• 한국지반공학회논문집
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• 제30권6호
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• pp.23-39
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• 2014

인공 빗물 저류조는 도심지에 설치되어 빗물의 재활용이 가능하도록 한 친환경 우수유출 저감시설이나 지면에 내린 빗물을 직접 이용하기 위해서는 도심지의 초기강우에 포함된 고농도의 비점오염원을 정화할 수 있는 시설이 수반되어야 한다. 본 논문에서는 인공 빗물 저류조에 적용할 수 있는 비점오염원 정화시설로서 경제성과 정화효율이 우수한 토양여과시설을 채택하여 실제 비점오염물질에 대한 모래 정화층의 입도분포에 따른 폐색특성을 연구하였다. 이를 위해 일련의 실내 챔버시험을 수행하고 폐색이론에 의한 비점오염원 제거 예측 모델을 제시하였다. 우선, 실내 챔버시험은 미세입자로 구성된 점토와 서울시내 도로에서 채집된 실제 비점오염원으로 제조된 인공 오염수를 이용하여, 5종류의 다양한 입도로 구성된 모래 정화층을 대상으로 수행되었다. 실내 챔버시험에서는 모래 정화층에 유입 및 유출된 인공 오염수의 TSS(총 부유물질)와 COD(화학적 산소 요구량)를 측정하여 오염입자의 크기에 따른 모래 정화층의 정화효율을 평가하였고, 정화층 간극에 폐색되는 비점오염입자의 누적무게를 산출하였다. 다음으로, 모래 정화층의 폐색특성을 이론적으로 규명하기 위해 비점오염원 제거 예측모델을 모래 정화층의 입도와 구성에 따른 특성과 투수계수 및 간극률의 변화 조건을 고려하여 제시하였다. 실내 챔버시험과 예측 모델로부터 산정한 모래 정화층에 폐색된 입자의 누적무게를 비교하여 폐색특성 지표인 Lumped parameter ${\theta}$를 추정하였으며, ${\theta}$는 모래 정화층에 폐색되는 오염입자의 양에 큰 영향을 주는 것을 확인하였다. 모래 정화층의 폐색 예측모델로부터 현장 인공 빗물 저류조에 적합한 최적의 비점오염 제거 시스템으로 유효입경 1.49mm(상부)와 유효입경 0.93mm(하부)의 모래로 구성된 이중 정화층을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권3호
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• pp.265-282
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• 2022

해수면 온도(Sea surface temperature, SST)는 지구시스템에서 해양의 순환과 생태계에 큰 영향을 주는 요소이다. 지구온난화로 한반도 근해 해수면 온도에 변화가 생기면서 이상 수온(고수온, 저수온) 현상이 발생하여 해양생태계와 수산업 피해를 지속적으로 발생시키고 있다. 따라서 본 연구는 한반도 근해 해수면 온도를 예측하여 이상 수온 현상 예측으로 피해를 예방하는 방법론을 제안한다. 연구 지역은 한반도 근해로 설정하여 동시간대 해수면 온도 데이터를 사용하기 위해 Europe Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF)의 ERA5 자료를 사용하였다. 연구방법으로는 해수면 온도 데이터의 시계열 특징을 고려하여 딥러닝 모델 중 시계열 데이터 예측에 특화된 Long Short-Term Memory (LSTM) 알고리즘을 이용하였다. 예측 모델은 1~7일 이후 한반도 근해 해수면 온도를 예측하고 고수온(High water temperature, HWT) 혹은 저수온(Low water temperature, LWT) 현상을 예측한다. 해수면 온도 예측 정확도 평가를 위해 결정계수(Coefficient of determination, R²), 평균제곱근 편차(Root Mean Squared Error, RMSE), 평균 절대 백분율 오차(Mean Absolute Percentage Error, MAPE) 지표를 사용하였다. 예측 모델의 여름철(JAS) 1일 예측 결과는 R²=0.996, RMSE=0.119℃, MAPE=0.352% 이고, 겨울철(JFM) 1일 예측 결과는 R²=0.999, RMSE=0.063℃, MAPE=0.646% 이었다. 예측한 해수면 온도를 이용하여 이상 수온 예측 정확도 평가를 F1 Score로 수행하였다(여름철(2021/08/05) 고수온 예측 결과 F1 Score=0.98, 겨울철(2021/02/19) 저수온 예측 결과 F1 Score=1.0). 예측 기간이 증가하면서 예측 모델이 해수면 온도를 과소추정하는 경향을 보여주었고, 이로 인해 이상 수온 예측 정확도 또한 낮아졌다. 따라서, 향후 예측 모델의 과소추정 원인을 분석하고 예측 정확도 향상을 위한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 생태와환경
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• 제55권1호
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• pp.60-75
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• 2022

베이지안 알고리즘 모델은 입력된 자료를 기반으로 확률을 계산하는 모델 알고리즘으로써 주로 복합재난 및 수질관리를 위해 사용되었다. 최근에는 생물 간, 혹은 생물-비생물 요인들 사이의 생태학적 구조를 파악하고 이를 이용한 생태 네트워크 분석에 활용되고 있다. 본 연구는 국내 하구수생태계의 부착돌말류 군집 변화와 이화학적 요인들 사이의 베이지안 네트워크 분석을 수행하여 부착돌말류 건강성 변화의 주요 요인들을 파악하였다. 베이지안 분석을 위해 본 연구 자료를 위해 물환경측정망의 생물 측정망을 기준으로 전국 하구 지역에 분포하는 668개 지점을 2008년부터 2019년까지 연간 2회 조사를 수행하였다. 자료는 서식지 요인, 물리적 요인, 화학적 요인, 생물학적 요인으로 분류하였으며 이를 베이지안 네트워크 모델에 입력하여 전국 및 해역별 하구수생태계 네트워크 분석을 수행하였다. 2008년부터 2019년까지 전국 하구수역에서 부착돌말류는 총 625개 분류군이 출현하였으며 2목, 5아목, 18과, 141속, 595종, 29변종, 1품종으로 구성되었다. Nitzschia inconspicua의 누적 세포밀도가 가장 높았으며 Nitzschia palea가 뒤를 이었고, 이외에도 Pseudostaurosira elliptica와 Achnanthidium minutissimum 분류군의 누적 세포밀도가 높았다. 부착돌말류를 이용한 하구수생태계 건강성 평가 결과는 조사 지점이 증가함에 따라서 대체로 보통(C등급)~나쁨(D등급) 등급의 비율이 증가하였으나 조사 시기에 따른 등급별 변화는 매우 미약하였다. 베이지안 네트워크 모델을 이용하여 하구수생태계 부착돌말류 건강성 평가 결과와 서식지 정보 및 이화학적 수질 정보 사이의 관계를 분석한 결과, 건강성 평가 점수에 가장 민감하게 영향을 미치는 요인은 생물 요인이었으며 서식지 및 이화학적 요인은 상대적으로 민감도가 낮았다. 하구수생태계 건강성 평가 점수에 가장 민감하게 영향을 미치는 부착돌말류 분류군은 Nitzschia inconspicua, N. fonticola, Achnanthes convergens, Pseudostaurosira elliptica으로 나타났으며 생물 요인 이외에도 서식지 인근의 공단과 축사의 비율이 건강성 평가 점수에 많은 영향을 미쳤다. 해역에 따라서 부착돌말류 건강성 평가 점수에 민감한 주요 분류군 조성은 다르게 나타났으나 모든 해역에서 부착돌말류의 세포밀도와 AFDM 및 Chl-a는 부착돌말류 건강성 점수에 민감한 영향을 미치지 않았다. 베이지안 네트워크 분석은 하구수생태계와 같이 복잡한 생태구조에서도 건강성에 영향을 미치는 주요 분류군과 요인들을 파악하는데 유용하였으며 이를 통해 향후 훼손된 하구수생태계의 복원을 수행함에 있어서 복원 대상을 보다 정확하게 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국패류학회지
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• 제24권2호
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• pp.121-130
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• 2008

양식 대상 종들에 있어 성장형질에 대한 개량은 선발 육종을 통하여 이루어져 왔다. 북방전복과 둥근전복은 아시아에서는 매우 중요한 전복종이 지만 그동안 이들에 대한 선발 육종연구는 활발하지 못하였으나, 최근 들어 이들 전복에 대한 선발 육종연구가 신중히 수행되고 있다. 본 연구는 12개월 령의 북방전복과 둥근전복에 대한 다형질 개체모형을 이용하여 유전력, 유전상관 및 표형형상관 등 유전모수 추정을 목적으로 수행되었다. 실험에 사용한 한국산 북방전복과 둥근전복은 동해안, 남해안, 서해안 및 제주연안의 전국 11개소로부터 자연산과 양식산으로 구분하여 수집한 후, DNA 분석에 의한 원거리 유연관계를 기초로 F1세대의 전형매 혹은 반형매군을 각각 생산하고 1년간 사육을 실시하였다. 이중 임의로 추출한 북방전복 26가계(1,509 마리), 둥근전복 6가계(297 마리)에 대해 각장(mm), 각폭(mm) 및 중량(g)에 대해 개체별 측정하고, 유전모수 추정은 성장관련형질인 각장, 각폭, 중량, 체형 및 비만도에 대해 각각 실시하였다. 개체의 성장형질에 영향을 미치는 환경효과분석을 위해 animal model에 의한 선형모형을 이용하여 SAS 통계 프로그램 package(ver. 9.1)로 통계분석을 실시하였다. 또한 유전모수 추정을 위해서는 EL-REML(restricted maximum likelihood) method를 전산 프로그램화한 REMLF90(Misztal, 2001)을 이용하여 다형질 혼합모형으로 유전모수 추정을 실시하였다. 분석모형에서 교배 sire와 dam의 자연산 혹은 양식산에 의한 교배타입을 고정효과로 하였다. 분석결과 12개월 령에서의 성장관련 형질은 북방전복에서 평균$\pm$표준편차가 각장 $29.86{\pm}5.89$ mm, 각폭 $20.70{\pm}4.09$ mm 및 중량 $3.47{\pm}2.05$ g, 둥근전복은 각장 $31.80{\pm}6.15$ mm, 각폭 $21.97{\pm}4.13$ mm 및 중량 $4.23{\pm}2.42$ g으로 각각 성장하였다. 12개월 령 북방전복의 유전율은 각장, 각폭, 중량, 체형 및 비만도에서 각각 0.43, 0.43, 0.40, 0.19, 0.09로 추정되었다. 12개월 령 둥근전복의 각장, 각폭, 중량, 체형 및 비만도에 대한 유전율은 각각 0.33, 0.26, 0.51, 0.23, 0.10으로 추정되었다. 이러한 결과로 보아, 북방전복과 둥근전복 모두 각장, 각폭 및 중량에서 중고도의 유전율이 추정되어 높은 육종효과가 기대된다. 한편 북방전복과 둥근전복의 성장관련형질에 대한 유전상관은 각장과 각폭, 각장과 중량 및 각폭과 중량 간에 각각 0.92-0.97, 0.96-0.99로 추정되어 두 종 모두에서 형질들 간의 높은 유전상관을 나타내었으며, 이들 성장관련 형질 중 어느 것을 기준으로 선발을 실시하여도 다른 관련형질에 대한 높은 개량효과가 추정되어졌다.

• 대한인간공학회지
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• 제36권3호
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• pp.183-196
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• 2017

Objective: The purpose of this research was to assess the agreement between job physical risk factor analysis by ergonomists using ergonomic methods and physical examinations made by occupational physicians on the presence of musculoskeletal disorders of the upper extremities. Background: Ergonomics is the systematic application of principles concerned with the design of devices and working conditions for enhancing human capabilities and optimizing working and living conditions. Proper ergonomic design is necessary to prevent injuries and physical and emotional stress. The major types of ergonomic injuries and incidents are cumulative trauma disorders (CTDs), acute strains, sprains, and system failures. Minimization of use of excessive force and awkward postures can help to prevent such injuries Method: Initial data were collected as part of a larger study by the University of Utah Ergonomics and Safety program field data collection teams and medical data collection teams from the Rocky Mountain Center for Occupational and Environmental Health (RMCOEH). Subjects included 173 male and female workers, 83 at Beehive Clothing (a clothing plant), 74 at Autoliv (a plant making air bags for vehicles), and 16 at Deseret Meat (a meat-processing plant). Posture and effort levels were analyzed using a software program developed at the University of Utah (Utah Ergonomic Analysis Tool). The Ergonomic Epicondylitis Model (EEM) was developed to assess the risk of epicondylitis from observable job physical factors. The model considers five job risk factors: (1) intensity of exertion, (2) forearm rotation, (3) wrist posture, (4) elbow compression, and (5) speed of work. Qualitative ratings of these physical factors were determined during video analysis. Personal variables were also investigated to study their relationship with epicondylitis. Logistic regression models were used to determine the association between risk factors and symptoms of epicondyle pain. Results: Results of this study indicate that gender, smoking status, and BMI do have an effect on the risk of epicondylitis but there is not a statistically significant relationship between EEM and epicondylitis. Conclusion: This research studied the relationship between an Ergonomic Epicondylitis Model (EEM) and the occurrence of epicondylitis. The model was not predictive for epicondylitis. However, it is clear that epicondylitis was associated with some individual risk factors such as smoking status, gender, and BMI. Based on the results, future research may discover risk factors that seem to increase the risk of epicondylitis. Application: Although this research used a combination of questionnaire, ergonomic job analysis, and medical job analysis to specifically verify risk factors related to epicondylitis, there are limitations. This research did not have a very large sample size because only 173 subjects were available for this study. Also, it was conducted in only 3 facilities, a plant making air bags for vehicles, a meat-processing plant, and a clothing plant in Utah. If working conditions in other kinds of facilities are considered, results may improve. Therefore, future research should perform analysis with additional subjects in different kinds of facilities. Repetition and duration of a task were not considered as risk factors in this research. These two factors could be associated with epicondylitis so it could be important to include these factors in future research. Psychosocial data and workplace conditions (e.g., low temperature) were also noted during data collection, and could be used to further study the prevalence of epicondylitis. Univariate analysis methods could be used for each variable of EEM. This research was performed using multivariate analysis. Therefore, it was difficult to recognize the different effect of each variable. Basically, the difference between univariate and multivariate analysis is that univariate analysis deals with one predictor variable at a time, whereas multivariate analysis deals with multiple predictor variables combined in a predetermined manner. The univariate analysis could show how each variable is associated with epicondyle pain. This may allow more appropriate weighting factors to be determined and therefore improve the performance of the EEM.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.99-120
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• 2010

최근 고객들의 비대면 접점 서비스 이용도가 높아짐에 따라, 비대면 채널은 다양한 데이터의 분석을 통해 고객 만족도를 향상시킬 수 있는 유용한 창구로 인식되고 있다. 이러한 비대면 채널의 대표적 영역으로 콜센터를 들 수 있으며, 콜센터 운영에서 고객 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 상담 인력의 규모인 것으로 알려져 있다. 즉, 일정수준 이상의 고객 만족도를 유지하기 위해서는 충분한 상담 인력을 확보하는 것이 관건이지만, 불필요하게 많은 인력을 확보하는 것은 인건비 측면에서 비용의 낭비를 초래할 수 있다. 따라서 부족하지도 않고 넘치지도 않을 정도의 적정 인력을 산출하는 능력은 콜센터 운영의 핵심 경쟁력으로 인식되고 있으며, 최근 콜센터에서는 적정 인력의 규모를 예측하기 위해 WFM(Work Force Management) 업무 전담 부서를 설치하고 콜량을 정확하게 예측하기 위한 노력을 기울이고 있다. 콜량 예측을 위해 현업에서 주로 사용되는 방법은 담당자의 직관에 의존하는 방법으로, 일정기간의 콜량 평균을 담당자가 주관적 판단에 의해 보정함으로써 이루어진다. 하지만 이러한 방식은 담당자의 주관적 성향에 크게 좌우된다는 한계를 갖고 있어서, 최근에는 다양한 예측 모형을 시스템화한 WFMS(Workforce Management System) 패키지가 널리 활용되고 있다. 하지만 이 시스템은 초기 도입 시 매우 고가의 구축비용이 발생하며, 신규 요인 발굴 시 이를 즉각적으로 시스템에 반영하기 어렵다는 한계점을 갖고 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 데이터 마이닝의 대화식 의사결정나무 기법을 이용함으로써, 객관적이면서도 업무 배경 지식을 충분히 활용할 수 있는 예측 모형을 수립하고자 한다. 또한, 본 연구에서 수립한 모형의 정확성 평가를 위해, 국내 최대 규모의 한 자동차 보험사 콜센터의 4년 8개월 간의 실 데이터를 사용한 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다. 실험에서는 기존의 WFMS와 본 연구에서 제안하는 두 가지 모형인 대화식 의사결정나무 기반의 예측 모형, 일반 의사결정나무 기반의 예측 모형의 세 가지 모형에 대해, 다양한 오차 허용범위 하에서의 사고콜 및 고장콜에 대한 예측 적중률을 평가하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1463-1478
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• 2022

한국 수출입의 99.7%는 해상운송이 차지하고 있으며, 항만의 효율적 운영을 위해 해운 물류 모니터링 시스템 개발 필요성이 대두되고 있다. 현재 automatic identification system (AIS)를 기반으로 선박의 정보를 조회하여 해상 물동량 추정 연구가 진행되고 있지만, AIS를 운영하지 않는 선박들에 대한 모니터링은 불가능하다는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성 영상은 광역의 범위에서 AIS 미운영 선박 및 소형 선박을 식별할 수 있기 때문에 AIS 기반 물동량 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 그러므로 선박 및 물동량 모니터링에 활용하기 위해, 고해상도 광학 위성영상에서 선박을 탐지하고 화물선 및 소형 선박을 분류하는 연구가 필요하다. 본 연구는 초기 국토위성영상을 이용하여 생산된 학습 자료 기반으로 인공지능 모델을 훈련시키고 다른 영상에서 탐지를 수행함으로써, 국토위성영상의 딥러닝 학습 자료 생산 및 선박 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 황해 및 황해 주요 항만 구역 내 선박들을 추출하여 제작했으며, You Only Look Once (YOLO) 알고리즘을 사용하여 탐지 모델은 구축하고 국내외 주요 항만 각 1개소를 대상으로 선박 탐지 성능을 평가하였다. 항만 접안 및 해상 정박중인 선박을 대상으로 탐지 모델에 적용한 결과를 AIS의 선종 정보와 비교하였고, 국내 항만에서 85.5%와 89%, 국외 항만에서 70%의 선종 분류 정확도를 확인하였다. 본 연구 결과는 정박중인 선박을 중심으로 고해상도 국토위성영상을 활용하여 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 전세계 주요 항만에서 선박 및 물동량 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1651-1669
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• 2023

해빙(sea ice)은 현재 전 세계 해양 면적의 약 7%를 차지하고 있으며 계절적, 연간 변화를 보이고 주로 극지방과 고위도 지역에 나타난다. 해빙은 대규모 공간 규모에서 다양한 종류로 형성되며 석유 및 가스탐사, 기타 해양활동이 급속히 증가하는 발해해는 해양 구조물 피해 및 해상 운송, 해양 생태계에 심각한 영향을 미치기 때문에 시계열 모니터링을 통해 해빙의 면적 및 유형 분류를 분석하는 것이 매우 중요하다. 현재 고해상도 위성영상 및 현장 실측 자료를 바탕으로 해빙의 종류 및 영역에 대한 연구가 진행되고 있지만 현장 실측자료를 획득하여 해빙 모니터링에는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성영상은 광범위에서 해빙의 유형을 육안으로 탐지하고 식별할 수 있고, 짧은 시간해상도를 갖는 해양위성인 천리안 2B호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)를 이용하여 해빙 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 이 연구에서는 고해상도 광학위성영상을 이용하여 생산된 학습자료를 기반으로 규칙기반 기계학습 모델을 훈련시키고 이를 GOCI-II 영상에서 탐지를 수행함으로써, 해빙 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 발해(Bohai Sea)의 2021-2022년 랴오둥만(Liaodong Bay)을 대상으로 추출하였으며, GOCI-II를 활용한 Random Forest (RF) 모델을 구축하여 기존 normalized difference snow index (NDSI) 지수 기반 및 고해상도 위성영상에서 획득된 해빙 영역과 정성적 및 정량적 비교 분석하였다. 본 연구 결과 해빙의 영역을 과소평가한 NDSI 지수 기반 결과와 달리 비교적 자세한 해빙 영역을 탐지하였으며 유형별 해빙을 분류할 수 있어 해빙 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 및 해빙형성에 영향인자 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 고위도 해양 지역에서 해빙 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수산과학회지
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• 제28권3호
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• pp.279-293
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• 1995

강우시 유출되는 비점원오염물질의 유출특성을 조사하고, 수영만에 있어서 하천오염물질이 만내로 유입되어 미치는 영향을 4가지 경우인 점원오염부하가 미치는 영향(Case 1), 연간 비점원오염부하가 미치는 영향(Case 2), 우기시 오염부하가 미치는 영향(Case 3)과 실측강우 조사기간동안 비점원오염부하가 미치는 영향(Case 4)으로 나누어 예측 및 평가하였다. 이상의 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 비점원오염물질의 특성을 보면 강우시 하천의 수질변동은 강우강도와 유량의 증감과 매우 밀접한 관계를 가지고 증감한다 COD, TSS와 VSS의 경우는 2차 강우 후 유량이 최대인 $65.736m^3/s$가 될 때 오염물질의 최대치가 나타났는데 최대치는 각각 121.4mg/l, 1148.0mg/l와 262.0mg/l를 보여주었다. 그리고 영양염류인 경우는 1차 강우가 시작되어 유량이 1차 최대치인 $4.686m^3/s$로 증가할 패 최대치를 보여주는데 $TIN,\;NH_4\;^+-\;N,\;NO_2\;^--N$과 $PO_4\;^{3-}-P)$는 각각 20.306mg/l, 14.154mg/l, 9.571mg/l와 1.785mg/l를 나타내며 2차 강우가 시작된 후 약간 증가하다가 감소하였다. 해수유동모델에 의한 결과를 보면 만내 유향은 낙조시에 시계방향으로 창조시에 반시계방향으로 북동-남서방향이다. 만내 조류속은 최대 0.3m/s이고 만외 유속은 0.4m/s 정도이며 계산치는 관측치와 매우 유사하게 재현되고 있다. 확산모델의 보정은 점원오염부하량이 만내에 미치는 영향을 수영만내 관측치를 이용해 반복 시뮬레이션하여 보정하였고 보정결과 COD, SS의 계산 결과는 관측치와 잘 일치하였다. 확산모델의 적용결과 수영강의 오염부하는 낙조시에는 해운대 해수욕장으로 창조시는 광안리 해수욕장으로 수질을 악화시켰다. 비점원오염부하가 만내에 미치는 영향을 재현시킨 결과 연간 강우로 인한 비점원오염부하(Case 2)와 우기시 강우로 인한 오염부하(Case 3)가 미치는 영향은 점원오염부하(Case 1)가 만내 수질이 미치는 영향과 비교해 광안리 해수욕장의 오염부하를 약간 증가시키며 큰 차이는 보이지 않았다. 강우 조사시 비점원오염부하가 미치는 영향(Case 4)은 수영만내에 매우 심각한 오염현상을 보여준다. 낙조시에는 COD와 SS의 만내의 농도 분포는 각각 2.0-30.0mg/l와 7.0-200.0mg/l를 보여준다. 낙조시에는 창조시보다 낮은 오염정도를 나타내나 해운대 해수욕장으로는 높은 오염을 가중시키는 것을 볼 수 있다. 그러나 강우가 멈춘 후 24시간이 경과하여 실측한 수영만의 오염분포를 보면 건기시 해역농도에 비해 약간 높은 농도분포를 보여 주는 것으로 보아 입자가 큰 침강성 고형물질의 빠른 침강과 수영만내 해수유동으로 인해 빠르게 확산되어 농도가 감소되는 것으로 보인다. 그러나 강우가 시작한 후 매우 높은 오염물질을 함유하는 강우유출수가 만내로 유입될 때의 충격부하는 수영만의 해양생태계에 심각한 영향을 미치리라 예상되며 만약 이들 강우유출수를 처리하여 만내로 유출시키면 만내 수질은 개선되리라 사료된다.

• 자원환경지질
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• 제25권3호
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• pp.337-349
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• 1992

The Tertiary basins in Korea have widely been studied by numerous researchers producing individual results in sedimentology, paleontology, stratigraphy, volcanic petrology and structural geology, but interdisciplinary studies, inter-basin analysis and basin-forming process have not been carried out yet. Major work of this study is to elucidate evidences obtained from different parts of a basin as well as different Tertiary basins (Pohang, Changgi, Eoil, Haseo and Ulsan basins) in order to build up the correlation between the basins, and an overall picture of the basin architecture and evolution in Korea. According to the paleontologic evidences the geologic age of the Pohang marine basin is dated to be late Lower Miocence to Middle Miocene, whereas other non-marine basins are older as being either Early Miocene or Oligocene(Lee, 1975, 1978: Bong, 1984: Chun, 1982: Choi et al., 1984: Yun et al., 1990: Yoon, 1982). However, detailed ages of the Tertiary sediments, and their correlations in a basin and between basins are still controversial, since the basins are separated from each other, sedimentary sequence is disturbed and intruded by voncanic rocks, and non-marine sediments are not fossiliferous to be correlated. Therefore, in this work radiometric, magnetostratigraphic, and biostratigraphic data was integrated for the refinement of chronostratigraphy and synopsis of stratigraphy of Tertiary basins of Korea. A total of 21 samples including 10 basaltic, 2 porphyritic, and 9 andesitic rocks from 4 basins were collected for the K-Ar dating of whole rock method. The obtained age can be grouped as follows: $14.8{\pm}0.4{\sim}15.2{\pm}0.4Ma$, $19.9{\pm}0.5{\sim}22.1{\pm}0.7Ma$, $18.0{\pm}1.1{\sim}20.4+0.5Ma$, and $14.6{\pm}0.7{\sim}21.1{\pm}0.5Ma$. Stratigraphically they mostly fall into the range of Lower Miocene to Mid Miocene. The oldest volcanic rock recorded is a basalt (911213-6) with the age of $22.05{\pm}0.67Ma$ near Sangjeong-ri in the Changgi (or Janggi) basin and presumed to be formed in the Early Miocene, when Changgi Conglomerate began to deposit. The youngest one (911214-9) is a basalt of $14.64{\pm}0.66Ma$ in the Haseo basin. This means the intrusive and extrusive rocks are not a product of sudden voncanic activity of short duration as previously accepted but of successive processes lasting relatively long period of 8 or 9 Ma. The radiometric age of the volcanic rocks is not randomly distributed but varies systematically with basins and localities. It becomes generlly younger to the south, namely from the Changgi basin to the Haseo basin. The rocks in the Changgi basin are dated to be from $19.92{\pm}0.47$ to $22.05{\pm}0.67Ma$. With exception of only one locality in the Geumgwangdong they all formed before 20 Ma B.P. The Eoil basalt by Tateiwa in the Eoil basin are dated to be from $20.44{\pm}0.47$ to $18.35{\pm}0.62Ma$ and they are younger than those in the Changgi basin by 2~4 Ma. Specifically, basaltic rocks in the sedimentary and voncanic sequences of the Eoil basin can be well compared to the sequence of associated sedimentary rocks. Generally they become younger to the stratigraphically upper part. Among the basin, the Haseo basin is characterized by the youngest volcanic rocks. The basalt (911214-7) which crops out in Jeongja-ri, Gangdong-myon, Ulsan-gun is $16.22{\pm}0.75Ma$ and the other one (911214-9) in coastal area, Jujon-dong, Ulsan is $14.64{\pm}0.66Ma$ old. The radiometric data are positively collaborated with the results of paleomagnetic study, pull-apart basin model and East Sea spreading theory. Especially, the successively changing age of Eoil basalts are in accordance with successively changing degree of rotation. In detail, following results are discussed. Firstly, the porphyritic rocks previously known as Cretaceous basement (911213-2, 911214-1) show the age of $43.73{\pm}1.05$ 및 $49.58{\pm}1.13Ma$(Eocene) confirms the results of Jin et al. (1988). This means sequential volcanic activity from Cretaceous up to Lower Tertiary. Secondly, intrusive andesitic rocks in the Pohang basin, which are dated to be $21.8{\pm}2.8Ma$ (Jin et al., 1988) are found out to be 15 Ma old in coincindence with the age of host strata of 16.5 Ma. Thirdly, The Quaternary basalt (911213-5 and 911213-6) of Tateiwa(1924) is not homogeneous regarding formation age and petrological characteristics. The basalt in the Changgi basin show the age of $19.92{\pm}0.47$ and $22.05{\pm}0.67$ (Miocene). The basalt (911213-8) in Sangjond-ri, which intruded Nultaeri Trachytic Tuff is dated to be $20.55{\pm}0.50Ma$, which means Changgi Group is older than this age. The Yeonil Basalt, which Tateiwa described as Quaternary one shows different age ranging from Lower Miocene to Upper Miocene(cf. Jin et al., 1988: sample no. 93-33: $10.20{\pm}0.30Ma$). Therefore, the Yeonil Quarterary basalt should be revised and divided into different geologic epochs. Fourthly, Yeonil basalt of Tateiwa (1926) in the Eoil basin is correlated to the Yeonil basalt in the Changgi basin. Yoon (1989) intergrated both basalts as Eoil basaltic andesitic volcanic rocks or Eoil basalt (Yoon et al., 1991), and placed uppermost unit of the Changgi Group. As mentioned above the so-called Quarternary basalt in the Eoil basin are not extruded or intruaed simultaneously, but differentiatedly (14 Ma~25 Ma) so that they can not be classified as one unit. Fifthly, the Yongdong-ri formation of the Pomgogri Group is intruded by the Eoil basalt (911214-3) of 18.35~0.62 Ma age. Therefore, the deposition of the Pomgogri Group is completed before this age. Referring petrological characteristics, occurences, paleomagnetic data, and relationship to other Eoil basalts, it is most provable that this basalt is younger than two others. That means the Pomgogri Group is underlain by the Changgi Group. Sixthly, mineral composition of the basalts and andesitic rocks from the 4 basins show different ground mass and phenocryst. In volcanic rocks in the Pohang basin, phenocrysts are pyroxene and a small amount of biotite. Those of the Changgi basin is predominant by Labradorite, in the Eoil by bytownite-anorthite and a small amount pyroxene.