[논문]동해 냉수대 발생역의 장기 변동 분석

김주연; 한인성; 안지숙; 박명희

doi:10.7837/kosomes.2019.25.5.581

동해 냉수대 발생역의 장기 변동 분석
Long-term Trend Analysis of Cold Waters along the Eastern Coast of South Korea 원문보기

海洋環境安全學會誌 = Journal of the Korean society of marine environment & safety, v.25 no.5, 2019년, pp.581 - 588

김주연 (국립수산과학원 기후변화연구과) , 한인성 (국립수산과학원 기후변화연구과) , 안지숙 (국립수산과학원 기후변화연구과) , 박명희 (국립수산과학원 기후변화연구과)

초록
AI-Helper

본 연구에서는 여름철 동해안 냉수대 해역의 바람의 세기 및 방향과 수온의 장기 변동성을 살펴보았다. 바람분석 결과, 과거 22년(1997년~2011년)과 최근 7년(2012년~2018년)을 비교해 보면 여름철 동안 과거에 비해 최근에 남풍계열 바람의 빈도가 줄었고, 풍속도 약해지는 경향을 보였다. 그러나 6월의 바람은 남풍계열 바람의 빈도와 풍속이 과거에 비해 증가하는 경향을 보였다. 이는 7월과 8월에 주로 나타난 냉수대 시기가 빨라졌다고 분석되었다. 최근 7년 사이 강릉(EN) 해역에서 $0.5^{\circ}C{\sim}1.8^{\circ}C$의 수온 상승을 보였으며, 영덕(EC)과 기장(ES)은 $0.1^{\circ}C{\sim}0.3^{\circ}C$의 수온 상승을 보였다. 평년(1990년~2011년, NOAA/AVHRR 위성수온자료) 대비 최근 7년의 냉수대 출현일은 영덕과 기장에서 줄어드는 경향을 보였고, 강릉은 상대적으로 냉수대 출현일이 증가하는 추세를 보였다. 또한 강릉, 영덕, 기장 해역에서 6월에 냉수대 출현이 증가하는 경향을 보여 냉수대 발생 해역과 시기에 변화가 발생 된 것으로 분석된다. 이러한 결과는 우리나라 주변의 여름철 동아시아 몬순의 약화가 냉수대의 발생원인인 풍향과 풍속에 영향을 미쳤기 때문으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

A long-term trend analysis of cold water masses along eastern coast of South Korea was performed during summer, based on wind speed, wind direction, and sea surface temperature (SST) data. Wind data collected over a 22-year period (1997-2011) were compared with another set of data collected over the successive 7-year (2012-2018), highlighting a general decrease in the frequency and speed of south winds. However, both the frequency and speed of these winds have been higher in June between 2012-2018, rather than between 1997-2011. The cold water season between July and August was faster during the 7-year period; moreover, the SSTs registered around Gangneung (EN) rose by $0.5^{\circ}C- 1.8^{\circ}C$, while those around Yeongdeok (EC) and Gijang (ES) increased by only $0.1^{\circ}C-0.3^{\circ}C$. The number of cold water days during the 7-year period, compared to those recorded during previous years (1990-2011, satellite SST data by NOAA/AVHRR), decreased in the proximity of Yeongdeok and Gijang, but increased in the proximity of Kangneung. Additionally, the number of cold water days around Kangneung, Yeongdeok, and Gijang increased in June highlighting a geographical and temporal change in the occurrence of cold waters. These observation can be explained by variations in the pressure distribution that should have weakened the East Asian monsoon, affecting the direction and speed of winds that regulate the flow of cold waters.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

따라서 본 연구에서는 냉수대의 장기변동을 파악하기 위해 여름철 동해안 냉수대 해역에서 발생된 바람의 세기 및 방향과 수온의 변화를 살펴보고자 한다.
일반적으로 냉수대는 여름철 연안역에 주변 해역보다 수온이 5℃ 이상 차가운 해수가 출현하는 경우를 말한다. 본 연구에서는 냉수대 출현 경향을 살펴보기 위해 평년 위성 수온자료 대비 최근 7년(2012년 ~ 2018년)간 5월에서 8월 사이 RISA 수온자료가 5℃ 이상 낮아진 시기(이하 냉수대 출현일)를 파악하여 분석하였다(Table 2). 월별로 보면, 7월에 219일로 가장 많았고 다음이 8월(118일) > 6월(42일) > 5월(11일)순이었다.
본 연구에서는 동해 냉수대를 일으키는 남풍계열 바람의 장기 변동 경향을 분석하고 냉수대 발생역의 수온변화를 연구하였다. AWS/ASOS에서 관측된 22년(1997년~2018년)간 냉수대 발생 시기(5월 ~ 8월)의 바람의 변화는 과거 15년(1997년~2011년)은 지점별, 월별의 차이는 있었으나 대체로 약 50 % 내외의 남풍계열 바람이 불었으며 바람의 빈도는 증가추세를 보였다.

제안 방법

1에서는 지도상의 관측지점들을 지점별로 표시하였으며, □영역은 RISA 부이를 중심으로 30 km × 30 km의 위성 수온 영역을 의미한다. RISA 수온자료는 해양환경 특성상 통신망 불량, 수온센서 고장, 기상재해 등의 파손으로 수온 자료의 결측이 있어 내삽(interpolation)으로 자료를 보완(filling) 하였다.
그러나 지상관측의 경우 1900년대 초부터 현재까지 자동기상관측장비(Automatic weather system, AWS)와 종관기상관측장비(Automated synoptic observing system, ASOS)를 우리나라 전역에 설치하여 기상을 관측하고 있어 동해 연안 근처의 바람자료를 이용하여 냉수대의 장기변동을 분석할 수 있다. 냉수대 발생 시기(5월 ~8월)의 여름철 동해 연안에 가까운 기상청 AWS/ASOS 관측자료를 이용하여 남풍계열 바람을 분석하였다. 또한 장기분석에 따른 냉수대 발생 시기 동안의 수온자료는 국립수산과학원 위성 해양 정보실에서 수신된 NOAA/AVHRR(National oceanic and atmospheric administration/Advanced very high resolution radiometer) 위성에서 얻어진 일평균 수온자료(해상도 1 km × 1 km)와 국립수산과학원에서 운용중인 실시간 수온 관측 시스템(Real-time information system for aquaculture environment, RISA)을 이용하여 수온의 변동 경향을 분석하여 동해 북부 ~ 남부의 해역별 냉수대 출현빈도 및 시기를 연구하였다.
위성 수온자료의 경우 RISA 부이를 중심으로 30 km × 30 km의 위성 수온 영역에 대한 일평균 수온 자료이다. 냉수대 장기변동 분석을 위해 바람과 수온자료는 RISA 수온관측이 시작된 2012년을 기준으로 과거(~ 2011년)와 최근(2012년 ~ 2018년)으로 각각 분류하여 분석하였다. 각 지점별로의 code는 국립수산과학원과 기상청에서 부여한 명칭으로 쓰여 졌다.
바람자료는 과거 22년(1997년 ~ 2018년)의 냉수대 발생 시기동안 실시간 수온 관측 부이에 가장 근접하게 위치한 기상청 AWS의 주문진(523), 기장(923)와 ASOS의 영덕(277) 지점에서 관측된 시간당 바람자료 중 냉수대를 일으키는 남풍계열 바람자료를 이용하여 분석하였다. 냉수대의 발생 기작인 바람은 해안선의 평행한 바람이 불 때 용승을 일으켜 물의 순환이 일어나는데 동해안의 경우 동해 중부와 동해 남부의 해안선의 방향이 다르기 때문에 분석 영역에 따른 풍향각을 넓게 지정 하였다. 주 풍향에 대한 분류는 기상청에서 제공하는 16방위각의 기준에 맞추었으며 지상풍의 마찰로 인한 오차 및 AWS/ASOS의 위치를 고려하여 범위를 크게 지정하였다.
동해 연안에서 냉수대를 일으키는 원인인 바람의 장기 변동을 살펴보고자 22년(1997년 ~ 2018년)간 냉수대 발생 시기(5월 ~ 8월)에 AWS/ASOS에서 관측된 주문진(523), 영덕(277), 기장(923) 지점에서의 풍향(남풍계열) 빈도를 2012년을 기준(검은 점선)으로 비교 분석하였다(Fig. 2). 동해 북부 지역인 주문진(523)은 냉수대 발생 시기에 약 40 % ~ 60 % 남풍계열 바람이 불었으며, 최근 7년 풍향 빈도 경향을 보면 6월을 제외하고 냉수대 발생 시기에 남풍계열 바람 빈도가 줄어들었다.
동해역에 영향을 주는 남동풍, 남풍, 남서풍을 기준으로 16방위각에 맞춰 101.25° ~ 258.75°로 정하였다.
또한 장기분석에 따른 냉수대 발생 시기 동안의 수온자료는 국립수산과학원 위성 해양 정보실에서 수신된 NOAA/AVHRR(National oceanic and atmospheric administration/Advanced very high resolution radiometer) 위성에서 얻어진 일평균 수온자료(해상도 1 km × 1 km)와 국립수산과학원에서 운용중인 실시간 수온 관측 시스템(Real-time information system for aquaculture environment, RISA)을 이용하여 수온의 변동 경향을 분석하여 동해 북부 ~ 남부의 해역별 냉수대 출현빈도 및 시기를 연구하였다.
바람과 수온 자료에 따른 분석기간은 관측 시작 시기나 품질관리(Quality Control) 및 자료의 신뢰성 등을 고려하여 분석기간을 산정하였다. 바람자료는 과거 22년(1997년 ~ 2018년)의 냉수대 발생 시기동안 실시간 수온 관측 부이에 가장 근접하게 위치한 기상청 AWS의 주문진(523), 기장(923)와 ASOS의 영덕(277) 지점에서 관측된 시간당 바람자료 중 냉수대를 일으키는 남풍계열 바람자료를 이용하여 분석하였다.
냉수대의 발생 기작인 바람은 해안선의 평행한 바람이 불 때 용승을 일으켜 물의 순환이 일어나는데 동해안의 경우 동해 중부와 동해 남부의 해안선의 방향이 다르기 때문에 분석 영역에 따른 풍향각을 넓게 지정 하였다. 주 풍향에 대한 분류는 기상청에서 제공하는 16방위각의 기준에 맞추었으며 지상풍의 마찰로 인한 오차 및 AWS/ASOS의 위치를 고려하여 범위를 크게 지정하였다. 동해역에 영향을 주는 남동풍, 남풍, 남서풍을 기준으로 16방위각에 맞춰 101.

대상 데이터

바람과 수온 자료에 따른 분석기간은 관측 시작 시기나 품질관리(Quality Control) 및 자료의 신뢰성 등을 고려하여 분석기간을 산정하였다. 바람자료는 과거 22년(1997년 ~ 2018년)의 냉수대 발생 시기동안 실시간 수온 관측 부이에 가장 근접하게 위치한 기상청 AWS의 주문진(523), 기장(923)와 ASOS의 영덕(277) 지점에서 관측된 시간당 바람자료 중 냉수대를 일으키는 남풍계열 바람자료를 이용하여 분석하였다. 냉수대의 발생 기작인 바람은 해안선의 평행한 바람이 불 때 용승을 일으켜 물의 순환이 일어나는데 동해안의 경우 동해 중부와 동해 남부의 해안선의 방향이 다르기 때문에 분석 영역에 따른 풍향각을 넓게 지정 하였다.
수온자료는 29년(1990년 ~ 2018년)동안 냉수대 발생 시기에 NOAA/AVHRR 위성에서 얻어진 일평균 수온 자료(이하 위성 수온자료)와 최근 7년(2012년 ~ 2018년) 사이 실시간 수온 관측 부이인 강릉(bgna3), 영덕(byd8a), 기장(bgj8a)에서 관측된 일평균 수온자료(이하 RISA 수온자료)를 이용하였다. 위성 수온자료의 경우 RISA 부이를 중심으로 30 km × 30 km의 위성 수온 영역에 대한 일평균 수온 자료이다.

성능/효과

본 연구에서는 동해 냉수대를 일으키는 남풍계열 바람의 장기 변동 경향을 분석하고 냉수대 발생역의 수온변화를 연구하였다. AWS/ASOS에서 관측된 22년(1997년~2018년)간 냉수대 발생 시기(5월 ~ 8월)의 바람의 변화는 과거 15년(1997년~2011년)은 지점별, 월별의 차이는 있었으나 대체로 약 50 % 내외의 남풍계열 바람이 불었으며 바람의 빈도는 증가추세를 보였다. 그러나 최근 7년(2012년 ~ 2018년) 사이 분석지점에서 6월을 제외하고 남풍계열 바람 빈도가 감소 추세를 보여 7월과 8월에 주로 발생하였던 남풍계열 바람 빈도가 6월에 높아지고 있음을 확인 하였다.
결론적으로 동해 냉수대를 일으키는 바람의 방향이 기압배치의 변화와 몬순의 약화로 인해 패턴이 변하였고, 남풍계열 바람이 주로 불었던 7월과 8월보다는 6월에 빈도가 증가되는 추세를 나타내며 풍속 또한 강해지는 경향을 보였다. 바람의 변화는 최근 7년 동안 동해 연안역의 냉수대 출현 해역에도 영향을 미쳐 영덕과 기장의 냉수대 출현일수가 줄어드는 반면, 상대적으로 냉수대 출현일수가 적은 강릉이 상승추세를 나타내고 있었다.
AWS/ASOS에서 관측된 22년(1997년~2018년)간 냉수대 발생 시기(5월 ~ 8월)의 바람의 변화는 과거 15년(1997년~2011년)은 지점별, 월별의 차이는 있었으나 대체로 약 50 % 내외의 남풍계열 바람이 불었으며 바람의 빈도는 증가추세를 보였다. 그러나 최근 7년(2012년 ~ 2018년) 사이 분석지점에서 6월을 제외하고 남풍계열 바람 빈도가 감소 추세를 보여 7월과 8월에 주로 발생하였던 남풍계열 바람 빈도가 6월에 높아지고 있음을 확인 하였다. 남풍계열 바람에 따른 풍속 변화도 역시 전 분석 지점에서 과거 15년 동안 냉수대 발생 시기에 평균 풍속이 상승하고 있었으나, 2012년 이후로 최근 7년간의 평균 풍속은 6월을 제외한 여름철 남풍계열에 따른 풍속이 감소 추세를 보였다.
남풍계열 바람에 따른 풍속 변화도 역시 전 분석 지점에서 과거 15년 동안 냉수대 발생 시기에 평균 풍속이 상승하고 있었으나, 2012년 이후로 최근 7년간의 평균 풍속은 6월을 제외한 여름철 남풍계열에 따른 풍속이 감소 추세를 보였다. 냉수대 발생 시기 NOAA/AVHRR 위성 수온자료를 월별로 분석한 결과 평년에 비해 최근 7년(2012년 ~ 2018년)의 동해 연안역의 수온이 7월과 8월에 약 1℃ 상승되었음을 확인 하였다. 대체로 동해 북부 해역인 EN의 수온 상승이 높았으며, 동해 중부 해역인 EC은 5월 중순 ~ 6월 중순까지 수온 상승이 강하였다.
그러나 최근 7년에 따른 냉수대 누적 출현일 경향 분석에서는 영덕과 기장의 냉수대 출현일이 줄어들었으며 상대적으로 강릉의 냉수대 출현일이 증가되는 패턴을 보여 냉수대 출현 해역에 변화가 발생 되었다. 또한 시기적으로 냉수대가 주로 발생되는 7월과 8월의 출현 빈도가 낮아지고 6월의 냉수대 출현 일수가 증가되는 추세를 보였다. 이는 Shin(2019)이 언급한대로 기압배치의 변화에 따라 남서풍에서 EN의 해안선과 평행한 남동풍이 불기 시작하여 동해 북부 해역의 냉수대 출현일이 증가되고 있다는 결과와 일치했다.
1)에서의 수온자료이며 막대그래프는 평년 대비 최근 7년간의 수온 차를 나타낸다. 일평균 수온 변화를 보면, 전 해역에서 평년 대비 최근 7년의 수온이 대체로 상승되었음을 확인 하였다. 평년 대비 최근 7년 동안 EN 해역에서 7월 중순 ~ 8월말 사이 평균 약 1℃ 정도 수온 상승을 보였고, EC 해역에서도 5월 중순 ~ 6월 중순까지는 평균 약 1℃ 정도의 수온이 상승되어 해역마다 수온상승에 대한 시기적인 차이가 있었다.
최근 7년 동안 본 연구를 통해 냉수대 장기 변동 분석을 바람과 수온자료를 통해 해석할 수 있었고, 기후변화에 따른 동아시아 몬순의 약화가 동해 연안역에서의 냉수대에 미치는 영향을 효과적으로 분석할 수 있었다. 그러나 바람의 자료가 해상풍이 아니기 때문에 실제 냉수대를 발생 시킨 바람과 AWS/ASOS 바람과의 유사 정도를 추후 분석할 예정이다.
5에 대한 월평균 위성수온 자료이다. 평년에 비해 최근 7년의 월평균 위성수온이 전 해역에서 0.1℃ ~ 1.8℃ 정도 상승됨을 확인 하였다. 해역별로 보면 평년에 비해 최근 7년의 수온상승은 동해 북부 해역인 EN이 높은 것에 반해 EC와 ES은 평년 대비 0.

후속연구

최근 7년 동안 본 연구를 통해 냉수대 장기 변동 분석을 바람과 수온자료를 통해 해석할 수 있었고, 기후변화에 따른 동아시아 몬순의 약화가 동해 연안역에서의 냉수대에 미치는 영향을 효과적으로 분석할 수 있었다. 그러나 바람의 자료가 해상풍이 아니기 때문에 실제 냉수대를 발생 시킨 바람과 AWS/ASOS 바람과의 유사 정도를 추후 분석할 예정이다. 또한 세부적으로 바람의 방향을 남서와 남동으로 재분류하여 그에 따른 빈도분포와 냉수대 출현일에 대한 지속기간도 추가 연구할 계획이다.
그러나 바람의 자료가 해상풍이 아니기 때문에 실제 냉수대를 발생 시킨 바람과 AWS/ASOS 바람과의 유사 정도를 추후 분석할 예정이다. 또한 세부적으로 바람의 방향을 남서와 남동으로 재분류하여 그에 따른 빈도분포와 냉수대 출현일에 대한 지속기간도 추가 연구할 계획이다.
본 연구는 중·장기적인 동해 냉수대 발생역의 바람 변동 및 수온의 변화를 파악함으로써, 여름철 냉수대 출현에 따른 양식 어장의 피해를 최소화 하는데 기여할 것으로 사료된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	본 논문에서 여름철 동해안 냉수대 해역 연구를 위해 자료를 분석했을 때 어떤 결과를 얻을 수 있는가?	결론적으로 동해 냉수대를 일으키는 바람의 방향이 기압배치의 변화와 몬순의 약화로 인해 패턴이 변하였고, 남풍계열 바람이 주로 불었던 7월과 8월보다는 6월에 빈도가 증가되는 추세를 나타내며 풍속 또한 강해지는 경향을 보였다. 바람의 변화는 최근 7년 동안 동해 연안역의 냉수대 출현 해역에도 영향을 미쳐 영덕과 기장의 냉수대 출현일수가 줄어드는 반면, 상대적으로 냉수대 출현일수가 적은 강릉이 상승추세를 나타내고 있었다.
	냉수대는 무엇인가?	일반적으로 냉수대는 여름철 연안역에 주변 해역보다 수온이 5℃ 이상 차가운 해수가 출현하는 경우를 말한다. 본 연구에서는 냉수대 출현 경향을 살펴보기 위해 평년 위성 수온자료 대비 최근 7년(2012년 ~ 2018년)간 5월에서 8월 사이 RISA 수온자료가 5℃ 이상 낮아진 시기(이하 냉수대 출현일)를 파악하여 분석하였다(Table 2).
	여름철 동해역에서의 냉수대는 언제 발생하는가?	일반적으로 우리나라 여름철 동해역에서의 냉수대는 남서풍이 7일 이상 평균풍속 3 m/sec 혹은 3일 이상 평균풍속 4 m/sec 일 때 발생하며 주로 봄~여름 시기에 주로 발생한다(Seung, 1974; Lee, 1983; Byun 1989; Lee et al., 1998).

참고문헌 (16)

Byun, S. K. (1989), Sea surface cold water near the southeastern coast of Korea: Wind effect, Journal of Oceanological Society of Korea, Vol. 24, No. 3, pp. 121-131.
10.3796/KSFT.2015.51.2.212 Choi, Y. K. (2015), Upwelling in the southwest region of the East Sea in July, 2013. Journal of the Korean Society of Fisheries Technology, Vol. 51, No. 2, pp. 212-220.

원문보기 상세보기
10.7837/kosomes.2016.22.7.836 Choo, H. S. (2016), Variation and Structure of the Cold Water Around Ganjeol Point Off the Southeast Coast of Korea. Journal of the Korean Society of Marine Environment and Safety, Vol. 22, No. 7, pp.836-845.

원문보기 상세보기
Hori, M. E. and H. Ueda (2006), Impact of global warming on the East Asian winter monsoon as revealed by nine coupled atmosphere-ocean GCMs, Geophysical Research Letters, Vol. 33, pp. 2-5.
Hwang, J. D. , Y. H. Lee, J. M. Shim, S. H. Youn, H. G. Jin, Y. S. Kim, K. Y. Kwon and S. C. Yoon (2008), Physical Oceanographic Characteristics in Hupo Coastal area during Summer and Autumn, 2007, Journal of the Korean Fisheries Society, Vol. 41, No. 6, pp. 505-510.
Kim, J. Y. , I. S. Han and J. S. Ahn (2018), Correlation Analysis of UA Using Wind Data of AWS/ASOS and SST in Summer in the East Sea, Journal of the Korean Society of Marine Environment and Safety, Vol. 24, No. 6, pp. 773-784.
Lee, D. K. , J. I. Kwon and S. B. Hahn (1998), The Wind Effect on the Cold Water Formation Near Gampo-Ulgi Coast. Journal of the Korean Fisheries Society, Vol. 31, No. 3, pp. 359-371.
Lee, J. C. (1983), Variations of sea level and sea surface temperature associated wind-induced upwelling in the southeast coast of Korea in summer. Journal of Oceanological Society of Korea, Vol. 18, pp. 149-160.
Lee, J. C. (2011), Upwelling-Response of the Cold Water off Haeundae in Summer. Journal of the Korea Society of Oceanography, Vol. 16, No. 4, pp. 206-211.
Lee, Y. H. , J. H. Shim, S. W. Kim and J. M. Shim (2017), Intensity of Water Temperature Fluctuation and its Effects on Marine Culturing Farms Along the Southeast Coast of Korea, the Korean Society for Marine Environment and Energy, pp. 188-189.
Li, H. , A. Dai, T. Zhou and J. Lu (2010), Responses of East Asian summer monsoon to historical SST and atmospheric forcing during 1950-2000, Climate Dynamics, Vol. 34, pp. 501-514.
Seung, Y. H. (1974), A dynamic consideration on the temperature distribution in the east coast of Korea in August. Journal of Oceanological Society of Korea, Vol. 9, pp. 52-58.
Shin, C. W. (2019) . Change of Coastal Upwelling Index along the Southeastern Coast of Korea, Journal of the Korean Society of Oceanography, Vol. 24, No. 1, pp. 79-97.
Yang, H. S. , S. J. Oh, H. P. Lee and C. H. Moon (1998), Distribution of Particulate Organic Matter in the Gampo Upwelling Area of the Southwestern East Sea. Journal of Oceanological Society of Korea, Vol. 33, No. 4, pp. 157-167.
10.1016/j.jmarsys.2009.02.014 Yoo, S. and J. Park (2009), Why is the southwest the most productive region of the East Sea/Sea of Japan. Journal of Marine Systems, Vol. 78. pp. 301-315.

상세보기
Yoon, S. and H. Yang (2016), Study on the Temporal and Spatial Variation in Cold Water Zone in the East Sea Using Satellite Data, Korean Journal of Remote Sensing, Vol. 32, No. 6, pp. 703-719.

저자의 다른 논문 :

LOADING...

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증