본 연구는 전통적 수문지형학 범주에서 식생요소를 추가하여 식생-수문-지형 간의 상호작용을 연구한 국내외 성과를 정리, 분석한 것이다. 이 분야는 전통적 하천관리는 물론 하천복원과도 직접적으로 관련되어 있어 학술적으로나 실무적으로나 중요하다. 이 분야 연구는 20세기 중후 반부터 시작하여 현지조사-실내실험/수치모형의 단계를 거쳐 21세기 들어 다시 현장에서 정밀, 장기조사 단계로 가고 있다. 그러나 이 분야 국내 관련연구는 매우 미흡하다. 본 연구는 국내외 관련 연구성과를 분석하고 저자들의 지식과 경험을 토대로 식생-수문-지형 간 상호작용을 설명하는 개념적 모형과 그에 따른 6개의 유형을 제안하였다. 국내 관련연구는 제안된 6개 유형에 따라 분류하고 검토하였다. 다음 국내에서 실제 나타나는 하천식생 관련이슈들을 고려하여 향후 시급히 필요한 연구로서 식생-수문-지형 간 상호작용의 이해를 위해 특성이 서로 다른 복수의 하천에서 이에 대한 장기적, 체계적, 집중적 조사연구(모니터링) 등 다수를 제안하였다.
KoFlux는 한국의 주요 육상생태계와 대기간의 에너지, 물, 이산화탄소의 순환을 감시하기 위해 구축한 에디 공분산 기술을 기반으로 하는 미기상학 플럭스 타워 관측지의 국내 관측망이다. KoFlux의 사명은 AsiaFlux와 동일하게 지구상의 생명의 질과 지속가능성을 보장하기 위해 아시아의 주요 생태계를 감시하고 돌보는 것이다. 구체적인 KoFlux의 목적은 (1) 생태계를 감시하고, 자료를 수집, 저장하고 배포를 가능하게 하는 하부구조와 (2) 이에 관련된 지식과 자료를 효과적으로 적용하고 배포하기 위해 정기적으로 포럼과 단기 훈련과정을 과학공동체에 제공하는 것이다. KoFlux는 아시아의 주요 육상생태계의 탄소/물/에너지 교환에 관한 생태계과학 정보와 지식을 창출하고, 과학적 연구와 적용에 있어서 다학문간 협력과 융합을 촉진하고, 지속적인 생태계 서비스를 지역사회에 제공함으로써 AsiaFlux의 비전인 "사고하는 공동체, 배움의 프런티어"를 추구하며 실천해 나간다. 현재 KoFlux 네트워크는 총 일곱 개의 관측지로 구성되어 있는데 국내의 경우 활엽수림, 침엽수림, 혼효림, 논과 비균질 농경지를 포함하며, 국외의 경우 남극과 북극의 툰드라 생태계에 위치해 있다. 등재된 관측지는 모두 표준화된 프로토콜을 사용하여 자료를 체계적으로 처리하고 있으며 자유롭게 자료 활용이 가능하도록 품질 검증된 플럭스 자료의 데이터베이스를 지속적으로 구축해 가고 있다. KoFlux는 정기적인 학술 논문 출판, 포럼 및 훈련과정을 통해, 네트워크를 성장시키고, 플럭스 관측 및 모델링 전문가간의 연결 및 정보교환을 위한 아고라를 제공하며, 관측 및 자료 분석을 위한 전문인력 양성을 위한 교육에 힘쓰고 있다. 그러나 이러한 지속적인 노력에도 불구하고 KoFlux에 등재된 산학연기관을 제외하고는 아직까지 네트워크의 성장이 제한되어 있는 실정이다. 이러한 학문간의 벽을 허물고, 네트워크에 대한 동반자 및 주인 의식을 고취시키기 위해 KoFlux는 2011년부터 서울대학교에 설립된 국가농림기상센터를 중심으로 NCAM의 주요 서비스를 담당하게 될 것이다. 이러한 일치된 협력은 현재의 감시 네트워크를 더욱 보강시키고, 차세대 과학자들을 길러내며, 우리 사회에 지속가능한 생태계 서비스의 제공을 보장할 수 있도록 이끌어 줄 것이다.
데이터 마이닝은 컴퓨터와 정보처리의 발전으로 각기 다른 차원에서 다량으로 수집되는 데이터 속에서 숨은 의미나 패턴을 발견하는 유용한 기법이다. 의사결정나무, 신경망 모형, 규칙 귀납, K-평균 군집화, 시각화 등의 데이터 마이닝 개별 기법들은 산재해 있는 데이터에서 연관성을 분석하고, 이를 분류함으로써 일반화된 개념을 정의하고, 새로운 지식을 추론함으로써 실제 생활에 적용 가능한 예측을 가능하게 한다. 따라서 현재 데이터 마이닝은 기업의 마케팅 분야, 금융기관의 고객 분석, 통신 회사의 고객 이탈 방지 등에서 유용하게 활용되고 있다. 우리가 접해야 하는 정보의 양이 늘어나는 것은 범죄 수사에 있어서도 마찬가지 현상이다. 범죄와 범죄자에 대한 데이터는 축적되어 가지만 정작 개별 사안에 있어서는 중요한 데이터가 접근조차 되지 않고 있으며, 많은 데이터 속에서 이것이 내포하고 있는 숨은 의미를 지나치게 되는 경우도 많다. 본 연구에서는 선행 연구와 사례 적용을 통해 데이터 마이닝의 범죄 수사 적용 가능성과 한계점을 살펴보고자 하였다. 미제 사건으로 남는 경우가 많은 절도나 사기 같은 습관적 상습 범죄의 경우 데이터 마이닝의 분류, 군집화 기능을 활용 한다면 향후 여죄 추적에 효율적으로 활용될 수 있음을 파악할 수 있었고, 특히 다양한 문제에 적용 가능하고, 잡음에 대한 견고성이 있음에도 예측의 정확성을 지니고 있는 신경망 모형의 경우 패턴 인식을 통하여 범죄자 프로파일링이나 화상 자료 대비 시스템 구축에 충분히 활용될 것으로 생각한다. 특히 보험 사기 사례 적용에서 살펴본 바와 같이 마약, 테러와 같은 조직적 범죄수사나 자금세탁과 같은 금융 추적 수사의 경우 해당 자료의 방대함과 모호성으로 인해 수사를 하는 데 많은 어려움이 있지만 이러한 데이터 마이닝 가시화 기법을 적절히 활용한다면 전체적인 윤곽을 파악하는 데 매우 유용하며, 효율적인 수사가 가능함을 확인할 수 있었다. 그러나 데이터 마이닝은 예측 모델이므로 오류를 내재하고 있다는 점에서 수사 기관의 데이터 마이닝 접근은 조심스러워야 하며, 정보 독점화 현상과 개인 사생활 보호라는 측면에서 각 수사기관은 해당 법률에 정한 범위 내에서 해당 사건별로 데이터를 수집하고 이를 통합, 재구성하여 활용하는 측면으로 적용되어야 할 것이다. 또한 각 수사기관별로는 자신의 보유하고 있는 데이터에 대해 다차원 처리가 가능하도록 데이터베이스 시스템을 구축하여 데이터 마이닝이 적용 가능한 환경을 구축하도록 하여야 할 것이다. 아직은 논의의 초기 단계이므로 효과가 크게 부각되지는 않았지만 지금까지 제시한 문제에 대한 연구가 계속 이루어진다면 인권중심, 증거중심의 수사 개념을 바탕으로 적법절차에 의한 수사 활동을 요구받는 시대에 새로운 대안으로 자리 잡을 것이며, 수사의 과학화에 기여할 것으로 전망한다.
한반도는 계절 및 지리적 위치에 따라 강수특성이 상이하여 수자원 관리 및 계획수립 시 홍수, 가뭄을 사전에 대비하는 것이 매우 중요하다. 더욱이 기후변화로 인한 강수 및 기온의 변화는 홍수 및 가뭄 등 수재해의 변동을 더욱 심화시킬 것으로 예상된다. 본 연구에서는 남한 5대강(한강, 낙동강, 금강, 섬진강, 영산강)을 대상으로 기후변화에 따른 우기(7~9월)와 건기(10~3월)에서의 미래 하천유량의 변화를 전망 및 분석하고자 한다. 이를 위해 CMIP5의 핵심실험인 2개 RCP 시나리오(RCP4.5, RCP8.5)를 이용하였으며, 적정 GCM (INMCM4 모형)을 선정하였다. 5대강 유역의 유량을 전망하기 위해 상세화된 기후변화 시나리오를 장기 강우-유출모형(PRMS 모형)의 입력으로 하여 유량해석을 수행하였다. 장기간의 자료를 활용하여 PRMS의 모형 매개변수를 추정하였으며, 과거기간(1976~2005년) 대비 미래 3기간(2025s, 2055s, and 2085s)에 대한 우기 및 건기시의 유량변화를 분석하였다. 평가결과, 건기에서의 유출량 감소는 RCP8.5 시나리오 대비 RCP4.5 시나리오에서 더 크게 나타났으며, RCP4.5 시나리오 하에서 2025s, 2055s 기간의 유출량은 -7.23%, -3.81% 감소하는 것으로 나타나 가까운 미래(2025s) 기간에서의 유출량 감소가 더욱 클 것으로 전망되었다. 먼 미래(2085s) 기간의 경우, 북부지역은 유량이 증가, 남부지역은 유량이 감소하는 것으로 나타났다. 한편, RCP 8.5 시나리오 하에서는 남부지역을 포함한 대부분의 지역이 가뭄에 대한 취약성이 높아지는 것으로 나타났다. 우기에서의 유출량 변화는 2개 RCP 시나리오 및 미래 전 기간에서 지역에 따라 유량이 증가(북부 및 서부지역) 또는 감소(남부)하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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