본 연구에서는 식물에 의한 표면적 증가와 생리작용이 미세먼지 정화에 미치는 영향을 추정하기 위하여 대조구(Control; Type C)을 설정하고, 관엽식물(Spathiphyllum wallisii; Type P)과 인조식물(Artificial Plant; Shape of Spathiphyllum wallisii; Type A.P)을 활용하여 미세먼지 정화소요시간을 측정하고 비교ㆍ분석하였다. 그 결과, 각 실험구별 미세먼지 정화에 소요된 시간은 Type C에 비하여 Type A.P는 57~64%, Type P는 31~32% 수준으로 감소하였다. 이후, LMM(Liner Mix Model)을 활용하여 각 실험구별 시간변화에 따른 교호작용을 검정한 결과, 표면적증가와 시간변화(PM10 : t=3.123, p<0.05, PM2.5 : t=3.180, p<0.05), 생리작용과 시간변화(PM10 : t=4.065, p<0.05, PM2.5 : t=4.307, p<0.05)는 통계적으로 유의한 것으로 분석되어 각 요인과 시간변수의 교호작용이 있음을 확인할 수 있었다. 마지막으로 식물의 미세먼지 정화요인에 따른 효율은, 정화요인이 존재하지 않는 대조구(Type C)에 비하여 표면적 증가로 1.40배, 생리작용으로 1.95배, 총 평균 2.74배의 정화시간이 더 짧은 것으로 비선형회귀분석을 통해 추정하였다. 이상의 결과를 종합하여 식물체의 미세먼지 정화매커니즘 중 생리작용(방출 및 흡수 등)이 표면적 증가(흡착)보다 더 큰 영향을 미치고 있음을 예상하였으며, 이에 따라 미세먼지 정화 기능을 목적으로 하는 녹지에서 비배 및 관수관리등 녹지관리가 중요한 요인임을 피력하였다.

본 연구는 공기 중 음이온이 미세먼지(PM10, PM2.5) 정화에 미치는 영향을 파악하고, 식물이 공기 중 음이온 발생과 미세먼지 정화에 미치는 영향을 평가하기 위하여 음이온 발생요인별 음이온 발생량을 측정하고, 각 요인별, 식물 용적별 미세먼지 저감 모형을 구축하여 비교하였다. 음이온 발생요인별 특성은 Type N.I(Negative ion generator; 204,133.33ea/㎤) > Type P₃₀(Plant Vol. 30%; 362.55ea/㎤) > Type C(Control; 46.22ea/㎤)의 순으로 음이온 발생량 을 살펴보면 무처리구에 비하여 음이온 발생기 처리구에서 약 4,417배, 식물 배치구에서 약 8배 많았다. 이에 따른 음이온 발생원별 미세먼지 저감 특성은 PM10에서 Type NI가 Type C에 비하여 정화효율이 2.52배, Type P30이 1.46배 높았으며, PM2.5의 경우, Type NI가 Type C에 비하여 정화효율이 2.26배, Type P30이 1.31배 높은 것으로 분석되었다. 식물의 용적별 미세먼지 정화 효율은 Type P₂₀(84.60분) > Type P₃₀(106.50분) = Type P₂₅(115.50분) = Type P₁₅(117.60분) > Type P₅(125.25분) = Type P₁₀(129.75분)의 순이었으며, 초미세먼지의 경우 Type P₂₀ (104.00분) > Type P₃₀(133.20분) = Type P₂₅(144.00분) = Type P₁₅(147.60분) > Type P₅(161.25분) = Type P₁₀ (168.00분)의 순이었다. 이렇게 음이온의 미세먼지 정화 능력과 식물의 미세먼지 정화능력을 정량적으로 분석하였으며, 향후 미세먼지 정화를 고려한 녹지계획 및 식물식재에 고려해야할 사항을 제안하였다.

우리나라에서는 해상교통관제분야에 4차산업기술 중 클라우드, AI 기술을 접목한 클라우드 해상교통관제시스템이 개발중에 있 으며, 기존의 해상교통관제시스템(VTS)과는 차별화된 기술과 운영프로그램이 적용되어, 현재 부산항 VTS에 시범센터의 구축이 진행 중이 다. 신개념의 클라우드 VTS를 운용하게된 운영자와 유지보수 담당자등의 종사자들의 역할이 새롭게 정의될 필요가 있으며, 클라우드 VTS의 원할한 운영을 위한 신규 교육과정개발이 요구되는 시점이다. 따라서, 동 연구에서는 클라우드 VTS의 개발내용을 소개하고, 안전 한 운영을 보장할 수 있는 클라우드 VTS 운영자 및 유지보수 담당자를 대상으로 하는 교육시행 방안에 관한 연구를 수행하였다.

본 연구는 설악산국립공원 아고산대에서 출현하는 주요 식생의 지역별, 해발고별 식생구조를 파악하고, 식물상 목록을 작성하고자 수행되었다. 기존 아고산대 연구결과를 고찰하고, 사전조사를 통해 아고산대 식생이 처음 출현하는 지점을 남측을 기준으로 800m로 결정하고 그곳에서부터 해발고도 50m 간격으로 북측 백담사~마등령 탐방로(BD) 12개소, 서측 한계령~끝청 탐방로(HG) 13개소, 동측 신흥사~소청봉 탐방로(SA) 13개소, 남측 오색~끝청, 오색~대청봉 탐방로(OS) 39개소에 각각 조사구를 설치하여 총 77개소에서 현장조사를 수행하였다. 분석결과, 아고산대 주요 식물인 신갈나무, 사스래나무, 분비나무 등의 출현 여부에 따른 종조성과 지역 및 해발고도에 의해 신갈나무-전나무-당단풍나 무군락, 신갈나무-피나무군락, 신갈나무-잣나무군락, 신갈나무-당단풍나무군락, 사스래나무-분비나무군락, 잣나무-분 비나무군락, 낙엽활엽혼효군락의 총 7개 군락으로 분류되었다. 조사구(100㎡)당 10.68±2.98종이 출현하였고, 110.87± 63.89개체가 확인되었다. 종다양성지수 분석결과, 설악산국립공원 아고산대 식생군락은 다양한 수종이 중요종으로 출현하는 혼효림으로 판단되었다. 지역별로 아고산대 주요 식물이 출현하는 최초 해발고도는 차이가 있었지만, 1,100~ 1,300m 구간에서 집중적으로 분포하고 있었다. 관속식물은 총 83과 193속 289종 4아종 28변종 1품종 322분류군으로 파악되었다. 법정보호종은 기생꽃 1분류군이 확인되었다. 한반도 고유종은 19종이 확인되었으며, 아고산식물은 58분류 군이 확인되었다.

A 5-year-old female fennec fox weighing 1 kg presented to the Veterinary Medical Center, Chungbuk National University with swelling of the mammary glands and hematuria. There were no significant complete blood count (CBC) or serum chemistry findings. The uterus obtained by ovariohysterectomy was filled with blood-clot-like material. The uterine fluid contained erythrocytes, a few leukocytes, and bilirubin crystals without bacteria. The progesterone concentration in the blood serum the day before ovariohysterectomy was 7.3 ng/ mL, which is higher than anestrus and lower than a true pregnant condition in a fennec fox. Despite the low blood progesterone concentration and absence of a fetus in the uterus, the histopathological zonary placental findings indicated that the fennec fox had been pregnant. This is the first case report of hematometra associated with fetal death in a captive fennec fox.

본 연구에서는 토지피복유형에 따른 바이오에어로졸 중 배양성 세균분포를 파악하기 위하여 충청북도 충주시에 위치한 3가지 유형을 대상으로 실시하였다. 토지피복에 따른 기상요소와 바이오에어로졸을 조사하여 측정지점별 미기상변화에 따른 세균 분포를 비교·분석할 수 있었다. 측정지점별 미기상 중 기온의 차이는 도시 숲 8.7℃, 수변 녹지 10.8℃, 도심지 10.2℃로 측정지점 중 도시 숲이 가장 낮은 기온 값을 보였으며, 상대습도는 도시 숲 61.8%, 수변 녹지 59.3%, 도심지 55.7%로 도시 숲이 가장 높은 것으로 분석되었다. 동정된 세균은 43속 99종으로 나타났다. 배양된 세균의 종 다양성 측면에서는 수변녹지 22속, 도시 숲 21속, 도심지 17속으로 조사되었으며, 종수의 경우 수변녹지 37종, 도심지 31종, 도시 숲 31종으로 나타났다. 3가지 유형의 측정지에 모두 존재하는 종은 Bacillus toyonensis와 Pseudarthrobacter oxydan으로 나타났으며, 또한 도시 숲과 수변녹지와 같은 녹지지역에서 존재하는 Herbiconiux flava종을 확인하였다. 측정지점별 미기상환경에 따른 세균농도의 변화를 분석한 결과 도시 숲 333CFU/㎥, 수변 녹지 287CFU/㎥, 도심지 173CFU/㎥ 순으로 나타났으며, 미기상 중 기온변화에 따른 측정지점별 농도변화는 미비하였다. 그러나 상대습도와 풍속은 농도변화와 유사한 경향을 보인 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서는 토지피복유형에 따른 바이오에어로졸 중 배양성 세균의 분포 정도를 파악하여 측정지점별 바이오에어로졸의 특성을 비교·분석하여 추후 건강한 도시 관리 및 녹지조성의 기초자료를 제공하고자 하였다.

우리나라 국립공원 내 조림지 비율이 높은 6개 국립공원을 대상으로 일본잎갈나무림의 식생구조를 분석하고자 일본 잎갈나무가 우점하는 지역을 대상으로 우점비율, 흉고직경, 조림지역 등을 고려하여 조사구를 설정하였다. 이에 본 연구는 조림지 비율이 높은 국립공원을 대상으로 조림지중 가장 높은 비율을 차지하고 있는 일본잎갈나무림의 식생구조 를 분석하고, 식생유형구분을 통해 선정된 6개 국립공원의 일본잎갈나무림의 생물다양성 증진을 위한 생태적관리의 기초자료 제공을 목적으로 수행하였다. 조사구는 방형구 400㎡를 기준으로 총 51개소를 설정하였다. 군락분류는 TWINSPAN을 활용하였으며 분류된 군락별로 상대우점치, 종다양도, 종수 및 개체수 등을 분석하였다. 군락분류 결과 총 7개 군락으로 구분되었으며 7개 군락 모두 교목층에서 일본잎갈나무가 우점하는 군락으로서 아교목층과 관목층의 출현수종에 의해 구분되었다. 군락 Ⅰ, Ⅱ, Ⅶ은 계곡부에 위치하며 교목층에 일본잎갈나무가 우점하면서 느티나무, 산뽕나무, 물푸레나무 등이 출현하였고 아교목층에서 물푸레나무, 산뽕나무 등의 습지성 낙엽활엽수종들의 출현빈도가 높았다. 군락 Ⅲ~Ⅵ은 사면부에 위치하며 교목층을 중심으로 일본잎갈나무가 우점하면서 신갈나무와 상수리나무 등의 참나무류가 주요 출현수종이었으며 아교목층과 관목층에서는 교목성상의 참나무류와 습지성 낙엽활엽수종들의 출현빈도가 높았다. 6개 국립공원 일본잎갈나무림의 평균 종다양도는 1.2090으로 군락 Ⅲ이 1.5413으로 가장 높았고 군락 Ⅵ이 0.7042로 가장 낮았다. 평균 종수와 개체수는 9.35±2.90종, 226.05±89.98개체였다.

IMO에서는 선박운항기술에 ICT기술을 융합하여 해양사고를 예방하는 e-Navigation의 도입을 추진하고 있다. 국내에서도 해양사 고의 취약계층인 어선 및 연안을 항해하는 소형선박을 대상으로 한국형 e-Navigation을 개발하고 있다. 그러나 한국형 e-Navigation의 성공적인 개발을 위해서는 현재까지 진행된 개발성과를 평가하고 개발 방향성을 재정립할 수 있도록 개발성과를 평가할 수 있는 지표의 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 주요한 해양사고인 충돌사고를 중심으로 e-Navigation 서비스의 개발목표에 맞춘 평가지표를 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 RCA기법과 FTA 기법을 활용해 해상 충돌사고 발생 근본원인을 도출하고 이를 정량화하여 e-Navigation 서비스를 위한 충돌사고 평가지표를 개발하였다. 해당지표는 e-Navigation의 개발지표 및 충돌사고 분석을 위한 지표로 활용되어 해양사고 저감에 도움이 될 것으로 사료된다.

본 연구는 도심지 산지형 공원의 물리적 구조 및 식생구조가 기상에 미치는 영향을 분석하기 위해 물리적 구조인 표고, 경사도, 사면 향, 지형구조와 식생 구조인 현존식생, 흉고직경, 울폐도의 기상과의 평균비교를 실시하였다. 분석 결과, 표고의 경우 상대습도, 풍속, 일사에서 유형 간 차이가 있는 것으로 분석되었으며, 경사도의 경우 풍속을 제외한 모든 기상요소에서 유형 간 차이가 있는 것으로 분석되었다. 사면 향의 경우 기온과 상대습도에서 유형간 차이나 있는 것으로 분석되었다. 지형구조의 경우 계곡부, 사면부, 능선부로 구분하였으며, 상대습도에서 측정 값의 차이가 있는 것으로 분석되었으나 기온, 풍속, 일사량에서는 일정한 경향과 유형간 차이가 미미한 것으로 분석되었다. 식생구조 중 현존식생의 경우 일사량을 제외한 기온, 상대습도, 풍속 항목에서 유형 간 차이가 있는 것으로 분석되었으며, 흉고직경의 경우 기온, 풍속, 일사량 항목에서 유형 간 유의한 차이가 있는 것으로 분석되었다. 울폐도의 경우 기온과 일사량에서 유의한 차이가 있는 것으로 분석되었다. 식생 및 물리적구조가 기상환경에 미치는 영향 분석을 위한 관계분석결과 기온의 경우 경사도와 사면 향, 흉고직경과 울폐도에서 영향을 받는 것으로 분석되었으며, 상대습도의 경우 물리적구조인 표고, 경사도, 사면 향, 지형구조와 식생구조인 현존식생과 울폐도에서 상관성이 분석되었다. 풍속의 경우 표고, 현존식생, 흉고직경에서 상관성이 분석되었으며, 일사량의 경우 경사도와 흉고직경, 울폐도간의 상관성이 분석되었다. 전반적으로 기온과 상대습도, 일사량에 가장 큰 영향을 주는 인자는 울폐도로 분석되었으며, 다음으로 경사도에서 상관관계가 높게 분석되는 경향이 나타났다. 흉고직경 또한 기온과 일사량간의 상관성이 매우 높은 것으로 분석되었으며 풍속과의 상관관계도 나타났으나 상대습도는 통계적인 유의성이 나타나지 않았다.