경상분지 동남부 지역에 발달된 하양층군 퇴적말기의 진동층 및 건천리층과 하양층군 최상부 또는 유천층군 최하부의 지층으로 설정되어 있는 부산 황령산 지역의 호성퇴적층을 대상으로, 이들 퇴적층의 퇴적상, 화석상, 고토양상 등을 비교퇴적학 및 층서학적인 측면에서 분석하였다. 세 호수퇴적층의 공통적인 발달특성은 1) 전반적으로 쇄설성퇴적층이 지배적인 반면, 2) 삼각주퇴적층이 수반되어 있지 않으며, 3) 이질평원퇴적층이 흔히 발달되어 있고, 4)스트로마톨라이트의 발달이 없는 점 등이다. 한편 세 호수퇴적층 발달특성의 대표적인 차이점은 다음과 같다: 1) 진동층은 다른 두 호성퇴적층에 비하여 이질평원퇴적층의 발달이 지배적이며, 석회질고토양의 발달이 빈번하고, 다른 두 호성퇴적층에서는 산출되지 않는 공룡족흔 화석층의 발달이 일반적이다. 2) 건천리층은 다른 두 호성퇴적층에 비하여 무척추동물화석의 산출이 일반적이며, 다른 두 호성퇴적층에서는 발달하는 폭풍퇴적층이 발달되어 있지 않다. 3)황령산지역 호성퇴적층은 진동층 및 건천리층에서는 산출하지 않거나 매우 드물게 나타나는 증발광물의 캐스트가 흔히 산출되며, 응회질 저탁암층의 협재가 일반적이다. 세 호성퇴적층의 층서관계의 경우, 건천리층은 진동층의 하부에 대비되고, 황령산 지역 호성퇴적층은 진동층의 상위에 놓이는 지층으로 추정된다. 이들 3개 호성퇴적층의 층서관계 및 발달특성을 토대로 해석된 하양층군 퇴적말기에서 유천층군 퇴적초기에 이르는 동안의 경상분지 동남부 지역의 퇴적특성은 다음과 같다. 하양층군 퇴적말기의 경상분지는 지반이 비교적 안정된 상태였으며, 이에 따라 화산활동은 그리 활발한 편이 아니었다. 기후조건의 경우 하양층군 퇴적중기 때보다는 비교적 습윤하여져 호수환경이 확장된 상태였으나, 전반적으로는 건조한 기후가 지배적인 환경이었으며, 특히 건기와 우기가 교호되는 기후조건이발달하는 가운데에 매우 극심한 가뭄이 빈번히 발달하였다. 하양층군 퇴적말기에 경상분지의 동남부 지역은 호수연변부의 이질평원이 넓게 발달한 가운데에 퇴적작용이 매우 느리게 진행되었으나, 백악기 후기(하양층군 퇴적최후기 및 유천층군 퇴적초기)에 접어들면서 조구조운동과 이에 따른 화산활동이 활발해짐에 따라 이 지역의 퇴적속도는 상대적으로 빨라지게 되었다. 백악기 후기의 기후조건은 이전과 마찬가지로 건조한 기후가 전반적으로 유지되었으며, 일부 지역은 증발암광물이 형성될 정도로 건조한 기후가 발달하였다.
본 연구는 논, 밭, 과수원, 도로변에 생육하고 있는 식물상을 조사하여 $C_4$식물의 분포특성을 규명하고자 하였다. 현장조사는 2002년부터 2006년까지 5년간 수행되었다. 그 결과, 총 74과 231속 352종이 확인되었으며, 쌍자엽식물 255종, 단자엽식물 89종, 양치식물 8종으로 분류되었다. 농경지유형별로는 논에서 55과 203종, 밭에서 49과 218종, 과수원에서 44과 115종, 도로변에서 48과 202종이 출현하였다. 본 조사를 통하여 논은 쑥과 고마리, 밭과 도로변은 쑥과 개망초, 과수원은 닭의장풀과 바랭이로 대표되며 농업생태계에서 출현율이 가장 높은 식물은 쑥으로 확인되었다. 또한, 출현식물 중 $C_4$식물은 8과 25속 38종으로 확인되었으며, 논, 과수원, 도로변에서는 $C_4$ 단자엽식물의 출현율이 높았으며 밭에서는 다른 농경지유형에 비해 쌍자엽식물의 출현빈도가 높았다. 이러한 $C_4$식물의 출현율 차이는 고온 건조한 우리나라 밭 주변 식물서식환경을 반영하고 있으며, 논과 과수원은 상대적으로 습윤한 미기후조건에서 건조조건이 아니라 온도조건에 의해 $C_4$ 단자엽식물이 분포하는 것으로 생각되었다. 또한 농업생태계를 대표하는 $C_4$식물 중 단자엽식물은 바랭이와 닭의장풀이며 쌍자엽식물은 개비름과 명아주로 확인되었다. 본 조사에서 총 47종의 귀화식물이 확인되었으며 토양의 수분환경조건이 상대적으로 건조한 밭과 도로변에서 많은 귀화식물이 출현하였다. 귀화식물 가운데 $C_4$ 식물은 비름속의 개비름과 털비름 2종으로 나타났으며, 단자엽식물은 관찰되지 않았다. 본 연구에서는 농경지유형에 따른 대표적인 $C_4$식물의 분포특성이 확인되었으며 지구온난화로 인한 기온의 상승으로 고온에 적응성이 높은 $C_4$식물의 새로운 유입과 이미 유입된 종 가운데 농업생태계에 나쁜 영향을 미칠 수 있는 외래식물의 확산에 대한 장기적인 모니터링의 필요성을 제안하였다.
옥수수연작 피해방지를 위해 레드클로버 등을 대상작으로 도입하여 그 효과를 기대하였다. 특히 옥수수 연작지에 발생하는 난지형 잡초인 Fall panicum(FP)를 대상으로 옥수수/호밀연작 정도와 토양 습윤 정도에 따른 발생량을 조사하였다. 옥수수 재배와 동시에 대상 경작한 작물은 레드클로버(RC), 알팔파(A), 목초혼파(G/ R)이었다. 2년 동안 대상작물 재배 후 마지막 3년차에 옥수수 재배로 다시 환원하였는데 옥수수 연작지와 옥수수 단작에서의 얻어진 평균 생초수량의 범위는 각각 119.4${\~}$169,6 및 64.9${\~}$83.3톤/ha 이었으나 옥수수만의 수량에 있어서는 각각 45.6${\~}$52.8 및 64.9${\~}$83.3톤/ha로 서로 다른 결과를 얻었다. 이 같은 수량차이의 대부분은 옥수수 연작지에서의 FP의 발생량에 기인한 것으로 파악되었는데 실제 옥수수 연작지에서의 FP 발생량의 범위는 평균 45.6${\~}$63.4에 달하여 연작지에서의 호밀 28.2${\~}$41.6을 초과하였다. 대상작으로 도입한 레드클로버, 알팔파 및 목초 혼파의 3년간 건물 생산량은 각각, 10.2, 10.6 및 10.6톤/ha로. 연작구 평균 옥수수 수량의 대략 4분의 1정도인 것으로 나타났는데 대상작 도입 후 옥수수 생초 수량은 연작구 및 레드클로버, 알팔파 및 목초 혼파 대상작 도입구에서 각각 56, 82, 88 및 79톤/ha 로 대상작 도입구에서 크게 증가하였고 알팔파 도입 시 가장 크게 증가하는 것으로 나타났다.
산사태는 가장 널리 퍼진 자연재해 중 하나로 인명 및 재산피해 뿐만 아니라 범 국가적 차원의 피해를 유발할 수 있기 때문에 효과적인 예측 및 예방이 필수적이다. 높은 정확도를 갖는 산사태 취약성도를 제작하려는 연구는 꾸준히 진행되고 있으며 다양한 모델이 산사태 취약성 분석에 적용되어 왔다. 빈도비 모델, logistic regression 모델, ensembles 모델, 인공신경망 등의 모델과 같이 픽셀기반 머신러닝 모델들이 주로 적용되어 왔고 최근 연구에서는 커널기반의 합성곱신경망 기법이 효과적이라는 사실과 함께 입력자료의 공간적 특성이 산사태 취약성 매핑의 정확도에 중요한 영향을 미친다는 사실이 알려졌다. 이러한 이유로 본 연구에서는 픽셀기반 deep neural network (DNN) 모델과 패치기반 convolutional neural network (CNN) 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구지역은 산사태 발생 빈도가 높고 피해가 큰 인제, 강릉, 평창을 포함한 강원도 지역으로 설정하였고, 산사태 관련인자로는 경사도, 곡률, 하천강도지수, 지형습윤지수, 지형위치 지수, 임상경급, 임상영급, 암상, 토지이용, 유효토심, 토양모재, 선구조 밀도, 단층 밀도, 정규식생지수, 정규수분지수의 15개 데이터를 이용하였다. 데이터 전처리 과정을 통해 산사태관련인자를 공간데이터베이스로 구축하였으며 DNN, CNN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하였다. 정량적인 지표를 통해 모델과 산사태 취약성도에 대한 검증을 진행하였으며 검증결과 패치기반의 CNN 모델에서 픽셀기반의 DNN 모델에 비해 3.4% 향상된 성능을 보였다. 본 연구의 결과는 산사태를 예측하는데 사용될 수 있고 토지 이용 정책 및 산사태 관리에 관한 정책 수립에 있어 기초자료 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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