• 한국지리정보학회지
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• 제18권4호
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• pp.81-99
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• 2015

가속되는 지구온난화로 인해 한반도 주변의 탄소순환에 대한 명확한 이해의 필요성이 제기되고 있다. 산림은 이산화탄소의 주요 흡수원으로 지상 탄소량의 대부분을 저장하고 있어 이에 대한 추정이 필요하다. 우리나라에서는 국가산림자원조사의 표본점에서 측정되는 헥타르당 임목축적량을 활용하여 산림 탄소저장량을 추정한다. 하지만 탄소저장량은 요약된 수치 형태로 발표하고 있어 탄소저장량의 공간적 분포를 파악하는 것이 어렵다. 본 연구에서는 토지피복변화가 빠르고 국가산림자원조사 표본점 배치가 부족한 도시지역을 대상으로 UNFCCC의 Approach 3와 Tier 3를 충족하는 격자 기반 산림탄소저장량을 추정하였다. 토지피복변화 및 산림탄소저장량은 1991, 1992, 2010, 2011년에 취득된 Landsat 5 TM 영상과 고해상도 항공사진, 제 3차 및 제 5, 6차 국가산림자원조사 자료를 이용하여 추정하였다. 토지피복변화는 기계학습을 이용하여 변화된 토지피복과 변화되지 않은 토지피복 항목을 한 번에 분류하여 추정하였으며, 산림탄소저장량은 반사도, 밴드비율, 식생지수, 지형변수를 입력변수로 하여 기계학습을 통해 추정하였다. 연구 결과, 산림이 그대로 산림으로 유지되는 지역의 경우 33.23tonC/ha의 흡수를 하였으며 비산림이 산림으로 변한 지역의 경우 이보다 큰 36.83tonC/ha의 흡수가 진행된 것으로 추정되었다. 산림이 비산림으로 바뀐 경우에는 -7.35tonC/ha로, 배출이 일어난 것으로 추정되었다. 본 연구를 통하여 토지피복변화에 따른 산림탄소저장량 변화를 정량적으로 이해할 수 있었으며, 향후 효율적인 산림관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 자원환경지질
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• 제54권1호
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• pp.77-89
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• 2021

본 연구에서는 Jeong et al. (2020)의 연구에서 수행된 지하수위 변동 패턴의 저차원 특징추출 과정의 문제점을 분석하고, 이에 대한 개선방안이 제안된다. 해당 연구에서는 Denoising autoencoder (DAE)를 이용해 전국의 연 단위 지하수위 변동 자료로부터 저차원 특징이 추출되며, 추출된 자료를 이용해 대수층의 수리 특성값을 예측하는 회귀 모델이 개발되었다. 그러나 특정 지역의 연도별 강수 패턴이 달라질 경우, 지하수위 변동 패턴 및 저차원 특징 또한 달라지며, 이에 따라 동일 지역임에도 불구하고 저차원 특징으로부터 추정되는 수리 특성값이 다양하게 나타날 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서는 조건부 생성 모델인 Conditional variational autoencoder (CVAE)를 이용하였으며, 전국 71개 지역에서 10년 동안 획득된 지하수위 자료와 강수 자료 간 상관관계가 학습되었다. 학습된 모델을 통해 모든 지역에 대해 동일 강수 조건이 적용될 때의 지하수위 자료가 생성되었으며, 생성된 지하수위 자료로부터 저차원 특징이 추출되었다. CVAE를 이용해 동일 강수 조건으로 생성된 지하수위 자료의 저차원 특징과 기존 DAE를 통해 추출된 저차원 특징이 비교되었으며, 그 결과 CVAE를 이용해 추출된 저차원 특징 간 거리가 저차원 공간상에서 보다 가깝게 분포하는 것이 확인되었다. 따라서 제안된 방법을 이용할 경우 대수층 특성에만 영향을 받는 지역별 지하수위 자료 및 저차원 특징이 효과적으로 추출될 수 있으며, 이를 통해 기존 개발된 회귀 모델의 성능이 개선될 수 있을 것으로 판단된다.