[논문]화학적 수문곡선 분리기법을 이용한 낙동강 최상류 유역 기저유출량 산정

김령은; 이옥정; 최정현; 원정은; 김상단

doi:10.15681/kswe.2020.36.6.489

화학적 수문곡선 분리기법을 이용한 낙동강 최상류 유역 기저유출량 산정
Base Flow Estimation in Uppermost Nakdong River Watersheds Using Chemical Hydrological Curve Separation Technique 원문보기

한국물환경학회지 = Journal of Korean Society on Water Environment, v.36 no.6, 2020년, pp.489 - 499

김령은 (부경대학교 지구환경시스템과학부 (환경공학전공)) , 이옥정 (부경대학교 환경공학과) , 최정현 (부경대학교 지구환경시스템과학부 (환경공학전공)) , 원정은 (부경대학교 지구환경시스템과학부 (환경공학전공)) , 김상단 (부경대학교 환경공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

Effective science-based management of the basin water resources requires an understanding of the characteristics of the streams, such as the baseflow discharge. In this study, the base flow was estimated in the two watersheds with the least artificial factors among the Nakdong River watersheds, as determined using the chemical hydrograph separation technique. The 16-year (2004-2019) discontinuous observed stream flow and electrical conductivity data in the Total Maximum Daily Load (TMDL) monitoring network were extended to continuous daily data using the TANK model and the 7-parameter log-linear model combined with the minimum variance unbiased estimator. The annual base flows at the upper Namgang Dam basin and the upper Nakdong River basin were both analyzed to be about 56% of the total annual flow. The monthly base flow ratio showed a high monthly deviation, as it was found to be higher than 0.9 in the dry season and about 0.46 in the rainy season. This is in line with the prevailing common sense notion that in winter, most of the stream flow is base flow, due to the characteristics of the dry season winter in Korea. It is expected that the chemical-based hydrological separation technique involving TANK and the 7-parameter log-linear models used in this study can help quantify the base flow required for systematic watershed water environment management.

주제어

표/그림 (14)

그림 Fig. 1. Schematic diagram of base flow estimation.
그림 Fig. 2. Nakdong river basin.
표 Table 1. Descriptive information on study watersheds
그림 Fig. 3. Relationship between streamflow and SC.
그림 Fig. 4. Main structure of TANK model (after Kim et al.. 2005).
그림 Fig. 5. Basic hydrological partitioning process in watershed.
표 Table 2. Frequently used variables and corresponding abbreviations
그림 Fig. 6. Daily stream flow simulation results.
그림 Fig. 7. Daily SC and SC_BF.
표 Table 3. Specific conductance of surface runoff
그림 Fig. 8. Variation in mean SC_BF.
그림 Fig. 9. Daily Q and Q_BF.
표 Table 4. Relationship between SC_BF and base flow ratio
표 Table 5. Monthly flow components

AI 본문요약
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문제 정의

이후 단계 (4)에서 (6)의 과정을 통해 강수량이 _일 때 SC가 _가 되도록 고안한 것이다. N에 여러 숫자를 대입하여 일 SC의 최대, 최소의 영향이 최소화되는 N을 찾고자 하였다.
본 연구는 화학적 수문곡선 분리를 이용하여 낙동강 최상류 유역의 기저유출을 산정하였다. 낙동강 단위유역 중 낙본 B와 남강A 유역을 유량과 SC 관계를 통해 인위적 요소가 적은 유역으로 선별하였다.
(1996)은 전기전도도가 총 하천유량을 직접유출과 기저 유출로 분리하는데 가장 효과적인 단일 매개변수임을 보고한바 있으며, 더 나아가 Kendall and Caldwell (1999)은 안정형 동위원소가 일반적으로 수문분석에서 가장 정확한 화학 추적기임을 제시하기도 하였다. 본 연구에서는 SC를 이용하여 기저 유출을 분리하고자 하였다. SC는 특성상 유역이 대형 저수지 하류에 위치하거나 인위적인 활동이 많은 유역에는 적합하지 않다.
본 연구에서는 상기 연구들과는 다른 접근방법, 즉 화학적 수문곡선 분리방법을 이용하여 기저유출을 산정하고자 하였다. 이 방법은 유량과 전기전도도(Specific Conductance, SC) 자료만을 사용하여 하천유출로부터 기저유출을 분리할 수 있으며, 유역 크기에 제약을 받지 않고 적용할 수 있다는 장점이 있다.
외적 요인이 거의 없는 강우유출수의 SC를 산정하기 위해 해당 유역의 최상류에 위치한 지류의 관측자료를 이용하여 을 결정하고자 하였다. 총 4개의 지류를 대상으로 계산한 _는 다음과 같다(Table 3).
_에 따라 기저 유출비가 다른 결과를 보이는데, 식 (6)의 질량 균형 접근법으로부터 _가 작을수록 기저유출비가 커지는 것을 알 수 있다. 이에 본 연구에서는 기저유출비를 최대한으로 반영한 결과를 나타내기 위해 N이 3∼7까지의 결과 중 _ 평균값이 가장 작게 나온 3년 동안의 자료를 사용하여 연구를 진행하였다. N을 3년으로 하여 계산한 일 _는 Fig.

가설 설정

을 분석 기간 동안 일정한 값으로 가정한 이유는 _는 직접 유출에 의한 SC이므로 토양 속을 경유함에 따른 추가적인 화학작용에 의한 SC의 변화가 하천의 SC와 비교하면 작을 것이라 기대하기 때문이다. 세 번째 가정은 유역의 장기간에 걸친 변화를 반영하기 위함이다(Miller et al., 2014).
위의 산정방법에서 N이 1인 경우, 2004년 1월 1일부터 2004년 12월 30일은 과거 1년간의 자료가 존재하지 않기 때문에 해당 기간의 일 _는 2004년 12월 31일의 일  와 동일한 값을 가지는 것으로 가정하였다.
강수량이 적다면 직접유출이 발생하지 않고 모두 기저유출 성분으로 토양으로 흡수될 수도 있기 때문이다. 이에 강우사상이 발생한 날 중에 유량이 없는 날을 찾기 위해 위의 단계 (2)의 과정을 수행하였으며, 이로부터 _을 계산하여 강수량이 _ 이하이면 해당 강우는 모두 기저유출로 이동된다고 가정하였다. 이후 단계 (4)에서 (6)의 과정을 통해 강수량이 _일 때 SC가 _가 되도록 고안한 것이다.
화학적 수문곡선 분리방법을 적용하기 위해 (1) 다른 물질의 영향은 무시하고 (2) _는 대상기간 동안 일정한 값으로,(3)_는 시간에 따라 변하는 값으로 가정하였다 (Sklash and Farvolden, 1979). 다른 물질의 영향을 무시한다는 가정은 유역이 인위적인 영향을 받지 않았다고 가정하는 것을 의미한다.

제안 방법

(2) 해당 기간에서 강수사상이 발생한 날만의 자료를 사용하여, 유량(축)-강수(축) 그래프를 나타낸 후 회귀분석을 통하여 선형 관계식을 구성한다.
(4) 해당 기간 내 전체 자료를 사용하여 SC(축)-강수(축) 그래프를 전대수지에 나타낸 후 회귀분석을 통하여 선형 관계식을 구성한다.
낙동강 단위유역 중 낙본 B와 남강A 유역을 유량과 SC 관계를 통해 인위적 요소가 적은 유역으로 선별하였다. 8일 간격 관측자료를 일 자료로 모의하기 위해 TANK 모형과 MVUE를 사용하여 두 유역의 일 자료를 구축 후 일 기저유출비를 산정하였다.
8에 _의 평균값으로 나타내었다. N이 커질수록 산정된 _에 경향성이 줄어든다고 판단하여 총 16년의 자료 중 N을 1∼7까지 변경해가면서 일 을 계산하였다. 계산 결과에서 N이 2 이하일 경우, 두 유역에서 _가 이상치의 영향을 크게 받는 것으로 나타나 최종적으로 N을 3∼7까지 변경하며 계산하였다.
평균적으로 8일 간격으로 구성된다. 개념적 장기유출 해석모형인 TANK 모형을 이용하여 불연속적인 관측 유량 자료를 연속적인 일 자료로 확장하였다. TANK 모형은 유역을 오리피스형의 유출공을 가진 몇 개의 저류형의 가상용기로 설정하여 강우를 유량으로 변환하는 유출계산과정에 기초한다.
확장된 일 유량자료와 유량 관측자료와 동 시간에 관측된 SC 자료는 최소 분산 비편향 추정기법과 연계된 7-변수 대수 선형 모형에 적용되어 일 SC 자료로 확장되었다. 그리고 직접 유출의 SC와 기저유출의 SC를 물질수지를 이용하여 하천 유출로부터 기저유출을 분리하였다. 분석 과정에 대한 전반적인 모식도를 Fig.
대상 유역 선별을 위해 단위유역 말단부의 유량과 SC 사이의 관계를 살펴보았다. 유량과 SC 자료는 환경부 물 환경 정보시스템(ME, 2020)에서 제공하는 총 16년(2004년∼2019 년) 동안의 자료를 사용하였다.
동시에 적용하는 것으로 결정하였다. 따라서 낙본 B1 의 38 μS/cm를 낙본 B와 남강 A의 _로 결정하였다. 참고로 Miller et al.
모의된 일 SC 자료를 이용하여 일 _을 계산하였다. 일 는 기준 날짜의 N년 동안의 자료를 이용하여 계산되는데, N에 따른 결과를 Fig.
(2014)은 매년 _을 해당 연도의 일 SC 자료에서 상위 1%에 해당하는 값을 사용하였으며, 일 는 연간 _ 사이의 보간법에 의해 추정하였다. 본 연구에서는 7-변수 대수 선형 모형으로 모의한 일 SC자료를 사용하여 아래와 같은 경험적인 방법으로 일 _을 추정하였다.
본 연구에서는 강우사상이 발생했을 때 바로 생성되는 강우 유출수의 특성상 오염이 적어 작은 값을 나타내는 는 유역별 강우유출수의 SC 차이가 거의 없다고 판단하여 4개 지류에서 추정된 _의 값들 중에서 가장 작은 값을 두 유역에 동시에 적용하는 것으로 결정하였다. 따라서 낙본 B1 의 38 μS/cm를 낙본 B와 남강 A의 _로 결정하였다.
SC는 특성상 유역이 대형 저수지 하류에 위치하거나 인위적인 활동이 많은 유역에는 적합하지 않다. 이에 인위적인 요소가 없는 유역을 선정하여 해당 유역에서 비연속적으로 관측된 수질총량 측정망 유량 자료를 TANK 모형에 적용하여 일 유량 자료로 확장하였다. 확장된 일 유량자료와 유량 관측자료와 동 시간에 관측된 SC 자료는 최소 분산 비편향 추정기법과 연계된 7-변수 대수 선형 모형에 적용되어 일 SC 자료로 확장되었다.

대상 데이터

5 이상)를 발견할 수 있었다. 그들 중 인위적인 요소를 최대한 배제하기 위해 낙동강 최상류에 위치한 낙본B(NB-B)와 남강A(NG-A) 유역을 선정하였다(Fig. 2). 하류 유역을 대상으로 할 경우, 상류의 인위적 요소들이 모두 포함되기 때문에 하류로 갈수록 인위적 요소의 영향이 커질 수밖에 없다.
유역의 기저유출을 산정하였다. 낙동강 단위유역 중 낙본 B와 남강A 유역을 유량과 SC 관계를 통해 인위적 요소가 적은 유역으로 선별하였다. 8일 간격 관측자료를 일 자료로 모의하기 위해 TANK 모형과 MVUE를 사용하여 두 유역의 일 자료를 구축 후 일 기저유출비를 산정하였다.
낙본B와 남강A 유역에서 2004년∼2019년까지 관측한 불연속적인 하천유량자료로부터 TANK 모형을 이용하여 연속적인 일 하천 유량자료를 생성하였다. Fig.
본 연구에서 일 _는 과거 N년 동안의 자료를 사용하여 계산하였다. N값에 따라 일 _의 값이 변하고 최종적으로 기저 유출비에 영향을 미친다.
본 연구에서는 낙동강 수계 수질오염총량관리 41개의 단위 유역들 중에서 SC를 사용하기에 적합한 유역들을 선정하였다. 자연 상태에서 하천유량과 SC는 반비례 관계를 보인다.
(2014)은 미국 콜로라도 강 유역에서 외적요인이 가장 적은 최상류 2개 하천에서 강수 발생 시의 SC 자료들을 평균하여 이를 _로 추정하였으며, _와 비교하여 작은 값을 가지기 때문에 모든 지점, 전체 기간에 동일하게 적용하였다. 본 연구에서도 외적요인이 거의 없는 _의 산정을 위해 낙본B와 남강A의 지류인 낙본B1, 낙본B2, 남강A1, 남강A2에서 강수 발생 시 관측된 SC 자료를 _의 추정에 사용하였다.
여름철이 아닌 경우 비가 오더라도 긴 무강 수 시간으로 인하여 지표면 위의 퇴적물 등의 외적요인으로 지류에서 관측된 SC 자료에 왜곡이 생길 수 있으므로, 이를 방지하기 위해 긴 무강수시간의 영향을 받지 않고 강수량이 많은 6월에서 9월 사이에 관측된 SC 자료들 중에서 강수사상이 발생한 날의 SC 자료만을 추출하였다. 추출된 SC 관측자료에서 강수량이 많고 유량이 많으며 SC가 작은 값을 보이는 날들
관계를 살펴보았다. 유량과 SC 자료는 환경부 물 환경 정보시스템(ME, 2020)에서 제공하는 총 16년(2004년∼2019 년) 동안의 자료를 사용하였다. 41개의 단위유역들 중에서 14개 유역에서 유의미한 유량과 관계(결정계수 SC(Coefficient of determination, ^) 0.
일 강수량이다. 한국 기상청 기상자료 개방포털(KMA, 2020)에서 제공하는 기상자료가 사용되었다. 잠재 증발산량은 Penman Monteith 방법을 이용하여 산정하였다(Walter et al.

이론/모형

7-변수 대수 선형 모형을 사용하는 과정에서 대수를 취함으로 인하여 발생되는 편의를 보정하기 위해 Finney (1941) 의 MVUE 기법을 사용하였다. 유량과 SC 관측자료를 이용하여 식 (3)의 매개변수를 추정한 후, TANK 모형을 사용해 모의된 일 유량자료를 연계시키면 일 SC 자료를 모의할 수있게 된다.
TANK 모형을 통해 모의된 일 유량자료와 수질총량 관측망에서 관측된 SC 자료를 바탕으로 미국 USGS에서 개발한 7-변수 대수 선형 모형을 통해 일 SC 자료를 모의했다(Cohn, 2005; Cohn et al., 1992). 이때, 7-변수 대수 선형 모형의 매개변수 추정을 위해 최소 분산 비편향 추정기법(Minimum Variance Unbiased Estimator, MVUE)이 적용되었다(Finney, 1941; Han et al.
본 연구에서는 4단 TANK 모형을 구축하여 사용했다. TANK 모형의 매개변수는 Holland (1975)가 처음 고안한 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm, GA) 최적화 기법을 사용하여 추정되었다. GA 최적화 기법은 다양한 분야에 적용되어 그 실용성을 인정받는 최적화 기법이다(Gen and Chang, 1997; Goldberg, 1989).
모의된 일 유량자료의 타당성은 결정계수와 효율 계수 (Nash-Sutcliffe Efficiency, NSE) 그리고 Gupta et al. (2009) 에 의해 제안된 KGE (Kling-Gupta Efficiency)를 이용하여 확인되었다. NSE는 수문 모형의 성능을 평가하는데 주로 사용되며, 값이 1에 가까울수록 모의된 자료가 관측자료를 잘 반영하는 것을 의미한다.
4는 TANK 모형의 주요 구조이다. 본 연구에서는 4단 TANK 모형을 구축하여 사용했다. TANK 모형의 매개변수는 Holland (1975)가 처음 고안한 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm, GA) 최적화 기법을 사용하여 추정되었다.
지점별로 산정 또는 관측된 잠재증발산량과 강수량은 티센다각형법을 사용하여 면적평균자료로 환산되어 적용되었다. 유역 면적과 취수량, 방류량, 농업용수가 TANK 모형의 구동을 위하여 적용되었다.
, 1992). 이때, 7-변수 대수 선형 모형의 매개변수 추정을 위해 최소 분산 비편향 추정기법(Minimum Variance Unbiased Estimator, MVUE)이 적용되었다(Finney, 1941; Han et al., 2007). MVUE를 사용한 7-변수 대수 선형모형의 자세한 내용은 Lee et al.
일 SC 자료는 TANK 모형으로 생성한 일 유량 자료와 불연속적으로 관측된 SC 자료로부터 MVUE와 연계된 7-변수대수 선형 모형을 이용하여 모의되었다. SC의 관측자료와모의자료의 관계를 살펴보면, 낙본B의 경우 결정계수  0.
일 기저 유출량은 질량 균형 접근법을 사용하여 계산하였다(Pinder and Jones, 1969). 질량 균형 접근법 계산식은 다음과 같다.
한국 기상청 기상자료 개방포털(KMA, 2020)에서 제공하는 기상자료가 사용되었다. 잠재 증발산량은 Penman Monteith 방법을 이용하여 산정하였다(Walter et al., 2000). 지점별로 산정 또는 관측된 잠재증발산량과 강수량은 티센다각형법을 사용하여 면적평균자료로 환산되어 적용되었다.
, 2000). 지점별로 산정 또는 관측된 잠재증발산량과 강수량은 티센다각형법을 사용하여 면적평균자료로 환산되어 적용되었다. 유역 면적과 취수량, 방류량, 농업용수가 TANK 모형의 구동을 위하여 적용되었다.

성능/효과

유량과 SC 자료는 환경부 물 환경 정보시스템(ME, 2020)에서 제공하는 총 16년(2004년∼2019 년) 동안의 자료를 사용하였다. 41개의 단위유역들 중에서 14개 유역에서 유의미한 유량과 관계(결정계수 SC(Coefficient of determination, ^) 0.5 이상)를 발견할 수 있었다. 그들 중 인위적인 요소를 최대한 배제하기 위해 낙동강 최상류에 위치한 낙본B(NB-B)와 남강A(NG-A) 유역을 선정하였다(Fig.
계산 결과, 낙본B와 남강A의 전체 평균 유량은 각각 23.8070 ㎥/s, 28.1668 ㎥/s이고, 평균 기저유량은 각각 15.0521 ㎥/s, 14.3151 ㎥/s이다. 두 유역의 기저유출비는 각각 63.
계산 결과에서 N이 2 이하일 경우, 두 유역에서 _가 이상치의 영향을 크게 받는 것으로 나타나 최종적으로 N을 3∼7까지 변경하며 계산하였다. 낙본B와 남강 A 유역에서 공통적으로 3년 동안의 자료를 사용하였을 때 의 평균이 가장 작은 결과가 나타났다. _에 따라 기저 유출비가 다른 결과를 보이는데, 식 (6)의 질량 균형 접근법으로부터 _가 작을수록 기저유출비가 커지는 것을 알 수 있다.
그러나 두 유역 모두 N의 변화에 따른 기저유출비의 변화는 크지 않음을 알 수 있다. 따라서 3년이라는 기간을 이용하여 일 _을 추정하는 것이 다른 기간을 이용하여 일 을 추정하는 것과 큰 차이를 보이지 않음을 확인할 수 있다.
낙본B와 남강A 역시 유역 내 인위적 요소가 있다. 본 연구에서는 인위적 요소 유무가 대상 지점 가능여부가 아니라, 유량-SC 사이의 반비례 관계가 결정계수 0.5이상이 된다면 대상 지점으로 적합하다고 판단하였다. 결정계수로 대상 지점 적합여부를 판단할 경우, 낙동강 단위유역 중 추가적으로 연구를 진행할 수 있는 유역이 존재한다.
연구결과, 건기의 기저유출비는 대부분 90%이상으로 하천유량에서 기저유출의 영향이 절대적이었으며, 우기는 기저유출비가 약 49%정도로 직접유출과 기저유출이 균형을 이루고 있음을 살펴볼 수 있었다. 이는 건기에만 기저유출관리가필요한 것이 아니라 연중 지속적으로 기저유출에 대한 관리가 필요함을 의미하는 것으로 이해되었다.
9에서 점선이 전체 하천 유량, 실선이 기저유량으로 좌측 그림은 전체기간을 표시하였고, 우측 그림은 전체 기간 중 2013년도를확대하여 나타내었다. 전체 유량이 작을 때 하천유출의 대부분이 기저유출로 구성되고, 유량이 클 때는 일부 하천유출만이 기저유출로 구성되어 있음을 확인할 수 있다.
14 μ S/cm로 가장 크고, 낙본B1의 _가 38 μS/cm로 가장 작은 값을 보인다. 추정된 _의 값을 살펴보면 상류보다는 하류로 갈수록 추정된 _의 값이 크게 결정됨을 알 수 있는데 이는 하류로 갈수록 외부요소가 SC에 영향을 준다는 것을 의미한다.
평균적인 기저유출비는 낙본B가 63.23%, 남강A는 50.65% 로 나타났다. 이러한 결과는 유량자료의 주파수 해석에 의한 낙동강 유역의 선행연구들의 결과보다 약간 상회하는 수치이다.

후속연구

2에서 낙본B 유역은 상류에 낙본A가 위치하고 있으므로, 낙본A를 포함하여 낙본B를 표기하였다. 낙본B의 유역출구에 흐르는 유량은 낙본A 유역과 낙본B 유역으로부터 유출되므로 하위유역의 연구를 진행할 시 상류 유역을 포함하여 이를 하나의 유역으로 보고 연구를 진행해야한다. Fig.
이는 건기에만 기저유출관리가필요한 것이 아니라 연중 지속적으로 기저유출에 대한 관리가 필요함을 의미하는 것으로 이해되었다. 또한 같은 낙동강수계의 유역이라 하더라도 기후 및 유역특성에 따라 기저유출비의 차이가 있으므로 유역별 차별화된 기저유출 관리가필요할 것으로 판단되었다.
본 연구에서 사용한 화학적 수문곡선 분리기법은 대상 유역 선정에 있어 유량과 SC 사이의 반비례관계가 명확해야 한다는 한계점이 있다. 저수지, 보, 댐의 하류에 위치하는 유역은 유량-SC 기반 수문 분리 접근 방식이 적절하지 않은 경우가 많은데, 본 연구의 대상이 된 낙동강 단위유역 중 인위적 요소가 없는 유역은 거의 없다.
본 연구에서는 낙본B와 남강A 유역의 _을 동일하게 가정하여 연구를 진행하였지만, 유역별 특징이 다르기 때문에 유역별 매개변수를 별도로 고려한 추후 연구가 필요할 것이다. _ 뿐만 아니라 유역의 경사나 토양조건, 비점오염원 등의 영향을 고려하고, SWAT와 같은 준분포형 모형을 이용해 연구를 진행한다면 보다 정확한 결과를 나타낼 수 있을 것이다.
또한 각 유역의 지질특성 및 경사 등 외부조건이 이러한 차이에 영향을 미치는 것으로 판단된다. 본 연구에서는 외부조건들을 배제한 후 연구를 진행하였지만, 유역마다 다른 조건들을 고려한 추후 연구가 필요한 것으로 판단된다.
결정계수로 대상 지점 적합여부를 판단할 경우, 낙동강 단위유역 중 추가적으로 연구를 진행할 수 있는 유역이 존재한다. 하지만, 하류에 위치할수록 유역이 커질수록 결정계수가 작아지기 때문에 이 한계점은 추후 연구에서 더 많은 유역에 해당 기법을 적용 시 개선되어야할 사항이다.
_ 뿐만 아니라 유역의 경사나 토양조건, 비점오염원 등의 영향을 고려하고, SWAT와 같은 준분포형 모형을 이용해 연구를 진행한다면 보다 정확한 결과를 나타낼 수 있을 것이다. 현재 우리나라에서 주로 적용되는 하천유량 자료의 주파수 해석에 의존한 수문곡선분리 방법과 본 연구에서 적용한 화학적 수문곡선 분리방법을 적절하게 비교 분석한다면 보다 합리적으로 직접유출과 기저유출을 구분할 수 있을 것이며, 이러한 구분이 추후 과학적인 기저유출관리에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
뿐만 아니라 유역의 경사나 토양조건, 비점오염원 등의 영향을 고려하고, SWAT와 같은 준분포형 모형을 이용해 연구를 진행한다면 보다 정확한 결과를 나타낼 수 있을 것이다. 현재 우리나라에서 주로 적용되는 하천유량 자료의 주파수 해석에 의존한 수문곡선분리 방법과 본 연구에서 적용한 화학적 수문곡선 분리방법을 적절하게 비교 분석한다면 보다 합리적으로 직접유출과 기저유출을 구분할 수 있을 것이며, 이러한 구분이 추후 과학적인 기저유출관리에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

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저자의 다른 논문 :

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].

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