본 연구는 미세먼지 문제가 심각한 중국 베이징시를 대상으로 최근 수행된 주요 녹화계획 사례를 선별하여 미세먼지 저감 차원에서 분석 비판하고, 이에 대한 개선방안을 제시하는데 목적이 있다. 주요 연구방법은 문헌고찰과 현장조사로 최근 학계에서 제시된 다양한 미세먼지 저감형 녹화계획에 대한 논문들을 종합적으로 검토하였으며, 이를 바탕으로 도로와 주거, 공장 등 3가지 유형별 미세먼지 저감형 녹화계획 원칙들을 도출하였다. 이러한 원칙들은 최근 베이징시에 조성된 3개의 녹화사례들을 미세먼지 저감의 효율성 차원에서 분석하는데 활용되었다. 본 연구의 사례연구 대상지는 베이징시 푸싱루와 푸륀 아파트 단지, 그리고 베이징 베치 후쿠다 다용도 자동차 공장으로, 이들의 녹화계획에 대한 분석은 현장 답사와 베이징시 원림국 공무원과의 인터뷰를 통해 이루어졌다. 연구결과, 미세먼지 노출량이 현저히 많은 푸싱루 도로와 푸륀 아파트단지, 그리고 베이징 베치 후쿠다 다용도 자동차 공장 사례들의 경우, 녹화계획 시 식생의 공간적 배치와 수종 선정이 미세먼지의 확산을 저감하는 데는 미흡한 것으로 조사되었다. 따라서, 베이징시의 경우 향후 미세먼지 저감형 녹화계획 기본 원칙들을 바탕으로 바람길과 현장 여건에 맞도록 식물을 배치하고 미세먼지 저감 효과가 있는 수종을 선택하여 녹지를 보완하고 조성하는데 집중할 필요가 있다. 본 연구는 미세먼지 저감을 위한 다양한 식재기법들과 수종 선정에 대한 광범위한 문헌 고찰을 바탕으로, 도로와 주거단지, 공장지역의 녹화계획에 대한 유용한 가이드라인을 도출하고, 이들의 적용 가능성과 문제점을 고찰한다는데 큰 의의가 있다. 향후 미세먼지 노출 우려가 높은 다른 유형의 토지이용에 대한 경험적 고찰과 이를 바탕으로 한 다양한 식생배치와 수종 선정에 대한 지속적인 연구가 이루어져야 할 것이다.
캐나다 아퀴스토어 프로젝트는 인근의 화력발전소에서 포집한 이산화탄소를 심부 약 3,500 m에 존재하는 염대수층에 저장하는 포집, 수송, 주입 및 저장의 전 과정을 포함하는 세계 최초의 통합 실증 프로젝트이다. 이산화탄소의 저장소로서의 염대수층은 기존의 한정적으로 분포된 석유가스 저류층과 비교했을 때 전 세계 어디서나 분포하므로 이에 대한 실증 연구는 이산화탄소 지중저장의 저변 확대에 큰 의미가 있다. 염대수층에 이산화탄소를 주입하고 추적하기 위해서는 지하의 물성을 파악하고 특성화해야 한다. 본 연구는 캐나다 아퀴스토어 이산화탄소 지중저장 현장의 탄성파 탐사자료로부터 석유가스 자원 탐사에 이용되는 진폭 변화 분석기술을 응용하여 지중저장 대상지층의 유체 포화 특성을 도출하였다. 시추공 검층자료에서 해석된 이산화탄소 저장층 구간의 상부 및 하부는 Winnipeg층 1,815 ms과 Deadwood 층 1,857 ms로 탄성파 자료와 대비하였다. 대상 구간의 탄성파 기록으로부터 입사각에 따른 진폭 크기변화를 확인한 결과 자료의 상관성은 45 %에서 81 % 범위였다. 종축절편과 진폭구배 속성을 교차출력한 결과는 반비례 관계를 보여 전형적인 함수 퇴적층에 해당하였다. 계산된 속성들에서 대수층의 기저를 공간적으로 도시하였고 이산화탄소 지중저장 구간의 포아송비 변화를 예측하였다.
도심지역의 하수관거 시스템은 우수 수용능력 및 하수 월류 발생 등의 시스템의 한계점을 가지고 있어, 강우시 우수 유출수로 인한 침수저감과 더불어 도시비점오염원의 저감에 모두 대응할 수 있는 저류시설의 도입이 주목받고 시작하였다. 최근 환경부에서는 방재적 우수관리와 더불어 합류식 하수관거 월류수, 분류식 우수관거 유출수 처리를 포함하는 다기능 저류시설을 "하수저류시설"이라 통칭하고, 이의 도입을 적극 추진하고 있는 실정이다. 반면 대규모 단일 저류시설 설치의 경우에는 공간 확보의 문제가 발생할 수 있으며, 이에 대안으로는 중 소규모의 분산형 저류시설 설치 및 운영을 들 수 있다. 본 연구에서는 분산형 저류시설-하수관망 네트워크 시스템의 최적 운용을 위한 모델 예측 제어기법을 제안한다. 이를 위해 첫째로 네트워크 시스템의 각 구성 요소의 수리모델을 제시함으로써 보다 정밀한 하수관망 네트워크의 거동을 모사하고자 한다. 둘째로 제안된 모델을 기반으로 현재의 강우 유입량을 고려하여 각 저류조의 수위, 하수관로의 유입/유출량을 예측하여, 입자군집 최적화 알고리즘을 이용한 모델 예측 제어기법을 바탕으로 주어진 제약조건을 만족하며 상황을 바탕으로 제안된 제어기법의 사용여부에 따른 효과를 비교 분석하고, 이의 타당성을 검증하고자 한다.
본 연구는 2015년에서 2018년간, 자료가 축적된 서울시 158개 상권별 주요변수를 이용하여, 상업젠트리피케이션 발생에 영향을 미치는 요인을 로짓모형과 기계학습 방법론을 사용하여 분석하였다. 로짓분석 결과 log(상권 월평균임대료), 음식 소매업종 총매출대비 40세 이하 매출 비중이 유의수준 1%수준에서, 음식 소매업종 30대 여성 객단가 변화는 유의수준 5%에서, 프랜차이즈업종 2년이내 개업한 업소비율 변화는 유의수준 10%에서 유의하게 나타났다. 기계학습 결과 중요도가 높은 순서는 상권 전체 바닥면적, 상권의 월평균 임대료, 40세 미만 유동인구 비율, 프랜차이즈 30대 객단가, 음식 소매업종 30대 여성 객단가 변화 등 5개이다. 본 연구의 기여는 세 가지이다. 첫째, 본 연구는 서울시 전역의 상업 공간에 대한 자료를 분석하였다. 둘째, 본 연구는 상업젠트리피케이션의 발생에 영향을 미치는 요인을 실증하여, 예측지표 마련을 위한 기초연구를 제공하였다. 끝으로 기계학습 분석을 추가하여 다양한 접근방법을 소개하였다.
도시부 도로에서 버스정류장의 위치는 이용자가 이용하기 편리하고 버스의 정차가 기존 교통류에 주는 영향이 최소화되는 지점에 설치하여야 한다. 하지만 교차로로부터 버스정류장까지의 적정 이격거리에 대한 연구가 미흡하여 여유 공간 확보 등 현장여건에 따라 버스정류장의 위치가 결정되고 있다. 본 연구에서는 버스정류장 부근의 교통 및 기하구조 변수를 활용하여 교통사고 예측모형을 개발하였고, 최적화 기법을 통해 교통사고를 최소화시킬 수 있는 교차로로부터 버스정류장까지의 적정 이격거리를 산정하였다. 연구 결과, 교통량이 1,000대/시에서 3,000대/시 수준에서 주도로 차로수가 2~4차로인 도로구간에서는 버스정류장을 교차로에서 약 87~166m 정도 떨어진 미드-블록(mid-block) 형태로 설치하는 것이 적정하고, 주도로 차로수가 5~6차로인 구간에서는 교차로에서 약 42~97m 정도로 근접하게 설치하는 것이 바람직한 것으로 나타났다.
최근 도시와 산업의 발달과 함께 하천, 호소 등 수환경에서의 수질 오염사고가 빈번하게 일어나고 있어 어류폐사, 취수중단, 친수활동 저해 등 심각한 수생태계 및 사회경제적 피해가 발생하고 있다. 따라서 이에 대한 대응책으로 수질모델링을 통한 오염물질의 이동 및 확산에 대한 사전 예측이 필요하다. 본 연구에서는 2차원 하천흐름/수질해석 프로그램인 RAMS+의 현장 적용성 및 예측 정확도를 검증하기 위해 만곡하천인 섬강에서 현장실험을 수행하였다. 모의결과 흐름해석모형 HDM-2Di와 수질해석모형 CTM-2D-TX는 현장실험에서 관측된 2차원 흐름 특성과 오염물질의 거동 및 혼합 양상을 정확하게 재현하였다. 특히 하천의 양안과 만곡부에서 국부적으로 발생하는 저유속 흐름에 의해 오염물질의 거동이 지체되는 저장대 효과를 정확하게 모의하였다. 나아가서 하천 만곡부에서 이차류가 야기하는 오염물질 3차원적 혼합 양상을 2차원 분산계수를 통해 효과적으로 재현하였다. 오염물질의 위험농도 체류시간은 취수중단 기간을 결정하는데 있어 매우 중요한 요소이다. 본 연구에서는 CTM-2D-TX 모의결과를 기반으로 오염물질 위험농도 체류시간을 계산하였고, 위험농도 체류시간의 공간적 분포가 하폭방향으로 큰 편차를 지니고 있음을 확인하였다. 이러한 오염물질의 2차원적 체류 특성은 1차원 수질모형을 통해서는 예측이 불가능하기 때문에 효율적이고 정확한 수질사고대응을 위해 2차원 수질모형의 활용이 필요함을 본 연구의 결과는 시사하고 있다.
토양수분은 물 에너지 순환에서 지표면과 대기 사이의 복잡한 관계를 이해하기 위한 중요한 수문인자 중 하나이다. 일반적으로, 토양수분은 온도, 바람, 토성에 의한 증발과 식생에 의한 증산에 의하여 결정이 되는 것으로 알려져 있다. 하지만, 각 인자와 토양수분과의 관계에 대한 심도 있는 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구에서는 Flux tower(설마천 타워)에서 생성되는 측정인자인 대기온도, 비습, 풍속을 고려하여 토양수분 예측치를 산정하였으며 이를 실측치와 비교하고 상관분석을 실시하였다. 토양수분은 특히 겨울에는 지중온도와 매우 강한 양의 상관계수를 가졌으나 이외의 항인 대기온도, 비습, 풍속과는 상관성이 낮게 산정되었다. 봄부터 가을까지의 자료에서는 지중온도가 토양수분과 매우 강한 음의 상관계수를 가지며 대기온도와 비습의 경우 상당한 음의 상관계수를 가지며 풍속은 식생의 영향으로 상관성이 매우 낮은 것으로 판단되었다. 중회귀분석을 통하여 계절별 토양수분을 추정하여 이를 측정값과 비교하였으며 결정계수($R^2$)는 봄의 경우 0.82, 여름의 경우 0.81, 가을의 경우 0.82, 겨울의 경우 0.96로 대체로 양호한 결과를 나타내었다. 본 연구에서 토양수분에 대한 지표상의 수문기상인자들과의 밀접한 상관관계는 공간해상도가 비교적 큰 원격탐사 토양수분의 downscaling에 유용한 정보를 제공할 수 있으며, 지표상의 물 에너지 순환에 대한 보다 나은 이해를 줄 것으로 사료된다.
본 연구에서는 도시하천의 수체적 계산에 이용되는 지형측량자료의 정확도 향상을 위해 영상정보를 연계하는 기법을 제시하였다. 먼저, 사주와 초지에 대한 지형을 구축하기 위해 횡단측량자료로부터 IDW와 크리깅과 같은 GIS 공간추정기법을 적용하였으며 생성된 지형의 정확도를 평가하기 위해 검정점 측량자료와 비교하였다. 비교결과, 사주에서는 2차 제곱의 IDW가 초지영역에서는 크리깅 구형모델이 하천내 지형구축에 효과적이었으나, 보간법간의 차이는 크지 않은 것으로 나타났다. 또한 하천에 분포하고 있는 사주와 초지에 대한 영역을 효과적으로 고려하기 위해 최소거리법을 적용하여 영상을 분류하여 Water Level Point의 수위값을 적용하였다. 사주와 초지영역을 영상정보로부터 추출하여 생성한 지형자료로부터 분석한 하천내 수체적은 영상정보를 활용하지 않은 기존의 지형에 비해 사주는 20%, 초지는 13%의 정확도 개선효과를 나타내었다. 따라서, 영상정보를 연계한 하천지형분석기법은 홍수시 댐하류에 분포하는 사주와 초지영역에 대한 모니터링 및 하천내 수체적 계산에 유용하게 활용될 수 있으리라 판단된다.
이 연구에서는 무인 항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)가 캡처한 이미지의 의미론적 토지 피복 분할 성능을 향상시키기 위한 앙상블 학습 기법을 제안하고 있다. 도시 계획과 같은 분야에서 UAV 사용이 증가함에 따라 토지 피복 분할을 위한 딥러닝 분할 방법을 활용한 기술 개발이 활발히 이루어지고 있다. 이 연구는 대표적인 분할 모델인 U-Net, DeepLabV3 그리고 Fully Convolutional Network (FCN)를 사용하여 분할 예측 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 접근 방식은 세 가지 분할 모델의 훈련 손실, 검증 정확도 및 클래스별 점수를 통합하여 앙상블 모델을 개발하고 전반적인 예측 성능을 향상시킨다. 이 방법은 건물, 도로, 주차장, 논, 밭, 나무, 빈 공간, 미분류 영역을 포함하는 일곱 가지 클래스가 있는 토지 피복 분할 문제에 적용하여 평가하였다. 앙상블 모델의 성능은 mean Intersection over Union (mIoU)으로 평가하였으며, 제안된 앙상블 모델과 기존의 세 가지 분할 방법을 비교한 결과 mIoU 성능이 향상되었음이 나타났다. 따라서 이 연구는 제안된 기술이 의미론적 분할 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 국립산림과학원에서 수행한 황폐지 모니터링 자료를 이용하여 북한 주요 지역(개성, 고성, 평양, 혜산·삼수)에 대한 산림면적 변화의 특성 파악을 목적으로 하였다. 1999년~2018년까지의 모니터링 자료를 교차분석하여 토지피복 변화의 흐름을 파악하였으며, 핫스팟(Hotspot) 분석을 통하여 산림 면적변화에 대한 밀집도를 공간적으로 표현하고 특성을 분석하였다. 북한 주요 지역의 산림면적은 1999년~2008년까지 산림에서 타 토지로의 변화가 많이 발생하였으나, 2008년~2018년에는 산림면적의 변화폭이 감소하였으며, 일부 지역에서 산림으로 회복하는 지역도 확인되었다. 그러나, 핫스팟 분석결과, 2008년~2018년까지 도시 외곽지역 및 임연부는 1999년~2008년보다 집중적으로 핫스팟이 발생된 것으로 분석되었다. 특히, 북한의 산림면적 변화는 지역의 특성 및 사회적 요인에 따라 변화 원인이 다양하였으며, 핫스팟 분석을 통하여 경향을 파악할 수 있었다. 본 연구는 남북 산림협력에 있어 기초적인 산림복구 대상지 선정 및 복구방법의 선택을 위한 의사결정의 기초자료로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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