비교적 액화가 용이하여 대용량 수소를 저장 및 운송할 수 있는 수소 운반체로 주목받고 있다. 암모니아 분해를 통한 수소 생산 반응은 흡열반응으로 공정의 효율성 및 경제성을 위해 저온 활성이 우수한 촉매 개발이 요구된다. 본 연구에서는 활성금속 Ni의 고분산 담지를 위해 넓은 비표면적의 제올라이트를 지지체로 사용하였으며, 제올라이트 종류(5A, NaY, ZSM5)에 따른 특성(기공구조, 양이온, Si/Al-비)이 촉매 활성 및 반응 특성에 미치는 영향을 확인하였다. 5A 제올라이트는 표면, 기공, 구조체 내에 Ni 을 고분산 담지를 가능하게 하였으며, 낮은 Si/Al-비로 인한 풍부한 산점은 암모니아 흡착을 증가시켰다. 또한, 지지체에 포함된 Na과 Ca 양이온으로 인한 중간-염기점은 질소 탈착속도를 향상시켰다. 따라서, 15wt%Ni/5A 촉매는 강한 금속-지지체 상호작용과 중간-염기점을 통한 질소 탈착 속도 향상으로 가장 우수한 암모니아 전환율과 높은 수소 생성율 23.5 mmol/g_cat·min (30,000 mL/g_cat·h, 600 ℃)을 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권3호
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• pp.151-164
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• 2024

상수도 공급을 위한 정수장에서 전염소 또는 중염소 공정이 도입된 수처리 공정의 염소농도 관리에 필요한 공정제어를 위하여 AI 기술을 활용한 수질예측 기법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 정수장 수처리 공정에서 실시간으로 관측, 생산되고 있는 수량·수질자료를 이용하여 염소소독 공정제어 자동화를 목적으로 침전지 후단의 잔류염소 농도를 예측하기 위한 AI 기반 예측모형을 개발하였다. AI 기반 예측모형은 과거 수질 관측자료를 학습하여 이후 시점의 수질에 대한 예측이 가능한 기법으로, 복잡한 물리·화학·생물학적 수질모형과 달리 간단하고 효율적이다. 다중회귀 모형과 AI 기반 모형인 랜덤포레스트와 LSTM을 이용하여 정수장의 침전지 후단 잔류염소 농도를 예측하여 비교하였다. 최적의 잔류염소 농도 예측을 위한 AI 모형의 입출력 구조로는 침전지 전단의 잔류염소 농도, 침전지 탁도, pH, 수온, 전기전도도, 원수의 유입량, 알칼리도, NH₃ 등을 독립변수로, 예측하고자 하는 침전지 유출수의 잔류염소 농도를 종속변수로 선정하였다. 독립변수는 침전지 후단의 잔류염소에 영향이 있는 정수장에서 확보가 가능한 관측자료중에서 분석을 통해 선별하였으며, 분석 결과 연구대상 정수장인 정수장에서는 중회귀모형, 신경망모형, 모델트리 및 랜덤포레스트 모형을 비교한 결과 랜덤포레스트에 기반한 모형오차가 가장 낮게 도출되는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 침전지 후단의 적정 잔류염소 농도 예측값은 이전 처리단계에서 염소주입량의 실시간 제어가 가능토록 할 수 있어 수처리 효율 향상과 약품비 절감에 도움이 될 것으로 기대된다.