• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제10권4호
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• pp.143-160
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• 2023

본 연구는 내성천 유역의 급경사 및 중경사 하천에 하천복원 및 유역관리를 위한 기본 정보를 얻기 위해 하천의 물리 서식지 평가체계를 적용했다. 평가결과 내성천 유역의 급경사 및 중경사 하천 총연장은 약 273 km이며, 이 중에서 우수 약 8.2 km, 보통 180.3 km, 한계 84.7 km인 것으로 분석되었다. 또한 급경사 하천 전체의 물리 서식지 질은 평균 106점 (53%)으로 보통 등급이며, 특히 수서 동물의 서식처에 가장 중요한 하도/수리 영역은 평균 54점 (45%)으로 한계상태에 가까운 보통 등급인 것으로 분석되었다. 중경사 하천 물리 서식지 질은 평균 90점 (45%) 보통 등급이며, 하도/수리 영역 평균 39점 (32%) 한계상태로 나타났다. 전반적으로 내성천 유역의 급경사 및 중경사 하천 165개 구간 중 우수 4개 (3%), 보통 119개 (72%) 및 한계 42개 (25%) 구간으로 평가되었다. 이러한 결과는 내성천의 물리 서식지가 상당히 교란되었음을 보여준다. 내성천 유역의 하천 물리 서식지 교란은 하천주변의 경작지, 도시화, 저수지 건설 및 하천정비 등으로 발생하였다.

• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2023년도 임시총회 및 춘계학술대회
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• pp.3-3
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• 2023

우리나라 딸기는 시설재배 발전과 품종개발로 겨울을 대표하는 과일로 변신하였다. 이는 저온단일에서 꽃이 만들어져 착과되는 생태적(일계성)특성 때문이다. 우리나라의 딸기 정식기는 95%이상이 촉성작형으로 9월 중순 정식한 후 11월 하순부터 이듬해 5월 하순까지 약 6개월간 수확한다. 반대로 여름작형은 고온장일에서 꽃이 만들어져 착과되는 사계성 품종을 이용하는데 우리나라 500m 이상의 산간 고랭지에서 3-4월에 정식한 후 6월부터 11월까지 수확하지만 생산량은 전체의 0.3% 미만이다. 또한 여름딸기는 제과용으로만 사용되고 있어 6월부터 11월 사이에 신선딸기의 단경기가 발생된다. 이러한 문제를 재배적으로 해결하기 위해 일계성 품종을 이용하여 겨울부터 봄까지 포기냉장한 후 여름과 가을에 꺼내어 정식하면 45일 내외에 수확하는 주냉장 억제작형을 시도하였으나 우리나라에선 실용성이 떨어져 사라져간 기술이다. 그러나 네덜란드는 우리나라와 같은 주냉장기술을 활용(Waiting bed system, Table top system)하여 여름과 가을철에도 딸기를 생산하고 있다. 이 작형은 냉장기간이 길고 재배기술도 까다로울 뿐만아니라 1화방만 수확하여 수량성이 낮은 단점이 있다. 한편 미국에서는 일계성 품종이 품질은 좋으나 고온기에 꽃대발생이 어렵고 사계성은 품질이 떨어지는 단점을 극복하기 위해 일장의 길이와 관계없이 꽃대가 형성되는 중일성 딸기 품종을 보급하여 세계적으로 가장 많은 재배면적을 점유하고 있다. 연중생산이 가능한 중일성 품종을 개발하기 위해 먼저 유전자원을 수집하였고 품질이 좋은 일계성 품종을 중일성 품종과 교배하여 채종하였다. 교배종자를 파종하여 묘를 만든 후 정식하여 실생개체를 선발한 결과 고온장일 조건에서 개화되는 사계성(중일성)율은 약 10-20% 범위로 매우 낮았다. 선발된 우량계통은 영양번식을 통해 증식하여 생산력, 특성, 지역적응성 검정과정을 통해 품종을 개발하였다. 이렇게 단교잡에 의한 중일성 품종 선발육종은 선발율이 0.05%으로 매우 낮았다. 이렇게 우리나라 최초의 중일성딸기 '고슬' 품종이 개발되었다. 이 '고슬'은 9월부터 수확이 가능한데 이 때의 딸기 가격이 kg당 20,000원 이상으로 높으며, 수확기간은 '설향'보다 4개월 더 길게 재배가 가능하다. 연중재배를 위해서는 항상 8-25℃의 범위을 유지해야 품질이 높아지므로 재배관리가 중요하다. 흰가루병에는 저항성이 있으나 시들음병과 탄저병에는 약하고 당도와 경도가 높고, 향이 매우 진하다. 식물공장에서 매우 인기가 있는데 안정된 꽃대발생과 대과, 고당도와 함께 수술의 화분량이 많아 수정이 잘되는 특성으로 식물공장 사업이 확장되고 있는 중동나라에서도 로열티 계약(UAE 등)이 예정되어 있다. 1년 연중 개화되고 착과되는 특성으로 가정에서 기르는 반려식물로도 인기가 있다. 또한 아열대 고랭지대는 항상 서늘한 날씨이기 때문에 한번 정식후 1년 연중생산이 가능하여 2023년 베트남과 로열티 계약(1.6억원)을 하였다. 또한 '고슬'은 우리나라 신선딸기 수출 단경기에 생산되어 주년생산 수출체계에도 기여할 것으로 본다.

• 한국산림과학회지
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• 제112권4호
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• pp.530-543
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• 2023

기후변화 대응과 탄소중립 사회로의 이행과정에서 중요한 역할을 담당한 산림이 제공하는 혜택의 사회적 가치는 점증해 왔다. 경제적·공익적 가치를 매개로 산림 부문 체계는 산주·임업인의 범주를 넘어 전체로서의 사회와 상호작용한다. 따라서 전체 사회의 관점에서 산림과 산림정책에 대한 공공 인식과 선호를 파악하는 것은 앞으로 산림정책 방향 설정에 있어서 중요하다. 이를 위해 본 연구는 산림청에서 설문조사 전문기관을 통해 1991년부터 2023년까지 7차례에 걸쳐 수행한 '산림에 관한 국민의식조사' 결과를 바탕으로 지난 32년간 의식변화를 시계열적 비교를 통해 분석하였다. 연구 결과 전반적인 산림정책에 대한 국민의 만족도는 높아졌으며, 산림녹화, 숲길·숲교육, 산림휴양시설 설치·운영 순으로 만족도가 높았고, 산지이용·관리, 산림재해 예방, 국제산림협력 순으로 만족도가 다소 낮은 것으로 나타났다. 또한, 국민은 숲가꾸기, 임도, 해외조림 정책은 지금보다 더 확대가 필요한 것으로 판단했다.

• 생태와환경
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• 제56권3호
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• pp.268-279
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• 2023

근래에 들어, 머신러닝과 딥러닝 모델은 다양한 수체 내 수질변화를 예측하기 위해 광범위하게 사용되고 있다. 특히, 담수호의 물 이용과 수생태계 건강성에 위협 요인으로 작용할 수 있는 유해남조의 발생을 예측하기 위해 많은 연구자들이 인공지능 모델을 활용하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 최근까지 유해남조의 발생을 예측하기 위해 적용된 인공지능 모델링의 선행 연구들을 검토하였고, 딥러닝을 포함하여 머신러닝 모델을 이용한 이 분야 연구의 발전방향을 모색하고자 하였다. 먼저, Elsevier의 초록 인용 데이터베이스인 Scopus를 활용하여 체계적인 문헌 연구를 수행하였다. 주요 키워드를 이용하여 탐색 및 정리된 문헌들을 리뷰한 결과, 딥러닝 모델은 주로 남조 세포수 예측에만 사용되었고, 머신러닝 모델은 남조 세포수 이외에 microcystin, geosmin, 2-MIB와 같은 대사물질 예측에도 초점을 맞추고 있었다. 또한, 남조 세포수와 대사물질의 예측을 위해 활용된 입력변수들은 현저한 차이가 있었다. 남조의 대사물질을 예측하기 위해 딥러닝 모델이 적용된 바가 없었는데, 향후 빅데이터 구축을 통한 대사물질을 예측하는 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.867-874
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• 2023

최근 급격한 기후변화로 인해 꿀벌의 생태계에 많은 문제가 발생하고 있다. 꿀벌의 개체 수 감소, 개화기의 변화로 인한 양봉 농가의 채밀에 막대한 영향을 주고 있다. 벌통안의 벌집을 육안으로 지속적 관찰이 불가능하기 때문에, 벌집안의 상태에 대하여 대부분 경험에 의한 지식에 의존하고 있는 실정이다. 따라서 IoT 기술을 접목한 스마트양봉에 대한 관심이 집중되고 있다. 특히, 양봉에서 가장 중요한 부분 중에 하나인 분봉과 관련하여, 여왕벌의 사운드로 분봉시기를 알 수 있다는 것을 경험적으로 알고는 있지만, 이를 체계적으로 데이터로 분석하는 방법은 전무한 현실이다. 단순하게 여왕벌의 사운드를 녹음해서 분석하면 될 수 있을 것 이라고 생각할 수 있지만, 벌통 주변의 다양한 소음 문제, 지속적으로 녹음이 불가능하다는 문제 등 여러가지 문제점을 해결하지 못하고 있다. 본 논문은 여왕벌사운드를 실시간 클라우드 시스템에 기록하여 사운드 패턴을 분석할 수 있는 시스템 개발에 대한 연구이다. 실시간으로 입력되는 벌통의 아날로그 사운드를 다채널로 입력받아 디지털로 변환한 후 여왕벌 사운드 주파수 대역에서 지속적으로 출력되는 사운드 패턴을 발견하게 되었다. 클라우드 시스템 접속하면 벌통 주변의 사운드와 벌통 내부의 온/습도, 무게, 내부 이동량 데이터 등을 모니터링 할 수 있도록 했다. 본 논문에서 개발된 시스템으로 여왕벌의 사운드패턴을 분석하고 벌통 내부의 상황을 알 수 있게 되었다, 이를 통해 꿀벌의 분봉 시기를 예측하거나 분봉 시기를 조절할 수 있는 정보를 제공할 수 있을 것이다.

• 환경영향평가
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• 제33권1호
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• pp.9-17
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• 2024

본 연구의 목적은 온열질환자를 설명, 예측하기 위한 최적의 폭염 관련 지표를 선정하고 예측하여 실효성을 확인하는 것이다. 2021년부터 2023년까지의 온열질환 응급실감시체계 데이터와 기상청 AWS 데이터를 기반으로 일 평균 기온, 일 최고 기온, 일 평균 WBGT, 일 최고 WBGT 값을 계산하여 회귀분석을 진행하였다. 분석 결과 네 가지 지표 중 일 최고 WBGT가 R² 값 0.81, RMSE 0.98로 가장 적합한 지표로 나타났으며 그 임계값은 29.94도로 나타났다. 전체 분석 기간 중 해당 임계값을 초과하는 날은 총 91일이었으며 이 때 발생한 환자수는 339명으로 나타났다. 일 최고 WBGT의 회귀식을 통해 2021년부터 2023년까지의 온열질환자 수를 예측한 결과 매년 10명 미만의 오차를 보여 정확성이 상당히 높은 것을 확인할 수 있었다. 지속적인 연구를 통해 데이터 및 분석 방법을 고도화한다면, 폭염 피해를 예측 및 저감하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제29권2호
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• pp.101-115
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• 2024

해양의 고수온 현상은 지구온난화로 인한 주요 문제 중 하나로, 식량 자원의 감소와 해양 탄소 흡수력의 저하 등, 해양 생태계와 인류에게 직접적인 위협으로 부상하고 있다. 따라서, 한반도 주변 해역에서의 고수온 예측은 해양 환경 모니터링 및 관리에 중요하다. 본 연구에서는 역학 모델 기반 한반도 고수온 예측 시스템의 성긴 해양의 수직격자체계로 인한 고수온 예측의 과소모의를 개선하기 위해 LSTM 모델을 개발하였다. 2023년에 대해 수행된 한반도 고수온 예측 시스템의 고수온 예측 결과와 LSTM 모델의 결과를 기반으로 한반도 주변의 동해 해역, 황해 해역 그리고 남해 해역에서의 고수온 예측 성능을 평가했다. 본 연구에서 개발된 LSTM 모델이 세 영역 모두에서 수온이 상승하는 시기에 수온 예측 성능을 크게 개선하는 것으로 나타났으며, 수온 상승이 시작되기 전이나 하강하는 시기에는 예측 성능의 개선 효과가 미미했다. 이는 LSTM 모델이 성층이 강화되는 환경에서 성긴 수직격자로 인해 발생하는 고수온 예측의 과소모의를 개선할 수 있는 가능성을 보여준다. 향후 역학 모델의 예측 성능 개선이나 역학 모델의 대체에 자료기반 인공지능 모델의 활용성이 확대될 것으로 기대한다.

• 한국환경생태학회지
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• 제38권1호
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• pp.108-120
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• 2024

본 연구는 변화하는 도시 및 환경 문제, 기후변화 문제에 대응하기 위한 방법 중 하나인 바람길숲 조성과 관련하여 바람길숲의 실효성을 높이기 위한 제도화 방안 및 부처별 연계 방안을 제안하였다. 이를 위해 바람길 관련 용어를 포함하고 있는 법·제도를 검토하여 관련 계획 내에서 요구되는 바람길의 역할 및 상호관계를 파악하였으며, 바람길숲 관련 상위계획 및 바람길숲 기본계획에 대한 검토를 통해 현재 조성되고 있는 바람길숲의 문제점을 파악하여 바람길숲 관련 주요 쟁점을 도출하였다. 이러한 결과를 바탕으로 바람길숲 활성화를 위한 제도화 방안은 크게 바람길숲 법제화를 위한 제도화 방안과 바람길숲의 실효성 있는 활성화를 위한 제도화 방안으로 나누어 법률 정비 및 보완 사항을 제안하였다. 먼저 바람길숲 법제화를 위한 제도화 방안으로는 1)용어의 정립 및 법적·제도적 근거 마련, 2)관련 계획과의 위계정립 및 바람길숲 기본계획의 법적 근거 마련 방안을 제시하였으며, 바람길숲의 실효성 있는 활성화를 위한 제도화 방안으로는 1)지도화 된 공간자료 구축에 대한 법·제도적 근거 마련 방안, 2)바람길숲 기본계획 수립지침 및 바림길숲 조성·관리 가이드라인 마련의 필요성과 그 내용적 범위 등에 대해 제안하였다. 본 연구자료는 바람길숲 관련 법·제도 마련을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 바람길숲 기본계획의 제도화 연구에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 또한 체계적인 바람길숲 조성과 관련하여 기초자료로 활용될 수 있기를 기대한다.

• 한국환경생태학회지
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• 제38권2호
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• pp.178-188
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• 2024

산림유역의 부유토사 동태는 토지이용 변화, 산림사업, 산불, 산사태 등의 인위적 또는 자연적 교란에 따라서 다변화될 수 있다. 이러한 측면에서 산림유역의 부유토사 동태를 이해하는 것은 효과적인 수질 관리 대책을 수립하는 데에 중요하다. 이 연구는 부유토사 동태를 해석하기 위한 체계적인 조사 방법을 제안하고자 관측된 유출량-탁도 자료를 토대로 2가지의 이력현상 지수 산정 방법(Lawler의 방법과 Lloyd의 방법)과 5가지 추출 간격(50, 25, 10, 5, 1 퍼센타일)을 고려한 10개 산정기법의 적용성과 성능을 평가하였다. 그 결과, 1 퍼센타일의 추출 간격을 활용한 Lloyd의 방법이 분석 가능한 유출 사상이 가장 많았으며, 성능 역시 가장 뛰어난 것으로 확인되었다. 이 연구의 결과는 이력현상 지수를 활용함으로써 유출량과 부유토사의 이력현상을 정량화할 수 있을 뿐만 아니라 부유토사 동태를 해석하는 데에 유용한 정보를 제공할 수 있음을 시사한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제33권1호
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• pp.1-17
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• 2024

숲을 체계적으로 관리하고 경영하기 위해서는 나무생장 변화에 대한 신뢰성 있는 예측이 필요하다. 독일의 아이펠 지역에서는 주요 목재종인 유럽너도밤나무가 식재되어 관리되어 지고 있다. 본 지역의 산림관리자의 실제 산림경영의 경험과 조언을 토대로, 다양한 산림 관리에 따른 단기 및 장기 효과를 예측하고자 지역 특수성을 지니는 시뮬레이션 모델의 접근방법을 개발하고자 하였다. 시뮬레이션 모델은 (1) 묘목 생성, (2) 나무 사멸 조절 (3) 나무 생장의 세 가지 모듈로 구성된다. 산림관리자에 의해 제공된 너도밤나무 숲의 실제 부피 변화를 근사화하기 위해 다양한 변수(나무수, 나무간 거리, 씨앗의 분포, 경쟁)를 반복적으로 수정하여 세 가지 모듈을 결합한 하이브리드 시뮬레이션 모델을 개발할 수 있었다. 본 연구를 통해 유럽너도밤나무 숲의 350년을 모의하여 생장 변화를 예측하였으며, 아이펠 지역의 세 가지 다른 관리 방법 (숲을 보호한 상태에서 목재벌채, 선택적 벌목, 보호림) 시나리오를 적용하였을 때 모의된 결과를 비교하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 나무 생장의 변화가 현실적으로 잘 반영되었다는 것을 확인할 수 있었으며, 미래에 장기간 실제 축적된 산림 데이터를 획득하여, 검증과 보정의 과정을 반복한다면 더 높은 정확도의 지역 맞춤형 모델이 개발될 수 있을 것으로 사료된다.