경제적 가치가 낮은 노계육으로 겨울철의 자연 동결 건조에 의해 새로운 염지 건조 계육을 제조하기 위하여 본 연구를 실시하였다. 평균 80주령의 산란 노계 통닭을 무처리(대조구), 염지구, 염지에 2% trehalose 첨가구로 나누어 실시하였다. 시험용 노계육은 강원도 인제에서 겨울철 3개월(2008. 1-2008. 3; 평균기온: $-1.8^{\circ}C$; 평균습도: 63%; 평균풍속: 1.8 m/sec) 동안 명태 건조와 동일한 방법으로 야외에서 건조시켰다. 건조가 진행됨에 따라 노계육의 수분과 수분활성도는 모두 감소하였다. 특히 염지 처리를 하면 건조기간 중 대조구에 비해 pH가 높고 수분활성도와 전단력이 낮으며, 지방산화와 단백질 부패가 억제되었다(p<0.05). 관능검사에서도 염지시킨 건조 노계육이 대조구에 비해 맛, 연도, 다즙성 및 종합적 기호도에서 월등히 우수하였다(p<0.05). Trehalose는 염지육에서 건조기간 중상대적으로 수분 함량을 높이고 건조를 지연시켰으나, 수분활성도는 대조구에 비해 낮췄기(p<0.05) 때문에 보습제의 역할을 하였다. 지방산 조성을 보면 건조기간 동안 염지육들이 대조구에 비해 다가불포화지방산 함량이 높았다. 대부분의 미생물들은 건조 중에 약 2 Log CFU/g 이하의 낮은 수준이거나 검출되지 않았다. 따라서 이화학적, 미생물학적 및 관능검사의 결과로 볼 때 노계육을 염지시켜 자연 건조를 3개월 이내 실시하면 품질 및 위생적으로 문제가 없는 건조 노계 육제품을 제조할 수 있다.
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.
본 연구는 과거와 미래의 연 단위보다 상세한 일단위 지하수 함양량을 평가하기 위해, 분포형 수문모형중의 하나인 VELAS를 이용하여 물수지에 근거한 수문요소별 변동을 분석하고자 하였다. 가뭄에 매우 취약한 충남 홍성군 서부면 양곡리 일대 소유역을 대상으로, VELAS의 입력자료인 수치표고모델, 식생도, 경사도 등의 공간특성자료를 구축하였고, 기후자료는 기상청의 일별 대기온도, 강수, 평균풍속, 상대습도 등의 자료를 공간적으로 보간하였다. 연구지역의 과거 2001년부터 2018년까지 18년 동안 일단위 물수지 분석결과, 연간 강수량은 799.1~1750.8 mm로 평균 1210.7 mm이고, 지하수 함양량은 28.8~492.9 mm로 평균 196.9 mm로 분석되었다. 연 강수량 대비 지하수 함양률은 최소 3.6%에서 최대 28.2%로 변동폭이 매우 크고, 평균 함양률은 14.9%였다. 미래 기후변화 RCP 8.5시나리오에 의한 2019년부터 2100년까지의 일단위 물수지 분석결과, 연간 강수량은 572.8~1996.5 mm(평균 1078.4 mm)이고, 지하수함양량은 26.7~432.5 mm, 평균 174.6 mm(평균 강수량의 16.2%)로서 과거보다 다소 증가하였다. 미래 연간 지하수 함양률은 최소 2.8%, 최대 45.1%, 평균 18.2%로 분석되었다. 물수지를 구성하는 요소들은 강수량과의 상관성이 잘 나타나며, 일단위보다는 연단위로 갈수록 그러한 상관성이 뚜렷했다. 다만, 증발산량은 강수량보다는 기온 등 다른 기후요소에 더 영향을 받는 것으로 보인다. 본 연구를 통해 산정된 연단위 보다 상세 시간 단위에서의 지하수함양량은 가뭄 또는 홍수 등 시기별로 강수량 변동이 심한 경우 지하수개발과 관리에 활용될 수 있는 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
총 6가지의 노출 시료 즉 내복(살포, 조제 각각), 호흡, 거즈, 손(세척액), 장갑(세척액)에 회수율 시험한 결과, 평균 72.8 ~ 110.1%의 회수율을 보였으며, 사과 과수원에서 회수율 분석 결과 평균 85.1 ~ 99.1%의 포장회수율을 나타냈다. Dithianon의 10개 시험 과수원에서 조제시 농작업자의 피부 노출 총량은 0.472 mg ~ 4.080 mg 수준이었으며, 호흡 노출량은 $2.646{\sim}110.317{\mu}g$ 수준이었다. 살포시 10개 과수원에서 농작업자의 피부 노출 총량은 35.613 mg ~ 229.720 mg 수준이었고, 호흡 노출량은 $9.4{\mu}g{\sim}984.8{\mu}g$ 수준 이었다. 그리고 살포시 dithianon의 호흡 노출량은 75 percentile 값이 0.151 mg으로 이는 피부 노출량(내복)의 11.2% 수준이었다. 사과 과수원에서 dithianon을 살포할 때에 농작업자의 위해성 평가는 TER 3.421(>1)으로 안전한 것으로 판단되었다.
우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.
본 연구는 현 국가산불위험예보시스템에서 실시간으로 분석되는 기상에 의한 산불발생확률 모형의 문제점을 개선하기 위하여 수행하였다. 기존 시스템의 문제점은 제주도를 포함한 9개의 도별 산불발생확률모형으로 인해 행정경계 지역에서 산불위험등급(관심-주의-경계-심각 4단계)의 차이가 발생하여 산불담당자들간 혼선을 야기할 수 있고, 이로 인해 인접 시군 경계 간 산불대응력이 떨어질 수 있다는 것이다. 이의 해결을 위해 기존 9개의 산불발생확률모형을 하나로 통합하는 산불발생확률모형을 개발하여 신뢰도 검증과 실제로 산불이 발생한 지점에서 예측된 산불위험지수 값을 추출하여 정확도 평가를 실시하였다. 새롭게 개발한 기상에 의한 봄철과 가을철의 전국 통합 산불발생확률 모형(DWI)은 국립산림과학원에서 운영하는 국가산불위험예보시스템에 반영하여 예측모델을 개선하였다. 연구 결과, 봄철 산불발생에 영향을 주는 기상변수로는 해당 시간대의 평균기온, 상대습도, 실효습도, 평균풍속이었으며, 가을철은 평균기온, 상대습도, 평균풍속으로 나타났으며 모두 99% 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 봄철과 가을철의 전국 통합 산불발생확률 모형은 각각 $[1+{\exp}\{-(2.706+(0.088^*T_{mean})-(0.055^*Rh)-(0.023^*Eh)-(0.014^*W_{mean}))\}^{-1}]^{-1}$, $[1+{\exp}\{-(1.099+(0.117^*T_{mean})-(0.069^*Rh)-(0.182^*W_{mean}))\}^{-1}]^{-1}$으로 표본내 예측력은 봄철이 71.7%, 가을철은 86.9%로 나타나 모형의 적합도는 매우 높은 것으로 나타났다. 기존의 도별 9개 모형을 하나의 전국 통합 모형으로 적용할 경우 인접 행정경계에서 발생하는 위험등급의 차이를 해소하여 산불조심기간 중 발효되는 산불위험 단계별 조치사항의 이행에 혼란을 피할 수 있다는 장점이 있다. 새롭게 개발한 전국 통합 산불발생확률 모형(DWI)의 예측 결과 검증을 위해 2014년 봄철 발생한 산불 66건을 대상으로 산불위험지수의 정확도를 평가하였으며, 주의 단계인 산불위험지수 51이상으로 예측된 지역에서 실제로 산불이 발생한 비율은 기존 9개 모형에서 74.24% (산불 49건), 새롭게 개발한 전국 통합 모형에서는 83.33% (산불 55건)가 발생하여 약 9%의 정확도 향상을 보였다. 개발된 모형은 현재 운영중인 산림청 국립산림과학원의 국가산불위험예보시스템에 반영하여 산불이 가장 많이 발생하는 봄철과 가을철 건조시기의 산불발생위험을 정확히 예측하여 산불예방은 물론 진화자원의 효율적인 배치를 통해 시간과 인적 경제적 비용을 절감하고 산불피해를 최소화 할 수 있는 선택과 집중의 산불정책에 일조할 수 있을 것으로 기대된다.
가뭄은 수개월, 수년 이상에 걸쳐 서서히 발생 및 지속되며, 식생에 대한 피해가 발생할 때까지 확실한 인식이 어렵다. 최근에는 기후변화에 따른 기상이변 및 기온상승 등으로 인하여 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있으며, 기상 이상으로 몇 주 또는 몇 달 이내 빠르게 발전하는 가뭄을 확인할 수 있다. '돌발가뭄(Flash Drought)은 일반적인 가뭄과 달리 비교적 짧은 기간 동안 표면온도의 상승과 비정상적으로 낮고 빠르게 감소하는 토양수분으로 인하여 식생에 대한 극심한 스트레스를 유발하면서 광범위한 작물 손실 및 용수공급 감소 등에 대한 피해를 야기하는 가뭄으로 정의된다. 짧은 기간의 급속하게 발생하는 (rapid-onset) 돌발가뭄은 발생원인인 토양수분함량의 감소와 강수의 부족, 낮은 습도, 고온 및 강풍 등으로 인한 증발 수요의 증가 등과 유사한 관계가 있기 때문에 농업 및 자연 생태계에 미치는 영향이 크며, 발생원인 또한 농업가뭄의 범주에 속하기 때문에 이에 대한 모니터링이 필수적이다. 본 연구에서는 증발산량을 활용한 위성영상 기반 가뭄지수인 증발스트레스지수(Evaporative Stress Index, ESI)를 활용하여 국내의 돌발가뭄 감지 조건을 제시하였으며, 표준강수지수, 토양수분, 최고기온, 상대습도, 풍속, 강수량 등과 비교를 통하여 돌발가뭄사상의 수문기상학적 특성에 대하여 분석하였다. 돌발가뭄 발생 이전 8주간을 기준으로 상관분석하였으며, ESI와 표준강수지수, 토양수분, 최고기온에 대하여 0.8(-0.8) 이상의 높은 상관관계를 보였다. 본 연구를 통하여 아직 명확하게 정의되지 않은 돌발가뭄에 대한 유형별 분석 및 국내 돌발가뭄의 수문기상학적 특성을 파악하였으며, 위성영상 기반 가뭄지수인 증발스트레스지수는 돌발가뭄사상의 모니터링에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 토지피복유형에 따른 바이오에어로졸 중 배양성 세균분포를 파악하기 위하여 충청북도 충주시에 위치한 3가지 유형을 대상으로 실시하였다. 토지피복에 따른 기상요소와 바이오에어로졸을 조사하여 측정지점별 미기상변화에 따른 세균 분포를 비교·분석할 수 있었다. 측정지점별 미기상 중 기온의 차이는 도시 숲 8.7℃, 수변 녹지 10.8℃, 도심지 10.2℃로 측정지점 중 도시 숲이 가장 낮은 기온 값을 보였으며, 상대습도는 도시 숲 61.8%, 수변 녹지 59.3%, 도심지 55.7%로 도시 숲이 가장 높은 것으로 분석되었다. 동정된 세균은 43속 99종으로 나타났다. 배양된 세균의 종 다양성 측면에서는 수변녹지 22속, 도시 숲 21속, 도심지 17속으로 조사되었으며, 종수의 경우 수변녹지 37종, 도심지 31종, 도시 숲 31종으로 나타났다. 3가지 유형의 측정지에 모두 존재하는 종은 Bacillus toyonensis와 Pseudarthrobacter oxydan으로 나타났으며, 또한 도시 숲과 수변녹지와 같은 녹지지역에서 존재하는 Herbiconiux flava종을 확인하였다. 측정지점별 미기상환경에 따른 세균농도의 변화를 분석한 결과 도시 숲 333CFU/m3, 수변 녹지 287CFU/m3, 도심지 173CFU/m3 순으로 나타났으며, 미기상 중 기온변화에 따른 측정지점별 농도변화는 미비하였다. 그러나 상대습도와 풍속은 농도변화와 유사한 경향을 보인 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서는 토지피복유형에 따른 바이오에어로졸 중 배양성 세균의 분포 정도를 파악하여 측정지점별 바이오에어로졸의 특성을 비교·분석하여 추후 건강한 도시 관리 및 녹지조성의 기초자료를 제공하고자 하였다.
영농형 태양광 발전은 농경지에서 작물을 생산함과 동시에 식물이 요구하는 광포화점 이상의 광을 이용하여 전기를 생산하는 시스템이다. 새로운 농가 소득원의 개발을 위하여 포도원에 태양광 패널을 설치하고 수체의 생육과 과실 발육 특성을 평가하여 영농형 태양광의 활용성을 탐색하고 향후 재배기술을 개발하는 데 필요한 정보를 제공하고자 연구를 진행하였다. 152 × 68 × 3.5cm 크기의 구조물에 영농형 150Wp (36cell) 모듈을 포도나무 재식열에 따라 배치하고, 과원의 환경과 식물생육을 분석하였다. 무처리에는 겨울철 풍속이 0.4-0.6m·s-1에 도달하였으나, 시설 설치구에서는 0.01-0.02m·s-1에 머물렀다. 삽수 수피의 탄수화물함량은 시설 설치구에서 183-184m·g-1으로 무처리구(181-198mg·g-1)에 비해 큰 차이가 없으며 삽수의 발아율도 큰 차이가 없었다. 잎의 엽록소의 함량은 처리구에서 높게 나타났다. 수확후 과실의 특성으로는 과립중, 과방중, 당도, 과피색의 차이는 없었다. 다만 시설구에서 숙기가 5-7일정도 늦어졌으며, 변색기의 착색에는 약간 차이가 있었다. 영농형 태양광 패널을 설치한 과원에서 포도나무와 과실의 발육은 유의차가 없었고, 설치구에서 착색이 지연되었다. 이러한 결과는 향후 포도원에서 영농형 태양광 시설을 설치하여 포도를 생산하는 기술 개발에 필요한 정보로 활용될 수 있을 것이다.
컴퓨터 시뮬레이션 프로그램인 ENVI-met을 활용하여 여름철 도로 방향과 가로수 식재형태에 따른 도시공간의 열환경 개선 효과를 분석하였다. 수목 식재 시 낮 시간 동안의 기온과 풍속은 감소하고 상대습도는 증가하였다. 평균복사온도와 인간 열환경지수 PET(physiological equivalent temperature), UTCI(universal thermal climate index)는 수목 식재 시 감소하는 경향을 보였다. 수목 식재 시 가장 큰 변화를 보인 기상요소는 평균복사온도로, PET와 UTCI 변화량 또한 평균복사온도와 유사한 패턴을 보였다. 가장 큰 저감효과를 보인 수목식재방법은 수고가 낮고, 수관폭이 넓고, 엽면적지수가 높은 수목을 좁은 간격으로 식재하는 시나리오(LWDN)였다. 평균복사온도, PET, UTCI는 태양의 고도 및 방위와 건물의 위치에 따른 그림자 형성 조건에 따라 큰 차이를 보였으며, 건물에 의한 태양복사에너지 차단이 클수록 수목에 의한 영향이 줄어들었다. 특히, 동측과 서측 보도에서는 시간대별 저감량에서 큰 차이를 보였다. 가장 저감효과가 큰 수목식재 시나리오인 LWDN으로 식재하였을 때 서측 방면에 위치한 북서, 서, 남서측 보도는 오전 시간대인 10:00에 수목이 없는 경우에 비해 PET 8.6-12.3℃, UTCI 4.2-4.5℃, 동측 방면에 위치한 북동, 동, 남동측 보도는 오후 시간대인 16:00에 PET 8.1-11.8℃, UTCI 4.4-5.0℃로 큰 저감효과를 보였다. 반면, 가장 저감효과가 적었던 수고가 높고, 수관폭이 좁으며, 엽면적지수가 낮은 수목을 넓은 간격으로 식재하였을 때 최대 저감량은 동측 방면 보도에서 PET 1.8℃, UTCI 0.9℃ 이하, 서측 방면 보도에서 PET 3℃, UTCI 0.9℃ 이하로 적은 저감효과를 보였다. 또한, 건물에 의한 영향으로 인해 수목영향이 적은 시간대에는 수목식재 시나리오 간 평균복사온도, PET, UTCI 저감효과의 차이가 크지 않았다. 이 연구결과는 가로수 식재 시 여름철 도시 열환경 저감을 위한 모델 개발에 기초자료로서 활용가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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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.