위성은 지난 반세기 동안 활동영역을 넓혀왔고, 향후에 추가 발사될 것으로 전망됨에 따라 위성 탑재체 개발에 대한 연구는 활발히 증가될 것으로 예측된다. 특히 지구관측 위성은 사용 목적과 수요에 따라 다양한 분야에서 활용되고 있으며 각 활용분야에 따른 적합한 탑재체 제원이 필요하다. 한반도의 경우 국토의 85%가 산림 및 농경지로 분포되어 있어 농림업 분야에서의 활용이 가장 활발할 것으로 예측할 수 있다. 본 논문에서는 향후 농림업분야에서 국내 지형을 효율적으로 관측하기 위한 위성 탑재체 기술을 분석하였다. 이를 위해 국내 사용자들이 농림업분야에 위성영상을 활용한 사례를 조사하여 관측 탑재체의 기술특성에 대해 분석하였다. 또한 국내외에서 농림업분야에 활용되고 있는 지구관측 위성 탑재체의 개발 현황과 향후 국내 지형을 효율적으로 관측하기 위한 기술사양을 분석하였다. 이를 바탕으로 관측폭 조정과 탑재체 관측 운용 형태에 따른 위성 모의 운용실험을 수행하였다. 본 연구 내용은 향후 농림업 위성이 개발에 앞서 기술적 참고 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
전 세계 수목원 및 표본관이 보유하고 있는 식물 유전자원 현황 및 정보 공유체계를 효과적으로 활용한다면, 현재 물리적으로 접근이 어려운 북한지역의 생물다양성 보전체계를 구축할 수 있을 것으로 생각된다. 본 연구는 북한에 자생하지만, 국내(남한)에는 자생하지 않는 식물들에 대한 학명을 검토하고 국내·외 수목원의 유전자원 보유 현황을 파악하기 위해 수행되었다. 북한식물 목록 선정을 위해 한반도 관속식물과 관련한 문헌이나 온라인 식물 종 데이터베이스를 참고하여 재배 및 외래식물 여부, 이명, 분포 범위 등을 검토하였으며, Botanic Gardens Conservation International Plant Database와 각 수목원의 Index Seminum을 활용하여 북한식물에 대한 전 세계 수목원의 유전자원 보유 현황을 파악하였다. 64과, 236속, 449종, 13아종, 21변종, 1품종, 2교잡종 등 486분류군에 대한 북한식물 목록을 선정하였으며 희귀식물, 특산식물, 북방계식물 등의 여부를 확인하였다. 전 세계 5개 대륙, 46개 국가, 333곳의 수목원 및 식물 연구기관에서 53과 190속 384분류군의 북한식물 유전자원을 보유 중인 것으로 확인하였다. 북한 지역과의 지리적 근접성, 과거 식물학자의 이동 등의 요인으로 한국, 일본, 러시아 등 동북아시아 국가가 보유하고 있는 북한식물 유전자원 종 다양성이 상대적으로 높은 것으로 확인된다. 본 연구는 북한 자생식물 종 목록 구축 및 응용을 도모하여 한반도 생물 다양성 보전을 위한 과학적 기반 마련과 글로벌 거버넌스 구축에 이바지할 것으로 생각된다.
빅데이터 시대에 접어들며 데이터에 대한 관심이 폭발적으로 늘어나고 있다. 특히, 인터넷 및 소셜미디어의 발전은 새로운 데이터들의 생성으로 연결되어 빅데이터와 인공지능 시대의 실현과 융합 기술의 새로운 장을 열 수 있게 되었으며, 과거에는 프로그램으로 다루지 못하던 데이터에 대한 분석 요구가 많이 발생하고 있다. 본 논문에서는 빅데이터 시대에서 많이 요구되는 비정형 데이터에 대한 분류를 위하여 분석 모델을 설계하고 이를 검증하였다. 데이터는 디비피아의 논문 요약과 주제어, 그리고 부주제 어를 크롤링하였으며, 코엔엘피의 데이터 사전을 이용해 데이터베이스를 생성하고, 형태소 분석을 통하여 단어의 토큰화 과정을 수행하였다. 또한, 카이스트의 9 품사 분류 체계를 이용해 명사를 추출하고, TF-IDF 값을 생성하였으며, 학습 데이터와 Y 값을 결합하여 분석 데이터 셋을 생성하였다. 이와 같이 생성된 분석 데이터 셋에 랜덤 포레스트와 서포트 벡터 머신 그리고 의사결정트리, 이렇게 세 가지 분석 알고리즘을 적용하여 분류의 적정성을 측정하였다. 본 논문에서 제안한 분류 모델 기법은 논문 분류 외에도 민원 분류 분석 및 텍스트 관련 분석 등 다양한 분야에 유용하게 사용될 수 있다.
KoFlux는 한국의 주요 육상생태계와 대기간의 에너지, 물, 이산화탄소의 순환을 감시하기 위해 구축한 에디 공분산 기술을 기반으로 하는 미기상학 플럭스 타워 관측지의 국내 관측망이다. KoFlux의 사명은 AsiaFlux와 동일하게 지구상의 생명의 질과 지속가능성을 보장하기 위해 아시아의 주요 생태계를 감시하고 돌보는 것이다. 구체적인 KoFlux의 목적은 (1) 생태계를 감시하고, 자료를 수집, 저장하고 배포를 가능하게 하는 하부구조와 (2) 이에 관련된 지식과 자료를 효과적으로 적용하고 배포하기 위해 정기적으로 포럼과 단기 훈련과정을 과학공동체에 제공하는 것이다. KoFlux는 아시아의 주요 육상생태계의 탄소/물/에너지 교환에 관한 생태계과학 정보와 지식을 창출하고, 과학적 연구와 적용에 있어서 다학문간 협력과 융합을 촉진하고, 지속적인 생태계 서비스를 지역사회에 제공함으로써 AsiaFlux의 비전인 "사고하는 공동체, 배움의 프런티어"를 추구하며 실천해 나간다. 현재 KoFlux 네트워크는 총 일곱 개의 관측지로 구성되어 있는데 국내의 경우 활엽수림, 침엽수림, 혼효림, 논과 비균질 농경지를 포함하며, 국외의 경우 남극과 북극의 툰드라 생태계에 위치해 있다. 등재된 관측지는 모두 표준화된 프로토콜을 사용하여 자료를 체계적으로 처리하고 있으며 자유롭게 자료 활용이 가능하도록 품질 검증된 플럭스 자료의 데이터베이스를 지속적으로 구축해 가고 있다. KoFlux는 정기적인 학술 논문 출판, 포럼 및 훈련과정을 통해, 네트워크를 성장시키고, 플럭스 관측 및 모델링 전문가간의 연결 및 정보교환을 위한 아고라를 제공하며, 관측 및 자료 분석을 위한 전문인력 양성을 위한 교육에 힘쓰고 있다. 그러나 이러한 지속적인 노력에도 불구하고 KoFlux에 등재된 산학연기관을 제외하고는 아직까지 네트워크의 성장이 제한되어 있는 실정이다. 이러한 학문간의 벽을 허물고, 네트워크에 대한 동반자 및 주인 의식을 고취시키기 위해 KoFlux는 2011년부터 서울대학교에 설립된 국가농림기상센터를 중심으로 NCAM의 주요 서비스를 담당하게 될 것이다. 이러한 일치된 협력은 현재의 감시 네트워크를 더욱 보강시키고, 차세대 과학자들을 길러내며, 우리 사회에 지속가능한 생태계 서비스의 제공을 보장할 수 있도록 이끌어 줄 것이다.
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.
현대사회에서 지속적으로 진행되고 있는 지구 온난화 현상은 비정상적인 기상 현상을 빈번히 발생시키고 있다. 특히 21세기에는 폭우와 같이 수문학적 측면에서 물의 특성이 전과 다르고, 수문학적 재해의 강도와 빈도가 증가하고 있다. 그 중 도시 지역에서는 재해로 인한 피해가 극대화될 가능성이 크기 때문에 피해를 대비하기 위한 재해에 대한 예측이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 대표적인 도시 자연 재해인 산사태를 로지스틱 회귀(Logistic regression, LR) 모델을 이용하여 분석하고 현장조사를 통해 산사태 이후의 관리 현황을 조사 및 검증하였다. 현장조사 대상 지역은 기존에 산사태 발생지역 및 본 연구의 연구결과로부터 산사태 취약성이 높게 나타난 지역을 중심으로 수행하였다. 기존 산사태 발생지 데이터는 2011년 우면산 산사태 당시의 현장조사 자료 및 항공사진 비교분석을 통해 추출하였다. 산사태 관련 요인은 항공사진으로부터 제작된 지형도와 임상도에서 추출하였다. 산사태 취약성 지도는 산사태에 영향을 미치는 총 13개 요인을 통해 구성된 공간 데이터베이스에 LR 모델을 적용하여 제작되었다. 마지막으로 ROC(Receiver operating characteristic) 곡선을 이용해 산사태 취약성 지도를 검증한 결과 77.79%의 정확도를 나타냈다. 추가적으로, 연구결과에 나타난 산사태 취약지역에 대해 2011년 산사태 이후 산사태가 어떻게 관리되었는지를 확인하기 위해 현장조사를 수행하였다. 본 연구의 결과는 국내 도시 산사태 관리에 관한 정책 수립에 있어 과학적 근거로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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