STEAM R&E 연구결과보고서

STEAM R&E 연구결과보고서

(물빛의 명도 값을 이용한 한 눈에 알아보는 녹조현상)

2017. 11. 30.

경남과학고등학교

과 제 명 물빛의 특성을 이용한 한 눈에 알아보는 녹조현상으로 인한 수질오염

연구목표 일반 대중들도 쉽고 간편하게 사용할 수 있는 수질오염 측정 방식을 마련하여, 녹조현상으로 인한 수질오염의 심각성에 대한 사회적 인식을 확산시킨다.

연구내용

□ 이론적 배경 및 선행연구 ○ 현재의 녹조 조사 방법

- 혼합 채수 모니터링 방식 - 자동 다중 수질 측정 장치

- 초분광센서를 이용한 조류 원격 모니터링 ○ 현재의 녹조 조사 방법에 대한 고찰

- 너무 비싼 장비와 기구를 보유하고 있어야 한다.

- 매일 측정하기 어렵고 번거롭다.

- 국내 녹조 조사 기술은 다른 선진 국가들에 비해 현저히 부족하다.

□ 연구 주제 선정(목적 및 필요성)

○ 녹조 현상 발생 시, 기존의 수체와 확연한 차이를 보이는 특성을 분석하여 이를 새로운 수질오염의 지표로서 활용한다.

○ 이러한 새로운 수질오염 측정 방식을 일반 대중들도 쉽고 간편하게 사용할 수 있도록, 이를 탑재한 스마트폰 애플리케이션을 제작해본다.

□ 연구방법 및 과정

○ 녹조 현상 발생 시 수체의 물빛이 녹색으로 변하는 뚜렷한 변화가 관찰된다. 이를 활용하여 물빛의 특성을 분석하여 현재 수체의 녹조현상으로 인한 수질오염 정도를 파악한다.

- 여기서 말하는 물빛의 특성이란, 수표면의 상부에서 촬영한 물빛의 사진의 명도, 채도 등을 의미한다.

- 우선, 녹조의 개체수를 조절해가며 변화하는 물빛을 촬영한다. 촬영한 직후, 현재 수체의 녹조 개체수를 측정하여 사진과 녹조 개체수를 하나로 묶은 데이터를 형성한다.

○ 수체의 물빛을 사용하여 현재 수중의 녹조류에 의한 오염정도를 파악할 수 있는 스마트 폰 애플리케이션을 제작한다.

- 일반 대중들도 쉽고 편리하게 사용할 수 있도록 많은 사람들이 이용하는 스마트폰 애플리케이션을 이용한다.

- 이 애플리케이션의 경우, 수체의 물빛을 촬영하면 촬영한 수체의 물빛과 기존에 축적되 어져 있는 물빛의 사진을 비교한다. 비교 후, 가장 유사한 물빛의 데이터를 추출하고 그 데이터에 포함되어 있는 녹조의 개체수를 수질의 오염정도로 전환하여 사용자에게 제공한다.

연구성과

기존의 여러 복잡한 수질오염 측정 항목과는 달리, 일반 대중들도 쉽고 간편하게 물빛의 사진만을 이용하여 거주지 주변 하천이나 호소의 녹조 현상으로 인한 수질오염 정도를 파악할 수 있게 되었다.

주요어

(Key words) 녹조 현상, 물빛, 수질오염

< 연구 결과요약서 >

< 연구 결과보고서 >

Ⅰ. 서론

1. 연구 동기

현재 전 세계적으로 문제가 되고 있는 것이 바로 수질관리이다. 여러 국가들의 물 부족의 위기에 처함에 따라 남아있는 수자원의 중요성 또한 주목받고 있다. 하지만, 남아있는 지구상의 수자원은 너무도 심각한 수질 오염의 문제를 겪고 있다. 가장 대표적인 현상이 바로 녹조이다. 녹조현상은 식물이 성장하는데 필요 한 질소, 인 등의 영양물질이 많이 존재하는 부영양 하천에서 주로 수온이 높은 여름철에 수체가 정체되어 물의 흐름이 잔잔해지면, 하천내의 종의 다양성이 깨어지고 1종 또는 적은 종류의 조류가 대량 증식하여 하천의 색이 녹색으로 변화되어지는 현상이다. 최근 신문과 방송에서는 ‘녹조현상, 녹조 라떼’ 등의 용어가 사회면을 차지하는 것을 빈번하게 확인할 수 있는데, 이는 지속되는 폭염에 의한 기온상승으로 수온이 높 아지고 일조량이 많아지면서 하천 내에 영양분이 과다 공급되기 때문이다.

<그림 2> 녹조현상 발생 매커니즘

< 3.>부영양화에 따른 생태계의 파괴

우리나라에서는 2013년 1월 감사원이 「4대강 사업 주요 시설물 품질과 수질 관리 실태」에 대한 감사 결 과에서 4대강 사업이 총체적 부실을 안고 있다고 발표하면서 대중들의 관심과 논란을 불러일으켰다. 녹조 가 심각해질 경우, 조류의 증가로 pH는 중성에서 약알칼리성을 띠게 되며, 물의 투명도가 감소한다. 또한, 식물플랑크톤이 물의 표면을 가득 메워 수중으로 가는 햇빛을 차단하게 되어 수생식물이 죽게 되며, 조류 에 의해 산소 소비량이 급격히 증가되어 용존산소량이 감소하게 된다. 뿐만 아니라, 가장 심각한 문제는 유독 조류가 생산하는 독소인데, 1878년 호주에서 처음으로 녹조가 심각한 하천에서 독소에 의해 동물이 폐사한 사건이 보고되었다. 이후 미국·캐나다·영국·일본 등 세계 각지에서 조류 독소 때문에 가축이나 야생 동물의 피해가 발생한 적이 있다.

<그림 4> 녹조현상의 발생 지역

<그림 5> 낙동강의 녹조현상

이와 같이 녹조현상은 현재 전 세계가 주목하는 수자원 환경 문제이자, 자연 생태의 유지와 보존을 위해 서는 반드시 조절해야하는 골칫거리이다. 때문에 현재까지 많은 환경 단체나 연구소에서 이와 관련된 연구

가 진행되고 있으며, 이를 해결하기 위한 효과적인 방법들이 제시되고 있다. 하지만 정작 중요한 사전 연 구와 관련된 녹조현상의 연구는 미흡한 실정이다. 즉, 하천에서 녹조현상이 얼마만큼 심각하게 나타나는지 를 보여줄 수 있는 객관적인 수치가 정확히 드러나 있지 않다. 만약 녹조현상의 수치를 정량적으로 표현할 수 있는 새로운 방법이 도입된다면, 현재보다 더 많은 사람들이 현 사태의 심각성을 깨달을 수 있을 것이 고, 또한 상황에 맞는 적절한 대비책 및 복원 방안을 마련할 수 있을 것이다. 현재까지 알려진 바로는, BOD 방식과 같이 산소량을 이용해 측정하는 방법이 관련 연구 분야에서는 사용되고 있는데, 이는 일반인 들이 사용하기에는 측정 시약 및 장비, 그리고 계산 과정 등의 어려움이 있기 때문에 널리 알려져 있지 않 다. 따라서 본 연구에서는 이러한 현 사태에 주목하여, 녹조현상과 관련된 남세균의 광학적 특성을 분석한 후, 대중적으로 널리 사용될 수 있는 녹조현상의 위험성을 나타내는 새로운 지표를 마련해보고자 한다.

다양한 측정기기를 이용하여 녹조현상의 수질 오염 정도를 산정하고 있다.

<그림 4> 녹조현상이 발생한 수질 오염 정도를 측정하는 모습

2. 연구 목적

현재까지 보편화되어 있는 수질 오염 측정 방식으로 녹조현상의 정도를 파악하는 데에는 준비와 과정의 어려움이 많다. 따라서 일반 대중들도 쉽게 녹조현상의 정도를 측정하여 근처 하천의 수질 오염의 심각성 을 깨달을 수 있도록, 하천의 명도 값을 이용해 녹조 현상의 정도를 파악할 수 있는 앱을 제작해보고, 녹 조현상의 심각성을 직관적으로 관찰할 수 있도록 하는데 본 탐구의 목적이 있다.

가. 조류의 개체수와 수면의 명도 값 사이의 관계를 알아본다.

나. 녹조현상 시 수면의 명도 값과 수중의 수질 오염 지표 사이의 상관관계 방정식을 산정한다.

다. 수면의 명도 값을 이용하여 녹조현상의 정도를 관찰할 수 있는 편리한 애플리케이션(Application)을 제작한다.

Ⅱ. 선행연구 분석 및 이론적 배경

1. 국내 연구 동향

매 여름 기온이 오름에 따라 대두되는 전국적인 녹조현상의 심화로 인하여, 수질관리 관련 기관 및 지자 체는 녹조현상을 방지 및 개선하기 위한 다양한 연구를 진행 중이다. 국내 연구진들은 남조류의 독성 물질 인 마이크로시스틴을 실시간 측정 가능한 장치를 개발하기도 하고, 한국의 조류 독소 분석법이 국제표준으 로 자리 잡기도 하는 등 그 분석기술의 발전을 이루어왔다. 또한 녹조의 제거 방면에서도 작년 6월, 한국 과학기술원에서 기존 녹조제거제보다 훨씬 뛰어난 조류 제거 응집제를 개발하기도 했으며, 과학적 녹조관 리를 위해 드론이나 항공기 등의 최첨단 기술을 사용하여 실시간으로 모니터링이 가능한 기술을 추진하기 도 하였다.

더 나아가, 최근 특허청에 따르면 지난 10년간 조류를 이용한 바이오연료 생산 및 하수처리 기술의 출원 은 꾸준히 증가하고 있는 것으로 나타났다. 초기에는 조류로부터 바이오연료를 만드는 공정이나 조류 배양 장치에 관한 출원이 대부분이었다. 2010년 이후에는 유전공학기술의 발달과 함께 새로운 조류를 이용해 바이오연료를 만들거나 유전자 조작을 통해 조류세포 내에서 바이오연료의 원료물질 생산량을 증대시키는 기술 등이 출원되고 있다.

<그림 11> 녹조의 활용성

또한 조류를 이용해 하수처리공정의 비용을 절감하는 기술개발이 활발하게 이뤄지고 있기 때문에, 하수처 리 분야의 관련 출원도 증가하고 있다. 하·폐수처리를 위해 투입되는 총비용의 약 25%가 미생물에 산소를 공급하는데 필요한 전기비용인데, 이산화탄소를 흡수하고 산소를 공급하는 조류를 이용할 경우 산소공급에 소모되는 전기비용을 절감할 수 있다는 이점이 있다.

이렇듯 많은 연구가 진행되고 있지만 녹조현상의 척도를 나타내는 연구는 국내에서 활발히 진행되고 있 지 않다.

2. 수질 오염의 지표

환경정책기본법 시행령 별표에 따라 각 수생환경에 따른 수질 오염 정도를 파악하기 위한 수질 오염의 지표는 하천, 호소, 지하수, 해역으로 나뉘어 그 수생환경에 따라 조금씩 다르다. 그러나 본 연구는 녹조현 상에 초점을 두고 있기 때문에 녹조현상이 발생하지 않는 지하수와 적조현상이 발생하는 해역은 제외하고, 호소와 하천 환경에서의 수질 오염 지표를 중심으로 조사하였다.

수질 오염 화학적 지표 정의 측정 장비 단위

pH(수소이온농도) 수소이온지수라고도 하며, 액체에 녹아있는 수소이온

농도를 의미 pH미터

DO(용존산소량) 물속에 용해해 있는 산소량을 ppm으로 나타낸 것 DO미터 

BOD(생화학적 산소요구량)

호기성 미생물이 일정 기간 동안 물 속에 있는 유기

물을 분해할 때 사용하는 산소의 양 BOD미터 

COD(화학적산소요구량)

수중의 유기물을 산화제(KMnO4)로 분해할 때에 필요 한 산소량. 무기성의 아산화물질 및 유기물의 일부 또 는 전부를 산화·분해하는 데에 필요한 산소량을 나타 냄.

COD미터 

TOC(총유기탄소량) 물 속에 함유되어 있는 유기물 물질의 농도로서 물

속에 포함된 전체 탄소량 TOC미터 

T-P(총 인) 물속에 포함된 인의 총량. UV-VIS 

T-N(총 질소) 무기성 질소 및 유기성 질소의 질소량의 합계. UV-VIS 

중금속 오염도 중금속에 의해 발생하는 오염의 정도. 중금속

측정장치  ORP(산화환원전위) 어떤 물질이 산화되거나 환원되려는 경향의 세기. ORP미터 V

EC(전기전도성) 물질이나 용액이 전하를 운반할 수 있는 정도. 전기전도

도측정계 Ω

표 5. 녹조현상과 관련한 수질 오염 화학적 지표

수질 오염 생물학적 지표 정의 측정 장비 단위

대장균군

물 ·토양 등 자연계에 분포된 앵무병 감염균 및 중간 형을 대장균 군이라 총칭하며 100mL에 포함된 대장균 군의 수로 나타냄.

군수/

100

 수생태계 상태별 생물학적

지표

수생태계 내에서 서식하는 저서생물, 어류 등의 생물 지표종을 기준으로 삼음.

Chl-a(클로로필 a)

엽록소의 종류 가운데 하나이며, 수계 환경 내의 식물 플랑크톤 세포에서 가장 보편적이고 많이 분포함. 수계 환경 내의 식물 플랑크톤의 분포를 파악 가능.

UV-VIS 

표 6. 녹조현상과 관련한 수질 오염 생물학적 지표

수질 오염 물리적 지표 정의 측정

장비 단위

SS(부유 물질량) 일정한 양의 물 속에 부유하고 있는 물질의 양

Turbidity(탁도) 수중의 부유물질 등에 의하여 물이 혼탁한 정도. 탁도계

Temperature(온도) 조류의 최적성장을 좌우하는 요인으로서, 물체의 차고

뜨거운 정도를 숫자로 나타낸 물리량 온도계

표 7. 녹조현상과 관련한 수질 오염 물리적 지표

수질 오염 지표

조류 관련 항목 Chl-a, COD, BOD

일반 항목 TOC, T-N, T-P, 대장균군, ORP, 중금속 오염도, 현장 측정 수온, pH, DO, 전기전도도(EC), 탁도, 유속(유향) 표 8. 녹조현상과 관련한 주요 수질 오염 지표의 분류

등급 상태

(캐릭터)

기 준

수소이온 농도 (pH)

화학적 산소 요구량 (COD) (㎎/L)

총유기 탄소량 (TOC) (㎎/L)

부유 물질량

(SS) (㎎/L)

용존 산소량

(DO) (㎎/L)

총인 (T-P) (㎎/L)

총질소 (T-N) (㎎/L)

클로로 필-a (Chl-a) ( /㎥)

대장균군 (군수/100mL)

총 대장균군

분원성 대장균군

매우

좋음 Ia 6.5∼8.5 2

이하 2 이하 1 이하 7.5 이상

0.01 이하

0.2 이하

5 이하

50 이하

10 이하

좋음 Ib 6.5∼8.5 3

이하 3 이하 5 이하 5.0 이상

0.02 이하

0.3 이하

9 이하

500 이하

100 이하

약간

좋음 II 6.5∼8.5 4

이하 4 이하 5 이하 5.0 이상

0.03 이하

0.4 이하

14 이하

1,000 이하

200 이하

보통 III 6.5∼8.5 5 5 이하 15 5.0 0.05 0.6 20 5,000 1,000 표 9. 환경정책기본법 시행령 별표

일반적으로 하천에는 BOD, 호소에는 COD를 사용하게 되는데, 그 이유는 흐르는 하천은 생물에 의해 산 화되기 쉬운 유기물들만 규제하여야 하나, 호소와 같은 잘 흐르지 않는 수질환경의 경우 체류시간이 길어 유기물의 전체적인 양을 규제할 필요가 있기 때문이다. 좀 더 구체적으로 설명하자면 하천은 흐르는 물이 기 때문에 일정 구간내 수질에 대해 미생물이 분해할 수 있는 오염물질의 정화만을 목적으로 하며, 이로 인해 생물학적 산소 요구량인 BOD만을 필요로 하게 된다. 그에 반해 내륙에 위치한 정수괴인 호소, 또는 해역과 같은 물의 채류시간이 길고 이동성이 크지 않을 때에는 모든 오염원에 대한 규제를 필요로 하게 된다. 즉 미생물이 분해 가능한 유기물 외의 오염물질들의 정화 또한 필요로 하기 때문에 COD를 사용하 게 된다. 그러나 환경정책 기본법에 따라 COD 기준은 2015년 12월 31일까지 적용되고 있다. 즉 현재는 COD를 통한 수질 오염 지표는 사용되지 않는다.

또한 Chl-a 산정을 통한 수질 오염의 지표는 분석방법이 비교적 간단하여 보편적으로 사용되고 있으나, 개별적인 개체들의 현존량을 나타내지 못할 뿐만 아니라 개체별 세포크기에 따른 유기물의 농도가 달라지 기 때문에 신뢰도가 낮다.

수질 오염의 정도를 산출해낼 때, 수온, pH, DO, EC, 탁도, 유속 등은 녹조현상에 대해 조사하기 위해 필수적인 측정 요소이며, 그 이외의 T-N, T-P, Chl-a와 같은 지표들은 선택적으로 측정하는 요소이다.

이러한 다양한 수질오염 지표들 중, 환경정책기본법 시행령 별표에 제시된 고여있는 물인 호소의 수질오 염 등급은 다음과 같다.

이하 이하 이상 이하 이하 이하 이하 이하

약간

나쁨 IV 6.0∼8.5 8

이하 6 이하 15 이하

2.0 이상

0.10 이하

1.0 이하

35 이하

나쁨 V 6.0∼8.5 10

이하 8 이하

쓰레기 등이

있지 않을 것

2.0 이상

0.15 이하

1.5 이하

70 이하

매우

나쁨 VI 10

초과 8 초과 2.0 미만

0.15 초과

1.5 초과

70 초과

3. 이론적 배경

가. 녹조 현상

일반적으로 호소나 하천이 처음 생길 때는 영양물질이 충분하지 못해 빈영양호가 되지만, 각종 오염물질 이 수역으로 유입되어 질소와 인 등 영양염류가 풍부해져 영양상태가 빈영양에서 부영양으로 바뀌어간다.

부영양화된 호소나 유속이 느린 하천에서는 식물성 플랑크톤인 녹조류나 남조류가 과다 생장하여 물빛을 녹색으로 변화시키게 되는데, 이와 같은 현상을 녹조현상이라 한다. 일부 호소나 하천에서는 규조류가 많 아지면서 물이 황갈색으로 변하기도 한다. 호소의 표면에 녹조가 덮이게 되면 유기물 부하의 증가, DO저 하, 저질 내의 철과 망간의 용출, 맛과 냄새, THM 전구물질을 생성하여 정수장에서 장애를 유발할 수 있 다. 이렇게 되면 물고기와 수중생물이 죽고 악취가 나며, 그 수역의 생태계가 파괴되어 사회적·경제적·환경 적 측면에서 많은 문제가 생긴다.

<그림 19> 녹조현상 나. 녹조류

녹색식물 중에서 가장 간단한 체제를 갖고, 엽록소 a 및 b를 다량으로 함유하는 엽록체를 갖는 녹색조 류의 대분류군이다. 갈조류, 홍조류 등과 대응되며 425속 약 6,500종정도가 알려져 있다. 주요 분류형질이 다양하게 분화하였고, 이 분류군에 무엇을 포함시키는가는 분류기준이 취하는 방법에 따라 크게 다르다.

색소체는 흔히 녹말형성체 피레노이드를 가지고 광합성에 의해 녹말을 만들며, 세포막은 보통 셀룰로오스 를 함유하고 있다.

하등한 종류는 영양체가 단세포이지만 섬모로 운동하는 종류도 있고 섬모가 없어 운동력이 없는 종류도

있다. 그 밖에 군체를 형성하는 것, 다세포인 것, 몸체가 대형인 데도 격막이 없고 낭상체라는 특수 구조 를 가진 것도 있다. 유성생식은 서양배 모양의 노출된 원형질의 작은 덩어리로서 보통 선단에 두 개의 같 은 길이로 된 섬모를 가진 배우자로 이루어지며, 같은 형끼리 접합하는 경우, 다른 형의 경우, 또는 알과 정자로 분화되어 있는 경우도 있다.

서식지로는 담수와 해수가 있으며, 늦봄에서 초가을까지 발생하는데 대번식시에는 짙은 녹색을 띔에 따 라 녹조라 부른다. 적당한 조류는 물속에 산소를 공급하고 어류의 먹이가 되지만 부영양화로 인한 녹조류 로 인한 수질 오염은 용존산소를 부족하게 만들어 물에서 악취가 나며, 조류들이 어류의 아가미를 막아 어 류가 폐사한다.

<그림 20> 녹조류 사진

<그림 21> 녹조류 사진 다. PH

액체의 수소이온농도를 나타내는 기호이다. 액체 1ℓ 중의 수소이온 g 수의 역수의 상용대수(常用對數) 를 취하여 1기압, 25℃의 순수 1ℓ 중에는 수소이온이 약 10-7g 이온을 포함하고 있기 때문에 ㏗ 7을 중 성, 그 이상을 알칼리성, 이하를 산성이라 한다. 수소이온지수라고도 하며, 수질을 판단하는 중요한 지표가 된다.

<그림 22> pH표 라. DO

물속에 용해해 있는 산소량을 ppm으로 나타낸 것이다. 절대량은 Henry Dalton의 법칙에 따라 수온 및 기압에 좌우되지만 물이 깨끗한 경우에는 그 온도에서의 포화량 가까이 함유된다. 수온의 급격한 상승, 해조류의 번식이 현저한 경우 등은 과포화 되는 수가 있다. 하수, 배수 등 BOD(생물화학적 산소요구량) 값이 높은 물에서는 BOD 원인물질이 용존산소를 소비하기 때문에 DO가 물의 오염상태를 나타내는 지표 가 된다.

마. 온도

수온은 조류의 최적성장을 좌우하는 요인으로서, 대부분의 녹조는 수온이 20도 이상이 되면 증식을 시 작하고, 종에 따라 차이가 발생하지만 대부분 30도 안팎의 수온에서 증식이 가능하다. 여름철에 조류가 급

증하는 이유는 수온과 일사량이 증가함에 따라 성장하기 좋은 요건이 생성되기 때문이다.

바. 조도

빛에 비추어진 면 위의 단위면적당 광속을 그 면의 조도라고 한다. 조도의 단위는 국제단위계로 럭스(lx) 인데, 이는 1루멘(lm)의 광속이 1m^2의 면적에 일정하게 입사할 때의 조도이며, 1lx=1lm/m2으로 나타낸 다. 면적 S[㎡]의 면에 Φ[㏐]이 닿는 경우의 변의 평균 조도 E는 E＝Φ/S [㏓] 로 나타낼 수 있다. 일반적 으로 광도를 I(cd), 조도를 E(lx), 거리를 r(m)로 표현하면 조도와 명도는 다음과 같은 관계가 성립하게 된 다.





사. 명도

광도(光度)라고도 한다. 동일한 조건의 백색 면에 조명한 명암의 속성을 척도화한 것으로. 색을 구별하는 감각적인 요소의 하나이다. 반사율(反射率) 외에 색(빛의 파장)에 의해 눈이 느끼는 밝기의 차이(分光感度) 가 중요한 인자이다. 밝은 색은 명도가 높다고 하여 '고명도색', 어두운 색은 명도가 낮다고 하여 '저명도 색'이라 하며 중간 밝기의 색은 '중명도색'이라 한다.

<그림 23> 명도표 아. COD

물속에 들어 있는 유기물, 아질산염, 제1철염, 황화물 등은 물속에 녹아 있는 산소를 소비하는데, 이런 물질이 많이 들어 있으면 물속의 산소가 없어져 물고기와 미생물이 살 수 없게 되고 물이 썩어 고약한 냄 새가 나고 물 색깔이 검게 변하여 물이 죽게 된다. 이런 유기 물질이 들어 있는 물에 과망간산칼륨이나 중 크롬산칼륨 등의 수용액을 산화제로 넣으면 유기 물질이 산화된다. 이때 쓰인 산화제의 양에 상당하는 산 소의 양을 COD값이라고 한다. 물이 많이 오염될수록 유기물이 많으므로 그만큼 산화 분해에 필요한 산소 량도 증가한다. 따라서 COD가 클수록 그 하천 등의 물은 오염이 심하다.

자. BOD

생화학적 산소요구량(生化學的酸素要求量, biochemical oxygen demand)이라고도 한다. 일반적으로 BOD로 부르며, 생물분해가 가능한 유기물질의 강도를 뜻한다. 하천·호소·해역 등의 자연수역에 도시폐수·

공장폐수가 방류되면 그중에 산화되기 쉬운 유기물질이 있어 수질이 오염된다. 이러한 유기물질은 수중의 호기성세균에 의해 산화되며, 이에 소요되는 용존산소의 양을 mg/ℓ 또는 ppm으로 나타낸 것이 생화학 적 산소요구량이다.

BOD는 수중의 오염된 정도를 측정하는 지표로 사용되기에 문제점도 갖고 있다. 수중의 유기물질 중에 는 경성세제(硬性洗劑)나 농약, 리그닌(lignin)처럼 생물분해가 불가능하거나 또는 생물분해가 곤란한 유기 물질 등이 있는데 그러한 것들은 BOD값에 포함되지 않는다. 또한 오염원 중에 호기성 미생물의 활성을 저하시키는 유독물질이 존재하여 BOD 수치가 낮아지거나, 장기간의 측정 시에 암모니아와 같은 무기물질

에 의해 산소소비량 수치가 높아지기 때문에 BOD의 값이 부정확하게 측정될 수 있다.

4. 실험도구

가. 온도 센서

(1) 사용 범위 : -50~+180 C°

(2) 분해능력 : 0.06 C°

(3) 응답 시간 : 90 %까지 10 초

사용 목적 : 매 정해진 시간마다 녹조가 포함 된 수조 내 녹조량에 따른 수온을 측정하는 역 할을 한다.

나. 광 DO 센서

(1) 사용 범위 : 0~15 

(2) 분해능력 : 0.007  (3) 사용 온도 : 5~35 C°

(4) 정확도 : ±0.2 

(5) 응답 시간 : 90 %까지 30 초, 95 %까지 45 초

사용 목적 : 매 정해진 시간마다 녹조가 포함 된 수조 내 녹조량에 따른 용존산소량을 측정하 는 역할을 한다.

다. pH 센서

(1) 사용 범위 : pH 0~14 (2) 분해능력 : pH 0.0036

사용 목적 : 매 정해진 시간마다 녹조가 포함 된 수조 내 녹조량에 따른 pH를 측정하는 역할 을 한다.

라. Lab quest

사용 목적 : 데이터 수집 장치로서 여러 종류 의 센서들을 연결하여 일정 시간 간격마다 측정 된 결과를 데이터화할 수 있다.

마. Ocean optics USB4000-UV-VIS-ES

사용 목적 : Ocean optics는 데이터 수집 장치 로서 spectrasuite 프로그램과 함께 사용하여 파 장별 빛의 그래프 측정이 가능하다.

바. Spectra Suite

사용 목적 : Ocean optics와 연동되는 프로그 램으로 센서가 인식한 파장별 빛의 세기를 그래 프화하여 나타낼 수 있다.

Ⅲ. 연구 방법

1. 연구에 사용할 녹조류 선정 및 분양

본 연구에서는 실제 녹조 현상이 발생한 하천이나 호수를 실내에서 구현하기 위해 필요한 녹조류를 선정 한다. 기존의 연구 계획 단계에서는 녹조 현상의 주요한 원인으로 꼽히는 조류를 크게 남세균과 녹조류로 나누어 각각 한 종씩 선정하였다. 남세균으로는 마이크로시스티스 에르기노사(Microcystis Aeruginosa), 녹조류로는 클로렐라 불가리스(Chlorella Vulgaris)를 사용할 계획이었다. 하지만 KCTC(생물자원센터)나 국립수산과학원 남동해수산연구소 등에 문의해 본 결과, 앞서 언급한 조류들의 경우, 현재 많은 양이 배양

된 상태가 아니고, 또한 교내 실험실 내에서 배양을 하여 blooming 현상을 관찰하기에는 배양의 방법과 관리 등이 매우 어렵다는 사실을 알게 되었다.(blooming 현상을 거의 관찰할 수 없다고 한다.) 따라서 연 구에 사용할 새로운 조류를 찾기 시작하였다.

우선, 본 연구의 실험에서 사용할 수 있도록 몇 가지 조건을 마련하여 조류를 선정해보았다. 첫 번째로, 외부 환경에 감수성이 작은 조류여야 한다. 교내의 실험실의 경우, 실제 조류를 접종·배양하는 연구소와 같은 환경을 조성할 수 없다. 이는 장비의 한계와 정해진 연구 시간 등 여러 요인들이 복합적으로 작용한 결과이다. 때문에 조류들이 살아가는데 적합한 환경을 구현해내기란 상당히 어렵다. 따라서 외부 환경이 조류가 살아가는데 매우 적합하지 않더라도, 그 환경에 적응해 blooming할 수 있는 조류를 본 연구에서 는 사용해야 한다. 두 번째로, 배양 방법이 복잡하지 않고 간단해야 한다. 이 또한 마찬가지로 앞선 교내 의 실험실의 한계와 관련된 조건이다. 세 번째로, 독소 물질의 분비와 관련된 조건이다. 현재 실제 하천이 나 호수에서 발생하고 있는 녹조현상의 주범이 되는 조류의 경우, 대부분 독소 물질을 분비한다. 하지만 이러한 조류를 교내의 실험실에서 배양할 경우, 안전성의 측면에서 큰 문제를 일으킬 수 있다. 물론 연구 의 신뢰성과 정확성을 위해서는 이러한 조류를 사용해야 하지만 실내 실험의 한계로 본 연구에서는 이러 한 조류를 사용하지 않기로 하였다. 본 연구에서는 조류에 의해 나타나는 물빛의 명도가 중요한 요인이고 또한 수질 또한 독소를 제외하고도 다양한 항목들이 있기 때문에 굳이 위험한 조류를 사용할 이유가 없다 고 판단하였다. 실제 녹조현상의 주범이 되는 조류를 활용한 연구의 경우, 차후 야외 실험을 통해 알아볼 예정이다. 이 밖에도 교내에서의 실내 실험을 진행한다는 점과 보유하고 있는 장비 등을 고려하여 본 연구 에서 사용할 최적의 조류를 선정하였다.

가. 연구 문제

연구에 사용할 최적의 조건을 갖춘 조류를 선정한 후, 분양을 신청한다.

나. 연구 방법

본 연구에서 사용할 조류가 갖추어야 할 조건을 마련한 후, 이에 맞는 조류를 찾아본다. 조류의 조건은 크게 다음과 같다.

(1) 외부 환경에 대한 감수성이 작아야 한다.

(2) 배양 방법이 복잡하지 않고 간단해야 한다.

(3) 독성을 띠지 않아야 한다.

이후 조류의 분양과 관련해서는 KCTC나 국립수산과학원 남동해수산연구소 등의 연구소에 문의하여 분 양을 신청하였다.

2. 수질 오염 지표 및 수질 측정기기 선정

본 연구에서는 물빛의 명도 값과의 관계를 유도할 수질 오염 지표와 그러한 지표의 수치를 측정할 수 있

는 수질 측정기기를 선정하였다. 앞선 이론적 배경에서 제시하였듯이 현재 수질 오염 지표에는 매우 다양 한 항목들이 있다. pH(수소이온농도), EC(전기전도도), Turbidity(탁도), TDS(총고형물 농도), ORP(산화환 원전위), DO(용존산소량), 수온, T-N(총 질소), T-P(총인), Chl-a 등 매우 다양한 항목들이 있다.(이와 관 련된 자세한 내용은 이론적 배경을 참고) 이 중에서 본 연구에서는 반드시 측정해야할 지표들을 몇 가지로 추려 그 수치를 측정하기로 하였다. 선정 기준은 크게 첫 번째로 교내 실험실에서 측정할 수 있는지, 두 번째로 수질 오염 지표로서 적절한 항목인지를 중점적으로 다루었고, 이에 따라 3~4개 정도의 항목을 추 려내었다.

또한 측정기기의 경우, 본교의 MBL 장비를 다수 활용하였고, 이 밖에도 USB4000-UV-VIS-ES 모델의 분광기 등을 사용하였다.

가. 연구 문제

물빛의 명도 값과의 관계를 유도할 수질 오염 지표를 선정한 후, 이를 측정할 수 있는 수질 측정기기를 마련한다.

나. 연구 방법

선정 기준을 마련한 후 이에 맞추어 수질 오염 지표를 결정한다. 본 연구에서의 선정 기준은 다음과 같 다.

(1) 교내 실험실에서 측정할 수 있어야 한다.

(2) 수질 오염 지표로서 그 신뢰성과 의미가 명확한 지표여야 한다.

3. 조류 배양 및 수질 오염 지표 측정

본 연구에서는 물빛의 명도 값과 수질 오염 지표의 수치를 측정한다. 측정과 관련된 자세한 사항은 아래 각 항목에 서술되어있다. 우선, 전체적인 개요를 살펴보면, 물빛의 명도 값과 수질 오염 지표 사이의 상관 관계방정식을 유도할 수 있는 데이터를 모으는 것이 본 연구의 궁극적인 목표이다. 각 항목별 데이터를 모 으면 이를 EXCEL을 이용해 그래프 상에 점으로 나타내고, 그 점들의 추세선을 그려 물빛의 명도 값과 수 질 오염 지표 사이의 상관관계를 유도한다.

데이터의 확보는 다음과 같은 방법을 이용한다. 조류가 없는 순수한 해수에 녹조를 배양시키면 blooming 현상이 나타날 때까지 점점 수질과 물빛의 명도 값이 달라질 것이다. 따라서 일정한 시간 간격 을 두고 수질과 물빛의 명도 값을 측정하면 점점 변화하는 데이터 값을 얻을 수 있고, 이를 통해 물빛의 명도 값과 수질 오염 지표 사이의 상관관계방정식을 유도할 수 있다.

정리하자면, 본 연구에서는 녹조를 배양하고, 배양하는 중간 중간에 점점 달라지는 수질 오염 지표와 물 빛의 명도 값을 측정하여 데이터 값을 모은다.

가. 실내 실험을 위한 녹조현상 발생 지역 구현 ; 조류 배양하기

본 연구에서는 조류를 배양하기 위한 준비물을 마련하고 실내 환경을 조성한 후, 실제로 조류를 배양해 본다. 우선, 앞선 첫 번째 연구를 통해 본 연구에서 사용할 조류를 선정하였다. 선정한 조류는 해조류의 일종이기 때문에 배양을 위해서는 해수를 준비해야 한다. 해수를 준비한 후에는 이 해수 속에 존재하는 각 종 미생물과 기타 조류를 제거하여야 하는데, 이는 생존경쟁을 최대한 줄여 연구에서 사용하는 해조류가 잘 생장할 수 있도록 하기 위함이다. 우선, 0.45 의 거름망을 이용하여 해수를 한 번 걸러준 후, 차아 염소산나트륨을 처리하여 남아있는 미생물을 모두 살균하다. 이와 관련된 과정은 아래 해수 공정에 자세하 게 기술되어 있다. 해수를 살균한 후에는 투명한 통을 준비하여 해수를 담는다. 투명한 통을 사용하는 이 유는 조류류가 생장하는데 꼭 필요한 광합성 작용을 위한 빛을 공급하기 위함이다. 그런 다음, 에어 펌프 를 준비하여 조류를 배양할 통에 설치한다. 이는 외부의 기체와 물속의 기체 사이의 교환을 위한 장치로, 조류가 살아가는데 필요한 기체를 공급하는 역할을 담당한다. 설치를 완료하면 이제 조류를 덜어 통 안의 해수로 옮겨준다. 이후에는 빛과 영양분을 계속 공급해주며 blooming 현상이 일어날 수 있도록 잘 배양 한다.

이 밖에도 조류를 배양할 때에는 실험실의 온도를 18 ℃로 유지해주어야 하고, 조류를 담는 통이나 스 포이트, 비커 등 모든 장비를 깨끗하게 살균한 후 사용해야 한다. 이는 다른 미세 조류나 생물의 침입을 최대한 막기 위함이다.

(1) 연구 문제

연구에 사용할 조류를 배양해본다.

(2) 연구 방법

(가) 해수 채수(살균)하기

① 해수 20 L을 채수한다. 본 연구에서는 국립수산과학원 남동해수산연구소에서 해수를 제공받아 사 용하였다.

② 0.45 의 채수망을 이용하여 해수를 1차적으로 채수한다.

➂ 투명한 통에 1차적으로 채수한 해수를 담고 차아염소나트륨을 처리한다. 이때 투명한 통에서 2차 채수를 진행하는 이유는 곧바로 조류를 배양할 수 있는 환경을 조성하기 위함이다. 차아염소나트륨의 20

당 3.8 를 넣는다.

➃ 차아염소나트륨을 넣은 후 곧바로 에어펌프를 설치하여 작동시킨다. 에어펌프는 직경 2 의 호 수를 사용하여 수중에 공기를 펌핑할 수 있도록 한다. 이는 차아염소나트륨을 통해 살균된 해수에 남은 공 기와 주위 공기 사이에 기체교환이 잘 일어날 수 있도록 보조하는 역할이다.

➄ 이 과정을 약 4시간에서 하루 동안 지속시킨다.(Air Pumping) 차아염소나트륨 특유의 냄새(락스 냄새와 비슷하다)가 수중에서 사라질 때까지 이 과정을 지속한다.

➅ 하루가 지나도록 차아염소나트륨의 냄새가 날 경우, 임시방편으로 중탄산나트륨을 첨가한다. 이는 수용액의 액성을 중화시켜 살균의 효과와 동시에 조류가 서식할 수 있는 환경을 조성해낸다.

채수한 물에 녹조를 넣어 녹조를 배양시키는 모습이다.

<그림 17> 조류를 배양하는 모습

0.45 의 채수망과 차아염소나트륨을 이용하여 해수를 채수한다.

<그림 16> 해수를 채수하는 모습 (나) 조류 배양하기

① 해수를 투명한 통으로 옮긴다. 본 실험에서는 앞서 이 과정을 실시하였으므로 생략하였다.

② 조류를 떠 해수가 있는 통으로 옮긴다. 본 연구에서는 해수 4000  에 조류 400  을 옮겨 배 양시켰다.

➂ 조류를 넣은 다음, 에어펌프를 설치한다. 설치방법은 앞서 채수과정에서와 같이 직경이 2 인 호스를 이용하여 설치한다. 이는 수중의 기체와 공기 중의 기체를 교환시켜 조류의 생장에 필요한 기체를 공급하기 위함이다.

(다) 영양분 공급하기

조류를 해수에 옮긴 이후에는 에어펌프를 계속 가동시킨 채 빛을 공급해주며 조류를 관찰하면 된다.

이 과정에서 조류가 잘 생장할 수 있도록 영양분을 공급하여야 하는데, 본 연구에서는 영양분으로 요소와 복비를 사용하였다. 이는 국립수산과학원 남동해수산연구소을 통해 공급받았는데, 그곳에서는 1 당 요소 60 , 복비 40 g을 매일 조류에게 준다고 한다. 본 연구에서는 채수한 해수의 밀도를 약 1  라 가정

하여 하루 동안 공급하여야 할 요소와 복비의 양을 결정하여 공급하였다. 그 결과 하루 동안 요소는 0.24 , 복비는 0.16  공급하였다.

녹조에 요소와 복비를 공급한다.

<그림 18> 영양분 공급하는 모습

나. 수질 오염 지표 측정 ; DO, pH, 온도

본 연구에서는 물빛의 명도 값과 관련시킬 수질 오염 지표의 데이터 값을 모은다. 앞선 2번 연구를 통 해 어떤 종류의 수질 오염 지표를 사용할 것인지 연구해보았고, 이를 통해 DO와 pH, 온도를 수질 오염 지표로서 사용하기로 하였다. 때문에 본 연구에서는 녹조가 생장하면서 점점 변화해가는 수질 오염 지표를 측정함으로서 상관관계방정식을 구해내기 위한 데이터를 모은다. 측정 방법은 아래에 자세히 기술되어 있 다.

본 연구에서 주의해야 할 점은 바로 측정기기를 언제나 청결하게 보존해야 한다는 것이다. 측정 도중에 조류의 생장에 해가 될 수 있는 미생물이 침입할 수도 있으므로 언제나 청결하게 측정기기를 보존시킨다.

수질 오염 지표를 측정하는 데에는 MBL 장비를 다수 활용한다. 용존산소센서, pH센서, 온도센서를 사 용하여 각각의 수질 오염 지표를 측정하고 이를 곧바로 노트북으로 옮겨 자료를 정리한다.

(1) 연구 문제

상관관계방정식을 구해내기 위해 수질 오염 지표의 데이터 값을 측정한다.

(2) 연구 방법 (가) DO 측정하기

➀ Lab Quest에 DO 센서를 연결한다. 이때 DO 센서의 측정 단위를  로 보정한다.

➁ 측정 시간을 60 초, 데이터 수집을 2 회/sec로 설정한다. 즉 1 분 동안 120 개의 데이터를 수집한 다.

➂ DO 센서를 녹조를 배양하고 있는 수조에 넣고 데이터를 수집한다. 이때 에어펌프에 의한 기포에 기기가 흔들리지 않도록 주의한다.

➃ 데이터를 수집한 후, 이를 Excel의 시트에 옮긴다. 데이터 처리 과정은 5번 연구에서 자세히 다룬 다.

➄ 이러한 DO 측정 과정을 총 40 번 반복한다.

Lab Quest를 이용하여 수중의 DO를 측정하고 있다.

<그림 19> 수중의 DO를 측정하는 모습 (나) pH 측정하기

➀ Lab Quest에 pH 센서를 연결한다.

➁ 측정 시간을 60 초, 데이터 수집을 2 회/^sec로 설정한다. 즉 1 분 동안 120 개의 데이터를 수집한 다.

➂ pH 센서를 녹조를 배양하고 있는 수조에 넣고 데이터를 수집한다. 이때 에어펌프에 의한 기포에 기기가 흔들리지 않도록 주의한다.

➃ 데이터를 수집한 후, 이를 Excel의 시트에 옮긴다. 데이터 처리 과정은 5번 연구에서 자세히 다룬 다.

➄ 이러한 pH 측정 과정을 총 40 번 반복한다.

Lab Quest를 이용하여 수중의 pH를 측정하고 있다.

<그림 20> 수중의 pH를 측정하는 모습 (다) 온도 측정하기

➀ Lab Quest에 온도 센서를 연결한다. 이때 온도 센서의 측정 단위를 ℃로 보정한다.

➁ 측정 시간을 60 초, 데이터 수집을 2 회/sec로 설정한다. 즉 1 분 동안 120 개의 데이터를 수집한 다.

➂ 온도 센서를 녹조를 배양하고 있는 수조에 넣고 데이터를 수집한다. 이때 에어펌프에 의한 기포에 기기가 흔들리지 않도록 주의한다.

➃ 데이터를 수집한 후, 이를 Excel의 시트에 옮긴다. 데이터 처리 과정은 5번 연구에서 자세히 다룬 다.

➄ 이러한 온도 측정 과정을 총 40 번 반복한다.

Lab Quest를 이용하여 수중의 온도를 측정하고 있다.

<그림 21> 수중의 온도를 측정하는 모습

다. 물빛의 명도 값의 대푯값 선정

본 연구에서는 상관관계방정식에서 사용할 물빛의 명도 값을 대표할 수 있는 지표를 마련한다. 본디 명 도란 밝고 어두운 정도를 의미한다. 하지만 이 밝고 어두운 정도를 수치적으로 나타낸다는 것은 매우 어려 운 일이다. 그 이유는 사물은 여러 광원으로부터 복합적으로 빛이 반사되어 보이는 것이기 때문이다. 마찬 가지로 녹조현상에서도 여러 광원이 있는 상태에서 물빛의 명도 값을 측정하게 되면 상황 상황마다 다른 명도 값이 측정되게 될 것이고, 따라서 상관관계방정식을 얻는다 하더라도, 명도 값을 이용해 수질의 오염 정도를 산정해낼 수 없을 것이다. 때문에 본 연구에서는 물빛의 명도 값을 대표할 수 있는 하나의 대푯값 을 마련하고자 한다. 그 후보가 바로 분광기를 통한 각 파장별 광원의 세기와 조도이다. 우선, 분광기의 경우, 광자수로 물빛에서 반사되어 오는 광원의 세기를 측정하기 때문에 본 연구와 같이 수면과 근거리인 곳에서 측정하는 경우, 거리에 관계없이 거의 일정한 수치를 얻어낼 수 있다. 반면 조도의 경우에는 측정 방법이 보편화되어 있고, 차후 애플리케이션을 제작하는데 좀 더 용이하다는 장점이 있다. 이 두 개의 지 표 중 어떤 항목을 상관관계방정식에 사용할 것인지를 결정하는 것이 본 연구의 궁극적인 목표이다.

(1) 연구 문제

상관관계방정식에서 사용할 물빛의 명도 값을 대표할 수 있는 지표를 마련한다.

(2) 연구 방법

(가) Lab Quest에 조도 센서를 연결한다. 이때 조도 센서의 측정 단위를 로 보정한다. 측정 시간은 10초, 데이터 수집을 2 회/sec로 설정한다. 즉 10초 동안 20 개의 데이터를 수집한다. 측정은 총 40번 반 복하여 측정한다.

(나) 노트북에 분광기를 연결한다. 분광기의 데이터의 경우 각 실험 당 10 번 측정하여 평균값을 구해 낸다. 실험은 총 40 번 반복 실험한다.

(다) 주위의 모든 광원을 끈 채 실험을 준비한다. 이는 실험에서 사용하는 광원 이외의 외부 광원의 영 향을 최대한 줄이고자 하기 위함이다.

(라) Excel에 데이터를 옮겨 각 실험별 분산을 구해낸다. 이때, 분산이 클수록 물빛의 측정이 일정하게 되지 않음을 의미하므로, 분산이 작은 지표를 물빛의 명도 값의 대푯값으로 선정한다.

Lab Quest의 온도 센서와 분광기를 이용하여 물빛의 명도 값을 측정하고 있다.

<그림 22> 물빛의 명도 값을 측정하는 모습

4. 상관계수방정식의 정의역 설정

본 연구에서는 상관계수방정식의 정의역으로 어떤 지표를 사용해야 할지를 선정한다. 앞선 연구 3의 물 빛의 명도 값의 대푯값을 결정하는 연구를 통해 분광기를 이용한 광원의 세기(광자수)를 물빛의 대푯값으 로 사용하기로 하였다. 하지만, 연구 계획 초기 단계에서 계획했던 것은 물빛이 녹색으로 변해가는 현상을 이용하여 녹조현상의 심각성을 알려줄 수 있는 지표를 마련하자는 것이었다. 이는 물빛이 녹색으로 변하는 것이 우리가 직관적으로 관찰할 수 있는 가장 뚜렷한 현상이기 때문이다. 따라서 본 연구는 앞서 구해 낸 분광기를 통한 각 파장별 광원의 세기 데이터를 분석하여 물빛의 Green 파장의 빛의 세기만을 상관관계 방정식에 사용하여도 된다는 타당성을 마련하는 단계의 연구이다.

가. 연구 문제

상관계수방정식의 정의역으로 Green 파장의 빛의 세기를 사용하는 것이 적합하다는 타당성을 검증한다.

나. 연구 방법

➀ Excel을 이용하여 각 파장별로 빛의 세기의 평균을 산정한다. 이때 파장의 기준은 가시광선의 파장 의 범위를 사용하였다. 즉, Violet, Blue, Cyan, Green, Yellow, Orange, Red에 해당하는 파장을 찾아 이를 기준으로 데이터를 분류하여 빛의 세기의 평균을 얻어내었다.

➁ 가장 최대 세기의 파장(색)과 최소 세기의 파장(색)을 찾아낸다.

➂ 각 파장별로 최대 세기로 선별된 도수와 최소 세기로 선별된 도수를 정리하여 최대 세기의 횟수를 가장 많이 보유한 파장을 알아낸다.

➃ 데이터를 분석할 때, 최대 세기의 도수가 가장 많다는 것은 그만큼 그 파장이 전체적인 광원에서 많 은 부분을 차지하고 있다는 것을 의미한다. 또한 최소 세기의 도수가 가장 많다는 것은 그 파장과 보색 관 계에 있는 파장대가 전체적인 광원에서 많은 부분을 차지하고 있다는 것을 의미한다.

➄ 데이터를 분석하여 상관계수방정식의 정의역으로 사용할 파장대(색)을 결정한다.

Excel을 이용하여 상관관계방정식의 정의역을 산정하는 모습이다.

<그림 23> 상관관계방정식의 정의역을 선정하는 모습

5. 파장의 세기와 DO, pH, 온도의 상관계수방정식 산정

본 연구에서는 파장의 세기와 DO, pH, 온도 사이의 상관계수방정식을 산정하고자 한다. 앞선 연구 4를 통해 Green 파장의 세기를 상관계수방정식의 정의역으로 사용하기로 하였다. 따라서 Excel을 통해 Green 파장의 세기와 DO, pH, 온도 사이의 상관관계방정식을 산정하는 것이 본 연구의 궁극적인 목표이다. 산정 하는 과정은 아래 연구 방법에 자세하게 기술되어 있다.

가. 연구 문제

Excel을 통해 Green 파장의 세기와 DO, pH, 온도 사이의 상관관계방정식을 산정한다.

나. 연구 방법

(1) 각 실험별 측정한 DO, pH, 온도, Green 파장의 빛의 세기의 평균을 구해낸다.

(2) 각 실험별로 각각의 DO, pH, 온도의 값을 Green 파장의 빛의 세기와 대응시킨다.

(3) 축을 Green 파장의 빛의 세기, 축을 각 실험별 측정한 DO, pH, 온도의 값으로 하는 그래프를 그 리고 각 실험별 데이터를 점으로 그래프 상에 표현한다.

(4) Excel의 기능을 이용해 추세선을 그려낸다. 이때, 2차 다항함수 형태의 추세선을 그린다.

(5) 정의역이 Green 파장의 빛의 세기의 평균이고, 치역이 각 실험별 측정한 DO, pH, 온도의 평균인 상관계수방정식을 산정해낸다.

6. 상관계수방정식을 통한 참값 산정 및 측정값과의 오차 분석

본 연구에서는 앞선 연구 5를 통해 산정한 상관관계방정식을 활용하여 Green 파장의 빛의 세기를 대입 하였을 때의 각 실험별 DO, pH, 온도의 참값을 산정하고 이를 실제 측정값과 비교하여 오차와 오차율을 구하여 상관관계방정식을 정확성을 검증해보고자 한다. 본 연구는 전적으로 Excel을 활용하여 진행되었고 자세한 과정은 아래 연구 방법에 기술되어 있다.

본 연구의 필요성에 대해 논의해보자면, 실제 야외 현장에서는 오직 물빛의 Green 파장의 세기만을 알

수 있다. 따라서 상관계수방정식만으로 수질 오염의 정도를 파악해야 하는데, 그러기 위해서는 본 연구에 서 산정해 낸 방정식이 아주 정확해야 한다. 따라서 오차가 어느 정도인지 파악하고 그 오차를 최대한 줄 일 수 있는 방법을 마련하는 과정이 꼭 필요한 것이다.

가. 연구 문제

상관계수방정식을 통해 참값을 산정하고 실제 측정값과의 오차를 분석해낸다.

나. 연구 방법

➀ Excel을 이용하여 상관계수방정식을 통해 각 실험별 DO, pH, 온도의 참값을 산정한다.

➁ 참값과 측정값 사이의 오차와 오차율을 구해낸다. 오차와 오차율과 관련된 수식을 다음과 같다.

∆     ^

(∆ : 절대오차,  : 측정값, : 참값)



∆

× 

( 

∆

×  : 백분율오차, ∆ : 절대오차,  : 참값)

Ⅳ. 연구 결과

1. 연구에 사용할 녹조류 선정 및 분양 결과 및 분석

본 연구에서 사용할 조류는 녹조류의 일종인 테트라셀미스(Tetraselmis)¹⁾이다. 태트라셀미스에 대해 간 단히 소개하자자면, 테트라셀미스는 광합성색소로 엽록소 a와 b가 있으며, 생식에는 세포가 2~4개로 분열 하는 무성생식이 알려져 있고 유성생식은 알려져 있지 않다. 환경이 악화되면 후막의 포낭을 형성하지만 호전하면 포낭의 내용을 4개로 분열하여 유주자가 되어 헤엄치기 시작한다. 바다, 기수, 담수에 널리 분포 하여 비교적 저온시기에 잘 번식하며, 종류도 많다. 테트라셀미스는 형태와 크기에 있어서 매우 다양하다.

세포는 타원, 원, 또는 납작한 모양을 띨 수가 있다. 또한 길이는 3.5um~25um까지 종류가 많다.

테트라셀미스를 배양 및 현미경으로 관찰한 모습이다.

<그림 24> 테트라셀미스의 모습

테트라셀미스를 사용하게 된 이유는 우선 본 연구에서 필요한 모든 조건을 만족시켰기 때문이다. 우선, 조개 먹이를 위해 이미 국립수산과학원 남동해수산연구소에서 많은 양이 배양되어 있는 상태였기 때문에 환경이 조금 변하더라도 이에 대한 감수성이 적은 곳으로 확인되었다. 또한 요소와 복비 등의 영양분만을 필요로 할 뿐, 다른 배양 과정을 필요로 하지 않기 때문에 배양 방법이 복잡하지 않고 간단하다. 마지막으 로 조개의 먹이로 쓰이는 만큼 독성이 전혀 없어 실험 후 처리과정이 용이하고 매우 안전하게 실험을 진 행할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 테트라셀미스를 분양받아 사용하기로 결정하였 다. 분양은 국립수산과학원 남동해수산연구소에서 받았으며, 분양당시 2 을 분양받았다.

2. 수질 오염 지표 및 수질 측정기기 선정 결과 및 분석

선행 연구를 통해 녹조와 관련된 주요한 수질 조사 항목을 알아낼 수 있었다. 그 결과는 앞선 선행연구 부분에 자세히 기술되어져 있다.

기본적으로 녹조현상의 수질을 조사하기 위해서는 수온, pH, DO, EC, TOC 등을 측정하여야 한다. 그

1) 출처 : http://terms.naver.com/entry.nhn?docId=432095&cid=42411&categoryId=42411

이외에 TN, TP, NH4-N, NO3-N, PO4-P, 생물 감시(물벼룩), 페놀, 클로로필-a, 탁도, VOCs 등의 항목들은 선택해서 측정할 수 있다.(필수적이지 않다는 의미이다.) 뿐만 아니라 선택 항목의 수질 오염 자표의 경우에는 상황에 따라 그 신뢰성이 천차만별로 달라지기 때문에 본 연구에서는 측정 대상에서 완전히 제외하였다. 따라 서 본 연구에서는 DO, EC, pH, TOC, 수온 중에서 사용할 수질 오염 지표를 선정하였다. 이중 전기전도도의 경우에는 녹조의 증가와 연관성을 찾기 어려워 제외하였고, TOC의 경우에는 유기탄소를 측정할 수 있는 마 땅한 기기가 없거니와 실제 수질 오염 조사에서도 많이 사용되지 않아 제외하였다. 따라서 본 연구에서는 교 내에서 직접 측정할 수 있고 이미 수질 오염 지표로서 널리 알려진 DO, pH, 온도를 측정하기로 결정하였다.

3. 조류 배양 및 수질 오염 지표 측정 결과 및 분석

가. 실내 실험을 위한 녹조현상 발생 지역 구현 ; 조류 배양하기

총 3번, 조류의 배양을 실시하였다.

우선, 첫 번째 배양의 경우 차아염소나트륨을 완전하게 제거하지 않아 아직 냄새가 남아 있었다. 정확하 게 얼마만큼 냄새가 제거되어야 하는지 알지 못해 차아염소나트륨이 남아 있는 채로 녹조를 넣고 말아 녹 조가 모두 죽고 말았다. 사체조차 남지 않은 채 모든 조류가 살균되고 말았다.

<그림 60> 1차 조류 배양

두 번째 배양 때에는 하루 동안 해수를 살균시켜 사용하였다. 하지만 그럼에도 불구하고 여전히 차아염 소나트륨의 냄새가 남아 있어 중탄산나트륨을 첨가하여 차아염소나트륨을 중화시켰다. 이후 중화된 해수에 테트라셀미스를 배양하였는데, 그 결과 약 3일 간 녹조가 잘 배양하여 blooming 현상 또한 관찰할 수 있 었다.

<그림 61> 2차 조류 배양

세 번째 배양 때에도 마찬가지로 중탄산나트륨을 사용하여 해수를 중화시켰다. 중화된 해수에 테트라셀 미스를 배양시켰는데, 기본적으로 3차 실험의 경우 국립수산과학원 남동해수산연구소에서 녹조를 분양받은 지 3 일이나 지난 뒤였기 때문에 대부분 사멸기에 해당하는 녹조가 많아 blooming 현상을 확실하게 관찰 할 수는 없었다. 하지만 그럼에도 불구하고 데이터를 모을 수 있을 정도의 양은 남아 있어 실험은 진행할 수 있었다.

<그림 62> 3차 조류 배양

나. 수질 오염 지표 측정 ; DO, pH, 온도

(1) DO, pH, 온도 측정 결과

우선, 앞선 연구 과정에서 설명하였듯이 MBL 장비를 이용하여 수질의 DO, pH, 온도를 측정한다. 아래 의 그림들이 바로 MBL 장비를 활용하여 DO, pH, 온도를 측정한 모습이다.

<그림 63> DO 측정 그래프

<그림 64> pH 측정 그래프

평균 DO (  ) pH 온도 (℃)

1차 실험 8.42 7.80 20.79

2차 실험 8.26 6.65 21.09

3차 실험 7.97 6.80 22.10

4차 실험 8.04 7.26 22.52

5차 실험 8.14 7.47 20.79

6차 실험 8.10 7.54 23.63

7차 실험 8.08 7.61 23.66

8차 실험 8.11 7.52 23.45

9차 실험 8.24 7.71 23.40

10차 실험 8.25 7.57 23.19

11차 실험 7.46 7.46 24.02

12차 실험 8.21 7.26 23.87

13차 실험 8.21 7.57 23.95

14차 실험 8.34 7.37 23.78

15차 실험 8.38 7.67 24.04

16차 실험 8.51 7.43 23.82

17차 실험 8.70 7.70 23.49

표 25. 평균 DO, pH, 온도 측정 결과

<그림 65> 온도 측정 그래프

<그림 66> Excel를 이용하여 결과를 정리

60 초 동안의 측정 결과 임에도 불과하고 그래프 개형이 일정하지 않다. 이는 에어펌프의 영향으로 수 중이 계속 섞이고 있는 상태에서 측정하였기 때문이라고 판단된다. 또한 수작업으로 진행하였기 때문에 이 러한 문제점이 발생하였다고 생각된다. 하지만 위의 그림의 그래프들은 눈금 간격을 최대한 확대시킨 결과 이기 때문에 분산 값이 크지 않아 데이터 값들을 평균 내어 사용하면 오차를 최대한 줄일 수 있을 것이라 판단하였다.

이후 120개의 데이터의 평균을 구하여 각 실험별 하나의 DO, pH, 온도 값을 산정해낸다. 그 결과가 아래 표에 정리되어 있다.

18차 실험 8.79 7.44 23.76

19차 실험 8.25 7.88 26.22

20차 실험 8.26 7.69 27.20

21차 실험 8.01 7.82 25.91

22차 실험 7.96 7.61 26.63

23차 실험 7.81 8.26 25.39

24차 실험 8.35 7.63 26.02

25차 실험 8.42 7.88 26.20

26차 실험 8.34 7.81 26.61

27차 실험 8.27 8.01 26.71

28차 실험 8.11 7.83 26.60

29차 실험 8.47 7.84 23.70

30차 실험 8.46 7.52 23.46

31차 실험 8.52 7.70 23.38

32차 실험 8.59 7.39 23.17

33차 실험 8.66 7.69 23.35

34차 실험 8.66 7.40 23.12

35차 실험 8.85 7.65 23.35

36차 실험 8.69 7.39 23.13

37차 실험 8.87 7.73 23.12

38차 실험 8.75 7.45 22.87

39차 실험 8.93 7.75 22.65

40차 실험 8.76 7.46 22.45

다. 물빛의 명도 값의 대푯값 선정

우선, 앞선 연구 과정에서 설명하였듯이 MBL 장비를 이용하여 물빛의 조도를 측정한다. 아래의 그림들 이 바로 MBL 장비를 활용하여 조도를 측정한 모습이다.

평균 분산 조도 (⁾ 빛의 세기 ( )

1차 실험 86.62 2876.59

2차 실험 54.76 4023.80

3차 실험 136.89 5654.97

4차 실험 187.69 3112.41

5차 실험 125.44 5657.30

6차 실험 116.64 2221.19

표 26. 조도와 빛의 세기의 평균 분산

<그림 67> 조도 측정 모습

<그림 68> Excel를 이용하여 결과를 정리

10초 동안의 측정 결과 임에도 불과하고 그래프 개형이 일정하지 않다. 이는 에어펌프의 영향으로 수중 이 계속 섞이고 있는 상태에서 측정하였기 때문이라고 판단된다. 또한 수작업으로 광원을 손에 쥔 채로 진 행하였기 때문에 이러한 문제점이 발생하였다고 생각된다.

또한 USB4000-UV-VIS-ES의 분광기를 이용하여 각 파장별 물빛에 반사된 광원의 빛의 세기를 측정한 다. 아래의 그림들이 바로 분광기과 Spectrasuite Software를 이용하여 빛의 세기를 측정한 모습이다.

< 69> Spectrasuite를 이용하여 빛의 세기를 측정한 모습

<그림 70> Excel를 이용하여 결과를 정리

측정값의 오차를 최대한 줄이기 위하여 한 번의 실험 시 총 10 번 측정하여 평균을 내어 Excel을 통해 정리하였다.

평균을 낸 후, 각 실험의 분산을 구해내었다. 조도의 경우 Logger Pro의 통계 데이터를 활용하였으며, 빛의 세기의 경우 가시광선 영역의 8색의 파장대를 조사하여 이를 기준으로 데이터를 분류한 후 평균을 구하여, 각 파장별 분산을 구해낸다. 그런 다음 각 파장별 분산의 평균을 구하여 한 실험의 평균 분산의 값을 산정해낸다. 이 과정을 통한 각 실험별 분산을 아래 표에 정리해두었다.

7차 실험 92.74 2534.78

8차 실험 84.64 2557.29

9차 실험 129.96 2147.32

10차 실험 88.36 2262.17

11차 실험 72.25 2469.94

12차 실험 44.77 2487.95

13차 실험 44.38 2241.89

14차 실험 63.00 1311.86

15차 실험 57.35 2122.62

16차 실험 34.68 2145.74

17차 실험 80.69 2206.28

18차 실험 53.96 2479.08

19차 실험 32.33 2157.16

20차 실험 49.67 2499.43

21차 실험 64.35 2355.14

22차 실험 40.25 2342.92

23차 실험 51.49 2483.02

24차 실험 56.40 2519.43

25차 실험 43.92 2746.17

26차 실험 112.78 2637.91

27차 실험 23.33 2376.73

28차 실험 55.92 2385.98

29차 실험 28.47 2355.65

30차 실험 38.06 2261.90

31차 실험 30.02 2249.12

32차 실험 56.06 2330.70

33차 실험 19.70 2391.93

34차 실험 43.01 2350.36

35차 실험 20.99 2233.03

36차 실험 35.58 2473.18

37차 실험 39.59 2999.59

38차 실험 35.59 3061.17

39차 실험 18.85 2188.82

40차 실험 59.97 2381.11

평균 62.78 2607.34

Violet (V) (counters)

Blue (B)

(counters) Cyan (C)

(counters) Green (G)

(counters) Yellow (Y) (counters)

Orange (O) (counters)

Red (R)

(counters) 세기의 색 최소 세기의 색 1 실험 1435.06 1441.40 1441.37 1449.99 1437.52 1445.20 1443.67 G V 2차 실험 1586.08 1587.34 1582.12 1591.78 1586.45 1582.63 1575.57 G V 3차 실험 1721.40 1717.59 1715.55 1730.76 1716.07 1712.04 1705.11 G R 4차 실험 1460.78 1459.67 1460.41 1461.06 1466.07 1458.38 1447.99 Y R 5차 실험 1721.66 1717.81 1716.22 1730.03 1716.30 1711.69 1705.10 G R 6차 실험 1265.07 1261.86 1260.15 1264.08 1255.55 1262.74 1257.07 V Y 7차 실험 1321.85 1327.40 1328.17 1329.00 1327.23 1331.07 1321.52 O V 8차 실험 1334.91 1332.88 1334.99 1339.42 1335.53 1335.43 1325.62 G R 9차 실험 1197.34 1193.84 1188.76 1204.26 1203.11 1197.54 1192.55 G C 10차 실험 1226.60 1228.74 1224.01 1234.70 1231.38 1229.09 1221.58 G R 11차 실험 1284.81 1282.20 1282.16 1288.53 1291.87 1278.63 1274.43 Y R 12차 실험 1310.22 1310.87 1300.10 1322.81 1320.94 1310.71 1304.85 G C 표 27. 파장별 광원의 평균 세기 및 최대·최소 세기의 색

결과를 살펴보면, 빛의 세기의 평균 분산이 조도의 평균 분산보다 크다는 사실을 알 수 있다. 이는 기본 적으로 빛의 세기의 값의 크기가 크기 때문에 이러한 결과가 나오게 된 것인데, 8색의 파장대로 나누어 살펴보면 빛의 세기가 조도보다 분산이 작다는 결과를 확인할 수 있다. 이를 통해, 물빛의 명도 값을 대표 하는 지표로 조도 보다는 빛의 세기를 사용하는 것이 더 적합하다는 사실을 알 수 있었다.

4. 상관계수방정식의 정의역 설정 결과 및 분석

우선, 앞선 연구 3의 결과를 통해 빛의 세기를 물빛의 명도 값을 대표하는 지표로 사용하기로 결정하였 다. 하지만, 전 파장대의 물빛의 세기를 사용할 경우, 그 차이가 크지 않아 상관계수방정식의 정의역으로 사용하기에 적합하지 않다. 따라서 앞서 8색의 파장대에 따라 데이터를 분류한 후, 전체적인 빛의 세기에 지배적으로 작용하는 파장대를 찾아내어 이를 상관계수방정식의 정의역으로 사용하기로 하였다. 녹조 현상 의 경우 각 파장대의 빛의 세기가 뚜렷하게 차이가 나기 때문에 파장별로 분류하여 정의역을 설정하는 생 각을 하게 된 것이다.

Violet, Blue, Cyan, Green, Yellow, Orange, Red에 해당하는 파장을 찾아 이를 기준으로 데이터를 분류하여 각 파장(색)별 빛의 세기의 평균을 얻어내었다. 그런 다음 가장 최대 세기의 파장(색)과 최소 세 기의 파장(색)을 찾아낸 후 이를 정리한다. 정리한 결과는 아래 표와 같다.