본 연구에서는 용담댐 유역을 대상으로 저수위/저수량 모니터링 및 예측을 위하여 고해상도 위성관측 자료를 이용하는 방법과 위성으로부터 추출한 강수량 자료로부터 가뭄지수를 이용한 저수위를 모니터링하고 SSA를 이용한 PCA방법으로 예측모델을 구축하여 가뭄을 예측하는 방법을 개발하였다. 용담댐 저수위와 SPI(3)와의 상관계수가 0.78로 매우 높은 상관성을 보였으며, 위성자료를 통하여 산정한 가뭄지수를 활용하여 댐 저수위/저수량 모니터링 및 예측 가능성을 진단하였다. SSA에 의한 주성분 분석결과 SPI(3)과 각 RC자료의 상관관계를 분석한 결과 CC=0.87~0.99의 높은 상관성을 보였으며, 표준화된 댐 저수위(N-W.S.L.)와 RC자료의 상관관계를 분석한 결과 CC=0.83~0.97의 비교적 높은 상관성을 보임을 확인하였다. 또한, Sentinel-2 위성의 MSI (Multi-Spectral Instrument) 센서로 댐수위의 변화를 모니터링하기 위해 지수 기법을 적용하여 수체 탐지 알고리즘을 개발하였으며, 용담댐유역에 대해 2016년부터 2018년까지의 수계 면적 변화를 분석하였다. 이를 기반으로 Sentinel-2 위성영상으로 추출한 수계 면적 변화를 이용하여 가뭄 감시 분야에 대한 활용 가능성을 제시하였다. 본 연구의 결과는 다양한 위성관측자료로부터 미계측 지역의 저수량 모니터링과 수문학적 가뭄 모니터링/예측에 활용이 가능할 것이다.
본 연구에서는 처음으로 차등흡수분광기술(Differential Optical Absorption Spectroscopy, DOAS)를 이용하여 지상관측 기반 태양 직달광 모의복사휘도를 활용하여 신호대잡음비(Signal to Noise Ratio, SNR), 분광분해능(Full Width Half Maximum, FWHM), 오존 연직칼럼농도($O_3$ Vertical Column Density, $O_3$ VCD), 에어로졸 광학두께(Aerosol Optical Depth, AOD), 태양천정각(Solar Zenith Angle, SZA)에 대한 이산화황 연직칼럼농도($SO_2$ Vertical Column Density, $SO_2$ VCD) 산출 불확실성을 조사하였다. 본 연구에서는 산란광 효과를 제외한 Beer-Lambert-Bouguer 법칙에 기반하여 모의복사휘도를 계산하였다. SNR이 650(1300)이며, FWHM = 0.6 nm, AOD = 0.2, $O_3$ VCD = 300DU, $SZA=30^{\circ}$ 동일 조건일 때 산출된 이산화황의 연직칼럼농도와 모의복사휘도 계산 시 입력값으로 활용된 이산화황 연직칼럼농도의 참값을 비교하여 절대백분위오차(Absolute Percentage Difference, APD) 산출 결과 $8.1{\times}10^{15}molecules\;cm^{-2}$ 농도에서 최대 80%(28%), $2.7{\times}10^{16}molecules\;cm^{-2}$ 농도에서 최소 16%(5%)로 나타났다. FWHM이 0.2 nm(1.0 nm)일 때, 이산화황의 연직칼럼농도가 $2.7{\times}10^{16}molecules\;cm^{-2}$과 동일하거나 그 이상에서 APD는 6.4%(29%) 에서 6.2%(10%)로 나타났다. FWHM, SZA, AOD, 오존 연직칼럼농도의 값이 증가할수록 APD가 증가하였다. 그와 반대로 SNR은 값이 증가할수록 APD가 감소하였다. 결과적으로 FWHM과 SZA이 오존 연직칼럼농도와 AOD 보다 이산화황 연직칼럼농도 산출에 크게 영향을 주었다. 이산화황의 연직칼럼농도 산출 불확실성의 증가에 대한 SZA의 효과는 $2.7{\times}10^{16}molecules\;cm^{-2}$보다 높은 이산화황 연직칼럼농도 조건에서 FWHM보다 큰 영향을 주었다.
기상 및 기후 정보를 활용하여 기후변화에 대응하기 위한 기후 스마트 농업을 도입하기 위한 노력이 진행되어 왔다. 기후 스마트 농업을 실현하기 위해 농가별 기상자료 수집 및 관리가 요구된다. 4차 산업혁명 시대의 주요한 기술인 IoT, 인공지능, 및 클라우드 컴퓨팅 기술들이 농가 단위의 기상정보 생산에 적극적으로 활용될 수 있다. 저비용과 저전력 특성을 가진 IoT 센서들로 무선 센서 네트워크를 구축할 경우, 농가나 농촌 공동체 수준에서 농업 생태계의 생산성을 파악할 수 있는 기상관측자료의 수집 및 분석이 가능하다. 무선 센서 네트워크를 통해 자료가 수집될 수 있는 공간적인 범위를 특정 농가보다는 농촌 공동체 수준으로 확대하여 IoT 기술의 수혜 농가를 확대하고, 아울러 상세기상정보의 생산 및 검증에 활용가능한 농업기상 빅데이터 구축이 필요하다. 기존에 개발되어 보급되고 있는 전자기후도를 활용하여, 농가 단위의 기상 추정 자료가 제공되고 있다. 이들 자료의 신뢰성을 향상시키고, 기존의 서비스 체계에서 제공되지 않고 있는 기상 변수들을 지원하기 위해 심층신경망과 같은 인공지능 기술들이 도입되어야 할 것이다. 시스템 구축의 비용 절감 및 활용성 증대를 위해 클라우드 및 포그 컴퓨팅 기술을 도입하여 농업 기상 정보 서비스 시스템이 설계되어야 한다. 또한, 기상자료와 농산물 가격 정보와 같은 환경자료와 경영정보를 동시에 제공할 수 있는 정보 시스템을 구축하여 활용도가 높은 농업 기상 서비스 시스템이 구축되어야 할 것이다. 이와 함께, 농업인 뿐만 아니라 소비자까지도 고려된 모바일 어플리케이션의 설계 및 개발을 통해, 4차 산업혁명의 주요 기술들이 농업 분야에서 확산될 수 있도록 지속적인 노력이 필요하다. 이러한 정보 시스템은 농업 분야 이해당사자에게 수요자 맞춤형 농림기상정보를 제공하여 기후스마트 농업 관련 기술의 개발과 도입을 촉진시킬 수 있을 것이다.
고사목(CWD)은 산림생태계 구성요소의 하나로서 산림의 에너지 흐름과 물질순환에서 주요한 역할을 한다. 특히 고사목은 탄소를 격리하는 장기 저장고로서, 산림에서 대기로 방출되는 탄소의 속도를 지연시키는 측면에서 고사목의 호흡속도를 구명하는 것은 의의가 크다. 따라서 본 연구는 온대중부지역의 일본잎갈나무와 리기다소나무 고사목을 대상으로 호흡속도를 측정하고, 호흡속도에 영향을 미치는 인자(밀도, 함수율, 탄소농도, 질소농도 및 C/N비)의 영향력을 파악하였다. 2018년 여름, 우리나라 중부지역 14개 임분에서 부후등급 별로 시료를 채취하고, 실험실에서 휴대용 이산화탄소 센서를 부착한 밀폐형 챔버를 이용하여 고사목 호흡을 측정하였다. 두 수종 모두 부후가 진행함에 따라 고사목 밀도는 감소하였으며, 함수율은 증가했다. 또한 탄소농도는 부후등급에 따라 유의성을 나타내지 않았으나, 질소농도는 증가하고 C/N비는 감소하는 경향을 보였다. 일본잎갈나무의 경우 부후 IV등급까지 고사목의 호흡속도가 유의하게 증가하였지만, 리기다소나무에서는 부후 II등급까지 증가 후 평형상태를 보였다. 따라서 탄소농도를 제외하고, 모든 인자들이 호흡속도와 유의한 상관관계를 나타냈으며, 단계적 회귀분석의 결과, 두 수종 모두 함수율이 고사목 호흡속도에 가장 영향을 미치는 인자로 나타났다. 이와 같이 고사목의 수분은 미생물의 활성도를 높여 호흡속도에 영향을 미치며, 온도와 광 환경 등 복잡하게 연결된 환경인자들과 밀접한 관계에 있으므로 향후 이들의 상호관계 및 수분의 시계열적패턴 추정에 대한 지속적인 연구가 필요하다.
Sentinel-2 위성은 기존 Landsat 시리즈보다 높은 공간해상도, 시간해상도 및 13개의 가시광, Red-edge, 적외, 단파적외 영역을 포함하는 다중분광 영상을 제공하고 있다. 이는 Landsat 시리즈와의 비슷한 파장대역 구성으로 향후 Landsat 시리즈와 융합분석이 가능하다는 이점이 있다. 그 동안 Landsat 위성영상은 국내의 다양한 연구에 적용되고 있으나 Sentinel-2 광학 위성영상은 많은 활용 사례가 보고되지 않았다. Sentinel-2 광학 위성은 기존 Landsat 위성이 제공하는 Top-of-Atmosphere(TOA) 반사율 영상을 Level-1C(L1C)에서 제공하고 있으며, Level-2A(L2A)영상을 통해 Landsat 시리즈보다 한 단계 더 대기보정이 수행된 Bottom-of-Atmosphere(BOA) 반사율 영상을 제공할 예정에 있다. BOA 반사율 영상은 에어로졸 광학 두께(AOT: Aerosol optical thickness)와 대기 중 수증기(WV: Water Vapor) 자료를 Sentinel-2 영상으로부터 얻고 이를 보정하여 TOA 반사율 영상을 BOA 반사율 영상으로 변환을 가능하게 한다. 현재, 유럽 전역지역에서 L2A 자료를 무료로 다운로드 가능하며 이외 지역의 경우 L2A 자료의 실시간 제공이 예정되어 있다. 따라서, Sentinel-2 L2A 자료의 활용가능성이 국내에서 점점 커질 것으로 기대되는 바이며 농업지역에서 Sentinel-2 L2A 영상이 제공하는 BOA 반사율 자료의 활용가능성을 확인하기 위해 경상남도 합천군에서 촬영된 항공 초분광영상을 활용하여 Sentinel-2 L2A 자료를 모의해 보고 정량적인 분석을 통해 모의영상과 실제 촬영된 영상을 비교해보았다. 본 연구에서는 Sentinel-2 L2A 자료와 항공기 기반의 초분광 영상을 통해 모의된 Sentinel-2 영상에 대한 정량적인 비교를 수행하였으며, 가시광 영역대의 밴드와 식생지수에 대하여 참조 영상인 모의영상과 대기보정이 수행된 L2A 자료의 RMSE의 감소 및 상관관계의 증가 경향이 뚜렷하게 나타나는 것으로 확인되었다.
본 실험은 토마토(Solanum lycopersicum L. 'Hoyong' 'Super Doterang') 암면재배에서 배지 전체의 정전용량을 측정할 수 있는 장치(Substrate capacitance measurement device, SCMD)를 기반으로 한 적정 급액 방법을 구명하기 위하여 누적일사량 제어구(Integrated solar radiation automated irrigation, ISR)와 물관수액흐름 제어구(sap flow automated irrigation, SF)를 대조구로 비교하면서 봄부터 여름철과 겨울철에 재배를 실시하였다. SCMD 제어구는 급액 개시 후 배지 한 개당 설정된 배액 목표량이 처음 발생하는 시점까지 10분간격으로 급액하였고 첫 배액이 배출되면 그 때의 배지의 정전용량(Capacitance)을 100%로 간주하고 그 기준치의 급액제어점(Capacitance threshold, CT)에 도달하면 급액 되었고 그 뒤 목표 배액량이 발생하면 급액이 멈추는 방식으로 제어되었다. 봄부터 여름재배에서 실험 처리를 위해 SCMD제어구의 일회 급액량 (Irrigation volume per event)을 50, 75, 또는 100mL로 설정하였고 겨울철 재배에서는 CT가 0.65, 0.75, 또는 0.90가 되면 급액 되도록 설정하였다. 봄부터 여름철 재배에서 일회 급액량을 50, 75, 100mL로 설정하였을 때 급액 횟수는 각각 39, 29, 19회였고 배액율은 각각 3.04, 9.25, 20.18%였다. 겨울철 재배에서 CT를 0.65, 0.75, 0.90로 설정하였을 때 급액횟수는 각각 5.67, 6.50, 14.67회였고 배액율은 9.91, 10.78, 35.3%였다. 봄부터 여름철 재배에서 일회 급액량 처리에 따른 물관수액흐름속도(SF) 변화는 1회 급액량과 배액량을 각각 50과 75mL로 제한한 경우 100mL로 제한한 경우와 비교하여SF 신호가 외부 광량 신호 (SI) 보다 늦어지는 경향(time lag)을 보였고 겨울철 재배에서 CT를 0.65로 설정한 경우는 물관수액흐름 속도나 함수율이 매우 낮아졌고 CT를 0.90로 설정한 경우는 함수율과 물관수액흐름 속도는 매우 높았으나 많은 배액이 배출되었다. 따라서 토마토 봄부터 여름철 재배에서 SCMD를 활용하여 CT를 0.9로, 배지 한 개당 배액 목표량을 100mL로 설정하였을 때 일회 급액량은 75~100mL 범위가 적합하고 겨울철 재배에서는 1회 급액량을 75mL로, 배액 목표량을 70mL로 설정하였을 때 CT는 0.75이상 0.9이하 범위가 적합할 것으로 판단되었다. 앞으로 정전용량 값과 배지 용적수분함량의 관계성을 구명하고 보정계수를 구하는 연구가 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 고설 딸기 관부(크라운부) 난방시스템을 전기 온수 보일러, 축열조, 순환 펌프, 관부난방 배관(백색 연질 PE관, 관경 16mm) 및 온도 제어반으로 구성하였다. 관부(크라운부) 난방의 경우 난방 배관을 딸기 관부에 최대한 밀착될 수 있도록 설치하고 배관 위치를 원예용 고정핀으로 고정하였다. 또한 관부 난방시스템의 에너지 효율을 증진하기 위해 축열조 온수 온도를 $20{\sim}23^{\circ}C$, 관부 온도를 $13{\sim}15^{\circ}C$로 관리하였다. 관부난방은 전기 온수보일러를 이용하여 $20{\sim}23^{\circ}C$의 온수를 축열조에 저장하고 순환펌프를 제어하기 위한 온도 센서를 딸기의 관부에 최대한 근접하여 설치하고 온도를 감지함으로써 관부(크라운부)를 집중적으로 난방하는 방식이다. 시험 온실의 난방 처리는 공간 난방 $4^{\circ}C$ + 관부난방(처리 1), 공간 난방 $8^{\circ}C$ (대조구), 공간 난방 $6^{\circ}C$ + 관부난방(처리 2)로 처리하였다. 각 난방처리는 온실 1동에 딸기를 980주를 심었으며, 재배방법은 표준재배법에 준해서 재배하였다. 난방 에너지 소비에 대한 비교시험은 2017년 11월 8일부터 2018년 3월 30일까지 수행되었다. 소비된 누적 전력량은 등유 사용량으로 환산하였고, 등유 소비량은 공간난방 $8^{\circ}C$(대조구)의 경우 1,320L(100%), 공간난방 $4^{\circ}C$ + 관부난방의 경우 928L(70.3%), 공간난방 $6^{\circ}C$ + 관부난방의 경우 1,161L (88%)로 계측되었다. 공간난방 $4^{\circ}C$ + 관부난방(처리 1) 및 공간난방 $6^{\circ}C$ + 관부난방(처리 2)은 $8^{\circ}C$ 공간난방(대조구)에 비해 생육 저하, 수확시기의 지연 등이 없이 비슷하게 딸기 수확이 가능하였으며, 29.7% 및 12%의 난방 에너지가 절감되는 것으로 분석되었다.
화상병이란 erwinia amylovora라는 강한 전염성을 보유하고 있어 감염 시 1년 내에 과수를 고사시키며 그 중심으로 반경 500m이내에 과수 재배를 불가능하게 만드는 세균성 바이러스이다. 이 화상병은 과수의 잎과 가지를 진한 갈색 또는 검은색으로 변색시키기 때문에 분광학적으로 검출이 가능하다고 판단되며 이는 다중분광센서를 탑재한 무인기를 이용하는 것이 효율적이다. 그러나 다중분광센서는 적은 중심 파장과 함께 넓은 반치전폭(FWHM)을 가지고 있어 화상병에 가장 민감하게 반응하는 파장 대역을 파악하기 어렵다. 그렇기 때문에, 본 논문에서는 화상병에 감염된 잎과 가지와 비감염된 잎과 가지의 초분광 이미지를 5 nm FWHM으로 취득한 후 각각 10 nm, 25 nm, 50 nm와 80 nm FWHM로 평준화한 후 샘플을 7:3, 5:5와 3:7의 비율로 훈련데이터와 검증데이터로 나누어 의사결정트리 기법으로 최적의 파장을 선정하고 overall accuracy (OA)와 kappa coefficient (KC)를 이용한 분류 정확도 평가를 통해 배나무 화상병 검출가능성을 확인하였다. 화상병에 감염 및 비감염된 잎과 가지의 초분광 반사율을 비교한 결과, green, red edge 및 NIR 영역에서 차이가 두드러지게 나타났으며 첫 번째 분류 노드로 선택된 파장 영역은 대체로 750 nm와 800 nm였다. 잎과 가지 영역의 영상데이터를 의사결정트리 기법을 이용하여 분류정확도를 종합적으로 비교한 결과, 50nm FWHM 인 4개 대역(450, 650, 750, 950nm)은 10nm FWHM인 8개 대역(440, 580, 660, 680, 680, 710, 730, 740nm)의 분류 정확도 차이가 OA에서 1.8%와 KC에서 4.1%로 나타나 더 낮은 비용의 밴드패스필터인 50nm FWHM을 이용하는 것이 더 유리하다고 판단된다. 또한 기존의 50nm FWHM 파장대역들에 25nm FWHM파장대역들(550, 800nm)을 추가하는 것을 통해 화상병 검출뿐만 아니라 농업에서 다양한 역할을 수행할 수 있는 다중분광센서를 개발할 수 있다고 판단된다.
본 연구는 강우 강도에 따른 대기 중 미세먼지(particulate matter, PM) 저감효과와 미세먼지를 구성하는 주요 수용성 이온에 의한 빗물 수질(pH, 전기전도도(electrical conductivity, EC), 수용성 이온 농도) 변화를 평가하였다. 2020년 3월부터 7월까지 총 6번의 강우를 대상으로 부산 부경대학교 캠퍼스에 집수장치를 설치하여 pH와 EC를 실시간 측정하였으며, 강우의 양이온(Na+, Mg2+, K+, Ca2+, NH4+) 및 음이온(Cl-, NO3-, SO42-)의 농도는 이온크로마토그래피(ion chromatography, IC)를 이용하여 분석하였다. PM10 농도는 강우 전후로 자체제작한 미세먼지 센서를 이용하여 실시간으로 측정하였다. 총 282개의 빗물 샘플의 수질을 분석한 결과, 초기 강우의 pH는 평균 4.3으로 산성도가 높았으며, EC는 평균 81.9 μS/cm으로 평균 NO3- (5.4 mg/L), Ca2+ (4.2 mg/L), Cl-(4.1 mg/L)의 농도가 높게 검출되었다. 그리고 강우가 지속됨에 따라 pH는 증가하는 경향을 보였으며 EC는 상대적으로 감소하는 경향을 보였다. 강우 강도가 7.5 mm/h 이상(heavy rain)일 때 대기 중 평균 60% 이상의 PM10 농도 저감효율을 보였으며, 강우 강도 5 mm/h 이하(light rain)일 때 평균 40% 이하의 저감효율이 나타났다. 빗물 수질 분석 결과, 강우 강도가 증가할수록 초기 강우의 산성도와 EC가 증가하는 경향을 보였으며 초기 강우 내 이온 농도 또한 높은 농도로 검출되었다. 이는 대기 중 PM10이 초기의 강도 높은 강우에 따른 저감효과에 상당한 영향을 받는 것으로 판단된다.
최근 반도체와 같은 정보통신 기술의 발전과 함께 사물인터넷(IoT) 기술 발전이 급격히 이루어지면서 센서와 무선 통신 기능을 내장하여 주변 사물 및 환경 조건을 감지 및 분석하여 대응하는 원격 환경 모니터링 기술이 주목받고 있다. 하지만, 기 개발된 원격 환경 모니터링 시스템은 모두 별도의 전원 공급 장치를 필요로 하기 때문에 시·공간적 기기 사용의 제한을 야기하여, 사용자의 불편함을 유발할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 생체 역학적 에너지의 역학적 특성이 고려된 기구학적 설계 기반 전자기 발전 소자(Electromagnetic generator, EMG)를 개발함으로써 이의 에너지 자립형 원격 환경 모니터링 구동을 위한 전원 공급 장치로써 활용한다. 낮은 진동 주기 및 큰 진폭 변화의 역학적 특성을 지닌 생체 역학적 에너지를 효과적으로 이용하기 위해 자석의 기구학적 배치를 통한 깨지기 쉬운 힘의 평형을 유도하는 Levitation-EMG (L-EMG)를 설계했다. 이를 통해, L-EMG는 외부 진동에 민감하게 반응하여 자석과 코일 간의 효과적인 상대 움직임을 야기하여 고품질 전기 에너지 공급을 가능하게 했다. 뿐만 아니라, 실제 환경 감지 센서와 무선 통신 모듈의 필요 전력을 최소화하기 위한 마이크로 컨트롤러(Micro control unit, MCU)를 구성하였으며, 내장기능 중 저전력모드(Sleep mode)를 접목하여 소비전력의 최소화 및 이의 구동시간 증가를 달성했다. 최종적으로 사용자의 편의성을 극대화하기 위해 휴대폰 어플리케이션을 구축하여 손쉽게 주변 환경 모니터링을 가능하게 했다. 따라서, 이번 연구는 생체역학적 에너지를 이용한 에너지 자립형 원격 환경 모니터링 구축 가능성을 검증할 뿐만 아니라, 더 나아가 별도의 외부 전원 없이 주변 환경 모니터링이 가능한 설계 방안을 제시할 수 있다.
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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 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
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제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.