• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제9권3호
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• pp.163-173
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• 2022

기후변화는 종의 생물계절 및 지리적 분포 변화에 많은 영향을 미치는 핵심 요인으로 생태 분야에서는 취약성 평가를 위해 생물의 생리적 특성과 가장 관련이 높은 생태기후지수 (BioClimatic predictor, 이하 BioClim)를 사용하고 있다. 그러나, Shared Socio-economic Pathways (SSPs) 시나리오에 대한 GCM별 미래 기간 기후평균값 이외에 BioClim 값들은 제공되지 않고 있다. 본 연구는 농촌진흥청에서 생산한 1 km 해상도의 SSPs 시나리오 상세화 자료를 이용하여 국내 여건에 적합한 BioClim 자료를 생산하고, 해당 자료를 기반으로 종 분포모형을 적용하여 주로 남부 및 경상북도, 강원도 및 습한 지역에서 생육 환경이 적합한 고로쇠나무의 기준년대 (1981 - 2010년) 및 미래년도 (2011 - 2100년)에 대해 30년 단위로 적합 서식지 분포를 예측했다. 전국자연환경조사자료를 통해 총 819개 지점에서 고로쇠나무 출현 자료를 수집했다. MaxEnt 모형의 성능을 높이기 위해 모형의 매개 변수 (LQH-1.5)를 최적화하고 상세화된 Biolicm 7개 지수와 지형지수 5개를 MaxEnt 모델에 적용했다. 국내 고로쇠나무 분포는 배수, 연 강수량 (Bio12), 경사가 크게 기여하는 것으로 나타났다. 적습하고 비옥한 토양을 선호하는 생육 특성이 반영된 결과로 기후 요인의 영향은 크지 않았다. 이에 따라 기준년도에 고로쇠나무의 높은 수준 적합 서식지는 우리나라 면적의 3.41%, 근미래 (2011 - 2040년) 및 먼미래 (2071 - 2100년)에서 SSP1-2.6은 0.01%, 0.02%를 차지하여 점차 감소하였으나, SSP5-8.5에서는 각각 0.01%, 0.72%로 오히려 기준년도 대비 근미래에는 감소되다가 먼미래로 갈수록 점차 증가하는 경향을 보였다. 본 연구는 기후변화에 보다 적응이 수월한 식생의 미래 분포 양상을 확인한 연구로 기후변화 적응 종이 미래 산림 복원 등에 활용 가능한 기초 연구로 의의가 있다.

• 한국환경생태학회지
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• 제36권6호
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• pp.553-565
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• 2022

보호지역의 생태적 가치와 중요성에 대한 인식이 증가함에 따라 자연이 제공하는 생태계서비스에 관한 연구의 필요성이 요구되고 있다. 우리나라의 대표적인 보호지역인 자연공원은 국립공원, 도립공원, 군립공원의 체계를 가지고 있다. 국립공원은 국립공원공단에서 체계적으로 관리를 하고 있으나 도립공원과 군립공원은 지방자체단체가 관리하고 있다. 자연공원의 위계에 따라 자연성 또한 같은 위계적 차이가 있을 것으로 생각되나 이에 대한 검증은 이뤄지지 않았다. 이에 대한 차이를 알아보기 위하여 자연공원 중 산악형 22개소를 대상으로 InVEST 모델 중 서식지질(habitat quality)을 이용하여 차이를 알아보았다. 자연공원의 종류와 면적에 관계없이 서식지질을 분석한 결과 태백산국립공원(0.89), 주왕산국립공원(0.87), 웅석봉군립공원(0.86), 가야산국립공원(0.85) 순으로 높게 나타났다. 서식지질은 면적인 넓을수록 높은 값을 나타내었다. 면적이 유사한 자연공원을 대상으로 분석한 결과 국립공원의 서식지질은 도립공원과 군립공원에 비해 높았다. 반면 군립공원의 서식지질 평균은 0.83±0.02으로 도립공원의 서식지질 평균 0.78±0.03보다 0.05 더 높게 나타났다. 아울러 자연공원내에서 산림지역 비율이 높을수록 서식지질 또한 비례하여 높게 나타났다. 이상의 결과를 종합하면, 자연공원의 자연성은 자연공원의 위계와 같지 않고 토지이용, 토지피복 그리고 공원관리 등에 따라 자연성에 차이가 있음을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권4호
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• pp.261-272
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• 2023

최근 급격한 도시화와 기후변화에 따라 재난에 의한 피해가 증가하고 있다. 국내 기상청에서는 표준 경보(주의보, 경보)를 전국적으로 통일된 표준 경보 기준(3시간 및 12시간 최대 누적강우량)에 따라 발령하여 재해에 따른 지역별, 재난 사상별 특성이 고려되지 않은 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 서울특별시, 인천광역시, 경기도의 호우·태풍에 대한 재해 피해액 및 누적강우량을 활용하여 대상지역별 재해강도에 따른 단계별 기준을 설정하고, 강우에 따라 발생할 수 있는 재해의 강도를 분류하는 모형을 개발하고자 하였다. 즉, 본 연구에서는 호우·태풍에 의한 재해 피해액 누적 분포 함수의 분위별로 재해강도의 범주(관심, 주의, 경계, 심각 단계)를 분류하였고, 재해강도의 범주에 따른 누적강우량 기준을 대상 지자체별로 제시하였다. 그리고 지자체별 재해강도 분류모형 개발을 위해 4가지(의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost)의 머신러닝 모형을 활용하였는데 강우량, 누적강우량, 지속시간 최대 강우량(3시간, 12시간), 선행강우량을 독립변수로 이용하여 종속변수인 지자체별 재해강도를 분류하였다. 각 모형별 F1 점수를 이용한 정확도 평가 결과, 의사결정나무의 F1 점수가 0.56으로 가장 우수한 정확도를 보였다. 본 연구에서 제시한 머신러닝 기반 재해강도 분류모형을 활용하면 호우·태풍에 의한 재해에 대한 지자체별 위험 상태를 단계별로 파악할 수 있어, 재난 담당자들의 신속한 의사결정을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1031-1042
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• 2023

인공위성은 시공간적으로 연속적인 지구환경 데이터를 제공하므로 위성영상을 이용하여 효율인 작물 수확량 예측이 가능하며, 딥러닝(deep learning)을 활용함으로써 더 높은 수준의 특징과 추상적인 개념 파악을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 Landsat 8 위성 영상을 활용하여 다시기 영상 데이터를 이용하여 5대 수급 관리 채소인 배추와 무의 수확량을 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 2015년부터 2020년까지 배추와 무의 생장시기인 6~9월 위성영상을 이용하여 강원도를 대상으로 배추와 무의 수확량 예측을 수행하였다. 본 연구에서는 수확량 모델의 입력자료로 Landsat 8 지표면 반사도 자료와 normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index, lead area index, land surface temperature를 입력자료로 사용하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 모델을 기반으로 우리나라 작물과 입력데이터에 맞게 튜닝한 모델을 제안하였다. 위성영상 시계열 데이터를 이용하여 딥러닝 모델인 convolutional neural network (CNN)을 학습하여 수확량 예측을 진행하였다. Landsat 8은 16일 주기로 영상이 제공되지만 구름 등 기상의 영향으로 인해 특히 여름철에는 영상 취득에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 6~7월을 1구간, 8~9월을 2구간으로 나누어 수확량 예측을 수행하였다. 기존 머신러닝 모델과 참조 모델을 이용하여 수확량 예측을 수행하였으며, 모델링 성능을 비교했다. 제안한 모델의 경우 다른 모델과 비교했을 때, 높은 수확량 예측 성능을 나타내었다. Random forest (RF)의 경우 배추에서는 제안한 모델보다 좋은 예측 성능을 나타내었다. 이는 기존 연구 결과처럼 RF가 입력데이터의 물리적인 특성을 잘 반영하여 모델링 되었기 때문인 것으로 사료된다. 연도별 교차 검증 및 조기 예측을 통해 모델의 성능과 조기 예측 가능성을 평가하였다. Leave-one-out cross validation을 통해 분석한 결과 참고 모델을 제외하고는 두 모델에서는 유사한 예측 성능을 보여주었다. 2018년 데이터의 경우 모든 모델에서 가장 낮은 성능이 나타났는데, 2018년의 경우 폭염으로 인해 이는 다른 년도 데이터에서 학습되지 못해 수확량 예측에 영향을 준 것으로 생각되었다. 또한, 조기 예측 가능성을 확인한 결과, 무 수확량은 어느 정도 경향성을 나타냈지만 배추의 경우 조기 예측 가능성을 확인하지 못했다. 향후 연구에서는 데이터 형태에 따라 CNN의 구조를 조정해서 조기 예측 모델을 개발한다면 더 개선된 성능을 보일 것으로 생각된다. 본 연구 결과는 우리나라 밭 작물 수확량 예측을 위한 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제38권2호
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• pp.204-216
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• 2024

생태계서비스 상쇄 효과(Trade-off) 규명과 같이 서비스 간 상호관계를 측정하는 것은 한정된 환경자원을 관리하는 측면에서 매우 중요하다. 이에, 본 연구에서는 약 30여 년간 토지 피복이 변화함에 따라 파생된 생태계서비스 우세경향 및 증감을 파악하고, 시간의 경과에 따라 발생한 생태계서비스 상호 간 관계 변화를 추적하였다. 이를 통해 토지 피복 변화와 생태계서비스 변화 간의 관계 및 지역마다 상이한 서비스 변화의 특성을 규명하였다. 연구는 생태계서비스 평가 모델인 InVEST Model을 주로 활용하였고, 평가결과를 0-1사이로 표준화한 후 차원축소기법 중 하나인 주성분 분석을 거쳐 시계열변화를 관찰하고 서비스 상호 간 관계를 파악하였다. 연구 결과, 시가화 지역 면적은 1989년에서 2019년 사이 급격하게 증가했으며, 산림은 2009년에서 2019년 사이 크게 증가하는 양상을 나타냈다. 1989년에서 2019년 사이에 생태계서비스 공급량에 있어 전국적으로 수량 공급은 13.9% 감소, 질소 저류는 10.5% 감소, 인 저류는 2.6% 증가, 탄소 저장은 0.9% 감소, 대기정화는 1.2% 증가, 서식처 질은 3.4% 감소하였다. 우리나라는 지난 30여 년간 시가화 지역이 증가하고, 농경지가 감소하며, 산림이 증가하는 동안 인 저류 기능과 서식처 질 사이에 상쇄 효과를 보였다. 본 연구는 우리나라의 환경관리 정책이 도시화로 인해 하락한 생태계 질을 향상시키고 생태계서비스를 극대화하는데 기여했다는 결론을 도출하였다. 이러한 연구 결과는 정책결정자들이 지속 가능한 자연환경 보전과 생태계 서비스 제공에 중점을 둔 조림 정책을 수립하고 추진하는 데 도움을 줄 수 있다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제3권2호
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• pp.100-111
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• 1983

본(本) 연구(硏究)는 강원도(江原道) 새마을 '소' 임간공동방목사업(林間共同放牧事業)의 일환(一環)으로 81년도(年度)에 개설(開設)된 105개(個)의 공동방목장(共同放牧場)과 '82년도(年度)에 개설(開設)된 103개(個)의 공동방목장(共同放牧場)의 경영실태와 분석(分析)된 문제점(問題點) 그리고 개선방안(改善方案)에 관한 연구결과(硏究結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 공동방목(共同放牧) 사업(事業)의 효과 1) 방목기간중(放牧期間中) 1 일(日) 평균(平均) 증체량은 0.46kg으로서 농가(農家) 관행사육(慣行飼育)의 0.33kg보다 높았다. 2) '82년도(年度) 208개(個) 공동방목장(共同放牧場)의 방목기간(放牧期間)(5-10 월(月))중(中) 임간공동방목(林間共同放牧) 사업(事業)의 효과를 경제분석하면, 관행사육(慣行飼育)보다 293,075.,300원의 증체효과, 543,838,750원의 인건비(人件費) 절감효과 및 194,443,270원의 사료비(飼料費) 절감효과를 얻어 약(約) 1,031,357,320원의 소득효과를 가져왔다. 3) 208개(個) 공동방목장(共同放牧場)의 설문(設問) 조사(調査) 결과(結果), 농가(農家) 관행(慣行) 사육(飼育)보다 공동방목장(共同放牧場) 순위별(順位別) 효과에 대해서 농민들은 첫째 노동력(勞動力) 절감(節減). 둘째 사료비(飼料費) 절감(節減), 셋째 질병(疾病) 넷째 다두사육(多頭飼育) 가능(可能), 다섯째 협동심고취(協同心鼓吹), 여섯째 증체 효과, 일곱째 사양관리(飼養管理) 용역(容易), 여덟째 시설비(施設費) 절감(節減)을 들고 있다. 2. 공동방목(共同放牧) 사업(事業)의 문제점(問題點) 1) 임간공동방목(林間共同放牧) 2년차(年次)부터는 야생초(野生草)의 재생력(再生力)이 현저하게 저하(低下)되어 풀의 부족 현상이 일어난다. 2) 임간공동방목장(林間共同放牧場) 적지(適地)가 국유지(國有地)에 많으나 산림청(山林廳)의 이용(利用) 허가(許可)가 나지 않아 이용이 불가능하다. 3) 방목(放牧)으로 인(因)하여 발정(發精)한 암소를 발견하기 어려워서 수정시기(授精時期)를 놓치는 경우가 많다. 4) 각(各) 방목우(放牧牛)에 대한 방역(防疫) 및 진료(診療)의문제점이 많다. 3. 임간공동방목(林間共同放牧) 사업(事業)의 개선책(改善策) 1) 공동방목장(共同放牧場) 2년차(年次)부터는 겉뿌림초지(草地)나 제경초지(蹄耕草地)를 조성(造成)하여 충분한 조사료(粗飼料)를 확보(確保)시킬 것. 2) 정부(政府)는 강원도(江原道) 내(內) 모든 국유지(國有地)의 방목(放牧) 적지(適地)는 임간공동방목장(林間共同放牧場)으로 이용하여 우육(牛肉) 증산(增産), 독우(犢牛) 생산(生産) 지대(地帶)로 활용(活用)되도록 조치(措置)할 것. 3) 여지(與地)의 방목장(放牧場)에는 우수(優秀) 종빈우(種牝牛)를 혼목(混牧)시켜 번식성적(繁殖成績)을 올리도록 한 것. 그리고 발정(發情) 촉진(促進) 홀몬 주사(注射)로 동시(同時) 발정(發情)을 유도(誘導)해서 일괄 수정(授精)시킬 것. 4) 방목장(放牧場)에 토양병(土壤病)인 기종저의 예방(豫防) 주사(注射), 간질충에 대한 구충제의 년간(年間) 2회(回) 투여, 진드기 방제(防除)를 위하여 약욕(藥浴)을 시킬 것. 4. 임간공동방목장(林間共同放牧場) 육성(育成)을 위한 정책방향(政策方向) 1) 정부(政府)는 전국(全國)의 임야(林野)를 대상(對象)으로 임간공동방목장(林間共同放牧場) 적지(適地)를 조사(調査)할 것. 2) 정부(政府)는 임간공동방목장(林間共同放牧場) 적지(適地)로 판단되는 지역은 국공유림(國公有林)이나 법적(法的) 제한(制限) 지역(地域)도 목장(牧場) 개설(開設)이 가능하도록 조치할 것. 3) 정부(政府)는 여지(餘地)에 있는 공동방목장(共同放牧場) 적지(適地)에는 도로(道路) 개설(開設)과 전기목붕(電氣牧棚) 시설(施設)을 정부(政府) 자금(資金)으로 지원할 것. 4) 새마을 운동(運動)의 방향(方向)을 축산소득증대(畜産所得增大)에 두고 강원도(江原道)의 특성(特性)에 맞게 계속 임간공동방목(林間共同放牧) 사업(事業)이 추진(推進)될 수 있도록 정책적(政策的)인 배려가 필요하다. 5) 정부(政府)는 공동방목장(共同放牧場) 경영에 있어서 번식(繁殖) 성적(成績) 향상(向上)을 위한 인공수정상말비점(人工受精上末備点)을 보완(補完)해 줄 것. 6) 정부(政府)는 소 값의 적정(適定) 가격(價格) 수준(水準)을 유지(維持)하기 위한 가격(價格) 정책(政策)을 실시(實施)할 것. 7) 정부(政府)는 임간공동방목장(林間共同放牧場)에서 초지조성(草地造成)의 신청(申請)이 있을 때는 우선적으로 허가(許可)해 줄 것.