• 환경생물
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• 제37권1호
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• pp.8-18
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• 2019

본 연구에서는 만경강 본류에서 2009~2016년 동안 어류의 트로픽 길드, 오염도, 내성도 및 어류평가지수(Fish Assessment Index; FAI)에 기반을 둔 다변수 생태건강도에 대한 화학적 수질 영향을 분석하였다. 수질 지표로서 전기전도도, 총인(TP) 및 암모니아성 질소($NH_4-N$) 농도는 최하류지점에서 가장 악화되는 것으로 나타났다. 어류현장 조사 결과, 8년간 만경강 본류에서는 총 14과 50종이 채집되었으며, 우점종은 내성종으로 잘 알려진 피라미(Zacco platypus)로서 22.9%를 차지하여 트로픽 특성의 악화현상을 보였고, 최류역에서는 비정상어종의 상대빈도가 가장 높게 나타나 생태교란이 아주 심각한 것으로 나타났다. Pearson 상관도 분석에 따르면, 내성어종 및 잡식어종의 상대빈도는 전기전도도, BOD 및 $NH_4-N$와 통계적으로 유의한 상관관계(r>0.30, p<0.05)를 보였고, 민감어종 및 충식어종의 상대빈도는 이들 변수들과 유의한 역상관 관계(r<-0.3, p<0.01)를 보였다. 어류 다변수 모델(FAI)을 이용한 생태건강도로서 평가된 FAI 모델 값은 평균 47(n=40)로서 건강도는 "보통상태(C)"로서 나타났고, 하류역(S3~S5) 지역에서 모델값은 모두 "나쁜상태(D)"로 나타나 수질악화에 의한 영향으로 평가되었다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제10권5호
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• pp.25-36
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• 2005

옥동천 유역의 상류에 위치한 명진탄광, 서진탄광, 옥동탄광 등이 1988년 이후 석탄합리화 사업으로 인하여 휴폐광 되었다. 따라서 많은 양의 광산 폐재가 적당한 처리시설이 없이 그대로 유입되어 하류지역의 수질오염을 야기 시킨다. 폐탄광으로부터 유출되는 침출수와 산성광산배수는 pH $2.7\sim4.5$의 강한 산성을 나타내며, 총용존물질은 $1,030\sim1,947mg/L$로 높은 범위를 나타낸다. 또한 Fe, Cu, Cd 같은 중금속의 농도와 음이온인 황산이온 등도 매우 높은 농도를 보인다. 옥동천내에 포함된 중금속의 농도는 Fe>Al>Mn>Zn>Cu>Pb>Cd 순으로 나타났으며, 철의 경우 산성광산배수와 침출수로 부터 옥동천 하류의 수질과 토양의 질을 나타내는 지표가 된다. 구리농도는 풍수기에 공재댐 배출수에서 높은 농도를 나타냈다. 표층수의 수질오염지표는 폐탄광의 산성광산배수가 유입되는 옥동천 본류 상류에서 $16.3\sim47.1$을 나타냈다. 반면에 구광재댐과 신광재댐 및 폐탄광의 배출수가 유입되는 중류에서 $10.6\sim19.5$를, 하류에서는 평균값인 $10.6\sim14.9$를 보여, 상류지역의 폐탄광의 산성광산배수가 옥동천의 주 오염원인 것으로 나타났다.

• 한국수산과학회지
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• 제48권5호
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• pp.768-775
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• 2015

Seasonal variability in the marine seaweed community structure was examined in the intertidal zones at nine study sites in Hallyeohaesang National Park, on the southern coast of Korea from March to October 2014. A total of 145 seaweeds were indentified, comprising 15 green, 41 brown and 89 red algae. Coarsely branched seaweeds were the dominant functional group, comprising 58.95% in species number, whereas filamentous, sheet, thick leathery, crustose and jointed calcareous forms comprised 2.63-17.72% each. The seaweed biomass averaged 358.00 g dry wt/m² and it was maximal at Somaemuldo (847.64 g dry wt/m²) and minimal at Gamam (56.51 g dry wt/m²). Based on biomass, the dominant and subdominant seaweeds were Ulva australis at Gamam, Sargassum thunbergii at Sangju, Ulva australis and S.fulvellum at Neukdo, S.horneri at Dala-Bijindo-Somaemuldo, S. thunbergii at Dapo, and Corallina pilulifera at Songdo. Community indices were as follows: dominance index (DI), 0.43-0.71; richness index (R), 8.26-16.50; evenness index (J'), 0.36-0.54; and diversity index (H'), 1.57-2.19. In conclusion, we found that both biomass and the community structure of seaweeds in Hallyeohaesang National Park were similar to those in other studies of the Southern Sea along the Korean peninsula, and that Hallyeohaesang National Park is a relatively favorable habitat for seaweeds. Future studies should examine the changes in seaweed composition and biomass as they relate to climate change and environmental pollution.

• Environmental Analysis Health and Toxicology
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• 제26권
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• pp.9.1-9.9
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• 2011

Objectives: In order to evaluate which temperature index is the best predictor for the health impact assessment of heat stress in Korea, several indexes were compared. Methods: We adopted temperature, perceived temperature (PT), and apparent temperature (AT), as a heat stress index, and changes in the risk of death for Seoul and Daegu were estimated with $^1{\circ}C$ increases in those temperature indexes using generalized additive model (GAM) adjusted for the non-temperature related factors: time trends, seasonality, and air pollution. The estimated excess mortality and Akaike's Information Criterion (AIC) due to the increased temperature indexes for the $75^{th}$ percentile in the summers from 2001 to 2008 were compared and analyzed to define the best predictor. Results: For Seoul, all-cause mortality presented the highest percent increase (2.99% [95% CI, 2.43 to 3.54%]) in maximum temperature while AIC showed the lowest value when the all-cause daily death counts were fitted with the maximum PT for the $75^{th}$ percentile of summer. For Daegu, all-cause mortality presented the greatest percent increase (3.52% [95% CI, 2.23 to 4.80%]) in minimum temperature and AIC showed the lowest value in maximum temperature. No lag effect was found in the association between temperature and mortality for Seoul, whereas for Daegu one-day lag effect was noted. Conclusions: There was no one temperature measure that was superior to the others in summer. To adopt an appropriate temperature index, regional meteorological characteristics and the disease status of population should be considered.

• 한국물환경학회지
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• 제35권2호
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• pp.152-164
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• 2019

In this study, a Benthic Macroinvertebrates Family Index (BMFI) was developed using 100 indicator groups (99 families including Chironomidae with 2 phena). Families were assigned a score between 1 and 10 depending on their sensitivity to organic pollution. The BMFI was composed of the sensitivity and relative abundance of the indicator taxa. Sensitivity values of each group were generally similar to Biological Monitoring Working Party (BMWP) scores or Walley, Hawkes, Paisley, Trigg (WHPT) scores of UK, Japanese BMWP scores, and the FBI tolerance values of North America. However, sensitivity values of some taxa were significantly different from those of foreign countries, which seemed to have resulted from discrepancy in species composition, difference of taxonomic classification system, or methodological difference for estimation of sensitivity. As an annual average level, BMFI showed significant correlation with concentration of 5-day biochemical oxygen demand (BOD5) (correlation coefficient r = -0.80, n = 569 sites), total suspended solids (r = -0.68), and total phosphorus (r = -0.79). In addition, BMFI revealed strong correlation with Shannon-Weaver's species diversity (r = 0.85), Margalef's species richness (r = 0.85) and McNaughton's dominance (r = -0.84). Correlation between BMFI and water quality parameters or community indices such as species diversity did not show significant difference compared to that of species-level indices such as BMI (Benthic Macroinvertebrates Index). This means that BMFI is a more useful indicator in terms of easy identification of organisms. BMFI was used to assess the environmental status of 3,017 sites of Stream Ecosystem Survey conducted by the Korean Ministry of Environment between 2016 and 2018. As a result, about half of all sites appeared to be in good condition, and a quarter in poor condition.

• 환경정책연구
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• 제13권1호
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• pp.69-93
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• 2014

본 저자는 IPCC 기후변화 취약성 평가 모형에 근거하여 취약성 지표를 선정하고 실증자료를 구축하여 전국 시군구 행정단위 수준의 기후변화 건강 취약성 지표를 개발하였다. 건강 취약성 지표는 선행연구와 달리 매개체 감염병, 홍수, 폭염, 대기오염/알레르기의 네 가지 건강영향별로 취약성을 평가할 수 있도록 개발하였고, 건강영향별 기후변화 취약성은 다양한 요인에 의해 발생함을 고려하여 특정 건강영향의 취약성을 여섯 가지 하부 지표(기상요소, 기후변화 건강영향(질환), 환경요소, 건강위험 취약계층, 사회여건, 보건의료체계)로 분해하여 위험요인별 기후변화 취약성을 살펴볼 수 있도록 하였다. 취약성 지표는 이론적 모형과 국내외 참고문헌을 바탕으로 가급적 우리나라 실정에 맞게 선정하였다. 지표 산출방식은 복합지표산정의 구체적인 방법에 따라 산출하였고, 이를 위하여 자료의 표준화, 가중치 계산, 산출된 지표의 합산방법 등에 신중을 가하였다. 표준화 방법으로는 자료의 극단값을 이용하는 Min-Max법을, 가중치는 위계적 계층분석법(AHP)에 의한 가중치를, 지표 합산방법은 비보상성 다기준 합산방법을 이용하였으며, 가중치 산정에 있어서 위계적 계층분석법외 예산배분법(BA)에 의한 가중치를 사용하여 가중치의 신뢰도를 고려하였다. 개별 지표는 단순 합산할 경우 지표에 따라서는 특정지표의 영향이 다른 지표에 의해 상쇄되어 버릴 수 있는 개연성을 줄이기 위해 지표의 합산과정에서 나타나는 보상성을 보정하였고, 합산방법을 달리하여 분석결과의 민감도를 평가하였다. 개발된 지표 적용결과, 기후변화 건강 취약성이 낮은 지역은 부산광역시가 10개 구로 가장 많았고 경상남도 4개 시군구, 서울, 인천, 전라남도가 각 3곳, 경기도, 충청남도, 울산이 각각 1곳으로 나타났다. 건강영향별 기후변화 취약성 평가결과, 매개체 감염병은 남부지방을 중심으로 특히 전라도, 경상남도, 충청도 해안가를 중심으로 취약했으며, 홍수로 인한 기후변화 취약성은 남해안과 서해안, 강 주변 지역에서, 폭염으로 인한 기후변화 취약성은 대도시나 그 주변 지역에서 높았다. 대기오염/알레르기로 인한 기후변화 취약성은 다른 건강영향과 달리 강원도, 경상북도 이외에 서울, 부산, 대구, 인천, 대전 등의 대도시와 경기도 일부 지역을 포함하여 70여 개의 시군구에서 취약한 것으로 나타났다. 기 개발된 기후변화 건강 취약성 지표는 시도, 지자체가 기후변화 적응대책 세부 시행계획을 수립해야 하는 현시점에서 건강에 대한 기후변화 취약성 정도를 파악하는 데 유용하게 사용될 것이며, 하부지표 또한 취약성의 중요 원인을 파악하는 데 도움이 될 것을 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.469-482
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• 2018

본 연구에서는 델파이 기법과 AHP분석을 이용하여 경인 아라뱃길의 수질에 영향을 미치는 다양한 인자를 설정하고 하천의 수질을 체계적이고 객관적으로 평가할 수 있는 평가 항목 및 지표를 개발하였다. 분석결과, 최상위 평가항목에서의 중요도는 물리 환경적 요인 28%, 관리적 요인 26%, 자연 고정적 요인 26%, 사회 문화적 요인이 20% 순으로 나타났다. 3계층 평가항목인 물리 환경적 요인의 내적 요인에서는 자정능력의 손실, 외적 요인에서는 귤현보 및 교량에 의한 오니토 퇴적이 중요도가 가장 높은 것으로 나타났으며, 관리적 요인의 시설요인에서는 축산 및 폐수처리시설의 영향, 정책/제도적 요인에서는 규제권역상의 문제로 나타났다. 또한 자연 고정적 요인의 수생태/점오염원에서는 굴포천의 오염수, 생활환경/비점오염원은 기타하천의 유입수로 나타났으며, 사회 문화적 요인에서 경제적 요인에서는 화물 및 여객운항, 외적 요인에서는 하수처리시설 부족에 따른 영향이 중요도가 가장 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 향후 경인 아라뱃길의 수질개선 사업의 우선순위를 산정할 수 있는 논리적 근거와 객관성을 마련하기 위하여 각각의 평가지표들을 측정할 수 있는 구체적인 방법론과 기법에 대한 연구가 지속되어야 할 것이다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권1호
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• pp.24-35
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• 2023

급격한 산업화와 도시화로 인해 해양 오염이 심각해지고 있으며, 이러한 해양 오염을 실효적으로 관리하기 위해 수질평가지수(Water Quality Index, WQI)를 마련하여 활용하고 있다. 하지만 수질평가지수는 다소 복잡한 계산과정으로 인한 정보의 손실, 기준값 변동, 실무자의 계산오류, 통계적 오류 등의 불확실성(uncertainty)을 내포하고 있다. 이에 따라 국내·외에서 인공지능 기법을 활용하여 수질평가지수를 예측하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 해양환경측정망 자료(2000 ~ 2020년)를 활용하여 우리나라 전 해역 즉, 5개의 생태구에 대한 WQI를 추정할 수 있는 가장 적합한 인공지능기법을 도출하기 위해 총 6가지의 기법(RF, XGBoost, KNN, Ext, SVM, LR)을 실험하였다. 그 결과, Random Forest 기법이 다른 기법에 비해 가장 우수한 성능을 보였다. Random Forest 기법의 WQI 점수 예측값과 실제값의 잔차 분석 결과, 모든 생태구에서 시간적 및 공간적 예측 성능이 우수한 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구에서 개발한 Random Forest 기법은 높은 정확도를 바탕으로 우리나라 전해역에 대한 WQI를 예측 가능할 것으로 사료된다.

• Ocean and Polar Research
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• 제35권2호
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• pp.69-83
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• 2013

시화호 내측 퇴적물 내 미량속의 오염원을 규명, 퇴적물 내 미량금속의 분포 특성 및 오염도를 평가하기 위하여 시화호 유역의 하천수, 반월산업단지 토구 유출수 및 코어 퇴적물 내 미량금속을 분석하였다. 하천수 및 반월산업단지 토구 유출수 내 용존성 미량금속의 평균농도는 시화호 내측 표층수에 비해 6.6~136배 높았으며, 산업단지 유역의 하천이 도심 또는 농업 유역에 비해 상대적으로 높은 농도를 보이고 있어 시화호 내측 미량금속의 주요한 오염원은 시화호 유역에 산재하는 하천과 반월산업단지 토구인 것을 알 수 있었다. 미량금속의 수직분포는 저층에서 표층으로 갈수록 농도가 증가하고 있으며 반월산업단지 인근 지역에서 미량금속의 농도가 매우 높은 것으로 나타났다. 농집지수(geo-accumulation index)를 이용한 퇴적물 내 미량금속의 오염도 평가는 산업단지 인근이 다른 조사지역에 비해 상대적으로 오염되었으며 특히 Cu, Zn 및 Cd의 오염도가 매우 심각한 수준으로 나타났다. 우리나라 해저퇴적물의 주의기준(TEL)과 관리기준(PEL)과의 비교를 통하여 퇴적물 내 미량금속 농도가 해양생물에 미치는 영향 및 독성을 파악한 결과, 반월산업단지 인근 지역에서 Cu, Zn, Cd 및 Pb이 PEL을 초과하였으며 Cr과 Ni 역시 외국의 PEL을 초과하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 mPELQ를 이용하여 퇴적물 기준이 존재하는 미량 금속의 종합적인 독성 영향을 평가하였다. mPELQ의 평균은 0.2~2.3의 범위를 나타내었으며 산업단지 인근인 C2와 C3 코어 퇴적물에서의 미량금속 농도가 저서생태계에 대한 독성영향이 우려할 만한 수준으로 나타났다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제13권4호
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• pp.40-53
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• 2008

지하수의 오염 예측 기법의 개선을 위하여 미국 환경청(U.S. EPA)에서 개발된 지하수 오염 취약성 평가방법인 DRASTIC 모델(Aller et al., 1987), Panagopoulos et al.(2006)가 제안한 M-DRASTIC, Rupert(1999)가 제안한 LSDG 방법을 충남 금산 지역에 적용하였다. 충남 금산 지역은 농업을 비롯한 다양한 토지이용 특성과 아울러 다양한 지질, 지형, 토양 분포를 나타내어 지하수 오염예측 기법의 개선을 위한 연구에 최적의 조건을 갖추고 있다. DRASTIC 평가를 위하여 149개의 충적층 관정에 대한 수질 및 수리지질 조사가 수행되었으며, 지하수의 질산염 이온의 농도와 각 예측 방법으로부터 도출된 지수와의 상관관계 분석을 통하여 예측방법의 효용성을 평가하였다. EPA DRASTIC은 지하수 심도, 순 충진량, 대수층 매질, 토양 매질, 지형 경사, 비포화대 매질, 수리전도도 등 수리지질학적 인자들을 이용하여 지하수 오염 취약성을 상대적으로 평가하는 방법으로, 지하수의 잠재오염원에 대한 정보가 포함되지 않으므로 지하수 오염을 예측하는데 비효율적이다. 본 연구 결과, 관정 주변 150 m 영역의 DRASTIC 지수와 해당 관정의 질산염 이온 농도의 상관관계는 0.058로 낮게 나타났다. 한편, M-DRASTIC의 경우 DRASTIC과 사용하는 인자는 같으나 등급과 가중치를 실제 질산염 이온 농도의 비율로부터 산출한다. 등급만을 수정하였을 경우 0.245, 등급과 가중치를 모두 수정하였을 경우 질산염 이온 농도와의 상관관계는 0.400로 지하수 오염 예측율이 개선되었다. LSDG 방법은 토지이용(Land use), 토양 배수(Soil drainage), 지하수면 심도(Depth to water), 지질(Geology)를 특성에 따라서 구분하고 해당 지역의 질산염 이온 농도 평균의 차이를 통계적으로 분석하여 등급을 산정하는 기법으로, 금산 지역에 적용한 결과 질산염 이온 농도와의 상관관계가 0.415로 개선되었다. 결과적으로 LSDG를 적용하였을 경우 EPA DRASTIC 보다 질산염 이온 농도와의 상관관계가 0.357만큼 개선되었다. M-DRASTIC과 LSDG의 예측율이 증가하는 것은, 이 방법들의 등급과 가중치에는 현재의 오염현황이 반영되기 때문으로 질산염 이온 오염 가능성을 귀납적으로 예측하기 때문이다. LSDG의 예측율이 가장 높은 이유는 LSDG에는 잠재오염원으로 분류되는 토지이용이 포함되었기 때문인 것으로 판단된다.