북한 서북부 지역 적용을 위하여 인접한 중국 단동 지역시험포장에서 2021-2022 2년간 5월 6일과 5월 16일에 이앙하여 벼 품종의 출수기를 조사하고, 단동 지역의 벼 재배기간에 적응하는 출수생태 특성을 검정한 결과는 다음과 같다. 1. 벼 재배기간에 단동 지역의 평균기온은 북한의 신의주보다 약간 낮게, 수풍보다는 약간 높게 경과하였으며, 이들 세 지역의 일장 변화는 거의 동일하였다. 2. 시험 연도와 이앙시기에서 공통적으로 단동 지역의 안전출수한계기와 현지 품종 중 가장 늦은 출수기까지 출수한 국내 품종은 조생종 8개(진부올, 백일미, 조운, 진옥, 조평, 진부, 산호미, 오대)였으며, 북한 품종은 5개(올벼2, 선봉9, 온포1, 길주1, 평도15)였다. 3. 국내 13품종과 북한 7품종의 기본영양생장성은 12~43일, 감광성은 3~56일, 감온성은 15~33일 범위였는데, 국내 중생 및 중만생 3품종(선품, 신보, 소비)과 북한 평양 21은 감광성이 33~56일로 컸고, 다른 3품종(아세미, 진미, 평도5)은 기본영양생장성이 40~43일로 큰 특징을 보였다. 4. 단동 시험포장에서 나타난 벼 품종의 출수기는 감광성과 고도로 유의한 정의 상관을 나타내었으며, 감광성이 컸던 중생과 중만생 3품종을 제외하면 기본영양생장성과 유의한 정의 상관관계가 인정되었다. 5. 단동 지역의 벼 재배기간에 적응하는 품종은 기본영양생장성 35일 이하와 감광성 25일 이하를 모두 충족하는 출수생태 특성을 보였다.
기와라는 건축 재료는 기본적으로 방수와 방습을 목적으로 하며, 중요 건축물에만 사용이 제한되어 권위까지 보여준다. 특히 출토 사례가 드문 삼국시대에는 더욱이 그럴 것이다. 그마저도 신라, 백제 지역의 유적에서 확인된 기와가 대부분이다. 현재까지 가야 지역에서 확인된 기와 중에서 가장 오래된 제작기법을 보이는 부원동 유적 출토 기와 이래로 금관가야 왕궁지로 추정되는 김해 봉황동 유적에서 최근 삼국시대 초기 기와가 출토되었다. 이들은 금관가야의 고도인 김해 지역 초기 기와의 양상을 살펴볼 수 있는 중요한 자료이다. 봉황동 유적 일대에서 출토된 기와는 연질 소성의 세석립이 일부 포함된 적· 황갈색 계통의 색조를 띠며, 두께가 얇다. 내면에는 포목흔이 확인되지 않으며, 점토띠 흔적이 보인다. 내· 외면에 타날흔 및 목리흔이 뚜렷하게 관찰되며, 깎기조정 및 물손질흔과 내면에 내박자흔도 확인된다. 이를 통해 무와통작법의 토기 제작방식과 동일하게 만들어졌음을 알 수 있다. 가야 토기를 제작하던 도공집단의 계통과 연결시켜 본다면, 고령 송림리, 인천 불로동, 경주 손곡동·천리 유적 등과 같이 와도겸업(瓦陶兼業)이 이루어졌을 것으로 추정된다. 현재까지 김해 지역 출토 기와는 김해 분지 일원의 금관가야 도성(왕성)으로 추정되는 범위 내에서만 확인되었으며, 이는 의미하는 바가 크다. 문헌기록과 지금까지의 발굴조사 성과 및 입지적 경관 등을 통해 보았을 때, 봉황동 유적 일대는 금관가야 도성 후보지로 유일하며, 출토된 기와의 존재를 통해서도 이러한 면모를 보여주기 충분하다. 이 시기 기와는 소량 출토되는 점 등으로 미루어 보아, 지붕자재로써의 기능보다는 상징적 의미를 지닌 위세품으로서의 역할이 더욱 컸을 것이며, 사용 범위의 제한 및 통제가 엄격히 이루어졌던 것으로 추정된다.
위성영상 기반의 정규식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)는 넓은 영역에서 주기적인 정보를 수집할 수 있어 산림 및 농업 모니터링에 주로 사용된다. 그러나 광학센서 기반 식생지수는 구름 등의 영향으로 일부 지역에서 결측을 가지기 때문에, 본 연구는 전천후 및 주야에 관계없이 관측 가능한 Sentinel-1의 합성 개구 레이더(synthetic aperture radar, SAR) 영상을 활용하여 Sentinel-2 NDVI 결측값을 복원하는 모델을 개발하였다. 이는 광학적으로 관측이 어려운 구름 조건이나 야간에도 NDVI를 추정할 수 있는 잠재력을 보여준다. Automated machine learning (AutoML)을 활용한 비선형 결측복원모델의 5폴드(fold) 교차검증 결과, 절대오차 7.214E-05, 상관계수 0.878의 NDVI 복원 성능을 보였다. 이를 통해 시공간 연속적인 NDVI 생산 방법론을 발전시켜, 전천후 식생 모니터링에 필요한 정보 생산에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
중적외선(mid-wave infrared, MWIR) 영상은 피복 및 객체의 온도를 파악할 수 있어 환경, 국방 등 다양한 분야에서 핵심 데이터로 사용된다. KOMPSAT-3A 위성은 타 위성에 비해 높은 공간해상도의 MWIR 영상을 제공하지만, 광학(electro-optical, EO) 영상에 비해 상대적으로 낮은 시인성을 가져 활용성의 확대에 어려움을 겪는다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT-3A 전정색(panchromatic, PAN) 영상의 윤곽 정보를 기반으로 시인성이 높은 MWIR 융합 영상을 제작하고자 한다. 먼저, 이종 센서에서 취득된 PAN 영상과 MWIR 영상의 상대 기하오차를 제거하는 전처리를 수행하고, 딥러닝 기반 윤곽 정보 추출 기술인 Pixel difference network (PiDiNet)의 사전 학습 모델을 이용하여 PAN 영상에 대한 윤곽 정보를 추출한다. 이후 전처리된 MWIR 영상과 추출된 윤곽 정보를 중첩하여 객체 경계면이 강조된 MWIR 융합 영상을 제작한다. 제안 방법을 이용하여 서로 다른 세 지역에 대한 MWIR 융합 영상을 제작하였으며, 이를 시각적으로 분석하였다. 본 기법을 통해 제작된 MWIR 융합 영상은 지형 및 지물의 경계면이 강조되어 시인성이 개선되었으며, 세부적으로 관심 지역에 대한 열 정보를 전달할 수 있었다. 특히, MWIR 융합 영상에서는 저해상도의 원본 MWIR 영상에서 식별할 수 없었던 비행기, 선박 등의 객체를 육안으로 판독할 수 있었다. 본 연구는 가시적인 정보와 열 정보를 동시에 고려할 수 있는 단일 영상 제작 방법론을 제시하였으며, 이는 MWIR 영상의 활용성 확대에 이바지할 수 있을 것으로 사료된다.
지구온난화로 인한 해수면온도 상승은 해양 생태계와 해양 생물에 열적 스트레스를 유발하여 해양 종의 생산성과 분포에 심각한 영향을 미친다. 이와 관련하여 최근 우리나라의 수산자원 중 살오징어의 어획량이 지속적으로 감소하고 있다. 본 연구에서는 지속적인 수산자원 관리를 위하여 어장 형성에 영향을 주는 해양환경을 분석하고 천리안해양관측위성 자료를 비롯한 여러 위성자료들을 이용하여 계절별 살오징어 서식지적합 모델을 개발하였다. 해수면온도는 14.11-26.16℃, 해수면높이는 0.56-0.82 m, 엽록소-a 농도는 0.31-1.52 mg m-3, 일차생산량은 580.96-1574.13 mg C m-2 day-1인 범위에서 평균적으로 약 83%의 살오징어가 어획되는 것을 확인하였다. 계절별로 적합지수를 곡선 접합한 후, 네 가지 통계 방법으로 서식지적합지수를 개발하였고 그 중 산술평균을 사용한 모델이 가장 좋은 성능을 보였다. 개발한 통계 모델과 2019년 어획량 자료와 비교하였을 때, 계절별로 다른 해역에 생성되는 어장과 어획량이 높은 곳에 서식지적합지수가 높게 나타나는 것을 확인하여 모델이 잘 개발될 것을 볼 수 있었다. 또한, 살오징어의 어장 형성과 관련이 높은 해수면온도의 뚜렷한 증가 추세를 확인하였으며 앞으로 지속될 해양 온난화에 의해 어장이 변화할 것으로 예상이 된다. 수산자원 관리를 위해서는 꾸준히 모니터링하는 것이 필요하다고 보여진다.
해양 내의 다양한 물리적 변화는 수온과 염분의 지속적인 변동에 의해 결정된다. 수온과 더불어 넓은 영역의 염분 변화를 파악하기 위해서는 인공위성 자료에 의존할 수밖에 없다. 그럼에도 불구하고 염분을 관측하는 위성인 Soil Moisture Active Passive (SMAP)는 낮은 시·공간 해상도로 인해 연안 근처에서 빠르게 변화하는 해양환경을 관측하기에는 어렵다는 한계가 존재한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 천리안 해양 관측 위성의 정지궤도 해색 센서인 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II) 원격반사도 자료를 입력자료로 하여 고해상도 표층 염분을 산출하는 Multi-layer Perceptron Neural Network (MPNN) 기반의 알고리즘을 개발하였다. SMAP과 비교한 결과 coefficient of determination (R2)는 0.94, root mean square error (RMSE)는 0.58 psu 그리고 relative root mean square error (RRMSE)는 1.87%였으며, 공간적인 분포 또한 매우 유사한 결과를 나타냈다. R2의 공간 분포는 0.8 이상을 보여주었으며 RMSE는 전반적으로 1 psu 이하의 낮은 값을 보여주었다. 이어도 과학기지에서의 실측 염분값과도 비교하였지만 상대적으로 조금 낮은 결과를 보여주었다. 이에 대한 원인을 분석하였으며, 산출된 GOCI-II 기반 고해상도 염분 자료를 활용하여 2022년 11호 태풍 힌남노에 의한 하루 동안의 동중국해 표층 염분 변화를 표준편차로 계산하였다. 그 결과 SMAP에서 관측할 수 없는 시공간의 염분 변화를 고해상도의 GOCI-II 기반 염분 산출물을 통해 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구를 통해 시간 단위로 변화하는 해양환경 모니터링에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.
산불은 예측이 어려운 재해이기 때문에 실시간 모니터링을 통해 빠르게 대응하는 것이 중요하며, 정지 궤도 위성 영상은 광역을 짧은 시간 간격으로 모니터링할 수 있어 산불 탐지 분야에 활발히 이용되고 있다. 기존의 위성 영상 기반 산불 탐지 알고리즘은 밝기 온도의 통계량 분석을 통한 임계값 기반으로 이상치를 탐지하는 방향으로 진행되어 왔다. 그러나 강도가 약한 산불을 탐지하기 어렵거나, 적절한 임계값 설정의 어려움으로 일반화 성능이 저하되는 한계점이 있어 최근에는 기계학습을 이용한 산불 탐지 알고리즘들이 제시되고 있다. 현재까지는 random forest, VanillaConvolutional neural network (CNN), U-net 구조 등의 비교적 간단한 기법이 적용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 정지궤도 위성인 Advanced Himawari Imager를 이용하여 동아시아와 호주를 대상으로 State of the Art (SOTA)딥러닝 기법을 적용한 산불 탐지 알고리즘을 개발하고자 하였다. SOTA 모델은 EfficientNet과 lion optimizer를 적용하여 개발하고, Vanilla CNN 구조를 사용한 모델과 산불 탐지 결과를 비교하였다. EfficientNet은 동아시아와 호주에서 0.88 및 0.83의 F1-score를 기록함으로써 CNN (동아시아: 0.83, 호주: 0.78)에 비해 뛰어난 성능을 입증하였다. EfficientNet에 불균형 문제 해결을 위한 weighted loss, equal sampling, image augmentation 기법 적용 시, 동아시아와 호주에서 각각 0.92와 0.84의 F1-score를 기록함으로써 적용 전(동아시아: 0.88, 호주: 0.83)에 비하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 제시된 SOTA 딥러닝 기법의 산불 탐지에의 적용 가능성과 딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 고려해야 할 방향은 향후 산불탐지 분야에 대한 딥러닝 적용에 도움이 될 것으로 기대된다.
도심지 지하에 위치하며 고온, 고압조건에서 운영되는 열수송관은 파손 시 인적, 경제적으로 대규모 피해가 발생할 수 있다. 파손을 사전에 예측하기 위해 기존 파손이력과 설비이력을 분석하여 파손빈도와 상관관계를 가지는 독립변수를 도출하고, 각 변수를 활용한 단순회귀분석 변형모델이 현장에 적용되고 있다. 다만, 모델에 적용되는 독립변수간 상관관계가 클수록 변수간 독립성이 훼손되어 모델의 신뢰성이 낮아진다. 본 연구에서는 상호 연관성을 가지는 것으로 판단되는 관경, 매설깊이, 감시시스템 절연레벨, 감지선의 단선 또는 단락의 독립성을 검정하여 파손빈도 추정모델에 적용하기 위해 필요한 변수간 결합 및 범주 설정 방안을 도출하였다. 독립성 검정을 위해 연속형 변수인 관경과 매설깊이는 각각 3개의 범주, 감시시스템 절연레벨은 2개의 범주로 변환하였으며, 범주형 변수인 감시시스템 감지선 상태는 범주를 그대로 2개로 유지하였다. 독립성 검정 결과, 관경과 매설깊이간, 감시시스템 절연레벨과 감지선의 단선 또는 단락간 유의확률이 유의수준(α = 0.05)보다 작아 상호간 상관관계가 큰 것으로 나타났다. 따라서 관경과 매설깊이를 하나의 변수로 결합하고 사전에 설정한 범주를 고려하여 결합 변수의 범주는 9개로 설정하였다. 감시시스템 절연레벨과 감지선의 단선 또는 단락 역시 하나의 변수로 결합하였으며, 감지선 상태가 단선 또는 단락인 경우 절연레벨값을 신뢰할 수 없으므로 결합 변수의 범주는 3개로 설정하였다.
인천 영흥도는 대한민국에서 가장 큰 하천인 한강의 담수가 유입되어 영양염의 변화가 예상되는 해역이다. 특히 해양의 영양염의 변화는 식물플랑크톤을 포함한 미소생태계의 변화를 야기시키고, 어패류와 같은 상위 단계의 현존량에도 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 인천 영흥도 연안은 국내의 주요 수산물 생산지임에도 불구하고 미소생태계의 기초자료조차 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 인천 영흥도의 기초자료 수집을 위해, 2014년부터 2018년까지 5년간 미소생태계를 조사하였다. 특히, 연안에서 유입되는 담수의 영향을 거리를 통해 비교하기 위해, 연안 정점(S1)과 연안으로부터 0.75, 1.5, 3 km 떨어진 대조구 정점을 설정하여 물리·화학·생물학적 요인의 변화를 모니터링했다. 그 결과 수온(15.7~26.7℃), 용존 산소(5.73~14.31 mg L-1), 염분도(28.5~34.1) 및 pH(6.65~8.80)는 계절에 따른 변화만 관찰되었을 뿐, 정점에 따른 유의미한 차이는 관찰되지 않았다. 영양염의 경우, 용존무기질소는 4~6월에 평균 6.4 μM의 농도에서 7~11월 16.4 μM로 증가하였고, 인산 인 및 규산 규소 역시 4~6월 각각 0.4 μM, 2.5 μM에서 7~11월 1.1 μM, 12.0 μM로 그 농도가 증가하였다. 특히 인산 인은 2014~2015년 최대 0.2 μM로 2016~2018년(2.2 μM)에 비해 낮은 농도로 관찰되어, 해당 기간동안 인산 인 제한 현상이 나타나며 계절에 따른 차이는 보였으나, 서해의 뚜렷한 조석차에 의해 정점 간 차이는 나타나지 않았다(Table S1). 연간 댐 방류량이 낮았던 2014~2015년 조사 정점에서 인산 인 제한현상이 두드러졌고, 해당 시기 식물플랑크톤의 현존량은 최대 3,370 cells mL-1으로 높게 관찰되었다. 그러나 해당 시기, 용존유기탄소 혹은 박테리아의 현존량 증가는 관찰되지 않았다. 생물학적 요인 역시 3 km의 거리에 따른 정점 간 차이는 관찰되지 않았으나, 계절 및 담수 유입에 따른 미소생태계 변화에 관한 기초자료를 축적할 수 있었다. 본 연구를 통해 미소생태계의 기초자료 수집을 통한 인천 연안의 생태계를 이해하였으며, 다양한 오염원으로부터의 교란을 방지하기 위해 인천 영흥도에서의 지속적인 모니터링이 필요할 것으로 사료된다.
본 연구지역은 강원도 횡성군 강림리로 치악산 편마암 지질에 해당된다. 본 연구지역의 지하수에서 우라늄 및 라돈 등과 같은 자연 방사성 원소의 농도가 규제기준을 초과한 것으로 조사되었다. 이에 해당 지하수 대수층에서 획득한 시추 코어를 대상으로 자연 방사성 원소의 용출 기작을 광물학적으로 규명하기 위해 인공풍화 실험을 수행하였다. 이를 위해 먼저 시추 코어시료의 실험 전 광물학적 특성을 분석한 결과, 저온 및 중온 열수 변성 작용을 받아 생성될 수 있는 녹니석계 클리노클로어의 함량이 높게 나타났다. 또한, 우라늄보다 토륨의 함량이 10배 정도 높은 것으로 확인되었다. 인공풍화 실험 결과, 함방사성원소 광물의 용해에 따라 1일 이내에 토륨의 농도가 증가하는 양상을 보이다가 그 이후에는 농도가 감소하는 경향을 보였다. 이는 이차광물 형태로 존재하는 토라이트의 용해에 의하여 토륨이 용출된 후, 황산염 등과 같은 형태로 재침전되기 때문인 것으로 판단된다. 시추 코어 내 우라늄의 함량이 토륨보다 낮지만, 풍화 실험 결과에서는 토륨보다 100배 이상의 농도로 용출된 것으로 확인되었다. 이는 우라늄이 풍화가 많이 된 토라이트에 함유되어 있거나 UO22+ 등의 이온 형태로 광물 표면에 흡착된 상태로 존재하면서 지속적으로 용해 또는 탈착되기 때문이다. 또한 토륨과 우라늄의 용출 양상은 탄산염의 농도와 양의 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. 하지만, 지하수 내 토륨과 우라늄의 농도 사이의 상관성은 낮은 것으로 조사되었는데, 이는 앞서 설명한 바와 같이 두 원소가 다른 기원으로부터 지하수에 용출되기 때문인 것으로 판단된다. 두 방사성 원소의 용출속도는 다양한 반응속도 모델 중 Parabolic diffusion와 Pseudo-second order kinetic 모델에 의해 가장 잘 모사되는 것으로 확인되었다. 이러한 반응속도 모델의 회귀 상수들을 이용하여 우라늄의 농도가 먹는 물 수질기준까지 다다르는 기간을 유추해 본 결과, HCO3의 농도가 높은 중성환경의 지하수 조건에서 약 29.4년으로, 대체적으로 빠르게 용출되는 것으로 예측되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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