Public sewage treatment facilities are a necessary infrastructure for public health that treat sewage generated in cities and basin living areas and discharge it into rivers or seas. Recently, the role of public sewage treatment is receiving attention as a place of use of wastewater-based epidemiology (WBE), which analyzes human specific metabolic emissions or biomarkers present in sewage to investigate the environment to which the population is exposed in the water drain. WBE is mainly applied to investigate legal and water-law drug use or to predict and analyze the lifestyle of local residents. WBE has also been applied to predict and analyze the degree of infectious diseases that are prevalent worldwide, such as COVID-19. Since sewage flowing into public sewage treatment facilities includes living information of the population living in the drainage area, it is easy to collect basic data to predict the confirmation and spread of infectious diseases. Therefore, it is necessary to establish a new role of public sewage treatment facilities as an infrastructure necessary for WBE that can obtain information on the confirmation and spread of infectious diseases other than the traditional role of public sewage treatment. In South Korea, the sewerage supply rate is about 95.5% and the number of public sewage treatment facility is 4,209. This means that the infrastructure of sewerage is fully established. However, to successfully drive for WBE , research on monitoring and big-data analysis is needed.
본 연구에서는 도시하천의 수체적 계산에 이용되는 지형측량자료의 정확도 향상을 위해 영상정보를 연계하는 기법을 제시하였다. 먼저, 사주와 초지에 대한 지형을 구축하기 위해 횡단측량자료로부터 IDW와 크리깅과 같은 GIS 공간추정기법을 적용하였으며 생성된 지형의 정확도를 평가하기 위해 검정점 측량자료와 비교하였다. 비교결과, 사주에서는 2차 제곱의 IDW가 초지영역에서는 크리깅 구형모델이 하천내 지형구축에 효과적이었으나, 보간법간의 차이는 크지 않은 것으로 나타났다. 또한 하천에 분포하고 있는 사주와 초지에 대한 영역을 효과적으로 고려하기 위해 최소거리법을 적용하여 영상을 분류하여 Water Level Point의 수위값을 적용하였다. 사주와 초지영역을 영상정보로부터 추출하여 생성한 지형자료로부터 분석한 하천내 수체적은 영상정보를 활용하지 않은 기존의 지형에 비해 사주는 20%, 초지는 13%의 정확도 개선효과를 나타내었다. 따라서, 영상정보를 연계한 하천지형분석기법은 홍수시 댐하류에 분포하는 사주와 초지영역에 대한 모니터링 및 하천내 수체적 계산에 유용하게 활용될 수 있으리라 판단된다.
위성영상 및 항공사진과 같은 원격탐사 자료들은 영상판독과 영상처리 기법을 통하여 영상 내의 객체를 탐지하고 추출하는 데에 사용될 수 있다. 특히, 원격탐사 자료의 해상도가 향상되고, 딥러닝(deep learning) 모델 등과 같은 기술의 발전으로 인하여 관심객체를 자동으로 추출하여 지도갱신 및 지형 모니터링 등에 활용될 수 있는 가능성이 증대되고 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 의미론적 분할에 사용되는 대표적인 딥러닝 모델인 fully convolutional densely connected convolutional network (FC-DenseNet)을 기반으로 하여 항공정사영상 내 존재하는 비닐하우스를 추출하고, 이에 대한 결과를 정량적으로 평가하였다. 농림축산식품부의 팜맵(farm map)을 이용하여 담양, 밀양지역의 비닐하우스에 대한 레이블링을 수행하여 훈련자료를 생성하고, 훈련자료를 이용하여 FC-DenseNet의 훈련을 수행하였다. 원격탐사자료에 딥러닝 모델을 효과적으로 이용하기 위하여, 각 밴드별 특성이 유지되도록 instance norm을 이용하여 정규화과정을 수행하였으며, attention module을 추가하여 각 밴드별 가중치를 효과적으로 산정하였다. 실험결과, 딥러닝 모델을 이용하여 영상 내 존재하는 비닐하우스 지역을 효과적으로 추출할 수 있음을 확인하였으며 팜맵, 토지피복지도 등의 갱신에 활용될 수 있을 것으로 판단하였다.
고해상도의 위성 영상을 이용하여 지표를 모니터링하기 위한 방법으로 분석 대상 객체의 색상을 이용하여 영상을 분류하는 방법이 널리 사용된다. 고해상도 위성영상에서는 도심 지역의 경우 건물, 도로 등과 같은 주요 객체들 이외에도 수목 등과 같은 식생 객체들도 빈번하게 나타난다. 도심 지역에 나타나는 식생 객체들의 색상은 건물, 도로, 그림자 등의 객체와 유사한 경우가 많으며, 이는 색상 정보에 기초하여 객체를 분류할 경우에 분류 성능이 저하되는 요인이 된다. 본 연구에서는 건물 등과 같은 다양한 색상을 가지는 객체뿐만 아니라 식생 객체도 정확하게 분류할 수 있는 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 식생 객체 검출에 유용한 정규식생지수 영상을 RGB 영상과 함께 사용하고 객체 클래스를 서브 클래스로 세분화하여 분류한다. 서브 클래스 분류 결과를 융합한 후에 영상 분할 결과와 결합하여 최종 분류 결과를 생성한다. 차세대중형위성1호 영상을 이용한 실험에서 정규식생지수를 사용하지 않은 서브채널 분류 기법과 서브클래스 분류 기법의 overall accuracy가 각각 73.18%, 81.79%의 결과를 보인 반면, 정규식생지수와 서브클래스 분류를 함께 적용하여 제안한 방법은 overall accuracy가 87.42%의 우수한 성능을 보였다.
최근 들어 오염총량관리제의 시행과 함께 비점오염원 관리의 중요성이 커지고 있다. 오염총량이란 하천수질의 개선을 위하여 도입하였으며 유역이란 개념을 도입하였다. 하천수계로 유입되는 오염물질 부하량은 점오염원 부하량, 비점오염 부하량 및 안전율의 합으로 산정이 되고 있다. 그러나 일반적으로 유역 및 강우 특성에 기인하여 유출되는 비점오염원의 특수성 때문에 안전율을 보통 10% 정도로 두고 있다. 이러한 불확실성은 다양한 요인에 기인하는데, 모니터링을 통한 기초자료의 부족이 가장 원인으로 보고되고 있다. 따라서 본 연구는 다양한 비점오염원 중에서 포장율이 높아 오염물질의 유출이 높은 고속도로 지역에서의 오염물질 유출 부하 원단위 산정을 위하여 가장 필수적으로 요구되는 오염물질의 EMC 및 유출부하량 산정을 위하여 수행되었다. 고속도로의 경우, 높은 포장율과 많은 자동차의 운행으로 인하여 건조기간 동안 오염물질들의 축적이 높은 지역이며, 강우시 집중적으로 인근 수계로 유입되기에 비점오염원 관리에서 매우 중요한 토지이용으로 고려되고 있다. 그러나 현재 국내에서는 비점오염원에 관한 기초 연구가 미흡하여 고속도로 등을 포함한 각종 토지이용에서의 비점오염원에 관한 기초 자료의 부족이 매우 심각한 상황이다. 본 연구를 수행하기 위하여 국내 5개의 고속도로 지점에서 모니터링이 수행되었으며, 각 지점별 자동 유량 및 강우량 측정계를 설치하여 자료를 수집하였다. 모니터링 자료는 고속도로에서의 비점오염물질 EMC 및 부하량 산정을 위하여 사용되었다. EMC에 관한 95% 신뢰구간을 살펴보면, TSS의 경우 45.52-125.76 mg/L, COD는 52.04-95.48 mg/L, TN은 1.77-4.48 mg/L 그리고 TP의 경우 0.29-0.54 mg/L의 범위로 나타났다. 부하량에 관한 95% 확신범위는 TSS가 $712.7-2,418.4mg/m^2$의 범위를 보였으며, COD의 경우 $684.1-1,779.6mg/m^2$의 범위로 나타났다.
강우유출수의 기저유출(base flow)이 지표수 수질에 영향을 미치는 것은 잘 알려져 있다. 이 논문에서는 기저유출로 발생하는 질산성 질소가 수질에 미치는 영향을 USGS의 PULSE 소프트웨어를 사용하여 월별 지하수 유출량을 수문 분리하였다. 2005년도 금강유역의 갑천2 지점의 지표수 수질 및 유량자료를 사용하였으며, 지하수 수질자료는 정부기관 측정자료를 사용 하였다. 갑천2 지점의 상류는 농지 및 임야가 대부분이다. 수문분리 결과, 봄과 가을에는 하천유량의 85~95%가 기저유출 기여량이며 여름과 겨울에는 25~38%가 기저유출 기여량으로 나타났다. 갑천2 지점에서 질산성 질소의 월별 기저유출 부하량은 유역내 지하수의 평균 질산성질소 농도를 이용하여 산정하였다. 갑천2 지점에서 기저유출되는 질산성질소 부하량은 5.4 ton of $NO_{3}{^-}-N/km^{2}$로 추정되었는데, 이는 갑천2 지점의 지표수 질산성 질소 부하량인 9.2 ton of $NO_{3}{^-}-N/km^{2}$의 59%에 해당하는 값이다. 기저유출되는 질산성질소의 계절변화는 월별 질산성질소 부하량을 월별기저유출량으로 나누어 구하였는데, 우기시 질산성 질소의 기저유출농도가 높은 것으로 나타났다. 이 연구를 통하여 지하수 수질 모니터링이 지표수 수질 관리에 필요함을 알 수 있다.
2020년 기준 한국의 곡물자급률은 20.2%에 불과하지만 곡물수출국에서 발생하는 가뭄이 국내에 미치는 영향은 아직 면밀히 분석되지 않았다. 본 연구에서는 증발산 기반 가뭄지수인 Evaporative Stress Index (ESI)를 이용해 세계 주요 곡물생산지역의 농업가뭄의 발생빈도, 장기추세, 자연진동과의 상관성을 분석하였다. 또한 국제 곡물거래가격과 작물생산지역의 가뭄면적을 비교하여 해외에서 발생한 가뭄이 한국 경제에 미치는 영향을 정성적으로 평가하였다. ERA5 기후재분석자료로 산정된 ESI는 전지구적으로 토양수분과 강한 상관성을 보였으며 특히 작물재배 지역에서의 둘의 상관성이 매우 강하게 나타났다. 작물재배지역에서의 높은 상관성은 강한 지면-대기결합을 의미하며, 이 때문에 작은 토양수분 부족이 상대적으로 큰 수확량 손실로 연결될 가능성이 크다. 1991-2022 기간 작물재배지역에서 ESI는 뚜렷한 감소추세를 보였으며 지구온난화와 함께 가뭄면적이 증가할 가능성이 있다. 2012년과 2022년에 급격히 상승한 국제곡물가격은 수출국에서 발생한 대규모 가뭄과 밀접한 관계가 있는 것으로 분석되었으며 한국의 생산자물가지수를 상승시킨 주요 원인 중 하나로 판단된다. 본 연구는 해외지역에서 일어나는 가뭄의 영향을 줄이기 위해 감시와 위험관리 전략이 필요함을 시사한다.
해저지하수 유출은 최근 전 지구적인 혹은 지역적인 규모에서 육상의 담수, 영양염류 및 다른 용존 화학원소들을 해양으로 공급하는 중요한 역할을 담당하는 것으로 밝혀지고 있다. 특히, 해저를 통한 육상 담지하수의 해양으로의 유출은 해양환경학적 측면뿐만 아니라 미래 수자원 확보측면에서 매우 중요한 의미를 가진다. 일반적으로 해저를 통한 담지하수 유출은 전 세계 연안해역에서 일어나고 있으며, 그 양은 지역 또는 측정 방법에 따라 강물 유출량의 0.01-17% 범위인 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서 조사 및 계산된 한반도 주변 해저 담지하수의 유출량은 제주도, 영일만, 마산만, 여자만 지역에서 주변 강물 유출량의 약 50%, 57%, 89%, 420%로 다른 나라의 연안 해역에 비해 상당히 양이 많고 지역적으로 큰 차이를 보였다. 하지만, 본 연구에서 이용한 담지하수 유출량 계산 방법은 연안해역에서의 기초적인 물수지 방법을 이용한 것으로, 보다 정확한 담지하수 유출량 평가를 위해서는 앞으로 연안해역에서 물수지에 영향을 미치는 여러가지 요인들(강수량, 조석, 증발, 물의 체류시간 등)의 시공간적 변화에 대한 지속적인 모니터링이 필요하다. 또한, 여전히 해저 담지하수 유출량을 평가하는데 있어서 방법적인 문제가 많이 제기되고 있는 만큼, 수리역학적인 방법 및 seepage meter를 이용한 실제측정 등을 통한 상호비교가 요구된다.
"전지구기후서비스체계" (GFCS)는 2009년 제3차 세계기후회의에서 기후변화 대응 취약 국가와 소외계층에 대해 보다 효율적인 기후정보를 제공하기 위한 전지구차원의 서비스 제공체계 구축 필요성에 대한 공감을 바탕으로 제안되어, 현재 세계기싱기구를 중심으로 관련 UN 및 국제기구간 공조를 통해 향후 약 10년 동안에 걸쳐 이를 이행하기 위한 노력을 기울일 예정이다. GFCS는 과학적 기후정보와 기후예측을 기후변화 적응과 기후위기관리를 상호 연계할 수 있는 기후서비스 개발을 주도하게 된다. GFCS의 기본구조는 5개 주요 요소로 구성되어 있는데, 이에는 관측/모니터링, 연구/모형/예측, 기후서비스정보시스템 및 사용자인터페이스 플랫폼과 함께 이들 모두를 포괄하는 역량개발이 포함되어 있다. 현재 GFCS의 편익분야 중 자연재해경감, 수자원, 보건 분야와 함께 농업/식량안보분야가 4대 우선순위에 포함되어 있는데, WMO의 농업기상위원회(CAgM)은 동분야에 대한 GFCS의 효율적 이행을 지원하기 위해 GFCS의 5개 요소별로 이를 보완하기 위한 전구차원 선도적 협력방안(GIAM)을 제안 추진하고 있다. GIAM의 취지는 기존의 기후서비스체계의 개별적 서비스 구조를 통합하거나 미흡한 부분을 보완하는 방법 등 최소한의 추가적인 자원 투입으로 최대 시너지효과를 도출하는데 중점을 두고 있다. 관측분야는 전구생물계절관측협의체 구축, 연구분야는 지역/전구 농림기상 파일롯프로젝트 도출, 기후서비스분야는 기존 농업기상웹서버인 WAMIS의 지역 및 기능 확대, 사용자인터페이스분야는 기존 사이버농업기상협의체를 보완하기 위한 전구 농림기상학술협의체 구축, 그리고 역량개발분야는 전구농림기상교육훈련센터 구축 등이 추진 중에 있으며, 이들간의 유기적인 연동 지원을 위한 조정기구와 지원사무국의 설립도 기상청에 의해 가시화되고 있으며, 효율적인 운영을 위한 새로운 거버넌스도 미국 조지메이슨대를 중심으로 구축 중에 있다. 한편 GIAM의 성공적인 이행을 위해서는 전산자원 인프라 구축이 선행되어야 함으로 현재 WAMIS를 지원하기 위해서 세계기상기구 정보시스템(WIS)의 자료수집/생산센터(DCPC-WAMIS) 구축 및 회원국간 전산자원공유를 위한 클라우드 및 그리드 환경 구축도 기상청과 KISTI/부경대 등의 협조를 얻어 추진 중에 있다, GIAM의 궁극적인 목표의 하나는 차세대 기후변화 대응 농림기상전문가의 양성에 있는데 이를 구현하는 방안으로 회원국의 추천을 받은 후보자를 전구농림기상 교육훈련센터 대학원 과정에 학비/수업료 면제조건으로 입학시킨 후, 지역 파일롯프로젝트에 연구원으로 참여, 이를 통해 생활비 등 지원을 받는 한편 농림기상 학술협의체 회원 활동, 국내외 실무그룹 활동 등을 통해 농림기상분야 국제전문가로 양성함으로써 향후 회원국 농업/식량안보분야 기후변화 대응에 절대적으로 필요한 핵심정책연구 담당자로서의 역할을 기대할 수 있을 것이다.
본 연구는 낙동강수계 매수토지 생태복원지를 대상으로 2007년 복원 공사 직후부터 4년간의 식생구조 변화를 모니터링하고 식생 관리방안을 제시하고자 하였다. 연구대상지는 낙동강 수계 생태복원지 중 총 15개소($208,342m^2$)를 대상지로 하였고 조사는 2007년 11월, 2008년 9월, 2009년 10월, 2010년 9월에 각각 시행하였다. 식재종 및 개체수 변화 분석 결과 교목층은 당단풍나무, 상수리나무, 신나무, 갈참나무, 굴참나무 등은 비교적 개체수가 증가하거나 변화가 없었고 떡갈나무, 말채나무, 뽕나무, 쪽동백나무, 팥배나무는 100% 고사한 것으로 나타났다. 관목은 초본과 덩굴성 식물에 의한 피압으로 대부분 고사하였다. 식재밀도는 4년간 평균 28주/$100m^2$${\rightarrow}$ 20주/$100m^2$${\rightarrow}$ 16주/$100m^2$${\rightarrow}$ 16주/$100m^2$로 감소하였다. 생장량은 복원 공사 직후 이식에 따른 스트레스로 다소 감소하였으나 이후 활착이 이루어짐에 따라 안정화되는 경향을 나타내었다. 흉고단면적 변화는 2007년 복원직후에 $507.1cm^2/100m^2$이던 것이 2008년에 $301.8cm^2/100m^2$로 감소하였으며 이후에는 $324.9cm^2/100m^2$(2009년), $372.7cm^2/100m^2$(2010년)으로 다소 증가하는 경향을 나타내었다. 수변 생태복원지의 식재구조 개선을 위해서는 토양습도를 고려한 수종의 선정과 대상지 여건을 고려한 적정 식재구조의 차별화가 필요하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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