국내의 산불 피해지에서 식생 복구를 위해 주로 적용되는 단순 개별과 조림은 초기에 토사 유출을 과도하게 발생시킬 수 있으므로, 토양 안정화를 위해서 조림 복구 시기의 조절을 고려해야 하고, 자연 복원력이 낮은 지역에는 토양 안정성을 증진시키는 사면 처리가 필요하다. 본 종설에서는 주로 북미와 유럽 지역에서 산불 피해 산림의 토양 보존을 위해 수행되었던 대표적인 사면 처리 기술인 씨뿌리기, 멀칭, 통나무 경사막이 등의 효과에 대하여 고찰하였다. 씨뿌리기는 가장 널리 사용되고 있는 방법임에도 불구하고 식생 피도와 토양 침식에 미치는 영향은 분명치 않으며, 자생 식물의 재생을 저해하는 부정적인 효과가 밝혀졌다. 멀칭은 토양 침식의 감소에 효과적이지만, 역시 외래 식물종의 도입과 자생종 재생의 저해라는 부정적인 효과도 있음이 밝혀졌다. 통나무 경사막이의 효과에 대한 연구는 극히 제한적이지만, 강우량이 적은 시기에는 효과가 있으나 많은 시기에는 효과가 뚜렷하지 않다는 연구가 보고되어 있다. 이와 같이 산불 피해지의 사면처리는 자연 복원력이 높은 지역에 불필요하게 적용하였을 때 오히려 부정적인 영향을 줄 수 있음으로, 자연 복원력이 낮으며 자생종의 재생보다 강우 및 토사 유출의 감소가 시급한 지역에 선택적으로 처리하는 것이 바람직하다. 또한 강우 및 토사 유출 감소 여부, 외래 식물종의 도입, 멀칭으로 인한 식생 재생의 저해 등과 관련한 장기적인 모니터링이 필요하다고 판단된다.
주왕산국립공원의 삼림식생에 대한 식물사회학적 연구가 이루어졌다. 식물사회의 종조성과 서식처의 균질성을 강조하는 Z.-M. 학파의 방법으로 수행하였다. 52개 식생자료가 획득되었고, 출현식물 총 265분류군의 행동양식은 9계급의 변환통합우점도와 상대기여도를 통해 분석하였다. 식생자료의 모둠화 과정을 통해 단위식생을 분류하고, 그 분포와 현존균질도 등이 분석되었다. 4가지 상관우점식생 속에 9개 식물군락이 기재되었다: 신갈나무-애기감둥사초군락, 신갈나무-뱀고사리군락, 졸참나무-둥근잎천남성군락, 굴참나무-털조록싸리군락, 떡갈나무-털피나무군락, 서어나무-털대사초군락, 느티나무-등칡군락, 들메나무-개면마군락, 소나무-가는잎그늘사초군락. 삼림식생의 대상분포가 논의되었고, 표고 약 700 m가 냉온대 중부 산지대(신갈나무-생강나무아군단역)와 남부 저산지대(졸참나무-작살나무아군단역)의 전이대인 것으로 밝혀졌다. 주왕산국립공원의 삼림식생은 종조성의 낮은 균질성이 특징이었다. 결론적으로 주왕산국립공원의 삼림식생은 <지역생물기후구-대구형> 속에서 더욱 강한 대륙성 생물기후환경과 세립질 풍화토와 암편을 공급하는 유문암질 응회암 우세의 지질 환경에 대응하는 고유성이 큰 지역식생이고, 산불 영향이 더해진 근자연림 또는 이차림인 것으로 밝혀졌다.
이 연구는 1960년부터 2019년까지 북한에서 발생한 산지토사재해의 시공간적 발생경향과 일부 발생 및 복구 사례를 분석하기 위하여 실시하였다. 북한의 산지토사재해 발생이력은 1995년(김정일 집권시기)부터 대외적으로 보고되기 시작하였고, 여름철 호우가 주된 유발요인으로 나타났다. 산림황폐율은 인구밀도와 밀접한 관련성(R2 = 0.4347, p = 0.02)을 보이며, 산림황폐율이 높은 서해안에서 산지토사재해 발생 보고건수가 많은 것으로 나타났다. 이는 인위적 산림훼손이 산림황폐화의 주된 원인이며, 나아가 산지토사재해 발생에도 현저한 영향을 끼쳤음을 시사한다. 위성영상을 통해 표층붕괴, 토석류 및 땅밀림 발생이 확인되었으며, 이러한 산지토사재해는 일반산지뿐만 아니라 다락밭, 채석장, 임도, 산불피해지 등 산림훼손지에서도 발생한 것으로 나타났다. 대부분의 피해지역은 복구사업의 시행 없이 존치되었지만, 일부 지역에서 산복 녹화공 등의 산지사방사업 또는 사방댐, 유도둑 등의 야계사방사업을 시행한 것으로 확인되었다. 이 연구의 결과는 향후 산림복구 및 사방사업 분야의 남북 교류협력 확대에 필요한 기초정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
대한원격탐사학회지는 국내 원격탐사 분야를 대표하는 학술지로 원격탐사를 바탕으로 다학제 간 융합연구를 통해 수행된 다양한 분야의 연구논문들이 게재되고 있다. 본 연구는 대한원격탐사학회지에 게재된 논문을 바탕으로 토픽모델링을 수행하여 원격탐사 분야의 역사와 발전에 대해 논의하고자 한다. 1985년부터 2021년까지 총 1,847편의 논문 제목, 주제어, 다국어 초록을 수집하였다. 대한원격탐사학회지의 전반적인 연구 동향과 자연·환경재해 분야의 연구동향을 확인하기 위해 Latent Dirichlet Allocation (LDA)를 수행하였으며, 연구주제를 분류하고 연구동향을 확인하였다. 대한원격탐사학회지 전체 논문을 대상으로 LDA를 수행한 결과 4개의 연구주제('극권', '수권', '지권', '기권')로 분류할 수 있었으며, 시간에 따라 '기권'과 관련된 연구주제들이 성행하는 것을 확인하였다(linear slope=3.51 × 10-3, p< 0.05). 전체 논문 중 자연·환경재해 분야를 대상으로 LDA를 수행한 결과 7개의 연구주제('해양 오염', '대기 오염', '화산재해', '산불', '홍수', '가뭄', '폭우')로 분류할 수 있었으며, 시간에 따라 '대기 오염'과 관련된 연구주제들이 성행하는 것을 확인하였다(linear slope=2.61 × 10-3, p<0.05). 본 연구의 결과는 원격탐사를 다루는 다양한 분야의 연구자들에게 원격탐사 분야와 자연·환경재해 분야의 역사와 발전에 대한 이해를 제공했음에 의의가 있다.
Synthetic Aperture Radar (SAR)를 활용하여 토양수분을 산출 할 시 기존의 위성기반 자료에 비해 고해상도의 공간 자료를 생산할 수 있다. 고해상도의 광역 토양수분 자료는 기존의 위성 기반 토양수분 대비 보다 세밀한 지표면 토양수분 변동 관측이 가능하게 하므로, 산사태, 산불 및 홍수와 같은 자연재해 연구에 활용성이 뛰어나다. 하지만 SAR 신호인 후방산란계수는 토양수분 뿐만 아니라, 식생에 의한 영향도 포함하기 때문에 정확한 토양수분을 산정하기 위해서는 이러한 영향을 고려하는 단계가 요구된다. 본 연구에서는 한반도 중부의 농지, 산지, 및 초지의 식생조건 하에서 Sentinel-1 위성 SAR 자료를 활용하여 토양수분을 산정하기 위한 연구를 수행하였다. 식생의 영향을 고려하기 위해 대표적인 지표면 레이더 신호 산란 모형인 Water Cloud Model (WCM)을 사용하였으며, 식생 인자로 Radar Vegetation Index (RVI)를 활용하였다. 연구 지역으로는 토지피복도에 따라 농지와 초지, 산지 각각 2개 지역, 총 6개 대상 지역을 선정하였다. WCM의 매개변수 모의를 위해 지상 관측 토양수분 자료를 활용하였다. 관측 토양수분과의 검증 결과 초지, 산지, 농지 순으로 높은 정확도가 나타났으며, 특히 산지에서는 짙은 식생에도 불구하고 상관계수 값이 0.5 이상으로 나타난 반면 농지에서는 0.3 미만의 매우 낮은 값이 관측되었다. 연구 결과를 통해 다양한 식생 피복에서 SAR 기반 토양수분 산정에 적합한 관측 토양수분 조건을 제시 하였다. 향후 식생 높이, 식생 종류 등 과 융합한 연구가 수행된다면 보다 정확한 토양수분을 산정 할 수 있을 것으로 판단된다.
북한에서 발생한 산불은 비무장지대 등으로 남하하는 경우 우리나라에 직·간접적인 영향을 줄 수 있다. 이에 본 연구는 정보 접근불능 지역인 북한의 산불위험정보를 획득하기 위하여 Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) 기상자료 기반의 지역 최적화된 산불위험지수 Forest Fire Danger Index (FFDI)를 산출하고, 2022년 4월 북한 고성군과 철원군의 산불 사례에 적용하였다. 그 결과 발화일 당시 FFDI가 각각 위험등급 Extreme과 Severe 구간에 해당하여 적합성을 확인하였다. 또한 산불 발생 전후의 위험도지도와 토양수분지도를 정성적으로 비교한 결과 상호 관계성을 파악하였으며, 향후 토양수분, 표준화강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI), 식생수분지수(Normalized Difference Water Index, NDWI) 등을 결합하는 방식으로 산불발생위험지수의 개선이 필요하다.
최근 4차 산업의 발달로 공공분야에서 드론을 활용하여 다양한 목적으로 수색 및 실시간 모니터링에 대한 관심이 높아지고 있다. 실종자 수색, 치안, 해안 순찰 및 감시, 과속 단속, 고속도로 및 도심지역 교통상황 모니터링, 화재 및 산불감시, 저수지 불법 낚시 감시 모니터링, 집회 현장 상황에서 다양한 수색 및 감시 임무 목적을 가지고 활용되고 연구되고 있다. 그러나 경찰, 소방, 군에서는 드론의 하드웨어적인 부분에 집중되고 있어 고성능의 해상도 카메라, 열화상 카메라에 집중되고 카메라로 수집된 데이터의 실시간 모니터링을 위해 원활한 통신시스템 및 특수 임무에 부합하는 분석 프로그램 관련 연구가 매우 부족하다. 따라서 본 논문에서는 수색의 임무를 목적으로 하는 드론의 효용성을 높이기 위해 드론에서 취득되는 이미지를 기반으로 수색 임무에 적합한 이미지 데이터 생성하고자 한다. 이를 통해 수색의 정밀도를 높이는 이미지 분석 기법을 제안하고 실제 현장 사례 및 실험을 통하여 관련 정책개선 및 플랫폼 구축을 위한 이미지 분석 기술을 제시하고자 한다.
Park, Ji-Hyun;Kim, Sung-Hun;Han, Jung-Suk;Lee, Jai-Bong;Yang, Jae-Ho
대한치과보철학회지
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제46권3호
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pp.290-297
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2008
STATEMENT OF PROBLEM: Implant-supported fixed cantilever prostheses are influenced by various biomechanical factors. The information that shows the effect of implant number and position of cantilever on stress in the supporting bone is limited. PURPOSE: The purpose of this study was to investigate the effect of implant number variation and the effect of 2 different cantilever types on stress distribution in the supporting bone, using 3-dimensional finite element analysis. MATERIAL AND METHODS: A 3-D FE model of a mandibular section of bone with a missing second premolar, first molar, and second molar was developed. $4.1{\times}10$ mm screw-type dental implant was selected. 4.0 mm height solid abutments were fixed over all implant fixtures. Type III gold alloy was selected for implant-supported fixed prostheses. For mesial cantilever test, model 1-1 which has three $4.1{\times}10$ mm implants and fixed prosthesis with no pontic, model 1-2 which has two $4.1{\times}10$ mm implants and fixed prosthesis with a central pontic and model 1-3 which has two $4.1{\times}10$ mm implants and fixed prosthesis with mesial cantilever were simulated. And then, 155N oblique force was applied to the buccal cusp of second premolar. For distal cantilever test, model 2-1 which has three $4.1{\times}10$ mm implants and fixed prosthesis with no pontic, model 2-2 which has two $4.1{\times}10$ mm implants and fixed prosthesis with a central pontic and model 2-3 which has two $4.1{\times}10$ mm implants and fixed prosthesis with distal cantilever were simulated. And then, 206N oblique force was applied to the buccal cusp of second premolar. The implant and superstructure were simulated in finite element software(Pro/Engineer wildfire 2.0). The stress values were observed with the maximum von Mises stresses. RESULTS: Among the models without a cantilever, model 1-1 and 2-1 which had three implants, showed lower stress than model 1-2 and 2-2 which had two implants. Although model 2-1 was applied with 206N, it showed lower stress than model 1-2 which was applied with 155N. In models that implant positions of models were same, the amount of applied occlusal load largely influenced the maximum von Mises stress. Model 1-1, 1-2 and 1-3, which were loaded with 155N, showed less stress than corresponding model 2-1, 2-2 and 2- 3 which were loaded with 206N. For the same number of implants, the existence of a cantilever induced the obvious increase of maximum stress. Model 1-3 and 2-3 which had a cantilever, showed much higher stress than the others which had no cantilever. In all models, the von Mises stresses were concentrated at the cortical bone around the cervical region of the implants. Meanwhile, in model 1-1, 1-2 and 1-3, which were loaded on second premolar position, the first premolar participated in stress distribution. First premolars of model 2-1, 2-2 and 2-3 did not participate in stress distribution. CONCLUSION: 1. The more implants supported, the less stress was induced, regardless of applied occlusal loads. 2. The maximum von Mises stress in the bone of the implant-supported three unit fixed dental prosthesis with a mesial cantilever was 1.38 times that with a central pontic. The maximum von Mises stress in the bone of the implant-supported three-unit fixed dental prosthesis with a distal cantilever was 1.59 times that with a central pontic. 3. A distal cantilever induced larger stress in the bone than a mesial cantilever. 4. A adjacent tooth which contacts implant-supported fixed prosthesis participated in the stress distribution.
본 연구는 초지 바이오매스 부문에 대한 국제적 경향과 이를 통한 국내 적용 가능성을 검토하기 위해 수행되었다. 초지 분야는 LULUCF 내 타 분야에 비해 상대적으로 연구 수준이 낮은 편으로 UNFCCC에 보고된 각 국가별 NIR을 기준으로 Approach 2 수준의 Tier 1 방법이 가장 높은 빈도로 적용되고 있었다. IPCC 가이드라인의 Tier 1 방법에서 초지 바이오매스 부문은 연 변화량을 0으로 간주하기 때문에 LULUCF 타 분야에 비해 정형화된 기본 체계가 없이 국가 상황에 따른 다양한 산정 방법을 적용하는 특징이 나타났다. 국내 초지 바이오매스에 대한 Tier 2 이상의 방법에 적용 가능한 산정 방법을 항목별로 분류하면, 인간에 의한 초지 이용 유형을 구분하는지, 초지 내 목본 식생을 포함하는지, 재해로 인한 손실량을 산정하는지, 초지 관리 방법에 따른 차이를 적용하는지 여부였다. 각 항목에서 발생하는 유의미한 차이가 국내에 적용할 수 있는지를 확인하기 위하여 국내를 대상으로 현장 조사와 활동 자료 분석을 수행하였다. 현 시점에서 국내에서 확인 가능한 항목은 초지의 정의에 따른 공간 구성과 이용 유형에 따른 탄소량 차이로 나타났다. 연구 결과, 이용 유형에 따라서 방목지, 섭식이 수행된 방목지, 채초지에서 바이오매스 탄소량의 유의미한 차이가 나타났고, 기후대, 토양형에 따른 차이도 존재하고 있었다. 따라서 IPCC 가이드라인의 기후대와 토양형을 기준으로 한 세분류가 국내에서도 타당한 초지 분류 체계로 적용될 수 있는 것으로 분석되었다. 반면, 초지 바이오매스 부문에서 활용 가능한 국가 공간 자료와 현장 자료의 불일치성이 지나치게 높아 전국 단위의 적용은 신뢰도가 낮은 상황이다. 국제 동향에서 나타난 주요 함의를 국내의 상황과 비교하였을 때, 초지 분야에 대한 더 높은 수준의 온실가스 인벤토리 작성을 위해서는 기후대-토양형 유형에 대한 국가고유계수 개발과 더불어 활용 가능한 공간자료의 마련과 이를 뒷받침할 수 있는 정책 및 제도 체계가 시급히 마련되어야 할 것이다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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