• 환경영향평가
• /
• 제25권4호
• /
• pp.233-247
• /
• 2016

본 연구는 주왕산국립공원 내 훼손지의 식물상을 조사 및 분석하여 국립공원의 관리를 위한 기초 자료 제공에 목적이 있다. 훼손지 발생 원인의 경우 조사구 1은 답압에 의한 식생 훼손, 조사구 2, 3, 4는 광암사 철거, 조사구 5, 6, 7은 내원마을 철거에 의해 발생된 것으로 전체 조사구는 인위적 교란과 간섭에 의한 것이다. 출현 식물상은 52과 109속 116종 2아종 17변종 등 135분류군이며, 조사구별 식물상 현황은 조사구 6이 가장 많은 52분류군, 조사구 1은 가장 적은 23분류군이다. 희귀식물은 1분류군, 특산식물은 4분류군, 식물구계학적 특정식물은 10분류군, 귀화식물은 9분류군, 생태계교란식물은 1분류군이다. 식피율 변화 분석 결과, 관목층의 경우 조사구 7이 $0%{\rightarrow}50%$, 초본층의 경우 조사구 5가 $75%{\rightarrow}95%$로 가장 많이 변하였다. 종수 변화의 경우 대부분 조사구에서 증가하는 경향을 보여 천이에 의해 다양한 종이 이입 또는 발생된 것이다. 이는 시간의 흐름에 따라 천이가 진행되어 발생된 것으로 주변 자연식생과 유사하게 회복되고 있다고 생각된다. 우점종의 경우 관목층은 쇠물푸레나무, 싸리, 붉나무, 조록싸리, 버드나무, 등, 느티나무가, 초본층은 억새, 주름조개풀, 쑥, 바랭이새, 개망초이다. 귀화율과 도시화지수 분석 결과, 귀화율은 시간의 경과에 따라 증감 현상이 있었으며, 도시화지수는 대부분 증가 추세를 보였다. 특히 도시화지수의 증가는 천이과정 상 선구식물인 귀화식물이 지속적으로 이입되었기 때문이다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.5-14
• /
• 1975

인공적(人工的)인 땅까기 흙쌓기 비탈면을 포함하는 민둥산 비탈면에서의 토양침식(土壤浸蝕)을 방지(防止)을 지피식생조성(地皮植生造成)을 조기(早期)에 확실(確實)히 달성(達成)할 수 있는 새로운 속성녹화공법(速成綠化工法)으로서 개발(開發)된 거적덮기 공법(工法)에 사용(使用)되는 거적의 적성조립밀도범위(適正組立密度範圍),를 결정(決定)하고 동시(同時)에 각급(各級) 밀도(密度)의 효과(效果)를 시험(試驗)한 결과(結果)는 다음과 같이 요약(要約)될 수 있다. 1. 타표류거수(他表流去水)의 유출율(流出率)에 있어서는 거적의 피복율(被覆率)이 90%구(區)(밀연피복구(密筵被覆區))에서 13.3%로 가장 적고, 70%구(區)(중연피복구(中筵被覆區))에서 14.21%, 그리고 50%구(區)(소연피복구(疎筵被覆區)) 15.57%로 가장 많었으나 이것은 나지구(裸地區)에서의 30.4%에 비(比)하면 매우 효과적(效果的)인 공법(工法)인 것이다. 2. 토사유실량(土砂流失量)에 있어서는 밀연피복구(密筵被覆區)에서 약(約) 1.24 ton/ha, 중연피복구(中筵被覆區)에서 약(約) 1.33 ton/ha, 그리고 소연피복구(疎筵被覆區)에서 약(約) 1.44 ton/ha으로서 이것은 미국농무성(美國農務省)의 기준(基準)(1.8 ton m/ha)에 비교(比較)하면 매우 효과적(效果的)인 공법(工法)인 것이다. 3. 파종후(播種後) 발아생립(發芽生立) 본수(本數)는 밀연피복구(密筵被覆區)에서 80본(本)으로 가장 적고 중연피복구(中筵被覆區)에서 132 본(本), 그리고 소연피복구(疎筵被覆區)에서 121 본(本)이었는데, 밀연피복구(密筵被覆區)에서는 발아후(發芽後) 생육중(生育中)에 피복고사율(被覆枯死率)이 높았다. 4. 유수유토발생(流水流土發生) 및 식생조성효과(植生造成効果)를 종합(綜合)해 볼때에 거적덮기공법(工法)에 사용(使用)되는 거적의 조립밀도(組立密度)는 70%내외(內外)가 적정(適正)할 것이다. 5. 본(本) 공법(工法)은 민둥산비탈면에 대한 속성녹화공법(速成綠化工法)으로서는 가장 효과적(效果的)인 피복공법(被覆工法)으로서, 우리나라의 산지사방행정면(山地砂防行政面)에서 대대적으로 여장(勵將)되어야 할 신공법(新工法)인 것이다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.64-80
• /
• 2018

우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제40권3호
• /
• pp.295-305
• /
• 2024

본 연구는 초고해상도 무인항공기 자료를 활용하여 황도 갯벌의 미세 퇴적 구조를 분석하는 것을 목적으로 하였다. 갯벌은 육지와 바다 사이의 전이 지역으로서 조석 활동에 의해 끊임없이 변화하며, 퇴적 과정과 환경 조건을 이해하는 데 중요한 독특한 환경을 제공한다. 기존의 현장 관측 방법은 공간적 및 시간적 범위에 한계가 있고, 기존 위성 영상은 미세한 퇴적 구조를 연구하기에 충분한 해상도를 제공하지 못한다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 본 연구에서는 충청남도 황도 갯벌의 고해상도 이미지를 무인항공기를 이용해 촬영하였다. 황도 갯벌은 방조제 건설과 같은 해안 개발 프로젝트로 인해 퇴적 환경이 크게 변화한 지역이다. 2022년 5월 17일부터 18일까지 현장 관측을 통해 91개의 지점에서 퇴적물 샘플을 수집하였으며, 그중 25개의 주요 지점을 집중적으로 분석하였다. 약 0.9 mm의 공간 해상도를 가진 무인항공기 자료를 이용하여 미세 퇴적 구조의 파라미터(Parameter)를 식별하고 추출하였다. 건열에서는 다각형 장축의 길이를 추출하였고, 연흔에서는 파장과 연흔을 정량적으로 표현하는 대표적인 지표인 연흔 대칭 지수(Ripple Symmetry Index)를 추출하였다. 연구 결과, 니질 함량이 80% 이상인 지역에서는 평균 37.3 cm 간격의 건열이 형성되었으며, 사질 함량이 60% 이상인 지역에서는 평균 파장이 8 cm, 연흔 대칭 지수가 2.0인 연흔이 형성되었다. 본 연구는 초고해상도 무인항공기 자료를 활용하여 인간의 도보에 의한 현장 관측 없이도 갯벌의 미세 퇴적 구조를 효과적으로 분석할 수 있음을 입증하였다. 이는 환경 모니터링 및 해안 관리에서 중요한 도구로써 무인항공기 기술의 가능성을 강조하며, 무인항공기 자료가 퇴적 구조 연구에 유용하다는 것을 보여준다. 또한, 본 연구의 결과는 보다 정밀한 퇴적상 분류를 위한 기반 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 생태와환경
• /
• 제47권3호
• /
• pp.135-145
• /
• 2014

오대산 국립공원 계방산(해발고도 1,577 m) 일대의 산지삼림식생은 산지낙엽활엽수림, 산지습성림, 산지침엽수림, 아고산침엽수림, 아고산활엽수림, 식재림으로 세분되었으며, 기타식생으로 다래군락, 농경지 등이 조사되었다. 상관대분류에 의하여 구분된 각각의 산지삼림식생을 구성하고 있는 분포군락수는 산지낙엽활엽수림은 33개 군락, 산지습성림 41개 군락, 산지침엽수림 8개 군락, 아고산침엽수림 4개 군락, 아고산활엽수림 2개 군락, 식재림 6개 군락, 기타식생 4개 군락이 조사되었다. 조사된 주요 군락의 분포 비율을 보면 산지낙엽활엽수림은 신갈나무군락이 $30,909,942.967m^2$의 80.220%로 가장 높은 분포 비율로 조사되었고, 굴참나무군락이 $1,067,479.335m^2$의 2.770%를 차지하고 있으며, 계방산 일대 산지낙엽활엽수림의 65.755%는 신갈나무가 우점 또는 차우점종으로 분포하고 있다. 산지습성림은 물푸레나무-가래나무군락이 전체의 10.955%를 차지하고 있으며, 물푸레나무와 상층부의 식피율이 비슷하여 혼생군락을 이루고 있는 군락은 10개 군락으로 전체의 32.776%를 차지하고 있다. 산지침엽수림은 소나무와 이와 혼생하는 군락이 전체의 100%로서 산지침염수림은 소나무가 상층부에서 우점종으로 나타나는 군락의 양상을 나타내고 있다. 기타식생에서 아고산침엽수림은 전나무-신갈나무군락 등 총 4개 군락이 조사되었으며 오대산 국립공원 전체 식생면적의 4.980%를 차지하고 있다. 아고산 활엽수립은 사스래나무-층층나무군락 등 총 2개 군락이 조사되었으며 오대산 국립공원 전체 식생면적의 0.006%를 차지하고 있다. 식재림은 일본잎갈나무가 식재림 전체의 51.652%로 가장 많이 식재되었으며, 자작나무가 38.975%, 잣나무가 7.969%로 3개 수종이 전체의 98.565%로 대부분이 이들 3종에 의하여 식재되어졌다. 결론적으로 오대산 국립공원 계방산 일대의 산림식생은 신갈나무가 최상층부의 우점종으로 구성되어 있으며, 이들 종들과 관련된 수많은 군락들은 식생천이 및 기후적 요인들에 의하여 군락 대체가 매우 빠르게 일어날 것으로 보인다. 따라서 이 지역 일대 잠재 자연 식생의 주요종은 산지낙엽활엽수림은 신갈나무, 산지습성림은 가래나무, 들메나무, 산지낙엽활엽수림은 신갈나무, 산지습성림은 물푸레나무, 가래나무, 들메나무, 산지낙엽활엽수림과 산지습성림의 경계부 중 습도가 높은 계곡부는 층층나무, 들메나무, 사면부는 신갈나무로 대체가 빠르게 일어날 것으로 보인다. 그러나 아고산의 침염수림은 기후온난화, 인위적 교란 등에 의하여 점차적으로 낙엽 활엽수의 분포비율이 증가할 것으로 보인다.