최근 기후변화로 인한 국지적 또는 대규모 극한 가뭄과 홍수가 빈발함에 따라 수자원 관리 여건은 점점 더 어려워지고 있다. 이런 물 관련 재해에 보다 효과적으로 대응하기 위해서는 수자원인자에 대한 시공간적 모니터링이 필수적인데, 이러한 관점에서 시공간적 광역관측이 가능한 위성자료의 활용가치는 매우 높게 평가되고 있으며, 최근에는 국내외적으로 위성자료를 이용하여 수문 인자 산출, 가뭄 홍수 등의 모니터링 기술 등에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. K-water는 위성정보 활용기술력 축적을 통한 보다 효율적인 수자원 관리를 하기 위하여 수자원 분야에 활용 가능한 해외의 주요 위성자료를 실시간 직수신 처리하여 표출하는 K-water 위성영상관리시스템(K-SIMS, K-water Satellite Image Management System)을 2015년에 구축하였다. 현재 K-SIMS를 통해 관리되는 위성은 AQUA, TERRA, NPP, GCOM-W, GPM로서 총 5개이다. AQUA, TERRA, NPP 위성은 각 궤도운영 스케쥴에 따라 한반도 상공을 통과하는 시각에 안테나가 위성의 궤도를 따라가며 수신하고, GCOM-W, GPM 위성자료는 FTP 접속를 통해 준실시간으로 수신하고 있다. 산출물은 AQUA, TERRA, NPP가 각각 23종, GCOM-W 9종, GPM 2종 등 총 80여종으로 위성원시자료 수신즉시 처리 표출까지 실시간 자동 수행되고 있으나 식생지수, 강수, 구름, 대기온도, 수증기 등 대부분 수문기상학적 변수들로 구성되어 있어 수자원 관리 현업 업무에는 직접 사용하기에는 다소 한계가 있다. 따라서, 위성자료의 활용성을 높이기 위하여 수문해석에 중요한 변수인 토양수분에 대해서 AQUA, TERRA의 MODIS LST(Land Surface Temperature)와 식생지수(Vegetation Index)를 이용하여 SMI(Soil Moisture Index)를 산출하고 이를 K-SIMS에 표출하는 체계를 추가로 구축하여 현업 활용도가 높은 자료를 생산하고 있으며, 향후 위성자료를 활용한 가뭄지수를 추가로 산출하여 표출할 계획이다. 이와 함께 K-water는 차세대 중형위성 개발 사업에 따른 수자원 위성 확보에 대비해 수자원 분야 위성활용 중장기 계획을 마련하였다. 향후에 광학위성, SAR위성 등 다양한 위성자료의 융복합적 활용을 통하여 위성산출물 알고리즘을 지속적으로 개발함으로써 홍수, 가뭄, 수질 등 물 재해 대응 및 수자원 관리 전 분야에 위성자료의 활용을 확대해 나갈 계획이다.
본 연구에서는 위성 원격 감지 자료를 사용하여 생태학적 가뭄의 가능성을 조사하였다. 먼저 MODIS에서 제공하는 정규식생지수와 지표면온도로 부터 식생건강성지수를 추정하였다. 그런 다음 우리나라 전 지역에 분포하고 있는 기상청 ASOS 주요 60개 지점 주변의 산림지역에서 다양한 강수/증발산 시나리오에 따른 식생 관련 가뭄의 가능성을 추정하기 위한 결합 확률모델을 구성하였다. 본 연구의 결과는 대기의 수분공급이 열악하거나 대기의 수분 요구량이 과도한 조건에서 산림 식생과 관련된 가뭄의 위험 패턴을 보여준다. 또한 다양한 기상학적 가뭄 조건에서 산림 식생과 관련된 가뭄 위험의 민감도를 나타낸다. 이러한 연구 결과는 의사 결정권자가 가뭄 위험을 평가하고 온난화 시대에 산림 식생과 관련된 가뭄 완화 전략을 개발할 수 있는 통찰력을 제공할 것으로 기대된다.
가뭄은 전 세계적으로 농업을 비롯한 사회, 경제적으로 큰 피해를 주는 자연 재해이며, 향후 피해 저감을 위해 가뭄의 경향을 파악하고 지역별 가뭄 특성을 파악할 필요가 있다. 위성영상을 활용한 가뭄 판단은 광역적 범위를 대상으로 다양한 밴드를 활용한 데이터를 주기적이고 일정한 수준으로 취득 가능하다는 장점이 있다. 농업 가뭄 분야의 위성영상 활용은 미계측 지역에 대한 정확한 데이터 취득이 어려운 지점데이터의 단점을 보완할 수 있다. 위성영상을 활용한 가뭄 지수로는 Leaf Area Index (LAI), Vegetation Health Index (VHI), Enhanced Vegetation Index (EVI) 등 다양한 지수들이 있으며, 본 연구에서는 단기 가뭄 판단에 활용되고 있는 Evaporative Stress Index (ESI)를 활용하였다. 국내 행정구역 기반의 가뭄 판단을 위해 Moderate Resolution Imaging Spectramadiometer (MODIS)위성의 MOD16A2 영상을 사용하였다. MOD16A2는 land surface temperature (LST)과 LAI의 계산을 통한 실제 증발산량과 FAO-56 Penman-Monteith 공식을 사용한 잠재증발산량을 포함한 다양한 데이터를 8일 주기의 500m 해상도로 제공하고 있다. 2001년부터 2018년까지 500m 해상도의 ESI를 산정하였으며, 국내의 과거 가뭄 경향 분석과 지역별 특성 파악을 위한 표준화를 수행하였다. 그 결과 과거 극심한 가뭄이 있었던 해 (2000-2001년, 2015-2017년 등)에 대한 농업 가뭄 경향 분석이 가능하였으며, 지역별 특성을 파악한 결과 상습가뭄 지역에서 가뭄 경향을 확인하였다. 농업 가뭄 분야에서 ESI의 활용은 가뭄 조기 경보 시스템 개발 및 위성영상 기반 가뭄 모니터링 기술 개발 등에 활용 가능할 것으로 기대된다.
본 연구는 농지를 대상으로 토양수분 및 가뭄 현황을 분석하는 데 그 목적이 있다. 토양수분을 파악하기 위해 Terra MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상기반의 토양수분 산정모형을 개발하였다. 해당 모형은 MODIS LST(Land Surface Temperature) 및 NDVI(Normalized Difference Deficit Index)를 기반으로 SCS-CN(Soil Conservation Service-Curve Number) 방법에서 착안한 수문학적 개념 5일 선행강우 및 무강우일수를 입력자료로 하며, 토양 종류 및 계절에 따른 토양수분의 특성을 고려하였다. 모형의 개발을 위해 MODIS LST 및 NDVI 영상을 2013년부터 2022년까지 각각 일별 및 16일 단위로 구축하였으며, 동 기간에 대해 전국 88개소의 기상청 종관기상관측소의 강수량 및 LST 자료를 수집하였다. MODIS LST는 실측 LST 자료를 활용해 조건부합성기법을 적용하여 상세화하였고, 수집된 강수량자료는 역거리가중법을 활용해 공간 보간을 수행하였다. 토양특성의 구분은 농촌진흥청에서 정밀토양도를 수집하여 활용하였다. 공간 분포된 토양수분에서 농지에 해당하는 토양수분을 추출하기 위해 스마트팜맵을 구축하고, 농지 속성에 해당하는 위치 정보를 조회 후 이를 시군구별로 평균하여 일별 평균 토양수분값을 산정하였다. 토양수분 기반의 가뭄 현황 분석을 위해 구축된 정밀토양도에서 작물 생장과 관련된 영구위조점 및 포장용수량을 활용해 5단계(정상, 관심, 주의, 경계, 심각)의 가뭄 위험도를 산정하였으며, 실제 가뭄 현황과의 비교를 통해 토양수분기반의 가뭄 위험도의 실효성을 검증하고자 한다.
산불은 한번 발생하면 기상, 지형 등 여러 악조건으로 인해 효과적인 진화가 어려워 넓은 면적으로 확대되는 경우가 많다. 따라서 산불의 예방이 중요하기 때문에 세계 각국에 다양한 산불위험지수와 예측시스템이 존재한다. 그러나 이러한 산불위험지수 및 지면건조지수가 우리나라의 산불발생에 적용가능한지에 대한 객관적인 평가는 이루어진 바 없다. 이에 본 연구에서는 1.5km 격자의 LDAPS(Local Analysis and Prediction System) 기상자료 및 1km 격자의 MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer) 위성자료를 활용하여 각종 산불위험지수와 지면건조지수의 우리나라 산불발생에 대한 민감도분석을 수행하고자 한다. 기상기반 산불위험지수로는 호주의 FFDI(forest fire danger index), 캐나다의 FFMC(fine fuel moisture code), 미국의 HI(Haines index), 그리고 학술연구에서 제시된 MNI(modified Nesterov index)를 산출하였고, 위성기반 지면건조지수인 NDDI(normalized difference drought index)와 TVDI(temperature vegetation dryness index)를 산출하여 우리나라 산불발생에 대한 적용가능성 실험을 수행하였다. 2013년 1월부터 2017년 5월까지 발생한 피해면적 1ha가 넘는 산불 120건과 6종류의 지수를 비교한 결과, FFDI는 피해면적 10ha가 넘는 모든 산불에 대하여 극도로 높은 CDF(cumulative density function) 값을 나타냈으며, FFDI와 FFMC는 피해면적 3ha가 넘는 산불에 대하여 평균 CDF 값이 0.95가 넘게 나타나는 등 매우 우수한 성능을 보였다. 반면, MNI는 이슬점온도와 기온의 차이가 크지 않은 우리나라의 계절적 특성 때문에 2월의 산불예측을 거의 하지 못하였고, TVDI는 전체적으로 산불발생에 대한 민감도가 낮은 것으로 나타났다. NDDI는 피해면적의 크기에 상관없이 평균 CDF 값이 안정적으로 높게 산출되어 위성기반 지면건조지수로서 보조적인 활용가능성이 있을 것으로 보인다. 이러한 산불위험지수와 지면건조지수를 취사선택 및 융합하여 활용한다면, 우리나라 산불예측에 일조할 수 있을 것으로 사료된다.
인공위성은 시공간적으로 연속적인 지구환경 데이터를 제공하므로 위성영상을 이용하여 효율인 작물 수확량 예측이 가능하며, 딥러닝(deep learning)을 활용함으로써 더 높은 수준의 특징과 추상적인 개념 파악을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 Landsat 8 위성 영상을 활용하여 다시기 영상 데이터를 이용하여 5대 수급 관리 채소인 배추와 무의 수확량을 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 2015년부터 2020년까지 배추와 무의 생장시기인 6~9월 위성영상을 이용하여 강원도를 대상으로 배추와 무의 수확량 예측을 수행하였다. 본 연구에서는 수확량 모델의 입력자료로 Landsat 8 지표면 반사도 자료와 normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index, lead area index, land surface temperature를 입력자료로 사용하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 모델을 기반으로 우리나라 작물과 입력데이터에 맞게 튜닝한 모델을 제안하였다. 위성영상 시계열 데이터를 이용하여 딥러닝 모델인 convolutional neural network (CNN)을 학습하여 수확량 예측을 진행하였다. Landsat 8은 16일 주기로 영상이 제공되지만 구름 등 기상의 영향으로 인해 특히 여름철에는 영상 취득에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 6~7월을 1구간, 8~9월을 2구간으로 나누어 수확량 예측을 수행하였다. 기존 머신러닝 모델과 참조 모델을 이용하여 수확량 예측을 수행하였으며, 모델링 성능을 비교했다. 제안한 모델의 경우 다른 모델과 비교했을 때, 높은 수확량 예측 성능을 나타내었다. Random forest (RF)의 경우 배추에서는 제안한 모델보다 좋은 예측 성능을 나타내었다. 이는 기존 연구 결과처럼 RF가 입력데이터의 물리적인 특성을 잘 반영하여 모델링 되었기 때문인 것으로 사료된다. 연도별 교차 검증 및 조기 예측을 통해 모델의 성능과 조기 예측 가능성을 평가하였다. Leave-one-out cross validation을 통해 분석한 결과 참고 모델을 제외하고는 두 모델에서는 유사한 예측 성능을 보여주었다. 2018년 데이터의 경우 모든 모델에서 가장 낮은 성능이 나타났는데, 2018년의 경우 폭염으로 인해 이는 다른 년도 데이터에서 학습되지 못해 수확량 예측에 영향을 준 것으로 생각되었다. 또한, 조기 예측 가능성을 확인한 결과, 무 수확량은 어느 정도 경향성을 나타냈지만 배추의 경우 조기 예측 가능성을 확인하지 못했다. 향후 연구에서는 데이터 형태에 따라 CNN의 구조를 조정해서 조기 예측 모델을 개발한다면 더 개선된 성능을 보일 것으로 생각된다. 본 연구 결과는 우리나라 밭 작물 수확량 예측을 위한 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
도시기후와 같은 소기후를 연구하기 위하여는 도시는 물론 그 주변의 농촌지역에 이르기까지 조밀한 기상관측망이 필요하다. 그러나 한국에서 뿐만 아니라 선진제국에서도 기상관측망의 밀도가 도시기후를 파악하기에 충분할 만큼 조밀하지 못한 실정에 있다. 이러한 상항하에서 도시기후에 관하여 연구하려면 기초자료부터 측정하여야하는 어려움이 있으며, 따라서 그 연구의 필요성은 절감하면서도 실제적인 연구는 극히 부진하여 그 범위도 대단히 한정되어 있다. 1960년에 TIROS 1호가 미국에서 발사된 이래 다수의 기상위성이 궤도상에서 선회하며 많은 기상정보를 지상으로 보내주고 있다. 그리하여 현장관측이 어려운 각종 기상현상에 관한 정보를 짧은 시간안에, 그리고 경우에 따라서는 적은 비용으로 입수할 수 있게 됨으로써 기상연구에 박차가 가하여지게 되었다. 특히 최근에는 컴퓨터 프로그램의 발달과 더불어 해상력이 1km인 AVHRR의 영상을 대축척으로 확대하여 사용할 수 있게 되는 한편 여러가지 오류도 수정할 수 있게 되었다. 그리고 이들 위성으로부터 관측된 열적외선 영상은 도시열섬을 나타내는데 있어서 중용한 자료로 사용할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 원격탐사 기법에 의한 도시열섬 연구의 가능성을 타진하여 보고자 NOAA AVHRR 영상을 이용하여 남한지역의 도시열섬의 존재와 수도권지역 열섬의 강도 및 형태를 알아보고 나아가 도시열섬과 여러 도시현상간의 관계를 밝혀 보고자 한다.
미얀마 중부지방에 위치한 바간(Bagan)은 지난 10년간 평균 연 강수량이 약 600 mm에 지나지 않는 건조지역으로 산불, 지역 주민의 방목 및 연료목 사용 등으로 인한 산림 훼손이 심각한 지역이다. 이에 훼손된 건조지의 복원을 위한 노력의 일환으로 조림 사업이 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 첫째, 이 지역의 주요 조림 수종을 대상으로 수분이용효율이 양호하여 조림에 적합한 수종을 선발하고, 둘째, 조림이 해당 지역의 미세기후변화에 미치는 영향을 구명하는 것이다. 5개 주요 조림 수종(Azadirachta indica, Acacia catechu, Eucalyptus camaldulensis, Acacia leucophloea, Albizia lebbek)을 대상으로 각각 1년생 유묘와 2005년에 이식한 11년생 성목의 생장을 측정하고, 양엽에서 추출한 탄소동위원소함량(${\delta}^{13}C$, ‰)을 분석하여 수종별, 생장단계별 수분 이용효율 변화를 분석하였다. 한편 조림이 건조지의 미세기상변화에 미치는 영향을 구명하기 위해 Ngalinpoke 산지에 2005년 조림된 A. indica 숲과 전광 노출지를 대상으로 미세기상특성을 측정하였다. 2015년 2월부터 이듬해 7월까지 기온, 상대습도, 토양온도 및 토양수분 함량 등을 측정하였으며, 특히 조림에 따른 지표면의 복사열 차이를 구명하기 위해 지면으로부터 60 cm, 2 m 높이에서의 기온과 상대습도를 측정하였다. 위의 주요 조림 수종 중에 수분이용효율이 상대적으로 높은 수종은 A. indica와 A. lebbek였으며, E. camaldulensis은 수고 생장이 좋은 반면 수분이용효율이 가장 낮았다. 지상 2 m 높이에서는 기온 및 상대습도가 조림지와 노출지 사이의 차이를 보이지 않았으나, 토양온도는 두 지역간 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 지상 60 cm 높이에서는 기온 및 상대습도가 조림지에서 노출 전광지에 비해 낮았다. 한편, 조림지에서의 토양수분함량은 전광 노출지에 비해 월별 변동폭이 컸으며 2015년 10월에는 전광 노출지에 비해 약 4배 상승하였다. 결과적으로 이 지역에서의 조림은 지표 온도를 낮추고 지표에서의 직접적인 증발을 막아줌으로써 토양 내 수분 보존에 기여하는 것으로 사료된다.
본 연구의 목적은 생태적 기능이 크게 요구되는 보호지역의 도시하천에서 기후변화로 나타나는 야생조류 서식환경변화를 알아보고자 하였다. 앞으로 도시하천 생태계를 보호하고 생물다양성을 위한 지속가능한 도시하천의 건강성을 유지할 수 있는 관리지표로 활용되고자 하였다. 대상지로 선정한 탄천 생태·경관보전지역은 기후변화의 영향을 받고 있었다. 우리나라 사계절은 뚜렷한 온대성기후이나 서울 연평균기온은 40년간 2.4-2.8℃ 상승하였다. 겨울철기온이 점차 상승하는 경향이었다. 6-8월에 집중되었던 강수량은 현재는 국지성 집중호우와 여러 달의 균일한 강수 패턴으로 변하고 있었다. 기후변화는 불규칙적이고 비예측적으로 불확실한 특성을 보여주고 있다. 불확실성을 가진 기후변화는 도시 하천생태계에 다양한 영향으로 나타났다. 수면과 퇴적지 면적 감소는 하천 형태 변화와 육역화로 진행되었다. 식물은 교란과 식생 단순화로 나타났다. 국가 기후변화생물 지표종 출현, 외래목본식물 발달, 건조지성 자생초본식물종 변화와 습윤지성 식생이 발달되었다. 야생조류는 겨울철 여름철새의 출현, 철새의 텃새화로 나타났다. 또한 철새의 종 변화와 개체수 감소도 일어났다. 불규칙성과 비예측적 특성의 기온과 강수량 변동은 하천생태계를 연결하는 수문환경, 식물생태, 야생조류에 직·간접적 영향을 주고 있음이 판단되었다. 본 연구의 결과는 기후변화가 야생조류 서식환경에 어떤 영향을 주는지에 대해 분석하여 도시 내 환경·생태적 기능이 작동할 수 있는 하천 생태·경관보전지역 관리지표로 활용되고자 하였다. 향후 도시하천의 건강성 향상과 생물 다양성 기반조성을 위한 생태계서비스 차원의 기초연구로 참고할 가치가 높을 것으로 판단되었다.
동해 연안양식장 주변해역의 월별 변화에 따른 수괴의 분포와 생물화학적 특성을 파악하기 위하여 2012년 짝수 월(2-12월)에 속초, 죽변, 감포 연안의 3개 지점에서 CTD 관측과 함께 용존산소(DO), 클로로필 a(Chl-a), 질산염과 인산염의 N/P 비의 분포 특성을 조사하였다. 속초, 죽변 및 감포 해역에 대한 등밀도선 위의 수온(T)-염분(S)도로 수괴를 분석한 결과, 이들 해역은 대마난류 표층수, 대마난류 중층수 및 북한한류수로 나타났다. 이들 수괴에서 수온과 염분의 분포 범위를 보면, 대마난류 표층수는 수온 $20-28.3^{\circ}C$와 염분 31.04-33.75, 대마난류 중층수는 수온 $8.1-16.3^{\circ}C$와 염분 33.00-34.49, 북한한류수는 수온 $1.8-9.4^{\circ}C$와 염분 33.78-34.42를 나타내었다. DO는 동계(12월, 2월)에 남에서 북, 봄철(4월, 6월)과 가을철(10월)에는 상층에서 하층, 하계(8월)는 중층을 중심으로 상하층으로 갈수록 그 농도가 높았다. Chl-a 농도는 동계(2월), 춘계(4월), 추계(10월-12월)에 $0.4{\mu}g/L$ 이하로 낮았고, 6-8월은 다른 월에 비해 고농도가 넓게 분포하였다. 특히, 감포는 8월에 강한 수온과 염분의 약층이 형성된 곳에서 띠 형태로 $2{\mu}g/L$ 이상의 고농도가 분포하였다. N/P 비는 2-6월과 12월은 전반적으로 그 비가 16 이하로 질산염이 영양염의 제한요소로 작용하였고, 8-10월은 그 비가 16 이상으로 연안 부근에서 인산염이 영양염의 제한 요소로 작용한 곳이 많이 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
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제 19 조 (관할 법원)
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.