본 연구에서는 SWAT 모형과 random forest를 이용하여 미래 기후변화에 따른 한강유역($34,148km^2$)의 수생태계 건강성을 평가하였다. 국립환경과학원에서 8년간(2008~2015년) 봄철(4~6월)에 모니터링한 부착돌말류 지수(TDI), 저서형 대형무척추동물지수(BMI), 어류평가지수(FAI)는 0~100점, A~E등급으로 평가되며, 이를 본 연구에서 사용하였다. 수생태 건강성에 영향을 미치는 변수로는 수질(T-N, $NH_4$, $NO_3$, T-P, $PO_4$)과 수온을 선정하였으며, 수질 오염도가 낮은 경우에는 수생태계 건강성 점수가 광범위하게 분포되지만 수질 오염도가 높은 경우 수생태계 건강성 점수가 낮아지는 역상관관계를 확인하였다. 기계학습의 분류 분석 기법 중 하나인 random forest 모델을 이용한 세 개의 수생태 건강성 지수 등급분류 결과 정밀도, 재현율, f1-score 모두 0.81 이상의 예측 정확도를 나타내었다. 기상청의 HadGEM3-RA RCP 4.5와 8.5 시나리오를 적용한 미래 SWAT 수문, 수질 결과 기저유출의 증가로 인해 질소 계열 수질 농도는 기준년도 대비 최대 43.2% 증가하였고, 지표유출 감소로 인해 인 계열수질 오염도는 최대 18.9% 감소하는 것으로 분석되었다. 미래 FAI, BMI의 등급은 개선되는 경향을 보이지만 TDI는 등급이 악화되는 것으로 나타났다. 이를 통해 TDI는 질소 계열 수질에 민감하고 FAI, BMI는 인 계열 수질에 더 민감하다고 판단하였다.
대기 중 이산화질소(NO2)는 주로 인위적인 배출요인으로 발생하며 화학 반응을 통해 이차오염 물질 및 오존 형성에 매개 역할을 하는 인체 건강에 악영향을 미치는 물질이다. 우리나라는 지상 관측소에 의한 실시간 NO2 모니터링을 수행하고 있지만, 이는 점 기반의 관측 값으로써 미관측 지역의 공간 분포 분석이 어렵다는 한계점을 지닌다. 본 연구에서는 선형 회귀 기반 모델인 다중 선형 회귀와 회귀 크리깅, 기계학습 알고리즘인 Random Forest (RF), Support Vector Regression (SVR)을 적용한 공간 내삽 모델링을 통해 서울 지역의 지상 NO2 농도 지도를 제작하였고, 일별 Leave-One-Out Cross Validation (LOOCV) 교차 검증을 시행하였다. 2020년 연구기간 내 일별 LOOCV에서 MLR, RK, SVR 모델의 일별 평균 Index of agreement (IOA)는 약 0.57로 유사한 성능을 보였으며, RF (0.50)보다 높은 성능이 확인되었다. RK의 일별 평균 nRMSE는 0.9483%으로 MLR (0.9501%)보다 상대적으로 낮은 오차를 나타냈다. MLR과 RK, RF 모델의 계절별 공간 분포는 비슷한 양상을 보였으며, RF는 다른 모델에 비해 좁은 NO2 농도 범위가 확인되었다. 본 연구에서 제안된 선형 회귀 기반 공간 내삽은 지상 NO2 뿐 아니라 다른 대기 오염 물질의 도시 지역 공간 내삽을 위해 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다.
이 연구는 빅데이터 마이닝에 기초하여 공시지가 민원에 대한 시공간적 특성을 분석하는 모델을 제시하는 데 목적이 있다. 특히 이 연구는 행정 민원이 제기되는 원인을 학술적 요인보다는 시공간적 측면에서 찾았고, 그러한 민원 발생의 경향을 시공간적으로 모니터링하는 모델을 제시하였다. 2006년부터 2015년까지 인천광역시 중구의 공시지가에 대한 6,481개의 민원정보가 시간 및 공간적 특성을 고려해 수집되었고 분석을 위해 사용되었다. 텍스트 마이닝 기법을 이용해 주요 키워드의 빈도수를 도출했으며, 소셜 네트워크 분석을 통해 주요 키워드 간의 관계를 분석하였다. 키워드의 가중치와 연관되는 TF(term frequency)와 TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)를 산출함으로써, 공시지가의 민원 발생에 대한 주요 키워드를 식별하였다. 마지막으로 Getis-Ord의 $Gi^*$의 통계량에 기초한 핫스팟 분석을 통해 공시지가 민원의 시공간적 특성을 분석하였다. 연구 결과, 공시지가 민원의 특성은 시공간적으로 연계된 군집 형태를 형성하면서 변화하고 있음을 알 수 있었다. 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 방법을 이용하여 자연어 기반의 공시지가 민원에 대한 발생 원인을 정량적으로 규명할 수 있음을 알 수 있었으며, 키워드 가중치인 단어 빈도(TF) 및 단어 빈도와 역문서 빈도의 조합값(TF-IDF)의 상대적인 차이가 있어 시공간적인 민원 특성을 분석하기 위한 주요 설명변수로 활용될 수 있음을 알 수 있었다.
유네스코(UNESCO: United Nations Educational, Scientific, and Cultural Organization) 세계유산 가운데 자연유산이 차지하는 비율이 전체 지정건수의 1/3에도 못 미치며 이에 대한 큰 이유는 세계적으로 가장 탁월한 가치 즉, 과학적 혹은 보존적 관점에서 보존할 필요성이 있는 빼어난 보편적 가치(OUV: Outstanding Universal Value)를 지니고 있어야만 유네스코 세계자연유산으로 인정받기 때문이다. 한편 지금까지 지정된 180건의 세계자연유산 중 9건만이 화석과 관련된 자연유산이다. 이 연구에서는 이 9건의 화석관련 세계자연유산의 특징을 분석하고, 그들이 가진 장점을 비교하여, 우리나라가 현재 추진하고 있는 한국백악기 공룡해안(KCDC: Korean Cretaceous Dinosaur Coast)의 등재 준비에 기초 자료를 제공하고자 한다. 이 연구에서는 지난 2005년에 지정된 이집트의 Wadi Al-Hitan을 직접 방문하여, 현장을 조사하고 담당직원들과의 인터뷰를 통해 얻어진 자료를 정리하였다. Wadi Al-Hitan의 성공적인 관리와 운영체계는 세 가지 요인으로 요약할 수 있다. 첫째, 연구와 모니터링을 위한 시스템 운영이고 둘째, 관련 전문가 채용과 훈련, 그리고 마지막으로 자연친화적인 보존기법 적용과 장기 발전계획에 따른 실행이다. 향후 우리나라가 추진하는 세계자연유산 후보지역들이 성공적으로 등재되고 관리되기 위해서는 우리가 가진 장점을 최대한 부각하여 신청서 제출 이전부터 세계자연보전연맹(IUCN: International Union for Conservation of Nature) 등 국제전문가들로부터 OUV를 인정받고, 연구와 관리를 담당하는 전문가를 정식직원으로 고용하여 준비과정에서 부터 참여해야 하며, 등재 이후의 관리와 운영에도 만전을 기해야 한다. 특히, 우리나라가 보유한 유일한 세계자연유산인 '제주 화산섬과 용암동굴'의 2007년 최종 등재까지의 준비과정에서도 경험했듯이 한 지역이 세계유산으로 지정되기까지는 여러분야의 전문가들의 참여와 각 부처의 적극적인 노력이 이상적으로 조화를 이뤄야 한다.
본 연구에서는 한라산 사방향에 분포하는 구상나무 자생지 중 9개 조사구에 대하여 구상나무를 생목과 사목으로 구분하여 도면화하고, 그 밀도와 고사율을 분석하였다. 분석 결과, 구상나무는 조사구 내의 위치에 따라 밀도 및 고사율에 있어 상당한 불균질성을 보였다. 이는 위치에 따라 변화하는 특정 인자가 구상나무 고사를 발생시킬 것이라는 추정을 가능케 한다. 본 연구에서는 구상나무 밀도 및 고사율을 토대로 고도, 지형경사, 수계망, 일사량과 경사향 등의 지형적 요인과 구상나무 고사현상과의 관련성을 살펴보았다. 구상나무는 고도가 증가함에 따라 밀도가 증가하였으며, 고사율 또한 증가하였다. 지형경사와 고사율 사이에는 음의 상관관계가 인지되었으며, 수계망이 미약하게 발달한 완만한 곳에서 고사율이 높게 나타났다. 그리고 경사향에 따라 고사율이 크게 변화하는 것이 인지되었으며, 생목이 우세한 영역이 사목이 우세한 영역에 비해 평균 일사량이 많게 나타났다. 전반적으로 한라산 구상나무는 상대적으로 지형경사가 완만하고, 일사량이 적은 곳에서 많이 고사하는 것으로 나타났다. 지형경사가 완만할수록 상대적으로 토양수분 함량이 많고, 일사량이 적을수록 증발량이 적어져 토양수분 함량이 많다는 기존 연구결과를 고려하면, 토양수분 과다가 한라산 구상나무 고사의 원인으로 추정된다. 이는 근래의 한반도 및 제주 지역에서 나타나는 강수량 증가, 증발량 감소, 일조시간 감소 등의 일련의 기후변화 현상, 한라산 고도 증가에 따른 강수량 증가와 함께 나타나는 고사율 증가현상, 한라산 아고산지대에서의 식생변화 등의 증거들에 의해 뒷받침된다. 이번 연구에서 고도 및 지역에 따라 인지되는 구상나무 밀도와 고사율의 변화양상은 향후 구상나무 쇠퇴현상에 대한 수치 모델링 연구에 있어 공간변수로 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 뿐만 아니라, 정사항공영상을 활용하는 개체단위의 수목분포 조사 방법은 향후 장기적 식생변화 연구에 있어 수치적 모니터링 기법으로 널리 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 전남권역 우량 산림습원 32개소를 대상으로 1차 조사와 2차 조사에서의 관속식물상 변화를 살펴보고, 이를 바탕으로 우량 산림습원의 향후 모니터링 체계구축과 효과적인 관리를 진행하고자 수행되었다. 조사는 2015년부터 2021년까지 조사지역을 4-5년 주기로 계절별로 2회 이상 조사를 실시하였다. 전남권역 우량 산림습원 32개소의 식물상 변화는 103과 311속 496종 16아종 38변종 6품종 556분류군에서 111과 362속 599종 16아종 51변종 8품종 674분류군으로 증가하였다. 한반도 특산식물은 12분류군에서 16분류군, 한반도 관속식물 적색목록은 18분류군에서 24분류군, 식물구계학적 특정식물은 95분류군에서 123분류군, 한반도 석호식물은 286분류군에서 328분류군, 침입외래식물은 17분류군에서 26분류군으로 전체 식물상이 증가함에 따라 특기할만한 식물도 동시에 증가하였다. 하지만 느리미고사리, 나도고사리삼, 개쓴풀, 개박하 등은 지역적으로 절멸하여 현지 내외 복원 전략이 수립되어야 한다. 습지선호도에 따른 유형이 구분된 식물은 절대습지식물은 69분류군에서 78분류군, 임의습지식물은 63분류군에서 69분류군, 양생식물은 64분류군에서 82분류군, 임의육상식물은 85분류군에서 96분류군, 절대육상식물은 275분류군에서 348분류군으로 확인되었다. 습지식물류의 분포 비율은 약간 감소하고 육상식물의 분포 비율은 다소 증가하여 산림습원 육화에 대한 대책을 마련하고 경계를 구분할 수 있는 조사기법 등을 개발되어야한다. 그리고 산림습원을 효과적으로 보전할 수 있는 산림유전자원보호구역으로 확대 지정하여 체계적으로 관리·감독해야 한다.
본 연구는 5차, 6차, 7차 국가산림조사 자료 중 아까시나무가 우점종인 표본점을 수집하여, 산림조사 차수별, 기후대별(온대 북부, 온대중부, 온대남부, 난대지역), 해발고별(100 m 단위) 흉고직경, 입목본수, ha당 재적 및 지위지수의 변화를 구명하고자 하였다. 또한 용재로서 사용을 위한 기준인 벌기령을 산정하였다. 그리고 변화 구명은 통계처리 기법 중 분산분석과 Duncan 검정으로서 이행하였다. 흉고직경의 변화를 보면, 당연히 산림조사 차수에 따라 증가하였고, 기후대별로는 온대남부 지역에서 가장 생장이 좋지 않았으며, 해발고별로는 301-400 m 지점에서 가장 생장이 떨어지는 것으로 나타났다. ha당 입목밀도는 산림조사 차수별, 해발고에 따라서 서로 간 차이를 보이지 않았으며, 온대중부 지역에서 밀도가 가장 높고, 온대남부 지역이 가장 낮은 밀도를 보였다. ha당 임분재적은 산림조사 차수에 따라 증가하였고, 온대북부·온대중부 지역과 온대남부·난대 지역으로 크게 두 그룹으로 구분되며, 해발고 201-300 m에서 재적생장량이 가장 높았다. 지위지수는 ha당 임분재적 변화와 유사한 결과를 보여 주었다. 그리고 아까시나무의 ha당 재적변화를 알 수 있는 생장량 곡선은 Weibull 함수식으로 추정하였으며, 임분재적은 임령 50-60년에 이를 때 약 200 m3에 달할 것으로 예측되었다. 아까시나무를 밀원 자원이 아닌 용재로 이용하기 위한 기준인 재적수확최대벌기령을 계산한 결과 34년으로 나타났다.
달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.
폭음군은 알코올 사용 장애 환자와 유사한 인지기능의 장애를 보인다고 보고된다. 신경심리검사와 뇌 영상 기법을 사용하여 알코올 사용 장애 환자들의 시지각 기능을 조사한 선행 연구에서는 이들이 전체-세부 시지각 처리 결함을 가짐을 보고하였다. 폭음군의 전체-세부 시지각 결함에 대한 신경학적 근거가 제시되고 있으나 폭음군의 전체-세부 시지각 처리 과정을 조사한 연구는 현재까지 보고되지 않았다. 따라서 본 연구는 폭음을 하는 여자대학생의 세부 편향적 시지각 특성을 Navon의 전체-세부 방안과 사건관련전위를 사용하여 조사하였다. 전체-세부 방안에서 자극은 세부 수준 혹은 세부 수준의 자극들로 구성된 전체 수준에서 제시되었으며, 두 수준에서 제시되는 자극은 서로 일치하거나 불일치하였다. 본 연구에 폭음군 25명과 비폭음군 25명이 참여하였다. 행동자료 분석 결과, 비폭음군과 폭음군 모두 세부 자극에 비해 전체 자극을 더 빠르고 정확하게 처리하였다. 또한, 두 집단 모두 전체불일치 조건에 비해 세부불일치 조건에서 유의하게 낮은 반응정확률과 긴 반응시간을 보였으며, 이는 전체 수준의 비목표 자극에 의해 간섭을 받았음을 의미한다. 사건관련전위의 분석 결과는 다음과 같다. 비폭음군과 폭음군 모두 세부불일치 조건에 비해 전체불일치 조건에서 더 큰 N100 진폭, 세부 조건에 비해 전체 조건에서 더 큰 P150 진폭을 보였고, N200의 경우 두 집단 모두 전체 조건에 비해 세부 조건에서 더 큰 진폭, 전체불일치 조건보다 세부불일치 조건에서 더 큰 진폭을 보였다. 반면, P300의 경우 비폭음군에 비해 폭음군이 더 작은 진폭을 보였으며, 특히 세부 조건에서 더 작은 P300 진폭을 보였다. 또한, P300 진폭과 폭음 점수 사이의 부적 상관, 즉 폭음 점수가 증가할수록 P300 진폭이 감소하는 것이 관찰되었다. N100은 초기 시각 주의, P150은 시각적 특징을 기반으로 한 목표 자극의 지각 과정, N200은 갈등 모니터링 및 반응 억제, 그리고 P300은 인지적 억제 및 주의 할당 과정을 반영하는 것으로 알려져 있다. 전체-세부 방안의 세부 과제에서는 세부 수준에서 제시되는 목표 자극에 주의를 할당하는 동시에 전체 수준에서 제시되는 비목표 자극에 대한 주의는 억제하는 것이 요구된다. 따라서 본 연구 결과는 폭음을 하는 여자대학생이 세부 편향적 시지각 특성을 가지고 있지 않고 대신 주의를 억제하는 능력의 결함을 가지고 있을 가능성을 시사한다.
돌발가뭄(Flash drought, FD)은 기존 가뭄과는 달리 급작스러운 발생이 대표적인 특징으로, 즉각적인 수분 스트레스를 유발하여 생태계에 주요한 영향을 미친다. 보다 효과적인 돌발가뭄의 모니터링을 위해서는 돌발가뭄의 특징과 원인에 대한 보다 종합적인 이해가 필요하다. 이에, 본 연구에서는 Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 자료를 사용하여 2012년부터 2022년 사이 한반도 전역에서 발생한 돌발가뭄에 대해 분석하고자 하였다. 스트레스 기반 탐지 기법인 표준 증발 스트레스 비율(Standardized Evaporative Stress Ratio, SESR)의 변화를 바탕으로 돌발가뭄을 탐지하였으며, 발생 빈도와 기간에 대해 분석하였다. 또한, 탐지된 돌발가뭄 사건들을 실제 증발산(Actual Evapotranspiration, AET)과 잠재 증발산(Potential Evapotranspiration, PET)의 변화를 기반으로 세 가지 케이스로 분류하였으며, 각 케이스 별 발생 특성 및 공간 분포에 대해 분석하였다. 그 결과, 돌발가뭄의 발생 빈도와 기간에 지역적인 편차가 있는 것을 확인하였으며, 평균 빈도는 6.4회, 평균 발생 기간은 31일로 나타났다. 일반적인 돌발가뭄인 Case 1, AET의 감소가 주 원인이 되어 발생한 Case 2, PET의 증가에 의해 발생한 Case 3으로 돌발가뭄 사건들을 분류하였을 때, 한반도에서는 Case 1 돌발가뭄이 1,448건으로 가장 많이 발생했으며, Case 2 돌발가뭄이 Case 3 돌발가뭄보다 약 1.5배 더 많이 일어난 것을 확인할 수 있었다. Case 2 돌발가뭄은 수분 제한 조건(water-limited condition)에서 발생하여 AET와 PET가 모두 감소하는 결과로 이어졌으며, Case 3 돌발가뭄은 에너지 제한 조건(energy-limited condition)에서 발생한 이후 AET와 PET가 모두 증가하였다. Case 2 돌발가뭄은 주로 북서부와 중남부에 위치한 농경지에 영향을 주었으며, Case 3 돌발가뭄은 산지에 해당하는 동부에서 집중적으로 발생하였다. 본 연구의 결과들은 기후 요소, 토지피복 및 수분 가용성을 고려한, 돌발가뭄에 대한 이해를 돕고, 보다 효과적인 가뭄 대응 방안 수립에 기여할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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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.