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.
연안 및 대양의 효과적인 모니터링을 위해 여러 연구 분야에서 고품질의 위성 기반 해색 산출물들이 요구 있으며 이를 위해서는 정확한 대기 효과의 보정이 필수적이다. 현재 Geostationary Ocean ColorImage (GOCI)-II 지상시스템에서는 수증기 및 오존 등에 의한 가스 흡광 보정을 수행하기 위해 European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) 또는 National Centers for Environmental Prediction (NCEP) 기상장 자료를 사용하고 있다. 이 과정에서 기상장 자료의 낮은 시공간해상도로 인해 오차가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 복사 전달 모델 모의를 통해 개발된 GOCI-II의 수증기 흡광 보정 모델 및 GeoKompsat (GK)-2A/Advanced Meteorological Imager (AMI)의 가강수량 자료를 이용하여 수증기 흡광 효과를 보정하고 이에 따른 영향력을 분석하였다. 개발된 수증기 흡광 보정 모델 적용 유무에 따른 오차는 수증기의 영향이 적은 620 nm와 680 nm의 대기 상한 반사도에서 최대 1.3%와 0.27%로 적은 오차를 보였다. 그러나 수증기 흡광의 경향이 큰 709 nm 채널의 경우 태양 천정각 및 가강수량에 따라 6~15%의 큰 오차를 나타냈다. 레일리 보정 반사도에서는 대기 상한 반사도에서 발생한 오차가 크게 증폭되어 태양 천정각에 따라 GOCI-II의 각 밴드(620~865 nm) 별로 1.46~4.98, 7.53~19.53, 0.25~0.64, 14.74~40.5, 8.2~18.56, 5.7~11.9%의 큰 오차를 보이고 있다. 이는 수증기 흡광 보정이 해색 산출물의 정확도와 안정성에 큰 영향을 미칠 수 있다는 것을 의미하며, 향후 시공간 해상도가 높은 GK-2A/AMI와의 융합을 통해 GOCI-II 해색 산출물의 정확도 향상이 가능함을 시사한다.
해양 염분은 전 지구 규모에서 해수 순환에 영향을 미칠 뿐만 아니라, 연·근해 지역 저염분수가 어족자원 및 수산업에 피해를 줄 수 있는 등 해양 식생환경의 변화를 줄 수 있다. 해수의 표면 특성인 sea surface salinity (SSS)에 따라 마이크로웨이브 영역의 방사율이 달라지며, 이를 통해 Soil Moisture Active Passive (SMAP) 등 위성 센서를 활용한 SSS 산출물이 제공되고 있다. 하지만 마이크로파 위성 센서 기반의 SSS 산출물은 낮은 시공간해상도로 자료를 생산하며, 연안지역과 고위도 지역에서 정확도가 낮다. 이러한 이유로 연·근해 지역 SSS의 상세한 시공간적 변화를 관측하기에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 Jang et al. (2022)에서 제시한 기계학습 기반의 개선된 SMAP SSS (SMAP SSS (Jang))를 참조자료로 활용하여, 정지궤도해색센서(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI) 영상으로부터 고해상도 SSS를 추정하는 Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기반의 모델을 개발하였다. 3가지 입력변수 조합을 테스트하였고, Multi-scale Ultra-high Resolution Sea Surface Temperature (SST) 자료가 추가된 scheme 3가 가장 높은 정확도를 보였다(R2 = 0.60, RMSE = 0.91 psu). 이를 바탕으로 본 연구영역에서 SST가 SSS 모의에 효과적인 환경변수로 작용함을 보였다. 본 연구에서 제시한 LGBM 기반의 GOCI SSS는 SMAP SSS (Jang)와 비슷한 시공간적 패턴을 보였지만, 더 높은 공간해상도를 바탕으로 SSS의 보다 상세한 공간적 분포와 더불어 SMAP SSS (Jang)에서 산출하지 않는 연안 지역의 정보까지 모의하였다. 또한, 중국 남방지역에 대홍수가 발생하였던 2020년 8월을 대상으로 양자강 유출수(Changjiang Diluted Water)의 거동을 분석한 결과, GOCI SSS는 한국 해양수산연구원의 보도자료와 비교하여 일관성 있는 시공간적 변화를 보였다. 본 연구의 결과로 연안 지역의 저염수 뿐 아니라, 원해 지역에서 광학위성 신호를 활용한 고해상도 SSS 산출의 가능성을 제시하였다.
출수한계기의 설정을 통해 이앙한계기 및 파종한계기 추정이 가능하며, 이는 이모작 가능 지대를 파악할 수 있게 하여 기후변화에 따른 작부체계 설정에 도움을 줄 수 있다. 본 연구에서는 과거평년인 1971년부터 2000년까지의 기상자료와 현재평년인 1981년부터 2010년까지의 기상자료를 이용하여 51개의 관측지점에서의 출수한계기를 설정하였으며 최대 잠재적 수량 개념인 기후등숙량을 이용하여 생산성을 검정하였다. 출수 후 40일 동안 평균기온의 누적온도를 이용하여 계산되는 출수한계기를 설정하기 위해 $760^{\circ}C$, $800^{\circ}C$, $840^{\circ}C$ 및 $880^{\circ}C$를 기준온도로 사용하였다. 또한, 기후등숙량은 출수 후 40일 간의 평균온도 및 일조시간을 이용하였다. 출수한계기에서 출수를 하였을 경우 일반적인 벼 재배시기에 비해 수량이 얼마나 감소하는지를 분석하기 위해 출수한계기에서의 기후등숙량을 기후등숙량의 최대값으로 나눠 그 비율값인 $CYP/CYP_{max}$을 구하였다. 출수한계기 분석 결과 과거평년에 비해 현재평년에서 출수한계기가 앞당겨지거나 변화가 없는 관측지점도 있었으나 대부분의 지점에서 출수한 계기가 늦추어졌으며 기준온도별로 그 변화가 상이하였다. $CYP/CYP_{max}$값은 모든 조건에서 81.8%이상의 값을 보였으며 대부분의 조건에서 90%이상의 값을 보였다. 따라서, 출수한계기까지 출수를 늦추더라도 기후적인 측면에서는 수량에 대한 손실이 크지 않을 것으로 사료된다. 출수한계기가 늦추어진 경우, 이는 이앙한계기 역시 늦추어질 것을 나타내며, 결국, 기후변화 조건에서 이모작 가능 지역이 증가할 가능성이 높을 것으로 사료되었다. 본 연구는 출수 후 40일간의 평균온도와 일조만을 대상으로 분석하여, 급작스러운 기온저하나 개화기 고온장해 등과 같은 기상장해 등은 고려하지 않았다. 따라서, 등숙기 기간동안의 특이적인 기상조건을 고려하고 보다 생물리학적인 수량예측을 위해 작물 모델을 사용한 연구가 추후에 수행되어야 할 것으로 사료된다. 또한, 이러한 방법을 사용하여 우리나라뿐만 아니라 동아시아 지역에서 미래기후조건에서의 재배한계기에 대한 분석를 통해 지역적인 기후변화적응 대책에 대한 연구가 필요할 것이다.
본 연구는 금강유역을 대상으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)을 이용하여 유역 수문 및 수질에 대한 유역건전성 (Watershed Healthiness)을 평가하였다. 유역 수문과 수질에 대한 건전성은 다변수 정규분포를 이용하여 0(불량)에서 1(양호)의 범위로 산정하였다. 유역 건전성 평가에 앞서, SWAT 수문 검보정 결과 5개 지점에 대한 11년(2005~2015) 동안의 하천유출량의 Nash-Sutcliffe 모델효율(NSE)은 0.50~0.77이었고, 3개 지점에 대한 suspended solid(SS), total nitrogen(T-N), and total phosphorus(T-P)의 결정계수($R^2$)는 각각 0.67~0.94, 0.59~0.79, 0.61~0.79이었다. 총 24년(1985~2008)에 대한 토지이용변화에 따른 유역 건전성 분석을 위하여 1985년, 1990년, 1995년 2000년, 2008년 5개의 토지이용자료를 준비하였다. 기준년도인 1985년 대비 2008년 SWAT 총유출은 불투수면적의 증가로 40.6% 증가하였고, 토양수분과 기저유출은 각각 6.8%, 3.0 % 감소하였으며, SS, T-N, T-P는 특히 농업활동으로 인해 각각 29.2%, 9.3%, 16.7% 증가하였다. 1985년 토지이용조건 대비 2008년의 유역 수문과 수질의 건전성은 각각 1에서 0.94와 0.69로 감소하였다. 본 연구의 결과는 과거 자연상태 대비 인간활동에 의한 유역 환경변화를 감지할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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