• 생태와환경
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• 제46권4호
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• pp.570-580
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• 2013

덕유산 일대 삼림식생은 산지삼림식생과 기타 식생으로 대별되어있다. 산지삼림식생은 산지낙엽활엽수림, 산지습성림, 산지침엽수림, 아고산침엽수림, 산지관목림, 식재림 등으로 세분되었으며, 기타 식생은 농경지, 암벽식생, 2차 초지 등으로 조사되었다. 상관대분류에 의하여 구분된 산지삼림식생의 분포군락수는 산지낙엽활엽수림 61개 군락, 산지습성림 55개 군락, 산지침엽수림 17개 군락, 아고산침엽수림 6개 군락, 산지관목림 3개 군락, 식재림 50개 군락, 기타 식생 3개 군락의 총 95개 군락이 조사되었다. 조사된 주요 군락의 분포 비율을 보면 산지낙엽활엽수림은 신갈나무군락이 $61,073,102.23m^2$의 30.14%로 가장 높은 분포 비율로 조사되었고, 굴참나무군락이 $10,864,051.79m^2$의 5.36%, 졸참나무군락 $7,991,819.05m^2$ 3.94%로 3개 군락이 전체의 39.44%를 차지하고 있었으며, 산지습성림은 들메나무군락과 층층나무군락이 전체의 9.93%, 1.28%로 덕유산 일대의 산지습성림은 들메나무군락과 층층나무군락이 전체의 11.21%로 대부분을 차지하고 있는 것으로 조사되었다. 산지침엽수림은 소나무군락이 전체의 9.67%로서 대부분의 산지침염수림은 소나무 1종이 상층부에서 우점종으로 나타나는 군락의 양상을 나타내고 있다. 식재림은 일본잎갈나무가 식재림 전체의 3.55%로 가장 많이 식재되었으며, 리기다소나무가 2.16%, 잣나무가 1.58%로 3개 수종이 전체의 7.29%로 대부분이 이들 3종에 의하여 식재되어졌다. 결론적으로 덕유산 국립공원 일대 삼림식생은 신갈나무, 졸참나무, 굴참나무, 들메나무, 층층나무, 소나무 등 소수의 수종이 최상층부의 우점종으로 분포하고 있으며 2종에 의하여 형성된 수많은 군락들은 식생천이 및 기후적 요인에 의하여 이 지역 일대의 극상수종인 신갈나무, 서나무, 들메나무 등으로 군락 대체가 예상된다. 그러나 아고산침엽수림은 기후온난화와 인위적 교란에 의하여 점차적으로 낙엽활엽수의 분포비율이 증가할 것으로 보인다.

• 생태와환경
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• 제46권2호
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• pp.289-300
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• 2013

덕유산 국립공원 향적봉 (해발고도 1,614 m) 일대 삼림식생은 산지삼림식생과 평지삼림식생으로 대별되어있다. 산지삼림식생은 산지낙엽활엽수림, 산지습성림, 산지침엽수림, 아고산침엽수림, 산지관목림, 산지초원식생, 식재림 등으로 세분되었으며, 평지삼림식생은 하반림이 조사되었다. 상관대분류(physiognomy classification)에 의하여 구분된 산지삼림식생의 분포군락수는 산지낙엽활엽수림 42개 군락, 산지습성림 37개 군락, 산지침엽수림 8개 군락, 아고산침엽수림 6개 군락, 산지관목림 3개 군락, 산지초원 1개 군락, 식재림 21개 군락, 기타 4개 군락의 122개 군락과 하반림 2개 군락의 총 124개 군락이 조사되었다. 조사된 주요 군락의 분포 비율을 보면 산지낙엽활엽수림은 신갈나무군락이 $3,638,917.98m^2$의 23.75%로 가장 높은 분포 비율로 조사되었고, 졸참나무군락이 $1,977,984.23m^2$의 12.91%, 굴참나무군락 $1,586,894.01m^2$ 10.36%로 3개 군락이 전체의 47.02%를 차지하고 있었으며, 산지습성림은 들메나무군락이 전체의 57.48%를 차지하고 있으며, 들메나무와 상층부의 식피율이 비슷하여 혼생군락을 이루고 있는 군락은 14개 군락으로 전체의 31.88%를 차지하고 있다. 산지침엽수림은 소나무군락이 전체의 77.53%로 서 대부분의 산지침염수림은 소나무 1종이 상층부에서 우점종으로 나타나는 군락의 양상을 나타내고 있다. 아고산침엽수림은 주목-구상나무군락이 49.30%로 약 50%를 차지하고 있으며, 구상나무군락이 18.91%로, 구상나무-주목군락이 2.44%로 주목과 구상나무가 상층부 우점종 및 차우점종으로 군락을 이루는 비율이 70.65%로 조사되었다. 산지관목림 및 산지초원식생은 대부분 향적봉 정상과 정상에서 중봉으로 이어지는 능선부에 집중되어있다. 식재림은 일본잎갈나무가 식재림 전체의 50.40%로 가장 많이 식재되었으며, 리기다소나무가 24.51%, 잣나무가 19.74%로 3개 수종이 전체의 94.65%로 대부분이 이들 3종에 의하여 식재되어졌다. 한편 하반림 식생은 연구대상지역 전체 식생면적의 0.024%를 차지하고 있다. 결론적으로 덕유산 국립공원 향적봉 일대 삼림식생은 신갈나무, 졸참나무, 굴참나무, 들메나무, 층층나무, 소나무, 구상나무, 주목 등 소수의 수종이 최상층부의 우점종으로 분포하고있으며 2종에 의하여 형성된 수많은 군락들은 식생천이 및 기후적 요인에 의하여 이 지역 일대의 극상수종인 신갈나무, 서나무, 들메나무 등으로 군락 대체가 예상된다. 그러나 아고산침엽수림은 기후온난화와 인위적 교란에 의하여 점차적으로 낙엽활엽수의 분포비율이 증가할 것으로 보인다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제55권1호
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• pp.17-26
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• 2016

기후변화는 국내 해충상의 변화에 영향을 주는 주요 요인 가운데 하나로 알려지고 있다. 특히 지구 온난화 모델에 따라 남방계 곤충의 서식지 확대가 예상되고 있다. 휴면 기작을 가지고 있지 않은 파밤나방(Spodoptera exigua)과 배추좀나방(Plutella xylostella)은 시설재배지를 중심으로 국내에서 월동이 가능한 것으로 알려지고 있다. 그러나 두 해충은 계절적 발생 양상에서 뚜렷한 차이를 보여주었다. 배추좀나방은 이른 봄철과 가을기간에 발생하고 여름 기간 중에는 발생하지 않았다. 반면에 파밤나방은 늦은 봄철에 나타나기 시작해 가을까지 지속적으로 발생하였다. 본 연구는 이러한 두 남방계 곤충이 계절적 발생 차이를 보이는 것이 이들이 갖는 고온에 대한 감수성 차이에 기인한 것으로 가정하였다. 이 가설을 증명하기 두 곤충의 내열성을 비교 분석하였다. 동일한 열처리($42^{\circ}C$)에서 배추좀나방 유충은 40 분 노출에 100% 사망률을 보인 반면, 파밤나방은 대부분의 유충이 80 분의 노출에서도 생존하였다. 이러한 내열성은 두 곤충 모두 이들의 발육시기에 따라 상이했다. 배추좀나방은 4령 유충과 성충이 가장 높은 내열성을 보인 반면, 파밤나방은 1령 유충에서 가장 높게 나타냈다. 두 곤충 모두는 $37^{\circ}C$에서 30 분간 전 처리 후 고온에 노출시키면 생존율이 뚜렷하게 증가했다. 이러한 내열성유기는 두 곤충 모두 혈림프의 글리세롤 함량 증가와 관련성을 보였다. 또한 파밤나방의 경우는 열충격단백질의 발현도 증가하였다. 따라서 이상의 결과는 여름기간 배추좀나방의 발생이 없는 것은 이 곤충의 고온에 대한 높은 감수성에 기인된 것으로 보이고, 반면에 파밤나방은 비교적 높은 내열성을 보유하여 여름 기간에도 발생을 지속시킨 것으로 해석되었다.

• 생태와환경
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• 제46권3호
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• pp.449-459
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• 2013

덕유산 국립공원 거칠봉(해발고도 1,177 m) 일대 삼림식생은 산지삼림식생과 평지삼림식생으로 대별되어있다. 산지삼림식생은 산지낙엽활엽수림, 산지습성림, 산지침엽수림, 아고산침엽수림, 식재림 등으로 세분되었으며, 평지 삼림식생은 하반림이 조사되었다. 상관대분류에 의하여 구분된 산지삼림식생의 분포군락수는 산지낙엽활엽수림 32개 군락, 산지습성림 21개 군락, 산지침엽수림 12개 군락, 식재림 24개 군락, 기타 3개 군락의 총 93개 군락이 조사되었다. 조사된 주요 군락의 분포 비율을 보면 산지낙엽활엽수림은 신갈나무군락이 14,506,698.40m2의 29.14%로 가장 높은 분포 비율로 조사되었고, 굴참나무군락이 3,212,815.95m2의 6.45%, 졸참나무군락 2,280,970.50m2 4.58%로 3개 군락이 전체의 40.17%를 차지하고 있었으며, 산지습성림은 들메나무군락과 층층나무군락이 전체의 1.62%, 1.43%로 거칠봉 일대의 산지습성림은 들메나무와 층층나무군락이 전체의 3.05%로 대부분을 차지하고 있는 것으로 조사되었다. 산지침엽수림은 소나무군락이 전체의 7.94%로서 대부분의 산지침염수림은 소나무 1종이 상층부에서 우점종으로 나타나는 군락의 양상을 나타내고 있다. 식재림은 일본잎갈나무가 식재림 전체의 4.66%로 가장 많이 식재되었으며, 리기다소나무가 2.33%, 잣나무가 2.18%로 3개 수종이 전체의 9.17%로 대부분이 이들 3종에 의하여 식재되어졌다. 결론적으로 덕유산 국립공원 거칠봉 일대 삼림식생은 신갈나무, 졸참나무, 굴참나무, 들메나무, 층층나무, 소나무 등 소수의 수종이 최상층부의 우점종으로 분포하고 있으며 2종에 의하여 형성된 수많은 군락들은 식생천이 및 기후적 요인에 의하여 이 지역 일대의 극상수종인 신갈나무, 서나무, 들메나무 등으로 군락 대체가 예상된다. 그러나 아고산침엽수림은 기후온난화와 인위적 교란에 의하여 점차적으로 낙엽활엽수의 분포비율이 증가할 것으로 보인다.

• 한국농림기상학회지
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• 제18권2호
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• pp.74-87
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• 2016

지구 온난화에 의한 미래의 기후변화는 감자의 생물 계절, 생육 및 수량에 지대한 영향을 미칠 것으로 예상되므로 그 영향을 평가하여 적응대책을 수립하여야 한다. 본 연구에서는 고온조건을 포함한 다양한 기상 조건에서 감자의 생육과 수량 변화를 확인하고자 하였다. 작기 이동 실험은 2014년과 2015년, 수원의 서울대학교 부속 실험농장에서 실시되었으며, 봄 실험에서는 조생종인 남작과 수미 그리고 중만생종인 대서를 세 번의 파종기에 걸쳐 재배하였다. 가을 실험에서는 수미와 대서를 두번의 파종기에 걸쳐 2014년에만 재배하였다. 괴경형성기는 품종과 파종기에 따라 출아 후 11일부터 22일까지 다양한 시기에 나타났다. 기상요인들이 괴경형성기에 미치는 영향을 분석한 결과, 현재 기후조건에서 괴경형성기는 기온 상승과 단일조건하에서 촉진되었다. 반면에 고온과 장일 조건에서 적은 일사량은 역시 괴경형성기를 지연시켰다. 공시 품종 모두 괴경형성 적온은 $22-24^{\circ}C$ 내외로 추정되었으며, 기온, 일장 및 일사는 괴경형성에 상승적으로 상호작용하였다. 재배기간, 괴경 형성기와 기상요인이 수량에 미치는 영향을 확인하기 위한 능형회귀 결과 가장 큰 영향은 재배기간으로 나타났다. 남한에서 감자의 생육기간은 봄철의 장마와 늦가을의 서리로 제한된다. 이는 봄 작기 동안의 수원의 평균 기온이 감자 수량의 최적온도와 큰 차이를 보이지 않고 2014~2015년 마른장마로 인해 생육시기 동안 충분한 일사량이 확보되어 제한요인으로 작용하지 못하였기 때문이다. 앞당겨진 괴경형성기와 최저기온의 상승은 수량을 감소시켰다. $17-22^{\circ}C$ 범위의 평균기온에서는 일교차만이 수량에 큰 영향을 주었다. 고온반응 실험은 2015년에 서울대학교 부속실험농장의 플라스틱 하우스 4개동에서 수행되었다. 대표 품종으로 수미가 이용되었으며, 4월 29일과 9월 17일에 외기온 프라스틱하우스와 외기온보다 $1.5^{\circ}C$, $3.0^{\circ}C$, $5.0^{\circ}C$ 높게 조절되는 프라스틱 하우스에 각각 80주씩 파종하였다. 가을실험에서는 출아기와 괴경형성기만을 관측하였다. 괴경형성기는 장일효과로 인해 봄 실험에서 가을 실험에 비해 14일 가량 늦어졌으며, $5.0^{\circ}C$ 온실에서는 고온, 저일사와 장일효과로 인해 괴경이 형성되지 않았다. 온도 상승에 따라 괴경 형성 초기의 괴경 숫자가 감소하여, 괴경으로 전류되는 동화산물과 수확기 괴경의 평균 생서중이 감소하였다. 잉여동화산물은 주로 줄기로 집적되어 왕성한 줄기신장을 보였다. 본 실험 결과에 따르면 이미 수원의 현재 기후는 감자재배의 적온 범위를 벗어나기 시작하였으며, 미래기후에서 고온피해는 더 심각하게 나타날 것이다. 하지만, 감자의 괴경 형성 및 비대에 대한 이해는 아직까지도 부족한 상태이므로 미래 기후 변화 영향을 평가하기 위해서는 고온 하에서 감자의 생리적 반응에 대한 구체적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 대한환경공학회지
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• 제33권1호
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• pp.47-53
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• 2011

$SF_6$는 IPCC가 평가한 온난화 지수가 가장 큰 물질이다. 이런 $SF_6$ 가스의 처리를 위하여 현재는 고에너지의 분해 기술이 사용되고 있지만 최근 분리막을 이용한 분리 및 회수 기술이 주목을 받고 있다. $SF_6$가 중간권으로 방출될 경우 광분해 또는 이온 반응을 일으켜 높은 독성과 부식성을 지닌 부산물을 발생시키는 문제점을 가지고 있다. 현재 분리막을 이용한 $SF_6$ 가스의 회수 분리에 관한 연구 동향을 살펴보면 다양한 분리막 재질에 대한 투과특성연구가 부족하다. 또한, 실제 폐 $SF_6$ 가스 농도에 대한 연구와 에너지 효율이 높은 운전조건의 분리 회수 연구는 초기단계이다. 그러므로, 본 연구에서는 상용화된 PSF (polysulfone), PC (tetra-bromo polycarbonate)와 PI (polyimide) 중공사 분리막을 사용한 $SF_6$, $N_2$ 단일기체의 투과도 연구 및 폐 $SF_6$ 가스 농도의 $SF_6/N_2$ 혼합기체를 사용하여 상용화된 PSF, PC와 PI 중공사 분리막과 운전조건 변화에 따른 $SF_6$ 가스의 분리 회수 연구를 수행하였다. 고분자 중공사 분리막에 대한 $SF_6$와 $N_2$의 투과 특성 실험 결과, $N_2/SF_6$ 투과선택도는 PI 중공사분리막이 가장 높고, PC 중공사 분리막이 가장 낮은 결과를 보였다. $SF_6/N_2$ 혼합기체의 분리 특성연구에서 회수된 $SF_6$의 농도를 비교할 경우, PC 중공사 분리막이 0.5 MPa일 때 95.6 vol %로 가장 높았다. $SF_6$의 회수율에서는 PSF 중공사 분리막이 운전압력 0.3 MPa, 배출유량 150 cc/min일 때 최대 97.8%로 가장 높았다. 이상의 결과로부터 분리막을 이용한 폐 $SF_6$ 가수의 분리 및 회수 기술은 향후 $SF_6$ 가스의 대표적 친환경 기술로 활용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국지구과학회지
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• 제42권5호
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• pp.524-535
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• 2021

급격한 기후 변화와 해양 온난화에 의해 지난 수십 년 동안 파고의 변동성이 증가하였다. 상위 1% (또는 5%) 파고와 같은 극한 파고는 국지적인 해역 뿐만 아니라 전 지구 대양에서도 평균 파고에 비해 현저하게 증가하였다. 1991년부터 인공위성 고도계를 활용하여 유의파고를 지속적으로 관측하고 있으며 통계적 기법을 기반으로 100년 빈도 유의파고를 추정하기에 비교적 충분한 자료가 축적되었다. 이어도 해양과학기지에서 유의파고 극값을 추정하기 위하여 2005년부터 2016년까지 위성 고도계 자료를 활용하였다. 대표적인 극값 분석 방법인 Initial distribution Method (IDM)와 Peak over Threshold (PoT)를 위성 도고계 유의파고 관측 자료에 적용하고 이어도 해양과학기지에서 관측된 실측자료와 비교하였다. 이어도 해양과학기 관측 자료에 IDM과 PoT 기법을 적용하여 추정된 100년 빈도 유의파고는 각각 8.17 m와 14.11 m이며, 인공위성 고도계 관측 자료를 활용하였을 때는 각각 9.21 m와 16.49 m이었다. 관측 최대값과의 비교 분석에서 IDM을 활용한 분석은 유의파고 극값을 과소추정 하는 경향을 보였다. 이는 IDM 보다 PoT 기법이 유의파고의 극값을 적절하게 추정하고 있음을 의미한다. PoT 기법의 우수성은 높은 유의파고가 발생하는 태풍의 영향을 받는 이어도 해양과학기지 실측 자료를 활용한 결과에서도 증명되었다. 또한 PoT 기법으로 추정된 유의파고 극값의 안정성은 고도계 자료의 감소에 따라 저하될 수 있음을 확인하였다. 인공위성 고도계 자료를 활용하여 유의파고 극값 추정시 발생할 수 있는 한계점과 인공위성 자료를 검증할 수 있는 자료로써 이어도 해양과학기지 관측 자료의 중요성에 대하여 논의하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.103-110
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• 2019

최근 우리나라도 지구온난화와 기후 변화의 영향으로 여름이 길어지고 기온이 상승하는 등 이상기후 현상에 의한 피해가 속출하고 있으며 특히, 축산 분야에서 환경온도는 가축의 생산성과 직접적인 연관이 있으므로 매우 중요하다. 본 연구는 열 환경에 관한 가축 사양관리 자료를 확보하기 위해 환경온도에 따른 돼지의 호흡수, 피부 및 직장온도의 변화를 조사하였다. 비육돈[$(Landrace{\times}Yorkshire){\times}Duroc$, $98.3{\pm}6.6kg$] 4두를 공시하였으며, 완전 밀폐되어 있는 온습도제어실(Chamber) 내부에 대사틀($150{\times}48{\times}109cm$)을 설치하여 실험을 실시하였다. 비육돈은 3일간 ($25.2{\pm}2.4^{\circ}C$, $83.0{\pm}5.9%$)의 적응 기간을 가진 다음, 동일한 상대습도($68.4{\pm}5.9%$) 내에서 환경온도($22^{\circ}C$, $24^{\circ}C$, $26^{\circ}C$, $28^{\circ}C$, $30^{\circ}C$)를 구분하여 이틀씩 노출시켰으며, 이 때 별도의 휴식시간 제공 없이 총 10일간 연속적으로 실험을 실시하였다. 사료섭취량(kg/day), 음수량(${\ell}/day$), 호흡수(breaths/min), 직장온도($^{\circ}C$) 및 체표면 온도($^{\circ}C$)를 하루 2회 측정하였으며, 체표면 온도는 머리, 귀, 목, 등, 옆구리 등 5부위를 측정하여 기록하였다. 실험결과, 호흡수는 $26^{\circ}C$구간에서 분당 $52.83{\pm}15.7$회로 증가하기 시작하였고, $30^{\circ}C$구간에서는 $71.25{\pm}18.3$회로 $22^{\circ}C$와 $24^{\circ}C$구간에 비하여 약 2배 증가하였다(p<0.05). 체표면 온도는 환경온도에 더욱 민감하게 반응하는 것으로 나타났는데 환경온도 $30^{\circ}C$구간에서는 측정부위별 온도가 모두 $5{\sim}7^{\circ}C$씩 증가하였다. 특히 귀와 옆구리 부위의 체표면 온도가 각각 $39.84{\pm}1.1^{\circ}C$, $39.33{\pm}1.0^{\circ}C$로 다른 3부위(머리, 목, 등)의 체표면 온도에 비하여 높게 나타났다. 반면, 직장온도와 사료 섭취량 및 음수량에서는 유의적인 차이가 없었다.

• 한국작물학회지
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• 제66권4호
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• pp.307-317
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• 2021

고온처리가 동화산물의 공급부위인 잎과 수용부위인 종실에 미치는 영향과 그에 따른 기관별 초분광 분석에 의한 식생지수들을 비교해 보았다. 1. 출수 후부터 생리적 성숙기까지 지엽과 최상위엽의 엽녹색도에선 고온처리구가 무처리구보다 높은 값으로 유지되었고, 광합성 성능 지수 및 OJIP-derived parameter에서도 고온처리구 잎이 무처리구 잎보다 높았다. 본 연구 결과, 수잉기 후 고온처리는 잎의 노화를 지연시켰고, 광계II의 능력을 증가시켰다. 지엽과 최상위제2엽의 광합성률은 고온처리구가 무처리구에 비해 저하가 늦게 시작되었다. 증산율과 기공전도도는 고온처리구 잎이 무처리구 잎에 비해 낮았다. 2. 출수 초기에 동화산물 공급부위인 지상부와 이삭축, 영의 건물중은 고온처리구가 무처리구에 비해 높았지만, 시간이 지남에 따라 고온처리구보다 무처리구에서 높았다. 싱크기관인 이삭과 종실의 무게는 고온처리구가 무처리구보다 높았고, 종실 생장률도 고온처리구가 무처리구보다 높았다. 3. 지엽과 최상위엽의 식생지수들 중 엽록소 함량과 잎의 질소 상태와 관련된 식생지수들은 시간이 지남에 따라 고온처리구가 무처리구보다 높아졌고, 광효율과 관련된 PRI은 출수 후 7일부터 무처리구보다 고온처리구에서 높아지기 시작했다. 출수 후 7일에 지상부 건물중과 수분함량, 이삭축 건물중 및 종실 수분함량도 같은 결과를 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1107-1118
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• 2021

지구온난화로 인해 발생한 기후변화는 한반도의 홍수, 가뭄 등의 발생빈도를 증가시켰으며, 이로 인해 인적, 물적 피해가 증가한 것으로 나타났다. 수재해 대비 및 대응을 위해서는 국가 차원의 수자원 관리 계획 수립이 필요하며, 유역 단위 수자원 관리를 위해서는 장기간 관측된 유량 자료를 이용하여 도출된 유량지속곡선이 필요하다. 전통적으로 수자원 분야에서 유량지속곡선을 도출하기 위하여 물리적 기반의 강우-유출 모형이 많이 사용되고 있으며, 최근에는 데이터 기반의 딥러닝 기법을 이용한 유출량 예측 기법에 관한 연구가 진행된 바 있다. 물리적 기반의 모형은 수문학적으로 신뢰도 높은 결과를 도출할 수 있으나, 사용자의 높은 이해도가 요구되며, 모형 구동 시간이 오래 걸릴 수 있는 단점이 있다. 데이터 기반의 딥러닝 기법의 경우 입력 자료가 간단하며, 모형 구동 시간이 비교적 짧으나 입력 및 출력자료 간의 관계가 블랙박스로 처리되어 수리·수문학적 특성을 반영할 수 없는 단점이 있다. 본 연구에서는 물리적 기반 모형으로 국내외에서 적용성이 검증된 Soil Water Assessment Tool (SWAT)의 매개변수 보정(Calibration)을 통해 장기간의 결측치 없는 데이터를 산출하고, 이를 데이터 기반 딥러닝 기법인 Long Short-term Memory (LSTM)의 훈련(Training) 데이터로 활용하였다. 시계열 데이터 분석 결과 검·보정 전체 기간('07-'18) 동안 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)와 적합도 비교를 위한 결정계수는 각각 0.04, 0.03 높게 도출되어 모형에서 도출된 SWAT의 결과가 LSTM보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 또한, 모형에서 도출된 연도별 시계열 자료를 내림차순하여 산정된 유량지속곡선과 관측유량 기반의 유량지속곡선과 비교한 결과 NSE는 SWAT과 LSTM 각각 0.95, 0.91로 나타났으며, 결정계수는 0.96, 0.92로 두 모형 모두 우수한 성능을 보였다. LSTM 모형의 경우 저유량 부분 모의의 정확도 개선이 필요하나, 방대한 입력 자료로 인해 모형 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유량지속곡선 산정 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.