북한에서 발생한 산불은 비무장지대 등으로 남하하는 경우 우리나라에 직·간접적인 영향을 줄 수 있다. 이에 본 연구는 정보 접근불능 지역인 북한의 산불위험정보를 획득하기 위하여 Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) 기상자료 기반의 지역 최적화된 산불위험지수 Forest Fire Danger Index (FFDI)를 산출하고, 2022년 4월 북한 고성군과 철원군의 산불 사례에 적용하였다. 그 결과 발화일 당시 FFDI가 각각 위험등급 Extreme과 Severe 구간에 해당하여 적합성을 확인하였다. 또한 산불 발생 전후의 위험도지도와 토양수분지도를 정성적으로 비교한 결과 상호 관계성을 파악하였으며, 향후 토양수분, 표준화강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI), 식생수분지수(Normalized Difference Water Index, NDWI) 등을 결합하는 방식으로 산불발생위험지수의 개선이 필요하다.
지속가능한 산림 발전을 위해 식생층위구조를 파악하는 것은 산림 자원 관리에 중요한 요소이다. 최근 기술의 발달로 드론, 딥러닝 등 신기술을 산림 부문에 접목한 활용이 늘어났으며, 이를 이용한 식생층위구조 추정이 가능해졌다. 본 연구에서는 드론-광학 및 LiDAR 영상을 융합하여 공주, 삼척, 서귀포 지역에 대해 식생층위구조를 파악하였으며, 각 92.62%(Kappa value: 0.59), 91.57%(Kappa value: 0.53), 86.00%(Kappa value: 0.63)의 정확도를 확인하였다. 딥러닝을 활용한 식생층위구조 분석 기술은 광학 및 LiDAR의 정보량이 많아질수록 모델의 성능을 높일 수 있을 것으로 기대된다. 향후, 식생의 다양한 특성이 반영될 수 있는 복잡도 높은 모델과 충분한 샘플링을 통한 학습자료 구축이 동반되어 모델의 완성도가 높아진다면, 전국단위의 식생층위구조 지도를 구축하여 우리나라 정책·제도의 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
해수면온도는 지구 시스템에서 가장 중요한 메커니즘의 하나인 대기-해양의 상호작용을 단적으로 나타내며, 기후변화를 이해하는 데 필수적인 해양 기상요소이다. 이에, 공백 없이 시공간해상도가 일정한 격자자료는 해수면온도연구에 있어 그 활용도가 매우 높다. 이 논문에서는 2020년 해양 실측자료 137개 지점으로부터 최적화된 베리오그램을 도출하고 이를 이용한 정규크리깅을 통해 우리나라 주변해역의 일평균 해수면온도 격자지도를 산출하고 그 정확도를 평가하였다. 베리오그램 최적화는 가중최소제곱법을 이용하였고, 내삽정확도 검증을 위하여 공간적인 치우침이 없도록 객관적인 샘플링 기준을 적용하여 암맹평가를 수행하였다. 4회에 걸친 암맹평가 결과, 평균제곱근오차 0.995~1.035℃, 상관계수 0.981~0.982의 상당히 높은 정확도를 나타냈다. 계절별로는 여름철의 정확도가 상대적으로 약간 낮게 나타났는데, 이는 태풍의 영향으로 인한 급격한 수온 변동 때문으로 사료된다. 또한 가까운 바다보다 먼 바다에서, 동해, 남해보다 서해에서 상대적으로 정확도가 높게 나타났는데, 이는 가까운 바다에서 종종 반폐쇄해 지형으로 인해 해수의 물리적인 특성에 차이가 발생할 수 있기 때문인 것으로 보인다. 향후에는 계절별, 해역별 특성을 반영하는 SST 추정기법의 개선이 필요할 것이며, 개선된 자료는 우리나라 주변해역의 고품질 SST 합성장을 산출하는 앙상블 멤버로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
고해상도 위성영상 모자이크는 두 장 이상의 위성영상을 공간적으로 합성하여 보다 넓은 단일 영상을 만드는 영상 처리 과정으로 원격탐사 분야에서 그 중요성이 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 영상 모자이크 작업 시 요구되는 접합선 자동 추출기법과 이를 기반으로 한 모자이크 영상 제작 방법을 제시하였다. 대용량인 고해상도 위성영상에서 보다 빠르고 효율적인 접합선 추출하기 위해서, NDVI의 특성을 활용하여 빠르게 경계선을 추출하는 NDVI 기반 접합선 추출 알고리즘을 개발하였다. NDVI는 식생의 분포량 및 활동성을 나타내는 정규화 식생지수로 이를 활용하여 인공지역과 자연지역을 분리하여 초기 접합선을 추출하였다. Canny 에지 연산자를 적용하여 비용범위이미지를 생성하고, 초기 접합선을 기준으로 버퍼링 기법을 사용하여 범위 비용 이미지를 생성하였다. 다익스트라 알고리즘을 사용하여 접합선을 추출하고, 획득시기가 다른 인접영상간의 방사 왜곡을 줄이기 위하여 히스토그램 매칭을 수행하였다. KOMPSAT-2/3 위성영상을 이용한 실험결과, 두 영상의 기하학적 차이로 인한 시각적 불연속 특징이 감소됨을 확인할 수 있었고, 접합선 추출시 소요되는 연산시간이 감소되는 것을 확인할 수 있었다.
ERS-1/9 및 JERS-1 SAR 영상의 레이더 영상 간섭기법을 이용하여 대전지역의 수치고도모델 (DEM)을 제작하였다 도심지역에서는 GPS 측량으로부터 추출된 지상기준점(GCP)를 이용하여 생성된 DEM의 정밀도를 분석하였고, GCP가 없는 산악지 역에서는 1:25,000 수치지도로부터 추출된 DEM과의 상대적 고도차를 이용하여 정확도를 평가하였다 위성의 궤도오차 및 phase unwrapping에 의한 고도 오차를 최소화하기 위해 DEM생성에 이용되는 전통적인 InSAR기법 외에 DInSAR기법을 추가로 적용하였다. 또한 DInSAR기법 적용시 사용된 DEM의 해상도에 따른 결과의 정밀도를 분석하기 위해 GTOPO30, SRTM-3, 그리고 1:25,000 수치지도로부터 생성된 DEM을 사용하였다. 하나의 ERS tandem 간섭쌍과, 6개의 JERS-1 간섭쌍 분석 결과, 위상간섭기법 적용 시 평지 지역에서의 정밀도는 DEM 사용 여부 및 사용된 DEM의 해상도에 무관하게 약 5-6 m의 고도오차를 보인다 반면 산악지역에서는 SRTM-3 및 1:25,000 수치지도 DED을 이용한 DInSAR 기법이 phase unwrapping에 의한 오차를 줄이는데 매우 효과적이었다. 또한 6 개의 JERS-1 간섭쌍의 중첩을 통해 제작한 DEM의 경우 레이더 영상의 낮은 신호대잡음비 및 대기에 의한 오차를 줄일 수 있었다. 다수의 SAR 간섭쌍과 저해상도 DEM을 이용한 위상간섭기법은 저비용으로 빠른 시간 내에 DEM 해상도를 향상하는데 매우 효과적인 수단으로 사용될 수 있다.
최근 지구온난화 및 인간 활동 등에 의해 전지구적으로 산불발생이 빈번해지고 있으며, 산불의 규모가 대형화되고 지속기간이 길어지는 경향을 보이면서, 산불 피해 또한 급증하고 있다. MODIS는 20년 가까이 전지구 산불탐지 정보를 제공하고 있고, GK2A와 Himawari-8은 1일 144회의 빈도로 동아시아권의 산불감시를 수행하고 있지만, 1~2 km의 공간해상도는 중·소 규모 산불탐지에 있어서는 충분하지 않으므로 고해상도 위성영상을 이용한 산불탐지 연구가 반드시 필요하다. 그러나 타고있는 산불탐지(active fire detection)에 대한 고해상도 산출물은 현재 공식적으로 존재하지 않는다. 이에, 본연구에서는 Landsat 8 산불탐지 알고리듬을 구현하여 고해상도 산불탐지를 수행하였으며, 최근의 대표적인 산불사례인 2019년 12월 호주 대형산불에 대하여 Landsat 8 탐지 결과를 Himawari-8, MODIS 산출물과 비교하였다. 강한 산불의 경우에는 세 위성 모두 유사한 결과를 보였지만, 타기 시작하거나 진화되고 있는 약한 산불 및 좁은 지역에 발생한 산불은 30m 해상도의 Landsat 8에서만 탐지되었고, 1~2 km 해상도의 Himawari-8나 MODIS에서는 탐지되지 않는 경향이 있었다. 우리나라와 같이 소규모 산불이 대부분인 경우에는 Landsat 8, Sentinel-2, Kompsat-3A, 그리고 2021년 발사예정인 Kompsat-7과 같은 고해상도 위성을 이용한 산불탐지가 가능할 것이며, GK2A, Himawari-8, Fengyun-3 등 동아시아 정지궤도 위성의 탐지결과와 함께 종합적인 분석을 수행한다면, 시간해상도와 공간해상도를 현재보다 향상시키는 것이 가능할 것이다. 이러한 진보된 산불감시를 위해서는 우리나라의 복잡지형에 보다 적합한 한국형 고해상도 산불탐지 알고리듬의 개발이 무엇보다 선행되어야 할 것이다.
국가 공간정보 중 지형의 형태를 나타내기 위해 수치표고모형(DEM)을 사용한다. 수치표고모형을 생성하기 위한 다양한 방법 중 항공 LiDAR를 활용한 방법은 지형의 변화에 신속하게 자료를 획득할 수 있고, 사진측량기법에 비해 기상조건에 따른 제약을 덜 받는다. 이러한 항공 LiDAR는 최근 국가공간정보의 제작에 다양하게 활용되기 시작하였으나, 다양한 식생이 우거진 한반도의 산림지역에서 일반적으로 평가되고 있는 항공 LiDAR 측량의 정확도가 얻어지는 지에 대한 연구는 아직 이루어지고 있지 않다. 본 논문에서는 다양한 식생이 존재하는 산림지역을 연구대상지역으로 선택하여 수목의 특성에 따라 항공 LiDAR 자료의 정확도가 어떻게 다른지 평가하고자 하였다. 연구대상지역은 낮은 식생이 존재하는 나대지를 포함하고 있는 지역과 이 나대지의 경계부분과 인접하고 있는 다양한 수목이 존재하는 산림지역을 선정하였다. 선정된 지역에 대하여 대상지역에 고르게 분포하도록 검사점을 선점하고 GPS 측량을 실시하였다. 이렇게 측량된 검사점과 항공 LiDAR 자료와의 비교를 통하여 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과, 활엽수 지역에서는 상당히 큰 오차가 발생할 수 있기 때문에 항공 LiDAR 측량에서도 촬영시기를 낙엽이 떨어진 이후로 하여야 함을 알 수 있었다.
최근 개발사업의 시행에 따른 경관의 변화에 많은 관심이 모아지고 있으며, 이를 반영하여 환경영향 평가과정에서 경관영향평가를 필하도록 규정하고 있다. 그러나 경관영향평가의 결과에 가장 큰 영향을 미치게 되는 조망점의 선정은 관련지침에 의해 규정되어 있으나 그 기준의 일관성이 결여되어 있어 경관영향평가를 시행하는 전문가 또는 사업시행자의 주관적 판단에 상당수 의존하고 있는 실정이다. 이로 인해 실제 조망점 선정기준의 해석여부에 따라 기준에 부합하지 못하는 조망점이 선정되는 사례가 발생하여 경관영향평가 결과의 정확도 및 신뢰도를 크게 저해할 수 있게 된다. 이에 본 연구에서는 경관분석에 적용한 조망점의 신뢰도를 보다 객관적이며 직관적으로 검증할 수 있는 방안으로 기존의 가시빈도 분석을 변형한 역방향 가시빈도 분석기법을 제안하고, 실제 개발사업의 환경영향평가 과정에서 경관영향평가를 위해 선정된 조망점들에 대하여 역방향 가시빈도 분석기법을 적용하여 유효성을 평가하였다. 연구결과, 연구대상지에서 경관평가를 위해 이용된 조망점들의 유효율은 전체 평균 58%에 불과하였으며, 가시빈도수를 높일수록 조망점의 유효율은 크게 저하됨을 확인할 수 있었다. 이로서 경관영향평가 과정에서 선정된 예비 조망점들 중 상당수는 불합리한 점이었음을 검증할 수 있었으며, 이에 따라 경관분석의 정확도와 신뢰도 역시 저하되었을 것으로 판단된다.
우리나라의 17,000여개의 저수지 중 13,600개소의 소규모 농업용 저수지에는 수문 계측 시설이 설치되지 않아서, 저수율 예측과 합리적인 저수지 운영이 쉽지 않다. 본 연구는 인공지능 기술을 이용하여 농업용 저수지의 저수율을 예측하는 것을 목적으로 하며, 단변량 long short-term memory (LSTM)에서 저수율 그 자체를 사용하는 것뿐만 아니라, 다변량 LSTM에서 강수 등의 기상변수와 시기 등의 계절변수를 추가하여 예측에 활용하였다. 이동저수지의 2013년부터 2020년까지 8년간 데이터로 모델을 학습시키고, 모델의 예측 결과를 2021년의 일일 저수율 데이터로 검증하였다. 단변량 LSTM은 1일 후 저수율을 root-mean square error (RMSE) 1.04%, 3일 후 2.52% 이내, 5일 후 4.18%의 오차로 예측하였으며, 다변량 LSTM은 1일 후 저수율을 RMSE 0.98%, 3일 후 1.95%, 5일 후 2.76%의 오차로 예측하여 더 좋은 성능을 보였다. 1일 후 저수율을 예측하는 다변량 모델의 경우, 시계열 저수율 이외에도 date of year (DOY)와 1일 및 5일 누적 강수량이 중요한 변수인 것으로 나타났는데, 이를 통해 볼 때 당일 저수율에 영향을 미치는 강수의 시간적 범위는 5일 정도인 것으로 사료된다.
본 연구에서는 GDAPS(Global Data Assimilation and Prediction System) 예보모델자료와 위성기반 식생건조지수를 결합시킨 산불위험지수 WRI(Wildfire Risk Index)를 개발하였고, 이를 2019년 4월 4일의 고성-속초 산불과 강릉-동해 산불 사례에 적용해 보았다. 제시한 산불위험지수 WRI는 강수 이벤트 후에 건조 경향이 지속되었던 3월 19일 전후와 4월 4일 전후의 산불위험도 변화를 잘 나타냄으로써, 그 적합성이 확인되었다. WRI는 우리나라 산불취약성의 상시 감시를 위한 하나의 방법이 될 수 있을 것이며, 이를 더욱 발전시키기 위해서는 향후 GK-2A 위성자료의 활용과 함께, 산림청의 산불위험예보시스템과의 연계 방안에 대한 모색이 반드시 필요할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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