연안역에서 나타나는 식물플랑크톤 군집의 연중 변동 특성을 확인하기 위하여, 일 년여간 부산 영도 내만의 고정점에서 생물량 및 다양성을 매주 조사하였다. 연구 해역은 엽록소 a가 0.43~7.58 mg m-3 범위를 나타내어 중영양에서 부영양 특성을 나타내었다. 조사 기간 동안 엽록소 a 중 3 ㎛ 이상 크기의 식물플랑크톤이 차지하는 비율은 평균 80% 내외를 차지하여 높았다. 이들 3 ㎛ 이상 크기의 식물플랑크톤에서는 규조류(Bacillariophyta)가 봄과 여름에 가장 우점하였으며, 가을과 겨울에는 은편모조강(Cryptophyceae)이 우점하였다. 반면, 3 ㎛ 이하 크기의 초미소식물플랑크톤에서는 마미엘라강(Mamiellophyceae)이 대부분의 시기에 가장 우점하였으며, 은편모조강(Cryptophyceae)이 연중 평균(+표준편차) 17.7 ± 17.6%로 비교적 높았으나 계절적 변동이 컸다. 와편모조강(Dinophyceae)은 드물지만 60.4%까지 매우 높게 우점하기도 하였다. 본 연구에서 13개월 간 일주일 간격의 정기 관측을 통해 육지에 인접한 천해 연안 식물플랑크톤 군집이 짧은 시간 규모에서 변동함을 파악할 수 있었다. 이러한 지속적인 고정점 관측은 식물플랑크톤의 단·장기 변동 특성과 기후 및 환경 변화의 영향을 이해하는 데 중요한 자료를 제공할 수 있을 것이다.
재난은 돌발적으로 발생하여 예측하기가 쉽지 않고 그 규모도 과거에 비해 커지고 있어 피해가 증가하고 있으며, 하나의 재난이 2차 재난으로 발전하는 경우가 많다. 재난관리의 4가지 단계 중 응급상황이 발생하는 대응단계에서 행해지는 수색과 구조 과정에서, 현장에 투입되는 인원들은 많은 위험을 감수하고 현장에 투입되고 있다. 이러한 점에서 로봇은 재난현장의 초기 대응과정에서 인명 및 재산의 피해를 줄일 수 있는 가능성이 높은 기술이다. 또한, Light Detection And Ranging (LiDAR)는 레이저를 이용하여 비교적 넓은 범위의 3차원 정보를 획득하고 정확도 및 정밀도가 높아 재난 현장의 특징을 생각할 때 매우 유용한 센서이다. 이에 본 연구에서는 로봇이 재난 현장에서 활용될 수 있도록 LiDAR와 Inertial Measurement Unit (IMU) 센서에 실시간 모니터링을 위한 컴퓨팅 보드를 결합하여 하나의 다중센서모듈 및 조사로봇 맞춤형 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 알고리즘을 개발하였다. 다중센서모듈이 재난 현장에서 최적의 정확도를 유지할 수 있도록 조사로봇에 안정적으로 탑재하는 방안에 대해 연구하였고, 모듈의 성능을 확인하기 위해 재난건축물 실내에서 SLAM 맵핑을 수행하여 다양한 SLAM알고리즘과 거리 비교를 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 PackSLAM이 낮은 오차를 나타내어 활용 가능성을 보였다. 향후 재난현장에서의 적용성을 더욱 높이기 위해 장애물이 많은 험지환경을 구축하여 다양한 실험을 수행할 예정이다.
화력발전소 연소부산물로 형성된 바닥재와 바이오차는 건식 매립 시 강수와 혼합되어 토양 하부로 침투할 가능성이 있다. 이 연구에서는 강수와 혼합된 바닥재 성분이 토양 및 지하수 환경에 미칠 수 있는 물리화학적 영향을 예측하고자 하였다. 아이스 칼럼 및 침투실험을 통해 미립자인 바닥재는 대부분 증류수에 용해되어 토출구로 배수되나, 바이오차(숯가루)는 매질에 여과되는 것을 시각적으로 관찰하였다. 칼럼 실험 용출액의 이온 분석(Al, As, Cu, Cd, Cr, Pb, Fe, Mn, Ca, K, Si, F, NO3, SO4) 결과, 숯가루 충진 칼럼은 K가 상당히 높은 농도(0.5 cm 충진 시 19.8 mg·L-1, 1 cm 충진 시 126 mg·L-1)로 검출되었으나 시간에 따라 점차 농도가 감소하였다. Al과 Ca는 미량으로 검출되었으나 시간에 따라 농도가 상승하는 것이 관찰되었다. 바닥재 충진 칼럼은 실험 초기부터 Ca와 SO4가 고농도로 검출되었으며 24시간 동안 각각 30 mg·L-1, 67 mg·L-1가 감소하였다. 연구 결과에 근거하여, 투수성이 좋고 포화대가 지표에 가까운 토양의 경우 오랜 시간 강수가 지속된다면, 상당량의 바닥재는 강수와 혼합되어 지하수면 아래로 침투할 수 있을 것으로 예상된다. 그러나 바이오차는 불포화대에서 걸러지며, 포화대에 도달하여도 지하수에 녹지 않아 직접적인 오염을 일으킬 가능성은 낮다고 여겨진다. 바닥재와 바이오차의 침투에 의한 토양 및 지하수 환경의 교란은 자연적 완충작용에 의해 보완되나, 실제 매립지는 대용량 고농도의 매질과 반응이 이뤄지므로 일반화를 위해서는 더욱 큰 규모의 연구가 필요할 것이다.
위성기반 해수면온도는 광역 모니터링이 가능한 장점이 있지만, 다양한 환경적 그리고 기계적 이유로 인한 시공간적 자료공백이 발생한다. 자료공백으로 인한 활용성의 한계가 있으므로, 공백이 없는 자료 생산이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 한반도 주변 해역에 대해 극궤도와 정지궤도 위성에서 생산되는 해수면온도 자료를 두 단계의 기계학습을 통해 융합하여 4 km의 공간해상도를 가지는 일별 해수면온도 합성장을 만들었다. 첫번째 복원 단계에서는 Data INterpolate Convolutional AutoEncoder (DINCAE) 모델을 이용하여 다종 위성기반 해수면온도 자료를 합성하여 복원하였고, 두번째 보정 단계에서는 복원된 해수면온도 자료를 현장관측자료에 맞춰 Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 모델로 학습시켜 최종적인 일별 해수면온도 합성장을 만들었다. 개발된 모델의 검증을 위해 복원 단계에서 무작위 50일의 자료 중 일부분을 제거하여 복원한 뒤 제거된 영역에 대해 검증하였으며, 보정 단계에서는 Leave One Year Out Cross Validation (LOYOCV) 기법을 이용하여 현장자료와의 정확도를 검증하였다. DINCAE 모델의 해수면온도 복원 결과는 상당히 높은 정확도(R2=0.98, bias=0.27℃, RMSE=0.97℃, MAE=0.73℃)를 보였다. 두번째 단계의 LGBM 보정 모델의 정확도 개선은 표층 뜰개 부이와 계류형 부이 현장자료와의 비교에서 모두 상당한 향상(RMSE=∆0.21-0.29℃, rRMSE=∆0.91-1.65%, MAE=∆0.17-0.24℃)을 보여주었다. 특히, 모든 현장 자료를 이용한 보정 모델의 표층 뜰개 부이와의 정확도는 동일한 현장 자료가 동화된 기존 해수면온도 합성장보다 나은 정확도를 보였다. 또한 LGBM 보정 모델은 랜덤포레스트(random forest)를 사용한 선행연구에서 보고된 과적합의 문제를 상당부분 해결하였다. 보정된 해수면온도는 기존의 초고해상도 해수면온도 합성장들과 유사한 수준으로 수온 전선과 와동 등의 중규모 해양현상을 뚜렷하게 모의하였다. 본 연구는 다종위성 자료와 기계학습 기법을 사용해 시공간적 공백 없는 고해상도 해수면온도 합성장 제작 방법을 제시하였다는 점에서 가치가 있다.
해양 염분은 전 지구 규모에서 해수 순환에 영향을 미칠 뿐만 아니라, 연·근해 지역 저염분수가 어족자원 및 수산업에 피해를 줄 수 있는 등 해양 식생환경의 변화를 줄 수 있다. 해수의 표면 특성인 sea surface salinity (SSS)에 따라 마이크로웨이브 영역의 방사율이 달라지며, 이를 통해 Soil Moisture Active Passive (SMAP) 등 위성 센서를 활용한 SSS 산출물이 제공되고 있다. 하지만 마이크로파 위성 센서 기반의 SSS 산출물은 낮은 시공간해상도로 자료를 생산하며, 연안지역과 고위도 지역에서 정확도가 낮다. 이러한 이유로 연·근해 지역 SSS의 상세한 시공간적 변화를 관측하기에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 Jang et al. (2022)에서 제시한 기계학습 기반의 개선된 SMAP SSS (SMAP SSS (Jang))를 참조자료로 활용하여, 정지궤도해색센서(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI) 영상으로부터 고해상도 SSS를 추정하는 Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기반의 모델을 개발하였다. 3가지 입력변수 조합을 테스트하였고, Multi-scale Ultra-high Resolution Sea Surface Temperature (SST) 자료가 추가된 scheme 3가 가장 높은 정확도를 보였다(R2 = 0.60, RMSE = 0.91 psu). 이를 바탕으로 본 연구영역에서 SST가 SSS 모의에 효과적인 환경변수로 작용함을 보였다. 본 연구에서 제시한 LGBM 기반의 GOCI SSS는 SMAP SSS (Jang)와 비슷한 시공간적 패턴을 보였지만, 더 높은 공간해상도를 바탕으로 SSS의 보다 상세한 공간적 분포와 더불어 SMAP SSS (Jang)에서 산출하지 않는 연안 지역의 정보까지 모의하였다. 또한, 중국 남방지역에 대홍수가 발생하였던 2020년 8월을 대상으로 양자강 유출수(Changjiang Diluted Water)의 거동을 분석한 결과, GOCI SSS는 한국 해양수산연구원의 보도자료와 비교하여 일관성 있는 시공간적 변화를 보였다. 본 연구의 결과로 연안 지역의 저염수 뿐 아니라, 원해 지역에서 광학위성 신호를 활용한 고해상도 SSS 산출의 가능성을 제시하였다.
기존의 녹조 모니터링은 현장 채수에 의한 국지적인 조사로 인해 녹조 발생 및 확산 규모 등에 대한 공간적 분포 파악에 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 무인항공기 및 다중분광센서를 이용하여 녹조 모니터링을 수행하고, 녹조 분포 현황 자료를 산출하고자 하였다. 조류 우심구간인 낙동강 하류에 위치한 물금·매리 구간을 대상으로 현장조사 및 다중분광영상 촬영을 수행하였다. 현장 채수 시료의 Chlorophyll-a(Chl-a) 값과 분광지수(Spectral Index)들의 상관관계로 도출한 Chl-a 추정식을 비교 분석하였다. 그 결과 분광지수 중 Maximum Chlorophyll Index(MCI)가 가장 높은 통계적 유의성(R2=0.91, RMSE=8.1mg/m3)을 나타냈다. Chl-a 농도가 가장 높은 2021년 08월 05일 영상에 MCI를 적용하여 녹조 분포 지도를 작성하였고, 이로부터 산출한 수계 면적은 1.7km2이며, 조류경보제 발령 단계 중 경계(Warning) 면적은 1.03km2(60.56%), 대발생(Algal Bloom) 면적은 0.67km2(39.43%)를 나타내었다. 또한 연구기간 동안(2021년 07월 01일~2021년 11월 01일) 취득된 영상 내 "경계" 이상에 해당하는 영역에 대한 발생 일수를 계산한 결과, 하천 전 구간에서 최소 12회에서 최대 19회까지 "경계" 이상의 Chl-a 농도가 관측되었다. 본 연구에서 산출한 다중분광영상의 Chl-a 농도와 녹조발생지수는 녹조에 대한 공간적 분석이 용이하므로 조류경보제와 같은 현장 채수 위주의 지점 단위 자료를 보완할 수 있을 것으로 기대된다.
「재난 및 안전관리 기본법」시행령 제3조의2에 따르면, 현행 해양사고 주관기관이 이원화되어 있다. 해양사고 주관기관이 사고 현장대응기관인 해경과 정부 부처인 해양수산부로 나뉘어져 있어 혼선이 일어날 여지가 있다. 대규모 해양사고 대응에서는 전권을 가진 전문성 있는 인사를 선임하고 권한과 책임의 명확화, 주도-지원 관계 설정의 명확화 그리고 지휘체계의 단순화를 보장한다면 효율적인 선박재난 대응이 이루어질 수 있다. 해양 선박재난 관리에서 예방-대비-대응-복구의 모든 단계가 유기적이며 일관성 있게 추진되는 것이 바람직하다. 재난상황에서 신속하고 효율적인 대응을 위해 의사결정과 지휘체계를 단순화하는 것은 중요하다. 또한 지휘체계의 구축과 의사결정이 전문성에 기반하고 독립적으로 이루어지도록 하는 것도 중요하다. 미국의 경우에는 재난의 양태와 무관하게 연방재난관리청에서 주관하고, 해안경비대(USCG)에서 ICS(Incident Command System) 혹은 UC (Unified Command) 사고관리체계를 근간으로 사령탑을 구성하면서 대응한다. 영국은 해양경비청(MCA)에서 연안경비대(HMCG)를 지휘하며 해양재난대응을 하며, 선박구난관리대표부(SOSREP)라는 해양재난의 지휘·조정 역할을 독립적으로 수행할 수 있는 전권을 가진 직책을 두고 있다. 이러한 제도를 두는 것은 유관기관들 간의 대립 등으로 재난대응이 비효율적으로 흐르는 것을 막고자 하는 취지도 있다. 우리나라도 사례로 든 외국의 경우처럼 해양선박재난대응의 표준화 및 단순화를 추구해야 한다. 이 연구에서는 새로운 대응제도에 대한 검토와 함께 법률(안) 제시가 이루어질 것이다.
본 연구는 국가민속문화재의 기록화 보고서에 수록된 고택 94곳의 실측도면 188장을 토대로 식물, 기반시설, 단위시설, 구조물 등 정원 구성요소의 작성 경향을 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 실측도면의 작성대상으로 식물과 구조물은 지속적인 등장을 보였으나, 기반시설은 누락된 경우가 많았다. 또한, 다른 구성요소에 비해 규모가 작은 단위시설도 이동, 멸실, 증설 등 잦은 변화로 빈번히 기록 대상에서 제외되었다. 둘째, 실측도면의 표현 수준은 구성요소별로 다른 양상을 나타냈다. 먼저, 단위시설은 시기에 따른 작성 수준의 편차가 컸고, 특히 후기로 갈수록 작성 수준의 양극화가 나타났다. 이는 특정 시설에 국한된 도면의 작성 수준은 향상되었으나, 다양한 단위시설에 맞는 표현 기법의 세분화가 이루어지지 않는 등 전반적인 수준이 상향되지 않았음을 시사한다. 한편, 식물, 기반시설, 구조물은 모든 시기에서 도면의 작성 수준이 유사하게 나타나 구성요소의 표현이 개선되지 않은 것으로 확인되었다. 셋째, 세부적인 표현 기법에서 식물의 경우 역사적 가치가 있는 노거수나 보호수의 구분 없이 식생 현황이 작성되었고, 무엇보다 외부공간의 식생 경관을 파악할 수 있는 식생 구조에 대한 기록이 이루어지지 않았다. 기반시설에서는 대지의 높이나 경사 등 지형 변화를 체계적으로 전달하기 위한 일관된 표현 기법이 부재하였다. 또한, 단위시설과 구조물은 하위 유형의 세분류가 정의되지 않아 기록 대상과 기록 방법이 전무한 상황이었다. 본 연구는 그간 고택에서 건축물에 집중되어 온 기록화의 범주를 정원으로 확대하고, 건축물과 외부공간이 일체된 공간으로 고택의 보존관리를 위한 정원 기록화의 필요성을 환기하였다는 점에서 의의가 있다.
지난 30년간 전세계 양식업은 비약적으로 발전하였다. 양식업은 인간이 요구하는 동물성 단백질 섭취량의 15% 이상을 공급하는 중요한 산업이므로 수요 충족을 위하여 어류와 수산생물의 지속적인 생산 증가가 필요하다. 우리나라 남해안(경남과 전남)에 위치한 어류 가두리양식장 수면적 비율은 전국 대비 약 90%로 어류 양식업의 측면에서는 매우 중요한 곳이다. 그러나 최근의 양식환경은 전지구적 문제인 기후변화에 의한 영향을 점진적으로 받고 있으며, 이러한 영향이 더욱 심화될 것으로 예측되고 있다. 그러므로 지금의 시점에서 기후변화가 우리나라 산업계, 특히 양식산업에 미칠 영향을 정확히 평가하여야 할 시점일 뿐만 아니라 나아가 어업피해를 최소화하기 위한 사회적 및 국가적 전략이 필요하다. 남해안 가두리양식장에서 양식되는 어류의 피해는 해마다 늘어나고 있는데 주요피해의 원인 인자는 기후변화와 직·간접적으로 관련이 있는 고수온, 저수온 및 적조의 발생 등으로 알려져 있다. 현재의 시점에서 지구 온난화는 경제적 한계를 가지는 어종이나 새로운 종에 대한 양식산업화의 기회를 제공할 수 있다. 그러나 이러한 긍정적인 기회의 존재에도 불구하고 새로운 종의 유입에 의한 생태 교란, 적조 등 미세조류의 번식빈도 증가, 질병 발생 기회의 증가, 여름철 고수온 발생 및 기간의 장기화 등 부정적인 문제가 발생하며, 이러한 원인들의 복합적인 영향으로 인해 양식어류의 폐사 규모와 사례가 증가하고 있다. 어류의 폐사 피해의 증가는 양식산업계에 심각한 경제적 영향을 줄 뿐만 아니라 피해 대응과 후속 조치를 위한 사회적 비용 또한 증가하게 된다. 그러므로 어류양식장에서 발생하는 폐사 피해는 원인 인자들에 대한 적극적이고 능동적인 대응으로 줄일 수 있으며, 양식생물의 사육 및 관리기술 향상, 효율적인 먹이 관리, 질병 차단과 능동적 대응, 제도개선 등 다양한 영역에서 이루어져야 한다. 본 총설에서는 우리나라 남해안에 위치한 어류 가두리 양식장에서 발생한 대량폐사 사례를 분석하고 폐사 원인에 대한 대응 능력을 향상시키기 위한 방안을 제시하고자 하였다.
최근 클라우드 컴퓨팅 환경에서 해양수치모델 실험을 수행하는 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 대규모 자원이 필요한 해양수치모델을 구현하는데 매우 효과적인 수단이 될 수 있다. 정보처리 기술의 발달로 클라우드 컴퓨팅 시스템은 가상화와 원격 고속 네트워크, 직접 메모리 액세스와 같은 수치모델의 병렬처리에 필요한 다양한 기술과 환경을 제공한다. 이러한 새로운 기능은 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델링 실험을 용이하게 한다. 많은 과학자들과 엔지니어들은 해양수치모델 실험에 있어서 가까운 미래에 클라우드 컴퓨팅이 주류가 될 것으로 기대하고 있다. 해양수치모델링을 위한 클라우드 컴퓨팅의 처리성능 분석은 수치모델의 수행 시간과 리소스 활용량을 최소화하는 데 도움이 될 수 있으므로 최적의 시스템을 적용하는 데 필수적이다. 특히 모델 격자 내 다양한 변수들이 다차원 배열 구조로 되어 있기 때문에 대량의 입출력을 처리하는 해양수치모델의 구조는 캐시메모리의 효과가 크며, 대량의 자료가 이동하는 통신 특성으로 인해서 네트워크의 속도가 중요하다. 최근에 주요한 컴퓨팅환경으로 자리잡고 있는 클라우드 환경이 이러한 해양수치모델을 수행하기에 적합한지 실험을 통해서 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 상용 클라우드 시스템에서 해양수치모델로 대표적인 Regional Ocean Modeling System (ROMS)와 더불어 다른 해양모델의 클라우드 환경으로 전환에도 도움이 될 수 있게 병렬처리 시스템의 성능을 측정할 수 있는 표준 벤치마킹 소프트웨어 패키지인 High Performance Linpack을 활용하여 초당 부동소수점 연산횟수 처리능력과 및 STREAM 벤치마크를 활용하여 다중 노드들로 구성된 수치모델용 클러스터의 메모리처리성능을 평가하고 비교하였다. 이러한 평가내용은 클라우드 환경에서 해양수치모델을 어떻게 수행할 것인가에 대해 중요한 정보를 제공할 수 있다. 가상화 기반 상용 클라우드에서 얻은 실제 성능 자료와 구성 설정 분석을 통해 가상화 기반 클라우드 시스템에서 해양수치모델의 다양한 격자 크기에 대한 컴퓨터 리소스의 효율성을 평가했다. 본 연구를 통해서 캐시 계층과 용량이 큰 메모리를 사용하는 HPC 클러스터가 ROMS의 성능에 매우 중요하다는 것을 발견했다. 수치모델링의 실행 시간을 줄이기 위해 코어 수를 늘리는 것은 작은 격자 보다 큰 격자 모델에서 더 효과적이다. 이러한 처리 성능 분석 결과는 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델을 효율적으로 구축하는 데 중요한 자료로 이용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.