본 연구는 2005년부터 2018년까지 14년간 주암호에서 출현한 남조류의 천이 양상을 분석하여, 남조류에 영향을 미친 주요 환경요인과의 관계를 파악하고자 연구를 수행하였다. 특히 2012년 이후 유해남조류 (Harmful algae) 출현량 급감의 원인을 파악하고자 하였다. 조사기간 동안 두 지점의 유해남조류 현존량은 주암댐: 10~24,891 cells mL-1, 신평: 13~26,043 cells mL-1의 범위로 출현하였다. 전반기 시기 두 지점의 평균 현존량은 각각 2,575 cells mL-1, 2,557 cells mL-1로, 이는 후반기 시기 평균 현존량 (42 cells mL- 1, 82 cells mL-1)에 비해 약 60배, 30배의 큰 세포수 차이를 보였다. 남조류가 상대적으로 많이 출현하는 여름 시기 (6~9월)를 대상으로 상관분석을 실시한 결과, 유해남조류는 TN, 방류량, 저수량과 양의 상관관계를 보였고, 전기전도도와는 음의 상관관계를 보였다. t-검정 결과 TN, EC, 체류시간의 유의미한 차이를 확인하였다. 특히 TN은 0.566~1.292 mg L-1의 범위로 평균 0.862 mg L-1로 보였다. 전반기, 후반기 평균 TN은 전반기 0.912 mg L-1, 후반기 0.811 mg L-1로 감소하였다. 또한 유의확률은 다소 떨어지지만, TP의 경우 평균 차이는 없으나 표준편차가 비교적 큰 차이를 보여 변동성이 큼을 알 수 있었다. 강우량이 집중된 여름 (6~9월) 시기의 전반기와 후반기 강우량 감소하는 패턴이 원인인 것으로 판단된다 (전반기 263.3 mm, 후반기 219.9 mm). 즉, 전반기에 비해 강우량은 감소 하였으며, 이로 인해 TP의 변동성이 감소되었다고 판단된다. TP의 변동성의 감소로 인해 전반기에 남조류의 luxury consumption이 가능하여 남조류의 성장률이 높았을 것으로 추측된다. 따라서 주암호 유해남조류 감소 원인은 강우량의 감소로 인한 영양염의 감소 (TN) 및 변동성의 감소 (TP)의 결과로 사료된다.

2010년 4월부터 2015년 12월까지 영산강 본류에 위치해 있는 죽산보의 상, 하류의 수질 및 식물플랑크톤 변화 양상을 파악하기 위해 연구를 수행하였다. 동일한 기간 동안에 두지점 모두 평균 수온은 17.3°C로 기록되었으며, 2011년부터 2014년까지는 약 16.3°C를 유지하다가 2015년에 17°C로 약 0.7°C 상승되었다. 조사기간 동안 식물플랑크톤의 종 조성은 총 288 분류군으로 남조류 17 분류군, 규조류 74 분류군, 녹조류 154 분류군 및 기타조류 15 분류군으로 조사되었다. 두 지점의 개체군 밀도는 500~29,950 cells·mL-1으로 조사되었으며, Y1지점은 850~29,725 cells·mL-1, Y2지점은 500~29,950 cells·mL-1으로 조사되었다. 두 지점의 평균 개체군 밀도는 Y1지점이 8,180 cells·mL-1, Y2지점이 7,530 cells·mL-1으로 상류지점의 평균 밀도가 더 높게 조사되었다. 우점종은 규조류인 Stephanodiscus속, Aulacoseira속이 높게 나타났으며, Stephanodiscus의 우점 빈도는 59%였고, Aulaocseira속의 우점빈도는 22%였다. 남조류의 전체속의 우점빈도는 17%였고, Y1지점이 19%로 Y2지점보다 2% 높게 나타났다. 그 중에 Microcystis속의 우점 빈도가 6%였고, Y1지점이 7%로 하류인 Y2지점보다 2% 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. Y1지점의 현존량 비율은 규조류가 전체의 52%, 녹조류가 24%, 남조류가 21%였고, Y2지점은 규조류 65%, 녹조류 18%, 남조류 13%로 상류 지점인 Y1지점의 남조류 현존량 비율이 더 높게 나타난 것을 볼 수 있었다. 본 연구는 식물플랑크톤의 천이 현상 및 수질요인들과의 변화에 따른 원인을 파악하고 영산강 죽산보의 특성에 대해 신뢰성 있는 데이터를 제공하기 위해 수행되었으며, 이후 수생태계 변화를 평가하는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

Ohmic heating is one of advanced thermal processing techniques which utilize conversion of electrical energy into heat. In our study, a feasibility of ohmic heating was tested to cook instant rice cake to improve energy efficacy as an alternative heating methods of conventional electrical kettle. Ohmic heating was conducted using customized ohmic cell (7.5×4.5×9.5 cm) equipped with titanium electrodes. Instant rice cakes in soup were ohmically heated up to 100°C at different electric fields (9, 12, 15 & 18 V/cm) and temperature holding times (60, 80, 100 & 120 s). Thermocouple was placed into both soup and rice cake to evaluate the temperature profile and energy efficacy. Temperature, voltage and current across the sample were measured and recorded at every 3 s using data acquisition system (DAQ). Mathematical model was developed to calculate the internal energy generation rate (QR, W). Internal energy generation rate (QR, W) was integrated versus temperature come-up time (s) to compute the total internal energy dose (ET, J) using MATLBA software. For energy efficacy (Eff), it was calculated ratio of total internal energy dose (ET, J) to heat quantity (Qh, J). During ohmic heating, temperature come-up time was significantly reduced as a function of elevated electric field (P<0.05). For example, 9V/cm of electric field showed 6.2±0.4 min of temperature come-up time up to 100°C. Higher electric field at 18 V/cm reduced temperature come-up time to 1.9±0.1 min. The electric field of 15 V/cm showed the best energy efficacy as 0.78 which meant 78% of electrical energy was converted into thermal energy for heating. In the texture profile analysis, the most preferable harness was found as 6.191 N at 15 V/cm and 100 s holding time. Our study showed the potential of ohmic heating to cook instant rice cakes for home meal replacement (HMR) and outdoor foods.

This work was conducted to assess the use of Near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS) as a technique to analyze nutritional constituents of Distillers dried grain with solubles (DDGS) and corn quickly and accurately, and to apply an NIRS-based indium gallium arsenide array detector, rather than a NIRS-based scanning system, to collect spectra and induce and analyze calibration equations using equipment which is better suited to field application. As a technique to induce calibration equations, Partial Least Squares (PLS) was used, and for better accuracy, various mathematical transformations were applied. A multivariate outlier detection method was applied to induce calibration equations, and, as a result, the way of structuring a calibration set significantly affected prediction accuracy. The prediction of nutritional constituents of distillers dried grains with solubles resulted in the following: moisture (R2=0.80), crude protein (R2=0.71), crude fat (R2=0.80), crude fiber (R2=0.32), and crude ash (R2=0.72). All constituents except crude fiber showed good results. The prediction of nutritional constituents of corn resulted in the following: moisture (R2=0.79), crude protein (R2=0.61), crude fat (R2=0.79), crude fiber (R2=0.63), and crude ash (R2=0.75). Therefore, all constituents except for crude fat and crude fiber were predicted for their chemical composition of DDGS and corn through Near-infrared reflectance spectroscopy.