IPCC 4차 보고서(2007)에 따르면, 미래 기후변화로 인한 가장 취약한 부분으로 강수패턴의 시 공간 변화로 인한 가용 수자원의 변화를 선정하였으며 IPCC 5차 보고서(2014)는 특히 아시아지역은 지역별 대처전략수립, 물 재활용 등 수자원 다양화, 통합형 수자원 관리를 권고하였다. 지하수의 변화와 같이 흐름속도가 느리고 지속적인 요소의 경우에는 지표 기후변화의 영향을 쉽게 인식할 수 없으나 지표변화에 따른 변동이 지하수 환경에서 관측되기 시작하면 그 영향은 지표보다 훨씬 장기적으로 나타남에 따라 미래 기후변화에 따른 수자원의 효율적 관리를 위해서 지하수 거동에 대한 분석이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 금강유역($9,865km^2$)을 대상으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)을 이용하여 지표수와 지하수의 상호작용에 의한 물수지 분석을 수행하고, 기후변화에 따른 지하수 거동을 평가하였다. 유역의 물수지 분석을 위해 금강유역을 표준유역 단위로 구분하고, 기상자료, 다목적댐(대청댐, 용담댐)과 다기능보(공주보, 백제보, 세종보) 운영자료와, 국가지하수정보센터에서 관측 및 관리하고 있는 지하수위 관측 자료를 수집하였다. SWAT 모형의 신뢰성 있는 유출량 보정을 위해 금강유역 내 위치하는 다목적댐 및 다기능보의 실측 방류량을 이용하여 댐 운영모의를 고려하였고, 실측 지하수위, 토양수분 자료를 이용하여 모형의 보정(2005~2009)과 검증(2010~2015)을 실시하였다. 기후변화에 따른 지하수 거동 분석을 위해 기후변화 시나리오는 기상청의 HadGEM3-RA RCP 4.5와 8.5 시나리오를 적용하였으며, 기준년(1975-2005)년에 대해 2020s(2010-2039), 2050s(2040-2069), 2080s(2070-2099)의 지하수위 거동을 분석하였다.
강수는 수자원 분석 및 지리학적 연구에 가장 핵심적으로 쓰이는 수문인자이며, 최근 기후변화와 방재 관련한 다양한 연구에서 정확한 강수자료의 중요성이 부각되고 있다. 특히, 강수는 지표에서의 유출, 침투, 증발 등 다양한 수문현상으로 이어지므로, 수문순환, 물수지 분석에 있어 강우강도 등 강수 발생 양상과 유형에 대한 정확한 자료는 필수불가결하다. 강수량은 Automatic Weather Station (AWS)을 통해 비교적 정확하게 측정되고 있으나, 이러한 계측자료는 기상학적, 지형적 영향을 크게 받으며 대표성이 좁다는 단점을 가지고 있어 유출 및 기후 등 공간적 범위를 대상으로 한 연구에 활용하기에 한계점을 가지고 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 지상강우레이더를 통한 국지적 강수자료 및 인공위성 기반 전 지구적 강수 관측 자료가 활용되고 있다. 특히 인공위성을 활용한 강우 측정방법은 미계측 유역에서 수자원 측정 및 관리 계획을 세우거나 전 지구적으로 장기적 변화를 분석하는데 있어 가장 활용도가 높다. National Aeronautics and Space Administration (NASA)의 Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM)을 포함한 기존 강수측정 보조 위성에 더하여 2014년 Global Precipitation Measurement (GPM) 핵심 위성이 발사된 이후 다양한 기관에서 여러 인공위성을 결합한 강수 산출물들을 제공하고 있다(NASA-IMERG, JAXA-GSMAP, NOAA-CMORPH). 본 연구에서는 세 가지 위성 기반 강수 자료의 산출 알고리즘을 비교□분석하고, 강우강도에 따른 산출물들의 정확도를 평가하였다. 본 연구결과는 높은 강우강도 발생 시 나타나는 위성 강수자료의 불확실성을 개선하는 데 기여할 수 있을 것으로 판단되며, 이후 신뢰도 높은 다중 위성 융합 강수 산출물을 구현하기 위한 바탕이 될 것으로 기대된다.
격자기반 운동파 강우유출모형 KIMSTORM(grid-based KIneMatic wave STOrm Runoff Model)은 유역의 지표흐름, 지표하흐름 및 하천흐름의 시간적 변화와 공간적 분포를 모의할 수 있다. 본 모형은 유닉스 운영체제의 C++언어로 개발되었으며, 각 셀에서의 흐름을 모의하기 위하여 단방향흐름 알고리즘과 격자기반 수문학적 물수지요소를 채택하고 있으나 운영에 몇몇 제약사항이 있다. 본 연구에서는 기존모형을 개선하고자 하였으며, MS Windows 운영체제에서 실행 가능하도록 FORTRAN 90 언어를 이용하여 ModKIMSTORM을 개발하였다. 기존모형에 비해 개선된 주요사항으로, 물리적 기반의 침투기법인 GAML(Green-Ampt & Mein-Larson) 침투모형 추가, 격자 유출심과 Manning 조도계수에 의한 논에서의 지표유출 제어, 지표격자의 기저유출 요소 추가, 공간강우와 지점강우의 처리, 전 후 처리부문 개발, 5개 평가항목(피어슨의 결정계수 $R^2$, Nash & Sutcliffe 모형효율 E, 유출용적 편차 $D_v$, 첨두유출의 상대오차 $EQ_p$, 첨두시간의 절대오차 $ET_p$)을 이용한 모의결과의 자동 평가 기능을 개발하였다. 추가적으로, 모형의 계산효율을 향상시키고 지표격자의 기저유출을 하천격자로 이송하기 위하여 쉘정렬 알고리즘을 채택하였다. 모형의 입력자료는 ESRI ArcInfo W/S 또는 ArcView와 같은 GIS 소프트웨어 및 MS Excel을 이용하여 간단히 구축할 수 있으며, 모의결과의 공간적 분포를 확인할 수 있는 토양수분, 지표유출, 유출심 및 유속분포도는 BSQ, ESRI ASCII Grid, ESRI Binary Grid 및 IDRISI Raster 형식으로 출력할 수 있도록 개선하였다.
지리산국립공원 내 자생하는 아고산대 침엽수(구상나무 등)의 주요 분포지를 대상으로 약 10년 전·후의 고해상도 항공영상을 활용해 고사목 증가량, 확산패턴 등을 분석하고자 하였다. 나아가 침엽수 고사목이 위치한 지점의 해발고도, 지형정보, 일사량, 수분환경 등을 분석하여 고사에 영향을 미칠 것으로 판단되는 입지요인을 파악하였다. 지리산국립공원 반야봉, 영신봉, 천왕봉 지역 모두 최근 10여 년간 아고산대 침엽수 고사목 개체수가 2~5배 증가한 것으로 나타났다. 반야봉은 약 2배, 영신봉은 약 3.9배, 천왕봉은 약 5.2배 증가한 것으로 나타나 천왕봉 지역의 증가세가 비교적 빠른 것으로 확인되었다. 높은 경사도로 토양수분함량이 낮고, 남향에 위치하여 높은 일사량으로 증발산량이 많은 건조 환경, 이에 더해 태양광에 의한 강한 일사량 및 강우의 체류시간이 짧아 토양이 건조할 것으로 추정되는 입지환경에 고사목이 주로 분포하는 것으로 판단된다. 즉, 건조한 입지환경에서 아고산대 침엽수 고사가 집중되고 있는 것으로 판단되며, 10여 년 전과 비교해도 동일한 경향이 이어지고 있는 것으로 판단된다.
토지이용의 고도화에 따라 비점오염원 부하는 증가하는 추세이며 기후변화에 따른 강우강도 증가 등으로 지표면에 축적된 고농도의 비점오염물질이 하천으로 유출, 수질오염을 가중시키고 있어 비점오염원 관리가 필요하다. LID 기법은 자연적 기작(mechanisms)과 공정(process)을 이용하여 생태계의 물질순환(물순환 포함)과 에너지 흐름이 원활하도록 조성하는 기법으로, 불투수층면에서 발생되는 강우유출수를 관리 가능하다. LID 시설에는 전처리 시설을 두어 초기 고농도의 입자상 물질을 저감시키고, 강우유출수 저류공간을 통한 유출저감, 첨두유량 등을 저감시킨다. 이러한 전처리 시설에는 유기물질 및 영양소의 생물학적 제거를 위한 미생물 서식공간의 제공 등의 역할을 수행하기 위하여 다양한 여재를 적용하고 있다. 본 연구는 비점오염물질 유입이 LID 기법 전처리 시설 내 여재층의 물리·화학적 및 생물학적 환경을 평가하였다. 3개 시설 모두 100%의 불투수층에서 발생되는 강우유출수를 처리하는 LID 시설을 연구대상으로 선정하였으며, 각각의 전처리 시설에는 자갈, 우드칩, 쇄석 등이 적용되어 있다. 퇴적물의 경우 가장 상부에 존재하는 층으로 퇴적물의 오염물질 농도는 2~10.7배 이상 매우 높게 나타났다. 우드칩의 경우 다른 여재에 비해 높은 함수량과 유기물 함량을 보였으며 이는 우드칩의 수분을 보유하는 능력과 거친 표면공극에 오염물질이 부착되기 때문으로 나타났다. 또한, 같은 무기성 여재인 쇄석과 자갈의 경우 여재 크기의 차이를 보임에도 불구하고 미생물의 군집구성과 함수량의 차이를 보이는 것으로 평가되었다. 유기물의 함량이 낮은 강우유출수의 생물학적 처리능력을 향상시키기 위해서는 유기성 여재가 필요하며, 다공성 무기 멀칭재를 적용하고 하부의 토양은 적정 유기물을 배합하여 질산화 및 탈질화 유도가 가능하도록 설계가 필요한 것으로 분석되었다.
최근 지구 온난화 현상으로 인한 기후변화로 이상기후 현상이 발생하고 있으며 이로 인해 장기적으로 폭염의 빈도 및 강도 상승에 따른 가뭄 피해 우려가 증가하고 있다. 농업 가뭄은 강수량 부족, 토양 수분 부족, 저수량 부족 등 농업분야에 영향을 주는 인자들과 관련되어 있어 농작물 생육 및 수확량 감소를 야기한다. 우리나라는 논농사가 주를 이루고 있어 국내 농업 가뭄은 주수원공인 농업용 저수지의 가용저수용량으로 판단 가능하다. 따라서 안정적인 농업용수 공급을 위해 수리시설물의 모니터링, 공급량 등의 분석이 이루어져야 하며, 농업 가뭄에 대비하기 위해 농업용 저수지의 가용저수용량 파악이 필요하다. 수자원 분야에서 지점자료의 시·공간적 한계점을 보완하기 위해 인공위성 자료를 활용한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 본 연구에서는 위성영상 자료 및 딥러닝 기반 알고리즘을 적용하여 농업용 저수지 수표면 탐지 및 시계열 분석을 목적으로 한다. 위성영상 자료는 5일 주기 및 10 m 공간해상도를 가진 Sentinel-2 위성영상 자료를 활용하고자 하였으며, 딥러닝에 적용하기 위하여 100장 이상의 영상 이미지를 구축하였다. 딥러닝 기반 알고리즘으로는 Convolutional Neural Network (CNN)을 활용하였으며, CNN은 주로 이미지 분류나 객체 검출 문제를 해결하기 위해 제안된 모델로 최근 픽셀 단위로 분류가 가능한 알고리즘이 개발되어 높은 정확도의 수표면 탐지가 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 CNN 기반 수표면 탐지 알고리즘을 개발하여 Sentinel-2 영상 기준 경기도 안성시를 대상으로 소규모 농업용 저수지의 수표면적에 대한 시계열 데이터를 분석하고자 한다.
자동화 기술을 통한 한국형 스마트팜의 발전이 비약적으로 이루어지고 있는 가운데 무인화를 위한 지능적인 스마트 시설환경 관찰 및 분석에 대한 요구가 점점 증가 하고 있다. 스마트 시설환경에서 취득 가능한 시계열 데이터는 온도, 습도, 조도, CO2, 토양 수분, 환기량 등 다양하다. 시스템의 경계가 명확함에도 해당 속성의 특성상 타임도메인과 공간도메인 상에서 정확한 추정 또는 예측이 난해하다. 시설 환경에 접목이 증가하고 있는 지능형 관리 기술 구현을 위해선 시계열 공간 데이터에 대한 신속하고 정확한 정량화 기술이 필수적이라 할 수 있다. 이러한 기술적인 요구사항을 해결하고자 시도되는 다양한 방법 중에서 공간 분해능 향상을 위한 다지점 계측 메트릭스를 실험적으로 구성하였다. $50m{\times}100m$의 단면적인 연동 딸기 온실을 대상으로 $3{\times}3{\times}3$의 3차원 환경 인자 계측 매트릭스를 설치하였다. 1 Hz의 주기로 4가지 환경인자(온도, 습도, 조도, CO2)를 계측하였으며, 계측 하는 시점과 동시에 병렬적으로 공간통계법을 이용하여 미지의 지점에 대한 환경 인자들을 실시간으로 추정하였다. 선행적으로 50 cm 공간 분해능에 대응하기 위하여 Kriging interpolation법을 횡단면에 대하여 분석한 후 다시 종단면에 대하여 분석하였다. 3 Ghz에 해당하는 연산 능력을 보유한 컴퓨터에서 1초 동안 획득한 데이터에 대한 분석을 마치는데 소요되는 시간이 15초 내외로 나타났다. 이는 해당 알고리즘의 매우 높은 시간 복잡도(Order of $O=O^3$)에 기인하는 것으로 다양한 시설 환경의 관리 방법론에 적절히 대응하기에 한계가 있다 할 수 있다. 실시간으로 시간 복잡도가 높은 연산을 수행하기 위한 기술적인 과제를 해결하고자, 근래에 관심이 증가하고 있는 NVIDIA 사에서 제공하는 CUDA 엔진과 Apple사의 제안을 시작으로 하여 공개 소프트웨어 개발 컨소시엄인 크로노스 그룹에서 제공하는 OpenCL 엔진을 비교 분석하였다. CUDA 엔진은 GPU(Graphics Processing Unit)에서 정보 분석 프로그램의 연산 집약적인 부분만을 담당하여 신속한 결과를 산출할 수 있는 라이브러리이며 해당 하드웨어를 구비하였을 때 사용이 가능하다. 반면, OpenCL은 CUDA 엔진이 특정 하드웨어에서 구동이 되는 한계를 극복하고자 하드웨어에 비의존적인 라이브러리를 제공하는 것이 다르며 클러스터링 기술과 연계를 통해 낮은 하드웨어 성능으로 인한 단점을 극복하고자 하였다. 본 연구에서는 CUDA 8.0(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)버전과 Pascal Titan X(NVIDIA, CA, USA)를 사용한 방법과 OpenCL 1.2(https://www.khronos.org/opencl/)버전과 Samsung Exynos5422 칩을 장착한 ODROID-XU4(Hardkernel, AnYang, Korea)를 사용한 방법을 비교 분석하였다. 50 cm의 공간 분해능에 대응하기 위한 4차원 행렬($100{\times}200{\times}5{\times}4$)에 대하여 정수 지수화를 위한 Quantization을 거쳐 CUDA 엔진과 OpenCL 엔진을 적용한 비교한 결과, CUDA 엔진은 1초 내외, OpenCL 엔진의 경우 5초 내외의 연산 속도를 보였다. CUDA 엔진의 경우 비용측면에서 약 10배, 전력 소모 측면에서 20배 이상 소요되었다. 따라서 우선적으로 OpenCL 엔진 기반 하드웨어 가속 기술 최적화 연구를 통해 스마트 시설환경 실시간 시뮬레이션 기술 도입을 위한 기술적 과제를 풀어갈 것이다.
지구온난화로 대표되는 전반적인 기후변화 속에서도 지역적인 기상조건에 따라 말라리아 감염 사례의 증감이 비교적 민감하게 영향 받는 것으로 사료된다. 말라리아를 매개하는 모기의 서식환경에 직접적인 영향을 주는 기후환경적인 인자, 즉 강수, 기온, 지표수 분포, 토양수분, 토지이용에 대한 광범위한 관측과 추정에 원격탐사 자료의 적용이 매우 중요한 수단이 되었다. 다국적 원격탐사 센서의 개발이 이어지고 있고, 공간 및 분광해상도 면에서 기술적인 진화를 보이고 있으며, 자료 획득에 필요한 비용도 크게 줄어드는 등 말라리아를 비롯한 모기매개 감염병 연구에 원격탐사 기법의 적용이 크게 각광받을 전망이다. 우리나라의 경우, 1980년대에 퇴치되었던 것으로 보고된 말라리아는 1990년대 중반부터 크게 증가하여 2000년 이후 증감을 거듭하고 있어 보건관리의 주요 대상으로 떠올랐다. 감염자수로 볼 때, 휴전선 인근 지역에서 큰 비중을 차지하고 있기 때문에 말라리아 보균 모기의 북방 유입설 등 지리적인 특성에 주목할 필요가 있다. 말라리아 매개모기의 환경적인 서식조건은 모기 개체수 규모를 추정하는 데에 중요한 역할을 하지만, 말라리아 감염과 전파는 환경조건 외에도 인간의 활동, 인구구성, 경관의 구조, 거주지와 매개모기 서식처간의 공간적 관계 등 매우 복합적인 보건지리학적 메카니즘의 산물이라는 점을 이해해야 한다.
Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)는 간단한 수식으로 식생 활력도를 파악할 수 있기 때문에, 토지피복, 곡물수확, 농업가뭄, 토양수분, 산림재해 등의 분야에서 지표면의 식생 상태를 나타내는 지시자로 활용되고 있다. 그러나 가시광선과 적외선을 감지하는 광학위성센서는 구름을 투과하여 센싱(sensing)할 수 없으므로, 구름 화소에 대해서는 지표면의 NDVI가 계산될 수 없다. 본 연구에서는 천리안위성 2A호(GEO-KOMPSAT-2A, GK2A) 일단위 NDVI의 과소추정 노이즈를 개선하기 위한 실시간 보정기법을 개발하였으며, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) NDVI와의 정량적 비교 및 시계열 변화에 대한 정성적 해석을 통해 제안된 기법의 유용성을 확인하였다. 식생의 생장 주기를 반영한 시계열 보정, 장기간 기후치를 이용한 이상치 제거, 엄밀한 통계기반의 결측화소 복원 등의 과정을 거친 보정 NDVI에서는 구름에 의한 과소추정이 효과적으로 개선되었다. MODIS NDVI와의 상관성이 원값보다 높고, 그 차이가 감소한 경향을 보여주었으며, 특히 여름철에는 32.7%의 향상률을 보였다. 본 연구에서 제안한 방법은 일부 수정을 거쳐 타 위성산출물에도 적용될 수 있는 확장성을 가지고 있다.
경제가 성장함에 따라 도시 곳곳에 인공구조물이 건설되면서 녹지공간이 줄어들고 있다. 녹지공간의 축소는 도시의 열섬현상, 지구온난화 등을 가중시키고 삶의 질을 저하시키는 등의 문제를 가져왔다. 최근 이러한 문제를 해결하기 위해 건물의 옥상과 같이 버려진 공간을 이용한 옥상녹화에 관한 연구가 많이 이루어지고 있다. 옥상녹화 시 가장 중요한 문제로 대두되는 것은 건물에 미치는 토양의 하중으로 건물에 부하되는 하중을 줄이기 위해 경량성 녹화소재가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 경량성 소재인 폐목재칩과 폐지 슬러리를 이용하여 녹화용 식생기반재를 제작하였다. 폐목재칩과 폐지 슬러리의 사용은 자원을 재활용한다는 의미에서도 의의를 가진다. 폐목재칩과 폐지 슬러리를 60 : 40으로 혼합하고 습윤지력증강제의 처리를 달리하였고, 보수력을 위해 표면사이즈제를 처리하여 각 처리 조건에 따라 물리적 특성과 화학적 특성을 평가하였다. 실험결과 15%의 습윤지력증강제를 첨가한 식생기반재가 습윤 시 최대의 강도를 보였고, 표면사이즈제를 도포하지 않은 식생기반재에서는 도포한 것에 비해 높은 수분증발량을 보여 표면사이즈제가 보수력을 높이는데 효과적임을 알 수 있었다. 흡수 시 두께변화는 1 mm 이하로 그 변화가 적어 치수안정성이 우수한 소재임을 알 수 있었다. 식생기반재의 pH는 7.6~8.25로 중성에서 약 알카리성으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.