석탄화력발전소, 제철소 등 대규모 배출시설이 밀집되어 있는 충청남도 당진시는 지자체 차원에서 대기질 개선과 온실가스 감축 등을 위해 적극 노력하고 있음에도 불구하고 시민들의 건강에 대한 우려가 높다. 이에 본 연구에서는 석탄화력발전소와 외부요인 등이 지역 대기오염에 미치는 영향 파악을 위해 일반적으로 미세먼지 또는 초미세먼지 등의 기원 추적자로 이용하는 탄소 안정동위원소를 활용하여 지역 오염원의 기원을 추정하였다. 또한, 석탄화력발전소로부터의 이격거리를 고려하여 선정한 2지점에 대한 계절별 실측데이터와 선행연구 분석을 통해 구축한 라이브러리 및 역궤적 분석으로 오염원의 기원을 해석하였다. 탄소 안정동위원소비의 분석결과 겨울 > 봄 > 가을 > 여름 순으로 고농도 경향성을 보였으며, 라이브러리와의 매칭결과 이동오염원과 노천소각의 영향이 상대적으로 높은 것으로 분석되었다. 본 연구는 시범연구로 지속적인 모니터링과 데이터 축적을 통한 연구결과의 신뢰성 확보에 주력해야 할 것으로 판단된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권3호
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pp.1100-1118
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2021
In a wide range of ML applications, the training data contains privacy-sensitive information that should be kept secure. Training the ML systems by privacy-sensitive data makes the ML model inherent to the data. As the structure of the model has been fine-tuned by training data, the model can be abused for accessing the data by the estimation in a reverse process called model inversion attack (MIA). Although, MIA has been applied to shallow neural network models of recognizers in literature and its threat in privacy violation has been approved, in the case of a deep learning (DL) model, its efficiency was under question. It was due to the complexity of a DL model structure, big number of DL model parameters, the huge size of training data, big number of registered users to a DL model and thereof big number of class labels. This research work first analyses the possibility of MIA on a deep learning model of a recognition system, namely a face recognizer. Second, despite the conventional MIA under the white box scenario of having partial access to the users' non-sensitive information in addition to the model structure, the MIA is implemented on a deep face recognition system by just having the model structure and parameters but not any user information. In this aspect, it is under a semi-white box scenario or in other words a gray-box scenario. The experimental results in targeting five registered users of a CNN-based face recognition system approve the possibility of regeneration of users' face images even for a deep model by MIA under a gray box scenario. Although, for some images the evaluation recognition score is low and the generated images are not easily recognizable, but for some other images the score is high and facial features of the targeted identities are observable. The objective and subjective evaluations demonstrate that privacy cyber-attack by MIA on a deep recognition system not only is feasible but also is a serious threat with increasing alert state in the future as there is considerable potential for integration more advanced ML techniques to MIA.
This study is to propose the ecosystem service valuation method as a complementary or alternative tool to overcome the limitations of the contingent valuation method(CVM), typically used to assess social benefits in preliminary feasibility studies. With an increasing interest in natural and environmental restoration projects, we assessed social benefits with theses CVM and ecosystem service valuation method from a case of Janghang wetland restoration project and compared the extent of the two social benefits. For quantitative evaluation of ecosystem services, the biophysical quantity for each ecosystem service indicator was calculated and then converted into currency (KRW) units to estimate the economic value of ecosystem services. The four ecosystem regulating service indicators were selected including greenhouse gas capture/storage, air pollution, water quantity and quality regulation. The amounts of CO2 sequestration and storage as a ecosystem's greenhouse gas regulating service in the study area were 73.04 tCO2/yr and 5,867.53 tCO2/yr respectively. The reduction of SO2, one of air pollutant gases by ecosystems was calculated to be 180.27 kg/yr, the reduction of NO2 to be 378.90 kg/yr, and the reduction of fine dust (PM10) to be 9,713.92 kg/yr. The amount of freshwater regulating service by the ecosystem was estimated to be 459,394,319ℓ/yr, and the amount of nitrogen in freshwater removed by the ecosystem was 78.00kg/yr. Study results show that the benefits derived from the CVM were KRW 227.8 billion over the 30-year analysis period and those from the ecosystem service valuation method were KRW 41.4 billion for regulatory services and KRW 148.8 billion for cultural services, totaling KRW 189.5 billion. With KRW 184.8 billion of the total costs, the benefit/cost ratio using the CVM was 1.23 and that with the ecosystem service valuation method was 1.03. This study implications include that the CVM and ecosystem service valuation method can be applied together to assess and compare social benefits for natural and environmental restoration projects.
본 보고는 불개미 (Formica rufa truncicola var. yessoensis Forel: red wood ant, Polydomous ant)가 어떤 일정한 지역의 삼림애 한정되어 서식하기 때문에 그의 서식지에 있어서의 서식의 제한인자인 생태학적 환경요인을 구명함으로서, 다른 지역의 송림에 이식하여, 실제로 송충의 천적으로 이용할 수 있는 기초자료가 될 수 있으므로. 자연서식지(A구)이 있어서의 불개미 집(소)의 분포와 밀도를 조사하는 동시에, 토양의 물리 및 화학적성질, 식물의 분포와 밀도, 소나무의 입목도와 울패도, 조소와 지주식물, 지표면의 습도 그리고 이식시험한 결과 등을 종합한 것이며 그의 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 자연서식지에 있어서 불개미의 집(소)은 주로 산록부와 산복부이 분포하여 서식밀도가 높으나 산정부에는 불개미가 전혀 서식하지 못하였다. 2. 자연서식지(A구)에 있어서의 불개미의 경제밀도는 $2.85/m^2$이고 단위밀도는 $1.95/m^2$로서 실제로 송충의 발새오가 피해를 완전히 억제하고 있으므로 경제적 이용효율이 높은 것으로 사료된다. 3. 불개미의 자연서식지는 10-20년생 소나무가 밀생하여 임목도와 울패도가 높은 송림의 지표면에 임간나지가 많고 쇠풀과 화본과 잡초인 새류가 부분적으로 군생하는 반면에 잔디가 적었다. 4. 불개미는 자연서식지의 산록부가 산복부에서 주로 새류와 소나무 등을 지주식물로 이용하여 조소하였다. 5. 자연서식지에 있어서 습도에 따르는 불개미의 분포한계선은 5월부터 9월까지(활동기)는 산복부의 $76\%$선이고 10-11월(월동기)까지는 $72\%$선이었다. 6. 불개미의 자연서식지는 지표면에 유기물과 수분등의 함량이 많은 반면에 Ca와 Mg의 함량이 적고, 미사와 세사 및 점토가 많은 반면에 조사가 현저히 적었다. 7. 불개미를 자연서식지와 환경조건이 비슷한 비서식지의 송림에 분군이식하면 증식과 정착이 가능하다는 것을 알 수 있었다.
전 지구적인 기후변화에 따라 산림 및 토양탄소의 역할은 탄소 저장고로서 매우 중요하며, 이들의 동태를 연구하기 위해서는 기존의 현장연구뿐만 아니라 적용 가능한 산림모델 연구가 필요하다. 본 연구에서는 산림토양탄 소모델인 Yasso의 주요 입력자료인 과거의 연간 낙엽량 자료를 연륜연대학적 자료구축과정을 통해 생산하고, 위 모델을 이용하여 광릉지역 천연소나무림(Pinus densiflora)의 토양탄소동태를 모의하였다. 연륜연대학적 자료구축과정을 통해 계산된 임분 내 낙엽(침엽, 가지, 줄기, 세근)의 생산량은 1971년부터 2006년까지 지속적으로 증가해왔다. 또한 2006년 낙엽 생산량(침엽, 가지)의 실측값과 추정값을 비교한 결과 유의적인 오차는 없었다. 모의된 30 cm 깊이까지의 토양탄소 저장량의 임분 전체평균은 $46.30{\pm}4.28tCha^{-1}$로 산림의 임목 내 탄소 저장량의 약 53%를 차지했으며, 실측값과 비교하여 유의한 차이 및 오차가 없었다. IPCC A1B 시나리오에 따른 한반도 기후변화추세를 반영한 이 지역의 모의된 토양탄소 추정량은 1971년부터 2041년까지 지속적으로 증가한 후 2100년까지 감소되는 것으로 나타났다. 기후변화를 고려하지 않는 시나리오의 결과와 비교하면 2100년에 이르러 최고 7.58%까지 토양탄소량이 감소될 수 있다. 본 연륜연대학적 자료 구축방법과 Yasso 모델을 이용한 모의과정은 천연소나무림의 토양탄소동태를 추정하는데 유용한 것으로 판단되었다. 향후 더욱 신뢰성 있는 결과를 생산할 수 있도록 연륜연대학적 방법 및 Yasso 모델의 개선과 다양한 환경에서의 적용 및 타당성평가와 같은 후속연구가 필요한 것으로 사료된다.
강원도 남부(영월)와 충북 제천, 단양 등지에 널리 분포하는 석회암에서 유래된 토양은 점토 및 철분함량이 많은 식질계 토양으로 세립(細粒)질로 구성이 되어 있고 자갈이나 잔돌이 있는 토양으로 분류되므로 토양의 침투 및 투수속도가 화강암이나 화강편마암 유래 토양과는 다른 양상을 보인다. 본 연구는 석회암 유래 토양의 침투속도와 토양층위별 투수속도 측정결과인 현장 포화수리전도도(Kfs, field saturation hydraulic conductivity)에 토양의 입도 분포 및 유기물 함량이 미치는 영향을 파악하고자 그들 사이의 상호관계를 분석하였다. 실험을 위해 이용된 토양은 과림, 모산, 장성, 마지, 안미, 평안의 6개 토양통이었고 장력 침투계(disc tension infiltrometer)와 투수속도 측정계(Guelph permeameter)로 침투 및 투수속도를 측정하고 입도 분포와 유기물함량을 분석했다. 전체 측정대상 토양의 표토 및 층위별 Kfs와 그 토양들의 모래, 미사, 점토 및 유기물 함량과는 유의한 상관관계를 찾을 수 없었다. 그것은 측정 토양이 농경지 토양 외에도 산림 토양이 포함되어 있고, 산림토양도 유기물 층이 존재한다거나 다량의 자갈이나 잔돌 등의 함량이 존재하기 때문인 것으로 여겨진다. 이것은 포화수리 전도도가 토양의 입도분포나 유기물 함량과의 관계가 있다고 했던 다수의 연구와는 상반된 결과이므로 이를 더 검토해볼 필요성이 있다. 이를 위해, 측정된 6개의 대상 토양 중에서 암쇄토인 모산통과 유기물 함량이 9.2%로 일반토양보다 월등히 높은 과림통의 O충을 제외하고 토양 입도분포 및 유기물 함량과 침투 및 투수속도와의 관계를 살펴보았다. 분석결과 모래의 함량과 Kfs의 관계는 결정계수($R^2)가 0.309로 비교적 낮게 나타나고 있지만 정의 직선 상관관계를 나타냈으며, 미사함량과는 관계가 없었고, 점토함량과는 결정계수가 0.3164로서 부의 직선 상관관계를 나타냈다. 유기물 함량과는 다른 토양 입도분포들보다 결정계수가 높으며($R^2=0.4884^{*}$) 지수함수 관계를 나타내고 있다. 이러한 결과들을 종합하면 석회암 유래토양에서의 현장포화수리 전도도는 모래나 유기물 함량이 많으면 증가하고 점토 함량이 많으면 감소할 것이므로 이들을 조합한다면 현장 포화수리전도도를 예측하는 PTF(Pedo-Transfer Function)를 작성할 수 있다. 본 연구에서는 이를 위해 모래, 점토, 유기물 함량을 고려해 PTF를 분석한 결과 점토는 다중 공선성 때문에 제외를 하고 모래와 유기물 함량만을 이용해 Kfs를 예측할 수 있는 PTF를 작성했다.
본 연구에서는 전자상자성공명(electron paramagnetic resonance, EPR) 장치를 사용한 휴대전화 부품들의 EPR 특성 측정을 통해 방사선사고시 회구적 선량평가용 선량계로써 활용가능성에 대하여 확인하였다. 화면표시 방식이 다른 두 스마트폰에서 12개의 시료를 선정하여 실험에 사용하였고, 시료의 방사선조사에는 $^{137}Cs$ 감마선 그리고 EPR 측정은 실온에서 Bruker사의 ELEXSYS E500 X-Band EPR spectrometer를 사용하여 수행하였다. 먼저 각 시료에 대하여 비조사시료와 조사시료의 EPR 스펙트럼을 측정하여 방사선에 의한 라디칼 생성 여부를 확인하였고, 그 후 선량반응곡선과 시간에 따른 시그널 크기 변화를 측정하였다. 측정결과 유심 플라스틱과 IC 칩을 제외한 모든 시료에서 방사선에 의한 EPR 시그널 증가를 확인할 수 있었다. 시료 중에서 덮개유리, 카메라렌즈, 도광판, 확산시트는 결정계수 $R^2=0.93$이상의 좋은 선형상관관계를 보였다. 특히 도광판은 선량에 따른 시그널 증가량이 가장 크고 백그라운드 시그널이 없기 때문에 선량평가에 이상적인 특성을 가지고 있었지만, 72 시간 이내에 시그널이 약 50% 감소하는 약점이 있었다. 확산시트 또한 도광판과 유사한 페이딩 특성을 나타내었고, 덮개유리와 카메라렌즈는 단기간 동안에는 시그널이 안정적으로 보존되었다. 휴대전화 부품을 이용한 EPR 선량평가를 실제 대규모 방사선 사고에서 신속하게 적용하기 위해서는 더 많은 휴대전화 기종의 같은 부품에 대한 시그널 차이, 페이딩, 시료 전처리 방법 등에 대한 추가연구가 진행될 필요가 있다. 그러나 현재 결과를 바탕으로 소규모 방사선사고시 피폭환자가 소지하고 있던 휴대전화와 동일한 제품을 구입하여 비교하는 방법 또는 추가조사법을 이용한 선량평가는 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 논토양 쟁기바닥층을 대상으로 특성을 파악하고 토양입자분포를 프랙탈차원화하여 물이동을 추정하고자 수행하였다. 모내기전 비담수기에 보통논과 사질논 12지점을 각각 선정하였다. 선정지점에서 깊이별 관입경도를 측정하여 쟁기바닥층 출현깊이와 두께를 도출하였다. 표토와 쟁기바닥층에서 토양입자분포, 유기물함량, 산중식 경도를, 쟁기바닥층에서 2인치 코아시료를 채취한 후 변수위법으로 포화수리전도도를 측정하였다. 토양입자분포의 프랙탈 차원화는 측정한 입자분포자료, 0-0.002, 0.002-0.053, 0.053-0.1, 0.1-0.25, 0.25-0.5, 0.5-1.0, 1.0-2.0 mm의 함량을 활용하여 Tyler와 Wheatcraft (1992)의 방법을 따랐다. 조사한 연구지점의 쟁기바닥층 출현깊이는 5-30 cm, 두께는 5-17 cm로 분포하였으며 보통논이 사질논보다 평균적으로 출현깊이가 깊고 두께는 얇은 것으로 나타났다. 또한 보통논은 점토함량이 18%이상으로 상대적으로 세립질 토성을, 사질논은 18%이하로 조립질 토성을 나타내었다. 토양입자분포의 프랙탈차원 ($D_m$)은 세립질 토성일수록 높은 값을 나타내었으며 조립질토양에서 더 높은 프랙탈성을 나타내었다. 포화수리전도도는 0.5-1420 mm $day^{-1}$로 분포하였으며 사력질 사질논에서 가장 높은 값을 나타내었다. 포화수리전도도는 점토함량과 $D_m$이 증가함에 따라 감소하는 경향이 나타났으며 멱함수의 형태를 나타내었다. 점토함량보다 $D_m$을 독립변수로 사용했을시, 적합된 멱함수의 결정계수가 높았으며 특히 사질논이 보통논보다 결정계수가 높게 나타났다. 따라서 본 연구는 토양입자분포를 프랙탈 차원화를 통해 단일 값으로 표현하여 포화수리전도도 등의 물이동 특성 추정에 활용할 수 있다고 보여준다 할 수 있다. 특히 조립질 토성을 가진 논토양의 물이동 추정에 유용할 것으로 판단할 수 있었다.
대기 중의 이산화황(SO2)은 주로 인위적 배출원에 의해 발생하며 화학 반응을 통해 (초)미세먼지를 형성하여 직간접적으로 주변 환경 및 인체 건강에 해로운 영향을 주는 물질이다. 특히 지상에서의 농도는 인간 활동과 밀접한 관련이 있어 모니터링의 필요성이 매우 크다. 따라서, 본 연구에서는 TROPOMI SO2 연직 컬럼 농도 산출물 및 타 위성 산물과 모델 산출물 등을 융합 활용하여 기계학습 기법에 적용하여 SO2 지상 농도 추정모델을 개발하였다. 기계학습 기법으로는 널리 활용되고 있는 RF(Random Forest)에 잔차 보정 과정을 결합한 2-step 잔차 보정 RF를 적용하였다. 개발된 모델은 무작위, 공간 및 시간별 10-fold 교차 검증을 통하여 검증하였으며, 기울기(slope) 값이 1.14-1.25, 상관계수(R) 값이 0.55-0.65, rRMSE 값이 약 58-63% 정도로 나타났다. 이는 잔차 보정이 적용되지 않은 기존의 RF 대비 slope의 경우 약 10%, R과 rRMSE의 경우 약 3% 가량 향상된 결과를 보인다. 국가별로 나누어 분석하였을 때에는 샘플 수가 적고 SO2의 전반적인 농도가 낮은 일본 지역에서의 공간별 10-fold 교차검증 성능이 소폭 감소하는 것으로 나타났다. SO2 지상농도 분포를 계절별로 표출하였을 때, 일본의 경우 다른 지역 대비 연중 저농도가 관찰되며 높은 결측 값 비율로 인하여 관측소 농도 대비 2-step 잔차 보정 RF 모델에서 과대 모의하는 경향이 관찰되었다. 대표적 고농도 발생지인 중국의 YRD(Yangtze River Delta) 와 한국의 SMA(Seoul Metropolitan Area)의 계절적 분포 변화를 추가적으로 분석하였을 때, 연료 연소로 인한 겨울철 농도 증가 패턴이 나타났다. 이는 인위적 배출원의 영향을 크게 받는 SO2의 시공간적인 분포 특성을 잘 반영하고 있는 결과이다. 따라서, 본 연구를 통하여 제안한 모델은 장기적으로 SO2 지상 농도의 시공간적 분포를 파악하는 데에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 낙동강 본류의 안동댐 하류(4,565.7 km2) 하천을 대상으로 1차원 물리적 서식처 모형인 PHABSIM과 2차원 물리적 서식처 모형인 River2D를 활용하여 대상어종에 대해 환경생태유량을 산정하고 어류서식처에 대한 2차원 공간분석을 수행하였다. 서식처 모형의 구축을 위해 낙동강유역의 하천기본계획보고서를 활용하여 하천단면정보와 수리학적 입력자료를 수집하였다. PHABSIM 구축범위는 구담수위관측소(GD)로부터 약 410.0 m, River2D의 경우 GD를 포함한 약 6.0 km에 대해 구축하였다. 대상어종 선정 및 HSI 구축을 위해 대상하천의 하류에 위치한 풍지교에서 어류 현장조사를 수행하였다. 어류 현장조사 결과, 피라미가 우점종으로 나타나 피라미(Zacco platypus)를 대상어종으로 선정하였고 피라미의 물리적 서식처 특성을 활용하여 HSI를 구축하였다. 피라미의 최적 HSI 범위는 유속에서 0.3~0.5 m/s, 수심에서 0.4~0.6 m, 그리고 하상재료는 모래에서 잔자갈로 나타났다. HSI를 PHABSIM에 적용하여 환경생태유량을 산정한 결과, 대상하천의 최적 환경생태유량은 20.0 m3/sec로 산정되었다. River2D를 활용하여 어류서식처의 2차원 공간분석을 수행한 결과 WUA는 환경생태유량 조건에서 107,392.0 m2/1000 m으로 산정되었고, Q355 조건과 비교하여 하천 전반적으로 어류서식처가 확보되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.