• 한국농림기상학회지
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• 제21권3호
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• pp.158-166
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• 2019

농민이 농장에서 적지적작 기술을 구현하는 것은 기후변화에 적응하기 위한 효과적인 방법이 된다. 농민이 농장 수준에서부터 최적의 작물을 선택하고 최적의 재배기술을 구사하는데 농장의 기상과 작물의 생육상태를 실시간으로 파악하고 다양한 기술의 적용 결과를 사전에 모의해 볼 수 있다면 큰 도움이 될 것이다. 이를 시험하기 위하여 고랭지배추 주산지역을 대상으로 농업용 전자기후도와 작물 생육모형 기술을 결합하여 농장의 상세 기상과 작물 생육정보를 생산하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 농장 수준의 농업 실황정보를 생산하여 농민에게 직접 제공할 수 있는 유력한 도구로 활용될 수 있다는 결과를 얻었다. 이러한 방식으로 농민이 직접 이용할 수 있도록 하기 위해서는 앞으로도 정보 생산 속도의 개선, 일부 기상요소에 대한 소기후 모형의 개발 및 여러 옵션을 시험해 볼 수 있도록 작물 생육모형을 개선하는 것 등이 필요하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제19권4호
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• pp.169-185
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• 2016

최근 임상도의 신규 속성으로 임분의 평균 수고인 임분고를 추가하기 시작하였으나 전국 940만개의 포인트를 스테레오 항공사진에서 수동 측정해야 하는 어려움이 예상된다. 아울러, 항공사진에서 수고 측정 시 임연부나 묘지 주변의 수고를 측정하기 쉬워 임분 대표성이 떨어지는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 고해상도 스테레오 항공사진에서 추출한 영상 기반 3차원 점군과 FUSION S/W를 활용한 임분고 추정 방법을 제안하고 임분고를 자동 분석할 수 있는 모듈을 개발하였다. 스테레오 항공사진에서 수치표면모델 3차원 점군을 추출한 후 지면점 필터링을 거쳐 수치지면모델을 추출하고 이 두 모델을 차분하여 정규수치표면모델을 제작하였다. 정규수치표면모델에서 표본점별 개체목 수관을 육안판독한 후 수관별 최고점을 추출하여 정규수치표면모델 수고를 산출하였다. 표본점에서의 실측 수고와 정규수치표면모델 수고의 RMSE를 분석한 결과 전체 표본점 평균 수고의 RMSE는 0.96m로 나타났다. 대상지 전체의 개체목 수고를 추출하기 위해 FUSION S/W를 이용하여 항공사진의 정규수치표면모델에서 개체목 수고를 자동 추출하고 이를 임상도의 임분 폴리곤 단위로 평균하여 최종 임분고를 산출하였다. 마지막으로 임분고를 보다 손쉽게 분석할 수 있는 환경을 구현하기 위해 임분고 분석 프로세스를 ArcGIS add-in 모듈 형태로 자동화하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제27권2호
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• pp.34-44
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• 2024

최근 기후변화로 인한 이상기후로 인해 홍수, 산사태, 토사 유출과 같은 자연재난의 피해가 급증하고 있다. 우리나라는 국토의 63% 이상이 산지라는 지형적 특성 때문에 사면 재해에 취약하며, 특히, 토석채취지는 소단형성 과정에서 흙과 암석을 채굴하기 때문에 산사태가 발생할 확률이 높으며, 사업장 내부 뿐만 아니라, 외부까지 재해발생 위험이 높은 지역이다. 이에 따라, 본 연구는 토석채취지의 모니터링을 위해 UAV와 항공LiDAR를 활용하여 DEM을 구축하고 시계열 변화 분석을 수행하였으며, 토석채취지 모니터링을 위한 최적의 DEM 구축방법을 제안하였다. DEM 구축을 위해 UAV와 LiDAR 기반 Point Cloud 구축하고 Aggressive Classification(AC), Conservative Classification(CC), Standard Classification(SC) 등 세가지 알고리즘을 활용하여 지면부를 추출하였다. 알고리즘에 따라 구축한 UAV 및 LiDAR기반 DEM은 수치지형도 기반 DEM과의 비교를 통해 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과, 알고리즘 방법간의 높이 차는 최대 1 m 내외로 차이가 거의 없었다. 또한, 음영기복도를 활용한 지면부의 질감을 시각적 비교해보았을 때 CC 알고리즘의 성능이 가장 우수하였으며, 산림지역에서 LiDAR 기반 DEM이 높은 정확도를 보였다. 구축한 최적의 DEM을 통해 토석채취지의 시계열 변화량을 비교한 결과, 토석채취지역, 소단 형성지역 등 시계열 변화에 따른 토석채취지의 변화지역 탐지가 가능하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제10권3호
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• pp.94-101
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• 2008

Warming trends during winter seasons in East Asian regions are expected to accelerate in the future according to the climate projection by the Inter-governmental Panel on Climate Change (IPCC). Warmer winters may affect short-term cold hardiness of deciduous fruit trees, and yet phenological observations are scant compared to long-term climate records in the regions. Dormancy depth, which can be estimated by daily temperature, is expected to serve as a reasonable proxy for physiological tolerance of flowering buds to low temperature in winter. In order to delineate the geographical pattern of short-term cold hardiness in grapevines, a selected dormancy depth model was parameterized for "Campbell Early", the major cultivar in South Korea. Gridded data sets of daily maximum and minimum temperature with a 270m cell spacing ("High Definition Digital Temperature Map", HDDTM) were prepared for the current climatological normal year (1971-2000) based on observations at the 56 Korea Meteorological Administration (KMA) stations and a geospatial interpolation scheme for correcting land surface effects (e.g., land use, topography, and site elevation). To generate relevant datasets for climatological normal years in the future, we combined a 25km-resolution, 2011-2100 temperature projection dataset covering South Korea (under the auspices of the IPCC-SRES A2 scenario) with the 1971-2000 HD-DTM. The dormancy depth model was run with the gridded datasets to estimate geographical pattern of change in the cold-hardiness period (the number of days between endo- and forced dormancy release) across South Korea for the normal years (1971-2000, 2011-2040, 2041-2070, and 2071-2100). Results showed that the cold-hardiness zone with 60 days or longer cold-tolerant period would diminish from 58% of the total land area of South Korea in 1971-2000 to 40% in 2011-2040, 14% in 2041-2070, and less than 3% in 2071-2100. This method can be applied to other deciduous fruit trees for delineating geographical shift of cold-hardiness zone under the projected climate change in the future, thereby providing valuable information for adaptation strategy in fruit industry.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권3호
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• pp.175-186
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• 2019

기상 및 기후 정보를 활용하여 기후변화에 대응하기 위한 기후 스마트 농업을 도입하기 위한 노력이 진행되어 왔다. 기후 스마트 농업을 실현하기 위해 농가별 기상자료 수집 및 관리가 요구된다. 4차 산업혁명 시대의 주요한 기술인 IoT, 인공지능, 및 클라우드 컴퓨팅 기술들이 농가 단위의 기상정보 생산에 적극적으로 활용될 수 있다. 저비용과 저전력 특성을 가진 IoT 센서들로 무선 센서 네트워크를 구축할 경우, 농가나 농촌 공동체 수준에서 농업 생태계의 생산성을 파악할 수 있는 기상관측자료의 수집 및 분석이 가능하다. 무선 센서 네트워크를 통해 자료가 수집될 수 있는 공간적인 범위를 특정 농가보다는 농촌 공동체 수준으로 확대하여 IoT 기술의 수혜 농가를 확대하고, 아울러 상세기상정보의 생산 및 검증에 활용가능한 농업기상 빅데이터 구축이 필요하다. 기존에 개발되어 보급되고 있는 전자기후도를 활용하여, 농가 단위의 기상 추정 자료가 제공되고 있다. 이들 자료의 신뢰성을 향상시키고, 기존의 서비스 체계에서 제공되지 않고 있는 기상 변수들을 지원하기 위해 심층신경망과 같은 인공지능 기술들이 도입되어야 할 것이다. 시스템 구축의 비용 절감 및 활용성 증대를 위해 클라우드 및 포그 컴퓨팅 기술을 도입하여 농업 기상 정보 서비스 시스템이 설계되어야 한다. 또한, 기상자료와 농산물 가격 정보와 같은 환경자료와 경영정보를 동시에 제공할 수 있는 정보 시스템을 구축하여 활용도가 높은 농업 기상 서비스 시스템이 구축되어야 할 것이다. 이와 함께, 농업인 뿐만 아니라 소비자까지도 고려된 모바일 어플리케이션의 설계 및 개발을 통해, 4차 산업혁명의 주요 기술들이 농업 분야에서 확산될 수 있도록 지속적인 노력이 필요하다. 이러한 정보 시스템은 농업 분야 이해당사자에게 수요자 맞춤형 농림기상정보를 제공하여 기후스마트 농업 관련 기술의 개발과 도입을 촉진시킬 수 있을 것이다.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권3호
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• pp.29-35
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• 2010

토양유기탄소는 산림의 형성에 도움을 주며, 대기 중의 이산화탄소양을 조절함으로써 지구 온난화에 영향을 미치는 중요한 인자 중 하나이다. 토양에 존재하는 인자의 분포를 정확히 파악하려면 모든 지역에 대해 샘플링을 수행 해야하나 이는 매우 비현실적인 방법이다. 따라서 알맞은 모델을 제작하여 토양유기탄소의 분포를 추정할 수 있다면 그 활용도가 높을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 의사결정나무 알고리즘을 이용해 경사 데이터, 경사향 데이터, Digital Elevation Model (DEM), 식생의 형태 데이터로부터 토양유기탄소를 상대적으로 다량 함유하고 있는 환경 인자를 파악할 수 있는 모델을 제작했으며, 정확도 검증은 10 집단 교차 검정을 통해 수행하였다. 이를 위하여 See 5와 Weka 소프트웨어를 이용하였다. See5 소프트웨어의 경우, 토양유기탄소 표층에 대해 식생의 형태에 의해 토양유기탄소량이 결정되는 것으로 나타났으며, 중간층에 대해서는 DEM에 의해 토양유기탄소량이 달라진다는 결론이 도출됐다. 생성된 모델의 정확도는 표층에 대해 70.8%, 중간층에 대해 64.7%인 것으로 나타났다. Weka 소프트웨어의 경우, 토양유기탄소 샘플의 표층에 대해 See5와 동일한 결과가 도출되었지만, 중간층에 대해서는 DEM이나 식생의 형태뿐만 아니라 경사향도 영향을 미친다는 결론이 도출되었다. 생성된 모델의 정확도는 표층에 대해 68.98%, 중간층에 대해 60.65%인 것으로 나타났다. 본 연구는 토양유기탄소량의 파악 및 토양유기탄소 지도 제작에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.