본 연구는 남해안 38개 특정도서의 암반조간대에서 2019년 8월부터 10월까지 방형구(50x50cm)를 이용하여 대형저서동물의 공간 분포와 우점종 조사를 실시하였다. 특정도서에서는 총 80종이 출현하였으며, 연체동물이 54종으로 67.4%를 차지하여 가장 우점하였고, 절 지동물은 15종(18.7%)이었다. 그 외 자포동물, 해면동물, 극피동물은 1~6종의 범위내에서 출현하였다. 지역별로 보면, 여수의 특정도서에서 61종으로 가장 많았으며, 하동, 남해, 추자도 등에서는 각각 42~46종으로 유사하였고, 보성과 고흥은 29종으로 출현종수가 가장 적었다. 정 점별 출현종수는 6종(정점 6)~33종(정점 20)의 범위로 큰 차이를 보였다. 주요 우점종은 좁쌀무늬총알고둥으로 15개 특정도서에서 우점하 였으며, 그 다음으로 검은큰따개비가 11개 특정도서에서 우점종으로 출현하였다. 좁쌀무늬총알고둥은 36개 특정도서에서 출현하여 가장 넓게 분포하였으며, 대수리 30개, 굵은줄격판담치 29개, 갈고둥 28개, 갯강구 27개, 총알고둥 26개의 특정도서에서 출현하였다. 국외반출승 인 대상종은 연체동물 9종, 절지동물 4종, 자포동물 2종이며, 국가적색목록은 총 50종으로 관심대상(LC)은 44종, 정보부족(DD) 3종, 미평가 (NE), 준위협(NT) 및 미적용(NA)은 각각 1종씩 출현하였다. 남해안 특정도서에서 출현한 대형저서동물은 지역에 따른 노출시간, 암간 조간 대의 길이, 암반기질 등 서식환경 차이에 의한 출현종수와 우점종의 차이를 보였다. 본 연구 결과는 추후 특정도서 모니터링과 관리방안 수립시 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 생각된다.

서남해안 대형저서무척추동물의 출현종 조성을 알아보기 위해 완도와 조도 18개 정점의 암반조간대에서 2014년부터 2021년 까지 6~9월에 7회 조사하였다. 완도와 조도 암반조간대에서 출현한 대형저서무척추동물은 220종, 645개체/㎡이었다. 종수는 완도 165종, 조도 167종으로 유사하였다. 평균밀도는 완도 726개체/㎡, 조도 564개체/㎡로 완도가 다소 높았다. 종수는 정점 15에서 116종으로 가장 많았고, 밀도는 정점 7에서 1,664개체/㎡로 높게 나타났다. 우점종은 좁쌀무늬총알고둥이 175개체/㎡(27.1%)로 가장 우점하였고, 총알고 둥 97개체/㎡(15.1%), 갈고둥은 41개체/㎡(6.3%)순으로 출현하였다. 기후변화지표종인 검은큰따개비가 15개 정점에서 출현하였고, 고유종 인 털채찍해조숨이옆새우도 일부 정점에서 출현하였다. 국가적색목록(Red List) 중에 절멸위험(Extinction risk)의 가장 낮은 수준인 준위 협의 모난어깨긴뿔고둥이 조도에서 출현하였다. 완도와 조도의 대형저서무척추동물은 우리나라 암반조간대 해안에서 나타나는 일반적 인 특징을 보였다. 암반조간대 해안은 조위에 따른 노출 시간과 암반의 기질에 따라 수직적인 분포 경향을 보였으며, 완도와 조도는 좁쌀무늬총알고둥, 총알고둥, 조무래기따개비, 대수리 등 우점하여 서식지 분포 양상이 유사하였다.

인체 바이오모니터링(Human biomonitoring, HBM) 데이터는 뇨와 혈액 등 생체지표으로부터 환경유해물질의 측정을 통해 획득되며, 다양한 노출원과 경로로부터 노출되는 유해물질의 인체노출수준 및 건강영향과의 상관성을 파악하기 위해 매우 중요하다. 국내의 경우 식품의약품안전처를 비롯한 국가기관의 다양한 HBM 프로그램을 통하여 HBM 데이터가 생산되고 있다. 그러나, 목적, 시기, 연구자 및 측정 장비의 차이에 의하여 서로 다른 형식에 따라 생산되다 보니, 데이터의 호환성의 문제로 인하여 특정 HBM 데이터를 신속하게 조회해야 하거나 인구집단별 시간적 추이분석 내지는 다른 국가의 자료와 비교에 난점을 가지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 HBM 데이터를 체계적으로 데이터베이스(Database, DB)화하고 활용성을 증진하게 시킬 목적으로 지식 모델링을 실시하였다. 지식 모델링은 HBM 데이터의 생산되는 변수들을 그룹화하고 관계를 분석하여 2차원 구조의 개체 및 집합론에 기초한 방법론인 관계형 데이터 모델링 기법을 활용하여 실시하였다. 지식 모델은 조사대상자를 인구집단으로 중심으로 설문자료, 측정자료, 노출 평가자료 개체로 구성하고 그 안에 속성들을 정의하고, 개체간에 관계를 설정하는 방식으로 구성하였다. 또한, 도출된 지식 모델을 기반으로 식품의약품안전처에서 2006년-2018년까지 수행한 HBM의 원시데이터를 수집, 정제 및 정규화하여 통합 DB를 구축하였다. 이와 같이 통합 된 HBM-DB는 개별 자료원 내지는 특정 자료원들을 선택 하여 기간별 농도 수준에 대한 통계분석은 물론, 다양한 검 색조건을 통하여 데이터 추출을 할 수 있는 구조로 구축하였다. 본 HBM-DB는 관계형 DB모델로 구축되어 지속적인 대용량 DB 축적이나 HBM 데이터 해석을 위한 도구로써 효율적으로 수행할 수 있을 것으로 생각된다.