• 한국습지학회지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.306-314
• /
• 2023

하천퇴적물은 유역내 다양한 오염원으로부터 발생하는 중금속, 유기물 등 오염물질의 수용체일 뿐만 아니라 수질 오염 및 수생태 악영향을 유발할 수 있는 2차적 오염원이기에 중요한 관리대상이라고 할 수 있다. 오염된 하천퇴적물의 효과적인 관리를 위해서는 오염원에 대한 식별과 이와 연계된 관리대책의 수립이 우선되어야 한다. 본 연구는 하천퇴적물내 측정된 다양한 이화학적 오염항목 분포 특성에 기반하여 퇴적물의 주요 오염원을 식별하기 위한 방법으로서 기계학습모델의 적용성을 평가하였다. 기계학습 모델의 성능 평가를 위해 전국 4대강 수계내 주요 폐금속광산 및 산업단지 인근에서 수집된 총 356개의 하천퇴적물에 대한 중금속 10개 항목(Cd, Cu, Pb, Ni, As, Zn, Cr, Hg, Li, Al)과 토양항목 3개(모래, 실트, 점토 비율) 수질항목 5개(함수율, 강열감량, 총유기탄소, 총질소, 총인)를 포함한 총 18개 오염항목에 대한 분석자료를 활용하였다. 기계학습 분류 모델로서 선형판별분석(linear discriminant analysis, LDA)과 서포트벡터머신(support vector machine, SVM) 분류기를 사용하여 폐금속광산('광산')과 산업단지('산단') 인근에서의 하천퇴적물 시료의 분류 성능을 평가한 결과, 채취 지점 및 시기별 4가지 경우(비강우시 광산, 강우시 광산, 비강우시 산단, 및 강우시 산단)에 대한 퇴적물 시료의 분류 성능이 우수하였으며, 특히 비선형 모델인 SVM(88.1%)이 선형모델인 LDA(79.5%) 보다 퇴적물을 분류하는데 있어 보다 우수한 성능을 나타냈다. SVM 앙상블 기반 비배타적 다중라벨분류기 모델을 이용하여 각 시료채취 지점 상류 유역 1km 반경 내 지배적인 토지이용 및 오염원을 다중 타겟값으로 다중분류 예측을 수행한 결과, 폐금속광산과 산업단지의 분류는 비교적 높은 정확도로 수행하였으나, 도시와 농업지역 등 다른 비점오염원에 대한 분류정확도는 56~60%범위로 비교적 낮게 나타났다. 이는 다중라벨 분류모델의 복잡성에 비해 데이터셋의 크기가 상대적으로 작아서 발생한 과적합에 기인한 것으로 향후 보다 많은 측정자료가 확보될 경우 기계학습 모델을 적용한 오염원 분류의 정확도를 보다 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 생태와환경
• /
• 제56권4호
• /
• pp.281-302
• /
• 2023

탄소는 생명체의 구성 요소이자 기후변화에 중요한 역할을 하는 원소로, 생태계에서 다양한 형태로 순환한다. 기후변화가 생태계에 미치는 영향을 예측하고 대응하기 위해서는 탄소순환에 대한 정량적 이해가 필수적이다. 가속질량분석기를 이용한 생태계 탄소화합물의 방사성탄소동위원소비(Δ¹⁴C) 분석은 탄소순환 연구뿐만 아니라, 화석탄소 기원 오염원을 추적하는 환경과학, 환경공학 연구에도 세계적으로 널리 활용되고 있다. 우리나라에서도 여러 연구진에 의해 하천탄소, 강수, 수관통과우, 초미세먼지, 폐수처리장 또는 하수처리장 유출수에 포함된 탄소화합물의 Δ¹⁴C가 보고되었다. 연구 결과를 종합하면, (1) 우리나라 하천탄소의 양과 성분은, 크게 보면 암석과 토양의 풍화, 육상생태계 식생과 토양에 포함된 유기물의 유출 등 다양한 기원의 탄소화합물을 포함하며, 강수량에 따른 계절적 영향을 받는 것으로 이해할 수 있으나, 지역적으로는 산업단지의 폐수나 도시의 하수처리장 방류수 유입, 농업 등 토지 이용, 깊은 토양으로부터의 유출수와 지하수 유입 등 여러 요인에 의해 크게 달라질 수 있다. (2) 하천탄소에 영향을 줄 수 있는 우리나라 강수 용존유기탄소의 Δ¹⁴C도 보고되었고, 특히 겨울철에 이례적으로 Δ¹⁴C가 높았다. 국지적 오염 가능성을 배제할 수는 없으나, 이 연구 결과는 우리가 지금까지 생태계 탄소순환을 잘못 이해하고 있을 가능성을 내포하므로, 그 원인과 범위를 추적하는 후속연구가 필요하다. (3) 우리나라 산림의 수관통과우, 초미세먼지에 포함된 탄소화합물의 Δ¹⁴C를 분석하고 화석탄소의 기여도를 파악한 연구도 보고되는 등 ¹⁴C 분석 방법은 생태학과 환경과학 분야에서 새로운 시사점을 제시하는 데 활용되고 있다. 시료량과 성상에 따라 다르긴 하지만, 원소분석기와 연결된 소형 가속질량분석기를 이용하면 상대적으로 빠르고 저렴하게 시료 분석이 가능하므로, 앞으로 ¹⁴C 분석을 활용한 생태학과 환경과학 연구가 활발히 이뤄지길 기대한다. 성상별 ¹⁴C 분석 자료는 화석탄소 오염원을 추적하고 제거하는 방법을 제시하는 데 활용될 수 있을 뿐만 아니라 기후변화에 취약한 영역을 식별하고 적절한 대응 전략을 마련하기 위해서도 필요할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권5_3호
• /
• pp.1031-1042
• /
• 2023

인공위성은 시공간적으로 연속적인 지구환경 데이터를 제공하므로 위성영상을 이용하여 효율인 작물 수확량 예측이 가능하며, 딥러닝(deep learning)을 활용함으로써 더 높은 수준의 특징과 추상적인 개념 파악을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 Landsat 8 위성 영상을 활용하여 다시기 영상 데이터를 이용하여 5대 수급 관리 채소인 배추와 무의 수확량을 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 2015년부터 2020년까지 배추와 무의 생장시기인 6~9월 위성영상을 이용하여 강원도를 대상으로 배추와 무의 수확량 예측을 수행하였다. 본 연구에서는 수확량 모델의 입력자료로 Landsat 8 지표면 반사도 자료와 normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index, lead area index, land surface temperature를 입력자료로 사용하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 모델을 기반으로 우리나라 작물과 입력데이터에 맞게 튜닝한 모델을 제안하였다. 위성영상 시계열 데이터를 이용하여 딥러닝 모델인 convolutional neural network (CNN)을 학습하여 수확량 예측을 진행하였다. Landsat 8은 16일 주기로 영상이 제공되지만 구름 등 기상의 영향으로 인해 특히 여름철에는 영상 취득에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 6~7월을 1구간, 8~9월을 2구간으로 나누어 수확량 예측을 수행하였다. 기존 머신러닝 모델과 참조 모델을 이용하여 수확량 예측을 수행하였으며, 모델링 성능을 비교했다. 제안한 모델의 경우 다른 모델과 비교했을 때, 높은 수확량 예측 성능을 나타내었다. Random forest (RF)의 경우 배추에서는 제안한 모델보다 좋은 예측 성능을 나타내었다. 이는 기존 연구 결과처럼 RF가 입력데이터의 물리적인 특성을 잘 반영하여 모델링 되었기 때문인 것으로 사료된다. 연도별 교차 검증 및 조기 예측을 통해 모델의 성능과 조기 예측 가능성을 평가하였다. Leave-one-out cross validation을 통해 분석한 결과 참고 모델을 제외하고는 두 모델에서는 유사한 예측 성능을 보여주었다. 2018년 데이터의 경우 모든 모델에서 가장 낮은 성능이 나타났는데, 2018년의 경우 폭염으로 인해 이는 다른 년도 데이터에서 학습되지 못해 수확량 예측에 영향을 준 것으로 생각되었다. 또한, 조기 예측 가능성을 확인한 결과, 무 수확량은 어느 정도 경향성을 나타냈지만 배추의 경우 조기 예측 가능성을 확인하지 못했다. 향후 연구에서는 데이터 형태에 따라 CNN의 구조를 조정해서 조기 예측 모델을 개발한다면 더 개선된 성능을 보일 것으로 생각된다. 본 연구 결과는 우리나라 밭 작물 수확량 예측을 위한 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제56권10호
• /
• pp.631-639
• /
• 2023

돌발가뭄(Flash drought, FD)은 기존 가뭄과는 달리 급작스러운 발생이 대표적인 특징으로, 즉각적인 수분 스트레스를 유발하여 생태계에 주요한 영향을 미친다. 보다 효과적인 돌발가뭄의 모니터링을 위해서는 돌발가뭄의 특징과 원인에 대한 보다 종합적인 이해가 필요하다. 이에, 본 연구에서는 Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 자료를 사용하여 2012년부터 2022년 사이 한반도 전역에서 발생한 돌발가뭄에 대해 분석하고자 하였다. 스트레스 기반 탐지 기법인 표준 증발 스트레스 비율(Standardized Evaporative Stress Ratio, SESR)의 변화를 바탕으로 돌발가뭄을 탐지하였으며, 발생 빈도와 기간에 대해 분석하였다. 또한, 탐지된 돌발가뭄 사건들을 실제 증발산(Actual Evapotranspiration, AET)과 잠재 증발산(Potential Evapotranspiration, PET)의 변화를 기반으로 세 가지 케이스로 분류하였으며, 각 케이스 별 발생 특성 및 공간 분포에 대해 분석하였다. 그 결과, 돌발가뭄의 발생 빈도와 기간에 지역적인 편차가 있는 것을 확인하였으며, 평균 빈도는 6.4회, 평균 발생 기간은 31일로 나타났다. 일반적인 돌발가뭄인 Case 1, AET의 감소가 주 원인이 되어 발생한 Case 2, PET의 증가에 의해 발생한 Case 3으로 돌발가뭄 사건들을 분류하였을 때, 한반도에서는 Case 1 돌발가뭄이 1,448건으로 가장 많이 발생했으며, Case 2 돌발가뭄이 Case 3 돌발가뭄보다 약 1.5배 더 많이 일어난 것을 확인할 수 있었다. Case 2 돌발가뭄은 수분 제한 조건(water-limited condition)에서 발생하여 AET와 PET가 모두 감소하는 결과로 이어졌으며, Case 3 돌발가뭄은 에너지 제한 조건(energy-limited condition)에서 발생한 이후 AET와 PET가 모두 증가하였다. Case 2 돌발가뭄은 주로 북서부와 중남부에 위치한 농경지에 영향을 주었으며, Case 3 돌발가뭄은 산지에 해당하는 동부에서 집중적으로 발생하였다. 본 연구의 결과들은 기후 요소, 토지피복 및 수분 가용성을 고려한, 돌발가뭄에 대한 이해를 돕고, 보다 효과적인 가뭄 대응 방안 수립에 기여할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권6_1호
• /
• pp.1211-1224
• /
• 2023

구름은 광학위성을 이용한 국토 관측 및 재난 대응, 변화 탐지 등 지표의 현상을 관측하는데 있어 많은 어려운 문제를 야기한다. 구름의 존재는 영상 처리 단계 뿐만 아니라 최종적으로는 데이터의 품질에 영향을 미치므로 이를 반드시 식별하고 제거하는 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 위성영상 내 구름의 분광패턴에 가장 근접한 화소를 탐색 및 추출해 최적의 임계값을 선정하고 임계값을 바탕으로 구름 산출물을 제작하는 일련의 과정을 자동으로 수행하는 새로운 구름 탐지 기법을 개발하고자 하였다. 구름 탐지 기법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 Digital Number (DN) 단위 영상을 대기상층 반사율 단위로 변환하는 과정을 수행한다. 두 번째 단계에서는 대기상층 반사율 영상을 이용하여 Hue-Value-Saturation (HSV) 변환 및 삼각형 임계 처리, 최대우도 분류 등의 전처리를 적용하고 각 영상별로 초기 구름 마스크 생성을 위한 임계값을 결정한다. 세번째 후처리 단계에서는 생성된 초기 구름 마스크에 포함된 노이즈를 제거하고 구름 경계 및 내부를 개선한다. 구름 탐지를 위한 실험 자료로 구름의 공간적, 계절적 분포의 다양성을 보여주는 4~11월 시기에 한반도 지역에서 촬영된 국토위성 L2G 영상을 사용하였다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 단일 임계화 방법으로 생성된 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법은 기존 방법과 비교하여 전처리 과정을 통해 각 영상의 방사학적 특성을 고려할 수 있어 보다 정확하게 구름을 검출할 수 있었다. 또한, 구름 개체를 제외한 나머지 밝은 물체(판넬식 지붕, 콘크리트 도로, 모래 등)의 영향을 최소화하는 결과를 보여주었다. 제안 방법은 기존 방법 대비 F1-score 기준으로 30% 이상의 개선된 결과를 보여주었으나 눈이 포함된 특정 영상에서 한계점이 있었다.

• 토지주택연구
• /
• 제14권4호
• /
• pp.1-16
• /
• 2023

전 지구적으로 기대수명 증가와 과학 기술의 비약적인 발전은 인구 고령화와 함께 에이징에 대한 패러다임을 변화시켰고, 세계 최하위 저출산 국가인 한국은 인구 자연 감소 시대와 초고령 사회라는 복합적인 인구구조의 격변으로 새로운 국가 위기와 국정과제 해결에 직면하였다. 즉 노인 인구의 급증과 핵심노동인력의 급감으로 돌봄 수급의 심각한 불균형은 노후 삶의 질(Quality of Life) 향상, 인간 존엄성(Dignity) 보전, 자립 생활(Independent Living) 유지를 위하여 혁신적인 접근을 요구하고 있다. 이에 4차 산업의 혁신 기술이 접목된 스마트 에이징이 지속가능한 삶의 가치를 실현시킬 수단으로 급부상하여 주목받고 있으나 학술적 정의나 사회적 합의의 부재 속에 관련 논의가 이어지고 있다. 이에 본 고에서는 통합적 문헌고찰과 개념 분석의 접근을 활용하여 스마트 에이징의 개념과 그 모형을 구성하고자 한다. 먼저 에이징의 점증적인 패러다임 변화 속에 등장한 스마트 에이징의 개념과 속성을 살펴보았고, 그 구성요소인 에이징 인 플레이스(Aging in Place), 웰 에이징(Well Aging), 액티브 에이징(Active Ageing)를 도출하여 각 요소별 특징을 검토하였다. 스마트 에이징의 첫 구성요소인 에이징 인 플레이스는 친숙한 지역사회 내의 거주 연속성에 초점을 두고 주거기반의 자립 생활, 사회적 교류의 지속, 자기결정권의 존중, 잔존 능력의 최대한 활용 등을 촉진하는 에이징 친화적인 환경의 조성을 의미한다. 웰 에이징은 삶의 질을 향상시키고자 신체적·정신적·사회적·영성적·경제적 조화로움, 균형적인 삶, 주관적인 행복을 중시하는 웰빙이 강조되는 반면 액티브 에이징은 적극적인 사회활동의 참여와 경제적인 노동활동의 참가를 통한 능동적 삶을 지향한다. 이러한 구성요소를 토대로 스마트 에이징의 전제 조건으로서 주거보장, 소득보장, 의료보장, 돌봄보장, 참여보장을 제안하며, 이들 구성요소와 전제조건은 상호연관성을 지니며 뉴노멀 시대의 지속가능한 삶의 질에 일조할 것이다. 아울러 사용자 친화적인 스마트 에이징을 구현하기 위한 생태계 구축과 함께 에이지-테크(Age-Tech) 산업의 육성과 동향 파악이 뒤따라야 할 것이다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제56권11호
• /
• pp.775-784
• /
• 2023

최근 이상기후로 수공 구조물의 설계빈도를 상회하는 극한호우의 증가 경향이 뚜렷함에 따라 과거에 설계된 농업용 저수지의 안전성 검토가 필요하다. 그러나 한국농어촌공사 관할 일정 규모 이상의 저수지를 제외한 지자체 관리 저수지는 비상시 긴급 방류가 가능 저수지는 전무하다(13,685개소). 이러한 경우 이동식 사이펀을 현장에 빠르게 투입하여 사전 방류하는 방법이 긴요하며, 본 연구에서는 사전 및 긴급방류 기능을 동시에 수행할 수 있는 직경 200 mm, 최소 수위차 6 m, 420(m²/h), 10,000(m²/day)의 이동식 사이펀을 경주시 유금저수지를 대상으로 적용 가능성을 평가하였다. 테스트베드인 유금 저수지는 1945년 준공되어 공용기간이 78년 정도 경과한 시설물로 수문학적 안정성 분석 결과 현재 댐마루 구간의 최저높이는 27.15(EL.m)로 검토 홍수위 27.44(EL.m) 보다 0.29 m 낮아 제방을 통한 월류 가능성이 있고 여유고도 1.72 m 부족한 것으로 나타나 수문학 안전성을 확보하지 못하는 것으로 검토되었다. 유금저수지는 수위-유량 계측이 주기적으로 이루어진지 얼마 되지 않아 저수지의 수위-유량 관계 곡선식을 명확하게 확립하기 어려워 수위-용적 곡선을 임의로 도출하였으며 도출된 곡선을 기반으로 중소규모 노후저수지 운영 알고리즘을 통해 사전방류시간, 여수로 방류량을 고려하고 빈도별 홍수량에 따른 저수지 월류시간을 예측함으로써 사전에 대피 시간을 확보하고 붕괴위험을 저감할 수 있는 기술을 확보하였다. 직경 200 mm 이동식사이펀 1열 기준, 30년 빈도 홍수량 유입 시 상한수위 기준 80% 수준(약 30,000 m²)을 유지하면서 주민대피 시간(약 1시간)을 확보할 수 있는 최적 사전방류시간은 12시간 이전으로 분석되었다. 중소규모 노후저수지를 대상으로 사이펀 활용 사전방류기술 및 저수지 운영 알고리즘에 따라 이상기후 대비 사전에 방류를 시행하고 관리자의 의사결정을 돕는다면, 저수지 붕괴 위험지역 내의 주민들의 안전을 확보하고 주민대피 지원체계 구축을 통해 주민들의 불안감 해소, 저수지 위험상황 시 위험회피 수단 제공으로 위험요소 감소가 충분히 가능하다.

• 벤처창업연구
• /
• 제17권1호
• /
• pp.251-265
• /
• 2022

2019년 통계청 자료에 의하면 우리나라는 65세 이상 노인 인구가 769만 명으로 전체 인구의 14.9%를 차지해 세계에서 가장 빠른 속도의 압축 고령화가 진행되고 있다. 금융업 종사자는 대표적인 고임금 근로자들로 업종별 차이가 있기는 하지만 금융업 종사자 대부분이 정년이전에 희망퇴직을 하는 경우가 많고, 퇴직 이후에 성공적인 전직이나 창업을 하는 경우도 드물다. 본 연구는 금융업 종사자들의 은퇴기대, 사회적 지지 및 창업의지가 노후준비에 미치는 영향과 개인특성에 따라 노후준비에 어떤 차이가 있는지를 분석하였다. 연구대상은 수도권 및 대구지역에 근무하는 금융업 종사자 280명이고, 자료 분석은 SPSS Win Ver. 18.0을 이용하여 빈도분석, 요인분석, 신뢰성 분석, 회귀분석 등을 실시하였으며, 본 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 금융업 종사자의 은퇴기대가 노후준비에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 연구한 결과 은퇴를 새로운 출발로 보는 사람들은 경제적, 신체적 노후준비에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 금융업 종사자의 사회적 지지는 경제적 노후준비에는 유의미한 영향을 미치지 못하였으나, 가족관계는 신체적 노후준비에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 정서·사회적 노후준비에는 가족관계와 친구관계 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 금융업 종사자의 창업의지는 경제적, 신체적 노후준비에는 유의미한 영향을 미치지 못하였으나, 정서·사회적 노후준비에는 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 금융업 종사자의 개인특성이 노후준비에 미치는 영향을 분석한 결과 연령, 결혼 여부 및 직장 내의 직급은 노후준비에 유의미한 영향을 미치지 못하였으나, 창업교육 경험 있음은 경험 없음에 비해 노후준비에 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

• 벤처창업연구
• /
• 제17권3호
• /
• pp.33-50
• /
• 2022

전세계적으로 여성기업인이 늘어나면서 여성기업가정신이 지속가능경제발전의 추진 동력의 하나로 점점 인식되고 있으나, 여성기업가정신에 대한 연구는 충분히 이루어지지 않고 있다. 특히 서구권 이외의 지역에서의 연구는 더욱 미진한 상황이다. 본 연구는 아시아의 4개국(인도네시아, 한국, 필리핀, 베트남) 여성대학생의 기업가역량 현황, 국가별 기업가역량 격차, 기업가역량에 영향을 주는 요소를 파악하는 것을 목적으로 한다. 온라인설문을 사용하여 총 516명의 여성 대학생들로부터 자료를 수집해서, 6개 차원의 기업가역량(기업가정신역량, 분별력역량, 기업경영역량, 관계경영역량, 전략경영역량, 다중작업역량) 현황 및 국가 간 차이점을 고찰해 보았다. 또한 본 연구에서는 기업가정신교과목 이수 경험, 교내 기업가정신 활동 경험, 교외 기업가정신 활동 경험, 기업가의향의 4개 변수가 6개의 기업가역량에 미치는 영향을 탐색하였다. 자료분석결과, 아시아 여성대학생들은 전체 집단 차원에서 상당히 높은 기업가역량을 보유한 것으로 파악되는데, 특히 필리핀학생들이 6개 역량에서 가장 높은 기업가역량을 가진 것으로 나타났다. 기업가역량에 미치는 4개 변수가 전체집단의 회귀분석에서 모두 유의미한 결과를 보였다. 교내 기업가정신 활동 경험은 6개 기업가역량 모두에서 유의미하게 긍정적 효과를 시현하였으며, 기업가정신교과목 이수 경험과 기업가의향은 3개 기업가역량에서 긍정적 효과를 나타냈다. 그러나, 교외 기업가정신 활동 경험은 부정적 효과를 나타냈으나, 그 관계는 유의미하지 않았다. 한편 개별국가 집단에서는 각각 다른 요소가 기업가역량의 각기 다른 차원의 영향을 주는 것으로 드러났다. 이와 같은 결과를 토대로, 본 연구에서는 여성기업가정신을 기르기 위한 방안과 향후 연구 방향을 제시한다.

• 한국해양학회지:바다
• /
• 제12권4호
• /
• pp.315-327
• /
• 2007

동해 울릉분지 퇴적물에서 오염 기원 Pb의 근원지 및 이동 경로를 추정하기 위하여 2005년 4개의 박스형 시추퇴적물(30cm 길이)을 채취하였고 연대별 Pb 농도 및 Pb 동위원소 비율을 MC ICP/MS를 이용하여 분석하였다. 연구지역에서 1M HCl 용출 부분의 Pb 농도 및 동위원소 비율($^{207}Pb/^{206}Pb$ 과 $^{208}Pb/^{206}Pb$)은 1930년 전 약 300년 동안 거의 일정한 값을 보였으나 그 후로는 현재까지 지속적으로 증가하여 농도가 거의 2배 수준, 동위원소 비율은 3.41% 및 1.70% 증가한 값을 보였고 잔류 부분의 Pb 농도는 지난 400년 동안 거의 유사하였다. 오염 Pb의 축적률은 심해분지해역에서 1990년대 이후 $3.1-3.5mg/m^2/yr$ 범위로 대기로부터의 총 강하량과 유사하였고 대륙사면에서는 퇴적물 축적률에 비례하는 정도 이상으로의 급격한 증가를 보였다. 오염 기원 Pb의 축적률과 동위원소 비율의 시 공간적인 변화 그리고 오염 기원 Pb의 동위원소 비율과 가능한 오염원 물질의 동위원소 비율의 비교를 통하여 울릉분지에 축적되는 오염 기원 Pb의 근원지와 이동 경로를 설명할 수 있었다. 즉, 1930년대부터 중국 및 한국의 석탄 연소에 의해 오염 Pb의 축적이 이루어졌으며 여기에 유연 휘발류 사용으로 1990년대 초반까지 대기로부터의 강하량이 증가하여 오염 Pb 축적률이 계속 증가하였으며 수입 광상(호주 Broken Hill)의 비율 또한 점차 증가하였다. 1990년대 이후에는 한국 및 중국의 유연 휘발류 사용 금지 및 중국의 석탄 사용 급증에 의해 심해분지 해역에서는 그 이전과 매우 유사한 오염 Pb의 축적률을 보였으나, 대륙사면 해역에서는 1990년대 이후부터 급증한 국지적 오염원의 영향으로 급격한 오염 Pb 축적이 이루어지고 있었다.