• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권5_1호
• /
• pp.627-646
• /
• 2022

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.

• 한국응용곤충학회지
• /
• 제24권3호
• /
• pp.123-127
• /
• 1985

참깨 시들음병(病) 발병환경(發病環境)을 구명(究明)하기 위하여 1983년(年)과 1985년(年) 2 개년간(個年間) $2{\sim}3$년(年) 참깨 연작포장(連作圃場)에서 광산깨를 4월(月) 20일(日) 외(外) 5시기(時期) 직파재배(直播栽培)하여 파종시기(播種時期)에 따른 발병정도(發病程度)와 발병환경(發病環境) 요인중(要因)中 온도(溫度)와의 관계(關係)를 비교검토(比較檢討)하여 얻어진 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 참깨 생육(生育)에 부적당(不適當)한 $16{\sim}20^{\circ}C$의 비교적(比較的) 저온조건하(低溫條件下)에서 재배기간(栽培期間)이 55일(日) 경과(經過)된 구(區)에서 2개년(個年) 평균발병률(平均發病率) 83.7%, 40일(日)이 경과(經過)한 파종구(播種區)는 68.2%, 25일(日)이 경과(經過)한 파종구(播種區)는 59.4%로 저온(低溫)에 오래 재배(栽培)된 것일수록 발병(發病)이 심(甚)하였다. 2. 비교적(比較的) 고온(高溫)인 $20{\sim}25^{\circ}C$에 파종(播種), 재배(栽培)한 구(區)에서는 3% 미만으로 발병율(發病率)이 극(極)히 낮았고 6월(月) 15일(日) 파종구(播種區)에서는 적기(適期) 파종기(播種期)인 5월(月) 20일(日) 파종구(播種區)에 비(比)하여 수량(收量)이 13% 증수(增收)되었다. 3. 병원균(病原菌) 인위접종시(人爲接種時) $16{\sim}20^{\circ}C$의 저온하(低溫下)에서는 묘령(苗令)에 관계(關係)없이 100% 발병(發病)되었고 4. $20{\sim}25^{\circ}C$의 고온하(高溫下)에서는 묘령(苗令)이 어린 쪽이 발병(發病)이 적었고 많은 쪽이 발병(發病)이 심(甚)하였다.(新梢上端葉)과 2차생장(次生長) 신초(新梢)의 엽(葉)에 주(主)로 가해(加害)하였다. 4. 사과굴나방의 유충기생봉(幼蟲寄生蜂)으로는 깡충좀벌과(科)의 H. testaceipes, 좀벌과(科)의 수종(數種) 및 고치벌과(科)의 Apanteles sp.가 조사(調査)되었고, 깡충좀벌은 년(年) 4회(回) 발생(發生)하였으나, 좀벌류(類)는 사과굴나방과 비슷하게 년(年) 5회(回) 발생(發生)하였고, 고치벌은 단지 9월(月)에만 소량(少量)이 발생(發生)하였다., 엽당(葉當) $2{\sim}4$마리의 가해시(加害時) 피해엽(被害葉)에 대한 피해면적율(被害面積率)은 $6{\sim}8$ 정도(程度)였다.서 단백질을 추출하고 pH 5.0에서 침전시킬 때 평지종실단백질로부터 Phytate를 제거하는 효과가 가장 좋다는 것을 알 수 있다. 따라서 장수자의 대부분(87.3%)이 매일 또는 때때로 동물성 단백질을 섭취하고 있었음을 알 수 있었다. 4. 장수자(長壽者)의 과거(過去)와 현재(現在)의 중요 식품(食品)의 섭취상태(攝取狀態)를 주(週) $4{\sim}6$회(回)이상 섭취(攝取)로 비교(比較)하여 보면 육류(肉類), 어류(魚類), 난류(卵類) 및 두유제품(豆類製品)은 50.4%, 67.5%, 우유(牛乳) 및 유제품(乳製品)은 26.6%, 51.5%, 야채류(野菜類)는89.9%, 81.0%, 지방질(脂肪質) 식품(食品)은 58.9%, 64.0%, 해초류(海醮類)는 57.0%, 62.9%를 각각 섭취하고 있는 것으로 나타났다.다. 이들 장수자(長壽者)의 은퇴 후 취미(趣味) 및 오락활동(娛樂活動)의 내용(內容)을 보면 TV 시청(視聽)(79.2%), 손자(孫子)와의 대화(對話)(54.2%), 집안에서 잔손질(35.4%), 신앙생활(信仰生活)

• 대기
• /
• 제32권1호
• /
• pp.61-70
• /
• 2022

장마철 첫 강수의 경제적 가치를 추산하기 위해 수자원 확보, 대기질 개선, 산불 예방 효과, 가뭄 경감효과의 네 항목에 대해서 그 가치를 추산하여 합하였다. 본 연구는 장마의 시작에 동반된 강수에 의한 경제적 가치를 추산하는 첫 논문에 해당한다. 선택된 세 경우에 대해 다음의 결과를 얻었다. 1) 최근 우리나라 장마 기간에 해당하는 세 가지 사례(2015년, 2019년, 2020년)를 위주로 장마철 첫 강수의 경제적 가치를 평가한 결과, 강수의 세정효과에 따른 대기실 개선 효과(전체의 70~90%를 차지)가 가장 높았으며, 수자원 확보, 가뭄 경감, 산불 예방 순으로 경제적 효과를 불 수 있다. 2) 장마철 첫 강수의 경제적 가치는 500억~1,500억 정도로 추정된다. 3) 한편 물가상승률(국가지표체계; https://www.index.go.kr/unify/idx-info.do?idxCd=4226)을 고려하였을 때의 경제적 가치는 2019년 및 2020년은 2015년 대비 4.9%와 5.4%의 물가상승률이 있기 때문에 그 때의 548~998억원은 574~1,052억 정도로 추산된다. 본 연구는 장마철 첫 강수에 대한 경제적 가치를 특정한 연도(2015년, 2019년, 2020년)의 특정한 항목(수자원 확보, 대기질 개선, 산불 예방 효과, 가뭄 경감 효과)에 대해 한정적으로 평가하였다. 앞으로 30년 이상의 과거 자료에 이러한 방법을 적용하여 안정적인 통계를 생산할 필요가 있다. 물론 매해 장마 시작의 모습은 달라서 장마 첫 강수를 정의하기에 쉽지 않을 수도 있을 것이다. 가령 정체전선이나 이동성 저기압에 의해 특징 지역만 아주 짧은 시간에 첫 강수가 내리는 경우라든지 또는 이와 반대로 장마의 시작 후에 장기간 동안 계속하여 한반도에 강수를 내리는 경우 등 다양한 모습이 있기에 이에 대한 각각의 상황을 잘 파악하여야 한다. 또한 본 연구에서 사용한 네 가지 경제적 측면 외에 다양한 부분에서 경제적 효과를 발생시킬 수 있다. 예를 들면, 강수로 인한 댐 유역에서의 물 유입을 통해 수질 개선 효과를 가져올 수 있고 도시의 열섬 효과와 열대야를 약화시키는 냉방효과를 들 수 있다. 더 나아가 장마철 강수로 인한 기업의 마케팅 전략에도 활용될 수 있다. 가령, 장마 기간과 강도를 미리 예측하여 신발, 비옷 등의 판매 및 재고 전략을 통해 기업의 매출을 높일 수 있다. 따라서 다양한 방면에서의 경제적 가치를 모두 고려한다면 본 연구에서에서 측정한 가치보다 훨씬 더 높게 평가될 것으로 사료된다. 좀더 포괄적인 범위에서의 경제적 가치를 산출하기 위해서 경제, 수자원, 환경, 농업, 생활적인 측면 등을 포함한 다양한 측면에서의 평가가 필요할 것이다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.267-275
• /
• 2023

본 연구에서는 농촌진흥청에서 홍콩과학기술대학교와 국제공동연구를 통해 개발중인 1개월 농업기상 예측 시스템을 이용하여 2012-2022년 기간 동안 1개월 과거기후 예측 정보를 생산하고, 유효적산온도 기법을 적용하여 벼 수확일 전망 가능성을 살펴보았다. 상세한 기후정보를 얻기 위해, 지역기후모델(WRF)을 이용하여 전지구 기후예측 정보(CFSv2)를 남한지역에 대해 5 km 해상도로 규모축소하였다. 벼 수확일은 역학적 규모축소된 최고기온과 최저기온 과거예측 자료를 유효적산온도에 적용하여 추정하였다. 모형의 최고기온(최저기온)는 벼 생육기간(5월~10월)에 대해 관측과 비교하여 약 1.2 ℃ (0.1 ℃) 정도 과소모의하였다. 벼 수확일 추정 자료는 정성적으로 관측의 전반적인 공간 패턴을 모의하면서 지형효과에 의한 상세한 지역적 편차를 모의하였다. 그러나 음의 기온 오차가 유효적산온도에 투영되어, 예측자료에서 추정한 벼 수확일이 관측에서 추정한 벼 수확일과 비교하여 정량적으로 약 9일 늦게 모의하였다. 본 연구를 통해 1개월 기상예측 정보와 유효적산온도를 이용하여 남한 전역에 대해 공간적으로 연속적인 상세한(5 km) 벼 수확일 정보를 사전에 얻을 수 있는 가능성을 보았다. 예측정보의 신뢰성을 확보하고, 유효적산온도 뿐만 아니라 농업모형과 연계한다면 다양한 작목에 대한 농업정보들을 사전에 생산할 수 있을 것으로 생각된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권6_1호
• /
• pp.1413-1425
• /
• 2023

기후변화로 인한 대형 산불의 빈도가 증가함에 따라 극심한 인명 및 재산상의 피해를 초래하고 있다. 이로 인해 많은 식생이 소실되며, 그 강도와 발생 형태에 따라 생태계 변화에 영향을 끼친다. 생태계 변화는 다시 산불 발생을 유발하여 2차 피해를 야기한다. 따라서 산불 피해지에 대한 정확한 탐지 및 면적 산정의 중요성이 지속적으로 제기되고 있다. 효율적인 산불 피해지 모니터링을 위해 산불 발생 후 실시간 지형 및 기상정보는 물론 피해지역의 영상을 대규모로 취득할 수 있는 위성영상이 주로 활용되고 있다. 최근, 합성곱 신경망(convolution neural network, CNN) 기반 모델부터 고성능 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 이르기까지 딥러닝 알고리즘이 빠르게 발전하면서 산림원격탐사에서 이를 적용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 현재까지 적용된 딥러닝 모델은 제한적이며 현업에서의 합리적인 활용을 위한 정량적 성능평가에 대한 보고가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 모델에 따른 성능향상과 데이터 설계에 따른 성능향상을 중점적으로 비교 분석하였다. 미국 캘리포니아 지역을 대상으로 CNN 기반 모델의 U-Net, High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR)을 활용하여 산불 피해지 모델을 구축하였다. 또한, 기본 파장대역과 함께 식생활력도 및 지표의 수분함량 정도를 고려하고자 normalized difference vegetation index (NDVI), normalized burn ratio (NBR)와 같은 산불 관련 분광지수를 산출하여 입력 이미지로 사용하였다. U-Net의 mean intersection over union (mIoU)이 0.831, HRNet-OCR이 0.848을 기록하여 두 모델 모두 우수한 영상분할 성능을 보였다. 또한, 밴드 반사도뿐 아니라 분광지수를 추가한 결과 모든 조합에서 평가지표 값이 상승하여 분광지수를 활용한 입력 데이터 확장이 픽셀 세분화에 기여함을 확인하였다. 이와 같은 딥러닝 방법론을 발전시킨다면 우리나라의 산불 피해지에 대한 신속한 파악 및 복구 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권6_2호
• /
• pp.1591-1604
• /
• 2023

해색 원격탐사에서 대기 보정은 자료의 정확도와 신뢰성 확보를 위해 반드시 수행해야하는 과정으로 높은 정확도가 요구된다. 또한 최근 원격 탐사 커뮤니티에서는 위성 자료의 오차에 대한 요구 사항이 증가함에 따라 대기 보정의 보조 자료로 사용되는 기상 변수(오존량, 기압, 바람장, 층적분 수증기량[total precipitable water, TPW])의 오차에 의해 발생하는 원격 반사도(remote sensing reflectance, R_rs)의 오차에 대한 연구가 진행되고 있지만 오차 요인으로 알려진 수증기 프로파일의 변동성에 의한 R_rs의 오차에 대한 연구는 수행되지 않았다. 본 연구에서는 Second Simulation of a Satellite Signal Vector version 2.1 모의를 통해 GOCI-II 관측 영역 내의 수증기 프로파일의 변동성에 따른 수증기 투과도의 오차를 계산하고 이로 인해 발생하는 해색 산출물의 오차에 대해 분석하였다. Radiosonde 관측 수증기 프로파일은 그 형태가 복잡할 뿐만 아니라 지표 부근의 큰 변동성으로 인해 기존 GOCI-II 대기 보정에서 사용하고 있는 US standard 62 수증기 프로파일과의 차이가 최대 0.007만큼 발생하였다. 이로 인해 발생한 수증기 투과도의 차이는 GOCI-II 대기 보정에서 에어로졸 반사도 추정의 차이를 발생시키고, 결과적으로 모든 밴드에서 R_rs의 오차가 발생하였다. 하지만 412-555 nm 밴드에서 수증기 프로파일 차이로 인한 R_rs 오차는 요구 정확도보다 낮은 2% 미만으로 나타났으며, 다른 해색 산출물인 클로로필(chlorophyll-a) 농도, 용존 유기물, 총 부유물 농도에서도 유사한 오차를 보이고 있다. 본 연구의 결과는 대기 보정 및 해색 산출물의 정확도에 있어 수증기 프로파일의 차이의 영향이 적다는 것을 의미한다. 하지만 추후 연구에서 수증기 흡광 보정 시 수증기 프로파일의 변동성을 고려할 경우 보다 높은 수준의 R_rs 정확도 확보를 기대할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권5_3호
• /
• pp.933-948
• /
• 2023

대기 중 에어로졸은 인체에 악영향을 끼칠 뿐 아니라 기후 시스템에도 직간접적인 영향을 미치므로 에어로졸의 특성과 시공간적인 분포에 대한 이해는 매우 중요하다. 이를 위해 위성기반 관측을 통해 에어로졸 광학 두께(Aerosol Optical Depth, AOD)를 산출하여 에어로졸을 모니터링하는 다양한 연구가 수행되어 왔다. 하지만 이는 주로 조견표를 활용한 역 산출 알고리즘에 기반하여 이루어지기 때문에 많은 계산량을 요구하며 불확실성이 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II)의 대기상한반사도와 30일 동안의 대기상한반사도 중 최솟값과 관측 시점 값의 차이 값, 수치 모델 기반 기상학적 변수 등을 활용하여 기계학습 기반 고해상도 AOD 직접 산출 알고리즘을 개발하였다. Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기법이 사용되었으며, 추정된 결과는 지상 관측 자료인 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD를 활용하여 랜덤, 시간 및 공간별 N-fold 교차검증을 통해 검증되었다. 세 가지 교차검증 결과 R²=0.70-0.80, RMSE=0.08-0.09, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율은 75.2-85.1% 수준으로 안정적인 성능을 보였다. Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석에서는 반사도 관련 변수들이 기여도의 상위권 대부분을 차지하고 있는 것을 통해 반사도 자료가 AOD 추정에 많은 기여를 하는 것을 확인하였다. 서울과 울산 지역에 대한 시간 별 AOD의 공간 분포를 분석한 결과, 개발된 LGBM 모델은 시간의 흐름에 따라 AERONET AOD 값과 유사한 수준으로 AOD를 추정하고 있었다. 이를 통해 높은 시공간 해상도(i.e., 시간별, 250 m)에서의 AOD 산출이 가능함을 확인하였다. 또한, 산출 커버리지 비교에서 LGBM 모델의 평균 산출 빈도가 GOCI-II L2 AOD 산출물 대비 8.8%가량 증가한 것을 통해 기존 물리모델기반 AOD 산출 과정에서 발생하던 밝은 지표면에 대한 과도한 마스킹의 문제점을 개선시킨 것을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제35권1호
• /
• pp.173-185
• /
• 2015

본 연구는 통계적 분석기법을 통하여 부산시내에서 운영 중인 11개 터널에서 발생한 교통사고 456건을 대상으로 교통사고의 발생특성, 유형화 및 예측모델을 구축하였는바 다음과 같은 결론을 얻게 되었다. 교통사고 발생특성으로는 시간대별 터널 내 교통사고 08~18시 사이가 전체의 64.9%를 차지하고 있어 기존 도로의 45.8~46.1%에 비해 높게 나타났고, 사고유형별로는 차대차 사고가 대부분을 차지하고 있으며, 차량단독사고는 기존도로에 비해 다소 높게 나타났으며, 연령층별로는 21~40세의 구성비가 높았고, 제1당사자 차종별로는 화물차의 비중이 높았고, 운량별로는 맑은 날을 제외하고 비가 오는 날이 흐린 날 보다 더욱 높은 수치를 보였다. 교통사고 영향요인에 대하여 주성분분석을 실시한 결과, 제1주성분은 도로, 터널구조 및 교통류 관련요인이, 제2주성분은 조명시설 및 도로구조 관련요인이, 제3주성분은 대기상태 및 조명시설 관련요인이, 제4주성분은 인적 및 시계열 관련요인이, 제5주성분은 인적요인이, 제6주성분은 차량적 요인과 교통류 관련 요인이, 제7주성분은 기상요인으로 대별되었다. 교통사고 발생지점에 대하여 유형화를 실시한 결과, 최적 집단수는 5개로 구분지어 졌으며, 집단별로 수량화이론 1류를 적용하여 분석한 결과, 제1집단은 예측모델의 설명력이 낮은 반면 제4집단은 예측모델의 설명력이 중간정도, 제2, 제3, 제5집단은 높은 설명력을 가진 예측모델이 구축되었다. 예측모델의 편상관계수 절대 값이 0.2(약한 상관) 이상인 항목(주성분) 중에서 도로환경적 요인이 포함된 변수를 체크하여 분석한 결과, 주요 검토항목은 적절한 교통류 처리, 횡단구성(차로폭), 터널구조(터널길이), 도로선형, 환기시설, 조명시설로 요약되었다.

• 환경영향평가
• /
• 제27권2호
• /
• pp.215-231
• /
• 2018

본 연구에서는 지상 기상 및 $PM_{2.5}$ 농도, GOCI 위성의 AOD 등 다양한 관측 자료와 WRF-CMAQ 모델링을 통해 2016년과 2017년의 우리나라 가을철 $PM_{2.5}$ 농도변화 원인을 분석하였다. 지상에서 관측된 2017년 전국 평균 $PM_{2.5}$ 농도는 2016년에 비해 약 12.3% ($3.0{\mu}g/m^3$) 감소한 것으로 나타났다. 두 해간 $PM_{2.5}$ 농도 차이는 10월과 11월의 두 사례(사례1: 10월 11일~10월 20일, 사례2: 11월 15일~19일) 기간에 주로 발생하였으며, 2017년의 기상조건이 2016년에 비하여 국외로부터 대기오염물질의 장거리 수송이 어렵고, 국내의 대기환기 효과를 증가시키는 방향으로 변화한 것이 주요한 원인으로 분석되었다. WRF-CMAQ 모델링 시스템을 이용하여 기상조건 변화가 $PM_{2.5}$ 농도에 미치는 정량적인 영향을 평가한 결과, $PM_{2.5}$ 모의농도는 2016년 대비 2017년의 사례1 기간에는 64.0% ($23.1{\mu}g/m^3$) 감소, 사례2 기간에는 35.7% ($12.2{\mu}g/m^3$) 감소한 것으로 나타나, 관측 농도 기반 감소율인 53.6% (사례1)와 47.8% (사례2)에 상응하는 감소율을 보였다. 따라서 기상조건 변화가 우리나라 가을철 $PM_{2.5}$ 농도 변화에 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 기상조건 변화로 인한 우리나라 $PM_{2.5}$ 농도 감소에 미친 국내외 기여율은 사례1 기간에 국외로부터의 장거리 수송영향이 52.8% 그리고 대기환기 효과에 따른 국내영향이 47.2% 로 국내외 영향이 유사하게 나타나지만, 사례2 기간에는 국외영향이 66.4% 그리고 국내영향이 33.6%로서 국외영향의 감소효과가 더 크게 나타났다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제13권3호
• /
• pp.268-276
• /
• 2010

지진재해대책법이 2009년 3월에 발효됨에 따라 가속도 지진관측을 수행하여야 할 기관이 대폭 확대되었다. 소방방재청의 추정에 의하면 최소 400개소의 자유장 가속도 관측소가 설치될 예정이다. 지진계측기의 성능 향상과 통신 기술의 발달로 지진관측소 설치가 보편화되면서 지진관측의 주 기능이 신속 피해 예측과 경보 발령 등 지진방재에 적극적으로 활용할 수 있도록 전환되고 있다. 신속 지진피해 예측의 기반기술인 실시간 지진동 영상화기법을 소개하였다. 이 기술은 신속한 지진피해 평가를 위한 실시간 자료 취합뿐 아니라 시각적으로 정보를 파악할 수 있도록 개발되어 활용되고 있다. 한편 지진피해는 주로 S 파와 연속되는 표면파에 의해 발생한다. 최초로 도달하는 P 파로부터 최대 지반운동 크기와 지진 피해를 예측하여 경보를 발령하는 것이 지진조기경보체계이다. 지진조기경보의 기술개발 현황과 함께 2007년 오대산지진에 적용한 예를 소개하였다. 조기경보 기술은 기상청의 지진통보 체계를 획기적으로 개선시킬 수 있다. 또한 지역별로 분산된 주요 국가 시설물의 지진방재를 위해 활용할 수 있는 분산형 조기경보 시스템의 구성과 활용방안을 제안하였다.