• 생태와환경
• /
• 제47권4호
• /
• pp.319-327
• /
• 2014

지역적 규모의 탄소 축적량 자료는 지역적 규모의 탄소순환 형태의 이해를 위한 필수적 요소이며 지구적 규모의 탄소순환 형태 변화를 예측하는 중요한 기초 자료가 된다. 본 연구는 국내 다양한 생태계 중 자연성이 높은 국립공원지역 산림 생태계의 탄소축적량을 산정하여 자연군락이 축적 가능한 탄소축적 잠재량을 평가하기 위해 실시되었다. 연구대상지인 계룡산 국립공원은 신갈나무류군락 1,743.5 ha (38.0%), 굴참나무류군락 1,174.0 ha (25.6%), 졸참나무류군락 971.90 ha (21.2%), 소나무류군락 695.19 ha (15.2%) 등의 순으로 분포하는 것으로 분석되었으며, 이들 군락의 분포 중심으로 판단되는 지점에 정밀 조사구를 설치하여 biomass 탄소축적량 측정을 위해 매목조사를 실시하였고, 리터층 및 토양층의 탄소축적량은 조사구 내 소방형구($30cm{\times}30cm$)를 설치, 리터와 토양 (0~30 cm)을 채취하여 측정된 리터 건중량 및 토양 유기물함량을 기초로 단위 탄소값을 구한 후 해당 군락의 총 면적으로 환산하여 산정하였다. 임목 biomass 탄소축적량은 굴참나무군락이 $130.1tCha^{-1}$, 소나무군락 $111.1tCha^{-1}$, 신갈나무군락 $76.2tCha^{-1}$, 졸참나무군락 $39.0tCha^{-1}$ 순으로 산정되었다. 리터층 탄소축적량은 소나무군락이 $18.3tCha^{-1}$, 신갈나무군락 $13.4tCha^{-1}$, 졸참나무군락 $5.8tCha^{-1}$, 굴참나무군락 $5.0tCha^{-1}$의 순으로 나타났다. 토양탄소축적량은 신갈나무군락이 $159.7tCha^{-1}$, 졸참나무군락 $121.0tCha^{-1}$, 소나무군락 $110.5tCha^{-1}$, 굴참나무군락 $90.8tCha^{-1}$의 순으로 산정되었다. 생태계탄소축적량은 소나무군락이 $239.9tCha^{-1}$, 신갈나무군락이 $235.9tCha^{-1}$, 굴참나무군락은 $226.0tCha^{-1}$, 졸참나무군락은 $165.9tCha^{-1}$를 나타냈고 총 $867.7tCha^{-1}$로 나타났다. 각 군락의 면적 별 탄소축적량은 신갈나무가 우점하는 신갈나무류군락에서 $411,200tCha^{-1}$, 굴참나무군락에서 $265,300tCha^{-1}$, 소나무군락에서 $166,800tCha^{-1}$, 졸참나무군락에서 $161,200tCha^{-1}$로 계룡산 국립공원에서 총 $1,045,400tCha^{-1}$로 산정되었다. 계룡산 국립공원의 생태계탄소축적량을 조사한 결과, 탄소축적량은 분포하고 있는 식생군락에 따라 다른 값을 보였으며, 이는 환경요인의 변화에 따른 것이다. 따라서 기후변화에 따라 식생의 분포 유형 및 종류가 변하게 되면, 생태계 탄소축적량도 변화할 것으로 예상되며, 이러한 연구를 통해 기후변화에 대한 한반도의 변화를 예측할 수 있을 것으로 판단된다.

• 농촌의학ㆍ지역보건
• /
• 제10권1호
• /
• pp.42-48
• /
• 1985

고혈압에 대한 역학조사의 일환으로서 전라북도 고창군에 거주하는 60세이상의 노인 (남자;365명, 여자;335명)을 대상으호 제요인들을 조사분석한 결과 다음과 같이 요약할 수 있었다. 1) 본조사에 응한 대상의 수는 고창군내의 동일연령인구 13,471명에 대해 5.2% (남 ; 6.7%, 녀 ; 4.3%)에 해당되며, 이들의 평균연령은 남자 70.6${\pm}$5.3세, 여자 71.4${\pm}$5.3세였다 (P>0.05). 2) 종속변수로서의 혈압온 남자에서 135.9${\pm}$21.3/85.3${\pm}$13.4mm Hg 여자에서 131.0${\pm}$23.6/84.1${\pm}$19.9mm Hg로써 수축기혈압의 경우 남자에서 현저히 높았다 (P < 0.01). 3) 혈중 cholesterol 치를 비롯한 기타 독립변수들은 남녀 공히 정상범위를 보였으며, Vervaeck 지수 (남자;89.4${\pm}$5.6, 여자;87.5${\pm}$6.6, P(0.01)를 제외하고는 남녀간의 차를 발견할 수 없었다 (P>0.05). 4) 대상들의 고혈압유병률은 남자 33.7%, 여자 40.6%로 나타났다 (P > 0.01). 5) 제변수들과 혈압과의 상관분석결과에서 남자에서는 수축기 및 이완기혈압에 대해 혈중 cholesterol 치 (P < 0.05)와 Vervaeck 지수 (P < 0.005)가 매우 긴밀한 상관관계를 나타냈고, 여자의 경우 수축기혈압에 대해서는 연령(r= 0.145, P < 0.05)과 Vervaeck 지수 (r=0.214, P < 0.01)가, 이완기혈압에 대해서는 연령 (r=0.101), 혈당지 (r=0.102) Vervaeck 서수 (r=0.109)가 각각 유의한 상관성을 나타냈다 (P < 0.01). 6) 각 변수의 복합적인 영향을 분석키 위한 중회귀분석의 결과는 다음의 중회궈직선으로 요약된다. Ysm=-64.55+0.161(X1)+0.124(X2)-0.047(X3)+1.953(X4) Ydm=18.61-0.125(X1)+0.060(X2)+0.032(X3)+0.720(X4) Ysf=-0.522+0.536(X1)+0.134(X3)+0.068(X3)+0.788(X4) Ydf=-14.46+0.685(X1)+0.033(X2)+0.176(X3)+0.362(X4) Ysm : 남자 수축기혈압 Ydm: 남자 이완기혈압 Ysf: 여자 수축기혈압 Ydf : 여자 이완기혈압 X1 : 연령 X2 : 혈중 cholesterol 치 X3 : 혈당치 X4 : Vervaeck 지수.

• 농업과학연구
• /
• 제11권1호
• /
• pp.133-145
• /
• 1984

본(本) 연구(硏究)는 기포제(起泡劑)가 모르터의 특성(特性)에 미치는 영향(影響)을 연구(硏究)하기 위(爲)하여 기포(氣泡) 모르터의 물-시멘트 비(比)시험(試驗)과 밀도시험(密度試驗)을 배합별(配合別), 기포제별(起泡劑別)로 실시(實施)하였으며, 그 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 물-시멘트비(比)는 배합비(配合比) 1 : 4, G, U 및 J 기포제(起泡劑) 첨가량(添加量) 0.5%에서 90.0%, 88.3% 및 70.0%로 가장 크게 나타났으나, 보통(普通)모르터의 물-시멘트비(比) 91.6%보다는 작게 나타났다. 2. 물-시멘트비(比)의 감소율(減少率)은 보통(普通)모르터에 비(比)하여 G 및 U 기포(氣包)모르터에서 배합비(配合比) 1 : 3, 기포제(起包劑) 첨가량(添加量) 3.0%일 때 22.0%와 24.1%로 가장 크게 나타났고, 이 보다 부배합(富配合)이나 빈배합(貧配合)일수록 작게 나타났다. 또한 J 기포제(起包劑)에서는 배합비(配合比) 1 : 4, 기포제(起包劑) 첨가량(添加量) 3.0%에서 물-시멘트 비감소율(比減少率)이 53.1%로 가장 크게 나타났고 이보다 부배합(富配合) 일수록 작게 나타났다. 3. 밀도(密度)는 배합비(配合比) 1 : 1, G, U 및 J 기포제(起包劑) 첨가량(添加量) 0.5%에서 $1.981g/cm^3$, $1.863g/cm^3$ 및 $1.149g/cm^3$로 가장 크게 나타났으나, 보통(普通)모르터의 밀도(密度) $2.048g/cm^3$보다는 작게 나타났다. 4. 밀도(密度)의 감소율(減少率)은 보통(普通)모르터에 비(比)하여 G, U 및 J 기포(氣泡)모르터에서 배합비(配合比) 1 : 2, 기포제(起包劑) 첨가량(添加量) 3.0%일 때 20.7%, 23.7% 및 56.5%로 가장 크게 나타났으나, 이보다 부배합(富配合)이거나 빈배합(貧配合)일수록 밀도(密度)의 감소율(減少率)은 작게 나타났다. 5. 물-시멘트비(比)와 밀도(密度)는 기포제(起泡劑)의 첨가량(添加量)이 증가(增加)할수록 감소(減少)되었으며, 또한 배합비(配合比)와 기포제(起包劑) 첨가량(添加量)에 따라 물-시멘트비(比)와 밀도(密度)를 추정(推定)할 수 있는 다중회귀방정식(多重回歸方程式)도 유도(誘導)되었다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
• /
• 제41권2호
• /
• pp.111-119
• /
• 1994

배경 및 목적: 폐암 환자의 다수가 흡연력이 있고 만성 폐쇄성 폐질환이 병발되어 있으므로 수술후 폐기능의 변화를 정확히 예측하는 것은 수술후 합병증을 예방하는데 중요하다. 폐 절제술 후 잔여 폐기능을 예측함에 있어 현재까지 99mTc-MAA를 이용한 폐관류 스캔이 많이 이용되어 왔지만 이론적으로 폐환기와 폐관류의 불일치가 있는 경우 오차가 있을 수 있어 $^{99m}Tc$-DTPA 연무흡입 환기 스캔을 이용해 잔류 폐기능을 예측하여 관류 스캔을 비교하여 보았다. 방법: 수술전 연무 흡입스캔과 관류 스캔을 시행하고 수술전에 폐기능을 실시하여 잔여 폐기능을 예측하고 수술후 2개월 뒤에 폐기능을 실시하여 상관관계를 비교하여 보았다. 전 폐절제술인 경우: 수술전 폐기능$\times$전체 폐에 대한 잔류폐의 비 폐엽 절제술인 경우: 수술전 폐기능$\times$(1-침범된 폐의 전체폐에 대한 비$\times$절제될 폐의 분절 수/침범된 폐의 총 분절 수) 결과: 1) $FEV_1$에서 연무 흡입스캔을 이용하여 예측한 값과 실측치 간의 상관 계수는 0.94(p<0.0001), 폐관류 스캔을 이용한 경우는 0.86(p<0.0001)이었으며 두 군간에 통계학적으로 유의한 차이는 없었다. 2) FVC에 흡입스캔을 이용한 경우 상관 계수가 0.91(p<0.0001)이었고 폐관류 스캔에서는 0.72(p=0.0005)로 연무 흡입스캔으로 예측한 군에서 상관 관계가 좋았다. 3) $FEF_{25-75%}$에서의 결과는 연무 흡입스캔을 이용한 경우 상관 계수가 0.87(p=0.0001), 폐관류 스캔에서는 상관 계수가 0.87(p<0.0001)로 두 군간에 유의한 차이는 없었다. 4) 두 스캔을 동시에 시행한 군에서 비교한 결과를 보면 연무 흡입 스캔에서 상관 계수는 $FEV_1$ 0.97(p<0.0001), FVC 0.95(p<0.0001), $FEF_{25-75%}$ 0.85(p<0.001)이었고 폐관류 스캔에서는 $FEV_1$ 0.97(p<0.0001), FVC 0.96(p<0.0001), $FEF_{25-75%}$ 0.83(p<0.002)로 두 군간에 유의한 차이는 없었다. 결론: 수술후 잔여 폐기능을 예측함에 있어 연무 흡입스캔 및 관류 스캔사이에 큰 차이가 없었으며 비교적 정확했고 폐기능중에서는 $FEV_1$이 가장 상관 관계가 좋았다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
• /
• 제33권10호
• /
• pp.1544-1557
• /
• 2020

Objective: Genomic selection (GS) is becoming popular in animals' genetic development. We, therefore, investigated the single-step genomic best linear unbiased prediction (ssGBLUP) as tool for GS, and compared its efficacy with the traditional pedigree BLUP (pedBLUP) method. Methods: A total of 9,952 males born between 1997 and 2018 under Hanwoo proven-bull selection program was studied. We analyzed body weight at 12 months and carcass weight (kg), backfat thickness, eye muscle area, and marbling score traits. About 7,387 bulls were genotyped using Illumina 50K BeadChip Arrays. Multiple-trait animal model analyses were performed using BLUPF90 software programs. Breeding value accuracy was calculated using two methods: i) Pearson's correlation of genomic estimated breeding value (GEBV) with EBV of all animals (r_M1) and ii) correlation using inverse of coefficient matrix from the mixed-model equations (r_M2). Then, we compared these accuracies by overall population, info-type (PHEN, phenotyped-only; GEN, genotyped-only; and PH+GEN, phenotyped and genotyped), and bull-types (YBULL, young male calves; CBULL, young candidate bulls; and PBULL, proven bulls). Results: The r_M1 estimates in the study were between 0.90 and 0.96 among five traits. The r_M1 estimates varied slightly by population and info-type, but noticeably by bull-type for traits. Generally average r_M2 estimates were much smaller than r_M1 (pedBLUP, 0.40 to0.44; ssGBLUP, 0.41 to 0.45) at population level. However, r_M2 from both BLUP models varied noticeably across info-types and bull-types. The ssGBLUP estimates of r_M2 in PHEN, GEN, and PH+ GEN ranged between 0.51 and 0.63, 0.66 and 0.70, and 0.68 and 0.73, respectively. In YBULL, CBULL, and PBULL, the r_M2 estimates ranged between 0.54 and 0.57, 0.55 and 0.62, and 0.70 and 0.74, respectively. The pedBLUP based r_M2 estimates were also relatively lower than ssGBLUP estimates. At the population level, we found an increase in accuracy by 2.0% to 4.5% among traits. Traits in PHEN were least influenced by ssGBLUP (0% to 2.0%), whereas the highest positive changes were in GEN (8.1% to 10.7%). PH+GEN also showed 6.5% to 8.5% increase in accuracy by ssGBLUP. However, the highest improvements were found in bull-types (YBULL, 21% to 35.7%; CBULL, 3.3% to 9.3%; PBULL, 2.8% to 6.1%). Conclusion: A noticeable improvement by ssGBLUP was observed in this study. Findings of differential responses to ssGBLUP by various bulls could assist in better selection decision making as well. We, therefore, suggest that ssGBLUP could be used for GS in Hanwoo proven-bull evaluation program.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제22권4호
• /
• pp.7-29
• /
• 2012

Smartphone and its applications (i.e. apps) are increasingly penetrating consumer markets. According to a recent report from Korea Communications Commission, nearly 50% of mobile subscribers in South Korea are smartphone users that accounts for over 25 million people. In particular, the importance of smartphone has risen as a geospatially-aware device that provides various location-based services (LBS) equipped with GPS capability. The popular LBS include map and navigation, traffic and transportation updates, shopping and coupon services, and location-sensitive social network services. Overall, the emerging location-based smartphone apps (LBA) offer significant value by providing greater connectivity, personalization, and information and entertainment in a location-specific context. Conversely, the rapid growth of LBA and their benefits have been accompanied by concerns over the collection and dissemination of individual users' personal information through ongoing tracking of their location, identity, preferences, and social behaviors. The majority of LBA users tend to agree and consent to the LBA provider's terms and privacy policy on use of location data to get the immediate services. This tendency further increases the potential risks of unprotected exposure of personal information and serious invasion and breaches of individual privacy. To address the complex issues surrounding LBA particularly from the user's behavioral perspective, this study applied the privacy calculus model (PCM) to explore the factors that influence the adoption of LBA. According to PCM, consumers are engaged in a dynamic adjustment process in which privacy risks are weighted against benefits of information disclosure. Consistent with the principal notion of PCM, we investigated how individual users make a risk-benefit assessment under which personalized service and locatability act as benefit-side factors and information privacy risks act as a risk-side factor accompanying LBA adoption. In addition, we consider the moderating role of trust on the service providers in the prohibiting effects of privacy risks on user intention to adopt LBA. Further we include perceived ease of use and usefulness as additional constructs to examine whether the technology acceptance model (TAM) can be applied in the context of LBA adoption. The research model with ten (10) hypotheses was tested using data gathered from 98 respondents through a quasi-experimental survey method. During the survey, each participant was asked to navigate the website where the experimental simulation of a LBA allows the participant to purchase time-and-location sensitive discounted tickets for nearby stores. Structural equations modeling using partial least square validated the instrument and the proposed model. The results showed that six (6) out of ten (10) hypotheses were supported. On the subject of the core PCM, H2 (locatability ${\rightarrow}$ intention to use LBA) and H3 (privacy risks ${\rightarrow}$ intention to use LBA) were supported, while H1 (personalization ${\rightarrow}$ intention to use LBA) was not supported. Further, we could not any interaction effects (personalization X privacy risks, H4 & locatability X privacy risks, H5) on the intention to use LBA. In terms of privacy risks and trust, as mentioned above we found the significant negative influence from privacy risks on intention to use (H3), but positive influence from trust, which supported H6 (trust ${\rightarrow}$ intention to use LBA). The moderating effect of trust on the negative relationship between privacy risks and intention to use LBA was tested and confirmed by supporting H7 (privacy risks X trust ${\rightarrow}$ intention to use LBA). The two hypotheses regarding to the TAM, including H8 (perceived ease of use ${\rightarrow}$ perceived usefulness) and H9 (perceived ease of use ${\rightarrow}$ intention to use LBA) were supported; however, H10 (perceived effectiveness ${\rightarrow}$ intention to use LBA) was not supported. Results of this study offer the following key findings and implications. First the application of PCM was found to be a good analysis framework in the context of LBA adoption. Many of the hypotheses in the model were confirmed and the high value of $R^2$ (i.,e., 51%) indicated a good fit of the model. In particular, locatability and privacy risks are found to be the appropriate PCM-based antecedent variables. Second, the existence of moderating effect of trust on service provider suggests that the same marginal change in the level of privacy risks may differentially influence the intention to use LBA. That is, while the privacy risks increasingly become important social issues and will negatively influence the intention to use LBA, it is critical for LBA providers to build consumer trust and confidence to successfully mitigate this negative impact. Lastly, we could not find sufficient evidence that the intention to use LBA is influenced by perceived usefulness, which has been very well supported in most previous TAM research. This may suggest that more future research should examine the validity of applying TAM and further extend or modify it in the context of LBA or other similar smartphone apps.

• 한국산림과학회지
• /
• 제58권1호
• /
• pp.8-16
• /
• 1982

환경오염(環境汚染)의 피해(被害)가 없는 성주지역(星州地域)과 피해(被害)가 심(甚)한 울산지역(蔚山地域)에 소재(所在)하는 6년생(年生)의 오동나무임분(林分)에 $10{\times}10$m의 조사구(調査區)를 설정(設定)하고 지상부(地上部)의 biomass를 분석(分析) 추정(推定)하였다. 직경별(直徑別)로 안배(按配)한 성주(星州) 10주(株)와 울산(蔚山) 7주(株)의 표준목(標準木)을 벌채(伐採), 간(幹)($W_s$), 기(技)($W_b$), 엽(葉)($W_I$)부(部)로 나누어 간중량(幹重量)을 계산(計算)하여, $D^2H$와의 상대생장식(相對生長式)을 얻어 추정(推定)하였다. 평균흉고직경(平均胸高直徑)이 성주(星州) 11.06cm, 울산(蔚山) 8.90cm, 평균수고(平均樹高)가 성주(星州) 7.98m, 울산(蔚山) 5.57m 이었다. 생산구조면(生産構造面)에서 광합성부(光合成部)는 성주(星州)가 지상(地上) 4.2m, 울산(蔚山) 1.2m에서 시작되고, 수관(樹冠)의 최대광합성층(最大光合成層)은 성주(星州) 5.2m, 울산(蔚山) 4.2m에서 나타났다. 지상부(地上部)의 현존량(現存量)은 성주(星州)서 수간부(樹幹部) 37.19t/ha, 기부(技部) 7.84t/ha, 엽부(葉部) 2.46t/ha, 전체지상부(全體地上部)의 현존량(現存量)은 47.49t/ha이며, 울산(蔚山)에서는 수간부(樹幹部) 11.74t/ha, 기부(技部) 6.19t/ha, 엽부(葉部) 1.12t/ha으로 전체지상부(全體地上部)의 현존량(現存量)은 19.05t/ha 이었다. 년순생산량(年純生産量)은 성주(星州)가 $11.64t/ha{\cdot}yr$, 울산(蔚山)이 $2.56t/ha{\cdot}yr$이며, 엽면적지수(葉面積指數)는 성주(星州)가 2.64ha/ha이고, 울산(蔚山)이 3.82ha/ha이며, 현존량밀도(現存量密度)에서 성주(星州)가 $0.60kg/m^3$, 울산(蔚山)이 $0.34kg/m^3$이었다. 잎의 생산능률(生産能率)을 계정(計定)한 바 NAR은 성준(星州) 4.73kg/kg/yr, 울산(蔚山) 2.29kg/kg/yr이고, 잎의 간재생산능률(幹才生産能率)은 성주(星州) 2.99kg/kg/yr, 울산(蔚山)이 0.83kg/kg/yr이었다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제87권2호
• /
• pp.276-285
• /
• 1998

강원대학교 연습림 내에서 지위지수가 13.5-14.2인 입지조건에서 생육하는 임령 9년에서 66년까지 임령이 서로 다른 잣나무 인공식재림에 대하여 지상부 현존량과 양분량(질소, 인, 칼륨, 칼슘, 마그네슘)을 측정했다. 지상부 잣나무의 현존량을 추정하기 위하여 줄기, 가지 및 잎의 건조중량과 흉고직경 간의 상대성장식 (logY=alogX+b, Y는 각 기관의 건조중량, X는 흉고직경)을 구하였다. 지상부 잣나무의 전체 현존량은 9년생 임분의 $21.8t\;ha^{-1}$에서 66년생 임분은 $130t\;ha^{-1}$으로 임령이 높아짐에 따라 증가하였다. 지상부 잣나무 현존량은 가지의 현존량보다 잎의 현존량이 더 큰 9년생 임분을 제외하면, 줄기>가지>잎의 순서로 분배되어 있었다. 임령이 높아짐에 따라 줄기의 현존량은 상대적으로 증가하였다. 하층식생의 현존량은 목본과 초본이 각각 $0.4-3.9t\;ha^{-1}$ 및 $0.05-0.6t\;ha^{-1}$였으며, 잣나무림의 임령과의 관계는 보이지 않았다. 고사목질부 유기물과 임상유기물은 각각 $0.59-1.54t\;ha^{-1}$ 및 $6.0-21.63t\;ha^{-1}$였다. 잣나무 지상부의 양분축척은 임령이 높아짐에 따리 증가하였으며, 질소>칼슘>칼륨>인>마그네슘의 순서였다. 평균 양분축적율은 임분의 초기 발달과정에서 가장 컸으며 임령의 증가와 함께 낮아졌다. 각 기관별로 양분농도는 잎>가지>줄기 순서였다. 임상유기물과 광질토양의 양분함량은 임령과의 상관이 없었다. 하층의 식생은 잣나무림의 양분 저장소로서의 역할이 작았다. 광질토양은 잣나무림의 계내 여러 구성요소 중에서 가장 큰 양분원이었다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
• /
• 제9권1호
• /
• pp.16-23
• /
• 2005

목적 : 기능적 자기공명영상(fMRI)을 이용하여 수리연산 과제를 수행하는 동안에 활성화되는 뇌영역을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 모두 오른손잡이인 6명의 정상 자원자를 대상으로 하였다. 1.5 T MR기기를 이용하여 EPI BOLD기법으로 fMRI영상을 얻었다. 실험과제의 특성에 따라 실험 1과 실험2로 구분하여 시행하였다. 각 실험은 5번의 휴식기와 4번의 활성기로 구성되었으며, 1회의 휴식기와 대조기는 각각 30초였다. 실험 1, 2 모두에서 활성기 자극과제로 연산식[예: $(4+5)\times8=72$]을 보여주고 맞는지 틀리는지를 판단하게 하였고, 휴식기 대조과제로 실험 1에서는 십자모양을 바라보고 있도록 하였으며, 실험2에서는 같거나 서로 다른 두 가지의 기호[예: $(\bullet,\;\blacksquare)$]를 보여주고 같은지 다른지 판단하도록 하여, 판단과정을 감산하였을 때 나타나는 활성화 영상이 실험 1에서 나타난 결과와 어떠한 차이가 있는지 알아보고자 하였다. 영상후처리는 SPM 분석 프로그램을 사용하였고 활성화 신호의 유의수준은 p<0.00001로 하였다. 결과 : 실험 1에서 양측 하전두회, 전전두영역, 전운동영역, 보조운동영역 및 상두정소엽을 포함한 두정엽내 뇌구를 중심으로 대칭적인 활성화 신호가 나타났다. 실험2에서도 실험 1과 동일한 부위에서 활성화 신호가 나타났으나 우반구 전두엽과 두정엽의 활성화는 실험 1에 비해 작았으며, 그 정도는 전두엽에서 보다 뚜렷하게 작았다. 결론 : 수리연산과 연관된 대뇌 부위는 좌반구 하전두회와 전전두영역 및 양측 두정엽이며, 우반구 전두엽과 두정엽의 일부는 주의집중 및 판단과 관련이 있는 부위로 추정된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제40권12호
• /
• pp.921-930
• /
• 2007

본 연구에서는 SRES A2 시나리오의 GCM 결과를 역학적으로 다운스케일한 해상도 27km$\times$27km 자료를 이용하여 국내 139개 유역에 대해 기후변화에 따른 수자원의 시공간 변화를 평가하고 결과를 제시하였다. 유출량의 변화는 유역에 따라 그리고 분석기간에 따라 변화율에서 차이가 나타났다. 기간별로 차이는 있으나 한강과 한강동해안에 위치한 유역에서는 연평균유출량이 증가하고 나머지 유역에서는 감소할 것으로 분석되었다. 계절별 분석에서는 가을과 겨울철 유출량의 증가와 봄과 여름철의 유출량이 감소하는 것으로 나타났다. 유역별 유출고를 저수(Q$\leq$5mm), 평수 (5mm$\geq$100mm)으로 구분하여 변화를 분석한 결과, 대부분의 유역에서 2031-2060년과 2061-2090년 기간에서 저수량이 증가하는 것으로 나타났다. 고수량의 경우 기간별로 -100$\sim$500%의 빈도변화를 보여 저수량에 비해 변화율이 큰 것으로 나타났다. 또한 평균유출량의 증감에 관계없이 최대유출량은 시간에 따라 더 커질 것으로 분석되었다. 유역별 연평균 기온, 강수 그리고 유출변화율을 이용하여 추정한 회귀분석 결과 기온이 1$^{\circ}C$ 변화함에 따라 권역별로 실제증발산이 3.4$\sim$5.3% 정도 변화되는 것으로 나타났다. 이 상황에서 강수량이 $\pm$10% 변화 될 경우 유출량이 권역별로 -18.2$\sim$+12.4%(한강), -21.6$\sim$+14.6%(낙동강), -17.5$\sim$+11.5%(금강), -18.4$\sim$+10.6%(섬진강), -19.9$\sim$+12.7%(영산강)의 변화를 보일 것으로 분석되었다.