사막면적은 매년 증가하는 추세이며, 이에 따라 막대한 사회적 피해 비용을 발생시키고 있다. 이러한 사막은 광범위하게 분포하고 사람의 접근이 어려워 인공위성을 이용한 모니터링이 많이 이루어지고 있지만 인공위성의 센서에 따라 산출되는 사막 면적 비교 연구는 미비한 편이다. 센서의 선택에 따라 산출되는 사막 면적은 상이할 수 있고 이에 따라 기후 예측이나 사막화 방지대책 등에 영향을 미칠 수 있어 센서별로 산출되는 사막면적 자료의 특성을 인지하는 것은 중요하다. 본 연구에서는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS)와 Vegetation을 이용해 2001-2013년 동북아시아 지역의 사막 면적을 산출하고 비교 분석하였다. 분석결과, MODIS에서 산출한 사막 면적은 비교적 과소 탐지하는 경향과 $20,911km^2/year$로 감소하는 추세를 보였고 Vegetation에서 산출한 사막 면적은 $3,020km^2/year$로 증가하는 추세를 보였다. 또한 실측자료 확보가 힘든 사막지역에서 인공위성을 이용해 산출된 사막 면적의 간접검증을 위해 사막 면적 변화에 영향을 받는 황사 발생빈도와 상관관계 분석을 실시하였다. 그 결과, MODIS는 R=0.2071로 비교적 낮은 상관관계가 나타났고 Vegetation은 R=0.4837로 비교적 높은 상관관계가 나타났다. 이는 Vegetation이 동북아시아 사막 영역에서 보다 정확한 사막 면적 산출을 수행한 것으로 사료된다.
최근 지구 온난화로 인한 기후 변화와 관련된 문제의 심각성이 커지고 있으며 평균 기온 또한 상승하고 있다. 이로 인해 온도에 민감한 다양한 생물과 생물이 살아가는 환경에 영향을 미치고 있으며, 생태계의 변화 역시 감지되고 있다. 계절은 그 지역에 사는 생물의 종류, 분포, 생육 특성 등에 영향을 미치는 중요한 요인의 하나이다. 기후 변화 영향 평가의 지표 중 가장 대중적이고 쉽게 인식될 수 있는 식물 계절 중 개화일과 단풍나무 절정일의 모델링을 수행하였다. 모델링에 사용된 식물의 종류에는 봄을 대표하는 식물로 볼 수 있는 개나리와 벚나무, 가을을 대표하는 식물로 볼 수 있는 단풍 나무와 은행 나무를 사용하였다. 모델링을 수행할 때 사용된 기상 자료로는 기상청의 Automated Surface Observing System (ASOS) 관측소를 통해서 관측된 기온, 강수, 일사 자료를 사용하였으며, 개나리, 벚나무의 개화일과 약 -0.2, 은행나무, 단풍나무의 단풍 절정일과 약 0.3 정도의 상관 계수를 가지는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 식생지수를 사용하여 모델링을 수행하였다. 사용된 모델로는 선형 모델인 다중 회귀 모형과, 비선형 모델인 Random Forest (RF)를 사용하여 모델을 수립하였다. 또한 각 모형으로 추정된 예측 값을 공간 내삽 기법을 이용하여 등치 선도로 2003~2020년의 식물 계절 변화 경향 성을 표현하였다. 향후에 높은 시공간 해상도를 가지는 식생지수를 사용한다면 더 높은 식물 계절 모델링의 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
고준위방사성폐기물 처분장 부지선정을 위해서는 암종, 지질구조, 지진, 수리지질, 지구화학, 지질공학 및 지열 등과 같은 다양한 지질학적 인자들에 대한 고려가 필요하며, 특히 선형구조는 다양한 지질인자의 특성을 반영하기 때문에 원자력 발전소, 고준위방사성폐기물 처분장 등과 같은 국가 중요시설물의 후보부지 선정에 있어 매우 중요한 기초자료로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 선형구조분석을 통해 고준위방사성폐기물 광역 처분부지 선정을 실시한 핀란드의 선형구조 분류 방법을 국내 선형구조 자료에 적용하여 살펴보았다. 이를 위하여 기존에 한국지질자원연구원에서 보유한 선형구조도와 신규로 구조지질학, 고지진학, 지형학 전문가들로부터 획득한 새로운 선형구조 자료를 분석에 이용하였다. 새로운 선형구조 분석 자료의 신뢰성 확보를 위해 한반도 지역을 최근에 촬영한 위성영상과 국토지리정보원에서 제공하는 수치표고모델로 제작한 고해상도의 음영기복도를 이용하였다. 취득한 자료들의 전체적인 방향성 분석 결과에서는 북북동-남남서 방향이 가장 우세하게 관찰되었지만, 분석자들의 판독기준의 차이에 따라서 동북동-서남서 및 북북서-남남동 방향의 선형구조들도 높게 판독 되었다. 핀란드의 분류 방법을 적용하여, 광역후보부지 선정에 사용되는 등급 1과 등급 2에 해당되는 선형구조들의 기하학적인 발달특성을 상호 비교해 보았다. 그 결과에서는 전체적으로 등급 1의 경우에는 공통적으로 북북동-남남서 방향이 가장 우세하였으며, 서북서-동남동 방향의 선형구조도 빈도가 높게 나타났다. 등급 2의 경우에도 북북동-남남서 방향의 선형구조가 가장 우세하게 발달하고 있으며, 분석자에 따라 서북서-동남동 또는 동북동-서남서 방향의 선형구조도 빈도가 높게 나타났다. 같은 자료를 바탕으로 실시한 선형구조분석에서도 상이한 판독 결과를 보이는 것은 판독자의 주관적인 경험 및 기준이 작용하였기 때문으로 여겨진다. 따라서 신뢰도 높은 한반도 광역선형구조도를 발간하기 위해서는 상이한 자료들을 통합하는 과정에서 명확한 통합 기준의 설정이 필요하며, 지구물리탐사자료와 같은 추가적인 데이터를 통한 분석이 요구된다.
본격적인 우주기술 활용시대가 전망되는 현재의 시점에서 고해상도 영상취득이 가능한 국토관측위성의 발사가 2021년으로 예정되어 있다. 이에 따라 국토관측위성의 지상국의 핵심설계요소로 영상사용자의 위성영상 활용성과 작업자의 처리효율성 증대가 강조되어 왔다. 이에 대응하여, 국토관측위성의 수집, 처리, 저장, 관리 및 활용을 위한 핵심기술과 국토관측위성 지상국의 운영시스템을 개발하는 국토관측위성 수집 및 활용기술개발 연구사업이 진행되었다. 본 논문에서는 상기 연구개발사업의 성과로 개발된 국토관측위성 활용핵심기술과 지상국 운영시스템 개발결과를 소개한다. 개발된 지상국 운영시스템은 한반도 전역의 GCP(Ground Control Point) chip DB(Database)와 DEM(Digital Elevation Model) DB를 시스템 내에 구축하여 자동화된 방식으로 정밀정사영상을 생성하기 위한 기술 및 시스템을 구현하였다. 나아가 생성된 정밀정사영상을 1:5,000 도엽단위로 분할한 도엽정사영상을 생산하여 향후 분석준비자료 (ARD(Analysis Ready Data)) 체계로 발전할 수 있도록 개발하였다. 또한 정밀정사영상 및 도엽정사영상으로부터 DSM(Digital Surface Model)자료, 변화탐지지도, 객체추출지도 등 다양한 활용산출물이 체계적으로 생산될 수 있도록 활용산출물 생산 SW를 지상국 운영시스템과 연동시킬 수 있게 개발하였다. 본 연구진이 개발한 국토위성정보 활용기술 및 운영시스템은 국내 최초로 한반도 GCP chip DB구축을 통해서 자동화된 정밀정사영상생성 기술을 확보하고 다양한 활용산출물의 생산을 위성지상국 운영시스템에 접목했다는 점에서 의의가 있다고 판단된다. 개발된 국토위성정보 운영시스템은 국토관측위성의 주 활용부처인 국토지리정보원 국토위성정보활용센터에 설치되었으며, 향후 동 센터의 업무에 크게 기여할 것으로 바라보고 있다. 또한, 향후 발사예정인 여러 저궤도 지구관측위성의 지상국 시스템에 대한 기준을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
인공위성 수동 마이크로파(passive microwave, PM) 센서는 1970년대부터 극지 해빙의 면적비(sea ice concentration, SIC)와 표면 온도(ice temperature), 적설 두께(snow depth) 등을 관찰하고 있다. 특히 SIC는 기후 및 환경 변화 관찰을 위한 1차 요소로 고려되는 등 다양한 연구 분야에서 중요한 역할을 하기 때문에 PM SIC의 지속적인 검증과 보정이 필요하다. 본 연구에서는 2005년 7-8월 북극해의 가장 자리를 촬영한 KOMPSAT-1 EOC 영상으로부터 SIC를 계산하였고, 이를 NASA Team(NT) 알고리즘으로 계산된 SSM/I SIC와 비교하였다. EOC와 SSM/I NT SIC는 서로 다른 해상도와 관측 시각을 가지며 북극의 여름철 해빙 분포지역의 가장자리에서 해빙의 시공간적인 변화가 크기 때문에, 해빙의 유형을 고려하지 않았을 경우 0.574의 낮은 상관성을 보였다. 해빙의 유형에 따른 SSM/I NT SIC를 검증하기 위하여 EOC 영상으로부터 정착빙, 부빙, 유빙으로 해빙 형태를 분류하였고, 각 유형 별로 EOC와 SSM/I NT SIC를 비교하였다. 정착빙의 면적비는 EOC와 SSM/I NT SIC 사이에서 평균 오차가 0.38%로 매우 유사한 값을 나타냈다. 이는 정착빙의 시공간적인 변화가 작기 때문이며, 표면에 쌓인 눈은 건조한 상태일 것으로 추정되었다. 부빙의 경우 NT 알고리즘에서 면적비가 과소평가되는 빙맥(ice ridge)과 new ice가 많이 관찰되었으며, 이로 인해 SSM/I NT SIC는 EOC보다 평균 19.63%작은 값을 나타냈다. 유빙 지역에서 SSM/I NT SIC는 EOC보다 평균 20.17% 큰 값을 가진다. 유빙은 부빙의 가장자리와 가까운 지역에 위치하기 때문에 SSM/I의 넓은 IFOV 내에 비교적 높은 SIC를 가지는 부빙이 포함되어 오차를 일으킬 수 있다. 또한 유빙표면에 쌓인 수분 함량이 높은 눈의 영향으로 SSM/I NT SIC가 과대 측정되었을 것으로 사료된다.
매일 단위로 수신되는 MODIS 인공위성자료를 이용하여 계산한 시계열 식생지수 자료는 1년 주기의 생물계절 특성을 나타내는 복잡한 파형으로 표현될 수 있다. 이러한 복잡한 파형도 단순한 파형의 합성으로 이루어지는데 이산 퓨리에 변환 분석 기법은 이들을 각각의 하모닉들로 추출해 내어 다양한 주기별로 생육을 달리하는 식생의 특성을 설명할 수 있다. 특히 이산 퓨리에 분석을 통해 도출된 시계열 식생지수 자료의 1차 하모닉 값은 1년 동안 변화하는 총 잎의 생장량을 나타내는 것으로써 나무의 상대성장회귀식 추정에 의해 식생이 1년 동안 탄소를 흡수한 양을 나타내는 지상부 바이오매스양을 설명한다. 따라서 1차 하모닉 값의 변화량은 1년 동안 식생이 탄소를 흡수하는 양을 나타낸다고 할 수 있는데, 시계열 MODIS 자료에서 추출된 6220여개의 표본들의 1차 하모닉 10년 평균값과 산림청의 입목 축적량 데이터를 통해 추정된 연간 단위면적당 이산화탄소 흡수량을 이용하여 수종별 비례상수를 도출할 수 있었다. 남한 산림지역에 한하여 총 이산화탄소 흡수량은 2000년 이후 10년 평균 약 5천6백만톤으로 계산되었고 이것은 발표된 남한 산림의 연간 이산화탄소 흡수량에 근접하였다. 본 연구에서 제시한 방법은 보편적 비례상수를 이용하여 식생의 연간 탄소 흡수량을 추정함으로써 시계열 위성영상 자료를 이용하여 매년 변화하는 산림의 이산화탄소 흡수량 지도를 반복하여 정량적으로 제작할 수 있는 환경공간정보를 제공한다.
본 연구에서는 최근(2009-2012)의 MODIS 자료를 이용하여 천리안위성 관측 지역의 지표면 방출률 자료를 개선하였다(KNULSE_v2). 방출률 산출기법은 지표면이 식생과 토양으로만 구성되어 있다는 가정하에 방출률을 계산하는 식생피복법(Vegetation Cover Method)를 이용하였다. 주요 개선 내용은 1) 적설지수를 이용하여 적설에 의한 방출률 변화를 고려한 점, 2) 산출채널을 기존 2개(11, 12 ${\mu}m$)에서 4개(3.7, 8.7, 11, 12 ${\mu}m$)로 확대한 점, 3) 가장 최근의 5가지 지면피복자료를 조합하여 양질의 지면피복분류 자료를 이용한 점, 그리고 4) 최근에 개선된 방출률 조견표를 사용한 점이다. 산출된 자료는 식생이 최대로 성장하는 여름에 비교적 높고 반대로 겨울에 낮은 방출률을 보이며 계절에 따른 변화가 뚜렷하게 나타났다. 반면 사막이나 열대 우림 등 식생의 변화가 크지 않은 곳에서는 계절에 따른 방출률 변동이 매우 적게 나타났다. 눈덮임을 적용함에 따라 3.7, 8.7, 11 ${\mu}m$ 채널에서는 방출률이 증가되었으나 12 ${\mu}m$ 채널에서는 오히려 방출률이 감소되었다. 눈 덮임에 의한 방출률 변동을 고려한 결과 적설시 MODIS LSE와 유사한 방출률 변동패턴을 보였으며, 북반구 고위도에 적설이 존재하는 11월부터 4월까지의 상관관계가 크게 개선되었다(특히 11 ${\mu}m$). 그러나 방출률 차는 상대적으로 증가되었고 특히 3.7 ${\mu}m$ 채널에서 크게 나타났다. 본 연구에서 개선된 자료는 분리대기창 기반의 지표면온도 산출시 기초 입력자료로 사용하여 산출 정확도 향상에 기여할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 실측 일기상자료 대신 예측 기후평년 값을 적용하여 기후변화와 그에 상응한 벼 작황의 지리적 분포양상을 복원함으로써 지구온난화에 따른 우리나라 벼농사지대의 생산성을 재평가하였다. 기상청 56개 지점 종관자료(일 최고/최저 기온의 월별 평균값)를 1971-2000년 30년 단위로 수집하여 270m 해상도의 수치기후도를 작성하고, 벼논픽셀에 해당되는 기후자료를 추출하였다. 동일한 시군에 속하는 벼논픽셀의 기후자료를 평균함으로써 시군단위의 '벼논맞춤형 기후자료'를 준비하였다. 같은 방법으로 기상연구소에서 제작한 2011-2100년 기간의 3개 평년(2011-2040, 2041-2070, 2071-2100) 기후시나리오에 근거하여 해당 평년의 기후자료를 추정하였다. 농촌진흥청의 정밀토양도로부터 해당 픽셀의 토성과 토심정보를 검색하고 이를 토대로 유효수분 조견표에 의해 토양자료를 준비하였다. 자포니카형 벼의 특성을 갖도록 개조한 벼 생육모형(CERES-Japonica)에 이들 자료를 입력하고 조생종(오대벼), 중생종 (화성벼), 만생종 (동진벼)의 생육을 모의하였다. 시군 공간평균을 기준으로 3품종 모두 가까운 미래(2011-2040년)에는 출수기가 일주일 정도 빨라지고, 먼 미래(2071-2100년)에는 최대 20일 까지 단축될 수 있다. 생리적 성숙기는 3품종 모두 가까운 미래(2011-2040년)에는 15일 정도 단축되고, 먼 미래(2071-2100년)에는 최대 한달까지도 빨라질 수 있어 출수기에 비해 단축정도가 심하다. 평야지 수량의 경우 조생종인 오대벼는 10a당 6-25%, 중생종 화성벼는 3-26%, 만생종 동진벼는 3-25%까지 감소하였다. 하지만 산간지역에서는 발육속도가 빨라지고 수량이 증가하거나 큰 변화가 없는 곳도 많아 온난화조건에서도 지역별 정밀기후 추정과 이에 근거한 최적품종의 선택, 이앙기 및 수확기 등 생육기간의 조절이 온난화 대응기술로서 유효할 것으로 기대된다.
산불은 우리나라 산림의 주요 교란요소중의 하나로써 산림 구조와 기능에 매우 큰 영향을 미치며, 산불피해강도에 따라 피해 후 식생회복 과정이 달라질 수 있다. 대형산불 피해지의 피해강도와 식생회복 과정을 파악하기 위해서는 많은 인력과 예산이 필요하지만 위성영상자료를 이용한 산불피해지의 피해강도 분석은 신속한 정보는 물론 대규모 피해지의 객관적인 결과를 원격적으로 취득할 수 있다. 위성과 항공기 탑재 센서들은 피해규모를 맵핑하고 진행산불 특성을 평가하며 산불피해후의 생태적 영향 특성을 규명하는데 활용되고 있다. 본 연구에서는 2000년 삼척산불, 2002년 청양산불 그리고 2005년 양양 대형산불 피해지를 구분하고 피해강도를 정량적으로 분석하기 위해 정규탄화지수(Normalized Burn Ratio: NBR)를 활용하였다. 본 연구를 위해 산불피해 전후 동일시기의 Landsat 위성영상 자료를 활용하여 정규탄화지수(NBR)를 산출하고 30m 해상도의 피해강도 패턴을 평가하였다. 산불피해강도 평가결과, 삼척산불 피해지는 피해강도 '중' 이상(${\Delta}NBR$ 152 이상) 지역이 전체의 65%를 차지하였으며 청양 예산산불피해지는 91%, 양양산불피해지는 65%로 나타나 3지역 중 청양 예산지역이 피해강도 측면에서만 보면 가장 큰 피해를 입은 것으로 분석되었다. 따라서 RS와 GIS를 이용하여 원격 탐지된 ${\Delta}NBR$은 대규모 산불피해지의 구분은 물론 산불피해강도를 공간적으로 정량화할 수 있다.
북한의 산림은 1970년대부터 산지개간과 땔나무 채취, 벌목 등에 의해 대규모로 황폐화되었으며, 이러한 산림황폐지는 경제적, 환경적, 재해발생 측면에서 반드시 복구되어야 한다. 본 연구의 목적은 산림황폐지가 대규모로 발견되고 있는 북한 혜산 지역에 대해 산림복구사업 (A/R CDM 사업)을 계획할 수 있는 잠재적 대상지를 추출하기 위한 목적으로, 입목지와 산림황폐지(무립목지, 개간산지, 산간나지)를 보다 정확하게 분류하지 위한 고해상도 영상 기반의 영상분류기법을 개발하고자 한다. 북한의 산림황폐지 유형은 분광특성뿐 아니라 질감특성에 따라 구분될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 2.5m SPOT Pan-Sharpened 영상을 이용해 분할영상을 제작하고 이 과정에서 생성된 질감(texture) 정보를 산림피복 분류 시 분광정보와 함께 활용했다. 분할영상의 제작 시 Scale factor 40/Shape Factor 0.3을 적용하였을 떼 각 산림피복 항목을 분리할 수 있는 적절한 규모의 분할조각이 생성되었다. 또한 산림 피복을 가장 잘 분류해내는 최적밴드를 선정한 결과 기존의 분광밴드 1/2/3 에 질감밴드인 GLCM_dissimilarity (밴드2), GLCM homogeneity (밴드2), GLCM_standard deviation (밴드3)를 추가 하였을 때 산림황폐지 유형간 분리도가 가장 커지는 것으로 나타났다. 질감특성을 이용한 분할영상기반 분류결과기법에 따른 분류결과(80.4%)는 분광정보만을 이용하는 방법의 분류결과(70.3%) 보다 정확도가 높았으며, 특히 입목지와 무립목지의 분리에 있어서 약 23~25%의 정확도 향상 효과를 보였다. 결론적으로 본 연구에서는 직접 현지조사를 하기 어려운 북한지역에 대해 고해상도 위성영상이 효과적인 산림피복분류의 근거를 제공했으며 영상의 분류 시 질감특성을 함께 활용하는 것이 상세한 산림피복 분류에 있어서 정확도 향상에 기여를 할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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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.