• 생태와환경
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• 제48권3호
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• pp.176-187
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• 2015

본 연구에서는 기후요인에 의하여 두루미류의 월동개체군 규모가 달라질 것으로 가설을 세웠다. 그중 가장 추운 시기인 1월의 기후변수에 의하여 월동개체수가 달라질 것이라고 가정하였다. 특히, 재두루미의 경우 두루미와는 달리 철원지역 이외에 눈 덮임의 영향이 적은 대체 월동지(일본의 이즈미)가 있다. 따라서 철원지역 눈 덮임의 정도에 따라 연도별로 개체군의 증감이 발생할 것으로 예측하였다. 이에 일반적으로 분석되는 기상청의 기후자료와 함께 MODIS 위성영상을 이용한 눈 덮임 범위 자료를 활용하여 요인을 분석하였다. 철원지역 두루미류의 개체수 자료는 2002년부터 2014년까지의 1월 개체수를 활용하였다. 철원지역의 기온은 2002년부터 2007~2008년도 월동기까지 증가하다가 감소하며 2011~2012년도 월동기에 가장 낮은 온도를 보였다. 이와 함께 온량지수도 유사한 증감의 경향을 보였다. 신적설량은 2002년 이후 낮게 유지되었으나 2010~2011, 2011~2012년 크게 증가한 형태를 보였다. 눈 덮임의 범위는 2002년부터 2005~2006년까지 급속히 감소하였다가, 2009~ 2010, 2010~2011년 월동기에 급격히 증가한 양상을 보였다. 재두루미의 월동개체수는 다른 기후요인에 비하여 1월의 눈 덮임 범위가 넓을수록 감소하였으며 가장 높은 상관관계를 보였다. 하지만 두루미의 개체수는 일반적 기후요인뿐만 아니라 눈 덮임 관련 요인에 대해서도 상관관계를 나타내지 않았다. 따라서 두루미의 개체군 변동은 기후요인에 변화하지 않고 다른 서식지 선택요인 (안정적 잠자리, 취식지 넓이 등)에 의해 결정되기 때문이라 판단된다. 재두루미의 월동개체수는 다중 회기분석에서 눈 덮임 범위 및 기간의 로그값과 유의미한 회귀관계가 성립하였다. 따라서 재두루미의 월동개체수는 월동기 눈 덮임의 범위에 영향을 받으며 이는 눈 덮임에 의해 먹이원인 낙곡을 찾기 힘들어지기 때문인 것으로 판단된다. 재두루미의 개체수 변화는 다른 월동지로 이동한 것으로 보이며, 눈 덮임의 영향이 적은 월동지인 일본의 이즈미시로 이동한 것으로 나타났다. 이즈미 월동지의 재두루미 개체수와 철원의 개체수는 음의 상관관계를 가져 서로 연관된 것으로 파악되었다.

• 한국토양비료학회지
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• 제44권5호
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• pp.878-886
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• 2011

본 연구에서는 레이더파 편파 차이비율에서 얻어진 밴드별 Polarimetric Discrimination Ratio (PDR)와 콩 생육인자 및 토양수분과의 관계를 분석하고 PDR를 이용하여 콩 생육 및 토양수분을 추정하고자 하였다. 기후 등의 영향을 받지 않고 10분 단위로 레이더 산란 측정을 할 수 있는 L, C, X-밴드 레이더 산란계 자동측정시스템을 이용하여 PDR와 콩 생육인자 변화를 모니터링 하였다. 콩 생육시기에 따른 밴드별 PDR과 콩 생육인자 변화를 관측한 결과 L-밴드 PDR이 C-, X-밴드 PDR보다 높게 나타났고, 밴드별 PDR이 가장 높게 보인 시기는 L-밴드PDR (DOY 271), C-, X-밴드 PDR (DOY 273)로 거의 일치하였고, 엽면적지수, 식생수분함량, 생체중, 초장 등 콩생육인자들도 동일한 경향을 보였는데 콩 파종 이후 증가하다가 9월 27일 (DOY 270)에 최대값을 보인 후 감소하였다. 하지만 토양수분은 콩 생육인자들과 다른 경향을 보였다. 생육기간동안 토양수분의 변이가 컸고 PDR과 상관성 도 높지 않았다. 하지만 엽면적지수가 2이하 일 때 콩PDR이 증가함에 따라 토양수분도 증가하는 경향을 보였다. 밴드별 PDR과 콩 생육인자와의 상관관계를 분석하였다. L-밴드 PDR에서 생체중 (r=$0.96^{***}$), 엽면적지수 (r=$0.91^{***}$),식생수분함량 (r=$0.94^{***}$), 토양수분 (r=$0.86^{**}$)등 모든 콩생육인자들과 상관계수가 가장 높게 나타났다. C-, X-밴드 PDR에서도 토양수분을 제외한 다른 인자들과 대체로 상관성이 높았다 ($r{\geq}0.83$). 전체 생육기간에서 PDR과 토양수분과의 상관성은 낮았지만 엽면적지수 2 이하 일 때(DOY 220) 모든 밴드에서 PDR과 토양수분과의 상관계수가 전체 생육단계에서 조사한 것 보다 높게 나타났다. 콩 생육인자들과의 상관분석에서 상관계수가 가장 높은 L-밴드 PDR를 이용하여 콩 생육인자 추정을 위한 회귀식을 작성하고 생육인자 실측값과 추정값을 비교하였다. L-밴드 PDR과 생육인자들과의 관계를 비교해 본 결과 생체중 ($L^2$=0.95), 엽면적지수 ($L^2$=0.89), 식생수분함량 ($L^2$=0.93)에서 결정계수가 높게 나타났고 생육인자 실측값과 추정값을 1:1 선상에서 비교해 본 결과 작은 오차를 보여 추정모형의 유효성이 높다는 것이 증명되었다. 본 연구를 통해 PDR를 이용하여 콩 생육 및 토양수분을 추정할 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국토양비료학회지
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• 제43권6호
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• pp.968-974
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• 2010

본 연구에서는 토양의 가시 근적외선 스펙트럼의 피크중첩에 의한 분석오차를 감소시킴으로써 토양유기물 추정의 정확도 향상을 위해 이산 웨이블릿 변환 (DWT) 신호처리기법의 적용을 검토하고 공간정보모델링을 통해 토양유기물의 분포도를 작성하고자 하였다. 토양유기물 함량에 따른 스펙트럼의 정량적 변화의 강조를 위해 Continuum 제거, 도함수 변환과 함께 Haar, Daubechies DWT 변환된 스펙트럼을 PLSR 모델에 대입하여 산출한 토양유기물 추정식들은 거의 비슷한 결과를 도출하였고 $R^2$ > 0.6, RPD > 1.5 의 '대략적인' 추정 결과를 보였다. 잡음을 줄이고 신호값을 향상시키기 위해 이산 웨이블렛 변환을 적용한 결과에서 오히려 약간 낮은 성능을 나타내었는데 성긴 근사값 (Coarser approximation) 스펙트럼으로 변환되어 추정식의 유의성이 낮아졌을 가능성이 있다. 따라서 토양의 분광스펙트럼에 더 적합한 이산 웨이블렛 필터와 수준 등의 DWT 조건을 찾고 적용함으로써 추정식의 유의성을 향상시킬 수 있을 것으로 본다. 또한, 유기물에 의한 에너지의 흡수, 반사를 일으키는 주요 파장대의 상관성을 분석하여 선택적으로 해당 영역의 스펙트럼이나 파라미터 값을 산출하여 추정모델에 적용하는 시도도 필요할 것으로 사료된다. 이러한 토양유기물의 추정값과 실측값을 이용해 구역 크리깅을 수행하여 분포지도를 작성하였다. 토양 샘플의 유기물 분석값은 평균값을 중심으로 정규분포를 나타내었는데 크리깅 지도에서도 전반적으로 유사한 패턴의 값이 분포하였다. 추정값을 이용한 크리깅 결과도 실측값을 이용한 분포지도와 유사한 공간적 패턴을 나타내었다. 지도의 우하단부와 중앙 부분에서 실측값 분포보다 추정값 분포지도에서 약간 더 높은 경향을 보였는데 이는 토양 유기물의 추정치와 실측치 간의 오차에 의한 것으로 판단된다. 분광 스펙트럼을 이용한 추정 모델은 정확도 제고가 필요한 단계이나 신속성, 용이성 면에 있어서 토양 특성에 대해 광역 단위에서 다량의 시료 분석에 유용할 것으로 보이고, 또한 지역, 세계 규모의 디지털 토양 매핑, 토양 분류 및 원격탐사 자료와의 연계 분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 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.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권3호
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• pp.73-82
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• 2021

농촌 도로는 농촌 지역의 개발과 관리를 위한 핵심 기반시설로서 원격탐사 자료를 활용한 농촌 도로 관리 기술은 농촌 교통 인프라 확대, 농촌 주민의 삶의 질 개선을 위해 매우 중요하다. 본 연구에서는 농촌 지역을 촬영한 고해상도 위성영상을 활용하여 농촌 도로를 매핑하기 위해 영상 분류 방법과 영상 분할 방법을 다음의 과정을 통하여 비교하였다. 영상 분류의 경우, 심층 신경망 기반 딥러닝 기법을 주어진 고해상도 위성영상에 적용하여 고정밀 객체 분류 지도를 제작하였고 이로부터 농촌 도로 객체를 추출함으로써 농촌 도로를 매핑하였다. 영상 분할의 경우, multiresolution segmentation 기법을 동일한 위성영상에 적용하여 세그먼트 영상을 제작하였고 농촌 도로에 위치한 다중 객체들을 선택하고 이들을 최종적으로 융합하여 농촌 도로를 매핑하였다. 영상 분류 및 영상 분할 방법을 통해 매핑한 농촌 도로의 정확도 검증을 위해 100개의 검사점을 사용하였고 다음과 같은 결론을 도출하였다. 영상 분류 방법에서는 객체 분류 지도 내 오분류 에러로 인해 영상 내 일부 농촌 도로의 인식이 불가능하였으나 영상 분할 방법에서는 영상 내 모든 농촌 도로의 인식이 가능하였으므로 영상 분할 방법이 영상 분류 방법보다 위성영상을 이용한 농촌 도로 매핑 작업에 더 적합한 방법이었다. 그러나 영상 분할 방법을 통해 매핑한 농촌 도로를 구성하는 일부 세그먼트들이 농촌 도로 외 객체를 포함하고 있어 영상 내 일부 농촌 도로에서 오분류 에러가 발생하였다. 추후 연구에서는 객체 기반 분류 또는 합성곱 신경망 등 다양한 정밀 객체 인식 기법을 고해상도 위성영상에 적용하여 농촌 도로의 정확도를 개선할 계획이다.

• 한국지구과학회지
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• 제42권3호
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• pp.247-263
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• 2021

최근의 기후변화는 연안에서 더욱 가속화되고 있어 연안에서의 해양 환경변화 감시의 중요성이 커지고 있다. 클로로필-a 농도는 해양 환경 변화의 중요한 지표 중 하나로 수십년 동안 여러 해색 위성을 통해 전구 해양 표층의 클로로필-a 농도가 산출되었으며 다양한 연구 분야에 활용되었다. 하지만 연안 해역의 탁한 해수는 외해의 맑은 해수와는 구별되는 구성 성분과 광학적 특성으로 인해 나타나는 심각한 오차 때문에 일반적으로 사용되는 전지구 대양을 위하여 만들어진 클로로필-a 농도 알고리즘은 연안 해역에 대입할 수 없다. 또한 연안 해역은 해역에 따라 성분과 특성이 크게 달라져 통일된 하나의 알고리즘을 제시하기 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 연안의 탁도가 높은 해역에서는 구성 성분과 광학적 변동 특성을 고려한 다양한 알고리즘들이 개발되어 사용되어 왔다. 클로로필-a 농도 산출 알고리즘은 크게 경험적 알고리즘, 반해석적 알고리즘, 기계학습을 활용한 알고리즘 등으로 나눌 수 있다. 해수의 반사 스펙트럼에 기반한 청색-녹색 밴드 비율이 기본적인 형태로 주로 사용된다. 반면 탁한 해수를 위해 개발된 알고리즘은 연안해역에 존재하는 용존 유기물과 부유물의 영향을 상쇄시키기 위한 방식으로 녹색-적색 밴드 비율, 적색-근적외 밴드 비율, 고유한 광학적 특성 등을 사용한다. 탁한 해수에서의 신뢰성 있는 위성 클로로필-a 농도 산출은 미래의 연안 해역을 관리하고 연안 생태 변화를 감시하는데 필수적이다. 따라서 본 연구는 탁도가 높은 Case 2 해수에서 활용되어온 알고리즘들을 요약하고, 한반도 주변해역의 모니터링과 연구에 대한 문제점을 제시한다. 또한 다분광 및 초분광 센서의 개발로 더욱 정확하고 다양한 해색 환경을 이해할 수 있는 미래의 해색 위성에 대한 발전 전망도 제시한다.

• 한국환경생태학회지
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• 제32권6호
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• pp.686-697
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• 2018

오늘날 원격탐지기술의 발달로 인해, 산림지역과 같이 피복 분류작업이 난해한 지역을 비롯한 광범위한 지역에서의 세밀한 변화탐지를 위한 고해상도 위성영상 취득이 가능해졌다. 하지만, 고해상도 영상에 대한 시계열분석의 과정에서 많은 양의 지상 관측 데이터가 요구된다. 본 연구에서는 토지피복도를 지상 관측데이터로 활용한 위성영상 분류 방법의 가능성을 시험하였다. 연구대상지는 강원도 원주시이며, 산림지역과 시가화지역이 공존하는 공간이다. 연구 자료는 2015년 3월에 촬영된 KOMPSAT-3A 영상과 2017년도 토지피복도를 이용하여 분류를 시도하였다. 서포트벡터머신(SVM)과 랜덤포레스트(RF)의 두 가지 상이한 화소기반 분류기법을 적용하여 대상지에 대한 피복분류의 분류정확도를 비교 분석하였으며, SVM 분석의 경우 다수 분석(Majority analysis)을 후속 진행하였다. 분석대상은 산림식생만 포함한 지역과 연구대상지 전지역으로 구분하였고, 대상 면적이 협소한 습지는 분석과정에서 제외하였다. 분류 결과는 오차 행렬의 전체 정확도가 두 가지 분류대상에 대해 RF 기법이 SVM 기법보다 더 나은 것으로 나타났다. 산림지역만을 대상으로 한 경우, RF 기법이 SVM 기법에 비해 18.3% 높은 값을 나타낸 반면, 전체지역을 대상으로 한 경우는 둘 사이의 간격이 5.5%로 줄어들었다. SVM 기법에 다수 분석 (Majority analysis)을 추가로 실시한 경우, 1% 정도의 정확도 향상이 나타났다. RF 기법은 산림지역의 활엽수를 분석해 내는데 상당히 효과적이었지만, 다른 대상에 대해서는 SVM 기법이 더 나은 결과를 나타내었다. 본 연구는 고해상도 단일시기 영상에 대한 화소 기반의 분류기법을 시험한 것으로, 추후 시계열분석 및 객체기반 분류기법의 추가적인 적용으로 향상된 정확도와 신뢰도를 얻을 수 있을 것으로 판단된다. 이 연구의 방법론은 시공간적으로 고해상도 분석결과를 제공함으로써, 대면적의 토지계획에 유용할 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권1호
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• pp.29-41
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• 2019

산림생태계에서 총일차생산성(Gross Primary Production, GPP)은 기후변화에 따른 산림의 생산성과 그에 영향을 미치는 식물계절, 건강성, 탄소 순환 등을 대표하는 지표이다. 총일차생산성을 추정하기 위해서는 에디공분산 타워 자료나 위성영상관측자료를 이용하기도 하고 물리지형적 한계나 기후변화 등을 고려하기 위해 기작기반모델링을 활용하기도 한다. 그러나 총일차생산성을 포함한 산림 탄소 순환의 기작기반 모델링은 식물의 생물, 생리, 화학적 기작들의 반응과 지형, 기후 및 시간 등과 같은 환경 조건들이 복잡하게 얽혀 있어 비선형적이고 유연성이 떨어져 반응에 영향을 주는 조건들을 모두 적용하기가 어렵다. 본 연구에서는 산림 생산성 추정 모델을 에디공분산 자료와 인공위성영상 정보를 사용하여 기계학습 알고리즘을 사용한 모델들로 구축해 보고 그 사용 및 확장 가능성을 검토해 보고자 하였다. 설명변수들로는 에디공분산자료와 인공위성자료에서 나온 대기기상인자들을 사용하였고 검증자료로 에디공분산 타워에서 관측된 총일차생산성을 사용하였다. 산림생산성 추정 모델은 1) 에디공분산 관측 기온($T_{air}$), 태양복사($R_d$), 상대습도(RH), 강수(PPT), 증발산(ET) 자료, 2) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD 자료(개량식생지수 제외), 3) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD, 개량식생지수(EVI) 자료를 사용하는 세 가지 경우로 나누어 구축하여 2006 - 2013년 자료로 훈련시키고 2014, 2015년 자료로 검증하였다. 기계학습 알고리즘은 support vector machine (SVM), random forest (RF), artificial neural network (ANN)를 사용하였고 단순 비교를 위해 고전적 방법인 multiple linear regression model (LM)을 사용하였다. 그 결과, 에디공분산 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 피어슨 상관계수 0.89 - 0.92 (MSE = 1.24 - 1.62), MODIS 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 개량식생지수 제외된 모델은 0.82 - 0.86 (MSE = 1.99 - 2.45), 개량식생지수가 포함된 모델은 0.92 - 0.93(MSE = 1.00 - 1.24)을 보였다. 이러한 결과는 산림총일차생산성 추정 모델 구축에 있어 MODIS인공위성 영상 정보 기반으로 기계학습 알고리즘을 사용하는 것에 대한 높은 활용가능성을 보여주었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권8호
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• pp.577-587
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• 2021

가뭄은 수개월, 수년 이상에 걸쳐 서서히 발생 및 지속되며, 식생에 대한 피해가 발생할 때까지 확실한 인식이 어렵다. 최근에는 기후변화에 따른 기상이변 및 기온상승 등으로 인하여 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있으며, 기상 이상으로 몇 주 또는 몇 달 이내 빠르게 발전하는 가뭄을 확인할 수 있다. '돌발가뭄(Flash Drought)은 일반적인 가뭄과 달리 비교적 짧은 기간 동안 표면온도의 상승과 비정상적으로 낮고 빠르게 감소하는 토양수분으로 인하여 식생에 대한 극심한 스트레스를 유발하면서 광범위한 작물 손실 및 용수공급 감소 등에 대한 피해를 야기하는 가뭄으로 정의된다. 짧은 기간의 급속하게 발생하는 (rapid-onset) 돌발가뭄은 발생원인인 토양수분함량의 감소와 강수의 부족, 낮은 습도, 고온 및 강풍 등으로 인한 증발 수요의 증가 등과 유사한 관계가 있기 때문에 농업 및 자연 생태계에 미치는 영향이 크며, 발생원인 또한 농업가뭄의 범주에 속하기 때문에 이에 대한 모니터링이 필수적이다. 본 연구에서는 증발산량을 활용한 위성영상 기반 가뭄지수인 증발스트레스지수(Evaporative Stress Index, ESI)를 활용하여 국내의 돌발가뭄 감지 조건을 제시하였으며, 표준강수지수, 토양수분, 최고기온, 상대습도, 풍속, 강수량 등과 비교를 통하여 돌발가뭄사상의 수문기상학적 특성에 대하여 분석하였다. 돌발가뭄 발생 이전 8주간을 기준으로 상관분석하였으며, ESI와 표준강수지수, 토양수분, 최고기온에 대하여 0.8(-0.8) 이상의 높은 상관관계를 보였다. 본 연구를 통하여 아직 명확하게 정의되지 않은 돌발가뭄에 대한 유형별 분석 및 국내 돌발가뭄의 수문기상학적 특성을 파악하였으며, 위성영상 기반 가뭄지수인 증발스트레스지수는 돌발가뭄사상의 모니터링에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제26권3호
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• pp.220-237
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• 2021

1880년대에 들어서서 해양 식물플랑크톤의 기능적 중요성이 처음 주창된 이래, 전통적인 형태 관찰법 및 진보된 형태 자동분석 기술을 기반으로 하여 다량의 식물플랑크톤 종별 정량자료가 생산되었다. 최근에는 해수시료 중의 색소를 직접 분석하거나 원격탐사 자료를 해석하여 색소특성에 따른 분류군별 정량자료를 생산함으로써, 자료생산 방법이 점점 다양해지고 자료 확보 대상 정점에 대한 시공간적 접근성도 크게 개선되고 있다. 장기적인 해양생태계 모니터링에서 식물플랑크톤의 종별 정량자료가 생산된 경우도 적지 않아, 각각의 해역에서 중장기적인 해양 식물플랑크톤의 구조와 기능의 변동에 대한 중요한 증거로 활용될 수 있다. 그러나 모니터링 기간 전체에 걸친 연대별 자료 생산자 간의 차이로 인해 이러한 자료의 활용성이 제한될 수 있는데, 시료 처리 및 분석법, 종의 확인 및 분류, 분석이 완료된 시료의 관리 등의 다양한 측면에서 연대별 생산자 간의 편차가 적지 않다. 해양 식물플랑크톤의 종별 정량자료 값을 정확하게 구하기 위한 심도있는 연구는 1880년대 후반 Victor Hensen이 시작한 것으로 평가된다. 정확도를 포함한 해양 식물플랑크톤 자료의 정도 관리에 관한 국제적인 논의는 ICSU의 SCOR Working Group 33을 중심으로 1969년에 시작되었다. 첫 결실로 UNESCO 해양과학기술보고서 제18편이 1974년 출판되었는데, 이는 UNESCO의 해양학 방법론의 전문연구서적 제6편인 Phytoplankton Manual 출판의 실마리였다. 1990년대 말에는 ISO 기준에 따른 해양 식물플랑크톤 종별 정량자료의 정도관리를 달성하여, 국제적인 자료의 상호비교 및 교정을 가능하게 하려는 수행기구인 IPI (International Phytoplankton Intercomparison)의 전신인 BEQUALM 사업이 유럽에서 본격 출범하였다. IPI는 지난 20여 년간의 경험과 실적을 바탕으로 정도관리 기준을 모든 나라에서 적용할 수 있도록 국제협력을 강화해 나가고 있다. 우리나라의 해양화학 분야 측정자료의 정도관리 체계와 내용이 잘 정립된 데 비하여, 해양생물의 종별 정량자료에 대한 본격적인 정도관리 체계는 아직 법제화 단계에 이르지 못하고 있다. 우선, 해양생태계의 기초 생산자인 식물플랑크톤의 종별 정량자료에 대한 정도관리 체계를 확립하고, 다양한 기능생물군으로 이를 확장해 나갈 필요가 있다.