본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측모형을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저 갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 연속적으로 선행 유출량을 나타내는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 먼저, 본 연구에서 제안한 방법은 SOM에 의해 강우-유출 관계를 분류하고, SOM에 의한 분류에 따라 각각의 모형을 구성한다. 개별적으로 구축된 모형은 유출량의 예측을 위해 각각의 양상에 따라 분류된 자료를 이용한다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 방법은 과거의 인공신경망의 일반적인 적용에 의한 결과보다 더 나은 예측능력을 보여주었으며, 더불어 유출량의 과소 및 과대추정과 Persistence 현상과 같은 문제점이 나타나지 않았다.
기후변화는 농업에 막대한 영향을 미치며, 특히 지구 온난화로 인해 미래로 갈수록 기온과 습도가 현재와는 다른 양상으로 변화될 것으로 예측된다. 현재와 다른 기후 환경하에서는 농작물과 더불어 가축들은 환경변화에 따른 스트레스에 노출될 위험성이 높아질 수 있다. 특히 미래 기후는 평균기온 상승으로 설명할 수 있는데, 고온 스트레스에 대한 위험도는 기온과 상대습도를 통해 계산되는 온습도지수를 통해 평가할 수 있다. 본 연구에서는 기상청 종관 관측 10개 지점에서 1961년부터 2020년까지 60년간 수집된 기온과 상대습도 자료를 활용하여 지점별 온습도지수를 기간에 따라 비교하고, 1981년부터 2020년까지 고해상도 분포도로 제작된 기온과 상대습도 분포도 자료를 통해 온습도지수를 분포도 형태로 제작하여 시간의 흐름에 따른 공간적인 변화량을 분석하였다. 또한, 온습도지수를 활용해 산출할 수 있는 고온 스트레스 발생 일수를 기간에 따라 비교하였다. 온습도지수는 과거에서 현재로 이어지는 동안 평균적으로 상승하는 양상을 나타냈으나 지점별로 상승 패턴은 차이가 있었다. 또한 온습도지수가 상승함에 따라 고온 스트레스 일수 또한 증가하는 양상을 나타냈으며, 이는 향후 열로 인한 축산업 분야의 비용증가를 예상할 수 있다. 본 연구의 결과는 온습도지수를 통해 가축의 고온 스트레스 위험성을 평가할 수 있음을 시사하며 향후 기후 변화 시나리오 자료를 통한 미래 기간에 대한 온습도지수 분석에 대한 연구가 필요할 것이다.
수분생태학(pollination ecology)의 주체인 화분매개곤충은 농업, 생물산업에 있어서 작물생산에 대한 경제적 파급효과에 대해서 매우 가치가 있는 곤충으로 인정되어 왔다. 생산되는 주요 작물의 약 70% 이상이 화분매개곤충의 수분(pollination)매개활동에 의해 생산되는 것과 같이, 화분매개곤충의 존재는 인류에게 있어서 매우 중요하다고 볼 수 있다. 그러나 화분매개곤충은 오랜 기간동안 변화하는 기후영향과 토지의 이용, 지형의 변화, 농작물 생산량 증대를 위한 농약 사용 등으로 인해 위협을 받고 있고 그 수가 매년 점차적으로 줄어들고 있어서 종 다양성에 대한 위험적 변화가 예상된다. 따라서 기후의 변화, 지형의 변화, 인간의 간섭에 따른 토지의 이용 등의 다양한 위험적인 요인들로부터 수분생태계 종 다양성 보존과 관리를 위하여 수분을 매개하는 야생벌의 분포에 대한 조사와 분석은 매우 중요하다. 본 연구는 2017년에서 2018년까지 전국 51개 조사지점에서 2주~한달 간격으로 말레이즈 트랩(ez-Malaise trap)을 사용하여 전국단위에서 출현하는 야생벌을 시기별, 공간별로 야생벌을 채집하였고, 채집된 꿀벌상과, 청벌상과 및 말벌상과를 대상으로 공간별, 시기별 출현현황을 분석하였다. 시기별로 전국단위로 출현한 야생벌은 정규분포 형태를 보이며 7월과 8월 사이에 크게 개체수가 증가하고 11월까지 출현하는 것을 확인하였다. 공간적으로도 야생벌은 위도에 따라서 출현분포의 차이를 유의적 수준에서 확인하였으나, 경도에 대해서는 유의적 차이를 확인할 수 없었다. 그러나 기후적 요인, 지형적 특성, 인간간섭에 따른 토지의 활용 등을 종합적으로 고려할 경우에 야생벌의 분포차이를 더욱 면밀히 분석할 수 있을 것으로 판단되며 추후의 연구로써 진행될 수 있을 것이다. 본 연구를 통한 전국에 시기별, 공간별로 출현하는 야생벌의 분포를 통해서 향후 농업발전을 위한 화분매개관련 곤충 연구에서부터 나아가 수분생태계에서의 야생벌 종 다양성 보전 및 관리를 위한 기초적 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 artificial mussel(AM)을 우리나라 해양환경에 처음으로 활용하여 수환경 내 중금속 오염도를 모니터링 하였다. 조사지역으로는 특별관리해역인 시화호 내측 5개 정점을 선정하였으며, AM과 홍합(Mytilus edulis)을 총 12주간 이식실험을 진행함으로써, AM과 홍합 내 지역 및 시간에 따른 중금속(Cd, Cr, Cu, Pb 및 Zn)의 오염도 및 농축특성에 대하여 조사하였다. AM과 홍합 모두 시간에 따라 농도가 증가하였으며, Zn의 축적이 다른 중금속 원소에 비해 높았다. Cd, Cu 및 Pb는 AM과 홍합간 유의한 상관성을 보였으나, Cr과 Zn는 상관성이 없는 것으로 나타났다. 해수 중 용존 중금속과 AM 및 홍합 내 중금속 간의 상관분석결과, Cd, Cu 및 Zn는 홍합보다 AM과 상대적으로 좋은 상관성을 보이고 있는 것으로 나타났다. 12주의 이실실험 후 AM이 홍합에 비해 뚜렷한 지역적 차이를 보이고 있어 해수 중 용존 중금속 농도를 직접적으로 반영하고 있음을 알 수 있었다. 따라서 AM은 우리나라 해양환경의 시 공간적인 중금속 오염도 연구에 모니터링 도구로 사용가능하며, 물리, 화학적인 요인에 적은 영향을 받으므로, 담수를 포함한 다양한 수 환경 중금속 오염 연구에 활동도가 매우 높을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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