• 식물병연구
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• 제29권4호
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• pp.414-419
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• 2023

2023년에 강진 귀리 재배농가에서 종자흑변병이 의심되는 종자가 다수 관찰되었다. 흑변 증상을 보이는 귀리종자 132개를 선발하여 곰팡이 감염률을 조사한 결과, Alternaria속이 84%를 차지할 만큼 우점으로 검출되었고 Alternaria alternata로 동정되었다. 강진 재배농가의 같은 포장에서 2022년에 수확한 종자와 외관 및 품질을 비교한 결과, 명도를 나타내는 L값이 2023년의 귀리 종자에서 유의하게 낮게 나타났으며 종자 품질을 평가하는 전기전도도는 2023년 종자에서 유의적으로 높게 측정되어 종자의 활력에 차이가 있었다. 귀리 파이토알렉신으로 알려진 아베난쓰라마이드 함량은 2023년 종자에서 2022년에 비해 10배 정도 높게 분석되었다. 출수 후 수확하기 전 생식생장 기간에 해당하는 2023년 5월 강진의 한 달 평균 강수량은 2022년 5월에 비해 230배 많았고 평균 상대습도도 높아 A. alternata의 감염에 적합한 환경이 조성되어 종자흑변병이 발생하였을 것으로 생각되었다. 기후변화로 대발생할 수 귀리 병에 대한 모니터링과 함께 적극적인 방제 노력이 필요하리라 생각한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권2호
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• pp.191-202
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• 2024

지구 온난화는 대기 중 온실가스 농도 증가에 기인하여 전 세계적으로 이상기후를 유발하고 생태계와 인류에게 부정적인 영향을 미치고 있다. 이에 대응하여 각국은 다양한 방법으로 온실가스 감축을 시도하고 있으며, 해안 생태계가 흡수하는 탄소인 블루카본(blue carbon)에 대한 관심도 증가하고 있다. 블루카본은 그린카본(green carbon) 대비 탄소흡수 속도가 최대 50배 빠른 것으로 알려져 있어 기후 변화 대응에 있어 중요한 역할을 한다. 특히, 세계 5대 갯벌 중 하나인 대한민국의 갯벌은 생물 종 다양성이 풍부하고 뛰어난 탄소흡수원으로 평가되고 있다. 블루카본 관련 기존 연구에서는 갯벌의 탄소 저장량 및 연간 탄소 흡수량에 초점을 맞추었으나 위성자료를 활용하여 직접 갯벌의 면적 변화를 탐지하고 이를 탄소 저장량과 연계한 사례는 부족하다. 이에 본 연구에서는 다중시기 고해상도 위성자료인 PlanetScope 및 RapidEye 자료에 Direct Difference Water Index를 적용하여 연구지역인 낙동강 하구 갯벌의 면적 및 변화를 2013년부터 2023년 사이의 6개 시기에 대해 장기적으로 분석하고 시기별 탄소 저장량을 산정하였다. 분석 결과 연구지역 내 갯벌 면적은 조위 기준이 상이한 2013년 시기를 제외하였을 때 최소 약 9.38 km² (2022년), 최대 약 9.89 km² (2021년)로 연간 최대 약 5.4%가 변화하였으며 탄소 저장량은 최소 약 30,230.0 Mg C, 최대 31,893.7 Mg C로 산정되었다.

• 한국환경농학회지
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• 제28권2호
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• pp.194-201
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• 2009

영농지역에서 비점오염원인 농약의 살포가 수질환경에 미치는 영향과 유출량을 평가 하였다. 충북 괴산군 괴산읍 능촌리 일대 폐쇄권역에서 소수계내 물 중 잔류농약은 20종의 성분이 검출되었으며, 살균제 4종, 살충제 10종, 제초제 6종이었고, 검출범위는 0.008${\sim}$7.59 ppb 수준으로 배출수 기준보다 훨씬 못 미치는 수준이었다. 대하천 유입전 소수계 물 중 시기별 잔류농약 성분은 살균제가 5${\sim}$8월, 살충제는 7${\sim}$8월 및 제초제는 5${\sim}$7월에 주로 검출되었고, 밭에 사용하는 농약보다 수도용 농약이 검출 빈도가 높았다. 또한 강우강도가 높을 때는 밭토양의 토사 유출로 밭에 사용하는 농약이 상대적으로 높게 검출되었다. 작물 재배조건별 검출된 잔류농약성분은 고추밭 토양 6종, 과수원 토양 4종, 참깨밭 토양 3종 및 논토양 5종으로 총 13종이 검출되었으며, 검출 범위는 0.001${\sim}$0.109 ppm 수준이었다. 공주시 정암면 고성리 영농지역의 소수계내 물 중 농약잔류성분은 13종(살균제2, 살충제6, 제초제5)의 성분이 검출되었으며 검출범위는 0.01${\sim}$7.21ppb 수준으로 잠정 배출수 기준보다 못 미치는 수준이었다. 농약 종류별 검출양상은 살균제는 5${\sim}$8월, 살충제는 7${\sim}$8월, 제초제는 5${\sim}$6월에 주로 검출되었으며 강우시간별 물 중 농약잔류량은 강우시작 3${\sim}$5시간에 최고농도가 검출되었고 수도용 농약의 검출 빈도가 높았다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권8호
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• pp.577-587
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• 2021

가뭄은 수개월, 수년 이상에 걸쳐 서서히 발생 및 지속되며, 식생에 대한 피해가 발생할 때까지 확실한 인식이 어렵다. 최근에는 기후변화에 따른 기상이변 및 기온상승 등으로 인하여 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있으며, 기상 이상으로 몇 주 또는 몇 달 이내 빠르게 발전하는 가뭄을 확인할 수 있다. '돌발가뭄(Flash Drought)은 일반적인 가뭄과 달리 비교적 짧은 기간 동안 표면온도의 상승과 비정상적으로 낮고 빠르게 감소하는 토양수분으로 인하여 식생에 대한 극심한 스트레스를 유발하면서 광범위한 작물 손실 및 용수공급 감소 등에 대한 피해를 야기하는 가뭄으로 정의된다. 짧은 기간의 급속하게 발생하는 (rapid-onset) 돌발가뭄은 발생원인인 토양수분함량의 감소와 강수의 부족, 낮은 습도, 고온 및 강풍 등으로 인한 증발 수요의 증가 등과 유사한 관계가 있기 때문에 농업 및 자연 생태계에 미치는 영향이 크며, 발생원인 또한 농업가뭄의 범주에 속하기 때문에 이에 대한 모니터링이 필수적이다. 본 연구에서는 증발산량을 활용한 위성영상 기반 가뭄지수인 증발스트레스지수(Evaporative Stress Index, ESI)를 활용하여 국내의 돌발가뭄 감지 조건을 제시하였으며, 표준강수지수, 토양수분, 최고기온, 상대습도, 풍속, 강수량 등과 비교를 통하여 돌발가뭄사상의 수문기상학적 특성에 대하여 분석하였다. 돌발가뭄 발생 이전 8주간을 기준으로 상관분석하였으며, ESI와 표준강수지수, 토양수분, 최고기온에 대하여 0.8(-0.8) 이상의 높은 상관관계를 보였다. 본 연구를 통하여 아직 명확하게 정의되지 않은 돌발가뭄에 대한 유형별 분석 및 국내 돌발가뭄의 수문기상학적 특성을 파악하였으며, 위성영상 기반 가뭄지수인 증발스트레스지수는 돌발가뭄사상의 모니터링에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1413-1425
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• 2023

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.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.10-20
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• 2019

전 세계적으로 기후변화로 인한 불규칙적인 강우의 영향으로 수계에서는 비점오염에 의한 부영양화, 녹조현상 등이 빈번하게 발생되고 있다. 특히 이러한 수계오염은 원활한 용수공급을 위한 저수지 유속이 느린 하천이 인접해있고, 축사 퇴비 등이 다수 분포해 있어 비점오염의 수계유입이 쉬운 농업지역이 취약하다. 따라서, 본 연구에서는 UAV(Unmanned Aerial Vehicle) 영상과 수계부영양화를 발생시키는 총인 총질소, 녹조발생과 간접적인 연관성이 있는 클로로필-a의 상관분석을 통해 소하천 수질 특성 파악에 UAV의 활용 가능성을 분석하였다. 분석에는 대상지인 양천, 함양위천 소권역에서 수집한 다중분광 영상 및 녹조탐지에 사용되는 식생지수 NDVI(Normalized difference vegetation index), NDRE(Normalized Difference Red edge), CIRE(Chlorophyll Index Red edge)를 활용하였다. 채수지점에 대한 영상값과 수질분석 값의 상관관계를 분석한 결과 총인은 유의수준 0.05 이내에서 CIRE(0.66)와 클로로필-a는 Blue(-0.67), Green(-0.66), NDVI(0.75), NDRE(0.67), CIRE(0.74)와 상관관계를 보였다. 총질소는 유의수준 0.05에서 Red(-0.64), Red edge(-0.64), NIR(-0.72)와 상관관계를 보였다. 본 연구결과를 통해 UAV 기반 다중분광 영상과 수질오염 발생 인자에 대한 유의미한 상관관계를 확인하였고, 녹조탐지에 사용하는 식생지수의 경우 클로로필-a뿐만 아니라 총인의 파악에도 활용할 수 있는 가능성을 확인하였다. 이는 농업지역의 비점오염 관리우심 지역 선정 등 관리대책을 마련하는데 유의미한 자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제54권1호
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• pp.206-219
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• 2021

기후 온난화는 흰개미에 의한 목조건축문화재 및 가옥 등에 대한 피해를 증가시키고 있다. 현재 흰개미 피해 예방을 위해 건물 주변에 군체 제거 시스템을 설치하여 탐지와 제거를 진행하는 방법이 활용되고 있다. 그러나 1~2개월 단위로 현장을 주기적으로 방문해야 흰개미 유입 여부를 확인할 수 있어 신속한 조치를 취하기 어렵다. 또한 시스템이 장기간 노출된 상태로 설치·운영되기 때문에 결실되거나 훼손되어 기능 손상이 발생하고 있으며 문화재 주변에 설치된 경우 관람 환경을 저해하기도 한다. 본 연구는 목재, 셀룰로오스, 자석, 자력센서를 사용하여 흰개미 유입 여부를 판단하는 탐지 시스템을 제작하여 실험하였다. 그리고 현장을 방문하지 않고 결과를 확인하기 위해 적은 전력으로 작동되는 LoRa Network로 데이터를 전송받았다. 목재는 말목 형태로 제작되었고, 상부에서 하부로 구멍을 내어 유입된 흰개미가 셀룰로오스 시료로 이동이 용이하도록 하였다. 셀룰로오스 시료는 자석을 셀룰로오스로 감싸 원통형으로 만들었으며 목재의 구멍 상부에 삽입하였다. 그리고 목재 말목 상부를 마개로 덮어 이물질 등이 유입되지 않도록 하였으며, 빛·빗물 등 환경적 요인을 차단하여흰개미가 셀룰로오스 시료를 가해할 수 있는 환경을 조성하였다. 셀룰로오스가 흰개미에 의해 가해되면 자석 주위에 공간이 생기고 자석이 낙하하거나 기우는 등의 움직임이 발생하였다. 마개 내에 있는 자력센서는 셀룰로오스 시료 위쪽에 고정하여 자석의 움직임에 따라 자석과 센서 사이의 간격 변화를 측정하였다. 야외 현장 실험은 목재 탐지 시스템에 셀룰로오스 시료를 11개 삽입 후, 5~17일 사이에 현장 방문 없이 자석의 움직임을 통해 흰개미 유입을 확인하였다. 향후 추가적으로 기능을 개선하여 운영한다면 현장 방문 없이 흰개미의 침입 여부를 확인할 수 있고 제품 노출로 인한 훼손과 결실을 줄이며 이에 따라 문화재에 대한 관람 환경이 개선될 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제33권4호
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• pp.317-324
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• 2015

GNSS 기상학은 1980년 중반 기상 분야에 활용 가능성이 제기된 후, 전 세계적으로 실용화 가능성이 입증되고 있으며, 현재 기상현업에 활용하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. GNSS 신호의 대류권 지연오차에 기반하여 산출한 가강수량은 대기 중 수증기량을 나타낸 것으로, 기후 모니터링, 기후의 변화 탐지 등 다양한 기상현상 분석에 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 2014년 2월 울산에 내린 폭설현상 분석을 위해 GNSS 상시관측소와 자동기상관측장치에서 제공하는 기상관측 정보를 이용하여 가강수량을 산출하였다. 산출 과정 중 중요한 파라미터인 가중 평균 기온식은 송동섭의 모델을 적용하였다(Song, 2009a). 연구기간은 폭설이 발생한 2014년 2월과 폭설이 발생하지 않은 2013년 2월의 총 56일이다. 2014년 2월 가강수량의 평균은 11.29mm로 산출 되었으며, 폭설이 발생한 2월 9일부터 12일까지 평균 가강수량은 10.14mm로 전체 평균값보다 11.34% 낮은 값을 보였다. 폭설이 내리지 않은 2013년 2월 가강수량의 평균은 10.34mm로 2014년 평균보다 8.41% 낮은 값을 보였다. 또한 가강수량 외 AWS에서 제공하는 다른 기상인자들과 비교하여 폭설 현상에 대한 분석을 수행하였다. 그 결과 Magnus 경험식을 통해 산출한 포화수증기압 경우 GNSS 가강수량과 0.29의 낮은 상관성을 나타내었다. 또한 기상인자의 종류(강설, 강우)에 따라 가강수량의 증감패턴이 다르게 나타났으며, 강수량이 발생하기 평균 6.5시간 전에 가강수량 값이 급격히 증가한 후 감소하는 경향을 확인할 수 있었다. 이를 통해 GNSS 가강수량 패턴분석이 강수량 전조현상 분석에 유효할 것으로 판단된다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제32권3호
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• pp.187-192
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• 2017

현대인들의 건강에 대한 관심이 커짐에 따라 한약재 소비량이 지속적으로 증가하고 있다. 그러나 최근 기후변화와 국내 한약재의 높은 수입 의존도에 따라 유해물질에 대한 오염 위험이 높아지고 있다. 곰팡이독소는 한약재 중 안전성을 평가하는 주요한 항목 중 하나이다. 본 연구에서 498 건의 한약재에 대해 곰팡이독소 모니터링을 진행하였다. 면역컬럼을 이용해 한약재 중 아플라톡신을 추출하였으며, 추출한 아플라톡신은 HPLC-FLD 방법을 통해 분석하였다. 직선성, 회수율, LOD 및 LOQ를 통해 본 연구에 이용한 실험법 검증을 실시하였다. 39건에서 평균 $7.670{\mu}g/kg$의 아플라톡신이 검출되었으며, $0.610{\sim}77.452{\mu}g/kg$의 검출범위를 보였다. 특히 현호색은 국내 아플라톡신 기준이 없으나, 시험에 사용된 39건 중 5건에서 $14.9{\pm}4.1{\mu}g/kg$의 높은 아플라톡신 농도를 보였다. 즉, 현호색에 대한 기준 설정이 시급히 요구되어지며, 선제적 관리를 위한 지속적인 모니터링이 필요할 것으로 사료되어진다.