• 한국산림과학회지
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• 제111권4호
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• pp.603-612
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• 2022

본 연구는 다중시기 위성영상과 머신러닝 알고리즘을 이용하여 준국가수준의 시계열 산림바이오매스량을 추정하였으며, 이를 바탕으로 산림배출기준선 설정하여 비교·분석하였다. 머신러닝기반의 산림바이오매스 추정 모델을 구축하기 위하여 Landsat TM 위성영상과 유럽항공우주국에서 제공하는 Biomass Climate Change Initiative 정보를 이용하였으며, 머신러닝 알고리즘은 비모수 학습모델인 k-Nearest Neighbor(kNN)과 의사결정나무 기반의 Random Forest(RF)를 적용하였다. 또한, 추정된 산림바이오매스량은 Forest reference emission levels(FREL) 자료와 비교하였다. 머신러닝 알고리즘 별 산림바이오매스 추정 모델을 비교해보면, 최적의 kNN 모델과 RF 모델의 Root Mean Square Error (RMSE)는 각각 35.9와 34.41였으며, RF모델이 kNN모델보다 상대적으로 우수하였다. 또한, FREL, kNN, RF 모델 별 산림배출기준선의 기울기는 각각 약 -33천ton, -253천ton, -92천ton으로 설정되었다.

• 농업과학연구
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• 제47권4호
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• pp.1083-1096
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• 2020

Global attention to the greenhouse gas emissions from deforestation and forest degradation is increasing. There is a growing recognition of reducing emission from deforestation and forest degradation plus (REDD+) as an effective way to reduce greenhouse gas emissions in the forestry sector. The Republic of Korea is implementing REDD+ pilot projects in four Southeast Asian countries as part of its efforts to reduce greenhouse gas emissions. This study evaluates countries with the potential to become priority partner countries for Korea's REDD+ programs, using the following five criteria: The first criterion is that a country should include the forest sector and REDD+ in its national plan for reducing greenhouse gas (GHG) emissions. The second and third criteria refer to an average forest coverage rate of over 44% and a forest change rate of over - 0.1%, among the countries with forest cover of more than 10 million ha. The fourth criterion is that the country should meet the Forest Reference Emission Level requirements, one of the four elements of the Warsaw REDD+ Framework. The fifth criterion is that the country should have bilateral relations with the Republic of Korea in forestry while at the same time be a partner country for cooperation on climate change as well as a REDD+ pilot country. Based on our evaluation, we conclude that the first priority countries are Indonesia, Cambodia, and Myanmar. The second priority countries include Brazil, Ecuador, and Peru. Finally, the third priority countries are Columbia, Congo, and Mozambique. This study suggests that for the selection of priority partner countries, Korean REDD+ programs should center on existing REDD+ pilot countries.

• 대한지리학회지
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• 제50권3호
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• pp.277-287
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• 2015

본 논문은 REDD(Reducing Emissions from Deforestation and forest Degradation, 개발도상국의 산림파괴 및 산림황폐화 방지를 통한 온실가스 감축) 기준선 설정시 토지이용변화 예측모형 적용의 한계점을 지적한다. REDD는 산림을 보호하는 대가로 탄소배출권을 생성하고 이를 거래하는 내용이 골자를 이루는 국제환경보전 정책이다. 탄소배출권의 규모는 기준선(reference level)에 근거해 정해지는데, '기준선'이란 산림파괴 패턴이 현상태 그대로 유지될 경우 미래에 발생할 탄소배출량을 의미한다. 본 논문에서는 토지이용변화 예측모형인 Geographic Emission Benchmark(GEB)와 GEOMOD의 모델링 결과를 비교하여 공간적 스케일이 변함에 따라 이들의 정확도가 어떻게 달라지는지를 분석하였다. 두 모형을 중국 운남성 시솽반나 열대림 사례에 적용한 결과, GEB가 상대적으로 양적 예측이 더 우수한 것으로 나타났고, GEOMOD는 위치적 예측이 더 정확한 것으로 밝혀졌다. 양적 예측은 몇 헥타르의 산림이 미래에 경작지로 개간이 될 것인가에 대한 결과를 의미하고, 위치적 예측은 그 개간이 어디에서 일어날 것인가에 대한 결과를 가리킨다. 또한, 위치적 예측이 다소 부정확하더라도 양적인 예측이 우수하면 전반적으로 특정 모형이 우수한 결과를 나타낼 수 있는 것으로 나타났다. 이는 REDD 기준선 설정시 양적 예측과 위치적 예측이 모두 중요한 만큼 다양한 조건 하에서의 정확도 변이를 고려하여 신중하게 토지이용변화 예측모형 적용해야지만 정확한 기준선을 설정할 수 있음을 시사한다.

• 한국산림과학회지
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• 제105권2호
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• pp.238-246
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• 2016

본 연구는 Post-2020을 대비하는 일본의 REDD+의 국가전략과 각 기관별 추진현황을 파악하고, JCM(Joint Credit Mechanism) REDD+ 가이드라인의 문제점에 대한 우리나라 REDD+의 대응 방안 및 시사점을 제시하는 것을 목적으로 한다. JCM-REDD+ 가이드라인의 기술적 한계를 보면, REDD+ 사업의 대상이 되는 산림의 적합성은 세이프가드 간섭이 적은 곳을 선점하는 문제가 있으며, 참조배출기준선의 설정은 기준연도에 따라서 추세선이 변화하기 때문에 배출량 차이가 발생할 수 있다. 또한, REDD+의 배출이동(누출)은 누출지역이 발생하였을 때, 누출면적과 관계없이 일정계수를 곱하여 산출하기 때문에 불확실성을 포함하고 있으며, 모니터링 실시방침은 국가 및 준국가 단위의 방법만을 제시하고 있어 프로젝트 단위의 방법론이 필요하다. 마지막으로 세이프가드에 대한 방침은 세부사항 없이 목록으로만 제시하고 있어 국제통용의 항목 규정이 필요하다. 이와 같은 문제점들은 크레딧의 분배와 계층적접근(Nested Approach) 등의 더블카운팅(Double Counting) 문제와도 관련이 있으며, 앞으로 우리나라는 이를 고려하여 REDD+ 사업을 시행해야 할 것이다.