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환경위생

용존산소(DO)에 대한 설명으로 옳은 것은?

1 물속 미생물 수
2 물속 질소 농도
3 물속 염소 농도
4 물속 유기물의 양
5 물에 녹아 있는 산소량 ✓ 정답

해설

DO

수중에 녹아 있는 산소량

같은 주제 다음 문제대기의 기상현상에 영향을 미치는 기후요소로 옳은 것은?이 문제가 수록된 문제집2026 Edition 코어 물리치료사 패키지 Full-Pack99,000원 · 무료 체험 가능

용존산소(dissolved oxygen, DO)는 말 그대로 물에 녹아 있는 산소의 양을 나타내는 지표입니다. 보기 5번이 정답이며, 이는 수질 평가와 수생태계 건강성을 판단할 때 가장 기본적으로 확인하는 항목입니다.

DO는 하천이나 호수의 물리·화학·생물학적 상태를 반영하는 핵심 수질 변수로, 수중 호흡과 분해 과정의 균형에 따라 달라집니다. 물속 미생물 수나 질소·염소 농도, 유기물의 양은 DO에 영향을 주거나 DO와 함께 측정하는 별개의 수질 항목일 뿐, DO 자체를 정의하는 개념은 아닙니다.

근거 자료 ^[3]에서는 DO를 하천의 대사 펄스(river metabolic pulses)를 반영하는 필수 수질 지표로 설명합니다. 하천에서 광합성과 호흡, 유기물 분해가 일어나면 DO 농도가 시간에 따라 변하는데, 이는 단순한 산소량 측정을 넘어 수생태계의 대사 활성을 간접적으로 보여준다는 의미입니다. 따라서 DO는 물에 녹아 있는 산소량 그 자체이면서, 동시에 수중 생물의 호흡과 분해 활동을 반영하는 동적 지표로 이해할 수 있습니다.

근거 자료 ^[2]는 DO의 결핍 상태를 저산소증(hypoxia)과 무산소증(anoxia)으로 구분합니다. 저산소증은 DO가 특정 수준 아래로 떨어진 상태를, 무산소증은 산소가 거의 소진된 상태를 의미합니다. 호수나 저수지에서 DO 농도가 낮아지면 수중 생물의 생존에 직접적인 위협이 되므로, DO를 연속적으로 측정하고 그 결핍 정도를 정량화하는 것이 수질 관리에서 중요합니다.

혼동 주의! DO는 물속에 존재하는 산소 분자의 농도이지, 물 분자(H₂O)를 구성하는 산소 원자를 의미하지 않습니다. 물 자체에는 산소가 풍부하지만, 수중 생물이 호흡에 이용하는 것은 물에 따로 녹아 있는 자유 산소(free oxygen)입니다. 따라서 DO가 낮으면 물 분자는 그대로여도 생물이 호흡 곤란을 겪게 됩니다.

근거 자료 ^[4]는 DO 농도를 예측하기 위해 수온, pH, 전기전도도 등 여러 수질 변수를 입력값으로 활용하는 기계학습 모델을 다룹니다. 이는 DO가 다른 수질 항목들과 밀접하게 연동되어 변하는 종속 변수임을 보여줍니다. 예를 들어 수온이 올라가면 기체의 용해도가 감소하여 DO가 낮아지고, 유기물이 많으면 이를 분해하는 미생물의 호흡으로 산소가 소모되어 DO가 감소합니다. 그렇지만 이들은 DO에 영향을 주는 요인이지 DO의 정의 자체는 아닙니다.

근거 자료 ^[1]은 DO 신호를 동역학계 분석(dynamical systems analysis)으로 해석하여, DO가 단순한 정적 수치가 아니라 시간에 따라 복잡하게 변화하는 동적 신호임을 강조합니다. DO는 수온, 유속, 조류 광합성, 유기물 부하, 퇴적물 산소 요구량 등 여러 요인이 결합되어 시시각각 변하는 연속 변수입니다. 따라서 DO를 평가할 때는 한 시점의 단일 측정값보다 일정 기간의 변화 양상과 일중 변동을 함께 보는 것이 임상적·환경적 판단에 더 유용합니다.

정리하면 DO는 물에 녹아 있는 산소량으로, 수중 생물의 호흡 가능 여부와 수질 오염 정도를 판단하는 가장 직접적인 지표입니다. 보기 1~4의 미생물 수, 질소 농도, 염소 농도, 유기물의 양은 모두 DO와 상호작용하는 별개의 수질 변수이며, DO의 정의로는 적절하지 않습니다.

참고 문헌 (논문 출처)

[1]
Unveiling the immoral ramp feature of dissolved oxygen signals with dynamical systems analysis: perspectives for robust soft-sensor development.일반논문Schneider MY, Torfs E, Carbajal JP. (2026) · DOI: 10.1038/s41598-026-43885-y
[2]
Quantified hypoxia and anoxia in lakes and reservoirs.일반논문Nürnberg GK (2004) · DOI: 10.1100/tsw.2004.5
[3]
From Hydrometeorology to River Water Quality: Can a Deep Learning Model Predict Dissolved Oxygen at the Continental Scale?일반논문Zhi W, Feng D, Tsai WP, Sterle G, Harpold A, Shen C (2021) · DOI: 10.1021/acs.est.0c06783
[4]
Extreme learning machines: a new approach for modeling dissolved oxygen (DO) concentration with and without water quality variables as predictors.일반논문Heddam S, Kisi O (2017) · DOI: 10.1007/s11356-017-9283-z

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