본 연구에서는 금강 유역(대청댐~금강하구둑)을 대상으로 RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation)를 활용하여 하천정비사업 전(2007년)과 후(2015년)의 연간 표토 침식량을 계산하였고, 이를 5단계의 class를 구분하여 해당 구간 별 표토침식면적을 산출하고 그 결과를 환경부의 토지피복 변화와 비교·분석하였다. RUSLE을 구성하는 각 인자를 생성하기 위하여 2007년과 2015년의 토지피복도, 국가기본 공간정보, 정밀 토양도, 연평균 강수량 자료 등의 다양한 공간정보자료를 활용하였다. 연구 결과, 연구지역에서의 연간 표토 침식량은 2007년과 대비하여 2015년에 class 1의 면적은 증가하였고, class 2, 3, 5의 면적은 감소하였으며, class 4의 면적은 증가하였다. 이러한 원인으로는 연구지역의 연평균 강수량의 감소, 생태공원조성과 이로 인한 인공시설물 확대, 농경지 감소 등으로 인하여 대부분의 지역에서 연평균 표토 침식량이 감소된 것으로 사료된다.
The purpose of this study was to compare the amount of calcium fluoride deposited on the enamel and dentin surface and to obtain information on the morphological change and crystallographic details of mineral deposition after 12,000ppm APF application in vitro. The bovine enamel and dentin blocks were randomly assigned to eight groups according to artificial caries lesion formation and difference of fluoride application time. The fluoride concentration and morphological characteristics on the treated enamel and dentin surface were investigated by using fluoride quantitative analysis and SEM. The powdered enamel and dentin of the intact bovine incisors were prepared for the X-ray diffraction analysis. The following results were obtained. 1. The amounts of KOH-soluble fluoride on the carious enamel and dentin surface after 24h APF application were higher than after only 5min APF application(p<0.05), but in the case of the sound enamel and dentin surface were similar after 5min and 24h application (P>0.05). The fluoride content was highly increased in the carious dentin as compared with sound dentin after APF application(P<0.05). 2. The carious enamel surface after APF application, the demineralized enamel surface were recovered a more dense enamel surface and precipitation of crystal was observed a distintive surface layer of spherical globules of about 1 m diameter. In the case of the fluorided carious dentin surface, precipitation of calcium fluoride-like material was deposited both inside the dentinal tubules as well as in the intertubular regions. 3. The crystallographic structure of powdered enamel and dentin after 24h APF application had large crystallities of apatite and CaF2 diffraction peaks in the enamel as compared with dentin. The diffraction data collected from the 27.50-29.50(2) angular range of the powdered enamel, the (105) apatite, (225) apatite and (111) CaF2 peaks of the enamel crystallities were detected after 24h APF application.
In this study, column tests using relatively uniform Jumunjin sand media were conducted to evaluate the feasibility of calcium polysulfide (CaSx, CPS) in removing high concentration of Zn2+ in groundwater. The injected CPS solution reacted rapidly with Zn2+ in artificial groundwater and effectively reduced Zn2+ by more than 99% through metal sulfide precipitation. Since the density (d = 1.27 g/cm3 ) of CPS solution was greater than that of water, CPS solution settled down rapidly while capturing Zn2+ and formed stable CPS layer similar to dense nonaqueous phase liquid. Mass balance analysis on Zn2+ in CPS solution suggested that CPS solution effectively reacted with Zn2+ to form metal sulfide precipitates except for high groundwater seepage velocity of 400 cm/d. With greater groundwater seepage velocity, injected CPS did not completely dissolve at the CPS-water interface, but a partially-misible CPS layer continuously moved and reacted with Zn2++ in the direction of groundwater flow. Since hydraulic conductivity (Kh) decreased slightly due to the generated metal precipitates in the inter-pores of media, injection of CPS solution should be optimized to prevent clogging. As evidenced by both XRF and SEM/EDS results, ZnS precipitates were clearly observed through the reaction between the CPS solution and Zn2+. Further study is warranted to evaluate the feasibility of CPS to remove high-concentration heavy metalcontaminated groundwater in complex and heterogeneous media.
최근 데이터 예측 방법으로 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)분야에 대한 관심이 높아졌으며, 그 중 시계열 데이터 예측에 특화된 LSTM(Long Short-Term Memory)모형은 수문 시계열자료의 예측방법으로도 활용되고 있다. 본 연구에서는 구글에서 제공하는 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 텐서플로우(TensorFlow)를 활용하여 LSTM모형을 구축하고 금강 상류에 위치한 용담다목적댐의 유입량을 예측하였다. 분석 자료로는 WAMIS에서 제공하는 용담댐의 2006년부터 2018년까지의 시간당 유입량 자료를 사용하였으며, 예측된 유입량과 관측 유입량의 비교를 통하여 평균제곱오차(RMSE), 평균절대오차(MAE), 용적오차(VE)를 계산하고 모형의 학습변수에 따른 정확도를 평가하였다. 분석결과, 모든 모형이 고유량에서의 정확도가 낮은 것으로 나타났으며, 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 용담댐 유역의 시간당 강수량 자료를 추가 학습 자료로 활용하여 분석한 결과, 고유량에 대한 예측의 정확도가 높아지는 것을 알 수 있었다.
본 연구에서는 미급수지역의 주요 수원인 지하수의 수위 변동 상황을 기반으로 한 미급수지역 가뭄 예보 기법 개발을 목적으로 하였다. 이를 위해 지역화된 표준지하수지수(SGI)와 표준강수지수들(SPIs)의 상관관계를 분석하였다. 관측 지하수위로부터 산정된 SGI의 자기회귀 특성 및 지속기간별 SPI와 SGI의 상관관계를 동시에 고려할 수 있는 NARX (nonlinear autoregressive exogenous model) 인공신경망 모형을 이용하여 지역별 예측모형을 구축하였다. 학습기간 동안 관측 SGI와 모델 출력 SGI의 상관계수는 0.7 이상인 곳이 전체 167개 지역별 모형 중 146개(87%)로 상관성이 높은 것으로 분석되었다. 적용기간에 대해서는 평균제곱근오차와 상관계수로 모형을 평가하였다. 본 연구를 통해 기상청에서 제공하는 59개 관측소별 강수량 전망 값으로부터 산정된 지속기간별 SPI와 관측된 지하수위를 이용한 지역별 SGI 전망이 가능하도록 하였으며, 미급수지역의 가뭄 예 경보를 위한 기초자료로 활용이 가능토록 하였다.
강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 오류역전파알고리즘을 이용한 신경망모형과 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨 모형 그리고 최적화된 상태에서 다시 학습을 진행하는 세 가지 모형에 대하여 적용한 결과 유전자 알고리즘을 사용하여 신경망을 학습시킨 모형이 다른 모형들에 비해 우수한 결과를 보여주고 있으며 예측시간이 길어지더라도 예측력이 크게 떨어지지 않았다. 또한 입력자료로 강우와 수위를 사용한 모형보다는 수위를 사용한 모형에서 조금 더 우수한 결과를 보여주었다.
To compare the resistance of landscape trees by acid rain, simulated acid rain was treated on the seeds of 6 coniferous species (Pinus densiflora, Pinus thunbergii, Pinus koraiensis, Taxus cuspidata, Cedrus deodara, Thuja occidentalis) and 6 broad-leafed species (Ligustrum obtusifolium, Acer Buergerianum, Acer Ginnala, Styrax obassia, Cornus Kousa, Magnolia obovata). The experimental design of randomized block arrangement with three replications was implemented in the experimental field of Yesan National Agri-Tech Junior College. The seeds of 12 tree species were planted on the nursery soil in the early spring of 1991. The regime of artificial acid rain, in terms of spray frequency per monthly and spray amount at year records. Simulated acid rain (pH 2.0, pH 4.0, pH 5.6 as control) containing sulfuric and nitric acid in the ratio of 3:2 (chemical equivalant basis) diluted ground water, were treated on the experimental plants under condition of cutting off the natural precipitation with vinyl tunnel, during the growing season (April 8 to August 31) in 1991. Seedling establishment, seedling growth and nutrient contents in needles and leaves were measured and compared among the treatment. The results were summerized as follows; 1. In general, coniferous species were more resistant than broad-leafed species in the resistant comparisons of landscape trees by simulated acid rain. But there were resistant tree species to acid rain among the broad-leafed species. 2. Among 6 coniferous species used in this experiment, Pinus densiflora, Pinus koraiensis, Taxus cuspidata, Cedrus deodara and Pinus thunbergii revealed the resistant tree species to acid rain. But Thuja occidentalis was very susceptible to acid rain, because of no germination in pH 2.0 treatment plot of acid rain. 3. Among 6 broad-leafed species used in this study, Magnolia obovata, Styrax obassia and Ligustrum obtusifolium showed relative resistant tree species to acid rain. But Acer Buergerianum, Acer Ginnala and Cornus Kousa were very susceptible to acid rain, because of no germination in pH 2.0 plot of acid rain treatment.
The objective of this study is to evaluate the future potential climate and vegetation canopy change impact on a dam watershed hydrology. A $6,661.5\;km^2$ dam watershed, the part of Han-river basin which has the watershed outlet at Chungju dam was selected. The SWAT model was calibrated and verified using 9 year and another 7 year daily dam inflow data. The Nash-Sutcliffe model efficiency ranged from 0.43 to 0.91. The Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis (CCCma) Coupled Global Climate Model3 (CGCM3) data based on Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) SRES (Special Report Emission Scenarios) B1 scenario was adopted for future climate condition and the data were downscaled by artificial neural network method. The future vegetation canopy condition was predicted by using nonlinear regression between monthly LAI (Leaf Area Index) of each land cover from MODIS satellite image and monthly mean temperature was accomplished. The future watershed mean temperatures of 2100 increased by $2.0^{\circ}C$, and the precipitation increased by 20.4 % based on 2001 data. The vegetation canopy prediction results showed that the 2100 year LAI of deciduous, evergreen and mixed on April increased 57.1 %, 15.5 %, and 62.5% respectively. The 2100 evapotranspiration, dam inflow, soil moisture content and groundwater recharge increased 10.2 %, 38.1 %, 16.6 %, and 118.9 % respectively. The consideration of future vegetation canopy affected up to 3.0%, 1.3%, 4.2%, and 3.6% respectively for each component.
This study was carried out to investigate the effect of multi or single application of fluoride plus 0.05% NaF solution on the remineralization of dental caries lesion. The microhardness changes of enamel surface were measured after application of fluoride and precipitation of 0.05% NaF solution on 6 groups of cow's tooth on which the artificial carious lesions were formed first. Test groups were calssified into two step application with NaF, $SnF_2$ and APF under different application time conditions plus 0.05% NaF solution(group I, II, III, IV) and single application with APF plus 0.05% NaF solution (group V) and control(0.05% NaF solution only, group IV). The obtained results were as follows. 1. Regarding microhardness change of enamel surface. microhardness increments in group I(NaF for 1 minute+APF for 3 minutes+0.05% NaF solution for 1 minute), II($SnF_2$ 1 min+APF 3 min+NaF sol.), III($SnF_2$ 2 min+APF 2 min+NaF sol.), IV(NaF 2 min+APF 2 min+NaF sol.) and V(APF 4 min+NaF sol.) were significantly greater than group VI.(P<0.05) 2. Microhardness changes of shorter application time of $SnF_2$ (group II) were significantly greater than group III. (P<0.05) 3. Microhardness changes were variable with kinds of fluoride, application sequence and application time of fluoride. but had no relation with the number of fluoride application.
본 연구에서는 천연 항균물질의 개발 이용을 위해 황기 종자로부터 인체에 무해한 천연 항균 단백질을 ion exchange chromatography 및 gel filteration을 이용하여, 순수 분리하고 특성을 조사하였다. 황기종자로부터 추출한 천연 항균 단백질은 Aspergillus ocraceus, Penicillium expensum, P. digitatum, Botrytis cineria의 포자 발아 및 효모인 Candida albicans의 생육을 현저하게 저해하였으며 ammonium sulfate 포화도가 0.4일 때 단백질의 침전량이 122.6 $\mu\textrm{g}$/$m\ell$로 가장 많았고 항균력도 15.2 mm로 가장 높게 나타났다. 강력한 cation exchange chromatography인 Mono-S를 이용하여 FPLC에서 단백질을 분획하였을때 첫번째 peak에서 분획된 단백질군이 항균력을 보였으며 Superose 12HR gel filteration column을 이용하여 2차 분획 하였을 때 분자량이 19 kDa되는 단일 단백질만을 순수분리 할 수 있었다. 전기 영동한 polyacrylamide gel위에 곰팡이 포자를 중층하는 bio autography로 19 kDa 단백질 band의 항균력을 직접 확인하였으며 분리된 항균 단백질의 아미노 말단의 아미 노산 22잔기를 sequencing하고 thaumatin 및 zeamatin 유사 단백질들과 상동성을 측정한 결과 50%내외의 homology를 나타내었다. 분리된 항균 단백질은 곰팡이 균사가 성장하는 선단부위에 가장 먼저 침투하여 channel을 형성함으로 osmolysis를 일으켜 곰팡이의 생육을 억제하는 것으로 추측할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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