• 한국환경생태학회지
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• 제37권4호
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• pp.289-301
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• 2023

유역 내 산림은 생태계 유지에 있어 중요한 역할을 맡고 있으며 생태네트워크 체계를 구성하는 주요 기반 환경이다. 그러나 지난 수십여 년간 행해진 무분별한 개발사업으로 인해 산림 파편화 및 토지이용 변화가 가속화되었으며 본래의 기능을 상실하게 되었다. 산림 생태계를 파악하는 데 있어 산림의 구조적 패턴은 생태적 과정과 기능에 직접적인 영향을 미치기 때문에 변화패턴을 파악하고 분석하는 것은 중요한 인자라 할 수 있다. 이에 본 연구는 금강 상류 댐 유역을 대상으로 FRAGSTATS 모델을 통해 시계열적인 토지피복변화에 따른 산림 경관의 구조적 변화를 분석하였다. 토지피복 변화탐지를 통한 금강 상류 댐 유역 내 토지피복변화는 1980년대부터 2010년대까지 산림 33.12km²(0.62%), 시가화건조지역 67.26km² (1.26%) 증가하였고 농업지역 148.25km²(2.79%) 감소하였다. 유역 내 산림 경관분석결과 No sampling 분석에서는 경관백분율(PLAND), 면적가중근접지수(CONTIG_AM), 평균 중심지 면적(CORE_MN), 인접지수(PLADJ)가 증가하였고 패치수(NP), 경관형태지수(LSI), 응집지수(COHESION)가 감소하였다. Moving window 분석을 통해 구조적 변화패턴을 파악한 결과, 경상북도 상주시, 충청북도 보은군, 전라북도 진안군 내 산림 경관은 상대적으로 잘 보전되어 있었으나 충청북도 옥천군, 영동군 그리고 충청남도 금산군 사이의 경계부와 전라북도 무주군과 장수군 인접 지역의 산림 경관에서는 파편화가 진행되고 있었다. 결과를 토대로 추후 해당 지역의 산림 관리전략 수립 시 파편화 지역을 대상으로 조림사업을 수립할 필요가 있을 것으로 사료된다. 본 연구를 통해 산림 경관의 파편화가 예상되는 지역을 도출할 수 있었으며, 유역 산림의 건전성 평가 및 관리계획 수립을 위한 기초자료로써 활용될 가능성을 기대할 수 있다.

• 한국조경학회지
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• 제51권2호
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• pp.12-27
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• 2023

본 연구는 강동구의 조성형공원 중 도시 녹지축에 입지한 환경생태적인 가치가 높은 공원을 대상으로 도시공원의 생태적 리뉴얼 조성방안을 마련하고 이를 적용한 설계를 제안하였다. 강동구의 개황과 도시공원 개황을 분석하고 강동구의 토지이용 및 녹지율, 공원녹지, 녹지축 현황을 분석하여 리뉴얼 대상지를 선정하였다. 강동구의 조성형 공원은 근린공원 2개소, 어린이공원 52개소로 총 54개소였으며 현황검토 1단계에서는 공원이 자연축, 녹지축상에 입지 및 인접 여부 등 입지적 가치 분석을 통해 17개소를 추출하였고, 2단계에서는 각 공원 서비스권역 내 녹지 및 오픈스페이스 비율을 바탕으로 1단계 추출 공원 중 8개소를 선정하였다. 3단계에서는 공원면적의 법적 기준 충족 여부를 통해 2단계 추출공원 중 2개소를 선정하였으며, 4단계에서는 공원의 노후화 조사를 통해 3단계 추출 공원 중 1개소를 선정하였다. 리뉴얼 대상지의 도시생태적 현황은 엔트로피 저감 측면의 토지이용현황, 물순환 측면의 토양피복현황, 생물다양성 측면의 식재구조현황을 조사하였다. 리뉴얼 대상지 3곳의 현황분석 결과는 녹지면적은 18.3-45.3%로 부족하였고 시설지 면적은 54.7%-81.7%로 높아 도시온도 저감효과가 낮은 것으로 판단되었으며, 불투수포장 면적이 공원 면적의 34.5%-48.9%로 시설면적의 대부분을 차지하여 물순환 기능이 부족한 것으로 판단되었다. 식재구조는 단층과 복층구조로 이루어져 있고 교목층은 양호하였으나 하부식생이 빈약하였고 식이식물이나 대경목 식재지는 없어 생물다양성이 낮은 상태였다. 본 연구에서 리뉴얼 대상지로 선정한 선린어린이공원, 당말어린이공원, 샘물어린이공원을 생태적으로 리뉴얼 설계한 후 공원별 생태면적률은 리뉴얼 전보다 1.4-3배 이상 증가하였다. 도시 녹지축에 입지한 도시공원을 도시생태계의 관점으로 바라보고 이를 생태적으로 리뉴얼하면 도시생태계 측면에서 엔트로피 저감, 물순환 건강성 향상, 생물다양성 기반조성에 기대효과가 높을 것으로 판단된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.116-121
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• 2023

본 논문에서는 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조를 개발한다. 제안하는 복합 미생물 배양기는 수집한 복합 미생물 데이터에 대해 복합 미생물 데이터 전처리, 복합 미생물 데이터 구조 변환, 딥러닝 네트워크 설계, 설계한 딥러닝 네트워크 학습, 시제품에 적용되는 GUI 개발 등으로 구성된다. 복합 미생물 데이터 전처리에서는 미생물 배양에 필요한 당밀, 영양제, 식물엑기스, 소금 등의 양에 대해 원-핫 인코딩을 실시하며, 배양된 결과로 측정된 pH 농도와 미생물의 셀 수에 대해 최대-최소 정규화 방법을 사용하여 데이터를 전처리한다. 복합 미생물 데이터 구조 변환에서는 전처리된 데이터를 물 온도와 미생물의 셀 수를 연결하여 그래프 구조로 변환 후, 인접 행렬과 속성 정보로 나타내어 딥러닝 네트워크의 입력 데이터로 사용한다. 딥러닝 네트워크 설계에서는 그래프 구조에 특화된 그래프 합성곱 네트워크를 설계하여 복합 미생물 데이터를 학습시킨다. 설계한 딥러닝 네트워크는 Cosine 손실함수를 사용하여 학습 시에 발생하는 오차를 최소화하는 방향으로 학습을 진행한다. 시제품에 적용되는 GUI 개발은 사용자가 선택하는 물 온도에 따라 목표하는 pH 농도(3.8 이하) 복합 미생물의 셀 수(10⁸ 이상)를 배양시키기 적합한 순으로 나타낸다. 제안된 미생물 배양기의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과는, pH 농도의 경우 평균 3.7로, 복합 미생물의 셀 수는 1.7 × 10⁸으로 측정되었다. 따라서, 본 논문에서 제안한 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조의 효용성이 입증되었다.