• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.198-221
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• 2021

1960-70년대 대규모 산림녹화 이후에 한국의 산림은 점차 노령화되고 있다. 노령림의 순 CO₂ 교환은 이론적으로 중립에 가깝지만, 교란이나 관리에 의해 CO₂ 흡원 또는 발원이 될 수 있다. 본 연구는 한국의 광릉 낙엽활엽수 노령림(GDK)의 CO₂ 수지 역학을 이해함으로써, 다음 두 가지 질문에 답하고자 하였다: (1) 보전되고 있는 GDK는 과연 이론적으로 알려져 있는 CO₂ 중립인가? (2) 관측된 CO₂ 수지의 경년 변동이 문헌에 보고된 조절 인자들과의 선형적인 인과관계로 설명이 가능한가? 이에 답하기 위해, 본 연구는 KoFlux GDK 관측지에서 에디 공분산 기술로 2006년부터 2020년까지 15년 동안 관측된 CO₂ 플럭스 자료와 생기상학적 자료를 분석하였다. 연구 결과, (1) GDK는 15년 자료를 평균해서 보면 약한 CO₂ 발원이며, 관측기간 동안 흡원과 발원 사이를 오갔으나 최근 5년 동안 CO₂ 발원으로서의 강도가 증가하고 있다. (2) 전천일사, 생장기간, 엽면적지수의 경년 변동은 총 일차생산량(Gross Primary Production, GPP)의 경년변동과 양의 상관관계(R²=0.32~0.45)가 있는 반면, 기온과 지표면 온도의 경년 변동은 생태계 호흡(Ecosystem Respiration, RE)의 경년 변동과 유의한 상관관계가 없었다. 또한, 관측기간 초반(첫 10년)의 CO₂ 플럭스와 기상요인 및 생물학적 요인으로 학습시킨 기계학습은 관측기간 후반(최근 5년)의 GPP와 RE의 경년 변동을 제대로 모사해내지 못했다. 단, 고사목에서 배출된 탄소 추정량이 CO₂ 발원으로의 전환에 일부 기여했을 것으로 추정된다. GDK의 장기 CO₂ 수지 역학에 대해 올바로 이해하고 해석하기 위해서는, 분석과 모델링을 위한 복잡계과학 기반의 새로운 프레임워크가 필요하다. 더불어, 플럭스 모니터링 및 자료 품질 유지와 함께 고사목과 교란을 지속적으로 모니터링하는 것이 중요함을 다시 한 번 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권3호
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• pp.83-98
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• 2021

도시녹지는 도시 생태계 건강성 증진을 위한 중요한 요소이며, 건강한 도시 생태계 유지 및 관리를 위해서는 도시녹지의 공간적인 현황 파악이 필요하다. 환경부에서는 2010년 이후부터 총 41개의 분류 항목을 갖는 1m 급 해상도의 세분류 토지피복지도를 제공해오고 있으나, 가로수와 같은 도시 내 고해상도 상세 녹지 정보는 기타 초지로 분류되거나 누락되어 오고 있다. 따라서, 본 연구에서는 수원시 지역을 대상으로 1m 이하 급의 고해상도 원격탐사 자료(항공 LiDAR 및 RGB 정사영상)를 이용하여, 기존 세분류 토지피복지도에서는 나타나지 않는 고해상도의 상세 도시 녹지(수목, 관목 및 초지) 정보를 분류하고자 하였다. 분류 기법으로는 딥러닝 기반의 이미지 분할방법인 U-Net 구조의 모델을 활용하였으며, 분류 항목의 수 및 사용하는 자료의 종류에 따라 총 3가지의 모델(LRGB10, LRGB5, 및 RGB5)을 제안하고 성능을 평가하였다. 검증 지역에 대한 세 모델의 평균 전체 정확도는 각 83.40%(LRGB10), 89.44%(LRGB5), 74.76%(RGB5)이며, 항공 LiDAR와 RGB 정사영상을 함께 사용하여 총 5개의 항목(수목, 관목, 초지, 건물, 및 그 외)을 분류하는 LRGB5 모델의 성능이 가장 높게 나타났다. 수원시의 수목, 관목 및 초지 기준의 전체 녹지 현황은 각 45.61%(LRGB10), 43.47%(LRGB5), 및 44.22%(RGB5)로 나타났으며, 세 모델 모두 기존 세분류 토지피복지도와 비교하여 평균 13.40%의 도시 수목 정보를 더 제공할 수 있는 것으로 나타났다. 더불어 이러한 도시녹지 분류 결과는 향후 중분류 토지피복지도와 같은 기존 GIS 정보와의 융합을 통해 가로수 녹지 비율 현황 등 추가적인 상세 녹지 현황 정보를 제공할 수 있어, 다양한 도시녹지 연구 및 정책의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국습지학회지
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• 제25권4호
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• pp.267-273
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• 2023

조류는 생태계를 구성하는 중요한 요소이다. 그러나 남조류의 과도한 성장은 하천환경에 다양한 악영향을 발생시키고 규조류는 상수원과 정수장 공정관리에 영향을 미친다. 지속적이고 효율적인 조류 관리를 위해 조류 모니터링이 중요하다. 본 연구에서는 You Only Look Once (YOLO)의 최신 알고리즘 YOLO v8을 사용하여 조류경보제 기준에 사용하는 유해 남조류 4종과 정수처리공정에 영향이 큰 규조류 1종 총 5종의 이미지를 분류하는 이미지 분류모형을 구축하였다. 기본모형의 mAP는 64.4로 분석되었다. 모형의 학습에 사용된 원본 이미지에 회전, 확대, 축소를 수행하여 이미지의 다양성을 높인 5가지 모형을 구축하여 입력자료로 사용된 이미지의 구성에 따른 모형 성능의 변화를 비교하였다. 분석결과 회전, 확대, 축소를 모두 적용한 모형이 mAP 86.5로 가장 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다. 이미지의 회전만을 적용한 모형, 회전과 확대를 적용한 모형, 이미지의 회전과 축소만를 적용한 모형의 mAP는 각각 85.3, 82.3, 83.8로 분석되었다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.151-171
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• 2015

본 연구는 최근 가장 큰 이슈로 떠오르는 "사물인터넷(IoT: Internet of Things)"의 개념과 국내 외 IoT 시장에 대한 현황을 고찰하였으며, IoT 시대의 도래로 인해 유발되는 패러다임 전환 발생에 따른 기업측면의 적절한 대응방안에 대한 해결책을 도출하였다. 따라서 본 연구는 티핑포인트(Tipping point)에 있는 IoT 경쟁 시대에 적절하게 대응하기 위한 기업의 경영전략을 '패러다임 전환(paradigm shift)'이라는 시각을 통해 대응 방안을 제시하였다. 특히, 과거의 경영 패러다임과 IoT 시대의 경영 패러다임을 비교 분석하여 i)지식 및 학습 주도 경영, ii)기술 및 혁신 중심 경영, iii)수요 창출 경영, iv)글로벌 협업 경영으로 새롭게 패러다임 전환(Paradigm Shift)이 발생할 것으로 예측 및 제안하였고, 이러한 패러다임의 전환에 대응하기 위한 기업측면의 경영전략 프로세스 모델을 구축하기 위해 Gartner가 제시한 'RTE Cyclone model'을 활용하였다. '실시간 기업(RTE)' 이라는 개념은 급변하는 IoT 시대에 기업측면의 경영 전략 프로세스로 활용가치가 있다고 판단되며, 본 연구에서 적절히 응용하여 'IoT-RTE Cyclone model'을 제안하였다. 특히, 제안한 모델은 기업의 민첩성을 강조하고 IT 및 IoT 기술을 통한 실시간 모니터링, 분석, 실행을 기본으로 하며, 기업의 경영 프로세스 각 부문을 통합시켜 기업의 전반적인 서비스를 지원하기 때문에 빠르게 변화하는 IoT 시대에서 영위하는 기업측면에서의 효과적인 대응전략으로 활용할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_2호
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• pp.1117-1132
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• 2019

산림생태계 내의 총일차생산량은 산림 자원 생산량과 직결되고, 산림생태계의 건강성, 산림식물계절 및 생태계 서비스의 중요한 지표가 된다. 이 연구에서는 인공위성 자료와 기계학습 알고리즘을 활용하여 우리 나라의 산림유역의 총일차생산량을 연구하였다. 에디공분산 타워가 있는 6개 지점에서의 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 산출물과 에디공분산타워의 총일차생산성으로 연구기간의 75%-80%에 해당하는 자료로 기계학습 알고리즘을 훈련하고 나머지 기간으로 구축된 모델의 총일차생산성 예측 결과를 검증하였다. 모델을 구축할 때 MODIS 지상 산출물과 대기 산출물을 조합하여 새로운 입력자료(e.g., 포화수증기압차)를 모델의 입력자료(Processed MODIS)로 사용하였을 때와 이러한 과정 없이 QC(Quality control)만 거친 MODIS 산출물을 그대로 입력자료(Unprocessed MODIS)로 사용하였을 때의 총일차생산량을 비교해 보고 그 활용 가능성에 대해 고찰하였다. 추가로 MODIS 총일차생산량 산출물(MYD17)과 에디공분산 총일차생산성 및 기계학습 알고리즘 기반의 총일차생산성과의 상관관계를 보고 그 적합성에 대해 논의하였다. 이 연구에서 사용된 기계학습 알고리즘은 Support Vector Machine (SVM)으로 산림생태계 연구에서 가장 많이 사용되고 있는 기계학습 알고리즘 중 하나이다. 기계학습 알고리즘 기반(SVM 모델)의 총일차생산량 예측 결과는 MODIS 총일차생산량 산출물(MYD17)보다 에디공분산 총일차생산량과 전반적으로 높은 상관관계를 보였고 특히 식생 성장을 시작하는 시점의 값을 좀더잘 예측하는 결과를 보였다. 단일 지역에서 Unprocessed MODIS 입력자료로 훈련된 SVM 모델 결과는 피어슨 상관계수 0.75 - 0.95 (p < 0.001), 6개의 연구 지점에서 훈련된 SVM 모델 결과는 피어슨 상관계수 0.77 - 0.94 (p < 0.001) 사이를 보였다. 이 결과는 훈련 자료에 다양한 이벤트들이 포함되면 모델의 예측력이 향상되는 가능성을 보여주었고 위성영상의 산출물을 재계산하여 새로운 산출물을 내는 과정을 거친 위성 자료가 아니어도 그 예측력에는 크게 문제가 없음을 보여주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.655-667
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• 2023

전 세계적으로 녹조 대발생은 빈번하게 보고되고 있으며, 국내에서도 매년 녹조로 인한 심각한 수질 오염 문제가 발생하고 있다. 지속적인 관리와 신속한 대응을 통한 수생태계 보호가 필요하다. 녹조 발생의 지표인 chlorophyll-a (Chl-a) 농도를 예측하기 위해 위성 영상을 이용한 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 수계에 따라 변하는 분광특성과 대기 보정 오류로 인해 정확한 Chl-a 산출에 어려움이 있어 최근 머신러닝 모델을 활용하고 있다. 위성 분광지수 뿐만 아니라 녹조에 영향을 미치는 인자들에 대한 복합적인 고려가 필요하다. 따라서, 본 연구는 수질, 수문 및 기상 인자와 Sentinel-2 영상을 복합적으로 고려하여 데이터셋을 구축하였다. 최근 5년간 낙동강에 위치한 8개 보 구간의 Chl-a 농도 예측에 대표적인 앙상블 모델 random forest (RF)와 extreme gradient boosting (XGBoost)을 활용하였다. 모델 평가 지표로 r-squared score (R²), root mean square errors(RMSE), mean absolute errors (MAE)를 사용하였으며, XGBoost의 R²가 0.810, RMSE가 6.612, MAE가 4.457로 유의미한 결과를 얻은 것을 확인하였다. Shapley additive explanations (SHAP) 분석을 통해 두 모델 모두 수질 인자 suspended solids (SS), biochemical oxygen demand (BOD), dissolved oxygen (DO)과 red edge 밴드를 활용한 밴드비가 높은 중요도를 보인 것을 알 수 있었다. 다양한 입력 데이터는 모델 성능 향상에 도움을 주는 것을 확인할 수 있었으며, 국내외 녹조 탐지에 적용될 수 있을 것으로 보인다.

• 기독교교육논총
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• 제63권
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• pp.347-376
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• 2020

본 연구는 생태 위기 앞에서 요구되고 있는 생태학적 기독교 영성을 통항 기독교교육의 방향과 실천을 제언하는 글이다. 환경파괴와 생태계의 문제는 인류의 생존까지 위협할 수 있는 심각한 위기로 인식되고 있다. 그로 인하여 지금까지 인류가 당연히 여기고 있던 물질문명의 발전에 의문을 던지게 되었고 생태 위기의 근원에 자리하고 있는 인간의 의식과 사고의 변화가 불가피하게 되었다. 문명의 위기는 새로운 영성을 요구하며 생태 위기 앞에서 요구되는 영성은 생명 친화적인 영성이어야 한다. 1970년대 이후 등장한 생태 위기에 대한 담론들은 생태 위기에 대한 근본적인 시각을 제공해준다. '내재성', '상호 관련성', '치유와 해방', '지속성'이라는 생태 영성의 개념들은 위의 다양한 담론들의 논의들을 이해하고 집약할 수 있는 개념들이다. 이를 기초로 하여 본 논문은 하나님과 인간, 몸의 영역으로 나누어 기독교적 생태 영성을 살펴보았다. 이를 통하여 만물 위에 군림하시는 초월적인 하나님이 아니라 만물이 출현하도록 자신을 비우시고 만물의 고통을 함께 나누시며 만물을 유지하시고 그 안에 거하시는 하나님 이해를 통하여 소박한 삶을 위한 자기 비움의 실천적 자리로서 기독교교육을 제안하였다. 거기에서 묵상과 환대는 소박한 삶을 위하여 내면을 풍성하게 할 수 있는 실천적 기독교교육의 자리가 될 수 있다. 몸을 경시하는 이분법적 사고와 내세지향적인 시각에서 몸의 영성을 강조하는 생태학적 기독교 영성을 통하여 통전적인 앎의 자리로서 기독교교육을 제안하였다. 거기에서 성만찬은 몸의 영성을 회복하는 통전적인 교육과 생태학적 교육이 동시에 이루어질 수 있는 자리로서 중요한 의미를 갖는다. 이를 통하여 기독교교육은 이성만이 아니라 통전적으로 그리스도를 알아나가며 생태계와 이웃과 '더불어' 살아가는 법을 배우는 교육의 장이 되기를 기대해 본다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.427-435
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• 2023

이상기상으로 인한 봄꽃 개화 시기의 변화는 식물의 생장기간 뿐 아니라 생물계절을 포함한 생태계의 모든 측면에 영향을 미친다. 따라서 봄꽃 개화 시기를 예측하는 것은 산림 생태계의 효과적인 관리에 필수적이다. 본 연구에서는 464곳의 산림에서 수집된 날씨정보를 기반으로 대한민국 산림의 대표적인 5가지 수종(미선나무, 아까시나무, 철쭉, 산철쭉, 마가목)의 2023년 개화 시기를 예측하기 위해 과정 기반 모형을 사용하였다. 이를 위해 28개 지역의 9년간(2009-2017) 개화 시기 자료를 활용하여 모형을 개발하였다. 개화 시기는 식물의 세 개 이상의 위치에서 처음으로 꽃이 피는 것을 기준으로 측정되었다. 본 연구에서는 STDD와 GDD 과정 기반 모형을 사용하여 개화 시기를 예측하였으며, 두 모형 모두 일반적으로 우수한 성능을 보였다. 과정 기반 모형의 주요 입력변수인 날씨 자료는 산악기상관측시스템과 기상청에서 제공하는 기온 정보를 융합하여 1km의 공간 해상도로 일 단위 기온 자료를 생성하였다. 지역별 보정 계수를 생산하고 적용하기 위해 랜덤포레스트 기계 학습을 활용하여 STDD와 GDD 모형을 기반으로 예측 정확도를 개선하였다. 결과적으로 보정 계수가 적용될 때 대부분의 수종에서 개화 시기의 예측 오차가 작았으며, 특히, 미선나무, 아까시나무, 철쭉에서 평균제곱근오차가 각각 1.2, 0.6, 1.2일로 매우 낮았다. 모형 성능을 평가하기 위해 10회의 무작위 샘플링 테스트를 실시하고, 최적의 결정계수 값을 가진 모형을 선택하여 모형의 성능을 평가하였다. 그 결과, 마가목을 제외한 모든 수종에서 보정 계수가 적용된 모형에서 결정계수가 최소 0.07에서 최대 0.7 증가하였으며 최종적으로 75%에서 90%의 설명력을 가졌다. 이를 기반으로 수종별 보정 계수를 산출하였으며, 1km 해상도의 전국 단위 개화시기예측 지도를 제작하였다. 본 연구는 식물의 계절 변화에 대한 자료로 활용될 것으로 예상되며, 수종 및 지역별로 개화 시기를 상세히 설명하여 기후 변화로 인한 계절 변화를 연구하는 데에 유용할 것으로 기대된다. 또한 우리나라 산림의 주요 수종에 대한 정확도 높은 개화 시기 예측 서비스는 산림 방문객들의 산림 경험 만족도를 크게 높일 수 있으며, 양봉업 등 임업 종사자들의 경제적 향상에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국조경학회지
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• 제52권1호
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• pp.71-86
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• 2024

기후위기가 심각해지는 현 시점에 서식처 보호 및 복원과 생물다양성 보전 등 도시공원의 생태적 기능의 중요성이 증가하고 있다. 생태공원은 「도시공원 및 녹지 등에 관한 법률」과 「자연공원법」이 정한 공원의 유형에 해당하지 않아 전국적으로 조성되는 수많은 생태공원의 법적 근거 역시 다양하고 관리주체도 상이하여 체계적으로 지정·관리되지 못하고 있는 현실이다. 도시공원 패러다임의 생태적 전환과 국토 생태계의 총체적, 통합적 관리를 위한 자연공원 체계의 개선을 위해 생태공원의 법적 지위를 명확히 하는 것은 중요하다. 이를 위해 관련 법령을 분석하여 문제점과 법제적 개선 방향을 도출하였다. 첫째, 국토교통부와 환경부 법률의 연계성이 떨어지고 이원화된 공원 체계 속에 생태공원의 법적 지위는 모호한 것으로 나타나, 공원 관련 법제의 개정을 통해 생태공원을 명확히 규정해야 한다. 둘째, 생태공원은 생태계의 보호와 복원, 생물다양성의 보전과 증진, 자연관찰과 생태학습 및 여가활동의 균형을 도모하며 생태적 방법으로 조성·관리되는 지속가능한 공원으로 정의할 수 있으며 지속적인 논의를 통해 다듬어가야 할 것이다. 셋째, 공원 관련 행정 협력 체계에서 국가와 지방자치단체의 역할을 체계화하고 거버넌스 구축을 통해 새로운 공원조성·관리 모형을 수립해야한다. 넷째, 생태공원 서식처의 특성은 개별법의 영향을 받으므로 시설 중복결정의 가능성을 열어둘 필요가 있다. 다섯째, 생태공원의 목표, 원칙, 시설물의 조성 기준을 갖추도록 세부 지침과 표준 조례가 필요하다. 여섯째, 법률의 개정과 더불어 지자체의 조례 역시 구체화되어야 한다. 이 연구는 생태공원을 제도적으로 명확히 규정해야 한다는 문제의식을 기반으로 현재 생태공원과 관련된 다양한 법적 현실을 추적한 문헌 연구이다. 다양한 이해관계자들의 의견을 실증적으로 반영하지 못한 한계를 가지나, 이러한 법적 고찰은 생태공원 조성 기반을 체계화하여 도시의 생태계를 보전하며 시민들에게 자연체험과 학습의 기회를 제공할 수 있는 정책 방향을 제시하는데 기여할 수 있다.

• 자원환경지질
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• 제45권2호
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• pp.169-180
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• 2012

환경시료은행은 환경질(environmental quality)의 시공간적 변화를 모니터링 하는 역할 뿐 아니라 시료 자체를 장기 보존함으로써 후세에 과거의 환경을 직접적으로 검증할 수 있는 기회를 부여하는 기능을 가지고 있다. 이를 위해서 다양한 생태계의 환경을 대표할 수 있는 선정된 시료를 엄격하게 규정된 채취방법에 따라 채취하여 성분변화가 일어나지 않는 초저온상태에서 장기간 보관함으로써 미래 시점에서 회고적 분석(retrospective analysis)을 수행할 수 있는 시설이 요구된다. 선진국에서는 이미 30여 년 전부터 환경정책의 실효성을 입증하거나 시대별 환경배경농도의 변화를 모니터링 하기 위해 다양한 환경시료를 저장해 오고 있다. 우리나라에서 2009년 자동화된 초저온 저장시설을 갖춘 국가환경시료은행이 국립환경과학원의 연구진에 의해 설립되었다. 이를 계기로 선진국의 시료은행 운영 경험을 발전시켜 단시간 내에 정상궤도에 안착시키려는 노력을 경주하고 있다. 아울러 그간 선진국의 운영 사례를 분석하고 이를 토대로 작성된 표준운영절차(SOP)에 따라 시험연구를 진행하고 있다. 이러한 과정에서 도출된 문제점을 분석하고 개선함으로 환경을 대표하는 시료의 저장 및 분석이라는 기본적인 기능에 충실한 수행체계를 갖추어 나가고 있다. 그러나 이와 동시에 환경시료은행의 기능을 적극 응용하여 독자적 부가기능을 부여하는 청사진이 제시되고 이에 대한 실행방안도 요구되는 상황이다. 이를 계기로 국가환경시료은행이 명실공히 국제적인 환경기구로 인정받는 도약의 발판을 마련해야 할 것이다.