켄터키 블루그래스의 최적 조직배양조건을 확립하기 위하여 성숙종자로부터 배발생 캘러스 유도 및 효율적인 식물체 재분화를 위한 품종별 배양효과, 배지종류 및 배지첨가물 등의 최적조건을 조사하였다. 배발생 캘러스 유도시 첨가되는 auxin으로는 2,4-D가 가장 효율적이었으며, 3mg/L 2,4-D와 0.1mg/L BA가 첨가된 MS배지에서 배발생 캘러스가 가장 높은 빈도로 유도되었다. 식물체 재분화는 배발생 캘러스를 1mg/L 2,4-D와 3mg/L BA가 첨가된 N6 배지에서 배양했을 때 57.7%의 높은 재분화율을 나타내었다. 기본배지의 종류에 따른 배양효율의 차이는 캘러스 유도에는 MS 배지가, 식물체 재분화에는 N6 배지가 효과적이었다. 켄터키 블루그래스의 품종에 따른 배발생 캘러스의 유도율과 재분화 능력은 큰 차이를 나타내어 Newport가 가장 높은 배양효율을 나타내었다. 본 연구를 통하여 확립된 단기간의 효율적인 재분화시스템은 분자육종을 통한 신품종 켄터키 블루그래스 개발에 유용하게 응용되어질 수 있을 것이다.
본 연구는 자전거도로 시스템이 활성화되어 있는 창원시를 대상으로 자전거 도로의 물리적 환경에 대한 공간 데이터를 구축하여 자전거도로 환경을 분석하고자 하였다. 물리적 환경을 평가하기 위한 지표는 문헌분석을 통하여 도출하였으며 각 평가 지표의 중요도 평가 및 가중치 설정을 위하여 전문가조사를 실시하였다. 최종적으로 도출된 8개의 물리적 환경 평가지표를 활용하여 현장 조사를 실시하였으며 수집된 자료는 ArcGIS Program을 이용하여 등급화 하였다. 평가지표별로 높은 점수를 획득한 구간의 면적비율은 녹시율(40%이상, 9.3%), 연결성(1.8이상, 9.8%), 자전거도로 유형(자전거 전용도로, 25.4%), 포장유형(아스팔트, 72.5%), 불법주차(무, 93.9%), 노면표시(유, 46.8%), 제한속도(30km 이하, 48.5%), 교통량(500/hr 이하, 44.3%)으로 나타났다. 8개의 평가지표를 중첩한 결과 1등급의 구간은 31-35점으로 대상지의 전체 도로 면적에서 12.4%로 나타났으며 득점요인은 도로의 유형과 녹시율로 나타났다. 또한 평균 녹시율이 35% 이상으로 나타나 자전거 이용에 있어 안전성과 쾌적성이 높은 것으로 분석되었다. 15점 미만을 획득한 5등급 구간의 경우 전체 도로면적의 24.5%를 차지하며 주요 요인은 불법 주정차, 노면표시 미비, 낮은 녹시율로 나타났다.
본 연구는 토함산습지 주변의 산림식생구조에 대해 알아보고자 토함산습지 주변을 지형적 관점에서 유역권을 설정하고 현존식생도를 작성하였다. 현존식생도를 바탕으로 대표되는 8개 군락, 즉, 소나무군락, 굴참나무군락, 신갈나무군락, 졸참나무군락, 신갈나무-졸참나무군락, 굴참나무-신갈나무-졸참나무군락, 층층나무군락, 버드나무군락에 대해 식생구조를 조사 분석하였다. 토함산 습지는 해발고 490m에 위치하고 있었으며 유역권의 면적은 약 $236,272m^2$이었다. 토함산 습지 유역권내 산림의 현존식생유형은 총 16개 유형으로 분류되었으며, 전체면적 중 신갈나무림이 $78,209.2m^2$로 전체 면적의 33.10%를 차지하고 있었다. 8개 군락의 구조를 알아보기 위해 조사구($10m{\times}10m$) 32개소를 설치하여 조사 분석 하였고, 각 군락별로 식생구조를 밝혔다. 본 조사지역의 산림식생 임령은 30~50년으로 추정되었으며, 토양산도(pH)는 4.89, 유기물함량은 4.46%로 조사되었다.
본 연구는 전남 광양시 백운산의 조릿대 개화지에서 외적 환경인자가 개화원인으로 작용하는가를 조사했다. 이를 토대로 조릿대의 개화원인, 개화양식 및 생활사 전략을 고찰했다. 조릿대 개화지와 비개화지 사이의 토양 물리적 조건 광량 차이는 없었다. 2014~17년 사이에 조릿대가 개화했던 한국과 일본 개화지의 강수량 기온은 평년치(과거 30년)와 다른 특이점을 찾을 수 없었다. 또한 대면적으로 조릿대가 꽃을 피운 후에 대부분 죽었으나 일부 조릿대 간이 다시 발생하기도 하고 일부는 죽지 않았다. 즉, 조릿대는 외적 환경인자와 상관없이 일제히 개화했으며, 대부분의 조릿대 간은 죽지만 일부는 살아남았다. 이는 조릿대 개화원인은 외적 환경인자 영향보다 생물시계에 따라 주기적으로 발현하는 특정 유전자(일명, 유전자 시계)로 촉발된다고 본다. 한편, 멀리 떨어져 있는 조릿대 개체와 동조해 꽃을 대규모로 피우며, 소규모 단독으로 여러 번 개화하기도 한다. 이것은 평생 한 번 개화하는 조릿대의 유성번식 실패 리스크를 분산하기 위한 일종의 보험시스템이라고 판단된다. 열대성 대나무 조릿대류가 온대로 분포를 넓히면서 환경의 불확실성 증가에 따른 유성번식의 최적화를 위해 장주기 단개화성이 강화된 것으로 추정된다.
돌발홍수는 강우유출수가 하천으로 모여드는 유역이 좁은 지역에 집중호우로 인해 유입되는 물의 양이 급증하여 나타난다. 돌발홍수는 유속이 빠르고 홍수를 대비할 수 있는 시간이 부족하므로 인명과 재산상의 피해를 발생시킨다. 본 연구에서는 돌발홍수를 예보를 위한 빅데이터 분석방법을 수행하였다. 연구 자료는 2009년에서 2012년까지 국민안전처 국가재난정보센터에 보고된 38건의 홍수 피해 자료와 지표수문모형(TOPLATS)에 의해 생성된 수문기상정보인 강우량, 토양수분 상태, 지표유출량이다. 돌발홍수 발생 선행 6시간의 강우량, 토양수분 상태, 지표유출량 데이터를 요인분석을 통해 토양수분 상태, 장기요인에 의한 강우량과 지표유출량, 단기요인에 의한 강우량과 지표유출량으로 축소하였다. 빅데이터 분석 방법으로는 유형분석인 의사결정나무, 랜덤포레스트, 나이브베이즈, 서포트벡터머신, 로지스틱 회귀모형을 사용하였다. 돌발홍수 사고발생 자료가 38건으로 한정되어 있기 때문에 예측성능 정확도 판단이 중요하다. 예측성능 정확도 평가방법으로 kappa계수, TP Rate, FP Rate, F-Measure를 이용하였다. 이 외에 돌발홍수 발생 선행 시점별 재현성 평가와 과거 4년간 돌발홍수 경보 횟수를 통해 최적 유형분석 방법을 제시하였다. 연구결과 로지스틱회귀모형과 랜덤포레스트가 돌발홍수 예보를 위한 예측 성능이 가장 좋았다. 사고발생 자료가 2009년부터 2012년까지 38건으로 한정되어 있어 분석을 위한 훈련자료와 검증자료 구축에 한계가 있었다. 장기간의 자료가 수집된다면 더욱 정확한 빅데이터 분석을 수행할 수 있다.
최근, 새천년생태계평가(MA: Millenium Ecosystem Assessment), 생태계와 생물다양성의 경제학(TEEB: The Economics of Ecosystems and Biodiversity) 등의 체계에 따라 생태계서비스를 평가하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 기존 대부분의 연구에서는 생태계기능 평가량에 화폐적 가치를 곱하여 생태계서비스를 평가하고 있어 생태계서비스와 관련된 환경 및 사회경제적 조건을 반영하지 못하고 있다. 본 연구에서는 자연 및 사회경제적 요소를 반영한 생태계서비스 평가방안을 제시하고자 하였다. 우선, 수원함양기능을 InVEST의 Water Yield 모형을 통해 평가하였고 수원함양기능에 강수량과 인구를 반영하여 수원함양의 생태계서비스를 평가하였다. 평가결과, 토지피복, 토양 등의 자연조건을 반영한 수원함양기능과 강수량 및 인구 등의 기후 및 사회경제적 인자를 추가적으로 고려한 생태계서비스의 공간분포는 서로 다른 양상을 보였다. 즉, 같은 수원함양기능을 보인 지역이라도 강수량이 적고 인구가 많은 지역에서 수원함양의 생태계서비스가 높은 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 수원함양의 생태계서비스는 수원함양기능에 추가적으로 기상 및 사회경제적 인자를 고려하여 평가되어야 한다는 것을 제시하였으며, 평가과정은 다른 분야의 생태계서비스평가에 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
최근 들어 집중호우 및 태풍과 국지성 집중호우로 인한 산사태 피해가 자주 보고되고 있다. 국내 지형특성상 산지 인근에서 도시가 발달되고 도로 철도 등의 기간시설물이 건설된 경우가 많기 때문에 산사태로 인한 인명 및 재산피해는 매우 심각하다. 이러한 피해를 효과적으로 방지하기 위해서는 건설계획 단계부터 산사태 위험이 높은 지역을 파악하고 적절한 대책을 마련하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 산사태 발생에 영향을 미칠 수 있는 지형학적 특성, 토질의 특성, 강우 정보, 나무의 종류 정보 등의 자료를 재해대장 분석, 항공사진 분석, 현장조사를 실시하여 구축한 423 지점의 산사태 데이터에 대한 통계학적 분석을 수행하여 산사태 위험도 예측식을 제안하였다. 제안된 예측식으로 예측된 결과와 실제 산사태 발생여부를 비교해 본 결과 약 92%의 분류 정확도를 보였다. 예측식에 필요한 입력치들은 단 시간 내에 저비용으로 획득할 수 있도록 구성하였다. 또한 예측결과의 경우 재해지도 형식으로 표현하기 용이하기 때문에 제안된 산사태 위험도 예측식은 광범위한 지역의 산사태 발생 위험도를 산정하는데 효과적으로 활용될 수 있다고 판단된다.
세계적인 월빙 및 웰니스 붐에 따른 건강 치유를 중시하는 라이프스타일의 정착과 21세기 최고의 유망 서비스산업으로 떠오르고 있는 의료관광 및 웰니스관광에 적극적으로 대응하기 위한 방안의 하나로 제주도의 향토자원을 활용한 스파산업 육성방향에 대하여 고찰하였다. 스파산업 육성에 활용할 수 있는 제주도의 향토자원은 자연환경, 광물자원, 수자원, 생물자원, 농산물, 민간요법의 6 종류의 자원인 것으로 파악되었다. 제주 향토자원을 활용 가능한 여러 가지 스파 트리트먼트 중에서도 제주를 상징할 수 있는 차별화된 스파 트리트먼트 즉, '제주 특화 스파 트리트먼트'로 개발이 가능한 것은 12가지로 판단되었다. 즉, 자연환경을 활용한 딸라소테라피, 광물자원을 활용한 스톤테라피 검은 모래찜질 화산회토를 이용한 온돌요법, 수자원을 활용한 탈라소테라피 음용요법 하이드로 테라피, 생물자원을 활용한 약초/한약재 찜질 삼림치유, 농산물을 활용한 스파퀴진, 민간요법을 활용한 얼굴미용 질병치유 및 건강증진 식이요법이다. 상기와 같은 12가지 스파 트리트먼트를 '제주 특화 스파 트리트먼트' 개발 활용하기 위해서는 향토자원의 물리화학적 특성에 관한 기초연구와 더불어 제품화 연구와 임상시험을 통화 효능연구가 선행되어야 한다. 또한, 개발된 스파 트리트먼트를 고객의 성향과 요구와 스파유형 등을 고려한 맞춤형 서비스 프로그램 개발과 표준화 및 매뉴얼화가 이루어져야 한다. 아울러, 제주 스파산업이 경쟁력 있는 산업으로 성장해 나가기 위해서는 제주특별자치도가 추진하고 있는 의료관광 및 웰니스관광과 연계와 더불어 창업 및 경영지원이 필요 할 것으로 판단된다.
오늘날 생태계가 인간에게 제공하는 기능과 서비스의 가치를 측정하고자 하는 노력이 지속적으로 이어지고 있으나, 지금까지 수행된 연구들의 대다수는 Landsat이나 MODIS와 같은 중저해상도의 위성영상을 활용해 왔다. 최근 들어 가용할 수 있는 고해상도 위성영상이 많아지는 데 비해 고해상도 영상을 활용한 생태계서비스 가치 추정 연구는 많이 이루어지지 않은 것이다. 이에 본 연구에서는 생태계서비스 가치를 좀 더 정밀하게 분석하고자 최근 들어 가장 많은 변화가 발생하였던 세종시 지역에 대한 고해상도 KOMPSAT-3 영상을 활용하여 화소 및 객체기반 분류를 수행한 후, 생태계서비스 가치 추정 결과를 비교하였다. 화소 및 객체기반 토지피복분류 결과, 화소기반 분류에서 산림과 초지는 상대적으로 과소평가되고 농경지와 시가지는 과대평가되는 것을 확인할 수 있었다. 또한 나지의 경우에는 화소기반 분류 결과에서는 증가하였고 객체기반 분류 결과에서는 감소하여 상반된 결과를 보였다. 이러한 토지피복 분류 결과를 토대로 연구지역 전체의 생태계서비스 가치를 추정한 결과, 2014년 기준 연간 약 818만(화소기반 결과) 달러와 863만(객체기반 결과) 달러에서 2016년에는 약 780만(화소기반 결과) 달러와 862만(객체기반 결과) 달러로 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과는 지역적 차원에서의 지속가능한 도시 개발 및 삶의 질 향상을 위한 정책 등을 수립하는 데 기초 자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구의 목적은 확률모델의 2가지 방법인 Frequency Ratio(FR), Evidential Belief Functions(EBF) 모델을 사용하여 산사태 취약성을 작성하고 강릉시 사천면과 주문진읍에서의 결과 비교를 통해 각 지역에 적합한 모델을 선정하는 것이다. 사천면에서 762개, 주문진읍에서 548개의 산사태 위치를 항공 사진의 해석을 기반으로 작성되었다. 각각의 산사태 지점 중 절반을 모델링을 위해 무작위로 선택하였고 남은 산사태 지점은 검증 목적으로 사용하였다. 지형 요소, 수문 요소, 산림입지토양도(1:5,000), 임상도(1:5,000), 지질도(1:25,000)와 같은 5가지 범주로 분류된 20가지의 산사태 유발 요소가 연구에서 산사태 취약성 작성을 위해 고려되었다. 산사태 발생과 산사태 유발 요소 사이의 관계는 FR, EBF 모델을 사용하여 분석되었다. 그 후, 2 가지 모델을 AUC(curve under area) 방법을 사용하여 검증하였다. 검증 결과에 따르면 주문진읍에서 FR모델(AUC = 81.2%)이 EBF 모델(AUC = 78.9%)에 비해 정확도가 높았다. 사천면 지역에서는 EBF 모델(AUC = 83.6%)이 FR모델(AUC = 81.6%)보다 정확도가 높게 나타났다. 검증 결과 FR 모델과 EBF 모델은 정확도 80% 내외로 높은 정확도를 가지고 있음을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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