• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제14권1호
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• pp.41-46
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• 2010

목적 : 유방의 유두상 병변의 진단에 있어 자기공명영상의 역할에 대해 알아보고자 한다. 대상 및 방법 : 초음파 유도하 핵생검에서 양성 유두상 병변으로 진단된 45예 중 자기공명영상을 시행한 22명의 환자 27예를 대상으로 하였다. 자기공명영상 시행 1-10일 후 절제 생검을 시행하였다. 자기공명영상 소견은 형태학적 기준에서 불규칙하거나 환형 또는 선형 조영증강을 보이거나 조영증강 양상에서 지연기 조영유실을 보이는 경우를 의심스러운 병변으로 분류하였다. 확산강조영상에서 병변의 발견 여부도 알아보았다. 자기공명영상 소견이 절제 생검 결과와 관련이 있는지 알아보았다. 결과 : 핵생검에서 비정형성이 없는 22예의 양성 유두상 병변 중 2예(9%), 비정형성이 있는 5예의 양성 유두상 병변 중 4예(80%)가 절제 생검에서 악성으로 진단되었다. 자기공명영상에서 발견된 18예 중 16예에서 암이 의심되는 소견을 보였으며, 절제 생검에서 양성이 11예(69%), 악성이 5예(31%)였다. 확산강조영상에서 보이는 12예 중 10예가 양성, 2예가 악성으로 진단되었다. 자기공명영상 소견은 절제 생검 결과와 상관이 없었다. 결론 : 핵생검에서 진단된 양성 유두상 병변의 자기공명영상 소견은 대부분(88.9%, 16/18)에서 암이 의심되는 소견을 보여 악성 예측에 도움이 되지 않았으며 자기공명영상에서 위양성 소견을 보이는 병변에 양성 유두상 병변이 포함되어야 할 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권12호
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• pp.1141-1155
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• 2013

최근에 이르러 기후변화에 따른 급격한 지구온난화에 대비하기 위해 많은 연구가 수행되고 있으며, 본 연구에서는 임하-안동댐 유역을 대상으로 미래 유량 변화에 대응하기 위한 다목적댐 운영 전략에 관하여 연구하였다. 미래 유량 전망결과를 이용하여 댐군을 연계운영하고 그 영향을 단독 댐 운영방법과 비교하여 평가하였다. 먼저 기후변화의 불확실성을 고려하기 위해 GCM와 통계학적 축소화 기법인 일기발생기 LARS-WG, 유출전망 모형abcd에 적용하여 미래 전망 댐 유입량을 산정하였다. 수위운영방법이 기존 댐운영방법에 대한 모의로 선정되었으며, 대안으로서 New York City rule을 적용한 선형계획법의 댐군 연계운영 모형을 적용하였다. 미래 유입량 전망결과는 과거의 연 총 유입량에 비하여 안동댐에서 평균72.81%, 임하댐에서 평균 65.65%감소하였다. 미래 유입량 전망자료를 댐 운영모형에 적용한 결과, 연계운영한 결과의 신뢰도가 평균 62.22%로 단독 운영 결과의 신뢰도 47.55%에 비해 GCM 종류에 상관없이 전반적으로 높았다. 특히 수량부족으로 인해 신뢰도가 낮은 경우, 편차는 더 크게 나타났다. 따라서 안동-임하 댐군에 연계운영을 적용하는 것이 상대적으로 기후변화에 따른 수량의 변화에 더 효율적으로 대응할 수 있음을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.261-261
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• 2020

물관리의 기본이 되는 연속적인 유량 자료 확보를 위해서는 정확도 높은 수위-유량 관계 곡선식 개발이 필수적이다. 수위-유량 관계곡선식은 모든 수문시설 설계의 기초가 되며 홍수, 가뭄 등 물재해 대응을 위해서도 중요한 의미를 가지고 있다. 그러나 일반적으로 유량 측정은 많은 비용과 시간이 들고, 식생성장, 단면변화 등의 통제특성(control)이 변함에 따라 구간분리, 기간분리와 같은 비선형적인 양상이 나타나 자료 해석에 어려움이 존재한다. 특히, 국내 하천의 경우 자연적 및 인위적인 환경 변화가 다양하여 지점 및 기간에 따라 세밀한 분석이 요구된다. 머신러닝(Machine Learning)이란 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 학습하여 모델을 구축하고 성능을 향상시키는 일련의 과정을 뜻한다. 기존의 수위-유량 관계곡선식은 개발자의 판단에 의해 데이터의 종류와 기간 등을 설정하여 회귀식의 파라미터를 산출한다면, 머신러닝은 유효한 전체 데이터를 이용해 스스로 학습하여 자료 간 상관성을 찾아내 모델을 구축하고 성능을 지속적으로 향상 시킬 수 있다. 머신러닝은 충분한 수문자료가 확보되었다는 전제 하에 복잡하고 가변적인 수자원 환경을 반영하여 유량 추정의 정확도를 지속적으로 향상시킬 수 있다는 이점을 가지고 있다. 본 연구는 머신러닝의 대표적인 알고리즘들을 활용하여 유량을 추정하는 모델을 구축하고 성능을 비교·분석하였다. 대상지역은 안정적인 수량을 확보하고 있는 한강수계의 거운교 지점이며, 사용자료는 2010~2018년의 시간, 수위, 유량, 수면폭 등 이다. 프로그램은 파이썬을 기반으로 한 머신러닝 라이브러리인 사이킷런(sklearn)을 사용하였고 알고리즘은 랜덤포레스트 회귀, 의사결정트리, KNN(K-Nearest Neighbor), rgboost을 적용하였다. 학습(train) 데이터는 입력자료 종류별로 조합하여 6개의 세트로 구분하여 모델을 구축하였고, 이를 적용해 검증(test) 데이터를 RMSE(Roog Mean Square Error)로 평가하였다. 그 결과 모델 및 입력 자료의 조합에 따라 3.67~171.46로 다소 넓은 범위의 값이 도출되었다. 그 중 가장 우수한 유형은 수위, 연도, 수면폭 3개의 입력자료를 조합하여 랜덤포레스트 회귀 모델에 적용한 경우이다. 비교를 위해 동일한 검증 데이터를 한국수문조사연보(2018년) 내거운교 지점의 수위별 수위-유량 곡선식을 이용해 유량을 추정한 결과 RMSE가 3.76이 산출되어, 머신러닝이 세분화된 수위-유량 곡선식과 비슷한 수준까지 성능을 내는 것으로 확인되었다. 본 연구는 양질의 유량자료 생산을 위해 기 구축된 수문자료를 기반으로 머신러닝 기법의 적용 가능성을 검토한 기초 연구로써, 국내 효율적인 수문자료 측정 및 수위-유량 곡선 산출에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 향후 수자원 환경 및 통제특성에 영향을 미치는 다양한 영향변수를 파악하기 위해 기상자료, 취수량 등의 입력 자료를 적용할 필요가 있으며, 머신러닝 내 비지도학습인 딥러닝과 같은 보다 정교한 모델에 대한 추가적인 연구도 수행되어야 할 것이다.

• 한국작물학회지
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• 제59권3호
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• pp.299-306
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• 2014

우리나라 단옥수수 품종 구슬옥과 고당옥을 가을에 출하하기 위하여 극만파재배할 때 단옥수수의 적정 파종기를 구명하고자 7월 10일과 7월 20일, 그리고 7월 30일에 파종하여 단옥수수의 수량과 상품이삭특성, 그리고 생육특성을 조사하였다. 우리나라 중부지방(수원)에서는 2012년과 2013년 모두 7월 20일까지 거의 매일 비가 내려 7월 10일 파종기의 재배적 안전성이 낮아 수확할 수 있는 단옥수수 풋이삭수 감소로 인하여 상품이삭수량이 낮았다. 구슬옥과 고당옥을 7월에 파종하면 70일~86일이면 수확할 수 있었고 7월 20일까지 파종하면 단옥수수 풋이삭을 수확할 수 있어 10월 1일경(출사 후 26~27일)에 수확할 수 있었다. 따라서 중부지역의 한지형 마늘이나 중만생종 양파재배농가에서 마늘과 양파 전후작으로 단옥수수를 안전하게 재배할 수 있을 것으로 판단되었다. 파종기별로 생육일수는 최대 15일까지 차이가 났지만 유효생육적산온도 (GDD)는 파종기에 따라 차이가 거의 없어 7월에 파종하는 단옥수수는 파종에서 출사까지 약 1,100 GDD가 필요한 것으로 나타났다. 또한 일평균기온이 높으면 단옥수수의 출사일수, 등숙일수, 생육일수가 직선적으로 짧아졌으며 이들 간에 높은 부의 상관관계가 있어 일평균기온으로 출사일수와 등숙일수 그리고 생육일수를 추정할 수 있는 단순선형 회귀식을 구하였다. 7월 20일과 7월 30일에 파종한 단옥수수는 지상부생체량이 비슷하였지만 이삭수량은 7월 30일이 낮아 7월 30일 파종기의 수확지수가 낮았데, 이는 영양생장기간 기온은 두 파종기간에 $1.6^{\circ}C$ 정도만 차이가 났지만 등숙기간 기온은 $3.3^{\circ}C$ 정도 차이가 났기 때문인 것으로 판단되었다. 2012년과 2013년 모두 7월 20일에 파종한 단옥수수의 풋이삭 수량이 가장 높았고 상품이삭률도 가장 좋아, 상품이삭수량이 7월 10일 파종기 보다는 32%, 7월 30일 파종기보다는 23% 정도 각각 높았다. 또한 상품이삭의 크기는 7월 10일과 7월 20일에 파종한 단옥수수가 7월 30일 파종한 것 보다 컸다. 따라서 중부지방에서 단옥수수 풋이삭을 가을에 출하하기 위해서는 단옥수수를 7월 20일경에 파종하는 것이 재배적 안전성, 상품이삭율과 상품이삭수량 그리고 상품이삭특성으로 보았을 때 가장 적기라고 생각되었다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제9권4호
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• pp.29-42
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• 2005

서울의 두 평야 지역 4km${\times}$4km에 대한 부지 고유의 지진 응답 특성 평가를 위하여 대상 지역내 총 350개의 시추 자료를 활용하였다. 국내 내륙 지역의 공내 탄성파 시험의 자료와 시주 자료를 이용하여 $N-V_s$ 상관관계를 도출하고, 이를 토대로 선정된 350 시추 위치에서의 깊이별 전단파 속도(Vs) 분포를 결정하여 등가선형 기법의 부지 응답 해석을 수행하였다. 현행 지반 분류 기준인 심도 30m까지의 평균 Vs (Vs30)는 대상 지역 내에서 250${\~}$550 m/s의 분포를 보였고, 그에 따라 대부분의 부지가 지반 분류 C와 D로 분류되었다. 서울 평야 지역의 부지 고유 주기는 국내 지반 증폭 계수의 근간인 미국 서부 지역에 비해 매우 작은 0.1${\~}$0.4초의 분포를 보였다. 비록 몇몇 부지에서 토사 층 내에 연약한 지층이 존재함에 따라 기저 고립 효과가 발생하여 현행 단주기 증폭 계수가 지반 운동을 과대평가하기도 하지만, 미국 서부 지역과의 지반 조건 차이로 인해 전반적으로 서울 평야 지역에서는 현행 국내 내진 설계 기준의 단주기(0.1${\~}$0.5초) 증폭 계수(Fa)는 지반 운동을 과소평가하고 중장주기(0.4${\~}$2.0초) 증폭 계수(Fv)는 지반 운동을 과대평가하고 있다.

• Spatial Information Research
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• 제19권6호
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• pp.101-109
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• 2011

기후변화는 지구환경 시스템을 구성하는 모든 권역에 영향을 미치며 각 권역은 서로 비선형적인 상호작용을 통해 다시 기후변화에 영향을 미친다. 따라서 기후와 지구환경 시스템 사이의 피드백 과정을 종합적으로 분석하고, 변화특성을 진단하여 예측할 수 있는 통합적인 연구가 필요하다. 그러나 현재까지는 기후변화에 따른 지구환경 시스템의 특정 권역의 변화에 대해서만 연구를 진행하고 있어 기후 환경 상호간의 연계 연구 지원이 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기후 환경 변화를 종합적으로 분석하고 예측하기 위해 자료 저장, 관리 및 배포를 지원하는 GIS기반의 통합DB 관리시스템을 개발하였다. 통합DB 관리시스템은 VB.NET 2005와 지도 기반의 공간 표현을 위한 ArcObjects 컴포넌트를 이용하여 개발하였다. 먼저 기후 환경 전문가의 요구사항을 고려한 연구 대상 및 자료를 선정하였고, 자료 관리 및 활용 방법을 정의하였다. 또한 연구 자료의 효율적인 검색을 위하여 데이터를 표준화하였으며, 이를 적용한 데이터 모델링을 통하여 기후 환경 DB와 자료의 이해도를 높이고, 공간적 상관관계 분석을 위한 GIS DB를 구축하였다. 구축된 DB를 기반으로 사용자에게 DB의 다양한 검색 및 접근을 통해 자료에 대한 세부적인 정보를 제공하고 자료의 배포가 가능한 프로토 타입의 통합DB 관리시스템을 개발하였다. 이러한 GIS기반의 기후 환경 통합DB 관리시스템은 효율적인 자료 관리는 물론 자료를 배포하는 환경을 제공 할 수 있으며, 미래의 기후변화를 종합적으로 진단 및 예측 하는데 기여가 클 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.73-73
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• 2019

지구 표면의 약 2%에 해당하는 담수에서 육상계 전체가 흡수하는 탄소의 50%가 배출되며, 이는 토양표면에서 배출되는 탄소량에 비해 더 큰 수치로 전 지구적 탄소순환 해석에 중요한 역할을 한다. 특히, 내륙수역과 대기의 경계면에서 $CO_2$ 이동은 전 지구적 탄소순환의 중요한 구성요소로 평가되고 있다. 호수와 저수지 같은 담수 저류시설은 육상에서 기인한 탄소의 운송 및 처리 역할을 한다. 하지만, 저수지에서 온실가스배출량을 평가할 수 있는 명확한 방법론이 부족하며, 전지구 규모 GHGs배출량에 대한 추정에 대한 불확실성이 상당히 큰 상황이다. 본 연구에서는 몬순기후대에 위치한 인공저수지를 대상으로 보다 신뢰도있는 온실가스 배출량 추정을 위해 $CO_2$ NAF 산정하고, 산정에 영향을 미치는 인자들을 분석 하였다. 분석을 위해 $CO_2$ NAF 산정에 필요한 수리 및 수질 인자들을 2017년부터 2018년까지 수집하고, 기초통계량 및 상관분석을 실시하였다. 또한, 주성분분석(PCA) 및 다중선형회귀모델(MLR)과 랜덤포레스트(RF) 기법을 사용해 변수 중요도를 평가하였으며, $CO_2$ NAF 산정 주요인자인 기체교환 계수를 경험적 모델 3종(Cole and Caraco, Crusius, Vachon), 표면갱신형 모델 4종(Heiskanen, Maclntyre, Read, Soloviev)을 비교, 검토하였다. 조사기간 동안 기체교환계수 산정 결과 Crusius 모델 예측값이 평균 $0.342(0.047{\sim}4.323)cm\;hr^{-1}$으로 검토한 모델중 가장 낮은 평균값을 보였으며, Heiskane 모델이 $2.135(0.337{\sim}5.152)cm\;hr^{-1}$으로 가장 큰 평균값을 보였다. 대상 수체는 연주기로 완전혼합되며 수온성층이 약화되는 시기에 저수지 표층 아래에 축적된 탄소가 표층으로 전달되어 높은 수준의 p$CO_2$를 보이며, 수표면에 큰 난류 강도가 작용하는 기간에 대기중으로 배출(pulse emission) 기작이 나타난다. NAF 산정결과 경험적 모델의 NAF값($-1246.0{\sim}6510.3mg-CO_2m^{-2}day^{-1}$)은 표면갱신형 모델 NAF값($-1436.1{\sim}8485.7mg-CO_2m^{-2}day^{-1}$)보다 낮은 수준을 보였으며, 풍속의 함수만을 이용하는 경험적 모델보다 부력 플럭스와 난류 혼합의 영향을 고려하는 Macintyre, Heiskanen모델이 성층 저수지의 $CO_2$ NAF 산정에 적합한 것으로 나타났다. $CO_2$ NAF 산정의 주요인자로 MLR모델은 Tw, EC, pH, Chla, TOC, Alk, RF모델은 EC, DO, TOC가 중요 변수로 평가되었다. PCA 분석결과, 수온이 낮고 성층이 약화되며 pH가 낮은 상태에서 NAF가 큰 것으로 나타났다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제33권
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• pp.117-125
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• 2021

목 적: 본 연구는 뇌 정위 방사선수술에서 비 동일 면빔 사용 시 couch 회전에 따른 Set-up 오차에 대한 상관관계를 알아보고 선량 학적 차이 평가를 통해 치료 용적의 추가적인 margin 설정을 제안하고자 한다. 대상 및 방법: 4개의 Arc beam을 사용하였으며 전체 beam 중에 non coplanar beam의 빈도 수를 달리하는 각각의 시나리오 치료 계획을 만들었다. 이후 couch를 회전한 후 Exact system을 이용하여 couch Setup 오차 값을 측정하였다. 이를 적용하여 재 치료 계획을 만들어 선량적 정확성을 평가하였다. 결 과 : Couch가 30°, 45°, 60°, 90°로 회전하였을 시 X축 이동 값의 평균은 각 0.29 mm, 0.26 mm, 0.51 mm, 0.08 mm으로 측정되었다. Y축 이동 값의 평균은 각 0.75 mm, 0.5mm, 0.35 mm, 0.29 mm 으로 측정되었다. Z축 이동 값의 평균은 각 0.5 mm, 0.28 mm, 0.22 mm, 0.1 mm으로 측정되었다. 선량 학적 결과로는 1-NC VMAT, 2-NC VMAT, 3-NC VMAT 모두 각 initial plan 대비 D99에서 0.1%, 3.1%, 1.9% 선량 감소하였고 1-NC VMAT의 GTV의 CI(Conformity Index)는 0.8이며 2-NC VMAT는 0.79, 3-NC VMAT는 0.75이다. 결 론 : NC-VMAT의 뇌 정위 방사선수술 시 전체 beam의 개수 중 50% 이상의 non coplanar beam을 사용하여 치료하는 경우 couch 회전 시 image verification 이 각각 필요하다. 그러나 선형가속기 장비 특성상 couch가 회전된 상태에서 image verification이 가능하지 않다면 GTV에 couch 회전으로 인한 최대 오차 값을 포함하는 1.5 mm margin을 추가하여 치료 계획을 수립하는 것이 유용할 것으로 사료된다.

• 대한치과보철학회지
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• 제49권3호
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• pp.214-221
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• 2011

연구 목적: 기존 대부분의 유한요소 연구에서는 100%의 골-임플란트 접촉을 가정하여 왔으나 인간사체연구(human retrieval study)에서는 골-임플란트 부착비율이 20-80%라고 보고되었다. 본 연구에서는 비선형 삼차원 유한요소법을 이용하여 실제적인 골-임플란트 접촉을 재현하기 위해 무작위 골접촉 양상을 비교연구하고자 하였다. 연구 재료 및 방법: 컴퓨터단층촬영에서 얻은 영상을 근거로 하여 제작한 골모형에 두 가지 디자인의 임플란트(MK III Br${\aa}$nemark$^{(R)}$, Inplant$^{(R)})$를 상악제2소구치에 해당하는 위치에 식립한 모형을 만들었다. 골질은 골형 2로서 Lekholm과 Zarb의 분류를 따랐다. 각 임플란트 디자인마다 두 가지(40%, 70%)의골-임플란트 접촉비율을 가정하였다. 각디자인과 골접촉율마다 5개의 모형을 제작하여 총 40 개의 모형을 만들었다. 이골-임플란트 접촉을 무작위 섞기방식(random shuffle method)으로 하였고 피질골과 해면골을 다 포함하여 골유착을 시킨 군(wholly randomized osseointegration; W)과 피질골과 해면골을 분리하여 골접촉시키기 위해서 각 0.75 mm마다 무작위 골접촉을 시킨 군(segmentally randomized osseointegration; S)을 비교연구하였다. 결과: 골-임플란트 접촉율이나 임플란트 디자인에 상관없이 W군과 S군 간 maximum von Mises strain의 평균에 있어서 유의성 있는 차이가 없었다(P=.939). 골-임플란트 접촉율이40%보다70%가 von Mises strain이 유의하게 낮았다(P=.007). 골-임플란트 접촉율이 40%일때는 Inplant$^{(R)}$과 MK III Br${\aa}$nemark$^{(R)}$의 변형율 간에는 유의성 있는 차이가 없었으나(P=.116), 골-임플란트 접촉율이 70%일때 Inplant$^{(R)}$에서는 $4886{\pm}1034\;{\mu}m/m$, MK III Br${\aa}$nemark$^{(R)}$에서는 $7134{\pm}1232\;{\mu}m/m$로서 Inplant$^{(R)}$의 von Mises strain이MK III Br${\aa}$nemark$^{(R)}$의 것보다 유의하게 낮았다(P<.0001). 결론: 골-임플란트 접촉을 가정함에 있어서 무작위 섞기방식(random shuffle method)을 이용하여 임플란트 전체에 대해서나 피질골과 해면골을 분리하여 무작위 골-임플란트 접촉을 시키든 간에 통계적으로 유의한 차이가 없어서 표본의 크기에 상관없이 둘 다 유효한 방법이라 할 수 있었다.

• 농약과학회지
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• 제10권4호
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• pp.296-305
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• 2006

토양 중 pencycuron의 온도, 수분함량 및 토성에 따른 흡착, 잔류 특성을 구명하고자 실내 및 포장실험과 환경의 영향에 대하여 실험을 수행하였다. 2종 토양에서 진탕 시간과 약제의 흡착량사이에 높은 유의성이 있는 power function의 상관관계가 인정되었다. 흡착속도는 진탕 1시간 이내에 사질식양토에서 최대 흡착량의 60%가, 미사질식양토에서 65%가 흡착되었고, 12시간 후에는 의사평형에 도달하였다. Pencycuron의 농도별 흡착은 Freundlich 등온식에 부합되었으며, 흡착분배계수 $K_d$값은 사질식양토에서 2.31, 미사질식양토에서 2.92었다. 토양 중 유기탄소에 대한 분배계수 $K_{oc}$는 사질식양토에서 292.9이었고, 미사질식양토에서 200.5이었다. 흡착강도 및 비선형도를 성명하는 상수값은 사질식양토에서 1.45, 미사질식양토에서 1.68이었다. 실내 실험에 있어서 pencycuron의 잔류는 1차 반응식에 부합되었고, 반감기는 $12^{\circ}C{\sim}28^{\circ}C$에서 95일${\sim}$20일로, 토양 수분함량이 포장용수량의 $30{\sim}70%$인 토양에서 38일에서 21일로 짧아졌다. 토양 종류에 따른 pencycuron의 반감기는 토성이 현저히 달랐음에도 사질식양토에서 25일, 미사질식양토에서 22일로 나타났다. 포장 실험에서도 pencycuron의 반감기는 사질식양토에서 26일, 미사질식양토에서 23일이었다. 포장에서 10%까지 잔류되는 기간은 미사질식양토에서 57일, 사질식양토에서 69일로 나타났다.