본 연구에서는 한반도 남동부의 의성분지 내에 위치하는 화산칼데라 지역을 대상으로 지구물리학적 연구를 수행하였다. 기존 연구들의 한계를 극복하기 위해 원격탐사를 통한 전체적인 구조 특성을 분석한 후에 정밀한 3차원 포텐셜 해석을 수행하는 기법을 적용하였다. 첫 번째 단계로, 수치지질도 및 DEM 자료와 인공위성 영상을 이용하여 대상 지역의 선구조를 분석하였다. 선구조 분석 결과는 선행 연구결과와 상당히 잘 부합되었고, 남-북 방향과 남동-북서방향이 가장 우세함을 보여주었다. 두 번째 단계로, 선구조 분석 결과를 고려하여 의성분지 전체 지역에서 조밀한 중력탐사 자료를 획득하였고 항공자력탐사 자료와의 복합 해석을 통해 광역적인 칼데라의 구조를 조사하였다. 파워 스펙트럼 기법을 이용한 분석 결과, 의성 분지 하부는 개략적으로 2개의 밀도 불연속면 이 존재하는 것으로 해석되었다. 첫 번째 불연속면의 심도는 약 1 km로 칼데라 지역 내에 존재하는 화산쇄설성 퇴적암의 심도나 화산칼데라의 ring vent 위치에서 관입하고 있는 관입암의 심도로 판단되며, 두 번째 심도는 약 3-5 km로 분지기반암의 심도와 관련 있는 것으로 추정된다. 또한 3차원 중력역산을 실시한 결과 남서쪽의 백악기 팔공산 화강암과 북동쪽의 불국사 관입암류에 의한 저밀도체가 나타나고, 화산칼데라 중앙부 부근에는 화산쇄설성 퇴적암류 또는 칼데라 형성 과정에서 침강된 상부의 퇴적층으로 해석된 퇴적층이 주변보다 낮은 밀도를 가지며 하부로 약 1.5 km까지 연장되어 있는 것으로 분석되었다. 그러나 포텐셜 자료는 그 특성상 수직 분해능이 양호하지 못하므로, 수직적인 발달 특성을 갖는 칼데라의 구조를 정확히 파악하기는 어렵다. 본 연구에서는 이런 한계점을 극복하기 위해서 동일 지역에서 이루어졌던 자기지전류 탐사 결과와 비교 분석하여 효과적인 해석을 수행하였다.
2002년부터 2010년까지 봄에 관측된 황사는 모두 66회였다. 월별로 보면, 3월에 26회, 4월에 23회, 5월에 17회로 5월의 황사는 3, 4월에 비해 드문 현상이다. 2010년 5월 22일부터 25일까지 동아시아에 나타난 황사는 발원하여 이동하면서 한반도를 비껴 일본으로 갔다. 이 황사는 22일 몽골 및 중국 북부지역에서 강한 저기압이 발달하면서 그 후면을 따라 남동진 하였고, 3일 뒤인 25일 일본에서 황사가 관측되었다. 본 연구에서는 사례기간의 종관기상 분석, 기류의 이동 방향, 위성을 이용한 황사의 수평 분포 등을 분석하였다. 그 결과 남중국해에서 발달한 저기압이 북상하면서 그 중심이 한반도 가장자리에 위치하였기 때문에 중국 내륙으로 내려온 황사는 저기압성 기류를 따라 한반도를 돌아 일본으로 이동한 것으로 분석되었다. 이러한 기류의 흐름은 850 hPa면의 바람벡터와 풍속장 분석 및 1000 hPa면의 상대습도 분포에서도 나타났다. 300 hPa 일기도상에서 제트기류는 몽골 서쪽 부근에서 남동진하여 몽골 내륙으로 사행하였다. 이후 이 기류의 영향으로 지상에서 한반도에 저기압이 발달하였는데 이는 황사가 한반도를 돌아 일본으로 이동한 결정적인 흐름이었다. 72시간의 후방공기궤적 분석결과, 일본에서 맨눈으로 관측된 곳의 기류는 모두 중국 산동반도와 동중국해에서 유입된 것으로 나타났다. 황사의 수평분포 결과, MODIS 위성의 RGB 영상에서 5월 24일에는 중국 산둥반도와 동중국해, 일본 규슈지역 남서쪽에서 황사가 탐지되었고, 5월 25일에는 동중국해와 일본 남해지역으로 황사가 이동되는 것을 확인할 수 있었다. 지금까지의 황사 연구는 우리나라에 영향을 미치는 황사의 발원지나 황사의 이동 경로 또는 에어러솔의 특성에 대한 연구가 대부분이지만, 이후 본 연구에서 분석된 사례와 같은 황사가 발생했을 경우 황사예보에 효과적으로 활용될 수 있을 것이다.
기후변화에 의해 발생하는 대기 불균형은 강우량의 증가로 이어지고, 침수 발생 빈도가 증가함에 따라 이를 탐지할 수 있는 기술의 필요성이 증가하고 있다. 침수 피해를 최소화하기 위해 지속적인 모니터링이 필요하며, 날씨의 영향을 받지 않는 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상을 활용하여 침수지역을 탐지하였다. 관측된 데이터는 median 필터를 통해 노이즈를 감소시키는 전처리 과정을 진행하였으며, 객체 탐지 기법을 통해 수체와 비수체를 분류하여 각 기법의 침수탐지 활용성을 평가하고자 하였다. 본 연구에서는 Otsu 기법과 SVM 기법을 통해 수체 및 침수 탐지를 수행하였으며, Confusion Matrix를 통해 전체적인 모델의 성능을 평가하였다. Otsu 기법은 수체와 비수체의 경계를 구분하는데 적합함을 보였으나, 혼합물의 영향을 받아 오탐지의 비율이 높게 나타났다. 반면, SVM 기법을 사용한 경우, 오탐지 비율이 낮고 혼합물에 의한 영향에 민감하지 않은 것으로 관측되었다. 이에 따라 침수 상태를 제외한 다른 조건에서 SVM 기법의 정확도가 높게 나타났다. Otsu 기법이 침수 조건에서 SVM 기법보다 다소 높은 정확도를 보였지만, 정확도의 차이가 5% 미만임을 확인할 수 있었다(Otsu: 0.93, SVM: 0.90). SVM 기법이 Otsu 기법보다 침수 전, 침수 후의 조건에서 정확도 차이가 최대 15% 이상 발생하여 수체 및 침수탐지에 더 적합하게 나타났다(Otsu: 0.77, SVM: 0.92). 이러한 결과는 SVM 기법이 수체 및 침수탐지에서 효과적으로 활용될 수 있음을 시사하며, 미래의 수재해 탐지 시스템에 적용될 때 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
구름의 영향을 크게 받는 광학위성영상의 활용에 있어 일정 주기 합성은 구름의 영향을 최소화할 수 있는 유용한 방법이다. 최근 주기 합성 시 구름과 구름 그림자 정보가 직접 입력되어 일정 주기 시 두 인자의 영향을 가장 덜 받는 최적의 화소를 선택하는 기법이 제시되었다. 최적의 합성 결과를 도출하기 위해서는 구름과 구름 그림자의 정확한 추출이 필수적이다. 또한 농작물과 같이 분광정보가 중요한 대상의 경우 주기 합성 시 분광정보의 손실이 최소화되어야 한다. 본 연구에서는 구름과 구름 그림자의 높은 탐지정확도를 유지하면서 분광정보의 손실이 적은 탐지 기법을 도출하기 위해, 강원도 고랭지 배추밭을 대상으로 두 분광척도(Haze Optimized Tranformation; HOT, MeanVis)를 이용한 방법과 Sentinel-2A/B에서 제공되는 구름 정보를 비교 분석하였다. 2019년~2021년까지 자료를 분석한 결과 Sentinel-2A/B위성의 구름 정보는 F1값이 0.91인 탐지 정확도를 보이나, 밝은 인공물이 구름으로 오탐지되었다. 이에 비해 HOT에 임계치(=0.05)를 적용해 획득한 구름 탐지 결과는 상대적으로 낮은 탐지 정확도(F1=0.72)를 보였으나, 오탐지가 적어 분광정보의 손실을 최소화하였다. 구름 그림자의 경우, Sentinel-2A/B 부가 레이어에서는 최소한의 그림자만이 탐지된 결과를 볼 수 있었으나, MeanVis에 임계치(= 0.015)를 적용했을 시 지형적으로 발생한 그림자와 구별 가능한 구름 그림자만을 탐지할 수 있었다. 분광척도 기반 구름 및 그림자 정보를 입력해 안정된 월별 합성된 식생지수결과를 획득하였으며, 향후 Sentinel-2A/B의 높은 정확도의 구름 정보를 주기 합성에 입력해 비교할 예정이다.
구상나무는 한반도 아고산대 생태계에 미치는 기후변화 영향 평가에 중요한 환경지표종이다. 하지만 아고산대의 특성상 해발고도 약 1,000 m 이상에 주로 분포한 구상나무를 주기적으로 현장 조사하는 것은 많은 인력을 요구한다. 따라서 본 연구는 주기적인 관측이 가능한 원격탐사 자료를 활용하여 한라산과 지리산을 대상으로 2003년부터 2020년까지의 9월 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 normalized difference vegetation index (NDVI)와 지표면 온도 그리고 Global Precipitation Measurement (GPM)Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM의 강수량 자료를 이용해 구상나무의 식생 변동 및 환경변수와의 연관성을 분석하였다. 2003년과 비교하여 2020년에 구상나무 서식지역의 식생지수 감소를 확인하였으며, 이를 바탕으로 구상나무 생육 우수 지역과 구상나무 고사율이 높은 지역을 선별하였다. 이러한 지역들에 대한 장기간 식생지수 시계열 분석 결과, 한라산과 지리산 모두 고사지역에서 식생지수가 감소하는 경향을 보였다(한라산: -0.46, 지리산: -0.43). 또한 Hodrick-Prescott 필터를 통해 추출된 식생지수와 지표면온도 그리고 강수량의 추세변화를 통해 구상나무의 장기간 변동을 분석한 결과, 한라산의 경우 지표면온도가 증가하고 강수량이 감소하는 시기에 구상나무 생육 우수 지역과 구상나무 고사율이 높은 지역의 식생지수 차이가 증가하였다. 이는 온도 상승과 강수량 감소가 한라산 구상나무 생육쇠퇴에 영향을 미치는 것으로 해석된다. 반면 지리산은 장기적으로 구상나무 고사지역의 장기적인 식생지수 감소 추세를 보여주었으나, 식생지수 변화 패턴이 지표면온도와 강수량과는 유의미한 상관성을 발견하지 못하였다. 추후 지표면 온도와 강수량 외에 선행연구에서 구상나무 생육쇠퇴와 연관이 있다고 알려진 환경인자(토양수분, 일사량, 강풍 등)에 대한 추가 분석이 필요하다. 본 연구를 통해 위성 자료로 구상나무 생태계의 장기간 모니터링 및 환경 변수들의 상관성 분석에 대한 가능성을 제시하였다. 본 연구를 토대로 위성 기반 모니터링이 구상나무의 생태학적 연구에 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 이해를 높이는데 도움이 될 것으로 기대한다.
본 연구는 우리나라 대형산불의 진화에 있어 임도(산림도로)의 역할을 검증하고자 하였다. 연구대상지는 그간 발생한 대형산불 중 도로밀도가 가장 높은 지역 중 하나인 강원특별자치도 강릉시에서 발생한 2023년 4월 산불피해지역을 대상으로 하였다. 산불피해지역 범위는 현장확인하였으며, 산불의 피해강도는 Sentinel-2 영상을 통해 분석하였다. 이후, 피해범위 및 강도와 산림도로의 관계를 살펴보았다. 전체 149.1ha의 산불피해지역에 쉽게 접근할 수 있는, 피해지역 경계로부터 50m 이내에 조성된 도로는 약 59.6km로, 인접지역을 포함한 산불피해지역의 도로밀도는 무려 168.9m/ha에 달했다. 도로에 의해 단절된 산림은 모두 83개소로 파편화되어 있었는데, 이들 산림은 모두 비산화에 의한 확산으로 판단할 수 있어, 도로가 산불의 차단선 역할을 하지 못했음이 확인되었다. 진화차량 접근의 용이성에 따른 피해정도를 살펴보기 위해 도로로부터의 거리별 피해강도 분포를 살펴본 결과, 낮은 강도의 피해를 입은 지역은 오히려 도로에서 75m이상 떨어진 곳에서 비율이 대폭 높아짐이 확인되었다. 진화인력의 접근 용이성에 따른 피해정도를 살펴보기 위해 해발고별 피해강도 분포를 살펴본 결과 약한 강도의 피해를 입은지역 비율은 해발고가 높아질수록 늘어난 반면, 강한 강도 이상의 피해지역은 반대로 해발고가 높아질수록 비율이 줄어들었다. 강릉시 난곡동 산불피해지역에서 산림내부 혹은 인접한 도로가 산불진화에 효과적이라는 데이터는 없는 것으로 확인되었다. 이상의 결과는 산림 내 임도밀도를 높이는 것이 산불진화에 효과적이라는 논리와 배치된다. 강릉시 난곡산불지역의 경우 현재 산림청이 주장하는 우리나라 임도밀도인 3.9m/ha에 비해 무려 43배나 높다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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