우리나라는 대규모 산업단지와 대도시들이 연안에 집중되면서 연안의 오염이 날로 심각해지고 있다. 이러한 연안 오염을 모니터링하기 위해서 위성 영상을 이용한 연안 수질평가지수 모니터링 연구가 수행될 필요가 있다. 수질평가지수란 저층 산소포화도, 엽록소 농도, 투명도, 용존무기질소 및 용존무기인 농도를 수질평가 항목으로 구성하여 해양환경관리법에 따른 해양환경기준을 통해 해역별로 기준을 설정하여 산출하는 지수이다. 이 연구는 한반도 주변의 연안지역을 대상으로 2011년부터 2013년까지의 현장관측 자료 및 Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) 위성 영상을 이용하여 연안 표층 해수에 대한 기계학습 기반의 두 가지 수질평가지수 추정 기법을 개발하였다. 첫 번째 방법으로는 GOCI 반사도를 이용하여 추정된 수질평가 항목들로 수질평가지수를 계산하였고, 두 번째 방법은 GOCI 반사도 및 산출물(엽록소 농도, 총 부유물질, 용존유기물)을 이용하여 수질평가지수를 추정하였다. 기계학습으로는 Random Forest(RF), Support Vector Regression (SVR), Cubist를 사용하였다. 수질평가 항목 추정에서 투명도의 정확도가 가장 높게 나타났으며, 모든 수질평가 항목 추정에서 세 가지 기계학습 중 RF의 정확도가 가장 높았다. 하지만 추정된 수질평가 항목들로 계산한 수질평가지수는 추정된 수질평가 항목들의 오차와 저층 산소포화도의 불확실성으로 인해 정확도가 높지는 않았다. 반면 GOCI 반사도와 산출물을 이용하여 추정한 수질평가지수는 현장 관측 기반 수질평가지수와 비교했을 때 첫 번째 방법보다 정확도가 높게 나타났다. 또한 엽록소 농도가 수질평가지수 추정에 가장 중요한 변수로 나타났다.
본 연구는 우이도 해안사구식생의 군락구분과 분포, 그리고 생육지 환경의 생태적 특성을 밝힘으로써 해안 사구식생의 관리, 보존 및 복원에 활용될 수 있는 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 조사는 Braun-Blanquet(1964)의 식물사회학적 방법에 의하여 실시하였다. 우이도의 사구식생은 순비기나무군락, 왕잔디군락, 보리사초군락, 갯쇠보리군락, 띠군락, 좀보리사초군락, 갯메꽃군락, 모래지치군락, 그리고 배후식생으로 상록침엽수림인 곰솔군락의 총 9개 군락으로 구분되었다. 사구식생을 구성하고 있는 식물들 중에서 갯메꽃(77%), 순비기나무(74%), 보리사초(66%), 왕잔디(50%), 띠(47%) 등의 상재도가 높게 나타났으며, 이 중 갯메꽃은 가장 높은 상재도에도 불구하고 각 군락내 절대기여도는 낮은 상태를 보였다. 사구식물의 분포와 생육 특성에서는 순비기나무, 보리사초, 왕잔디 등이 불안정사구에서 안정사구지가지 폭넓게 분포한데 반하여 갯쇠보리와 띠는 주로 안정사구지에서 군락을 형성하였다. 특히 보리사초는 모래의 퇴적이 계속되는 불안정사구지에서 우점 분포하였으며, 좀보리사초와 모래지치는 담수주변부에서 국지적으로 분포하였다.
본 연구는 우리나라 최남단에 위치한 제주특별자치도 사계 해안사구의 식생에 따른 군락분포와 식물상을 파악하기 위해 수행되었다. 연구는 2020년 4월부터 2021년 10월까지 총 20회에 걸쳐 이루어졌다. 연구 결과, 상관식생형은 해안 염습지식생, 해안정선 일이 년생 초본식생, 해안사구 초본식생, 해안사구 관목식생, 임연식생, 인공조림식생 6개의 상관식생형으로 분류되었다. 군락은 43개 군락이 분포하며, 전체 출현 식물은 62과 166속 191종 15변종 3아종 3품종으로 총 212분류군이 분포하는 것으로 조사되었다. 환경부지정 멸종위기 II급 식물인 대홍란을 포함하여 희귀식물 5분류군이 분포하는 것으로 나타났으며, 식물구계학적 특정 식물종은 V등급 2분류군, IV등급 5분류군, III등급 15분류군, II등급 14분류군, I등급이 19분류군으로 조사되었다. 기후변화 생물 지표종은 지표종 11종 후보종 2종이 분포하여 전체 지표종의 33.3%, 후보종은 15.4%로 높은 비율을 보였다. 귀화식물은 16과 43속 52분류군으로 귀화율 21.1%이며, 도시화지수는 24.5%로 높게 나타났다. 이러한 결과는 향후 해안사구의 기후변화에 따른 생물다양성의 보전과 관리 방안을 마련하는 데 필요한 자료로 널리 활용될 것이 기대된다.
부안군 격포리 죽막마을은 작은 해안마을이지만, 국내 최대의 고대 해양 제사터가 있는 중요한 곳이다. 이러한 '부안 죽막동 제사유적'(5~6세기, 삼국시대 백제)이 마을 당집(수성당)을 둘러싸고 있는 당산숲인 곰솔림에서 발굴된 것은 당산숲의 기원과 관련하여 큰 의미가 있다. 명승 제13호인 '부안 채석강 적벽강 일원' 안에 위치하고 있는 마을에는 전라북도 유형문화재 제58호인 수성당(水城堂)과 천연기념물 제123호인 '부안 격포리 후박나무 군락'이 있다. 주민들은 매년 수성당에서 '수성당 개양할미 당신제'를 지내고 있으며, 수성당과 비보숲인 후박나무 군락의 실제적 관리는 모두 마을에 의해 행하여지고 있다. 이 연구는 부안 죽막마을의 제사유적, 비보숲, 해안, 농경지를 포함한 당산숲의 경관 특성을 고찰한 것이다. 또한 지속가능한 관리체계를 위한 문화경관 보전 방법론으로, '자연성지 보호지역'으로서의 관리방안을 고찰하였다. 부안 죽막동 제사유적이 세계문화유산으로 등재되기 위해서는, 먼저 죽막마을 당산숲의 경관 특성이 올바로 이해되어야 한다. 그리고 국가사적으로 지정된 후 자연성지 보호지역으로서의 관리가 이루어져야 할 것이다.
동해안에 분포하고 있는 석호의 건륙화 과정을 이해하기 위하여 수생천이계열에 따른 환경요인과 식생구조의 변화를 파악하였다. 석호습지의 수생천이계열은 수체의 특성, 침수식생, 정수식생 및 발달한 목본층의 수고와 수직적인 층 구조의 발달 등을 고려하여, 노출수면 단계로부터 교목림 단계까지 7단계로 구분하였다. 천이가 진행됨에 따라 수질은 해수성으로부터 기수성으로 그리고 담수성으로 변화하였다. 또한 천이진행에 따라 수심이 점차 얕아져 수체가 사라졌고, 후기 단계에서 토양층내 유기물함량과 낙엽층이 발달하였다. 천이진행에 따라 식생변화는 노출수면 ${\rightarrow}$ 침수식물과 부엽식물 ${\rightarrow}$ 정수식물과 침수식물 ${\rightarrow}$ 정수식물 ${\rightarrow}$ 정수식물과 중생식물, 관목식생 ${\rightarrow}$ 교목성 중생식물의 순으로 진행되었다. 목본이 출현하는 천이 후기 단계에서는 토양기질의 배수성과 양분의 상태에 다라 서로 다른 유형의 목본식생이 발달하였다. 기질이 습하게 유지되는 지역에는 버드나무계열의 군집이, 토양이 모래로 이루어 있고 배수성이 양호한 입지에는 곰솔, 좀보리사초 등의 중생식물과 사구성식물로 이루어진 군락이, 인위적 매립과 산림지역 토사의 매립으로 이루어진 지역에는 소나무, 아까시나무, 김의털, 강아지풀 등과 같은 인간에 의해 식재된 목본, 교란지 식물로 구성된 식물 군락이 발달하였다.
The barren ground is an abnormal phenomenon of coastal ecosystem in which seaweeds, are destroyed and mostly replaced by the coralline algae containing the calcium carbonate components. To restore the seaweed forest, We have exerted an effort in the local areas, Samchuck, Korea, where barren phenomena are profound. Two methods of seaweed forest construction developed in the present study are underwater longline and seed transplantation for the brown seaweed Costaria costata, a fast growing edible seaweed. The sizes of C. costata attached on the underwater longline were $96.7{\pm}2.2mm$ of blade length and $83.6{\pm}7.7g$ of blade weight in April. Thereafter the sizes declined from May. Similar pattern was obtained from in the transplantation method with maxima of $90.4{\pm}15.8mm$ and $70.1{\pm}31.7g$ for blade length and weight, respectively in April. It appeared totality maturation from two methods in May. This maturation time is the same like that of wild C. costata.
산림은 우리 생활 가까이에서 의복과 문화, 생존의 기반을 제공해 주고 있는 기본적인 자산이다. 이러한 자산은 문화와 생활로서 지역 주민들의 삶 속에 녹아들어 있으며, 후세로 이어져 나갈 것이다. 본 연구는 산림문화자산에 대한 조사가 부족한 지역인 남해안지역의 노거수 및 군락지와 숲에 대한 현지조사를 실시하여, 보호수로서의 지정가능성을 검토하기 위해 수행되었다. 현장 조사는 남해안에 접해 있는 경남지방 전남지방의 11개 시, 군에 위치한 노거수 및 군락지와 숲 등 80개소를 조사하였다. 노거수 및 군락지와 숲의 건강성과 관리상태를 비교적 객관적으로 측정하기 위한 판단기준을 전문가 표적토론(brainstorming)을 통하여 설정하였다. 현장 조사 결과, 현재 보호수로 미지정된 노거수 및 군락지와 숲 중에서 산림청 예규 제 574호의 기준에 의한 법정보호수 지정 기준을 통과하고, 관리상태도 좋은 노거수 및 군락지와 숲을 선정하였다. 군락지는 남해 난음리 비자나무 숲이 선정가능성이 높으며, 노거수는 하동 평사리 부부소나무를 포함한 13개소의 나무들이 지정 가능성이 높은 것으로 판단하였다. 노거수의 수종은 느티나무 3주, 팽나무 3주, 소나무 2주, 모밀잣밤나무, 왕버들, 후박나무 각 1그루씩이었다. 이러한 노거수와 군락지는 보호수로 지정하여서 국가의 체계적인 관리를 필요로 하며, 우리의 산림문화자산으로서 그 가치를 이어가야할 것으로 판단한다.
본 연구는 낙동강 하류지역의 지속가능한 개발과 환경보전을 위하여 위성탑재 Fuyo-1 OPS VNIR 주사자료에 의한 겨울철 환경계측을 시범·고찰하였다 따라서 그림자 효과가 강하게 발생하는 산림에 대해 방향성 분광반사특성과 식생지수를 중점분석하고 분광각대응분류를 통하여 겨울철 토지피복도를 산출하였다. 그리고 해·담수 분포도와 낙동강 하류의 수질오염도를 작성하기 위하여 가림기법, 최대우도추정분류기, 그리고 유색밀도편분기법을 응용하였다. 본 연구에서 획득된 결과를 요약하면 첫째로 양지사면의 분광반사치와 식생지수값 모두 음지사면보다 높다. 둘째로 위장반사현상이 일어나는 지역을 주제별 분류를 할 경우 분광각대응분류 산법이 유용하다 셋째로 겨울철 낮은 태양고도에도 해·담수분포도를 산출하는데 최대우도추정분류산법이 적합하다. 넷째로 근적외선밴드를 사용하여 가림·유색밀도편분기법에 의해 산출된 수질오염 도는 낙동강의 수질상태를 분석할 수 있다. 마지막으로 유색코드 정규식생지수 화상은 사면방위에 따른 임관밀도를 파악하는데 이용된다.
급격한 산업화와 도시화로 인해 해양 오염이 심각해지고 있으며, 이러한 해양 오염을 실효적으로 관리하기 위해 수질평가지수(Water Quality Index, WQI)를 마련하여 활용하고 있다. 하지만 수질평가지수는 다소 복잡한 계산과정으로 인한 정보의 손실, 기준값 변동, 실무자의 계산오류, 통계적 오류 등의 불확실성(uncertainty)을 내포하고 있다. 이에 따라 국내·외에서 인공지능 기법을 활용하여 수질평가지수를 예측하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 해양환경측정망 자료(2000 ~ 2020년)를 활용하여 우리나라 전 해역 즉, 5개의 생태구에 대한 WQI를 추정할 수 있는 가장 적합한 인공지능기법을 도출하기 위해 총 6가지의 기법(RF, XGBoost, KNN, Ext, SVM, LR)을 실험하였다. 그 결과, Random Forest 기법이 다른 기법에 비해 가장 우수한 성능을 보였다. Random Forest 기법의 WQI 점수 예측값과 실제값의 잔차 분석 결과, 모든 생태구에서 시간적 및 공간적 예측 성능이 우수한 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구에서 개발한 Random Forest 기법은 높은 정확도를 바탕으로 우리나라 전해역에 대한 WQI를 예측 가능할 것으로 사료된다.
This paper describes the development trends and service provision examples of disaster occurrence and spread prediction technology for various disasters such as tsunamis, floods, and fires. In terms of fires, we introduce the WIFIRE system, which predicts the spread of large forest fires in the United States, and the Metro21: Smart Cities Institute project, which predicts the risk of building fires. This paper describes the development trends in tsunami prediction technology in the United States and Japan using artificial intelligence (AI) to predict the occurrence and size of tsunamis that cause great damage to coastal cities in Japan, Indonesia, and the United States. In addition, it introduces the NOAA big data platform built for natural disaster prediction, considering that the use of big data is very important for AI-based disaster prediction. In addition, Google's flood forecasting system, domestic and overseas earthquake early warning system development, and service delivery cases will be introduced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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