Climate change is considered to be one of the most serious threats and its impact is felt by the most vulnerable world's poorest countries including Bangladesh. In particular, ethnic communities, whose livelihoods depend on the use of natural resources, are likely to bear the brunt of adverse impacts. A case study was conducted in a fragile ecosystem of Lawachara national park of Bangladesh, to know the indigenous knowledge of the ethnic communities, how they adapt with the climate change impact by using indigenous knowledge. They use various IK to protect their crops from climate change impact. Thus, government should design policies which will be helpful to make them more resilience to face climate change impact.
유휴농경지의 증가로 이에 대한 대안적 활용의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 경관의 모의조작을 통하여 이를 보다 적극적으로 산림으로 복구하거나 다른 대안으로의 이용하는 방안의 타당성을 검토하며 이에 대한 지불의사를 분석하고자 하였다. 두가지 유형의 유휴농경지에 대하여 각가 세개씩의 대안을 검토하여 총 6개의 대안을 검토하였다. SBE값은 폐경지상태가 가장 낮았으며 산림과 야생초화류로 복구되는 대안의 값이 유의하게 상승하였다. 각각의 토지이용대안에 대한 지불의사를 추정하기 위하여 로지스틱 모형을 적용하였으며 6개의 모델에 대한 ${\rho}$값은 0.3-0.4로서 예상된 적중률은 약 75%에 해당하였다. 독립변수 중에서 적중률에 가장 크게 영향을 미치는 변수는 세액으로 나타났으며 수입은 통계적으로 유의한 관련을 가지지 않는 것으로 나타났다. 다른 변수들은 모델에 따라 다르게 나타났다. SBE와 WTP는 서로 일정한 상관을 가지는 것으로 사료되며 SBE가 증가함에 따라 WTP도 증가하는 것으로 추정되었다. 따라서, 농경지에 대한 경관의 질을 향상시킴으로써 전원지역의 환경보전에 대한 지불의사를 높일 수 있을 것으로 사료된다.
우리나라의 산림자원은 그 양적인 증대에도 불구하고 임업의 낮은 채산성으로 인해 경제적인 자산으로서의 가치를 인정받지 못하고 있다. 1998년에 시행된 제4회 국부통계 조사 시 입목자산에 대한 통계를 산림청에서 추계한 이후, 입목자산에 대한 올바른 평가가 이루어지지 못하고 있으며, 심지어 입목자산의 분류기준에 대해서도 명확한 기준이 정립되어 있지 못한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 현재 우리나라 자산분류를 규정하고 있는 '1993 국민계정체계(상 하)'와 그 모태가 된 UN의 '1993 SNA' 원문을 대상으로 입목자산과 관련된 조항들을 비교 검토함으로써 입목자산의 분류를 위한 기준을 정립하고차 하였다. 그 결과 기존의 '1993 국민계정체계'는 인공조림여부에 따라서 천연림은 비생산자산으로 인공림은 생산자산으로 구분하고 있으나, 이는 원문인 '1993 SNA'의 취지를 충분히 반영하지 못하는 것으로 분석되었다. '1993 SNA'의 원문에서는 인공조림의 여부보다는 오히려 소유관계와 제도권 관리주체의 책임 하에서 통제 관리되는가의 여부를 기준으로 적용하여, 천연림의 경우에도 생산자산으로 구분하는 것이 가능하도록 규정하고 있었다. 따라서 '1993 SNA' 원문의 취지에 부합되도록 '1993 국민계정체계'를 개선하고 입목자산에 대한 분류기준을 정립하도록 개선안을 제시하였다.
이번 연구에서는 골재채취통계를 기초로 하여 골재의 채취현황을 분석하고, 향후 골재의 안정적이고 지속적인 수급을 예측하고자 하였다. 2019년에는 전국 229개 시군구 중 약 65%인 148개 시군구에서 한 종류 이상의 골재를 개발하였다. 7대 광역시에서는 19개 시군구에서 골재를 개발되었다. 광역시를 제외하면 8개도의 155개 시군 중 83%인 129개 시군에서 골재개발이 이루어져 우리나라의 대부분 시군에서 골재를 개발하고 있다고 볼 수 있다. 모래는 110개 시군구에서, 자갈은 132개 시군구에서 개발되었다. 골재원별로 볼 때 하천골재는 4개 시군구, 육상골재는 42개 시군구, 산림골재는 75개 시군구, 선별파쇄골재는 105개 시군구, 선별세척골재는 15개 시군구에서 개발되었다. 또한 육지원 골재의 채취가 전혀 이루어지지 않은 시군구는 81개 지역이다. 골재원별로 볼 때 한 종류의 골재만 개발하는 시군구는 71개, 두 종류의 골재를 개발하는 시군구는 55개, 3종류 이상은 22개 시군구이다. 2019년에 골재의 개발이 가장 많은 지역은 울주군이며, 그 다음으로 화성시, 청주시, 포천시, 파주시, 용인시, 김해시, 광주시의 순이다. 100만m3 이상의 골재를 개발한 지역은 41개 시군구로 시군구은 골재채취 시군구의 약 28%이지만 골재개발량은 2019년도 총 개발량의 약 70%를 점유한다. 이는 각 시군의 골재채취가 대형화, 집중화되고 있음을 보여준다.
이 연구는 경관 인식 모델의 세 가지 요소(활동, 물리적 환경, 이용자)를 기본으로 하는 스몰데이터인 설문조사와 빅데이터인 소셜미디어 분석을 통해 문화가 다른 두 지역(미국, 한국)의 선형 공원 두 곳을 분석하고자 한다. 소셜 미디어의 사용이 증가하고 경관을 보는 새로운 매체로 부상했음에도 불구하고, 현재 소셜 미디어를 활용한 공원 연구는 제한적이다. 이에 본 연구는 소셜 미디어 분석과 설문 조사를 동시에 활용해서 비교함으로써 설문 조사가 갖는 한계를 보완함과 동시에 소셜 미디어 분석의 제한점을 보완하고자 한다. 미국 시카고의 606 트레일와 한국 서울의 경춘선 숲길은 버려진 길에 조성된 공원이다. 이 두 곳을 대상으로 총 505부의 설문조사를 시행했고, 그 결과는 통계 분석, 주성분 분석, 회귀 분석을 활용해서 분석하였다. 또한 각 선형 공원을 언급한 트위터를 총 20,000건 이상 수집했다. 이 트위터를 대상으로 군집 분석, 바이그램 네트워크 분석 등을 통해 각 공원이 갖는 장소적 특성 및 물리적 환경을 분석했다. 연구 결과는 공원 디자인이 다양해질수록 행동은 단순화 된다는 것을 발견할 수 있었다. 공원 이용자들의 절반은 선형 공원을 최종 목적지까지 도달하는 지름길로 이용했고, 공원의 특징에 따라 다양한 활동과 혜택을 확인할 수 있었다. 소셜 미디어 분석 결과, 606트레일은 경춘선 숲길 보다 주민들과 더욱 밀접한 관계를 갖고 있다는 것을 확인했다. 또한 경춘선은 606트레일보다 공원 내 이벤트와 연관이 깊음을 발견할 수 있었다.
토양수분은 농업에서 필수적인 자원으로 이의 변화와 부족을 예측함으로써 관리되어왔다. 최근 현장에서의 적용 용이성과 다양한 지역에 대한 일반화 가능성이 뛰어난 통계 및 기계학습 알고리즘을 활용한 토양수분 예측 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 국내에서 생성되는 데이터를 이용한 연구들은 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 1) 국내 공공기상 데이터만으로 충분한 성능을 내는 토양수분 예측 모델을 만들 수 있는지, 2) 어떠한 기계학습 모델이 국내에서 생산되는 데이터와 토양환경에서 가장 높은 예측 성능을 보이는지, 3) 단일 기계학습 모델을 이용해 다양한 지역에 적용 가능한지를 확인해보려 한다. 본 연구에서 Support Vector Machines (SVM), Random Forest (RF), Extremely Randomized Trees (ET), Gradient Boosting Machines (GBM), and Deep Feedforward Network (DFN) 알고리즘과 종관기상관측 자료, 농업기상관측자료를 활용하여 안동, 보성, 철원, 순천 지역의 토양 수분을 예측하는 모델을 만들었다. 그 결과, GBM을 이용한 모델이 R2 : 0.96, Root Mean Squared Error(RMSE) : 1.8로 가장 낮은 예측 오차를 보였다. 또한 GBM을 사용한 모델이 가장 낮은 지역간 예측 오차 분산을 보여 가장 일반화하기에 적절한 모델로 확인되었다.
연구목적: 본 연구는 화재발생 건축물 정보, 신고자 취득 정보 등 초기 정보를 활용하여 화재현장의 위험도를 예측하여, 재난 발생 초기에 효과적인 소방자원 동원 및 적절한 대응을 위한 피해최소화 전략 수립을 지원하는 위험도 예측 모델을 개발하고자 한다. 연구방법: 화재 통계 데이터 상에서 화재의 피해규모와 관련된 변수 규명을 위해 머신러닝 알고리즘을 이용한 변수간 상관성 분석을 실시하여 예측 가능성을 검토하고, 데이터 표준화 및 이산화 등의 전처리를 통해 학습 데이터 셋을 구축하였다. 이를 활용하여 예측 정확도가 높은 것으로 평가 받고 있는 복수의 머신러닝 알고리즘을 테스트하여 가장 정확도가 높은 알고리즘을 적용한 위험도 예측 모델을 개발하였다. 연구결과: 머신러닝 알고리즘 성능 테스트 결과 랜덤포레스트 알고리즘의 정확도가 가장 높게 나왔으며, 위험도 등급에 대해서는 중간치에 대한 정확성이 상대적으로 높은 것으로 확인되었다. 결론: 화재 통계 상 피해규모 데이터의 편향성에 의해 예측모델 정확도가 제한적으로 나타났으며, 예측 모델 성능 개선을 위해 데이터 정합성 및 결손치 보완 등을 통한 데이터 정제가 필요하다.
SAR 자료의 분류에서 토지 피복 구분 분류 정확도의 향상을 위해 이 논문은 다중 시기 SAR 자료를 이용한 분류에서의 특징 추출과 정보 융합 방법론을 제시하였다. 다중 시기 SAR 센서의 산란 특성을 고려하여 평균 후방 산란계수, 시간적 변이도와 긴밀도를 특징으로서 추출하였다. 이렇게 추출된 특징의 효율적인 응합을 위해 Dempster-Shafer theory of evidence(D-S 이론)와 퍼지 논리를 적용하였다. 특히 D-S 이론의 적용시 특징 기반 mass function 할당을 제안하였고, 퍼지 논리의 적용시 다양한 퍼지 결합 연산자의 결과를 비교하였다. 다중 시기 Radarsat-1 자료에의 적용 결과, 추출된 특징들은 서로 상호 보완적인 정보를 제공할 수 있으며 수계, 논과 도심지를 효율적으로 구분할 수 있었다. 그러나 산림과 밭은 구분이 애매한 경우가 나타났다. 정보 융합 방법론 측면에서, D-S 이론과 퍼지 Max와 Algebraic Sum 연산자를 제외한 다른 퍼지 연산자는 서로 유사한 분류 정확도를 나타내었다.
댐 저수지 수온성층은 수직혼합을 억제하여 저층의 빈산소층 형성과 퇴적물 영양염류 용출을 일으키는 원인이므로 미래 기후변화에 따른 저수지 성층구조의 변화는 수질 및 수생태 관리 측면에서 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 대청댐 저수지를 대상으로 고빈도 자료기반의 통계적 저수지 유입 수온 예측 모델을 개발하고, RCP(Representative Concentration Pathways) 기후변화 시나리오를 고려한 미래 유입 수온변화와 대청호 성층구조의 변화를 예측하는 데 있다. 대청호 유입 수온 예측을 위해 개발한 Random Forest 회귀 예측모델(NSE 0.97, RMSE 1.86℃, MAPE 9.45%)은 실측 수온의 통계량과 변동성을 적절히 재현하였다. 지역 기후 모델(HadGEM3-RA)로 예측된 RCP 시나리오별 미래 기상자료를 Random Forest 모델에 입력하여 유입 수온을 예측하고 3차원 저수지 수리 모델을 이용하여 기후변화에 따른 대청호의 미래(2018~2037, 2038~2057, 2058~2077, 2078~2097) 수온성층 구조 변화를 예측하였다. 예측 결과, 미래 기후 시나리오별로 대기 온도와 저수지 유입 수온의 증가속도는 각각 0.14~0.48℃/10year와 0.21~0.43℃/10year의 범위로써 지속적으로 증가하였다. 계절별 분석 결과, RCP 2.6 시나리오의 봄과 겨울철을 제외한 모든 시나리오에서 유입 수온은 증가 경향이 통계적으로 유의하였으며, 탄소저감 노력이 약한 기후 시나리오로 갈수록 수온의 증가속도가 빨랐다. 저수지 표층 수온의 증가속도는 0.04~0.38℃/10year 범위였으며, 모든 시나리오에서 성층화 기간이 점진적으로 증가되었다. 특히 RCP 8.5 시나리오 적용 시 성층일수는 약 24일 증가하는 것으로 전망되었다. 연구 결과는 기후변화가 호소의 성층강도를 강화하고 성층형성 기간을 장기화한다는 선행연구 결과와 일치하며, 수온성층의 장기화는 저층 빈산소층 확대, 퇴적물-수체간 영양염류 용출량 증가, 수체 내 조류 우점종의 변화 등 수생태계 변화를 유발할 수 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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