보편 일률적으로 적용가능한 생태계서비스 정의 및 분류체계는 이상적이기는 하나 현실, 특히 의사결정지원에는 한계가 있다. 본 소고는 생태계서비스 개념과 분류체계의 발전과정 검토를 통하여 문헌상의 용어를 비교 분석하고 최근 연구동향을 반영하여 생태계서비스와 편익의 개념을 재정립하였다. 또한 '정책목표에 기반을 둔 복수의 생태계서비스 정의와 분류체계가 필요하다'는 전제하에 환경계정, 환경가치추정, 자연자원관리와 같은 특정 정책목표에 따라 생태계서비스의 정의와 범위를 차별화하여 제시하였다. 특히 의사결정지원을 위해서는 정책목표 달성을 위한 최종생산물의 확인, 목록화, 역방향 경로분석(편익-서비스-기능-구조/과정)의 필요성을 제시하고 그 유용성을 예시하였다.
Industrialization and modernization of the $20^{th}$ century have brought convenience to human life. However, such development produced unintentional global environmental issues such as destruction of natural ecosystem through excessive use of the natural environment beyond its capacity. The United National (UN) recognized such global environment issues and coordinated with worldwide experts to conduct a comprehensive assessment of the global ecosystem, "Millennium Ecosystem Assessment (MA)", to resolve the issues. The UN conducted the MA primarily to comprehend the correlation between the ecosystem and human welfare. The results demonstrated that the ecosystem provides various direct and indirect benefits to human. This new concept was introduced as the "ecosystem services". Introduction of the ecosystem services highlighted the significance of the ecosystem and led to increased research and active discussions among experts from various discipline over the recent 10 years. It has been considered that the ecosystem service concept could be incorporated in policymaking process, as primary criteria to assess and weigh the benefits of using natural resources against the effects on value of the ecosystem. The current policymaking process is affected by the contradicting logics of modernization and preservation of ecosystem. The ecosystem services concept could be the answer to forming a rational policymaking process, allowing for nature preservation while wisely using the available natural resources. The general consensus has been formed on the need of incorporating the ecosystem services concept in the policies and globally various researches on the ecosystem services have been actively conducted. However, introduction of the ecosystem services concept is still at a very early stage and research on real application of the ecosystem services is yet almost nonexistent. Also there are no clear and agreed definition, classification scheme and value appraisal methodology regarding the ecosystem services. Therefore, this research explains the basic concept of the ecosystem services and highlights specific issues for further researches, as further researches on real application of the ecosystem services would find ways for the ecosystem services approach to be valuable in the policymaking process.
Interests in ecosystem services have increased and a number of attempts to perform a quantitative valuation on them have been undertaken. To classify the ecosystem types landcover classification maps are generally used. However, some forest types on landcover classification maps have a number of errors. The purpose of this study is to verify the forest types on the landcover map by using a variety of field survey data and to suggest an improved method for forest type classifications. Forest types are compared by overlaying the landcover classification map with the 4th forest type map, and then they are verified by using National Forest Inventory, 3rd National Ecosystem Survey and field survey data. Misclassifications of forest types are found on the forest on the forest type map and farm and other grassland on the landcover map. Some errors of forest types occur at Daegu, Busan and Ulsan metropolitan cities and Gangwon province. The results of accuracy in comprehensive classification show that deciduous forest is 76.1%; coniferous forest is 54.0%; and mixed forest is 22.2%. In order to increase the classification accuracy of forest types a number of remote sensing images during various time periods should be used and the survey period of NFI and the National Forest Inventory and National Ecosystem Survey should be consistent. Also, examining areas with wide forest patch should be prioritized during the field survey in order to decrease any errors.
생태계서비스의 개념은 지역의 생태자원을 관리하고 효율적으로 사용하는데 중요하다. 지역 생태계가 동시에 제공하는 다양한 생태계서비스는 생태계서비스 번들로 표현된다. 생태계서비스 번들은 지역 생태계서비스 특성을 파악하고, 유사한 생태계서비스를 제공하는 지역들을 그룹화하여 지역 생태계서비스 관리정책을 용이하게 한다. 본 연구는 경기도 도시들을 대상으로 11개 생태계서비스 항목들을 모형과 통계지표를 이용하여 평가하고, 시군별 생태계서비스 번들을 제작하였다. 또한 생태계서비스 평가결과에 대한 주성분분석과 클러스터분석을 수행하여 경기도 시군들을 유형화하였다. 연구결과 경기도 도시들의 생태계서비스는 조절, 문화, 공급서비스 유형들로 분류되며 각각의 유형들은 지역특성에 따라서 도시형, 도시산림형, 농촌형, 산림형으로 구분되었다. 각각의 유형들은 지역의 인문사회 및 자연환경 특성을 반영하는 토지이용과 연관되어 나타났다. 본 연구결과는 지역 생태계서비스 특성을 파악하는데 중요한 정보를 제공하여 지역 생태계서비스 관리정책을 수립하는데 유용하게 사용될 수 있다.
Some researcher started studies of natural capital from 1980's. But many researches are going along with the theme lately. Most assessment of ecosystem services are approaching a general assessment using a land-cover map. Therefore they have some problems such as overestimate, underestimate, and double counting, and so on. This study suggested a detailed typology for quantitative assessment about ecosystem services. It compared land-cover map and forest type map to select a based map and made criteria with reference to the literature and field survey. It subdivided a forest typology using ecological feature (natural forest, artifical forest), forest type (coniferous forest, mixed forest, hardwood forest) and age of stand in forest type map. Each forest type is widely distributed 21~40 ages of forests and biggest area is 21~40 ages of mixed forest in all forest typology. Further researches have to progress consistently assessment using detailed typology and function of forest ecosystem services.
본 연구는 국내 생태분야 리스크 평가 및 적응대책 수립의 공간적 기준이 될 수 있는 생태계 유형분류방안 검토를 목적으로 하였다. 이를 위해, 생태분야 기후변화 리스크 평가와 적응대책의 특징, 국내외 리스크 평가에서 적용하는 생태계/서식지 유형분류 현황 및 관련 데이터를 조사하였다. 영국을 비롯하여 유럽 등지에서 일반적으로 생물종다양성 및 생태계서비스 평가를 위한 공간정보DB로 토지피복분류가 널리 활용되고 있음에 착안하여, 국내 토지피복분류의 적용성을 정량적으로 검토하였다. 그 결과, 기후변화 리스크 평가 및 적응대책 수립을 위한 생태계 유형분류 시 현재 국내 대분류 토지피복 체계만으로는 분류군별 서식 경향성을 거의 알 수 없기에 대분류를 그대로 적용하는 것은 한계가 있을 것으로 생각된다. 우리나라 국토 피복 전반을 차지하는 산림 생태계(62.3%) 및 농경지 생태계(25.0%) 유형의 세분화와 함께, 국토대비 면적은 작지만 다양한 분류군이 서식하는 습지생태계(2.9%), 특수 분류군이 서식하는 연안(0.4%) 및 해양생태계(0.6%), 도시생태계(6.1%)에 대한 분류가 고려되어야 한다. 추후 산림, 농경지 피복분류에 있어 중분류 체계 이하의 세분화가 필요하며, 국토 대비 면적에 비해 분류군의 서식지 선호비율이 높은 내륙습지, 해양/해안 서식지, 도시와 자연생태계의 전이지역 등에 대한 반영 역시 필요할 것으로 생각된다.
생태계 평가 연구는 대부분 토지피복 정보를 기반으로 하여 연구되며, 주로 전지구적인 범위로 이루어져 왔다. 그러나 이러한 결과들을 지역적 현안에 대한 의사결정 자료로 활용하기에는 범위와 스케일에 있어서 활용성이 떨어지는 측면이 있다. 지역적 스케일에 활용 가능한 토지피복 정보로는 환경부에서 제작된 토지피복도가 있지만 시각판독법(On Screen Digitizing Method)의 한계와 시기별, 지역별 차이로 인해 자료 활용에 제한이 있다. 본 연구는 객체기반 분류기법을 이용하여 UAV 영상의 중분류 토지피복도를 제작하는데 목적이 있다. 이를 위하여 고해상도 UAV 영상을 5m 공간해상도로 재배열한 후 영상분할을 수행한 결과 scale 20, merge 34가 최적의 가중치 값으로 나타났으며, RapidEye 영상 분할에서는 scale 30, merge 30이 중분류 수준에 적절한 가중치 값으로 나타났다. 토지피복도는 예제기반분류를 사용하여 제작하였고, 층화추출법을 사용하여 정확도 검증을 수행하였다. 그 결과, RapidEye 분류 영상은 90%, UAV 분류 영상은 91%로 양호한 토지피복분류 결과가 도출되었다.
본 연구의 목적은 북한산국립공원에 대한 네이버 블로그 포스트 및 LDA 토픽모델링을 활용하여 이용자 인식 및 경험 가치에 기반한 도시림의 문화서비스 수요 특성을 분석하고 공간적 평가 가능성을 검토하는 것이다. 연구에서는 블로그 포스트에 대한 토픽모델링의 결과를 바탕으로 북한산국립공원 문화서비스와의 관련성 여부와 공간평가 지표로서 활용 가능성 여부를 고려한 검토과정을 거쳐, 최종적으로 도시림의 문화서비스 공간평가 지표를 도출하였다. 구체적으로 토픽분석을 통해 도출된 총 21개의 토픽을 해석하고, 생태계서비스에 대한 MA(Millennium Ecosystem Assessment)의 문화서비스 분류체계에 기반하여 총 13개의 문화서비스 관련 토픽을 도출하였다. 이는 전체 문서의 72.7%에 해당하였다. 토픽의 내용으로는 '산행 휴양 활동' 유형(23.7%), '관광·편익시설과 연계한 간접이용가치'(12.4%), '일상적 간접이용가치'(10.7%), '영감 활동'(11.2%), '계절성이 있는 휴양 활동'(6.2%), '자연 감상 및 정적 휴양 활동'(4.3%), '문화유산 가치'(3.7%), 와 관련한 7개 유형의 문화서비스로 해석하였다. 다음으로 13개의 문화서비스 관련 토픽에 대해, 도시림으로서의 특성과 공간적 평가 가능성을 검토하여 최종적으로 도시림 문화서비스에 대한 총 8개 평가지표를 도출하였다. 본 연구의 결과는 기존의 문화서비스 평가에서 많이 사용되던 MA의 생태계서비스 분류체계가 현장을 반영하지 못하는 한계를 극복하고자 국내 사정에 맞는 도시림의 문화서비스의 평가지표를 범주화했다는 점에서 의미가 있다. 또한 연구에서는 대용량의 이용자 인식 및 경험 자료를 활용하여 문화서비스의 수요를 해석하고 도출하는 방법론을 제시했다는 점에서 의의가 있다.
The provided habitat of many services from natural capital is important. But because most ecosystem services tools qualitatively evaluated biodiversity or habitat quality, this study quantitatively analyzed those aspects using the species distribution model (MaxEnt). This study used location point data of the goat(Naemorhedus caudatus), marten(Martes flavigula), leopard cat(Prionailurus bengalensis), flying squirrel(Pteromys volans aluco) and otter(Lutra lutra) from the 3rd National Ecosystem Survey. Input data utilized DEM, landcover classification maps, Forest-types map and digital topographic maps. This study generated the MaxEnt model, randomly setting 70% of the presences as training data, with the remaining 30% used as test data, and ran five cross-validated replicates for each model. The threshold indicating maximum training sensitivity plus specificity was considered as a more robust approach, so this study used it to conduct the distribution into presence(1)-absence(0) predictions and totalled up a value of 5 times for uncertainty reduction. The test data's ROC curve of endangered mammals was as follows: growing down goat(0.896), otter(0.857), flying squirrel(0.738), marten(0.725), and leopard cat(0.629). This study was divided into two groups based on habitat: the first group consisted of the goat, marten, leopard cat and flying squirrel in the forest; and the second group consisted of the otter in the river. More than 60 percent of endangered mammals' distribution probability were 56.9% in the forest and 12.7% in the river. A future study is needed to conduct other species' distribution modeling exclusive of mammals and to develop a collection method of field survey data.
This article proposes a framework to elucidate the structural dynamics of the generative AI ecosystem. It also outlines the practical application of this proposed framework through illustrative policies, with a specific emphasis on the development of the Korean generative AI ecosystem and its implications of platform strategies at AI platform-squared. We propose a comprehensive classification scheme within generative AI ecosystems, including app builders, technology partners, app stores, foundational AI models operating as operating systems, cloud services, and chip manufacturers. The market competitiveness for both app builders and technology partners will be highly contingent on their ability to effectively navigate the customer decision journey (CDJ) while offering localized services that fill the gaps left by foundational models. The strategically important platform of platforms in the generative AI ecosystem (i.e., AI platform-squared) is constituted by app stores, foundational AIs as operating systems, and cloud services. A few companies, primarily in the U.S. and China, are projected to dominate this AI platform squared, and consequently, they are likely to become the primary targets of non-market strategies by diverse governments and communities. Korea still has chances in AI platform-squared, but the window of opportunities is narrowing. A cautious approach is necessary when considering potential regulations for domestic large AI models and platforms. Hastily importing foreign regulatory frameworks and non-market strategies, such as those from Europe, could overlook the essential hierarchical structure that our framework underscores. Our study suggests a clear strategic pathway for Korea to emerge as a generative AI powerhouse. As one of the few countries boasting significant companies within the foundational AI models (which need to collaborate with each other) and chip manufacturing sectors, it is vital for Korea to leverage its unique position and strategically penetrate the platform-squared segment-app stores, operating systems, and cloud services. Given the potential network effects and winner-takes-all dynamics in AI platform-squared, this endeavor is of immediate urgency. To facilitate this transition, it is recommended that the government implement promotional policies that strategically nurture these AI platform-squared, rather than restrict them through regulations and stakeholder pressures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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