This study investigated the sensory characteristics of adlay tea favorably consumed by Korean consumers and analyzed the drivers behind for liking or disliking adlay tea. Six adlay tea products showing the highest market share in South Korea were selected. Sensory properties of the six products were analyzed using generic descriptive analysis. Among these, four products were further selected for consumer taste acceptance test. Sensory lexicons of adlay tea were developed by trained panelists, and the sensory characteristics of each adlay tea product were measured based on the perceived intensities of these attributes elicited from the samples. In the consumer taste acceptance test, frequent tea and coffee drinkers participated. Consumers rated the acceptance of each tea product on a 9-point hedonic scale and evaluated the reasons for liking or disliking each product based on the check-all-that-apply method. Analysis of Variance, principal component analysis, frequency analysis, and correspondence analysis were utilized for statistical analysis. Twenty sensory attributes were developed in order to characterize the six adlay tea products. The results of the descriptive analysis showed that attributes such as viscosity, black soybean flavor, goso flavor, peanut flavor, seaweed flavor, green, and presence of chunks were key factors differentiating the adlay tea products. In the consumer taste test, roasted flavor, goso flavor, peanut flavor, and presence of chunks were positive drivers for liking the adlay tea products, whereas seaweed and green flavors were negative attributes that drove consumers away.
강우-유출 모형을 이용하여 직접유출량을 산정할 경우, 유역의 유효우량을 산정하기 위해 NRCS-CN(Natural Resources Conservation Service - curve number) 방법을 주로 사용한다. 그러나 NRCS-CN 방법은 초기손실량을 잠재보유수량의 20%로 가정하고 유효우량을 산정한다. 이는 초기손실량을 과대 추정하여 유효우량의 과소산정을 초래한다. 따라서 본 연구에서는 관측된 강우-유출사상을 바탕으로 초기손실량을 추정하는 방법을 보완하였다. 우리나라 홍수기 동안 강우-유출 자료를 확보한 15개의 유역에 대해 658개의 강우-유출사상에 대하여 NRCS-CN 방법을 기반으로, 초기손실량과 유효우량을 산정하고 이를 관측 직접유출량과 비교 분석하였다. 유효우량을 산정하는 방법으로는 NRCS-CN 방법(M1), NRCS-CN 방법에서 초기손실량계수를 감소시킨 방법(M2), 관측 강우-유출 관계를 바탕으로 본 연구에서 제안하는 방법(M3)을 적용하였다. 또한 USDA에서 제시하는 CN값(CNT)과 유역의 경사도를 고려하여 조정한 CN값(CNC)을 각 방법들에 적용하였다. 모형의 성과는 Root Mean Square Error (RMSE), Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), 그리고 Percent Bias (PBIAS) 등을 이용하여 평가되었다. 그 결과 CNT를 M1, M2, M3에 적용한 경우 각 유역에서 평균적으로 [RMSE(0.24, 18.12, and 16.04), NSE(0.54, 0.73, and 0.79), PBIAS(36.54, 20.25, and 12.00)]로 나타났으며. 이와 비슷하게 CNC를 M1, M2, M3에 적용하였을 경우의 각 유역에서 평균적으로 [RMSE(17.17, 15.88, and 13.82), NSE(0.76, 0.80, and 0.85), PBIAS(3.06, 4.47, and 0.11)]로 나타났다. 본 연구에서 제안된 M3방법을 사용하여 추정한 유효우량이 관측된 직접유출량과 통계학적으로 가장 가까운 값으로 나타났다.
The accelerated pace of climate crisis due to continuous industrialization and greenhouse gas emissions necessitates sustainable solutions that simultaneously address mitigation and adaptation to climate change. Naturebased Solutions (NbS) have gained prominence as viable approaches, with Green Infrastructure being a representative NbS. Green Infrastructure involves securing green spaces within urban areas, providing diverse climate adaptation functions such as removal of various air pollutants, carbon sequestration, and isolation. The proliferation of Green Infrastructure is influenced by the quantification of improvement effects related to various projects. To support decision-making by assessing the climate vulnerability of Green Infrastructure, the U.S. Department of Agriculture (USDA) has developed i-Tree Tools. This study proposes a comprehensive evaluation approach for climate change adaptation types by quantifying the climate adaptation performance of urban Green Infrastructure. Using i-Tree Canopy, the analysis focuses on five urban green spaces covering more than 30 hectares, considering the tree ratio relative to the total area. The evaluation encompasses aspects of thermal environment, aquatic environment, and atmospheric environment to assess the overall eco-friendliness in terms of climate change adaptation. The results indicate that an increase in the tree ratio correlates with improved eco-friendliness in terms of thermal, aquatic, and atmospheric environments. In particular, it is necessary to prioritize consideration of the water environment sector in order to realize climate change adaptive green infrastructure, such as increasing green space in urban areas, as it has been confirmed that four out of five target sites are specialized in improving the water environment.
작물 증발산량은 수자원 계획 및 관리, 물수지 분석, 작물 관개 계획 및 생산량 추정 등에 널리 활용되고 있으며, 특히 FAO에서 공인한 Penman-Monteith식 (FAO 56-PM)은 잠재 증발산량 산정을 위한 표준방법으로 많이 사용되고 있다. Penman-Monteith식을 이용한 잠재증발산량 산정은 최소온도, 평균온도, 최대온도, 상대습도, 풍속과 일사량인 6가지 항목에 대한 시계열 자료가 필요한데, 결측 또는 미계측된 경우에는 사용이 어려운 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 역전파 신경망(BPNN) 모델을 이용해서 6개 미만의 기상항목으로도 잠재증발산량이 추정가능한지를 확인하였다. 여섯 가지 기상항목을 각각 1~6개의 조합으로 입력자료를 구성하고, BPNN 모델을 이용해서 학습, 검증 및 테스트를 한 결과, 입력 자료가 많아질수록 좋은 결과가 산출되었으며, 일사량, 최대온도와 상대습도만으로도 결정계수($R^2$)가 0.94정도로 비교적 높은 예측결과를 얻을 수 있었다. 또한 산정 오차를 줄이고, 항목간의 상관관계를 높이기 위해서는 역전파 신경망 구조의 적절한 선택이 중요한 것으로 확인되었다. 역전파 신경망 모델을 사용하면 요구되는 기상 항목과 데이터의 양에 대한 제약 없이 예측이 가능할 수 있기 때문에 기준 증발산량 산정에 유용하게 활용될 수 있을 것이며 향후 작물 재배를 위한 적정 관개계획 수립에도 유용하게 사용될 것이라 사료된다.
하천생태계는 환경, 생태적 중요한 가치를 지니는 공간이지만 최근 다양한 위협에 처해있다. 다양한 복원이 시도되고 있어 유형에 따른 식생특성 발달 정도를 평가하였다. 제방형태 중 자연형제방이 42~45 종류, 인공형제방이 23~38 종류로 확인되어 자연형제방이 인공형제방에 비해 식생의 다양함을 확인하였다. 더불어 자연형 제방에서 인공형 보다 꿀풀과와 사초과가 발달함을 확인하였다. 일년생식물의 출현빈도는 인공형제방 지역이 낮은 빈도임을 확인 하여 하천정비 시 일년생식물이 도입 될 수 있도록 서식공간을 넓게 조성 할 것을 제시하였다. 귀화식물은 총 7과 18종류가 확인되었고 2년생 이상이 많은 비중을 차지하여 지속적 관리를 제시하였다. 귀화율은 인공형지역(14.3%)이 자연형지역(12.1%)보다 높게 분석되어 자연형 하천 및 제방으로 개선을 제시하였다. 미국 농무성의 수변평가법을 적용한 결과 귀화식물 제어와 관교목층 확보가 이루어진다면 하천의 건강성을 제고 시킬 수 있다고 판단하였다. 따라서 소하천 복원 및 개선사업에서는 귀화식물의 제거와 자연형 제방 조성을 통한 관교목 등 식물의 생육기반이 확보 될 수 있는 공법으로 전환을 제시하였다. 이러한 연구결과는 앞으로 추진될 농촌지역 소하천 개선 및 정비 사업에 필요한 공법개발 등 자연형하천 필요성 제기에 활용되길 기대한다.
Potential maximum soil moisture retention (S) is a dominant parameter in the Soil Conservation Service (SCS; now called the USDA Natural Resources Conservation Service (NRCS)) runoff Curve Number (CN) method commonly used in hydrologic modeling for event-based flood forecasting (SCS, 1985). Physically, S represents the depth [L] soil could store water through infiltration. The depth of soil moisture retention will vary depending on infiltration from previous rainfall events; an adjustment is usually made using a factor for Antecedent Moisture Conditions (AMCs). Application of the method for continuous simulation of multiple storms has typically involved updating the AMC and S. However, these studies have focused on a time step where S is allowed to vary at daily or longer time scales. While useful for hydrologic events that span multiple days, this temporal resolution is too coarse for short-term applications such as flash flood events. In this study, an approach for deriving a time-variable potential maximum soil moisture retention curve (S-curve) at hourly time-scales is presented. The methodology is applied to the Napa River basin, California. Rainfall events from 2011 to 2012 are used for estimating the event-based S. As a result, we derive an S-curve which is classified into three sections depending on the recovery rate of S for soil moisture conditions ranging from 1) dry, 2) transitional from dry to wet, and 3) wet. The first section is described as gradually increasing recovering S (0.97 mm/hr or 23.28 mm/day), the second section is described as steeply recovering S (2.11 mm/hr or 50.64 mm/day) and the third section is described as gradually decreasing recovery (0.34 mm/hr or 8.16 mm/day). Using the S-curve, we can estimate the hourly change of soil moisture content according to the time duration after rainfall cessation, which is then used to estimate direct runoff for a continuous simulation for flood forecasting.
본 연구는 한국인 상용 식품의 콜린 함량을 분석하기 위하여 2001년도 국민건강영양조사의 다소비 식품과 다빈도 식품 185종에 대하여 choline oxidase 효소법을 사용하여 식품의 총 콜린함량을 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 식품 100 g당 총 콜린 함량이 높은 식품은 메추리알 476.04mg, 마른 오징어가 452.42 mg, 소고기간 427.16 mg, 돼지고기간 424.92 mg, 참치통조림 414.44 mg, 멸치 381.30mg, 북어 378.88 mg, 달걀 309.88 mg, 닭고기간 259.38mg, 대두 238.62 mg로 건조어류, 동물의 간, 난류와 두류가 고콜린 식품으로 분류될 수 있겠고, 그 뒤를 이어 마늘빵이 193.18 mg, 쌀보리가 182.73 mg으로 곡류도 상당한 콜린 급원식품인 것으로 나타났다. 채소류와 과일류에서 낮은 콜린 함량을 보였으며, 또한 유자차, 녹차에서도 1 mg 이하의 낮은 콜린 함량을 보였다. 고춧가루, 맥주, 소주, 콩기름, 옥수수 기름 등에서는 콜린이 검출되지 않았다. 채소류, 과일류, 조미료류와 식물성 유지류가 저 콜린식품임을 알 수 있었다. 이상의 결과에서 볼 때 건조어류, 어류 가공품과 간, 난류, 두류, 곡류가 고콜린군 식품이며, 식물성 식품에서는 두류와 곡류 및 그 제품이, 동물성 식품에서는 어패류, 난류, 육류가 콜린의 주요 급원식품임을 알 수 있었다. 앞으로 Zeisel의 결과에 비해 크게 상이한 결과를 보인 쌀이나 밀가
루 등 일부 식품에 대한 보다 정확한 분석절차에 대한 연구가 뒤따라야 하리라고 본다.
본 연구는 NRCS-CN 방법이 산정하는 유출량의 정확성을 향상시키기 위하여 강우량과 최대잠재보유수량을 초기손실량 계산과정의 주요 기여인자로 고려하였으며, 우리나라 15개 유역에서 관측된 658개의 강우량과 유출량 자료를 이용하여 초기손실량의 수정모형을 제안하였다. 유효우량을 산정하는 방법으로는 NRCS-CN 방법(M1), NRCS-CN 방법에서 초기손실량계수를 감소시킨 방법(M2), 관측 강우-유출 관계를 바탕으로 본 연구에서 제안하는 방법(M3)을 적용하였다. 또한 USDA에서 제시하는 CN값($CN_T$), 관측자료로 부터 계산된 CN값($CN_C$) 그리고 최소자승법으로 추정한 CN값($CN_{LSF}$)을 각각의 방법에 적용하였다. 적용 결과는 RRMSE, NSE 그리고 PBIAS 등을 이용하여 평가되었다. 그 결과 $CN_T$를 M1, M2, M3에 적용한 경우 각 유역에서 평균적으로 [RMSE (23.60, 18.12, 16.04), NSE (0.54, 0.73, 0.79), PBIAS (36.54, 20.25, 12.00)]로 나타났다. 이와 비슷하게 $CN_C$를 M1과 M2에 적용하고, $CN_{LSF}$를 M3에 적용하였을 경우 각 유역에서 평균적으로 [RMSE (17.17, 15.88, 13.82), NSE (0.76, 0.80, 0.85), PBIAS (3.06, 4.47, 0.11)]로 나타났다. 따라서 본 연구에서 제안된 M3 방법을 사용하여 추정한 유효우량이 관측된 직접유출량과 통계학적으로 가장 가까운 값을 제공하는 것으로 나타났다.
본 연구는 제외국의식중독균별저감화사례를조사, 비교하여 정보를 획득하고 식중독균 저감화 매뉴얼을 작성하며 저감화 정책방안을 제시하기 위한 기반 자료 확보를 목적으로 수행하였다. 선진 외국(미국, 덴마크, 일본)의 식중독 저감화 정책의 현황 및 사례조사에는 인터넷 자료, 관련 기관 전문가 인터뷰를 통하여 조사하였다. 미국의 신선농산물에서 미생물학적 위험요소 저감화(FDA), 미국 분쇄쇠고기에서 E. coli O157:H7의 저감화(USDA), 덴마크의 닭고기, 돼지고기, 계란에서 살모넬라 저감화, 일본의 어패류에서 장염비브리오 저감화 프로그램을 사례 연구로 제시하였으며 이들 국가의 저감 프로그램의 배경, 전략, 효과를 조사하고 장단점 분석을 실시하고 시사점을 도출하였다. 이들 제외국 정책 사례 연구와 국제기구 CODEX의 위해관리 체계를 결합하고 국내 현실을 반영하여 식중독 저감화 관리 매뉴얼로 저감 프로그램에 관한 일반 모델을 다음 순서로 제시하였다: 1) 위해관리 초기판단, 2) 식중독 저감화 프로그램 계획, 3) 대안 확인 및 선택, 4) 대안 실행(이해당사자별 역할 설정 및 대안 방법 적용), 5) 감시 활동, 6) 중간 재검토, 7) 목적 달성 때까지 대안 실행 지속적 실시 (만일 대안이 효과가 없으면 대안을 대체하거나 수정하여 식중독 저감화 목표 달성 시까지 실시), 8) 최종 평가에 보건에 미치는 영향을 확인하고 필요시 비용 편익 분석실시. 본 연구를 통해서 제시된 식중독 저감화 정책에 관한 시사점 및 식품안전의 이해당사자별 역할별로 도출된 식중독 저감화 정책 모델 및 매뉴얼은 미생물학적 위해관리를 수행하는데 향후 활용될 수 있다.
원토양인 논토양 위에 마사토를 적토(積土)한 토양에 대한 토양수분 특성곡선을 작성해 보고, 이를 추정하는데 가장 널리 활용되고 있는 van Genuchten (VG) 모형과 Brooks-Corey (BC) 모형을 비교평가 해 그 효용성을 판단하기 위해 수행했다. 4개의 층위로 구분되는 측정 대상토양은 표토부터 30 cm 까지는 양질사토, 30~70, 70~120 cm는 사토, 120 cm 이상에서는 사양토로 분석된 토양이다. 토양수분 함량과 토양수분 메트릭 퍼텐셜과의 관계를 나타내는 토양수분 특성곡선 분석에 따르면, 원토양인 120 cm 이상 깊이 토양에서의 수분보유 특성을 제외하고 나머지 세 개 층위 토양에서의 수분 보유 특성은 0~30 cm, 30~70 cm 층위는 비슷하고 70~120 cm 층위는 약간 높은 경향이었다. 상대수분 포화도와 토양수분 메트릭 퍼텐셜의 관계를 표현함에 있어 멱함수 형태인 BC 모형보다는 해석학적 분석방법을 활용한 VG모형이 실측값에 근사한 추정결과를 제공했다. 포화상태의 종점이자 불포화상태의 시발점인 공기유입가 (AEV) 추정에도 측정 한계치 부근의 메트릭 퍼텐셜 값을 나타내는 BC모형보다는 9.5~40 cm (4 kPa)을 보였던 VG모형이 적합했다. 따라서, 인위적으로 원토양 위에 석비레 (마사토)로 적토된 토양에서의 토양수분 특성곡선 작성을 위한 추정모형에 VG모형을 활용하는 것이 바람직할 것이다. 이러한 결과로부터 VG 모형을 수자원량 산정을 위한 SCS (Soil Conservation Service, USDA) CN (Curve Number) 계산 과정에서 토양단면 내의 수분 보유 인자 (retention parameter) 산출을 위한 토양수분함량을 추정하는데 활용하거나 침투모형 (Green-Ampt Mein-Larson)을 설명하기 위한 습윤전선 매트릭 퍼텐셜을 추정하는데 사용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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