[국내논문]국가환경시료은행 생태계 대표시료의 채취 및 분석 표준운영절차에 대한 단계별 측정불확도 평가 연구 Evaluation of the Measurement Uncertainty from the Standard Operating Procedures(SOP) of the National Environmental Specimen Bank원문보기
국가환경시료은행에서는 과거 환경 재현을 목적으로 다양한 생태계를 대표하는 시료를 채취 저장하고 있다. 지난 5년간 8종의 생태계 시료종이 엄격한 표준운영절차(SOP)에 따라 채취되어 왔으나 수행절차에 대한 비용효율성이나 시료의 대표성에 대한 논리적 통계적 검증은 이루어 진 바 없었다. 따라서 본 연구에서는 시료채취 및 분석과정으로 구성된 표준운영절차의 각 단계에서 비롯되는 불확도(uncertainty) 수준에 대한 평가를 실시하였다. 이를 위해 표준운영절차에서 규정된 채취방법에 의해 채취된 두 지역의 침엽수 시료를 대상으로 중복시료(duplicate sample)를 채취하였고, 이에 대한 중복분석결과를 대칭설계(balanced design)하여 분산분석을 실시하였다. 시료채취 및 분석의 각 단계에서 산출된 불확도 수준은 각 해당지역 대표시료에 대한 측정불확도로 통합되었다. 그 결과 시료채취단계와 분석단계 중 측정불확도의 대부분은 시료채취단계에서 비롯되고 있음이 확인되었다. 또한 측정불확도 수준을 저감하기 위해서는 표준운영절차에서 규정하고 있는 시료채취방법이 개선되어야 하는데, 본 연구에서 확인된 채취지역의 상대적으로 큰 국지적 이질성(small-scale heterogeneity)으로 말미암아 지역내에서의 채취대상 개체수를 확대하는 것보다 각 개체에서 채취되는 시료량을 늘리는 것이 비용효율적인 개선에 대한 기준이 되었다. 또한 채취방법이 채취지역에서 분포하는 개체들의 이질성을 충분히 극복하며 대표성을 확보할 수 있는가에 대한 검증으로서 분산분석을 적용한 결과, 지역전체의 변화량보다 국지적 변화량이 더 커야 하는 조건을 제시할 수 있었다.
국가환경시료은행에서는 과거 환경 재현을 목적으로 다양한 생태계를 대표하는 시료를 채취 저장하고 있다. 지난 5년간 8종의 생태계 시료종이 엄격한 표준운영절차(SOP)에 따라 채취되어 왔으나 수행절차에 대한 비용효율성이나 시료의 대표성에 대한 논리적 통계적 검증은 이루어 진 바 없었다. 따라서 본 연구에서는 시료채취 및 분석과정으로 구성된 표준운영절차의 각 단계에서 비롯되는 불확도(uncertainty) 수준에 대한 평가를 실시하였다. 이를 위해 표준운영절차에서 규정된 채취방법에 의해 채취된 두 지역의 침엽수 시료를 대상으로 중복시료(duplicate sample)를 채취하였고, 이에 대한 중복분석결과를 대칭설계(balanced design)하여 분산분석을 실시하였다. 시료채취 및 분석의 각 단계에서 산출된 불확도 수준은 각 해당지역 대표시료에 대한 측정불확도로 통합되었다. 그 결과 시료채취단계와 분석단계 중 측정불확도의 대부분은 시료채취단계에서 비롯되고 있음이 확인되었다. 또한 측정불확도 수준을 저감하기 위해서는 표준운영절차에서 규정하고 있는 시료채취방법이 개선되어야 하는데, 본 연구에서 확인된 채취지역의 상대적으로 큰 국지적 이질성(small-scale heterogeneity)으로 말미암아 지역내에서의 채취대상 개체수를 확대하는 것보다 각 개체에서 채취되는 시료량을 늘리는 것이 비용효율적인 개선에 대한 기준이 되었다. 또한 채취방법이 채취지역에서 분포하는 개체들의 이질성을 충분히 극복하며 대표성을 확보할 수 있는가에 대한 검증으로서 분산분석을 적용한 결과, 지역전체의 변화량보다 국지적 변화량이 더 커야 하는 조건을 제시할 수 있었다.
Five years have passed since the first set of environmental samples was taken in 2011 to represent various ecosystems which would help future generations lead back to the past environment. Those samples have been preserved cryogenically in the National Environmental Specimen Bank(NESB) at the Nation...
Five years have passed since the first set of environmental samples was taken in 2011 to represent various ecosystems which would help future generations lead back to the past environment. Those samples have been preserved cryogenically in the National Environmental Specimen Bank(NESB) at the National Institute of Environmental Research. Even though there is a strict regulation (SOP, standard operating procedure) that rules over the whole sampling procedure to ensure each sample to represent the sampling area, it has not been put to the test for the validation. The question needs to be answered to clear any doubts on the representativeness and the quality of the samples. In order to address the question and ensure the sampling practice set in the SOP, many steps to the measurement of the sample, that is, from sampling in the field and the chemical analysis in the lab are broken down to evaluate the uncertainty at each level. Of the 8 species currently taken for the cryogenic preservation in the NESB, pine tree samples from two different sites were selected for this study. Duplicate samples were taken from each site according to the sampling protocol followed by the duplicate analyses which were carried out for each discrete sample. The uncertainties were evaluated by Robust ANOVA; two levels of uncertainty, one is the uncertainty from the sampling practice, and the other from the analytical process, were then compiled to give the measurement uncertainty on a measured concentration of the measurand. As a result, it was confirmed that it is the sampling practice not the analytical process that accounts for the most of the measurement uncertainty. Based on the top-down approach for the measurement uncertainty, the efficient way to ensure the representativeness of the sample was to increase the quantity of each discrete sample for the making of a composite sample, than to increase the number of the discrete samples across the site. Furthermore, the cost-effective approach to enhance the confidence level on the measurement can be expected from the efforts to lower the sampling uncertainty, not the analytical uncertainty. To test the representativeness of a composite sample of a sampling area, the variance within the site should be less than the difference from duplicate sampling. For that, a criterion, ${i.e.s^2}_{geochem}$(across the site variance) <${s^2}_{samp}$(variance at the sampling location) was proposed. In light of the criterion, the two representative samples for the two study areas passed the requirement. In contrast, whenever the variance of among the sampling locations (i.e. across the site) is larger than the sampling variance, more sampling increments need to be added within the sampling area until the requirement for the representativeness is achieved.
Five years have passed since the first set of environmental samples was taken in 2011 to represent various ecosystems which would help future generations lead back to the past environment. Those samples have been preserved cryogenically in the National Environmental Specimen Bank(NESB) at the National Institute of Environmental Research. Even though there is a strict regulation (SOP, standard operating procedure) that rules over the whole sampling procedure to ensure each sample to represent the sampling area, it has not been put to the test for the validation. The question needs to be answered to clear any doubts on the representativeness and the quality of the samples. In order to address the question and ensure the sampling practice set in the SOP, many steps to the measurement of the sample, that is, from sampling in the field and the chemical analysis in the lab are broken down to evaluate the uncertainty at each level. Of the 8 species currently taken for the cryogenic preservation in the NESB, pine tree samples from two different sites were selected for this study. Duplicate samples were taken from each site according to the sampling protocol followed by the duplicate analyses which were carried out for each discrete sample. The uncertainties were evaluated by Robust ANOVA; two levels of uncertainty, one is the uncertainty from the sampling practice, and the other from the analytical process, were then compiled to give the measurement uncertainty on a measured concentration of the measurand. As a result, it was confirmed that it is the sampling practice not the analytical process that accounts for the most of the measurement uncertainty. Based on the top-down approach for the measurement uncertainty, the efficient way to ensure the representativeness of the sample was to increase the quantity of each discrete sample for the making of a composite sample, than to increase the number of the discrete samples across the site. Furthermore, the cost-effective approach to enhance the confidence level on the measurement can be expected from the efforts to lower the sampling uncertainty, not the analytical uncertainty. To test the representativeness of a composite sample of a sampling area, the variance within the site should be less than the difference from duplicate sampling. For that, a criterion, ${i.e.s^2}_{geochem}$(across the site variance) <${s^2}_{samp}$(variance at the sampling location) was proposed. In light of the criterion, the two representative samples for the two study areas passed the requirement. In contrast, whenever the variance of among the sampling locations (i.e. across the site) is larger than the sampling variance, more sampling increments need to be added within the sampling area until the requirement for the representativeness is achieved.
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문제 정의
그러나 이 또한, 동일 지역일지라도 분석항목에 따라 편차 즉 신뢰도가 다를 수 있는데, 이에 대한 기준이 제시된 바 없을뿐더러 시료 측정값의 신뢰도에 대한 정보 또한 제공되지 않는 문제점을 가지고 있다. 이러한 배경에서 출발한 본 연구는 위에서 기술한 필요성에 답하기 위해 첫째, 각 지역에서 채취되는 생태계 대표시료의 지역 대표성을 검증하고 둘째, 채취된 대표시료의 화학분석결과 측정값의 질적수준(신뢰도수준)에 대한 객관적 평가방법을 제시하고 이를 향상시킬 수 있는 방안을 모색하기 위해 통계적 도구를 활용하여 해답을 제시하고자 하였다. 이를 위해 8종의 시료종 중 인력 및 자원의 투입이 가장 많이 집중되는 침엽수를 대상으로 연구를 진행하였다.
각 중복시료에 대해서는 분석단계의 불확도 수준을 평가하기 위해 중복분석을 수행하였다. 이때, 전처리된 시료들에 임의 번호를 부여하여 통계분석에 영향을 미치는 계통오류를 방지하고자 하였다. 이 용액을 100 mL로 희석하여 임의 번호 순서대로 유도결합플라즈마 질량분석기(ICP-MS)를 사용하여 Pb, Cu, Zn, Ni, Cr, Cd, As 등 7종의 중금속을 분석하였다.
0% 등에서 보는 바와 같이 여전히 지점간의 변화량이 개체간의 변화량보다 대체로 낮은 수준이었다(Table 5, Figure 8). 중금속 중에서 납(Pb)을 대상으로 시료의 대표성을 검증해 보았다. 납은 식물체 생장과 무관하고 뿌리에서 잎으로 이동이 어려워 생축적 되지 않는다(Appenroth, 2010).
제안 방법
각 수목에서 채취된 시료를 액체질소를 사용하여 초저온(-130℃ 이하)을 유지시키며 200 μm 이하로 분쇄·균질화 작업을 수행하였다.
표준운영절차(SOP)에 따라 각 채취지역의 대표시료는 침엽수 10그루에서 채취된 1년생 가지를 대상으로 하는데 이번 연구에서는 ‘13년 4월에 채취된 월악산(충북 제천시 한수면) 소나무림 및 태화산(경기 광주시 도천면) 잣나무림 시료를 대상으로 하였다. 채취 단계에서의 불확도 수준을 평가하기 위해 중복시료를 채취하였다. 즉, 표준운영절차의 시료 채취 방법에 규정된 대로 시료 채취지역 내의 한 지점(sampling location)에서 시료를 채취한 다음, 같은 방식으로 다시 그 지점을 재방문(revisit) 해서 시료를 채취하듯 중복시료를 채취하였다.
채취 단계에서의 불확도 수준을 평가하기 위해 중복시료를 채취하였다. 즉, 표준운영절차의 시료 채취 방법에 규정된 대로 시료 채취지역 내의 한 지점(sampling location)에서 시료를 채취한 다음, 같은 방식으로 다시 그 지점을 재방문(revisit) 해서 시료를 채취하듯 중복시료를 채취하였다. 이 때, 채취 대상 10그루 중 5그루를 선정한 후, 각 수목의 최근거리의 수목을 대상으로 중복시료를 채취하였다(Figure 1).
이때, 전처리된 시료들에 임의 번호를 부여하여 통계분석에 영향을 미치는 계통오류를 방지하고자 하였다. 이 용액을 100 mL로 희석하여 임의 번호 순서대로 유도결합플라즈마 질량분석기(ICP-MS)를 사용하여 Pb, Cu, Zn, Ni, Cr, Cd, As 등 7종의 중금속을 분석하였다.
국가환경시료은행 표준운영절차(SOP)에 따라 채취된 태화산 잣나무 및 월악산 소나무 시료의 납, 아연, 니켈, 구리, 크롬, 카드뮴, 비소 등 7가지 중금속함량 분석결과를 토대로 채취 및 분석 각 단계별 불확도 수준 평가를 실시하였다. 이를 바탕으로 시료의 대표성에 관한 검증 기준을 설정하고, 측정불확도를 감소시키기 위한 자원(resource)의 효율적 배분방법도출방안을 모색하였다.
국가환경시료은행 표준운영절차(SOP)에 따라 채취된 태화산 잣나무 및 월악산 소나무 시료의 납, 아연, 니켈, 구리, 크롬, 카드뮴, 비소 등 7가지 중금속함량 분석결과를 토대로 채취 및 분석 각 단계별 불확도 수준 평가를 실시하였다. 이를 바탕으로 시료의 대표성에 관한 검증 기준을 설정하고, 측정불확도를 감소시키기 위한 자원(resource)의 효율적 배분방법도출방안을 모색하였다. 태화산 시료에서 대부분의 중금속이 상대적으로 높은 농도와 표준편차를 보였다.
대상 데이터
표준운영절차(SOP)에 따라 각 채취지역의 대표시료는 침엽수 10그루에서 채취된 1년생 가지를 대상으로 하는데 이번 연구에서는 ‘13년 4월에 채취된 월악산(충북 제천시 한수면) 소나무림 및 태화산(경기 광주시 도천면) 잣나무림 시료를 대상으로 하였다.
이러한 배경에서 출발한 본 연구는 위에서 기술한 필요성에 답하기 위해 첫째, 각 지역에서 채취되는 생태계 대표시료의 지역 대표성을 검증하고 둘째, 채취된 대표시료의 화학분석결과 측정값의 질적수준(신뢰도수준)에 대한 객관적 평가방법을 제시하고 이를 향상시킬 수 있는 방안을 모색하기 위해 통계적 도구를 활용하여 해답을 제시하고자 하였다. 이를 위해 8종의 시료종 중 인력 및 자원의 투입이 가장 많이 집중되는 침엽수를 대상으로 연구를 진행하였다.
즉, 표준운영절차의 시료 채취 방법에 규정된 대로 시료 채취지역 내의 한 지점(sampling location)에서 시료를 채취한 다음, 같은 방식으로 다시 그 지점을 재방문(revisit) 해서 시료를 채취하듯 중복시료를 채취하였다. 이 때, 채취 대상 10그루 중 5그루를 선정한 후, 각 수목의 최근거리의 수목을 대상으로 중복시료를 채취하였다(Figure 1). 중복 시료를 채취하기 위한 채취 지점의 수가 많으면 통계의 신뢰도를 향상시킬 수 있지만 일반적으로 전체 시료 채취지점 중 5~8곳을 무작위 선정해 중복시료를 채취하는 것이 적당하고 그 이상의 경우일지라도 소요되는 자원 대비 통계 신뢰도 제고 효과가 미미하다는 사실이 보고된 바 있다(Lyn et al, 2007).
데이터처리
전처리는 microwave digestion용 vessel에 69% 질산(HNO3)과 35% 과산화수소(H2O2) 3:1 용액을 주입하여 시료를 마이크로웨이브에서 용해하였다. 각 중복시료에 대해서는 분석단계의 불확도 수준을 평가하기 위해 중복분석을 수행하였다. 이때, 전처리된 시료들에 임의 번호를 부여하여 통계분석에 영향을 미치는 계통오류를 방지하고자 하였다.
측정값을 나타내기 위한 시료의 측정과정을 채취와 화학분석 두 단계로 나누어 하향식(top-down) 분산분석을 실시하였다(Figure 2). 이를 위해 중복시료의 중복 분석결과를 대칭설계(balanced design)하여 분산분석(ANOVA)을 실시하기 위해 환경시료의 특성상 발생하는 왜도(skewness) 및 아웃라이어(outlier)의 영향을 최소화하는 로버스트 통계(robust statistics)가 적용된 분산분석(RANOVA)을 채택하였다(Ramsey et al.
측정값을 나타내기 위한 시료의 측정과정을 채취와 화학분석 두 단계로 나누어 하향식(top-down) 분산분석을 실시하였다(Figure 2). 이를 위해 중복시료의 중복 분석결과를 대칭설계(balanced design)하여 분산분석(ANOVA)을 실시하기 위해 환경시료의 특성상 발생하는 왜도(skewness) 및 아웃라이어(outlier)의 영향을 최소화하는 로버스트 통계(robust statistics)가 적용된 분산분석(RANOVA)을 채택하였다(Ramsey et al. 1998; AMC, 1989). 측정값에 대한 불확실한 정도를 나타내는 용어로서 측정불확도(measurement uncertainty)가 사용되는데, 이는 국제표준화기구(ISO)에 의해 “측정결과에 관련하여 측정량을 합리적으로 추정한 값의 분산특성을 나타내는 파라미터”와 같이 정의된다(ISO, 1993).
Figure 2. Example of balanced design for the duplicate analyses on the duplicate samples for the ANOVA(analysis of variance) that separates the variance from sampling from chemical analysis.
0006 μg/m3)에서도 납과 구리는 가장 높은 농도로 검출되고 있었다. 보다 자세한 원소 간 거동 확인을 위해 다변량 통계분석의 하나인 요인분석(Factor Analysis)을 실시하였다. 그 결과 아연(Zn)이 첫째 요인(First factor)에 의해 완전히 분리됨이 관찰되었는데(Figure 5), 월악산 시료를 분석했던 선행연구에서 침엽 시료의 아연 생축적 비율이 다른 중금속에 비해 상당히 높게 나타난 바 있다(이상희 등, 2013).
대표시료를 구성하는 각 침엽수 개체의 중복시료에 대해 반복분석을 실시한 결과를 robust ANOVA, 즉 RANOVA를 이용하여 측정 단계별 분산을 계산하였다. 태화산 시료의 경우, 분석방법의 정밀도를 나타내는 척도인 sanal은 Cd 0.
성능/효과
대기측정망에서 태화산과 가장 가까운 측정지점인 성남시 ‘12년도 연평균 중금속 오염도(국립환경과학원, 2013)에서도 납은 구리와 함께 분석된 5개 원소 중 가장 높은 오염도임을 확인할 수 있었다(Pb: 0.0250 μg/m3, Cu: 0.0251μg/m3, Cr: 0.0023 μg/m3, Ni: 0.0011 μg/m3, Cd: 0.0006 μg/m3).
월악산 시료의 중금속 상관관계를 분석한 결과 아연을 제외하고 6개 중금속 모두가 높은 상관성을 보였다(Table 3). 월악산 채취지역 인근지역인 단양시대기측정망 자료(‘13년 단양-Pb: 0.
대표시료를 구성하는 각 침엽수 개체의 중복시료에 대해 반복분석을 실시한 결과를 robust ANOVA, 즉 RANOVA를 이용하여 측정 단계별 분산을 계산하였다. 태화산 시료의 경우, 분석방법의 정밀도를 나타내는 척도인 sanal은 Cd 0.002 ppm, Pb 0.025 ppm, Cu 0.037 ppm으로 이는 총 분산의 기여율(% of total variance)로 나타낼 때 Cr과 As를 제외하고 대부분 1% 이하로 좋은 결과를 보였다(Table 4). 다만 비소(As)의 경우, ICP-MS 기기 특성상 매우 낮은 농도(이 경우 평균 0.
815 ppm으로 표시할 수 있다(Table 4). 총 분산 대비 측정불확도는 비교적 높은 수준으로 나타났는데 Cd, Zn, As를 제외한 4개 원소에서 50%가 넘었다. 여기서 측정불확도의 대부분은 높은 ssamp에서 비롯된 것인데, 이는 개체간의 변이(biological variation) 또는 국지적 이질성(small-scale heterogeneity)이 시료채취과정에 영향을 줌으로써 발생되었다고 볼 수 있다.
그 결과, s2geochem 비율은 개체간의 변화량(s2samp)에비해 상당히 낮은데(태화산 0:99.6, 월악산 35.1 :63.4), 이는 시료채취 대상지역이 Pb에 대해 상대적으로 균질한 분포(즉, aerial deposition을 통한)를보인다는 것을 의미한다. 따라서 납을 기준으로 표준운영절차(SOP)상 시료채취방법의 대표성 확보에 대한 검증 조건을 s2geochem 〈 s2samp로 설정할 수 있었다.
4), 이는 시료채취 대상지역이 Pb에 대해 상대적으로 균질한 분포(즉, aerial deposition을 통한)를보인다는 것을 의미한다. 따라서 납을 기준으로 표준운영절차(SOP)상 시료채취방법의 대표성 확보에 대한 검증 조건을 s2geochem 〈 s2samp로 설정할 수 있었다. 만일 이와 반대인 경우라면, 지역 내의 변이량을 채취방법이 충분히 극복하지 못한다는 것을 의미하고 따라서 시료의 대표성을 확보하기 위한 채취방법으로는 불충분하다.
즉 s2geochem 〈 s2samp의 기준이 달성되는 목표값인 s′geochem를 얻을 수 있도록 채취방법을 조정하여야 하는데, 이는 s′geochem = sgeochem /√n(sgeochem은 분산분석의 결과값이고 n은 기존 채취지점수의 배수) 의 관계를 이용해 채취지점을 증가시킬 수 있다.
채취과정과 분석과정의 불확도를 종합한 측정불확도(u)를 평가한 결과, Cd 0.065 ± 0.016 ppm, Pb 1.472 ± 0.815 ppm 의 수준으로 Cd, Zn, As를 제외한 나머지 원소에서 50%가 넘었다.
대표시료 측정분석값에 대한 신뢰도 수준 평가를 위해 RANOVA를 이용하여 측정 단계별 분산을 평가 결과, 태화산의 경우 분석방법의 정밀도를 나타내는 척도인 sanal은 총 분산의 기여율로 나타낼 때 대부분의 중금속에서 1% 이하로 좋은 결과를 보였다. 채취과정과 분석과정의 불확도를 종합한 측정불확도(u)를 평가한 결과, Cd 0.
월악산의 경우도 분석과정에서의 sanal이 대부분 5% 이하로 좋은 결과를 보였다. 따라서 태화산과 마찬가지로 측정불확도 수준을 향상을 위해서는 분석방법의 정밀도개선보다 개체별 시료량을 늘려 채취과정의 불확도를 저감시키는 쪽이 비용효율적인 방법임을 확인하였다.
표준운영절차(SOP)상 시료채취방법의 대표성 확보에 대한 검증을 실시한 결과, 대기오염의 주요 지표인 납을 기준으로 s2geochem 〈 s2samp의 조건에 대입한 결과, 환경오염의 영향이 채취지역 전반에 고르게 미치고 있고 이에 대해 표준운영절차상의 채취방법이 시료의 대표성을 확보해 주고 있음을 확인할 수 있었다.
납, 구리, 아연의 경우 월악산 시료에 비해 태화산에서 월등히 높은 수준의 농도를 보였다. 이들 세 원소 간 높은 상관관계(Table 2)를 보였고 요인 분석에서도 첫째 요인(First Factor)에 의해 나머지 중금속 그룹과 분리되는 양상을 볼 수 있었다. 이는 두 그룹에 속하는 중금속들의 오염원 및 화학적 친화력 차이에서 비롯되는 것으로 추측된다(Figure 4).
623 ppm으로 적용할 수 있다. 총 분산 대비 측정불확도는 14.4%인 Cu를 제외하고 26~100%에 이르는 비교적 높은 수준이었다(Table 5). 따라서 태화산과 마찬가지로 측정불확도 수준을 향상시키려면 분석 정밀도 향상보다 개체별 시료량을 늘리는 방향으로 표준운영절차를 개선해야 된다는 근거가 마련되었다.
4%인 Cu를 제외하고 26~100%에 이르는 비교적 높은 수준이었다(Table 5). 따라서 태화산과 마찬가지로 측정불확도 수준을 향상시키려면 분석 정밀도 향상보다 개체별 시료량을 늘리는 방향으로 표준운영절차를 개선해야 된다는 근거가 마련되었다.
후속연구
측정값에 대한 불확도 수준을 참고한 정책수립 등의 의사결정(decision making)은 그 신뢰도를 높이고 한편으로 불확도를 감소시키기 위한 비용효율적인 측정방법 개선에 과학적 기준을 마련해 준다(Figure 9). 기관 간 데이터의 호환 및 공유시의 문제에도 데이터의 질적 수준에 대한 척도로 측정불확도가 함께 제시된다면 여러 나라의 환경시료은행에서 제공되는 자료에 대한 입증 가능한(defensible and accountable) 근거로서 비교사용을 가능하게 하는 대안이 될 것이다. 즉 환경데이터의 질적 수준(혹은 신뢰도 수준)에 대한 잣대로서 사용될 수 있는 측정불확도(measurement uncertainty)의 도입을 통해 다양한 환경시료은행의 표준운영절차를 변형하지 않고도 단지 추가적인 중복시료 채취와 반복 분석에 대한 통계처리로써 시료의 분석을 통한 측정값의 측정불확도를 평가할 수 있기 때문이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
국립환경과학원의 국가환경시료은행이 2010년부터 시행한 것들은 무엇인가?
국립환경과학원의 국가환경시료은행은 미래시점에서 회고적 분석(retrospective analysis)을 통해 과거의 환경을 재현할 목적으로 2009년 말 준공 이후 2010년부터 산림, 육상, 하천, 연안 생태계 등에서 8종의 시료종을 선정, 23개 지역에서 표준운영절차(SOP)에 따라 채취된 시료를 초저온 저장하고 있다. 동 절차는 채취지역 내에서 시료의 지역적 대표성이 보장될 수 있도록 개체시료를 충분히 확보하여 합친 후(pooled sample) 혼합 시료(composite sample)로 제작하는 전 과정이 규정되어 있다.
국립환경과학원의 국가환경시료은행의 목적은 무엇인가?
국립환경과학원의 국가환경시료은행은 미래시점에서 회고적 분석(retrospective analysis)을 통해 과거의 환경을 재현할 목적으로 2009년 말 준공 이후 2010년부터 산림, 육상, 하천, 연안 생태계 등에서 8종의 시료종을 선정, 23개 지역에서 표준운영절차(SOP)에 따라 채취된 시료를 초저온 저장하고 있다. 동 절차는 채취지역 내에서 시료의 지역적 대표성이 보장될 수 있도록 개체시료를 충분히 확보하여 합친 후(pooled sample) 혼합 시료(composite sample)로 제작하는 전 과정이 규정되어 있다.
국립환경과학원의 국가환경시료은행이 표준운영절차(SOP)에 따라 채취한 시료를 초저온 저장하는 것에 대한 절차는 무엇인가?
국립환경과학원의 국가환경시료은행은 미래시점에서 회고적 분석(retrospective analysis)을 통해 과거의 환경을 재현할 목적으로 2009년 말 준공 이후 2010년부터 산림, 육상, 하천, 연안 생태계 등에서 8종의 시료종을 선정, 23개 지역에서 표준운영절차(SOP)에 따라 채취된 시료를 초저온 저장하고 있다. 동 절차는 채취지역 내에서 시료의 지역적 대표성이 보장될 수 있도록 개체시료를 충분히 확보하여 합친 후(pooled sample) 혼합 시료(composite sample)로 제작하는 전 과정이 규정되어 있다. 그러나 이러한 규정은 환경시료은행의 본격적 시설 가동 이전에 독일 환경시료은행의 SOP를 바탕으로 만들어졌기 때문에(김명진 등, 2007) 그간 국가환경시료은행에서 수행한 시험연구 등의 경험을 토대로 개선된 이후(이장호 등, 2012) 시료의 대표성 확보를 위한 SOP의 적합성에 대한 검증이 필요하게 되었다.
Appenroth KJ. 2010. Definition of "Heavy Metals" and their role in biological systems. In: I. Sherameti and A. Varma (eds.). Soil Heavy Metals, Soil Biology. 19, 19-29.
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