• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권5_1호
• /
• pp.947-958
• /
• 2021

본 연구는 무인비행체에 탑재해서 활용되고 있는 다중분광 센서의 센서별 반사율 및 식생지수를 산정하여 시계열 작황분석을 위한 센서별, 센서간 활용 가능성을 평가하기 위해 수행하였다. RedEdge-MX, S110 NIR, Sequioa, P4M 등 4종의 무인비행체 탑재 다중분광센서에 대하여 2020년 9월 14일과 9월 15일에 걸쳐 오전, 오후 각 1회, 총 4회씩 항공영상을 촬영하고 반사율 및 NDVI를 산정하여 비교하였다. 반사율의 경우 모든 센서에서 시계열 변동계수가 평균 약 10% 이상의 값을 보여 활용에는 한계가 있는 것으로 나타났다. 작물 시험구에 대한 센서별 NDVI 변동계수는 식생이 우거져 활력도가 높은 시험구에서 평균 1.2~3.6%의 값을 보여 5% 이내의 변동성을 보였다. 그러나 이는 청천일의 변동계수에 비해서는 높은 값을 보인 것으로서 실험 기간 동안 오전, 오후에 구름 등 기상환경이 달랐기 때문으로 판단되며 시계열 작황 분석을 위한 정밀 NDVI 산정 시에는 일정한 광 환경을 유지할 수 있는 촬영 계획 수립과 이행이 필요할 것으로 판단된다. 무인비행체 다중분광센서 간 NDVI를 상호 비교한 결과 본 실험에서는 RedEdeg-MX 센서의 경우 안정적인 광 환경 내에서 동종의 센서를 여러 대 사용하더라도 NDVI 값의 특별한 보정 없이 함께 활용할 수 있을 것으로 판단된다. RedEdge-MX, P4M, Sequioa 센서는 상호 선형적인 관계를 보였으나 NDVI 간의 off-set 보정을 통한 공동 활용 가능성 평가를 위해서는 보완 실험이 필요할 것으로 생각된다.

• 한국응용곤충학회지
• /
• 제60권4호
• /
• pp.387-401
• /
• 2021

시설재배지를 대상으로 고추 정식 이후 황색 끈끈이트랩으로 총채벌레 발생을 모니터링하였다. 아울러 토마토반점위조바이러스(Tomato spotted wilt virus: TSWV)가 유발하는 고추 칼라병을 유관으로 조사하였다. 고추 정식 직후(3월 말) 낮은 밀도로 대만총채벌레(Frankliniella intonsa)가 트랩에 포획되었으며 4월 중순부터는 꽃노랑총채벌레(Frankliniella occidentalis)도 발견되었다. 이후 5월부터는 두 종이 전체 총채벌레의 98% 이상을 차지하였고, 이 가운데 대만총채벌레가 꽃노랑총채벌레보다 다소 많은 발생 밀도를 보였다. 전체 총채벌레의 발생 피크를 보면 5월 중순에 낮은 피크를 기점으로 6-7월에 발생 최성기를 보였다. 이후 총채벌레의 발생은 급격하게 감소하였다. 포획된 꽃노랑총채벌레의 암수 비율이 일정하지 않았는데 이는 이 곤충의 특이적 단성생식 가능성으로 이에 대한 실험적 증거를 제공하였다. 지역간 꽃노랑총채벌레의 유전적 거리를 COI 서열로 비교한 결과 원거리에서 채집한 꽃노랑총채벌레 집단과는 차이를 보였지만 안동지역 내에서 발생한 꽃노랑총채벌레는 COI 서열에서 높은 유사성을 보였다. 이들 주요 두 종의 총채벌레가 전파할 것으로 추정되는 고추 칼라병이 일부 시설재배지를 중심으로 발견되었으며 항혈청 및 분자진단을 통해 확인되었다. 더불어 감염 고추에서 채집된 꽃노랑총채벌레에서도 분자진단을 통해 TSWV를 검출하였다. 감염 TSWV의 게놈 구조를 비교하기 위해 기능성 단백질을 갖는 NS_S, N, NS_M의 유전자 서열을 분석하였다. 서로 다른 지역별 이들 유전자는 다수의 점돌연변이가 존재하였고 이들 가운데는 아미노산 서열 차이를 초래하는 오류 돌연변이를 포함하였다. 추출된 TSWV를 비보독충 꽃노랑총채벌레에 섭식 처리한 유충과 성충 모두에서 감염으로 일어났으나, 유충에게서만 바이러스 증식이 일어나는 것을 확인하였다.

• 지적과 국토정보
• /
• 제48권2호
• /
• pp.79-98
• /
• 2018

이 연구는 빅데이터 마이닝에 기초하여 공시지가 민원에 대한 시공간적 특성을 분석하는 모델을 제시하는 데 목적이 있다. 특히 이 연구는 행정 민원이 제기되는 원인을 학술적 요인보다는 시공간적 측면에서 찾았고, 그러한 민원 발생의 경향을 시공간적으로 모니터링하는 모델을 제시하였다. 2006년부터 2015년까지 인천광역시 중구의 공시지가에 대한 6,481개의 민원정보가 시간 및 공간적 특성을 고려해 수집되었고 분석을 위해 사용되었다. 텍스트 마이닝 기법을 이용해 주요 키워드의 빈도수를 도출했으며, 소셜 네트워크 분석을 통해 주요 키워드 간의 관계를 분석하였다. 키워드의 가중치와 연관되는 TF(term frequency)와 TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)를 산출함으로써, 공시지가의 민원 발생에 대한 주요 키워드를 식별하였다. 마지막으로 Getis-Ord의 $Gi^*$의 통계량에 기초한 핫스팟 분석을 통해 공시지가 민원의 시공간적 특성을 분석하였다. 연구 결과, 공시지가 민원의 특성은 시공간적으로 연계된 군집 형태를 형성하면서 변화하고 있음을 알 수 있었다. 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 방법을 이용하여 자연어 기반의 공시지가 민원에 대한 발생 원인을 정량적으로 규명할 수 있음을 알 수 있었으며, 키워드 가중치인 단어 빈도(TF) 및 단어 빈도와 역문서 빈도의 조합값(TF-IDF)의 상대적인 차이가 있어 시공간적인 민원 특성을 분석하기 위한 주요 설명변수로 활용될 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국환경농학회지
• /
• 제37권4호
• /
• pp.243-250
• /
• 2018

본 연구는 영산강 수계에 위치한 하수처리장 및 하천 중 인공방사성핵종 $^{131}I$의 농도 분포와 하천에서 거동 평가로부터 기원을 확인하고자 수행하였다. 조사지점은 하천 중 본류 13개 및 지류 4개 지점과 하수처리장 2개 지점을 포함하여 총 19개 지점을 선정하였다. $^{131}I$ 방사능 분석은 고순도 게르마늄 검출기와 다중파고분석기로 구성된 감마분광계를 이용하여 계측하였다. 하수처리장 중 $^{131}I$ 핵종은 두 지점의 방류수에서 대부분 검출되었으나, 하천의 표층수는 2017년 상반기(MS4, MS10) 및 하반기(MS4, MS7)에만 각각 두 지점에서 검출되었다. 하수처리장 방류수 중 $^{131}I$ 농도는 각각 0.0870~3.87 Bq/L 및 MDC 이하~0.534 Bq/L, 검출된 하천 표층수는 0.0908~0.174 Bq/L 범위였다. 하천에서 $^{131}I$ 거동 평가 결과, 본류 중에서 가장 상류와 지류의 하천 지점들에서는 검출되지 않았고, 반면 하수처리장과 이들의 영향을 받는 하류의 하천 지점들에서는 지속적으로 검출되었다. 하지만 하류 하천으로 갈수록 감소하다가 불검출 되어 하수처리장과 밀접한 관계가 있었다. 이상의 결과, 하천에서 검출되는 $^{131}I$ 핵종은 하수처리장에서 유래된 것으로 의료 기원임을 확인할 수 있었다.

• 환경영향평가
• /
• 제27권6호
• /
• pp.604-617
• /
• 2018

도로 증가로 산림파편화 현상이 심화됨에 따라 도로 주변의 산림이 영향을 받았을 것이란 가정 하에 도로 거리에 따른 산림 내 온 습도 관계에 대해 연구를 진행하였다. 산림 모니터링을 통해 세동, 공주 지역의 침엽수림과 활엽수림에 대해 온 습도를 도로경계에서 산림내부까지 각각 10m, 20m, 30m 총 3개의 지점으로 관찰하였고, 영동 지역은 도로 내부 구조물로 인해 0m, 10m, 20m 3개 지점으로 달리 관찰하였다. 연구기간동안 수목 생장의 변화량이 적다고 판단되어, 도로에 의한 산림 내부의 온습도 변화를 2017년도 9월부터 2018년도 1월까지 각 지역 및 성상별로 도로로부터 산림내부까지 일정간격을 기준으로 온 습도를 교차, 비교하여 도로 등 선형개발로 인한 산림내부의 온 습도 변화를 정량적으로 분석하였다. 특히, 주 야간에 따라 소형기상기록장치(HOBO data logger, MX2301, Onset Corp.)를 이용해 각 지점 마다의 온 습도 변화량을 측정하였으며 월별로 평균을 구하여 각 지점 간의 특성을 분석하였다. 2017년 9월 공주 침엽수림의 경우, 평균 주간 온도가 산림경계에서 $26.05^{\circ}C$로 $25.48^{\circ}C$인 산림외부보다 $0.57^{\circ}C$ 높고 $24.82^{\circ}C$인 산림내부보다 $1.23^{\circ}C$ 높아 산림내부로 들어갈수록 온도가 내려갔다. 야간에는 2017년 11월 세동 활엽수림에서 산림경계가 $0.04^{\circ}C$, 산림외부는 $0.35^{\circ}C$, 산림내부는 $0.64^{\circ}C$로 산림 외부에서 산림 내부로 들어갈수록 더 높은 온도를 띄는 것을 확인할 수 있었다. 즉, 도로에 따른 산림의 온 습도 조절 능력은 도로경계에서 산림 내부로 거리가 멀어질수록 크고 변동성이 적었으며 산림 내부 성상에서는 침엽수에서 온 습도 조절 능력이 더 큼이 확인되었다. 본 연구를 통해 도로 등 인위적 선형개발에 따른 산림 및 주변 지역의 온 습도의 높은 변화량을 야기해, 수목 생장에 영향이 있을 것으로 판단된다. 본 연구는 산림 생장의 영향을 미치는 선형개발의 정량적 범위를 파악하기 위한 연구 및 선형 개발 시 야기되는 산림 변화의 관리를 위한 토대가 될 것이다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제107권4호
• /
• pp.486-496
• /
• 2018

경기도 지역의 소나무재선충병은 2007년 광주시에서 최초 보고된 이래 급속도로 확산되어 큰 피해를 일으키고 있다. 경기도 지역 소나무재선충병의 매개충은 남부지방과 달리 북방수염하늘소(Monochamus saltuarius)이며 주요 감염목은 소나무가 아닌 잣나무이기 때문에 확산 양상이 다르게 나타날 수 있다. 이에 따라 매개충의 생태적 차이, 잣나무의 소나무재선충병 진단 등의 연구가 진행되고 있으나 확산 양상의 정확한 파악에 관한 연구는 여전히 미비한 수준이다. 이 연구에서는 경기산림환경연구소가 조사한 2008년부터 2015년까지의 신규 감염목 예찰 데이터를 기반으로 확산 현황과 전년도 감염목과의 최단거리의 변화와, 이러한 양상이 수치표고모형, 임상도, 도로 네트워크 등과 보이는 공간적 관계를 분석하였다. 이를 통해 소나무재선충병의 발생 위치와 환경인자 간의 관계를 살펴보고자 하였다. 신규 감염목의 수는 2008년에는 13본이었으나 급격히 증가하여 2013년에는 2,954본을 기록하였으며, 2014년 2,938본, 2015년 2,986본으로 유지되고 있다. 감염목 시군 수는 2012년에 6개 시군에서 2013년 11개, 2014년에 15개 시군으로 증가하였다. 감염목 가운데 잣나무의 비율은 2013년에 89.5%, 2014년에 83.4%, 2015년에 89.8%로 나타났다. 2011-2012년 이후 전년도 감염목과의 거리는 빠르게 감소하고 있으며, 2013년과 2014년 사이에는 평균 거리가 전년도에 비해 크게 감소하여 577 m, 2014년과 2015년 사이에는 666 m로 나타났다. 감염목 위치의 고도는 2009년 이후 전반적으로 증가하여 2014년에 최댓값인 565 m에 이르렀다가 2015년에는 평균값, 중앙값, 최댓값이 모두 낮아졌다. 도로와의 거리는 전반적으로 지속적인 증가 양상을 보이고 있다. 이 연구에서 얻은 감염목 분포의 공간적 분석은 효율적인 소나무재선충병 방제 전략을 수립하는데 활용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권1호
• /
• pp.127-137
• /
• 2019

재범예측은 70년대 이전부터 전문가들에 의해서 꾸준히 연구되어온 분야지만, 최근 재범에 의한 범죄가 꾸준히 증가하면서 재범예측의 중요성이 커지고 있다. 특히 미국과 캐나다에서 재판이나 가석방심사 시 재범 위험 평가 보고서를 결정적인 기준으로 채택하게 된 90년대를 기점으로 재범예측에 관한 연구가 활발해졌으며, 비슷한 시기에 국내에서도 재범요인에 관한 실증적인 연구가 시작되었다. 지금까지 대부분의 재범예측 연구는 재범요인 분석이나 재범예측의 정확성을 높이는 연구에 집중된 경향을 보이고 있다. 그러나 재범 예측에는 비대칭 오류 비용 구조가 있기 때문에 경우에 따라 예측 정확도를 최대화함과 동시에 예측 오분류 비용을 최소화하는 연구도 중요한 의미를 가진다. 일반적으로 재범을 저지르지 않을 사람을 재범을 저지를 것으로 오분류하는 비용은 재범을 저지를 사람을 재범을 저지르지 않을 것으로 오분류하는 비용보다 낮다. 전자는 추가적인 감시 비용만 증가되는 반면, 후자는 범죄 발생에 따른 막대한 사회적, 경제적 비용을 야기하기 때문이다. 이러한 비대칭비용에 따른 비용 경제성을 반영하여, 본 연구에서 비대칭 오류 비용을 고려한 XGBoost 기반 재범 예측모델을 제안한다. 모델의 첫 단계에서 최근 데이터 마이닝 분야에서 높은 성능으로 각광받고 있는 앙상블 기법, XGBoost를 적용하였고, XGBoost의 결과를 로지스틱 회귀 분석(Logistic Regression Analysis), 의사결정나무(Decision Trees), 인공신경망(Artificial Neural Networks), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)과 같은 다양한 예측 기법과 비교하였다. 다음 단계에서 임계치의 최적화를 통해 FNE(False Negative Error)와 FPE(False Positive Error)의 가중 평균인 전체 오분류 비용을 최소화한다. 이후 모델의 유용성을 검증하기 위해 모델을 실제 재범예측 데이터셋에 적용하여 XGBoost 모델이 다른 비교 모델 보다 우수한 예측 정확도를 보일 뿐 아니라 오분류 비용도 가장 효과적으로 낮춘다는 점을 확인하였다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
• /
• 제7권4호
• /
• pp.388-395
• /
• 2020

외래생물은 경제 목적으로 수입되었으나, 최근에는 애완용으로 수입되는 사례가 증가하고 있다. 애완동물로 선호도가 높아진 리버쿠터와 중국줄무늬목거북은 2014년부터 사육개체수가 서서히 증가하다가 2017년에 180개체, 2019년에는 281개체를 기록하여 최대로 증가하였다. 그러나 수명이 긴 거북의 특성과 사육여건의 변화로 자연으로 버려진 개체가 발견되었다. 방출된 개체의 생태계위해성 평가를 통해 생물다양성법에 의해 생태계교란 생물로 지정되었다. 따라서 해당 거북 사육자가 계속 사육을 원할 경우 '생태계교란 생물 사육유예 허가 신청서'를 제출하여야 한다. 본 연구는 2020년 3월부터 9월까지 6개월간 접수된 신청서의 정보 (사육 시설의 적합성, 거북 개체수, 사육기간, 획득 방법, 사육자 지역 분포 현황 등)를 분석하고, 사육상태를 검토 결과를 제시하였다. 신청서는 총 614건이 접수되었으며, 사육자의 58%만이 적합한 사육상태를 조성한 것으로 평가되었기 때문에 사육자를 대상으로 동물복지 실현을 위해 적절한 사육 정보 제공과 생태계교란 예방을 위한 유기방지 교육이 필요한 것으로 사료된다. 또한, 신청서 내의 누락된 항목이 다수 발견된 점과 단발적인 신청에 따른 허가 방식으로 인한 문제 발생에 대비하여 대응방안을 만들고 지속적인 모니터링이 필요할 것으로 판단된다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
• /
• 제8권1호
• /
• pp.32-43
• /
• 2021

삼림 생태계에서 토양 CO2 유출량의 연속적인 모니터링을 위한 다중채널 자동챔버시스템 (MCACs)을 개발하였다. MCACs는 자동개폐 덮개가 있는 8개의 토양챔버, 8개의 다중채널 가스샘플러를 장착한 적외선 CO2 농도 분석기, 시간 릴레이 회로를 갖춘 전자 컨트롤러, 프로그래밍이 가능한 로직용 자료수집장치로 구성되었다. 사계절 장기간에 걸쳐 야외 현장에서 MCACs의 안전성과 신뢰도를 조사하고, 높은 시간분해능으로 현장 테스트에서 얻은 온도와 토양수분 함량이 토양 CO2 유출에 미치는 효과들을 파악하기 위해, 2010년 1월부터 12월 사이의 기간 동안 남산의 신갈나무림 실험지소에서 MCACs를 사용하여 토양 CO2 유출속도와 미기상 요인들을 지속적으로 측정하였다. 토양 CO2 유출속도의 일변화 및 계절적인 변화는 현저하게 온도 요인의 경향을 따랐다. 전체 실험 기간 동안에 토양 CO2 유출속도는 5 cm 깊이의 토양온도와 밀접한 상관관계 (r2 = 0.92)를 보였으나 토양수분 함량과는 약한 상관관계 (r2 = 0.27)를 나타냈다. 남산 신갈나무림에서 온도에 대한 토양 CO2 유출량의 연간 민감도(Q10 수치)는 2.23~3.0의 범위에 달했고, 다양한 온대지역의 낙엽활엽수림에 대한 다른 연구들과 일치하였다. MCACs에 의해 측정된 연평균 토양 CO2 유출량은 약 11.1 g CO2 m-2 day-1이었다. 이 결과들은 MCACs가 야외 현장에서 토양 CO2 유출량의 연속적인 장기측정과 동시에 미기상 요인들의 영향을 결정하는데 유용한 시스템임을 나타낸다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제36권6_1호
• /
• pp.1465-1483
• /
• 2020

증발산은 토양으로부터 발생하는 증발과 식물의 잎에서 발생하는 증산을 통칭하는 것으로, 물 수지, 가뭄, 작물생장, 기후변화 등의 모니터링에 있어 중요한 요소이다. 실제증발산은 식생 지표면의 물 소비량 또는 물 필요량이며 기준증발산에 작물계수를 곱하여 구하므로, 농지의 실제증발산을 구하기 위해서는 기준증발산의 계산이 정확히 이루어져야 한다. 격자형 기준증발산을 합리적으로 산출하기 위하여 그동안 많은 노력들이 있었고 복수의 산출물이 제공되고 있다. 이에 본 연구에서는 FAO56-PM, LDAPS, PKNU-NMSC, MODIS 기준증발산 산출물을 비교평가 함으로써, 우리나라처럼 복합적이고 이질적인 지표면에서 국지적 규모의 수문 및 농업 분야에 활용하기 위하여 어떤 기준증발산 산출 방법이 적합한지 살펴보고자 한다. 2016~2019년 3~11월의 1일 단위 자료와 8일 합성 자료를 기상청 현장관측치와 비교하여 지점별, 연도별, 월별로 분석하고 시계열변화를 검토한 결과, 기계학습을 통해 우리나라 농지에 대한 지역최적화가 상당히 잘 수행된 PKNU-NMSC 자료의 정확도가 월등히 높게 나타났으며, 시간과 장소에 상관없이 안정적인 산출이 이루어졌음을 확인하였다. 또한 본연구에서는 FAO56-PM, LDAPS, MODIS 산출물에 내재한 정확도 특성을 제시하였으며, 이는 기준증발산 자료 사용에 있어 중요한 정보가 될 것으로 기대한다.