최근 기상이변으로 인한 일조부족이 문제되어 작물의 수량 감소 피해가 발생하고 있다. 본 연구는 생육시기에 따라 차광량을 달리하여 고구마의 생육양상 및 수량 감소 정도를 구명하고자 수행하였다. 1. 생육시기별 차광률은 55% 차광 처리시 약 51%, 그리고 75% 차광 처리시에는 약 65% 수준의 차광률을 보였다. 차광처리에 의한 광계 II 암적응 최대양자수율(Fv/Fm) 조사 결과는 호감미와 진율미 두 품종 모두 대조구와 55% 차광 시험구는 유의적인 차이를 보이지 않았고 75% 차광 시험구의 경우 대조구 보다 약간 높은 수치를 보였다. 2. 차광 처리 50일 경과 후 처리별 광합성에 이용되는 색소의 함량을 조사하였다. 호감미와 진율미 두 품종 모두 차광처리구의 엽록소 a와 b의 함량이 대조구에 비하여 유의적으로 증가하는 경향을 나타내었다. 특히 엽록소 b의 함량은 더 많은 비율로 증가 하였다. 호감미의 경우 대조구에 비하여 55%와 75% 차광처리구에서 각각 47%, 41% 증가하였고 진율미의 경우는 각각 39%, 34% 엽록소함량이 증가하였다. 3. 괴근형성기(정식 후 50일간)와 생육 중기(정식 후 50~90일 사이)에 차광처리 시 생육특성을 조사하였다. 지상부 및 지하부 건물중 역시 두 품종 모두 대조구에 비하여 차광 처리 시 감소하였다. 특히 괴근 형성기에 두 품종 모두 수량이 감소하였다. T/R율은 차광처리에 의하여 두 품종 모두 증가하는 경향을 나타내었다. 괴근형성기 및 비대기에 일조량이 부족할 경우 두 품종 모두 전반적으로 괴근 형성 및 비대가 억제되는 경향을 보였다. 4. 수확 후 수량 조사 결과 두 품종 모두 생육시기별 차광 처리에 따라 괴근 비대가 저조한 양상을 띠었으며, 특히 호감미가 수량감소폭이 진율미에 비해 상대적으로 크게 나타났다. 또한 차광처리가 높을수록 수확량도 크게 감소되었다. 괴근 형성기와 괴근 비대성기에 비하여 괴근 비대기에 두 품종 모두 수량 감소의 큰 영향을 받았다.
국내의 멸종위기생물(식물)에 대한 연구는 지속적으로 다양하게 이루어지지 않아서 종의 보존이나 서식지 확대를 위한 기본적 자료가 부족한 실정이다. 본 연구는 전라남도 광양시·구례군 백운산 내 서식하는 환경부 멸종위기 야생생물(식물) 2급인 세뿔투구꽃의 주요 서식지를 대상으로 서식에 영향을 미치는 중요 환경 인자인 기상, 입지, 토양, 임분구조를 조사하여 세뿔투구꽃이 선호하는 서식지와 위협 요인을 분석하였다. 백운산 내 5개 조사지를 선정해 입지환경을 조사한 결과 세뿔투구꽃 자생지의 해발고도는 420~675 m 구간, 방위는 북동쪽이 높은 경향을 보였고, 경사는 15~37°의 범위로 조사되었다. 평균 개체 수는 156개체였고, 조사지 4(550 m)에서 372개체로 가장 많이 분포했고, 높이는 평균 0.6 m이었다. 토양수분은 평균 20.48%, 상대광도는 평균 7.34%였다. A층 토양은 모래 함량이 많고 배수가 잘되는 사질양토(Sandy loam)를 선호한다고 판단된다. 서식지의 토양 pH는 평균 5.2이었고, 유기물은 평균 16.46%, 질소는 평균 0.86%, 유효인산은 평균 11.86 mg/kg, 전기전도도는 평균 0.44 dS/m, 양이온치환용량은 평균 37.04 cmolc/kg으로 분석되었다. 토양 내 총탄소량의 평균은 10.68%로 나타났다. 세뿔투구꽃 서식지의 식생구조를 분석한 결과 조사지 1은 잣나무-비목나무, 조사지 2는 일본목련-서어나무, 조사지 3은 느티나무-굴참나무, 조사지 4는 고추나무-비목나무, 조사지 5는 산뽕나무-때죽나무-서어나무 우점군집으로 해석되었다. 대부분의 서식지가 등산로 및 고로쇠나무 수액채취 지역과 인접해 있어서 인위적 훼손과 교란의 잠재 위험 요소에 노출되어있는 상황이었다.
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.
지구 대기에 영향을 주는 거의 모든 인간활동과 자연현상을 수치적으로 담아내는 지구시스템모델은 기후 위기의 시대에 활용될 가장 진보한 과학적 도구이다. 특히 우리나라 기상청이 도입한 지구시스템모델인 Unified Model (UM)은 지구 대기 연구의 과학적 도구로써 매우 활용성이 높다. 하지만 UM은 수치 적분과 자료 저장에 방대한 자원이 필요하여 개별 연구자들은 최근까지도 기상청 슈퍼컴퓨터에만 UM을 가동하는 상황이다. 외부와 차단된 기상청 슈퍼컴퓨터만을 이용하여 모델 연구를 수행하는 것은 UM을 이용한 모형 개선과 수치 실험의 원활한 수행에 있어 효율성이 떨어진다. 본 연구는 이러한 한계점을 극복할 수 있도록 개별 연구자가 보유한 고성능 병렬 컴퓨터(리눅스 클러스터) 에서 최신 버전 UM을 원활하게 설치하여 활용할 수 있도록 UM 시스템 환경 구축 과정과 UM 모델 설치 과정을 구체적으로 제시하였다. 또한 UM이 성공적으로 설치된 리눅스 클러스터 상에서 N96L85과 N48L70의 두 가지 모형 해상도에 대하여 UM 가동 성능을 평가하였다. 256코어를 사용하였을 때, 수평으로 1.875° ×1.25° (위도×경도)와 수직으로 약 85 km까지 85층 해상도를 가진 N96L85 해상도에 대한 UM의 AMIP과 CMIP 타입 한 달 적분 실험은 각각 169분과 205분이 소요되었다. 저해상도인 3.75° ×2.5° 와 70층 N48L70 해상도에 대해 AMIP 한달 적분은 252코어를 사용하여 33분이 소요되는 적분 성능을 보였다. 또한 적분을 위해 사용된 코어의 개수에 비례하여 적분 성능이 향상되었다. 성능 평가 외에 29년 간의 장기 적분을 수행하여 과거 지상 2-m 온도와 강수 강도를 ERA5 재분석자료와 비교하였고, 해상도에 따른 차이도 정성적으로 살펴보았다. 재분석자료와 비교할 때, 공간 분포가 유사하였고, 해상도와 대기-해양 접합에 따라 모의 결과에서 차이가 나타났다. 본 연구를 통해 슈퍼컴퓨터가 아닌 개별 연구자의 고성능 리눅스 클러스터 상에서도 UM이 성공적으로 구동됨을 확인하였다.
도시와 자연에 부정적인 영향을 끼치는 미세먼지에 대한 저감 연구가 점점 심화되고 있다. 이에따른 미세먼지 저감 대책 중 하나로써 도시 수목의 미세먼지 저감 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 이와 관련하여 미세먼지에 의한 도시 수목의 피해 반응 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 도시 수목 중 전나무(Abies holophylla), 중국단풍(Acer buergerianum), 소나무(Pinus densiflora), 굴참나무(Quercus variabilis)에 대하여 고농도 미세먼지 처리로 나타나는 피해반응을 조사하기 위한 목적으로 수행되었다. 위 네 수종을 대상으로 식물생장조절챔버(phytotron)에서 시간 당 300 ㎍ m-3 농도의 미세먼지를 처리하여 각 수종의 생리적, 생화학적 변화 반응과 잎의 흡착면적을 측정하였다. 그리고 순광합성량, 기공전도도, 증산률, 엽록소 함량, ROS, MDA, 잎의 흡착면적에 대해서 상관 분석을 진행하여 상호 간의 관계를 살펴보았다. 연구 결과, 수종마다 생리·생화학적 반응과 흡착면적이 종 특이적으로 나타났다. 순광합성량의 경우 전나무에서 가장 큰 감소세를 보였으며 소나무와 굴참나무는 큰 변화를 나타내지 않았다. 굴참나무는 ROS의 변화 또한 미미하였다. 모든 수종에서 MDA 함량이 공통적으로 증가하였다. 4주 처리 이후 흡착면적에서 전나무는 잎의 앞면, 소나무는 잎의 뒷면에 높은 면적량을 나타냈다. 상관성 분석 결과 생리적 반응 요인들 간에 양의 상관관계가 있음을 확인하였고, 잎의 앞면에 높은 흡착면적을 보일수록 생리적 반응에 부정적인 영향이 있음을 확인하였다. 본 연구는 미세먼지 저감과 지속 가능한 도시 숲을 효율적으로 조성하기 위한 수종 선택의 기초 데이터를 제공한다.
해상에서는 재난·재해 사고가 발생했을 시 바람 등에 의한 기상영향과 해류, 조류와 같은 해상영향에 의해 피해 규모가 달라지게 되며, 빠른 현장 파악을 통해 적합한 방제 방안을 세워 피해 규모를 최소화할 의무가 있다. 특히, 해상에 유출되는 오염물질 중 상대적으로 낮은 점도와 표면장력으로 인해 해수면에서 얇은 막으로 존재하는 오염물질은 육안으로 식별하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 현장에서 쉽게 활용 가능한 촬영장비를 활용하여 RGB 이미지에서 해수면의 부유성 오염물질을 탐지하는 알고리즘을 개발하고, 실 해역에서 획득된 입력자료를 활용하여 알고리즘의 성능을 평가하고자 한다. 개발된 알고리즘은 영상 강화 기법을 활용하여 오염물질과 일반 해수면의 강도값 대비를 향상시키고, 히스토그램(Histogram) 분석을 통해 배경 임계값을 찾아 오염물질 이외의 부유물질을 제거하여 최종적으로 오염물질을 분류한다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘의 성능평가를 위해서 대체물질을 이용한 실 해역 테스트를 수행하였으며, 대부분의 부유성 해양오염물질은 탐지되었으나 파도가 강한 곳에서는 오탐지 영역이 발생하였다. 그러나 기존 알고리즘에서 단일 임계값을 사용한 탐지 방법보다 약 3배 이상의 개선된 탐지 결과를 보여준다. 본 연구개발 결과를 통해 기존 현장에서 육안으로 식별이 어려웠던 부유성 해양오염물질을 탐지함으로써 현장에서의 방제 대응 활동에 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
전체 주택 시장에서 보증부 월세시장이 차지하는 비중은 전세 지분을 잠식하며 지난 30년 간 지속적으로 증가하여(1990년 8.2% → 2020년 21.0%) 2.6배로 확대되었다. 월세 부담 분포는 공공임대 월세 지원의 확대와 고가 월세의 등장으로 월세시장 재편으로 이어지고 있다. 월세 가구의 소득 분포는 저소득 월세 가구의 소득 둔화와 고소득 월세 가구의 출현으로 양극화가 진행되고 있다. 이에 본 연구는 보증부 월세시장을 통해 월세시장의 구조적 변화와 소득-임대료 간 부정합 현상을 정량화하는 지표로 월세 가구의 임대료와 소득을 동시에 비교하여 그 추이를 측정하였다. 11개년도(2006~2021년) 주거실태조사 마이크로데이터를 이용하여 2006년(기준연도) 월세 임대료(전월세 전환율 반영)와 월세 가구 소득을 각각4분위 분포로 구획한 후 10~15년 후(분석연도) 나타난 변화를 전국과 16개 광역시·도(세종시 제외) 공간 단위에서 분석하였다. 그 결과, 전국적인 월세 주택 공급에서 최고가 4분위(25% → 18%)와 3분위(25% → 20%)의 축소로 중·상위 월세 주택 공급난을 보인 반면 공공임대주택 공급으로 2분위(25% → 28%)와 최저가 1분위(25%→ 35%)는 확대되었다. 월세 가구의 수요 측면에서 최고소득 4분위(25% → 21%)의 축소와 달리 최저소득 1분위(25% → 31%)는 확대되었다. 16개 광역시·도를 비교해보면, 월세 임대료와 월세 가구소득의 변화 방향과 강도에 있어서 지역 간 상당한 격차가 확인되었다. 특히, 서울의 월세 주택 시장은 공급 양극화로 서울 월세 가구의 소득 분포와 불균형을 이루었다. 아파트 월세시장의 구조적 변화 양상은 비아파트 월세시장과 차별화되었다. 본 연구의 결과는 향후 지역별 월세 주택 시장에서 보증부 월세 가구의 소득 분위별로 부담 가능한 임차 주택 재고를 확보하고 지역별 소득과 임대료 분포 간의 균형을 유지할 수 있는 주거안정 방안을 마련하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
산불은 예측이 어려운 재해이기 때문에 실시간 모니터링을 통해 빠르게 대응하는 것이 중요하며, 정지 궤도 위성 영상은 광역을 짧은 시간 간격으로 모니터링할 수 있어 산불 탐지 분야에 활발히 이용되고 있다. 기존의 위성 영상 기반 산불 탐지 알고리즘은 밝기 온도의 통계량 분석을 통한 임계값 기반으로 이상치를 탐지하는 방향으로 진행되어 왔다. 그러나 강도가 약한 산불을 탐지하기 어렵거나, 적절한 임계값 설정의 어려움으로 일반화 성능이 저하되는 한계점이 있어 최근에는 기계학습을 이용한 산불 탐지 알고리즘들이 제시되고 있다. 현재까지는 random forest, VanillaConvolutional neural network (CNN), U-net 구조 등의 비교적 간단한 기법이 적용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 정지궤도 위성인 Advanced Himawari Imager를 이용하여 동아시아와 호주를 대상으로 State of the Art (SOTA)딥러닝 기법을 적용한 산불 탐지 알고리즘을 개발하고자 하였다. SOTA 모델은 EfficientNet과 lion optimizer를 적용하여 개발하고, Vanilla CNN 구조를 사용한 모델과 산불 탐지 결과를 비교하였다. EfficientNet은 동아시아와 호주에서 0.88 및 0.83의 F1-score를 기록함으로써 CNN (동아시아: 0.83, 호주: 0.78)에 비해 뛰어난 성능을 입증하였다. EfficientNet에 불균형 문제 해결을 위한 weighted loss, equal sampling, image augmentation 기법 적용 시, 동아시아와 호주에서 각각 0.92와 0.84의 F1-score를 기록함으로써 적용 전(동아시아: 0.88, 호주: 0.83)에 비하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 제시된 SOTA 딥러닝 기법의 산불 탐지에의 적용 가능성과 딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 고려해야 할 방향은 향후 산불탐지 분야에 대한 딥러닝 적용에 도움이 될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 차첨두 상수(Secondary Peak Constant, SPC)라는 개념을 새롭게 정의하고, 서울특별시 24개의 강우 관측소 내 분 단위와 차첨두 상수에 따른 독립 호우사상의 시간분포 특성을 파악했다. 먼저, 강우량은 2000년부터 2022년까지의 지상 관측값을 활용하여, 분 단위에 따라 독립 호우사상을 분리했다. 독립 호우사상의 시간분포 특성은 분 단위에 따라 도출하고, SPC를 통해 독립 호우사상의 첨두 강우에 대한 시간분포 특성을 파악했다. 마지막으로, 독립 호우사상 내 강우의 시간분포 특성은 분 단위와 SPC에 따라 다르게 나타나는 결과를 분석하고, 그 수준을 평가했다. 그 결과, 서울특별시 내 24개 강우 관측소의 분 단위가 작은 독립 호우사상은 총 강우량, 강우 지속기간, 강우강도의 크기가 크게 나타났다. 첨두 강우의 시간분포 특성은 독립 호우사상 내 가장 큰 첨두 강우(1st Peak)가 전반적으로 Q4>Q2>Q3>Q1 순으로 나타나는 특성을 지녔다. 또한, 두 번째로 큰 첨두 강우는 독립 호우사상 내 1st Peak가 발생한 위치를 중심으로 주로 발생하는 모습을 나타냈다. 마지막으로, 다중첨두를 가진 호우사상의 비율은 SPC에 따라 다르게 나타나지만, SPC가 0.7 이하인 조건에서는 대부분 50.0% 이상을 차지했다. 독립 호우사상 내 첨두 강우의 평균 개수는 전반적으로 1.5개에서 크게는 3.4개까지 계산되었다. 본 연구에서는 분 단위에 따라 변화하는 시간분포 특성을 파악하고, SPC를 활용하여 첨두 강우의 시간분포 특성을 정량화하였다. 이를 통해, 특정 지역에 대한 독립 호우사상의 시간분포 특성은 분 단위와 SPC에 따라 정량화하여 분석할 수 있을 것으로 나타난다.
두만강 하류의 숲은 북한, 중국, 러시아를 연결하는 중요한 산림생태계로서, 국제적인 멸종위기종인 호랑이(Panthera tigris)와 표범(Panthera pardus)을 포함한 다양한 야생동물들에게 서식환경과 이동경로를 제공하여 준다. 본 연구는 두만강 하류, 특히 중국과 북한을 연결하는 잠재적인 생태통로로서 한반도의 생물다양성 보전과 복원에 중요한 역할을 할 수 있는 밀강 지역에 초점을 맞추고 있다. 2019년 5월부터 2021년 5월까지 이 지역에 설치한 48대의 무인센서카메라를 통해 출현하는 포유류 종을 확인하고 그들의 상대개체수와 점유율 및 분포 현황을 파악하는 것을 목표로 하였다. 그 결과 총 18종의 포유류가 밀강 지역에 서식하고 있으며, 그 중에는 호랑이와 표범 등 대형 육식동물도 포함되고 있음을 확인하였다. 이 지역의 주요 포유류인 유제류 4종에 대한 점유율과 탐지율, 분포를 추정한 결과, 특히 노루(Capreolus pygargus)와 멧돼지(Sus scrofa)가 높은 점유율을 보였다. 노루는 모든 지역에 분포하며 예측 점유율은 0.97로 높게 나타났으나, 고도, 도시 주거용지, 패치 밀도 등의 영향을 받는 것으로 나타났다. 멧돼지는 0.73의 예측 점유율을 보이며 전 지역에 분포했으며, 습지 비율, 방목 강도, 사면에 대한 공간이질성 등의 인자가 점유율과 탐지율에 영향을 주었다. 꽃사슴(Cervus nippon)의 예측 점유율은 0.48로서 특정 지역에 국한되어 분포하였으며, 경사도와 서식지 파편화 다양성이 탐지율에, 방목 강도와 개방된 숲의 비율이 점유율에 각각 영향을 주었다. 고라니(Hydropotes inermis)는 아주 낮은 점유율(0.06)을 보이며 두만강 유역을 따라 분포했으며, 고도가 낮은 곳의 점유율이 높고 사면의 공간이질성이 높은 곳에서 탐지율이 높았다. 본 연구는 밀강 지역이 두만강 하류의 다양한 포유류 개체군을 유지하는 서식지인 동시에, 동물의 이동성과 서식지의 연결성을 유지하는 잠재적 생태통로로서 중요한 역할을 할 수 있음을 확인하였다. 동시에 본 연구에서 개발된 점유율 예측 모형은 향후 인간의 교란에 노출된 두만강 유역의 포유류 분포를 예측하고 국경지대의 생태통로를 파악하고 보호하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
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제 19 조 (관할 법원)
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.