• 한국해양학회지:바다
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• 제5권1호
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• pp.16-26
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• 2000

비내만성 적조가 빈발하는 남해안 고흥 해역에서 1997년 5월에서 10월까지 적조발생 이전, 도중 그리고 이후 등 총 6차에 걸쳐 해수 물성 및 영양염의 분포를 조사하였다. 연구해역의 해수특성 변화 및 수층구조는 국지적인 기상조건이나 인접한 육지의 영향보다는 외해역에서 유입되는 해수의 특성에 따라 변화하였다. 특히 적조 발생기간인 8월에서 9월 사이에 극심한 해수환경의 변화가 발견되었다. 적조발생 전에는 주변환경에 비하여 높은 농도의 용존무기질소가 관측된 반면, 적조가 발생한 기간에는 오히려 농도가 낮아졌다. 그러나 용존무기인 농도의 변화는 발견되지 않았다. 연구해역의 북측 내만은 인근 육지에서 공급된 용존무기질소의 양이 전체 유입량의 70%를 차지하고, 그 외의 해역에서는 외해로부터 유입된 수지(flux)가 전체 유입량의 98%로 주 유입원이 된다. 이와 같이 높은 영양염과 고온${\cdot}$저염의 특징을 가진 외해 공급원은 하절기에 남해를 통과하는 고온${\cdot}$저염의 특성을가진 양자강 희석수일 것으로 추정되었다. 특히 고온${\cdot}$저염수가 출현한 8월 21일에 적조생물 Gyrodinium impudicum이 처음 발견되었고, 해수특성이 다시 크게 달라진 9월 22일에 적조가 소멸되었다. 이러한 사실은 외해역에서 연구해역으로 간헐적으로 유입되는 외해수의 출현과 적조의 발생 및 소멸이 깊은 관련이 있음을 제시하는 것으로 생각되며, 이에 대한 많은 연구가 필요한 것으로 사료된다.

• 자원환경지질
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• 제53권4호
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• pp.413-423
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• 2020

남극 세종과학기지 주변은 넓은 지역에 눈과 얼음이 덮여있지 않은 육지가 드러나 다른 남극 지역에 비해 활동층이 비교적 두꺼우며 그 아래 동토층이 존재한다. 전기비저항탐사의 배열법 중 웨너 배열법과 쌍극자 배열법을 이용하여 세종과학기지 주변 동토 지역에 결빙기 기간 동안 시간 변화에 따른 활동층의 변화를 조사하였다. 시간 변화에 따른 전기비저항 결과는 식생 분포, 지상 온도 및 적설량의 상태에 따라 잘 일치하였다. 극 천부인 수평적인 고비저항대(>1826 Ωm)에서는 시간에 따른 두께 변화를 보여주었는데, 이는 지중 온도의 감소로 공극내 존재하던 공극수가 얼어 상대적으로 전기비저항 값이 높아지는 것으로 보인다. 적설이 발생하지 않는 식생활동이 활발한 구간은 깊이 0.5 m까지 토양 속에 혼재된 많은 자갈로 인해 비저항이 높았고 깊이 0.5~3 m 에서는 그 아래 동토층이 존재한다. 반대로, 적설량이 많은 식생이 존재하지 않는 구간에서는 전기비저항값이 약 2000 Ωm 이상의 고비저항대가 나타나는데 이곳은 연중 얼어있는 것으로 해석된다. 결빙기에 두꺼워지는 활동층은 차후 해빙기에 추가 탐사를 할 경우 이와 반대로 점차 얇아지는 두께로 보다 명확히 검증될 수 있을 것으로 보인다.

• 생태와환경
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• 제44권2호
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• pp.203-213
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• 2011

본 연구에서는 논과 배수로를 연결하는 소규모 어도를 설치하고 그 효율을 평가하였다. 또한 어도주변 수로와 논의 어류상을 조사하여 어도를 중심으로 주변 생태계의 연계효과를 살펴보았다. 용 배수로 조사결과, 친환경 농업지역(A) 용수로에서는 5종 83개체, 배수로에서는 9종 133개체가 채집되었다. 농산물 우수관리지역(B)에서는 용수로에서 4종 128개체, 배수로에서 8종 489개체가 채집되었다. 대호 지역 배수로에 서식하는 어류상 조사결과, 논으로 소상하여 산란과 서식을 할 것으로 판단되는 어종은 왜몰개, 붕어, 참붕어, 미꾸리, 미꾸라지 등 5종으로 선정되었다. 논 농법별로 구분하였을 때, 용 배수로에서 출현한 종수는 차이가 없었으나 개체수는 농산물 우수관리지역(B)에서 더 높게 나타났다. 이는 농법의 차이보다는 조사지점의 특성상 농산물 우수관리지역(B)의 배수로가 흐르는 물의 양이 더 많고 주변 하천과의 연계성이 더 좋았기 때문으로 판단된다. 소규모 논 어도를 통하여 논으로 소상하는 어류는 미꾸리, 미꾸라지, 왜물개 3종으로 조사되었다. 어류의 주요 이동시간은 주간보다는 야간에 주로 이동하는 특성을 보였다. 따라서 논 어도를 유지할 수 있는 용수공급량이 충분하지 않은 논에서 물의 흐름을 확보하고 어도를 유지하기 위해서는 주간보다는 야간과 새벽 시간대를 이용하는 것이 더 효율적일 것으로 판단된다.

• 한국산림과학회지
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• 제27권1호
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• pp.5-14
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• 1975

인공적(人工的)인 땅까기 흙쌓기 비탈면을 포함하는 민둥산 비탈면에서의 토양침식(土壤浸蝕)을 방지(防止)을 지피식생조성(地皮植生造成)을 조기(早期)에 확실(確實)히 달성(達成)할 수 있는 새로운 속성녹화공법(速成綠化工法)으로서 개발(開發)된 거적덮기 공법(工法)에 사용(使用)되는 거적의 적성조립밀도범위(適正組立密度範圍),를 결정(決定)하고 동시(同時)에 각급(各級) 밀도(密度)의 효과(效果)를 시험(試驗)한 결과(結果)는 다음과 같이 요약(要約)될 수 있다. 1. 타표류거수(他表流去水)의 유출율(流出率)에 있어서는 거적의 피복율(被覆率)이 90%구(區)(밀연피복구(密筵被覆區))에서 13.3%로 가장 적고, 70%구(區)(중연피복구(中筵被覆區))에서 14.21%, 그리고 50%구(區)(소연피복구(疎筵被覆區)) 15.57%로 가장 많었으나 이것은 나지구(裸地區)에서의 30.4%에 비(比)하면 매우 효과적(效果的)인 공법(工法)인 것이다. 2. 토사유실량(土砂流失量)에 있어서는 밀연피복구(密筵被覆區)에서 약(約) 1.24 ton/ha, 중연피복구(中筵被覆區)에서 약(約) 1.33 ton/ha, 그리고 소연피복구(疎筵被覆區)에서 약(約) 1.44 ton/ha으로서 이것은 미국농무성(美國農務省)의 기준(基準)(1.8 ton m/ha)에 비교(比較)하면 매우 효과적(效果的)인 공법(工法)인 것이다. 3. 파종후(播種後) 발아생립(發芽生立) 본수(本數)는 밀연피복구(密筵被覆區)에서 80본(本)으로 가장 적고 중연피복구(中筵被覆區)에서 132 본(本), 그리고 소연피복구(疎筵被覆區)에서 121 본(本)이었는데, 밀연피복구(密筵被覆區)에서는 발아후(發芽後) 생육중(生育中)에 피복고사율(被覆枯死率)이 높았다. 4. 유수유토발생(流水流土發生) 및 식생조성효과(植生造成効果)를 종합(綜合)해 볼때에 거적덮기공법(工法)에 사용(使用)되는 거적의 조립밀도(組立密度)는 70%내외(內外)가 적정(適正)할 것이다. 5. 본(本) 공법(工法)은 민둥산비탈면에 대한 속성녹화공법(速成綠化工法)으로서는 가장 효과적(效果的)인 피복공법(被覆工法)으로서, 우리나라의 산지사방행정면(山地砂防行政面)에서 대대적으로 여장(勵將)되어야 할 신공법(新工法)인 것이다.

• 한국조경학회지
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• 제42권6호
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• pp.21-30
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• 2014

본 연구는 쾌적한 온열환경을 제공하는 공원을 계획하기 위한 방안을 모색하고자, 전형적인 녹지유형인 수림지와 잔디밭의 여름철 열환경을 측정 및 평가하였다. 이를 위해 함양 상림공원을 연구대상지로 하였으며, 대상지 내 녹지유형을 대표하는 수림지와 잔디밭 그리고 대조구로서 포장지에서 열환경을 조사하였다. 기상장비를 활용한 3일 동안(2014년 8월 21~23일, 29~30일)의 정점관측을 통해 열환경 변수인 기온, 상대습도, 풍속 그리고 6방향(동, 서, 남, 북, 하향, 상향) 장파 및 단파 복사를 측정하였다. 측정한 복사량을 근거로 6방향의 향별 가중치를 적용하여 인체가 흡수한 복사량을 구한 후 이를 평균복사온도로 환산하였다. 산정된 평균복사온도와 측정된 기온, 상대습도, 풍속을 바탕으로 PET는 Rayman 1.2, UTCI, OUT_SET$^*$는 UTCI Calculator와 Thermal Comfort Calculator of Richard DeDear로 산정한 후 수림지, 잔디밭 그리고 대조구의 온열쾌적성을 평가하였다. 열환경 및 온열쾌적지수의 평가 결과, 수림지는 포장지에 비해 주간(10:00~16:00)의 기온과 평균복사온도를 $5.9^{\circ}C/35^{\circ}C$ 낮추는 냉각효과를 나타냈으며, 상대적으로 낮은 풍속과 높은 상대습도를 나타냈음에도 불구하고, 온열쾌적지수 개선효과는 매우 크게 나타났다. 반면에 잔디밭은 포장지에 비해 주간(10:00~16:00)의 기온과 평균복사온도를 $0.9^{\circ}C/3^{\circ}C$ 낮추는 미미한 냉각효과를 나타냈으며, 잔디밭의 온열쾌적지수 개선효과는 크지 않은 것으로 나타났다. 한편, 야간(21:00~04:00)의 미기상 및 복사 환경은 일사 부재, 풍속 감속, 상대습도 증가로 인해 수림지, 잔디밭 및 포장지가 비슷하게 나타났다. 이러한 결과는 수림지의 차양 및 증발산 효과는 잔디밭의 증발산 효과에 비해 매우 크기 때문이라 판단되며, 공원의 온열쾌적성을 확보하기 위해서는 녹지의 면적보다 녹지의 용적에 주력해야 한다는 것을 시사하는 것이다. 본 연구는 수림지와 잔디밭에서 공원의 이용자가 체감하는 온열쾌적성을 정량적으로 평가하고, 수림지 및 잔디밭이 가진 온열쾌적지수 개선효과를 규명함으로써 향후 공원계획시 이용자를 고려한 쾌적한 온열환경을 조성하는데 기여할 수 있을 것이다.

• 한국토양비료학회지
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• 제38권2호
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• pp.59-65
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• 2005

1:25,000 수치정밀토양도와 (R)USLE를 이용하여 우리나라 전역의 토양침식 위험성을 평가하고 토양침식등급을 이용하여 등급에 따른 토양보전방법을 제시하고자 하였다. 우리나라에서 강우인자 값이 높은 지역은 경기의 김포, 강화, 전남 고흥, 여수, 장흥과 경남 고성, 사천, 진해, 통영 등으로 주로 전남, 경남의 남부 해안과 경기지역의 서부 해안에 밀집되어 있었으며 반면, 경북 영덕, 영천, 구미, 포항, 군위 등의 강우인자 값이 작았다. 토양침식성 인자는 경기, 충남, 전북, 전남의 서부해안지역이 컸으며 강원, 충북, 경북, 충남 내륙지역에서 작았다. 밭의 평균 경사도는 강원 평창이 30.1%로 가장 높았으며 태백산에서 지리산에 이르는 소백산맥 주변에 위치한 지역의 밭 평균 경사도가 높았다. 우리나라 밭토양의 연간 총유실량은 전남이 가장 많았고 경북, 경남의 순으로 나타났다. 밭토양의 단위면적당 연간 토양유실량은 경남이 가장 높았고 전남, 강원 순으로 높았다. 시군단위로 분석한 결과 강원 평창의 밭 단위면적당 토양유실량이 가장 많았으며 경남 남해, 고성, 강원 정선 등의 단위면적당 토양유실량이 많았다. 이는 경남과 전남의 경우 강우인자가 크며 경남과 강원지역의 밭이 경사도가 크기 때문이었다. 논은 토양침식 위험성이 대부분 "매우 적음" 또는 "적음" 등급에 해당하였으며 밭은 전체 밭 면적 중 23.5%가 "매우 심함" 등급이었다. "매우 심함" 등급에 해당하는 밭 중에서 경사가 15% 이상 (D-F slope)이 $133.6{\times}10^3ha$로 많았으나 7-15% (C slope) 경사임에도 "매우 심함" 등급에 해당하는 밭도 $34.5{\times}10^3ha$가 분포하였다. 또한 시군별 1:25,000 수치정밀토양도를 이용하여 토양상별 토양침식등급을 도시한 토양침식도를 작성하였다. 농경지로서 수용가능한 토양유실의 목표치를 $11Mg\;ha^{-1}\;yr^{-1}$ (1년에 약 1 mm)로 규정할 때 "보통", "약간 심함" 등급인 밭은 농경학적 토양보전농법, "심함" 등급인 밭은 토목적인 토양보전농법을 통해 목표치를 달성할 수 있을 것으로 판단되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1135-1147
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• 2021

고해상도 위성영상의 기하보정을 위해 촬영 당시의 위성 센서와 지표면과의 기하학적 관계를 복원하는 센서모델링 과정이 필요하다. 이를 위해 일반적으로 고해상도 위성은 RPC (Rational Polynomial Coefficient) 정보를 제공하고 있지만, 제공 RPC는 위성 센서의 위치와 자세 등에 의해 발생하는 기하왜곡을 포함하고 있다. 이러한 RPC 오차를 보정하기 위해 일반적으로 지상기준점(Ground Control Points)을 활용한다. 지상기준점을 수집하는 대표적인 방법으로 현장 측량을 통해 지상좌표를 취득하지만, 이는 위성영상의 품질이나 촬영 시기에 따른 토지피복의 변화, 기복변위 등으로 위성영상 내에서 지상기준점을 판독하기에 어려운 문제가 있다. 이에 최근에는 다양한 센서로부터 취득된 영상지도를 참조자료로 이용하여, 영상정합 기법을 통해 지상기준점 수집을 자동화할 수 있다. 본 연구에서는 무인항공기 영상을 활용하여 추출된 정합점을 통해 KOMPSAT-3A 위성영상의 RPC를 보정하고자 한다. 무인항공기 영상과 KOMPSAT-3A 위성영상의 정합점 추출을 위한 전처리 방법을 제안하고, 대표적인 특징기반 정합기법(Feature-based matching method)과 영역기반 정합기법(Area-based matching method)인 SURF (Speeded-Up Robust Features)와 위상상관(Phase Correlation) 기법을 각각 적용하여 추출된 정합점의 특성을 비교하였다. 각 기법을 통해 추출된 정합점을 활용하여 RPC 보정계수를 산출한 후, GNSS (Global Navigation Satellite System) 측량을 통해 직접 취득한 검사점에 적용하여 KOMPSAT-3A의 기하품질을 향상하였다. 제안기법의 성능 및 활용성 검증을 위해 GCP를 이용하여 보정한 결과와 비교하여 분석하였다. GCP 기반 보정 방법은 제공 RPC보다 Sample은 2.14 pixel, Line은 5.43 pixel 만큼 개선된 보정 정확도를 보였다. 그리고 SURF와 위상상관 기법을 활용한 제안기법은 제공 RPC보다 각각 Sample은 0.83 pixel, 1.49 pixel만큼 보정되었으며, Line은 4.81 pixel, 5.19 pixel만큼 개선되었다. 이를 통해 GCP 기반 위성영상 RPC 보정 방법의 대안으로 무인항공기 영상이 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1029-1042
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• 2021

차세대 중형위성 사업의 일환으로 농지 및 산림에서의 원격 탐사를 위하여 농림위성 (차세대 중형위성 4호)이 발사 예정에 있다. 위성 영상에서 식생의 정량적인 정보를 얻기 위해서는 대기보정을 통한 지표 반사도 취득이 선행되어야 하므로 농림위성을 위한 대기보정 기술 개발은 불가피할 것으로 생각된다. 특히 대기에서의 흡수와 산란 특성은 파장에 따라 다르게 나타나므로 농림위성 파장 영역을 고려한 대기보정 파라미터 민감도 분석이 필요하다. 또한, 농림위성은 5개 채널(Blue, Green, Red, Red edge, Near-infrared)을 보유하고있어 대기보정 주요 파라미터인 AOD (Aerosol optical depth)와 WV (Water vapor)를 직접 산출하기 어려우므로 이를 외부에서 제공할 수 있는 방안을 마련할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 농림위성과 유사한 사양을 가진 Sentinel-2 위성 영상을 이용하여 주요 파라미터인 AOD, WV, O₃ 민감도 분석을 수행하고, 파라미터 제공을 위해 천리안 2A (GK2A; GEO-KOMPSAT-2A) 정지궤도 복합위성의 산출물을 이용하여 대기보정 파라미터로서의 활용 가능성을 살펴보았다. 민감도 분석 결과는 AOD가 가장 중요한 파라미터임을 보여주었으며, 근적외선 채널보다는 가시광 채널에서 더 큰 민감도를 가지는 것으로 나타났다. 특히 Blue 채널에서 AOD의 20%의 변화는 지표 반사도에서 약 100%의 오차율을 야기하므로 정확한 지표 반사도 취득을 위해서는 높은 신뢰성을 가진 AOD가 필요할 것으로 생각된다. GK2A AOD 산출물을 이용한 대기보정 결과는 토지피복별 분류 가능성을 이용하여 Sentienl-2 L2A 자료와 비교한 결과, 두 모델별 분류 가능성은 유사하였으나, 파장대가 짧은 영역일수록 GK2A AOD 산출물을 적용한 대기보정 결과가 Sentinel-2 L2A보다 높게 나타났다. 이를 통해 GK2A에서 제공되는 산출물이 향후 농림위성 대기보정 파라미터로서 충분히 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 추후 농림위성 발사 후 대기보정에 참고 자료로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.321-335
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• 2021

미세먼지 (PM10) 및 초미세먼지 (PM2.5)는 인체에 흡수 가능하여 호흡기 질환 및 심장 질환과 같이 인체건강에 악영향을 미치며, 심각할 경우 조기 사망에 영향을 줄 수 있다. 전 세계적으로 현장관측기반의 모니터링을 수행하고 있지만 미 관측지역에 대한 대기질 분포의 공간적인 한계점이 존재하여 보다 광범위한 지역에 대한 지속적이고 정확한 모니터링이 필요한 상황이다. 위성기반 에어로졸 정보를 사용함으로써 이러한 현장 관측자료의 한계점을 극복할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 위성 및 모델자료를 활용하여 2019년도에 대해 한 시간 단위의 지상 PM10 및 PM2.5 농도를 추정하였다. GOCI 위성의 관측영역을 포함하는 동아시아 지역에 대해 트리 기반 앙상블 방법을 사용하는 Boosting 기법인 GBRTs (Gradient Boosted Regression Trees)와 LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)을 활용하여 모델을 구축하였다. 또한, 기상변수 및 토지피복변수의 사용유무에 따른 모델의 성능을 비교하기 위해 두 가지 festure set으로 나누어 테스트하였다. 두 기법 모두 주요 변수인 AOD (Aerosol Optical Depth), SSA (Single Scattering Albedo), DEM (Digital Eelevation Model), DOY (Day of Year), HOD (Hour of Day)와 기상변수 및 토지피복변수를 함께 사용한 Feature set 1을 사용하였을 때 높은 정확도를 보였다. Feature set 1에 대해 GBRT 모델이 LightGBM에 비해서약 10%의 정확도 향상을 보였다. 가장 정확도가 높았던 기상 및 지표면 변수를 포함한 Feature set1을 사용한 GBRT기반 모델을 최종모델로 선정하였으며 (PM10: R2 = 0.82 nRMSE = 34.9%, PM2.5: R2 = 0.75 nRMSE = 35.6%), 계절별 및 연평균 PM10 및 PM2.5 농도에 대한 공간적인 분포를 확인해본 결과, 현장관측자료와 비슷한 공간 분포를 보였으며, 국가별 농도 분포와 계절에 따른 시계열 농도 패턴을 잘 모의하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.64-80
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• 2018

우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.