• 한국수자원학회논문집
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• 제39권1호
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• pp.23-33
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• 2006

본 연구에서는 국내에서 발생했던 산사태에 대한 사례연구를 통하여 GIS 기반의 산사태 예측모형 SINMAP의 적용성을 검토하였다. 사례연구의 대상지역은 서울에서 남쪽으로 78km 정도 떨어진 곳에 위치한 용인시 이동면 덕성리 소재 달봉산으로 1991년 집중호우기간 동안에 많은 산사태가 발생하였다. 이 지역에 대하여 SINMAP을 적용하여 당시 산사태지도와 비교 분석한 결과 대부분의 산사태를 성공적으로 예측하였다. 또한 본 연구에서는 SINMAP 모형의 적용에 필요한 3가지 매개변수인 흙의 내부마찰각, 점착력, T/R 산사태 예측에 미치는 영향과 적정범위에 대하여 검토하였다 본 연구를 통하여 SINMAP은 사면 경사가 급하고 토층의 두께가 얕은 국내산지의 산사태 위험도를 예비적으로 평가하는 유용한 도구가 될 수 있는 것으로 보인다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제22권1호
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• pp.33-45
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• 2019

Compound disaster is the type that increases the impact affected by two or more hazard events, and attention to compound disaster and multi-hazards risk is growing due to potential damages which are difficult to predict. The objective of this study is to analyze the possible impacts of post-fire landslide scenario quantitatively by using TRIGRS (Transient Rainfall Infiltration and Grid-Based Regional Slope-Stability Analysis), a physics-based landslide model. In the case of wildfire, soil organic material and density are altered, and saturated hydraulic conductivity decrease because of soil exposed to high temperature. We have included the change of soil saturated hydraulic conductivity into the TRIGRS model through literature review. For a case study, we selected the area of $8km^2$ in Pyeongchang County. The landslide modeling process was calibrated before simulate the post-wildfire impact based on landslide inventory data to reduce uncertainty. As a result, the mean of the total factor of safety values in the case of landslide was 2.641 when rainfall duration is 1 hour with rainfall intensity of 100mm per day, while the mean value for the case of post-wildfire landslide was lower to 2.579, showing potential landslide occurrence areas appear more quickly in the compound disaster scenario. This study can be used to prevent potential losses caused by the compound disaster such as post-wildfire debris flow or landslides.

• 한국기후변화학회지
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• 제6권4호
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• pp.303-310
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• 2015

This study was conducted to estimate of carbon stock and greenhouse gas (GHGs) removals by tree species and forest type at Gangwon province. We used a point sampling data with permanent sample plots in national forest inventory and national emission factors. GHGs emissions was caclulated using the stock change method related to K-MRV and IPCC guidance. Total carbon stock and greenhouse gas removals were high in deciduous forest and species than in coniferous. The range of annual net greenhouse gas emissions in other deciduous species was from $-11,564.83Gg\;CO_2\;yr^{-1}$ to $-13,500.60Gg\;CO_2\;yr^{-1}$ during 3 years (2011~2013). On the other hand, coniferous forest was temporally converted to source due to reducing of growing stock in 2012. It was that growing stocks and forest area were likely to reduce by the deforestation and clear cutting. This study did not consider other carbon pools (soil and dead organic matter) due to the lack of data. This study needs to complement the activity data and emission factors, and then will find the way to calculate the greenhouse gas emissions and removals in the near future.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제23권2호
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• pp.97-102
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• 1998

한국 토양에 존재하는 $^{137}Cs$ 방사능 분포에 관한 연구를 수행하였다. $^{137}Cs$ 방사능 농도를 결정하기 위하여 남한지역 17개 지점에 대하여 20cm 깊이로 토양을 채취한 후 감마스펙트로메타를 이용하여 $^{137}Cs$ 방사능 농도를 결정하였다. 야산지역과 숲속에 대한 $^{137}Cs$의 평균 농도는 각각 $1,058{\pm}322$ Bq $m^{-2}$ 및 $2,501{\pm}499$ Bq $m^{-2}$로, 숲속의 $^{137}Cs$의 농도가 야산지역보다 약 두배정도 높은 수치를 보였다. 인위적 교란이 없는 지역에서 토양깊이 변화에 따른 $^{137}Cs$ 분포는 토양깊이가 증가할수록 지수함수적으로 감소경향성을 나타내었다. $^{137}Cs$ 농도 분포에 영향을 미치는 여러인자를 조사한 결과 유기물 함량이 $^{137}Cs$의 토양 침적에 중요한 작용을 함을 알 수 있었고 강수량, 점토의 함량 및 pH과 같은 인자들은 $^{137}Cs$의 토양 침적과 상관관계가 거의 없슴을 발견 할 수 있었다.

• 한국토양비료학회지
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• 제43권2호
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• pp.237-241
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• 2010

전 세계적으로 지구온난화의 원인인 대기 중 온실가스 농도를 감축하는 여러 정책들이 모든 산업을 망라하여 추진되고 있다. 식량안보라는 특수성은 있지만, 농업도 예외는 아니다. 이런 취지에서 최근에 농산물의 전체 생산과정에서 발생하는 탄소배출량을 산정하고, 이를 토대로 탄소배출량이 적은 농산물 생산방식을 도입하고자 하는 요구가 증가하고 있다. LCA 도구를 농업분야의 환경평가에 적용한 해외 연구 사례들을 살펴보면, 스위스는 Ecoinvent가 주축이 되어 농작물, 농업기반시설, 농자재, 농기계 등 농축산 전반에 대한 LCI D/B를 구축하여 제공하고 있고, 우리와 농업시스템이 유사한 일본은 산업연관분석을 이용하여 농업을 위한 Top-down 방식의 LCA 수행 방법론을 개발하였으며, 이를 농작물 생산 방식에 따라 평가하고 농업분야에 대한 영향평가 방법론과 가중치를 개발하였다. 반면에 국내의 LCA를 통한 농업환경영향평가는 출발 단계에 있다. 따라서 농업환경에 있어 주요 인자인 비료 및 농약에 대한 환경영향을 평가하고 이를 위한 국내 비료와 농약의 흐름 모델링, 방법론 개발이 요구되며, 국내 농업 시스템을 반영한 기타 농자재, 농기계 및 농업기반시설에 대한 환경영향평가 역시 수행되어야 한다.

• 환경생물
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• 제38권1호
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• pp.71-81
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• 2020

국내 발생 암모니아 중 가축분뇨의 기여율이 높은 것은 자명한 사실이다. 암모니아 배출량 산정 과정의 정확도와 신뢰도 향상을 위해서는, 가축분뇨 발생량의 정확한 집계, 가축분뇨의 퇴비화 및 액비화 과정에서 단계별 암모니아 전환량과 발생량 산출, 퇴액비의 저장 및 운송과정에서의 암모니아 발생량 산정 그리고 토양 살포 과정과 방법에 따른 암모니아 발생량 비교 연구가 반드시 수행되어야 할 것이다. 미국과 유럽과 비교해 볼 때, 특히 국내 배출계수가 상대적으로 매우 획일적이고 시공간적으로 세분화되지 못해 국내 실정을 충분히 반영하지 못하고 있다. 암모니아 배출계수 산정의 정확도와 전문성을 향상 시킬 수 있는 방안으로, 퇴액비의 특성, 토양의 특성 그리고 기후 특성의 복합적인 고려가 가능한 챔버시스템을 활용할 수 있을 것이다. 국내외 암모니아 배출과 관련한 자료의 검토와 비교를 통해 현재 국내 시스템의 부족한 점과 나아가야할 방향을 확인할 수 있었으며, 암모니아 배출유량 산정이 가능한 챔버 시스템을 제언하였다. 향후 누락배출원의 신규 배출계수 산정과 같은 실질적인 정책과의 연계를 위해서는 실내의 챔버 시스템에서 더 나아가 현장에서의 mesocosom 시스템의 방법론 구축 또한 필요할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권3호
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• pp.297-305
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• 2012

This study was performed to estimate forest canopy density (FCD) using airborne hyperspectral data acquired in the Independence Hall of Korea in central Korea. The airborne hyperspectral data were obtained with 36 narrow spectrum ranges of visible (Red, Green, and Blue) and near infrared spectrum (NIR) scope. The FCD mapping model developed by the International Tropical Timber Organization (ITTO) uses vegetation index (VI), bare soil index (BI), shadow index (SI), and temperature index (TI) for estimating FCD. Vegetation density (VD) was calculated through the integration of VI and BI, and scaled shadow index (SSI) was extracted from SI after the detection of black soil by TI. Finally, the FCD was estimated with VD and SSI. For the estimation of FCD in this study, VI and SI were extracted from hyperspectral data. But BI and TI were not available from hyperspectral data. Hyperspectral data makes the numerous combination of each band for calculating VI and SI. Therefore, the principal component analysis (PCA) was performed to find which band combinations are explanatory. This study showed that forest canopy density can be efficiently estimated with the help of airborne hyperspectral data. Our result showed that most forest area had 60 ~ 80% canopy density. On the other hand, there was little area of 10 ~ 20% canopy density forest.

• 터널과지하공간
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• 제30권2호
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• pp.149-163
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• 2020

본 연구에서는 지리정보시스템 환경에서 지하매설물 정보를 이용하여 토립자 유실을 고려한 도시 지반 함몰 취약성을 평가하였다. 지하 환경에서 물의 흐름이나 지하수위 변화에 의한 토립자 유실은 지하공동의 발생과 확장을 유도하고, 이는 지반함몰 발생에 직접적인 원인이 된다. 토립자 유실은 지하 환경에 따라 그 정도가 달라질 수 있기 때문에 본 연구에서는 지하매설물 2종(상수도 관망, 하수관로)과 지하철 선로 권역별로 지반함몰에 영향을 주는 인자를 각각 4개씩 선정하였다. 로지스틱 회귀분석 기법을 이용하여 지하매설물 및 지하철 선로 권역 별로 지반함몰 이력과 영향인자 간의 상관성을 분석하고 회귀식을 도출하였으며, 이를 토대로 3개의 지반함몰 취약성 지도를 작성하였다. 본 연구 결과는 도시 지반함몰 위험 예·경보 시스템 구축을 위한 지반함몰 고위험지역 및 지반 안전 상시 모니터링 지역 선정 근거에 대한 기초 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국지형학회지
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• 제27권3호
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• pp.87-103
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• 2020

The purpose of this study is to evaluate the risk of cropland and man-made infrastructures in a landslide-prone area using a GIS-based method. To achieve this goal, a landslide inventory map was prepared based on aerial photograph analysis as well as field observations. A total of 550 landslides have been counted in the entire study area. For model analysis and validation, extracted landslides were randomly selected and divided into two groups. The landslide causative factors such as slope, aspect, curvature, topographic wetness index, elevation, forest type, forest crown density, geology, land-use, soil drainage, and soil texture were used in the analysis. Moreover, to identify the correlation between landslides and causative factors, pixels were divided into several classes and frequency ratio was also extracted. A landslide susceptibility map was constructed using a bayesian predictive model (BPM) based on the entire events. In the cross validation process, the landslide susceptibility map as well as observation data were plotted with a receiver operating characteristic (ROC) curve then the area under the curve (AUC) was calculated and tried to extract a success rate curve. The results showed that, the BPM produced 85.8% accuracy. We believed that the model was acceptable for the landslide susceptibility analysis of the study area. In addition, for risk assessment, monetary value (local) and vulnerability scale were added for each social thematic data layers, which were then converted into US dollar considering landslide occurrence time. Moreover, the total number of the study area pixels and predictive landslide affected pixels were considered for making a probability table. Matching with the affected number, 5,000 landslide pixels were assumed to run for final calculation. Based on the result, cropland showed the estimated total risk as US $ 35.4 million and man-made infrastructure risk amounted to US $ 39.3 million.

• 한국지형학회지
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• 제27권2호
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• pp.65-80
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• 2020

This paper deals with risk assessment of life in a landslide-prone area by a GIS-based modeling method. Landslide susceptibility maps can provide a probability of landslide prone areas to mitigate or proper control this problems and to take any development plan and disaster management. A landslide inventory map of the study area was prepared based on past historical information and aerial photography analysis. A total of 550 landslides have been counted at the whole study area. The extracted landslides were randomly selected and divided into two different groups, 50% of the landslides were used for model calibration and the other were used for validation purpose. Eleven causative factors (continuous and thematic) such as slope, aspect, curvature, topographic wetness index, elevation, forest type, forest crown density, geology, land-use, soil drainage, and soil texture were used in hazard analysis. The correlation between landslides and these factors, pixels were divided into several classes and frequency ratio was also extracted. Eventually, a landslide susceptibility map was constructed using a logistic regression model based on entire events. Moreover, the landslide susceptibility map was plotted with a receiver operating characteristic (ROC) curve and calculated the area under the curve (AUC) and tried to extract a success rate curve. Based on the results, logistic regression produced an 85.18% accuracy, so we believed that the model was reliable and acceptable for the landslide susceptibility analysis on the study area. In addition, for risk assessment, vulnerability scale were added for social thematic data layer. The study area predictive landslide affected pixels 2,000 and 5,000 were also calculated for making a probability table. In final calculation, the 2,000 predictive landslide affected pixels were assumed to run. The total population causalities were estimated as 7.75 person that was relatively close to the actual number published in Korean Annual Disaster Report, 2006.