본 연구의 목적은 Google Maps에서 제공하는 장소에 대한 리뷰를 활용하여 실제로 공원을 방문한 이용자의 인식과 평가를 파악하는 것이다. 구글맵리뷰는 Social Network Service(SNS)를 통해 장소에 대한 인식과 평가에 관한 정보를 얻는 온라인 리뷰이며, 일반 리뷰어와 구글맵의 회원으로 등록된 지역 가이드의 관점에서 장소에 대한 이해를 볼 수 있는 서비스이다. 본 연구에서는 구글맵리뷰 분석이 공원 관리에 필요한 이용자들의 인식과 평가를 추출하는데 활용될 수 있는지를 살펴보고자 하였다. 서로 다른 공간특징과 시설을 가지는 3개의 공원(서울숲, 보라매공원, 올림픽공원)을 대상으로 파이썬을 활용한 웹 크롤링을 통해서 구글맵리뷰 내용을 수집하였다. 그리고 텍스트 분석을 통해 공원별 주요 키워드 분석과 네트워크 구조에 따른 특성을 분석하고, 이와 함께 구글맵리뷰에서 제공하는 별점 평갓값과 외국인 리뷰 데이터에 대한 분석도 수행했다. 연구 결과, 3개의 공원에서 공통으로 나타나는 특성으로는 이용목적으로 '산책', '자전거', '휴식', '피크닉'이 있었으며, 동반유형으로 '가족', '아이', '애견'이, 인프라로는 '놀이터', '산책로'가 있었다. 공원별 특색을 보면 서울숲은 자연을 기반으로 하는 야외활동이 많이 나타났고 반면, 주차공간 부족과 주말 혼잡은 공원 이용자에게 부정적인 영향을 미치고 있었다. 보라매공원은 수많은 활동을 제공하는 다양한 시설을 갖춘 도시공원의 모습을 가지고 있었다. 리뷰어들은 반려견을 동반하는 이용자 그룹과 그렇지 않은 다른 이용자 그룹 간의 갈등과 공원의 복잡함에 대한 부정적인 측면을 언급했다. 올림픽공원에는 대형 복합시설이 있으며, 커뮤니티, 문화예술공연과 같은 대규모 문화 이벤트가 많이 언급되었고, 레크리에이션 기능이 강조되었다. 구글맵리뷰는 공원에 대한 이용자의 전반적 경험과 이미지에 대한 특징을 파악하는 유용한 자료라고 할 수 있다. 또한, 다른 소셜미디어 데이터와 비교할 때 특히 구글맵리뷰는 공원에 대한 이용자 평갓값과 만족 및 불만족 요인을 이해할 수 있는 데이터를 제공한다.
본 연구에서는 '한국 김제의 전형적인 벼 경작 시스템이 기후스마트농업(CSA)의 삼중 도전에 어떻게 부합하고 있는가?'라는 질문에 답하기 위해, (1) 벼 경작 시스템의 에너지, 물, 탄소 및 정보의 흐름을 직접 관측하였고, (2) 생산성/효율성, 온실가스 방출/흡수 및 회복성을 평가할 수 있는 다양한 측정도구(metrics)를 사용하여 기후스마트농업의 관점에서 평가하였다. 국내 플럭스 관측망인 KoFlux 관측지의 하나인 김제의 대표적인 벼 경작 시스템에서 3년간(2011, 2012, 2014)의 생육기간 동안 에디공분산 기술을 사용하여 에너지, 물, 이산화탄소 및 메탄 플럭스의 흐름을 모니터링하였다. 생산 효율성 평가를 위해서는 총일차생산량(GPP), 생태계 호흡량(RE), 곡물 수확량, 빛사용효율(LUE), 물사용효율(WUE), 및 탄소흡수효율(CUE)을 지표로 사용하였다. 온실가스 정량화를 위해서는, 이산화탄소 플럭스(FCO2)와 메탄 플럭스(FCH4)의 경우 직접 관측한 자료를 사용하였고, 아산화질소 플럭스(FN2O)는 IPCC지침에 따라 간접적으로 산출한 자료를 사용하였다. 회복성 평가를 위해서는 자기-조직화(self-organization, S) 지표를 사용하였으며, 벼 경작 시스템에서 가장 포괄적인 세 과정(총일차생산, 메탄플럭스, 증발산)을 대상으로 정보이론을 사용하여 정량화 하였다. 결과에 따르면, 3년 간의 생육 기간 중 2011년이 상대적으로 CSA 삼중 목표를 모두 성취하였으나, 이어지는 2012년과 2014년에 모두 생산량이 감소하고 온실가스 방출이 크게 증가하여 기후스마트 한 관리가 이루어지지 않은 것으로 보인다. 3년 생육기간을 평균한 CSA 지표의 값과 범위의 경우, 생산성에 관련된 지표들은 문헌에 보고된 다른 연구 결과와 비교할 때 대부분 중-상위의 범위에 속했으나, 온실가스 완화의 경우 평균 이하였고, 회복성은 높았지만 보고된 자료가 없어 비교하지 못했다. 기후스마트한 벼재배를 위해서는, 1) 이해 관계자들이 함께 목적에 맞게 목표의 우선순위를 정하고('거버넌스'), 2) CSA 지표를 분석한 결과로부터 얻어진 되먹임(feedback) ('모니터링') 정보를 기반으로, 3) 상황에 맞는 적절한 개입('관리'), 즉 거버넌스/관리/모니터링의 삼합으로 이루어지는 비저니어링이 필요함을 시사한다.
일사량은 작물 생산성 평가를 위한 작물 생육 모델의 주요 입력 변수 중 하나로 사용되지만 관측이 어려워 다른 기상 변수들에 비해 관측값의 확보가 어렵다. 천리안 2A호와 히마와리 8호 위성 일사량 자료가 제공되기 시작하면서, 작물 생육과 태양광 발전을 결합한 영농형 태양광 시설 하에서의 작물 생산성 평가를 위한 일사량 자료를 확보하기 용이해졌다. 본 연구의 목적은 이들 인공위성 일사량 자료의 신뢰도를 비교하는 것이다. 이를 위해 2020년 5월부터 10월까지 인공위성 일사량 자료를 수집하여 일별 일사량의 평균 제곱근 편차(RMSE)와 정규 평균 제곱근 편차(NRMSE)를 계산하였다. 인공위성 일사량 자료가 작물 생육 모의 결과의 신뢰도에 미치는 영향을 파악하기 위해 연구기간 동안의 일사량 누적값을 비교하였다. 본 연구의 결과 히마와리 8호 일사량 자료가 천리안 2A호 일사량 자료보다 RMSE와 NRMSE가 작은 것으로 나타났다. 누적 일사량을 비교한 결과에서도 히마와리 8호 일사량 자료 누적값이 천리안 2A호 일사량 자료 누적값보다 오차가 작았다. 본 연구의 결과는 작물 생산성 평가에 히마와리 8호 일사량 자료를 사용하는 것이 천리안 2A호 일사량 자료를 사용하는 것보다 불확도를 줄일 수 있다는 것을 시사한다. 후속 연구에서 히마와리 8호 일사량 자료를 사용한 영농형 태양광 시설 하에서의 작물 생산성 및 태양광 발전량에 대한 분석이 이루어져야 할 것이다.
임목육종에 있어 인공교배는 매우 중요한 방법 가운데 하나이다. 인공교배를 이용하면 유용한 유전자형을 생성하고 빠르게 개량효과를 증진시킬 수 있다. 그러나 그 동안 소나무(Pinus densiflora) 육종프로그램의 인공교배 효율이나 성공률에 대한 평가는 미흡하였다. 인공교배 효율 및 차대 육종집단 관리 평가를 위해 2015년에 조성된 소나무 충북2호×강원40호, 강원40호×충북2호 집단 159개체를 사용하였다. 차대묘의 microsatellite 유전자형을 식별한 뒤, 연구에 이용된 프라이머 수의 적절성 평가와 혈통분석을 진행했다. 프라이머 수는 차대묘 개체들을 구분하는데 적절했다고 판단되었고 159개 차대묘 중 60개체가 친자 혈통(충북2호와 강원40호의 교배에 의한 차대)으로 식별되었다. 또한, 육종집단 관리상의 문제가 의심되는 결과가 나타난 54개의 차대묘를 제외하고 다시 혈통분석을 진행했다. 두 번째 분석에서는 105개 차대묘 중 47개체가 친자혈통(충북2호와 강원40호의 교배에 의한 차대)으로 식별되었다. 결론적으로, 임목육종 프로그램에서 인공교배의 효율을 향상시키기 위해서 여러 주의사항이 요구된다. 먼저, 모수와 화분수의 정확한 클론명 식별이 이루어져야 한다. 암구과의 격리, 인공교배 시기의 결정 등 인공교배 과정이 잘 수행되어야 하며 교배 후 차대묘 관리 모니터링도 필요하다. 이 때 모수, 화분수의 식별과 교잡 사후관리 모니터링 과정에 분자표지자를 이용하는 것이 바람직하다. 본 연구결과는 앞으로 소나무류 육종프로그램에 있어 인공교배에 대한 참고 정보를 제공할 것이다.
개엽기, 낙엽기 추정은 식물 생태 주기를 이해하는 데 매우 중요한 역할을 한다. 식물의 근적외선 반사(NIRv)는 일차생산량(GPP)의 강력한 대리지표로 밝혀져 식물계절학 연구에 활발하게 가용되는 추세이다. 하지만 지형에 의한 반사도 왜곡 효과가 상쇄되지 않아 산악 지역의 지형 왜곡 효과에 민감하며 낙엽기를 추정하는 데 성능이 떨어진다. 지형 보정 NIRv(TCNIRv)는 지형 왜곡 효과와 관련된 한계점을 완화하기 위해 경로 길이 보정 방법을 사용한다. TCNIRv는 낙엽기에 대해 NIRv 보다 더 정확한 값을 추정할 수 있다는 사실이 확인되었다. 지형 보정은 경사 및 사면 방향 같은 지형 속성과 연관성이 크기 때문에, 이번 연구에서는 광릉 수목원과 오대산 국립공원 같이 비교적 상이한 지형 특성을 가진 두 산악 지역을 대상으로 남사면과 북사면에서의 예측 결과를 비교하였다. 결과적으로, 두 연구지에서 TCNIRv 를 이용해 예측한 낙엽기는 북사면에서 남사면보다 지연되었고 (광릉 수목원: SFS/NFS - DOY 266.8/268.3; 오대산 국립공원: SFS/NFS - DOY 262/264.8), 이는 NIRv 의 결과와는 반대되는 예측 결과였다 (광릉 수목원: SFS/NFS - DOY 270.3/265.5; 오대산 국립공원: SFS/NFS - DOY 265/261.8). 또한 지형 보정 이후 남사면와 북사면 간의 낙엽기의 차이가 감소했다는 사실도 알 수 있었다 (광릉 수목원: SFS/NFS - DOY 270.3/265.5; 오대산 국립공원: SFS/NFS - DOY 265/261.8). 우리는 사면방향에 따라 식물 생장기를 예측했을 때, TCNIRv 를 이용한 낙엽기 추정에서 NIRv 를 이용해 예측한 결과와 차이점을 가진다고 결론 내렸다. 이로써 다양한 지형 조건에서 사면 별 식물 생장기를 추정하는 데 지형 보정이 필수적이라는 사실을 강조한다.
본 연구의 목적은 의사소통능력과 지적수준이 떨어지는 정신지체학생의 교과에 '숲을 활용한 교육'을 적용하였을 때 부적응 행동의 개선에 효과가 있는지를 밝히는 것이고, 부적응 행동의 하위영역인 위축행동, 공격성, 불안/우울, 주의집중, 정서불안정 등 각각의 부적응 행동의 개선에도 효과가 있을 뿐만 아니라 문제행동개선이 내면화되어 지속적인 효과를 얻을 수 있는지 밝히는 것이 목표이다. 이 연구는 숲을 활용한 교육의 효과를 측정하기 위해 사전-사후 검사 간의 차이를 비교하는 전후검사 통제집단 설계(pretest-posttest control-group design)를 하였으며, 연구 기간은 2009년 3월 1일~10월 30일이다. 연구 도구로는 부적응행동의 개선에 효과가 있는 '숲 활용 프로그램'과 '숲 활용 방법을 적용한 교과별 프로그램'을 제작하였다. 평가도구는 아동 청소년 행동평가척도(Korea Child Behavior Check List: K-CBCL), 코너스 단축형 평정척도(Conners' Abbreviated Symptom Questionnaire: CASQ), 자기 통제력 평정척도이며, 특수학교의 중학교과정 총7학급을 두 그룹으로 나누어 실험집단은 숲 활용 방법을 학교교육과정에 주당 21시간 이상 적용하고, 통제집단은 숲 활용 방법을 적용하지 않고 일반교육과정을 운영하였다. 연구 결과는 공분산분석으로 통계 처리하였다. '위축'의 경우 공 변량의 p값이 p=0.032이고 '불안/우울', '주의집중', '정서 불안정'의 공 변량의 p값은 p=0.000, '공격성'및 '총 문제행동'의 p값은 p=0.001이었다. 이는 숲 활용교육을 실시한 실험집단의 피험자들의 부적응행동보다 개선되었음을 의미하는 것이다. 프로그램 종결 후 자기 통제력 평정척도와 코너스 단축형 평정척도의 공변량이 모두 p=0.000이고,자기 통제력(r=0.665, p=0.000)과 코너스 단축형 평정척도(r=0.724, p=0.000)의 사전-사후 상관관계도 유의적이었으므로 문제행동개선이 내면화 되어 지속적인 효과를 얻을 수 있었다고 평가할 수 있다. 연구 결과, 특수학교 교과교육과정과의 상호작용이 가능한 숲을 활용한 교육방법을 특수학교의 독특한 교수 학습 방법 중 하나로써 제안함과 동시에, 특수학교의 바람직한 교육 환경은 식물을 비롯한 자연소재를 얻을 수 있는 숲과 같은 자연환경으로 이뤄져야 함을 제시하고자 한다.
본 연구는 산채을 활용한 어린잎 혼합 포장 상품의 개발하기 위해 기존 어린잎채소에 많이 사용되고 있는 어린잎 적로메인상추(Lactuca sativa 'Red romaine')에 어린잎 산채로 갯기름나물(Peucedanum japoincum Thunberg)과 곤달비(Ligularia stenocephala)을 혼합하여 적합한 비율을 알아보고자 수행하였다. 적로메인과 산채의 혼합비율은 적로메인0 : 갯기름5 : 곤달비5(R0:P5:L5), 적로메인3.3 : 갯기름3.3 : 곤달비3.3(R3.3:P3.3:L3.3), 적로메인5 : 갯기름2.5 : 곤달비2.5(R5:P2.5:L2.5), 적로메인8 : 갯기름1 : 곤달비1(R8:P1:L1), 적로메인10 : 갯기름0 : 곤달비0(R10:P0:L0)으로 처리하였다. 모든 처리구는 OTR(Oxygen transmission rate) 10,000cc·m-2·day-1·atm-1 필름으로 포장하여 2℃/85%RH 저온고에서 27일간 저장하며 생체중 감소율, 포장내 이산화탄소/산소/에틸렌 농도, 외관, 엽록소 함량, 색도를 조사하였다. 생체중은 R8:P1:L1 처리구가 0.4% 미만의 가장 낮은 감소율을 보였고, 이를 제외한 나머지 처리구들은 0.5% 내외의 수치를 나타내었으나 통계적 유의성은 없었다. 포장내 산소와 이산화탄소 농도는 작물의 호흡률에 영향을 받았는데, 호흡률이 낮았던 상추의 혼합비율이 높아질수록 포장내 산소농도가 높았고, 이산화탄소 농도는 낮았다. 산소농도는 15일이후 크게 감소하였으나, 16%이상은 유지되었고, 이와 반대로 이산화탄소 농도의 경우 15일까지 1-4%로 유지되다가 서서히 증가하여 27일차에는 2-5%로 증가하였다. 에틸렌 농도는 저장 종료일까지 3-6µL·L-1 내외의 농도를 유지하였다. 저장 종료일의 외관상품질은 모든처리구가 상품성 한계점인 3점에 다소 못 미치는 정도를 보였다. 엽록소 함량(SPAD)은 처리구간 통계적 유의성은 없었으나, 적로메인과 곤달비의 경우 R8:P1:L1 처리구에서, 갯기름나물은 R5:P2.5:L2.5과 R8:P1:L1처리구에서 가장 적게 감소하였다. Heat map으로 비교한 3가지 작물의 엽색(L∗, a∗, b∗, chroma)은 R5:P2.5:L2.5와 R8:P1:L1 처리구에서 저장 후 가장 변화가 적었다. 이중 R8:P1:L1 처리구는 엽록소 함량도 가장 높게 유지되었으며 포장내 에틸렌 농도도 2번째로 낮았고 이산화탄소 농도는 2-3% 수준을 유지하였다. 따라서 적로메인 8, 곤달비 1, 갯기름 1(R8:P1:L1)의 혼합한 비율이 이 3가지 작물의 어린잎 혼합 포장에 가장 적합한 것으로 판단된다.
농업지역에서 발생하는 비점오염물질은 타 지역에 비해 넓은 면적에서 배출되기 때문에 수질관리를 위해서는 발생원 제어와 배출수 관리와 같은 다양한 오염원 저감대책이 필요하며, 이를 위해서는 유역특성을 고려한 오염원별 배출량 및 최적관리방안에 따른 수질개선 효과를 정량적으로 파악할 필요가 있다. 이에 본 연구는 Hydrological Simulation Program-FORTRAN(HSPF)모델을 활용하여 유역내 오염원별 부하 및 주요 오염원저감방안에 대한 수질개선효과를 분석하여 농업지역의 비점오염관리대책 수립 지원을 목적으로 하였다. 연구지역은 경남 창녕군 계성천 유역으로 전체 면적대비 농업지역이 약 26.13%로 산림을 제외하고 지배적인 토지이용을 가지며, 주요 오염원은 농업활동에 기인하는 화학비료 및 액비살포와 축사에서 발생하여 야적 또는 농지에 살포되는 축분을 포함하고 있다. 계성천 유역에 대한 HSPF 모델 구축시 화학비료와 액비 사용량, 소규모 축사의 축분 발생량과 공공하수처리장, 분뇨처리장, 마을하수도 및 개인오수처리시설 등 점오염원 영향을 고려하였다. 특히 본 연구에서는 영양염류의 식생흡수, 침적, 흡탈착, 깊은침투에 의한 손실 등 상세 순환기작모의가 가능하도록 NITR 및 PHOS모듈을 활용하였다. 구축된 모델은 유역말단의 2015~2020년 측정값을 토대로 보·검정을 수행하였으며 모델이 유량 및 수질을 적절히 모의하는 것을 확인하였다. 오염저감시나리오는 농업비점관리(배수물꼬관리, 완효성비료와 사용), 축산비점관리(액비저감, 소규모 축사 축분관리), 생활계오염원제어(개인오수처리시설 관리) 등 세 부문으로 구분하고, 달성기간에 따라 단기, 중기, 및 장기로 구분하여 부문별로 단계별 저감대책을 구성하였다. 개별시나리오 모의 결과 수질개선에 효과는 완효성비료의 대체사용>배수물꼬관리>소규모축사 축분관리 순으로 나타났다. 유역 전반에 모든 관리방안을 적용하였을 때 장기적으로 TN, TP의 연간부하량은 각각 40.6%, 41.1%, 연평균 농도는 각각 35.1%, 29.2% 감소되는 효과를 보였다. 본 연구를 통하여 농업활동 우세 유역에서의 다양한 오염원 저감시나리오별 수질개선효과에 대한 예측 및 이에 기반한 오염관리대책 우선순위 도출을 위한 합리적인 방법론을 제시하고자 한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
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.