본 연구는 한반도 전체 산림면적과 탄소저장량의 변화를 추정하기 위해 수행되었다. 위성영상을 활용하여 2000~2019년 기간 산림면적의 변화를 연도별로 분석하였으며, 한국형 산림탄소모형을 기반으로 2000~2020년의 산림탄소 변화를 추정하였다. 모형의 검증을 위해 국가산림자원조사 자료와 임업통계연보, European Space Agency (ESA)에서 구축한 산림 바이오매스 지도를 활용하였다. Landsat 위성자료를 기반으로 한 한반도 산림손실 면적은 478,334 ha로 추정되었으며, 북한과 남한은 각각 48.6% (232,610 ha)와 51.3% (245,725 ha)의 총 손실 면적을 차지하여 지난 20년간 북한과 남한이 비슷한 면적의 산림이 손실된 것이 확인되었다. 모델 분석 결과 2000년의 우리나라와 북한 산림의 지상부 탄소저장량은 211.5, 277.1 Tg C으로 추정되었으며, 2020년에는 각각 357.9, 417.4 Tg C으로 증가할 것으로 나타났다. 같은 기간 우리 나라와 북한 산림의 단위면적당 평균 탄소저장량은 각각 34.8, 29.4 Mg C ha-1에서 58.9, 44.2 Mg C ha-1으로 증가할 것으로 분석되었으며, 이러한 결과는 우리나라 산림이 북한의 산림보다 전반적인 생산성과 탄소흡수량이 높다는 것을 의미한다. 또한, ESA의 분석 결과에서 우리나라의 산림 바이오매스가 다소 낮게 추정된 것이 확인되었으며, 따라서 앞으로 보다 활발한 연구와 정보공유 등을 통해 국제사회 및 학문의 영역에서 우리나라 산림의 평가가 제고될 필요성이 있다고 사료된다. 본 연구 결과는 한반도 전체 산림 탄소 및 자원의 추정에 행정구역 및 국가 단위의 유용한 정보를 제공할 뿐만 아니라, 향후 북한 산림환경복구 계획수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
산업혁명 이후 대기 중 이산화탄소 농도는 증가하고 있으며 이는 기후변화로 나타나고 있다. 본 연구에서는 기후변화에 의한 영향을 파악하기 위하여 원격탐사를 이용하여 만년설의 시계열 변화를 정량적으로 분석하고, 종설되는 시점을 통계적으로 예측하고자 한다. 연구지역은 아프리카 탄자니아의 킬리만자로 만년설이다. 1984년 6월부터 2011년 7월까지 전체 27년간 23장의 Landsat-5 TM 및 Landsat-7 ETM+ 자료를 사용하였다. 연구를 위하여 첫째, COST 대기보정 모델을 이용하여 각 영상들의 대기보정을 수행하였다. 둘째, NDSI(Normalized Difference Snow Index) 알고리즘을 이용하여 만년설 면적을 추출하였다. 셋째, SRTM DEM을 이용하여 만년설의 최저고도를 추출하였다. 마지막으로, 일차함수 형태의 추세선을 활용하여 종설 시점을 예측하였다. 분석은 23장 전부를 활용한 것과 건기에 촬영된 17장만을 활용한 것으로 나누어 분석하였다. 분석결과 면적은 27년 동안 약 $9.01km^2$에서 약 $2.54km^2$로 약 $6.47km^2$ 감소하였고, 이는 약 73% 면적의 감소를 의미한다. 최저고도는 27년 동안 약 4,603 m에서 4,893 m로 약 290 m 상승하였다. 추세선을 활용한 결과 면적은 매년 건기에 $0.342km^2$, 전체적으로 $0.421km^2$씩 감소하고 있으며, 최저고도는 매년 건기에 9.848 m, 전체적으로 11.251 m씩 상승하고 있는 것으로 나타났다. 면적 감소량을 통해 종설 시점을 예측한 결과 95% 신뢰도에서 2020년에 완전히 사라질 것으로 분석되었다. 이 연구는 적설지역의 변화를 통하여 전 지구의 기후변화를 모니터링할 수 있다는 근거를 제시했으며, 향후 연구지역 또는 유사 지역의 만년설 현황을 파악하는데 참고 자료로서 활용될 수 있을 것이다.
식량수급을 이해하기 위한 농업 현황 정보가 부족한 북한을 대상으로 위성영상과 기후자료를 이용하여 객관적이고 재현 가능한 벼 수량을 추정하는 방법을 개발하는 것을 본 연구의 목적으로 하였다. 2002년부터 2014년까지의 MODIS 위성 식생지수 평균 NDVI 최대값과 27개 관측지점의 9월 강수량 자료를 이용하여 북한의 벼 수량 값을 추정하였다. 모형의 결정계수는 0.44, RMSE는 0.27 ton/ha로 다소 크게 나타났고, 분산분석결과 F비가 3.0983, 유의확률이 0.1008을 보였다. 벼논 지역의 MODIS 평균 NDVI 최대값과 등숙기의 기후자료를 이용하여 추정한 북한의 벼 수량은 2007년이 2.71 ton/ha로 가장 낮게, 2006년이 3.54 ton/ha로 가장 높게 나타났다. 통계 값과 추정 값의 산점도를 통하여 비교한 결과 벼 수량이 약 3.3 ton/ha 보다 적을 때는 모형의 추정 값이 높고 그 이상일 때는 통계 값이 더 높게 나타나는 경향이었다. 모형의 종속변수와 독립변수로 사용되는 위성영상의 품질, 단일 시기의 벼논 마스크 영상, 기상 관측지점의 수와 자료의 품질, 통계 값의 품질 등으로 벼 수량에 대한 추정 성능의 한계가 있지만 객관적 자료를 사용하여 재현 가능한 방법을 제시하였다는 의미를 가진다. 모형 구동을 위해 사용되는 자료의 품질을 높여 나가야 하는 과제를 안고 있다.
본 연구는 무인비행체에 탑재해서 활용되고 있는 다중분광 센서의 센서별 반사율 및 식생지수를 산정하여 시계열 작황분석을 위한 센서별, 센서간 활용 가능성을 평가하기 위해 수행하였다. RedEdge-MX, S110 NIR, Sequioa, P4M 등 4종의 무인비행체 탑재 다중분광센서에 대하여 2020년 9월 14일과 9월 15일에 걸쳐 오전, 오후 각 1회, 총 4회씩 항공영상을 촬영하고 반사율 및 NDVI를 산정하여 비교하였다. 반사율의 경우 모든 센서에서 시계열 변동계수가 평균 약 10% 이상의 값을 보여 활용에는 한계가 있는 것으로 나타났다. 작물 시험구에 대한 센서별 NDVI 변동계수는 식생이 우거져 활력도가 높은 시험구에서 평균 1.2~3.6%의 값을 보여 5% 이내의 변동성을 보였다. 그러나 이는 청천일의 변동계수에 비해서는 높은 값을 보인 것으로서 실험 기간 동안 오전, 오후에 구름 등 기상환경이 달랐기 때문으로 판단되며 시계열 작황 분석을 위한 정밀 NDVI 산정 시에는 일정한 광 환경을 유지할 수 있는 촬영 계획 수립과 이행이 필요할 것으로 판단된다. 무인비행체 다중분광센서 간 NDVI를 상호 비교한 결과 본 실험에서는 RedEdeg-MX 센서의 경우 안정적인 광 환경 내에서 동종의 센서를 여러 대 사용하더라도 NDVI 값의 특별한 보정 없이 함께 활용할 수 있을 것으로 판단된다. RedEdge-MX, P4M, Sequioa 센서는 상호 선형적인 관계를 보였으나 NDVI 간의 off-set 보정을 통한 공동 활용 가능성 평가를 위해서는 보완 실험이 필요할 것으로 생각된다.
추천 시스템은 사용자가 다양한 옵션 중에서 최선의 선택을 할 수 있도록 도와준다. 그러나 추천 시스템이 상업적으로 성공하기 위해서는 극복할 몇 개의 문제점이 존재한다. 첫째, 추천시스템의 투명성 부족 문제이다. 즉, 추천된 상품이 왜 추천되었는지 사용자들이 알 수 없다. 둘째, 추천시스템이 사용자 선호의 변화를 즉각적으로 반영할 수 없는 문제이다. 즉, 사용자의 상품에 대한 선호는 시간이 지남에 따라 변함에도 불구하고, 추천시스템이 사용자 선호를 반영하기 위해서는 다시 모델을 재구축해야 한다. 따라서 본연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 토픽 모델링과 순차 연관 규칙을 이용한 추천 방법론을 제안하였다. 토픽 모델링은 사용자에게 아이템이 왜 추천되었는지 설명하는데 유용하며, 순차 연관 규칙은 변화하는 사용자의 선호를 파악하는데 유용하다. 본 연구에서 제안한 방법은 크게 토픽 모델링 및 사용자 프로파일 생성 등 토픽 모델링에 기반한 사용자 프로파일 생성 단계와 토픽에 사용자 선호 확인 및 순차 연관 규칙 발견 등 순차 연관 규칙에 기반한 추천 단계로 구분된다. 벤치마크 시스템으로 협업 필터링 기반 추천 시스템을 개발하고, 아마존의 리뷰 데이터 셋을 이용하여 제안한 방법론의 성능을 비교 평가하였다. 비교 분석 결과, 제안한 방법론이 협업 필터링 기반 추천시스템보다 뛰어난 성능을 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 방법을 통해 추천 시스템의 투명성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라, 시간에 따라 변화하는 사용자의 선호를 반영할 수 있다. 그러나 본 연구는 토픽과 관련된 상품을 추천하기 때문에, 토픽에 포함된 상품의 수가 많을 경우 추천이 정교하지 못하는 한계점이 있다. 또한 토픽의 수가 적기 때문에 토픽에 대한 순차 연관 규칙이 너무 적은 문제점이 있다. 향후 연구에서 이러한 문제점을 해결한다면 좋은 연구가 될 것으로 판단된다.
본 연구는 2010년 세계경제포럼에서 발표된 환경성과지수(EPI) 데이터를 활용하여 국가별 환경지표 비교와 유사성분석을 하였다. 환경지표에 대한 비교분석은 환경성과지수 대상국인 163개국을 4개의 소득집단으로 나누어 분석을 하였으며, 유사성분석은 OECD 30개국을 대상으로 환경보건부문과 생태건전성부문으로 PREFMAP에 나타내었다. 먼저 비교분석의 결과를 보면 국가 소득에 따라 대부분의 환경지표 차이가 있었으며, 본 논문에서는 소득그룹별 차이를 보인 변수들만 제시하였다. 다음으로 환경정책지표별 유사성분석을 통하여 OECD국가별 환경정책지표별 위치를 하나의 인지도에 나타냄으로써 다른 선진 국가들과 비교하여 취약점을 파악하였다. 이는 향후 환경관련정책수립 시 나아갈 방향을 설정하는데 있어서 유용할 것이라 사료된다. 하지만 본 연구에 있어서 시계열적 자료를 확보하여 환경관련변수별 시간적 변화를 살펴보는 것이 더욱 가치 있는 연구가 되었을 것으로 판단되나 EPI가 2002년 처음 발표된 이후 지금까지 총 4차례에 걸쳐 발표되어 실시하지 못한 점에 아쉬움이 있다. 그러나 이 한계점은 향후 시간이 흘러 데이터가 확보되어 더욱 발전된 연구가 이루어지길 바란다.
산불은 다량의 온실가스를 대기 중으로 방출하는 자연재해로서, 이를 효율적으로 감시하기 위해서는 정지궤도 위성의 산불방사열에너지(fire radiative power, FRP)를 활용하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 2017년 5월 6일에 발생한 우리나라 삼척과 강릉 산불을 사례로, 히마와리 위성의 중적외 채널자료를 이용하여 FRP를 산출하였으며, 이를 통해 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)의 제한적인 시간해상도로는 관측이 불가능한 10분 간격의 산불 피해강도의 실시간 모니터링이 가능함을 확인하였다. 또한 히마와리 FRP를 이용하여 강릉 산불의 배출가스를 계산하였으며, 에어코리아 실측치와 비교하였을 때 거리 차에 의한 1~3시간의 지연현상과 함께, 산불배출가스의 시계열 패턴이 매우 잘 일치함을 알 수 있었다. 또한 선행연구에서 고해상도 영상분석을 통해 제시한 산불배출가스 추정량과 비교하였을 때, 100 ha당 배출량이 삼척은 약 12%, 강릉은 약 2%의 차이로 매우 유사한 결과를 나타냈다. 이는 산불 피해면적과 피해강도에 대한 직접적인 분석 없이도, 정지궤도 위성의 FRP만을 이용하여 산불배출가스의 정밀한 추정이 가능함을 의미한다. 이 연구는 향후 발사될 우리나라 정지궤도 기상위성인 GK-2A(Geostationary Korea Multi-Purpose Satellite-2A)의 산불배출가스 추정 및 에어로솔 산출에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
강원도 양양에 위치한 남대천은 하구로 육상 환경과 해양 환경의 점이지대이다. 하구는 다양한 연안환경을 형성해 지구 생태계 중 생태적 가치가 높은 환경으로 남대천에 출연하는 종 중 일부 고유종은 우리나라에서 매우 희소하게 출현되어 보호가 필요하며, 모천 회귀어류인 연어는 우리나라에서 70% 이상이 남대천으로 회귀한다. 남대천과 같은 하구에서는 사주가 보편적으로 나타나며, 시간이 지남에 따라 그 모양이 변하는 것을 관찰할 수 있다. 하구 사주의 변화는 생태 환경의 변화를 야기하므로 지형 변화의 원인 분석과 지속적인 모니터링이 필요하다. 이에 본 연구에서는 남대천 하구 사주에서 일어나는 지형 변화인 '갯터짐' 현상이 일어나는 조건과 그 위치 변화의 원인에 대해 알아보고자 한다. 남대천 하구 사주의 지형 분석을 위해 미국 지질 조사국(USGS)에서 제공하는 Landsat 위성영상으로 1984년부터 약 40년간의 하구 사주의 면적과 갯터짐의 위치 변화를 관찰하였으며, 이를 평균 해류 벡터, 강수량 그리고 조위와 비교하였다. 그 결과 사주는 시간의 흐름에 따라 그 위치와 형태가 계속 변화하는 것을 확인하였다. 계절이나 연대별 특징은 나타나지 않았으며, 연안류의 방향에 영향을 받는 것으로 생각된다. 강수량과 조위를 하구 사주의 면적과 비교한 결과 강수량과 조위가 증가할수록 사주 면적이 감소하는 것을 확인하였다.
소금쟁이 (Gerris paludum insuralis)성체의 호흡률을 $25^\\circ C, 30^\\circ C, 35^\\circ C$ 및 $40^\\circ C$에서 암, 수별로 각각 1시간동안 매 5분간격으로 산소소비율을 측정하여 다음과 같은 결론을 얻었다. (1) $30^\\circ C$에서는 시간경과에 따른 산소소비량의 변화가 다른 온도군에 비해 매우 적었으며, 첫 5분간과 마지막 5분간의 양이 거의 비슷하여 생활적온으로 판단되며, 그 외의 온도에서는 시간경과에 따라 단위시간당 산소소비량은 주기적인 감소상을 나타내었다. (2) 산소소비율은 대체로 수컷이 암컷보다 많았다. (3) 산소소비량은 $25^\\circ C, 30^\\circ C, 35^\\circ C$ 및 $40^\\circ C$에서 각각 0.42, 0.49, 0.79 및 1.11 $\\mu$l/mg/hr로서 온도가 높아짐에 따라 증가하였다. (4) $Q_10$은 수컷에서는 $25^\\circ C \\sim 35^\\circ C$의 온도간격에서 높았고, 암컷은 $30^\\circ C \\sim 40^\\circ C$의 온도간격에서 높았다. 평균 $Q_10$은 2.12였다. (5) 생체량 10 mg, 건조중량 5 mg이상에서는 체중이 높을수록 산소소비량은 감소하였다. (6) 호흡정지고온과 호흡정지저온은 각각 $48.31^\\circ C$와 $17.68^\\circ C$였다. (7) $30^\\circ C$를 제외한 세 온도군에서 호흡이 정지되는 시간은 약 110분 후로 추정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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