• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.627-646
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• 2022

최근 지구 온난화로 인한 기후 변화와 관련된 문제의 심각성이 커지고 있으며 평균 기온 또한 상승하고 있다. 이로 인해 온도에 민감한 다양한 생물과 생물이 살아가는 환경에 영향을 미치고 있으며, 생태계의 변화 역시 감지되고 있다. 계절은 그 지역에 사는 생물의 종류, 분포, 생육 특성 등에 영향을 미치는 중요한 요인의 하나이다. 기후 변화 영향 평가의 지표 중 가장 대중적이고 쉽게 인식될 수 있는 식물 계절 중 개화일과 단풍나무 절정일의 모델링을 수행하였다. 모델링에 사용된 식물의 종류에는 봄을 대표하는 식물로 볼 수 있는 개나리와 벚나무, 가을을 대표하는 식물로 볼 수 있는 단풍 나무와 은행 나무를 사용하였다. 모델링을 수행할 때 사용된 기상 자료로는 기상청의 Automated Surface Observing System (ASOS) 관측소를 통해서 관측된 기온, 강수, 일사 자료를 사용하였으며, 개나리, 벚나무의 개화일과 약 -0.2, 은행나무, 단풍나무의 단풍 절정일과 약 0.3 정도의 상관 계수를 가지는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 식생지수를 사용하여 모델링을 수행하였다. 사용된 모델로는 선형 모델인 다중 회귀 모형과, 비선형 모델인 Random Forest (RF)를 사용하여 모델을 수립하였다. 또한 각 모형으로 추정된 예측 값을 공간 내삽 기법을 이용하여 등치 선도로 2003~2020년의 식물 계절 변화 경향 성을 표현하였다. 향후에 높은 시공간 해상도를 가지는 식생지수를 사용한다면 더 높은 식물 계절 모델링의 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국산림과학회지
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• 제112권2호
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• pp.173-187
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• 2023

우리나라의 산림은 조림과 산림보호정책의 결과로 임목축적이 크게 증가하였으며, 이에 따라 공익적 가치도 매우 높게 평가받게 되었다. 최근 벌기령이 도래함에 따라 간벌과 수확벌채 등의 시업을 비롯한 산림경영활동의 필요성이 대두되고 있으며, 이에 따라 산림경영활동의 장기적인 영향을 과학적으로 비교분석하는 것은 매우 중요한 일이다. 이 연구는 가리왕산 모델숲을 대상으로 실시되었으며, 산림경관모형 LANDIS-II를 활용하여 주요 16개 수종에 대한 식생자료와 환경 특성 모수, 4가지 산림경영활동을 반영하여 수행한 모의를 통해 추정한 수종별 지상부생물량 변화를 바탕으로 산림경영활동이 식생의 천이와 목재생산량에 미칠 수 있는 영향을 평가하였다. 모형에 적용된 산림경영활동은 벌채강도와 벌채주기, 벌채기간에 따라 택벌림(Selection), 산벌림(Shelterwood), 이단림(Two-stories)과 비시업(no-mgt)으로 구성되어있으며, 이를 시나리오로 모형에 적용하여 산림경영활동에 따른 200년간의 지상부생물량의 변화를 통해 산림경관 변화를 모의하였다. 모의 결과 가리왕산 모델숲의 총 지상부생물량은 간벌과 수확벌채 시업 직후 크게 감소하였으나, 시나리오에 따라 수확벌채 시업 후 15년에서 50년이 지나며 시업 전 수준으로 회복되었고 200년 후에는 산림경영활동이 전혀 없는 시나리오보다 더 많은 지상부생물량을 지닐 것으로 평가되었다. 특히 내음성이 양수와 중성수로 분류된 수종의 지상부생물량은 수확벌채 시업 직후 크게 감소하였지만 신규개체의 발아와 정착으로 지상부생물량이 일부 회복하는 경향을 보였으며, 음수인 수종은 초기 수확벌채 시업에서 임령이 낮아 시업 대상으로 선정되지 않고 지속적으로 생장하여 모의 100년 이후에는 주요 우점수종이 되는 것으로 나타났다. 각 시나리오의 최종 누적 목재생산량은 택벌림 산림경영활동 시나리오에서 545.6 ton/ha, 산벌림 산림경영활동 시나리오에서 141.6 ton/ha, 이단림 산림경영활동 시나리오에서 299.9 ton/ha일 것으로 추정되었다. 목재생산량의 수종구성은 벌채강도와 벌채기간에 따라 차이를 보였으며, 특히 택벌림과 이단림의 산림경영활동 시나리오에서 수확벌채 시업 초기 목재생산량은 양수와 중성수 비율이 큰 것으로 나타났으나 시간이 지남에 따라 음수의 비율이 증가하였다. 이에 따라 산림경영활동은 산림생태계의 수종별 지상부생물량과 수확벌채 시업에 의한 목재생산량에도 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 따라서, 본 연구에서는 산림경관모형 LANDIS-II를 활용한 시공간적 분석의 가능성을 규명하였으며, 이를 통해 산림생태계 관리 목표에 부합하는 산림경영활동 선정에 대한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1031-1042
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• 2023

인공위성은 시공간적으로 연속적인 지구환경 데이터를 제공하므로 위성영상을 이용하여 효율인 작물 수확량 예측이 가능하며, 딥러닝(deep learning)을 활용함으로써 더 높은 수준의 특징과 추상적인 개념 파악을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 Landsat 8 위성 영상을 활용하여 다시기 영상 데이터를 이용하여 5대 수급 관리 채소인 배추와 무의 수확량을 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 2015년부터 2020년까지 배추와 무의 생장시기인 6~9월 위성영상을 이용하여 강원도를 대상으로 배추와 무의 수확량 예측을 수행하였다. 본 연구에서는 수확량 모델의 입력자료로 Landsat 8 지표면 반사도 자료와 normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index, lead area index, land surface temperature를 입력자료로 사용하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 모델을 기반으로 우리나라 작물과 입력데이터에 맞게 튜닝한 모델을 제안하였다. 위성영상 시계열 데이터를 이용하여 딥러닝 모델인 convolutional neural network (CNN)을 학습하여 수확량 예측을 진행하였다. Landsat 8은 16일 주기로 영상이 제공되지만 구름 등 기상의 영향으로 인해 특히 여름철에는 영상 취득에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 6~7월을 1구간, 8~9월을 2구간으로 나누어 수확량 예측을 수행하였다. 기존 머신러닝 모델과 참조 모델을 이용하여 수확량 예측을 수행하였으며, 모델링 성능을 비교했다. 제안한 모델의 경우 다른 모델과 비교했을 때, 높은 수확량 예측 성능을 나타내었다. Random forest (RF)의 경우 배추에서는 제안한 모델보다 좋은 예측 성능을 나타내었다. 이는 기존 연구 결과처럼 RF가 입력데이터의 물리적인 특성을 잘 반영하여 모델링 되었기 때문인 것으로 사료된다. 연도별 교차 검증 및 조기 예측을 통해 모델의 성능과 조기 예측 가능성을 평가하였다. Leave-one-out cross validation을 통해 분석한 결과 참고 모델을 제외하고는 두 모델에서는 유사한 예측 성능을 보여주었다. 2018년 데이터의 경우 모든 모델에서 가장 낮은 성능이 나타났는데, 2018년의 경우 폭염으로 인해 이는 다른 년도 데이터에서 학습되지 못해 수확량 예측에 영향을 준 것으로 생각되었다. 또한, 조기 예측 가능성을 확인한 결과, 무 수확량은 어느 정도 경향성을 나타냈지만 배추의 경우 조기 예측 가능성을 확인하지 못했다. 향후 연구에서는 데이터 형태에 따라 CNN의 구조를 조정해서 조기 예측 모델을 개발한다면 더 개선된 성능을 보일 것으로 생각된다. 본 연구 결과는 우리나라 밭 작물 수확량 예측을 위한 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 환경영향평가
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• 제33권3호
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• pp.131-141
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• 2024

환경영향평가는 제도의 시행 이후 현재까지 국가의 지속가능한 발전을 위해 중요한 역할을 담당하고 있다. 그간 환경영향평가의 발전을 위한 다양한 연구가 이루어졌으나, 과학적이고 효과적인 환경영향평가 수행을 위한 기반 자료의 구축, 특히 개발사업의 유형에 따른 지역별 분포 현황과 개발 특성, 개발사업으로 인한 환경변화 추이, 다양한 환경요소의 시공간적 변화 등을 확인할 수 있는 정량적 자료는 현재로선 부족한 상황이다. 이를 위해 선행연구에서는 개발사업의 종류에 따른 다양한 환경영향을 정량적 지표로 구성하고, 이를 통합하여 개발사업의 친환경성을 대변할 수 있는 EA-INDEX를 마련하였으며, 현재까지 산업단지, 도시개발, 관광단지, 폐기물 소각시설, 폐기물 매립시설에 대한 EA-INDEX가 산정되어 보고되었다. 본 연구에서는 선행연구를 통해 보고된 개발사업별 EA-INDEX를 통합하고 표준화하여 국내에서 이루어진 주요 개발사업의 친환경성을 고찰하였다. 또한 주요 개발사업에 대한 지자체별 EA-INDEX를 산정하여 개발사업에 대한 환경영향을 지자체별로 구분하여 살펴보았다. 그 결과 개발사업의 친환경성은 시간이 지남에 따라 점차 증가하는 경향을 보였으며, 이는 생활환경 부문의 친환경성 증가에 기인함을 확인하였다. 사업별 친환경성의 경우 산업단지와 도시개발 사업은 생활환경 보호 부문이 사업의 친환경성에 주요한 요소임을 확인하였으며, 도로 건설과 매립시설, 관광단지 개발사업의 경우 자연환경 보전 부문이 사업의 친환경성에 대한 주요 요소로 파악되었다. 지자체별 개발사업의 친환경성 분석 결과 울산, 전남, 광주에서 추진·시행된 개발사업의 친환경성이 다른 지역 대비 높았으며, 대전, 경남, 대구에서 추진·협의된 개발사업의 친환경성이 상대적으로 낮게 나타났다. 대전에서 계획된 개발사업은 생활환경 보호 부문의 친환경성을 더욱 높일 수 있도록 사업 계획을 수립하는 것이 필요하며, 경남과 대구는 자연환경 보전 부문의 친환경성을 더욱 제고하는 것이 중요한 것으로 확인되었다. 본 연구는 국내 전반에 걸쳐 비교적 장기간에 이루어진 개발사업의 친환경성을 연도별, 지자체별로 구분하여 정량적 분석을 수행한 것에 의의가 있는 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제26권2호
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• pp.127-139
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• 2024

기후변화에 따라 폭염, 폭우 및 가뭄을 포함하여 극단적인 기상 현상의 빈도가 증가하고 있다. 가뭄은 다른 자연재해와 달리 점진적으로 진행되고 장시간에 걸쳐 피해가 증가하는 특징을 갖고 있기 때문에 가뭄 발생의 특징을 이해하는 것이 매우 중요하다. 농업 가뭄, 특히 밭가뭄은 토양 수분의 부족으로 인해 농작물이 필요로 하는 물의 공급이 부족해짐으로써 발생한다. 이에 농업 가뭄에 영향을 미치는 주요 변수로 토양 수분을 활용하고 있다. 본 연구는 토양, 기상 및 작물 데이터를 통합한 모델을 활용하여 토양유효수분율을 산정함으로써 한반도 가뭄의 시공간적 분포와 경향성을 분석하였다. 또한, 기상인자와 토양유효수분율의 상관관계를 분석하여 기상 특성이 가뭄 발생 특성에 미치는 영향을 평가하였다. 콩 재배기간 동안의 평균 토양유효수분율은 2018년에 88.6%로 가장 낮았으며, 2021년에는 103.2%로 가장 높았다. 콩 생육단계별 토양유효수분율 공간 분포를 분석한 결과, 2018년 개화기(S3), 2019년 잎 경엽신장기(S2), 2020년 유묘기(S1), 2021년 개화기(S3)와 2022년 유묘기(S1)에 가장 낮았다. 콩 생육단계별 평균 토양유효수분율을 기준으로 밭가뭄 빈도수를 평가한 결과 2018년 개화기(S3)에 22회로 빈도수가 가장 높았다. 토양유효수분율이 가장 낮을 때는 강우량과 증발산량과의 가장 큰 부(-)의 상관관계를 나타낸 반면, 토양유효수분율이 가장 높을 때는 강우량과 상대습도와 가장 큰 정(+)의 상관관계를 보였으며, 기준증발산량과는 가장 큰 부(-)의 상관관계를 나타냈다.

• 환경영향평가
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• 제26권2호
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• pp.93-104
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• 2017

CCS (Carbon Capture and Storage)는 공업용 자원이나 에너지 기반의 자원으로부터 $CO_2$를 포집하여 고갈 유 가스전, 석탄층, 바다, 심부 대염수층 등에 저장하는 기술이다. 그러나 잠재적인 $CO_2$ 누출은 환경문제를 유발할 수 있기 때문에 저심도에서 $CO_2$의 누출을 검출할 수 있는 모니터링 기술이 필요하다. 따라서 본 연구는 인위적인 $CO_2$ 누출실험을 통해 지표면 부근에서 토양 $CO_2$가 확산되는 경향을 분석하고자 실시하였다. 시험대상지 "The Environmental Impact Evaluation Test Facility (EIT)"는 2015년에 충북 음성군 대소면에 설치되었다. 총 5개의 구역 중 2, 3, 4구역에서 약 34 kg $CO_2$/day/zone의 $CO_2$를 2015년 10월 26일부터 30일까지 주입하였다. $CO_2$ 플럭스는 LI-8100A를 이용하여 3구역의 누출구로부터 0m, 1.5m, 2.5m, 10m 지점의 지표면에서 11월 13일까지 매 30분마다 측정하였으며, $CO_2$ 농도는 GA5000을 이용하여 3개 구역의 누출구로부터 0m, 2.5m, 5.0m, 10m 지점의 15cm, 30cm, 60cm 깊이에서 11월 28일까지 1일 1회 측정하였다. $CO_2$ 플럭스는 누출시작 5일 후에 누출구로부터 0m 지점에서 확인되었으며 누출이 종료된 이후에도 11월 13일까지 계속 증가하였다. 2.5m, 5.0m, 10m 지점의 $CO_2$플럭스 간에는 유의한 차이를 보이지 않았다. 한편, $CO_2$ 농도는 인위적인 $CO_2$ 누출이후 둘째 날에 3구역의 누출구로부터 0m 지점의 60cm 깊이에서 38.4%로 측정되었다. $CO_2$ 농도는 시간이 지날수록 수평적으로 더 넓게 확산되었으나, $CO_2$ 누출을 종료할 때까지 모든 구역에서 누출구로부터 5m 지점까지만 검출되었다. 또한, $CO_2$ 누출 마지막 날에 30cm와 60cm 깊이에서 $CO_2$ 농도는 각각 $50.6{\pm}25.4%$와 $55.3{\pm}25.6%$로 유사하게 측정되었으나, 15cm 깊이에서는 $31.3{\pm}17.2%$로 다른 지점에 비해 유의하게 낮은 것으로 나타났다. $CO_2$ 누출을 종료한 후 모든 구역의 모든 깊이에서 $CO_2$ 농도는 약 1달 동안 서서히 감소하였지만 누출 직후보다는 여전히 높았다. 결론적으로 누출구로부터 가깝고 깊이가 깊을수록 $CO_2$ 플럭스와 농도는 높은 것으로 나타났으며, 누출이 된 $CO_2$ 기체는 누출이 멈추더라도 장기간 토양 내에 잔류할 수 있기 때문에 장기 모니터링이 필요할 것으로 판단된다.