도시화로 인한 산업비율 증가는 도시의 기온이 주변지역보다 높아지는 도시 열섬(Urban Heat Island)현상을 유발하였으며 기후변화와 함께 그 강도가 점점 증가하고 있다. 열섬현상이 발생하는 여러 도시 중에서도 서울시는 각 구 또는 동별로 시가화 정도, 녹지율, 에너지소비량, 인구밀도가 다 다르기 때문에 열섬현상의 강도역시 다르다. 따라서 본 연구에서는 서울특별시를 대상으로 행정구, 행정동 단위 열섬현상강도(UHI Intensity)를 추출하여 행정구역별 차이를 확인하고 세 가지 범주(기상상태, 인위적 열 발생, 토지이용특성)에 포함되는 변수들과 선형회귀분석을 실시하여 각 행정구역의 열섬현상강도 차이의 원인을 살펴보았다. 분석결과 UHI Intensity는 행정구별, 행정동별 특징 및 주변 환경에 따른 차이가 존재하며 행정동 단위에서 차이가 더 크게 나타났고 구의 UHI Intensity와 구에 속한 동의 UHI Intensity분포 또한 차이가 존재하였다. 선형회귀분석결과 평균 풍속, 개발정도, 토양보정식생지수(SAVI), 정규화시가지지수(NDBI) 값이 행정구역별 열섬현상강도 차이를 발생시키는 유의한 변수로 나타났다. 토양보정식생지수와 정규화시가지지수는 행정동단위 까지 그 값의 차이가 존재하는 것으로 나타났으며, 열섬현상 완화를 위한 바람길 환경 조성은 행정동 차원에서의 시행이 필요한 사항이다. 따라서 토지피복 개선 계획, 바람길 조성 계획, 개발지역에 대한 벽면 녹화계획 등 열섬현상 완화를 위한 사업들은 행정구 단위의 차이만을 고려하기보단 구안에 속한 행정동까지 고려할 필요가 있을 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 도시 도시열섬현상 완화를 위해 행정동 단위에서의 분석의 필요성과 고려해야할 변수를 도출하여 향후 도시 열환경 설계 및 정책 개발 시 접근방향을 제공할 것으로 기대한다.
기준증발산량은 기온, 풍속, 습도 등 기상요소를 바탕으로 추정하는 방법을 이용하고 있으며, Hargreaves 공식은 기온자료를 이용하여 기준증발산량을 산정할 수 있는 간단한 경험식이라 할 수 있다. 그러나 Hargreaves 공식은 풍속이 3 m s-1 이상인 지역에서는 과소평가 되고, 상대습도가 높은 지역은 과대평가 되는 경향이 있다. 본 연구에서는 Hargreaves 공식을 우리나라에 적용하기 위해 보다 정확한 기준증발산량 추정이 가능하도록 계수 산정 연구를 수행하였다. 우리나라 종관기상관측지점(ASOS, Automated Synoptic Observing System)의 최근 11 년(2008-2018) 동안의 기상자료를 이용하여 Panman-Monteith 공식으로 기준증발산량을 추정하였고, 이 값을 기준으로 하여 각 지점별로 Hargreaves 공식의 계수를 보정하였다. 우리나라 82 개 지점에 대하여 지역별로 보정된 계수는 내륙지역이 50 개 지점이며, 0.00173~0.00232(평균0.00196)로 기본값인 0.0023 과 비슷하거나 낮게 산정되었다. 반면, 해안지역은 32 개 지점이며 지역별로 보정된 계수의 범위는 0.00185~0.00303(평균 0.00234)으로 동해안지역은 기본값과 비슷하거나 높게 산정된 반면, 서해안과 남해안지역은 지역별로 편차가 크게 나타났다. Hargreaves 공식의 계수를 보정하여 기준증발산량을 추정한 결과 RMSE(Root Mean Square Error)는 계수 보정 전 0.634~1.394(평균 0.857)에서 계수 보정 후 0.466~1.328(평균 0.701)로 낮아지고, NSC(Nash-Sutcliffe Coefficient)는 계수 보정 전 -0.159~0.837(평균 0.647)에서 계수 보정 후 -0.053~0.910(평균 0.755)로 높아짐에 따라 기준증발산량의 추정효율이 크게 향상되는 것으로 나타났다. 연구 결과, Hargreaves 공식을 그대로 이용할 경우 Penman-Monteith 공식에 비해 과대 또는 과소 산정될 수 있음을 확인하였으며, 계수를 보정하여 이용할 경우 정확도가 높은 기준증발산량을 추정할 수 있을 것으로 판단된다.
전북고냉지 단경기채소단지인 무주, 남원, 진안, 장수지역의 무우, 배추 재배포장에 대한 병해발생, 기상관계, 매개진딧물 밀도등을 조사하였다. 7월부터 9월까지 순별로 조사한 결과는 다음과 같다. 발병상황은 지역적 특이성이 없고 비슷하였다. 배추의 주요병해는 흰빛썩음병, 흰무늬병, 노균병, virus병 검은무늬병 Fusarium에 의한 입고현상등이고, 무우에서는 바이러스명병, 흰녹가루병, 검은빛썩음병, 흰빛썩음병 검은 무늬병, Fusarium에 의한 입고현상등의 피해가 나타나고 있다. 발병상황을 시기적으로 보면 8월 20일경이 최고발병기이였다. 무는 총감염율이 $27\%$ 이고, 그후 점차 감소하였으나, 배추는 $20\%$의 감염상태가 계속 지속된다. 장기별 발병상황은 무우는 비대기 $25\%$, 수확기 $26\%$로 후반기에 급증한다. 배추는 초기생장기부터 계속적인 발병증가를 나타내여 결구기수확기 $20\%$의 총감염율을 나타낸다. 외국에서 보고된 Fusarium이 의한 입고현상과 Aphanomyces에 의한 근부병이 조사지역에 발병되고 있었다. 기상환경은 채소생장기간의 평균최고온도가 $25^{\circ}C$ 정도이나 우기가 겹치고, 냉량다습하여 발병의 유인적환경이였다. 매개진딧물의 분포밀도는 평난지보다 낮으며 총진딧물 대비 매개진딧물은 남원이 $73.53\%(289/393)$로 많고, 무주가 $18.12\%(31/171)$로 제일 낮았다. 매개진딧물중 우점종은 복숭아혹진딧물(Myzus persicae)이였다.
두루미류 취식무리의 미소 취식지 선호에 대한 특성을 밝히기 위하여 철원지역에서 월동기인 2005년 12월에서 2006년 2월, 2007년 1월에서 2월까지 총 12회 실시하였다. 두루미와 재두루미가 먹이로 하는 쌀 낙곡의 밀도는 논의 중앙보다 가장자리에 많았다. 하지만, 두루미류는 논의 중앙보다는 논둑 인근 지역을 취식장소로 이용하는 경우가 많았다. 상대적으로 재두루미는 두루미에 비하여 논의 중앙 지역을 취식장소로 이용하는 비율이 높았다. 두루미의 경우 논둑이 높고 논둑 식생의 높이가 높은 경우와 논둑 높이와 식생의 높이를 합한 높이가 높은 경우를 취식위치로 선호하였다. 재두루미는 논둑, 식생, 논둑과 식생의 높이 합이 키에 비하여 높은 경우를 선호하지 않았다. 또한, 두루미와 재두루미에서 모두 은폐지역에서 취식하는 비율이 날씨요인과 관계가 없었다. 이러한 결과는 두루미류가 개방된 취식지(수평가시권이 넓은 지역)를 선호한다는 기존 가설과는 달리 은폐된 취식지를 선호하는 것으로 나타났다. 또한 종간의 비교에서는 두루미가 재두루미에 비하여 은폐된 지역을 선호하는 것으로 나타났다. 무리크기별 은폐지역과 비은폐지역 취식비율은 두루미와 재두루미 모두 무리크기를 고려하지 않은 취식비율과 차이가 없었다. 결과적으로 두루미가 은폐지역을 선호하고 재두루미가 은폐지역에 상관없이 취식지를 선택하는 경향은 취식무리의 크기에 좌우되지 않는 종 특이적인 성향을 보였다.
탐방객이 집중화되는 무등산국립공원 서석대 정상부의 탐방객수와 탐방패턴 행태를 분석해 탐방객 관리방안을 제시하고자 했다. 서석대 집중화에 영향을 주는 무등산국립공원의 연간 탐방객수와 지역 계절별 입장객수는 자동계수기 데이터로 분석되었다. 서석대의 계절 시기별 탐방객수와 행태는 현지조사가 이루어졌다. 2015년도 탐방객은 2,563,651명이었고, 83.9%의 탐방객이 광주광역시에서 가까운 증심사 원효사지구로 방문했다. 이곳에서 서석대일대까지는 가깝고 쉽게 산행가능해 서석대를 찾는 대부분의 탐방객들이 증심사 원효사지구를 통해 들어왔다. 계절별 탐방객은 가을, 여름, 봄, 겨울 순으로 약간 많았지만 계절별 큰 차이가 없었다. 탐방객수와 기상요인사이에는 유의미한 상관관계가 없었다. 무등산을 많이 찾는 광주시민들이 특정시기와 날씨에 상관없이 자주 찾기 때문일 것이다. 서석대로 출입하는 탐방로는 원효사 장불재 탐방로인데 가을 겨울철에는 장불재탐방로의 탐방객이 약간 많았으나 여름철에는 원효사탐방로가 더 많았다. 탐방거점지역인 장불재에서 서석대로 유입되는 탐방객이 통상 많으나 원효사탐방로는 나무그늘 아래로 산행할 수 있어 여름철의 탐방객이 약간 많았을 것이다. 여름철에는 서석대에서 탐방객의 체류시간이 짧고 혼잡도가 낮았다. 반면 가을 겨울철에는 이곳에서의 점심식사와 휴식으로 체류시간이 길었다. 이때 순간최대 탐방객수가 최대가 되어 극도로 혼잡해져 지정장소 밖의 억새초지에 들어가는 탐방행태를 보였다. 이런 행위는 서석대 정상부의 억새초지 훼손과 더불어 토양침식을 일으킬 수 있으니 집중적인 탐방객 관리가 필요할 것이다.
본 연구에서는 우리나라의 주변 해역에서 바다모래 채취 시 발생되는 현탁류에 대해 5년간(2008년~2012년) 해양환경조사서 내 조사 현황을 검토하였다. 이 기간 동안 연 근해역 내 7곳(남해 EEZ, 서해 EEZ, 서해 EEZ 변경 단지, 태안군 관할 해역, 안산시 관할 해역, 옹진군 관할 해역 2곳)의 바다모래 채취구역 중 2곳(EEZs와 연안역 내 채취 구역 각각 1곳)에서 현탁류 내 부유토사의 확산과 이동에 관한 현장 관측이 수행되었다. 그러나 해역별 해양물리적, 지형적 특성과 기상 조건을 반영한 조사 정점 및 범위를 선정한 사례는 확인되지 않았다. 조류, 파랑, 바람장, 수심, 하계 성층화 등의 영향에 의해 부유토사는 바다모래 채취 구역을 넘어 훨씬 더 먼 거리까지 이동될 수 있다. 따라서 바다모래 채취 과정에서 해저층 퇴적물의 재부유, 그리고 준설선박의 여수토와 배사관에서 배출되는 월류수 등에서 기인한 부유토사의 확산에 대해 집중 모니터링 방안과 세부 조사 기법의 도입이 필요하다. 또한 현탁류의 확산 경로상에서 부유물질, 영양염, 중금속 등의 오염물질로 인해 주변 해양환경과 유용 수산생물이 포함된 해양생태계 등에 미치는 누적 영향을 추적하고, 환경 피해를 최소화하기 위한 통합 지침안을 마련해야 한다.
미얀마 중부지방에 위치한 바간(Bagan)은 지난 10년간 평균 연 강수량이 약 600 mm에 지나지 않는 건조지역으로 산불, 지역 주민의 방목 및 연료목 사용 등으로 인한 산림 훼손이 심각한 지역이다. 이에 훼손된 건조지의 복원을 위한 노력의 일환으로 조림 사업이 진행되고 있다. 본 연구의 목적은 첫째, 이 지역의 주요 조림 수종을 대상으로 수분이용효율이 양호하여 조림에 적합한 수종을 선발하고, 둘째, 조림이 해당 지역의 미세기후변화에 미치는 영향을 구명하는 것이다. 5개 주요 조림 수종(Azadirachta indica, Acacia catechu, Eucalyptus camaldulensis, Acacia leucophloea, Albizia lebbek)을 대상으로 각각 1년생 유묘와 2005년에 이식한 11년생 성목의 생장을 측정하고, 양엽에서 추출한 탄소동위원소함량(${\delta}^{13}C$, ‰)을 분석하여 수종별, 생장단계별 수분 이용효율 변화를 분석하였다. 한편 조림이 건조지의 미세기상변화에 미치는 영향을 구명하기 위해 Ngalinpoke 산지에 2005년 조림된 A. indica 숲과 전광 노출지를 대상으로 미세기상특성을 측정하였다. 2015년 2월부터 이듬해 7월까지 기온, 상대습도, 토양온도 및 토양수분 함량 등을 측정하였으며, 특히 조림에 따른 지표면의 복사열 차이를 구명하기 위해 지면으로부터 60 cm, 2 m 높이에서의 기온과 상대습도를 측정하였다. 위의 주요 조림 수종 중에 수분이용효율이 상대적으로 높은 수종은 A. indica와 A. lebbek였으며, E. camaldulensis은 수고 생장이 좋은 반면 수분이용효율이 가장 낮았다. 지상 2 m 높이에서는 기온 및 상대습도가 조림지와 노출지 사이의 차이를 보이지 않았으나, 토양온도는 두 지역간 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 지상 60 cm 높이에서는 기온 및 상대습도가 조림지에서 노출 전광지에 비해 낮았다. 한편, 조림지에서의 토양수분함량은 전광 노출지에 비해 월별 변동폭이 컸으며 2015년 10월에는 전광 노출지에 비해 약 4배 상승하였다. 결과적으로 이 지역에서의 조림은 지표 온도를 낮추고 지표에서의 직접적인 증발을 막아줌으로써 토양 내 수분 보존에 기여하는 것으로 사료된다.
1961-1980년의 20개년간 수도 재배면적은 거의 일정하였으나 생산량은 1961년의 3,462.6천t에서 1977년의 6,0056.천t까지 73.4%가 증가되었는데 이는 재배기술의 개선과 더불어 다수성 통일성 품종의 육성 보급에 힘입은 바 크다 할 것이다. 그러나 1978년 통일형 품종의 도열병 신균계에 대한 리병화와 더불어 계속된 이상기상으로 하여 1980년의 생산량은 1960년대 수준으로 떨어지므로서 수도작은 새로운 국면에 처하게 되었다. 한편 통일품종이 육성 보급된 1971년을 전후한 20개년 생산성은 계속 증가되어 왔으나 농가와 시험연구기관간에 수량차이는 1960-1971년의 79kg/10a에서 1972-1980년의 101kg/10a으로 점차로 커져왔고, 또한 동기간중 지역간 차이도 50-60kg/10a과 80kg/10a으로 더 커지고 있는 것으로 나타났다. 따라서 품종의 생산능력을 증대시키므로서 전체 생산성의 상한선은 제고하였지만 절대편차는 변화시키지 못하였음을 입증해주고 있다. 그간의 생산성 증가에 있어서 품종적 요인이 40%이고 기술적 요인을 13%로 추정할 경우 나머지 47%는 품종과 기술외적인 요인으로 볼 수 있을 것인데 이에 대하여는 최근 사회적, 생산기반조성 및 환경개선 등 여러 각도에서 집중적으로 논의되어왔다. 물론 재배환경의 균일화나 재배기술의 평준화는 기대하기 어려운 요인이라 하더라도 농가수량과 시험장수량과의 차이 20%, 지역간 차이 20%를 가능한 줄이는 방향으로 노력해 간다면 현재의 품종 생산능력과 기술수준으로서도 상당한 정도의 증수를 기대할 수 있을 것으로 보인다. 이와 같은 효과를 기대하기 위하여는 다음과 같은 요인들이 착실하게 지속적으로 실천되어져야 할 것이다. 첫째, 품종의 생산능력 증대와 재해 저항성 증진을 위한 육종사업과 재배기술개선을 위한 수도의 생리ㆍ생태적 기초연구의 강화. 둘째, 안정된 생산기반 조성 특히 지력증진과 관배수시설을 위한 지속적 노력. 셋째, 농민들의 생산의욕 고취를 위한 안정된 정책적 뒷받침. 넷째, 장기계획 수립을 위한 정확한 통계조사 등이라 하겠다.
우박은 흔하지 않은 기상현상이며 산림의 피해에 대한 보고는 더욱 드물다. 우리나라도 2014년 충북 음성군에서 14.1ha의 피해 이외에는 공식적 보고가 거의 없었다. 그러나 유럽과 미국의 자료에 의하면 2000년대 들어 우박의 발생빈도가 증가하고 있으며, 미국과 호주, 우리나라 충북의 경우 산림에서 우박에 의해 가장 심하게 피해를 받는 수종은 소나무류이었고, 우박에 의한 물리적 피해 이후 2차적으로 병이나 가뭄이 겹치면 그 피해가 커지는 것으로 알려지고 있다. 2017년 5월 31일 전남 일대에서 0.5~5.0cm(최대 10.0cm), 6월 1일 경북 봉화에서 1.5~3.0cm(최대 5.0cm) 크기의 우박이 내려 농작물은 물론 숲에 많은 피해를 입혔다. 이에 본 연구에서는 우박으로 인한 산림 피해지에 대해 드론 및 항공사진 자료를 활용하여 피해 등급별로 도면화하여 피해 수종과 피해 규모를 파악하고 지형적 특성, 기상요인 등과의 연관성 등을 분석하였다. 전체 산림 피해면적은 4,105.2ha이었고, 전남은 화순, 담양, 곡성 등 3개 군에서 1,163.1ha, 경북은 봉화에서 2,942.3ha이었다. 그러나 피해강도로 보았을 때 피해 "심" 지역 전체 326.7ha의 91%가 전남에 분포하였고 이 중 57%인 185.2ha가 화순에 집중되었다. 피해가 가장 심한 수종은 소나무이었고 다음으로는 리기다소나무이었으며, 활엽수는 백합나무의 피해율이 높았으나 고사여부에 대한 모니터링이 필요하고 졸참나무, 서어나무 등의 활엽수들은 대부분 회복되었다. 피해지의 지형 특성을 살펴보면 전남은 주로 남사면과 서사면에, 경북은 주로 북-북서면에 피해가 컸는데 이는 우박이 내릴 당시의 풍향과 관계된다. 우박피해 이후 소나무류의 고사 원인은 우박에 의한 물리적 피해와 우박이 내린 시기 전후 지속된 고온과 가뭄이 함께 작용한 것으로 판단된다. 나무 고사에 영향을 미쳤을 것으로 판단되는 병이나 해충은 발견되지 않았다. 우박과 가뭄에 의해 피해를 입은 소나무가 고사한 메커니즘을 제시하였다.
우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
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제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.