본 연구의 목적은 경북 봉화 지역에 분포하는 소나무림을 대상으로 수관의 수직적 구조, 수관연료밀도, 수관특성을 분석하고, 수관연료량 추정을 위한 회귀모형을 개발하는 것이다. 소나무림에 대한 수관의 수직적 구조에서 연료량 비율은 수관의 중간부분이 가장 높은 것으로 나타났으며, 수관연료량에서 잎과 가지가 차지하는 비율은 잎 25%, 직경 1 cm이하 가지 33%로 수관화 확산 시 이용 가능한 수관연료량은 총 58%를 차지하는 것으로 나타났다. 봉화 지역 소나무림에 대한 평균 수관연료밀도는 $0.45kg/m^3$으로 매우 높게 나타났고, 잎과 1 cm이하의 이용 가능한 연료밀도는 $0.27kg/m^3$으로 나타났다. 선형회귀식과 비선형회귀식을 이용하여 이용 가능한 수관연료량과 전체 수관연료량을 추정한 결과, 선형회귀식의 경우 결정계수($R^2$)가 각각 84%, 88%로 나타난 반면에, 비선형회귀식의 경우 결정계수가 각각 90%, 95%로 더 높게 나타났다. 본 연구에서 제시된 상대생장식은 봉화 지역 소나무림의 산불관리와 수관화모델에 대한 정량적인 연료량 정보를 제공해 줄 수 있다.
본 연구의 목적은 숲가꾸기 사업이 소나무림의 수관연료특성에 미치는 영향에 대하여 분석하고자 하였다. 연구대상지는 숲가꾸기 사업이 실시된 경북 영주지역 소나무림(Pinus densiflora)과 천연림 상태의 봉화지역 소나무림을 대상으로 조사하였으며, 각 지역마다 10본의 표본목을 벌채하여 수관층 연료특성을 비교 분석하였다. 영주지역의 수관층 수분함량은 103.6%, 봉화지역은 104.4%로 나타났으며, 총 수관층 연료에서 수관화 확산 시 연소될 수 있는 이용 가능한 연료의 비율은 영주지역 50.3%, 봉화지역 62.0%로 나타났다. 숲가꾸기 사업이 실시된 영주지역 소나무림의 수관연료밀도는 천연림 상태의 봉화지역 소나무림에 비해 평균 $0.11kg/m^3$ 낮았으며, 지하고는 평균 1.3 m 높은 것으로 나타났다. 따라서 숲가꾸기 사업이 실시된 영주지역 소나무림이 천연림 상태인 봉화지역 소나무림에 비해 산불 발생 시 수관화로의 전이 가능성이 매우 낮은 것으로 나타났다.
Synthetic Aperture Radar (SAR)를 활용하여 토양수분을 산출 할 시 기존의 위성기반 자료에 비해 고해상도의 공간 자료를 생산할 수 있다. 고해상도의 광역 토양수분 자료는 기존의 위성 기반 토양수분 대비 보다 세밀한 지표면 토양수분 변동 관측이 가능하게 하므로, 산사태, 산불 및 홍수와 같은 자연재해 연구에 활용성이 뛰어나다. 하지만 SAR 신호인 후방산란계수는 토양수분 뿐만 아니라, 식생에 의한 영향도 포함하기 때문에 정확한 토양수분을 산정하기 위해서는 이러한 영향을 고려하는 단계가 요구된다. 본 연구에서는 한반도 중부의 농지, 산지, 및 초지의 식생조건 하에서 Sentinel-1 위성 SAR 자료를 활용하여 토양수분을 산정하기 위한 연구를 수행하였다. 식생의 영향을 고려하기 위해 대표적인 지표면 레이더 신호 산란 모형인 Water Cloud Model (WCM)을 사용하였으며, 식생 인자로 Radar Vegetation Index (RVI)를 활용하였다. 연구 지역으로는 토지피복도에 따라 농지와 초지, 산지 각각 2개 지역, 총 6개 대상 지역을 선정하였다. WCM의 매개변수 모의를 위해 지상 관측 토양수분 자료를 활용하였다. 관측 토양수분과의 검증 결과 초지, 산지, 농지 순으로 높은 정확도가 나타났으며, 특히 산지에서는 짙은 식생에도 불구하고 상관계수 값이 0.5 이상으로 나타난 반면 농지에서는 0.3 미만의 매우 낮은 값이 관측되었다. 연구 결과를 통해 다양한 식생 피복에서 SAR 기반 토양수분 산정에 적합한 관측 토양수분 조건을 제시 하였다. 향후 식생 높이, 식생 종류 등 과 융합한 연구가 수행된다면 보다 정확한 토양수분을 산정 할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 위성영상을 바탕으로 북한 DMZ의 산림현황을 분석하고 산림황폐지의 변화를 분석하기 위해 수행되었다. 생육기·비생육기 RapidEye 위성영상을 활용하여 북한 DMZ의 토지피복을 분류하였다. 토지피복을 입목지(침엽수림, 활엽수림, 혼효림), 산림황폐지(산간나지, 개간산지, 무립목지), 비산림지로 분류하고 산림 및 산림황폐지 면적을 생태지리구획에 따라 집계하였다. 연안-배천지구, 법동-평강지구, 회양-금강지구, 통천-고성지구의 산림황폐율은 14.24%, 16.75%, 5.98%, 16.63%로 각각 산출되었으며, 북한 DMZ 내 산림황폐화 주요 원인은 산불과 산지전용으로 판단되었다. 또한, 구글 어스 영상을 통해 산림황폐지 변화를 분석하였으며, 산림황폐지 면적은 감소하고 있는 것으로 확인되었다. 향후 본 연구 결과는 북한 DMZ의 산림공간정보를 제공함으로 써 남북접경지역의 산림협력 전략 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
현대 사회는 갈수록 대형화되는 자연재해와 잦은 재난사고에 의한 인적·사회적 피해가 해마다 증가하고 있다. 난접근 지역이거나 접근 불능의 위험한 재난 현장을 인공위성이나 드론, 조사로봇과 같은 첨단 조사장비를 활용하여 신속하게 접근하고 유의미한 재난 정보를 적시적으로 수집·분석함으로써, 사전 예방·대비 대책 마련뿐만 아니라 적절한 재난 현장 대응 및 중장기적 복구 계획 수립 등 재난관리 전주기에 걸쳐 국민의 재산과 생명을 지킬 수 있는 중차대한 역할을 수행할 수 있다. 본 특별호에서는 지구 원격 관측 수단인 인공위성 기술뿐만 아니라 근거리 재난현장 관측센서가 탑재된 이동형 조사차량, 드론, 조사로봇 등 다양한 조사 플랫폼을 활용한 연구원의 재난관리 현업화 기술을 소개하고 있다. 주요 연구 성과로 구글어스 엔진을 활용한 수재해 피해 탐지와 중·장기적 시계열 관측, Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상과 인공지능을 활용한 저수지 수체 탐지, 산불 재난시 주민 이동 패턴 분석과 재난안전 연구 데이터의 효율적인 통합 관리와 활용방안 연구성과를 소개하였다. 아울러, 접근 불능의 위험한 재난현장 조사시 드론, 조사로봇을 활용한 재난원인 과학조사 연구성과를 기술하였다.
본 연구에서는 중국 북동지역에서 발생하는 산불에 의한 생체연소 배출물이 장거리 수송으로 한국의 미세먼지 질량농도에 미치는 영향을 WRF-Chem 모델을 활용하여 분석하였다. 2020년 4월 4-7일에 한국은 중국 북동지역의 생체연소 배출물과 더불어 중국 동부지역의 인위적 배출과 중국 북부와 몽골에서 발생한 황사의 영향을 함께 받고 있었다. 인위적 배출과 황사가 혼재된 대기오염 상황에서 zero-out 방법을 활용하여 생체연소 배출물을 분류하고 미세먼지 장거리 수송 기여도를 분석하였다. 또한, 광역적인 생체연소 배출물의 분포에 따라 한반도 주변의 육지와 해양에 대한 복사 에너지 수지를 분석하였다. 2020년 4월 5-6일에는 한국의 하루평균 미세먼지 질량농도에 대한 생체연소 배출물의 장거리 수송 기여도가 60%로 산출되었다. 더불어 한반도 주변에 광역적으로 분포하는 생체연소 배출물의 영향으로 육지와 해양의 순 복사 플럭스는 음의 값을 나타내었다. 그러나 2020년 4월 7-8일에는 중국 동부지역에서 발생한 인위적 오염물질이 생체연소 배출물에 더해지면서 한국의 미세먼지 질량농도는 4월 5-6일보다 증가하였으나 생체연소 배출물의 기여도는 45% 이하로 감소하였다. 또한, 생체연소 배출물의 영향이 줄어들면서 순 복사 플럭스는 양의 값을 나타내었다.
최근 4차 산업의 발달로 공공분야에서 드론을 활용하여 다양한 목적으로 수색 및 실시간 모니터링에 대한 관심이 높아지고 있다. 실종자 수색, 치안, 해안 순찰 및 감시, 과속 단속, 고속도로 및 도심지역 교통상황 모니터링, 화재 및 산불감시, 저수지 불법 낚시 감시 모니터링, 집회 현장 상황에서 다양한 수색 및 감시 임무 목적을 가지고 활용되고 연구되고 있다. 그러나 경찰, 소방, 군에서는 드론의 하드웨어적인 부분에 집중되고 있어 고성능의 해상도 카메라, 열화상 카메라에 집중되고 카메라로 수집된 데이터의 실시간 모니터링을 위해 원활한 통신시스템 및 특수 임무에 부합하는 분석 프로그램 관련 연구가 매우 부족하다. 따라서 본 논문에서는 수색의 임무를 목적으로 하는 드론의 효용성을 높이기 위해 드론에서 취득되는 이미지를 기반으로 수색 임무에 적합한 이미지 데이터 생성하고자 한다. 이를 통해 수색의 정밀도를 높이는 이미지 분석 기법을 제안하고 실제 현장 사례 및 실험을 통하여 관련 정책개선 및 플랫폼 구축을 위한 이미지 분석 기술을 제시하고자 한다.
기후변화로 인한 가뭄, 홍수, 산불, 산사태 등 자연재해의 위협이 증가함에 따라, 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR)와 같이 고해상도 토양수분 복원에 대한 사회적 수요도 증가하고 있다. 하지만 국내 환경은 산림 지형의 비율이 높아, 식생과 지형의 영향을 크게 받는 SAR 자료에서 토양수분을 복원하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 기계학습의 일종인 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 기법을 활용하여, Sentinel-1 SAR 영상의 자립형 활용성을 평가하였다. Sentinel-1에서 얻을 수 있는 이중편파 산란계수는 토양수분 거동과 유의미한 상관성을 가지고 있음을 확인할 수 있었으며, 다른 위성이나 지점에서 관측된 보조자료를 사용하지 않고도 식생의 효과 등을 보정할 수 있는 자립형 활용 가능성도 확인할 수 있었다. 하지만 각 지점별, 지형 그룹별 특성에 의한 차이가 크게 나타났으며, 특히 산지와 평지에서 학습된 모형을 교차적용하였을 때 토양수분을 제대로 모의할 수 없는 현상이 발생하였다. 또한 이러한 문제를 해결하고자 학습 지점의 수를 늘리는 경우에는 토양수분 복원 모형이 평활화되어 상관계수는 증가하였으나, 지점에서의 오차는 점점 증가하였다. 따라서 고해상도 SAR 토양수분 자료를 광범위하게 적용하기 위해서는 체계적 연구 수행이 선행되어야 하며, 목적에 따른 학습 지점의 선정, 적용 지역의 범위 등을 구체적으로 제한하여 활용한다면 다양한 분야에서 효과적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
전 세계 산림 면적이 여전히 감소하고 있는 가운데 산림을 포함한 육상생태계의 보전은 지구 공동체가 함께 달성해야 할 지속가능발전목표 중 하나로 이를 달성하기 위한 국제사회의 적극적인 노력이 요구된다. 공적개발원조 사업의 대상국은 전통적으로 국가이익을 고려하여 결정되었으나 최근 글로벌 규범인 지속가능발전목표가 국내의 공적개발원조 전략에 내재화됨에 따라 산림 부문 ODA 대상국 탐색이 다각적으로 이루어질 필요가 있다. 본 연구에서는 산림 파괴가 심한 개도국을 대상으로 기후변화 대응, 생물다양성 보전, 사막화 방지 측면에서 국가의 경제·사회·환경 부문의 이행 준비 및 필요성을 분석하여 '그린 ODA'에 충족될 수 있는 협력 대상국을 제시하였다. 본 연구의 결과는 기존의 산림 협력이 중점적으로 이루어진 아시아 국가에서 나아가 남아메리카와 아프리카 국가로 산림 협력의 확대가 필요한 것으로 나타났다. 또한 식량·에너지·수자원·산불 등 산림 전용요인의 근본적인 해결을 위하여 녹색기술과의 융·복합을 추진하고 사업 활동과 재원, 참여자의 다각화를 통해 산림분야 양자 ODA를 확대하는 방안을 제시하였다. 본 연구는 산림 부문 양자 협력 대상국 범위를 확대하는데 있어 산림 파괴가 진행 중인 전 세계 국가를 대상으로 장기적인 전략 수립을 위한 기초 정보를 제공하는데 기여할 수 있다.
재난·재해에 신속하게 대응하기 위하여 다양한 센서의 위성영상 활용이 가능한 뉴스페이스 시대가 열렸다. 국내·외 운용 중인 위성의 수가 늘어나고 위성 센서의 특성이 다양하므로, 재난유형에 최적화된 위성영상을 찾는 것이 필요하다. 재난 유형은 태풍, 호우, 가뭄, 산불 등으로 나누고 각 재난유형별로 위성의 궤도, 능동/수동 센서, 공간 해상도, 파장대, 재방문주기를 고려한 최적의 위성 영상을 선정하였다. 각 위성궤도 TLE(Two Line Element) 정보는 SGP4(Simplified General Perturbations version 4) 모델에 적용하여 위성궤도 시뮬레이션 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘은 위성 궤도를 10초 간격으로 시뮬레이션하고 각 센서의 입사각을 고려하여 정확한 관측영역을 선정하였다. 위성궤도 시뮬레이션 알고리즘을 2019년 태풍 미탁 사례에 적용하여 실제 촬영된 위성 리스트와 비교 및 분석하였다. 분석된 결과를 통해 재난 발생 지역의 촬영된 영상과 촬영 예정인 영상의 시간 및 영역을 수 초 이내 분석하여 재난 유형에 따른 최적의 위성영상을 선정하였다. 향후, 재난이 발생했을 때 위성영상을 신속하게 요청하고 확보할 수 있는 체계 구축에 기반이 되고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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