본 연구에서는 육상생태계 가운데 하나인 농경지 생태계의 주요 탄소저장고인 토양의 환경요인이 토양의 탄소 저장량과 토양호흡량에 어떠한 영향을 주는지 알아보기 위해 농경지 생태계 유형별 선행연구의 결과를 분석하였다. 그 결과 선행연구는 논과 시설재배지에서 가장 많은 연구가 진행되었다. 그리고 논과 과수원의 토양의 탄소 저장량과 토양의 화학적 특성 요인인 토양 pH, 전기전도도, 토양 유기물 함량, 전질소 함량은 밭, 시설재배지, 기타재배지보다 높았고, 토양호흡량은 논이 다른 농경지 생태계 유형보다 높았다. 또한, 토양의 탄소 저장량은 토양 유기물 함량(R2=0.7237, p=0.0000), 전질소 함량(R2=0.8419, p=0.0000), 유효인산(R2=0.3123, p=0.0024)과 토양호흡량은 토양 유기물 함량(R2=0.5644, p=0.0000)과 유의한 관계가 있었다. 본 연구에서 농경지 생태계는 각각의 생태계 유형(과수원, 논, 시설재배지)의 토양에서 49.1±8.9 ton C ha-1, 31.8±6.9 ton C ha-1, 25.3±28.0 ton C ha-1 만큼 탄소 저장량이 확인되었기 때문에 탄소저장고로서 역할을 한다고 볼 수 있다. 따라서 농경지 생태계는 토양의 양분관리를 통해 토양의 탄소 저장 및 탄소 배출 관리를 해야 한다.
이 연구의 목적은 농업생태계에 존재하는 작고 파편화된 숲과 인근 산림생태계 내 연속된 숲에 서식하는 대형나방의 종 다양성과 종구성의 차이를 알아보는데 있다. 전남 서남부 8개 지역에서 2018과 2019년 6월과 8월 자외선 등 트랩을 이용하여 대형나방을 채집, 분석한 결과 두 숲 유형 간 뚜렷한 차이를 보였으며 두 그룹 간 종 수, 개체수, 종다양성 지수(H') 모두 산림생태계 숲이 농업생태계 숲보다 더 높게 나타났다. 유사도지수를 이용하여 나방 군집간 차이를 알아본 결과 농업생태계 숲에서 베타다양성이 높음을 확인하였다. 또한 종 구성의 변화율(Turnover)과 내포성(Nestedness)을 따로 나누어 분석한 결과 산림생태계는 종 구성 변화율이 큰 반면 농업생태계는 내포성이 비교적 크게 나타나 서식지 유형에 따라 나방 군집 구성의 차이가 다른 것을 확인할 수 있었다.
국내 경제를 포함한 글로벌 경제에서 플랫폼 기업이 지니는 중요성이 매우 커지고 있다. 많은 연구에서도 플랫폼 기업이 이끄는 디지털 경제를 통해 혁신이 창출되고 이들이 경제 성장의 동력으로 작동한다는 것을 강조하고 있다. 하지만, 플랫폼 기업에 대한 모호한 정의로 인해, 플랫폼 기업이 자리 잡고 있는 플랫폼 생태계에 대한 정확한 현황 파악이 제대로 이루어지지 않고 있는 실정이다. 선행연구에서 플랫폼을 기업으로써 바라보는 관점과 비즈니스로 바라보는 관점이 혼재되어 있는 것도 이와 같은 맥락이다. 따라서 이에 본 연구는 선행연구를 토대로 플랫폼 기업에 대한 정의를 내리고 플랫폼 기업의 유형을 분류하고자 하였다. 이를 통해 플랫폼 생태계의 구성 주체인 플랫폼을 비즈니스 중심의 속성이 아닌 '기업' 중심의 관점에서 이해할 수 있도록 돕고 나아가 향후 실증 분석을 위한 플랫폼 기업 유형과 세부적인 산업 및 서비스 분류를 제시하고자 하였다. 더불어 플랫폼 생태계의 현황에 대한 분석을 통해 향후 생태계의 발전과 활성화를 위한 정책적 제언을 제시하고자 하였다.
본 연구는 불암산도시자연공원의 친자연적인 공원관리계획 수립을 위한 연구로 자연생태계 현황, 과도한 이용과 공원시설물 조성에 따른 훼손 및 주변생태계의 영향 등 환경생태 현황을 정밀하게 조사분석하여 친자연적인 공원조성 및 관리방안을 제안하고 공원조성 기본계획 수립을 위한 기초자료를 제시하고자 하였다. 연구는 현황 조사, 분석, 생태적 평가, 공원관리계획 수립 단계로 진행하였으며, 조사분석 단계에서는 일반적 개황, 자연환경, 자연생태 등 현황을 파악하였으며, 생태적 평가에서는 조사분석 자료를 바탕으로 생태계의 기반이 되는식물생태계를 유형화한 비오톱유형, 야생동물 서식처, 자연경관 평가를 실시하였다. 관리계획 수립에서는 친자연적인 공원관리를 제안하고자 평가자료를 활용하여 양호한 생태계 및자연경관 보존지역으로 구분하였다. 생태계 및 자연경관 보존계획에서는 생태계 및 자연경관보존지역, 생태계 보호지역, 생태계 복원지역(이용가능)을 지정하였고, 훼손지 복원 및 복구계획에서는 훼손된 숲생태계 유형에 따라 식생복원 목표로 제안하였다.
산업 및 기술의 발달과 인간 활동의 증가로 인해 자연적인 질소 순환의 균형이 무너지고 다량의 질소가 대기, 토양 및 물 환경 생태계에 과잉으로 존재하게 되었다. 이로 인한 과잉의 반응성 질소화합물이 토양과 물 환경생태계에 영향을 미치고 있는 것을 국내외 문헌과 사례 조사를 통해 확인하고 유역생태계에서 질소화합물로 인한 토양 및 물 환경 생태계의 산성화 영향 감소방안을 제시하였다. 반응성 질소는 대기, 토양 및 물의 여러 매체를 이동하면서 다른 유형으로 전환될 수 있으며 유형 간 상호작용이 일어나기도 한다. 효과적인 질소관리 방안으로 반응성질소 배출원의 다양성 및 유형에 따른 배출량을 규제하는 정책과, 반응성 질소화합물로 인한 토양 및 물 환경생태계의 환경적 피해 (산성화)를 조사 및 평가 (모니터링 및 안전성 지표 적용)하고 복원하는 전략 (예, 화학적 복원 연구 및 개발)이 필요하다.
국립공원에 서식하는 생물종과 서식지 간의 관계를 공간적 평가에 활용하기 위해 생물종의 생태적 특성, 공간 유형, 식생군락, 지형 및 지질 조건을 기준으로 서식지 유형 분류 체계를 개발하고 서식지 분류 지도를 제작하였다. 서식지 유형의 체계적 분류 및 판정을 위해 분류기준표를 제작하였다. 분류 체계는 구조적 서식지를 중심으로 6개 대분류로 구분하였으며, 중분류는 59개의 생태계 유형으로 분류하였다. 산림생태계는 20개, 하천 및 습지생태계는 8개, 해안생태계는 16개, 농경지는 6개, 개발지는 9개, 해양생태계는 1개로 분류하였다. 서식지 분류 체계를 기반으로 정사영상, 정밀식생도, 임상도를 활용하여 서식지 분류 지도를 작성하였다. 서식지 분류 지도는 21개 국립공원에 대해 1,461개 도엽으로 구축하였다. 본 연구의 활용성을 높이기 위해 국내 서식지 조건을 고려한 서식지 분류 체계 고도화와 조사 프로토콜을 개발하여 서식지 평가에 적용하여야 한다.
먹이망은 군집의 종구성과 종간 관계를 나타내줄 뿐만 아니라 먹이망을 구성하는 요소를 정량화하여 구조를 분석하고 이해하는 데 유용하다. 먹이망에 관한 연구는 군집의 영양 패턴, 피식자와 포식자 사이의 개체군 동태, 생태계 안정성, 생태계 내 물질/에너지 흐름 등의 이해에 도움을 준다. 먹이망 모델은 생태계 군집의 종간 관계 복잡성을 이상적으로 표현해 주며 자연 생태계에서 관찰된 유형에 대한 정보를 제공해주므로, 먹이망 모델은 대상 군집의 특성과 동태를 연구하는 도구로 사용될 수 있다. 본 연구에서는 국내외에서 사용되는 주요 먹이망 모델을 정적 모델과 동적 모델의 유형으로 구분하여 주요 모델의 특성과 적용 사례를 고찰하였다. 정적 모델로 Ecopath 모델이 많이 사용되고 있고 이는 동적 모델인 Ecosim과 연계되어 Ecopath with Ecosim으로 통합되어 사용되고 있다. 또한 동적 모델로 독성물질 특성 등의 영향을 분석하고자 하는 경우 AQUATOX 모델이 많이 사용되고 있다. 효율적인 먹이망 모델을 구축하기 위해서는 대상 생태계의 생물 요소들 사이의 섭식선호성 관계가 충분히 파악되어야 하고 또한 주요 환경인자들이 이들 생물에 미치는 영향에 대한 기초자료 수집이 필요하다. 효율적인 생태계 관리를 위해서는 환경변수만을 고려하는 관리가 아닌 환경과 생물 특성과 관계, 그리고 먹이망을 같이 고려하는 생태계 수준의 연구가 요구된다.
알파고로 대변되는 딥러닝 기법의 등장으로 인공지능은 기업 경쟁우위 확보를 위한 디지털 트랜스포메이션의 핵심 주제로 급부상했다. 산업 내 인공지능 기반 디지털 트랜스포메이션 방향을 이해하기 위해서는 현재 진행 중인 인공지능 비즈니스 생태계 참여자들 유형 및 활동에 대한 명확한 이해가 선행되어야 한다. 따라서 본 연구는 다행위자 네트워크(Multi-actor network)관점에서 인공지능 비즈니스 생태계 내부와 외부 참여자들의 활동을 분석하고 플랫폼 전략 유형을 규명하였다. 인공지능 비즈니스 생태계 내부 세 개 계층(인프라스트럭처 & 하드웨어, 소프트웨어 & 애플리케이션, 서비스 & 데이터 계층)에서 사업자들은 네 가지 플랫폼 전략 유형으로(기술수직×비즈수평, 기술수직×비즈수직, 기술수평×비즈수평, 기술수평×비즈수직) 인공지능 비즈니스가 진행되고 있다. 인공지능 비즈니스 생태계 외부에는 다섯 행위자들이(사용자, 투자자, 정부 정책가, 학계 등 컨소시엄, 시민단체) 공존 및 지속가능한 인공지능 비즈니스 생태계를 지원하고 있다. 본 연구는 학술적으로 인공지능 비즈니스 생태계 분석 프레임워크 및 인공지능 플랫폼 전략 모델을 제시하였고, 실무적으로 플랫폼 관점의 인공지능 디지털 트랜스포메이션 전략 방향과 지속가능한 인공지능 비즈니스 생태계 조성을 위한 정부, 학계 등의 역할을 제시했다.
본 연구의 목적은 인간 생태학적 조경계획의 이론적 배경과 계획과정을 살펴보고, 인간 생태학이라는 사회과학적 이론의 환경계획에의 적용 가능성및 필요성을 밝히고자 함에 있다. 인간의 건강과 복지가 인간 생태학적 조경계획의 지침으로 제시되고 있다. 따라서 본 연구는 Philadelphia와 New York의 교외에 위치한 Upper Makefield Township 주민들의 정주유형 (Settlement Patterns), 활동유형(Activity Patterns), 이용자유형(User Patterns), 인간생태학적 소구역(Human Ecological Subregion)의 구분 및 정주기준(Siting Criteria)등을 조사 연구한 후 이들의 상호관계를 밝혀 계획가들에게 인간생태계의 이해를 도모하고자 하였다.
인간 활동으로 광범위한 자연 생태계 변화로 지난 몇 세기 동안 전 세계적으로 생물다양성이 심각하게 위협받고 있다. 생태계의 변화 양상을 파악하는 것은 생물다양성 위협을 파악하고 관리하는 데 필수적이다. 이러한 필요성에 따라 IUCN 의회는 2019년에 생태계의 기능과 유형을 고려한 IUCN Global Ecosystem Typology(GET)를 구성했다. IUCN은 10개의 생태계 군계, 108개의 생태기능별 토지 유형(EFG; Ecological Functional Group)을 전 지구적 범위에서 지도로 제공하고 있다. IUCN GET 생태계의 유형 분류에 따르면 국내 생태계는 Realm (1수준)이 8개, Biome (2수준)이 18개, Group (3수준)은 41개 유형으로 분류된다. IUCN이 제공하는 GET의 경우 전 세계 규모로 제작되었기 때문에 해상도가 낮고 실질적인 토지 현황과 일치하지 않는 경우가 많다. 본 연구는 토지피복지도를 활용하여 국내 IUCN GET 유형 분류의 정확도를 높이고 실질적인 현황을 반영한 지도를 제작하고자 했다. 이를 위해 ① IUCN GET에서 제공하는 국내 GET 데이터 체계를 검토하고, ② 이를 국내 현황과 비교 분석하였다. 이 과정을 통해 GET의 한계와 활용 가능성을 평가하고 ③ 이후 국가자료를 최대한 활용하여 국내 현황을 반영한 국내 GET 유형 분류를 수행하였다. 본 연구는 토지피복지도와 기존 국가자료를 최대한 활용하여 국내 GET를 총 25개 유형으로 분류했다(Terrestrial Realm :9, Freshwater: 9 Marine-Terrestrial: 5, Terrestrial-Freshwater :1, Marine-Freshwater-Terrestrial:1). 기존 지도와 비교했을 때 수정된 국내 GET의 경우 'F3.2 Constructed lacustrine wetlands', 'F3.3 Rice paddies', 'F3.4 Freshwater aquafarms', 'T7.3 Plantations'가 면적이 가장 많이 축소되었다. 온대 산림(T2.2)의 면적이 가장 많이 늘어났고, 'MFT1.3 Coastal saltmarshes and reedbeds', 'F2.2 Small permanent freshwater lakes'등 3개 유형 또한 수정 후 GET 면적이 증가했다. 해당 과정을 통해 기존 GET에서 모든 EFG의 합이 국토 면적의 8.33배를 차지하던 기존의 지도를, 토지피복지도를 활용하여 총합이 국토 면적의 1.22 배가 되도록 수정하였다. 이를 통해 유형별 차이가 작고 정확성이 떨어진 기존의 EFG가 본 연구를 통해 개선 및 수정되었음을 확인하였다. 본 연구는 현장 요건을 반영한 데이터를 최대한 활용하여 GET 기준에 상응하는 한국의 GET 지도를 제작한 것에 그 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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