연안역의 환경을 오염이란 관점에서 가장 객관적이고 효율적인 평가 방법을 선정하기 위하여 인천연안역을 대상으로 저서동물군집을 이용한 환경평가 방법인 종-개체수-생물량곡선 (SAB), 순위-빈도 곡선 (RFD), 개체수-생물량 비교법 (ABC), 대수-정규 분포 곡선 (LND), 내서 동물 식성지수를 응용한 저서 오염 지수 (BPI)에 적용하여 환경평가를 실시하였다. 그래프를 이용한 평가방법은 환경상태를 한 눈에 파악 할 수 있는 장점이 있지만, 충분한 생물자료가 요구되기 때문에 지역적으로 또는 세부적으로 비교${\cdot}$분석될 수 없는 단점이 있었다. 반면 저서오염지수에 의하면 정점간의 비교가 가능하였으며, 집괴분석의 결과에서 얻을 수 없는 출현종의 기능적인 면을 고려하여 오염의 정도나 경로까지 추적할 수 있었다. 여러 환경평가방법을 적용한 결과를 종합해 볼 때, 인천연안역은 외해역 보다는 영종도 북동쪽 해역이 다소 오염의 영향을 받고 있었으며, 특히 인천항이 오염의 영향을 크게 받고 있는 것으로 나타났다.
엽면적 지수(LAI)는 지표 환경에 영향을 미치는 광합성, 증발, 그리고 에너지 균형과 같은 생물물리학적 변화 과정에 있어 매우 중요한 인자이며, 여러 가지 생태학적 모델의 입력 자료로서도 필수적이다. 이러한 중요성에 근거하여 더욱 정확하고 유용한 LAI 추정 기법의 개발이 요구되지만, 현실적으로 LAI는 광역적 실측이 어렵기 때문에 대부분 LAI 연구에서는 정규화식생지수(NDVI)와의 단순 관계식을 통해 추정되어져 왔다. 본 연구에서는 경안천 유역(561.12 $Km^2$)을 대상으로 MODIS LAI Product의 활용성을 평가하고자 NOAA AVHRR NDVI와의 관계식으로 추정된 LAI와 국립산림과학원의 실측 LAI (2003, 2004)를 MODIS LAI와 비교 분석하였다. 그 결과 MODIS LAI는 활엽수림에서는 실측치보다 약 14% 높게, NOAA LAI보다 약 15~30% 높게 추정되었다. 침엽수림에서는 2003년 실측치가 약 5% 높게 추정되었으며, NOAA는 4월을 제외하고 약 7%의 차이를 보였다. 이러한 결과는 일부 지점에서 이루어지는 실측과 MODIS LAI 추출 시 기준자료가 포함하는 공간해상도의 한계 및 토지피복분류의 부정확성 등으로부터 발생한다. 따라서 실측자료에 근거한 MODIS자료의 보정기술을 향상시킴으로써 향후 광역적인 식생정보 제공 및 물수지 모의를 위한 생태학 및 수문학적 모형의 입력자료 등으로의 활용범위가 더욱 확대 가능할 것이다.
Nation-wide systematic and comprehensive measurements of air quality criteria species have been made over 340 sites currently in Korea since 1990. Using these data, temporal and spatial trends of $SO_2$, $PM_{10}$, $NO_2$, $O_3$, CO and $O_x(NO_2+O_3)$ were analyzed to characterize and evaluate implementing efficiency of air quality policy and regulations. Due to strict and effective policy to use cleaner fuels in late 1980s and 1990s, the primary pollutants, such as $SO_2$, CO, and $PM_{10}$ decreased sharply by early 2000s in all parts of Korea. After this period, their concentrations declined with much lower rates in most parts of Korea. In addition, isolated but noticeable numbers of places, especially in major ports, newly developing towns and industrial parks, sustained high levels or even showed further degradation. Despite series of emission control strategies were enforced since early 1990s, $NO_2$ concentrations haven't changed much till 2005, due to significant increase in number of automobiles. Nevertheless, we confirmed that the staggering levels of $NO_2$ and $PM_{10}$ improved evidently after 2005, especially in Seoul Metropolitan Area (SMA), where enhanced regulations for $NO_2$ and $PM_{10}$ emissions was imposed to automobiles and large emission sources. However, their decreasing trends were much lessened in recent years again as current air quality improvement strategies has been challenged to revise further. In contrast to these primary species, annual $O_3$, which is secondary product from $NO_2$ and volatile organic compounds (VOCs), has increased consistently with about 0.6 ppbv per year in every urban part of Korea, while yearly average of daily maximum 8-hour $O_3$ in summer season had a much higher rate of 1.2 ppbv per year. Increase of $O_3$ can be explained mainly by reductions of NO emission. Rising background $O_3$ in the Northeast Asia and increasing oxidizing capacity by changing photochemistry were likely causes of observed $O_3$ increase. The future air quality policy should consider more effective ways to lower alarming level of $O_3$ and $PM_{10}$.
The aim of this study is to seek application plans of National Ecosystem Survey database based on comparison and examination of feasible analysis methods for distribution characteristics of alien plants. In order to set up a correlation analysis method between alien plants and environmental factors, we had reviewed the 3rd National Ecosystem Survey guide book and consequently, two kinds of analysis method were tested. One was 1/25,000 scale map boundary based analysis and the other was representative mountain area based analysis. In this study we restricted the research area to select reliable surveyed database from whole "2011 National Ecosystem Survey flora database" according to two major criteria. First, an area defined by 1/25,000 scale map boundary and representative mountain area where the number of surveyed flora records should be within top 20%. Second, land cover map should also be built up inside that area. As a result, 25 map boundaries and 25 representative mountain areas were extracted to be analyzed. To limit a boundary for every representative mountain area we had analyzed distribution of environmental factors around that area by manual inspection with SPOT-5 remote sensed satellite image then designated 3km buffer zone from each alien plant location in that area. After then, naturalized index (NI) and urbanized index (UI) was calculated and correlations analysis was carried out. With the result of correlation analysis by map boundary only agricultural land area showed significant value of r (0.4~0.6, correlated) and the rest of factors did not. In the case of representative mountain area, the result showed that agricultural land, road and forest area showed significant value of r (0.6~0.8, highly correlated) which was corresponding to existing researches. Therefore, representative mountain area based method is preferable when using the alien plants database of National Ecosystem Survey for species distribution analysis. And also, considering the way of database utilization is strongly suggested at the first stage of survey planning for promoting active use of national ecosystem survey database.
This study aims to present the ground for the introduction of energy-saving landscape facilities which can meet the requirements of the age and create a new space by introducing the facilities which saves energy and that users prefer at the space where urbanites enjoy leisure activities in the urban parks. Thus, in addition to a spatial analysis of the parks for 10 urban parks in Gimpo, through an attitude survey on the users' behaviors, the following conclusions were drawn out. First, as a result of putting all facilities in the urban parks in Gimpo, on average, 6.9 out of the standards of 9 (76.6%) have been installed, and as a result of an analysis on the total number of the installed facilities, on average, about 28 kinds of facilities have been installed, so only 22.4% of the total 125 facilities were installed. Second, many urbanites are using the parks for the purpose of taking a walk and exercise to improve their health; however, the legal standards regulate only 2.9 exercise facilities on average in the target area, which are somewhat insufficient. Third, regarding the citizens' intent to participate in responding to climate change, 76% of them showed their intention of participation. Thus, if the energy-saving facilities, the purpose of this study, are introduced, many users will use them, and it is judged that costs for existing street lights and electric power plants will decrease. Fourth, as a result of an analysis of their satisfaction with the facilities, the value of R-square meaning the explanatory power of the independent variables put in a linear model for dependent variables was 0.860, approximately 81% of the total satisfaction, which was a high explanatory power. This study conducted an attitude survey on the users of urban parks in Gimpo at the dimensions of the introduction of energy-saving facilities in the urban parks, the national policies and responses to climate change. It is significant that it identified the appropriateness of developing much more energy-saving landscape facilities needed for low-carbon green growth in various types, and as a subsequent project, a more precision study on this is necessary continuously.
SqueeSAR 분석기법은 SAR 영상내에 있는 고정산란체(PS)와 분산산란체(DS)를 모두 이용하는 새로운 기법이다. 비록 도심지역에는 많은 PS가 존재하지만, SqueeSAR 기법은 관측밀도를 높이는데 기여할 수 있다. 차분간섭도 제작에 필요한 DEM 정확도에 의한 변위분석 결과의 영향을 분석하기 위해 SRTM 1-arc (~30 m)와 1 m LIDAR DEM을 사용한 분석을 수행하였다. 두개의 고도자료를 이용하여 PSInSAR와 SqueeSAR 분석을 수행한 결과 인공구조물과 같은 PS에서는 자료처리에 사용된 DEM 오차를 거의 정확하게 보정할 수 있기 때문에, 사용된 DEM의 정확도와 상관없이 최종 시계열 분석 결과는 동일하였다. 반면, 고정산란체가 아닌 Distributed Scatterer (DS)일 경우 사용된 DEM의 정확도에 따라 영향을 받게 되며, SqueeSAR의 경우 사용된 DEM이 정확할수록 분석 결과가 좋아짐을 확인하였다. 도심지역에서의 변위 관측에서도 SqueeSAR 기법이 PSInSAR 기법에 비해 약 5배 이상의 관측점을 추출하는데 기여했으며, 관측점의 오차도 PSInSAR 결과에 비해 현저하게 개선되었다.
본 연구에서는 대상유역인 경안천 유역 (유역면적 $260km^2$)에 대한 지하수 함양량 추정을 위해, 완전 분포형 모형인 MIKE SHE를 적용하였다. 모형 입력자료로서 DEM 토지이용도, 정밀토양도 등과 같은 GIS 자료를 구축하고, 기상자료를 이용하여 증발산 입력자료를 생성하였다. 유역 최종 출구점인 경안 수위표 지점에서의 유출자료를 활용하여 모형 보정과 검증을 수행한 결과, 관측치의 경향을 잘 모의하는 것으로 나타났으며, 유역내 운영되고 있는 마평 지하수위 관측소의 관측지하수위와 모의치를 비교한 결과도 매우 양호하게 나타났다. 모형을 이용하여 대상유역에 대한 연간 지하수 함양량을 산정하고, 기존의 감수곡선법에 의해 계산된 값과 비교한 결과 비슷한 모의값을 보였다. 결론적으로 모형을 통한 지하수위 모의 및 함양량 모의에 신뢰성이 높게 나타났으며, 함양량의 시공간적인 분포 특성 파악에 유의하게 활용될 수 있을 것으로 생각된다.
대표적인 딥러닝(deep learning) 기법 중 하나인 Convolutional Neural Network(CNN)은 고수준의 공간-분광 특징을 추출할 수 있어 초분광 영상 분류(Hyperspectral Image Classification)에 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 초분광 영상은 높은 분광 차원이 학습 과정의 시간과 복잡도를 증가시킨다는 문제가 있어 이를 해결하기 위해 기존 딥러닝 기반 초분광 영상 분류 연구들에서는 차원축소의 목적으로 Principal Component Analysis (PCA)를 적용한 바 있다. PCA는 데이터를 독립적인 주성분의 축으로 변환시킬 수 있어 분광 차원을 효율적으로 압축할 수 있으나, 분광 정보의 손실을 초래할 수 있다. PCA의 사용 유무가 CNN 학습의 정확도와 시간에 영향을 미치는 것은 분명하지만 이를 분석한 연구가 부족하다. 본 연구의 목적은 PCA를 통한 분광 차원축소가 CNN에 미치는 영향을 정량적으로 분석하여 효율적인 초분광 영상 분류를 위한 적절한 PCA의 적용 방법을 제안하는 데에 있다. 이를 위해 PCA를 적용하여 초분광 영상을 축소시켰으며, 축소된 차원의 크기를 바꿔가며 CNN 모델에 적용하였다. 또한, 모델 내의 컨볼루션(convolution) 연산 방식에 따른 PCA의 민감도를 분석하기 위해 2D-CNN과 3D-CNN을 적용하여 비교 분석하였다. 실험결과는 분류정확도, 학습시간, 분산 비율, 학습 과정을 통해 분석되었다. 축소된 차원의 크기가 분산 비율이 99.7~8%인 주성분 개수일 때 가장 효율적이었으며, 3차원 커널 경우 2D-CNN과는 다르게 원 영상의 분류정확도가 PCA-CNN보다 더 높았으며, 이를 통해 PCA의 차원축소 효과가 3차원 커널에서 상대적으로 적은 것을 알 수 있었다.
GOCI 영상은 육상 관측에 적합한 공간해상도와 빠른 관측주기를 가지고 있지만, 현재까지 육상분야에 활용된 예가 많지 않다. GOCI 영상이 육상분야에 활용되기 위해서는 정교한 전처리가 수행되어 신뢰성을 갖춘 기본적인 산출물 형태로 제공되어야 한다. 본 연구에서는 GOCI 영상의 육상 활용을 위하여 구름의 영향이 최소화된 기본 산출물 제작에 필요한 구름 탐지 기법을 제안하였다. GOCI 영상은 구름 탐지에 효과적인 단파적외선(SWIR)과 열적외선(TIR) 밴드가 없기 때문에, 이 연구에서는 GOCI 영상의 장점인 빠른 관측 주기로 얻어지는 많은 다중시기영상을 이용하여 구름을 탐지하는 방법을 개발하였다. 제안한 구름탐지 기법은 세 단계로 구성된다. 1단계와 2단계에서는 1번 밴드 반사율과 1번과 8번 밴드의 반사율 비(b1/b8)에 임계값을 적용하여 완전 맑음(confident clear)과 두꺼운 구름(thick cloud)을 구분했다. 마지막 단계에서는 3일 동안 얻어진 b1/b8 값의 평균을 임계값으로 하여 얇은 구름(thin cloud)을 구분하였다. 이러한 순차적인 구름탐지 알고리즘을 적용하여 모두 4개의 등급으로 분류하였다. 본 연구에서 제안한 기법을 GOCI 영상에 적용 후 그 결과를 MODIS 구름 산출물(cloud mask products)과 비교 검증하였다. 여러 시기의 영상에서 추출된 구름 면적을 비교한 결과 평균제곱근오차(RMSE)가 10% 미만으로 MODIS 구름 산출물과 유사한 결과를 얻었다. 육안 분석을 통해 구름의 공간적인 분포를 비교한 결과, MODIS 산출물과 비슷한 구름 분포를 보여주었다.
본 연구에서는 Landsat TM 자료와 GIS 기법을 이용하여 지표면 에너지 수지 요소를 공간적으로 추출하고, 추출된 에너지 수지 요소의 적용성을 검토하기 위해서 광역 증발산량을 추정하였다. 추정결과에 대한 정확도 및 열수지 요소가 증발산량에 미치는 영향을 분석하기 위해서 민감도분석과 오차분석을 실시하였다. 연구 대상지역은 금강 상류의 보정천이며, 1995년도 1월 11일, 4월 1일, 5월 3일, 10월 10일 및 11월 27일에 획득된 5개의 Landsat TM자료를 이용하였다. 연구결과 지표면의 경사 방향과 토지피복 형태에 따라 증발산량의 변화가 크게 나타났으며, 경사 방향이 북동이나 남동방향일 경우 식생지수(NDVI; Normalized Difference Vegetation Index) 값이 증가함으로써 지중열 전도량이 증가하게 되어 상대적으로 증발산랴이 감소하는 것으로 나타났다. 민감도 및 오차분석 결과, 순방사량이 12.5% 내지 23.6%의 민감도로서 지표면 온도와 대기온도 및 풍속 등도 다른 인자에 비해 가장 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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