• 대한지리학회지
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• 제42권1호
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• pp.133-155
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• 2007

최근 새로운 도시개발의 패러다임으로 지속가능 한 개발에 대한 관심이 고조되고 있다. 지속가능 한 도시개발을 위해 통행량과 통행거리를 줄이는 교통정책과 혼합 고밀의 토지이용을 유도할 수 있는 정책을 수립해야 한다는 점에 대해서는 공감대가 형성되어 있다. 그러나 실증적 차원에서 과연 어떤 정책들이 에너지 소비와 대기가스 방출량을 저감시킴으로서 지속가능 한 도시개발을 도모하는데 효과적인가에 대한 경험적 연구는 매우 부족한 편이다. 본 연구는 지속가능 한 도시개발을 위해 수립한 정책들의 효과나 영향력을 평가할 수 있는 계획지원시스템의 구축과 활용성을 모색하는데 목적을 두었다. 이를 위해 정책대안에 따른 시나리오를 구축하고 이를 시뮬레이션 하여 그 결과를 비교 평가하는 전 과정을 처리할 수 있는 시스템을 개념적으로 설계하였다. 이 시스템은 크게 투입-모델링-산출의 세 구성요소로 되어 있으며, 가장 핵심적 요소는 토지이용과 교통체계, 환경모델을 통합화하는 모델링이다. 토지이용-교통-환경모델을 통합화하는 접근방법에 대한 장점은 잘 알려져 있으나, 실제로 통합모델을 운용할 수 있도록 개발된 소프트웨어는 매우 적다. 본 연구에서는 지속가능 한 도시개발을 위해 토지이용-교통 통합모델로 알려진 TRANUS의 활용 가능성을 검토하였다. 용인시를 사례로 하여 초기화시점에서 TRANUS를 작동시킨 결과 토지소비량, 총 통행량과 통행거리 및 비용, 에너지 소비량, 대중교통수단 분담율 등 지속가능성 수준을 측정, 평가할 수 있는 결과물들이 산출되었다. 따라서 TRANUS는 우리나라에서도 지속가능 한 도시개발을 위해 효과적인 정책대안을 선정하는데 활용 가능성이 높은 시스템이라고 볼 수 있다.

• 농약과학회지
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• 제10권4호
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• pp.279-288
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• 2006

강우에 의한 경사지 토양으로부터의 농약 유출양상을 파악하고 그에 대한 환경적 요인 및 영농방법등의 영향 정도를 평가하기 위하여 토양흡착실험과 인공강우유출실험 및 콩 재배 lysimeter 포장에서 유출 실험을 수행하였다. 흡착실험을 수행하여 농약의 이동 가능성과 이동형태를 파악하고, 인공강우시설을 이용한 유출실험으로 강우양상 및 경사도의 영향 정도를 살펴보고, 콩 재배 경사지 포장에 설치된 lysimeter 실험을 수행하여 작물 재배에 따른 농약의 유실 양상 차이를 파악하여 농약의 표면유출에 의한 유실 수준을 평가하고자 하였다. 두 농약의 Freundlich 흡착계수 K는 diazinon은 $4.0{\sim}5.5$이었고 metolachlor는 $1.6{\sim}2.0$이었다. Freundlich 등온흡착식의 직선성을 나타내는 1/n 값은 탈착방법의 경우 $0.96{\sim}1.02$이었고 흡착방법의 경우는 $0.87{\sim}1.02$이었다. 영국 SSLRC의 이동성 분류기준으로 판단하면 diazinon과 metolachlor는 moderately mobile ($75{\leq}Koc$ <500) 등급에 해당하였다. 인공강우 처리구의 유출수 및 유실토양에 의한 농약 유실률은 각각 diazinon $0.1{\sim}0.6%$ 및 $0.1{\sim}0.2%$, metolachlor $0.5{\sim}1.0%$ 및 $0.1{\sim}0.7%$ 이었고, 경사도 30%의 경우가 10%에 비하여 농약 유실량이 $0.2{\sim}1.9$ 배 많았다. 인공강우실험 후 농약의 토심별 분포를 살펴 본 결과 diazinon은 토심 $5{\sim}10$ cm까지 이동하였고 metolachlor는 토심 $10{\sim}15$ cm까지 이동하였다. Lysimeter 포장유출실험 결과 경사도 및 경사장별 나지구의 유실량은 diazinon $0.23{\sim}0.50%$, metolachlor $1.0{\sim}3.1%$ 수준이었으며, 인공강우실험의 유실률에 비하여 $1/3{\sim}2.5$ 배 수준으로 나타났다. 콩재배구의 유실률은 나지구의 유실률에 비하여 평균적으로 $21{\sim}75%$ 정도 감소된 것으로 나타났다. 유출수 중 농약성분의 최고농도는 콩재배구 및 나지구 각각 diazinon $1{\sim}9{\mu}g\;L^{-1}$ 및 $3{\sim}16{\mu}g\;L^{-1}$, metolachlor $7{\sim}31{\mu}g\;L^{-1}$ 및 $5{\sim}40{\mu}g\;L^{-1}$ 수준으로 작물 재배 여부에 따른 유출수 중 농도의 차이는 크지 않은 것으로 나타났다.

• 한국토양비료학회지
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• 제43권6호
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• pp.789-792
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• 2010

우리나라의 A1B 기후변화 시나리오에 따르면 21세기 말에는 강우량이 17% 증가하는 것으로 예상되고 있으며, 이에 따라 우리나라 밭토양의 단위면적당 토양 유실량은 2003년 대비 7.6% 증가하고, 총 토양 유실량은 2003년 대비 12.9% 증가하는 것으로 예측되었다. 그러나, 본 연구에서는 우리나라 강우량 변화 시나리오에 따른 토양 침식을 예측에 있어 미래의 작물, 토지이용의 변화 및 지구단위별 지형 변경 등의 인자는 분석에 적용되지 못하였다. 또한, 태풍빈도, 토지피복의 변화 등의 영향은 충분히 반영되지 않아 향후 기후변화에 따른 토양 유실 방지를 위해서는 보다 면밀한 대책이 필요할 것으로 생각된다. 따라서, 앞으로 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 본 연구결과를 토대로 하여 적용 인자들을 확대하고, 향후 개선된 연구자료와 방법론으로 보완해야 할 것이다. 또한, 기후변화에 따른 비점오염원 관리정책과 연계하여 농업환경 영향평가, 예측 및 관리방안에 대한 연구가 필요하다고 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.64-80
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• 2018

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.

• 한국기후변화학회지
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• 제1권2호
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• pp.121-131
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• 2010

본 연구에서는 미국에서 개발되어 IBSNAT(International Benchmark Site Network for Agrotechnology Transfer) 사업에 의해 국제적으로 널리 보급된 DSSAT 패키지(CERES-Rice 모형)의 최근 윈도우 버전(DSSAT v4)을 국내에 도입하여, 우리나라 벼 품종과 기상요소, 그리고 국립농업과학원의 정밀농업토양자료 등을 적용하여, 출수생태형별 품종유전모수를 추정한 후, GCM 기후시나리오에 따른 벼 생육 및 생산량의 변동을 시뮬레이션 방법으로 평가하였다. 온도가 상승함에 따라 출수 기간은 단축하는 것으로 조사되었다. 온도가 $2^{\circ}C$ 상승하였을 때는 7~8일 단축되는 것으로 모의되었고, $5.2^{\circ}C$ 상승하는 UKMO 기후시나리오를 적용하면 최대 16~18일 단축되는 것으로 추정되었다. 출수 기간은 출수생태형의 구분 없이 온도 상승에 따라 비슷하게 단축되는 것으로 분석되었지만, 벼 등숙 기간의 변화는 출수생태형에 따라 다른 경향을 나타내었다. 즉, 생육 기간이 길은 중만생종의 출수 기간은 온도 상승 정도에 따라 14~18일 짧아졌는데 반하여, 생육 기간이 짧은 조생종의 경우에는 1~3일 짧아져, 단축 정도가 상대적으로 적은 것으로 조사되었다. 온도가 30년 평년 기후(1971~2000년)보다 $2^{\circ}C$와 $3^{\circ}C$ 상승하는 조건에서, 전국적인 평균 벼 수량은 평년 기후에 의해 추정된 것보다 각각 4.5%와 8.2% 감소하는 것으로 전망되었고, $CO_2$ 배증에 따라 온도 상승을 가장 높게 예측하는 UKMO 전지구 기후변화모델을 적용하여, 전국적으로 벼 수량을 모의하였을 때는 평년기후에 적용하여 추정한 수량보다 전국 평균 14.9% 감소하는 것으로 분석되었다. 이는 온난화로 인한 등숙 기간의 단축뿐 아니라 고온에서의 임실율 저하, 그리고 야간고온에 의한 호흡손실 때문인 것으로 판단된다. 따라서 지역별 정밀농업기후 추정과 이에 근거한 최적 품종의 선택, 이앙기 및 수확기 등 생육 기간의 조절 등 온난화 대응기술의 개발이 필요하다.

• 한국작물학회지
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• 제67권2호
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• pp.95-110
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• 2022

본 연구는 기후변화에 따른 전국 맥종별(겉보리, 쌀보리 등) 생육 및 수확량, 보급종자 지역 등을 2019년과 2020년에 조사하여 재배한계지를 알아보고자 수행하였다. 2019년과 2020년에 쌀보리 및 겉보리 보급 종자는 우리나라 전역에서 보급되는 것으로 조사되었다. 맥류 재배시 품종과 보급종자 사용율은 맥종 및 지역별로 다르게 나타났다. 즉 2020년과 2021년에 지역별로 겉보리 보급종자는 0~100% 사용되었다. 2019년과 2020년 전국 쌀보리 평균 파종일은 10월 17일~11월 9일이었고, 겉보리 경우 10월 26일~11월 13일이었고, 맥주보리 10월 19일~11월 5일이었고, 쌀귀리는 10월 3일~11월 1일이었다. 즉 맥류 파종일은 연도 및 지역별 차이를 보였다. 즉 쌀보리의 경우 전남에서는 12월 12일까지도 파종한 농가가 있었다. 전국 맥종별 재배지역의 10a당 수량은 주산지와 재배한계지간에 차이를 보였다. 일부 재배한계지인 강원도 재배지역에서는 수확이 불가능하였다. 기후변화 시나리오에 의해 1월 최저온도에 의해 -10℃ 이하로 겉보리, -8℃ 이하로 쌀보리, -4℃이하로 맥주귀리와 쌀귀리 맥류 안전지대로 본 경우 한국의 최근 20년(2002-2021) 1월 최저평균 온도에 의하면 이들 온도지역에서 맥류가 재배가 가능한 것으로 나타났다. 또한 지역별로 맥류 보급 종자로 볼 때 우리나라 전역에 맥류 재배가 가능할 것으로 판단되나 실제로 맥류 생육과 수확량에 관한 실태 조사의 경우에서 일부 강원 지역 등에서는 작황불량으로 수확이 불가능한 지역도 있었다. 따라서 기후변화에 따른 맥종별 재배한계지 설정은 재배지의 생육 및 수량 등의 영향평가 등에 의해 재추정 되어야 할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권6호
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• pp.403-417
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• 2023

본 연구에서는 CCTV 영상 기반 강우강도 산정 시 필수적으로 요구되는 적정 강우 이미지 DB를 구축하기 위한 방법론을 개발하였다. 먼저, 실환경에서 불규칙적이고 높은 변동성을 보일 수 있는 변수들(바람으로 인한 빗줄기의 변동성, 녹화 환경에서 포함되는 움직이는 객체, 렌즈 위의 흐림 현상 등)에 대한 통제가 가능한 한국건설생활환경시험연구원 내 기후환경시험실에서 CCTV 영상 DB를 구축하였다. 서로 다른 5개의 실험 조건을 고려하여 이상적 환경에서 총 1,728개의 시나리오를 구성하였다. 본 연구에서는 1,920×1,080 사이즈의 30 fps (frame per second) 영상 36개에 대하여 프레임 분할을 진행하였으며, 총 97,200개의 이미지를 사용하였다. 이후, k-최근접 이웃 알고리즘을 기반으로 산정된 최종 배경과 각 이미지와의 차이를 계산하여 빗줄기 이미지를 분리하였다. 과적합 방지를 위해 각 이미지에 대한 평균 픽셀 값을 계산하고, 설정한 픽셀 임계치보다 큰 자료를 선별하였다. 180×180 사이즈로의 재구성을 위해서 관심영역을 설정하고 10 Pixel 단위로 이동을 진행하여 픽셀 변동성이 최대가 되는 영역을 산정하였다. 합성곱 신경망 모델의 훈련을 위해서 120×120 사이즈로 재변환하고 과적합 방지를 위해 이미지 증강 과정을 거쳤다. 그 결과, 이미지 기반 강우 강도 합성곱 신경망 모델을 통해 산정된 결과값과 우량계에서 취득된 강우자료가 전반적으로 유사한 양상을 보였으며, 모든 강우강도 실험 조건에 대해서 약 92%의 데이터의 PBIAS (percent bias)가 절댓값 범위 10% 이내에 해당하였다. 본 연구의 결과물과 전이학습 등의 방법을 연계하여 기존 실환경 CCTV의 한계점을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

• 해양안보
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• 제7권1호
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• pp.31-60
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• 2023

본 논문은 북한의 SLBM 탑재 신형 잠수함과 핵 무인 수중 공격정 '해일'에 효과적으로 대응하기 위해 자항 기뢰와 초공동 어뢰를 결합한 융복합 무기체계를 제안하고, 그 효과성을 분석하였다. 자항 기뢰와 초공동 어뢰의 융복합 무기체계는 자항 기뢰의 은밀 매복 및 탐지 능력과 초공동 어뢰의 초고속 주행 능력을 결합하여, 각 무기체계의 장점을 극대화하고 단점을 상호 보완한다. 이 무기체계의 효과성을 분석하기 위해 국방전력발전업무훈령의 소요제기서 작성 기준을 참고하여 수중 유도무기의 작전 운용에 요구되는 성능에 적합하게 분석 기준을 선정하고, 기존 무기체계 대비 효과성을 수중 방어 지속성, 전투력 운용 융통성, 생존성, 지휘/통제, 운영 비용 효율성, 기상 영향 요인 등 6가지 측면에서 분석하였다. 또한, 시나리오 구상을 통해 이 무기체계의 실용성을 입증하였다. 자항 기뢰와 초공동 어뢰의 융복합 무기체계가 현실화 된다면 미래의 수중환경에서 한국의 안보에 매우 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국환경농학회지
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• 제26권4호
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• pp.343-350
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• 2007

강우에 의한 경사지 토양으로부터의 농약 유출양상을 파악하고 그에 대한 농약의 특성, 환경적 요인 및 영농방법 등의 영향 정도를 평가하기 위하여 토양흡착실험과 인공강우유출 실험 및 콩 재배 lysimeter 포장에서 유출실험을 수행하였다. Endosulfan의 흡착법에 의한 흡착계수 (K)는 $77{\sim}131$이었으며, 탈착법에 의한K값이 흡착법으로 구한 값보다 높았다. 영국 SSLRC의 이동성 분류기준에 의하면 endosulfan은 Koc 4,000을 초과하여 non-mobile 등급에 속하였다. 인공강우 처리구의 유출수 및 유실토양에 의한 endosulfan의 유실율은 $3.4{\sim}5.6%$ 및 $4.4{\sim}15.6%$이었다. 인공강우실험 후 토심별 분포를 살펴 본 결과 대부분의 endosulfan 잔류분은 토심 5 cm 이내에 잔류하였다. 경사도 30%의 경우가 10%에 비하여 각 농약의 유실량이 $0.6{\sim}0.9$배 많았는데 유출수에 의한 농약의 유실량 차이는 유출수 중 농도 차이로 볼 수 있으며, 유실토양에 의한 농약 유실량 차이는 토양 유실량과 관계되는 것으로 생각되었다. Lysimeter 포장유출실험 결과 경사도 및 경사장별 endo-sulfan 유실량은 살포량 대비 $5{\sim}35%$ 수준이었다. 콩재배구의 유실율은 나지구의 유실율에 비하여 평균 66% 수준이었다. 경사조건의 영향을 살펴보면 유출수의 경우에는 그 차이가 크지 않았으나 유실토양에 의한 유실율은 경사도와 경사장 증가에 따라 $4{\sim}12$배까지 증가하는 것으로 나타났다. 한편 유출수 중 농약성분의 최고농도는 콩재배구 및 나지구 각각 $8{\sim}10{\mu}gL^{-1}$ 및 $7{\sim}9{\mu}gL^{-1}$ 수준으로 작물 재배 여부에 따른 유출수 중 농도의 차이는 크지 않은 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제19D권3호
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• pp.237-246
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• 2012

글로벌 포지셔닝 시스템(GPS)의 기술이 점점 발전하고 있으나, 그 정확성은 건물의 내부나 지하도로에서의 위치인식이 아닌, 실외에서의 위치인식에서만 적합하다. 건물의 내부나 지하도로에 대한 위치 인식의 응용분야에 대하여, 글로벌 포지셔닝 시스템은 빌딩의 내부나 지하도로에서 정확한 위치인식을 요구 받을 경우, 건축구조물들로 인하여 정확성을 달성할 수 없다. 왜냐하면 사람이 필요로 하는 공간은 건물의 내부나 지하도로에서 수 평방미터에 불과한 매우 작은 공간이기 때문이다. 위치추정에 기반을 둔 수신신호강도(RSS)는 거의 모든 건물과 지하도로에서 수신이 가능한 무선 근거리통신망, IEEE 802.11, WiFi 전파신호 위치추정을 이용한 방안으로서, 특별히, 매우 좋은 선택이 될 수 있다. 이와 같은 위치추정시스템들의 근본적인 필요성은 특정 위치에서 수신신호 강도를 이용하여 통신기지국으로부터 모바일장치에 이르는 위치의 평가를 가능하도록 하는 것이다. 이와 같은 과정에서 발생하는 다중 경로 페이딩 현상들은 위치추정에서 불확실성의 원인으로서, 수신신호강도를 예측하기 어렵게 만든다. 이와 같은 문제들을 해결하기 위하여, 신경망과 푸시-풀 평가 방법의 결합은 건물의 내부나 지하도로에서 모바일장치들을 이용하여 위치의 결정을 학습하고, 결정할 수 있도록 적용된다.