사람 아이치바이러스 (Aichivirus A; AiV-A)는 positivesense single-strand RNA 비외피 바이러스로 지난 10년 동안 하수, 강, 지표 및 지상의 다양한 물환경에서 전 세계적으로 검출이 보고되고 있다. 지하수 등 물환경에서 AiV-A 진단을 위한 고감도 및 특이성이 우수한 방법의 개발이 요구됨에 따라, 본 연구에서는 기존 및 신규 설계된 프라이 머 세트를 기초로 역전사 (RT) 및 이중 중합효소연쇄반응이 가능한 조합을 개발하였다. 개발한 방법을 국내 음용 지하수 시료에 적용 및 평가하였으며, 그 결과 지하수 시료에서 AiV-A를 성공적으로 검출 및 동정할 수 있는 RTnested PCR primer sets가 선정되었고 후속적으로 동정할 수 있는 절차가 고안되었다. 본 연구 결과는 지하수 등 물 환경에서 AiV-A 오염을 탐지하기 위한 모니터링 시스템 마련에 기여할 것으로 기대된다.

본 연구에서는 미급수지역의 주요 수원인 지하수의 수위 변동 상황을 기반으로 한 미급수지역 가뭄 예보 기법 개발을 목적으로 하였다. 이를 위해 지역화된 표준지하수지수(SGI)와 표준강수지수들(SPIs)의 상관관계를 분석하였다. 관측 지하수위로부터 산정된 SGI의 자기회귀 특성 및 지속기간별 SPI와 SGI의 상관관계를 동시에 고려할 수 있는 NARX (nonlinear autoregressive exogenous model) 인공신경망 모형을 이용하여 지역별 예측모형을 구축하였다. 학습기간 동안 관측 SGI와 모델 출력 SGI의 상관계수는 0.7 이상인 곳이 전체 167개 지역별 모형 중 146개(87%)로 상관성이 높은 것으로 분석되었다. 적용기간에 대해서는 평균제곱근오차와 상관계수로 모형을 평가하였다. 본 연구를 통해 기상청에서 제공하는 59 개 관측소별 강수량 전망 값으로부터 산정된 지속기간별 SPI와 관측된 지하수위를 이용한 지역별 SGI 전망이 가능하도록 하였으며, 미급수지역의 가뭄 예‧경보를 위한 기초자료로 활용이 가능토록 하였다.

본 연구에서는 미급수지역의 주요 수원인 지하수위 현황을 이용한 가뭄 모니터링 기법을 개발하기 위해 256개의 국가지하수관측망 관측 자료를 이용하여 관측소별, 월별 수위분포를 핵밀도함수로 추정하였다. 추정된 누적분포함수를 이용하여 월별 지하수위의 분위수를 구하고, 분위수를 정규화 하여 표준지하수지수(SGI)를 산정하였다. 관측소별로 산정된 SGI는 티센망을 이용하여 167개 시군별 SGI로 변환하였다. SGI의 범위에 따른 가뭄등급을 설정하여 시군별 지하수 가뭄 정도를 모니터링 할 수 있는 기법을 제시하였다. 이를 통해 계측이 이루어지지 않는 미급수지역의 지하수 가뭄상황을 국가지하수관측망을 활용해 간접적으로 판단할 수 있도록 하였다.