국내의 하천은 급격한 도시화와 산업화로 인해 자연하천의 모습은 사라지고 이수와 치수 기능 위주의 하천관리가 이루어져왔다. 최근 하천이 갖는 자연적 특성을 회복하는 환경적 측면을 강조한 생태하천 복원 사업에 대한 관심이 높아지고 있으나, 하천복원의 시작은 생태계에 필요한 환경유량의 적절한 평가가 우선되어야 한다. 본 연구는 낙동강 제1지류 하천인 감천을 대상으로 부항댐 건설에 따른 유황변화 및 환경유량의 변화를 추정하여 하천생태계 서식처에 미치는 영향을 분석하였다. 감천의 환경유량을 평가하기 위한 분석대상은 감천에 서식하는 어류인 피라미, 긴몰개와 하천주변 식생을 선택하였으며, 미육군공병단에서 개발된 HEC-EFM (Ecosystem Function Model)을 활용하여 환경유량을 산정하였다. 평가된 환경유량은 GIS 분석과 연계 하였으며, 수생계의 하도내 서식처를 공간적으로 도시하여 댐 건설 전후 수생생물의 서식처 면적비교 및 서식처 연결성 분석을 수행하였다. 본 연구결과를 바탕으로 하천생태계의 서식처 개선을 위한 환경유량 산정 및 서식처 연결성 분석을 통하여 하천 복원 및 하천환경을 고려한 댐 운영의 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
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.
원격탐사 기법을 이용하여 산출된 태양 유도 엽록소 형광(Sun-Induced Fluorescence, SIF)을 통해 식생의 광합성 효율 및 스트레스 상태를 이해하기 위한 노력이 세계적으로 진행되고 있다. 최근 SIF 관측을 위한 광학 기기 개발과 SIF 산출 방법론이 정립되고 있으나 아직 국내에서는 SIF 관측이 드물며 관측 자료의 수도 적다. 본고에서는 나주에서 2020년 6월 10일부터 2020년 10월 5일까지 벼 생육기간 동안 광학 기기를 이용하여 관측된 SIF 자료를 공개하였다. SFM 방법과 iFLD 방법으로 O2A과 O2B 흡수 대역의 SIF를 산출하였으며, 광합성 유효 복사량에 대한 정보도 제공하였다. 또한, 태양천정각, 센서의 광 포화상태, 관측 순간의 태양광의 급격한 변화, 태양광 정반사 영향 등을 고려하여 품질이 낮은 SIF 자료를 필터링하였다. 본 자료를 통해 연구자들이 SIF에 대한 이해를 높이고, 제안된 SIF 자료 필터링 방법으로 SIF 산출물 품질관리에 도움이 될 것으로 기대한다.
본 연구는 산불피해가 발생한 접경지역 산림 내 희귀특산식물(개느삼) 분포를 예측하고 피해를 정량화하고자 수행되었다. 이를 위해 산불피해강도에 따른 산림면적 피해(NBR), 임상도를 통한 수종별 피해(Vegetation map), MaxEnt 모델 분석을 수행, 보다 정밀한 결과를 도출하고자 하였다. 우선, 산불피해강도 분석은 위성영상(Landsat-8)을 활용하여, 산불피해강도(ΔNBR2016-2015)를 분석하고 피해범위를 도출하였다. 임상도 작성은 환경부의 토지피복도, 산림청의 임상도, 자체적으로 식생조사를 진행하여, 산불 전·후의 임상도를 작성하고, 수종 피해 및 변화를 확인하였다. 마지막으로 MaxEnt 모델 분석은 관련문헌과 자체조사 자료를 기준으로 작성된 개느삼 실제서식지 좌표를 활용하여, AUC(Area Under Curve) 값을 도출하였다. 분석된 결과의 정밀도를 높이고자, 임상도와 결합하여, 개느삼이 주로 분포하는 소나무 군락 및 소나무-참나무림 군락을 대상으로 재분석한 결과, 대상지 내 개느삼 실제출현 좌표 325개소 중 299개 지점에서 개느삼 출현가능성이 92.0%로 예측되어 유의미한 결과를 얻을 수 있었다. 해당 자료를 산불피해강도(ΔNBR2016-2015) 자료와 중첩한 결과, 산불피해지 내 개느삼 서식가능지(예측) 면적 44,760 m2의 45.9%인 20,552 m2가 훼손된 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구는 산불로 인해 훼손된 희귀식물 서식지 면적을 정량화하고 희귀식물 보전·관리를 위한 사례가 될 것으로 기대된다.
본 연구는 서산시 팔봉산의 식물자원 분포 및 특성을 파악하고, 선행연구와의 비교를 통해 팔봉산 식물자원 보전을 위한 기초자료로 제공하기 위해 수행되었다. 조사는 2018년 4월부터 2021년 5월까지 11회에 걸쳐 경로를 구분해 관속식물의 분포를 파악하였다. 그 결과 확인된 관속식물은 101과 298속 405종 11아종 28변종 6품종으로 총 450 분류군이었다. 이 중 특산식물은 8종류였고, 희귀식물은 4 분류군이 관찰되었다. 식물구계학적 특정식물은 총 30 분류군으로 IV등급에 2 분류군, III등급에 6 분류군, II등급에 7 분류군, I등급에 15 분류군이 포함되어 있었다. 귀화식물은 39 분류군이 관찰되었고, 귀화율은 8.67%로 산출되었으며, 도시화지수는 12.15%로 계산되었다. 생태계교란 야생식물은 5 종류가 확인되었다. 귀화식물과 생태계교란 야생식물은 주로 임도와 밭경작지, 숲 가장자리에서 발견되므로 분포현황에 대한 지속적인 모니터링과 주기적인 식생 관리가 이뤄져야 할 것으로 판단된다.
기후변화에 따른 우리나라의 빈번한 가뭄에 따라 작물 생산량은 보존하면서 수자원 관리를 극대화하는 방법으로 작물 가뭄스트레스를 조기 탐지하여 적기에 적량이 관수되는 방식이 최근 주목받고 있다. 하지만, 대부분의 선행연구들은 가뭄스트레스가 상당히 진행되어 표징이 뚜렷한 시기에 실험되고 있어 가뭄 스트레스 초기에 원격탐지 될 수 있는 생리적 특징이 많이 알려지지 않았다. 본 연구에서는 콩을 대상으로 초기 수분 스트레스 시기에 열화상 카메라와 초분광 카메라 촬영을 수행하였다. 스트레스 우세 시기 작물 대상의 선행연구들 결과와 마찬가지로 엽온은 높아졌으며, 엽록소 함량을 대표하는 MERIS Terrestrial Chlorophyll Index (MTCI)는 감소하였다. 하지만, 오히려 광합성 능력을 나타내는 Chlorophyll/Carotenoid Index (CCI)가 증가하는 경향이 나타났다. 이는 스트레스 우세 상태와 마찬가지로 가뭄스트레스 초기에도 엽록소와 카로티노이드(carotenoid) 감소가 동시에 일어났지만, 처음의 카로티노이드 감소 속도가 엽록소에 비해 컸기 때문에 일시적으로 엽록소에 대한 카로티노이드 비율이 낮아져서 CCI가 높아진 것으로 사료된다. 이러한 스트레스 초기 반응은 조기탐지 알고리즘 개발에 유용할 것으로 기대한다.
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.
본 연구는 지난 20년(2001-2020)간 백두대간에 관한 전반적인 연구동향과 주요 연구 주제 분석을 통해 향후 연구의 방향성을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국교육학술정보원으로부터 국내 산림생태 관련 총 551편의 논문 제목 및 키워드 데이터를 수집하여 빅데이터 분석프로그램 Textom과 UCINET을 활용하여 분석을 실시하였다. 분석 결과, 백두대간 관련 연구논문은 총 177개의 학회지에 게재되었으며 2011-2015년 사이에 총 229편(41.6%)으로 가장 많은 논문이 게재된 것으로 나타났다. 단어빈도와 N-gram 분석결과, 지난 20년간 백두대간 관련 주요 연구주제는 종다양성으로 도출되었으며, CONCOR 분석을 통해 분류된 15개의 주요 연구영역 그룹 가운데, 종다양성, 식생복원 및 관리, 문화 관련 연구분야에서 활발한 연구가 진행되었음을 알 수 있었다. 백두대간의 생태 관련 연구영역은 그룹 수 12개, 빈도 비율 78.8%였으며, 인문·사회 관련 연구영역은 그룹 수 2개, 빈도 비율 15.6%로 나타나 양적 그리고 다양성 측면에서 큰 차이를 보였다. 본 연구에서 도출된 세부 연구영역과 정량적인 수치는 향후 백두대간 관련 정책 추진 시 기초자료로 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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.
한국농어촌공사 산하의 농업용저수지 중 3786개소에 대한 수질조사를 '19년도에 실시한 결과, TOC 기준 4등급 초과 저수지 비율은 약 20%로써, 도심 근교 저수지에서 녹조현상 빈발로 인해 수질, 악취, 미관 등의 환경문제 개선 민원이 다수 발생하고 있다. 현재 녹조 발생 사후관리를 위해 주로 사용되고 있는 대형 조류제거선은 저수심 수변부에서의 적용성에 한계가 있고, Al 기반의 응집제를 사용하여 조류를 수거해서 폐기하고 있는 실정이다. (주)이엔이티는 농어촌연구원, (주)코레드, (주)삼호인넷과 함께 호소나 정체하천의 수변지역에 적용될 수 있는 저에너지형 유해조류 포집시스템 개발과, 수거된 조류부산물을 무독화하여 농업재료로 재활용하는 방안을 연구하고 있다. 저수지나 정체수역의 녹조는 바람, 수면유동 등에 의해 수변에 집적되는 특성이 있어, 인공지능 기술로 녹조현상을 감시하여 조류 밀집구간에 접근할 수 있는 자율이동식 수상이동장치를 개발 중이다. 수상이동장치는 조류포집장치를 탑재하기 위한 부력체, 원격 운전이 가능한 무인항법장치, 수변식생대 및 저수심지역 이동을 고려한 수차방식 추진체, 전체 장치의 전원 공급을 위한 고성능 배터리 등으로 구성하여 상세 도면 설계를 진행하고 있다. 조류포집장치에는 표층에 주로 분포하는 남조류를 선택 흡입하는 포집 부표를 적용하였고, Al계 응집제 사용을 배제한 분리막 실험을 통해 침지형 막분리조 및 가압형 농축조를 설계하였다. 유해조류 포집 및 농축은 수상에서 이동체에 탑재하여 이뤄지고, 육상에서는 자원 회수가 가능하도록 회분식 응집공정으로 구분하였다. 조류 밀집지역에서 수거된 조류의 무독화 및 농업재료 자원화 타당성 평가를 위해 특용 버섯균주를 활용한 시료별 분석항목을 선정하고 실험 매트릭스에 따라 실증실험을 수행하였다. 수거조류를 전처리하여 성분 및 발열량을 분석하고 버섯재배 전후의 마이크로시스틴 독소(LR, RR, LR)를 포함한 성분 분석을 수행하여, 고체연료, 비료 및 사료로 활용방안을 검토하였다. 무인자율이동 조류포집장치는 실증화 규모로 제작하여 기선정된 테스트베드에서 현장적용성 평가를 수행할 예정이다. 본 연구를 통해 개발된 유해조류 포집 시스템은 기존의 녹조제거 방안을 보완하여 정체수역의 생태계 복원 및 친수공간의 환경개선 등에 적용되며, 무독화가 입증된 유해조류의 농업재료 자원화 기술은 고부가 상품 개발 및 환경폐기물 감축에 활용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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