• 한국전통조경학회지
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• 제38권4호
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• pp.101-110
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• 2020

본 연구는 정원박람회에 출품한 작품 중에서 전통을 테마로 설정한 작가정원 14개소의 사례연구로서 문헌 분석과 현장 조사로 진행하였다. 전통재현을 결정하는 설계과정에 주목하고 작품마다 설계목표 수립, 전통재현의 대상 선정, 재현의 방법 결정, 경관구성요소 디자인 단계를 분석하여 다음과 같은 전통재현 특성과 시사점을 도출하였다. 첫째, 다수의 작가정원에서 전통구조물을 재현 대상으로 선정한 양상은 좁은 부지에 적합하고 주제 전달성이 좋다는 장점으로 이해할 수 있다. 이들은 작품명에 마당, 울, 부뚜막, 장독대, 취병과 석가산 등 전통구조물의 명칭을 넣어 설계의도를 직접 전달하였는데, Wall, 한국정원, 수원, 서울 장인처럼 간접적으로 표현한 작품들은 주제 전달성이 상대적으로 약하다. 선비, 여백, 풍류와 같이 재현 대상을 상징적으로 표현한 작품도 있었다. 둘째, 한옥마당을 재현하면서 잔디와 석재로 포장한 정원, 수원화성 성곽과 망루 서북공심돈(西北空心墩)을 분리하고 연계성 없는 용연(龍淵)을 미니어처 형태로 배치한 정원과 낙안읍성을 모티브로 하여 휴게공간에 낮은 장식담장으로 재현한 정원은 전통에 대한 깊이 있는 이해가 필요함을 보여준다. 반면 전통정원의 입지 선택, 주변 환경과 유기적 배치가 중요함을 보여준 한국정원, 한옥 중정이 가진 여백의 미와 선비가 누렸던 느림의 미학, 달밤 뱃놀이라는 풍류 문화를 재현한 작품들은 전통구조물 모사를 넘어 전통에 대한 이해가 정원문화와 정서로 확산된 양상이다. 셋째, 디자인과 관련하여 실제 크기의 전통구조물을 직설적 방법으로 재구성한 작품이 많았다. 취병으로 정원을 구획하고, 담장안에 부뚜막, 굴뚝, 텃밭 등으로 생활공간을 꾸미고, 경복궁, 소쇄원, 서석지를 대표하는 시설들을 유기적으로 배치하였다. 하지만 규모가 큰 수원화성과 낙안읍성을 추상적 방법으로 재현한 작품들로부터 핵심이 되는 디자인 요소의 취사선택, 구조물의 입면 구성, 공간의 스케일감에 대한 중요성을 인식하였다. 해체적 방법을 선택한 정원 중에는 원형 이미지와 멀어진 한옥 마당과 바자울의 사례가 있는 반면에 정육면체를 구성한 프레임만으로 표현한 여백의 정원과 많은 전통구조물로 달빛 스며든 선비의 사랑방을 재구성한 정원은 긍정적 사례이다. 현대적으로 디자인한 경관구성요소들을 전시한 서울 장인 정원, 직지심체정원, 풍류정원은 작가의 의도를 이해할 수 있는 설명이 필요하다.

• 산업진흥연구
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• 제7권2호
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• pp.43-49
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• 2022

본 연구는 에스핑-앤더슨의 복지국가체제론을 연구하여 한국의 실정에 맞는 복지국가의 모형을 개발하여 이를 현실에 적용하고자 한다. 본 연구방법에 있어서 기본적으로 이데올로기를 연구 분석하고 이를 에스핑-앤더슨의 복지국가체제론을 중심으로 하여 이를 한국적 상황에 알맞게 적용하는 방법을 사용하고 있다. 복지국가의 모형에 관한 연구는, 1965년 윌렌스키와 르보에 의해 주장된 보완적 모형과 제도적 모형의 분류 이후에 다양한 모형들이 연구되고 있다. 또한 에스핑-안데르센은 이데올로기에 따른 복지국가의 모형으로 세 가지를 주장하고 있는 데, 첫째, 자유주의 복지체제는 고전적 자본주의의 모습에 가장 잘 부합하는 데에는 시장 역할이 중심적이며, 시장을 통한 개인주의적 연대에 방해가 될 수 있는 국가 또는 가족의 역할은 실제로 주변화 되어 있다. 또한 시장을 통한 개인주의적 연대에 대해 최대한 장려하기 위해서는 국가영역에서의 탈상품화는 최소화 경향으로 흐르고 있다. 둘째, 보수주의적 복지체제는 가족주의적 요소가 강해서 사회적 연대의 근원은 가족이며, 국가는 이 가족의 특성을 지원, 보완하는 역할을 한다. 보수주의적 체제에서 탈상품화가 가구주에게 높게 나타나거나, 복지제도가 조합주의적이고 국가주의적 형태를 띠는 것은 이러한 특성을 반영한 결과라고 할 수 있다. 셋째, 사회민주주의적 복지체제는 사회적 연대의 근원이 국가이다. 따라서 국가 역할이 크고, 국가는 탈상품화 가능성이 높으며, 보편주의적 개입에 의해서 가족과 시장에 대한 대체 특성을 갖는다. 본 연구는 에스핑-앤더슨의 3가지 복지국가의 모형을 적용하여 한국 실정에 알맞은 모형을 연구한 것이다. 결론적으로 에스핑-앤더슨의 3가지 복지국가의 모형은 자유주의적 복지체제에 기반한 시장 중심적 모형, 보수주의적 조합주의 복지체제에 기반한 지위 중심적 모형, 사회민주주의적 복지체제에 기반한 연대 중심적 모형으로 분류할 수 있으며, 한국형 모델로는 자유주의와 보수주의의 절충형을 제시하였다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.343-355
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• 2022

본 연구에서는 파프리카(Capsicum annuum L)의 소비증가 및 홍보를 위해 응답자 소비성향과 파프리카의 인지도를 분석하였다. 의미분별법에 따른 파프리카에 대한 감성반응을 바탕으로 선호도 및 충성도와의 상관관계를 분석하였다. 설문조사는 2022년 1월부터2월까지 일반인 155명을 대상으로 임의추출법을 통하여 조사하였으며, 잘못된답변을 한 13건을 제외하고 총 142명의 설문지를 분석하였다. 파프리카의 인지도 9개의 문항을 요인분석을 통하여 재구성한 결과 '식미성', '이용성', '경제성'의 3요인으로 구성되었다. 9가지 문항 중에서 파프리카에 대한 인지도를 문항별로 알아본 결과로 '파프리카가 건강에 좋을 것 같다'는 문항의 긍정적 답변이 92.3%의 가장 높은 비율을 나타냈다. 파프리카의 형태 선호도는 뭉툭한 유형이 가장 높았고, 그 다음은 소형(Mini) > 원뿔형(Conical) 순으로 선호하는 것으로 나타났다(p < 0.001). 색채 선호도는 노란색 파프리카를 가장 선호하는 것으로 나타났고, 그 다음은 오렌지색 > 적색 > 녹색 순으로 선호하는 것으로 나타났으며 통계적으로 유의하였다. 파프리카의 이미지를 보고 느끼는 감성 반응은 3가지 형태간, 그리고 4가지 색채간 통계적으로 유의한 차이를 보였으며, '밝은', '맑은', '활기찬'이 대표 이미지 감성어휘로 나타났다. 파프리카 이미지에 대한 감성 2요인(평가적인 요인, 정서적인 요인)과 통제변수인 인구통계학적 변수가 선호도에 미치는 영향을 알아보기 위해, 더미변수를 포함한 다중회귀분석을 실시한 결과, 파프리카 이미지에 대한 평가적인 요인이 높을수록, 그리고 주부의 경우 선호도는 높은 것으로 나타났다. 또한 파프리카의 인지도 3요인(식미성, 이용성, 경제성), 선호도, 한국판 삶의 질과 통제 변수인 인구통계학적 변수가 충성도에 미치는 영향을 알아보기 위해, 더미변수를 포함한 다중회귀분석을 실시하였다. 그 결과, 파프리카 선호도와 삶의 질이 높을수록, 파프리카 인지도 중에서 식미성 요인, 이용성 요인이 높을수록 충성도는 높은 것으로 나타났다. 또한 경제성 요인 즉 가격이 높을수록, 그리고 응답자의 월평균 소득이 낮고, 농림수산업 종사자의 경우 충성도는 낮은 것으로 나타났다. 설문 응답자들의 충청도에 영향을 미치는 변수들 중에서 파프리카 선호도는 43%로 가장 높은 설명력을 지니며 가장 영향력 있는 변수로 나타났다. 이러한 결과에서 파프리카의 형태와 색채 선호도에 대해 구명하는 것은 매우 중요한 것으로 판단되었으며, 최근 파프리카가 건강에 좋을 것이라는 인식이 높아지고 있다는 것은 앞으로 내수 증가에 긍정적 요인이 될 것으로 생각되었다. 또한 3가지 형태의 파프리카 중에서 선호도가 가장 높게 나타났던 뭉툭한 유형의 노란색 파프리카를 생산, 홍보를 지향하여 소비자의 구매 성향에 적합한 파프리카의 재배를 늘리는 것도 중요할 것으로 판단되었다. 추후 파프리카의 소비 촉진을 위하여 소비자를 대상으로 한 지속적인 연구와 홍보 지원 활동 등을 통하여 파프리카에 대한 소비자 인지도를 높일 필요가 있다고 생각된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1463-1478
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• 2022

한국 수출입의 99.7%는 해상운송이 차지하고 있으며, 항만의 효율적 운영을 위해 해운 물류 모니터링 시스템 개발 필요성이 대두되고 있다. 현재 automatic identification system (AIS)를 기반으로 선박의 정보를 조회하여 해상 물동량 추정 연구가 진행되고 있지만, AIS를 운영하지 않는 선박들에 대한 모니터링은 불가능하다는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성 영상은 광역의 범위에서 AIS 미운영 선박 및 소형 선박을 식별할 수 있기 때문에 AIS 기반 물동량 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 그러므로 선박 및 물동량 모니터링에 활용하기 위해, 고해상도 광학 위성영상에서 선박을 탐지하고 화물선 및 소형 선박을 분류하는 연구가 필요하다. 본 연구는 초기 국토위성영상을 이용하여 생산된 학습 자료 기반으로 인공지능 모델을 훈련시키고 다른 영상에서 탐지를 수행함으로써, 국토위성영상의 딥러닝 학습 자료 생산 및 선박 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 황해 및 황해 주요 항만 구역 내 선박들을 추출하여 제작했으며, You Only Look Once (YOLO) 알고리즘을 사용하여 탐지 모델은 구축하고 국내외 주요 항만 각 1개소를 대상으로 선박 탐지 성능을 평가하였다. 항만 접안 및 해상 정박중인 선박을 대상으로 탐지 모델에 적용한 결과를 AIS의 선종 정보와 비교하였고, 국내 항만에서 85.5%와 89%, 국외 항만에서 70%의 선종 분류 정확도를 확인하였다. 본 연구 결과는 정박중인 선박을 중심으로 고해상도 국토위성영상을 활용하여 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 전세계 주요 항만에서 선박 및 물동량 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.101-119
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• 2022

기존의 녹조 모니터링은 현장 채수에 의한 국지적인 조사로 인해 녹조 발생 및 확산 규모 등에 대한 공간적 분포 파악에 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 무인항공기 및 다중분광센서를 이용하여 녹조 모니터링을 수행하고, 녹조 분포 현황 자료를 산출하고자 하였다. 조류 우심구간인 낙동강 하류에 위치한 물금·매리 구간을 대상으로 현장조사 및 다중분광영상 촬영을 수행하였다. 현장 채수 시료의 Chlorophyll-a(Chl-a) 값과 분광지수(Spectral Index)들의 상관관계로 도출한 Chl-a 추정식을 비교 분석하였다. 그 결과 분광지수 중 Maximum Chlorophyll Index(MCI)가 가장 높은 통계적 유의성(R²=0.91, RMSE=8.1mg/m³)을 나타냈다. Chl-a 농도가 가장 높은 2021년 08월 05일 영상에 MCI를 적용하여 녹조 분포 지도를 작성하였고, 이로부터 산출한 수계 면적은 1.7km²이며, 조류경보제 발령 단계 중 경계(Warning) 면적은 1.03km²(60.56%), 대발생(Algal Bloom) 면적은 0.67km²(39.43%)를 나타내었다. 또한 연구기간 동안(2021년 07월 01일~2021년 11월 01일) 취득된 영상 내 "경계" 이상에 해당하는 영역에 대한 발생 일수를 계산한 결과, 하천 전 구간에서 최소 12회에서 최대 19회까지 "경계" 이상의 Chl-a 농도가 관측되었다. 본 연구에서 산출한 다중분광영상의 Chl-a 농도와 녹조발생지수는 녹조에 대한 공간적 분석이 용이하므로 조류경보제와 같은 현장 채수 위주의 지점 단위 자료를 보완할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국화예디자인학연구
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• 제45호
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• pp.77-95
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• 2021

본 논문은 우리의 화예가 극복해야할 현실의 문제를 서구중심의 형식주의(기능주의) 꽃문화의 팽배로 인해 야기되는 화예정신의 상실로 보고, 화예정신의 회복을 위한 논의를 낯설게 바라보기의 탈형식성과 노마디즘의 자유정신에 대한 논의를 통해 고찰하고자 한다. 꽃을 매개로 창작자의 심미적 정신세계를 작품화 하는 화예(華藝)는 창작 주체의 자유로운 정신세계를 중시하는 심상예술에 해당한다. 이것은 대상 세계를 재현하는 '닮음의 표현'을 넘어 대상 세계를 '자기화'하는 의상(意象)예술로서 작가의식의 중요성을 말하는 것이기도 하다. 이와 같은 맥락에서 현재 국내에서 이루어지는 화예창작 과정들을 살펴볼 때 한국화예의 정체성에 대한 고민의 부재는 서구식 표현 기법과 창작방법에 경도된 국내 화예작가들의 창작수련과 작품활동으로 나타난다. 또한 이것은 플라워디자인이라는 서구의 꽃문화에 경도된 우리의 문화의식에 대한 문제점을 표명하는 것이기도 하다. 여기서 우리는 서양의 플라워디자인에 의해 경도된 한국화예의 현실정을 이해하고, 그 문제의 해결을 위한 논의를 구성해 나아가야할 의무를 부여받게 된다. 그러므로 본 연구는 한국 화예의 정체성을 모색하고 한국 화예의 문화적 가치를 제고하기 위한 일환으로 우리의 화예가 극복해야할 문제점을 서구의 문화수용에 대한 비판을 통해 고찰한다. 이것은 한국화예가 회복해야할 본질에 대한 역사적 고찰이 되는 동시에 심미예술로서 화예가 견지해야할 자유로운 창작정신에 대한 의미를 규명하는 과정이 된다. 더욱이 이와 같은 한국의 화예문화에 대한 비판과 자기성찰의 논의는 한국화예의 '정체성'에 대한 논의를 구체화 하는 동시에 화예를 위한 학문적 담론체계를 더욱 확대시키는 계기가 될 것이라고 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.637-654
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• 2023

최근 지구관측 위성이 급격히 발전함에 따라 사용자의 수가 증가하고 있다. 이에 따라 지구관측위성위원회(Committee on Earth Observation Satellites, CEOS)에서는 분석준비자료(Analysis Ready Data, ARD)라는 개념을 제안하고 분석준비자료의 요구 조건을 CEOS ARD for Land (CARD4L)로 정의하여 사용자 친화적인 위성영상을 제공하기 위해 노력하고 있다. 분석준비자료에는 육상분석에 불필요한 픽셀이 식별된 마스크(Unusable Data Mask, UDM)가 영상과 함께 제공되어야 한다. UDM의 종류는 구름, 구름 그림자, 지형그림자 등이 있다. 지형그림자는 지형기복이 큰 산악지형에서 발생되며 지형그림자가 생긴 지역은 복사조도가 낮기 때문에 분석 결과에 오류를 야기시킨다. 기존 지형그림자 탐지연구는 지형그림자 보정을 위해 지형그림자 픽셀을 탐지하는데 목적을 두었지만, 이것은 지형보정 기법으로 대체 가능하다. 따라서 지형그림자 탐지 목적을 확장할 필요가 있다. 산림과 농업분석을 목적으로 한 차세대중형위성 4호(CAS500-4)의 활용을 위해 본 연구에서는 지형그림자 탐지 범위를 태양의 영향을 적게 받는 지역까지 확장하였다. 본 논문은 남북한을 대상으로 지형그림자 마스크 생성을 위해 지형그림자 탐지 가능성을 분석하는데 목적이 있다. 지형그림자 탐지를 위해서 태양의 위치, 지표면의 경사와 경사방향을 이용한 음영기복 알고리즘을 사용하였다. 한반도를 촬영한 5 m급 공간해상도의 RapidEye 영상과 10 m급 공간해상도의 Sentinel-2 영상들을 대상으로 참값과 비교하며 최적의 음영기복 임계값을 결정하였다. 결정된 임계값을 사용하여 지형 그림자 탐지를 수행하고 결과를 분석하였다. 정성적 결과로는 전체적으로 참값과의 형상이 유사함을 확인하였다. 정량적 실험결과는 F1 score가 대부분 0.8에서 0.94 사이인 것을 확인하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 남북한을 대상으로 자동적인 지형그림자 탐지가 잘 수행됨을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.521-535
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• 2023

논·밭 전환 시 수수(sorghum bicolor L. Moench)는 뛰어난 내습성으로 콩과 함께 안정적인 생산이 가능하여 국내 식량작물의 자급률 향상과 쌀 수급 불균형 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대되는 작물이다. 그러나 수량 추정을 위한 재배면적과 같은 기본적인 통계조사는 많은 인력을 투입하여도 오래 걸리는 전통적인 조사 방식으로 인해 잘 이루어 지지 않고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 무인기 기반 RGB 영상에 U-Net을 적용하여 수수 재배지 비파괴적 분할가능성을 확인하였다. 2022년에 7월 28일, 8월 13일, 8월 25일에 각각 영상이 취득되었다. 각 영상취득 날짜에서 512 × 512 영상크기로 훈련데이터셋 6,000장과 검증데이터셋 1,000장으로 나누어 학습을 진행하였으며 수수 농경지(sorghum), 벼와 콩 농경지(others)와 비 농경지(background)로 구성된 세 개 클래스와 수수 농경지와 배경(others+background)으로 구성된 두 개 클래스 기반으로 분류모델을 개발하였다. 모든 취득 날짜에서 세 개 클래스 기반 모델에서는 수수 재배지 분류 정확도가 0.91 이상으로 나타났지만 8월 데이터셋의 others 클래스에서 학습 혼동이 일어났다. 대조적으로 두 개 클래스 기반 모델에서는 8월 데이터셋의 안정적인 학습과 함께 모든 클래스에서 0.95 이상의 정확도를 나타내었다. 결과적으로 8월에 두개클래스 기반 모델을 현장에 재현하는 것이 수수 재배지 분류를 통한 재배면적 산출에 유리할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.669-681
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• 2023

과일 나무의 생육을 평가하는 중요한 지표인 엽록소 함량을 추정하는데 비교적 많은 노동력의 투입이 요구되고 오랜 시간이 소요되는 기존의 파괴 조사 대신 비파괴적 조사 방식인 원격탐사기술을 적용하기 위한 연구가 시도되고 있다. 이 연구에서는 2년(2021, 2022) 간 무인기 기반의 초분광 영상을 이용하여 배나무 잎의 엽록소 함량을 비파괴적으로 추정하는 연구를 수행하였다. 영상 처리로 추출된 배나무 캐노피(canopy)의 단일 band 반사율은 시간 변화에 따라 불안정한 복사 효과를 최소화하기 위해 밴드비화(band rationing) 되었다. 밴드비(band ratios)를 입력 변수로 머신러닝 알고리즘인 elastic-net, k-nearest neighbors (KNN)과 support vector machine을 사용하여 추정(calibration, validation) 모델들을 개발하였다. Full band ratios 기반 추정 모델들의 성능과 비교하여 계산 비용 절감과 재현성 향상에 유리한 key band ratios를 선정하였다. 결과적으로 모든 머신러닝 모델에서 full band ratios를 이용한 calibration에 coefficient of determination (R²)≥0.67, root mean squared error (RMSE)≤1.22 ㎍/cm², relative error (RE)≤17.9%)와 validation에 R²≥0.56, RMSE≤1.41 ㎍/cm², RE≤20.7% 성능을 비교하였을 때, key band ratios 네 개가 선정되었다. 머신러닝 모델들 사이에 validation 성능에는 비교적 큰 차이가 없어 calibration 성능이 가장 높았던 KNN 모델을 기준으로 삼았으며, 그 key band ratios는 710/714, 718/722, 754/758, 758/762 nm가 선정되었다. Calibration에서 R²=0.80, RMSE=0.94 ㎍/cm², RE=13.9%와 validation에서 R²=0.57, RMSE=1.40 ㎍/cm², RE=20.5%를 나타내었다. Validation의 기준으로 한 성능 결과는 배나무 잎 엽록소 함량을 추정하기에 충분하지 않았지만, 앞으로의 연구에 기준이 될 key band ratios를 선정했다는 것에 의미가 있다. 추후 연구에서는 추정 성능을 향상하기 위해 지속적으로 추가 데이터세트를 확보하여 선정된 key band ratios의 신뢰성 검증과 함께 실제 과원에 재현 가능한 추정 모델로 고도화할 필요가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1009-1029
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• 2023

도시 수목은 탄소를 저장하고 불투수면적을 감소시키는 도시 생태계의 중요 요소이며, 탄소 저장량 및 순환량 산정 시 주요 정보로 활용될 수 있다. 많은 선행 연구에서 항공 라이다 자료 및 인공지능 기법을 활용하여 고해상도 수목 정보를 산출하고 있으나, 항공 라이다 영상은 제공하는 플랫폼이 제한되어 있으며 비용적인 면에서도 한계가 다수 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수원시를 대상으로 자료 취득이 용이한 고해상도 위성 영상인 Sentinel-2를 활용하여 기계학습 기반의 도시 내 수목 피복률(fractional tree canopy cover, FTC)을 추정하고자 하였다. Sentinel-2 시계열 영상으로부터 중앙값 합성을 수행하여 수원시 전역에 대한 단일 영상을 제작하여 활용하였다. 도시 내 토지 피복의 이질성을 반영하기 위하여, 30 m 격자내 10 m 해상도의 광학 지수의 평균 및 표준편차 값과 환경부 세분류 토지 피복 지도 기반 항목별 피복률을 계산하여 기계학습 모델의 입력 변수로 활용하였다. 총 4가지의 입력 변수 조합을 설정하여, 입력 변수 구성에 따른 FTC 추정 정확도를 비교 및 평가하였다. 광학 영상의 평균 정보만을 활용(Scheme 1)했을 때 보다 도시 내 이질적인 특성을 반영할 수 있는 표준 편차 및 피복률 정보를 모두 함께 고려(Scheme 4, S4)했을 때 향상된 성능을 나타낼 수 있었다. 검증용 자료에 대해 S4의 Random Forest (RF) 모델이 0.8196의 R², 0.0749의 mean absolute error (MAE), 및 0.1022의 root mean squared error (RMSE)로 전체 기계학습 모델 중에서 성능이 가장 높게 나타났다. 변수 기여도 분석 결과 광학 지수의 표준 편차 정보는 도시 내 복잡한 토지 피복 지역에 대해 높은 기여도를 나타내었다. 훈련된 S4 구성의 RF 모델을 수원시 전역에 대해 확장 적용하였을 때, 참조 FTC 자료에 대해 0.8702의 R², 0.0873의 MAE, 및 0.1335의 RMSE의 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구의 FTC 추정 기법은 향후 다른 지역에 대한 적용성이 우수할 것으로 판단되며, 도시 생태계 탄소순환 파악의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.