조류는 수생태계에서 소비자의 에너지를 공급하여 생태계 내 없어서는 안 될 1차 생산자로서 크게 녹조류, 남조류, 규조류로 나뉘어진다. 남조류의 경우 수온이 상승하여 여름철 발생하여 과대 증식하여 녹조현상의 주원인이 되며, 최근 기후 변화로 인해 녹조현상의 발생시기의 변화와 빈도수가 늘고 있는 추세이다. 기존의 조류 조사 방식은 채수 및 센서를 통한 측정으로 이루어지고 있으며 시간, 비용 및 인력의 한계가 나타난다. 이러한 기존 모니터링 방법의 한계를 극복 하기위해 위성영상이나 무인항공기(Unmanned Aearial Vehicles, UAV), 등 탑제체를 운용한 다중분광 및 초분광과 같은 분광기기를 이용하여 원격 모니터링을 수행하는 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서는 조류 배양액 및 하천수 채수를 통한 실험실 규모의 실험을 통해 원격 모니터링의 종 구분에 대한 가능성에 대하여 확인 해보고자 하였다. 초분광 영상을 취득하기 위해 400-1000 nm에서 분석할 수 있는 초분광 센서를 활용하였다. 채수한 하천수의 조류 종 구분을 위한 분광특성을 추출하기 위해 GF/C필터를 이용하여 여과를 진행하여 시료를 제조하여 영상을 수집하였다. 수집된 영상을 방사보정 및 Base (하천수 및 배양보존액 통칭) 제거를 진행하였고 조류의 분광 정보 추출 과정을 통해 시료별 분광 정보를 추출, 분석하여 조류의 분광특성을 파악, 비교분석하여 하천·호소에서의 초분광영상 기반 원격탐사 모니터링의 적용성을 검토하고자 하였다.
위성영상 및 항공사진과 같은 원격탐사 자료들은 영상판독과 영상처리 기법을 통하여 영상 내의 객체를 탐지하고 추출하는 데에 사용될 수 있다. 특히, 원격탐사 자료의 해상도가 향상되고, 딥러닝(deep learning) 모델 등과 같은 기술의 발전으로 인하여 관심객체를 자동으로 추출하여 지도갱신 및 지형 모니터링 등에 활용될 수 있는 가능성이 증대되고 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 의미론적 분할에 사용되는 대표적인 딥러닝 모델인 fully convolutional densely connected convolutional network (FC-DenseNet)을 기반으로 하여 항공정사영상 내 존재하는 비닐하우스를 추출하고, 이에 대한 결과를 정량적으로 평가하였다. 농림축산식품부의 팜맵(farm map)을 이용하여 담양, 밀양지역의 비닐하우스에 대한 레이블링을 수행하여 훈련자료를 생성하고, 훈련자료를 이용하여 FC-DenseNet의 훈련을 수행하였다. 원격탐사자료에 딥러닝 모델을 효과적으로 이용하기 위하여, 각 밴드별 특성이 유지되도록 instance norm을 이용하여 정규화과정을 수행하였으며, attention module을 추가하여 각 밴드별 가중치를 효과적으로 산정하였다. 실험결과, 딥러닝 모델을 이용하여 영상 내 존재하는 비닐하우스 지역을 효과적으로 추출할 수 있음을 확인하였으며 팜맵, 토지피복지도 등의 갱신에 활용될 수 있을 것으로 판단하였다.
본 연구는 시가화지역 토지이용 및 녹지구조에 따른 온도변화를 파악하고자 강남구 내 시가화지역을 대상으로 44개소 조사지를 블록단위로 선정하여 실시하였다. 온도값은 1999${\~}$2002년까지의 Landsat TM 및 ETM+ 영상 6scene을 적용하였다. 도시온도변화에 대한 영향요인 분석결과 토지 이용유형은 그 자체로 도시온도변화의 중요 인자로 작용하지는 않는 것으로 판단되었으며 토양피복유형은 상관관계 분석결과 상관계수가 건폐율이 0.368(2001년 6월)${\~}$0.709(1999년 5월)로 양(+)의 상관관계에 있었으며 녹지율은 -0.551(2001년 6월)${\~}$-0.860(1999년 6월)으로 음(-)의 상관관계를 보였다. 녹지용적(녹지용적계수${\times}$100), 녹피율과 온도값과의 상관관계 분석 결과 녹피율과의 상관계수는 -0.549(2001년 6월)${\~}$-0.817(1999년 6월)의 범위이었으며 녹지용적은 -0.517(2001년 6월)${\~}$-0.882(1999년 6월)로 녹피율과 녹지용적 모두 각 온도값과 강한 음(-)의 상관관계를 보였다. 도시화지역 온도변화 예측모형 구축을 위한 회귀분석 결과 녹지용적이 설명 변수로 채택되었다.
CPTED 기법을 의무적으로 적용함에 있어서 공원 녹지의 부정적인 부분만 반영되었기 때문에, 본 연구는 공원 녹지의 긍정적 효과를 제시하고자 하였다. 연구의 목적은 서울특별시를 대상으로 CPTED 요소로써 공원 녹지의 효과를 이론과 데이터에 근거한 실증과 이를 통하여 계획적 함의를 제시하는 데 있다. 연구에 사용된 자료로는 통계청과 지자체에서 제공하는 통계자료와 USGS의 Landsat8 위성영상을 활용하였으며, 사용된 분석 도구로는 ArcGis와 통계 프로그램 SPSS, Microsoft Excel, R을 사용하였다. 분석방법은 회귀분석을 하였으며, 공간통계분석, 상관분석, 문헌분석을 추가로 사용하였다. 본 연구의 회귀분석의 결과는 총인구(${\beta}=.663$), 풍속대상업소 수(${\beta}=.447$), 관할구역의 면적(${\beta}=.395$)은 범죄율과 양(+)의 연관성이 있는 것으로 나타났다. 공원녹지의 효과를 보여주는 유동인구(${\beta}=-.241$)와 수목활력(NDVI, ${\beta}=-.281$)은 음(-)의 연관성이 있는 것으로 나타났다. 또한 공원 녹지가 유동인구를 높이는 데 기여하는 것으로 나타났다. 수목활력(NDVI)은 심리적 안정을 통해 폭력성을 낮추고, 영역성 강화와 이미지 개선 효과가 있는 것으로 밝혀졌다. 이를 바탕으로 본 연구는 CPTED 요소로써 공원 녹지의 물리적 공간배치와 프로그램 및 관리방안에 관한 계획적 함의를 제시했다.
도시는 콘크리트, 아스팔트 등 인공적인 피복과 고층 건물의 증가로 인해 열섬현상이 발생되고 있다. 이와 관련하여 인공위성 열적외 영상을 활용한 도시의 열환경 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 복잡한 토지피복을 가진 도시의 열환경 특성을 분석하기에는 위성영상의 공간해상도는 한계를 가지고 있다. 무인항공기(UAV)는 높은 해상도의 영상을 취득할 수 있어 이러한 한계점을 보완하기에 적절하며, 최근 폭넓게 활용되고 있다. 이에 본 연구는 무인항공기 열적외 영상의 정확성 검증과 Landsat 8 열적외 영상과의 해상도 비교를 통한 도시 내 열환경 분석에서 활용가능성에 대해 검토하였다. 정확성 검증 결과, 온도 값의 상관성은 0.95로 높은 양의 상관관계를 보였고, 두 집단의 통계적 차이가 없었다. 해상도 비교를 위한 두 영상의 지표온도의 차이 분석 결과, 시가화 지역이 $4.63^{\circ}C$로 가장 높은 차이를 보였으며, 셀 단위가 작은 무인항공기영상이 다양한 지표온도를 반영하였다. 온도 그래프 비교 결과, 도시의 지표온도를 낮출 수 있는 습지, 가로녹지 등의 세부적인 공간의 지표온도 분석이 가능하였고, 가로수 그림자의 지표온도저감 효과 분석 결과, 약 $4{\sim}6^{\circ}C$ 가량 낮추는 것으로 나타났다. 무인항공기는 세부적인 공간의 분석이 가능하였고, 단시간에 일정 면적의 지표온도를 취득하기 용이하였다. 따라서 무인항공기는 피복을 고려한 공원의 조성이나 관리, 소규모 녹지의 효과 분석 등 도시 내 열환경 분석 전반에 걸쳐 높은 활용성을 가질 것이라 판단된다.
본 논문은 국토관측위성용으로 제작된 정밀영상생성시스템의 위치정확도 분석에 대해서 보고한다. 국토관측위성의 발사 예정 시기는 2021년으로, 아직 발사되지 않아 국토관측위성과 유사한 사양을 가지는 KOMPSAT-3A 위성영상을 활용하여 분석하였다. 본 논문에서는 한반도를 촬영한 30장의 영상을 이용하여 초기센서모델의 위치정확도, 정밀센서모델의 모델점 위치정확도, 검사점을 활용한 정밀센서모델의 위치정확도, 정밀정사영상의 위치정확도에 대한 측정을 수행하였다. 본 연구는 정확한 GCP 확보 시 2 pixel 이내의 RMSE를 갖는 것을 목표 위치정확도로 한다. 그 결과, 검사점을 활용한 정밀센서모델의 위치정확도는 남한에서 약 1.85 pixel, 북한에서 약 2.04 pixel의 위치정확도를 갖는 것을 확인하였으며, 정밀정사영상의 위치정확도는 남한에서 약 1.15 m, 북한에서 약 3.23 m의 위치정확도를 갖는 것을 확인 할 수 있었다. 전반적으로 남한의 정확도에 비해 북한의 정확도가 낮은 것을 확인 할 수 있었으며, 이는 북한지역 영상의 GCP(Ground Control Point) 품질이 남한의 GCP 품질에 비해 좋지 않았기 때문에 측정된 정확도에 영향을 준 것으로 확인되었다. 또한, 특히 북한지역에서 정밀센서모델 대비 정밀정사영상의 정확도가 다소 떨어지는 것을 확인할 수 있었다. 이는 북한 영상의 정사보정 시 사용한 DTM의 정확도가 남한에 비해 좋지 않아 발생한 것으로 판단하였다. 향후 본 연구진이 제시한 원인 외, 위치정확도에 영향을 줄 수 있는 요인들에 대한 추가적인 연구가 이루어져야 할 것이다.
위성영상 자료를 이용하여 녹지가 주변 도시지역 기온저감에 영향을 미치는 범위를 분석하는 방법을 제시하였다. Landsat 5 TM Band 6에서 표면온도를 추출하고, 이를 자동기상관측소의 실측기온을 이용하여 기온으로 보정하였다. 위와 같은 방법으로 위성영상으로부터 지표온도를 추출 보정한 후 녹지가 도시기온에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 등온선도를 작성하였다. 기온이 거리에 따라 급격하게 변화하는 지역을 기온완화구간이라고 정의하고, 100m당 $0.1^{\circ}C$ 이상의 기온저감을 기준으로 기온완화효과 영역을 설정하였다. 위와 같은 방법으로 수혜면적을 도출한 후 해당행정구역 내 인구가 동일하게 분포한다고 가정하여 기온저감수혜인구를 도출하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 녹지의 기온저감영향이 녹지로부터 반경 500m까지 미친다는 선행연구를 토대로 기준을 설정할 경우 시가지 중 100m 당 $0.1^{\circ}C$ 이상의 기온저감 영향을 받는 면적은 $67.33km^2$로 전체 서울시 면적의 11.12%, 시가지면적을 기준으로 할 경우 18.09%를 차지한다. 서울시민이 시가지에 등밀도로 거주한다고 가정하면 2008년 1/4분기 기준으로 서울시 인구 10,456,095명 중 약 1,892,000명을 기온저감 수혜인구로 추정할 수 있다. 또한, 기온저감 영향권역 단면 50곳을 임의로 선정하여 단면도를 작성한 결과, 녹지의 경계부와 시가지의 기온은 평균 $0.78^{\circ}C$ 차이가 났으며, 최저 $0.3^{\circ}C$, 최대 $1.7^{\circ}C$의 차이를 보였다. 이를 통해 열섬완화측면에서 법률상 공원의 유치거리 및 배치의 적절성을 분석하여 향후 공원 조성 시 인간의 이용측면만이 아닌 열섬완화 및 열 쾌적성을 고려한 새로운 기준작성의 기초자료로 활용 가능하다.
불투수면은 물, 공기, 자연 생태계 등 전체 환경을 악화시키는 요인이 되기 때문에 도시의 총체적인 환경 질을 대표하는 지표로서 활용되고 있다. 도시를 대표하는 토지이용으로서 불투수면이 위성영상으로부터 추출되었으며 국민건강보험공단 데이터를 이용하여 소아천식의 유병률에 대한 GIS 데이터 베이스가 구축되었다. 불투수 환경에 거주하는 아동들이 26.58%의 천식 유병률을 보여주어 투수환경 거주 아동의15.82%에 비해 거의 2배에 가까운 천식환자가 확인되었다. 3년 동안 계속해서 천식을 치료하기 위해 병원을 방문한 환자수가 특별히 높은 위험지역은 불투수 환경에 노출된 행정동에서만 관찰되었다. 투수환경에 위치한 지역의 연도별 천식환자수의 변동폭에 대한 상관계수가 0.371이지만, 불투수면에 위치한 지역은 0.937로 나타나 불투수면에 위치한 지역은 지속적으로 많은 환자가 발생하는 것으로 확인된다. 즉 불투수면에 노출된 환경에 위치한 지역은 투수환경에 입지한 지역보다 장기간에 걸쳐 만성 천식질환을 앓고 있을 가능성이 많은 것으로 확인된다. 본 연구의 가장 큰 성과는 불투수면이 소아천식의 발생이나 만성소아천식의 유병률의 분석단위지역으로 결정적으로 중요한 변수라는 것을 확인하였다는 점이다.
연안을 중심으로 시행되는 각종 개발사업은 표사수지 불균형, 연안표사 이동상 및 횡단표사 이동상 변화를 야기하며, 이로 인한 해빈의 완충구간 축소로 연안재해 위험성을 크게 증대시킬 뿐 아니라 회복 불가능한 장기적 해안침식 문제를 초래하게 된다. 연안개발을 위해 건설된 각종 구조물의 영향으로 발생되는 장기적·지속적인 해안침식 현상은 표사수지 및 연안표사와 횡단표사 변화량 평가를 통해 직접적인 원인 규명이 가능하다. 즉, 표사수지 변화, 연안표사 이동, 횡단표사 이동 구분되는 이들 개별적인 원인에 기인한 침식지역과 복합적인 작용에 의한 침식지역의 분류를 통해 연안개발과 해안침식 현상의 인과성 평가가 가능할 것이다. 본 연구에서는 연안개발에 따른 침식 문제가 지속적으로 제기되고 있는 동해안(강원도, 경상북도) 일대 해안을 대상으로 연안 구조물 건설 및 육역 개발 등 주요 개발현황과 연안침식 실태조사 결과를 기반으로 장기적·지속적 침식원인을 분석하였다. 아울러 인공구조물 건설에 따른 침식의 정도를 평가하고자 침식 영향도 개념을 정립하고, 침식 영향도 평가를 위한 세 가지 방법론을 제안하였다. 연안침식 실태조사에서 검토된 해빈 영상분석 자료를 활용하여 하저항을 대상으로 침식 영향도를 평가하였으며, 평가결과 하저항 개발은 93.4%, 호안도로 건설은 6.6%로 침식에 영향을 미친것으로 평가되었다.
우리나라는 삼면이 바다로 둘러싸여 있기 때문에 수산물의 공급처인 연안에서 다양한 품목들을 양식하고 있다. 최근 연안 및 바다의 넓은 지역에 위치한 김, 전복, 어류 양식장의 정확한 위치와 시설량 파악을 위해 많은 연구들이 진행 중이며, 효율적인 어장관리를 위하여 지리정보시스템(Geographic Information System)과 원격탐사(Remote Sensing)를 이용한 양식장 시설량 판독이 필요하다. 본 연구는 보다 정밀하게 양식장 시설량을 판독하기 위하여 기존에 사용하던 해상도가 2~2.5m인 위성영상보다 고해상도인 항공영상(25cm)을 이용하였다. 김, 전복, 어류의 양식장이 모두 갖춰져 있는 완도군을 대상으로 항공영상 촬영 및 영상 보정, 어장 공간DB 구축, 시설량 판독을 수행하였다. 면허지 내/외의 시설량 분석 결과, 김, 전복 양식장의 면허지 외 시설량이 증가하였으며, 어류 양식장 시설량은 전복양식으로 전환했기 때문에 면허시설, 영상을 이용한 판독 시설량, 면허지 외 시설 모두 감소하였다. 김, 전복 양식장의 면허지 내/외 시설량 증가에 대해서는 이탈시설 및 무면허 시설에 대한 지속적인 단속과 관리가 필요할 것이다. 이처럼 양식장 시설량은 넓은 지역에 분포해 있기 때문에 고해상 항공영상을 이용하여 판독하는 것이 직접 현장조사를 통해 시설량을 산출하는 것보다 효과적이다. 본 연구는 어류 양식장의 효과적인 관리를 위하여 양식장의 정확한 위치와 시설량 산출에 항공영상을 이용하는 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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