• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1723-1735
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• 2022

산사태는 가장 널리 퍼진 자연재해 중 하나로 인명 및 재산피해 뿐만 아니라 범 국가적 차원의 피해를 유발할 수 있기 때문에 효과적인 예측 및 예방이 필수적이다. 높은 정확도를 갖는 산사태 취약성도를 제작하려는 연구는 꾸준히 진행되고 있으며 다양한 모델이 산사태 취약성 분석에 적용되어 왔다. 빈도비 모델, logistic regression 모델, ensembles 모델, 인공신경망 등의 모델과 같이 픽셀기반 머신러닝 모델들이 주로 적용되어 왔고 최근 연구에서는 커널기반의 합성곱신경망 기법이 효과적이라는 사실과 함께 입력자료의 공간적 특성이 산사태 취약성 매핑의 정확도에 중요한 영향을 미친다는 사실이 알려졌다. 이러한 이유로 본 연구에서는 픽셀기반 deep neural network (DNN) 모델과 패치기반 convolutional neural network (CNN) 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구지역은 산사태 발생 빈도가 높고 피해가 큰 인제, 강릉, 평창을 포함한 강원도 지역으로 설정하였고, 산사태 관련인자로는 경사도, 곡률, 하천강도지수, 지형습윤지수, 지형위치 지수, 임상경급, 임상영급, 암상, 토지이용, 유효토심, 토양모재, 선구조 밀도, 단층 밀도, 정규식생지수, 정규수분지수의 15개 데이터를 이용하였다. 데이터 전처리 과정을 통해 산사태관련인자를 공간데이터베이스로 구축하였으며 DNN, CNN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하였다. 정량적인 지표를 통해 모델과 산사태 취약성도에 대한 검증을 진행하였으며 검증결과 패치기반의 CNN 모델에서 픽셀기반의 DNN 모델에 비해 3.4% 향상된 성능을 보였다. 본 연구의 결과는 산사태를 예측하는데 사용될 수 있고 토지 이용 정책 및 산사태 관리에 관한 정책 수립에 있어 기초자료 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.627-646
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• 2022

최근 지구 온난화로 인한 기후 변화와 관련된 문제의 심각성이 커지고 있으며 평균 기온 또한 상승하고 있다. 이로 인해 온도에 민감한 다양한 생물과 생물이 살아가는 환경에 영향을 미치고 있으며, 생태계의 변화 역시 감지되고 있다. 계절은 그 지역에 사는 생물의 종류, 분포, 생육 특성 등에 영향을 미치는 중요한 요인의 하나이다. 기후 변화 영향 평가의 지표 중 가장 대중적이고 쉽게 인식될 수 있는 식물 계절 중 개화일과 단풍나무 절정일의 모델링을 수행하였다. 모델링에 사용된 식물의 종류에는 봄을 대표하는 식물로 볼 수 있는 개나리와 벚나무, 가을을 대표하는 식물로 볼 수 있는 단풍 나무와 은행 나무를 사용하였다. 모델링을 수행할 때 사용된 기상 자료로는 기상청의 Automated Surface Observing System (ASOS) 관측소를 통해서 관측된 기온, 강수, 일사 자료를 사용하였으며, 개나리, 벚나무의 개화일과 약 -0.2, 은행나무, 단풍나무의 단풍 절정일과 약 0.3 정도의 상관 계수를 가지는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 식생지수를 사용하여 모델링을 수행하였다. 사용된 모델로는 선형 모델인 다중 회귀 모형과, 비선형 모델인 Random Forest (RF)를 사용하여 모델을 수립하였다. 또한 각 모형으로 추정된 예측 값을 공간 내삽 기법을 이용하여 등치 선도로 2003~2020년의 식물 계절 변화 경향 성을 표현하였다. 향후에 높은 시공간 해상도를 가지는 식생지수를 사용한다면 더 높은 식물 계절 모델링의 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제9권3호
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• pp.163-173
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• 2022

기후변화는 종의 생물계절 및 지리적 분포 변화에 많은 영향을 미치는 핵심 요인으로 생태 분야에서는 취약성 평가를 위해 생물의 생리적 특성과 가장 관련이 높은 생태기후지수 (BioClimatic predictor, 이하 BioClim)를 사용하고 있다. 그러나, Shared Socio-economic Pathways (SSPs) 시나리오에 대한 GCM별 미래 기간 기후평균값 이외에 BioClim 값들은 제공되지 않고 있다. 본 연구는 농촌진흥청에서 생산한 1 km 해상도의 SSPs 시나리오 상세화 자료를 이용하여 국내 여건에 적합한 BioClim 자료를 생산하고, 해당 자료를 기반으로 종 분포모형을 적용하여 주로 남부 및 경상북도, 강원도 및 습한 지역에서 생육 환경이 적합한 고로쇠나무의 기준년대 (1981 - 2010년) 및 미래년도 (2011 - 2100년)에 대해 30년 단위로 적합 서식지 분포를 예측했다. 전국자연환경조사자료를 통해 총 819개 지점에서 고로쇠나무 출현 자료를 수집했다. MaxEnt 모형의 성능을 높이기 위해 모형의 매개 변수 (LQH-1.5)를 최적화하고 상세화된 Biolicm 7개 지수와 지형지수 5개를 MaxEnt 모델에 적용했다. 국내 고로쇠나무 분포는 배수, 연 강수량 (Bio12), 경사가 크게 기여하는 것으로 나타났다. 적습하고 비옥한 토양을 선호하는 생육 특성이 반영된 결과로 기후 요인의 영향은 크지 않았다. 이에 따라 기준년도에 고로쇠나무의 높은 수준 적합 서식지는 우리나라 면적의 3.41%, 근미래 (2011 - 2040년) 및 먼미래 (2071 - 2100년)에서 SSP1-2.6은 0.01%, 0.02%를 차지하여 점차 감소하였으나, SSP5-8.5에서는 각각 0.01%, 0.72%로 오히려 기준년도 대비 근미래에는 감소되다가 먼미래로 갈수록 점차 증가하는 경향을 보였다. 본 연구는 기후변화에 보다 적응이 수월한 식생의 미래 분포 양상을 확인한 연구로 기후변화 적응 종이 미래 산림 복원 등에 활용 가능한 기초 연구로 의의가 있다.

• 한국조경학회지
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• 제50권6호
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• pp.70-83
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• 2022

본 연구는 민간공원 특례사업이 추진되는 과정에서 발생하고 있는 환경적, 사회적 문제점을 해결하기 위해 제안서 평가부분에서 공원조성계획 시 활용될 수 있는 평가항목을 선정하고자 하였다. 연구방법으로는 특례사업의 다각적 측면을 고려할 수 있는 평가항목을 선정하고 전문가 FGI를 통해 지표의 타당성 및 적합성을 판단하는 과정으로 수행되었다. 연구결과 문헌연구 및 브레인스토밍 과정을 통하여 도출된 6개 대분류 및 50개 평가항목을 대상으로 1차 전문가 FGI를 수행하였으며, 그 결과 5개 대분류, 27개 중분류 항목이 도출되었다. 도출된 대분류 및 중분류 항목을 기준으로 전문가 인터뷰를 통해 95개의 세부항목을 선정하였으며, 2차 적합성 설문을 통해 총 55개의 세부항목을 도출하였다. 적합성 설문 결과 대분류 자연환경, 공원기능, 토지이용 분류의 세부항목들의 평균 점수가 상대적으로 높게 나타났다. 중분류에서 생태/식생, 지형 및 경사도, 경관, 공원서비스, 야생동물, 광역생태계, 공원 항목 등과 같은 환경적 지표 항목들의 평균점수가 높은 것으로 나타났다. 자연환경분야 지표들이 상대적으로 높게 나타났으며, 또한, 공원기능 부분에서의 항목들도 높은 평균점수를 보였다. 환경영향평가 과정에서 입지 재검토를 포함한 계획변경 문제의 발생은 평가항목 중 계획의 충실성과 계획방향의 적절성 부분에서 세부평가요소의 근거가 명확하지 않고 객관화되기 어려운 문제로 인해 발생되고 있다. 이에 본 연구와 같이 특례사업 추진 시 계획변경 문제를 최소화하고 객관적 평가를 이뤄낼 수 있는 평가항목 선정에 관한 연구로 향후 특례사업의 추진과 장기미집행 도시공원의 가치평가에도 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국산림과학회지
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• 제112권1호
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• pp.57-70
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• 2023

도시와 자연에 부정적인 영향을 끼치는 미세먼지에 대한 저감 연구가 점점 심화되고 있다. 이에따른 미세먼지 저감 대책 중 하나로써 도시 수목의 미세먼지 저감 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이와 관련하여 미세먼지에 의한 도시 수목의 피해 반응 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 도시 수목 중 전나무(Abies holophylla), 중국단풍(Acer buergerianum), 소나무(Pinus densiflora), 굴참나무(Quercus variabilis)에 대하여 고농도 미세먼지 처리로 나타나는 피해반응을 조사하기 위한 목적으로 수행되었다. 위 네 수종을 대상으로 식물생장조절챔버(phytotron)에서 시간 당 300 ㎍ m^-3 농도의 미세먼지를 처리하여 각 수종의 생리적, 생화학적 변화 반응과 잎의 흡착면적을 측정하였다. 그리고 순광합성량, 기공전도도, 증산률, 엽록소 함량, ROS, MDA, 잎의 흡착면적에 대해서 상관 분석을 진행하여 상호 간의 관계를 살펴보았다. 연구 결과, 수종마다 생리·생화학적 반응과 흡착면적이 종 특이적으로 나타났다. 순광합성량의 경우 전나무에서 가장 큰 감소세를 보였으며 소나무와 굴참나무는 큰 변화를 나타내지 않았다. 굴참나무는 ROS의 변화 또한 미미하였다. 모든 수종에서 MDA 함량이 공통적으로 증가하였다. 4주 처리 이후 흡착면적에서 전나무는 잎의 앞면, 소나무는 잎의 뒷면에 높은 면적량을 나타냈다. 상관성 분석 결과 생리적 반응 요인들 간에 양의 상관관계가 있음을 확인하였고, 잎의 앞면에 높은 흡착면적을 보일수록 생리적 반응에 부정적인 영향이 있음을 확인하였다. 본 연구는 미세먼지 저감과 지속 가능한 도시 숲을 효율적으로 조성하기 위한 수종 선택의 기초 데이터를 제공한다.

• 환경영향평가
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• 제32권6호
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• pp.377-388
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• 2023

탄소의 관리는 지구온난화 억제를 위한 중요한 요인으로서 대두되고 있으며, 토지이용 변화는 그 원인 중 하나로 손꼽히고 있다. 본 연구에서는 개발에 따른 탄소 저장량의 변화를 정량화하기 위하여 InVEST Carbon Storage and Sequestration Model(InVEST 모델)의 계산식을 차용한 탄소 저장량 산정을 시도하였다. 탄소 저장량 분석에 앞서 국내 문헌자료를 기반으로 탄소 풀을 구성하였으며, 이를 통해 오송 ◯◯국가산업단지(Osong National Industrial Park, ONIP) 개발 및 대안 적용에 따른 탄소 저장량 변화를 추 정하였다. 분석 결과 '대안 1'을 적용할 경우 총 16,789.5MgC, '대안 2'를 적용할 경우 16,305.3MgC의 탄소가 방출 될 것으로 예상된다. 이는 사업 전 탄소 저장량의 각각 44.4%, 43.1%를 차지하며, '대안 2'를 선택하는 것이 탄소 배출 저감에 유리한 것으로 나타났다. 이러한 차이는 대안 1과 2의 초지 면적 차이에서 기인한 것으로 판단된다. 대안 2를 택할지라도 초지 내 적정 수준의 녹피율 관리와 다층구조 식생 조성 및 에너지 사용량이 낮은 시설의 설치 등 그 효과를 높이기 위한 노력이 필요하다. 이와 더불어 하천 정비 과정에서 사라지는 습지를 보존, 혹은 인공습지를 조성함으로써 탄소 저장량을 증대할 수 있을 것으로 사료된다. 위와 같은 토지피복별 탄소 계수를 활용한 탄소 저장량의 평가는 환경영향평가 및 전략환경영향평가 시 토지이용 계획에 대한 비교·평가 분석 결과의 객관성을 높이는 데 기여할 수 있다. 더불어 본 연구에서 구축한 탄소 풀은 분석의 정확도를 높이기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1009-1029
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• 2023

도시 수목은 탄소를 저장하고 불투수면적을 감소시키는 도시 생태계의 중요 요소이며, 탄소 저장량 및 순환량 산정 시 주요 정보로 활용될 수 있다. 많은 선행 연구에서 항공 라이다 자료 및 인공지능 기법을 활용하여 고해상도 수목 정보를 산출하고 있으나, 항공 라이다 영상은 제공하는 플랫폼이 제한되어 있으며 비용적인 면에서도 한계가 다수 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수원시를 대상으로 자료 취득이 용이한 고해상도 위성 영상인 Sentinel-2를 활용하여 기계학습 기반의 도시 내 수목 피복률(fractional tree canopy cover, FTC)을 추정하고자 하였다. Sentinel-2 시계열 영상으로부터 중앙값 합성을 수행하여 수원시 전역에 대한 단일 영상을 제작하여 활용하였다. 도시 내 토지 피복의 이질성을 반영하기 위하여, 30 m 격자내 10 m 해상도의 광학 지수의 평균 및 표준편차 값과 환경부 세분류 토지 피복 지도 기반 항목별 피복률을 계산하여 기계학습 모델의 입력 변수로 활용하였다. 총 4가지의 입력 변수 조합을 설정하여, 입력 변수 구성에 따른 FTC 추정 정확도를 비교 및 평가하였다. 광학 영상의 평균 정보만을 활용(Scheme 1)했을 때 보다 도시 내 이질적인 특성을 반영할 수 있는 표준 편차 및 피복률 정보를 모두 함께 고려(Scheme 4, S4)했을 때 향상된 성능을 나타낼 수 있었다. 검증용 자료에 대해 S4의 Random Forest (RF) 모델이 0.8196의 R², 0.0749의 mean absolute error (MAE), 및 0.1022의 root mean squared error (RMSE)로 전체 기계학습 모델 중에서 성능이 가장 높게 나타났다. 변수 기여도 분석 결과 광학 지수의 표준 편차 정보는 도시 내 복잡한 토지 피복 지역에 대해 높은 기여도를 나타내었다. 훈련된 S4 구성의 RF 모델을 수원시 전역에 대해 확장 적용하였을 때, 참조 FTC 자료에 대해 0.8702의 R², 0.0873의 MAE, 및 0.1335의 RMSE의 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구의 FTC 추정 기법은 향후 다른 지역에 대한 적용성이 우수할 것으로 판단되며, 도시 생태계 탄소순환 파악의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산림과학회지
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• 제62권1호
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• pp.24-42
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• 1983

한국(韓國)의 서남부(西南部)에 천연분포(天然分布) 되어 있는 호랑가시나무를 조경수(造景樹)로 개발(開發)하고저 분포(分布)와 생태적(生態的) 특성(特性)을 조사(調査) 연구(研究)하여 그 결과(結果)를 다음과 같이 요약(要約)하였다. 1) 한국(韓國)에 있어서의 호랑가시나무의 천연분포(天然分布) 지역(地域)은 한반도(韓半島)의 서남부(西南部) 북위(北緯) $35^{\circ}$43', 동경(東俓) $126^{\circ}$44'과 제주도(濟州道)의 북위(北緯) $33^{\circ}$20', 동경(東俓) $126^{\circ}$15'의 위치(位置)에 있고 해안(海岸)에서 20 km 이내(以內), 해발고(海拔高) 100 m 이하(以下)의 지역(地域)이며 년평균(年平均) 기온(氣温) $12^{\circ}C$ 이상(以上), 한랭지수(寒冷指數) $-12.7^{\circ}C$ 이내(以內), 년평균(年平均) 상대습도(相對濕度) 75~80%, 적설일수(積雪日數) 20~50일(日)과 일치(一致)되는 지역(地域)에 분포(分布)하며 주(主)로 동남향(東南向)에서 좋은 군집(群集)을 이루고 있다. 2) 곰솔, 소나무 등(等)을 상층목(上層木)으로 호랑가시나무, 사스레피나무, 모새나무 등(等)을 중층목(中層木)으로 그늘사초, 새 등(等)을 지표식생(地表植生)으로 구성(構成)된 3계층(階層) 군집식생(群集植生)으로 종다양도(種多樣度)가 높은 발전기(發展期)의 식생(植生)이다. 곰솔, 소나무 등(等)의 침엽수(針葉樹)와 사스레피나무, 모새나무, 호랑가시나무 등(等)의 상록활엽수(常綠闊葉樹)가 혼생(混生)하는 온대(温帶) 남부형(南部型)이고 난대형(暖帶型)까지 천이(遷移)되고 있다. 3) 호랑가시나무의 천연군락(天然群落) 지역(地域)은 편마암(片麻岩), 유문암(流紋岩) 등(等)의 산성계(酸性系) 모암(母岩)으로 pH 4.5~5.0이며 유효인산(有效燐酸)의 함량(含量)이 적은 경식질(輕埴質) 및 중식질(重埴質) 토양(土壤)이었다. 4) 장령수(壯齡樹)의 년평균(年平均) 수고생장(樹高生長)은 $10.48{\pm}0.23cm$ 이고 근원경(根元徑) 생장(生長)은 년평균(年平均) 0.43 cm였다. 평균(平均) 착엽수(着葉數)는 $11.34{\pm}0.28$ 매(枚)였다. 수고(樹高)와 엽수(葉數)는 정(正)의 상관(相關)이며 직선적(直線的)인 관계(關係)가 있었다. 5) 유묘(幼苗)의 년평균(年平均) 묘고(苗高)는 $10.66{\pm}1.37cm$, 착엽수(着葉數)는 $12.21{\pm}0.34$ 매(枚)이고 근원경(根元徑)은 $2.24{\pm}0.067mm$였고, 고온기(高温期)에 주기적(週期的)인 생장(生長)을 한다. 묘고(苗高)와 엽수(葉數), 묘고(苗高)와 근원경(根元徑), 엽수(葉數)와 근원경간(根元徑間)에 모두 정(正)의 상관(相關)인 동시(同時)에 직선적(直線的)인 관계(關係)가 있다. 6) 개화기간(開花期間)은 4월(月) 하순(下旬)부터 5월(月) 상순(上旬)이며 4수성(數性) 화관(花冠)이고 황록색(黃綠色)으로 산방화서(繖方花序)이다. 향기(香氣)가 있고 양성화(兩性花)이지만 자웅(雌雄) 생식기관(生殖器管)의 한 성(性)만 발육(發育)시키는 자웅(雌雄) 이예성(異蕊性)이고 성비(性比)는 1:1이다. 7) 과실(果實)은 5월(月) 상순(上旬)에 장(長) 0.87 cm(0.61~1.31), 폭(幅) 0.8 cm(0.62~1.05)로 완전(完全)히 크며 10월(月) 하순(下旬)부터 11월(月) 상순(上旬)에 주홍(朱紅)으로 성숙(成熟)한다. 성숙과(成熟果)는 익년(翌年) 5월(月) 하순(下旬)까지 변색(變色)되지 않고 있다가 6월(月) 상순(上旬)부터 부분적(部分的)으로 흑갈색(黑褐色)으로 변색(變色)되면서 낙과(落果)되지만 3년차(年次)까지 부착(附着)되는 것도 있다. 8) 종자(種子)의 취득율(取得率)은 중량(重量)으로 평균(平均) 24.7 % 용적중(容積重) 114.2 gr 실중(實重) 24.56gr, 이고 1 과당(果當) 평균(平均) 3.9 립(粒)이 들어 있다. 9) 종자(種子)는 보습매장(保濕埋藏)하여 4월(月) 중순(中旬)에 파종(播種)하면 10월(月)에 뿌리가 내리고 익년(翌年) 4월(月) 중순(中旬)에 발아(發芽) 완료(完了)되지만 미발아(未發芽)한 종자(種子)는 광선하(光線下)에 있거나 건조상태(乾燥狀態)에 있게 되면 휴면(休眠)이 계속된다.