• 한국지리정보학회지
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• 제10권3호
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• pp.80-92
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• 2007

산불은 우리나라 산림의 주요 교란요소중의 하나로써 산림 구조와 기능에 매우 큰 영향을 미치며, 산불피해강도에 따라 피해 후 식생회복 과정이 달라질 수 있다. 대형산불 피해지의 피해강도와 식생회복 과정을 파악하기 위해서는 많은 인력과 예산이 필요하지만 위성영상자료를 이용한 산불피해지의 피해강도 분석은 신속한 정보는 물론 대규모 피해지의 객관적인 결과를 원격적으로 취득할 수 있다. 위성과 항공기 탑재 센서들은 피해규모를 맵핑하고 진행산불 특성을 평가하며 산불피해후의 생태적 영향 특성을 규명하는데 활용되고 있다. 본 연구에서는 2000년 삼척산불, 2002년 청양산불 그리고 2005년 양양 대형산불 피해지를 구분하고 피해강도를 정량적으로 분석하기 위해 정규탄화지수(Normalized Burn Ratio: NBR)를 활용하였다. 본 연구를 위해 산불피해 전후 동일시기의 Landsat 위성영상 자료를 활용하여 정규탄화지수(NBR)를 산출하고 30m 해상도의 피해강도 패턴을 평가하였다. 산불피해강도 평가결과, 삼척산불 피해지는 피해강도 '중' 이상(${\Delta}NBR$ 152 이상) 지역이 전체의 65%를 차지하였으며 청양 예산산불피해지는 91%, 양양산불피해지는 65%로 나타나 3지역 중 청양 예산지역이 피해강도 측면에서만 보면 가장 큰 피해를 입은 것으로 분석되었다. 따라서 RS와 GIS를 이용하여 원격 탐지된 ${\Delta}NBR$은 대규모 산불피해지의 구분은 물론 산불피해강도를 공간적으로 정량화할 수 있다.

• 미생물학회지
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• 제37권3호
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• pp.228-233
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• 2001

Salmonella enterica serovar Typhimurium의 대수 생장기 산 적응기전(acid tolerance response; ATR)은 pH 4.5 이하 조건에서 산 적응결과 형성된 것이며, 이것은 세균세포가 강한 산성환경에 노출되었을 때 생존율을 높일 수 있는 기전이다. ATR은 세균의 생장단계에 따라 대수 생장기 ATR과 생장 정지기 ATR로 구분되어질 수 있으며, 각 생장 단계는 산 적응 과정에서 합성되는 고유의 ASP (acid shock protein)가 존재한다. ATR 기전은 낮은 온도 등과 같은 환경조건에 영향을 받는다는 것이 본 실험 결과를 통하여 발견되었다. 낮은 온도 및 약산성 조건에 노출되었을 경우 강한 산성 조건에서 세균의 생존율은 증가하는 양상을 보였으며, 이때의 생존율은 $37^{\circ}C$에서 보여졌던 것보다 높게 나타났다. $25^{\circ}C$에서 산 적응을 하지 않은 경우의 세균은 $37^{\circ}C$와 비교하였을 경우 약 10,000배 정도의 생존율 증가를 보여주었다. 산 내성 반응에 주요한 기능을 담당하는 rpoS 돌연변이주의 산 내성도는 $37^{\circ}C$의 결과와 비교해블 때 저온의 조건에서 산 내성능이 높게 나타났다. 비륵 rpoS 돌연변이주가 저온에서 산 적응 여부에 관계없이 pH 3.1에서 유사한 ATR 양상을 보여주고 있지만, $25^{\circ}C$의 산성 조건에서 rpoS$\Omega$Ap 돌연변이주는 지속적 산 내성도를 나타내지 않음으로써 저온에서도 rpoS 의존성 ATR 기전이 존재하고 있다는 것을 알 수 있었다. 결과적으로 저온 조건에서는 rpoS의존적 및 -비의존적 ATR기전 모두가 존재하는 것으로 여겨진다. 저온 조건과 ATR의 기초연구를 위해서 병원성 5. enterica serovar Typhimurium UK1에서 low temperature acid tolerance (lat) 유전자를 P22-MudJ(Km, lacZ)를 이용한 lacz 오페론 융합법을 사용하여 LF452 latA::MudJ를 분리하였다. LF452 latA::MudJ 돌연변이주는 저온에서 산 적응기전을 보유하지 않았으며, 결과적으로 latA는 $25^{\circ}C$에서 산 적응 내성 기전에 관여하는 중요 유전자로 판단되며, latA의 유전자는 Salmonella Genetic Map상의 21.5 min에 위치하고 있다.

• 대한핵의학회지
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• 제32권5호
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• pp.414-424
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• 1998

목적: PET과 MR 영상을 체계적으로 합성i분석하여 각각의 영상기법이 갖는 단점을 보완하고 기능을 향상시킴으로써 보다 정확하고 유용한 임상정보를 얻을 수 있다. 두 영상을 공간적으로 합성하기 위해서 머리 표피 경계점들 간의 거리를 최소화하는 알고리즘을 이용할 경우 경계점 추출의 정확성 및 견실성과 거리 계산 속도가 합성 알고리즘의 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다. 본 연구에서는 PET 영상의 경계 추출과 거리 계산 방법을 개선하고 이를 이용하여 PET과 MR 영상을 3차원적으로 합성하였다. 대상 및 방법: 공간적인 합성을 위한 영상처리기법의 핵심인 경계점 추출을 위해 PET영상에서는 방출스캔 sinogram의 경계를 강조한 후 재구성한 횡단면으로부터 2 mm 간격으로 머리 표피 경계점들을 추출하였으며 MR 영상에서는 각 횡단면마다 약 2도 간격으로 경계점들을 추출하였다. 두 영상의 모든 경계점들 간의 평균 유클리디안 거리를 최소화하는 3차원 가상공간 상에서의 위치 이동과 회전 각도를 최소자승법을 이용하여 구한 후 PET영상을 역 전환하여 위치 정합을 하였다. 평균 거리의 계산 속도를 향상시키기 위하여 고정된 대상의 각 경계점을 중심으로 하여 주변 공간 정들에서의 거리를 순차적으로 계산하고 이들의 최소값을 취하는 방법으로 거리지도를 구성하였으며 최소자승법에서 경계점들 간의 위치가 변할 때마다 매번 평균거리를 다시 계산하지 않고 거리지도를 참조하여 평균 거리를 산출하는 방법을 사용하였다. 위치 정합된 두 영상의 동시 표현을 위하여 PET 영상의 화소값에 $0.4{\sim}0.7$부터 1사이의 범위로 정규화된 MR 영상의 화소 값으로 가중치를 주는 가중정규화 방법을 사용하였다. 결과: 방출스캔의 sinogram을 이용함으로써 PET영상의 경계를 견실하게 추출할 수 있었으며, 거리지도를 이용하여 거리 계산을 한 결과 계산 속도를 향상시킬 수 있었다. 정상인의 뇌영상에 대해 위치 정합을 실시한 결과 평균 거리 오차는 2mm 이하였다. 가중정규화 방법을 사용하였을 때 합성된 영상의 정성적인 식별 명확도가 향상하였다. 결론: 견실한 PET 영상 경계점 추출과 거리지도를 이용한 계산 속도의 향상을 통해 뇌 PET과 MR 영상 합성기법의 성능을 개선할 수 있었으며 이를 이용하며 개발한 영상정합 프로그램은 임상 환경에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국조경학회지
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• 제44권6호
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• pp.162-176
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• 2016

숲공간에서의 경험과 놀이가 유아의 성장과 발달에 효과적으로 작용하는 것으로 밝혀지면서, 최근 숲활동공간에 대한 연구와 관련 조성사업이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 많은 연구들이 숲활동의 효과를 중심으로 하고 있어, 숲활동을 위한 공간설계에 적용하기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구는 숲활동공간의 물리적 환경특성이 유아놀이행태와 유아발달 과정에 미치는 영향을 파악하여, 숲활동공간 설계 시 적용할 수 있는 근거를 제공하고자 한다. 연구방법으로는 우선 유아발달과정의 지표인 인지 사회놀이를 유아의 놀이행태유형으로 선정하고, 숲활동공간은 놀이시설공간과 숲속공간으로 구분하였다. 각 공간의 환경특성으로는 놀이시설공간의 경우, 놀이영역과 포장재, 숲속공간의 교목 및 관목밀도, 경사, 포장재, 자연낱개재료로 선정하였다. 환경조사와 행태관찰조사를 바탕으로 만 4, 5세 유아들이 각 공간에서 보이는 놀이행태의 유형과 발생빈도를 조사분석하였다. 연구결과, 1) 놀이시설공간에서는 시설과 모래장이 함께 있는 시설물놀이터에서 놀이행태가 높게 발생했으며, 인지 사회놀이는 기능-혼자와 기능-병행놀이가 우세하게 발현되었다. 2) 숲속공간에서는 낮은 밀도의 식재공간과 자연낱개재료가 있는 환경에서 다양한 유아놀이행태가 나타났고, 기능-집단놀이와 발달단계의 최상위인 상징-집단놀이가 높은 빈도로 나타났다. 3) 상징-집단놀이는 소밀도 이하의 교목, 10~20도 경사, 땅에 고정된 대형 그루터기의 환경특성에 더 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 유아들의 놀이행태를 직접 관찰하고 분석함으로써, 유아들의 숲활동을 위한 공간조성시 적용할 수 있는 물리적 환경특성의 기준이 될 것으로 기대한다.

• 대한환경공학회지
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• 제22권7호
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• pp.1331-1343
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• 2000

GIS와 USLE를 접목해서 토양유실량을 산정하는 방법론을 개발하여 동해안의 소규모 하천인 강릉 사천천에 적용하였다. GIS를 이용해서 유역의 수계도를 작성하고, 유로추적, 유역면적의 결정 등의 공간분석을 효과적으로 수행할 수 있었다. 토양도와 토지이용도를 이용해서 유역내 토양과 토지이용정보를 일정한 크기의 그리드별로 입력하였고, 공간분석 결과도 그리드별로 저장하였다. 이들 정보에 기초하여 USLE의 각종 인자에 대한 주제도를 생성하였고, 각각의 주제도를 중첩하여 토양유실량을 산출하였다. 이와 같이 GIS를 활용함으로서 지역별로 토지이용 형태별로 토양유실량의 정도를 효과적으로 평가할 수 있었다. 사천천 유역 전체의 평균 토양유실량은 약 1.36ton/ha/yr로 나타났으며, 임야지에서는 0.15ton/ha/yr, 밭에서는 27.04ton/ha/yr, 논에서는 0.78ton/ha/yr로 산출되었다. 밭은 전체유역면적의 약 4.4%인 $2.4km^2$를 차지하는데 밭에서의 총토양유실량은 약 6561ton/yr로 전체 유실량의 84.9%를 차지하고 있어서 면적에 비해 토양유실량이 많다. 산림지역의 토양침식량은 적은 편에 속하나, 밭에서는 경작지에 대한 토양유실 허용치 11.2ton/ha/yr와 비교하면 밭에서의 토양침식에 대한 대비가 필요함을 알 수 있다. 사천천 하류부에서 98년 7월 24일~28일, 98년 9월 29일~10월 1일 2회의 집중호우시에 유출량과 수질을 실측 조사한 결과, 유출량이 증가함에 따라 SS, TN, TP의 오염물질 농도가 높아지고, 유출오염부하량도 증가하는 경향을 보였다. 따라서 토양유실이 많은 홍수기에 인과 질소의 영양물질의 유출량이 큰 것으로 나타났다. 사천천 유역에서 년간 발생되는 오염부하량 중에서 SS는 21%, TN은 39%, TP는 약 19%가 본 연구에서 조사한 2회의 강우동안에 유출되었다. 따라서 우리 나라의 하천에서는 여름의 홍수기에 단기간에 많은 양의 오염물질이 집중적으로 유출되는 것을 알 수 있다.

• 환경생물
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• 제25권2호
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• pp.168-177
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• 2007

남한 전 지역을 대상으로 구축된 위도, 고도, 경사, 사면방위, 온량지수, 한랭지수, 연평균기온과 수치 현존식생도에서 추출한 주요 17군락을 MGE프로그램을 이용하여 중첩분석을 통해 17군락의 지형적, 기후적 공간분포 특성과 분포역 및 특성을 결정하는 요인을 밝히고자 하였다. 온량지수(WI)는 수평적으로 위도 $1^{\circ}증가에 $5.27^{\circ}C{\cdot}month$, 수직적으로 표고 100 m 상승함에 따라서 $3.41^{\circ}C{\cdot}month$ 체감하고, WI와 CI사이의 관계는 선형 회귀식 $WI=116.01+0.96{\times}CI,\;R^2=0.996$으로 표현되었다. WI값이 낮은 곳에서 높은 곳으로 분포하는 식물 군락은 Abies nephrolepis, Taxus cuspidata, Abies koreana, Quercus mongolica, Carpinus laxifora, Q. dentata, C. tschonoskii, Q. serrata, Pinus densiflora, Q. aliena, Q. variabiiis, Q. acutissima, P. thunbergii, Q. acuta, Castanopsis cuspidata var. sieboldii, Camellia japonica, Machilus thunbergii community 순으로 나타났다. 신갈나무림은 건조한 남사면이나 남서사면보다 비교적 적습한 서북, 남동사면 등에 분포하며, WI가 $70{\sim}80^{\circ}C{\cdot}month$인 곳에 많이 분포하는 것으로 나타났다. 졸참나무림은 WI $90{\sim}100^{\circ}C{\cdot}month$의 범위를 갖는 대부분의 북서 사면과 서사면에 분포하였다. 굴참나무림과 상수리나무림은 WI $95{\sim}100^{\circ}C{\cdot}month$의 남동 사면에 높은 분포빈도를 보였다. 경사도에 따른 식물군락의 분포를 급경사에서 완경사순으로 1. Abies nephrolepis, Machilus thunbergii, 2. Taxus cuspidata, Abies koreana, Quercus mongolica, Q. dentate, Q. serrata, Q. variabilis, Castanopsis cuspidata var. sieboldii 3. Pinus densiflora, Q. aliena, Q. acutissima, P. thunbergii, Q. acuta 4. Carpinus laxiflora, Camellia japonicas. C. tschonoskii community의 5개 그룹으로 나타났다.