• 생태와환경
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• 제33권3호통권91호
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• pp.187-196
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• 2000

호수 내 seston조성 및 식물플랑크톤 성장을 제한하는 요인들을 평가하기 위해서는 일반적으로 시료가 담긴 용기 내에 영양물질을 투입하는 생물검정 (bioassay) 방법이나, 섭식 (grazing) 실험, seston의 size분석 등과 같은 직접적이고 시간적 노력이 필요한 방법을 이용한다. 그러나 이 논문에서는 동일한 목적을 위하여, 총인 (TP), 엽록소 (CHL), 투명도 (Secchi depth, SD) 자료에 의해 계산한 Carlson의 영양상태지수 (TSI)들의 상호편차(deviation)를 이용하는 보다 간편한 방법을 소개하였다. 본 연구에서 TSI 편차분석을 위하여 아열대지역의 대형호수 (Lake Okeechobee, 미국 플로리다)의 수질자료와 다른 많은 호수들로부터 수집된 자료를 이용하였다. 일단 연구자가 일상적인 수질자료를 수집하여 총인, Chl-a, 투명도 값을 기초로 TSI값을 얻었다면, 이로부터 여러 가지 해석이 도출될 수 있다 한편, 총질소의 자료도 총인과 마찬가지로 영양물질에 대한 자료로 중요하게 이용될 수 있다. TSI (CHL)값이 TSI (TP)값보다 훨씬 작다면, 인 (P)이 아닌 다른 요인이 조류의 성장을 제한한다고 유추할 수 있다. 만약 TSI (CHL)값이 TSI (SD) 값보다 훨씬 작다면 호수 내 seston중 아주 작은 무생물적 입자들의 구성비가 높다고 추정할 수 있으며,이 경우 빛이 제한 요소가 될 것이다. 반대로, TSI (CHL) 값이 TSI (TP) 값보다는 작지만 TSI (SD) 값보다 크다면, 수중의 빛을 산란시키는 입자들이 크기가 크다고 (예를 들면, 큰 사상성 또는 군체성 조류) 추정할 수 있고, 이 경우 조류의 성장은 동물플랑크톤의 섭식에 의해 제한을 받을 가능성이 크다. 이러한 분석의 결과는 신뢰성과 일관성이 매우 높으며, 일반적으로 상기한 다른 직접적인 방법들에 의해 얻어진 결과들과도 잘 일치한다. TSI의 편차를 이용한 방법으로부터 도출된 결과를 위의 직접적인 방법을 통해 주기적으로 검증할 필요는 있지만, 호수관리를 위해 수질과 생태학적 반응 요인들을 모니터링하고, 나아가 장기적으로 호수의 변화를 이해하는데 보다 효율적이고 경제적인 방법을 제공할 수 있어 이용가치가 매우 높다고 사료된다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제25권6호
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• pp.374-385
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• 2013

부유 퇴적물의 입자 운동에 대한 수치실험이 굴곡이 있는 해저면 위에서 수행되었다. 해저면 경계층의 난류 유속장은 LES 난류모델을 사용하여 구현하였고, 난류 흐름 속에서의 퇴적물 입자운동은 Lagrangian 입자추적 모델을 사용하여 구현하였다. 수치실험을 통하여 두개의 다른 유속조건을 사용하였는데, 파랑주기를 비롯한 다른 모든 조건은 동일하게 유지한 가운데 오직 최대 유속만 다르게 하여 실험을 수행하였다. 예상한 것과 같이 부유되는 퇴적물 입자의 양은 유속이 강할 수록 증가하였다. 그러나 예상하지 못한 결과도 관측되었는데 그것은 비록 최대유속외에 다른 모든 조건은 동일하더라도 퇴적물이 부유되는 양상은 다르게 나타날 수 있다는 것이다. 특히 퇴적물이 부유하게 되는 시간이 위상평균한 파장 주기안에서 서로 다르게 나타나는 것이 발견되었는데, 이는 해저면 굴곡 주위에서 유속에 의해 생성되는 난류 와동의 생성시간이 다르기 때문에 일어나는 것으로 밝혀졌다. 이전의 연구에서도 알려진 바와 같이 이런 난류 와동들이 퇴적물의 부유현상에 미치는 영향은 지대한 것으로 확인되었으며, 또한 이런 와동들의 생성시간은 유속의 크기에 따라 달라 질 수 있음이 밝혀졌다. 이로인해 해저면 굴곡 위에서 퇴적물의 부유현상을 보다 정확하게 규명하기 위해서는 파랑의 여러가지 복잡한 변수들을 고려하여야 함이 이번 실험을 통하여 입증되었다. 또한 퇴적물 입자의 부유에 영향을 미치는 난류 에너지분포 역시 생성된 난류 와동에 많은 영향을 받는 것으로 나타났다. 이번 연구를 통하여 유속의 세기변화 만으로도 퇴적물이 부유되는 시간이 굴곡이 있는 해저면에서 바뀔 수 있는 것으로 확인되었으며, 이는 향후 퇴적물 부유에 대한 연구를 할때 해저면 구조와 유속구조의 상관관계를 보다 신중히 검토해야 함이 밝혀졌다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.40-53
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• 2021

해양연구를 위해 사용하는 연구선은 계획된 연구해역으로 이동하여 연구목적에 맞는 해양관측을 수행한다. 한국해양과학기술원(KIOST, Korea Institute of Ocean Science & Technology)이 보유하고 있는 5척의 연구선에는 항해 중에 상시 관측할 수 있는 GPS, 수심, 기상, 표층 수온 및 염분 측정 장비가 탑재되어 있다. 이러한 상시관측 장비를 통해 생산되는 데이터를 체계적으로 관리하고 활용하기 위한 정보 플랫폼이 요구된다. 따라서 연구선 운항계획에서부터 연구선 운항 중 관측, 데이터수집, 데이터처리, 데이터저장, 표출 및 제공서비스에 이르는 일련의 업무 분석을 통해 업무절차를 정의하였다. 업무 절차의 각 단계 별 기능 설계를 거친 후, WebGIS 기반의 정보 플랫폼인 KUMOS(KIOST Underway Meteorological & Oceanographic Information System)를 구축하였다. 연구선 항해 중에 생산되는 데이터는 시·공간적 변화가 있는 특성이 있어 이러한 변동성을 고려한 데이터의 품질관리 체계를 개발하였다. 데이터의 체계적인 관리와 서비스를 위해 KUMOS 통합DB를 구축하고 연구선 항적, 데이터 표출, 검색 및 제공 등의 기능을 구현하였다. KUMOS에서 제공하는 데이터 셋은 연구선의 항해 별 운항결과리포트(cruise report), 원시데이터(raw data), 품질관리 플래그(Quality Control(QC) flagged data) 데이터, 필터 데이터(filtered data), 항적도 데이터(cruise track line), 데이터 리포트(cruise data report) 등으로 구성되어있다. 본 연구를 통해 개발한 KUMOS의 기능 별 업무처리 절차와 체계는 연구선 항해 중 상시관측이 가능한 연구선을 보유하고 있는 국내 해양관련 기관 및 대학에도 벤치마킹 역할을 할 것으로 기대된다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제25권4호
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• pp.33-47
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• 2022

Wild boars(Sus scrofa) are expanding their range of behavior as their habitats change. Appearing in urban centers and private houses, it caused various social problems, including damage to crops. In order to prevent damage and effectively manage wild boars, there is a need for ecological research considering the characteristics and movement characteristics of wild boars. The purpose of this study is to analyze home range and identify land cover types in key areas through tracking wild boars, and to predict the movement connectivity of wild boars in consideration of previous studies and their preferred land use characteristics. In this study, from January to June 2021, four wild boars were captured and tracked in Jinju city, Gyeongsangnam-do, and the preferred land cover type of wild boars was identified based on the MCP 100%, KDE 95%, and KDE 50% results. As a result of the analysis of the home range for each individual, it was found that 100% of MCP was about 0.68km², 2.77km², 2.42km², and 0.16km², and the three individuals overlapped the home range, refraining from habitat movement and staying in the preferred area. The core areas were analyzed as about 0.55km², 2.05km², 0.82km², and 0.14km² with KDE 95%., and about 0.011km², 0.033km², 0.004km², and 0.003km² with KDE 50%. When the preferred land cover type of wild boar was confirmed based on the results of analysis of the total home range area and core area that combined all individuals, forests were 55.49% (MCP 100%), 54.00% (KDE 95%), 77.69% (KDE 50%), respectively, with the highest ratio, and the urbanization area, grassland, and agricultural area were relatively high. A connectivity scenario was constructed in which the ratio of the land cover type preferred by the analyzed wild boar was reflected as a weight for the resistance value of the connectivity analysis, and this was compared with the connectivity evaluation results analyzed based on previous studies and wild boar characteristics. When the current density values for the wild boar movement data were compared, the average value of the existing scenario was 2.76, the minimum 1.12, and the maximum 4.36, and the weighted scenario had an average value of 2.84, the minimum 0.96, and the maximum 4.65. It was confirmed that, on average, the probability of movement predictability was about 2.90% better even though the weighted scenario had movement restrictions due to large resistance values. It is expected that the identification of the movement route through the movement connectivity analysis of wild boars can be suggested as an alternative to prevent damage by predicting the point of appearance. In the future, when analyzing the connectivity of species including wild boar, it is judged that it will be effective to use movement data on actual species.