• 한국조경학회지
• /
• 제51권6호
• /
• pp.1-11
• /
• 2023

본 연구는 우리나라 최초 국가 정원으로 지정된 '순천만정원'을 매체로 한 2013순천만국제정원박람회와 2023순천만국제정원박람회의 개최 효과를 비교 분석함으로써 향후 순천만정원박람회의 운영 방향성과 지속가능 전략 설정을 위한 기초자료 제시를 목적으로 수행하였는바 다음과 같은 결과를 얻을 수 있었다. 첫째, 두 번의 박람회 모두 행사 전반에 걸친 만족도가 4.0 이상의 값으로 높게 나타났다. 특히 2023순천만국제정원박람회의 만족도가 2013순천만국제정원박람회보다 높은 값으로 나타났다. 코로나19 이후 열린 최장기 국제 행사로서 자연공간에서의 힐링과 충전에 대한 시민들의 수요충족이 반영된 것으로 판단된다. 둘째, 만족도에 영향을 주는 인식 유형 비교의 결과 경제, 환경·생태 유형이 2013, 2023 순천만국제정원박람회에서 공통적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 2013순천만국제정원박람회는 순천만이라는 생태 자원과 함께 도심 속 정원을 조성하여 '생태 도시'로의 브랜드가치를 확립하는데 무리가 없었다. 이와 더불어 2023순천만국제정원박람회는 정원의 범위를 도심 전체로 확대하였고, 기후변화 대응, 탄소중립 등의 가치를 실현하여 인간과 자연이 공존하는 도시를 만들고자 하였다. 즉, 2013순천만국제정원박람회 이후 또 한 번 지역의 잠재된 생태적 가치를 바탕으로 2023년 박람회를 추진함으로써, 기업의 투자와 관광객을 유치하고, 순천시의 차별화된 브랜드를 구축하는 것이 도시 경쟁력을 확보할 수 있는 방법 중 하나임을 설명한다. 따라서 순천만국제정원박람회는 사회의 변화와 발맞춰 환경·생태적 컨텐츠와 프로그램을 지속적으로 개발하고 해당 지자체와 주민들의 협력을 통해 시민들의 인식 속에 자리 매김할 수 있도록 노력한다면 향후 메가 이벤트로 써의 정체성 확립과 브랜드 파워를 가질 수 있을 것이라 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제56권10호
• /
• pp.631-639
• /
• 2023

돌발가뭄(Flash drought, FD)은 기존 가뭄과는 달리 급작스러운 발생이 대표적인 특징으로, 즉각적인 수분 스트레스를 유발하여 생태계에 주요한 영향을 미친다. 보다 효과적인 돌발가뭄의 모니터링을 위해서는 돌발가뭄의 특징과 원인에 대한 보다 종합적인 이해가 필요하다. 이에, 본 연구에서는 Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 자료를 사용하여 2012년부터 2022년 사이 한반도 전역에서 발생한 돌발가뭄에 대해 분석하고자 하였다. 스트레스 기반 탐지 기법인 표준 증발 스트레스 비율(Standardized Evaporative Stress Ratio, SESR)의 변화를 바탕으로 돌발가뭄을 탐지하였으며, 발생 빈도와 기간에 대해 분석하였다. 또한, 탐지된 돌발가뭄 사건들을 실제 증발산(Actual Evapotranspiration, AET)과 잠재 증발산(Potential Evapotranspiration, PET)의 변화를 기반으로 세 가지 케이스로 분류하였으며, 각 케이스 별 발생 특성 및 공간 분포에 대해 분석하였다. 그 결과, 돌발가뭄의 발생 빈도와 기간에 지역적인 편차가 있는 것을 확인하였으며, 평균 빈도는 6.4회, 평균 발생 기간은 31일로 나타났다. 일반적인 돌발가뭄인 Case 1, AET의 감소가 주 원인이 되어 발생한 Case 2, PET의 증가에 의해 발생한 Case 3으로 돌발가뭄 사건들을 분류하였을 때, 한반도에서는 Case 1 돌발가뭄이 1,448건으로 가장 많이 발생했으며, Case 2 돌발가뭄이 Case 3 돌발가뭄보다 약 1.5배 더 많이 일어난 것을 확인할 수 있었다. Case 2 돌발가뭄은 수분 제한 조건(water-limited condition)에서 발생하여 AET와 PET가 모두 감소하는 결과로 이어졌으며, Case 3 돌발가뭄은 에너지 제한 조건(energy-limited condition)에서 발생한 이후 AET와 PET가 모두 증가하였다. Case 2 돌발가뭄은 주로 북서부와 중남부에 위치한 농경지에 영향을 주었으며, Case 3 돌발가뭄은 산지에 해당하는 동부에서 집중적으로 발생하였다. 본 연구의 결과들은 기후 요소, 토지피복 및 수분 가용성을 고려한, 돌발가뭄에 대한 이해를 돕고, 보다 효과적인 가뭄 대응 방안 수립에 기여할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권6_1호
• /
• pp.1299-1308
• /
• 2023

기후변화 등으로 인해 전 세계적으로 산불이 점점 잦아지고 대형화되는 추세다. 위성영상 등의 원격탐사를 통한 산불피해 면적 및 피해강도를 산정하는 것은 현장조사에 따른 여러 가지 어려움을 줄일 수 있어 대안 및 보조자료로 활용이 가능하다. 산불피해강도(differenced normalized burn ratio, dNBR)는 산불 전후의 정규탄화지수(normalized burn ratio, NBR) 차이를 통해 산정하며, NBR 수식에 사용되는 영상은 Landsat의 근적외선(near infrared, NIR)과 단적외선(short-wavelength infrared, SWIR) 밴드를 기본으로 한다. 우리나라 위성영상의 경우, SWIR 밴드를 가지고 있지 않기 때문에 산불피해와 관련한 국내 연구들은 해외영상을 사용하거나 우리나라 위성영상을 사용한 경우, 정규식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)를 이용하여 간접적인 방법으로 dNBR을 산출하였다. 따라서 본 연구에서는 Kompsat-3A호(K3A)의 중적외선(mid-wavelength infrared, MWIR) 밴드를 NBR 수식의 SWIR 밴드 대신 대입하여 dNBR을 산정하고, dNBR의 기준이 되는 Landsat을 이용한 dNBR 결과 값과 비교하였다. 그 결과 K3A MWIR을 이용한 dNBR이 Landsat SWIR을 이용한 dNBR에 비해 나타낼 수 있는 값의 범위가 더 넓고 세분화하여 표현이 가능하였다. 따라서 산불피해 지역을 조사하는데 있어 K3A의 활용도가 높을 것이라 사료된다. 뿐만 아니라 본 연구에서는 30m로 열화된 K3A MWIR 밴드를 사용했으나 그보다 높은 해상도의 MWIR 밴드를 사용한다면 본 연구보다 훨씬 더 나은 결과를 얻을 수 있을 것이라 사료된다.

• 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.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권6_2호
• /
• pp.1605-1613
• /
• 2023

해양 내의 다양한 물리적 변화는 수온과 염분의 지속적인 변동에 의해 결정된다. 수온과 더불어 넓은 영역의 염분 변화를 파악하기 위해서는 인공위성 자료에 의존할 수밖에 없다. 그럼에도 불구하고 염분을 관측하는 위성인 Soil Moisture Active Passive (SMAP)는 낮은 시·공간 해상도로 인해 연안 근처에서 빠르게 변화하는 해양환경을 관측하기에는 어렵다는 한계가 존재한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 천리안 해양 관측 위성의 정지궤도 해색 센서인 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II) 원격반사도 자료를 입력자료로 하여 고해상도 표층 염분을 산출하는 Multi-layer Perceptron Neural Network (MPNN) 기반의 알고리즘을 개발하였다. SMAP과 비교한 결과 coefficient of determination (R²)는 0.94, root mean square error (RMSE)는 0.58 psu 그리고 relative root mean square error (RRMSE)는 1.87%였으며, 공간적인 분포 또한 매우 유사한 결과를 나타냈다. R²의 공간 분포는 0.8 이상을 보여주었으며 RMSE는 전반적으로 1 psu 이하의 낮은 값을 보여주었다. 이어도 과학기지에서의 실측 염분값과도 비교하였지만 상대적으로 조금 낮은 결과를 보여주었다. 이에 대한 원인을 분석하였으며, 산출된 GOCI-II 기반 고해상도 염분 자료를 활용하여 2022년 11호 태풍 힌남노에 의한 하루 동안의 동중국해 표층 염분 변화를 표준편차로 계산하였다. 그 결과 SMAP에서 관측할 수 없는 시공간의 염분 변화를 고해상도의 GOCI-II 기반 염분 산출물을 통해 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구를 통해 시간 단위로 변화하는 해양환경 모니터링에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.

• 벤처혁신연구
• /
• 제5권1호
• /
• pp.91-106
• /
• 2022

비트코인의 가격 급등으로부터 부각된 암호화폐는 기존 화폐와 달리 탈중앙화 되어 있어 스태그플레이션 해소 수단으로 각광받고 있다. 특히 4차 산업혁명시대에 접어들면서 블록체인 및 사물인터넷을 이용한 기술들이 다방면에서 활용되고 있으며 그 파급력 또한 광범위하다. 그럼에도 불구하고 테슬라 대표 일론 머스크의 발언처럼 암호화폐의 환경오염 문제 지적은 지속되어 왔으며, 그 중 대표적인 것이 화석연료 사용에 따른 채굴시의 막대한 전기 사용량이다. 또한 기존 채굴방식이 지속될 경우 발생하는 이산화탄소 발생량은 지구 기후 변화의 주원인인 온난화 현상의 가속화를 초래한다. 한편 암호화폐의 채굴에 따른 환경오염과의 연관성을 종합적으로 고찰한 연구는 제한적으로 수행되었다. 본 연구에서는 암호화폐의 생태계 다변화에 따라 환경오염의 문제를 구체적으로 살펴보고자 하였다. 기존 선행문헌을 최신 자료 위주로 조사한 결과 암호화폐의 채굴은 전기사용량 및 전자폐기물 증가에 따라 탄소 중립과는 상반된 환경오염에 영향을 미치고 있었다. 또한 채굴과정이 필요없는 POS 방식이 등장하였지만 탈중앙화가 무너지는 단점이 대두되어 각종 친환경 암호화폐가 등장하는 전환점을 맞이하게 되었다. 끝으로 신재생 에너지를 이용한 암호화폐의 등장은 에너지 저장장치의 이용 극대화, 그리고 국제적 협약이 탄생하는 계기로 작용하게 되었다. 이와 같은 결과를 기초로 향후의 암호화폐는 통화의 가치 뿐만 아니라 환경친화적인 접근이 병행되지 않고서는 퇴보하게 될 것이라는 점을 명확히 언급하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권5_3호
• /
• pp.933-948
• /
• 2023

대기 중 에어로졸은 인체에 악영향을 끼칠 뿐 아니라 기후 시스템에도 직간접적인 영향을 미치므로 에어로졸의 특성과 시공간적인 분포에 대한 이해는 매우 중요하다. 이를 위해 위성기반 관측을 통해 에어로졸 광학 두께(Aerosol Optical Depth, AOD)를 산출하여 에어로졸을 모니터링하는 다양한 연구가 수행되어 왔다. 하지만 이는 주로 조견표를 활용한 역 산출 알고리즘에 기반하여 이루어지기 때문에 많은 계산량을 요구하며 불확실성이 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II)의 대기상한반사도와 30일 동안의 대기상한반사도 중 최솟값과 관측 시점 값의 차이 값, 수치 모델 기반 기상학적 변수 등을 활용하여 기계학습 기반 고해상도 AOD 직접 산출 알고리즘을 개발하였다. Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기법이 사용되었으며, 추정된 결과는 지상 관측 자료인 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD를 활용하여 랜덤, 시간 및 공간별 N-fold 교차검증을 통해 검증되었다. 세 가지 교차검증 결과 R²=0.70-0.80, RMSE=0.08-0.09, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율은 75.2-85.1% 수준으로 안정적인 성능을 보였다. Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석에서는 반사도 관련 변수들이 기여도의 상위권 대부분을 차지하고 있는 것을 통해 반사도 자료가 AOD 추정에 많은 기여를 하는 것을 확인하였다. 서울과 울산 지역에 대한 시간 별 AOD의 공간 분포를 분석한 결과, 개발된 LGBM 모델은 시간의 흐름에 따라 AERONET AOD 값과 유사한 수준으로 AOD를 추정하고 있었다. 이를 통해 높은 시공간 해상도(i.e., 시간별, 250 m)에서의 AOD 산출이 가능함을 확인하였다. 또한, 산출 커버리지 비교에서 LGBM 모델의 평균 산출 빈도가 GOCI-II L2 AOD 산출물 대비 8.8%가량 증가한 것을 통해 기존 물리모델기반 AOD 산출 과정에서 발생하던 밝은 지표면에 대한 과도한 마스킹의 문제점을 개선시킨 것을 확인하였다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
• /
• 한국작물학회 2023년도 춘계학술대회
• /
• pp.7-7
• /
• 2023

현재 다양한 4차산업의 주요기술로는 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능, 블록체인, 혼합현실(MR), 드론 등이 대표적인 기술들이다. 특히 최근에 세계적인 기술적 트랜드로 자리 잡고 있는 "디지털 트윈(digital twin)은 물리적인 사물과 컴퓨터에 동일하게 표현되는 가상 모델의 개념으로서. 실제 물리적인 자산 대신 소프트웨어로 가상화한 자산의 Digital twin을 만들어 모의실험함으로써 실제 농작업의 특성(현재 상태, 농업생산성, 농작업 시나리오, 등)에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 노지노업 주산지에 대한 디지털 트윈 데이터를 구축하고 스마트팜 단지를 설계 및 구축하여, 통합관제시스템 운영을 통해 자동 물관리, 원격생육예찰, 드론방제, 병충해 예찰작업 등으로 농작업을 효율화하고자 한다. 또한, 빅데이터 분석을 통한 적정량의 비료·농약사용으로 환경적 부하를 최소화하여, 노동력절감, 농작물 생산성을 향상할 수 있는 디지털 환경제어농업을 국내에 보급하고자 한다. 이러한 노지농업 기술은 디지털 농작업 및 재배관리 등 으로 노동력이 절감되고, 기후변화에 대비한 물이용 최적화와 토양오염예방 효과를 기대할 수 있으며, 전국 재배환경 디지털 데이터 확보를 통한 노지작물의 정량적인 생육관리가 가능하게 된다. 또한 농업생산성 향상을 통한 탄소중립 RED++ 활동을 직접적으로 실천을 할 수 있는 방안이다. 취득된 고정밀·고화질 영상기반 농작물 생육데이터취득을 통한 생육현황 분석과 예측은 디지털 영농작업관리에 매우 효과적이다. 실제 국립식량과학원 남부작물부에서는 지중점적, 땅속배수 등 다양한 종류의 노지스마트팜 연구개발을 진행하였다. 특히, 올해부터는 전국농업기술원 단지를 대상으로 노지스마트팜 시설 구축 및 기술 보급을 통한 사업화를 본격적으로 진행하고 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 노지스마트팜 기술을 융합한 농업분야 구축사례와 향후 활용방안에 대하여 서술하고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제56권12호
• /
• pp.981-992
• /
• 2023

최근 전세계적인 기후변화의 영향으로 강우가 집중되고 강우강도가 강해짐에 따라 홍수피해의 규모를 증가시키고 있다. 과거에 관측되지 않았던 규모의 비가 내리기도 하고, 기록되지 않았던 장기간의 장마가 발생하기도 한다. 이러한 피해들은 아세안 국가에도 집중되고 있으며, 태풍 및 집중호우로 인해 침수의 빈번한 발생과 함께 많은 사람들이 영향을 받고 있다. 특히, 인도네시아 찌따룸강 상류 유역에 위치한 반둥 지역은 분지 형태의 지형학적 특성을 가지고 있어서 홍수에 매우 취약한 실정이다. 이에 공적개발원조(ODA)를 통해 2017년에 찌따룸강 상류(Upper Citarum River) 유역에 대하여 홍수예경보시스템을 구축되었고, 현재 운영중에 있다. 그럼에도 불구하고, 찌따룸강 상류 (Upper Citarum River) 지역은 홍수발생시 인명 및 재산피해의 위험에 여전히 노출되어 있어 신속하고 정확한 홍수예경보의 실시를 통해 피해를 경감시키는 노력이 지속적으로 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 찌따룸강 상류의 Dayeuh Kolot 지점을 목표관측소로 하고, 강우관측소 4개소와 수위관측소 1개소의 10분 단위 수문자료를 수집하여 인공지능 기반의 하천홍수위예측모형을 개발하였다. 6개 관측소의 2017년 1월부터 2021년 1월까지의 10분 단위 수문관측자료를 활용하여 선행예보시간 0.5, 1, 2, 3, 4, 5, 6시간에 대해서 학습, 검증, 시험을 수행하였으며 인공지능알고리즘으로는 LSTM을 적용하였다. 연구결과 모든 선행예보시간에 대해 모형적합도 및 오차에서 좋은 결과를 나타냈으며, 학습자료 구축조건에 따른 예측정확도를 검토한 결과 참조관측소가 적은 경우에도 모든 관측소를 활용하는 경우와 유사하게 예측정확도를 확보하는 것으로 나타나 효율적인 인공지능 기반 모형 구축에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국환경생태학회지
• /
• 제38권1호
• /
• pp.55-66
• /
• 2024

벽계천의 어류군집 특성 및 멸종위기 4종의 서식 양상을 밝히기 위해 2020년 4월부터 9월까지 조사를 실시하였다. 조사기간 동안 7개 지점을 선정하여 조사한 결과, 채집된 어류는 9과 31종 3,415개체였다. 출현종 중 우점종은 참갈겨니(Zacco koreanus, 31.2%), 아우점종은 피라미(Z. platypus, 15.0%), 다음으로 돌고기(Pungtungia herzi, 11.7%), 줄납자루(Acheilognathus yamatsutae, 5.4%), 납자루(A. lanceolata intermedia, 4.8%), 밀어(Rhinogobius brunneus, 4.4%), 가는돌고기(Pseudopungtungia tenuicorpa, 4.3%) 등의 순으로 우세하였다. 출현종 중 한국고유종은 19종(고유화율 61.3%)이었고, 기후변화민감종(냉수성 어종)은 금강모치(Rhynchocypris kumgangensis)와 둑중개(Cottus koreanus) 2종이 확인되었다. 법정보호종은 환경부지정 멸종위기 야생생물 II급인 묵납자루(A. signifer)와 가는돌고기, 한강납줄개(Rhodeus pseudosericeus), 둑중개 4종이 출현하였으며, 주로 묵납자루와 가는돌고기는 중·하류에, 한강납줄개는 중류에, 둑중개는 최상류에 서식하고 있었다. 이중 가는돌고기는 출현개체수가 가장 많았고, 전장빈도분포도로 연령을 추정한 결과, 7월기준 전장 24~35mm는 당년생, 54~75mm는 1년생, 82~97mm는 2년생, 104~109mm는 3년생 이상으로 추정되었다. 군집분석 중 우점도는 상류에서 높고 하류로 갈수록 낮아지는 경향을 보이나 다양도와 균등도, 풍부도는 상류에서 낮고 하류로 갈수록 높아지는 경향을 보였다. 하천건강성(FAI)은 매우 좋음 5개 지점, 좋음 2개 지점으로 나타나 양호하였다. 벽계천은 비교적 서식지가 잘 보존되고 있었으나 멸종위기종이 많이 서식하는 중·하류부 일부는 하천공사가 진행되면서 서식지가 교란되고 있어 보존대책이 요구되었다.