A major concern regarding the collection and storage of biodiversity information is the inefficiency of conventional taxonomic approaches in dealing with a large number of species. This inefficiency has increased the demand for automated, rapid, and reliable molecular identification systems and large-scale biological databases. DNA-based taxonomic approaches are now arguably a necessity in biodiversity studies. In particular, DNA barcoding using short DNA sequences provides an effective molecular tool for species identification. We constructed a large-scale database system that holds a collection of 5531 barcode sequences from 2429 Korean species. The Korea Barcode of Life database (KBOL, http://koreabarcode.org) is a web-based database system that is used for compiling a high volume of DNA barcode data and identifying unknown biological specimens. With the KBOL system, users can not only link DNA barcodes and biological information but can also undertake conservation activities, including environmental management, monitoring, and detecting significant organisms.
Choi Byung Kab;Jung Young Jin;Lee Yang Koo;Park Mi;Ryu Keun Ho;Kim Kyung Ok
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.333-336
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2005
The advance of wireless telecommunication and observation technologies leads developing sensor and sensor network for serving the context information continuously. Besides, in order to understand and cope with the context awareness based on the sensor network, it is becoming important issue to deal with plentiful data transmitted from various sensors. Therefore, we propose a context awareness system to deal with the plentiful sensor data in a vast area such as the prevention of a forest fire, the warning system for detecting environmental pollution, and the analysis of the traffic information, etc. The proposed system consists of the context acquisition to collect and store various sensor data, the knowledge base to keep context information and context log, the rule manager to process context information depending on user defined rules, and the situation information manager to analysis and recognize the context, etc. The proposed system is implemented for managing renewable energy data management transmitted from a large scale area.
본 연구는 "임상도 현행화 제작(DB구축 작업매뉴얼)" (이하 작업매뉴얼)의 제작과정과 방법을 검토하고, 1:5k 수치임상도(이하 임상도)에 평가항목을 적용하여 제작과정과 방법에 대한 문제점 도출 및 개선방안 제시를 목적으로 하였다. 임상도에 적용되는 평가항목은 구획과 속성에 관한 사항으로 구분하였으며, 행정구역별 임분구조 특성과 파편화 분석을 통하여 작업매뉴얼의 제작과정과 방법의 문제점을 도출하였다. 작업매뉴얼의 구획에 관한 사항은 '인위적변화지와 자연적변화지'의 항목에서 제작과정이 제안되어있고 전국을 5분할하여 자연적변화지는 5년 주기로 인위적 변화지는 매년 갱신하고 있기 때문에 지역 간 구축된 임상도 DB의 일관성을 알아보고자 파편화를 분석하였다. 전국의 산림 패치수(Number of Patches)는 증가하고, 평균패치크기(Mean of Patch Size)가 감소하여 파편화 정도와 형태의 복잡성이 증가하였으며, 17개 광역시 도 중 4개의 지역은 파편화 정도와 형태의 복잡성이 감소하여 지역 간의 편차가 발생하였다. 또한, '산림의 구분' 항목에서 최소구획면적은 0.1ha로 구분하고 있기 때문에 임상도에서 구획된 객체(폴리곤 단위) 면적을 산출하여 최소구회면적 기준을 검토한 결과 전체 객체 중 최소구획면적 기준 미만이 되는 객체의 비율은 약 26%나 차지하였다. 이에 따라 '인위적변화지와 자연적변화지'의 갱신 주기와 정의 확립이 필요하며, 최소구획면적 기준에 대한 구획 기준의 개선이 필요하다. 한편, 작업매뉴얼의 속성에 관한 사항은 '수종변화' 항목에서 지형지물체계를 52종으로 분류하고 있으며, 이 중 입목지는 43종으로 분류하고 있어, 임상도에서 구축된 수종정보를 추출하여 분포비율을 검토하였다. 입목지 수종 중 분포비율이 0.1% 미만인 수종은 23종으로 약 53%를 차지하고 있으며, 상위 3종은 소나무와 기타수종으로 구획되어 있다. 또한, 무립목지의 관목덤불은 지형지물체계에서 분류하고 있지만, '산림의 구분' 항목에서는 정의 및 판독기준이 마련되어 있지 않기 때문에 '수종변화'의 지형지물체계의 재정립과 관목덤불에 대한 정의 정립이 필요하다.
우리나라의 산림자원 중 유령림에 포함되는 I 영급(10년생 이하)은 입목이 존재함에도 불구하고 임목축적을 '0'으로 가정하여 국가통계를 산출하고 있으며, 온실가스 배출 및 흡수량 산정을 위한 탄소흡수량에서도 누락되고 있다. 지속가능한 산림경영의 이행 및 산림부문 탄소저장량을 산출하기 위해서는 유령림의 산림자원에 대한 정확한 통계정보의 수집이 필요하다. 본 연구는 유령림의 초기 생장 특성을 파악하고 국가산림자원조사에서 수집된 자료를 활용하여 유령림의 임목축적을 추정할 수 있는 방법을 개발하기 위하여 수행하였다. 유령림의 초기 생장 특성을 분석하기 위하여 유령림의 초기 생장에 관한 문헌조사, 수종별 수간석해 분석 및 현실림 임분수확표에 의한 지위지수별 유령림의 생장 특성 등을 분석하였다. 결과적으로 유령림에서 대부분의 입목은 흉고직경 6 cm 미만으로 나타났으며, 흉고직경 6 cm에 도달하는데 평균 12년이 소요되는 것으로 분석되었다. 국가산림자원조사 자료를 활용하여 유령림의 임목축적을 산출하기 위해서는 치수조사구에서 근원경의 경급별 평균묘고가 조사되어야 하며, 교목을 비롯한 다양한 관목이 조사되고 있으므로 교목 수종을 구분할 수 있도록 분석시스템의 개선이 필요한 것으로 나타났다.
The purpose of this study was to develop landslide susceptibility analysis techniques using artificial neural networks and then to apply these to the selected study area of Janghung in Korea. We aimed to verify the effect of data selection on training sites. Landslide locations were identified from interpretation of satellite images and field survey data, and a spatial database of the topography, soil, forest, and land use was constructed. Thirteen landslide-related factors were extracted from the spatial database. Using these factors, landslide susceptibility was analyzed using an artificial neural network. The weights of each factor were determined by the back-propagation training method. Five different training datasets were applied to analyze and verify the effect of training. Then, the landslide susceptibility indices were calculated using the trained back-propagation weights and susceptibility maps were constructed from Geographic Information System (GIS) data for the five cases. The results of the landslide susceptibility maps were verified and compared using landslide location data. GIS data were used to efficiently analyze the large volume of data, and the artificial neural network proved to be an effective tool to analyze landslide susceptibility.
The aim of this study is to evaluate the effect of spatial resolutions on the accuracy to landslide susceptibility mapping. For this, landslide locations were identified in the Boun, Korea from interpretation of aerial photographs and field surveys. The topographic, soil, forest, geologic, linearment and land use data were collected, processed and constructed into a spatial database using GIS and remote sensing data. The 15 factors that influence landslide occurrence were extracted and calculated from the spatial database with 5m, 10m, 30m, 100m and 200m spatial resolutions. Landslide hazardous area were analysed and mapped using the landslide-occurrence factors by probability model, likelihood ratio, for the five cases spatial resolutions. The results of the analysis were verified using the landslide location data. In the cases of spatial resolution 5m, 10m and 30m, the verification results was similar, but in the cases of 100m and 200m the results worse than the others. Because the scale of input data was 1:5,000 ? 1:50,000, so the cases of 5m, 10m and 30m have similar accuracy but the cases of 100m and 200m have the lower accuracy. From this, there is an effect of spatial resolutions on accuracy and landslide susceptibility mapping the result is dependent on input map.
본 연구에서는 로드킬 GIS 데이터와 네이버 거리뷰를 이용하여 토지피복과 도로침입 방어막이 포유류 로드킬에 주는 영향을 분석하고 야생동물의 도로 횡단을 가능하게 하는 이웃 경관과 도로 변수 간의 상호작용을 검증하였다. 야행성이며 다중 서식지를 이용하는 일반종인 고라니, 너구리, 멧토끼의 로드킬은 섭식, 번식을 위해 선호하는 서식지를 중심으로 영동과 중부 고속도로 인근 나지, 초지, 습지에서 다발하는 것으로 나타났다. 개통된 지 오래된 노선인 영동에서는 종 간 토지피복의 차이가 없던 것(p=0.165)으로, 신규 개통 후 지속적인 연장공사가 이루어졌던 중부는 차이가 유의했던 것(p=0.001)으로 나타났는데, 이는 산악지대인 영동선과 도심화 지대인 중부선 간 경관유형의 차이 혹은 개통일과 야생동물의 주변 서식지 적응도 및 연장공사 빈도수의 차이에서 비롯된 결과로 추정된다. 야생동물 도로 횡단 방지 효과가 미미하거나 없는 것으로 나타난 펜스 및 가드레일과 달리, 절 성토면의 방지 효과는 유의한 것으로 나타났으나, 도움닫기를 위한 경사면으로 연출될 경우 병치된 펜스효과를 상쇄시키는 것으로 나타났다. 또한 교차로 인근에서 고속도로와 병치되는 국도 혹은 지방도의 경우 펜스 및 성토면이 부재한 사례가 많아 로드킬 발생의 취약 지점으로 나타나며, 특히 교차로의 초지 패치는 고속도로 양 옆 경관 패치와 이어지는 시각적 징검다리 역할을 함으로써 도로를 건너려는 동물들에게 시각적 은폐기능을 제공하고, 이는 교차로 인근에서의 높은 로드킬 발생율로 설명되어진다.
본 연구에서는 과정기반 생지화학모형 중 하나인 BGC-MAN (Biogeochemistry Management) 모형을 남북한에 적용하여 산림생태계의 생산성을 나타내는 지표인 순일차생산성(Net Primary Productivity, NPP)을 평가하였다. 기상자료의 경우에는 우리나라 기상청 기후정보포털의 실측 및 동아시아 시나리오 자료를 병행하여 활용하였다. 식생정보로는 소나무(Pinus densiflora) 및 참나무(Quercus spp.) 임분을 대상으로 우리나라의 광릉 및 설마천 유역과 북한 내 양묘장이 있는 것으로 알려져 있는 사리원, 서흥, 해주, 정주, 원산을 대상지로 선정하였다. 생물리적 정보 중경위도, 고도, 사면 방향 등의 지형정보는 SRTM (Shuttle Radar Topography Mission)의 수치표고모델을 활용하였으며, 토양정보 등의 경우에는 HWSD (Harmonized World Soil Database)의 정보를 활용하였다. 관리 요인의 경우에는 1950년의 한국전쟁으로 인한 남북한 산림파괴와 이후 산림의 재조림 과정을 고려하였다. 1991년부터 2100년까지 모의된 NPP의 전체 평균 값은 5.17 Mg C ha-1이었으며, 범위는 3.30~8.19Mg C ha-1로 도출되었다. 또한 기후 시나리오의 변동성이 커짐에 따라서 산림 생산성의 교란이 커졌으며, 소나무 임분의 생장 둔화가 두드러지게 나타났다. 기후변화에 따라 생태계 과정기반 모형의 중요성이 커지는 시점에서 BGC-MAN 모형의 한반도 적용성이 검토되었다. 본 연구의 제한된 자료를 통해서 기후변화에 대한 교란이 산림생태계에 미치는 여러 요인들이 분석된 만큼, 향후 모델링 방법의 보완을 통해 보다 한반도 전역의 정밀한 생태계 변화를 과정기반 모형을 통해 모의할 수 있도록 해야 할 것이다.
위성영상은 도시의 물리적 확장 및 변화를 예측하고 분석하는데 있어 매우 유용하게 활용되고 있다. 도시의 물리적 확장 및 변화는 도시의 토지이용과 밀접하게 관련되어 있으며, 지속 가능한 도시성장을 위해서는 토지이용을 중심으로 한 지속적인 성장관리가 필수적이다. 본 연구에서는 인공위성에 의한 원격자료를 기초 입력 자료로 1985년~2000년 사이의 토지피복과 토지이용의 변화를 분석하였다. 또한 토지이용 전환율을 파악하여 부산시 시가화지역의 확산동향과 확산지역의 토지이용특성을 파악하였다. 그 결과, 첫째, 도시지역의 면적은 지속적으로 늘어난 반면 농업, 산림, 수계지역의 면적은 연도별로 부산시 행정구역개편으로 인해 면적의 변화가 상이함을 알 수 있었다. 둘째 부산시의 도시화 지역 면적이 1985년도 $92.5km^2$에서 2000년도에는 $167.5km^2$로 3.8% 증가한 것을 알 수 있었다. 셋째 토지이용의 전환율을 분석한, 결과 농경지 나지가 도시화 지역으로 가장 많이 전환 되었고, 다음이 산림의 순서로 나타났다. 넷째, 2001년에 구축된 부산시건물 database와의 overlay 분석결과 농업지역 나지는 제1, 2종 근린생활시설(45.63%), 산림지역은 공동주택(18.49%), 수계지역은 공장(31.84%)등의 비율이 높음을 알 수 있었다.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.840-843
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2006
The aim of this study was to detect landslide using satellite image and apply the landslide to probabilistic landslide-susceptibility mapping at Gangneung area, Korea using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations were identified by change detection technique of KOMSAT-1 (Korea Multipurpose Satellite) EOC (Electro Optical Camera) images and checked in field. For landslide-susceptibility mapping, maps of the topography, geology, soil, forest, lineaments, and land cover were constructed from the spatial data sets. Then, the sixteen factors that influence landslide occurrence were extracted from the database. Using the factors and detected landslide, the relationships were calculated using frequency ratio, one of the probabilistic model. Then, landslide-susceptibility map was drawn using the frequency ration and finally, the map was verified by comparing with existing landslide locations. As the verification result, the prediction accuracy showed 86.76%. The landslide-susceptibility map can be used to reduce hazards associated with landslides and to land cover planning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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