Journal of Agricultural Extension & Community Development
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v.17
no.2
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pp.279-304
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2010
한국의 농촌개발정책은 지난 50년에 걸쳐서 많은 변화를 겪어왔다. 농촌개발정책은 국내외의 정책 환경인자와 관련성을 맺는 가운데, 농업 농촌이 처한 시대별 과제를 해결해나가는 과정의 결과라고 여겨진다. 농촌개발정책은 1960년 이후 현재까지의 기간 동안에 4단계의 시기별, 정책구성요소별로 의미 있는 변화가 일어나고 있다. 2000년을 전후하여 국가발전을 위한 행정이념이 효율성에서 형평성으로 전환됨에 따라 농촌개발정책은 전반적이고 근본적인 변화에 직면하고 있다. 농촌지역은 국가발전을 위한 새로운 가치와 자원을 가지고 있는 공간으로 재인식되고 있다. 농촌은 곧 마을이라는 으로 변화되고, 농촌의 소도읍이 새로운 농촌지역의 삶의 미시적인 관점에서 접근되던 정책이 인근의 도시와 연계를 맺는 방향 공간으로 접근되고 있다. 농촌개발정책은 농업을 중심으로 하는 정책에서 비농업부문의 개발을 중시하는 방향으로, 지역농업과 공간정책을 통합하여 개발하는 방향으로 나아가고 있다. 이 과정에서 농촌개발과 관련이 있는 중앙정부 부처의 수가 증가하는 가운데, 지방정부와 지역주민의 역할이 강조되면서, 수직적 수평적인 분권화와 협치 체제의 구축이 중요해지고 있다. 또한 지역의 고유성과 지역단위사업의 연계성에 대한 강조는 자연히 지역단위 계획제도의 정착과 이를 현실적으로 뒷받침할 수 있는 예산제도의 변화를 가져오고 있다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.118-118
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2021
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.
Systematic farming can be planned and managed if long-term agricultural weather information of the plantation is available. Because the greatest risk factor for crop cultivation is the weather. In this study, a method for long-term predicting of agricultural weather using the GloSea5 and machine learning is presented for the cultivation of Chinese cabbage. The GloSea5 is a long-term weather forecast that is available up to 240 days. The deep neural networks and the spatial randomforest were considered as the method of machine learning. The longterm prediction performance of the deep neural networks was slightly better than the spatial randomforest in the sense of root mean squared error and mean absolute error. However, the spatial randomforest has the advantage of predicting temperatures with a global model, which reduces the computation time.
최근 새만금 농업용지에 아그로파크 개념을 적용하기 위한 시도가 이루어지고 있어 새만금 간척지에 현실적이고 적합한 아그로파크 개념을 반영한 농업용지를 개발할 필요가 있다. 그러나, 현재의 새만금 토지이용계획 상 주요 11개 단지들은 네덜란드의 아그로파크처럼 같은 장소에서 서로 다른 기능들이 공간적으로 네트워크로 연결된 개념보다는 각각의 기능을 가진 독립된 공간처럼 단지별로 나누어져 있어 단지들 간 종합적으로 연결된 개념으로 보기 힘들다. 따라서, 본 연구에서는 새만금 농업용지에 아그로파크를 도입할 수 있는 두가지 방안을 제시하였다. 첫째, 현재의 토지이용계획을 고려하지 않았을 때, 어느 특정 구역에 자원 순환 등의 연결고리를 갖고 생산, 가공, 유통이 한 곳에서 이루어질 수 있는 아그로파크를 조성하여 확대할 수 있도록 토지이용계획이 수정될 수 있는 방안이다. 이 경우 농업용지는 지속적으로 아그로파크들의 확장에 따라 단계적으로 확대 개발될 수 있고, 장기적인 관점이 필요한 방안이다. 둘째, 현재의 토지이용계획을 고려할 때, 아그로파크 기능 발휘를 위해 농업용지 각 단지별로 연계 가능 기능들을 연결하는 방안으로, 아그로파크 시범단지를 조성하는 것을 제시하였다. 두 경우 모두 아그로파크 기능 발휘를 위해 새만금 농업용지 종합관리센터가 구축되어야 한다. 향후 성공적인 아그로파크 조성을 위해 이 두가지 방안에 대한 세부 계획과 설계 기술 개발을 위해 지속적인 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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