• 한국패류학회지
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• 제27권2호
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• pp.107-114
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• 2011

바지락 (Ruditapes philippinarum) 은 모래와 진흙이 많은 연안에 주로 분포하지만 드물게 울산의 태화강처럼 하천의 중류나 하류에서도 분포한다. 울산 태화강에서는 예전부터 바지락이 서식해 왔으며 인근 어민들의 전통적인 소득원으로서 주요 수산자원의 대상이 되어 왔다. 본 연구는 2009년 6월부터 2010년 6월까지 바지락의 현장조사를 통하여 자원생태학적 특성, 자원량 및 적정어획량 등의 자원평가를 실시하고 지속가능한 자원관리의 방안 제시 및 어업정책 수립을 위한 기초자료를 확보하고자 하였다. 태화강 바지락의 수명은 6세로 추정되었고 von Bertalanffy growth function에 의하여 성장계수 K 및 $L_{\infty}$은 0.341 및 46.64 cm로 구해졌다. Pauly 방법에 의한 순간전사망계수 (Z) 및 어획개시연령 ($t_c$) 은 1.171/년과 1.37년으로 구해졌고 현재의 순간어획사망계수는 0.626/년으로 계산되었다. 바지락의 자원량은 총 서식면적 $1.46\;km^2$과 평균 면적당 생체량 1,005.3 g/$m^2$으로 1,483톤으로 추정되었다. 조사해역 바지락의 순간어획사망계수 (F) 에 대한 가입당생산량 (Y/R) 과 어획개시연령 ($t_c$) 과의 관계는 현재의 어획개시연령인 1.37세, 현재의 순간어획사망계수 F 에서 가입당생산량이 1.38 g임을 나타내고 있으며 적정어획사망계수 ($F_{0.1}$)에 의한 연간 생물학적 허용어획량 (ABC) 은 512톤으로 산정되었다.

• 한국토양비료학회지
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• 제44권6호
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• pp.1245-1251
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• 2011

본 연구는 축산부문에서 주요한 가축종인 돼지의 사육과 정과 도축 가공과정에서 발생하는 양돈 바이오매스의 발생특성을 조사 분석하고, 전과정 평가 기법을 활용하여 물질(퇴 액비) 및 에너지 (바이오가스) 자원화 잠재량을 평가함으로써 지역단위 바이오매스 순환단지 조성을 위한 기초자료를 확립하고자 하였으며, 이를 위해 양돈 바이오매스의 발생 단계를 사양단계와 도축 가공단계로 구분하여 각각의 단계에서 발생하는 양돈바이오매스의 물질 및 에너지 자원화 잠재량을 평가하였다. 사양단계는 성장단계(사육기간, 평균체중)에 따라 자돈 (1~9주, 23.4 kg), 육성돈 1기 (10~15주, 50 kg), 육성돈 2기 (16~21주, 80 kg), 비육돈 (22~26주, 110 kg)의 단계로 분류하고 도축 가공단계에서 발생하는 혈액과 폐내장류, 장내 잔재물로 구분하여 생산량을 산정하여 양돈 바이오매스의 물질 및 에너지 자원 잠재량을 평가한 결과 돼지 1두에서 발생하는 바이오매스의 총량은 542.02 kg로 나타났다. 양돈 바이오매스는 분 $210.68kg\;head^{-1}$, 뇨 $315.78kg\;head^{-1}$가 발생하는 것으로 평가되었으며, 분뇨 발생량은 성장단계별로 자돈 14.2%, 육성돈 1기 19.6%, 육성돈 2기 30.9%, 비육돈 35.2%를 차지하는 것으로 나타났다. 양돈 바이오매스에서 기인하는 매탄 생산 잠재량은 $24.56Nm^3\;head^{-1}$이였으며, 사양 단계에서 기인하는 메탄 생산 잠재량이 92.9%를 차지하는 것으로 나타났다. BMP 시험에 의한 최대 메탄생산량은 $16.58Nm^3\;head^{-1}$로 나타나 매탄 생산 잠재량의 67.5%가 에너지로 전환 가능하였으며, 94.4%가 사양 단계에서 기인하는 것으로 나타났다.

• 한국토양비료학회지
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• 제44권6호
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• pp.1239-1244
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• 2011

밭에서 $N_2O$ 배출에 영향을 주는 요인 중 토양온도의 특성을 파악하고, 이러한 요인들이 $N_2O$ 배출에 얼마나 영향을 주는지를 정량적으로 밝히고자, 수원시에 위치한 국립농업과학원 기후변화생태과 시험포장에서 $N_2O$ 배출 시험을 수행하였다. 배추 재배에서 경운 유 무와 재배시기에 따라 NPK, 헤어리베치+N, 돈분퇴비를 처리하여 $N_2O$ 배출에 미치는 영향을 조사하고, 이에 대한 결과를 배출계수로 산출하여 IPCC default 값 (기후변화에 관한 정부간 협의체; Intergovernmental Pannel on Climate Change)과 비교 결과는 다음과 같다. 1) 질소질원별 재배기간 2년 평균 (2009~2010) $N_2O$의 총 배출량은 돈분퇴비>NPK>헤어리베치+N 비료 처리 순으로 나타났으며, 경운 유 무에 따른 $N_2O$ 배출은 경운에 비해 무경운에서 33.7~51.8% (봄재배) 그리고 31.4~76.7% (가을재배)가 저감되었다. 2) 재배시기별로는 가을배추재배는 봄재배 보다 $N_2O$ 배출량이 경운처리 NPK 49.6%, 헤어리베치+N 비료 39.0%, 돈분퇴비 처리에서 60% 감소하였고, 무경운 처리에서는 각각 59.5%, 70.6, 58.7%가 감소하였다. 3) 봄과 가을배추 재배지에서 측정한 모든 처리의 $N_2O$ 배출계수가 IPCC default 값인 0.0125 kg $N_2O$-N/kg N (현재 우리나라 온실가스 배출량 산정에 적용)보다 15.2~86.4% 적었다.

• 한국토양비료학회지
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• 제44권3호
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• pp.361-367
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• 2011

축분 부산물비료에 대한 양분 유출과 유출량 산정을 통하여 축분 부산물비료별 양분유실량을 구명하고 농업환경부하 평가에 기초자료로 제시하고자 경사도에 따른 축분 부산물비료 별 양분유출 시험을 수행하였다. 유실된 토양에서의 T-N 함량은 축분 부산물비료 간에 의한 유출의 차이보다 경사도 (%)에 따른 T-N 유출의 차이가 더욱 큰 것으로 조사되었다. 경사도 5%에서 T-N 유출은 NPK + 계분부산물비료 처리구에서 가장 높은 것으로 나타났으며 경사도 20%와 35%의 경우에도 같은 경향을 나타냈다. 축분 부산물비료에 의한 유출의 차이보다 경사도 (%)에 따른 T-N 유출의 차이가 더욱 큰 것으로 조사되었다. 경사도 5%에서 평균 T-N 유출은 8.37, 경사도 20%와 35%에서는 각각 57.41과 $71.50kg\;ha^{-1}$의 T-N 유출을 나타냈으며 경사도 5%와 20, 35% 간에는 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 경사도 20%와 35% 간에는 유의한 차이가 나타나지 않았으나 경사도 (%)에 따라 정의 상관관계를 나타내고 있다. 유효인산 및 치환성 양이온 (Ca, Mg, K, Na)도 경사도에 따라 통계적으로 매우 유의한 차이를 나타냈다. 경사도 20% 에서 유거수량에 의한 T-N과 T-P의 유출은 화학비료 (NPK) + 계분 부산물비료가 가장 높았으며 화학비료 (NPK)처리구 가 가장 적은 값을 나타냈다. 경사도 5%에서의 평균 T-N 유출은 11.1, 경사도 20%와 35%에서의 T-N 유출은 29.2, $41.7kg\;ha^{-1}$로 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 경사도 20%에서의 배추의 T-N 함량은 돈분 부산물비료와 계분 부산물비료가 화학비료 (NPK) 처리구와 화학비료 (NPK) + 계분 부산물비료처리구에 비해 유의성 있게 낮게 나타났는데 이는 토양유실로 인한 T-N 유출이 돈분 부산물비료와 계분 부산물비료에서는 높게 나타난 것이 하나의 원인이 될 수 있다고 판단된다.

• 한국토양비료학회지
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• 제43권6호
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• pp.892-897
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• 2010

고구마 생산체계의 탄소성적을 평가하기 위하여 LCI database 구축하고 전과정 영향평가를 통한 잠재적 환경영향을 평가하였다. 인벤토리 목록구축을 위한 자료 수집 결과 고구마의 투입물 중 유기질비료의 투입비가 71% 매우 높았고, 화학비료는 22%, 투입되는 에너지의 6%의 순이었다. 유기질 비료 투입량은 3.26E-01 kg $kg^{-1}$ sweetpotato, 무기질비료는 1.02E-01 kg $kg^{-1}$ sweetpotato, 고구마를 재배할 때 발생되는 직접배출 ($CO_2$, $CH_3$, $N_2O$)은 2.47E-02 kg $kg^{-1}$ sweetpotato였다. 탄소성적은 4.05E-01 kg $CO_2$-eq. $kg^{-1}$ sweetpotato이며, $CO_2$의 배출량이 2.88E-01 kg $CO_2$-eq. $kg^{-1}$ sweetpotato로 전체 온실가스배출 중 71%를 점유하였고, $CH_4$ 18%, $N_2O$가 11%였다. 이들의 공정별 기여도 분석결과 $CO_2$는 비료생산공정과 고구마생산에서 주로 발생하였고, 기여도는 약 32%, 28%였다. $N_2O$는 고구마를 재배할 때 가장 많이 발생되었고, 기여도는 약 90%였다. 전과정 영향평가 결과 비료생산은 모든 영향범주에서 가장 큰 기여도를 나타내었다. GWP (지구온난화범주)에서 고구마재배에 의한 기여가 약 12% 정도였으며, 비료생산은 약 90%였다. GWP와 POCP (광화학산화물생성) 범주의 특성화 값은 각각 4.05E-01 $CO_2$-eq. $kg^{-1}$, 5.08E-05 kg $C_2H_4$-eq. $kg^{-1}$이었다.

• 한국토양비료학회지
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• 제43권6호
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• pp.898-903
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• 2010

투입되는 퇴구비, 무기질 비료, 농자재 (육묘용 플러그판), 에너지 (전기, 화석연료)양은 각각 3.10E+00 kg $kg^{-1}$ soybean, 4.57E-01 kg $kg^{-1}$ soybean, 6.29E-02 kg $kg^{-1}$ soybean, 8.48E-02 kg $kg^{-1}$ soybean이었고, 콩 생산단계에서 발생하는 직접 대기배출물 ($CO_2$, $CH_4$, $N_2O$)의 배출량은 1.48E-01 kg $kg^{-1}$ soybean였다. LCI 분석 결과 콩 생산체계의 탄소원단위 성적은 3.36E+00 kg $CO_2$-eq $kg^{-1}$ soybean였고, 온실가스 발생량 비중을 비교하면 $CO_2$가 71%, $CH_4$ 18%, $N_2O$ 11% 이었다. $CO_2$는 비료생산 (약 92%)과 콩생산 (약 7%)에서 주로 발생하였고, $N_2O$의 주요 발생원은 콩 생산 (약 67%)과 비료생산 (약 32%)순이었는데, $CO_2$, $N_2O$의 $CO_2$-eq. 환산 성적은 각각 2.36E+00 kg $CO_2$-eq $kg^{-1}$ soybean과 3.50E-01 kg $CO_2$-eq $kg^{-1}$ soybean였다. 전과정 영향평가 수행결과 GWP의 특성화값은 3.36E+00 kg $CO_2$-eq $kg^{-1}$였고, 콩 생산과 비료 생산이 주요한 원인이었다.

• 한국토양비료학회지
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• 제42권1호
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• pp.53-57
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• 2009

휴폐광산 인근 주민에 대한 위해영향을 평가하는데 있어서 벼 품종에 따른 변이를 파악하기 위하여 농경지 토양 및 쌀의 비소, 카드뮴, 구리 및 납의 함량을 분석하였다. 중금속 오염농경지에서 조사된 잠재적인 인체노출 경로로서 오염된 농경지 및 쌀을 통한 경구섭취 및 피부접촉을 통한 품종간 일일평균 인체노출량(ADD)을 산정하였다. 비발암성 위해도 평가로 노출경로별 중금속의 위험비율인 HQ 지수와 모든 노출경로를 총합한 중금속의 위험지수인 HI 값을 US-EPA D/B를 활용하였다. 벼 품종간 HI 지수는 23.6~34.3으로 전품종에서 높은 잠재적 위해성으로 평가되었는데 DA 품종이 가장 낮은 반면 TB 품종이 가장 높은 HI 값을 보였다. 쌀 소비에 따른 비소의 발암성 위해도 평가는 품종간 2.0E-03~3.5E-03을 보여 미국 EPA에서 정한 위해성 기준인 만명 중 한명 이상으로 높게 나타났다. 발암성 위해도에 대한 품종간 비교에서 DA 품종이 가장 낮은 반면 TB 품종이 가장 높은 HI 값을 보였다. 이러한 결과는 위해성 평가가 중금속 오염에 안전한 품종을 선발하는데 유용한 도구로서 활용할 수 있음을 보여준다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권12호
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• pp.1243-1254
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• 2021

수자원 운영이나 농업용수 관리 등을 위해서는 계절 또는 월 단위 이상의 장기간의 미래에 대한 증발산량의 정확한 예측이 중요하다. 본 연구에서는 한강권역을 대상으로 통계적으로 예측된 월 기온자료와, 기온자료를 기반으로 한 Hamon 증발산량 추정식을 활용하여 기준증발산량에 대한 장기전망(최대 12개월까지)을 수행하였다. 먼저 한강권역의 월 단위 기온예측정보를 시공간적으로 상세화하여 한강권역 내 15개 지점에 대한 일 단위 기온자료를 도출하였다. 지점별 상세화된 기온자료의 적합도를 분석한 결과, 월평균 최고기온에 대해서는 PBIAS는 1.3~6.9%, RSR은 0.22~0.27, NSE는 0.93~0.95, r은 0.97~0.98이었으며, 월평균 최저기온에 대해서는 PBIAS는 7.8~44.7%, RSR은 0.21~0.25, NSE는 0.94~0.96, r은 0.98~0.99로 대체로 관측값과 유사하게 상세화가 수행되었다. 상세화된 기온자료를 이용하여 Hamon 방법에 의한 기준증발산량을 산정하고 한강권역 전체에 대해 면적평균하여 관측값과 비교한 결과, PBIAS는 2.2~5.4%, RSR은 0.21~0.28, NSE는 0.92~0.96, r은 0.96~0.98로 매우 높은 적합도를 나타내었다. 통계적 모형의 특성상 과거와 전혀 다른 기온이 관측되는 경우의 예측성 저하, 시공간적 상세화 과정에서의 불확실성 등으로 인해 일부 기간에 대해서는 예측된 기준증발산량이 관측치와 다소 편차를 나타내기도 하지만 미래기간에 대한 예측결과라는 점을 고려할 때, 미래의 가용수자원에 대한 평가 및 수자원 관리를 위한 정보로 충분히 활용성이 있을 것이다.

• 환경영향평가
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• 제30권6호
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• pp.339-354
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• 2021

본연구는 재생에너지 중 육상풍력발전사업 및 육상태양광발전사업의 환경현황 및 환경적 가용입지를 분석하여 신재생에너지 보급이 자연환경의 보존과 상호 공존할 수 있는 추진 방향성을 제시하였다. 2019년 6월까지 협의가 이루어진 환경평가 자료를 바탕으로 신재생에너지 중 가장 활발하게 보급되고 있는 육상풍력 및 육상태양광에 대한 규모, 위치 및 특성을 분석하였다. 재생에너지사업 입지와 관련된 주요 제약사항 및 환경평가 단계에서 요구되는 고려사항들을 도출하고 지역별 가용 면적 분포를 분석하고 이에 근거하여 잠재용량을 추정하였다. 환경영향평가 대상 육상풍력발전사업 총 80건을 분석한 결과, 80개 중 63개(79%) 사업이 산지에 입지하고 있는 것으로 파악되었다. 환경평가가 이루어진 육상태양광발전사업은 총 7,363건에 이르고 있다. 환경적 규제요소를 모두 고려한 육상풍력에 대한 환경적 가용 면적은 2,440km²이며, 육상태양광의 경우 비우량농지 등을 대상으로 산정된 환경적 가용 입지면적은 2,877km²로 산출되었다. 이러한 환경적 가용입지의 지역적 분포 및 특성은 해당 지자체가 지역에서 재생에너지개발사업을 추진하는 데 있어 가장 기본적으로 파악하고 있어야 하는 현황 자료가 될 수 있다. 현재까지 계획된 발전사업의 규모 및 향후 예상되는 증가와 환경평가를 통해 나타나는 환경가치 보전 및 사회·경제적 수용성을 고려한다고 하더라도 현시점에서 재생에너지 발전사업을 위한 가용한 입지용량이 부족하지는 않을 것으로 나타났다. 본 연구에서 도출되는 에너지원별 환경적 가용입지 자료와 같은 정량적이고 과학적인 결과를 토대로 지역별 자연환경 및 입지여건 등의 특성을 고려하여 재생에너지원별 보급 목표량(비율 및 잠재량)의 적정성을 검토할 필요가 있다. 태양광 및 풍력의 경우 해당 지역의 지형적, 환경적 특성을 고려하여 가장 잘 맞는 유형의 에너지원을 선택하는 것이 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1043-1059
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• 2021

식량자원의 확보와 환경생태계에 매우 중요한 요소인 산림과 농경지는 정기적인 모니터링이 요구된다. 농림 위성 영상 자료는 우리나라의 기존 산림 및 농경지 모니터링 방법의 보완재로 효과적으로 활용될 것으로 예상되고 있다. 농림위성의 발사 이전에 사전연구로써 목표 수직기하정확도 산정을 위해 수치표고모델 분석을 수행하였다. 특히 농림위성의 주요 관심 지역인 우리나라 산악지역과 농경지의 특성을 고려하여, 경사도와 식생에 따른 분석을 수행하였다. 공주, 제주 그리고 삼척 지역에 대하여 Shuttle radar topography mission digital elevation model과 Copernicus digital elevation model를 가을과 겨울에 촬영한 드론 LiDAR 수치표면모델 그리고 국토지리정보원 5 m 수치지형모델을 기준으로 평균 상대오차를 비교했다. 그 결과 Shuttle radar topography mission digital elevation model은 8.35, 8.19, 그리고 7.49 m의 상대오차를 나타냈으며, Copernicus digital elevation model는 각각 5.65, 6.73, 그리고 7.39 m의 상대 고도 오차를 나타냈다. 남한 전체에 대하여 Shuttle radar topography mission digital elevation model과 Copernicus digital elevation model를 국토지리정보원 5 m 수치지형모델을 기준으로 지형 경사에 따른 상대 고도 오차를 나타냈다. 그 결과 경사도 0°~5° 사이에서 Shuttle radar topography mission digital elevation model과 Copernicus digital elevation model의 상대 고도 오차는 각각 약 3.62와 2.52 m로 Shuttle radar topography mission digital elevation model의 오차가 더 큰 것으로 산출되었다. 하지만 경사도가 증가함에 따라 이러한 양상은 반전되어 경사도 35° 이상에서는 각각 10.16, 그리고 11.62 m 로 Copernicus digital elevation model의 상대오차가 더 크게 나타났다.