천해파 예측 인공신경망을 이용한 방파제 기대피해도 산정방법을 개발하였다. 극치분포를 따르는 심해파고를 이용하여 방파제 위치에서의 유의파고를 얻기 위해 인공신경망을 이용하였다. 조위와 심해파를 입력받은 인공신경망이 천해유의파를 예측할 수 있도록 학습시켰으며 파랑변형 해석에 사용되는 수치모델(SWAN)의 예측결과와 대등한 성능을 보였다. 천해파 예측 인공신경망을 이용함으로써 다수의 천해파를 매우 손쉽고 빠르게 얻을 수 있었으며 결과적으로 기대피해도 해석에 사용되는 시간을 단축할 수 있었다. 또한, 파고예측 시 방파제 위치에서의 조위 변동성에 따른 기대피해도를 상호비교함으로써 조위변동성을 고려하지 않을 경우 기대피해도를 과다 또는 과소 평가할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 산불피해가 발생한 접경지역 산림 내 희귀특산식물(개느삼) 분포를 예측하고 피해를 정량화하고자 수행되었다. 이를 위해 산불피해강도에 따른 산림면적 피해(NBR), 임상도를 통한 수종별 피해(Vegetation map), MaxEnt 모델 분석을 수행, 보다 정밀한 결과를 도출하고자 하였다. 우선, 산불피해강도 분석은 위성영상(Landsat-8)을 활용하여, 산불피해강도(ΔNBR2016-2015)를 분석하고 피해범위를 도출하였다. 임상도 작성은 환경부의 토지피복도, 산림청의 임상도, 자체적으로 식생조사를 진행하여, 산불 전·후의 임상도를 작성하고, 수종 피해 및 변화를 확인하였다. 마지막으로 MaxEnt 모델 분석은 관련문헌과 자체조사 자료를 기준으로 작성된 개느삼 실제서식지 좌표를 활용하여, AUC(Area Under Curve) 값을 도출하였다. 분석된 결과의 정밀도를 높이고자, 임상도와 결합하여, 개느삼이 주로 분포하는 소나무 군락 및 소나무-참나무림 군락을 대상으로 재분석한 결과, 대상지 내 개느삼 실제출현 좌표 325개소 중 299개 지점에서 개느삼 출현가능성이 92.0%로 예측되어 유의미한 결과를 얻을 수 있었다. 해당 자료를 산불피해강도(ΔNBR2016-2015) 자료와 중첩한 결과, 산불피해지 내 개느삼 서식가능지(예측) 면적 44,760 m2의 45.9%인 20,552 m2가 훼손된 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구는 산불로 인해 훼손된 희귀식물 서식지 면적을 정량화하고 희귀식물 보전·관리를 위한 사례가 될 것으로 기대된다.
은행 종자와 잎은 많은 연구와 개발이 이루어졌으나, 외종피는 알러지 등의 부작용으로 사용을 기피해왔다. 본 연구에서는 버려지는 은행 외종피로부터 작물재배에 많은 피해를 주는 선충을 방제할 수 있는 천연물을 찾고자 했다. 은행 외종피 유기용매추출물의 H2O 분획물과 EtOAc 분획물에서 살선충 활성을 확인하였고, EtOAc 분획물에서 살선충 활성이 가장 높게 나타났으며, EtOAc 분획물을 0.1 mg/mL 농도 처리에서 74%의 살선충 활성이 나타났다. 4차례의 TLC를 실시하여 살선충 물질을 순수 분리하였으며, prep-TLC 에서 Rf 0.5에 single spot을 확인하였고, HPLC 분석에서 Rt 8.609에서 single peak를 확인하였다. 순수 분리한 물질을 GB4-3으로 명명하고, 살선충 활성을 조추출물과 농도별 비교하였다. 은행 외종피 조추출물 10 ㎍/mL 처리 후 18시간 후에 약 45%의 살선충 활성을 나타냈고, 20 ㎍/mL 처리한 곳에서는 55%의 활성을 보였다. 은행 외종피 추출물로부터 순수 분리한 물질 GB4-3을 20 ㎍/mL 처리한 곳에서는 18시간 후에 약 69%의 살선충 활성을 나타나 살선충제 개발 후 보소재로서 가치가 있는 것으로 판단된다. 부식선충에 대한 살선충 활성과 식물기생 선충에 대한 살선충 활성의 유의성은 선행 보고에서 볼 수 있으나, 은행 외종피를 이용한 선충방제제 개발을 위해서는 식물기생성 선충류에 대한 살선충 활성을 조사할 필요가 있다. 농산물재배와 식물생육에 심각한 피해를 주는 선충 방제를 위한 친환경적 방제제의 개발은 절실히 필요하다. 이를 위해서는 식물이나 미생물 등의 생물소재를 이용하거나 천연소재의 부산물을 이용 또는 이들을 혼용한 혼합제제로 개발한다면 상승효과를 기대할 수 있을 것으로 판단한다.
피조개, Scapharca broughtonii는 돌조개 과에 속하는 이매패류로 한국과 일본에서 매우 중요한 수산식품이며, 주로 국내 남해안 지역에서 양식되고 있다. 그러나 피조개 생산량은 여름철 대량폐사로 인하여 지난 10년 동안 급격하게 감소하였다. 대량폐사로 인한 경제적인 손실을 해결하기 위하여 피조개의 생리에 영향을 미치는 다양한 환경 인자에 대한 연구가 집중적으로 수행되어 왔으나 미생물학적인 연구는 미진한 실정이다. 본 연구에서는 피조개의 주요 혈액 성분인 헤모글로빈이 미생물의 병원성인자에 의하여 피해를 받아 발생하는 용혈현상과 피조개의 폐사와의 연관성을 규명하기 위하여 피조개 양식장의 용혈활성 미생물을 중심으로 분석하였다. 여름철 고수온기인 6월부터 9월까지 강진만과 진해만 피조개 양식장의 해저퇴적물과 피조개 체내에서 분리한 약 4,200여점의 배양가능 용혈성 미생물의 다양성 및 지역 특이적인 미생물을 분석하였다. 6월에 25속 118종, 7월에 24 속 89종, 8월에 30속 109종, 그리고 39속 141종의 미생물을 분리하였으며, 16S rDNA 정보를 통하여 지역별 미생물 다양성을 분석한 결과 폐사빈발 지역에서만 특이적으로 존재하는 140종의 미생물을 분리하였다. 이러한 지역 특이적 미생물 균총 연구는 피조개 대량폐사 원인 규명의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료되며 나아가 다양한 패류의 폐사연구에도 기여할 것으로 기대된다.
2022년 8월 수도권에서 발생한 집중호우 등의 자연재난으로 인해 인명피해와 재산피해가 증가하고 있다. 이에 정부는 자연재난에 대응하기 위해 노력하고 있으나, 관련 기준과 표준화된 품셈의 부재로 방재시설 정비사업의 공사비 증액, 시공품질 저하 등의 문제가 발생하고 있다. 이에 개략공사비 산정 모듈을 개발하여 국내 25개 신규 펌프장에 적용하였다. 분석 결과, 모듈을 통해 도출한 개략공사비의 정확도는 실시설계비의 70%를 기록하여 기존에 사용 중인 환경부의 개략공사비 정확도인 66%보다 4% 더 정확도가 높은 것으로 나타났다. 이에 따라 향후 풍수해재해예방을 위한 개략공사비 산정에 개발된 모듈이 이용될 경우 재해예방사업의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 컴퓨터 바이러스의 자기 복제 특성을 용한 바이러스 탐지 및 복구 방안을 제안한다. 바이러스의 행동 패턴은 바이러스의 종류 만큼 다양하지만 파일 바이러스의 경우, 자기 복제 행동 패턴은 대부분의 바이러스가 유사하다. 파일 바이러스가 시스템 감염시키기 위해서는 기생할 실행파일을 열고, 자기 자신을 그 실행 파일에 복사해야 한다. 이와 같은 자기 복제 행위를 통해 바이러스가 광범위하게 선과될 때 피 피해도 커지게 된다. 바이러스치 자기 복제 특성을 감안하여 본 연구에서 제안하는 바이러스 탐지 알고리즘은 다음과 같은 득징을 가진다. 첫째, 바이러스의 자기복세 행동 패턴은 파일 입출력 이벤트로 표현하여 바이러스의 행동 패턴으로 일반화시켰다. 둘째, 바이러스의 1차 감염행위는 허용하고 2차 이후 감염 행위부터 탐지하고, 탐지되기 이전에 감염되었던, 파일들을 복구한다. 이는 일반적인 바이러스들이 자기 복제를 지속적으로 수행한다는 점에 착안하여 false-positive 오류를 줄이기 위한 것이다. 본 고에서 제안하는 방법을 사용함으로써 특정 문자열에 의한 바이러스 탐지 및 복구 방법의 단점을 보안할 수 있을 것으로 기대된다.
산불피해강도지수(CBI, Composite Burn Index)는 미국 산림청(USDA Forest Service)에서 위성영상을 이용하여 산불 피해강도 측정을 위해 개발한 산불피해 현장 조사 지수이다. 국내의 경우 별도의 산불피해 지수가 없어, 미국 CBI를 산불 피해지 조사에 준용하여 왔으나, CBI는 국내 여건에 맞지 않다는 지적이 제기되어 산불피해강도지수(KCBI, Korean Composite Burn Index)를 개발하게 되었다. 따라서 본 연구는 미국 CBI에 기초하여 한국형 산불피해강도지수(KCBI, Korean Composite Burn Index)의 개발과 검증에 목표를 두고 수행되었다. KCBI는 CBI에 기초하여 국내 현장적용 후 문제점을 파악 후 정교화 하였으며, 위성영상 결과와의 적합성 검토를 위하여 2011년도 산불 피해지중 상대적으로 피해 규모가 큰 울진과 영덕 산불피해지를 연구 대상지로 선정 후 각 44개 지점에서 산불피해 강도를 평가하였다. 산불피해강도(BS, Burn Severity)는 산불발생 후 1개월 후에 촬영된 SPOT 영상을 이용하여 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 값으로 계산하였으며, 상관분석과 오류메트릭스(Confusion Matrix)를 이용하여 유효성을 검증하였다. 분석 결과 울진피해지는 (r = -0.544, P<0.01), 영덕피해지 (r = -0.616, P<0.01)로 나타났다. 부의 상관관계를 나타난 이유는 NDVI의 DN 값은 낮을 수 록 높은 피해강도를로 나타내며, 높을수록 낮은 피해강도를 나타내기 때문이다. 본 결과로 제시된 KCBI는 국내 산불 피해 현장에서 적용 가능한 것으로 판단되었다. 하지만 등급분류 방법과 기대치 보다 낮은 상관도 등의 문제점도 나타났다. 또한 오류메트릭스 분석결과 KCBI가 일부 높은 산불 강도 등급에 치우쳐 분포하는 현상 등이 나타났다. 제기된 문제점들을 바탕으로 향후 KCBI를 더 많은 한국 산불피해지에 적용함으로써, 추후 연구를 진행해야 할 것이다.
본 최근 전 세계적으로 홍수의 강도와 빈도가 증가하고 있어 홍수재해가 큰 문제로 대두되고 있다. 이 중 가장 큰 비중을 차지하는 홍수재해는 태풍 및 집중호우와 동반되는 홍수라고 할 수 있다. 이로 인해 하천의 수위가 제방의 둑마루까지 상승하여 월류하는 피해가 발생하고 있으며 이러한 피해는 시설물 자체의 피해뿐만 아니라 제내지의 인명 및 재산피해도 함께 유발시킨다는 점에서 대책 마련이 시급하다. 제방이 월류하였을 때 제방이 붕괴되는 것과 붕괴하지 않고 단순 월류하는 경우의 피해정도는 매우 다르며 제방 자체의 피해는 발생하더라도 붕괴되지 않으면 제내지로 유입되는 유량을 현저히 감소시켜 홍수피해를 감소시킬 수 있다. 따라서 제방의 붕괴가 발달하기 시작하는 뒷비탈의 보호는 중요한 홍수방어방법의 하나다. 본 연구에서는 제방뒷비탈 월류보호공의 형상과 유공율에 따라 수리학적으로 유리한 보호공을 제안하고 각 보호공의 안정성 검토를 위하여 수리실험을 수행하였다. 수리실험을 통해 제방뒷비탈 보호공의 안정성은 보호공의 단위면적당 중량과 높은 상관성이 있음을 규명하고, 보호공이 이탈되는 순간의 유속인 한계유속과 단위면적당 중량과의 관계식을 도출하였다. 본 연구결과를 통하여 국내에서는 아직 도입되지 않은 자연친화적 월류보호공이 현장에 적용됨으로써 홍수시 월류에 의해 발생하는 인명 및 재산피해를 경감시키고, 더 나아가서는 자연친화적인 하천공간이 조성될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 벼 친환경재배에서 왕우렁이의 크기, 투입시기 및 투입량에 따른 잡초방제효과와 벼에 대한 피해율을 구명하여 가장 적합한 잡초관리법을 찾고자 수행하였다. 이앙 후 5, 10 및 15일에 투입한 왕우렁이에 의한 잡초방제 효과는 각각 98%, 89% 및 58%로서 투입시기가 늦어질수록 잡초방제 효과는 낮아지는 경향을 보였다. 또한 왕우렁이 단독처리보다는 쌀겨와 체계처리시 잡초방제 효과는 증가되는 것으로 나타났다. 왕우렁이의 투입시기가 늦어질수록 방제가 어려운 잡초는 여뀌, 피, 올챙이고랭이, 물달개비 등이었다. 효과적인 잡초방제를 위해 적합한 왕우렁이 중패의 투입시기 및 투입량은 이앙 후 5일 이내에는 3kg $10a^{-1}$, 이앙 후 10일에는 6~7kg이었고 이앙 후 15일에는 7kg이었다. 따라서 왕우렁이 투입시기가 늦어질수록 투입량을 늘려야 할 것으로 기대된다. 왕우렁이 치패의 투입시기 및 투입량은 써레질 직후에 1kg(2,000개) $10a^{-1}$이었으며 피, 물달개비, 여뀌바늘, 알방동사니, 미국외풀, 올챙이고랭이, 올방개, 벗풀 등 모두 100% 방제가 가능하였다. 왕우렁이 중패(3kg $10a^{-1}$)에 의한 벼의 하위엽 및 분얼경에 5~7% 정도 피해가 나타났으며, 치패 1kg(2,000개) $10a^{-1}$의 경우는 묘령에 관계없이 벼의 하위엽에 1%정도의 피해를 보였다. 그러나 왕우렁이의 크기나 투입량별로 처리한 후 조사한 벼의 초장과 분얼수에는 유의적인 차이를 보이지 않았다. 따라서 친환경벼 재배지에서 잡초방제효과, 벼 피해율 및 왕우렁이 비용 등을 고려할 때 왕우렁이 치패 1kg $10a^{-1}$(2,000개)를 써레질 직후에 투입하는 것이 가장 적합할 것으로 판단되었다.
기후변화로 인한 대형 산불의 빈도가 증가함에 따라 극심한 인명 및 재산상의 피해를 초래하고 있다. 이로 인해 많은 식생이 소실되며, 그 강도와 발생 형태에 따라 생태계 변화에 영향을 끼친다. 생태계 변화는 다시 산불 발생을 유발하여 2차 피해를 야기한다. 따라서 산불 피해지에 대한 정확한 탐지 및 면적 산정의 중요성이 지속적으로 제기되고 있다. 효율적인 산불 피해지 모니터링을 위해 산불 발생 후 실시간 지형 및 기상정보는 물론 피해지역의 영상을 대규모로 취득할 수 있는 위성영상이 주로 활용되고 있다. 최근, 합성곱 신경망(convolution neural network, CNN) 기반 모델부터 고성능 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 이르기까지 딥러닝 알고리즘이 빠르게 발전하면서 산림원격탐사에서 이를 적용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 현재까지 적용된 딥러닝 모델은 제한적이며 현업에서의 합리적인 활용을 위한 정량적 성능평가에 대한 보고가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 모델에 따른 성능향상과 데이터 설계에 따른 성능향상을 중점적으로 비교 분석하였다. 미국 캘리포니아 지역을 대상으로 CNN 기반 모델의 U-Net, High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR)을 활용하여 산불 피해지 모델을 구축하였다. 또한, 기본 파장대역과 함께 식생활력도 및 지표의 수분함량 정도를 고려하고자 normalized difference vegetation index (NDVI), normalized burn ratio (NBR)와 같은 산불 관련 분광지수를 산출하여 입력 이미지로 사용하였다. U-Net의 mean intersection over union (mIoU)이 0.831, HRNet-OCR이 0.848을 기록하여 두 모델 모두 우수한 영상분할 성능을 보였다. 또한, 밴드 반사도뿐 아니라 분광지수를 추가한 결과 모든 조합에서 평가지표 값이 상승하여 분광지수를 활용한 입력 데이터 확장이 픽셀 세분화에 기여함을 확인하였다. 이와 같은 딥러닝 방법론을 발전시킨다면 우리나라의 산불 피해지에 대한 신속한 파악 및 복구 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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