• 환경영향평가
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• 제31권4호
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• pp.265-270
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• 2022

여우 복원 사업이 시행됨에 따라 자연에 방사된 여우의 개체수가 증가하고 있어 앞으로는 여우 개체들이 다른 지역으로 분산되어 인간 생활 지역에서도 출몰할 것이다. 본 연구에서는 이에 따른 영향을 예측하고 대비하고자 여우의 서식지 적합성 지수(HSI)를 개발하였다. 문헌 조사를 통하여 주요 환경 변수를 추출한 뒤, GIS를 이용해 분석한 결과, 총 5가지의 적합 지수(Suitability Index, SI)를 구축하였다. 임상과 경사, 향, 수계 및 도로로부터의 거리가 주요 변수이며, 임상도에 2배의 가중치를 주어 산술 평균한 값이 HSI 결과이다. 전국자연환경조사 자료와 비교한 결과, 여우 좌표들이 평균 0.64의 HSI의 값을 가지는 것으로 나타나며, 0.53 이상일 때에 출현 확률이 높은 것으로 보인다. 본 연구 결과를 활용하여 여우의 분포를 사전에 예측하여 앞으로의 복원 계획의 기초 자료로 사용하거나 추후 환경영향평가 시 분포 파악 및 저감 방안 마련에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권5D호
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• pp.861-867
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• 2006

본 연구에서는 안성시($520km^2$)를 대상으로 Logistic 회귀분석 방법과 AHP 기법을 이용하여, GIS와 RS 자료를 활용한 산사태 위험지를 분석하였다. Logistic 회귀분석과 AHP 기법에는 6개의 인자(경사, 경사향, 고도, 토양배수, 토심, 토지이용)를 사용하여, 7등급으로 산사태 위험도를 분류하였다. Logistic 회귀분석 방법과 AHP 기법을 이용한 산사태 위험지도를 표본 자료와 비교하면 산사태가 발생한 표본에서 산사태 위험성이 높은(1-2등급)지역이 Logistic 회귀분석에서는 46.1% AHP 기법은 48.7%로 분류되어 AHP 기법이 분류도가 높다고 분석되었다. Logistic 회귀분석과 AHP 기법은 서로 분석 과정의 차이를 가지고 있기 때문에 Logistic 회귀분석과 AHP기법을 적용한 결과에 동일 가중치를 부여한 후 7개 등급으로 재분류(reclass)하여 산사태 위험지역을 추출할 수 있는 방법론을 본 연구에서 제시하였다. 그 결과 산사태가 발생한 표본에서 1-2 등급지역이 58.9%로 분석되어 분류정확도를 높일 수 있었다.

• 한국지형학회지
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• 제28권1호
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• pp.13-33
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• 2021

Successful sediment management at the watershed scale requires an understanding of the erosion, transport and sedimentation processes at the specific site scale. However, studies on the sediment runoff characteristics in a small uppermost watershed, which serves as a sediment supply function, are very rare. Therefore, this study attempted to investigate the fluctuations in major sediment supply areas and sediment runoff in the uppermost mountain small watershed, and for this purpose, ArcSWAT (Soil and Water Assessment Tools with GIS interface) was applied to the Woldong reservoir catchment located in Gosam-myeon, Anseong-si, Gyeonggi-do. The model results were manually calibrated using the monitoring data of the Woldong reservoir sedimentation rate from 2005 to 2007. It was estimated that annual average of 34.4 tons/year of sediment was discharged from the Woldong reservoir basin. This estimate almost coincided with the monitoring data of the Woldong reservoir during the low flow period but tended to be somewhat underestimated during the high flow period. Although the SWAT model does not fully reflect the erosion process of gully and in-channel, this underestimation is probably due to the spatial connectivity of sediment transport and the storage and reactivation of the sediment being transported. Most of the forested hillslopes with a well-developed organic horizon were evaluated as having a low risk of erosion, while the places with the highest risk of erosion were predicted to be distributed in the logged area with some weeds or shrubs (classified as pasture) with relatively steeper slopes, and in the bare land. The results of this study are expected to be useful in developing strategies for sediment control and reservoir management.

• 한국조경학회지
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• 제42권3호
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• pp.1-12
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• 2014

도시의 공원녹지는 지역 주민들의 신체활동과 건강증진을 위해서 중요한 역할을 담당할 수 있기 때문에, 본 연구에서는 공원녹지의 다양한 특성과 신체활동 및 건강증진 목적의 공원녹지 이용의 상호관련성을 분석하고자 한다. 설문조사는 경상남도 창원시에 거주하는 541명의 주민들을 대상으로 공원녹지의 이용패턴과 주관적인 근린환경 인식을 파악하기 위해서 실시하였다. 사례지역에 대한 공원녹지의 접근성과 물리적 근린환경에 대한 공간정보를 구축하기 위해서 지리정보시스템(GIS)을 이용하였다. 다중회귀분석은 공원녹지의 특성과 신체활동 목적의 공원녹지 이용횟수, 자가인식 건강수준, 그리고 체질량지수(BMI)와의 상호관련성을 규명하기 위해 수행하였다. 거주지로부터 200m 이내에 분포하는 공원녹지의 출입구와 공원의 개수, 집 주변에서 운동하는 사람을 많이 볼 수 있거나, 저렴하게 이용할 수 있는 운동시설이 많다고 느낄수록 신체활동의 증가에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 집 주변 공원녹지까지의 거리가 가깝고, 공원녹지의 개수가 많고, 면적이 넓을수록, 보행이 편리할수록, 공동주거지역의 비율이 높을수록 자가인식 건강수준(perceived health level)에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 거주지로부터 400m 이내에 분포하는 공원녹지의 개수, 보행환경의 안전성, 공동주거지역의 비율, 도로비율, 교차로 밀도 등이 BMI와 상호관련성이 있는 것으로 나타났다. 독립변수인 공원녹지의 특성과 종속변수인 신체활동 목적의 공원녹지 이용횟수 및 자가인식 건강수준 사이의 다중회귀분석 결과, 유의수준 10% 이내에서 의미가 있는 회귀모형이 도출되었다. 본 연구는 공원녹지와 근린환경의 특성이 지역주민들의 신체활동과 건강에 미치는 영향을 규명함으로써, 향후 신체활동 목적의 공원녹지의 이용을 증진하고 비만을 감소시키기 위한 목적의 조경계획을 수립하는데 활용 가능할 것이다.

• 대한지하수환경학회지
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• 제5권3호
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• pp.129-140
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• 1998

이 연구는 오염원이 산재해 있는 농촌지역으로 아산지역을, 그리고 공업단지와 주거지역이 위치한 공단지역으로 구로구지역을 연구대상지역으로 선정하여 공단지역과 농촌지역 지하수의 물리.화학적 특성과 오염 양상을 조사하였다. 또한 지하수의 효율적인 이용과 적절한 관리를 위해 지리정보시스템을 구축하고 이를 이용하여 지하수오염과 잠재점오염원의 공간적인 관련성을 규명하였다. 아산지역 지하수는 Ca-HCO$_3$유형의 지하수이며 SiO$_2$와 HCO$_3$함량비가 높은 특징을 보여 물-암석 반응이 지하수 성분을 지배하는 가장 큰 요인임을 보여준다. 구로구지역 지하수는 Ca-HCO$_3$유형의 지하수이며 Cl, NO$_3$및 SO$_4$등 오염물질이 부화되고 SiO$_2$에 비해 Ca 함량비가 더 높게 나타나는 등 다양한 오염원에 의한 영향을 반영하고있다. 아산지역에서는 37.5%(총 40개 중 15개)의 지하수 시료에서 NO$_3$,SO$_4$및 Zn의 함량이 먹는 물 수질 기준을 초과하는 오염현상이 조사되었으며, 대부분이 NO$_3$의 오염이었다. 축산농가 및 공장에 대해 오염영향범위를 조사하기 위해 버퍼링 분석을 실시한 결과 l00 m 거리에 걸쳐 오염의 영향이 미치고 있어 공장 및 축산농가가 지하수 오염의 직접적인 원인임을 확인하였다. 구로구지역에서는 64.7%(총 51개 중 33개)의 지하수 시료에서 NO$_3$, Cl, SO$_4$, Fe 및 Zn의 함량이 음용수 수질기준을 초과하는 오염현상이 확인되었다. NO$_3$오염은 50 m 이상의 심부지하수에서도 관찰되어 이미 심각한 오염현상이 진행되었음을 보여주었다. Cl 오염은 구로동 지역의 50 m 이하 천부지하수에서 관찰되었으나 구로동의 구로공단지역에서는 먹는 물 수질기준 이하의 낮은 함량을 보였다. 구로동지역은 70%, 고척동지역은 42%, 궁동지역은 14%의 지하수 시료에서 오염물질이 먹는 물 수질기준을 초과하는 오염현상이 조사되었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제26권2호
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• pp.87-99
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• 2017

최근 빈번하게 발생하고 있는 이상기후에 의한 기상재해로 온실의 피해가 크게 발생하고 있다. 이에 자연재해가 발생하는 근본적인 요인인 기상과 이상기후 현상에 대한 정량적인 분석을 통해 시설재배에 취약한 지역을 검토하여 피해를 사전에 최소화할 수 있는 대책수립 및 관리가 필요하다. 본 연구에서는 전라도 지역을 대상으로 시설재배의 기상재해와 관련된 대리변수를 산정하여 기상재해에 의한 시설재배의 취약지역을 분석하였으며, GIS를 이용하여 공간적인 분포분석을 통해 기상재해에 취약한 시설재배지역을 지도로 나타내었다. 그리고 본 연구에서 작성된 시설재배의 취약지도와 대상지역에서 발생된 온실의 실제 재해기록과 비교 검토하였다. 본 연구에서 최종적으로 작성된 기상재해에 대한 시설재배 취약지도와 실제 온실의 피해기록을 비교해보면, 광주광역시, 나주시, 영암군, 장성군, 함평군 그리고 해남군 등 대상지역의 약 50% 정도가 본 연구의 취약지도와 실제 재해기록과 일치하는 경향이 나타났다. 이에 반해 군산시, 김제시, 목포시 그리고 무안군 등은 기상조건이 취약등급에 포함이 됨에도 불구하고 재해피해가 낮게 나타났다. 이러한 결과는 지역에 따라 다른 온실의 구조적인 설계 및 관리측면이 변수로 작용한 것으로 판단된다. 본 연구에서는 온실의 자연재해의 주요 원인인 기상자료를 분석하여 기상재해에 대한 시설재배의 취약지도를 작성하였고, 과거 재해기록과 비교하여 대상지역 내에서 취약한 지점을 확인하였다. 이 연구는 온실의 설계 및 관리측면에서 기상재해에 의한 피해를 경감 및 예방하기 위한 기초자료를 제공할 수 있을 것이다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제37권2호
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• pp.145-153
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• 2017

본 연구의 목적은 이탈리안 라이그라스의 수량예측모형을 구축하고, 지리정보시스템을 이용하여 재배지역의 예측건물수량을 맵핑하는 것이다. 본 연구를 수행하기 위해 첫째, 풀사료 자료를 수집하였고, 둘째, 빅 데이터인 기상정보는 기상청(KMA)으로부터 재배지와 연도를 기준으로 수집하였다. 셋째, 수량에 영향을 미치는 기상 레이어는 지리정보시스템을 사용하여 생성하였다. 넷째, 수량예측방정식은 기상레이어를 계산하기 위해 추정하였다. 마지막으로 수량예측모형은 적합도와 예측력 면에서 평가하였다. 그 결과, 모형 적합도(R2)은 재배지에 따라 27%부터 95%까지 나타났다. 수원의 경우(지역 중 가장 큰 표본, n=321), 모형은 DMY = 158.63AGD -8.82AAT +169.09SGD - 8.03SAT +184.59SRD -13,352.24(DMY: Dry Matter Yield, AGD: Autumnal Growing Days, SGD: Spring Growing Days, SAT: Spring Accumulated Temperature, SRD: Spring Rainfall Days)이었다. 수원의 평균 DMY(9,790kg/ha)에 대해 수량예측모형은 $9,790{\pm}120$(kg/ha)로 예측하였다. 이러한 결과는 지리정보시스템에 의해 기상레이어를 누적하여 지도 위에 생성하였다. 이탈리안 라이그라스 수량은 제주를 제외하면 해안보다 내륙에서 높게 나타났다. 이탈리안 라이그라스는 약한 내한성 때문에 산지가 많은 북동부에서는 분포가 나타나지 않았다. 본 연구에서 비록 제한된 재배지에서 수량예측모형을 구축하고 맵핑하였지만, 우리나라의 기상정보를 적용하면 전국으로 확대가 가능할 것으로 생각된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제12권2호
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• pp.52-68
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• 2009

본 연구에서는 지속적인 습지관리를 위해 산지습지인 산들늪을 대상으로 보전가치 평가를 통한 관리권역을 설정하였다. 평가항목은 문헌연구를 토대로 습지식생, 수문환경, 토양환경, 지형환경, 자연성, 위험성의 6개 항목을 선정하였으며, 설문조사를 통해 평가체계를 구축하였다. 평가자료는 국립지리원의 수지치도, 농촌진흥청의 정밀토양도, 고해상도 위성영상을 활용하였으며, 3차에 걸친 현장조사를 통해 실질적인 평가자료를 구축하였다. 평가 체계 및 자료를 토대로 산들늪의 보전가치를 평가하고, 관리권역을 설정한 결과, 절대보전지역은 보전가치가 가장 높은 1등급 지역으로 1.9ha의 면적을 차지하고 있으며, 보전지역은 5.7ha의 면적을 점하는 것으로 분석되었다. 완충지역은 절대보전지역과 보전지역을 둘러싸고 있으며, 면적은 33.7ha를 차지하는 것으로 나타났다. 보전가치 4등급 지역인 전이지역은 151.2ha로 가장 넓게 분포하는 것으로 분석되었으며, 복구지역은 생태위험지역으로 1.7ha의 면적으로 평가되었다. 이상과 같은 평가체계 및 관리권역 설정은 합리적인 방법을 통해 정량적인 분석이 이루어지기 때문에 지속적인 습지의 보전 및 관리를 위한 기초자료가 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제17권4호
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• pp.290-305
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• 2015

필지단위 재해발생 가능성을 적절한 대응방안과 함께 재배농가에게 농장 맞춤형으로 전달할 수 있는 '농업기상재해 조기경보 시스템'의 실용성과 운영 효율성을 높이기 위하여 현업 서비스 시스템을 국립농업과학원에 구축하여 2014년도 10월부터 2015년 3월까지의 시범 서비스 운영기간 동안 현장 적용을 위한 개선, 서비스 안정화 단계를 거쳤다. 현업 서비스 시스템은 섬진강 하류 유역(행정구역상 광양시 일부, 하동군 일부, 구례군 일부)의 약 470 자원농가와 950 여필지를 서비스 대상으로 하였다. 자원농가에게 필지 단위 사전경보를 개별 문자로 통보하는 시스템과 해당 지자체가 관내 현황을 시각적으로 파악할 수 있는 분포형 사전 경보시스템(웹 GIS 기반) 형식의 투 트랙(Two track) 시스템으로 구성되었다. 1차 연구대상지역인 섬진강 하류에 대하여 현업 서비스는 2015년 3월 2일부터 개별 문자통보를 개시하였으며 온라인 홈페이지는 2015년 4월부터 인터넷 주소(http://www.agmet.kr)로 운영을 시작하였다. 현재는 농장 날씨정보, 농장 재해정보, 전국기상위험, 전국기상특보, 문자서비스를 제공하고 있으며 연구가 진행되는 2017년까지 서비스 대상지역 확대, 서비스 컨텐츠 확대, 서비스 품질 개선 등의 연구활동과 함께 지속적으로 유지될 것이다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제43권2호
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• pp.148-159
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• 2018

Purpose: Unmanned air vehicle (UAV) remote sensing was applied to test various vegetation indices and make prediction models of protein content of rice for monitoring grain quality and proper management practice. Methods: Image acquisition was carried out by using NIR (Green, Red, NIR), RGB and RE (Blue, Green, Red-edge) camera mounted on UAV. Sampling was done synchronously at the geo-referenced points and GPS locations were recorded. Paddy samples were air-dried to 15% moisture content, and then dehulled and milled to 92% milling yield and measured the protein content by near-infrared spectroscopy. Results: Artificial neural network showed the better performance with $R^2$ (coefficient of determination) of 0.740, NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient) of 0.733 and RMSE (root mean square error) of 0.187% considering all 54 samples than the models developed by PR (polynomial regression), SLR (simple linear regression), and PLSR (partial least square regression). PLSR calibration models showed almost similar result with PR as 0.663 ($R^2$) and 0.169% (RMSE) for cloud-free samples and 0.491 ($R^2$) and 0.217% (RMSE) for cloud-shadowed samples. However, the validation models performed poorly. This study revealed that there is a highly significant correlation between NDVI (normalized difference vegetation index) and protein content in rice. For the cloud-free samples, the SLR models showed $R^2=0.553$ and RMSE = 0.210%, and for cloud-shadowed samples showed 0.479 as $R^2$ and 0.225% as RMSE respectively. Conclusion: There is a significant correlation between spectral bands and grain protein content. Artificial neural networks have the strong advantages to fit the nonlinear problem when a sigmoid activation function is used in the hidden layer. Quantitatively, the neural network model obtained a higher precision result with a mean absolute relative error (MARE) of 2.18% and root mean square error (RMSE) of 0.187%.