• 유기물자원화
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• 제31권3호
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• pp.55-64
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• 2023

본 연구의 목적은 바이오차를 미생물 담체로 활용하기 위해 pH 조절제로서 구연산과 목초액을 각각 처리한 왕겨 바이오차와 어분을 혼합한 토양 침출수의 양분 용출 패턴을 구명하기 위해 수행하였다. 왕겨 바이오차 pH 6.0~7.0와 어분을 혼합비(4:6)로 조제하였다. 본 실험의 처리는 산도를 조절하지 않은 바이오차 처리한 토양을 대조구(RB+DF), 목초액으로 산도 조절한 왕겨 바이오차와 어분의 혼합물(RBP+DF)을 처리한 토양, 구연산으로 산도 조절한 왕겨 바이오차와 어분의 혼합물(RBC+DF)을 처리한 토양 3 수준으로 구성되어 있다. 왕겨 바이오차와 어분을 혼합한 토양 침출수 중에 NH₄-N, NO₃-N, PO₄-P, K의 농도를 분광계를 이용하여 분석하였다. 실험 결과로서 RBC+DF 처리한 토양의 침출수 중에 NH₄-N와 PO₄-P 누적함량은 가장 높았고, 또한 RBP+DF를 처리한 토양의 침출수에서 NO₃-N와 K의 누적함량은 가장 높게 나타났다. 대조구에 비해 NH₄-N와 PO₄-P는 구연산으로 산도를 조절한 왕겨 바이오차를 처리한 토양의 침출수에서, NO₃-N와 K는 목초액으로 조절한 왕겨 바이오차 처리한 토양의 침출수에서 각각 흡착능이 낮아 더 많이 용출되는 것으로 관측되었다. 따라서, 미생물 담체로서 산도를 조절한 왕겨 바이오차의 시용에 따른 작물 생육 반응에 관한 연구가 필요하다고 판단된다.

• 한국조경학회지
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• 제51권2호
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• pp.28-41
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• 2023

본 연구의 목적은 대전광역시를 사례로 도시환경 개선을 위한 도시 바람길숲 조성 계획기법을 개발하고자 하였다. 미세먼지 및 폭염 공간분석을 통해 상대적으로 심각한 집중지역의 유역권을 공간단위로 도출하였고, 해당 유역권 내 찬공기 유동 잠재성이 있는 지역을 바람길숲 조성 대상권역으로 선정하였다. 미세먼지 극심지역은 대덕구 대전산업단지 재생사업지구, 유성구 대덕테크노밸리 일대가 해당되었다. 폭염 발생 우심지역은 대덕산업단지(목상동), 대전산업단지 재생사업지구(대화동), 오정동 밀집주거지(오정동) 일대가 해당되었다. 대전 지점 자동기상관측장비(AWS) 측정 결과 낮과 밤의 평균 풍속은 0.1-1.7m/s, 밤 시간 바람 유동이 낮보다 저조하였고, 밤에 외곽 산림에서 생성되는 찬공기의 이동을 원활하게 유도하는 바람길숲 계획이 필요하였다. 대전광역시 미세먼지·폭염 집중관리 권역은 대전천 권역, 유등천 권역, 갑천-유등천 권역, 갑천 권역으로 총 4개 권역이었다. 바람길숲 조성계획 사례는 4개 권역 중 대전광역시 구도심이며, 바람길 조성 효과가 높을 것으로 추정되는 갑천-유등천 권역을 대상으로 제시하였다. 갑천-유등천 권역은 계족산 서사면 산림, 우성이산 남사면 산림에서 생성된 찬공기를 갑천, 유등천과 가로숲을 통해 연결하여 도심으로 찬공기 확산될 수 있도록 바람길숲을 계획하였다. 바람길숲 대상 권역 선정 후 해당 권역 내 기후톱지도, 바람형성기능 평가도 작성, 바람장미(밤) 현황 파악, 미세먼지 발생현황, 지표면 온도 분포현황을 상세하게 파악하였다. 이를 통해 바람길숲 계획 구상 및 유형별 세부 대상지를 파악하였다. 그리고 바람길숲 유형별 조성방향 설정과 조성방향에 따른 세부 실행계획을 수립하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6B호
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• pp.731-741
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• 2008

기존의 한강 감조구간 수치모의에 대한 연구는 단면자료 획득의 어려움이나 유도의 조위자료가 없으므로 하류 경계단을 전류지점으로 하여 모의한 논문이 대부분이나 본 연구에서는 수치해도를 바탕으로 곡릉천 합류부 이후와 임진강 하구부의 단면을 가정하고 인천검조소의 조위자료를 유도지점으로 전이시켜 서해안 조위에 의한 한강하류부에서의 수리학적 거동을 해석하였다. 모형의 적용구간은 신곡수중보로부터 한강의 법적 하류단인 김포시 유도까지 총 36.8 km에 이르는 구간으로 흐름 및 혼합거동 해석은 RMA-2 모형과 서일원(2008)이 개발한 2차원 이송-분산 해석모형인 RAM4를 이용하였다. 전류지점에서의 수위 및 종횡방향 유속 실측자료와 수치모의 결과를 비교하여 흐름해석 결과를 검증하였다. 수위 관측소의 자료가 양호하고 인천검조소에서 높은 조차가 발생하는 2006년 6월 23일~25일 동안 모의한 결과 유도지점의 조위에 따라 총 5회의 역방향 흐름이 관찰되었고 최대 역류 길이는 장항 IC까지 총 32.9 km에 이르렀다. 최대 역방향 흐름의 발생 및 소멸 과정, 최고 유속선을 따른 수위 및 유속을 분석하였으며 이에 따른 비보존성 오염물질의 혼합거동을 해석하였다. 굴포천으로부터 유입된 오염물질은 하폭방향 퍼짐이 두드러지게 일어났지만 곡릉천에서 유입된 BOD는 곡릉천 합류부를 전후하여 중앙 및 좌안측 수심이 급격히 깊어지고 최대유속선이 곡릉천 방향인 우안에서 발생하고 있으므로 횡방향 혼합이 빠르게 완료되어 오염운의 반경이 상대적으로 좁은 것을 확인할 수 있었다. 또한 1차원 이송-분산방정식의 해석해를 적용해 유도지점의 염도 값을 인천검조소로부터 추산하여 한강 하류부에서의 수평 2차원 염수 혼합거동을 해석하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1635-1650
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• 2023

지구온난화로 인한 해수면온도 상승은 해양 생태계와 해양 생물에 열적 스트레스를 유발하여 해양 종의 생산성과 분포에 심각한 영향을 미친다. 이와 관련하여 최근 우리나라의 수산자원 중 살오징어의 어획량이 지속적으로 감소하고 있다. 본 연구에서는 지속적인 수산자원 관리를 위하여 어장 형성에 영향을 주는 해양환경을 분석하고 천리안해양관측위성 자료를 비롯한 여러 위성자료들을 이용하여 계절별 살오징어 서식지적합 모델을 개발하였다. 해수면온도는 14.11-26.16℃, 해수면높이는 0.56-0.82 m, 엽록소-a 농도는 0.31-1.52 mg m^-3, 일차생산량은 580.96-1574.13 mg C m^-2 day^-1인 범위에서 평균적으로 약 83%의 살오징어가 어획되는 것을 확인하였다. 계절별로 적합지수를 곡선 접합한 후, 네 가지 통계 방법으로 서식지적합지수를 개발하였고 그 중 산술평균을 사용한 모델이 가장 좋은 성능을 보였다. 개발한 통계 모델과 2019년 어획량 자료와 비교하였을 때, 계절별로 다른 해역에 생성되는 어장과 어획량이 높은 곳에 서식지적합지수가 높게 나타나는 것을 확인하여 모델이 잘 개발될 것을 볼 수 있었다. 또한, 살오징어의 어장 형성과 관련이 높은 해수면온도의 뚜렷한 증가 추세를 확인하였으며 앞으로 지속될 해양 온난화에 의해 어장이 변화할 것으로 예상이 된다. 수산자원 관리를 위해서는 꾸준히 모니터링하는 것이 필요하다고 보여진다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1615-1633
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• 2023

괭생이모자반은 황해 및 동중국해에서 대규모 번식하는 부유조류 중 하나로 우리나라 연안에 유입되어 환경 파괴 및 양식업 피해 등 다양한 문제점을 야기한다. 효율적인 피해 예방 및 연안 환경 보존을 위하여 최근 인공위성 기반 원격탐사 기술을 활용한 괭생이모자반 탐지 알고리즘 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 하지만, 잘못된 탐지 정보는 해상 수거 선박의 이동 거리 증가, 지자체나 유관기관의 대응 혼선 등을 유발하므로 괭생이모자반 공간정보 생산 시 오탐지 최소화는 매우 중요하다. 본 연구는 국립해양조사원 국가해양위성센터의 GOCI-II 기반 괭생이모자반 탐지 알고리즘을 활용하여 자동으로 오탐지 화소를 제거하는 기술을 적용하였다. 주요 오탐지 발생 원인 분석 결과를 바탕으로 선형·산발적 오탐지 및 봄, 여름철에 중국 연안에서 대량으로 발생하는 녹조류를 오탐지로 간주하여 제거하는 과정을 포함하였다. 2022년 2월 24일부터 6월 25일까지 괭생이모자반 발생일을 대상으로 오탐지 자동 제거 기법을 적용하고, 중해상도 위성 영상을 이용하여 육안 판독 결과를 생성하고 정성적, 정량적 평가를 수행하였다. 선형 오탐지는 완전히 제거하였으며, 산발적 및 녹조 오탐지는 분포 파악에 영향을 주는 대부분의 오탐지 결과를 제거하였다. 자동 오탐지 제거 과정 이후에도 육안 판독 결과 대비 괭생이모자반의 분포 면적 확인이 가능하였으며, 이진분류모델을 이용하여 정확도와 정밀도는 각각 평균 97.73%, 95.4%로 산출하였다. 재현율은 매우 낮은 29.03%였는데, 이는 GOCI-II와 중해상도 위성영상의 관측 시간 불일치에 의한 괭생이모자반 이동 영향, 공간해상도 차이, 정사보정에 따른 위치 편차, 그리고 구름 마스킹 영향에 의한 것으로 추정하였다. 본 연구의 괭생이모자반 오탐지 제거 결과는 공간적인 분포 현황을 준실시간으로 파악할 수 있으나 생체량을 정확하게 추정하는 것은 한계가 존재하였다. 따라서, 지속적인 괭생이모자반 모니터링 시스템 고도화 연구를 통해 향후 괭생이모자반 대응계획수립을 위한 자료로 활용하고자 한다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제13권1호
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• pp.1-14
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• 2008

서해 중부에 위치한 배타적경제수역(EEZ) 내에서 이루어지는 바다모래 채굴로 인한 해양수질의 장단기적 변화를 알아보기 위해 2004년부터 2007년까지 8회에 걸쳐 사방 약 30 km의 장방형 해역에 대한 광역적이고 종합적인 현장 조사를 수행하였다. 전체 대상 해역을 바다모래가 실제 채굴되는 구역과 잠재적인 영향 구역, 그리고 비교 구역으로 나누어 조사하였다. 조사항목은 pH, ORP, 수온, 염분 등과 같은 기본적인 항목과 함께 부유물질(SS), 영양염(질산염, 아질산염, 암모니움염, 인산염)과 엽록소-a에 대하여 분석하였다. 이러한 광역 정점 조사와 함께 바다모래가 채굴되는 선박에 근접하여 실제 부유물질 등이 확산되는 경로를 따라 표층, 중층, 저층에서 관측하는 집중 조사도 수행하였다. 광역 조사의 결과, 바다모래 채굴로 인하여 민감하게 영향을 받는 인자는 부유물질, 암모니움염, 질산염, 엽록소-a, ORP로 나타났다. 또한 채굴선박에 인접하여 발생한 현탁류를 따라 집중 조사한 결과, 주변해역의 평균농도보다 큰범위가 부유물질은 표층과 저층에서 남북방향으로 폭 8 km, 동서방향으로 폭 약 5 km를 가진 타원형 형태로 확산되었으며, 이에 비하여 인산염은 매우 좁은 범위 내에 한정되었다. 또한 암모니움염도 좁은 범위에 국한되었으나, 암모니움염의 확산방향에 연장하여 질산염의 높은 농도가 나타나고, 같은 위치에서 높은 N/P와 높은 엽록소-a 농도가 동반되었다. 지난 4년간의 광역조사와 집중조사를 통해 발견할 수 있었던 가장 중요한 사실은 바다모래 채굴의 영향을 일차적으로 민감하게 나타내는 수질인자는 부유물질, 암모니움염, 질산염 및 ORP이며, 이로 인한 이차적인 효과가 높은 N/P 비율과 높은 엽록소-a 로 감지되었다는 점이다. 이 중 부유물질과 ORP는 부이와 자동 측정장비를 사용하여 원거리에서 자료를 얻을 수 있으므로 바다모래 채굴 해역에 대한 지속적인 모니터링에 매우 유용한 수질인자가 될 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국지구과학회지
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• 제45권1호
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• pp.1-18
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• 2024

2020년 6월 여름철 중위도 동아시아 지역의 온난화가 PM_2.5 에어로졸의 생성기작에 미치는 영향을 WRF-Chem 모델에 기상과 기후 입력 자료를 적용하여 산출한 PM_2.5 에어로졸 아노말리를 통해 분석하였다. 30년(1991-2020년) 동안 동아시아 지역의 10년 단위 기온 변화 경향은 최근에 겨울보다는 여름에 온난화가 더 커지는 것으로 나타나고 있다. 동아시아 지역의 여름철 온난화는 중국 내륙의 대류권 하층에서는 저기압, 대류권 상층에서는 고기압을 발생시키고 있었다. 대류권 하층 저기압과 상층 고기압의 경계가 티베트고원으로부터 한국으로 낮아지는 지형을 따라 경사져 분포하고 있었다. 중국 동부-황해-한국의 지역에는 저기압과 더불어 북서 태평양 고기압의 발달로 동중국해로부터 온난 다습한 남서 기류가 수렴하고 있었다. 한국에서는 1973년 이래로 6월 중에는 2020년에 가장 높은 기온이 관측되었다. 한편 동아시아 지역에서 강화된 온난화는 중국 동부지역으로부터 한반도로 장거리를 이동하는 PM_2.5 에어로졸의 생성을 증가시키고 있었다. WRF-Chem (Weather Research Forecasting model coupled with Chemistry) 모델에 배출량의 변동은 고려하지 않고, 기상 및 기후 입력장(1991-2020년)만을 적용하여 산출한 PM_2.5 아노말리는 중국 동부지역으로부터 황해와 한국, 그리고 북서 태평양 지역에 걸쳐 양(+)으로 분포하고 있었다. 따라서, 2020년 6월 동아시아 지역에서 PM_2.5 질량 농도에 대한 온난화 기여도는 50% 이상이었다. 특히 PM_2.5 에어로졸이 중국 동부로부터 황해를 거쳐 한국으로 장거리 수송되는 과정에서 온난 다습한 남서 기류에 의해 황산염은 습식세정 되고 있지만 질산염은 생성이 촉진되고 있었다.

• 한국습지학회지
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• 제26권2호
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• pp.147-159
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• 2024

부족한 하천유출 관측 데이터는 모델 보정 작업을 어렵게 만들어 모델의 성능 향상을 제한한다. 위성 기반 원격탐사 자료는 수문 관련 데이터의 확보에 적극적으로 활용될 수 있으므로 새로운 대안이 될 수 있다. 최근에는 여러 연구를 통하여 기존의 개념적/물리적 모델보다는 인공지능을 이용한 해법이 더 적절하다는 평가를 받고 있다. 본 연구에서는 다양한 순환 신경망들과 의사결정나무 기반 알고리즘들을 결합한 자료 기반 접근 방식을 제안하였다. 또한 인공지능 학습을 위하여 인공위성 원격탐사 정보의 활용성을 조사하였다. 본 연구에서 위성영상은 MODIS와 SMAP의 자료가 사용된다. 공적으로 공개된 25개 유역의 자료를 사용하여 제안된 접근 방식을 검증하였다. 전통적인 지역화 접근법에서 착안하여 모든 유역의 자료를 통합하여 하나의 자료 기반 모델을 학습하는 전략을 채택하였으며, Leave-one-out cross-validation 지역화 설정을 이용하여 하나의 모델이 다양한 유역의 하천유출을 예측함으로써 제안된 접근 방식의 잠재력을 평가하였다. GRU + Light GBM 모델이 대상 유역에 적합한 모델 조합으로 판명되었으며(25개 미계측 유역 일 하천유량 예측 모형효율계수 평균 0.7187) 하천유출이 매우 작은 시기를 제외하면 우수한 미계측 유역의 하천유출 예측 성능을 보여주었다. 인공위성 원격탐사 정보의 영향력은 최대 10% 정도로 파악되었으며, 위성 정보의 추가 적용이 풍수기 또는 평수기보다는 저수기 또는 갈수기의 하천유출 예측에 더 큰 영향을 미쳤다.

• 한국지구과학회지
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• 제45권3호
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• pp.203-213
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• 2024

태안군 신두리 대조차 해빈에 나타나는 다중사주의 여름철 출현과 겨울철 사라짐 패턴을 조사하고 이들이 어떻게 겨울철에 소멸하고, 여름철에 다시 생성되는지를 토의하였다. 계절에 따른 다중사주의 지형변화는 VRS-GPS 시스템을 이용하여 지난 4년 동안 주기적으로 해빈 측선측량을 실시하여 파악하였다. 사주의 구성퇴적물을 알아보고자 계절에 따른 표층퇴적물을 채취하여 입도분석을 수행하였다. 추가적으로 유속자료를 확보하기 위해, TIDOS 조류관측시스템을 여름과 겨울에 각각 설치하여 얻었다. 신두리 해빈은 급경사의 상부 사빈면과 완만한 하부 조간대 지역으로 구분된다. 사빈면은 범(berm)의 발달이 미약하고, beach cusp가 나타나지 않아 매우 단조로운 지형을 갖고 있다. 조간대 지역은 폭이 400 m로서 넓고 2- 5개의 사주열이 나타난다. 사빈의 구성 퇴적물 평균입도는 2.0-2.75 phi 범위로 세립사에 해당하며, 육지방향으로 갈수록 조립해지는 경향을 띤다. 반복적 측선측량 결과, 신두리 해빈은 여름철 다중사주가 최대 5열까지 발달하는 해빈 단면을, 반면 겨울철에는 사주의 발달이 없는 편평한 해빈 단면을 갖는다. 겨울철 다중사주의 사라짐은 겨울의 강한 파랑으로 사주의 마루가 침식되고 골에 퇴적되는, 깎고 채움의 결과로 해석된다. 여름철 다중사주의 생성은 고조 시 정지상태에서 정상파 운동에 의해 생성되기보다는 조위면의 이동과 평상 파랑이 결합된 break-point 기작으로 설명된다. 평균해수면 근처의 사주가 가장 크고 뚜렷함, 육지방향으로 갈수록 사주의 진폭이 감소함, 다중사주 진폭의 불규칙함, 사주의 강한 비대칭, 그리고 육지방향으로 10-30 m 사주의 이동은 break-point 기작을 뒷받침한다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.17-35
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• 2015

시장 수요 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로서, 기업경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있는 근거로 활용된다는 점에서 중요하게 인식되고 있다. 신규 시장의 수요를 예측하기 위해 다양한 시장성장모형이 개발되어 왔다. 이런 모형들은 일반적으로 시장의 크기 변화의 동인을 신기술 확산으로 보고 소비자인 개인에게 기술이 확산되는 과정을 통해 시장 크기가 변하는 과정을 확산모형으로 구현하게 된다. 그러나, 시장이 형성된 직후에는 수요 관측치의 부족으로 인해 혁신계수, 모방계수와 같은 예측모형의 모수를 정확하게 추정하는 것이 쉽지 않다. 이런 경우, 전문가의 판단 하에 예측하고자 하는 시장과 유사한 시장을 결정하고 이를 참고하여 모수를 추정하게 되는데, 어떤 시장을 유사하다고 판단하느냐에 따라 성장모형은 크게 달라지게 되므로, 정확한 예측을 위해서는 유사 시장을 찾는 것은 매우 중요하다. 그러나, 이런 방식은 직관과 경험이라는 정성적 판단에 크게 의존함으로써 일관성이 떨어질 수밖에 없으며, 결국, 만족할 만한 수준의 결과를 얻기 힘들다는 단점을 지닌다. 이런 정성적 방법은 유사도가 더 높은 시장을 누락시키고 유사도가 낮은 시장을 선택하는 오류를 일으킬 수 있다. 이런 이유로, 본 연구는 신규 시장의 모수를 추정하기 위해 필요한 유사시장을 누락 없이 효과적으로 찾아낼 수 있는 사례기반 전문가 시스템을 설계하고자 수행되었다. 제안된 모형은 데이터 마이닝의 군집분석 기법과 추천 시스템의 내용 기반 필터링 방법론을 기반으로 전문가 시스템으로 구현되었다. 본 연구에서 개발된 시스템의 유용성을 확인하고자 정보통신분야 시장의 모수를 추정하는 실험을 실시하였다. 전문가를 대상으로 실시된 실험에서, 시스템을 사용한 모수의 추정치가 시스템을 사용하지 않았을 때와 비교하여 실제 모수와 더 가까움을 보임으로써 시스템의 유용성을 증명하였다.