2017년 추계에 남해 전선역을 파악하고, 알칼리 인산분해 효소(Alkaline Phosphatase; APase) 활성을 이용하여 제한 영양염과 제한 영양염의 시간적인 변화를 평가하였다. 전선역이 형성된 인근해역의 경우, 용존무기인(dissolved inorganic phosphorus; DIP)의 농도와 용존무기질소(dissolved inorganic nitrogen; DIN): DIP 비가 각각 $0.2{\mu}M$ 이하와 최대 23.2로, DIP가 제한된 환경임에도 불구하고 Chlorophyll a(Chl.-a)가 $0.2{\mu}g/L$로 높은 생물생산력을 보였다. APase와 DIP는 중요한 역의 상관관계(r = -0.81; P<0.001)를 보여, DIP가 제한되어진 해역임을 알 수 있었으며, APase와 Chl-a 관계는 APase의 60 %가 식물플랑크톤, 40 %가 박테리아 기원인 것으로 평가되었다. 용존태 APase와 입자태 APase의 분포로부터 전선역은 장기간 DIP가 제한된 해역이며, 그 외의 해역은 최근에 DIP 제한이 해소된 것으로 판단되었다. 따라서 전선역에서 APase와 같이 가수분해효소의 측정은 제한 영양염의 시공간적인 변화 특성을 평가할 수 있으며, 전선역에서 생지화학 순환의 이해를 높일 수 있을 것으로 생각된다.
동해항은 주거 생활권인 송정동, 북평동과 매우 인접한 거리에 위치하고 있으며 송정동에는 총 21,179세대, 북평동에는 5,754세대가 거주하고 있다. 동해항에서 처리되는 주요화물은 석회석, 시멘트, 무연탄, 유연탄 등으로 분진성이라는 특성을 갖는다. 따라서 동해항 운영으로 인해 산화물 분진, 미세먼지 등 대기오염물질이 발생하여 확산되는 과정에서 인근 주거지역에 심각한 대기공해를 유발하고 있다. 이는 주민들의 생활과 건강에 악영향을 미치고 있으며, 배후 주거지에 거주하는 주민들은 동해항을 혐오시설로 인식하고 있는 실정이다. 현재 동해항에서는 항만산업에 기인한 미세먼지 배출량을 저감하기 위한 목적으로 장기적인 관점에서 항만 인프라와 장비운영 환경을 개선하고자 단계적인 접근을 하고 있으나 항만 인근지역의 대기공해에 대한 개선효과가 점진적으로 나타나기까지 오랜 시간이 소요될 것으로 판단된다. 본 연구에서는 단기적인 관점에서 항만 인근지역 주민들이 상시적으로 체감할 수 있는 미세먼지 농도 관리가 실현될 수 있도록 주간, 야간 및 계절주기에 따른 동해항 주변지역의 미세먼지 농도추이, 미세먼지 확산 패턴, 고농도의 미세먼지가 발생하는 공간분포를 풍향, 풍속 변수를 고려하여 분석하였다. 현재 추진되고 있는 미세먼지 저감 장기계획과 더불어 동해항 배후 주거권역에 대한 미세먼지 확산 영향권과 오염도 분석결과를 기반으로 주간, 야간 및 계절 주기에 따른 상시적 미세먼지 농도관리가 병행된다면 더욱 효과적인 대기질 관리가 가능할 것으로 판단된다.
재난·재해에 신속하게 대응하기 위하여 다양한 센서의 위성영상 활용이 가능한 뉴스페이스 시대가 열렸다. 국내·외 운용 중인 위성의 수가 늘어나고 위성 센서의 특성이 다양하므로, 재난유형에 최적화된 위성영상을 찾는 것이 필요하다. 재난 유형은 태풍, 호우, 가뭄, 산불 등으로 나누고 각 재난유형별로 위성의 궤도, 능동/수동 센서, 공간 해상도, 파장대, 재방문주기를 고려한 최적의 위성 영상을 선정하였다. 각 위성궤도 TLE(Two Line Element) 정보는 SGP4(Simplified General Perturbations version 4) 모델에 적용하여 위성궤도 시뮬레이션 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘은 위성 궤도를 10초 간격으로 시뮬레이션하고 각 센서의 입사각을 고려하여 정확한 관측영역을 선정하였다. 위성궤도 시뮬레이션 알고리즘을 2019년 태풍 미탁 사례에 적용하여 실제 촬영된 위성 리스트와 비교 및 분석하였다. 분석된 결과를 통해 재난 발생 지역의 촬영된 영상과 촬영 예정인 영상의 시간 및 영역을 수 초 이내 분석하여 재난 유형에 따른 최적의 위성영상을 선정하였다. 향후, 재난이 발생했을 때 위성영상을 신속하게 요청하고 확보할 수 있는 체계 구축에 기반이 되고자 한다.
전 세계적으로 기후변화, 이상기후와 과거에는 경험하지 못했던 극한 사상이 미래에는 어떠한 크기와 출현빈도를 가지고 공간적 분포가 변화하게 될지 관심이 높아지고 있다. 그러나 이들 사상은 일정한 지역 또는 규칙적인 패턴이나 주기를 따르지 않아 그 빈도와 경향성을 정량적으로 평가하기에는 무리가 있다. 본 연구에서는 극한 사상을 보다 객관적으로 평가하기 위하여 강우 관련 극한 지수(STARDEX, 2005)를 제시하였다. 현재와 미래 극한 사상의 시공간적 분포를 비교하기 위하여 우리나라 전역에 위치한 기상청 산하 66개 관측소의 과거 자료로부터 각 지수들을 산정하여 현재까지의 경향성을 분석하고, SRES B2시나리오와 YONU CGCM으로부터 모의된 2045s(2031-2050)자료를 이용하여 미래의 극한 사상의 각 지수별 차이를 산정한 후 그 경향성을 공간적으로 나타내었다. 그 결과 여름철에는 동서 방향으로 내륙 전반에 걸쳐 강우량 증가 경향성을 보였으며 가을철에는 강원도 일부 지역과 남해안 지역을 중심으로 경향성이 증가하는 것으로 나타났다. 한편, 강우 발생이나 집중 시기와 대별되는 건조 지속기간 분석 결과에서는 여름철보다 가을철 상승 경향성이 더 큰 것으로 나타났으며, 제주도와 해안부근에서 증가 경향성이 뚜렷하였다.
본 연구에서는 기존 Exxon group의 순차층서 모델이 갖고 있는 적용의 한계성을 극복하기 위하여 다중변수 순차층서 모델을 제시하였다. 이 모델에서는 2~3차수의 주기성을 갖고 변화되는 범세계적 해수면 변동, 지구조운동, 퇴적물 공급 등의 영향요소를 모두 변수로 간주하며, 이들 요소에 의해 순차층의 내부구성과 경계면 타입이 결정된다. 순차층을 구성하는 기본 단위로 해석적 층서단위인 퇴적계 연합체(systems tract)대신, 내부 지층의 집적형태에 의해 구분되는 기술적 층서단위인 부순차층세트(parasequence set)를 채택하였으며, 부순차층세트의 타입은 상대적 해수면 변동과 퇴적물 공급속도의 변화를 반영한다. 따라서 본 순차층서 모델은, 네 가지 타입의 상대적 해수면 변동과 세 등급의 퇴적물 공급 변화 사이의 조합으로써 예상되는 단일 또는 $2{\~}4$개의 부순차층세트로 구성된 7가지 타입의 순차층을 보여준다. 다중변수 순차층서 모델을 울릉분지 남서부 대륙주변부에 적용한 결과, 순차층의 타입은 울릉분지의 형성과 닫힘에 따른 3단계의 분지주변부 지구조 운동의 변화를 잘 반영한다. 즉, 순차층을 구성하는 부순차층세트 조합의 변화와 울릉분지 지구조 운동의 타입과 속도가 시기적으로 일치 한다. 해저면의 급격한 침강을 동반한 울릉분지의 후열도 열개 동안에는 분지의 급격 한 침강으로 인해 상대적 인 해수면은 지속적으로 상승되었고, 많은 양의 퇴적물이 공급되어 1개의 부순차층세트로 구성된 순차층이 형성되었다. 이후, 압축성 변형을 동반한 울릉분지의 닫힘 동안에는, 분지 침강이 느려지고 국지적으로 융기가 일어나 하강 또는 상승우세의 상대적 해수면 변동이 야기되었고, 또한 지구조적 요인에 의해 통제되는 퇴적물 집적속도의 지역적인 차이로 인하여 변형대와 비변형대에서 상이한 순차층이 형성되었다. 분지 닫힘단계 이후에는 다시 해저면이 전반적으로 침강되면서, 상승이 우세한 상대적 해수면 변동과 보통 또는 빠른 퇴적물 집적속도가 결합하여 2-3개의 부순차층세트로 구성된 순차층을 형성하였다.
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.
녹피율은 행정구역면적 대비 녹지가 피복된 면적의 비율로, 실질적인 도시녹화 지표로 활용되고 있다. 현재 녹피율은 토지피복지도를 기반하여 산출되는데, 토지피복지도의 낮은 공간해상도와 일정하지 않은 제작시기는 정확한 녹피율 산출과 정밀한 녹피분석을 어렵게 한다. 따라서 본 연구는 새로운 녹피율 산출방안으로 항공영상과 심층학습을 활용한 방안을 제안한다. 항공영상은 높은 해상도와 비교적 일정한 주기로 정밀한 분석을 가능하게 하며 심층 학습은 항공영상 내 녹지를 자동으로 탐지할 수 있다. 지자체는 매년 다양한 목적을 위해 유인항공영상을 취득하여 이를 활용해 신속하게 녹피율을 산출한다. 하지만 미리 취득된 유인항공영상은 취득 시기와 해상도, 센서와 같은 세부사항을 선택할 수 없어 정밀한 분석이 어려울 수 있다. 이러한 한계점은 다양한 센서의 탑재가 가능하고 낮은 고도의 비행으로 인해 고해상도 영상을 취득할 수 있는 무인항공기를 활용하여 보완될 수 있다. 이에 두 가지 항공영상으로부터 녹피율을 산출하였고 그 결과, 모든 녹지 유형으로 부터 높은 정확도로 녹피율을 산출할 수 있었다. 하지만 유인항공영상으로부터 산출된 녹피율은 복잡한 환경에서 한계가 있었다. 이를 보완하고자 활용한 무인항공영상은 복잡한 환경에서도 높은 정확도의 녹피율을 산출할 수 있었고 추가밴드 영상을 통해 더 정밀한 녹지 영역 탐지가 가능했다. 추후 기존 유인항공영상에 새로 취득한 무인항공영상을 보완적으로 사용해 녹피율을 효과적으로 산출할 수 있을 것이라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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