임상시험 연구나 역학 연구에서 환자들의 예후는 흔히 생존을 추정을 통해 수량화 되곤 한다. 하지만 코호트 분석이나 완전분석에 의한 생존율 추정량들은 수년 전에 진단된 환자에 크게 의존하기 때문에 실제 생존율보다 더 낮게 추정하곤 한다. 본 연구에서는 최근의 생존정보를 잘 반영하는 생존을 추정을 위해 기간분석 방법을 통한누적한계 추정량을 제안하였고, 그 방법을 1993년 1월-1997년 12월 사이에 조사된 서울시 암등록 자료(Ahn등, 2002)에 적용하여 결과를 고찰하였다.
수공구조물을 설계하고 수자원 관리 정책을 수립하기 위해 일반적으로 IDF (Intensity-Duration-Frequency) 곡선을 활용한다. 통상 IDF 곡선은 연최대치계열을 통계적으로 분석하여 재현빈도 마다의 적절한 강우강도를 추정하여 결정한다. 신뢰할 수 있는 결과를 산출하기 위해 최소 30년 이상의 정상 강우자료의 통계분석이 권장되나, 긴 재현기간의 최대강우강도는 본질적으로 확률분포 함수로부터 추정한 값이라는 한계가 있다. 한편, 우리나라에서 종관기상관측을 통해 고해상도의 지상관측 강수자료가 장기간 누적되어 관측자료로부터 직접 최대강우강도-지속시간 사이의 관계식을 도출할 수 있게 되었다. 따라서, 실무에서 널리 사용되고 있는 '홍수량 산정 표준 지침'의 확률강우 분석 결과를 오랫동안 관측된 강우자료에서 찾은 최대강우강도와의 비교가 가능해졌다. 본 연구에서는 우리나라에서 50년 이상 강우가 관측된 24개의 지점에 대해 최대강우강도-지속기간 관계식을 분석하였다. 이 결과를 바탕으로 통계적으로 추정한 IDF 곡선이 실제 관측자료에서 나타난 최대강우강도를 얼마나 정확하게 추정하는지 검증해 보았다.
강원도 설악산 국립공원에는 국내 최장의 토왕성 폭포가 있다. 유역면적이 $0.54km^2$에 불과하여 평소에는 폭포의 물줄기를 볼 수 없지만, 비 온 뒤에는 며칠간 하얀 물줄기의 장관을 연출한다. 본 연구에서는 물리적 기반의 수문모형인 CAT3.0을 이용하여 강우시 토왕성 폭포의 유출량을 분석하고 강우량에 따른 유출지속기간을 산정하여 강우의 누적량 및 지속기간에 따른 폭포의 물줄기를 볼 수 있는 기간을 추정하고자 하였다. CAT 3.0은 다양한 침투방정식중에 Rainfall Excess, Horton Eq., Green-Ampt. Eq.을 이용하여 강우시 토양특성(토양깊이, 투수계수)과 잠재증발산량과 토양수분량에 의한 실제증발산량을 산정하고 유출량을 계산하는 수문모형이다. 토왕성 폭포의 유출 특성을 분석하기 위하여 속초지점의 19년간(2010~2018) 관측자료를 이용하였으며, 토양의 깊이는 10 cm, 30 cm를 가정하여 비교하였다. 유출해석을 위하여 일단위 자료를 사용하였으며, 강우지속일수 및 누가강우량에 따른 유출을 산정하고 폭포의 물줄기가 확연히 보일 수 있는 한계유출량을 추정하였다. 폭포로부터의 유출량을 측정하는 관측지점이 없으므로, 폭포의 물줄기를 볼 수 있는 기간은 방송사 뉴스, 신문기사, SNS 등의 다양한 정보원으로부터 유추해석하였다. 이러한 분석결과로부터 강우에 의한 토왕성 폭포의 물줄기를 볼 수 있는 기간을 제시하였다.
작물모형의 필수 입력자료인 일간 누적일사량은 다른 기상요소들에 비해 관측밀도가 낮아 대안으로서 일조 시간을 기반으로 한 Angstrom-Prescott 모형 추정값이 널리 사용되고 있다. 추정의 간편성 때문에 월 단위 일사량 및 일조시간 자료가 모형의 계수(Angstrom-Prescott coefficients, 이하 A-P 계수) 도출에 사용되고 있지만 작물생육모형에서 요구하는 일간 일사량을 추정하는 데는 한계가 있다. A-P 계수 도출에 월 단위 자료 대신 일 단위 자료를 사용함으로써 기대되는 개선효과를 판정하기 위해 일사량과 일조시간을 동시에 관측하는 국내 18개 기상대의 25년 간(1983~2007) 일 단위 및 월 단위 자료로부터 A-P 계수를 각각 도출하였다. 이 계수들의 공간분포로부터 일사 미관측 기상대 8곳의 A-P 계수를 추출하고 지점별 일 단위 및 월 단위 계수를 실측 일조시간자료에 적용하여 2008년 9월부터 2009년 8월까지 일사량을 일별로 추정하였다. 같은 기간 중 이들 일사 미관측기상대에 검증용 일사계를 설치하여 얻은 실측 일사량자료와 비교한 결과 일 단위자료 기반의 추정오차가 월 단위자료 기반 오차에 비해 평균 9.3% 적었다.
고속도로의 교통혼잡을 관리하기 위해서는 근본적으로 혼잡지점 상류부의 진입교통량을 제어해야 한다. 이를 위한 효과적인 램프미터링 운영전략이나 고속도로 교통정보제공방안을 수립하기 위해서는 혼잡영향권(대기행렬길이)에 관한 신뢰성 있는 데이터가 반드시 필요하다. 고속도로의 대기행렬길이를 산정하기 위해 일반적으로 충격파이론과 Queueing이론을 제시하고 있다. 그러나, 기존의 충격파 이론을 포물선형의 교통량-밀도관계식을 근거로 하고 있어 충격파간에 발생하는 부수적인 충격파를 해석하는 과정이 수학적으로 불가능하여 실질적인 목적으로 사용할 수 없음은 이미 잘 알고 있는 사실이다. 최근에 이러한 한계를 극복할 수 있는 새로운 방법으로 교통량 밀도간의 관계식을 삼각형으로 가정하고 교통량 대신에 누적교통량을 사용하는 Simplified Theory of Kinematic Waves In Highway Traffic이 개발(Newell, 1993)되었지만, 이 방법을 적용하기 위해서는 기본적으로 대상 고속도로 구간의 교통량-밀도관계식을 규명해야 하는 어려움이 있다.(사실 실시간으로 밀도데이터를 수집하기란 불가능하다.) Queueing이론에서 제시하는 대기행렬은 모두 대기차량이 병목지점에 수직으로 정렬하여 도로를 점유하지 않는 Point Queue(혹은 Vertical stack Queue)로서 실제로 도로상에 정렬된 대기행렬(Real Physical Queue)과는 전혀 다르다. 이미 입증된 바 있어, Queueing이론을 이용함은 타당성이 없다. 이러한 사실에 근거하여 본 연구는 고속도로 대기행렬길이를 산정할 수 있는 모형개발을 위한 기초연구로서 혼잡상태의 연속류 특성을 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 서울시 도시고속도로에서 수집한 실제 데이터를 이용하여 진입램프지점의 혼잡상태에서 대기행렬의 증가 또는 감소하는 과정을 분석하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 1. 혼잡초기의 대기행렬은 다른 혼잡시기에 비해 상대적으로 급속한 속도로 증가함. 2. 혼잡초기의 대기행렬의 밀도는 다른 혼잡시기에 비해 비교적 낮음. 3. 위의 두 결과는 서로 관계가 있으며, 혼잡시 운전자의 행태(차두간격)과 혼잡기간중에도 변화함을 의미함. 4. 교통변수 중에서 대기행렬길이를 산정하는데 적합한 교통변수를 교통량과 밀도로 판단됨. 5. Queueing이론에서 제시하는 대리행렬길이 산정방법인 대기차량대수$\times$평균차두간격은 대기행렬내 밀도가 일정하지 않아 부적합함을 재확인함. 6. 혼잡초기를 제외한 혼잡기간 중 대기행렬길이는 밀도데이터 없이도 혼잡 상류부의 도착교통량과 병목지점 본선통과교통량만을 이용하여 추정이 가능함. 7. 이상에 연구한 결과를 토대로, 고속도로 대기행렬길이를 산정할 수 있는 기초적인 도형을 제시함.
파정식 초기 파총채벌레의 경제적피해허용수준을 설정하기 위하여 온실에서 파총채벌레 접종기간에 따른 파의 생육, 피해 및 수량을 조사하였다. 파 정식초기에는 파총채벌레 접종기간(즉 가해정도)에 따른 수량감소율은 5일, 10일, 15일, 20일 접종기간에서 각각 17.0%, 53.3%, 38.4%, 80.8%로 증가하였다. 파총채벌레 발생정도와 파 수량감소 관계를 구명하기 위하여 파총채벌레 누적밀도일(Cumulative Insect Days, CID)과 수량 감수량(%) 간 회귀분석을 실시한 결과 비선형식인 logistic 모형에 잘 적용되었다. 이 식으로부터 경험적인 수익한계(Gain Threshold) 5%와 통상적 상품화율(93%)를 감안한 수량 감소율 12% 수준에서 파총채벌레 경제적피해허용수준은 30 CID로 추정되었다. 또한 요방제밀도는 경제적피해수준의 80%가 되는 24 CID로 추정되었다. 본 결과는 더 개선된 모형이 개발될 때까지 파 생육초기 파총채벌레 관리에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단되었다. 또한 파 노지포장에서 생육후기(정식 후 120일 접종) 파총채벌레 피해가 파 수량에 미치는 영향을 검토한 결과, 파 생육후기에는 낮은 밀도에서 오히려 수량이 증가하였고, 그 후 밀도가 더 증가함에 따라 수량이 감소하는 등 전형적인 보상적 반응(over-compensatory response)을 보였다.
2-부톡시에탄올(2-butoxyethanol)에 대한 생물학적 노출지수 설정에 필요한 자료는 상당수 존재한다. 다양한 실험실 및 직업적 현장연구는 2-butoxyethanol에 노출된 후 소변에서 butoxyacetic acid의 배설을 조사하여 생물학적 노출지수를 구축할 데이터베이스를 제공하였다. 실험실 연구는 작업시간 동안보다는 짧은 시간을 노출시킨다. 휴식 중에 실시한 실험 자료들을 20ppm에 8시간 노출로 외삽하면 작업시작 종료 시점의 소변 중 butoxyacetic acid의 농도가 각각 192, 272, 190 mg/g creatinine이었다. 작업부하 30 watts와 50 watts의 연구 결과를 외삽하면 각각 304 butoxyacetic acid/g creatinine과 313 butoxyacetic acid/g creatinine이었다. 작업현장 연구는 소변을 가수분해시킨 후 총 butoxyacetic acid의 검출 범위가 광범위할 것으로 예상된다. 이러한 외삽의 결과는 일반적으로 1ppm 미만의 노출에서 나온 것이라는 점에 유의해야 한다. 피부 흡수의 가능성과 2-butoxyethanol의 상대적으로 낮은 휘발성을 감안할 때 현장 연구에서는 피부 경로가 흡입 연구보다 더 중요할 수 있다. 따라서 현장 조사는 휴식을 취한 자원봉사자를 대상으로 실시한 흡입 연구와 비교하면 소변 중 butoxyacetic acid 농도를 과대평가하는 경향이 있다. 활용 가능한 시뮬레이션 연구에서 휴식 시 2-butoxyethanol의 TLV-TWA 20ppm에 8시간 전신(흡입과 피부) 노출되는 경우 가수분해된 총 butoxyacetic acid가 210 mg/g creatinine이 예상되고 작업부하 50 watts에서는 373 mg/g creatinine이 예측된다. 50 watts의 작업량으로 20ppm에서 8시간 노출되는 경우 생물학적 노출지수(BEI)는 약 400 mg/g creatinine일 것이다. 그러나 생물학적 노출지수는 외삽에 대한 불확실성, 심각한 피부 노출 및 작업장 노출평가 자료의 부족을 반영하여 200 mg butoxyacetic acid/g creatinine으로 설정하였다. 인용한 자료들의 한계에도 불구하고 자원 봉사자 연구와 시뮬레이션 연구의 자료들이 일치성이 있었다. 연구에 따르면 butoxyacetic acid는 측정 가능한 양으로 존재하며 작업 교대 중에 검출될 수 있는 충분한 시간의 반감기를 가지고 있다. Sakai 등의 연구 자료와 일부 모델링 자료에서 노출농도가 높은 경우 주중에 약간의 축적 가능성을 보고하였지만 작업장에서 일반적으로 노출되는 농도 범위에서는 누적이 예상되지 않으며 작업 종료 후에 소변시료를 채취하는 것이 바람직하다. 대다수의 연구에서 소변 중 butoxyacetic acid 농도 수준의 개인 간 다양성을 보고하였다. 또한 대부분의 작업현장 연구에서는 2-butoxyethanol의 주변 환경 농도수준과 소변 중 butoxyacetic acid 수준에 유의한 상관관계를 발견하지 못하였다. 상호 연관성이 결여된 원인은 대부분 피부 노출의 영향으로 추정하였다. 개인 보호 장갑을 착용한 근로자들에게서는 유의한 상관관계가 발견되었다.
본 연구는 우리나라(1982-2014년)의 오차드그라스 생산량에 대한 기후 및 재배관리 요인의 중요도를 확인하는 것을 목적으로 수행하였다. 기후는 1월 평균기온(MTJ, ℃), 1월 최저기온(LTJ, ℃), 생육일수 0-5일(GD 1, 일), 생육일수 5-25일(GD 2, 일), 하고일수(SSD, day), 강우일(RD, day), 누적강우량(AR, mm), 일조시간(SD, hr)을 고려하였다. 관리는 조성연차(EP, 0-6년)과 예취횟수(NC, 2-5년)를 측정하였다. 퍼셉트론 방법을 사용한 신경망 모델을 사용하여 오차드그라스의 생산량에 대한 중요도를 추정하였다. 그 결과 EP가 가장 중요한 변수(100%)였으며, RD(82.0%), AR(79.1%), NC(69.2%), LTJ(66.2%), GD 2(63.3%), GD 1 순이었다. (61.6%), SD(58.1%), SSD(50.8%) 및 MTJ(41.8%). 이는 EP, RD, AR, NC가 다른 것보다 중요하다는 것을 의미한다. 우리나라의 연간 강수량은 과수원의 생육에 필요한 양을 초과하므로 배수관리를 통해 적정량 이상의 호우로 인한 피해를 줄일 수 있다. 이는 과수원을 재배할 때 통제 가능한 요인이 상대적으로 중요하다는 것을 의미한다. 비록 본 연구가 신경망 모델에 의해 기후가 생산량에 미치는 구체적인 영향을 해석하는데 한계가 있지만, 주요 요인 선정을 통해 향후 수량 예측 및 기후변화에 의한 피해 추정 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.
국내에서 주곡인 쌀은 재배 면적이 감소되고 있으나, 단위 면적당 생산량이 증가되고 쌀 소비는 급감하고 있는 상황에서 외국 쌀 의무수입량은 연간 409천 톤으로 쌀 생산조정 노력에도 불구하고 재고량이 누적되고 있다. 따라서 비상 시 식량안보를 위하여 현 재배면적을 유지하면서 생산량을 감축해야 할 필요성이 있다. 또한 농촌노동력의 노령화 및 지구온난화에 대응하여 노동력 절감과 생산비를 절감으로 농가 소득을 증대하고 친환경 유기농업으로 토양에 유기탄소의 저장력을 높이며, 온실가스 발생량을 줄이는 저탄소 농업기술을 개발, 지속가능한 농업환경을 조성하여 후손에게 물려주어야 할 책무가 있다. 쌀 수급안정에 대한 대안으로서 현 재배면적을 유지하면서 전국의 친환경재배 면적을 현재의 전남 수준인 17%까지 확대하는 1단계, 점차 확산하여 25%까지 확대하는 2단계, 중점확대로 친환경 면적을 35%까지 확대하는 3단계 시나리오를 설정하였다. 쌀 단가를 동일한 고정단가로 분석한 결과 1단계에서는 쌀 생산량은 6만톤 감축되고 생산비는 592억원 증가되며, 소득은 2,015억원 감소될 것으로 추정되었다. 2단계로 친환경농업을 점차 확산할 경우 쌀 생산량은 9만 톤 감축되고, 생산비는 1,221억원 증가되며, 소득은 3,137억원 감소될 것으로 추정되었다. 그리고 3단계에서는 쌀 생산량이 38만 톤 감축되고, 생산비는 2,220억원 증가되며, 소득은 4,645억원 감소될 것으로 추정되었다. 그리고 변동단가를 적용하면 친환경재배는 관행 일반재배에 비하여 소득은 11.5~14.5% 증가되며, 순소득은 -2.9~27.8% 증가되는 효과가 있다. 그리고 저탄소 벼 부분경운 동시 이앙 시범재배 단지 10 ha 조성 시나리오를 설정하여 분석한 결과, 단지별로 쌀 수량은 1.3~1.5톤이 감소되지만 쌀 생산비 감소로 농가소득은 증가되는 것으로 분석되었다. 따라서 생산조정 면적 8만 ha를 시행하는데 소요되는 정부 재정지출 예산을 감안하면 정부재정 범위 내에서 친환경 및 저탄소 농업 확대에 일정부분 지원이 가능할 것으로 생각되었다. 현재의 쌀 재고량 감축을 위한 재고관리에 일정한 한계가 있는 상황에서, 친환경 및 저탄소 농업으로 인한 생산비 증가나 소득감소를 재정적으로 뒷받침해 타작목에 영향을 최소화하면서 지속가능한 농업 환경 보전은 물론 식량안보와 소비자의 안전에도 기여하는 등, 친환경과 저탄소농업 확대는 적은 비용으로 큰 효과를 거둘 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 벼의 질소영양 상태가 광 이용효율에 미치는 영향을 검토하여 벼 생육모델을 구축하기 위한 기초자료를 얻기 위해 수행되었다. 1998년부터 2000년까지 3개년에 걸쳐서 일반계 및 통일계 품종을 공시하여 다양한 질소시비 조건에서 건물중, 군락의 흡광량 및 질소영양 상태를 조사하였고, 이들 자료를 이용하여 군락의 광 이용효율 및 광 이용효율과 질소영양 상태와의 관련성을 검토하였다. 벼 군락의 흡광계수(K)는 최고분얼기까지 벼의 생장과 함께 증가하다가, 최고분얼기에서 출수기까지는 0.4정도로 일정하게 유지되고, 출수기 이후부터 다시 급격하게 증가하였다. 출수전 벼 군락의 누적 PAR interception과 건물중과는 직선 회귀관계가 성립하였고, 이 직선 회귀계수를 이용하여 군락의 출수전 평균 광 이용효율(RUE, g/MJ of PAR)을 추정하였는데, 평균 RUE는 질소시비량이 많을수록 높아지는 경향이었다. 벼에서 출수전의 RUE는 질소영양 상태를 나타내는 질소영양지수(NNI, nitrogen nutrition index) 및 비엽 질소농도(SLN, specific leaf nitrogen concentration; $g/m^2$ leaf area)가 증대됨에 따라 최대 RUE에 점근하는 다음과 같은 지수함수로 잘 표현할 수 있었다. $$RUE=3.13\{1-exp(-4.33NNNI+1.26)\}$$$$RUE=3.17\{1-exp(-1.33SLN+0.04)\}$$ 위의 식은 질소영양 조건에 따른 RUE의 변이를 각각 80%와 75% 정도를 설명할 수 있다. 여기에서 구해진 RUE와 NNI 및 SLN 관계는 출수전 전 기간의 평균적인 관계에 근거한 것으로서, 벼 생육모델의 건물중 추정의 구성모델(component model)로서 활용하는 데는 한계가 있으며, 건물중 추정 구성모델로 이용하기 위해서는 보다 짧은 기간을 대상으로 이와 같은 분석이 이루어져야 할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.