• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제40권2호
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• pp.99-110
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• 2024

According to the REDD+ program, it is necessary to monitor, quantify, and report forest conditions in protected land areas. The objectives of this work were to quantify the average monthly aerial net primary productivity (ANPP_MONTH) of semi-arid Chaco Forest at Copo National Park (CNP), Santiago del Estero, Argentina, during the period 2000-2023, as well as its spatial distribution and relationship, and its use efficiency (RUE) of average monthly rainfall (AMR). The ANPP_MONTH model accounted for 90% of the seasonal variability from October to May, the average seasonal ANPP_MONTH was 145 tons of dry matter per hectare (t dm/ha), being the maximum in January with 192 t dm/ha and the minimum in May with 91 t dm/ha. The surface area covered by ANPP_MONTH exhibited a consistent positive trend from October to May (t test=15.65, p<0.01). Strong and significant direct relationships were found between ANPP_MONTH and AMRs, linear models explaining 90% and 96% of the variability, respectively. The results obtained become reference values for assessing the capacity of the forest systems to stock carbon for global warming mitigation and for monitoring and controlling their response to extreme climatic adversities. The average ANPP_MONTH reduces uncertainty when defining the thresholds to monitor and quantify ANPP and forest area, thus facilitating the detection of negative changes in land use in CNP. Such results evidence the National Parks Administration's high effectiveness for the maintenance of protected area and for the high ANPP of the FCHS of CNP in the period 2000-2023.

• 한국습지학회지
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• 제18권2호
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• pp.154-165
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• 2016

최근 기후변화로 인하여 태풍 및 집중호우로 인한 극한 강우사상의 발생빈도가 증가하고 있으며, 급격한 도시화로 인한 유역 내 불투수 면적이 늘어나고 있다. 이로 인해 재산피해가 증가하고 있어 기후변화를 고려한 미래 하천범람 등 홍수피해를 경감시키기 위한 홍수저감 대안 선정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 기후변화를 고려하여 목표기간별로(기준년도 : 1971~2010년, 목표기간I : 2011~2040년, 목표기간II : 2041~2070년, 목표기간III : 2071~2100년) HEC-HMS모형을 이용하여 기후변화에 따른 홍수량을 산정하였다. 또한, 배수펌프와 저류지를 각각 5개씩 홍수저감 대안으로 설정하여 HEC-RAS모형을 통해 대안별 홍수위를 산정하였다. 지형자료 및 홍수위를 이용하여 홍수범람도를 도시하였으며, 다차원 홍수피해액산정법(Multi dimension - Flood Damage Analysis, MD-FDA)을 이용하여 홍수피해 저감을 위한 대안별 경제성분석을 실시하였다. 홍수저감효과를 분석한 결과 배수펌프를 설치했을 경우 홍수위는 최소0.06m, 최대0.44m 감소하였고, 저류지는 최소0.01m, 최대1.86m 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 침수면적은 최소 0.3%, 최대 32.64% 감소하였고, 침수심 역시 낮아지는 것으로 확인되었다. 또한, 경제성분석을 실시하여 대안별 편익 비용비를 비교한 결과 목표기간I에서는 저류지E, 목표기간II, 목표기간III에서는 배수펌프D가 홍수저감을 위한 타당한 대안으로 판단되었다. 본 연구의 결과를 통해 기후변화 적응을 위한 치수사업 시 주요사례로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국기후변화학회지
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• 제3권1호
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• pp.71-88
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• 2012

지구온난화는 전 세계적으로 21세기 최대 관심사이며, IPCC 보고서에 의하면 지구의 평균온도와 범위가 점점 증가하며, 이에 따른 불확실성도 증가하고 있다. 이러한 지구온난화의 영향은 인간 삶의 기반과 관련된 여러 부문에 광범위하게 영향을 미치고 있으며, 수자원 분야도 예외가 아니다. 기후변화에 따른 수자원 영향평가는 다른 분야의 기초 자료로도 사용될 만큼 중요한 부분이다. 본 연구에서는 과거 우리나라에서 수행되었던 수자원과 관련한 기후변화 연구에 대하여 총 논문 124편과 보고서 57편을 살펴보았다. 국내 기후변화 연구(보고서 및 연구논문 포함)는 현재 전망이나 영향평가에 매우 편향되어 진행되어 왔다. 수문기상인자의 경향성과 전망 분야에서는 수문변수로 지표수, 홍수 등이, 기상변수로 강수, 온도 등에 집중되어 분석되었다. 이는 우리나라가 계절적 강우 발생의 편차가 크고 수자원 관리가 매우 힘들기 때문에, 강수, 온도, 지표수, 홍수 등 수자원과 직접적 관련이 있는 변수에 초점이 맞추어져 수행이 되어 왔다. 우리나라 미래 수자원 전망에서는 지역적으로 다르겠지만, 과거 강수, 온도, 지표수 등이 대체적으로 증가하는 경향을 나타내었으며, 특히 홍수나 가뭄에서 인명 피해는 줄어드는 반면, 재산 피해는 증가하는 경향을 보였다. 하지만 미래 전망에서 강우 강도, 온도, 유출량 등이 증가하는 경향을 나타내었으나, 아직 이를 이용한 수자원 취약성이나 미래 수자원 유역 관리까지는 수행되지 못하였다. 특히, 우리나라에서 수행된 기후변화 연구 결과들이 상이하여 기후변화 연구 단계별로 많은 불확실성이 발생하고 있음을 파악하였다. 기후변화에 대한 적응전략의 경우, 기후변화 대응에 대한 대국민 인식 및 사회적 기반이 취약하며, 개인 및 기업의 자발적인 대응이 부족하였다. 또한, 정부 차원에서의 기후변화 관련 대국민 홍보와 기업의 자발적인 온실가스 등의 감축에 상응하는 인센티브 제공 등의 법적 또는 제도적인 장치가 부족하였다. 마지막으로 기후변화에 대한 국내 경제성 분석에 대한 연구 사례는 전무하며, 진행 중에 있는 극소수 의 연구 사례가 있었다. 하지만 기후변화에 따른 수자원 부족에 대한 대비 또는 적응전략을 세우기 위해서는 정형화된 경제성 분석이 마련되어야 함을 파악하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권11호
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• pp.931-939
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• 2022

우리나라의 경우 강수량의 2/3 정도가 하절기에 집중되는 강우특성상 해마다 여름철 홍수기의 탁수 문제가 다양하게 발생하고 있다. 이상강우와 기상이변에 의한 집중강우가 증가 추세이며, '02년 태풍 루사', '03년 태풍 매미', '06년 에위니아'부터 20년 마이삭, 하이선 까지 장마와 태풍에 의한 유입량이 급증하는 시기 탁수의 유입으로 수중 탁도가 급상승하며 댐 저수지 내 탁수 문제가 발생하였다. 특히 연 평균 물사용량의 대부분을 하천 및 댐 저수지를 이용하는 우리나라의 경우 탁수 문제가 장기화될 경우 댐 하류 해당 지역 농업, 공업, 수생태 등 사회적, 환경적으로 많은 문제를 발생시킨다. 이러한 탁수 예측을 통한 대응을 위해 탁수 모델링에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 탁수 현황을 모의하기 위해서는 유량, 수온, SS 데이터가 필요하다. 이를 위해 국가측정망에서 하천 및 댐 저수지 내 SS를 측정하여 탁수를 측정 하고 있으나 설비가 미흡하여 데이터 해상도가 낮다는 한계점이 있으며 주요 댐 저수지 내에서는 수자원공사에서 관리하는 자동 측정기기를 활용하여 높은 데이터 해상도를 유지 하고 있으나 댐 별, 기상 조건에 따라 미측정 기간이 존재한다. 탁도를 측정을 위한 센서로는 Optical Backscatter Sensor (OBS), YSI 등이 있으며 SS를 측정하기 위한 센서는 레이저부유사측정기(Laser In-Situ Scattering and Transmissometry, LISST) 등의 장비를 이용하고 있다. 하지만 이런 첨단 센서의 경우 또한 수중에 고정하여 측정하기에는 장비의 안정성 등의 이유로 한계가 있다. 따라서, 취득된 유량, 수온, SS, 탁도 데이터를 기반으로 분석을 통해 미측정 기간이 존재함으로 입력자료에 활용되는 SS를 산정하기 위해 관계식 개발을 필요로한다. 본 연구에서는 댐 방류구 인근 지점 측정 데이터를 기반으로 개발된 탁도-SS 관계식을 통해 수자원 공사 SURIAN 시스템에서 활용되고 있는 AEM3D 모델을 이용하여 탁수 발생 예측 정확도 개선을 하고자 하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권7호
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• pp.437-449
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• 2024

딥러닝을 활용하여 유역 특성을 반영한 유량 예측 및 비교 연구가 주목받고 있다. 본 연구는 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 대용량 데이터 훈련에 적합한 Transformer와 인코더-디코더(Encoder-Decoder) 구조를 가지는 LSTM-based multi-state-vector sequence-to-sequence (LSTM-MSV-S2S) 모형을 선정하여 유역정보(catchment attributes)를 고려할 수 있는 모형을 구축하였고 이를 토대로 국내 10개 다목적댐 유역의 유입량을 예측하였다. 본 연구에서 설계한 실험 구성은 단일유역-단일훈련(Single-basin Training, ST), 다수유역-단일훈련(Pretraining, PT), 사전학습-파인튜닝(Pretraining-Finetuning, PT-FT)의 세 가지 훈련 방법을 사용하였다. 모형의 입력 자료는 선정된 10가지 유역정보와 함께 기상 자료를 사용하였으며, 훈련 방법에 따른 유입량 예측 성능을 비교하였다. 그 결과, Transformer 모형은 PT와 PT-FT 방법에서 LSTM-MSV-S2S보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 PT-FT 기법 적용 시 가장 높은 성능을 나타냈다. LSTM-MSV-S2S는 ST 방법에서는 Transformer보다 높은 성능을 보였으나, PT 및 PT-FT 방법에서는 낮은 성능을 보였다. 또한, 임베딩 레이어 활성화 값과 원본 유역정보를 군집화하여 모형의 유역 간 유사성 학습 여부를 분석하였다. Transformer는 활성화 벡터가 유사한 유역들에서 성능이 향상되었으며, 이는 사전에 학습된 다른 유역의 정보를 활용해 성능이 개선됨을 입증하였다. 본 연구는 다목적댐별 적합한 모형 및 훈련 방법을 비교하고, 국내 유역에 PT 및 PT-FT 방법을 적용한 딥러닝 모형 구축의 필요성을 제시하였다. 또한, PT 및 PT-FT 방법 적용 시 Transformer가 LSTM-MSV-S2S보다 성능이 더 우수하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제20권3호
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• pp.262-276
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• 2018

2016년부터 2017년까지 제주 감귤과수원 11개 지점에서 관측한 기상 및 이슬 자료를 이용하여 이슬지속시간 예측 모델을 평가하였다. 이슬지속시간 모델의 민감도와 예측 정확도 평가에는 4 가지 모델(Number of Hours of Relative Humidity, Classification And Regression Tree/Stepwise Linear Discriminant, Penman-Monteith, Deep-learning Neural Network)이 사용되었다. 모델의 민감도는 강우와 계절 변화에 따라 평가하였다. 전체 자료에서 강우일 자료를 제외하면 이슬지속시간 모델들은 평균 오차(평균제곱근오차 약 1.5 hours)가 적게 나타났다. 기계학습 모델은 겨울을 제외한 계절별 오차가 비슷한 크기(평균제곱근오차 약 3 hours)로 나타났다. 나머지 모델들은 여름에 오차(평균제곱근오차 약 9.6 hours)가 가장 크고 겨울에 가장 작은 것(평균제곱근오차 약 3.3 hours)으로 나타났다. 모델 예측 정확도 평가 방법은 통계적 오차 분석 방법과 평균 제곱 편차 회귀 분석 방법을 사용하였다. 통계오차를 통한 모델 성능은 DNN 모델이 가장 우수한 반면에 CART/SLD 모델은 예측 정확도가 가장 낮게 나타났다. 평균제곱 편차(MSD)는 모델의 선형성을 세 가지(제곱 바이어스(SB), 비균일성 기울기(NU), 상관관계 부족(LC)) 구성요소로 구분하여 분석하는 방법이다. 모델 성능이 우수할수록 SB와 LC는 감소하였고 NU는 증가하는 경향이 나타났다. MSD 분석 결과 DNN 모델이 가장 우수하였으며 다음으로 PM, NHRH, CART/SLD 순으로 나타났다. 본 연구에서 활용된 기계학습 모델은 기상 정보를 이용한 다른 농업정보 생산의 정확도 개선에 크게 기여할 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권4호
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• pp.256-266
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• 2022

일사량은 작물모형의 구동에 필수적인 요소지만, 일사량의 직접관측은 다른 기상자료들과 다르게 많은 인적, 물적 자원이 필요하다. 직접 일사량을 측정하는 대신 다른 기상자료를 통해 일사량을 추정하는 여러 방식이 존재하고 그중 대표적인 방법이 일조시간을 통해 일사량을 추정하는 Angstrom-Prescott 모델이다. Frere and Popov(1979)에 의해 전세계의 기후를 세 분류로 나누어 일조시간을 일사량으로 변환하는 AP 계수(AP_Frere)가 제시되었고, 국내 18개 종관기상관측소에서 30년간 관측한 일단위 일사량과 일조량 관측자료를 통해 AP계수를 경험적으로 도출한 계수(AP_Choi)가 Choi et al.(2010)에 의해 제시되었다. 본 연구에서는 2012년부터 2021년까지 일사량 관측값(S_Obs)과 AP_Frere와 AP_Choi를 통해 도출한 일사량(S_Frere, S_Choi)을 NRMSE와 t검정을 통해 분석하였고, 이를 DSSAT 작물모형에 입력모수로 사용하여 벼 품종 오대, 화성 및 추청에 대한 생육모의를 하였다. 일사량 추정 결과 일사량의 추정값과 측정값 사이에는 12%에서 22%사이의 오차가 존재하였고, 이를 3월부터 9월 사이의 생육기간에 한정하여 누적 일사량을 계산하면 오차가 줄었다. 18개의 지역중 관찰값과 생육기간의 누적 일사량은 S_Frere의 경우에 10개의 지역에서 S_Choi 보다 S_Obs와 가까웠고, 일일 일사량의 오차율을 통해 분석하였을때 S_Frere가 12개 지역에서 더 가까웠다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.193-205
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• 2023

집중강우 시 육상으로부터 다량으로 유입된 부유쓰레기는 사회, 경제적 및 환경적으로 부정적인 영향을 주고 있으나 부유쓰레기 집적 구간 및 발생량에 대한 모니터링 체계는 미흡한 실정이다. 최근 인공지능 기술의 발달로 드론 영상과 딥러닝 기반 객체탐지 모델을 활용하여 수계 내 광범위한 지역을 신속하고 효율적인 연구의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 육상기인 부유쓰레기의 효율적인 탐지 기법을 제시하기 위해 드론 영상뿐만 아니라 다양한 이미지를 확보하여 You Only Look Once (YOLO)v5s와 최근에 개발된 YOLO7 및 YOLOv8s로 학습하여 모델별로 성능을 비교하였다. 각 모델의 정성적인 성능 평가 결과, 세 모델 모두 일반적인 상황에서 탐지성능이 우수한 것으로 나타났으나, 이미지의 노출이 심하거나 수면의 태양광 반사가 심한 경우 YOLOv8s 모델에서 대상물을 누락 또는 중복 탐지하는 사례가 나타났다. 정량적인 성능 평가 결과, YOLOv7의 mean Average Precision (intersection over union, IoU 0.5)이 0.940으로 YOLOv5s (0.922)와 YOLOvs8(0.922)보다 좋은 성능을 나타냈다. 데이터 품질에 따른 모델의 성능 비교하기 위해 색상 및 고주파 성분에 왜곡을 발생시킨 결과, YOLOv8s 모델의 성능 저하가 가장 뚜렷하게 나타났으며, YOLOv7 모델이 가장 낮은 성능 저하 폭을 보였다. 이를 통해 수면 위에 존재하는 부유쓰레기 탐지에 있어서 YOLOv7 모델이 YOLOv5s와 YOLOv8s 모델에 비해 강인한 모델임을 확인하였다. 본 연구에서 제안하는 딥러닝 기반 부유쓰레기 탐지 기법은 부유쓰레기의 성상별 분포 현황을 공간적으로 파악할 수 있어 향후 정화작업 계획수립에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제28권3호
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• pp.55-66
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• 2012

본 연구에서는 포항지역의 자연사면에서 채취된 이암풍화토(CL)의 흡입응력 이력현상을 조사하기 위하여 자동 흙-함수특성곡선(SWCC) 측정장치를 이용하여 건조 및 습윤과정에 따른 모관흡수력과 체적함수비를 측정하였다. 시료에 모관흡수력을 재하시켜 간극수를 유출시키는 건조과정과 반대로 모관흡수력을 제하시켜 간극수를 유입시키는 습윤과정을 재현하였다. 측정결과를 토대로 van Genuchten(1980)의 방법을 이용하여 흙-함수특성곡선(SWCC)을 산정한 결과 유효포화도에 따른 모관흡수력은 비선형적인 관계를 나타내며, 건조 및 습윤과정을 거치는 동안 동일한 유효포화도에서 다른 모관흡수력을 나타내는 이력현상(hysteresis)이 발생되었다. 그리고 Lu and Likos(2006)의 방법을 이용하여 흡입응력특성곡선(SSCC)을 산정한 결과 낮은 모관흡수력에서 흡입응력은 빠르게 증가하며 이후 미소하게 증가하는 것으로 나타났으며, 동일한 모관흡수력에서는 건조과정의 흡입응력이 습윤과정의 흡입응력보다 크게 나타내는 이력현상이 발생되었다. 따라서 불포화토의 특성을 고려하여 설계 및 안정성 검토를 수행하는 경우 강우침투시에는 습윤과정의 흡입응력특성곡선(SSCC)을 적용하고, 건조 혹은 배수시에는 건조과정의 흡입응력특성곡선(SSCC)을 적용하는 것이 바람직하다.

• 대한토목학회논문집
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• 제32권3B호
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• pp.193-201
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• 2012

지난 10년이래 집중강우에 의해서 유발된 토석류가 우리나라에서 현저히 발생하고 있다. 그로 인해 산지유역에서 토석류는 가장 위험한 자연재해 중 하나가 되고 있다. 토석류 위험지도와 방재 기술을 개발하기 위해서 먼저 이해해야 하고 정확히 예측해야 하는 것 중 하나는 발생한 토석류의 이동거리이다. 단순하고 적용범위가 넓은 sled 모형에 근거해서, 이 연구에서는 현장조사를 통해 구한 토석류 자료를 이용하여 토석류의 수평이동거리(L)에 대한 토석류 시작점과 퇴적점의 표고차(H) 비로 정의되어 이동성을 나타내는 토석류의 순효율을 산정하였다. 2002년 이후 현재까지 확보된 국내 238개의 토석류 현장 자료를 분석한 결과 한국 토석류의 순효율 대푯값은 4.3인 것으로 나타났다. 가장 많은 토석류가 발생하는 강원지역의 경우 강릉과 평창지역보다는 인제지역의 토석류가 상대적으로 표고차에 비해 이동거리가 큰 것으로 나타났다. 국내 토석류를 중부지역과 남부지역으로 나눠 분석한 결과 두 지역 모두 토석류의 전반적인 순효율 분포는 유사한 것으로 나타났다. 가용한 토석류 퇴적조건 적용과 항공사진 분석을 통해 산정하는 방법은 토석류의 순효율을 과대 산정하는 것으로 나타났다. 이 방법을 적용하기 위해서는 우리나라 토석류에 적합한 퇴적조건을 도출하는 연구가 필요한 것으로 나타났다.