• Journal of Ecology and Environment
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• 제36권1호
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• pp.73-83
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• 2013

The object of this study was to evaluate lotic ecosystem health using multiple eco-metric approaches such as water chemistry diagnosis, physical habitat health evaluations, and biological integrity modeling at 100 streams of four major watersheds. For the study, eight chemical water quality parameters such as nutrients (N, P) and organic material were measured and 11-metric models of Qualitative Habitat Evaluation Index (QHEI) and multiple eco-metric health assessment model (MEHA) were applied to the four major watershed. Nutrient analysis of nitrogen (N) and phosphorus (P) in all watersheds indicated a eutrophic state depending on the locations of sampling streams. Physical habitat health, based on the QHEI model, averaged 114 (range: 56 - 194), judging as a "good condition" by the criteria of Plafkin et al. (1989). In addition, primary (H1 - H4), secondary (H5 - H7), and tertiary habitat metric variables (H8 - H11) were analyzed in relation to the physical habitat degradations. The plots of tolerant species ($P_{TS}$) and sensitive species ($P_{SS}$) to water quality showed that the proportions of $P_{TS}$ had positive linear functions with nutrients, and that the $P_{SS}$ had inverse linear relations with the chemical variables. The model of eco-metric health assessment showed that mean MEHA was 20.4, indicating a fair condition. Overall, our data suggest that water chemistry, based on nutrients and organic matter, directly modified the trophic structures in relation to food chain in the aquatic ecosystems, and then these directly influenced the compositions of tolerance/sensitive species, resulting in degradations of overall ecological health.

• 한국환경과학회지
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• 제27권7호
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• pp.531-541
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• 2018

Road freezing caused by snowfall during wintertime causes traffic congestion and many accidents. To prevent such problems, we developed, in this study, a system to predict road freezing based on weather forecast data and the freezing generation modules. The weather forecast data were obtained from a high-resolution model with 1 km resolution for Jeju Island from 00:00 KST on December 1, 2017, to 23:00 KST on February 28, 2018. The results of the weather forecast data show that index of agreement (IOA) temperature was higher than 0.85 at all points, and that for wind speed was higher than 0.7 except in Seogwipo city. In order to evaluate the results of the freezing predictions, we used model evaluation metrics obtained from a confusion matrix. These metrics revealed that, the Imacho module showed good performance in precision and accuracy and that the Karlsson module showed good performance in specificity and FP rate. In particular, Cohen's kappa value was shown to be excellent for both modules, demonstrating that the algorithm is reliable. The superiority of both the modules shows that the new system can prevent traffic problems related to road freezing in the Jeju area during wintertime.

• 환경영향평가
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• 제22권6호
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• pp.591-607
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• 2013

본 연구에서는 생물학적 바이오마커, 물리적 서식지 지표 및 화학적 수질지표를 종합하여 12-메트릭 생태평가 모형을 확립하였고, 도심하천에 적용하여 수생태계 평가를 실시하였다. 생태모형 적용을 위해 도심하천의 상류역의 대조군 지역($C_Z$), 중류의 전이대($T_Z$) 및 하류역의 오염지역(IZ)을 선정한 후, 모델값에 대한 계절별 변이특성을 분석하였다. DNA 손상도 분석은 혈액을 이용한 단세포 전기영동법(Single-cell gel electrophoresis, SCGE)인 Comet assay 지표에 의거한 생지표 메트릭으로 이용되었고, Tail moment, Tail DNA(%) 및 Tail length(${\mu}m$)값이 분석되었다. DNA의 손상은 하류역의 오염지역($I_Z$)에서 분명하게 나타났지만, 대조군($C_Z$) 지역에서는 그렇지 않았다. 개체군 지표로서 비만도 지수인 $C_F$ 값 분석, 체장빈도 분포 지표 및 개체 이상도(Abnormality) 지표가 생물지표로서 이용되었다. 물리적 서식지 지표는 QHEI 모델을 이용하였고, 4개 메트릭이 분석되었다. 화학적 수질지표는 부영양화 지표인 인(P)/질소(N), 화학적 산소요구량 및 전기전도도 지표가 이용되었다. 본 연구를 종합해보면, 12-메트릭 생태모형의 생지표 속성은 대조군($C_Z$)지역에 비해 오염지역($I_Z$)에서 화학적 스트레스 지표(부영양화 지표)에 아주 민감하게 반응 하는 것으로 나타났으며, 또한 이들은 부분적으로 서식지 평가지표에 의해 영향 받는 것으로 분석되었다.

• Steel and Composite Structures
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• 제50권4호
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• pp.443-458
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• 2024

The construction industry, one of the biggest producers of greenhouse emissions, is under a lot of pressure as a result of growing worries about how climate change may affect local communities. Geopolymer concrete (GPC) has emerged as a feasible choice for construction materials as a result of the environmental issues connected to the manufacture of cement. The findings of this study contribute to the development of machine learning methods for estimating the properties of eco-friendly concrete, which might be used in lieu of traditional concrete to reduce CO₂ emissions in the building industry. In the present work, the compressive strength (f_c) of GPC is calculated using random forests regression (RFR) methodology where natural zeolite (NZ) and silica fume (SF) replace ground granulated blast-furnace slag (GGBFS). From the literature, a thorough set of experimental experiments on GPC samples were compiled, totaling 254 data rows. The considered RFR integrated with artificial hummingbird optimization (AHA), black widow optimization algorithm (BWOA), and chimp optimization algorithm (ChOA), abbreviated as ARFR, BRFR, and CRFR. The outcomes obtained for RFR models demonstrated satisfactory performance across all evaluation metrics in the prediction procedure. For R² metric, the CRFR model gained 0.9988 and 0.9981 in the train and test data set higher than those for BRFR (0.9982 and 0.9969), followed by ARFR (0.9971 and 0.9956). Some other error and distribution metrics depicted a roughly 50% improvement for CRFR respect to ARFR.

• 환경생물
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• 제31권2호
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• pp.96-104
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• 2013

본 연구에서는 2007년의 금강 중 하류부의 백마강의 상류에서 하류에 이르는 5개 지점에서 이 화학적 수질특성을 분석하였고, 그 곳에 서식하는 어류군집의 어종분포 및 길드분석을 통해 군집구조 및 생태건강도 특성을 평가하였다. 전형적인 하류하천인 백마강의 BOD, COD농도는 각각 평균 $2.8mg\;L^{-1}$, $4.0mg\;L^{-1}$였고, TN, TP의 농도는 각각 $5.0mg\;L^{-1}$, $158{\mu}g\;L^{-1}$로서 이미 부영양 상태로 판정되었으며, 특히 하류 지점에서는 유기물오염 및 부영양화 현상이 뚜렷했다. 5개 지점에서 출현한 어종은 총 19종으로 나타났고, 내성종인 끄리는 가장높은 상대 풍부도(48%)를 보였다. 백마강에서 민감종의 비율(2.3%)은 낮은 반면 내성종 비율(71.8%)은 높게 나타나 중.하류 하천에서의 전형적인 길드 변화 현상이 확연히 나타났다. 하천 생태건강도 평가 (IBI)에 따르면, 백마강에서 생물보전지수는 14.8로서 악화상태인 것으로 나타났고, 수질에서 보여준 바와 같이 하류부에서는 극명하게 악화된 것으로 나타났다. 특히 하류구간 (S3~S5)의 낮은 건강도 지수값은 하수종말처리장으로부터 나온 배출수의 화학적 영향이 큰 것으로 사료되었다. 이는 생태건강도 모델값이 수질 특성을 잘 반영하는 객관성 있는 평가기법으로 활용 될 수 있음을 제시하였다. 따라서 백마강의 생태계 보존을 위해서는 향후 이 구간에 대한 하천복원 및 지속적인 생태모니터링이 중요하다고 판단된다.

• 생태와환경
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• 제45권2호
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• pp.218-231
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• 2012

본 연구는 2005~2007년까지 3년에 걸쳐 폐광산 수계의 유출수에 의해 직접적으로 영향 받는 하천 및 대조군(Control, $C_o$) 하천에서 이 화학적 수질특성, 수질 내성도 및 트로픽 길드 특성, 다변수 생태모형(Multimetric Health Model)을 이용한 생태 건강도 평가 및 물리적 건강도 평가 모형(QHEI model)을 이용한 생물 서식지 평가를 실시하였다. 또한, 폐광산의 유출수에 대한 생태독성 평가를 위해 버들치(Rhynchocypris oxycephalus)를 이용하여 현장 Enclosure 노출시험(In situ Enclosure Bioassay)을 실시하였고, 해부학적 장기 조직의 평가지수 모형(Necropy-based Health Assessment Index, $N_b$-HAI)을 이용하여 대조군($C_o$)과 처리군(T)의 광산폐수의 영향을 평가하였다. 이들에 대한 장기 조직의 영향평가는 각 Enclosure에 10 개체씩 투입하여 지라(Spleen), 신장(Kidney), 아가미(Gill), 간(Liver), 눈(Eyes), 지느러미(Fins)의 조직분석(Tissue analysis)을 실시하였다. 대조군과의 비교평가에 따르면, 폐광산의 유출수는 하천수를 pH 3.2까지 떨어뜨려 강한 산성폐수와 유사한 특성을 보였고, 급격한 수소이온 증가 및 총용존물질(Total Dissolved Solid, TDS)의 증가를 가져왔다. 서식지 평가의 QHEI 모델 값은 지점별 유의한 차이(p>0.05)를 보이지 않은 반면, 다변수 생태모형(Multimetric Health Model)을 이용한 생태 건강도는 3년 동안 대조군($C_o$)에서 $M_m$-EH 모델 값은 16~20, 처리군($M_w$)에서는 0으로 폐광 유출수의 영향을 받는 지점에서는 "악화상태(P)"로 나타났다. 또한, Enclosure 노출평가 따르면, $N_b$-HAI 모델값은 3년 기간 동안 대조군에서 0~3으로 나타나 "최적~양호상태" (Ex~G)로 나타난 반면, 폐광 유출수의 Enclosure에 포함된 처리군(Treatment)에서 모델값은 모두 100 이상(범위: 100~137)을 상회하여 "악화상태(P)"로 평가되었으며, 크게 손상된 장기조직은 간(Liver), 신장(Kidney), 아가미(Gill)로 나타나 향후 폐광산 유출지역의 수질 및 생태관리가 시급한 것으로 사료되었다.