• 수산해양기술연구
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• 제35권2호
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• pp.170-177
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• 1999

1998년 7월27일부터 7월31일까지 남해안 연안어장을 대상으로 칼라어군탐지기를 이용한 어군 분포의 파악과 동시에 해양환경 계측장비를 이용한 환경요소와의 관계를 고찰한 결과는 다음과 같다. 동 기간에 칼라어군탐지기의 28㎑의 경우에 가막만외해와 제주도 동북쪽 해역에서,200㎑의 경우에는 제주도 북동쪽, 금오도 남쪽, 남해도 남쪽, 가막만 외해에서 고밀도 어군이 발견되었으며, 28㎑ 보다 200㎑에서 상대적 Sa값이 높게 나타났다. 동 시기의 제주도 북동쪽해역의 해양환경은 표층의 고온(20∼26.5$^{\circ}C$), 저염분수(31.5∼32.5$\textperthousand$)와 저층의 저온(16∼20$^{\circ}C$), 고염분수(33.5∼34$\textperthousand$)가 교차하는 전선대가 형성되어 있었으며, 갈치 어장이 형성되어 있었다. 또, 고온(24∼26.5$^{\circ}C$), 저염분(30.0∼31.5$\textperthousand$)이 균일하게 분포하고 있는 수심이 얕은 가막만 외해에서는 멸치어장이 형성되어 있었다.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제3권1호
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• pp.1-9
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• 1983

본(本) 연구(硏究)는 설악산(雪嶽山)에 분포(分布)하는 마가목 천연림(天然林)의 생태환경(生態環境)과 생리기능(生理機能)을 측정분석(測定分析)한 것으로 그 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 마가목의 주분포지(主分布地)는 900m~1,00m로 온난지수(溫暖指數) WI는 42$3.2{\times}10^3{\sim}9.2{\times}10^3$, CEC는 13.7~19.5mg/100g, N은 0.21~0.39%, $P_2O_5$는 22.6~38.7ppm, pH는 5.6~5.8로 배수양호(排水良好)하고 양분(養分)이 풍부한 토양(土壤)이다. 4. 마가목 군락지(群落地)의 상층목(上層木)으로는 분비나무, 주목나무, 자작나무, 물참나무, 고로쇠단풍, 까치박달, 달피나무 등이며 하층목(下層木)으로는 만병초, 참단풍, 측백, 개암, 철쭉, 진달래, 함박꽃 등이 혼생(混生)하고 있다. 5. 임분밀도(林分密度)는 1,160m가 1,556본/ha, 1,300m가 3,600본/ha이며 DBH를 단면적(斷面積)으로 한 피도(被度)(C)는 1,600m가 0.37, 1,300m가 0.31이며 수관투영면적(樹冠投影面積)에 대한 식피도(植被度)는 1,600m가 2.04, 1,300m가 1.61이였다. 6. 마가목 군락지(群落地)의 엽층(葉層)의 광분포(光分布)는 Beer-Lambert 법칙(法則)에 따라 감소(減少)하며 F(Z)를 엽면적지수(葉面積指數)(LAI) 대신 관수층(冠樹層)의 선단(先端)으로부터의 거리로 나타냈을 때 흡광계수(吸光係數) k는 0.17이었다. 7. 마가목 지엽(枝葉)(shoot)의 수분특성(水分特性)은 최대포수시(最大飽水時)의 침투압(浸透壓)이 -16.2bar, 팽압(膨壓)이 14.5bar, 초기원형질분리점(初期原形質分離點)의 삼투압(渗透壓)이 -19.4bar, 이때의 상대함수율(相對含水率) $v_p/v_o$와 $v_p/w_s$가 각각 83.1%와 87.1%였다. 8. 지엽(枝葉)의 생세포군(生細胞群)의 탄성계수(彈性係數) E는 69.6이며 총수분함량(總水分含量)에 대한 총(總) Symplasmic water 는 67.7%이며 Apoplastic water 는 32.3%였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.19-25
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• 2019

국내 산업단지에서 배출되는 대기오염물질의 모니터링을 위해 굴뚝원격감시시스템이 운영되고 있으나 대상 시설이 한정적이어서, 시스템이 설치되지 않은 시설은 단속 요원이 직접 모니터링 및 단속을 수행하고 있다. 그래서 효율적인 산업단지에서 배출되는 대기오염물질의 모니터링을 위해 다양한 센서를 활용한 연구들이 수행되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 초분광센서로 측정할 수 있는 분광복사량을 활용하여 대기오염물질 중 이산화질소의 농도를 추정할 수 있는 공식을 개발하고 검증하였다. 농도 추정식 개발을 위해 다양한 농도의 이산화질소를 대상으로 태양천정각, 관측천정각, 상대방위각을 다르게 하여 분광복사량을 관측하였다. 관측된 분광복사량에서 특정 파장 간의 값의 차이를 흡수 깊이로 하였으며, 흡수 깊이와 이산화질소 농도와의 관계를 이용하여 농도 추정식을 개발하였다. 그리고 개발된 농도 추정식들의 검증을 위해 이산화질소와 아황산가스가 혼합된 가스를 대상으로 측정한 분광복사량을 이용하였다. 그 결과, 추정식의 형태에 따라 결정 계수와 RMSE가 0.71~0.88, 72~323 ppm으로 나타났으며, 지수 형태의 농도 추정식의 결정 계수가 가장 높게 나타났다. 추정식의 형태에 따라 농도의 변화에 따른 추정 농도의 정확도가 일정하지 않지만, 향후 농도 추정식의 고도화가 이루어진다면 초분광 센서를 활용하여 산업단지 배출되는 이산화질소의 모니터링에 사용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제2권1호
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• pp.1-8
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• 2000

본 연구는 변색립, 수발아를 유발시킨 기상환경을 구명하고 출수기의 변색립, 등숙 중 .후기의 수발아, 생식생장기의 침관수, 황숙기의 도복에 타른 수량반응을 구명하기 위하여 피해를 받은 농가 포장 및 경기도농업기술원 포장에서 조사한 결과는 다음과 같다. 벼 출수시기에 영화변색 발생시의 기상조건은 평균 기온은 21.3-26.4$^{\circ}C$, 상대습도는 75.2-98.4%, 증발계수는 19.3, 풍속은 10.8-13.m/sec.이였으며, 영화변색비율이 63.2-65.7%, 38.3-45.2%일 때 임실비율과 등숙비율 저하로 수량이 각각 26-27%. 10-17%감소하였다. 벼 등숙 중.후기에 포장에서 연속강우에 의한 수발아 발생 기상조건은 7일간 연속강우로 상대습도가 96% 이상이였고 7일간의 평균기온은 18.9$^{\circ}C$, 최고기온은 21.9$^{\circ}C$, 최저기온은 16.8$^{\circ}C$이였으며, 수발아율이 높은 품종은 주안벼(45.5%), 진부벼(14.5%). 봉광벼(14.2%), 오봉벼(12.6%) 등 이였다. 벼 생식생장기 관수시 곁가지는 1.5-2m 수심에 1일간 관수부터 발생하였고, 3-4m 수심에 2-3일간 관수시는 m$^2$당 269-571개 발생하여 전체수량에 32-52%기여하였다. 벼 황숙기 도복시 일으켜 세움과 방치시 수량 차는 대차없었으나 방치시 미숙립 증가로 완전미비율이 세움에 비하여 중묘기계이앙답은 9.1%, 건답직파답은 12.5% 낮아졌다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제18권2호
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• pp.75-80
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• 2006

목 적: 방사선치료에 있어 종양조직이나 정상조직의 정확한 선량계산은 치료의 성패를 좌우하는 가장 큰 요인이다. 이로 인해 방사선치료계획은 컴퓨터 단층 영상의 재구성을 통한 불균질 조직에 선흡수계수를 밀도로 변환하여 CT 번호에 의한 선량 보정이 유효하게 이루어지고 있다. 대상 및 방법: 이에 본 연구는 불균질 조직등가 팬톰을 제작하여 현재 사용 중인 방사선 치료 계획시스템을 이용한 CT 번호의 측정과 질량밀도를 계산하여 물을 기준으로 상대값을 구하였다. 또한 실제 방사선 조사 시 측정된 선량(nC)과 CT영상을 이용한 치료계획 시 선량(PDD)을 상대적으로 비교함으로써 실제 CT 번호를 이용한 불균질 조직의 보정에 대한 유용성과 정확성을 평가하고자 한다. 결 과: 측정결과 CT 번호를 이용하여 계산된 조직등가물질의 질량밀도와 실제 질량밀도는 $0.005{\sim}0.069g/cm^3$의 차이를 보였으며, 방사선 치료계획 시 심부선량(PDD)과 방사선 치료 장치로 조사하여 측정된 선량의 상대오차는 $-2.8{\sim}+1.06%$로 3% 이내의 유효범위이내의 결과를 얻었다. 결 론: 본 실험은 CT 영상을 이용한 불균질 조직의 보정에 대한 유용성을 확인할 수 있었고, 방사선 치료 계획 장치의 정도 관리(Quality Assurance; QA)의 기본 틀을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국토양비료학회지
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• 제21권4호
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• pp.386-408
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• 1988

본(本) 연구(硏究)는 배추를 대상(對象)으로 1986년(年)부터 1986년(年)까지 6년간 Lysimeter시험(試驗)과 포장시험(圃場試驗)을 통하여 기상자료(氣象資料)로 부터 생육시기별(生育時期別) 증발산량(蒸發散量)과 수량(收量)을 추정(推定)하는 모형(模型)을 개발(開發)할 목적(目的)으로 실시(實施)하였다. Lysimeter 시험(試驗)에서는 잠재증발산량(潛在蒸發散量)과 최대증발산량(最大蒸發散量)을 측정(測定)하였고, 관개포장시험(灌漑圃場試驗)에서는 시기별(時期別) 토양수분(土壤水分)을 측정(測定)하여 실증발산량(實蒸發散量)을 계산(計算)하고 수량(收量)을 조사(調査)하였다. 시험(試驗)을 통(通)하여 얻어진 성적(成績)과 기상자료(氣象資料)의 상호관계(相互關係)를 다각적(多角的)으로 비교(比較)하여 증발산량(蒸發散量)과 수량추정모형(收量推定模型)을 설정(設定)하고 검정(檢定)한 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 잠재증발산(潛在蒸發散)의 5년간(年間) 측정치(測定値)의 평균치(平均値)는 4월초순(月初旬) 2.38mm/day 에서 시일(時日)이 경과(經過)함에 따라 점점(漸漸) 증가(增加)되어 6월중순(月中旬)에 3.98로 최고치(最高値)를 보이고 다시 감소(減少)되어 11월중순(月中旬)에는 1.06으로 떨어졌다. 기존(旣存) 공식(公式)에 의한 잠재증발산추정치(潛在蒸發散推定値)는 실측치(實測値)에 비(比)하여 Penman법(法), Radiation법(法), Blaney-Criddle법(法)은 과다(過多)하게 추정(推定)되고, Pan evaporation법(法)은 과소(過少)하게 추정(推定)되는 경향을 보였다. 추정치(推定値)와 실측치간(實測値間)에는 전체적(全體的)으로 보아 고도(高度)의 유의(有意)한 상관(相關)이 있었으나, Blaney-Criddle법(法)은 7, 8월(月)에 상관(相關)이 없다는 것이 특이(特異)하였다. 2. 기상요인중(氣象要因中) 잠재증발산량실측치(潛在蒸發散量實測値)와 유의(有意)한 상관(相關)이 있는 것은 기온(氣溫), 대기포차(大氣飽差), 일조시수(日照時數), 일사량(日射量), Pan증발량(蒸發量)이었으며, 이들 요인(要因)을 고려(考慮)한 다중회귀식(多重回歸式)은 PET산정식(算定式)으로 활용(活用)이 가능(可能)하였다. 잠재증발산량(潛在蒸發散量) 추정모형(推定模型)으로서는 Pan 증발량(蒸發量)(Eo)을 사용(使用)한 회귀식(回歸式)이 가장 간편(簡便)하고 정확(正確)하였다. PET= 0.712 + 0.705 Eo 3. 잠재증발산량(潛在蒸發散量)에 대한 최대증발량(最大蒸發量)(ETm)의 비(比)로 정의(定義)된 작물계수(作物係數)(Kc)는 배추생육초기(生育初期)에 0.5~0.7 범위(範圍)이었으며, 생육중기(生育中期)부터는 0.9~1.2범위(範圍)로 유지(維持)되었다. 작물계수(作物係數)는 생육진도(生育進度)(G ; 0~1.0)의 2차함수(次函數)로부터 추정(推定)할 수 있었다. 봄배추 : $$Kc=0.598+0.959G-0.501G^2$$ 가을배추 : $$Kc=0.402+1.887G-1.432G^2$$ 4. 최대증발산량(最大蒸發散量)에 대(對)한 실증발산량(實蒸發散量)의 비(比)로 정의(定義)된 토양수분계수(土壤水分係數)(Kf)는 근권(根圈)의 유효수분률(有效水分率)(f)이 임계치(臨界値)(fp)이상(以上)에서는 1.0 수준(水準)으로 유지(維持)되다가 그 이하(以下) 에서는 f에 따라 직선적(直線的)으로 감소(減少)되었다. Kc와 f와의 관계(關係)에 있어서 fp와 직선함수(直線函數)의 기울기는 재배시기(栽培時期)와 PET에 따라 각각 다르게 나타났다. Kf=1.0, if $$f{\geq}fp$$ $$Kf=a+b{\cdot}f$$, if f＜fp 5. 층위별(層位別) 토양수분함량(土壤水分含量)으로부더 근권(根圈)의 물보유량변화(保有量變化)(${\Delta}S$) 계산(計算)에 있어서 모관수(毛管水)의 상승(上昇)과 배수량(排水量)은 무시(無視)할 정도(程度)로 적었다. 침투량(浸透量)(I)이 있을때 표토(表土) 5cm에 보유(保有)되었다가 증발(蒸發)되어 버리는 물량(量)(Es)은 실증발산(實蒸發散) 추정한형(推定漢型)에서 별도로 고여(考濾)되어야 하며, Es는 근권(根圈)의 유효수분율(有效水分率)로부터 추정(推定)된 표사(表士) 5cm에서 증발가능(蒸發可能)한 최대(最大) 물량(Esm)과 I을 비교(比較)하여 결정(決定)할 수 있었다. Es = I if I < Esm Es = Esm if < Esm 380 6. 실증발산최(實蒸發散最)(ETa) 추정모형(推定模型)은 물수지식(收支式)에 근거(根據)하여, 모관수(毛管水)의 상하이동양(上下移動量)은 무시(無視)하고 잠재증발산양(潛在蒸發散量)(PET), Kc, Kf, Es를 고려(考慮)하여 아래식(式)으로 설정(設定)되었다. $$ETa=PET{\cdot}Kc{\cdot}Kf+Es$$ 7.배추의 상대수양(相對收量)(Y/Ym) 추정모형(推定模型)은 재배기간중(栽培期間中)의 ETa의 대수함수(對數函數)의 형태(形態)로 설정(設定)되었다. $$Y/Ym=a+b{\cdot}{\ell}n(ETa)$$ 봄배추 : a=0.07, b =0.73 가을배추 : a=0.37, b =0.66 8. 설정(設定)된 모형(模型)에 의해 추정(推定)된 실증발산양(實蒸發散量)과 상대수양(相對收量)을 실측치(實測値)와 비교(比較)하여 본 결과(結果), 실증발산추정치(實蒸發散推定値)의 평균편차(平均偏差)는 봄배추에서는 0.29mm/day, 가을배추에서는 0.19mm/day이었으며, 상대수양추정치(相對收量推定値)의 평균편차(平均偏差)는 봄배추에서는 0.14, 가을배추에서는 0.09이었다. 9. 모형설정(模型設定)이 완료(完了)된 이후(以後) 별도(別途)로 3작기(作期)에 대(對)한 실측치(實測値)와 추정치간(推定値間)의 편차(偏差)도 모형설정기간(模型設定期間)의 것보다 오히려 더 적게 나오는 경향(傾向)을 보였다. 따라서 본추정모형(本推定模型)은 실제(實際) 활용가치(活用價値)가 있다고 판단(判斷)된다.