• 한국자원식물학회지
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• 제13권3호
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• pp.162-170
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• 2000

본 연구는 한국과 일본의 특정 도시내 주거녹지의 미기후개선 및 $CO_2$ 농도저감 효과를 계량화하였다. 또한, 도시수목에 의한 화재방지의 효과를 검토하고, 그들 효과를 함께 증진하기 위한 녹지계획 및 관리 전략을 제시하였다. 수목 생장기간 중 평균 온도는 수목피도 12% 및 22%인 지구에서 녹지부재의 지구보다 각각 0.5$^{\circ}C$, 1.2$^{\circ}C$ 더 낮았다. 수목의 호당 연간 $CO_2$, 흡수량과 $O_2$, 생산량은 수목피도가 2배 더 높은 지구에서 3배 더 많았다. 수목피도 22% 지구의 수목은 광합성과 에너지 절약을 통해 지구 총 $CO_2$배출량의 약 3%를 해마다 상쇄시켰고, 지구내 거주민 모두가 연간 필요로 하는 산소량의 약 10%를 생산하는 중요한 역할을 담당하였다. 흉고직경 15cm인 느티나무 한 그루의 8월 하루 증산량은 7,100kca1/h(사무실 24평용) 냉방능력을 가진 냉방기를 12시간 동안 약 3대 가동하는 효과와 같았다. 또한, 그 수목은 해마다 32리터의 휘발유 소비에 따른 $CO_2$, 배출량을 상쇄시켰고, 한 사람이 68일간 호흡하는데 필요한 산소량을 생산하였다. 화재 방지를 비롯한 미기후개선 및 $CO_2$ 농도저감의 효과를 증진하기 위해, 수종선정 , 건물주변 식재기법, 녹지확충, 식생관리 등과 관련된 도시 주거녹지의 적정한 계획 및 관리전략을 제시하였다. 제안한 전략은 현존 단독주거지에서는 물론 새로운 주거단지를 조성하는데 유용하게 적용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 수산해양교육연구
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• 제3권2호
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• pp.29-46
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• 1991

강원도(江原道) 주문진(注文津) 방파제(防波堤)에 부착, 서식하는 해조류(海藻類)를 1989년 8월부터 1990년 7월까지 종조성(種造成) 및 계절적(季節的) 주기성(週期性)에 관하여 조사하였다. 이 지역에서 채집(採集) 동정(同定)된 해조류(海藻類)는 총 70종으로 녹조류(綠藻類) 7종, 갈조류(褐藻類) 21종 및 홍조류(紅藻類) 42종이었다. 상관적(相觀的) 우점종(優占種)은 괭생이모자반, 미역, 다시마 및 도박류였으며, 이들 우점종(優占種)에 의하여 모자이크 식생류형(植生類型)을 보였다. S${\phi}$rensen의 류사도지수(類似度指數)를 이용하여 군집(群集)의 계절적 변화를 집낙분석(集落分析)한 결과 이 지역의 해조상(海藻相)은 수온상승(水溫上昇) 기해조상(期海藻相)(1-7월)과 수온하강기해조상(水溫下降期海藻相)(8-12월)으로 류사도(類似度) 45% 수준에서 크게 2개의 집낙(集落)으로 나누어진다. 또 수온상승기해조상(水溫上昇期海藻相)은 다시 겨울 해조상(海藻相)(1-4월)과 봄-여름 해조상(海藻相)(5-7월)으로 2개의 소집낙(小集落)으로 구분되었으며 이때 구분 수온은 $14^{\circ}C$였다. 또한, Cheney의 R+C/P수치에 의하여 밝혀진 해조상(海藻相)의 특징은 온대성(溫帶性)과 寒帶注(한대주)의 혼합해조상(混合海藻相)으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.291-304
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• 2021

기후변화나 여러 환경문제들로부터 지속 가능한 산림자원 관리 및 모니터링을 위해 임상도의 지속적인 갱신은 필수적이다. 따라서 효율적이고 광역적인 산림 원격탐사의 필요성에 따라 차세대 중형위성 4호의 사업이 확정되어 2023년 발사 예정에 있다. 농림위성(차세대 중형위성 4호)는 5 m급 공간해상도와 Blue, Green, Red, Red Edge, Near Infra Red 총 5개 밴드를 가진다. 본 연구는 농림위성의 발사 및 활용에 앞서 농림위성과 유사한 사양을 가지는 RapidEye를 이용하여 위성 기반 수종분류의 가능성을 모의 평가하기 수행되었다. 본 연구는 춘천 선도산림경영단지를 연구 대상지로 하였으며, RapidEye 위성 영상기반 모의 수종분류는 생육기 영상으로부터 추출한 분광정보와 생육기와 비생육기의 NIR 밴드로부터 추출한 GLCM 질감특성 정보가 활용되었고, 이를 입력데이터로 하여 랜덤 포레스트(Random Forest) 기법을 적용하였다. 본 연구에서는 침엽수종 3종(소나무, 잣나무, 낙엽송), 활엽수종 5종(신갈나무, 굴참나무, 자작나무, 밤나무, 기타활엽수), 침활혼효림 총 9종으로 임상을 분류하였다. 분류 정확도는 임상도와 분류 결과를 대조하여 산출하였으며, 분류 정확도는 분광정보만 사용한 경우 39.41%, 분광정보과 질감정보를 모두 사용한 경우 69.29%의 정확도를 보였으며, 다중시기 분광정보 및 질감정보의 활용을 통해 5 m 해상도의 위성영상으로부터 수종분류의 가능성이 있음을 확인하였다. 향후 식생의 생태적 특성을 더욱 효과적으로 반영한 추가 변수를 대입하여 농림위성 활용 가능성을 제고하고자 한다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제7권4호
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• pp.366-373
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• 2020

세종보 수문개방을 통하여 하도내에 다양한 모래톱이 만들어지면서 모래톱의 생태계 가치와 기능에 대한 연구 필요성이 증가하고 있다. 본 연구는 세종보 수문개방 전·후의 하도 내 지형 변화를 생태지형학적으로 분석하여 서식처의 관점에서 보 개방 효과를 규명하고자 하였다. 이를 위해 고해상도 항공사진의 공간분석을 수행하여, 수역과 육역을 17개 서식처 유형으로 분류하여 서식처다양도 지도를 작성하고 서식처다양도 지수를 산정하였다. 연구결과, 보 상류는 개방 전 저수지였던 깊은 정수성 서식처에서, 개방 후에는 여울과 소, 평여울, 완여울 등 유수성 서식처가 증가하고 얕은 정수성 서식처가 나타나는 등 수중 서식처의 유형이 다양해지고 복잡해졌다. 보 하류에서도 모래톱이 확장되면서 식생이 정착되지 않은 나지형 사주가 나타나고, 유수성 서식처가 증가하였다. 이러한 변화들을 종합하면 보 개방후 서식처다양도 지수가 크게 향상되는 것을 실증적으로 규명하였다. 앞으로 이러한 연구를 기반으로 모래톱의 생태계 가치를 하천관리와 복원에 적용할 수 있는 응용생태 분야의 연구기술 개발이 더욱 요구된다.

• 한국전통조경학회지
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• 제40권4호
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• pp.49-57
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• 2022

본 연구는 이탈리아 르네상스 정원의 조영배경, 입지 및 공간구성특성 구명에 있어 주요한 역할을 점유하고 있는 빌라 데스테의 정원건축적 특성을 구명하는데 목적을 두고 수행되었다. 연구를 위한 조사는 문헌조사와 현지조사로 구분하여 이루어졌으며, 자세한 내용은 다음과 같다. 첫째, 조영의 경우 16세기 중후반 설계가 피로 리고리오(Pirro Ligorio)가 이폴리토 데스테(Ippolito d'Este) 추기경의 지시 하에 빌라 조영이 시작되었으며, 이후 데스테 가문 소유로 계승되다 재정난으로 1850년 추기경 구스타프 폰 호엔로헤(Gustav von Hohenlohe)에게 소유권이 이전되어 훼손된 정원 복구에 힘썼고 세계 1차 대전을 겪으며 이탈리아 정부 소속으로 소유권이 넘겨진 빌라 데스테는 전쟁으로 인해 무너진 빌라의 대규모 복구 작업이 시작되고 세계 2차 대전을 겪었다. 또 한번 피해를 입은 빌라 데스테는 복구 과정까지 거친 후 현재는 많은 방문객을 받으며 운영되어지고 있다. 둘째, 입지의 경우 도심에 위치하는 우르바나 성격을 가지며, 산기슭에 위치한 계곡형의 지형조건을 가지고 있다.셋째, 공간구성의 경우 16세기 초기 코르틸레 델 벨베데레와 빌라 마다마의 노단의 설치, 기하학적 대칭 등의 조영원칙들에 영향을 받아 축선과 직교하며 정원의 각 부분이 전개된다. 주요 건물은 구릉에 위치하여 한눈에 정원과 주변 경관을 조망할 수 있도록 하였다. 넷째, 구성요소 중 건조물의 경우 계단, 로지아, 중정, 석굴 등이 있었고 구성요소 중 빌라 데스테의 가장 두드러지는 특징인 수경관에는 분수, 캐스케이드, 벽천, 연못 등이, 식생으로는 월계수, 가시나무, 감탕나무 등이 있다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제22권12호
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• pp.65-70
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• 2021

우리나라 제방 중 내부침식에 의한 붕괴는 약 10% 이상을 차지하고 있다. 내부침식 뿐만 아니라 월류, 제체 불안정 등으로 인한 제방의 붕괴를 사전에 방지하고 최소한의 피해를 위하여 다양한 연구들이 시도되고 있고, 그 중 하나가 바이오폴리머 적용에 관한 연구이다. 바이오폴리머의 적용 분야에는 강도, 식생, 내침식성으로 나뉘며 본 연구에서는 내침식성에 대한 내용을 다룰 것이다. 본 연구의 목적은 모형제방의 다짐도 및 내부침식 유도로에 따른 붕괴양상을 검토하고 적합한 조건을 선정하여 바이오폴리머 혼합토 제방의 효과를 검증하기 위한 실규모 실험 기초자료를 확보하는 것이다. 모형제방의 다짐도를 상, 중, 하로 나누어 각각의 유도로 조건에 따른 침식양상을 검토하여 가장 적합한 실험 조건을 선정하였으며, 바이오폴리머 혼합토 처리 유무에 따른 효과를 확인하였다. 실험결과, 바이오폴리머 혼합토를 적용한 제방에서의 내부침식률이 크게 감소하였으며, 실제 제방에 적용이 가능할 것으로 판단된다. 그러나 본 연구에서는 스케일을 축소시킨 모형제방에 바이오폴리머 혼합토를 적용하여 실제 적용 가능한지 여부를 연구하였다. 따라서, 실제 현장적용성 평가를 위해서는 실규모 제방실험이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국전통조경학회지
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• 제40권2호
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• pp.59-66
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• 2022

본 연구는 문화재 수리에서 조경분야의 독자성을 확보하고 업역을 정립하기 위한 기준이 되는 조경수리 공종 분류 제시를 목적으로 하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 현재 문화재수리 표준시방서는 식재공사 중심으로 조경수리 공종을 명시하였고 품셈은 조경분야를 포함하지 않고 있다. 다만 건설산업의 조경공사 시방서와 품셈을 준용하도록 하여 문화재 수리에서 조경수리 공종이 구체적으로 무엇인지 알기 어려운 실정이다. 따라서 실제 시행된 문화재수리 사업의 내용을 토대로 조경수리 공종을 파악하였다. 과거 1961년부터 1980년에는 수목식재뿐만 아니라 다양한 조경시설도 조경수리로 명시되었고 이 공종들 모두 현재 건설산업의 조경공사 공종으로도 정립되었음을 확인하였다. 또한, 2018년부터 2020년의 3년간 문화재를 대상으로 한 실시설계용역 입찰공고서에 명시된 공종 중 건축물보수 및 단청, 식물보호, 보존처리 분야 공종을 제외하고 종합한 결과 총 20개의 공종이 확인되었다. 20개 공종 모두 건설산업의 조경공사 공종에 해당하였다. 따라서 조경수리 공종은 건설산업 조경공사 공종 분류를 토대로 하되 문화재 공간의 특수성을 고려하여 부지조성 및 대지조형, 식재공사, 시설물공사, 포장공사, 생태조경공사, 식생유지관리의 총 6개로 분류하였다. 국내 산업의 한 분야로 조경이 정착해가던 시기에 이미 다양한 조경시설도 건축분야 수리가 아닌 조경수리로 시행되었으므로 이 시설을 모두 포함하여 조경수리 공종이 문화재 시방서에 구체적으로 명시되어야 할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.261-261
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• 2020

물관리의 기본이 되는 연속적인 유량 자료 확보를 위해서는 정확도 높은 수위-유량 관계 곡선식 개발이 필수적이다. 수위-유량 관계곡선식은 모든 수문시설 설계의 기초가 되며 홍수, 가뭄 등 물재해 대응을 위해서도 중요한 의미를 가지고 있다. 그러나 일반적으로 유량 측정은 많은 비용과 시간이 들고, 식생성장, 단면변화 등의 통제특성(control)이 변함에 따라 구간분리, 기간분리와 같은 비선형적인 양상이 나타나 자료 해석에 어려움이 존재한다. 특히, 국내 하천의 경우 자연적 및 인위적인 환경 변화가 다양하여 지점 및 기간에 따라 세밀한 분석이 요구된다. 머신러닝(Machine Learning)이란 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 학습하여 모델을 구축하고 성능을 향상시키는 일련의 과정을 뜻한다. 기존의 수위-유량 관계곡선식은 개발자의 판단에 의해 데이터의 종류와 기간 등을 설정하여 회귀식의 파라미터를 산출한다면, 머신러닝은 유효한 전체 데이터를 이용해 스스로 학습하여 자료 간 상관성을 찾아내 모델을 구축하고 성능을 지속적으로 향상 시킬 수 있다. 머신러닝은 충분한 수문자료가 확보되었다는 전제 하에 복잡하고 가변적인 수자원 환경을 반영하여 유량 추정의 정확도를 지속적으로 향상시킬 수 있다는 이점을 가지고 있다. 본 연구는 머신러닝의 대표적인 알고리즘들을 활용하여 유량을 추정하는 모델을 구축하고 성능을 비교·분석하였다. 대상지역은 안정적인 수량을 확보하고 있는 한강수계의 거운교 지점이며, 사용자료는 2010~2018년의 시간, 수위, 유량, 수면폭 등 이다. 프로그램은 파이썬을 기반으로 한 머신러닝 라이브러리인 사이킷런(sklearn)을 사용하였고 알고리즘은 랜덤포레스트 회귀, 의사결정트리, KNN(K-Nearest Neighbor), rgboost을 적용하였다. 학습(train) 데이터는 입력자료 종류별로 조합하여 6개의 세트로 구분하여 모델을 구축하였고, 이를 적용해 검증(test) 데이터를 RMSE(Roog Mean Square Error)로 평가하였다. 그 결과 모델 및 입력 자료의 조합에 따라 3.67~171.46로 다소 넓은 범위의 값이 도출되었다. 그 중 가장 우수한 유형은 수위, 연도, 수면폭 3개의 입력자료를 조합하여 랜덤포레스트 회귀 모델에 적용한 경우이다. 비교를 위해 동일한 검증 데이터를 한국수문조사연보(2018년) 내거운교 지점의 수위별 수위-유량 곡선식을 이용해 유량을 추정한 결과 RMSE가 3.76이 산출되어, 머신러닝이 세분화된 수위-유량 곡선식과 비슷한 수준까지 성능을 내는 것으로 확인되었다. 본 연구는 양질의 유량자료 생산을 위해 기 구축된 수문자료를 기반으로 머신러닝 기법의 적용 가능성을 검토한 기초 연구로써, 국내 효율적인 수문자료 측정 및 수위-유량 곡선 산출에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 향후 수자원 환경 및 통제특성에 영향을 미치는 다양한 영향변수를 파악하기 위해 기상자료, 취수량 등의 입력 자료를 적용할 필요가 있으며, 머신러닝 내 비지도학습인 딥러닝과 같은 보다 정교한 모델에 대한 추가적인 연구도 수행되어야 할 것이다.

• 생태와환경
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• 제56권4호
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• pp.330-338
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• 2023

산림 사업이 산림의 탄소저장량에 미치는 영향을 알아보기 위하여 임상도, 산림사업 정보 및 토양 정보 등을 활용하여 산림 사업 전후의 지상부 및 토양의 탄소저장량을 산정하고 그 변화를 분석하고자 하였다. 먼저 임상도 정보에 기초하여 면적이 넓고 영급이 감소하는 도엽 6곳을 선정하였다. 그리고 임상도와 생장계수, 산정 지역의 토양유기물함량, 토양용적밀도 등 데이터를 수집하여 산림 탄소저장량을 산정하였다. 그 결과 모든 곳에서 산림 탄소저장량은 산림사업 후 약 34.1~70.0%가 감소하였다. 그리고 기존 연구와 비교했을 때 국내 산림 토양은 지상부에 비해 더 적은 탄소를 저장하고 있어 우리나라의 산림 토양은 더 많은 탄소를 저장할 수 있는 잠재성이 큰 것으로 판단되며 탄소저장량 증대를 위한 전략이 필요할 것으로 판단되었다. 산림사업이 없을 때 있을 때보다 탄소저장량은 약 1.5배 많은 것으로 추정되었다. 그리고 본 연구에서 산림사업에 따라 간벌 전 산림 탄소저장량으로 회복되기까지 약 27년이 걸리는 것으로 추정되었다. 산림은 물리적 훼손에 의해 탄소저장량이 감소하면 원래의 탄소저장량으로 회복되기까지 오랜 시간이 걸리므로 특히 자연성이 높은 산림은 최대한 보전하는 계획을 수립하여 산림의 탄소저장 기능을 유지할 수 있도록 하여야 할 것이다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.9-18
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• 2023

기후변화는 외수침수와 연관이 있는 하천제방 안전성에도 영향을 미친다. 제방의 안전성을 높이기 위해 비탈면 보강에 대한 연구가 활발히 수행되어왔다. 특히 최근에는 순환자원을 재활용하여 호안블록을 제작하는 기술 등이 개발되고 있다. 그러나 호안블록의 재료적인 측면의 연구와 더불어 블록 형상에 의해 제외지의 흐름특성에 미치는 영향을 분석하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 호안블록의 형상에 따라 호안면의 유속 등 수리학적 특성의 영향을 3차원 수치모의를 통해 수행하였다. 호안 블록 형상은 3가지 형상을 제안하였고, 이상적인 하천 수로에 블록을 설치하여 수치해석을 수행하였다. 3차원 수치해석은 FLOW-3D를 사용하였고, 호안블록의 형상에 따른 최대유속, 호안부의 바닥유속, 최대 전단응력의 변화를 분석하였다. 그 결과, 자연석형 식생블록인 블록 A가 요철의 크기와 규모가 불규칙하여 호안에 연결하여 설치할 경우 호안 블록 B, C보다 호안 설치구간의 유속변화가 가장 큰 것으로 분석되었다. 향후 하천의 지형적 특성을 고려한다면 현장적용성을 고려한 호안블록 설계를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.