• 광물과 암석
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• 제36권4호
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• pp.289-302
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• 2023

본 연구지역은 강원도 횡성군 강림리로 치악산 편마암 지질에 해당된다. 본 연구지역의 지하수에서 우라늄 및 라돈 등과 같은 자연 방사성 원소의 농도가 규제기준을 초과한 것으로 조사되었다. 이에 해당 지하수 대수층에서 획득한 시추 코어를 대상으로 자연 방사성 원소의 용출 기작을 광물학적으로 규명하기 위해 인공풍화 실험을 수행하였다. 이를 위해 먼저 시추 코어시료의 실험 전 광물학적 특성을 분석한 결과, 저온 및 중온 열수 변성 작용을 받아 생성될 수 있는 녹니석계 클리노클로어의 함량이 높게 나타났다. 또한, 우라늄보다 토륨의 함량이 10배 정도 높은 것으로 확인되었다. 인공풍화 실험 결과, 함방사성원소 광물의 용해에 따라 1일 이내에 토륨의 농도가 증가하는 양상을 보이다가 그 이후에는 농도가 감소하는 경향을 보였다. 이는 이차광물 형태로 존재하는 토라이트의 용해에 의하여 토륨이 용출된 후, 황산염 등과 같은 형태로 재침전되기 때문인 것으로 판단된다. 시추 코어 내 우라늄의 함량이 토륨보다 낮지만, 풍화 실험 결과에서는 토륨보다 100배 이상의 농도로 용출된 것으로 확인되었다. 이는 우라늄이 풍화가 많이 된 토라이트에 함유되어 있거나 UO₂²⁺ 등의 이온 형태로 광물 표면에 흡착된 상태로 존재하면서 지속적으로 용해 또는 탈착되기 때문이다. 또한 토륨과 우라늄의 용출 양상은 탄산염의 농도와 양의 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. 하지만, 지하수 내 토륨과 우라늄의 농도 사이의 상관성은 낮은 것으로 조사되었는데, 이는 앞서 설명한 바와 같이 두 원소가 다른 기원으로부터 지하수에 용출되기 때문인 것으로 판단된다. 두 방사성 원소의 용출속도는 다양한 반응속도 모델 중 Parabolic diffusion와 Pseudo-second order kinetic 모델에 의해 가장 잘 모사되는 것으로 확인되었다. 이러한 반응속도 모델의 회귀 상수들을 이용하여 우라늄의 농도가 먹는 물 수질기준까지 다다르는 기간을 유추해 본 결과, HCO₃의 농도가 높은 중성환경의 지하수 조건에서 약 29.4년으로, 대체적으로 빠르게 용출되는 것으로 예측되었다.

• 한국자원식물학회지
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• 제37권1호
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• pp.87-92
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• 2024

여름재배용 사계성 딸기 '미하'(Fragaria x ananassa Duch.) 품종은 2019년 농촌진흥청 국립식량과학원 고령지농업연구소에서 육성되었다. 2014년 경도가 높고 대과성인 중일성 딸기 품종 '몬테레이'를 모본으로 하고, 경도가 높고 고온에 강한 사계성 딸기 계통 '새봉3호'를 부본으로 하여 교배하였다. 2015년 파종 후 육묘하여 4월 정식하였다. 정식 후 사계성, 과실크기, 경도, 당도 등을 조사하여 사계성이며, 경도가 높고 수량성이 높을 것으로 예측되는 1개체를 실생선발하였다. 본 계통을 여름작형에서 2016년 우수계통 선발, 2017년 생산력검정, 2018년 특성검정, 2019년 지역적응성 검정을 수행하였다. 시험결과 경도가 높고 대과성으로 품종육성 목표에 가장 근접한 이 계통을 '새봉 12호(15-28-57)'로 계통명을 부여하였다. 2019년 직무육성 품종 선정위원회에서 신품종으로 선정되어 '미하(Miha)'로 명명되었다. '미하'의 초형은 반개장형이며, 초세가 강하다. 과실 모양은 원추형이며, 과색은 진홍색이다. '미하'의 엽수는 21.9매로 대조품종인 '고하'의 28.1매보다 6.2개 적었다. 그러나 '미하'의 화방당 화수는 대조품종인 '고하'와 비슷하였다. '미하'의 평균과중은 13.4 g으로 '고하'의 9.1 g보다 4.3g 더 무거운 대과성 품종이다. 또한 경도는 36.2 g·mm^-2로 '고하'보다 10.1g·mm^-2 더 단단하다. '미하'의 상품수량은 37,393 kg·ha^-1로 '고하'의 23,970 kg·ha^-1보다 156% 증수되었다. 따라서 신품종 사계성 딸기 '미하'는 단단하여 수출용 또는 제과용 시장에서 큰 인기가 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권3호
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• pp.151-164
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• 2024

상수도 공급을 위한 정수장에서 전염소 또는 중염소 공정이 도입된 수처리 공정의 염소농도 관리에 필요한 공정제어를 위하여 AI 기술을 활용한 수질예측 기법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 정수장 수처리 공정에서 실시간으로 관측, 생산되고 있는 수량·수질자료를 이용하여 염소소독 공정제어 자동화를 목적으로 침전지 후단의 잔류염소 농도를 예측하기 위한 AI 기반 예측모형을 개발하였다. AI 기반 예측모형은 과거 수질 관측자료를 학습하여 이후 시점의 수질에 대한 예측이 가능한 기법으로, 복잡한 물리·화학·생물학적 수질모형과 달리 간단하고 효율적이다. 다중회귀 모형과 AI 기반 모형인 랜덤포레스트와 LSTM을 이용하여 정수장의 침전지 후단 잔류염소 농도를 예측하여 비교하였다. 최적의 잔류염소 농도 예측을 위한 AI 모형의 입출력 구조로는 침전지 전단의 잔류염소 농도, 침전지 탁도, pH, 수온, 전기전도도, 원수의 유입량, 알칼리도, NH₃ 등을 독립변수로, 예측하고자 하는 침전지 유출수의 잔류염소 농도를 종속변수로 선정하였다. 독립변수는 침전지 후단의 잔류염소에 영향이 있는 정수장에서 확보가 가능한 관측자료중에서 분석을 통해 선별하였으며, 분석 결과 연구대상 정수장인 정수장에서는 중회귀모형, 신경망모형, 모델트리 및 랜덤포레스트 모형을 비교한 결과 랜덤포레스트에 기반한 모형오차가 가장 낮게 도출되는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 침전지 후단의 적정 잔류염소 농도 예측값은 이전 처리단계에서 염소주입량의 실시간 제어가 가능토록 할 수 있어 수처리 효율 향상과 약품비 절감에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국잠사곤충학회지
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• 제13권2호
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• pp.81-94
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• 1971

적기의 조상중간벌채시기 및 잔조에서의 적엽정도가 재발아와 선단고사, 수량 및 아고병등의 발생에 미치는 영향을 조사한바, 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 조상의 중간벌채시기가 늦어지는데 따라서 재발아 조수가 감소하는 것이며 또 잔조에 잔엽을 많이 할수록 재발아조수가 적어질뿐만아니라 재발아엽수도 적어지는데 잔엽은 잔조의 상부에 하여야만 재발아억제의 효과가 있는 것이니 실용적으로는 3∼5 엽정도의 잔엽이 유리할 것 같다. 3∼5엽정도 잔엽을 하고 9월 20일 이후벌채를 하면 재발아조수가 격감한다. 2. 벌채후의 잔조에서 전적엽을 하면 지조의 선단고사비율이 매우 높고 상반부적엽구도 그외의 다른구들보다 약간 많은 것 같으며 벌채시기에 따라서는 전적엽구를 제외한 다른구에서는 별로 차가 없는 것 같지만 전적엽구만은 9월 15일 벌채구가 특히 높으니 이것은 전적엽으로 인한 지조의 불윤실과 이때의 온도조건이 아지병균의 기생에 호적하였다는 것이 그 원인인 것 같다. 3. 수량과의 관계를 보면 추잠기는 벌채시기에 따라서는 별로 차가 없지만 잔조에시의 적엽양이 많아질수록 전수량이 많아진다. 춘잠기수량은 무적엽구와 전적엽구는 벌채시기의 여하에 불구하고 가장 적으며 무적엽구를 제외한 그 외의 각구에서는 9월 15일과 9월 20일 벌채구가 수량이 발은 반면에 이보다 이르거나 늦은 경우에는 수량이 적어진다. 또 적엽각구는 9월 15일과 9월 20일 벌채구를 제외하고는 대체로 무적엽구보다 적으니 추기에 있어서의 적엽이 익춘기의 수량에 상당한 영향을 미치고 있다. 춘추합계수량에 있어서는 무적엽구와 전적엽구보다 그 외의 각구가 수량이 많으며 그 중에서도 9월 15일과 9월 20일 벌채구가 특히 많고 잔엽정도에 따르는 차는 별로 없는 것 같다. 이것을 종합해 볼때에 연간수량이 가장 많은 것은 9월 15일∼20일경에 중간벌채수확을 한후 그잔조에 3∼5 엽잔엽을 하는 방법이며 9월 5일∼10일 벌채구도 무적엽구나 그 이후의 벌채구와 별로 차가 없다. 4. 잔조에 발생하는 병은 아고병 가장 심하고 맛사리아병과 동고병도 약간 발생하였으며 아고병은 전적엽구에 가장 심하게 발생하였고 시기적으로는 9월 15일구에서 지수 92.9, 9월 20 일구에서는 지수 100으로 가장 심하게 발생하였으며 상반부적엽구에서도 상당히 발생하였고 무적엽구는 거의 발생하지 않았다. 5. 재발아비율 및 평균재발아엽수와 익춘잠기 수량과의 사이에는 각각 상관계수 r=-0.42, r=-0.27로서 부외 상관을 가지고 있으나 깊은 상관관계는 없으며 선단고사비율 및 아고병발생비율과 익춘잠기수량과의 사이에는 거의 상관이 없다. 아고병발생비율과 선단고사비율과의 사이에는 상관계수 r=＋0.8로서 깊은 정의 상관이 있다.