우리나라의 하천은 대부분 치수를 위한 제방공사를 통해 직강화되어 있다. 하천과 홍수터의 횡적 연결성을 회복하기 위해서는 제방에 의해 격리된 옛홍수터를 탐색하고 현재 토지이용현황을 파악하는 것이 중요하다. 본 연구의 목적은 청미천에서 옛홍수터를 탐색하고 토지이용현황을 분석하는 것이다. 옛홍수터는 지리정보시스템을 이용하여 청미천 유역에서 수치표고모델, 연속수치지도 및 계획홍수위를 중첩하여 산출하였다. 탐색된 옛홍수터의 토지이용현황은 토지피복도를 이용하여 분류하였다. 청미천에서 격리된 옛홍수터는 총 104 지점이 탐색되었으며, 전체면적은 11.9 km2이었다. 옛홍수터의 토지이용은 농경지가 87.1%로 대부분을 차지하였다. 청미천의 하류에는 산지로 둘러싸인 소규모 패치 형태의 옛홍수터가 많았으며, 이러한 지역은 시가화지역의 비율이 낮고, 농경지의 비율이 높아 하천 횡적 연결성 복원의 효율이 높을 것이다. 청미천에서 탐색된 격리된 옛홍수터와 토지이용 현황은 향후 하천 복원계획에 기초자료로 이용될 수 있을 것이다.
우리나라의 하천은 대부분 치수를 위한 제방공사를 통해 직강화되어 있다. 하천과 홍수터의 횡적 연결성을 회복하기 위해서는 제방에 의해 격리된 과거 홍수터를 탐색하고 현재 토지이용현황을 파악하는 것이 중요하다. 본 연구의 목적은 낙동강에서 제내지의 격리된 과거 홍수터를 탐색하고 토지이용현황을 분석하는 것이다. 격리된 과거 홍수터는 지리정보시스템 (GIS)을 이용하여 낙동강 유역에서 수치표고모델, 연속수치지도 및 계획홍수위를 중첩하여 산출하였다. 탐색된 격리된 과거 홍수터의 토지이용현황은 토지피복도를 이용하여 분류하였다. 낙동강에서 격리된 과거 홍수터는 총 384지점이 탐색되었으며, 전체면적은 $291km^2$이었으며, 상류지역에서는 주로 산지에 둘러 쌓인 형태였고, 하류지역에서는 넓은 개활지의 형태로도 분포하였다. 격리된 과거 홍수터의 토지이용은 농경지 (73.9%)와 시가화지역 (12.7%)이 대부분을 차지하였다. 낙동강에서 탐색된 격리된 과거 홍수터와 토지이용현황은 향후 하천 복원 계획에 기초자료로 이용될 수 있을 것이다.
본 연구는 전국 토양유실분포도와 토양유실위험 등급도를 작성하는 것을 목적으로 하였다. 토양유실분포도는 RUSLE를 이용하였고, 강우-유출 침식성인자(R)는 기상청의 59개 기상관측소의 1977년부터 2006년까지 (30년간)의 강우량 자료를 이용하여 산정하였다. 빈도분석은 FARD를 이용하였고, 전국 R인자를 빈도별로 산정하였다. 전국 R인자 분석에서 낙동강 유역이 가장 작은 값을 한강유역이 큰 값을 갖는 것으로 분석되었다. 토양유실량 분석결과 토지피복별로 초지, 나지 밭의 크기 순서로 토양유실이 발생하고, 전체적으로 약17.2ton/ha 정도의 토양유실이 발생하는 것으로 분석되었다. 단위면적당 평균토양유실량은 나지와 초지에서 많은 토양유실이 발생하고 있다. 5년빈도 강우특성에서 전체 토양유실량은 15,000여 톤의 토양유실이 발생하는 것으로 나타났다. 토지피복별 면적비를 고려하면 논, 산림, 밭작물 재배지역에서 많은 토양유실이 발생하는 것으로 분석되었다. 토양유실 위험 등급도 작성은 토양유실위험 등급을 5개 등급으로 구분하여 수행하였다. 분석결과 토양유실위험 2등급인 보통지역이 전체 토양유실량 위험지역의 78.2%로 가장 많은 부분을 차지하고 있으며, 심각한 토양유실 위험지역은 분석지역 전체 중에서 약 1.1%인 $1,038km^2$정도인 것으로 분석되었다. 토지피복별로 심각한 토양유실 위험지역은 나지, 초지, 밭작물 재배지역의 순으로 각각 $93.5km^2$, $168.1km^2$, $327.4km^2$ 정도가 심각한 등급의 토양유실 위험지역으로 분석되었다.
본 연구는 브라질의 서부에 있는 Mato Grosso do Sul 주의 Jangada 농장과 Jamaica 농장에 유칼리나무 식재계획(植栽計劃)을 원활히 추진하기 위해 인공위성사진을 이용하여 식생분류(植生分類) 및 토지이용구분(土地利用區分), 경사도(傾斜度) 및 영구자연보존지역(永久自然保存地域) 등을 분석한 결과이다. Mato Grosso do Sul 주의 서쪽에 위치하는 이 지역은 볼리비아와 파라과이의 국경근처에 있기 때문에 지정학적(地政學的)으로 매우 중요하다. 또한 물품수출이 파라과이강을 통해서 아르헨티나의 수도인 부에노스아이레스 까지 도달될 수 있고 브라질의 남동지역과 안데스산맥에 연한 국가들을 연결하는 국도(國道)와 철도(鐵道)가 존재한다. 농장의 산림(山林) 피복지역(被服地域)의 일차해석을 위한 기초로서 Radambrasil프로젝트 SF-21 Campo Grande로부터 얻은 식생지도가 사용되었고, 그 이후에 현장조사(現場調査)가 수행되었다. 최초의 이미지해석이 이루어진 후에 사용급과 토지점유에 대한 개념정의가 이루어 졌으며 스펙트럼분류가 행해졌다. Jangada 농장과 Jamaica 농장에 있어서 산림지역 Savanna와 초원지역 Savanna가 전체 총면적의 68% 정도를 차지하고 있다. 현재로서 만족한 연구결과에도 불구하고 이미 이루어진 평가결과(評價結果)에 기초하여 프로젝트 발전을 위한 수정(修正)과 보완(補完)이 요구된다. 특히 토양(土壤)과 지형(地形)을 포함해서 환경인가에 대한 상세한 분석이 병행되어야 할 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권2호
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pp.456-477
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2024
With information technology's rapid development, the Internet faces serious security problems. Studies have shown that malware has become a primary means of attacking the Internet. Therefore, adversarial samples have become a vital breakthrough point for studying malware. By studying adversarial samples, we can gain insights into the behavior and characteristics of malware, evaluate the performance of existing detectors in the face of deceptive samples, and help to discover vulnerabilities and improve detection methods for better performance. However, existing adversarial sample generation methods still need help regarding escape effectiveness and mobility. For instance, researchers have attempted to incorporate perturbation methods like Fast Gradient Sign Method (FGSM), Projected Gradient Descent (PGD), and others into adversarial samples to obfuscate detectors. However, these methods are only effective in specific environments and yield limited evasion effectiveness. To solve the above problems, this paper proposes a malware adversarial sample generation method (PixGAN) based on the pixel attention mechanism, which aims to improve adversarial samples' escape effect and mobility. The method transforms malware into grey-scale images and introduces the pixel attention mechanism in the Deep Convolution Generative Adversarial Networks (DCGAN) model to weigh the critical pixels in the grey-scale map, which improves the modeling ability of the generator and discriminator, thus enhancing the escape effect and mobility of the adversarial samples. The escape rate (ASR) is used as an evaluation index of the quality of the adversarial samples. The experimental results show that the adversarial samples generated by PixGAN achieve escape rates of 97%, 94%, 35%, 39%, and 43% on the Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Convolutional Neural Network (CNN), Convolutional Neural Network and Recurrent Neural Network (CNN_RNN), and Convolutional Neural Network and Long Short Term Memory (CNN_LSTM) algorithmic detectors, respectively.
사과 및 배의 재배적지 구분을 토양환경정보시스템을 통한 토양조건에 의한 재배적지값과 국립원예특작과학원에서 제작한 미래 상세 전자기후도 제공 시스템을 통한 기후조건에 의한 재배적지값을 최대저해인자법을 이용하여 통합된 적지 구분을 하였다. 사과 및 배 모두에서 통합된 적지구분은 토양의 적지 구분의 패턴과 상당히 유사하였다. 기후조건에 의거한 구분도에 비해서 토양조건에 의한 구분도가 전체적으로 상대적으로 적지의 등급이 낮은 것이 그 이유로 여겨진다. 토양조건에 있어서 적지등급을 결정하는 최종구간 값들이 상당히 높게 형성되어 있어 전체적으로 등급이 낮게 결정된 것으로 사료되어 최종구간값들의 정확도에 대한 보정이 요구된다. 최대저해인자법은 이렇게 하나의 인자의 값들이 저평가되었을 때, 그 값들이 대표화되어 전체적으로 등급의 영향을 미치는 단점을 가지고 있다고 여겨진다. 세부적 인자에 대한 최대저해인자법의 적용 및 계층분석방법(Analytic Hierarchy Process, AHP) 등의 다양한 방법론과 토양 및 기후의 세부적 요소에 근거한 실제 단위면적 당 생산량 혹은 경제적 수익 등의 실제 현장관측값들과의 보정을 통해 재배적지구분의 정확도 및 정보의 실효성을 높일 수 있을 것으로 사료된다.
이 단보는 농업기상재해 조기경보시스템을 전국적인 현업서비스로 정착시키기 위한 초기단계 기술구현에 관해 설명한다. 먼저 집수역별 기상특보 서비스는 기상청에서 발표하는 기존 150개 시군단위 특보발생 여부를 공간통계기법에 의해 810개 집수역 단위의 순차적인 위험도로 표현하였다. 두번째로 집수역별 지발성 재해경보 서비스는 76개 정규기상관측소의 일별 자료를 토대로 810개 집수역의 중장기 경과기상을 주단위로 감시하여 같은 기간의 기후학적 평년기상에 대비한 현 시점의 만성적 재해위험을 상대지수로 표현하였다. 마지막으로 조기경보서비스 시범지역인 섬진강 하류유역 내 자원농가에 대해여 재해위험을 필지별로 산출하여 개별적으로 전달하기 위한 기반을 마련하였다. 이들 세 종류의 정보를 국토교통부 공간정보 오픈 플랫폼 배경지도 위에 전국 집수역 및 시범지역 내 농장단위 재해위험 레이어로 중첩시켜 준실시간 지도 서비스를 구축하였다.
본 연구는 2016년 발생한 9.12 경주지진을 중심으로 경주시 건축물의 지진 취약성을 평가하고 지도를 제작하는데 목적이 있다. 지진 취약성을 평가하기위해 지질공학, 물리, 구조적 요인과 관련된 11개의 영향인자를 선정하였으며, 이는 독립변수로 적용되었다. 종속변수로는 9.12 경주지진 당시 실제 피해 입은 건축물의 위치자료가 사용되었다. 평가 모델은 기계학습 방법의 RF와 SVM을 기반으로 구축하였으며, 훈련 및 검증 데이터셋은 70:30 비율로 무작위 선별되었다. 정확도 검증은 ROC 곡선을 사용하여 최적 모델을 선별하였으며, 각 모델의 정확도는 RF(1.000), SVM(0.998), 예측 정확도는 RF(0.947), SVM(0.926) 로 나타났다. RF 모델을 기반으로 경주시 전체 건축물의 예측 값을 도출하였으며, 이를 등급화 하여 지진 취약성 지도를 작성하였다. 행정동별 건물 등급 분포를 살펴본 결과, 황남동, 월성동, 선도동, 내남면이 취약성이 높은 지역으로, 양북면, 강동면, 양남면, 감포읍이 상대적으로 안전한 지역으로 나타났다.
지형기후학을 기반으로 한 소기후모형은 전자기후도를 제작하기 위해 개발되었고 농림업 현장의 농장단위로 적용이 가능한 고해상도 규모로 발전하였다. 본 총설에서는 이러한 소기후모형의 미래 발전방향을 제시하고자, 그동안의 개발 및 발전과정을 다시 조망하였다. 우리나라 농산촌의 특징은 지형이 복잡 다양하며, 소규모로 구성되어 있어 기상과 기후의 공간적인 변이가 크다. 식물의 생육을 지배하는 농림기후는 공간 규모에서 소기후로 분류되어, 중규모인 기상청 종관기상관측(ASOS) 정보만으로는 활용이 제한된다. 이에 농림업에서 활용 가능한 기후정보를 효과적으로 모의하기 위해 소기후모형이 개발되고 발전되어 왔다. 작은 집수역을 대상으로 연구된 전자기후도는 전산처리 기술의 발전과 더불어 전국 범위의 고해상도 분포도 제작이 가능하게 되었으며, 과거 평년뿐 아니라, 미래 기후변화 시나리오, 나아가 실황과 예보자료를 실시간으로 처리하는 데 이르렀다. 최종적으로 상세화된 기상예보를 바탕으로 농장 단위로 재배작물의 생육진행과 재해예보를 제공할 수 있는 농업기상재해 조기경보서비스로 완성되었다. 기후위기 시대에 재해로 인한 피해를 경감하기 위해 세계적으로 조기경보시스템의 확대를 추진하고 있는 바, 진보된 소기후모형을 적용한 농업기상재해 조기경보서비스는 기술발전을 통해 적용대상 지역을 확대해 나아가야 할 것이다. 조기경보서비스가 디지털 기반의 지속가능한 농림생태-사회시스템에 기여하는 핵심 기술이 되기 위해서는, 실측 기반의 다양한 검보정 자료가 구축되어 적용되어야 하며, 사용자들과 농림업 현장의 목소리를 반영하여 지속가능발전의 패러다임을 담아내는 유기적인 플랫폼이 되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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