• 환경영향평가
• /
• 제32권6호
• /
• pp.463-472
• /
• 2023

산불에 대한 피해액과 피해 면적은 전 세계적으로 커지고 있지만 피해 후 복원 방법에 따른 효과연구는 부족한 현실이다. 본 연구는 Sentinel-2B 위성 영상과 임상도를 활용하여 산불 피해 면적을 산출하고, 임상에 따른 산불 피해 강도를 분석하였다. 또한, 다양한 파장대를 활용하여 식생지수를 계산하고, 이를 토대로 복원 방법에 따른 식생 회복력을 -1.0에서 1.0 범위 내에서 정량적으로 분석하였다. 그 결과 침엽수림 비율이 높은 지역에서 높은 강도의 산불 피해가 발생하였고, 상대적으로 혼효림과 활엽수림의 비율이 높은 지역에서 낮은 강도의 산불 피해 경향을 보였다. 산불 발생 이후 인공림과 천연림에서의 식생 회복률을 분석한 결과, 인공림은 산불 발생 이전 대비 약 92%, 천연림은 약 101% 식생을 회복하였으며 인공림보다 천연림에서 식생 회복력이 우수한 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 임상에 따른 산불 피해 강도를 분석하고 복원 방법에 따른 식생 회복력을 평가함으로써 산불 피해를 줄이기 위한 수목 선정에 기초자료를 제공하고 복원방법에 따른 식생회복력을 비교하는데 의의가 있다.

• 생물환경조절학회지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.392-399
• /
• 2013

본 연구는 식물공장에서 인공광원에 따른 서로 다른 파장이 'Seneca RZ'와 'Gaugin RZ' 반결구 상추의 광합성 특성, 생육 및 기능성물질 함량에 미치는 영향을 밝히고자 수행하였다. 본 실험에서는 FL(fluorescent lamp), 적색LED와 청색LED 및 백색LED(RBW; red : blue : white = 5 : 4 : 1)와 MH(metalhalide lamp)를 사용하였다. 두 품종 모두 생육 중기에는 RBW에서 광합성속도가 높고 생육 후기에는 'Seneca RZ' 품종은 RBW에서, 'Gaugin RZ' 품종은 MH에서 그 생육이 좋았다. 반결구 상추의 생육은 광원에 따라 생육 차이를 보였으나 각각의 광원의 영향은 품종에 따라 서로 다른 결과를 보였다. 'Seneca RZ' 품종은 생육 중기에는 MH에서, 생육 후기에는 FL에서 생육이 좋았고, 'Caugin RZ' 품종은 생육 중기와 후기 모두 MH에서 생육이 좋은 결과를 보였다. 그러나 수확시기에 'Seneca RZ' 품종은 모든 광원 처리에서, 'Gaugin RZ' 품종은 FL을 제외한 나머지 광원에서 반결구 상추의 잎끝마름증이 발생하는 결과를 보였다. 생육 단계별로 두 품종 모두 생육 중기가 후기에 비해 전반적으로 생육속도가 빠른 결과를 보였다. 'Gaugin RZ' 품종에서 생육 중기에만 광원 종류에 대한 생육속도의 차이를 보였고 생육후기에는 광원의 종류와 품종의 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 인공광원에 따른 두 품종의 반결구 상추의 영양학적 특성은 대부분의 성분에서 광원의 종류에 따른 통계적 유의성이 인정되어 광질이 반결구 상추의 영양학적 품질에 미치는 것으로 판단하였다. 두 품종 모두 RBW에서 4종의 비타민 함량이 높은 결과를 보였으며, 특히 ${\beta}$-Carotene의 함량이 'Gaugin RZ' 품종의 MH에서 가장 높은 결과를 보였다. 이상의 결과에서 인공광원의 종류에 따라 반결구 상추의 생육, 광합성 특성 및 영양학적 품질이 차이가 있으나 품종과 기능성 물질에 따라 각 광원의 영향이 서로 다른 결과를 보여 식물공장 내에서 재배하는 품종과 증진시키고자 하는 기능성 물질에 따라 광원의 선택을 고려해야 할 것으로 판단하였다.

• 자원환경지질
• /
• 제18권4호
• /
• pp.343-355
• /
• 1985

본 논문에서는 세계적으로 유명한 대규모의 황화철상(黃化鐵床)에서 산출되는 7종의 이방성(異方性) 광석광물(鑛石鑛物)을 대상으로 물리적(物理的) 특성(特性)을 실험 연구하고, 광물(鑛物) 고유의 타광학성(他光學性), 결정방향(結晶方向)과의 상관 관계를 밝히며, 금속자원 광물의 감정(鑑定)을 위한 자료를 제시하고자 시도되었다. 연구대상 이방성(異方性) 광물(鑛物)(covellite, graphite)은 광물상호간의 white light color의 차이 뿐아니라 동종광물(同種鑛物)내부의 두 편광(偏光)(상광선(常光線), 이상광선(異常光線))의 방향에 따라 동일한 형태이나 큰 정량적 차이(R=약 10%)를 보여주는 spectral profile을 갖는다. 결정방향(結晶方向)에 따라 고찰된 이방성(異方性) 광물(鑛物)(enargite, famatinite)의 반사력(反射力)은 벽개면에 평행한 면에서 항상 높은 값(R=약 5%)을 갖는다. 측정 반사력(反射力)을 이용하여 규명된 연구 광물종의 광학적(光學的) 대칭성(對稱性)은 covellite가 일륜성(一輪性)(+), graphite는 일축성(一軸性)(-)이고, enargite와 famatinite는 이축성(二軸性)(+)이며, 부반사력(復反射力)이 낮은 gratonite의 경우는 결정이 불가능하였다. 표준하중별로 실시된 휘경도(徽硬度)실험에서 이방성광물(異方性鑛物)(enargite, famatinite)의 결정방향은 큰 영향을 미치는데, 즉 벽개면에 평행한 면에서 항상 높은 (HV=> $200kg/mm^2$) 휘경도(徽硬度)값을 보여준다. 모든 실험광물이 각각 특징적인 indentation의 형태를 갖음은 징경도(徵硬度)와 함께 광물감정(鑛物鑑定)에 유용할 것이다. 실험광물이 최소하중에서 항상 불규칙한 휘경도(徽硬度)값을 갖는 것은 관찰에서 기인되는 측정오차로 사료된다. 휘경도(徽硬度)-반사력(反射力)의 상관 관계를 이용한 시험광물의 분류는 Gray-Millman(1962)의 실험결과와 일치된다. 한편 반사도(反射度)의 과장별 측정오차와 그의 제거 방안이 논의되었다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제102권1호
• /
• pp.90-96
• /
• 2013

이 연구는 '콘크리트 테스트 해머'를 이용하여 1990년대에 경기도와 강원도에서 시공된 사방댐 중 사방협회 에서 육안 점검한 사방댐 10기(양호 6기, 불량 4기)의 대수면, 방수로 및 반수면의 반발경도 측정을 통해 사방댐의 안정성을 파악하여 사방댐의 비파괴검사에 적합한 압축강도 추정식과 적정 판정범위를 정하는 것을 목적으로 진행하였다. 특히, 콘크리트 사방댐 본체의 안정성을 사전에 파악하게 되면 사방댐을 적시에 보수, 관리할 수 있고, 사방댐 본연의 기능인 토사유출방지기능을 최대화할 수 있다. 콘크리트 사방댐의 압축강도 조사한 결과, 현재 사방협회에서 진행 중인 안정점검 육안 점검 결과와 대부분 일치하였다. 또한, 안정점검시 압축강도는 일본건축학회에서 제시한 추정식을 적용하는 것이 적합할 것으로 판단되었으며, 판정 기준은 300 $kgf/cm^2$ 이상일 경우에는 '안정', 250~300 $kgf/cm^2$이 범위일 경우에는 '정밀검사 필요', $kgf/cm^2$ 미만일 경우에는 '불량' 판정을 내리는 것이 적합하다고 사료된다. 그리고 사방댐의 연대별 압축강도에 대한 자료를 충분히 축적하고, 이를 토대로 우리나라 사방댐에 적합한 안정기준과 압축강도 추정식이 필요하다고 사료된다. 앞으로는 육안 점검과 간이 안정성 검사를 통해 사방 구조물에 이상이 발견될 경우 정밀진단 검사를 실시하여 안정도를 파악하는 체계가 구축되어야 할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권6_1호
• /
• pp.1413-1425
• /
• 2023

기후변화로 인한 대형 산불의 빈도가 증가함에 따라 극심한 인명 및 재산상의 피해를 초래하고 있다. 이로 인해 많은 식생이 소실되며, 그 강도와 발생 형태에 따라 생태계 변화에 영향을 끼친다. 생태계 변화는 다시 산불 발생을 유발하여 2차 피해를 야기한다. 따라서 산불 피해지에 대한 정확한 탐지 및 면적 산정의 중요성이 지속적으로 제기되고 있다. 효율적인 산불 피해지 모니터링을 위해 산불 발생 후 실시간 지형 및 기상정보는 물론 피해지역의 영상을 대규모로 취득할 수 있는 위성영상이 주로 활용되고 있다. 최근, 합성곱 신경망(convolution neural network, CNN) 기반 모델부터 고성능 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 이르기까지 딥러닝 알고리즘이 빠르게 발전하면서 산림원격탐사에서 이를 적용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 현재까지 적용된 딥러닝 모델은 제한적이며 현업에서의 합리적인 활용을 위한 정량적 성능평가에 대한 보고가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 모델에 따른 성능향상과 데이터 설계에 따른 성능향상을 중점적으로 비교 분석하였다. 미국 캘리포니아 지역을 대상으로 CNN 기반 모델의 U-Net, High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR)을 활용하여 산불 피해지 모델을 구축하였다. 또한, 기본 파장대역과 함께 식생활력도 및 지표의 수분함량 정도를 고려하고자 normalized difference vegetation index (NDVI), normalized burn ratio (NBR)와 같은 산불 관련 분광지수를 산출하여 입력 이미지로 사용하였다. U-Net의 mean intersection over union (mIoU)이 0.831, HRNet-OCR이 0.848을 기록하여 두 모델 모두 우수한 영상분할 성능을 보였다. 또한, 밴드 반사도뿐 아니라 분광지수를 추가한 결과 모든 조합에서 평가지표 값이 상승하여 분광지수를 활용한 입력 데이터 확장이 픽셀 세분화에 기여함을 확인하였다. 이와 같은 딥러닝 방법론을 발전시킨다면 우리나라의 산불 피해지에 대한 신속한 파악 및 복구 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.