벼의 출수기를 추정하는 것은 농업생산성과 관련된 중요한 과정 중 하나이지만 세계적인 이상기후의 증가로 벼의 출수기를 추정하는 것이 어려워지고 있다. 본 연구에서는 CNN 분류모델을 사용하여 다양한 영상데이터에서 벼의 출수기를 추정하려고 시도하였다. 드론과 타워형 영상관측장치 그리고 일반 RGB 카메라로 촬영된 직하방과 경사각 영상을 수집하였다. 수집한 영상은 CNN 모델의 입력데이터로 사용하기 위해서 전처리를 진행하였고, 사용된 CNN 아키텍처는 이미지 분류 모델에서 일반적으로 사용되는 ResNet50, InceptionV3 그리고 VGG19 를 사용하였다. 각각의 아키텍처는 모델의 종류, 영상의 유형과 관계없이 0.98 이상의 정확도를 나타내었다. 또한 CNN 분류 모델이 영상의 어떤 특징을 보고 분류하였는지 시각적으로 확인하기 위해서 Grad-CAM 을 사용하였다. Grad-CAM 결과 CNN 분류 모델은 벼의 출수를 이삭의 형태에 높은 가중치를 두어 분류 하는 것을 확인하였다. 다음으로 작성된 모델이 실제 논 포장 모니터링 이미지에서 벼의 출수기를 정확하게 추정하는지 확인하였다. 각각 다른 지역 4 개의 벼 포장에서 벼의 출수기를 약 하루정도의 차이로 추정하는 것을 확인하였다. 이 방법을 통해서 다양한 논 포장의 모니터링 이미지를 활용하여 자동적이고 정량적으로 벼의 출수기를 추정 할 수 있다고 판단된다.
Backgrounds: In arid grasslands, wells are subject to heavy trampling and grazing pressure, which can increase vulnerability to local land degradation. To investigate trampling and grazing, we surveyed plant communities at three well sites in the desert steppe of Mongolia, using 1600-m line transects from the wells. The sites (Bshrub, Sshrub, and shrubL) differed by concomitant shrub type (big shrub, small shrub, and shrub-limited) and livestock pressure (light, medium, and heavy). A plant classification scheme based on edibility and morphology (rosette or creeping type) was used to separate grazing and trampling effects on plant communities. Results: Edible plants were dominant at all sites but a fraction of grazing- and trampling-tolerant plants increased in the order Bshrub, Sshrub, and shrubL, following livestock pressure. Clear transition zones from inedible to edible plant groups were recognized but at different locations and ranges among the sites. Trampling-tolerant plants explained 90% of inedible plants at Sshrub with camels and horses, but grazing-tolerant plants prevailed (60%) at shrubL with the largest livestock number. Plant coverage increased significantly along the transects at Bshrub and Sshrub but showed no meaningful change at shrubL. Herbaceous plant biomass showed significant positive and negative trends at Bshrub and shrubL, respectively. Conclusions: Both grazing and trampling can produce larger fractions of inedible plants; in this, camel and horses can have considerable effects on desert-steppe plant communities through trampling.
Rural tourism village experience is proceeded quantitatively without distinct characteristic. This research aimed at analyzing the experience and utilizing in the establishment of differentiation and contents development. Type of experience activity was classified as 10 types in Level 1 and 0~4 types in Level 2. As the result of analyzing 3,007 experiences in 168 villages, types of experience activity implemented per 1 village was 17.9. Among them, ecological experience type appeared to be the most, and appeared in order of food, agriculture farming experience. In respect of agriculture farming experience, 'harvest and utilization' was analyzed to be the highest, and regarding rural farmhouse living experience displayed 'farmhouse living' experience the highest. Tradition courtesy experience displayed 'traditional culture' experience the highest, and rural food experience was analyzed to implement 'food making' experience the most. Ecological experience mainly consisted of 'hunting and collecting' and 'observation/learning', in case of play experience, 'traditional play' experience activity was analyzed to be performed the most. Considering utilization material, it appeared in order of 'rice', 'sweet potato', 'potato', 'corn', 'chili', 'agricultural implement', 'farmhouse', 'animal', 'culture', 'history', 'rice cake', 'alcoholic drink', 'tofu', 'kimchi', etc. The place of ecological experience was performed in the forest the most, and lots of experience was performed in stream, valley, and river. The researcher expects that characteristic experience activity will be developed based on this result, by avoiding doubleness of the experience activity among the regions and the villages.
As the diversity of disasters continues to increase, the concept of "complex disasters" has gained prominence in various policies and studies related to disaster management. However, there has been a certain limitation in the availability of the systematic statistics or data in advancing policies and research initiatives related to complex disasters. This study aims to analyze the macro-level characteristics of the complex disasters that have occurred domestically utilizing a 30-year span of a news data. Initially, we categorize the complex disasters into the three types: "Natural disaster-Natural disaster", "Natural disaster-Social disaster", and "Social disaster-Social disaster". As a result, the "natural diaster-social disaster" type is the most prevalent. It is noted that "natual disaster-natural disaster" type has increased significantly in recent 10 years (2011-2020). In terms of specific disaster types, "Storm and Flood", "Collapse", "Traffic Accident", "National Infrastructure Paralysis", and "Fire⋅Explosion" occur the most in conjunction with other disasters in a complex manner. It has been observed that the types of disasters co-ocuuring with others have become more diverse over time. Parcicularly, in recent 10 years (2011-2020), in addition to the aforementioned five types, "Heat Wave", "Heavy Snowfall⋅Cold Wave", "Earthquake", "Chemical Accident", "Infectious Disease", "Forest Fire", "Air Pollution", "Drought", and "Landslide" have been notable for their frequent co-occurrence with other disasters. These findings through the statistical analysis of the complex disasters using long-term news data are expected to serve as crucial data for future policy development and research on complex disaster management.
본 연구는 정맥의 서식지 관리 및 보전을 위한 기초자료를 제공하고자 수행하였다. 18개의 중점조사지역에서 지형, 서식지 환경을 고려하여 각 지점별로 개발지, 계곡부, 임도 및 능선 3가지 서식지유형으로 총 54개의 고정조사구를 선정하였다. 조사는 2016년부터 2018년까지 겨울철을 제외한 계절별(5월,8월, 10월)로 수행하였다. 서식지 유형별로 관찰된 조류를 자기조직화지도(SOM)를 활용하여 분포 패턴을 분석한 결과, 총 4개의 그룹으로 분류되었다(MRPP, A=0.12, p <0.005). 자기조직화지도 그룹별 종수와 개체수, 종다양도 지수를 비교분석한 결과 종수와 개체수, 종다양도 지수 모두 III번 그룹에 가장 높게 나타났다(Kruskal-Wallis, 종수: x2 = 13.436, P <0.005; 개체수: x2 = 8.229, P <0.05; 종다양도: x2 = 17.115, P <0.005). 또한 그룹별 지표종 분석과, 서식지 환경 특성을 파악하기 위해 토지피복도를 랜덤 포레스트 모델에 적용하여 분석한 결과, 4개 그룹간의 서식지환경이 구성하는 비율과 지표종에 차이를 보였다. 지표종 분석은 II번 그룹을 제외한 3그룹에서 총 18종의 조류가 지표종으로 확인되었다. 본 연구에서 자기조직화지도를 활용하여 4개 그룹으로 분류된 결과를 기초로 랜덤 포레스트 모델과 지표종 분석을 적용하였을 때 그룹별 지표종 구성과 그룹별 서식지 특성과 상호 연관성을 보였다. 또한 그룹별 우점하는 서식환경에 따라 관찰된 종의 분포패턴과 밀도가 뚜렷하게 구분이 되었다. 자기조직화지도와 지표종분석, 랜덤 포레스트 모델을 함께 적용한 분석은 서식지 환경에 따라 조류 서식 특징파악에 유용한 결과를 도출할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 서울시에서 조성한 소규모 생물서식공간을 대상으로 유형분류를 실시하여 대표 대상지의 입지특성, 서식처 구조 및 생물서식기능, 위협요인을 분석, 종합하고 유형별 생태적 특성에 따른 조성 및 관리 문제점을 도출하여 개선방안과 관리항목을 제시하고자 하였다. 39개소를 대상으로 현장조사 자료를 통해 수집한 데이터를 이용하여 유형화하였으며, 유형화를 위한 분류기준으로 입지, 수계, 규모로 구분하여 대표 대상지 8개소를 선정하였다. 유형별 특성으로 입지는 배후산림 연결성이 낮거나, 단절되어 양서류 이동이 불리한 곳에 조성되었으며, 물 공급으로는 상시 유량 확보 및 일정한 수심 유지가 불안정하였다. 서식처 구조는 면적이 작으며, 양서류 서식에 불리한 인공형 서식구조, 토사 유입 가능성과 호안부의 훼손 등이 있었고 생물서식기능은 습지식물 부족과 귀화초본 분포, 위협요인으로는 주변으로 등산로 개설과 데크 등의 시설 인접으로 인위적인 교란이 발생하고 있었다. 유형별 특성에 따른 조성 시, 개선방안 제시 내용으로 양서류 이동을 위한 배후산림 연결과 물공급이 가능한 곳에 입지하는데 인위적인 물공급 가능성 검토와 지속적인 인입 유도를 위한 수체계 시스템을 도입할 필요가 있었다. 서식처 구조는 가능한 규모를 크게 하거나, 소규모는 여러 개를 연계하여 자연형 수변구조로 조성해야 할 것이다. 또한, 양서류 은신처 제공을 위한 습지식물 추가 도입과 산책로 등의 시설은 이동루트 확보 이외의 지역에 설치하여 인위적인 교란을 방지해야 할 것이다. 조성 후, 관리방안은 양서류 서식을 위한 다양한 수심 유지와 토사 유입에 의한 사면 안정화, 호안부 훼손 보수, 귀화초본 및 개방수면 확보를 위한 고사 식물체, 퇴적물 제거 등의 관리로 인위적인 관리는 최소화해야 할 것이다. 본 연구 결과, 기 적용된 기법의 문제점 분석을 통해 생물서식기능 향상을 위한 개선방안을 제시하고 이를 토대로 향후, 서울시를 비롯하여 소규모 생물서식공간을 조성하려는 지방자치단체에 도시환경에 적합한 소규모 생물서식공간 조성 및 관리방안을 제공할 수 있다는 데 의의가 있다.
Synthetic Aperture Radar (SAR)를 활용하여 토양수분을 산출 할 시 기존의 위성기반 자료에 비해 고해상도의 공간 자료를 생산할 수 있다. 고해상도의 광역 토양수분 자료는 기존의 위성 기반 토양수분 대비 보다 세밀한 지표면 토양수분 변동 관측이 가능하게 하므로, 산사태, 산불 및 홍수와 같은 자연재해 연구에 활용성이 뛰어나다. 하지만 SAR 신호인 후방산란계수는 토양수분 뿐만 아니라, 식생에 의한 영향도 포함하기 때문에 정확한 토양수분을 산정하기 위해서는 이러한 영향을 고려하는 단계가 요구된다. 본 연구에서는 한반도 중부의 농지, 산지, 및 초지의 식생조건 하에서 Sentinel-1 위성 SAR 자료를 활용하여 토양수분을 산정하기 위한 연구를 수행하였다. 식생의 영향을 고려하기 위해 대표적인 지표면 레이더 신호 산란 모형인 Water Cloud Model (WCM)을 사용하였으며, 식생 인자로 Radar Vegetation Index (RVI)를 활용하였다. 연구 지역으로는 토지피복도에 따라 농지와 초지, 산지 각각 2개 지역, 총 6개 대상 지역을 선정하였다. WCM의 매개변수 모의를 위해 지상 관측 토양수분 자료를 활용하였다. 관측 토양수분과의 검증 결과 초지, 산지, 농지 순으로 높은 정확도가 나타났으며, 특히 산지에서는 짙은 식생에도 불구하고 상관계수 값이 0.5 이상으로 나타난 반면 농지에서는 0.3 미만의 매우 낮은 값이 관측되었다. 연구 결과를 통해 다양한 식생 피복에서 SAR 기반 토양수분 산정에 적합한 관측 토양수분 조건을 제시 하였다. 향후 식생 높이, 식생 종류 등 과 융합한 연구가 수행된다면 보다 정확한 토양수분을 산정 할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 비도시지역의 생물종 서식지 보전을 위해 반영할 수 있는 생물종 관련 지표의 개발과 관리지역 세분화 방안을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 생물종 서식분포를 예측한 후에 예측된 서식분포를 활용하여 종풍부도를 만들고 그 결과를 토지적성평가와 비교를 하였다. 종분포도는 59종을 대상으로 Maxent 모형을 사용하였고 15개의 모형변수(5개 지형변수, 4개 식생변수, 6개 거리변수)를 활용하였다. 예측된 생물종 서식분포를 출현/비출현으로 구분한 후 합산하여 종풍부도를 예측 하였다. 토지적성평가는 평가체계 I에 따라 보전, 농업, 개발적성을 물리적, 지역, 공간적 입지 특성별로 평가하였다. 종풍부도 등급과 토지적성평가 등급과의 비교결과는 1등급은 10.92%, 2등급은 37.10%, 3등급은 34.56%, 4등급은 20.89% 그리고 5등급은 1.73%의 면적 일치도가 나타났다. 보전관리지역으로 분류되는 1등급과 계획관리지역으로 분류되는 5등급의 일치도가 가장 낮았다. 이처럼 계획관리지역으로 분류되어도, 종풍부도를 고려해 보면 많은 계획관리지역이 상대적으로 높은 종풍부도 값을 보여주었다. 관리지역은 생물종 서식지의 핵심지역은 아니지만 경관생태학적 관점에서 주변 서식처, 이동통로 등을 제공하면서 생물다양성 보호에 기여 할 수 있다. 따라서 도시관리계획에서 잠재적 생물종 서식분포를 고려하는 노력이 보다 집중되어야 할 것이다.
최근 IT 기술과 데이터의 범람으로 생활 전반적인 부분의 패러다임이 전환되고 있다. 이러한 기술의 발전과 변화는 학술영역에도 영향을 미치고 있다. 학문적 교류와 연계를 통해 연구주제나 연구 방법의 개선이 이루어지고 있다. 특히, 데이터 기반의 연구 방법이 다양한 학문분야에서 진행되고 있으며 조경학에서도 지속적인 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 시대적 상황을 반영하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 활용한 경관 선호 평가 및 예측모델의 개발 가능성을 알아보는 것을 목표로 한다. 본 연구의 목표를 달성하기 위하여 경관 분야에 머신러닝 기법을 적용하여 경관 선호 평가 및 예측 모델을 구축하고, 구축된 모형의 모의정도를 검증하였다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 신재생에너지 사업으로 주목받는 풍력발전시설 경관 이미지를 연구대상으로 선정하였다. 분석을 위하여 풍력발전시설 경관 이미지를 웹크롤링 기법을 활용하여 수집하고 분석 테이터셋을 구축하였다. 우수한 성능의 예측모델 도출을 위하여 머신러닝 분석에 활용되는 University of Ljubljana의 프로그램인 오렌지 버전 3.33을 활용하였다. 또, 머신러닝 학습데이터의 평가기준을 통합한 모델과 평가기준 별도 모델 구조를 활용하였으며, 머신러닝 분류모델에 적합한 kNN. SVM, Random Forest, Logistic Regression, Neural Network 알고리즘을 사용해 모델을 생성하였다. 생성된 모델을 성능 평가를 실시하여 본 연구에 가장 적합한 예측모델을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 예측모델은 경관의 유형에 따른 분류, 경관과 대상의 시거리에 따른 분류, 선호에 따른 분류 등 3가지 평가기준을 별도로 평가 후 종합해 예측하여 결과를 도출하였다. 연구 결과 경관 유형에 따른 평가 기준 정확도 0.986, 시거리에 따른 평가 기준 정확도 0.973, 선호에 따른 평가 기준 정확도 0.952에 달하는 높은 정확도를 가진 예측모델을 개발하였으며, 평가데이터 예측 결과를 통한 검증과정을 보아도 모델의 성능 치를 상회하는 성과를 도출했음을 알 수 있다. 경관 관련 연구에서 머신러닝을 활용한 예측모델 개발 가능성을 알아본 실험적 시도로 이미지 데이터의 수집 및 정제를 통해 데이터 세트를 구축하여 높은 성능의 예측모델이 생성 가능하며, 이후 경관 관련 연구 분야에 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과와 시사점, 한계점을 반영한다면 풍력발전시설의 경관뿐만 아니라 자연경관이나 문화경관 등 다양한 형태의 경관 예측모델 개발이 가능할 것으로 생각되며, 경관 유형에 따라 이미지를 분류하는 모델의 연구를 통해 데이터 분류의 시간을 단축하거나 머신러닝을 활용한 경관예측 인자분석을 통해 경관계획 요소의 중요도 분석 등의 주제에 맞는 연구 방법을 탐색하고 적용하여 후속 연구를 진행한다면 조경학 분야에서도 머신러닝 기법을 보다 유용하고 가치 있게 활용할 수 있을 것으로 생각된다.
In this study, we investigated the physical form of planting foundation of the parks and green spaces in the waterside of Korea and classified them into groups showing common features. It was clssified into 7 kinds of parks and green spaces of 27 waterside parks in Korea including landscape, ecology, art, shields, site boundaries, windbreaks, and soundproofing. As a result, the study was carried out on the detailed type and size estimation through the sampling survey of planting foundation of landscape and ecological type mounding which can be statistically analyzed. Landscape and ecological mounding have the characteristics of securing the ecological stability of the waterside planting areas and the diversity of planting landscape. It is possible to create a green landscape through various terrain changes such as enclosing, focusing, and panoramic view. The physical characteristics of ecological and landscape type mounding can be expressed as height, width, and length And physical data can appear in various forms and sizes depending on the purpose and function of the buffer effect of the land use in the waterside planting areas, the landscape creation, the ecological buffer. In this study, the range of the physical scale for landscape and ecological mounding of waterside parks and green spaces was calculated. The range of the mounding height was analyzed to be less than 1.25m and more than 1.25m and the average height was 0.74~1.08m and 1.75~2.75m respectively. In addition, the range of width of mounding was less than 6.13m, 6.13~17.5m, and more than 17.5m, and the average width of each was 3.45~4.95m, 7.05~10.85m and 31.54~51.54m respectively. The range for the length of mounding was less than 50m, 50~500m, and more than 500m. The mean length of each mounding was 34.0m, 116.3m and 955.8m. It is difficult to distinguish the difference between the waterside planting areas and the urban greenery in the purpose and function of landscape and ecological mounding. However, considering the average distance of 60m from the waterside and the average height of 1.26m, we can conclud that opened planting foundation is prefered to high mounding designs in waterside planting areas. It is expected that the results presented for the improvement of the logical and spatial value of the waterside parks and green areas planting foundation design can be served as the basic data helpful for practical application in landscape architecture planning and design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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