자율주행차에 있어 가장 중요한 요소는 차량 주변 환경과 정확한 위치를 인식하는 것이며, 이를 위해 다양한 센서와 항법 시스템 등이 활용된다. 하지만 센서와 항법 시스템의 한계와 오차로 인해 차량 주변 환경과 위치 인식에 어려움이 있다. 이러한 한계를 극복하고 안전하고 편리한 자율주행을 위해서 고정밀의 인프라 정보를 제공하는 정밀도로지도(high definition map, HD map)의 필요성은 증대되고 있다. 정밀도로지도는 모바일 매핑 시스템(mobile mapping system, MMS)을 통해 획득된 3차원 point cloud 데이터를 이용하여 작성된다. 하지만 정밀도로지도 작성에 많은 양의 점을 필요로 하고 작성 항목이 많아 수작업이 요구되어 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 연구는 정밀도로지도의 필수 요소인 차선을 포함한 도로, 연석, 보도, 중앙분리대, 기타 6개의 클래스로 MMS point cloud 데이터를 유의미한정보로 분할하여 정밀도로지도의 효율적인 작성에 목적을 둔다. 분할에는 머신러닝 모델인 random forest (RF), support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN) 그리고 gradient boosting machine (GBM)을 사용하였고 MMS point cloud 데이터의 기하학적, 색상, 강도 특성과 차선 분할을 위해 추가한 도로 설계적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선정하였다. 부산광역시 미남역 일대 5차선도로 130 m 구간의 MMS point cloud 데이터를 사용하였으며, 분할 결과 각 모델의 평균 F1 score는 RF 95.43%, SVM 92.1%, GBM 91.05%, KNN 82.63%로 나타났다. 가장 좋은 분할 성능을 보인 모델은 RF이며 클래스 별 F1 score는 도로, 보도, 연석, 중앙분리대, 차선에서 F1 score가 각각 99.3%, 95.5%, 94.5%, 93.5%, 90.1% 로 나타났다. RF 모델의 변수 중요도 결과는 본 연구에서 추가한 도로 설계적 특성의 변수 XY dist., Z dist. 모두 mean decrease accuracy (MDA), mean decrease gini (MDG)가 높게 나타났다. 이는 도로 설계적 특성을 고려한 변수가 차선을 포함한 여러 클래스 분할에 중요하게 작용하였음을 뜻한다. 본 연구를 통해 MMS point cloud를 머신러닝 기반으로 차선을 포함한 여러 클래스로 분할 가능성을 확인하고 정밀도로지도 작성 시 수작업으로 인한 비용과 시간 소모를 줄이는데 도움이 될 것으로 기대한다.
한반도 연안 조간대에서 광범위하게 서식하는 총알고둥(Littorina brevicula)의 패각 중 미량 금속의 지역적인 분포 특성과 주변 해수 및 육질부와의 연관성을 파악하기 위해 1997년 1월에 전국 연안 38개 정점을 대상으로 총알고둥 및 해수를 채취하여 Mn, Zn, Cd 및 Pb를 분석하였다. 패각 중 Mn 함량은 7.0 ${\mu}g$/g${\sim}$211 ${\mu}g$/g(평균 59 ${\mu}g$/g) 범위로써, 동해 북부에서 가장 낮고 남해 서부 및 서해역에서 높았다. 패각 중 Mn은 해수 중 총 Mn농도 및 육질부 중 Mn 함량과 밀접한 관련성을 갖고 있어 생물 활동에 의해 조절되며 주변 환경의 Mn 수준을 반영하는 것으로 나타났다. 패각 중 Zn 함량은 0.1 ${\mu}g$/g${\sim}$1.9${\mu}g$/g(평균 0.9 ${\mu}g$/g) 범위로써, 온산만 지역을 제외하고는 해수 및 육질부 중금속과 관련성이 적고 패각 중 Na함량과 역의 상관성을 보이므로 패각 중 Zn함량은 생물 활동이 아니라 주변 해수의 염분에 의해 조절되는 것으로 해석되었다. Cd 함량은 0.007${\mu}g$/g${\sim}$0.114 ${\mu}g$/g(평균 0.02${\mu}g$/g) 범위로써, 동해 남부 및 서해 연안에서 높고 동해 북부와 남해 연안에서 낮았다. 패각 중 Cd함량은 온산만 지역을 제외하고 해수 중 Cd농도 분포를 반영하지 않았으나, 육질부의 분포와 유사하여 생물 활동에 의해 조절되는 것으로 볼 수 있었다. Pb 함량은 0.1 ${\mu}g$/g${\sim}$17.5 ${\mu}g$/g(평균 1.01 ${\mu}g$/g) 범위로써 울산-온산 해역에서 특히 높은 함량을 보였다. 생체 내의 Pb 함량과는 관련성이 적었으나 해수 중 Pb 농도 분포를 반영하였다. 또한 Pb는 같은 지역에서 연령이 오래될 수록 함량이 감소하는 경향을 나타내므로 패각 중 Pb 함량은 패각의 성장률 변화 및 주변 해수의 Pb농도 수준에 의해 조절되는 것으로 판단된다.
대류권 하부의 높은 대기 불안정도와 건조도에 의해 바람이 강한 조건하에 화재 연료도 건조해지면 산불 통제가 어렵고 대형산불에 의한 더 많은 산림자원과 계산의 손실을 초래할 수 있다. 본 연구에서 제시된 장기간(1979-2005)의 Haines Index는 한반도 상의 대기 불안정도와 건조도의 시공간적 패턴이 우리나라 산불 발생빈도에 중요한 영향을 미치고 있음을 잘 보여주고 있다. 산불 발생빈도와 Haines Index 사이의 지수회귀모델은 주요 산불 발생기간동안(12월-4월)의 Haines Index 일평균 값 혹은 월별 발생빈도가 우리나라 산불 발생빈도와 통계적으로 유의미하게 상관되어 있음을 보여준다. 지리정보시스템(GIS)에서 수치표고모델(DEM)을 고려하여 작성한 Haines Index 기후도에 따르면, 5 이상의 높은 Haines Index는 주로 해발고도 500m 이하의 한반도 북서 저지대를 중심으로 4-5월에 자주 발생하고 있다. 이러한 Haines Index의 발생빈도는 1990년대 중반 이후 한반도 전체적으로 증가하는 추세를 보이고, 특히 경상북도와 동해안 지역을 따라 산불기간 동안 가장 뚜렷하게 증가하는 패턴을 보였다. 연구기간 동안 높은 Haines Index가 2-3일 연속적으로 발생한 극사상(extreme events)이 나타나는 시기의 500hPa 종관 평균도에 따르면, 오흐츠크해에 발달한 한랭저기압이 한반도 중층대기의 기압경도력을 높여 동서의 강한 바람장을 형성하는데 도움을 주고 있음을 알 수 있다. 이러한 결과들은 현재 우리나라 산불 예보 시스템에 대기 불안정도나 건조도와 같은 대기의 수직적 요소들의 시 공간적 특성도 고려되어야 하는 필요성을 잘 보여준다.
일본 나나키다 하구 갯벌에 있어서 탄소 질소 안정동위원소를 이용해 먹이 연쇄의 공간적 가변성에 대해 조사했다. 서로 다른 특징을 갖고 있는 갯벌에서 잠재적인 유기물(육상식물, 해양 입자성 유기물, 저서 부착 미세조류 및 하구 입자성 유기물), 퇴적유기물 및 저서 무척추 동물(Nuttallia olivacea and Nereidae)에 대한 샘플링을 행했다. 본 연구의 목적은 좁은 공간적 가변성에 따른 Nuttallia olivacea와 Nereidae의 먹이원을 결정하는 것이다. 육상식물(${\delta}^{13}C=-26.6{\pm}0.76$, ${\delta}^{15}N=2.7{\pm}0.31$) 과 하구 입자성 유기물(${\delta}^{13}C=-25.5{\pm}0.13$, ${\delta}^{15}N=5.2{\pm}0.46$)은 저서 부착 미소조류${\delta}^{13}C=-16.3$, ${\delta}^{15}N=6.2$)와 해양 입자성 유기물(${\delta}^{13}C=-19.6{\pm}0.08$, ${\delta}^{15}N=8.9{\pm}1.70$)의 탄소 질소 안정동위원소비 보다 낮았다. 퇴적물의 탄소 안정동위원소 비는 -27.4~-22.8‰ 나타냈으며, 하구에서 하천 방향으로 갈수록 낮은 탄소 안정동위 원소비를 나타냈다. 저서 무척추 동물의 탄소 질소 안정동위원소비는 각각 -22.8~-18.4‰, 8.1~11.9‰ 범위를 나타냈다. 이러한 결과와 더불어 혼합 모델을 이용해 저서 무척추 동물의 먹이원의 기여율을 추정한 결과 해양 입자성유기물과 저서 부착 미세조류의 기여율은 높았지만, 육상식물과 하구 입자성 유기물의 기여율은 비교적 낮았다. 이러한 저서 무척추 동물의 먹이 기여는 각 장소마다 계절 및 물리적 환경 요소의 영향을 받는다고 사료된다.
본 연구는 두만강 하류의 온성, 새별, 은덕 지역을 대상으로 1992년 Landsat TM과 2000년 Landsat ETM 자료 및 수치고도자료를 이용하여 농경지와 산림지의 분포와 변화, 변화과정의 공간적 특성을 분석한 것이다. 1:5만 수치지형도 분석, 영상밴드조합. 주성분 분석 등 감독분류를 통하여 농경지, 산림, 취락 및 건물, 강과 저수지 등의 수체를 주요 항목으로 하여 분류를 시도하였다. 대상 지역에 대한 분석의 결과를 보면, 온성과 은덕 지역에서는 1992년에서 2000년 사이에 농경지가 각각 22.8%, 14.7% 증가하였으며, 상대적으로 산림은 각각 24.0%, 13.6% 감소하였다. 또한 경작지의 평균고도를 보면 온성, 새별, 은덕의 경우, 각각 157m, 85m, 78m에서 192m, 95m, 91m로 높아졌으며, 경사도의 경우는, 각각 5.2$^{\circ}$, 2.5$^{\circ}$, 3.0$^{\circ}$에서 6.6$^{\circ}$, 3.0$^{\circ}$, 4.4$^{\circ}$로, 고도와 경사도 모두 약 30% 증가세를 보여주고 있다. 특히 신개간지 만을 보면 평균고도는 각각 255m, 122m, 127m, 평균경사도는 9.4$^{\circ}$, 5.1$^{\circ}$, 8.0$^{\circ}$로 나타나고 있다. 이러한 개간지들은 구릉지대나 산록완사면을 따라 경사변환점까지 확대되고 있으며, 산림이 제거된 나대지들은 불규칙한 패치모양을 띠면서 rill과 gully 등의 사면침식과 하천의 토사퇴적의 원인을 제공하고 있다. 이러한 위성영상분석은 지표확인을 할 수 없는 한계점은 있으나 농업과 관련된 북한의 환경문제에 대한 실태파악에 도움을 줄 수 있다.
이산화황(SO2)은 대기 중 화학 반응을 통해 2차 대기오염물질을 생성하는 전구체로, 주로 산업활동이나 주거 및 교통 활동 등을 통해 배출된다. 장기간 노출 시 호흡기 질환이나 심혈관 질환 등을 유발하여 인체 건강에 부정적인 영향을 미칠 수 있기 때문에 이에 대한 지속적인 모니터링이 필요하다. 우리나라에서는 SO2에 대해 관측소 기반의 모니터링이 수행되고 있으나 이는 공간적으로 연속적인 정보를 제공하는 데에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 위성자료와 수치모델 자료를 융합하여 일별 13시를 타겟으로 하는 1 km의 고해상도로 공간적으로 연속적인 SO2 지상농도를 산출하였다. 2015년 1월부터 2019년 4월까지의 기간 동안 남한 지역에 대하여 스태킹 앙상블 기법을 이용하여 SO2 지상농도 추정 모델을 개발하였다. 스태킹 앙상블 기법이란 여러가지 기계학습 기법을 두 단계로 쌓는 방식으로 융합하여 단일 모델 대비 더 향상된 성능을 도출하는 방법이다. 본 연구에서는 베이스 모델로는 RF (Random Forest)와 XGB (eXtreme Gradient BOOSTing) 기법이, 메타 모델로는 MLR (Multiple Linear Regression) 기법이 사용되었다. 구축된 모델의 교차검증 결과 메타 모델은 상관계수(R) = 0.69와 root-mean-squared-error(RMSE) = 0.0032 ppm의 결과를 보였으며 이는 베이스 모델의 평균 대비 약 25% 향상된 안정성을 보였다. 또한 모델 구축에 사용되지 않은 기간에 대한 예측 검증을 수행하여 모델의 일반화 가능성을 평가하였다. 구축된 모델을 이용하여 남한 지역의 SO2 지상농도 공간분포를 분석한 결과 일반적인 계절성과 배출원의 변화를 잘 반영하는 패턴을 보임을 확인하였다.
대기 중 에어로졸은 인체에 악영향을 끼칠 뿐 아니라 기후 시스템에도 직간접적인 영향을 미치므로 에어로졸의 특성과 시공간적인 분포에 대한 이해는 매우 중요하다. 이를 위해 위성기반 관측을 통해 에어로졸 광학 두께(Aerosol Optical Depth, AOD)를 산출하여 에어로졸을 모니터링하는 다양한 연구가 수행되어 왔다. 하지만 이는 주로 조견표를 활용한 역 산출 알고리즘에 기반하여 이루어지기 때문에 많은 계산량을 요구하며 불확실성이 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II)의 대기상한반사도와 30일 동안의 대기상한반사도 중 최솟값과 관측 시점 값의 차이 값, 수치 모델 기반 기상학적 변수 등을 활용하여 기계학습 기반 고해상도 AOD 직접 산출 알고리즘을 개발하였다. Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기법이 사용되었으며, 추정된 결과는 지상 관측 자료인 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD를 활용하여 랜덤, 시간 및 공간별 N-fold 교차검증을 통해 검증되었다. 세 가지 교차검증 결과 R2=0.70-0.80, RMSE=0.08-0.09, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율은 75.2-85.1% 수준으로 안정적인 성능을 보였다. Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석에서는 반사도 관련 변수들이 기여도의 상위권 대부분을 차지하고 있는 것을 통해 반사도 자료가 AOD 추정에 많은 기여를 하는 것을 확인하였다. 서울과 울산 지역에 대한 시간 별 AOD의 공간 분포를 분석한 결과, 개발된 LGBM 모델은 시간의 흐름에 따라 AERONET AOD 값과 유사한 수준으로 AOD를 추정하고 있었다. 이를 통해 높은 시공간 해상도(i.e., 시간별, 250 m)에서의 AOD 산출이 가능함을 확인하였다. 또한, 산출 커버리지 비교에서 LGBM 모델의 평균 산출 빈도가 GOCI-II L2 AOD 산출물 대비 8.8%가량 증가한 것을 통해 기존 물리모델기반 AOD 산출 과정에서 발생하던 밝은 지표면에 대한 과도한 마스킹의 문제점을 개선시킨 것을 확인하였다.
Kim, Bit-Na;Lee, Sang-Jae;Seo, Jin-Won;An, Kwang-Guk
생태와환경
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제41권4호
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pp.457-465
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2008
The purpose of the study was to evaluate spatial and temporal dynamics of nutrients (TN, TP), organic pollution (BOD, COD), and ionic dynamics (electrical conductivity, EC) in the North Han-River, South Han-River, and merged downriver using the dataset of $1998{\sim}2007$, obtained from the MEK (Ministry of Environment, Korea). Accord. ing to interannual nutrient analysis, TN varied slightly in the North Han-River and South Han-River, but decreased in the merged downriver along with BOD. Longitudinal analysis in the water quality showed that BOD, COD, and nutrients had linear decreasing trend along the main axis of headwater-to-downriver. Concentrations of TP and TN in the North Han-River averaged $26.97{\mu}g\;L^{-1}$, $1.696mg\;L^{-1}$, respectively, which were minimum in the three watersheds, followed by South Han-River and then the merged downriver in order. Ratios of TN:TP in the watersheds were >40 in all the sites, indicating that nitrogen may be enough for periphyton or phytoplankton growth and phosphorus may be limited partially. After the North Han-River water is merged with South Han-River, the concentrations of BOD, COD, TN, and TP were similar to the values of $S6{\sim}S7$, respectively or a little bit higher, but increased abruptly in Site M4 (Fig. 3). Thus, mean values of all the water quality parameters in the reach of $M4{\sim}M7$ sites were greater than any other sites. Seasonal data analysis indicated that BOD and EC in the downstream ($S3{\sim}S7$) was greater in the premonsoon than two seasons of the monsoon and postmonsoon, and no significant differences in BOD between the three seasons were found in the upstream ($S1{\sim}S2$). Empirical models of COD in the merged downriver was predicted ($R^2=0.87$, p>0.01, slope = 0.84, intercept = -1.28) well by EC. These results suggest that EC to be measured easily in the field may be used for estimations of nutrients and organic matter pollutions in the merged downriver and these linear models are cost-effective for the monitoring of the parameters.
본 연구에서는 지리정보시스템(GIS)과 빈도비 모델(frequency ratio model)을 이용하여 부산 남구 및 연제구 지역의 침수 지역 예측 기법을 적용하여 취약성도를 작성 및 검증하고자 한다. 침수 피해와 관련된 요인으로는 지질도, 지형도(경사도, 표고, 곡률 및 하천), 토양도(토양 배수, 유효토심 및 토성), 임상도(경급, 영급, 소밀도 및 수종) 및 토지이용(불투수층 및 그린인프라) 등의 자료를 선정하여 GIS 기반의 공간 데이터베이스로 구축하였다. 2009년 160개소의 침수지역 중 50%(80개소)는 침수 관련 항목들간의 상관관계를 분석하는데 활용되었고, 50%(80개소)는 작성된 검증을 위하여 사용하였다. 침수 관련 항목들간의 상관관계는 불투수층 지역에서는 교통지역이 가장 높았으며, 경사도 $11{\sim}15^{\circ}$및 표고 15m 등에서 높았다. 분석된 상관관계를 GIS 중첩분석을 수행하여 침수 취약성도를 작성하였다. 계산된 침수 취약성은 기존 침수 관련 항목들 간의 관계를 정량적으로 설명하고 표현하여 취약성 지수가 높을수록 향후 침수피해가 많은 것을 의미한다. 침수 취약성도는 관련된 재해를 줄이고, 토지이용 및 건설과 같은 도시계획 분야에서 사용될 수 있다.
울산 무제치습원에 대한 생태식물상(ecological flora)과 군락유형분석이 이루어졌다. 군락유형분석은 Zurich-Montpelliar의 연구방법으로 식생유형 분류와 분포적 특성, 그리고 종조성적 군락동태를 파악하기 위하여 식생자료간의 거리(유사성)와 속성에 대한 집괴분석법 및 PCoA (Principal Coordinate Analysis) 좌표결정법이 적용되었다. 주요 감시종 13종을 포함한 습지성 식물종 49종과 중간습원 식물군락을 포함한 6개의 식물군락이 분류되었다. 식생유형은 쇠털골-좀고추나물군락, 바늘골-끈끈이주걱군락, 진퍼리새-하늘산제비난군집(신칭), 오리나무-진퍼리새군락, 소나무-억새군락, 졸참나무-은방울꽃군락 등이 기재되었으며, 동북아 산지성이탄습지의 중간습원을 대표하는 식생으로 진퍼리새군강이 새롭게 제창되었다. PCoA는 무제치습원 속에 현존하는 식물군락간의 종조성적 상이성이 토양의 수분구배와 식물군락의 층구조(생체량)에 대응하는 네 개의 천이식생형(쇠풀골형, 진퍼리새형, 억새형, 삼림형)으로 구분하였으며, 건생의 타생천이계열과 습생의 자생천이계열이 존재하고 있음이 밝혀졌다. 중간습원으로서 무제치습원에 대한 식생의 종조성과 분포의 지속성은 토사 및 영양염류의 비정상적 유입을 방지하는 습원생태계의 수문체제와 토지조건의 적극적인 고려로부터 가능하다는 것을 밝혔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.