• 한국자원식물학회지
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• 제35권2호
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• pp.169-182
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• 2022

본 연구는 산불피해가 발생한 접경지역 산림 내 희귀특산식물(개느삼) 분포를 예측하고 피해를 정량화하고자 수행되었다. 이를 위해 산불피해강도에 따른 산림면적 피해(NBR), 임상도를 통한 수종별 피해(Vegetation map), MaxEnt 모델 분석을 수행, 보다 정밀한 결과를 도출하고자 하였다. 우선, 산불피해강도 분석은 위성영상(Landsat-8)을 활용하여, 산불피해강도(ΔNBR_2016-2015)를 분석하고 피해범위를 도출하였다. 임상도 작성은 환경부의 토지피복도, 산림청의 임상도, 자체적으로 식생조사를 진행하여, 산불 전·후의 임상도를 작성하고, 수종 피해 및 변화를 확인하였다. 마지막으로 MaxEnt 모델 분석은 관련문헌과 자체조사 자료를 기준으로 작성된 개느삼 실제서식지 좌표를 활용하여, AUC(Area Under Curve) 값을 도출하였다. 분석된 결과의 정밀도를 높이고자, 임상도와 결합하여, 개느삼이 주로 분포하는 소나무 군락 및 소나무-참나무림 군락을 대상으로 재분석한 결과, 대상지 내 개느삼 실제출현 좌표 325개소 중 299개 지점에서 개느삼 출현가능성이 92.0%로 예측되어 유의미한 결과를 얻을 수 있었다. 해당 자료를 산불피해강도(ΔNBR_2016-2015) 자료와 중첩한 결과, 산불피해지 내 개느삼 서식가능지(예측) 면적 44,760 m²의 45.9%인 20,552 m²가 훼손된 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구는 산불로 인해 훼손된 희귀식물 서식지 면적을 정량화하고 희귀식물 보전·관리를 위한 사례가 될 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권1호
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• pp.13-21
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• 2004

The usefulness of the multi-temporal satellite image to monitoring the vegetation recovery process after forest fire was tested. Using multi-temporal Landsat TM and ETM＋data, NDVI and NBR changes over times were analyzed. Both NDVI and NBR values were rapidly decreased after the fire and gradually increased for all forest type and damage class. However, NBR curve showed much clearer tendency of vegetation recovery than NDVI. Both indices yielded the lowest values in severely damaged red pine forest. The results show the vegetation recovery process after forest fire can detect and monitor using multi-temporal Landsat image. NBR was proved to be useful to examine the recovering and development process of the vegetation after fire. In the not damaged forest, however the NDVI shows more potential capability to discriminate the forest types than NBR..

• Mycobiology
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• 제30권3호
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• pp.180-182
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• 2002

A fungus that grew over bed-logs of shiitake(Lentinula edodes) and caused damage was isolated from mushroom-growing farms. The fungus produced extensive mat-like dark subiculum with ascomata in it and was identified as Nitschkia confertula. This is the first report in Korea and morphological characteristics are fully described.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제33권3호
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• pp.243-255
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• 2017

Plants planted in the green-roofed areas in Busan and Jinju were surveyed. The woody plants investigated in this study were classified into 52 families and 156 species, and the herbaceous plants were classified into 30 families and 97 species. Woody plants mainly planted were Rhododendron yedoense var. poukhanense, R. indicum, C. kousa, P. mume, and E. alatus. However, Pinus spp. were planted in all areas. The main herbaceous species planted were Sedum kamtschaticum, S. takesimense, S. middendorffianum, T. quinquecostatus var. japonica, and A. spathulifolius Maxim. According to surveying the distribution of woody plant pests, they could be classified into six orders, 24 families, and 46 species that usually appeared from April to October but especially between June and September. We investigated 39 insect species in relation to pest damage to leaves, 21 insect species in relation to that of branches, and 39 insect species in relation to that of stems of woody plants.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 1997년도 International Symposium on Fire Science and Technology
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• pp.311-318
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• 1997

On April 27,1993, a forest fire occurred in Morito-area, Manba-city, Gunma-prefecture Japan. Under the prevailing strong winds, the fire spread and extended to the largest scale ever in Gunma-prefecture. The author chartered a helicopter on May 5, one week after the fire was extinguished, and took aerial photos of tile damaged area, and investigated the condition. of the fire through field survey and data collection. The burnt area extended. over about 100 hectares, and the damage amounted to about 190 million yen (about two million dollar). The fire occurred at a steep mountainous area and under strong winds, therefore, md and topography strongly facilitated the spreading, It is the purpose of this paper to report a damage investigation of the fire and to develop the forecasting method of forest fires based on the topographical analysis and spreading speed of fire. In the first place, I analyze the topographical structure of the regions which became the bject of this study with some topographical factors, and construct a land form classification ap. Secondly, I decide the dangerous condition of each region in the land form classification map according to the direction of the wind and spreading speed of f'kre. In the present paper, I try to forecast forest fires in Morito area, and the basic results for the forecasting method of forest fires were obtained with the topographical classification system and spreading speed of fire.

• 한국인공지능학회지
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• 제10권1호
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• pp.1-7
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• 2022

In this paper, a study was conducted to predict natural disasters in Afghanistan based on machine learning. Natural disasters need to be prepared not only in Korea but also in other vulnerable countries. Every year in Afghanistan, natural disasters(snow, earthquake, drought, flood) cause property and casualties. We decided to conduct research on this phenomenon because we thought that the damage would be small if we were to prepare for it. The Azure Machine Learning Studio used in the study has the advantage of being more visible and easier to use than other Machine Learning tools. Decision Forest is a model for classifying into decision tree types. Decision forest enables intuitive analysis as a model that is easy to analyze results and presents key variables and separation criteria. Also, since it is a nonparametric model, it is free to assume (normality, independence, equal dispersion) required by the statistical model. Finally, linear/non-linear relationships can be searched considering interactions between variables. Therefore, the study used decision forest. The study found that overall accuracy was 89 percent and average accuracy was 97 percent. Although the results of the experiment showed a little high accuracy, items with low natural disaster frequency were less accurate due to lack of learning. By learning and complementing more data, overall accuracy can be improved, and damage can be reduced by predicting natural disasters.

• 한국환경생태학회지
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• 제23권2호
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• pp.220-232
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• 2009

참나무시들음병 발생지역의 임분구조 특성 파악을 통한 피해해석을 목적으로, 전라남도와 제주도를 제외한 전국 7개도 18개 참나무시들음병 발생지역을 대상으로 식생조사를 실시하였고(Group A), 아울러 참나무시들음병의 매개충인 광릉긴나무좀(Platypus koryoensis)에 의한 피해 모니터링을 목적으로 설치된 경기도와 강원도 내 5개 고정조사지에도 식생조사를 실시하였다(Group B). 그 결과 전국 18개 지역(Group A) 가운데 17개 지역에서 참나무속(Quercus spp.) 수종들의 우점도가 가장 높게 나타났으며, 참나무시들음병 피해 모니터링을 목적으로 설치한 5개 고정조사지(Group B)에서는 참나무시들음병 피해 정도를 나타내는 지표 가운데 하나인 천공률(Relative Density of Entrance Holes)과 조사지 내 참나무속 수종들의 상대밀도 간에 통계적으로 매우 유의한 상관관계($R^2=0.89$, p<0.05)가 인정되어, 임분구조상 참나무속 수종의 우점도는 참나무 시들음병의 발생과 관련성이 높은 것으로 판단되었다.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제33권4호
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• pp.333-341
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• 2010

The objective of our study was to investigate the major reasons for the different growth and visible injury on the needles of black pine growing in Ulsan and Yeocheon industrial complex areas, South Korea. After 12 years of growth, we collected climatic and air pollutant data, and analyzed soil properties and the physiological characteristics of black pine needles. Annual and minimum temperatures in Ulsan were higher than those in Yeocheon from 1996 to 2008. Ozone ($O_3$) was the pollutant in greatest concentration in Yeocheon, and whereas the $SO_2$ concentration in most areas decreased gradually during the whole period of growth, $SO_2$ concentration in Yeocheon has increased continuously since 1999, where it was the highest out of four areas since 2005. Total nitrogen and cation exchange capacity in Yeocheon soil were significantly lower than those of Ulsan. The average growth of black pine in Yeocheon was significantly smaller than that in Ulsan, and the growth of damaged trees represented a significant difference between the two sites. Photosynthetic pigment and malondialdehyde content and antioxidative enzyme activity in the current needles of black pine in Yeocheon were not significantly different between damaged and healthy trees, but in 1-year-old needles, there were significant differences between damaged and healthy trees. In conclusion, needle damage in Yeocheon black pine can be considered the result of long-term exposure to oxidative stress by such as $O_3$ or $SO_2$, rather than a difference in climatic condition or soil properties, and the additional expense of photosynthate needed to overcome damage or alleviate oxidative stress may cause growth retardation.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_2호
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• pp.785-798
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• 2023

최근 기후변화로 인해 산불 발생이 빈번해지고 있으며, 산불의 크기도 대형화가 되고 있다. 우리나라 산불은 매년 100 ha 이상 산불피해가 지속적으로 발생하고 있다. 최근 5년간 강원도에서 발생한 대형산불의 90%는 동해안 지역을 중심으로 집중된 것으로 나타났다. 동해안 지역은 건조한 대기, 양간지풍 등 산불에 취약한 기후와 침엽수림의 산림 조건을 지니고 있다. 이와 관련하여 산불 발생 위험성 예측, 산불 위험도 산정 등 다양한 산불 분석과 관련된 연구들이 추진되고 있다. 기상 및 산림 관련 인자를 고려하여 산림지역에 대한 위험 분석에 관련된 연구는 많이 추진되고 있으나, 산림 인접 지역을 대상으로 위험도 분석을 수행한 연구는 아직 부족한 실정이다. 산림 인접 지역에 대한 관리는 인명과 재산 보호를 위해 중요한 일이다. 산림 인접한 주택 및 시설물들은 산불에 의해 큰 위협을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 국가지점번호를 활용하여 산림 인근 지역에서 영향을 받는 인자들을 활용하여 격자기반 산불 관련 재난위험지도를 작성하고 강릉 산불 사례 기반으로 산림 지역과 산림 인접 지역을 대상으로 위험등급 차이를 비교하였다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권5호
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• pp.217-220
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• 2024

지진 발생은 정확히 예측하기 어렵고, 이러한 무작위성을 갖는 사건에 대비하여 모든 건물에 내진 설계를 도입하는 것은 현실적으로 어려운 과제이다. 건물의 특징 분석을 통한 건물 손상 예측을 기반으로 건물의 취약점을 보완한다면, 내진 설계를 도입하지 않은 건물에서도 피해를 최소화할 수 있으므로 건물 손상 예측 모델의 효율성을 분석하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 2015년 네팔 대지진으로 인해 손상된 건물 데이터를 활용하여 Random Forest, Extreme Gradient Boosting, LightGBM, CatBoost 기계학습 분류 알고리즘을 사용하여 지진 피해 예측 모델의 정확도를 비교하였다.