본 연구의 목적은 댐 유역 하천코리도 생태경관 구역의 설정과 하천생태계평가를 통해서 생태적 가치가 높은 보전지역을 설정하는데 있다. 본 연구는 2008년에서 2009년까지 수행된 "용담 다목적 댐 및 저수지 주변지역 생태조사"의 일환으로 수행된 연구결과에 기초하였다. 연구대상지역인 용담호는 그 유역면적이 $930km^2$로서 진안, 장수, 무주에 걸쳐 있으며, 주요 유입하천에는 주자천, 정자천, 진안천, 구량천 등이 있다. 이 댐 호는 상수원으로 이용되고 있으나, 유역 내 골프장, 체육공원 등의 난개발이 발생하여 수질오염 및 생태계 훼손이 우려되는 지역이다. 하천코리도의 경관단위구역은 조사 및 도면 정밀도 등을 고려하여 250mm, 500mm, 750mm의 3단계 세부구역으로 구분하였다. 하천생태계 평가는 하천환경평가와 코리도권 식생환경평가의 2가지로 구분하였다. 하천환경평가에서는 어류 및 저서 생물의 종다양성과 고유화 빈도, 하천환경의 자연도 평가를 수행하였다. 식생환경평가에는 임상도, 식생보전등급, 조류 및 포유류의 종다양성과 법정 보호종의 유무 등에 대해서 평가하였다. 각각의 생태공간정보를 그 중요도에 따라 3등급화하였고, 최종적으로 이를 중첩하여 보전우선가치가 높은 지역을 설정하였다. 법정 보호종 출현지점은 절대보전지역으로 설정하였다. 본 연구는 자연환경지역의 보전가치를 평가하는 댐 유역 하천생태계 평가방법을 제시하여, 개별적 생태조사의 결과를 통합할 수 있는 틀을 제시하였다는데 의의가 있다. 야생동물의 행동권과 계절별 서식환경, 생물종 간 관계 등에 대한 연구와 이를 바탕으로 한 에코톱과의 관련성에 관한 연구가 진행되어야 할 것으로 판단한다.
산사태는 가장 널리 퍼진 자연재해 중 하나로 인명 및 재산피해 뿐만 아니라 범 국가적 차원의 피해를 유발할 수 있기 때문에 효과적인 예측 및 예방이 필수적이다. 높은 정확도를 갖는 산사태 취약성도를 제작하려는 연구는 꾸준히 진행되고 있으며 다양한 모델이 산사태 취약성 분석에 적용되어 왔다. 빈도비 모델, logistic regression 모델, ensembles 모델, 인공신경망 등의 모델과 같이 픽셀기반 머신러닝 모델들이 주로 적용되어 왔고 최근 연구에서는 커널기반의 합성곱신경망 기법이 효과적이라는 사실과 함께 입력자료의 공간적 특성이 산사태 취약성 매핑의 정확도에 중요한 영향을 미친다는 사실이 알려졌다. 이러한 이유로 본 연구에서는 픽셀기반 deep neural network (DNN) 모델과 패치기반 convolutional neural network (CNN) 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구지역은 산사태 발생 빈도가 높고 피해가 큰 인제, 강릉, 평창을 포함한 강원도 지역으로 설정하였고, 산사태 관련인자로는 경사도, 곡률, 하천강도지수, 지형습윤지수, 지형위치 지수, 임상경급, 임상영급, 암상, 토지이용, 유효토심, 토양모재, 선구조 밀도, 단층 밀도, 정규식생지수, 정규수분지수의 15개 데이터를 이용하였다. 데이터 전처리 과정을 통해 산사태관련인자를 공간데이터베이스로 구축하였으며 DNN, CNN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하였다. 정량적인 지표를 통해 모델과 산사태 취약성도에 대한 검증을 진행하였으며 검증결과 패치기반의 CNN 모델에서 픽셀기반의 DNN 모델에 비해 3.4% 향상된 성능을 보였다. 본 연구의 결과는 산사태를 예측하는데 사용될 수 있고 토지 이용 정책 및 산사태 관리에 관한 정책 수립에 있어 기초자료 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
기후변화로 인해 폭염 발생 빈도 및 강도가 심해지고 있다. 도시지역은 도시열섬현상과 맞물려 폭염에 의한 피해가 더욱 심하기 때문에 면밀한 대비가 필요하다. 국외 많은 지자체에서는 폭염 대비 및 대책을 위해 다양한 공간정보를 이용하여, 열 지도를 구축 및 도시 내 서로 다른 공간적 특징을 가지는 지역별 적합한 폭염 대책을 세워 대비를 하고 있다. 열지도 구축은 폭염 대비를 위해 우선적으로 수행되어야 할 단계이며 중요하다. 열지도 구축 및 열 환경 분석 사례는 넓은 면적을 가지는 도시단위부터 좁은 면적을 가지는 지역단위까지 다양한 면적 분포를 가진다. 열지도 구축 방법은 원격탐사를 통한 방법부터 시뮬레이션을 활용하는 방까지 다양하지만, 공간적 규모에 따른 차별화된 공간정보 활용 기준은 잡혀져 있지 않아 연구자마다 각기 다른 방법을 통해 열 지도를 구축 및 열 환경을 분석하고 있다. 전술된 사유로 인해 분석 규모에 적합한 열지도 구축에 필요한 공간정보 기준이 수립될 필요가 있다. 이에 본 연구는 도시 열지도 구축을 위해 활용되는 공간정보 활용 효율화 방안을 제시하기 위해 국내외 폭염 및 도시 열 환경 분석 연구를 공간정보, 분석방법론, 최종결과물을 살펴보았다. 분석결과 공간정보 활용에 있어서는 원격탐사를 활용한 열지도 구축을 위해서는 기본 해상도인 공간, 시간, 분광해상도가 필요한 것으로 파악되었다. 시뮬레이션은 구동을 위한 입력 조건 정보인 기상데이터의 종류와 공간해상도가 분석 대상지의 규모별 상이함이 있음이 파악되었다. 따라서 원격탐사를 활용한 열지도의 경우는 공간·분광·시간 해상도를 고려해야 하며, 시뮬레이션은 구동을 위한 입력 조건인 공간해상도와 입력하는 기상정보의 조건을 사전에 고려해야 할 것으로 사료된다. 그리고 폭염 분석을 위한 모니터링 요소의 종류를 파악한 결과 토지피복, 도시 공간적 특징, 건축물, 지형, 식생, 그림자 관련 19가지 요소 종류를 파악했으며 규모별 요소의 종류가 차이가 있는 것이 파악되었다. 본 연구를 통해 폭염 분석 시, 수행하려는 연구 대상지의 면적 규모에 적합한 공간정보 활용 및 모니터링 요소 설정에 있어 연구의 방향을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
탁도는 부유물질에 의한 빛의 산란 또는 흡수로 인한 수체의 흐림을 나타내는 수치로 수질 관리 분야에서 중요 지표로 활용되고 있다. 탁도는 소규모의 하천에서 변동성이 심할 수 있으며, 이는 국가하천의 수질에 직접적으로 영향을 준다. 따라서 고해상도의 탁도 공간정보 산출은 매우 중요하다. 이 연구에서는 Korea Multi-Purpose Satellite-3 및 -3A (KOMPSAT-3/3A) 영상으로부터 한강 수계 하천의 고해상도 탁도 매핑을 위한 eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) 알고리즘 기반의 탁도 산출 모델을 개발하였다. 이를 위해 총 24장의 KOMPSAT-3/3A 영상과 150장의 Landsat-8 영상으로부터 계산된 대기 상단(Top Of Atmosphere, TOA) 반사율을 활용하였으며, Landsat-8 TOA 반사율은 KOMPSAT-3/3A의 관측 파장 대역에 적합하도록 교차검보정을 수행하였다. 국가수질자동관측망에서 측정된 탁도를 탁도 산출 모델의 참조자료로 사용하였고, 입력 변수로는 탁도가 실측된 위치에서의 TOA 분광반사율과 탁도 분석에 널리 이용되어 온 분광지수인 정규식생지수, 정규수분지수, 정규탁도지수, 그리고 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 대기 산출물(에어로졸 광학 두께, 수증기량, 오존)을 사용하였다. 또한 고탁도와 저탁도에 대한 KOMPSAT-3/3A TOA 분광반사율을 분석하여 탁도를 설명할 수 있는 새로운 정규탁도지수(new normalized difference turbidity index, nNDTI)를 제안하였고, 이를 탁도 산출 모델에 입력 변수로 추가하였다. XGBoost 기반 탁도 산출 모델은 현장관측 탁도와 비교하여 2.70 NTU의 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE) 및 14.70%의 정규화된 RMSE(normalized RMSE)를 가지는 탁도를 예측하여 우수한 성능을 보였으며, 이 연구에서 새롭게 제안한 nNDTI가 탁도 산출에 있어 가장 중요한 변수로 사용되었다. 개발된 탁도 산출 모델을 KOMPSAT-3/3A 영상에 적용하여 하천 탁도를 고해상도로 매핑하였으며, 탁도의 시공간적 변동에 대한 분석이 가능하였다. 이 연구를 통하여 고해상도의 정확한 탁도 공간정보 산출에 KOMPSAT-3/3A 영상이 매우 유용함을 확인할 수 있었다.
인공습지(CW)는 도시 폐수처리를 위한 효과적인 기술로, 물리-화학적 및 생물학적 자연처리과정을 통해 오염 물질이 제거된다. 본 연구는 서지학적 분석 방법을 통하여 인공습지의 현재까지의 연구 진행 상황과 향후 연구 동향을 조사하였다. 인공습지를 통한 페수 처리 성능 평가 분석을 위하여 최근 출판된 논문(오픈 액세스 학술지 포함) 100편을 기반으로 종합적 분석 및 검토를 수행하였다. 분석 결과, 스페인, 중국, 이탈리아, 미국이 논문 출판수가 두드러지는 것으로 나타났다. 논문에서 가장 많이 사용된 핵심용어는 수질(n=19), 식물 정화(n=13), 강우유출수(n=11), 인(n=11) 순으로 나타났으며, 수질개선과 영양염류 제거에 대한 인공습지의 효율성 관련 연구가 폭넓게 연구되고 있는 것으로 분석되었다. 검토된 다양한 유형의 인공습지 중 Hybrid 형태의 인공습지가 TSS(95.67%) 및BOD(88.67%)으로 오염물질 저감효율이 가장 높은 것으로 나타났으며, VSSF, HSSF는 TSS 제거(83.25% 및 78.83%)에 가장 효과적인 것으로 조사되었다. VSSF 습지는 가장 높은 COD 제거 효율(71.82%)을 보였다. 일반적으로 인공습지에서 물리적 처리(예: 침전, 여과, 흡착)와 생물학적 메커니즘(예: 생분해)은 TSS, BOD, COD 제거 효율에 영향을 미치기 때문이다. Hybrid 형태의 인공습지는 호기성 및 혐기성 조건, 다양한 식생 유형, 다양한 매체 구성 등의 다양한 인자와 여러 처리 과정을 통해 미생물 활성도 증가 및 질소 처리를 통해 TN(60.78%)의 높은 저감효과를 보였다. FWS 형태의 인공습지는 퇴적물에 결합된 인을 침전 및 식물의 흡수를 통해 높은TP 제거효율(54.50%)로 나타났습니다. 일반적으로 인공습지에는 식물 정화 능력이 뛰어난 Phragmites, Cyperus, Iris 및 Typha 이 적용되고 있다. 본 연구는 향후 도시 지역에서 발생되는 폐수 처리를 위한 지속 가능한 대안으로 제시 가능할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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