2001년부터 2004년동안 4년간에 걸쳐 조사된 태화강하류의 겨울철새는 11목 21과 58종 최대 출현개체수는 14,034개체이다. 연도별로 출현 사항을 보면 종수의 경우 2001년 48종에서 2004년 31종으로 매년 줄어들고 있다. 한편 개체수의 경우 2002년에 11,991개체로 가장 많이 조사되었고 2004년이 3,476개체로 가장 적게 조사되었다. 5% 이상의 우점종은 흰죽지 Aythya ferina(6,946개체), 떼까마귀 Corvus frugilegus(1,643개체), 붉은부리갈매기 Larus ridibundus(1,193개체), 괭이갈매기 Larus crassirostris(805개체)로서 이들 4종의 개체수 합(10,587개체)이 전체 개체수의 75.4%를 차지한다. 태화강에 도래하는 조류를 보호하기 위해서는 강변 가까운 곳에 조류들의 먹이장소 조성, 쉼터 등 완충지대를 만들어주고 도로와 고수부지 사이는 수목대 또는 차광대와 방음벽을 설치할 필요가 있다. 무엇보다도 시민들의 철새에 대한 보호 의지가 강해야 한다. 또한 철새들이 많이 도래하는 태화강과 동천의 합수부 일대, 조류들의 번식지와 잠자리로 이용하는 대밭 지역($2{\times}0.1km^2$)의 서식지 보호 및 관리방안이 필요하다.
Md. Ashikuzzaman;Wasim Akram;Md. Mydul Islam Anik;Taskeed Jabid;Mahamudul Hasan;Md. Sawkat Ali
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권8호
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pp.95-100
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2023
Due to Traffic accidents people faces health and economical casualties around the world. As the population increases vehicles on road increase which leads to congestion in cities. Congestion can lead to increasing accident risks due to the expansion in transportation systems. Modern cities are adopting various technologies to minimize traffic accidents by predicting mathematically. Traffic accidents cause economical casualties and potential death. Therefore, to ensure people's safety, the concept of the smart city makes sense. In a smart city, traffic accident factors like road condition, light condition, weather condition etcetera are important to consider to predict traffic accident severity. Several machine learning models can significantly be employed to determine and predict traffic accident severity. This research paper illustrated the performance of a hybridized neural network and compared it with other machine learning models in order to measure the accuracy of predicting traffic accident severity. Dataset of city Leeds, UK is being used to train and test the model. Then the results are being compared with each other. Particle Swarm optimization with artificial neural network (PSO-ANN) gave promising results compared to other machine learning models like Random Forest, Naïve Bayes, Nearest Centroid, K Nearest Neighbor Classification. PSO- ANN model can be adopted in the transportation system to counter traffic accident issues. The nearest centroid model gave the lowest accuracy score whereas PSO-ANN gave the highest accuracy score. All the test results and findings obtained in our study can provide valuable information on reducing traffic accidents.
본 연구는 천연기념물 제374호 제주 평대리 비자나무 숲의 입지환경, 식생자원과 이용 및 관리현황을 조사하고, 현재 적용되는 관리구역에 대한 등급을 설정한 것으로써 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫째, 제주 평대리 비자나무 숲은 토지이용형태가 농업지역으로 변화하면서 대상지 주변지역으로의 개발압력에 의한 영향이 우려되며, 비자나무 숲 내 곶자왈지대는 종 다양성을 확보할 수 있는 기반요소로 원형보존의 관리계획 설정 및 지형의 변화를 야기하는 개발행위는 배제되어야 한다. 둘째, 제주 평대리 비자나무 숲의 소산식물상은 총 91과 263속 353종 41변종 8품종의 402분류군이 조사되었다. 이 중 환경부 지정 법정 멸종위기식물종 중 멸종위기식물 I II급에 해당하는 식물의 분포가 확인되었으나 현재의 서식처 변화 및 종의 병해, 불법 남획 등에 따른 개체 소실에 의해 비자나무 숲 내 종의 절멸 위험도 존재하므로 제주 평대리 비자나무 숲의 관리방안 설정 시 우선적으로 보호되어야 할 대상으로 고려되어야 한다. 셋째, 비자나무가 상관을 대표하는 식생구조를 나타내고 있으나, 노거수 위주의 영속적 관리와 보존전략은 빈약한 연령구조를 야기하였으며, 일부 구역의 인위적 관리에 의한 숲의 건조화, 자연적 천이에 의한 비자나무의 입지 감소 등의 문제점이 발생하는 바, 수목밀도의 조절 및 후계목 증식 등 제주 평대리 비자나무 숲의 특성을 유지할 수 있는 방안의 마련이 필요하다. 넷째, 이용에 따른 탐방로의 훼손이 발견되었으며, 특히 화산송이길의 훼손 및 분담율이 높게 나타났다. 따라서 화산송이의 단순한 보충보다는 현행 탐방로 외에 추가적인 관광루트 개발을 통한 분담율 완화 방안이 고려되어야 한다. 섯째, 제주 평대리 비자나무 숲의 관광요소 중 높은 선호도를 나타내는 식물적 요소는 이용에 관한 압력이 민감하게 작용하고, 비영속적인 특성상 지속적 모니터링이 필요하며, 추가적 관광요소 개발과 동시에 현재 높은 선호도를 나타내는 요소를 적극 활용하는 등의 방안이 마련되어야 한다. 여섯째, 보호강도별 중요도에 따라 I등급 지역은 존속개체군의 유지와 서식처의 훼손을 방지하고, II등급 지역은 연차별 숲의 재생을 위주로 관리방향을 설정하며, III등급 지역은 비자나무 시범림이나 후계목 증식을 위한 지역으로 설정되어야 한다. IV등급 지역은 고유 식생의 교란이 많이 발생하는 곳으로 부분별 휴식년제의 도입이 필요하다. V등급 지역은 비자나무 숲의 관광활용을 위한 서비스 공간 적지에 속한다. 상이한 등급의 지역 인접에 따른 가장자리효과에 대한 방안으로는 상대적으로 등급이 낮은 곳에 환경간섭을 피하기 위한 버퍼존의 설치와 주기적 모니터링이 요구된다.
The extinction crisis of local cities, caused by a population density increase phenomenon in capital regions, directly causes the increase of vacant houses in local cities. According to population and housing census, Gunsan-si has continuously shown increasing trend of vacant houses during 2015 to 2019. In particular, since Gunsan-si is the city which suffers from doughnut effect and industrial decline, problems regrading to vacant house seems to exacerbate. This study aims to provide a foundation of a system which can predict and deal with the building that has high risk of becoming vacant house through implementing a data driven vacant house prediction machine learning model. Methodologically, this study analyzes three types of machine learning model by differing the data components. First model is trained based on building register, individual declared land value, house price and socioeconomic data and second model is trained with the same data as first model but with additional POI(Point of Interest) data. Finally, third model is trained with same data as the second model but with excluding water usage and electricity usage data. As a result, second model shows the best performance based on F1-score. Random Forest, Gradient Boosting Machine, XGBoost and LightGBM which are tree ensemble series, show the best performance as a whole. Additionally, the complexity of the model can be reduced through eliminating independent variables that have correlation coefficient between the variables and vacant house status lower than the 0.1 based on absolute value. Finally, this study suggests XGBoost and LightGBM based machine learning model, which can handle missing values, as final vacant house prediction model.
골재(aggregate)는 콘크리트(concrete) 또는 아스팔트(asphalt)와 같은 안정화된 재료를 생산하는데 사용되며 주택, 산업, 도로, 에너지 및 건강에 대한 사회적 요구를 충족시키는데 기본이 된다. 2021년 세계 골재 생산량은 423억 5천만톤으로 전년도 419억 7천만톤과 비교하여 0.91% 증가하였고 중국, 인도, 유럽연합(EU) 및 미국(USA)만 20억만톤 이상 골재를 생산하여 점유율은 71.75%로 나타났다. 우리나라는 골재 생산이 지속적으로 증가하여 3억 9천만톤, 점유율 0.85%로 멕시코 및 일본을 추월하여 7위를 차지하였다. 전세계적으로 산업용 모래 및 자갈은 3억 5천만톤이 생산되었고, 상위 국가 순위는 중국, 미국, 네델란드, 이탈리아, 인도, 튀르키예 및 프랑스로 나타났다. 7개 국가만 천만톤 이상 생산하여 전체 점유율이 74.69%를 차지했다. 골재 수출액은 전년도 천연석 193.7억 달러, 인공석 109.3억 달러와 비교하여 천연석은 23.1억 달러, 인공석은 26.6억 달러 증가해 각각 216.8억 달러, 135.9억 달러로 나타났다. 모래 수출액은 총 17.1억 달러이며 상위 국가 순위는 미국, 네델란드, 독일 및 벨기에으로 나타났으며, 4개 국가만 1억 달러이상 수출하여 전체 점유율이 57.70%을 차지했다. 자갈 수출액은 총 27.5억 달러이며 상위 국가 순위는 중국, 노르웨이, 독일, 벨기에, 프랑스 및 오스트리아로 나타났고, 6개 국가만 1억 달러이상 수출하여 전체 점유율이 48.30%를 차지했다. 1950년대 이후 골재 채석은 인구 증가, 도시화, 기반 시설 개발 및 생활방식의 변화로 인해 급속도로 증가했다. 또한 해수면 상승으로 인한 토지 간척 및 홍수 방지를 위해 막대한 양의 골재를 필요로 한다. 2011~2060년에 골재 채석 규모와 수요가 연간 24Gt에서 55Gt로 두배로 증가할 것으로 예상된다. 그러나 골재 채취로 피해를 받는 생태계를 돌이킬 수 없는 상황까지 진행될 가능성이 높으며, 세계적으로 골재 부족과 사회적 갈등이 증가할 것으로 전망된다.
광릉요강꽃(Cypripedium japonicum Thunb.)은 한국, 중국, 일본에 분포하는 동아시아 특산식물로, 지구 수준의 IUCN Red List "위기(Endangered, EN)"로 평가되며, 한국의 국가 Red List에서는 "멸종위기(Critically Endangered, CR)"에 포함된다. 본 연구는 광릉요강꽃 자생지에서 7년 동안 수행된 개체통계학적(demographic) 모니터링 자료를 바탕으로 개체군 구조 및 변화양상을 분석하고, 개체군의 지속성에 대하여 예측하였다. 광릉요강꽃은 국내 7개 지역(포천, 가평, 화천, 춘천, 영동, 무주, 광양)에서 자생지가 관찰되었고, 15개 아개체군에 4,356개체가 생육하는 것으로 확인되었다. 개체군 크기 및 구조는 지역별로 상이하였으며, 인위적 관리가 개체군 크기 및 구조 변화에 중요한 영향을 미치고 있었다. 7년 동안 개체 수 변화를 모니터링한 결과 광릉요강꽃의 개체군 생존력(Population Viability Analysis, PVA)은 지역별로 다양한 경향을 보였다: 향후 1세기 안에 멸절할 가능성은 포천 0.00%, 광양 10.90%, 춘천 24.05%, 화천 79.50%로 예측되었다. 모니터링이 수행된 위 연구지역은 현지 내 보호시설로 인위적 출입을 제한하고 있어 광릉요강꽃의 최대 위협요인인 인위적 남획 변수가 개체군 생존력에 반영되지 않았다. 즉, 실질적인 멸절 위험도는 본 연구에서 추정된 값보다 현저하게 클 것으로 예상된다. 국내 광릉요강꽃 개체군의 멸절위험도의 객관적 판단을 위해서는 향후 다양한 위협요인이 있는 여러 지역의 개체군 정보가 반영될 필요가 있으며, 국내·외로 광릉요강꽃 개체군에 대한 개체통계학적 모니터링을 확대해 나가야 할 것이다.
This study was conducted to evaluate the vegetation structure of community by the phytosociology method, floristic composition table on coast of South Korea. Form 2007 June until November, $2m{\times}2m$ quadrat was established in native Glehnia littoralis in order to record a dominants and coverage, and it drew the profile. It was found out that the mean temperature in the distributed areas for Glehnia littoralis population was $11^{\circ}C$ or more. The flora of the studied area in Glehnia lottoralis community of coastal dune was listed as 100 species. Glehnia lottoralis community of appearance species of Yeonggwanggun Duwori was many most by 44 species. Carex pumila, Carex Kobomugi, Imperata cylindrica var. koenigii, Ischaemum anthephehoroides and Vitex rotundifolia range all over the studied areas. And the vegetation of Glehnia littoralis community was classified into Vitex rotundifolia subcommunity, Ischaemun anthephephoroides subcommunity and Imperata cylindrica var. koenigii subcommunity. Native Glehnia littoralis was classified into preserve area, natural selection area and artificial destruction area. It must preserve native Glehnia littoralis of Goseong, Yeongdeok, Haenam it was ecological important area.
본 연구는 1979년 6월부터 1981년 5월까지 4회(10일)에 걸쳐 평일도의 식생을 생태학적으로 조사한 것으로 본도의 식물은 총 80과 172속 173종 21변종 4품종, 199종이었으며 상록활엽수는 사스레피나무, 마삭줄을 비롯하여 총 11종으로 섬 전체의 상록활엽수의 분포상태는 특히 빈약하였다. 또한 본도는 동백나무(흉고 직경 30~35cm), 든나무, 사스레피나무, 마삭줄과 같은 상록활엽수가 우점종이었던 것이 대표적인 갑섭(신탄용, 건책용, 방목, 농지리용)에 의해 현재와 같은 10~20년생 곰솔림을 우점종으로 하는 대위적인 천이가 일어날 것으로 생각된다. 특히 높은 인구밀도와 취농율, 경작면적의 증가로 인하여 식물이 심하게 파괴된 것으로 생각되며 한편 월송리의 곰솔림은 보호해야할 가치가 있다고 생각된다. 해안가 식물은 5종(순비기, 해당화, 햇보리사초, 갯맷꽃, 갯방풍)으로 월송리, 동백리, 사동리에 이르는 백사장 부근에 분포되고 있었다.
As the destruction of habitats due to recent development continues, there is also increasing interest in endangered species. Mankyua chejuense is a vulnerable species that is sensitive to changes in population and habitat, and it has recently been upgraded from Endangered Species II to Endangered Species I, requiring significant management efforts. So in this study, we analyzed the potential habitats of Mankyua chejuense using MaxEnt(Maximum Entropy) modeling. We developed three models: one that considered only environmental characteristics, one that considered artificial factors, and one that reflected the habitat of dominant tree species in the overstory. Based on previous studies, we incorporated environmental and human influence factors for the habitats of Mankyua chejuense into spatial information, and we also used the habitat distribution models of dominant tree species, including Ulmus parvifolia, Maclura tricuspidata, and Ligustrum obtusifolium, that have been previously identified as major overstory species of Mankyua chejuense. Our analysis revealed that rock exposure, elevation, slope, forest type, building density, and soil type were the main factors determining the potential habitat of Mankyua chejuense. Differences among the three models were observed in the edges of the habitats due to human influence factors, and results varied depending on the similarity of the habitats of Mankyua chejuense and the dominant tree species in the overstory. The potential habitats of Mankyua chejuense presented in this study include areas where the species could potentially inhabit in addition to existing habitats. Therefore, these results can be used for the conservation and management planning of Mankyua chejuense.
도로상에서 차량 충돌에 의해 죽는 동물을 의미하는 로드킬(Roadkill)은 다양한 동물 개체군 크기를 감소시키는 요인으로 작용하고 있으며, 도로가 잘 발달한 도시지역은 물론 국립공원과 같은 보호지역에서도 척추동물의 사망을 유발하는 가장 큰 인위적인 원인으로 알려져 있다. 생태계 안정성을 위해 매우 중요한 분류군인 뱀류 로드킬이 국가 생물다양성과 생태계 다양성의 주축인 국립공원 지역에서 빈번하게 발생하고 있음에도 불구하고 이에 대한 연구는 매우 부족한 상태이다. 따라서, 본 연구에서는 2006년부터 2015년 사이 6개 국립공원 내 도로에서 발생한 뱀류 로드킬 현황을 조사, 연구하였다. 그 결과, 총 10종 736건의 로드킬이 조사되었으며, 유혈목이(Rhabdophis lateralis), 누룩뱀(Elaphe dione), 쇠살모사(Gloydius ussuriensis), 능구렁이(Lycodon rufozonatus), 살모사(Gloydius brevicaudus) 5종이 전체의 91.7%를 차지하고 있었다. 섭식유형별로는 먹이를 찾아다닐 것으로 예상되는 활동형 뱀류의 로드킬이 더 빈번하게 발생하였고, 월별로는 어린 개체가 분산하는 8월과 동면지로 이동하는 9월에 고도 100~799 m 사이에 위치한 산림-도로-수계나 산림-도로-산림 환경조건에서 주로 발생하였다. 이러한 결과들은 국립공원 내 도로에서 뱀류의 로드킬 경향 파악과 효율적인 로드킬 저감 방안과 각종 정책 수립에 유용하게 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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