가뭄은 다른 자연재해에 비해 지속기간이 길고 규모가 광범위하여 사회 경제적인 피해가 크게 발생한다. 또한 공간적, 기술적, 경제적 및 사회적 특성에 따라 같은 규모의 가뭄이 발생하더라도 피해 규모는 지역별로 상이하게 발생한다. 본 연구에서는 가뭄에 대한 사회 경제적 영향인자를 고려하여 가뭄 취약성 평가를 실시하였다. 충청도 지역을 대상으로 가뭄과 관련된 기존 사례 분석을 통해 영향인자들을 파악하고 주성분 분석을 적용하여 최종 평가인자를 선정하였다. 선정된 인자들에 대한 가중치 산정을 위해서 엔트로피 기법을 적용하였다. 그 결과 충청도에서는 농가인구수, 기초생활수급자수, 상수도요금격차지표, 산업단지면적, 지하수이용량, 1인당가용수자원량, 상수도보급률, 물재정건전성, 생활용수이용량, 농업용수이용량 및 농경지면적이 평가인자로 선정되었으며, 이 중 농업관련 인자가 큰 가중치를 가지는 것으로 나타났다. 또한, 취약성 평가를 수행한 결과 청주시와 당진시 그리고 서산시가 가뭄에 가장 취약한 것으로 나타났다.
무인기 영상을 활용한 고해상도의 산출물을 생성하기 위해서 영상 분석을 통해 측정되는 영상자체의 선명도 분석이 필요하다. 무인기의 선명도가 명확하지 않는 영상을 현업에서 사용할 경우 무인기를 이용한 정확한 3차원 정보의 획득이나 매핑 등의 작업에 큰 영향을 미칠 수 있다. 영상 선명도를 설명할 수 있는 지표로 식별해상도(Ground Resolved Distance, GRD)가 사용되어 왔다. GRD는 영상에서 식별 가능한 두 물체간의 최소거리로 정의되며 공간적 샘플간격인 GSD(Ground Sampling Distance)와 대비되는 개념으로 사용된다. 본 연구에서는 GRD를 육안판독에 의하지 않고 영상에 촬영된 에지 타겟을 분석하여 추출하고자 한다. 특히 GRD대 GSD의 비율(GRD/GSD), 또는 픽셀단위로 표현된 GRD를 영상의 상대적 선명성을 평가할 수 있는 지표로 사용하고자 한다. 본 논문에서는 회전익을 사용하여 여러 촬영환경에서 고도별로 촬영된 에지타겟의 분석을 통해서 GRD를 산출하였다. GRD/GSD를 사용하여 선명도가 현저히 떨어지는 영상을 판별할 수 있었고 이를 통해서 영상의 선명도 지표로서의 적정성을 확인할 수 있었다.
This study investigates the change in the fine particulate matter (PM2.5) concentration and World Health Organization (WHO) air quality index (AQI) in East Asia (EA) under Shared Socioeconomic Pathways (SSPs). AQI is an indicator of increasing levels about health concern, divided into six categories based on PM2.5 annual concentrations. Here, we utilized the ensemble results of UKESM1, the climate model operated in Met Office, UK, for the analysis of long-term variation during the historical (1950~2014) and future (2015~2100) period. The results show that the spatial distributions of simulated PM2.5 concentrations in present-day (1995~2014) are comparable to observations. It is found that most regions in EA exceeded the WHO air quality guideline except for Japan, Mongolia regions, and the far seas during the historical period. In future scenarios containing strong air quality (SSP1-2.6, SSP5-8.5) and medium air quality (SSP2-4.5) controls, PM2.5 concentrations are substantially reduced, resulting in significant improvement in AQI until the mid-21st century. On the other hand, the mild air pollution controls in SSP3-7.0 tend to lead poor AQI in China and Korea. This study also examines impact of increased in PM2.5 concentrations on downward shortwave energy at the surface. As a result, strong air pollution controls can improve air quality through reduced PM2.5 concentrations, but lead to an additional warming in both the near and mid-term future climate over EA.
최근의 기후변화는 지구촌 곳곳에 이상기상 현상을 발생시키며, 사회 여러 분야에서 많은 피해를 발생시키고 있다. 특히 최근에는 호우 또는 가뭄 등 강수량의 많고 적음으로 인한 피해가 많이 보고되고 있는데, 본 연구에서는 실제로 우리나라에서 발생하고 있는 강수량의 발생 패턴을 조사하여 과거에서 현재까지 어떤 변화를 보이는지 분석해보고자 하였다. 이를 위해 선행연구에서 기후변화에 따른 강수량의 시간적 특성 비교를 위해 제시한 강수지표 중 일부를 선정하였다. 지점별 시간에 따른 변화를 분석하기 위하여 국내 기상청 ASOS 관측소 10개 지점을 지역분포를 고려하여 선정하였으며, 지점별로 1951년부터 2020년까지의 일적산강수량을 수집하였다. 또한 산악강수모형을 이용하여 1981년부터 2020년까지의 전국 고해상도의 일별 강수분포도를 제작하여 분석에 활용하였다. 시간에 따른 분석결과 연적산강수량의 경우 과거에서 현재로 이동하면서 증가 양상을 보였다. 강수일수의 경우 대부분의 관측지점에서 감소하는 추세를 보였으며, 호우일수의 경우는 반대로 증가하는 경향을 보였다. 공간적인 변화의 경우 강수일수와 호우일수 모두 과거에 비해 감소되는 지역이 많았으며, 그 특징은 중부지방에서 두드러지게 나타났다. 결과적으로 우리나라의 강수량의 패턴은 짧아진 강수일수, 늘어난 일별 강수량으로의 변화로 정리할 수 있다.
본 연구는 경북 일대 산지 아까시나무림의 자연성 회복을 위한 생태적 관리에 필요한 기초정보 제공을 위하여 총200개 임분에서 수집된 식생자료를 바탕으로 이원지표종분석법(TWINSPAN)으로 식생유형을 분류하고, DCA 분석으로 환경구배에 따른 그 공간배열 상태를 파악함과 아울러 식생유형별 군락적합도(Φ) 판정으로 결정된 진단종을 기준으로 군락조성요약표를 작성하였다. 식생유형은 신갈나무-둥굴레형, 밤나무-청미래덩굴형, 철쭉-인동덩굴형, 찔레꽃-쑥형, 감태나무-댕댕이덩굴형, 참느릅나무-팽나무형, 그리고 귀룽나무-푼지나무형 등 모두 7개 유형으로 분류되었으며, 대개 해발고도, 수분 체계, 천이 단계 및 교란 체제 등 복합적 요인의 차이를 반영하고 있었다. 구성종의 평균상대중요치는 아까시나무(39.7)가 단연 높게 나타났지만, 굴참나무, 졸참나무, 신갈나무, 상수리나무, 갈참나무 등 참나무류가 상위중요치 구성종으로 나타나고 있어 잠재천이경향을 가늠할 수 있었다. 또한, 식생유형별 구성종의 총피도, 생활형 조성, 종다양성 지수, 그리고 지표종 등도 비교하였다.
급격한 산업화와 도시화로 인해 해양 오염이 심각해지고 있으며, 이러한 해양 오염을 실효적으로 관리하기 위해 수질평가지수(Water Quality Index, WQI)를 마련하여 활용하고 있다. 하지만 수질평가지수는 다소 복잡한 계산과정으로 인한 정보의 손실, 기준값 변동, 실무자의 계산오류, 통계적 오류 등의 불확실성(uncertainty)을 내포하고 있다. 이에 따라 국내·외에서 인공지능 기법을 활용하여 수질평가지수를 예측하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 해양환경측정망 자료(2000 ~ 2020년)를 활용하여 우리나라 전 해역 즉, 5개의 생태구에 대한 WQI를 추정할 수 있는 가장 적합한 인공지능기법을 도출하기 위해 총 6가지의 기법(RF, XGBoost, KNN, Ext, SVM, LR)을 실험하였다. 그 결과, Random Forest 기법이 다른 기법에 비해 가장 우수한 성능을 보였다. Random Forest 기법의 WQI 점수 예측값과 실제값의 잔차 분석 결과, 모든 생태구에서 시간적 및 공간적 예측 성능이 우수한 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구에서 개발한 Random Forest 기법은 높은 정확도를 바탕으로 우리나라 전해역에 대한 WQI를 예측 가능할 것으로 사료된다.
본격적인 인구감소 시대에 들어선 가운데 지방 도시들은 사회적 인구 유입도 어려운 상황을 고려하여 생활인구 유도를 통한 도시 활력 증진을 모색할 필요가 있다. 본 연구는 이동통신 빅데이터를 활용한 도시활력도 분석을 위해 인구감소 지역인 부산광역시 행정동을 대상으로 주민등록인구와 생활인구의 시공간 분포특성을 비교하였다. 다음으로 행정동을 인구증감의 변화 양상으로 유형화한 후, 도시쇠퇴 및 활력 관련 지표를 사용하여 유형별 지역 특성을 분석하였다. 시공간 분포특성 분석결과, 주민등록인구와 생활인구 밀도 분포패턴은 대체로 비슷한 패턴을 보였으나, 원도심 지역에서 주민등록인구 밀도가 낮으면서 생활인구 밀도가 높은 반대의 특성을 가지는 지역이 나타났다. 주민등록인구와 생활인구의 변화 양상은 상당한 차이를 보였으며, 주민등록인구는 밀도가 낮은 지역에서 인구가 감소하는 반면, 생활인구는 밀도가 높은 지역에서 감소하는 경향을 보였다. 생활인구 감소 군집에 인접해서 인구증감의 지역 간 격자가 큰 군집이 나타나, 인구 밀도가 높은 지역에서 주변 지역에 생활인구가 확산하는 전이효과가 나타날 가능성을 시사했다. 유형화 결과, 주민등록인구가 감소하는 지역에서도 통근·통학 또는 방문으로 인한 활발한 인구 유입이 있었으며, 이러한 지역은 사업체 수의 증가를 유지하고 있어, 산업·경제적 성장이 존재함을 확인하였다. 다만 부산의 약 47% 행정동은 주민등록인구와 생활인구가 모두 감소하고 지역 쇠퇴가 진행되고 있었으며, 이러한 지역에 대해 우선적인 도시 활력 증진을 위한 노력이 필요하다. 본 연구는 교통과 통신의 발달로 인한 도시활동의 한계거리 증가와 이동량의 증가로 지역간 교류가 날로 확대되는 점을 고려해 주민등록인구뿐만 아니라 도시계획지표로서의 생활인구 데이터의 활용 필요성을 제시하였다.
This study aimed to develop a precise vegetation cover classification model for small streams using the combination of drone remote sensing and support vector machine (SVM) techniques. The chosen study area was the Idong stream, nestled within Geosan-gun, Chunbuk, South Korea. The initial stage involved image acquisition through a fixed-wing drone named ebee. This drone carried two sensors: the S.O.D.A visible camera for capturing detailed visuals and the Sequoia+ multispectral sensor for gathering rich spectral data. The survey meticulously captured the stream's features on August 18, 2023. Leveraging the multispectral images, a range of vegetation indices were calculated. These included the widely used normalized difference vegetation index (NDVI), the soil-adjusted vegetation index (SAVI) that factors in soil background, and the normalized difference water index (NDWI) for identifying water bodies. The third stage saw the development of an SVM model based on the calculated vegetation indices. The RBF kernel was chosen as the SVM algorithm, and optimal values for the cost (C) and gamma hyperparameters were determined. The results are as follows: (a) High-Resolution Imaging: The drone-based image acquisition delivered results, providing high-resolution images (1 cm/pixel) of the Idong stream. These detailed visuals effectively captured the stream's morphology, including its width, variations in the streambed, and the intricate vegetation cover patterns adorning the stream banks and bed. (b) Vegetation Insights through Indices: The calculated vegetation indices revealed distinct spatial patterns in vegetation cover and moisture content. NDVI emerged as the strongest indicator of vegetation cover, while SAVI and NDWI provided insights into moisture variations. (c) Accurate Classification with SVM: The SVM model, fueled by the combination of NDVI, SAVI, and NDWI, achieved an outstanding accuracy of 0.903, which was calculated based on the confusion matrix. This performance translated to precise classification of vegetation, soil, and water within the stream area. The study's findings demonstrate the effectiveness of drone remote sensing and SVM techniques in developing accurate vegetation cover classification models for small streams. These models hold immense potential for various applications, including stream monitoring, informed management practices, and effective stream restoration efforts. By incorporating images and additional details about the specific drone and sensors technology, we can gain a deeper understanding of small streams and develop effective strategies for stream protection and management.
본 연구는 금강 수계의 83개 하천 지점에서 이 화학적 수질의 시 공간적 변이를 파악하기 위하여 2003~2007년까지 측정된 환경부의 수질자료를 분석하였다. 이용된 수질 변수는 수온, 용존산소량(DO), 생물학적 산소요구량(BOD), 화학적 산소요구량(COD), 부유물(SS), 총질소(TN), 총인(TP) 및 전기전도도(EC)의 8개 항목으로 이들의 수질특성은 토지이용도, 연별, 계절별, 조사지점별로 큰 변이를 보였다. 각 지점들은 토지이용도에 따라 크게 산림형 하천(Forest stream, Fo), 농지형 하천(Agricultural stream, Ag), 도심형 하천(Urban stream, Ur)의 3가지 유형으로 구분하였다. 대부분의 수질변수들은 장마기인 7~8월 동안 접종강우로 인하여 계절적 변이 폭이 큰 것으로 나타났다. 장마기에 이온 희석현상의 지표로 이용되는 전기전도도와 영양염류인 총질소와 총인은 장마기 강우량과 역상관관계를 보이는 것으로 나타났다. BOD와 COD는 장마기에 크게 감소하는 것으로 나타났으며, 전기전도도, TN, TP 농도의 최소값도 여름철 장마기에 나타났는데, 이는 집중강우로 하천 유량이 증가하여 이온 및 영양염류가 희석되었기 때문으로 사료된다. 이에 반하여 계절별 SS의 농도는 여름철 강우기 동안에 주로 유입되는 것으로 나타났다. 토지이용도에 따른 계절별 수질 특성을 분석한 결과, BOD, COD, TN, TP 및 SS의 농도에서는 괄목할만한 차이를 보였으며, 농지형 하천(Ag)이 산림형 하천(Fo)과 도심형 하천(Ur)에 비하여 BOD, COD, SS의 농도가 더 높은 것으로 나타났으며, 도심형 하천에서 TN, TP의 농도가 더 높게 나타나 수질악화가 심각한 것으로 나타났다. 수계의 수질과 밀접한 상관성을 보이는 것으로 나타났으며, 또한 대전 및 청주의 도심에서 흘러나오는 지천인 갑천과 미호천 등 도심형 하천이 금강 수계 하류의 수질악화에 큰 영향을 주는 것으로 나타나 이런 지류부에서의 효율적인 수질관리가 시급한 것으로 사료되었다.
본 연구는 영산강 수계 내 10개 지점의 이화학적 수질에 관한 시공간적 변이상태를 분석하기 위해 1995년부터 2004년까지 측정된 환경부 수질데이터를 이용하여 분석하였다. 이용된 수질 변수는 전기전도도(Conductivity), 생물화학적 산소요구량(BOD), 화학적 산소요구량(COD), 용존산소량 (Dissolved oxygen), 총인 (Total phosphorus), 총질소 (Total nitrogen) 및 총부유물 (Total suspended solids)의 7개 항목으로서 계절별, 연별, 및 조사지점별 농도변이가 큰 것으로 나타났다. 영산강 수계 내에서의 이화학적 수질측정값은 계절성 강우에 따라 수질측정값의 변동 폭이 심하며, 대부분의 수치 농도변이는7 ${\sim}$ 8월에 집중되는 하절기 몬순 강도에 의해 조절되었다. 장마기에 이온희석의 지표로 사용되는 전기전도도와 총인, 총질소와 같은 영양염류들의 경우 강우량과 역 상관관계 (|r|> 0.32, P< 0.01, n=119)를 보였으나, 생물학적 산소 요구량과 화학적 산소요구량의 경우에는 강우분포와 통계학적 유의성 (p>0.05, n=120)을 보이지 않았다. 총인, 총질소 및 전기전도도는 대부분 장마 중인 7 ${\sim}$ 8월에 최소값을 보였는데, 이는 강우에 의해 오염물질이 희석되기 때문으로 사료되었다. 반면, 총부유물의 유입은 하절기 몬순 동안에 최대치를 보여 이온 감소와는 대조적인 특성을 보였다. 생물학적 산소요구량의 계절적 변화패턴은 화학적 산소요구량과 유사한(r.=0.592, P<0.01)양상을 보였으며, 마찬가지로 총질소의 변차패턴 또한 총인과 유사한 (.=0.529, P<0.01) 양상을 보였다. 용존산소량의 계절별 변화에 따르면, 수온이 낮은 겨울에 최대값을 보이며 온도가 높은 여름에 최소값을 보여 수온과의 역 상관관계를 보였다. 지점별 변화 패턴 분석에 따르면, 전기전도도를 제외한 총인, 총질소, 생물학적 산소요구량, 화학적 산소요구량 및 총부유물은 상류 및 하류역 보다 중류역에서 높은 농도를 보인 반면, 전기전도도의 경우에는 하류역에서 높은 농도를 보였다. 특히, 총인, 총질소, 생물학적 산소요구량 및 화학적 산소요구량은 지점 4(광주 2)에서 급격히 악화되는 양상을 보였으며, 이는 광주도심으로부터 유출되는 가정하수 및 인접한 공단에서 배출하는 폐수유입에 의한 영향으로 사료되었다. 따라서, 영산강의 수질 개선을 위해서는 이런 도심지역의 오염부하 저감을 통한 효율적 수질관리가 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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