• 대한원격탐사학회지
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• 제40권2호
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• pp.203-217
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• 2024

The Land Use, Land-Use Change and Forestry (LULUCF) sector of the National Greenhouse Gas Inventory is crucial for obtaining data on carbon sinks, necessitating accurate estimations. This study analyzes cases of countries applying the LULUCF sector at the Tier 3 level to propose enhanced methodologies for carbon sink estimation. In nations like Japan and Western Europe, satellite spatial information such as SPOT, Landsat, and Light Detection and Ranging (LiDAR)is used alongside national statistical data to estimate LULUCF. However, in Korea, the lack of land use change data and the absence of integrated management by category, measurement is predominantly conducted at the Tier 1 level, except for certain forest areas. In this study, Space-borne LiDAR Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) was used to calculate forest canopy heights based on Relative Height 100 (RH100) in the cities of Icheon, Gwangju, and Yeoju in Gyeonggi Province, Korea. These canopy heights were compared with the 1:5,000 scale forest maps used for the National Inventory Report in Korea. The GEDI data showed a maximum canopy height of 29.44 meters (m) in Gwangju, contrasting with the forest type maps that reported heights up to 34 m in Gwangju and parts of Icheon, and a minimum of 2 m in Icheon. Additionally, this study utilized Ordinary Least Squares(OLS)regression analysis to compare GEDI RH100 data with forest stand heights at the eup-myeon-dong level using ArcGIS, revealing Standard Deviations (SDs)ranging from -1.4 to 2.5, indicating significant regional variability. Areas where forest stand heights were higher than GEDI measurements showed greater variability, whereas locations with lower tree heights from forest type maps demonstrated lower SDs. The discrepancies between GEDI and actual measurements suggest the potential for improving height estimations through the application of high-resolution remote sensing techniques. To enhance future assessments of forest biomass and carbon storage at the Tier 3 level, high-resolution, reliable data are essential. These findings underscore the urgent need for integrating high-resolution, spatially explicit LiDAR data to enhance the accuracy of carbon sink calculations in Korea.

• 한국조경학회:학술대회논문집
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• 한국조경학회 2022년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.57-58
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• 2022

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제31권12호
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• pp.3782-3784
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• 2010

• 벤처창업연구
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• 제15권1호
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• pp.151-165
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• 2020

최근 정부는 경제성장과 일자리 창출을 위한 주요 정책으로 창업기업의 지원에 많은 예산을 투입하고 있다. 그럼에도 불구하고 세계기업가정신발전기구(GEDI)는 2018년 세계기업가정신지수(GEI)에서 한국의 창업생태계 세부영역에서 사회·문화적 지지 영역에 대하여 매우 낮은 평가를 내린 바 있어, 정부의 관심과는 달리 아직까지 우리 사회는 창업에 대한 인식이 긍정적이지 않다는 것을 보여준다. 본 연구는 예비창업자와 창업자 300명을 대상으로 설문을 실시하여 주변 인물들의 이들에 대한 사회적 지지가 창업의도, 창업행동에 어떠한 관련성이 있는지를 창업자기효능감의 매개효과를 중심으로 실증적으로 분석하였다. 그 결과 사회적 지지가 창업의도에 영향을 미치는 지는 확인할 수 없었지만 사회적 지지가 창업행동에 직접적으로 정(+)의 영향을 주거나 창업자기효능감을 매개로 창업행동에 정(+)의 영향을 미쳤으며, 창업자기효능감과 창업의도를 이중매개로 하여서도 창업행동에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 따라서 사회적 지지가 창업행동에 영향을 미치는 요인이라는 점과 창업자기효능감이 중요한 매개변수효과를 갖는다는 점을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 정부 및 창업지원기관은 사회로부터의 창업에 대한 지지를 도모하고 창업자의 창업자기효능감을 강화시킬 수 있는 창업지원프로그램을 창업지원사업에 반영할 필요가 있음을 시사한다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제10권4호
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• pp.161-170
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• 2023

본 연구에서는 제주도에서 자생하는 준맹그로브인 황근 (Hibiscus hamabo)과 갯대추나무 (Paliurus ramosissimus)의 탄소 저장량을 원격탐사로 추정하고 기후요인에 의하여 공간변이를 예측하는 인공지능 모델을 구축하고자 하였다. 준맹그로브의 지상부 탄소 축적량은 Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) 라이다에 의하여 제공되는 지상부 생물량 밀도(aboveground biomass density, AGBD)를 Sentinel-2 영상으로부터 추출한 normalized difference vegetation index (NDVI)으로 해상도를 상향하여 추정하였다. 제주도에서 단위면적당 탄소 축적량은 황근이 16.6 t C/ha, 갯대추나무가 21.1 t C/ha이었다. 제주도 전 해안에서 준맹그로브의 탄소 축적량은 11.5 t C로 추정되었다. 환경요인에 따른 준맹그로브의 탄소 축적량을 예측하기 위하여 랜덤 포레스트 기술을 적용하였다. 제주도 준맹그로브림의 분포면적 대비 지상부 생물량의 잔차를 계산하였다. 이 잔차에 영향을 미치는 주요 환경요인으로는 가장 습한 달의 강수량, 가장 더운 달의 최고온도, 등온성 및 가장 습한 달의 평균 온도가 선정되었다. 제주도에서 랜덤 포레스트 분석으로 예측된 준맹그로브의 탄소 축적량은 12.0 t C/ha - 27.6 t C/ha 범위의 공간적 변이를 나타내었다. 본 연구에서 개발된 탄소 축적량의 원격탐사 추정법과 환경요인에 따른 인공지능 예측법은 한반도에서 탄소흡수원으로서 맹그로브의 보전과 조성에 필요한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 품질경영학회지
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• 제50권3호
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• pp.305-332
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• 2022

Purpose: As the public interest in entrepreneurship has been highlighted and entrepreneurship policies have been generated, this study is to construct Entrepreneurship Ecosystem (EE) models which have a significant relationship to national entrepreneurship with quantitative analysis. It aims to provide implications to EE policymakers that which national components are effective in cultivating innovative entrepreneurship and validate its EE quality based on quantitative performance goals. Methods: This study utilizes secondary data, categorized under the PESTLE factor from credible international organizations (WB, UNDP, GEM, GEDI, and OECD) to determine significant factors in the quality of the entrepreneurial ecosystem. This paper uses the Multiple Linear Regression (MLR) analysis to select the significant variables contributing to entrepreneurship performance. Using the AUC-ROC performance evaluation method for machine learning MLR results, this paper evaluates the performance of EE models so that it can allow approving EE quality by predicting potential performance. Results: Among nine hypothesis models, MLR analysis examines that the number of the Unicorn company, Unicorn companies' economic value, and entrepreneurship measured as GEI can be reasonable dependent variables to indicate the performance derived from EE quality. Rather than government policies and regulations, the social, finance, technology, and economic variables are significant factors of EE quality determining its performance. By having high Area Under Curve values under AUC-ROC analysis, accepted MLR models are regarded as having high prediction accuracy. Conclusion: Superior EE contributes to the outstanding Unicorn companies, and improvement in macro-environmental components can enhance EE quality.