• 한국지구과학회지
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• 제21권3호
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• pp.287-301
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• 2000

본 연구진은 포항지역을 중심으로 1995년부터 1997년의 3년간 오존존데로 관측한 고도별 오존농도 및 오존전량 자료를 이용하여 오존의 수직분포특성에 대한 연구를 수행하였다. 오존의 수직분포를 체계적으로 밝히기 위해, 지상(100m), 대류권(10km), 하부 성층권(20km), 중부 성층권(30km)을 대표 고도로 설정하여 오존농도의 시 ${\cdot}$ 공간적 분포특성에 대한 비교분석을 시도하였다. 지상(100m) 오존의 경우, 포항제철이 인접해 있음에도 불구하고, 전반적으로 청정지역에서와 유사한 농도분포를 유지하였다. 봄과 여름에 높고 가을과 겨울에 낮은 농도분포는 기상인자들과의 상관성을 고려할 때, 대체로 광화학 반응에 의한 결과로 보여진다. 대류권(10km) 및 하부 성층권(20km)의 경우 춘고하저(春高夏低)의 전형적인 북반구 대류권 오존의 시간적 경향성을 나타내었다. 이는 고도별 오존농도간의 분석결과 성층권 오존의 대류권 이동 및 광화학 반응과 역전층 형성에 의한 결과로 추정된다. 중부 성층권(30km) 오존의 경우 지상 오존의 농도분포 경향과 매우 유사한 월주기 및 계절주기를 취하였다. Brewer 분광광도계에 의한 오존전량은 성층권 오존량 (Umkehr 법)에 의해 크게 좌우되며, 오존전량은 유해자외선 (UV-B)과의 상관성은 미미하나, 운량과는 음의 상관성을 갖는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과 지상권뿐만 아니라 대류권 및 성층권 오존의 시간적 특성을 이해하는데 있어 포항이 해안도시라는 지리학적인 요인이 매우 중요하다는 점을 확인할 수 있다.

• 한국지구과학회지
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• 제31권6호
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• pp.600-607
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• 2010

2008년 동아시아 대륙에서 발생기원이 다른 먼지(황사)와 인위적 오염입자의 광역적 이동 사례를 NOAA위성 RGB 합성영상과 지상 입경별 분진(TSP, $PM_{10}$, $PM_{2.5}$)의 질량농도 관측으로 분석하였다. 또한 Terra/Aqua 위성 MODIS(Moderate resolution Imaging Spectroradiometer) 센서의 AOD(Aerosol Optical Depth)와 FW(Fine aerosol Weighting)를 통해 동아시아 지역에서 발생기원이 다른 대기 에어로졸의 분포와 입자 크기 특성을 분석하였다. 중국 북부와 몽골, 그리고 중국 황토고원에서 모래폭풍이 발생하여 광역적으로 이동하여 청원에 먼지입자(황사)로 영향을 주는 6 개의 사례분석을 실시하였다. 질량농도 TSP중 $PM_{10}$은 70%, $PM_{2.5}$는 16%로 조대입자(> $2.5\;{\mu}m$)의 비율이 큰 것은 사막과 반사막의 자연적 발생원에서 생성되었기 때문이다. 그러나, 모래 폭풍이 이동 과정에서 중국 동부의 산업 지역을 거쳐 유입하는 사례에서는 TSP 중 $PM_{2.5}$가 23%까지 증가하기도 했다. 중국 동부로부터 황해를 거쳐 한반도로 유입한 5개 다른 사례의 경우, TSP 중 $PM_{10}$, $PM_{2.5}$가 각각 82, 65%로 나타났다. 이와 같이 $PM_{2.5}$의 상대적 비율이 증가한 것은 인위적 오염입자의 영향 때문이다. 동아시아 지역에서 인위적 오염입자의 광역적 이동 사례에 대한 평균 AOD는 $0.42{\pm}0.17$로 황사에 의한 AOD($0.36{\pm}0.13$)와 비교하여 대기 에어로졸에 대한 비율이 높게 나타났다. 특히, 중국 동부에서 황해, 한반도, 동해에 이르는 광역적 지역에 AOD값이 높게 분포했다. 인위적 오염입자의 사례는 FW가 평균 $0.63{\pm}0.16$로 모래폭풍의 이동 사례의 $0.52{\pm}0.13$ 보다 높은 값을 보였다. 이는 대기 에어로졸에 대한 인위적 미세 오염 입자의 기여도가 클 수 있음을 제시하고 있다.

• 한국지구과학회지
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• 제40권6호
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• pp.572-583
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• 2019

본 연구는 서울에서 강한 강수와 관련된 대기연직구조를 객관적으로 분류하고 대표 종관장과 강수 특성을 제시하고자 하였다. 이를 위해 2009년부터 2018년까지 여름철 (6~8월) 서울에서 강한 강수(>15 mm hr^-1) 시 오산에서 비양된 레윈존데 자료에 객관적 방법을 적용하여 대기연직구조를 분류하였다. 그 결과 대기 전체가 습윤한 형태인 Thin Tube (TT) 형이 34.7% (17회), 건조한 하층 위로 습윤한 층이 존재하는 Inverted V (IV) 형이 20.4% (10회), 습윤한 하층 위로 건조한 공기가 침투하는 Loaded Gun (LG)이 20.4% (10회)로 분석되었다. TT형의 경우 SRH 값이 357.6 J kg^-1으로 역학적 불안정이 큰 반면, LG와 IV형의 경우 1000 hPa부터 600 hPa까지 열적 불안정이 큰 특징을 보였다. NCEP/FNL 자료를 사용한 합성장 분석에서 TT형의 경우 기압골 전면(500 hPa)인 서해상에 저기압이 위치하여(850 hPa) 저기압이 강화될 수 있는 종관 패턴이 형성되었다. IV와 LG형의 경우 북만주와 중국의 북동에 강한 저기압이 위치하는 종관 패턴을 보이며, 기압경도에 의한 남서기류의 유입이 상대적으로 약하였다. 강수 전반부에 강수가 집중되는 형태가 모든 유형에서 나타났으며, 특히 IV형의 경우 강수 전반 높은 강도로 강수가 집중되어 내린다. TT형의 경우 가장 많은 강수량(123.9 mm)을 보였지만 다른 유형과 비교하였을 때, 강수가 전·후반 고르게 오랜 시간 지속되는 특징을 보였다. 본 연구 결과는 서울에서 강수와 관련된 고층관측자료의 이해도를 높이는 동시에 강수 예보기술 발전에 기여할 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_1호
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• pp.121-137
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• 2020

동아시아 지역은 최근 인구급증과 경제성장으로 인해 화석연료의 사용이 증가함에 따라 이로 인한 대기오염물질 배출이 증가하여 대기질이 점차 악화되고 있다. 본 연구에서는 OMI (Ozone Monitoring Instrument) 위성 자료와 국가 대기오염물질 배출량 자료(National Emission Inventory)를 활용하여 동아시아의 대기현황 및 우리나라의 대기질에 국내외 배출량이 미치는 영향을 분석하고 이를 기반으로 미래 배출량을 추정하였다. 2005년부터 2015년까지 동아시아의 NO₂, SO₂ 농도를 분석한 결과, 두 물질 모두 NEC (North East China), SEC(South East China), SMA (Seoul Metropolitan Area) 순으로 높았다. SO₂는 우리나라와 중국의 편차가 크게 나타나NEC 지역은 SMA보다 1.63배 높았다. 농도비와 배출비 분석을 통해 국외 배출원이 우리나라 대기환경에 미치는 영향을 간접적으로 파악할 수 있었는데, NO₂/SO₂ 농도비는 우리나라와 중국 모두 2013년에 가장 높았고, SMA의 NO_x/SO_x 배출비는 2013년 이후 22% 이상 증가했다. 국내 배출량은 지속적으로 감소했으나 농도-배출량 비율(NO₂/NO_x, SO₂/SO_x)은 점차 증가하는 것으로 분석되었으며, 이는 곧 국내 배출량 외에 다른 요인(국외 배출원, 체류시간 변화 등)이 우리나라 수도권의 대기질에 영향을 주고 있다는 것으로 해석된다. SMA의 미래 배출량은 2025년에 NO_x, SO_x가 각각 296.2, 39.0 kton, 2035년에는 284.4, 33.8 kton 만큼 배출될 것으로 예측되었다. 본 연구에서는 공간적 제약을 받지 않는 위성자료의 장점을 이용하여 농도와 배출량 사이의 유의미한 결과를 도출하였으며, 이 연구에서 사용된 위성관측 농도와 배출량 간의 상호비교 분석방법론과 GEMS(Geostationary Environment Monitoring Spectrometer) 위성 산출물을 활용하여, 향후 국내 대기질 영향요인을 파악하기 위한 국외 발 대기오염물질 기여도 분석과 배출 인벤토리 보완을 위한 기초 자료를 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_1호
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• pp.679-692
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• 2020

본 연구에서는 CFD 모델을 WRF-Chem 모델과 결합(WRF-CFD 모델)하였고, 서울 영등포구에 소재한 건물 밀집 지역에서 흐름과 일산화탄소(carbon monoxide, CO) 분포 특성을 조사하였다. 이를 위하여, 자동기상관측소에서 측정한 풍속, 풍향과 도시대기측정소에서 측정한 CO 농도를 이용하여 수치 모의 결과를 검증하였다. AWS 510 지점에서는 남풍과 남서풍 계열 바람이 측정되었고, 야간 시간 보다는 주간 시간에 높은 풍속이 측정되었다. WRF-Chem 모델은 주로 동남동풍에서 서남서풍 계열의 바람을 수치 모의하였고, 측정 풍속을 과대 모의하였다. WRF-CFD 모델이 수치 모의한 풍향은 WRF-Chem 모델 풍향에 대한 의존도가 높았고, 측정 풍속을 상대적으로 잘 수치 모의하였다. 통계적 검증 지수에 대한 목표 값과 추천 범위를 고려하였을 때, WRF-CFD 모델이 WRF-Chem 모델에 비해 측정 풍속을 통계적으로 더 현실적으로 수치 모의하였다. WRF-Chem 모델은 측정 CO 농도를 크게 과소 모의하였고, WRF-CFD 모델은 CO 농도 예측을 개선하였다. 통계적 검증 결과를 종합한 결과, WRF-CFD 모델은 도시 지역에 복잡하게 분포한 건물과 이동 오염원을 고려함으로써 CO 농도 예측 성능을 개선하였다. 5월 22일 04시에는 AQMS가 위치한 지역에는 하강류가 존재하고, 상층으로부터 비교적 낮은 농도의 CO가 유입되면서 주변 지역에 비해 낮은 농도가 수치 모의되었다. 5월 22일 15시에는 AQMS 측정 지점에 약한 상승류가 형성되었고, 이에 따라 주변보다 다소 높은 CO 농도가 나타났다. WRF-CFD 모델은 상승류에 의해 도로의 이동 오염원으로부터 배출된 CO를 AQMS 측정 고도까지 수송하여, 결과적으로, 측정 CO 농도를 잘 재현한 것으로 판단된다. 5월 22일 18시 사례는 CO 배출량 증가, 상승류 발생 지역 증가, 풍속 증가로 인한 지면 근처의 난류운동에너지 생성 증가에 따른 난류 확산 증가 등으로 인해 전체적으로 높은 CO 농도가 수치 모의되었다. AQMS 지점에서는 하강류가 수치 모의되었지만, 풍상측에 형성된 고농도의 CO 밴드로 인해 WRF-CFD 모델은 측정 CO 농도를 과대 모의하였다.

• 한국토양비료학회지
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• 제45권6호
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• pp.1194-1202
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• 2012

북한과 같이 접근이 힘들고 농업과 관련된 정보가 부족한 지역을 대상으로 RapidEye 위성영상의 판독 및 분류를 통하여 가장 기초적인 농업 현황과 생산 기반인 논 면적을 산정하였다. 291개의 RapidEye 영상을 이용하여 북한 전역을 대상으로 시기별로 논을 분류하기 위한 영상 판독 기준을 설정하였다. 5월 초에서 6월 말은 벼 이앙을 위해 관개를 하기 때문에 벼 이앙 전후에 물의 특성이 위성영상에서 잘 관측되기 때문에 영상이 어둡게 보이는 점을 이용하여 논과 다른 토지이용을 구분한다. 주요 벼 생육시기인 7월 초부터 9월 말에는 RapidEye 영상을 5:3:2 밴드조합으로 하여 영상을 판독하면 벼논의 색상과 질감의 차이를 이용하여 밭작물, 초지, 산림으로부터 논을 분류한다. 9월 말부터 10월 말은 벼 수확을 한 후로 논에 식생이 없는 시기로써 5:3:2 밴드 조합에서 회색빛이 나는 경지 형태를 대상을 논으로 판독한다. 그 결과 북한 전역에 대한 논 분포지도를 작성하였고 시도 행정구역별로 논 면적을 살펴보았다. 대부분의 논은 평안남북도와 황해남도가 위치한 서해안 평야지대에 전체 논 면적의 66% 정도인 $3,521km^2$가 분포하였고 함경남북도, 강원도, 나선시와 같이 동해에 인접한 지역의 논 면적은 $1,172km^2$로 전체 논 면적의 약 20%를 차지하는 것으로 나타났다. RapidEye 영상을 이용하여 분류한 논 면적은 2001년 및 2010년 FAO/WFP 북한 보고서와 비교할 때 각각 1% 이내의 면적 편차를 나타내었다. RapidEye 위성영상을 이용한 북한의 논 분류 결과는 농경지 이용 면적의 산정과 변화, 벼 수량 추정을 위한 마스킹 (masking) 자료로 활용될 수 있는 기본 자료로 의미가 매우 큰 것으로 판단된다. 향후에는 밭에 대한 분류 지도를 구축하고 나아가 옥수수와 같은 주요 밭작물에 대한 판독 방법에 대해서도 연구할 필요가 있을 것으로 생각된다.

• 한국토양비료학회지
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• 제45권4호
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• pp.503-510
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• 2012

본 연구에서는 마이크로파 산란계 시스템을 이용하여 벼, 콩 작물을 대상으로 후방산란계수와 작물생육변화를 관측하고 pauli decomposition을 통해 얻어진 인자값과 작물생육과의 비교를 통해 작물 생육단계를 추정하였다. Pauli decomposition 방법을 이용 생육시기에 따른 벼 산란특성을 분석한 결과 L-밴드는 벼 출수기 (DOY 222, 8월 10일) 이후 이중 산란 (${\sigma}_{hh}-{\sigma}_{vv}$) 효과가 크게 나타났고, C-밴드는 생육기간동안 이중 산란과 체적 산란의 decomposition value가 거의 같았으며, X-밴드는 체적 산란이 이중 산란보다 높게 나타났다. Pauli decomposition 방법을 이용하여 콩 생육시기별 산란특성을 분석한 결과 L-밴드에서는 R2 (DOY 224, 8월 13일) 시기에 이중 산란이 체적 산란보다 높게 나타났고, R4 (DOY 242, 8월 31일) 이후로는 두 요소간의 값 차이가 크게 나타났다. Pauli decomposition ratio을 이용한 벼, 콩 생육단계를 추정하는데 있어 이중 산란이 key factor로 작용하는 것을 알 수 있었다. 벼의 경우 L-밴드에서는 이중 산란이 차지하는 비율이 체적 산란 비율보다 높아지기 시작하는 시점이 분얼기 (DOY 183, 7월 1일)이며, 이중 산란 효과가 벼 출수기 이후 지속적으로 나타나기 때문에 분얼기와 벼 출수기의 생육단계 추정이 가능하다. C-밴드는 이중 산란 비율이 최대값을 나타내는 시점이 벼 출수기와 일치하여 이 시기 추정이 가능할 것으로 판단된다. X-밴드의 경우에는 이중 산란 비율이 최대값을 가지는 시점이 유수형성기 (DOY 206, 7월 24일)로 이 시기 추정이 가능하고, 표면 산란이 다시 증가하는 시점이 유숙기 (DOY 243, 8월 31일)로 이 시기도 pauli decomposition ratio를 이용하여 추정이 가능할 것으로 판단된다. 또한 콩의 경우에는 L-밴드의 이중 산란이 체적 산란보다 높아지는 시기가 R2 (DOY 224, 8월 13일) 임으로 이 시기 예측이 가능할 것으로 판단된다. 따라서 마이크로파 산란계에서 얻어진 decomposition 방법을 이용하여 벼, 콩 생육단계를 예측할 수 있음을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제34권5호
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• pp.437-448
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• 2016

본 연구는 선행연구에서 제시하고 있는 통행기점 정보만을 제공하고 있는 불완전한 대중교통카드 자료로부터 대중교통 통행의 종점을 통행사슬 구조를 이용하여 추정할 수 있는 모형의 국내 자료 적용 가능성을 살펴보고 모형 적용 결과를 제시하였다. 이를 위해 본 연구는 부산에서 2014년 10월 주중에 수집된 선불 교통카드 승 하차 태그 원시자료 1,846,252건을 대상으로 하루 동안 한 대중교통 이용자가 발생시킨 일련의 통행들을 시 공간적으로 연계시켜 통행사슬을 형성하고, 대중교통 이용자의 결측 종점을 연속된 다음 통행의 승차지점 또는 최초 승차지점이 속한 교통존으로 추정하였다. 모형 검증을 위해 대중교통 통행종점이 관측된 자료에 모형을 적용한 결과 실제 통행종점과 추정 통행종점의 일치도는 82.4%로 나타났으며 이 때 통행종점으로 추정된 정류장과 실제 하차 정류장간 거리의 오차는 최소가 되는 것으로 나타나 제안모형의 유용성은 높은 것으로 분석되었다. 통행사슬 구조를 이용한 통행종점 추정 모형을 종점결측 통행에 적용했을 때 종점결측 통행의 비율은 적용 전 71.40%(718,915통행)에서 21.74%(218,907통행)로 감소하였으며 종점추정이 불가한 218,907통행의 대부분은 모형 적용이 불가한 일일 통행횟수 '1회'인 통행(169,359통행, 77.37%)인 것으로 나타났고, 일일 통행횟수가 '2회 이상'인 통행의 종점결측 비율은 69.56%에서 모형 적용 후 6.27%로 크게 감소하였다. 한편 통행종점 추정 모형 적용에 따른 존간 통행 및 존내 통행분포의 변화를 비교하기 위해 순위상관계수 및 카이제곱 적합도 검정을 수행하였으며, 분석 결과 통행종점 추정 모형 적용에 따라 각 중존별 통행량의 순위는 변화하지 않으나 통행량 분포는 유의한 변화를 보였다. 따라서 통행사슬 구조를 이용한 교통카드 이용자의 통행종점 추정 모형 적용은 통행종점이 결측된 불완전 대중교통카드 자료가 수집되고 있는 도시의 대중교통 통행패턴을 보다 현실적으로 반영할 수 있게 도움을 줄 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권3호
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• pp.273-283
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• 2020

기후변화의 영향으로 국지성 및 집중호우에 대한 발생 가능성이 높아지는 시점에서 과거에 침수피해를 입은 도시 유역에 대하여 실제 호우에 대한 침수 양상을 예측하는 것은 중요하다. 이에 수치해석 기반 프로그램과 함께 기계학습을 이용한 홍수 분석에 대한 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서 적용한 LSTM 신경망은 일련의 자료를 분석하는데 유용하지만, 딥 러닝을 수행하기 위하여 충분한 양의 자료를 필요로 한다. 그러나 단일 도시유역에 홍수를 일으킬 강우가 매년 일어나지 않기에 많은 홍수 자료를 수집하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 대상 유역에서 관측되는 강우 외에 전국 단위의 실제 호우를 예측 모형에 반영하였다. LSTM (Long Short-Term Memory) 신경망은 강우에 대한 총 월류량을 예측하기 위하여 사용되었으며, 목표값으로 SWMM (Storm Water Management Model)의 유출 모의 결과를 사용하였다. 침수 범위 예측을 위해서는 로지스틱 회귀를 사용하였으며, 로지스틱 회귀 모형의 독립 변수는 총 월류량이며 종속 변수는 격자 별 침수 발생 유무이다. 침수 범위 자료는 SWMM의 유출 결과를 바탕으로 수행된 2차원 침수해석 모의 결과를 통해 수집하였다. LSTM의 매개변수 조건에 따라 총 월류량 예측 결과를 비교하였다. 매개변수 설정에 따른 4가지의 LSTM 모형을 사용하였는데, 검증과 테스트 단계에 대한 평균 RMSE (Root Mean Square Error)는 1.4279 ㎥/s, 1.0079 ㎥/s으로 산정되었다. 최소 RMSE는 검증과 테스트에 대하여 각각 1.1656 ㎥/s, 0.8797㎥/s 으로 산정되었으며, SWMM모의 결과를 적절히 재현할 수 있음을 확인하였다. LSTM 신경망의 결과와 로지스틱 회귀를 연계하여 침수 범위 예측을 수행하였으며, 침수심 0.5m 이상을 고려하였을 때에 최대 침수면적 적합도가 97.33 %으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 방법론은 딥 러닝에 기반하여 도시 홍수 대응능력을 향상 시키는데 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제17권4호
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• pp.358-383
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• 2015

지구 온난화를 유발하는 온실가스들의 구체적인 배출량을 정량화하는 수단으로서 2000년대 중반부터 '탄소발자국'의 개념이 발전하였다. 아직도 명확한 정의나 측정 단위 또는 범위에 대한 규정이 존재하지 않지만, '개인이나 조직에 의해 제품의 전 생산 과정에서 직간접적으로 대기로 배출된 전체 온실가스의 양을 이산화탄소 상당량으로 나타낸 것'이라는 의미로 널리 사용되고 있다. ISO/TS 14067에 따르면, 제품의 탄소발자국은 온실가스를 배출하는 단위 공정들의 활동량 자료에 해당 공정의 배출계수를 곱하고 이를 모두 합산하여 산정한다. 이를 바탕으로 소비자들에게 비교 선택의 기회를 제공하고 생산자들의 자발적인 온실가스 배출 감축 활동을 장려하기 위한 '탄소성적표지' 제도가 전 세계적으로 다양하게 시행되고 있다. 이 제도의 일환으로 농업 분야에서 시범 운영되고 있는 '저탄소농축산물인증제'는 구매자의 윤리적 소비를 돕는 판단 근거로서 활용 가치가 클 것으로 기대된다. 이 과정에서 농산물에 대한 전과정평가의 경계를 설정하는 데에는 주로 사용 및 폐기 단계가 제외된 'cradle to gate' 접근법이 사용된다. 범위를 넓혀 농림 부문 전체에 대한 탄소발자국 산정은 "국가 온실가스 인벤토리 보고서"에서 유일하게 배출량뿐만 아니라 제거량도 고려해야 하는 특징을 가지고 있다. 현재 산정이 이루어지지 않는 농경지의 다년생 입목 바이오매스에 축적된 탄소의 변화량을 계산할 수 있다면 전체 온실가스 배출량을 상당 부분 감축할 수 있을 것이다. 이를 위해 전 과정의 이산화탄소 교환을 직접 정량화할 수 있는 타워 기반의 플럭스 관측이 사용될 수 있다. 탄소발자국 정보는 다른 지표들과 융합하여 지속가능한 농림생태계를 위한 좀 더 총체적인 지표 개발에 사용될 수 있다.