• 한국조경학회지
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• 제49권4호
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• pp.64-73
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• 2021

본 연구의 목적은 소셜미디어에서 공유되는 지오태그 이미지를 활용하여 이용자가 인지하는 북한산국립공원의 경관미를 평가하는 방법을 제시하는 것이다. 연구에서 제시된 평가 방법은 크게 지오태그 이미지 데이터의 수집, 경관 이미지 식별, 조망대상 확률 지수를 적용한 누적가시도 분석의 과정으로 진행되었다. 본 연구에서 데이터로 사용한 램블러(Ramblr)는 국내에서 많은 이용자를 보유하고 있는 아웃도어 활동 지원 어플리케이션으로, 이로부터 북한산국립공원에 대한 총 110,954장의 지오태그 이미지를 수집하여 경관미 평가에 활용하였다. 수집된 지오태그 이미지들은 Google Vision API를 활용해 이미지의 내용을 해석하였으며, 이후 군집분석을 통해서 전체 수집한 사진을 총 11개의 경관이미지 유형과 9개의 비경관이미지 유형으로 구분하였다. 추출한 경관이미지를 바탕으로 북한산국립공원의 경관 유형을 분석한 결과, 봉우리나 산맥과 같은 지형적 특성과 관련한 이미지 유형이 가장 많은 비중을 차지하였으며, 그 외 임내 경관, 단풍경관, 수경관이 주요한 경관 유형으로 발견되었다. 도출된 경관미 평가맵에서는 이러한 주요 경관 유형의 비중과 특성에 따라 표고 및 경사가 높을수록 전반적으로 높은 경관미를 보였다. 그러나 일부 저지대 및 완경사를 지닌 진입지역에서도 높은 경관미가 확인되었다. 또한 북한산 지역이 도봉산 지역보다 경관미가 높게 평가되었으며, 도봉산 지역의 경우에는 표고 및 경사가 높음에도 불구하고, 상대적으로 낮은 경관미가 확인되었다. 이는 경관미가 물리적인 환경 조건뿐만 아니라, 경관을 조망하는 탐방객들의 휴양 활동과도 크게 관계하고 있음을 보여준다. 이처럼 지오태그 이미지의 누적 가시도를 활용한 경관미 평가는 사람들의 인식에 기반한 경관적 가치를 지리적으로 이해하고, 그 편차를 식별할 수 있도록 함으로써 향후 북한산국립공원의 경관 계획 및 관리에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권1호
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• pp.1-10
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• 2022

논으로 공급되는 관개용수는 필지에서의 증발산량 및 지하침투량과 용배수로를 통한 자연적 및 인위적인 배수량으로 소비된다. 관개 회귀수량은 관개를 통해 농경지에 공급된 수량 중에서 증발산에 의해 소비되지 않고 침투 또는 배수 등을 통해 하천으로 회귀되는 수량이다. 논 관개 회귀수량은 농업용수의 건전한 물순환 관리에 중요한 역할을 하며, 유역의 용수공급계획, 하천유황의 예측, 관개용수의 사용량 결정, 하천수질관리 및 농업유역의 수문모델링 등에 중요한 인자로 작용한다. 본 연구에서는 강원도 원주시 흥업저수지를 대상으로 단일 수원공 및 농업유역 단위의 회귀율을 추정하기 위하여 2017년부터 2020년까지 모니터링 및 EPA-SWMM (Environmental Protection Agency-Storm Water Management Model) 모델링을 수행하였다. 기상자료, 저수율, 관개수로 실측 유량자료를 입력하여 평야부의 관개수로 네트워크 모델 기반 SWMM 모델링을 수행하였으며, 용배수로별 공급량과 배수량을 산정하였다. 2020년 실측 저수율, 용배수로 유량 모니터링 데이터를 활용하여 SWMM 모델의 적용성을 검증하였으며, 평야부 수혜면적의 용배수로 네트워크를 구성하여 저수지로부터 공급된 관개량 중 배수로를 통해 하천으로 유입되는 신속회귀수량 및 회귀율을 추정하였다. 흥업저수지의 회귀수량 산정 결과 2017년부터 2020년까지의 연평균 신속회귀수량 및 회귀율은 각각 2,407,000 m³, 53.1%로 추정되었으며, 대상 저수지의 시점부 및 취입보 공급량, 수로부 배수량, 회귀수량 산정 결과를 활용하여 소규모 단일유역인 농촌유역의 물순환 특성 분석을 수행하였다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제15권1호
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• pp.1-12
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• 2022

수문모형의 최적 매개변수를 추정하기 위해서 자동최적화기법이 자주 이용되며, 이러한 최적화기법은 관측값과 모의값의 오차를 최소로 하기 위해 목적함수를 필요로 한다. 다만, 다양한 목적함수 선택에 따라 각기 다른 수문응답 결과를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 국내·외에서 사용되는 다양한 목적함수를 활용하여 단기 강우-유출 수문모형의 매개변수를 추정하고, 목적함수에 따른 수문곡선의 재현성을 평가하고, 적정 목적함수를 제시하고자 하였다. 강우-유출 모형으로는 현행 홍수예보에서 유역 유출모의에 활용되고 있는 집중형 수문모형인 저류함수모형을 선택하였으며, 모형의 5개 매개변수에 대해서 전역최적화기법인 SCE-UA를 적용하여 모형의 최적매개변수를 추정하였다. 목적함수별 수문곡선의 재현성 평가를 위해 용담댐 상류유역인 천천유역을 대상으로 9개의 강우사상을 추출하였으며, 7개의 목적함수를 선택하여 개별 강우사상별로 저류함수모형의 매개변수를 추정하고, 이를 활용한 모의 수문곡선의 재현성을 비교·분석하였다. 분석결과, 목적함수에 오차제곱을 포함하고 있는 RMSE, NSE, RSR이 Event 7을 제외한 모든 강우사상에 대해 가장 높은 정확도를 나타냈으며, 관측유량과 모의유량의 오차만을 반영한 ABIAS의 경우, 정확도가 가장 낮은 것으로 분석되었다. 또한, 관측유량 대비 오차 항을 포함하고 있는 PBIAS 및 VE의 경우 역시, 상기 3개(RMSE, NSE, RSR)의 결과와 유사하게 비교적 안정적인 수문곡선 재현성을 보여주었다. 다만, 고유량과 저유량을 동시에 고려하여 이에 민감한 매개변수를 조정하도록 개발된 MIA의 경우, 수문곡선 재현성 성능이 매우 낮은 것으로 나타났다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.41-54
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• 2021

수자원 관리와 수재해 피해 분석 및 예측 등을 위해 원격탐사를 활용한 수체면적을 추정하는 것은 매우 필수적이다. 위성을 활용한 수체탐지는 주로 광학 및 영상레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 센서를 탑재한 대형(무게 1,000kg 이상) 위성을 중심으로 수행되어왔다. 그러나 긴 재방문주기(repeat cycle)로 인해 재난/재해 시 적시 활용이 불가능한 한계가 존재한다. 최근 초소형위성(무게 100kg 미만) 개발이 활발히 이루어짐에 따라 기존 대형위성 중심의 시간해상도 한계를 극복할 수 있는 계기가 되었다. 현재 활발히 운용중인 초소형 SAR 위성은 핀란드의 ICEYE와 미국의 Capella 위성으로, 지구관측을 목적으로 군집(constellation) 형태로 운용되고 있다. 군집화 운용으로 인해 짧은 재방문주기(현재 0.8회/1일) 및 고해상도(Spot(0.5m))를 가지며, SAR센서 탑재로 기상 및 주야 무관하게 관측이 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 초소형위성의 운영 현황 및 특징에 대해서 기술하였으며, 초소형 SAR 위성 영상에 최적화된 수체면적 추정기술을 한반도 대청댐 유역에 적용해 보았다. 또한 광학 위성인 Sentinel-2 위성으로부터 생성된 수체를 참조값(reference)으로 하여 초소형위성 2기와 대형위성인 Sentinel-1위성과의 면적, 상관성 분석을 수행하였다. Capella 위성의 경우 가장 적은 면적의 차를 보였으며, 세 영상 모두 높은 상관관계를 나타냄을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통해 초소형 SAR 위성의 낮은 NESZ(Noise Equivalent Sigma Zero)에도 불구하고 수체면적 추정이 가능함을 확인하였으며, 기존 대형 SAR 위성을 활용한 수자원/수재해 감시 활용의 한계를 극복할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제41권4호
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• pp.250-258
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• 2021

본 연구는 엘크 암사슴(Cervus canadensis)의 사육방식에 따른 사료섭취량, 체중변화 및 자록의 성장에 미치는 영향을 확인하고 적정 방목강도를 구명하기 위하여 수행되었다. 본 실험에 사용된 공시가축은 3~4년생 엘크 암사슴 16두(평균체중 : 236.2 ± 15.7 kg)를 이용하였으며, 방목초지는 3년 이상된 톨 페스큐 위주의 기성 혼파초지로서 초종구성은 톨 페스큐(약 50%), 오차드그라스(약 10%), 켄터기 블루그라스(약 5%)와 피, 바랭이 등으로 구성되었다. 방목초지의 수분함량은 19.51~22.61%로 방목기간 동안 유사하였으며, 조단백질 함량은 6~7월에 유의적으로 높게 나타났다. 조지방과 조회분 함량은 가을로 갈수록 점차 증가하였으며, NDF와 ADF함량은 각각 53.65~60.18%과 26.08~29.10%로 조사되었다. 실험기간동안 보충사료 섭취량은 월별로 처리구 사이에 유의적인 차이가 나타나지 않았으나, 조사료와 총 건물섭취량은 5월을 제외하고 처리구 사이에 유의적인 차이가 나타났다 (p<0.05). 특히 8월에는 GR처리구의 조사료 섭취량이 급격히 감소하였는데, 여름철 환경변화에 따른 것으로 사료된다. 반면, 9월 포유를 위해 부족한 영양소를 섭취하기 위해 사초섭취량이 급격히 증가하였다. 우리 연구에서 암사슴의 채식패턴은 수사슴과 차이를 보였으며, 이는 실험기간 자록의 이유 및 포유기간에 따른 영향을 받은 것으로 사료된다. 본 실험에서 사양방식에 따른 엘크 암사슴의 체중은 유의적 차이가 나타나지 않았으나, GR처리구에서 자록의 성장률이 빠른 것으로 나타났다. 그러나, GR처리구에서 BF처리구에 비해 낮은 이유율이 나타나 분만 전후 사사사육을 통해 이유율을 높여주는 것이 필요할 것으로 판단되며, 목지 내에서 분만 시 포유경험이 있는 산차가 높은 암사슴을 이용하고 방목강도를 높여주는 것이 이유율을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다. 엘크 암사슴의 방목강도는 연평균 15두/ha로 나타났는데, 이는 다마 암사슴(Dama dama)에 비해서는 체중대비 높게 나타났으나, 엘크 수사슴에 비해서는 낮은 수치를 보여주었다. 이러한 결과는 기성초지 이용으로 인해 사초의 생산성이 감소한 결과로 사료되며, 앞으로 방목초지의 혼파방법과 기성초지의 비배관리 등을 통해 초지 활용성을 높일 수 있는 연구가 추가적으로 필요할 것으로 사료된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.384-392
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• 2022

본 연구는 RGB, 초분광 센서를 이용하여 시기별 사과 잎의 엽록소와 질소 함량을 예측하여 사과 나무 잎의 질소 영양을 진단하기 위해 수행되었다. 분광 데이터는 사과나무 '홍로/M.9' 2년생을 대상으로 고해상도 RGB와 초분광 센서로 촬영 후 영상처리를 통해 취득하였다. 식물체 데이터는 촬영이 끝난직후 엽록소와 잎 질소 함량을 측정하였다. 엽록소 측정기의 SPAD meter, RGB 센서의 개별 파장, 컬러 식생지수 및 초분광 센서의 214개의 파장과 식물체 데이터를 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 엽록소와 잎 질소 함량 데이터는 시기와 상관없이 질소 시비량에 따라 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 잎은 시기가 지나면서 잎에 있던 영양분이 과실로 전이되어 색이 옅어졌으며 RGB센서의 경우 Red파장에서 시기와 상관없이 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 초분광 센서의 경우 두 시기 모두 질소 시비 수준에 따라 가시광 영역보다 비가시광 영역에서 차이가 크게 나타났다. 반사값를 이용하여 식물체 특성의 예측 모델 결과 엽록소, 잎 질소함량 모두 초분광 데이터를 이용한 부분최소제곱회귀분석을 이용하였을 때 성능이 가장 높게 나타났다(chlorophyll: 81% / 63%, leaf nitrogen content: 81% / 67%). 이러한 원인은 RGB 센서에 비해 초분광 센서는 좁은 FWHM과 400-1,000nm의 넓은 파장 범위를 가지고 있어 질소 결핍에 의한 스트레스로 인해 작물의 분광학적 해석이 가능했을 것으로 판단된다. 추후 분광학적 특성을 이용하여 전 생육 시기의 수체 생리, 생태 모델 개발 및 검증 그리고 병해충 진단 등 연구를 통해 고품질, 안정적인 과실 생산 기술 개발에 기여될 것으로 사료된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권5호
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• pp.431-449
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• 2022

지금까지 국내에서는 수 많은 터널들이 완공되어 오면서 시공에서뿐 아니라 설계에서도 다양한 경험과 기술이 지속적으로 축적되어 왔다. 따라서 이제는 매우 복잡한 지질조건 또는 특수한 터널구조가 아니라면 일반적인 터널설계작업은 설계 항목에 따라 기존 유사 설계사례를 수정 또는 보완하는 것만으로도 충분한 경우도 적지 않다. 특히 터널발파설계의 경우, 실제 터널시공시 현장에서 시험발파를 통해 시공을 위한 발파설계를 추가로 수행하는 것이 일반적이라는 것을 감안할때, 설계단계에서 수행하는 발파설계는 예비설계 성격을 지니고 있어 기존의 유사 설계사례를 참고하는 것도 타당하다고 사료된다. 한편 최근 4차산업혁명시대에 들어서면서 전 산업분야에 걸쳐 그 활용도가 급증하고 있는 인공지능은 터널 및 발파분야에서도 다양하게 활용되고 있지만, 발파터널의 경우 발파진동 및 암반분류 등의 예측 분야에서 주로 활용되고 있을 뿐 터널발파패턴 설계에 활용된 사례는 많지 않다. 따라서 본 연구에서는 터널발파설계를 인공지능의 한 분야인 머신러닝 모델을 이용하여 자동화하기 위한 시도를 하였다. 이를 위하여 25개 학습용 터널설계 자료 및 2개의 시험용 설계자료에서 4가지의 입력데이터(지보패턴, 도로유형, 상반 및 하반 단면적) 및 16개의 출력데이터(심발공 종류, 비장약량, 천공수, 각 발파공 그룹별 공간격과 저항선 등)를 발췌하였다. 이를 기반으로 3가지 머신러닝 모델, 즉, XGBoost, ANN, SVM 모델을 시험한 결과 XGBoost모델이 상대적으로 최상의 결과를 나타내었다. 또한 이를 이용하여 실제 발파설계 상황을 가정하여 발파패턴을 제안하도록 한 결과 일부 항목에서 보완이 필요하긴 하지만 일반적 설계와 유사한 결과를 나타내었다. 본 연구가 기초연구 성격이어서 전체 발파설계를 완벽하게 수행하기는 아직 부족하지만, 향후 충분한 발파설계데이터를 확보하고 세부적인 처리과정을 보완하여 실용적인 활용이 가능하도록 추가 연구를 수행할 계획이다.

• 한국항만경제학회지
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• 제38권3호
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• pp.105-131
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• 2022

2019년 개선 이후에도 글로벌 컨테이너 항만시장의 성과를 평가하는 UNCTAD의 정기선해운연계지수(LSCI)는 사용이 제한적이다. 특히 정기선해운연계지수는 관계의 거리만을 기준으로 성과를 평가하기 때문에 기항 매력을 결합한 성과지수가 더 효율적일 것이다. 본 연구에서는 일본 Ocean-Commerce사의 2007, 2017, 2019년 데이터에 수정된 Huff 모델, 소셜 네트워크 분석의 허브-권한 알고리즘 및 고유벡터 중심성, 그리고 상관관계 분석을 사용하였다. 연구 결과는 다음과 같다: 첫째, 기항 매력도와 항만의 전반적 성과가 항상 일치하지는 않았다. 기항 매력도 분석에 따르면 부산은 10위권 안에 머물렀다. 더불어 우리나라의 다른 항만에 대한 기항 매력도도 분석 기간 중 낮은 수준에서 서서히 개선됐다. 둘째, 글로벌 컨테이너항은 일반적으로 항로별로 반입항과 반출항 역할로 장기 특화되어 있으며, 전 기간에 걸쳐 전문성을 유지하면서 성장하고 있다. 그러나 우리나라의 항만은 분석 시기마다 역할이 계속 바꿨다. 마지막으로 본 연구에서 제시한 기간별 항만물동량과 확장항만연계지수(Extended Port Connectivity Index, EPCI)는 0.77에서 0.85사이의 상관관계를 보였다. 비록 대서양 자료가 EPCI 분석에 제외되고 항만물동량 대신 선박의 처리능력을 사용하였지만 둘은 높은 상관관계를 보였다. 이러한 결과는 글로벌 항만을 평가하고 분석하는 데 도움이 될 것이다. 연구에 따르면 한국의 항만은 전문성을 유지하면서 성과를 향상하기 위한 장기 전략이 필요하다. 특히 항만의 바람직한 역할을 유지·발전시키기 위해서는 보완항과의 협력과 파트너십을 활용하고 보완항에 기항하는 선사들의 서비스를 유치하는 것이 바람직하다. 본 연구가 장기간에 걸친 많은 데이터와 방법론을 사용한 복잡한 분석을 수행하였지만, 전세계 항만 대상의 연구, 장기적 패널 분석, 기항 매력도 분석에 대한 과학적 매개변수 추정이 수행되면 연구의 완성도가 더욱 높여질 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.747-763
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• 2022

해양 염분은 전 지구 규모에서 해수 순환에 영향을 미칠 뿐만 아니라, 연·근해 지역 저염분수가 어족자원 및 수산업에 피해를 줄 수 있는 등 해양 식생환경의 변화를 줄 수 있다. 해수의 표면 특성인 sea surface salinity (SSS)에 따라 마이크로웨이브 영역의 방사율이 달라지며, 이를 통해 Soil Moisture Active Passive (SMAP) 등 위성 센서를 활용한 SSS 산출물이 제공되고 있다. 하지만 마이크로파 위성 센서 기반의 SSS 산출물은 낮은 시공간해상도로 자료를 생산하며, 연안지역과 고위도 지역에서 정확도가 낮다. 이러한 이유로 연·근해 지역 SSS의 상세한 시공간적 변화를 관측하기에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 Jang et al. (2022)에서 제시한 기계학습 기반의 개선된 SMAP SSS (SMAP SSS (Jang))를 참조자료로 활용하여, 정지궤도해색센서(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI) 영상으로부터 고해상도 SSS를 추정하는 Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기반의 모델을 개발하였다. 3가지 입력변수 조합을 테스트하였고, Multi-scale Ultra-high Resolution Sea Surface Temperature (SST) 자료가 추가된 scheme 3가 가장 높은 정확도를 보였다(R² = 0.60, RMSE = 0.91 psu). 이를 바탕으로 본 연구영역에서 SST가 SSS 모의에 효과적인 환경변수로 작용함을 보였다. 본 연구에서 제시한 LGBM 기반의 GOCI SSS는 SMAP SSS (Jang)와 비슷한 시공간적 패턴을 보였지만, 더 높은 공간해상도를 바탕으로 SSS의 보다 상세한 공간적 분포와 더불어 SMAP SSS (Jang)에서 산출하지 않는 연안 지역의 정보까지 모의하였다. 또한, 중국 남방지역에 대홍수가 발생하였던 2020년 8월을 대상으로 양자강 유출수(Changjiang Diluted Water)의 거동을 분석한 결과, GOCI SSS는 한국 해양수산연구원의 보도자료와 비교하여 일관성 있는 시공간적 변화를 보였다. 본 연구의 결과로 연안 지역의 저염수 뿐 아니라, 원해 지역에서 광학위성 신호를 활용한 고해상도 SSS 산출의 가능성을 제시하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권6호
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• pp.882-889
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• 2022

본 연구에서는 대마난류(Tsushima Warm Current, TWC)의 유동 변화에 영향을 주는 요소를 파악하기 위하여 TWC의 수송량과 태평양 순년진동(Pacific Decadal Oscillation, PDO) 및 엘니뇨 남방진동(El Niño - Southern Oscillation, ENSO)의 상호 관계 분석을 실시하였다. 25년(1993~2018년) 동안의 TWC의 월별 수송량을 계산해보면 하계에 가장 크고 동계에 가장 작게 나타나는 계절변동 주기가 뚜렷하다. TWC 수송량과 PDO 및 ENSO의 한 척도인 Oceanic Niño Index(ONI) 각각의 주기성 파악을 위한 power spectrum 분석결과, TWC 수송량은 1년 주기에서 peak를 보이지만 PDO 및 ONI는 뚜렷한 주기가 나타나지 않았다. 또한, TWC 수송량과 PDO 및 ONI의 상호 관계 파악을 위해 coherence 추정 방법을 이용하여 분석하였다. PDO 및 ONI의 coherence는 3년 이상의 장주기 변동에서 상호 기여도가 높으나 1년 이내의 단주기 변동에서는 상호 기여도가 낮다. 그러나 TWC 수송량과 PDO 두 요소 간 0.8~1.2년 주기에서 coherence 값은 0.7로 상호 기여도가 높다. 한편 서수도를 통과하는 TWC 수송량과 PDO는 I기간(1993~2002년)과 III기간(2010~2018년)에 역상관 관계성을 가진다. TWC 최대 수송량 (2.2 Sv 이상)이 높게 나타나는 시기에 PDO 지수가 -1.0 이하의 음의 값, 2.2 Sv 이하로 작은 시기에 PDO 지수가 양의 값을 나타낸다. 따라서 장기적인 PDO 지수 자료를 이용하면 TWC 수송량 변동 및 동해 연안역의 수온변화를 예측 또한 가능할 것으로 판단된다.