• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.311-325
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• 2023

본 연구는 가리왕산, 유명산에 자생하는 주요 밀원수종인 음나무, 벚나무류, 피나무류 및 쪽동백나무를 대상으로 머신러닝기법(i.e., MaxEnt)을 활용하여 서식지 적합성 분석을 수행하였다. 분석 결과, 모형의 예측정확도인 AUC 값은 대부분의 밀원수종이 0.7 이상이었으며, 주요 환경 변수에 대한 반응 곡선 결과 주요 밀원수종의 서식지 적합성에 영향을 미치는 환경적 요인은 고도, 연평균 강수량, 연평균 기온으로 나타났다. 이는 고도 구배에 따른 기후 인자가 주요 밀원수종의 분포 패턴 설명에 있어 주요한 환경 변수임을 의미한다. 본 연구는 우리나라 밀원수림의 조성 및 관리 전략수립 뿐만 아니라 밀원수종의 분포도 제작 시 근거 자료로써 기여할 수 있을 것이다. 향후 다양한 층위에서의 꿀과 화분의 생산량 증대 및 꿀의 주년 생산을 위해서는 생물학적 변수를 반영한 다양한 지역 단위의 추가적인 데이터 수집 및 분석이 필요할 것이다.

• 한국환경생태학회지
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• 제37권6호
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• pp.450-463
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• 2023

본 연구는 전문가 기반형 모델(Habitat Suitability Index)의 한계로 지적되는 주관적 기준, 통계분석의 부재 등과 통계기반형 모델(MaxEnt)의 한계로 지적되는 현장검증, 전문가 의견 반영 등의 극복을 위하여 각각의 모델을 개발하여 통합하는 방식으로 핵심서식지를 도출하였다. 핵심서식지 발굴을 위해 문헌분석 및 공간분석자료를 바탕으로 전문가 심층면담을 진행하였고, 전문가 자문과 GIS 도면 구축 가능성을 고려하여 모델을 개발하였다. 주요 환경변수는 식생대, 임상, 임분밀도, 연평균 강수량, 유효토심으로 선정되었다. 그 결과 현재 나도승마가 분포하고 있는 16지점 중 15지점이 핵심서식지로 나타났으며, 개발된 모델은 약 93.75%의 높은 정확도를 가지고 있는 것으로 나타났다. 하지만 전체 연구대상지의 약 27.8%가 핵심서식지로 나타남에 따라, 추후 서식변수 및 공간자료 정밀화를 통한 모델의 고도화가 필요할 것으로 판단된다. 따라서 높은 등급으로 확인된 서식지라도 대상종의 서식유무 파악을 위한 현장검증은 필수적으로 수행되어야 한다. 하지만, 이러한 한계에도 불구하고 HSI와 MaxEnt의 상호보완적 활용은 생물종의 분포와 서식지 이용 특성을 통하여 적합 서식지를 예측하고, 신규 서식지 발굴 및 대체서식지 선정 등 다양한 방면으로 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권5호
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• pp.359-369
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• 2024

한국은 6월 21일부터 9월 20일까지를 법정홍수기로 지정하여 잠재적 홍수에 대비하여왔다. 하지만 2020년 54일의 역대 최장 장마 사례와 같이 과거와 다른 기후양상으로 인한 극한 홍수로 피해를 겪고 있다. 그동안 홍수 피해 저감을 위한 연구는 매우 많았지만, 법정홍수기가 앞으로도 유효할지에 대한 연구는 시도된 적 이 없었다. 따라서 본 연구는 21세기 관측 자료를 통해 현행 법정홍수기의 타당성을 통계적으로 검토하였으며, 이를 통해 현행 법정홍수기가 강수량 증가 추세와 지역별 강수 특성의 강화를 고려하지 못하고 있음을 확인하였다. 이러한 한계점의 해결을 위해 본 연구에서는 대상 유역에 대한 7개의 새로운 홍수기 후보군을 제안하였고, 이의 타당성을 모의 운영을 통해 분석하였다. 모의 운영 시 댐 운영룰 rigid operation method를, 댐 유입량 예측에는 long short-term memory model을 적용하였다. 제안한 홍수기 각 후보는 댐의 계획방류량과 하천의 계획홍수량을 초과하느냐를 기준으로 평가하였다. 첫 번째 기준으로 평가한 결과, 본 연구에서 제안한 홍수기 적용 시 초과 빈도와 지속시간이 각각 0.068%와 0.33% 감소되었으며, 크기 또한 24.6% 감소하였다. 두 번째 평가 기준으로 평가한 결과 역시, 홍수피해 발생 구간이 기존의 4회에서 2회로 감소하였다. 본 연구 결과를 계기로 법정홍수기 재검토가 공식적으로 이루어져 새로운 양상으로 변화하고 있는 강우 양상에 적극적으로 대비하길 기대한다.

• 한국작물학회지
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• 제69권2호
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• pp.71-77
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• 2024

1. 2015년 이후 가장 강한 El Niño가 2023년 발생하여 El Niño가 농업부분에 미치는 영향에 대해서 관심이 높아지고 있으며, 특히 우리나라의 쌀 수량에 미치는 영향을 다시 검토할 필요가 있다. 벼의 작기중에 발생한El Niño가 쌀 수량의 증감에 영향을 주는지 규명하기 위해, 추세가 제거된 쌀 수량 자료와 벼 작기중ONI 값이 0.5이상으로 유지된 연도의 자료를 이용하여 이들의 관계를 조사하였다. 그 결과 ONI 강도가 높을수록 추세가 제거된 쌀 수량이 높게 나오는 경향을 확인하였다. 2. 또한 추세 제거 쌀 수량 지수가 양의 값으로 나오는 연도와 음의 값으로 나오는 연도에는 여름 및 가을의 일조시간 및 강수량이 다를 뿐만 아니라 태풍의 영향이 다르다는 것을 확인하였다. 이는 El Niño를 Cold tongue El Niño인 경우와 그렇지 않은 경우로 분류할 때와 유사하였다. Cold tongue El Niño인 경우에는 추세 제거 수량이 양의 값을 보였으며, Cold tongue El Niño이 아닌 경우에는 모두 음의 값을 보였다. 이를 활용하여 Cold tongue인 해에 ONI강도에 따라 수량의 변화를 일정수준 예측이 가능할 것으로 보인다.

• 한국습지학회지
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• 제19권3호
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• pp.345-352
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• 2017

지구온난화에 의해 지구의 평균 기온은 1880년 이후로 약 $0.85^{\circ}C$ 상승하였다. 이는 수문현상에 영향을 미치며 이로 인해 전 세계는 홍수 및 가뭄과 같은 자연재해에 어려움을 겪고 있다. 따라서 미래의 안정적인 물 공급을 위한 수자원 계획 수립을 위해 특히 물 부족 측면에서 기후의 불확실성을 고려한 물 수요의 정확한 예측이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 한국의 안성천 유역을 대상으로 기후변화를 고려하여 미래 물수지 및 물 부족량을 평가하였다. RCP 8.5 기후변화 시나리오를 이용하여 미래 강수량을 모의하였고, 준분포 강우-유출 모형인 SLURP 모형을 통해 유출량을 추정하였다. K-WEAP 모형을 통해 안성천 유역 소유역의 물수지 분석을 위한 시나리오 및 네트워크를 구축하였다. 또한 1965-2011년간 과거 자료로부터 계산된 용수이용량(생활, 공업, 농업용수)을 활용한 선형예측함수식을 통해 장래 물 수요 추정량을 산정하였다. 물 수지 분석 결과, 인구 증가, 급격한 도시화 및 지구온난화에 의한 기후변화로 인해 생활 및 공업용수 이용량은 증가하고, 반면 농업용수 이용량은 점차적으로 감소할 것으로 확인되었다. 전체적으로 안성천유역에서 미래 물 부족 문제가 심각해질 것으로 나타났다. 이에 유역 내 물 부족 문제를 해결하기 위한 사례연구로서 광역상수도 확충 및 제한급수의 두 가지 대안을 제시하였다.

• 한국기후변화학회지
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• 제4권4호
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• pp.397-407
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• 2013

계절 간 특성이 뚜렷한 차이를 보이는 우리나라는 봄철 기후는 대륙성 고기압의 영향을 받아 강수량이 적고 건조한 특성을 보인다. 최근 온실가스의 증가로 인한 기후 변화로 인하여 기후의 변동성이 커지고 예측이 어려워지고 있고, 봄철 농업부문의 가뭄이 심해지고 있다. 1990년 이후로 남부지역을 중심으로 겨울부터 봄철까지 만성적인 가뭄 횟수가 증가하고 있다. 이러한 봄철에 발생하는 가뭄은 봄에 파종하는 작물들의 생육에 심각한 피해를 주고, 수량을 상당히 감소시키는 요인이다. 미래의 안정적인 농업생산을 위해서는 봄 가뭄과 농업생산과의 관계에 대한 취약성을 평가하고, 그에 대한 대책을 수립하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 CCGIS를 이용하여 우리나라의 봄 가뭄에 대한 취약성 평가를 하고, SRES 시나리오와 RCP 8.5에 의한 봄 가뭄에 대한 취약성 평가를 수행하였다. 그 결과, 모든 시나리오에서 봄 가뭄에 대한 취약성은 2000년대부터 2050년대까지 낮아졌다. 이는 기후 변화에 의하여 봄의 용수 공급 상황이 개선될 것임을 보여준다. 하지만 그 낮아지는 추세와 정도는 시나리오에 따라 차이가 나타났다. 시나리오 중 RCP 8.5는 다른 SRES 시나리오 그룹에 비하여 취약성의 감소 정도가 낮았다. 시간에 따른 취약성의 공간적인 분포의 변화도 시나리오 간에 차이가 발견되었다. SRES 시나리오 그룹은 2050년대에 충청남도와 충청북도가 취약성이 가장 높은 반면, RCP 8.5는 경기도, 경상북도, 강원도에서 높은 것으로 나타났다. 이러한 차이는 시나리오 간의 온실 가스의 수준보다는 시나리오 종류가 봄 가뭄의 예측에 더 큰 영향을 주는 것으로 향후 취약성 평가에 있어서 시나리오 선발의 중요성을 보여준다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제42권2호
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• pp.127-136
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• 2022

본 연구는 기계학습을 기반으로 제작한 수량예측모델을 통해 이상기상에 따른 사일리지용 옥수수(WCM)의 피해량 산정 및 전자지도를 작성할 목적으로 수행하였다. WCM 데이터는 수입적응성 시험보고서(n = 1,219), 국립축산과학원 시험연구보고서(n = 1,294), 한국축산학회지(n = 8), 한국초지조사료학회지(n = 707) 및 학위논문(n = 4)에서 총 3,232점을 수집하였으며 기상 데이터는 기상청의 기상자료개방포털에서 수집하였다. 본 연구에서 이상기상에 따른 WCM의 피해량은 WMO 방식을 준용하여 산정하였다. 정상기상에서 DMY 예측값은 13,845~19,347 kg/ha 범위로 나타났으며 피해량은 이상기온, 이상강수량 및 이상풍속에서 각각 -305~310, -54~89 및 -610~813 kg/ha 범위로 나타났다. 최대 피해량은 이상풍속에서 813 kg/ha로 나타났다. WMO 방식을 통해 산정한 WCM의 피해량은 QGIS를 이용하여 전자지도로 제시하였다. 이상기상에 따른 WCM의 피해량 산정시 데이터가 없어 공백인 지역이 존재하여 이를 보완하기 위해 종관기상대보다 많은 지점의 데이터를 제공하고 있는 방재기상대를 이용하면 보다 세밀한 피해량을 산정할 수 있을 것이다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권4호
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• pp.461-472
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• 2022

우리나라 산림의 임상은 자연적·인위적 요인에 의해 지속적으로 변화하고 있다. 임상(침엽수림, 활엽수림, 혼효림)면적의 비율은 국가 산림자원 특성 파악에 중요하게 활용되는 정보이기 때문에 임상 변화에 대한 정확한 이해와 전망이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 국가산림자원조사 시계열 자료를 이용하여 임상 변화 발생 특성을 이해하고 이를 기반으로 미래 임상 변화 예측치를 도출하는 것을 목표로 하였다. 제5차, 제7차 국가산림자원조사 자료의 10년 기간 임상 변화정보와 임상 변화에 영향을 미칠 수 있는 변수(기후, 지형, 임분, 교란 등)를 이용하여 임상 변화 특성을 분석한 결과, 우리나라 산림은 침엽수림이 감소하고 혼효림과 활엽수림이 증가하는 방향으로 변화하고 있는 것으로 확인되었다. 침엽수림에서 혼효림으로, 혼효림에서 활엽수림으로 변화되는 지역은 주로 지형적으로 습윤하고 강수량이 많아서 수분관련 생육환경이 양호하며 주변에 활엽수림이 많은 지역이었다. 또한 기온이 높은 지역, 임분의 임령과 밀도가 낮은 지역, 주변 지역에 비산림이 많은 지역 등 교란 가능성이 높은 지역에서 변화가 많이 발생했다. 이러한 임상의 변화 특성을 반영하여 기계학습 모형(SVM)을 구축하고 기후변화시나리오(RCP 8.5)를 이용하여 미래의 임상 변화를 전망한 결과, 2015년에서 2055년까지 40년 동안 침엽수림은 38.1%에서 28.5%로 감소, 활엽수림은 34.2%에서 38.8%로 증가, 혼효림은 27.7%에서 32.7%로 증가할 것으로 예측되었다. 본 미래 임상분포 변화 정보는 향후 산림관리 전략 수립의 기초자료로 활용될 수 있다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제9권3호
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• pp.163-173
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• 2022

기후변화는 종의 생물계절 및 지리적 분포 변화에 많은 영향을 미치는 핵심 요인으로 생태 분야에서는 취약성 평가를 위해 생물의 생리적 특성과 가장 관련이 높은 생태기후지수 (BioClimatic predictor, 이하 BioClim)를 사용하고 있다. 그러나, Shared Socio-economic Pathways (SSPs) 시나리오에 대한 GCM별 미래 기간 기후평균값 이외에 BioClim 값들은 제공되지 않고 있다. 본 연구는 농촌진흥청에서 생산한 1 km 해상도의 SSPs 시나리오 상세화 자료를 이용하여 국내 여건에 적합한 BioClim 자료를 생산하고, 해당 자료를 기반으로 종 분포모형을 적용하여 주로 남부 및 경상북도, 강원도 및 습한 지역에서 생육 환경이 적합한 고로쇠나무의 기준년대 (1981 - 2010년) 및 미래년도 (2011 - 2100년)에 대해 30년 단위로 적합 서식지 분포를 예측했다. 전국자연환경조사자료를 통해 총 819개 지점에서 고로쇠나무 출현 자료를 수집했다. MaxEnt 모형의 성능을 높이기 위해 모형의 매개 변수 (LQH-1.5)를 최적화하고 상세화된 Biolicm 7개 지수와 지형지수 5개를 MaxEnt 모델에 적용했다. 국내 고로쇠나무 분포는 배수, 연 강수량 (Bio12), 경사가 크게 기여하는 것으로 나타났다. 적습하고 비옥한 토양을 선호하는 생육 특성이 반영된 결과로 기후 요인의 영향은 크지 않았다. 이에 따라 기준년도에 고로쇠나무의 높은 수준 적합 서식지는 우리나라 면적의 3.41%, 근미래 (2011 - 2040년) 및 먼미래 (2071 - 2100년)에서 SSP1-2.6은 0.01%, 0.02%를 차지하여 점차 감소하였으나, SSP5-8.5에서는 각각 0.01%, 0.72%로 오히려 기준년도 대비 근미래에는 감소되다가 먼미래로 갈수록 점차 증가하는 경향을 보였다. 본 연구는 기후변화에 보다 적응이 수월한 식생의 미래 분포 양상을 확인한 연구로 기후변화 적응 종이 미래 산림 복원 등에 활용 가능한 기초 연구로 의의가 있다.

• 한국환경생태학회지
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• 제34권5호
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• pp.446-453
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• 2020

본 연구에서는 태백산국립공원 주요 탐방로 입구에 설치된 탐방객 자동 계수기 데이터를 이용하여 탐방로별 일간 탐방객수에 영향을 미치는 요인을 분석하고, 이를 바탕으로 탐방로를 유형화하였다. 일일 탐방객수를 종속변수로 다중회귀분석 실시한 결과, 개천절이나 눈축제 등 행사는 모든 탐방로의 탐방객수에 영향을 미쳐, 태백산국립공원의 일일 탐방객수를 결정하는 가장 큰 요인인 것으로 분석되었다. 3일 이상 휴일이 연속되는 연휴와 일반 공휴일도 대부분의 탐방로의 일일 탐방객수에 영향을 미쳤다. 강수량은 비산행 목적의 탐방객이 많은 탐방로의 탐방객수에는 부(-)의 영향을 미쳤으나, 산행 목적의 탐방객이 많은 탐방로의 탐방객수에는 유의미한 영향을 미치지 않아, 산행 목적 탐방객들은 날씨가 궂더라도 산행을 강행하는 것으로 나타났다. 기온은 산행 목적의 탐방객이 많은 탐방로의 탐방객수에는 정(+)의 영향을 미쳤으나, 눈축제가 열리는 당골광장 인근의 탐방로의 탐방객수에는 부(-)의 영향을 미쳐, 눈축제의 영향권인지 여부가 탐방로 관리에 결정적 요인이었다. K-mean clustering을 이용하여 18개 탐방로를 유형 분류한 결과, 태백산국립공원의 탐방로는 눈축제에 영향을 받는 유형(유형 1)과, 가까운 거리에 볼거리가 많아 비산행 탐방객이 많은 유형(유형 2), 그리고 산행을 목적으로 온 탐방객들이 대부분인 유형(유형 3)의 3개 유형을 분류할 수 있었다. 탐방로 유형별 탐방객 행태와 불법 행위 유형이 다르므로, 유형별 특성에 맞춰 탐방로 관리방안을 마련하여야 할 것이다.