• 환경영향평가
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• 제30권4호
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• pp.225-236
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• 2021

4대강 살리기사업(이하 4대강 사업)에 대한 마스터플랜, 사전환경성검토, 환경영향평가, 사후환경 영향조사, 4차례의 감사, 환경부 4대강 조사·평가 기획위원회의 금강과 영산강의 5개 보에 대한 해체 또는 부분 해체 제안 등을 고찰·분석한 결과는 다음과 같다. 첫째 보 운영과 보 개방으로 인한 수질 영향을 비교하여 비용편익분석을 해야 하나 보 개방시 수질 측정자료 부족으로 보 건설전 수질 측정자료로 대체하였기 때문에 수질 영향 분석이 미흡하여 비용편익분석이 제대로 될 수 없었다. 둘째, 금강과 영산강의 보 해체에 대한 비용편익분석 결과에 따라 세종보와 공주보의 해체, 백제보의 수문 상시 개방, 죽산보의 해체, 승촌보의 수문 상시 개방을 결정하였으나, 보 유지시에 대한 비용편익분석을 실시하지 않아 보 해체 결정의 타당성에 문제가 있다. 셋째 4대강 사업 전후 16개 보의 수질 변화를 보면 COD와 Chl-a는 대체로 악화되었고 BOD, SS, T-N, T-P는 개선되었다. 그러나 보 해체시 수질 관련 비용편익분석에서 4대강 사업후 악화된 COD 항목만을 반영하였고 4대강 사업후 개선된 BOD, SS, T-N, T-P 항목에 대한 수질 관련 비용(편익)은 반영하지 않았으므로, 보 해체 편익 산정시 수질 편익이 지나치게 과장되었다고 볼 수 있다. 넷째 공주보와 죽산보의 경우 가동보가 대부분이라 수질 악화시 특히 녹조 심화시 보 개방으로 보 해체와 같은 효과를 기대할 수 있고, 세종보도 가동보가 전체 보 길이의 64%나 되므로 보 개방으로 보 해체 시와 비슷한 효과를 얻을 수 있다. 댐·보·저수지 연계운영을 통해 수질관리가 가능하므로 보 해체만이 수질관리나 수생태계 개선방안이라 단정할 수 없다. 다섯째 가뭄과 홍수에 대응하기 위해 보와 연계되는 도수로 건설로 4대강 상류 가뭄지역에 대한 농업용수 공급 능력을 확보하는 것이 필요하므로, 현재로서는 보의 해체보다는 보의 활용 방안을 모색해야 할 것이다.

• 한국환경생태학회지
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• 제35권1호
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• pp.48-67
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• 2021

식물 종은 주어진 환경조건과의 상호작용의 결과로 현재와 같은 특성을 나타낸다. 제비꽃속의 식물은 적응전략으로 개방화와 더불어 왕성한 영양번식체계를 선택하였거나 또는 폐쇄화를 발달시키는 전략을 선택하였다. 왕제비꽃은 제비꽃 속의 식물로 세계적으로 한반도와 중국 지린(길림)성의 동부에만 분포한다. 분포의 중심과 가장자리는 서로 다른 개체군 동태를 나타낼 것으로 예상된다. 왕제비꽃이 복합적인종자생산전략(Mixed-mating strategy)을 소유함에도 현재와 같은 제한적인 분포를 나타내는 원인을 알아볼 필요가 있다. 먼저 우리는 분포지의 식생환경을 조사하여 그 특성을 평가하였다. 식물계절학을 통해 생장특성을 알아보았다. 또한 개체군의 구조, 개방화의 결실특성, 폐쇄화의 생산성을 평가하였다. 그리고 2014년과 2018년 사이의 개체군크기 변화를 비교하였다. 분포지의 대부분은 계곡에 인접한 낙엽활엽수혼효림의 식생하부에 위치하였다. 4~5월에 자가불화합성의 개방화를 생산하였고 6~9월까지 폐쇄화를 생산하였다. 폐쇄화의 생산은 불확실한 환경변화에서 종자의 생산을 보증하기 위한 전략으로 평가되며 개방화에 비해 약 2배의 생산량을 나타내었다. 개체군의 구조는 안정적인 지역과 매우 불안정한 지역이 구분되었다. 2014년에 비해 2018년의 조사에서 개체군의 급격한 감소를 경험한 지역이 존재하였다. 이러한 큰 폭의 감소는 가장자리 개체군에서 크게 나타나는 것으로 평가되었다. 왕제비꽃 분포지는 가뭄이라는 자연적인 교란 요인과 분포지를 구성하는 기질에 따른 다양한 미소입지의 존재로 다양한 식물을 부양하였다. 이러한 불확실한 조건에서 폐쇄화를 통해 종자의 생산을 보증하고 그에 따라 자연적인 교란요인이 제거되었을 때 빠르게 유묘의 재정착과 개체군의 보충이 가능한 것으로 판단되었다. 그리고 환경요인은 모든 개체군 및 개체군 내의 모든 개체에 동일하게 작용하지 않는 것으로 추정되었다. 따라서 지역적으로 급격한 개체수의 감소에도 불구하고 완전한 소멸에 이르지 않을 것이고 환경의 변화에 따라 국지적인 소멸과 재정착이 반복될 것으로 예상되었다. 우리는 본 연구를 통해 수집된 종의 특성에 대한 정보를 바탕으로 추가적인 분포지의 조사가 필요함을 제안하였다. 또한 효과적인 보전 전략의 수립과 시행을 위해서는 보다 장기적인 개체군 동태와 개방화와 폐쇄화의 유전적 특성을 평가하는 것이 필요함을 제안하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1465-1483
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• 2020

증발산은 토양으로부터 발생하는 증발과 식물의 잎에서 발생하는 증산을 통칭하는 것으로, 물 수지, 가뭄, 작물생장, 기후변화 등의 모니터링에 있어 중요한 요소이다. 실제증발산은 식생 지표면의 물 소비량 또는 물 필요량이며 기준증발산에 작물계수를 곱하여 구하므로, 농지의 실제증발산을 구하기 위해서는 기준증발산의 계산이 정확히 이루어져야 한다. 격자형 기준증발산을 합리적으로 산출하기 위하여 그동안 많은 노력들이 있었고 복수의 산출물이 제공되고 있다. 이에 본 연구에서는 FAO56-PM, LDAPS, PKNU-NMSC, MODIS 기준증발산 산출물을 비교평가 함으로써, 우리나라처럼 복합적이고 이질적인 지표면에서 국지적 규모의 수문 및 농업 분야에 활용하기 위하여 어떤 기준증발산 산출 방법이 적합한지 살펴보고자 한다. 2016~2019년 3~11월의 1일 단위 자료와 8일 합성 자료를 기상청 현장관측치와 비교하여 지점별, 연도별, 월별로 분석하고 시계열변화를 검토한 결과, 기계학습을 통해 우리나라 농지에 대한 지역최적화가 상당히 잘 수행된 PKNU-NMSC 자료의 정확도가 월등히 높게 나타났으며, 시간과 장소에 상관없이 안정적인 산출이 이루어졌음을 확인하였다. 또한 본연구에서는 FAO56-PM, LDAPS, MODIS 산출물에 내재한 정확도 특성을 제시하였으며, 이는 기준증발산 자료 사용에 있어 중요한 정보가 될 것으로 기대한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.316-328
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• 2021

본 연구에서는 간척지의 염분 모니터링을 위한 다중 분광 센서를 개발하기 위해 400~1000 nm 초분광센서를 사용하여 봄 감자의 잎 Na 함량 예측 모델을 구축하고자 하였다. 관개조건은 표준, 한해, 염해(2, 4, 8 dS/m)로, 관수량은 증발량을 기준으로 산정하였다. 영양생장기, 괴경형성기, 괴경비대기에 각각 관개를 시작한 후 1주와 2주 후에 잎의 Na 함량을 측정하였다. 잎의 반사율은 10nm 파장 간격을 기준으로 5 nm에서 10nm, 25nm, 50nm FWHM (full width at half maximum)으로 변환되었다. PLS-VIP를 사용하여 봄 감자 잎의 Na 함량에 따른 염분 피해 수준을 예측하기 위한 10개의 밴드비가 선택되었다. 선택된 10개의 밴드비 중 가중치가 가장 낮은 순서대로 밴드비를 하나씩 제거하면서 MLR모델을 추정하였다. 모델의 성능은 R2, MAPE 뿐만 아니라 밴드비의 수, 다중 분광센서를 작게 만들기 위한 최적의 FWHM 수로 비교하였다. 1, 2주차의 영양생장기, 괴경형성기와 2주차의 괴경비대기에서 봄 감자의 잎 Na 함량을 예측하기 위해서는 25 nm의 FWHM을 사용하는 것이 유리하였다. 선택된 밴드필터는 430/440, 490/500, 500/510, 550/560, 570/580, 590/600, 640/650, 650/660, 670/680, 680/690, 690/700, 700/710, 710/720, 720/730, 730/740 nm로 Red 및 Red-edge 영역에서 15개 밴드비가 선택되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권10호
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• pp.761-774
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• 2022

가뭄과 홍수의 예측, 기후변화가 유역 유출량, 더 나아가 수질 및 생태계에 미치는 영향의 정확한 분석을 위해서는 수문 모의 과정의 불확실성을 정량화하고 최소화하기 위한 노력이 필요하다. 수문자료동화는 수문모형의 상태량이나 매개변수를 갱신(update)하여 모의 초기 조건의 가장 가능성 있는 추정치를 생성하는 기법으로, 실시간 관측 정보를 이용하여 예측 정확도를 향상시킬 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 airGRdatassim 모형을 이용하여 앙상블 기반 순차 자료동화 기법인 앙상블 칼만 필터와 파티클 필터로 용담댐 유역에 대해 일 유출을 모의하고, 자료동화 기법별 특성을 비교 및 분석하였다. 모의 결과, Kling-Gupta efficiency (KGE) 지표가 자료동화 적용 전 0.799에서 앙상블 칼만 필터와 파티클 필터 적용시 각각 0.826, 0.933으로 향상되었다. 또한 기상 강제력 노이즈의 범위, 갱신 대상 상태량 설정, 앙상블 수 등 수문자료동화의 설정과 관련된 하이퍼-매개변수(hyper-parameter)의 불확실성이 모의 예측 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 강수 및 잠재 증발산 강제력의 오차 범위에 대한 민감도 분석 결과, 모든 모의 범위에서 파티클 필터가 앙상블 칼만 필터보다 예측 성능이 우수하였다. 파티클 필터는 기상 강제력 오차 크기가 작을수록 모의 성능이 향상되었으며, 앙상블 칼만 필터는 상대적으로 오차가 큰 경우 최적 성능이 확인되었다. 한편, 자료동화시 갱신되는 상태량의 종류를 줄일수록 자료동화에 의한 모의 성능은 감소하였다. 본 연구의 모의 실험 결과는 앙상블 자료동화를 이용하여 일 유출 모의 정확도 향상이 가능하지만, 최적 성능을 발휘하기 위해서는 수문자료동화 기법별 하이퍼-매개변수의 적정한 조정이 필요함을 함의한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1107-1118
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• 2021

지구온난화로 인해 발생한 기후변화는 한반도의 홍수, 가뭄 등의 발생빈도를 증가시켰으며, 이로 인해 인적, 물적 피해가 증가한 것으로 나타났다. 수재해 대비 및 대응을 위해서는 국가 차원의 수자원 관리 계획 수립이 필요하며, 유역 단위 수자원 관리를 위해서는 장기간 관측된 유량 자료를 이용하여 도출된 유량지속곡선이 필요하다. 전통적으로 수자원 분야에서 유량지속곡선을 도출하기 위하여 물리적 기반의 강우-유출 모형이 많이 사용되고 있으며, 최근에는 데이터 기반의 딥러닝 기법을 이용한 유출량 예측 기법에 관한 연구가 진행된 바 있다. 물리적 기반의 모형은 수문학적으로 신뢰도 높은 결과를 도출할 수 있으나, 사용자의 높은 이해도가 요구되며, 모형 구동 시간이 오래 걸릴 수 있는 단점이 있다. 데이터 기반의 딥러닝 기법의 경우 입력 자료가 간단하며, 모형 구동 시간이 비교적 짧으나 입력 및 출력자료 간의 관계가 블랙박스로 처리되어 수리·수문학적 특성을 반영할 수 없는 단점이 있다. 본 연구에서는 물리적 기반 모형으로 국내외에서 적용성이 검증된 Soil Water Assessment Tool (SWAT)의 매개변수 보정(Calibration)을 통해 장기간의 결측치 없는 데이터를 산출하고, 이를 데이터 기반 딥러닝 기법인 Long Short-term Memory (LSTM)의 훈련(Training) 데이터로 활용하였다. 시계열 데이터 분석 결과 검·보정 전체 기간('07-'18) 동안 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)와 적합도 비교를 위한 결정계수는 각각 0.04, 0.03 높게 도출되어 모형에서 도출된 SWAT의 결과가 LSTM보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 또한, 모형에서 도출된 연도별 시계열 자료를 내림차순하여 산정된 유량지속곡선과 관측유량 기반의 유량지속곡선과 비교한 결과 NSE는 SWAT과 LSTM 각각 0.95, 0.91로 나타났으며, 결정계수는 0.96, 0.92로 두 모형 모두 우수한 성능을 보였다. LSTM 모형의 경우 저유량 부분 모의의 정확도 개선이 필요하나, 방대한 입력 자료로 인해 모형 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유량지속곡선 산정 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제49권3호
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• pp.240-249
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• 2022

본 연구는 인삼 습해 피해 설정을 확립하고 유전자원을 대상으로 엽록소형광 기법을 이용하여 습해 스트레스 수준을 평가하기 위해 수행되었다. 습해 스트레스 평가는 2년생 묘삼 57개 유전자원 대상으로 25일간 지제부까지 담수처리를 하였다. 피해 정도에 따라 5개 등급으로 분류하여 저항성 유전자원 3개, 감수성 유전자원 3개를 선발하였다. 인삼 유전자원 57개의 지하부 생체중 및 엽록소 함량은 대부분 감소하였고 저항성 유전자원보다 감수성 유전자원의 감소율이 크게 나타났다. 5개의 엽록소형광 매개변수는 습해 스트레스에 노출되는 기간이 길어질수록 증감하는 경향을 보였으며, 특히, Fv/Fm값이 0.8보다 낮으면 광계II의 반응중심이 손상을 입은 상태로 감수성 유전자원의 경우 습해 스트레스에 노출될수록 감소하였다. 본 연구결과에서 유전자원 57개의 최대양자수율(Fv/Fm)은 습해 스트레스 하에서 차이를 보였으며, 습해 스트레스에 저항성을 가진 습해 저항성 유전자원과 감수성 유전자원 간의 차이를 확인할 수 있는 매개변수로 판단되어 인삼 유전자원에 대해 습해 스트레스 수준을 평가할 수 있는 도구로 활용 가능하다고 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.925-938
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• 2022

농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제42권1호
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• pp.54-60
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• 2022

최근 봄 가뭄과 이모작 작부체계로 인하여 옥수수의 파종시기가 지연되고 있다. 따라서 본 시험은 옥수수 품종을 한 달 간격으로 조기파종(4월 12일), 만기파종(5월 10일)으로 파종하였을 때 사일리지용 옥수수 품종의 생육특성, 사초 생산성 및 사료가치를 비교하기 위하여 중부지방(충남 천안)에서 4월 12일부터 8월 20일까지 수행하였다. 옥수수의 착수고는 만기파종이 조기파종보다 높았으나(p<0.05), 초장은 품종간에 유의적 차이가 없었다. 내도복성은 품종간에 차이가 있었으나(p<0.01) 파종시기간에 차이가 없었다. 반면 내충성은 품종간에 차이가 없었으나 파종시가간에는 차이기 있었다(p<0.05). 흑조위축병(RBSDV) 이병률은 만기파종이 조기파종보다 낮았다(p<0.001). 암이삭 비율은 품종 간에 유의적 차이가 보였다(p<0.01). 건물 및 TDN 수량도 조기파종에 비해 만기파종이 유의적인 차이를 보였다(p<0.01). 조단백질은 파종시기간에 유의적 차이는 보였지만, 품종간에 유의적 차이는 나타나지 않았다. 만기파종의 ADF 함량은 조기파종보다 낮았으나(p<0.01), NDF 함량은 품종 간에 유의적 차이가 없었다. 조기파종보다 만기파종의 TDN 및 비유정미에너지(NE_L)가 높았다. 따라서 우리나라 각 지역별 기후와 강수량을 고려하여 이모작 작부체계에 적합한 동계사료작물을 재배 후 여름사료작물인 사일리지용 옥수수의 파종시기를 5월 중순까지 늦추어도 생산성 및 사료가치가 높을 것으로 사료된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권1호
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• pp.43-54
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• 2023

기후변화가 고착화되면서 강수와 기온 변동으로 인한 가뭄 및 홍수 발생이 증가하고 있다. 유역 단위의 유출량 예측은 기후변화로 인한 자연재해에 대비하기 위한 수자원 관리의 시작이라 할 수 있다. 하지만, 기후변화와 유출모형의 불확실성은 정확한 유출 분석을 어렵게 한다. 본 연구에서는 이러한 불확실성을 완화하기 위하여 기후 스트레스 시나리오에 따른 두 개의 집중형 수문모형, 즉 IHACRES와 GR4J를 이용하여 강수 및 기온 변화에 따른 유출량 변화를 비교, 분석하였다. 연구 대상 지역은 합천댐과 섬진강댐 유역이며, Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 및 Kling Gupta Efficiency (KGE)를 목적함수로 하여 각 모형의 매개변수를 최적화하였다. 모형의 보정과 검정은 20년(1995년-2014년)의 유출자료를 활용하였으며, 보정 및 검정 기간은 각각 7:3 비율로 설정하였다. 두 모형 모두 보정과 검정 기간에 비교적 높은 신뢰도(NSE>0.74, KGE>0.75)를 보여, 모형이 과거 사상을 재현하기에 적합하고, 모의 결과가 비교적 유사함을 확인하였다. 다음으로, 기후변동이 유출에 미치는 영향을 평가하기 위해 동일한 모의 기간에 대해 강수는 -50 %에서 +50 %의 범위를 1 %씩, 기온은 0 ℃에서 8 ℃까지 0.1 ℃씩 구분하여 총 8,181개의 기후조건 시나리오를 구축하였다. 이후, 기후 스트레스 시나리오에 따른 두 모형의 최대유량, 풍수량, 평수량을 비교 및 분석하였다. 기후 스트레스 영향을 반영한 연최대유량과 풍수량의 경우, 강수 감소에 따른 유출 패턴은 두 모형에서 비슷하였으나, 강수와 기온이 증가할수록 상이한 결과를 얻었다. 이와 반대로, 풍수량의 경우 강수와 기온 변화의 차이가 커질수록 두 모형은 유사한 결과를 얻었다. 즉, 유역의 탄력적 기후변화 대응을 위해서는 모형의 불확실성에 대한 정량적 평가가 필요하다는 것을 시사한다.