반민정
(동국대학교)
,
신상욱
(GS건설)
,
이동훈
(동국대학교)
,
김정규
(고려대학교)
,
이호식
(국립한국교통대학교)
,
김영
(고려대학교 세종캠퍼스)
,
박정훈
(전남대학교)
,
이순화
(영남대학교)
,
김선영
(국립환경과학원)
,
강주현
(동국대학교)
한국습지학회지 = Journal of wetlands research
하천퇴적물은 유역내 다양한 오염원으로부터 발생하는 중금속, 유기물 등 오염물질의 수용체일 뿐만 아니라 수질 오염 및 수생태 악영향을 유발할 수 있는 2차적 오염원이기에 중요한 관리대상이라고 할 수 있다. 오염된 하천퇴적물의 효과적인 관리를 위해서는 오염원에 대한 식별과 이와 연계된 관리대책의 수립이 우선되어야 한다. 본 연구는 하천퇴적물내 측정된 다양한 이화학적 오염항목 분포 특성에 기반하여 퇴적물의 주요 오염원을 식별하기 위한 방법으로서 기계학습모델의 적용성을 평가하였다. 기계학습 모델의 성능 평가를 위해 전국 4대강 수계내 주요 폐금속광산 및 산업단지 인근에서 수집된 총 356개의 하천퇴적물에 대한 중금속 10개 항목(Cd, Cu, Pb, Ni, As, Zn, Cr, Hg, Li, Al)과 토양항목 3개(모래, 실트, 점토 비율) 수질항목 5개(함수율, 강열감량, 총유기탄소, 총질소, 총인)를 포함한 총 18개 오염항목에 대한 분석자료를 활용하였다. 기계학습 분류 모델로서 선형판별분석(linear discriminant analysis, LDA)과 서포트벡터머신(support vector machine, SVM) 분류기를 사용하여 폐금속광산('광산')과 산업단지('산단') 인근에서의 하천퇴적물 시료의 분류 성능을 평가한 결과, 채취 지점 및 시기별 4가지 경우(비강우시 광산, 강우시 광산, 비강우시 산단, 및 강우시 산단)에 대한 퇴적물 시료의 분류 성능이 우수하였으며, 특히 비선형 모델인 SVM(88.1%)이 선형모델인 LDA(79.5%) 보다 퇴적물을 분류하는데 있어 보다 우수한 성능을 나타냈다. SVM 앙상블 기반 비배타적 다중라벨분류기 모델을 이용하여 각 시료채취 지점 상류 유역 1km 반경 내 지배적인 토지이용 및 오염원을 다중 타겟값으로 다중분류 예측을 수행한 결과, 폐금속광산과 산업단지의 분류는 비교적 높은 정확도로 수행하였으나, 도시와 농업지역 등 다른 비점오염원에 대한 분류정확도는 56~60%범위로 비교적 낮게 나타났다. 이는 다중라벨 분류모델의 복잡성에 비해 데이터셋의 크기가 상대적으로 작아서 발생한 과적합에 기인한 것으로 향후 보다 많은 측정자료가 확보될 경우 기계학습 모델을 적용한 오염원 분류의 정확도를 보다 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
연구주제
본 연구에서는 하천 퇴적물의 중금속 오염원 식별 및 오염특성 비교 분석을 위한 방안으로 기계학습 모델의 적용성을 평가하였다
문제정의
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본 연구에서는 하천 퇴적물의 중금속 오염원 식별 및 오염특성 비교 분석을 위한 방안으로 기계학습 모델의 적용성을 평가하였다. 4대강 수계에 분포한 주요 폐금속광산 및 산업단지 인근에서 수집된 356개 하천퇴적물 시료의 10개 중금속 항목, 5개 수질항목, 그리고 3개 토양 항목 등 총 18개 항목 분석 자료를 활용하였으며, 기계학습 모델로서 선형판별분석(linear discriminant analysis, LDA)와 서포트 벡터머신(support vector machine, SVM) 분류기를 사용하여 퇴적물 시료 채취시의 기상조건(강우 및 비강우) 및 인근 유역특성(폐금속광산 및 산업단지)에 따른 퇴적물 시료의 분류 성능을 평가하였다.
본 연구에서는 하천 퇴적물의 중금속 오염원 식별 및 오염특성 비교 분석을 위한 방안으로 기계학습 모델의 적용성을 평가하였다
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본 연구에서는 퇴적물 오염물질의 특성 차이에 기반한 오염원 식별 방법으로 기계학습모델의 적용성을 평가하였다. 기계학습모델로 선형판별분석(LDA)과 서포트벡터머신(SVM)을 이용하였으며, 폐금속광산지역과 산업단지, 강우 영향별 퇴적물 시료의 식별이 가능함을 보였다.
본 연구에서는 퇴적물 오염물질의 특성 차이에 기반한 오염원 식별 방법으로 기계학습모델의 적용성을 평가하였다
대상데이터
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본 연구에서는 하천 퇴적물의 중금속 오염원 식별 및 오염특성 비교 분석을 위한 방안으로 기계학습 모델의 적용성을 평가하였다. 4대강 수계에 분포한 주요 폐금속광산 및 산업단지 인근에서 수집된 356개 하천퇴적물 시료의 10개 중금속 항목, 5개 수질항목, 그리고 3개 토양 항목 등 총 18개 항목 분석 자료를 활용하였으며, 기계학습 모델로서 선형판별분석(linear discriminant analysis, LDA)와 서포트 벡터머신(support vector machine, SVM) 분류기를 사용하여 퇴적물 시료 채취시의 기상조건(강우 및 비강우) 및 인근 유역특성(폐금속광산 및 산업단지)에 따른 퇴적물 시료의 분류 성능을 평가하였다. 나아가 비배타적 다중라벨분류 모델을 사용하여 상류 방향 영향권내 주요 토지이용(도시 및 농업), 폐금속광산 유무, 산업단지 유무 및 산업폐수처리장 유무 등 총 5개 오염원 분류를 통해 유역내 잠재적 오염원의 식별 가능성을 평가하였다.
4대강 수계에 분포한 주요 폐금속광산 및 산업단지 인근에서 수집된 356개 하천퇴적물 시료의 10개 중금속 항목, 5개 수질항목, 그리고 3개 토양 항목 등 총 18개 항목 분석 자료를 활용하였으며, 기계학습 모델로서 선형판별분석(linear discriminant analysis, LDA)와 서포트 벡터머신(support vector machine, SVM) 분류기를 사용하여 퇴적물 시료 채취시의 기상조건(강우 및 비강우) 및 인근 유역특성(폐금속광산 및 산업단지)에 따른 퇴적물 시료의 분류 성능을 평가하였다
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4대강 수계에 분포한 주요 폐금속광산 및 산업단지 인근에서 수집된 356개 하천퇴적물 시료의 10개 중금속 항목, 5개 수질항목, 그리고 3개 토양 항목 등 총 18개 항목 분석 자료를 활용하였으며, 기계학습 모델로서 선형판별분석(linear discriminant analysis, LDA)와 서포트 벡터머신(support vector machine, SVM) 분류기를 사용하여 퇴적물 시료 채취시의 기상조건(강우 및 비강우) 및 인근 유역특성(폐금속광산 및 산업단지)에 따른 퇴적물 시료의 분류 성능을 평가하였다. 나아가 비배타적 다중라벨분류 모델을 사용하여 상류 방향 영향권내 주요 토지이용(도시 및 농업), 폐금속광산 유무, 산업단지 유무 및 산업폐수처리장 유무 등 총 5개 오염원 분류를 통해 유역내 잠재적 오염원의 식별 가능성을 평가하였다.
나아가 비배타적 다중라벨분류 모델을 사용하여 상류 방향 영향권내 주요 토지이용(도시 및 농업), 폐금속광산 유무, 산업단지 유무 및 산업폐수처리장 유무 등 총 5개 오염원 분류를 통해 유역내 잠재적 오염원의 식별 가능성을 평가하였다.
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각각의 비강우시 및 강우시 데이터셋에 대하여 금강유역을 제외한 퇴적물 채취지점은 인근의 특성이 폐금속광산 또는 산업단지로 확연히 구분되므로 해당 퇴적물 데이터셋은 인근 유역특성에 따라 각각 ‘광산(MM)’과 ‘산단(IC)’으로 분류하였다
각각의 비강우시 및 강우시 데이터셋에 대하여 금강유역을 제외한 퇴적물 채취지점은 인근의 특성이 폐금속광산 또는 산업단지로 확연히 구분되므로 해당 퇴적물 데이터셋은 인근 유역특성에 따라 각각 ‘광산(MM)’과 ‘산단(IC)’으로 분류하였다
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비배타적 다중라벨분류기(Non-exclusive multi-label classification)를 이용하여 퇴적물의 중금속 및 유기물 농도에 따른 유역 내 잠재 오염원의 영향과 기여도 평가 모델로의 이용 가능성을 추가적으로 평가하였다(Fig. 2).
비배타적 다중라벨분류기(Non-exclusive multi-label classification)를 이용하여 퇴적물의 중금속 및 유기물 농도에 따른 유역 내 잠재 오염원의 영향과 기여도 평가 모델로의 이용 가능성을 추가적으로 평가하였다(Fig
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다중분류 SVM 입력 자료에는 ArcGIS 공간분석을 통해 지점별 영향반경 1 km 이내의 집수구역에 대한 토지이용비율(도시 및 농업), 폐광산 유무, 산업단지 유무 및 산업폐수 처리장 유무 정보를 추출하여 ‘광산(MM)’, ‘산단(IC)’, ‘도시(UB)’, ‘농업(AG)’, ‘산업폐수처리장(IW)’ 등 총 5개의 class로 구분하였다(Fig
다중분류 SVM 입력 자료에는 ArcGIS 공간분석을 통해 지점별 영향반경 1 km 이내의 집수구역에 대한 토지이용비율(도시 및 농업), 폐광산 유무, 산업단지 유무 및 산업폐수 처리장 유무 정보를 추출하여 ‘광산(MM)’, ‘산단(IC)’, ‘도시(UB)’, ‘농업(AG)’, ‘산업폐수처리장(IW)’ 등 총 5개의 class로 구분하였다(Fig
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학습과 검증에 사용되지 않은 ‘혼합지역-A(Composite-A)’와 ‘혼합지역-B(Composite-B)’ 데이터를 이용하여 LDA의 분류 성능을 평가해 보았다
학습과 검증에 사용되지 않은 ‘혼합지역-A(Composite-A)’와 ‘혼합지역-B(Composite-B)’ 데이터를 이용하여 LDA의 분류 성능을 평가해 보았다
데이터처리
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본 연구를 위하여 2018-2019년 기간 동안 4대강 수계 18개 중권역내(Fig. 1) 폐금속광산 및 산업단지 인근 총 205개 하천지점에서 채취한 퇴적물 시료 총 356개에 대한 분석데이터를 국립환경과학원으로부터 제공받았다.
본 연구를 위하여 2018-2019년 기간 동안 4대강 수계 18개 중권역내(Fig
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본 연구를 위하여 2018-2019년 기간 동안 4대강 수계 18개 중권역내(Fig. 1) 폐금속광산 및 산업단지 인근 총 205개 하천지점에서 채취한 퇴적물 시료 총 356개에 대한 분석데이터를 국립환경과학원으로부터 제공받았다. 퇴적물 데이터가 수집된 지점들은 폐광산 6개소, 산업단지 8개소, 산업단지 및 폐광산 복합지역 2개소 등 총 16 지역 인근에 위치한 하천 지점들이다.
1) 폐금속광산 및 산업단지 인근 총 205개 하천지점에서 채취한 퇴적물 시료 총 356개에 대한 분석데이터를 국립환경과학원으로부터 제공받았다
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1) 폐금속광산 및 산업단지 인근 총 205개 하천지점에서 채취한 퇴적물 시료 총 356개에 대한 분석데이터를 국립환경과학원으로부터 제공받았다. 퇴적물 데이터가 수집된 지점들은 폐광산 6개소, 산업단지 8개소, 산업단지 및 폐광산 복합지역 2개소 등 총 16 지역 인근에 위치한 하천 지점들이다. 연구지역내 폐광산은 과거 금속광산으로 활용되었던 지역들로 중금속 오염 우려가 높으며, 산업단지의 경우 기계, 조립금속, 섬유, 의복, 전기, 전자, 자동차 부품 제조 등 여러 업종이 혼재된 복합 단지들로서 다양한 중금속 배출이 우려되는 지역들이다.
퇴적물 데이터가 수집된 지점들은 폐광산 6개소, 산업단지 8개소, 산업단지 및 폐광산 복합지역 2개소 등 총 16 지역 인근에 위치한 하천 지점들이다
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총 각 하천퇴적물 데이터셋은 모래, 실트, 점토, 함수율, 강열감량(LOI), 총유기탄소(TOC), 총질소(TN), 총인(TP), Cd, Cu, Pb, Ni, As, Zn, Cr, Hg, Li, Al 등 총 18개 항목에 대한 농도값을 포함하고 있다(Table 1). 각각의 비강우시 및 강우시 데이터셋에 대하여 금강유역을 제외한 퇴적물 채취지점은 인근의 특성이 폐금속광산 또는 산업단지로 확연히 구분되므로 해당 퇴적물 데이터셋은 인근 유역특성에 따라 각각 ‘광산(MM)’과 ‘산단(IC)’으로 분류하였다.
총 각 하천퇴적물 데이터셋은 모래, 실트, 점토, 함수율, 강열감량(LOI), 총유기탄소(TOC), 총질소(TN), 총인(TP), Cd, Cu, Pb, Ni, As, Zn, Cr, Hg, Li, Al 등 총 18개 항목에 대한 농도값을 포함하고 있다(Table 1)
제안방법
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퇴적물과 토양 오염도의 오염원별(산업단지, 폐금속광산) 및 시기별(강우시, 비강우시) 오염특성을 비교하여 각 토지 이용을 특징짓는 오염항목과 특이적 농도변화를 갖는 오염 항목을 도출하여 하천퇴적물 오염원 관리를 위한 우선순위 항목을 제시하기 위해 다변량 분산분석(Multi-variate Analysis of Variance, MANOVA)을 수행하였다. MANOVA는 강우유무와 퇴적물 오염원이 퇴적물에 미치는 영향 특성에 대해 통계소프트웨어 SPSS를 이용하였다.
퇴적물과 토양 오염도의 오염원별(산업단지, 폐금속광산) 및 시기별(강우시, 비강우시) 오염특성을 비교하여 각 토지 이용을 특징짓는 오염항목과 특이적 농도변화를 갖는 오염 항목을 도출하여 하천퇴적물 오염원 관리를 위한 우선순위 항목을 제시하기 위해 다변량 분산분석(Multi-variate Analysis of Variance, MANOVA)을 수행하였다
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퇴적물과 토양 오염도의 오염원별(산업단지, 폐금속광산) 및 시기별(강우시, 비강우시) 오염특성을 비교하여 각 토지 이용을 특징짓는 오염항목과 특이적 농도변화를 갖는 오염 항목을 도출하여 하천퇴적물 오염원 관리를 위한 우선순위 항목을 제시하기 위해 다변량 분산분석(Multi-variate Analysis of Variance, MANOVA)을 수행하였다. MANOVA는 강우유무와 퇴적물 오염원이 퇴적물에 미치는 영향 특성에 대해 통계소프트웨어 SPSS를 이용하였다. MANOVA 수행 후 일원배치 ANOVA로 측정항목별 사후 검증(post-hoc test)을 수행하여 각 조건별 농도 수준 차이를 비교 검토하였다.
MANOVA는 강우유무와 퇴적물 오염원이 퇴적물에 미치는 영향 특성에 대해 통계소프트웨어 SPSS를 이용하였다
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MANOVA는 강우유무와 퇴적물 오염원이 퇴적물에 미치는 영향 특성에 대해 통계소프트웨어 SPSS를 이용하였다. MANOVA 수행 후 일원배치 ANOVA로 측정항목별 사후 검증(post-hoc test)을 수행하여 각 조건별 농도 수준 차이를 비교 검토하였다. 분석시 정규성 확보를 위해 모든 환경 변수를 로그변환하였고 통계적 유의성은 p<0.
MANOVA 수행 후 일원배치 ANOVA로 측정항목별 사후 검증(post-hoc test)을 수행하여 각 조건별 농도 수준 차이를 비교 검토하였다
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퇴적물과 토양 오염도의 오염원별(산업단지, 폐금속광산) 및 시기별(강우시, 비강우시) 오염특성을 비교하여 각 토지 이용을 특징짓는 오염항목과 특이적 농도변화를 갖는 오염 항목을 도출하여 하천퇴적물 오염원 관리를 위한 우선순위 항목을 제시하기 위해 다변량 분산분석(Multi-variate Analysis of Variance, MANOVA)을 수행하였다. MANOVA는 강우유무와 퇴적물 오염원이 퇴적물에 미치는 영향 특성에 대해 통계소프트웨어 SPSS를 이용하였다.
퇴적물과 토양 오염도의 오염원별(산업단지, 폐금속광산) 및 시기별(강우시, 비강우시) 오염특성을 비교하여 각 토지이용을 특징짓는 오염항목과 특이적 농도변화를 갖는 오염항목을 도출하여 하천퇴적물 오염원 관리를 위한 우선순위 항목을 제시하기 위해 다변량 분산분석(Multi-variate Analysis of Variance, MANOVA)을 수행하였다.
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퇴적물과 토양 오염도의 오염원별(산업단지, 폐금속광산) 및 시기별(강우시, 비강우시) 오염특성을 비교하여 각 토지 이용을 특징짓는 오염항목과 특이적 농도변화를 갖는 오염 항목을 도출하여 하천퇴적물 오염원 관리를 위한 우선순위 항목을 제시하기 위해 다변량 분산분석(Multi-variate Analysis of Variance, MANOVA)을 수행하였다. MANOVA는 강우유무와 퇴적물 오염원이 퇴적물에 미치는 영향 특성에 대해 통계소프트웨어 SPSS를 이용하였다. MANOVA 수행 후 일원배치 ANOVA로 측정항목별 사후 검증(post-hoc test)을 수행하여 각 조건별 농도 수준 차이를 비교 검토하였다.
MANOVA는 강우유무와 퇴적물 오염원이 퇴적물에 미치는 영향 특성에 대해 통계소프트웨어 SPSS를 이용하였다
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MANOVA는 강우유무와 퇴적물 오염원이 퇴적물에 미치는 영향 특성에 대해 통계소프트웨어 SPSS를 이용하였다. MANOVA 수행 후 일원배치 ANOVA로 측정항목별 사후 검증(post-hoc test)을 수행하여 각 조건별 농도 수준 차이를 비교 검토하였다. 분석시 정규성 확보를 위해 모든 환경 변수를 로그변환하였고 통계적 유의성은 p<0.
MANOVA 수행 후 일원배치 ANOVA로 측정항목별 사후검증(post-hoc test)을 수행하여 각 조건별 농도 수준 차이를 비교 검토하였다
이론/모형
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비배타적 다중라벨분류기는 SVM 알고리즘을 기반(‘다중 분류 SVM’)으로, python 라이브러리 sklearn툴의 Multioutput_classification 기능을 사용하여 구축하였다
비배타적 다중라벨분류기는 SVM 알고리즘을 기반(‘다중 분류 SVM’)으로, python 라이브러리 sklearn툴의 Multioutput_classification 기능을 사용하여 구축하였다
성능/효과
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결과적으로 최종평가지역인 금강지역 65개 데이터는 ‘광산’에 35개, ‘산단’에 48개, ‘도시’에 43개, ‘농업‘에 42개, ‘산업폐수처리장’에 46개 데이터로 할당되었다
결과적으로 최종평가지역인 금강지역 65개 데이터는 ‘광산’에 35개, ‘산단’에 48개, ‘도시’에 43개, ‘농업‘에 42개, ‘산업폐수처리장’에 46개 데이터로 할당되었다
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3a 및 3b는 LDA를 이용한 퇴적물 시료 분류 결과에 따른 요인득점 biplot을 나타낸 것이다. 학습 및 검증 데이터에 대한 퇴적물의 평균 분류 정확도는 79.5%, F1 score는 68.0% (정밀도 69.5%, 67.0%)로서 높은 분류 성능을 나타냈다. 산점도와 95% 신뢰타원을 비교한 결과 폐금속광산과 산업단지, 그리고 강우시 및 비강우시 퇴적물 시료가 전반적으로 유의하게 분류되고 있음을 확인할 수 있었다.
학습 및 검증 데이터에 대한 퇴적물의 평균 분류 정확도는 79.5%, F1 score는 68.0% (정밀도 69.5%, 67.0%)로서 높은 분류 성능을 나타냈다
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0%)로서 높은 분류 성능을 나타냈다. 산점도와 95% 신뢰타원을 비교한 결과 폐금속광산과 산업단지, 그리고 강우시 및 비강우시 퇴적물 시료가 전반적으로 유의하게 분류되고 있음을 확인할 수 있었다. 다만 산업단지 인근의 퇴적물의 경우에 강우영향에 따른 퇴적물 요인특점에 성상에 차이가 적었는데 산업단지에서 발생하는 중금속 등의 오염물질의 경우 비점오염원의 형태 보다는 산업폐수처리장 등 점오염원의 형태로 주로 배출되기 때문에 강우 유무에 따른 퇴적물의 성상차이가 상대적으로 적기 때문으로 풀이된다.
산점도와 95% 신뢰타원을 비교한 결과 폐금속광산과 산업단지, 그리고 강우시 및 비강우시 퇴적물 시료가 전반적으로 유의하게 분류되고 있음을 확인할 수 있었다
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LDA를 이용한 혼합지역 데이터 분류결과 산업단지가 광범위하게 분포한 혼합지역-A 데이터의 경우 모델에서도 대부분 산업단지로 분류되었으며(Fig. 3c) 광산이 상대적으로 많은 혼합지역-B 데이터의 경우에도 산업단지로 분류될 확률이 광산지역으로 분류될 확률보다는 전반적으로 높았지만 혼합지역-A에 비해서는 광산으로 예측하는 비율이 증가하였다(Fig. 3d).
3c) 광산이 상대적으로 많은 혼합지역-B 데이터의 경우에도 산업단지로 분류될 확률이 광산지역으로 분류될 확률보다는 전반적으로 높았지만 혼합지역-A에 비해서는 광산으로 예측하는 비율이 증가하였다(Fig
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3d). 따라서 모델을 통하여 혼합지역에서도 우세한 오염원의 특성을 반영하여 분류가 적합하게 이루어짐을 확인할 수 있었다. 또한 두 유역의 모든 오염원에서 강우조건은 비강우일 것으로 예측하여 강우영향에 대한 진단을 적절히 수행할 수 있는 것으로 판단하였다.
따라서 모델을 통하여 혼합지역에서도 우세한 오염원의 특성을 반영하여 분류가 적합하게 이루어짐을 확인할 수 있었다
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4d). 그러나 Composite area B에서는 LDA보다 SVM에서 폐금속 광산으로 분류할 확률이 증가하므로 SVM모델에서 토지이용의 비율을 더 잘 반영할 수 있는 것으로 나타났다.
그러나 Composite area B에서는 LDA보다 SVM에서 폐금속 광산으로 분류할 확률이 증가하므로 SVM모델에서 토지이용의 비율을 더 잘 반영할 수 있는 것으로 나타났다.
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다중분류 SVM은 여러 오염원의 복합적 영향을 고려하기 위해 수행하였다. 다중분류 결과 학습은 90.7%로 모델적합이 잘 됨을 확인하였으나, 테스트 데이터셋에 대한 예측정확도가 산업폐수처리장 0.5077, 광산지역의 경우 0.7231, 도시지역은 0.6615, 농업지역은 0.5692, 산단지역은 0.6308로 정확도는 대부분 학습 정확도에 비해 다소 낮게 나타났다(Fig. 5).
다중분류 결과 학습은 90.7%로 모델적합이 잘 됨을 확인하였으나, 테스트 데이터셋에 대한 예측정확도가 산업폐수처리장 0.5077, 광산지역의 경우 0.7231, 도시지역은 0.6615, 농업지역은 0.5692, 산단지역은 0.6308로 정확도는 대부분 학습 정확도에 비해 다소 낮게 나타났다(Fig
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본 연구에서는 퇴적물 오염물질의 특성 차이에 기반한 오염원 식별 방법으로 기계학습모델의 적용성을 평가하였다. 기계학습모델로 선형판별분석(LDA)과 서포트벡터머신(SVM)을 이용하였으며, 폐금속광산지역과 산업단지, 강우 영향별 퇴적물 시료의 식별이 가능함을 보였다. 결과적으로 두 모델 모두 강우영향 판별시에는 높은 정확도를 보였고 LDA에 비해 비선형 모델인 SVM에서 실제 유역내 오염원(광산 및 산단)의 영향을 더 잘 반영하는 결과를 도출하는 것을 확인하였다.
기계학습모델로 선형판별분석(LDA)과 서포트벡터머신(SVM)을 이용하였으며, 폐금속광산지역과 산업단지, 강우 영향별 퇴적물 시료의 식별이 가능함을 보였다
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기계학습모델로 선형판별분석(LDA)과 서포트벡터머신(SVM)을 이용하였으며, 폐금속광산지역과 산업단지, 강우 영향별 퇴적물 시료의 식별이 가능함을 보였다. 결과적으로 두 모델 모두 강우영향 판별시에는 높은 정확도를 보였고 LDA에 비해 비선형 모델인 SVM에서 실제 유역내 오염원(광산 및 산단)의 영향을 더 잘 반영하는 결과를 도출하는 것을 확인하였다. 다중분류 SVM은 개별 오염원에 대한 정확도는 데이터 수의 한계로 분류정확도가 낮았으나, 복합지역에서 다수 오염원의 영향 예측이 가능함을 확인하였다.
결과적으로 두 모델 모두 강우영향 판별시에는 높은 정확도를 보였고 LDA에 비해 비선형 모델인 SVM에서 실제 유역내 오염원(광산 및 산단)의 영향을 더 잘 반영하는 결과를 도출하는 것을 확인하였다
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결과적으로 두 모델 모두 강우영향 판별시에는 높은 정확도를 보였고 LDA에 비해 비선형 모델인 SVM에서 실제 유역내 오염원(광산 및 산단)의 영향을 더 잘 반영하는 결과를 도출하는 것을 확인하였다. 다중분류 SVM은 개별 오염원에 대한 정확도는 데이터 수의 한계로 분류정확도가 낮았으나, 복합지역에서 다수 오염원의 영향 예측이 가능함을 확인하였다. 향후 보다 많은 데이터를 활용할 경우 도시, 농업, 교통 등 보다 상세한 오염원의 식별이 가능할 것으로 판단된다.
다중분류 SVM은 개별 오염원에 대한 정확도는 데이터 수의 한계로 분류정확도가 낮았으나, 복합지역에서 다수 오염원의 영향 예측이 가능함을 확인하였다
후속연구
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그러나 광산과 산업단지의 영향이 혼재하는 유역에서 단일분류 SVM과 비교하여 광산의 영향을 동시에 명시할 수 있음을 확인하였다. 따라서 향후 전국 측정망자료 등 보다 많은 자료를 활용하고, 토지이용에 따른 복합적 영향이 명확히 존재하는 데이터셋을 추가할 수 있을 경우 다중분류 SVM의 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 예상된다.
따라서 향후 전국 측정망자료 등 보다 많은 자료를 활용하고, 토지이용에 따른 복합적 영향이 명확히 존재하는 데이터셋을 추가할 수 있을 경우 다중분류 SVM의 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 예상된다.
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다중분류 SVM은 개별 오염원에 대한 정확도는 데이터 수의 한계로 분류정확도가 낮았으나, 복합지역에서 다수 오염원의 영향 예측이 가능함을 확인하였다. 향후 보다 많은 데이터를 활용할 경우 도시, 농업, 교통 등 보다 상세한 오염원의 식별이 가능할 것으로 판단된다.
향후 보다 많은 데이터를 활용할 경우 도시, 농업, 교통 등 보다 상세한 오염원의 식별이 가능할 것으로 판단된다.
이경석
(동국대학교 건설환경공학과)
,
이동훈
(동국대학교 건설환경공학과)
,
안영미
(한국환경공단 수생태복원부)
,
강주현
(동국대학교 건설환경공학과)
한국습지학회지 = Journal of wetlands research
순환관개는 농업유역내 하천수를 상류의 농경지로 재투입시켜 관개용수로써 활용하고 기 사용된 용수는 직접유출 또는 기저유출의 형태로 하천으로 회귀되는 관개방식이다. 순환관개는 용수 및 양분 확보 측면에서 장점이 크지만 순환관개 후 발생하는 회귀수는 과투입된 양분을 함유하고 있어 하천 수질에 악영향을 미칠 것으로 예상된다. 따라서 순환관개에 따른 하천 수질변화에 대한 정량적 분석은 효율적인 농업용수 공급과 수질관리대책 수립을 위해 반드시 필요하다. 유역내 수문 및 오염물질의 순환, 그리고 하천수질에 대한 정량적 영향을 통합적으로 분석하기 위하여 유역모델이 주로 활용되고 있으나 대부분의 유역모델들은 순환관개에 의한 수질 영향을 모의할 수 있는 기능을 제공하고 있지 않다. 이에 본 연구에서는 HSPF(Hydrological Simulation Program-Fortran) 유역모델과 다중 저류지 모델(Multi-reservoir model)을 연계하여 순환관개 시스템 운영에 따른 하천수질 영향을 분석하고자 하였다. 연구 대상 지역은 경상남도 창녕군 계성천 유역내 순환관개를 시행하고 있는 관곡천 소유역으로 농업활동에 의한 오염물질 배출이 주된 지역이다. 먼저 계성천 및 관곡천을 대상으로 구축된 HSPF모델을 활용하여 관개지역에서의 배출수(직접유출 및 기저유출) 및 하천수에 대한 연간 유량 및 수질 변화 시계열 자료를 생성하고 이를 토대로 자체 구축한 다중저류조 모델을 보정한 후 순환관개 모의에 사용하였다. 다중 저류지 모델에서 관곡천 유역을 관개지역과 관곡천 등 두 개의 하위시스템으로 구성하고 순환관개에 따른 하위시스템내 반응(식물흡수, 흡탈착, 및 소멸) 및 하위시스템 간 물 및 물질(질소 및 인)전달 관계를 모의할 수 있도록 하였다. 최종적으로 순환관개 운영 유무에 따라 총 3개의 시나리오를 구성하여 연간 순환관개용수량 변화에 따른 관곡천 수질영향을 분석하였다.
연구방법
2008)을 구축하고, 이를 HSPF모델과 연계하여 순환관개 시스템 운영에 따른 수질영향을 분석하고자 하였다
대상데이터
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이에 본 연구에서는 Feedback 구성을 가진 다중 저류지모델(Multi-reservoir model)(Chapra. 2008)을 구축하고, 이를 HSPF모델과 연계하여 순환관개 시스템 운영에 따른 수질영향을 분석하고자 하였다. 본 연구에서는 낙동강 유역 내 순환관개를 실시 중인 관곡천 소유역을 대상으로 수문 및 수질 특성을 상세하게 반영할 수 있는 HSPF모델을 구축하여 농경지에서 하천으로의 유출수(직접유출 및 기저유출) 및 하천에서의 유량 및 오염부하량 시계열 값을 생성한 후 다중 저류지 모델의 경계조건 및 보정자료로 사용하였다.
2008)을 구축하고, 이를 HSPF모델과 연계하여 순환관개 시스템 운영에 따른 수질영향을 분석하고자 하였다
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본 연구에서는 낙동강 유역 내 순환관개를 실시 중인 관곡천 소유역을 대상으로 수문 및 수질 특성을 상세하게 반영할 수 있는 HSPF모델을 구축하여 농경지에서 하천으로의 유출수(직접유출 및 기저유출) 및 하천에서의 유량 및 오염부하량 시계열 값을 생성한 후 다중 저류지 모델의 경계조건 및 보정자료로 사용하였다. 연구 대상 지역을 2개의 저류형 하위시스템(관개지역 및 하천)으로 분할하여 각 하위시스템내 반응(식물 흡수, 흡탈착 및 소멸) 및 하위시스템 간 물질전달을 모의할 수 있도록 하였다. 최종적으로 순환관개 운영에 따른 3개의 시나리오를 구성하여 연 관개용수량 규모에 따른 수질변화 및 배출부하량을 분석하였다.
연구 대상 지역을 2개의 저류형 하위시스템(관개지역 및 하천)으로 분할하여 각 하위시스템내 반응(식물 흡수, 흡탈착 및 소멸) 및 하위시스템 간 물질전달을 모의할 수 있도록 하였다
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연구 대상 지역을 2개의 저류형 하위시스템(관개지역 및 하천)으로 분할하여 각 하위시스템내 반응(식물 흡수, 흡탈착 및 소멸) 및 하위시스템 간 물질전달을 모의할 수 있도록 하였다. 최종적으로 순환관개 운영에 따른 3개의 시나리오를 구성하여 연 관개용수량 규모에 따른 수질변화 및 배출부하량을 분석하였다.
최종적으로 순환관개 운영에 따른 3개의 시나리오를 구성하여 연 관개용수량 규모에 따른 수질변화 및 배출부하량을 분석하였다.
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본 연구에서는 관곡천 소유역을 대상으로 다중 저류지 모델과 HSPF모델의 연계를 통해 순환관개 시스템 운영에 따른 관개지역 및 하천에서의 수질영향을 분석하였다. 다중저류지 모델은 HSPF모델의 모의 결과값을 토대로 보정을 수행하였으며 유역내 수문 및 수질현상을 적절히 반영하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 관곡천 소유역을 대상으로 다중 저류지 모델과 HSPF모델의 연계를 통해 순환관개 시스템 운영에 따른 관개지역 및 하천에서의 수질영향을 분석하였다
데이터처리
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2008)을 구축하고, 이를 HSPF모델과 연계하여 순환관개 시스템 운영에 따른 수질영향을 분석하고자 하였다. 본 연구에서는 낙동강 유역 내 순환관개를 실시 중인 관곡천 소유역을 대상으로 수문 및 수질 특성을 상세하게 반영할 수 있는 HSPF모델을 구축하여 농경지에서 하천으로의 유출수(직접유출 및 기저유출) 및 하천에서의 유량 및 오염부하량 시계열 값을 생성한 후 다중 저류지 모델의 경계조건 및 보정자료로 사용하였다. 연구 대상 지역을 2개의 저류형 하위시스템(관개지역 및 하천)으로 분할하여 각 하위시스템내 반응(식물 흡수, 흡탈착 및 소멸) 및 하위시스템 간 물질전달을 모의할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 낙동강 유역 내 순환관개를 실시 중인 관곡천 소유역을 대상으로 수문 및 수질 특성을 상세하게 반영할 수 있는 HSPF모델을 구축하여 농경지에서 하천으로의 유출수(직접유출 및 기저유출) 및 하천에서의 유량 및 오염부하량 시계열 값을 생성한 후 다중 저류지 모델의 경계조건 및 보정자료로 사용하였다
이론/모형
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이에 본 연구에서는 Feedback 구성을 가진 다중 저류지모델(Multi-reservoir model)(Chapra. 2008)을 구축하고, 이를 HSPF모델과 연계하여 순환관개 시스템 운영에 따른 수질영향을 분석하고자 하였다.
이에 본 연구에서는 Feedback 구성을 가진 다중 저류지모델(Multi-reservoir model)(Chapra
성능/효과
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9배 증가하는 것을 볼 수 있는데 순환관개로 인한 유량상승이 시스템 내 저류량 및 심층침투량을 증가 시켰기 때문이며, 심층침투에 의한 손실량 증가에 따라 관곡천에서의 최종 유출부하량이 약 80% 정도 수준으로 감소하는 효과를 나타내었다. 순환관개시스템 운영에 따른 관곡천 최종 유출량 저감에 따라 TN과 TP의 최종 유출부하량도 TN 9.9%, TP 17.1% 감소하는 효과를 보였다.
순환관개시스템 운영에 따른 관곡천 최종 유출량 저감에 따라 TN과 TP의 최종 유출부하량도 TN 9.9%, TP 17.1% 감소하는 효과를 보였다.
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본 연구에서는 관곡천 소유역을 대상으로 다중 저류지 모델과 HSPF모델의 연계를 통해 순환관개 시스템 운영에 따른 관개지역 및 하천에서의 수질영향을 분석하였다. 다중저류지 모델은 HSPF모델의 모의 결과값을 토대로 보정을 수행하였으며 유역내 수문 및 수질현상을 적절히 반영하는 것으로 나타났다.
다중저류지 모델은 HSPF모델의 모의 결과값을 토대로 보정을 수행하였으며 유역내 수문 및 수질현상을 적절히 반영하는 것으로 나타났다.
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순환관개시스템 운영에 따른 하천 수질 영향 모의 결과 순환관개용수량이 증가함에 따라 질소 농도가 상승하는 경향을 보였으며(약 14~20%), 인의 경우는 농도변화가 미미하였다. 순환관개시스템 물질흐름분석을 통해 관개용수 순환과정에서 심층침투 및 손실로 인한 유량 및 오염부하량이 저감되는 경향을 보였으며 관곡천에서의 유량은 약 11.
순환관개시스템 운영에 따른 하천 수질 영향 모의 결과 순환관개용수량이 증가함에 따라 질소 농도가 상승하는 경향을 보였으며(약 14~20%), 인의 경우는 농도변화가 미미하였다
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순환관개시스템 운영에 따른 하천 수질 영향 모의 결과 순환관개용수량이 증가함에 따라 질소 농도가 상승하는 경향을 보였으며(약 14~20%), 인의 경우는 농도변화가 미미하였다. 순환관개시스템 물질흐름분석을 통해 관개용수 순환과정에서 심층침투 및 손실로 인한 유량 및 오염부하량이 저감되는 경향을 보였으며 관곡천에서의 유량은 약 11.2~18.7%, TN부하는 약 5.6~9.9%, TP부하는 약 10.7~17.1% 감소하는 것으로 나타났다. 순환관개용수 사용으로 인한 순환 유량증가는 저류량 및 심층 침투량을 증가시켜 최종적으로 배출되는 오염부하량을 감소시킬 수 있는 것으로 판단된다.
순환관개시스템 물질흐름분석을 통해 관개용수 순환과정에서 심층침투 및 손실로 인한 유량 및 오염부하량이 저감되는 경향을 보였으며 관곡천에서의 유량은 약 11.2~18.7%, TN부하는 약 5.6~9.9%, TP부하는 약 10.7~17.1% 감소하는 것으로 나타났다
후속연구
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순환관개용수 사용으로 인한 순환 유량증가는 저류량 및 심층 침투량을 증가시켜 최종적으로 배출되는 오염부하량을 감소시킬 수 있는 것으로 판단된다. 본 연구에서 구축한 다중 저류지 모델은 유역내 오염물질의 역흐름 분석이 가능하여 기존 HSPF 모델과 같은 유역모델이 갖는 한계점을 보완할 수 있어 향후 다양한 오염물질 순환과정에서의 오염물질 거동 및 수질예측에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서 구축한 다중 저류지 모델은 유역내 오염물질의 역흐름 분석이 가능하여 기존 HSPF 모델과 같은 유역모델이 갖는 한계점을 보완할 수 있어 향후 다양한 오염물질 순환과정에서의 오염물질 거동 및 수질예측에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
정재억
((주)한국이엔지)
,
이광헌
(광운대학교 환경공학과)
,
정용준
(부산가톨릭대학교 소방방재학과)
한국습지학회지 = Journal of wetlands research
철강산업의 산 회수설비에서 발생하는 염화수소 가스를 처리하기 위하여 마이크로버블을 발생할 수 있는 습식스크러빙 장치(DIWS)가 도입되었다. 산 회수 설비에서 발생하는 염소가스는 수소 가스와 결합하여 염화수소 가스의 농도를 50% 정도 증가시켰다. DIWS장치에 염소 제거를 위한 Na2S2O3를 투입한 이후의 유입수 염화수소 가스 농도는 13.1 ~13.4 ppm, 유출수는 1.5~1.7 ppm이었고, 제거율은 87.5~88.8%로 안정되게 유지하였다. DIWS는 대기배출기준을 안정적으로 만족함에 따라 현장 적용에 적용할 수 있는 공정으로 판단된다.
연구주제
이에 따라 본 연구에서는 산 회수 설비에서 발생되는 염화수소 가스의 대기배출기준 초과 원인을 분석하고, 대처 방안을 제시하기 위하여 실증플랜트로 도입한 DIWS장치의 처리 성능을 평가한 후 산업 현장으로의 적용 가능성을 검토하였다.
문제정의
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폐산을 처리할 때는 염화수소 대기배출기준 3 ppm을 만족시키나 정제 산을 처리할 경우는 공정 마지막 배출 stack에 설치되어 있는 TMS에서 HCl 대기배출기준을 상회하는 문제가 자주 발생한다. 이에 따라 본 연구에서는 산 회수 설비에서 발생되는 염화수소 가스의 대기배출기준 초과 원인을 분석하고, 대처 방안을 제시하기 위하여 실증플랜트로 도입한 DIWS장치의 처리 성능을 평가한 후 산업 현장으로의 적용 가능성을 검토하였다.
이에 따라 본 연구에서는 산 회수 설비에서 발생되는 염화수소 가스의 대기배출기준 초과 원인을 분석하고, 대처 방안을 제시하기 위하여 실증플랜트로 도입한 DIWS장치의 처리 성능을 평가한 후 산업 현장으로의 적용 가능성을 검토하였다.
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본 연구는 대기배출기준을 만족시키기 위하여 철강산업의 냉연공정에서 발생하는 염화수소 가스를 처리하도록 설치한 DIWS장치의 성능을 평가하였다.
본 연구는 대기배출기준을 만족시키기 위하여 철강산업의 냉연공정에서 발생하는 염화수소 가스를 처리하도록 설치한 DIWS장치의 성능을 평가하였다.
대상데이터
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Roasting 과정에서 발생한 수소 가스와 염소가스가 만나면 염화수소 가스가 발생함에 따라 DIWS 장치로 유입되기전과 유출된 이후의 염화수소 가스 농도를 분석하였다.
Roasting 과정에서 발생한 수소 가스와 염소가스가 만나면 염화수소 가스가 발생함에 따라 DIWS 장치로 유입되기전과 유출된 이후의 염화수소 가스 농도를 분석하였다.
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염화수소 재생과정에서 발생되는 염화수소 가스를 재회수율을 향상시키고 대기환경배출기준을 만족하기 위해서 가스상 염화수소를 물에 용해시키기 위한 방안으로 DIWS 장치를 이용하여 철강산업 중의 산 회수 설비에서 발생한 염화수소 가스의 처리 특성을 평가한 결과는 다음과 같다.
염화수소 재생과정에서 발생되는 염화수소 가스를 재회수율을 향상시키고 대기환경배출기준을 만족하기 위해서 가스상 염화수소를 물에 용해시키기 위한 방안으로 DIWS 장치를 이용하여 철강산업 중의 산 회수 설비에서 발생한 염화수소 가스의 처리 특성을 평가한 결과는 다음과 같다.
성능/효과
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결과적으로 흡수 탑으로 유입되는 염화수소의 농도가 폐산의 경우보다 정제 산이 높다라면 일정한 흡수 처리효율을 가지고 있는 흡수 탑과 각각의 후단 설비에서는 처리할 수 있는 농도만을 처리하고 후단으로 월류시키므로 기준 초과 현상이 발생할 수도 있다.
결과적으로 흡수 탑으로 유입되는 염화수소의 농도가 폐산의 경우보다 정제 산이 높다라면 일정한 흡수 처리효율을 가지고 있는 흡수 탑과 각각의 후단 설비에서는 처리할 수 있는 농도만을 처리하고 후단으로 월류시키므로 기준 초과 현상이 발생할 수도 있다.
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3회에 걸쳐 각각 3차례 분석한 결과 유입수의 염화수소 가스 농도는 12.5∼13.1ppm, 유출수는 18.0∼18.9ppm으로 나타나 약 50% 전후의 증가율을 나타냈다.
3회에 걸쳐 각각 3차례 분석한 결과 유입수의 염화수소 가스 농도는 12.5∼13.1ppm, 유출수는 18.0∼18.9ppm으로 나타나 약 50% 전후의 증가율을 나타냈다.
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3회에 걸쳐 각각 3차례 처리한 결과 유입수의 HCl(g) 농도는 13.1∼13.4ppm, 유출수는 1.5∼1.7ppm으로 나타나 제거율은 87.5∼88.8%로 안정되게 유지하였다.
3회에 걸쳐 각각 3차례 처리한 결과 유입수의 HCl(g) 농도는 13.1∼13.4ppm, 유출수는 1.5∼1.7ppm으로 나타나 제거율은 87.5∼88.8%로 안정되게 유지하였다.
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1) 산 회수 설비에서 발생한 염소가스는 수소 가스와 결합하여 후속 공정에 영향을 미치는 염화수소 가스의 농도를 증가시켰다.
1) 산 회수 설비에서 발생한 염소가스는 수소 가스와 결합하여 후속 공정에 영향을 미치는 염화수소 가스의 농도를 증가시켰다.
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2) Roasting 과정에서 발생한 수소 가스와 염소가스가 만날 때 생성되는 염화수소 가스 농도는 약 50% 전후의 증가율을 나타냈다.
2) Roasting 과정에서 발생한 수소 가스와 염소가스가 만날 때 생성되는 염화수소 가스 농도는 약 50% 전후의 증가율을 나타냈다.
후속연구
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4) 기존 공정에서는 염산을 재생하면서 대기배출기준을 만족시키기 위하여 추가시설을 가동하고 정제산 처리 과정에서 염화수소 배출기준을 초과하였으나 DIWS 공정을 도입할 때 배출기준을 만족함에 따라 실제 공정에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
4) 기존 공정에서는 염산을 재생하면서 대기배출기준을 만족시키기 위하여 추가시설을 가동하고 정제산 처리 과정에서 염화수소 배출기준을 초과하였으나 DIWS 공정을 도입할 때 배출기준을 만족함에 따라 실제 공정에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
조영만
(한국상하수도협회)
,
정용준
(부산가톨릭대학교 소방방재학과)
한국습지학회지 = Journal of wetlands research
국내 상하수도 시설들은 운전과 관리 인력의 노후화와 같은 유지관리의 어려움이 가속화되고 있으므로 디지털트윈 기술이 유력한 관리 기술로 부각되고 있다. 국내 정수장의 디지털트윈 기술은 환경부의 지능형 하수처리, 일부 지자체에서 독자적으로 진행되는 사업 및 K-water 주관의 디지털 트윈 과제 등이 포함되지만, 적용 범위가 각 기관별로 상이하다. 이에 따라 정수공정에서는 시행착오를 줄이고, 미래 사업 활성화를 위해서는 기술표준화와 순차적 도입과정이 필요하다. 본 연구의 목적은 환경부 스마트하수처리사업, K-water 지능형정수공정 구현사업, 지자체 사업 등 각 기관별로 추진되고 있는 디지털트윈 관련 기술에 대한 효율적인 추진 전략을 제공하는데 있다.
연구주제
본 연구는 수처리 공정에서 디지털트윈 요소기술 및 구성방법을 규정하고 현재 환경부, 지자체, 한국수자원공사(K-water)가 개별적으로 추진하고 있는 내용을 검토하여 국내 수처리공정에서 디지털트윈 기술 구현을 위한 효율적인 추진방안을 제시하고자 한다.
문제정의
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수처리공정에서 디지털트윈 기술 구현은 전술한 네 가지 요소기술 간의 상호 유기적인 통합을 위해 요소기술 구성 방법, 표준 등 기술요구 조건 등을 명확히 해야 한다. 본 연구는 수처리 공정에서 디지털트윈 요소기술 및 구성방법을 규정하고 현재 환경부, 지자체, 한국수자원공사(K-water)가 개별적으로 추진하고 있는 내용을 검토하여 국내 수처리공정에서 디지털트윈 기술 구현을 위한 효율적인 추진방안을 제시하고자 한다.
본 연구는 수처리 공정에서 디지털트윈 요소기술 및 구성방법을 규정하고 현재 환경부, 지자체, 한국수자원공사(K-water)가 개별적으로 추진하고 있는 내용을 검토하여 국내 수처리공정에서 디지털트윈 기술 구현을 위한 효율적인 추진방안을 제시하고자 한다.
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정수공정을 실시간으로 진단 평가하기 위해서는 실제 공정의 운전 상태를 계측하여 수집되는 수많은 데이터를 인공지능 기술을 통해 분석 평가하게 되며, 이와 같이 측정·분석된 자료가 통합관리시스템에서 통합 관리된다. 본 연구의 연구 범위는 디지털트윈의 4가지 요소기술인 측정, 3차원가시화, 전산유체시뮬레이션, AI 통합관리시스템에 대한 기술적 내용과 요소 기술 간의 상호 유기적 관계 등을 규명하는 것이다.
본 연구의 연구 범위는 디지털트윈의 4가지 요소기술인 측정, 3차원가시화, 전산유체시뮬레이션, AI 통합관리시스템에 대한 기술적 내용과 요소 기술 간의 상호 유기적 관계 등을 규명하는 것이다.
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본 연구의 목적은 정수공정의 전산유체 실시간공정진단시스템을 구현하기 위한 기본 단위기술인 공정의 가시화, IoT, AI, 전산유체 시뮬레이션 및 디지털트윈 기술 간의 유기적 연관성과 기술적 통합을 제시하는데 있다.
본 연구의 목적은 정수공정의 전산유체 실시간공정진단시스템을 구현하기 위한 기본 단위기술인 공정의 가시화, IoT, AI, 전산유체 시뮬레이션 및 디지털트윈 기술 간의 유기적 연관성과 기술적 통합을 제시하는데 있다.
대상데이터
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본 연구에서는 이와 같은 각 주체간의 추진 내용과 차이를 구분하고 분석하기 위해 환경부가 추진하고 있는 하수처리장지능화 사업을 비롯하여 한국수자원공사 그리고 서울시를 포함하여 8개 특·광역시의 디지털트윈 관련 사업 진행사항을 조사 분석하였다.
본 연구에서는 이와 같은 각 주체간의 추진 내용과 차이를 구분하고 분석하기 위해 환경부가 추진하고 있는 하수처리장지능화 사업을 비롯하여 한국수자원공사 그리고 서울시를 포함하여 8개 특·광역시의 디지털트윈 관련 사업 진행사항을 조사 분석하였다.
성능/효과
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1) 수처리공정에서 디지털트윈 기술을 구현하기 위한 요소기술은 공정의 3차원가시화, IoT 및 AI 기술, 전산유체진단, 통합운영관리시스템 등의 4가지 기술이 구성될 수 있다.
1) 수처리공정에서 디지털트윈 기술을 구현하기 위한 요소기술은 공정의 3차원가시화, IoT 및 AI 기술, 전산유체진단, 통합운영관리시스템 등의 4가지 기술이 구성될 수 있다.
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2) 디지털트윈 구현은 추진 주체의 기술수준, 예산 등을 고려하여 단계적 추진이 중요하며 일반적으로는 ①데이터 측정 및 송수신 →②공정의 3차원 가시화 →③전산유체시뮬레이션 →④인공지능 통합관리시스템 등의 단계가 바람직할 수 있다.
2) 디지털트윈 구현은 추진 주체의 기술수준, 예산 등을 고려하여 단계적 추진이 중요하며 일반적으로는 ①데이터 측정 및 송수신 →②공정의 3차원 가시화 →③전산유체시뮬레이션 →④인공지능 통합관리시스템 등의 단계가 바람직할 수 있다.
후속연구
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또한 전산유체 진단을 위한 진단 도면으로 활용할 수 있을 뿐만 아니라 VR, AR, MR 기술을 위한 기초 도면으로 필요한 기본 기술이다. 향후 정수기술 역시 모든 시설 운영은 실제 세계와 가상 세계를 결합하여 사용자 경험을 증강시키는 기술인 가상현실, 증강현실, 혼합현실 기술과 결합을 위해서도 3차원 가시화 기술은 디지털트윈의 중요한 요소 기술이다.
향후 정수기술 역시 모든 시설 운영은 실제 세계와 가상 세계를 결합하여 사용자 경험을 증강시키는 기술인 가상현실, 증강현실, 혼합현실 기술과 결합을 위해서도 3차원 가시화 기술은 디지털트윈의 중요한 요소 기술이다.
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공공하수처리시설 지능화 사업은 한국정보화진흥원에서 추진한 ‘2019년 국가기반시설(인프라) 지능 정보화 사업‘ 공모를 통해 선정된 과제로 공공하수처리시설에 IoT, 빅데이터, 인공지능 등 지능화 기술을 적용하는 사업이다. 다음은 그동안 추진했던 스마트 하수처리장 사업에 대한 가이드라인으로 향후 정수공정 디지털 트윈 사업 추진에 많은 참고와 시사점이 있다는 점에서 검토가 필요하다. 현재 환경부 주관 스마트 하수처리장 시범사업은 디지털트윈 기술의 핵심 기술요소인 3D 모델링, CFD 시뮬레이션, 데이터 수집 및 분석 등 3가지 기술 중에서 데이터 수집 분석 기술이 핵심을 이루고 있고 3D 및 CFD 시뮬레이션 기술은 빠져 있다.
다음은 그동안 추진했던 스마트 하수처리장 사업에 대한 가이드라인으로 향후 정수공정 디지털 트윈 사업 추진에 많은 참고와 시사점이 있다는 점에서 검토가 필요하다
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현재 환경부 주관 스마트 하수처리장 시범사업은 디지털트윈 기술의 핵심 기술요소인 3D 모델링, CFD 시뮬레이션, 데이터 수집 및 분석 등 3가지 기술 중에서 데이터 수집 분석 기술이 핵심을 이루고 있고 3D 및 CFD 시뮬레이션 기술은 빠져 있다. 따라서 이와 같이 추진사항은 사업 진행과정이나 실제 현장 조건에 따라 향후 추가적인 검토가 필요하다.
따라서 이와 같이 추진사항은 사업 진행과정이나 실제 현장 조건에 따라 향후 추가적인 검토가 필요하다.
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서울시가 일부 정수장을 대상으로 재산관리 차원에서 도면을 3차원 입체화하는 사업을 추진하였으나 디지털트윈에 대한 중장기적인 계획이 부재한 상태에서 추진되어 호환성과 확장성이 미흡한 것으로 판단된다. 디지털트윈 사업의 시행착오를 줄이기 위해서는 각 추진 주체의 사업 내용에 대한 면밀한 검토와 분석을 통해 정수 공정의 디지털트윈기술의 개념, 추진 전략, 방법, 추진 단계 등에 관한 토론과 합의해야 할 것으로 판단된다. 또한 사업을 추진하는 지자체는 현재 기술 인력, 자원 등의 조건 등을 감안한 중장기적인 계획을 수립한 후에 단계적으로 사업을 추진해야 시행착오를 최소화할 수 있을 것으로 판단된다.
디지털트윈 사업의 시행착오를 줄이기 위해서는 각 추진 주체의 사업 내용에 대한 면밀한 검토와 분석을 통해 정수 공정의 디지털트윈기술의 개념, 추진 전략, 방법, 추진 단계 등에 관한 토론과 합의해야 할 것으로 판단된다
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3) 현재 환경부 스마트하수처리사업, K-water 지능형정수공정 구현사업, 서울시의 3차원도면화 등 각 기관별로 추진되고 있는 디지털트윈 관련 기술에 대한 개념, 추진방법 등 추진전략 정립이 필요하다.
3) 현재 환경부 스마트하수처리사업, K-water 지능형정수공정 구현사업, 서울시의 3차원도면화 등 각 기관별로 추진되고 있는 디지털트윈 관련 기술에 대한 개념, 추진방법 등 추진전략 정립이 필요하다.
김준오
(국립한밭대학교 건설환경공학과)
,
백지원
(주식회사 유앤유)
,
김종락
(주식회사 유앤유)
,
박정수
(국립한밭대학교 건설환경공학과)
한국습지학회지 = Journal of wetlands research
조류는 생태계를 구성하는 중요한 요소이다. 그러나 남조류의 과도한 성장은 하천환경에 다양한 악영향을 발생시키고 규조류는 상수원과 정수장 공정관리에 영향을 미친다. 지속적이고 효율적인 조류 관리를 위해 조류 모니터링이 중요하다. 본 연구에서는 You Only Look Once (YOLO)의 최신 알고리즘 YOLO v8을 사용하여 조류경보제 기준에 사용하는 유해 남조류 4종과 정수처리공정에 영향이 큰 규조류 1종 총 5종의 이미지를 분류하는 이미지 분류모형을 구축하였다. 기본모형의 mAP는 64.4로 분석되었다. 모형의 학습에 사용된 원본 이미지에 회전, 확대, 축소를 수행하여 이미지의 다양성을 높인 5가지 모형을 구축하여 입력자료로 사용된 이미지의 구성에 따른 모형 성능의 변화를 비교하였다. 분석결과 회전, 확대, 축소를 모두 적용한 모형이 mAP 86.5로 가장 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다. 이미지의 회전만을 적용한 모형, 회전과 확대를 적용한 모형, 이미지의 회전과 축소만를 적용한 모형의 mAP는 각각 85.3, 82.3, 83.8로 분석되었다.
연구주제
이미지의 특징을 학습하여 대상을 분류하는 딥러닝 기반 이미지 분류모형의 특성상 이미지의 다양한 특성의 학습을 통해 성능의 향상을 기대할 수 있으며, 본 연구에서는 실제 측정된 조류이미지의 크기 및 방향을 변경하여 입력자료의 다양성을 높여 모형의 성능에 미치는 영향을 분석하였다.
문제정의
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현장에서 측정된 조류는 동일한 종의 경우에도 측정된 이미지의 크기, 방향 등이 다양하게 분포할 수 있다. 이미지의 특징을 학습하여 대상을 분류하는 딥러닝 기반 이미지 분류모형의 특성상 이미지의 다양한 특성의 학습을 통해 성능의 향상을 기대할 수 있으며, 본 연구에서는 실제 측정된 조류이미지의 크기 및 방향을 변경하여 입력자료의 다양성을 높여 모형의 성능에 미치는 영향을 분석하였다.
이미지의 특징을 학습하여 대상을 분류하는 딥러닝 기반 이미지 분류모형의 특성상 이미지의 다양한 특성의 학습을 통해 성능의 향상을 기대할 수 있으며, 본 연구에서는 실제 측정된 조류이미지의 크기 및 방향을 변경하여 입력자료의 다양성을 높여 모형의 성능에 미치는 영향을 분석하였다.
대상데이터
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본 연구에서는 YOLO의 2023년 8월 기준 최신 버전인 YOLO v8을 사용하여 조류경보제 기준에 사용하는 유해 남조류 4종과 정수처리공정에 영향이 큰 규조류의 대표 종 Synedra sp.를 탐지하는 모형을 구축하였다. 머신러닝 모형의 성능은 학습에 입력자료로 사용되는 이미지의 특성에 많은 영향을 받으며 학습에 사용되는 양질의 이미지 확보가 중요하다.
본 연구에서는 YOLO의 2023년 8월 기준 최신 버전인 YOLO v8을 사용하여 조류경보제 기준에 사용하는 유해 남조류 4종과 정수처리공정에 영향이 큰 규조류의 대표 종 Synedra sp.를 탐지하는 모형을 구축하였다
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머신러닝 모형의 성능은 학습에 입력자료로 사용되는 이미지의 특성에 많은 영향을 받으며 학습에 사용되는 양질의 이미지 확보가 중요하다. 하지만 현미경을 이용하여 실측된 이미지로 입력자료를 구축하는 것은 한계가 있으며, 이러한 한계를 개선하기 위해 확대, 축소, 회전을 이용하여 이미지를 생성하고 학습 이미지의 다양성을 높여서 모형성능에 미치는 영향을 분석하였다.
하지만 현미경을 이용하여 실측된 이미지로 입력자료를 구축하는 것은 한계가 있으며, 이러한 한계를 개선하기 위해 확대, 축소, 회전을 이용하여 이미지를 생성하고 학습 이미지의 다양성을 높여서 모형성능에 미치는 영향을 분석하였다.
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모형의 구축에는 OpenCV를 사용하여 640 * 640 해상도로 재구성한 120장의 기본 이미지 적용과 이미지 구성에 변화를 주어 이미지 구성이 객체 탐지모형 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 이미지 구성은 회전, 확대, 축소를 적용했으며 회전 이미지는 120장의 기본 이미지 중종별 10장씩 총 50장을 선별한 후 90°, 180°, 270° 회전시킨 이미지 150장을 생성하여 객체 탐지모형의 학습 이미지로 추가하였다 (Fig.
모형의 구축에는 OpenCV를 사용하여 640 * 640 해상도로 재구성한 120장의 기본 이미지 적용과 이미지 구성에 변화를 주어 이미지 구성이 객체 탐지모형 성능에 미치는 영향을 분석하였다
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회전, 확대, 축소 등을 통해 새롭게 추가된 이미지를 이용해서 구성의 다양성을 높여 총 5가지 모형을 구축하고 입력자료 구성에 따른 성능을 비교하였다. Model 1은 해상도 640 * 640으로 재구성한 이미지 120장만을 사용하여 구축한 기본모형이며 Model 2는 기본모형의 이미지 120장과 생성한 회전 이미지 150장을 추가하여 총 270장의 이미지를 사용하여 구축한 모형이다.
회전, 확대, 축소 등을 통해 새롭게 추가된 이미지를 이용해서 구성의 다양성을 높여 총 5가지 모형을 구축하고 입력자료 구성에 따른 성능을 비교하였다
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이미지 다양성을 높인 5가지 모형구축을 통해 성능향상을 확인하였으며 세부적으로 모형 성능이 개선된 사항을 개별 이미지로 확인하였다. 첫 번째, 학습 이미지의 다양성을 증가시키면서 성능이 향상되어 Model 1에서 분류하지 못한 조류이미지를 분류한 경우를 확인하였다.
이미지 다양성을 높인 5가지 모형구축을 통해 성능향상을 확인하였으며 세부적으로 모형 성능이 개선된 사항을 개별 이미지로 확인하였다
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9로 분석되었다. 본 연구에서는 또한 이미지 구성에 회전, 확대, 축소의 이미지를 생성하여 이미지 다양성을 높인 5가지 모형을 구축하고 이미지의 구성이 모형에 미치는 영향을 분석하였다. 5가지 모형 중 회전, 확대, 축소를 모두 적용한 Model 5가 mAP 86.
본 연구에서는 또한 이미지 구성에 회전, 확대, 축소의 이미지를 생성하여 이미지 다양성을 높인 5가지 모형을 구축하고 이미지의 구성이 모형에 미치는 영향을 분석하였다
데이터처리
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이미지 구성은 회전, 확대, 축소를 적용했으며 회전 이미지는 120장의 기본 이미지 중종별 10장씩 총 50장을 선별한 후 90°, 180°, 270° 회전시킨 이미지 150장을 생성하여 객체 탐지모형의 학습 이미지로 추가하였다 (Fig
이미지 구성은 회전, 확대, 축소를 적용했으며 회전 이미지는 120장의 기본 이미지 중종별 10장씩 총 50장을 선별한 후 90°, 180°, 270° 회전시킨 이미지 150장을 생성하여 객체 탐지모형의 학습 이미지로 추가하였다 (Fig
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이미지의 구성 중 확대의 이미지는 재구성한 기본 이미지 중 회전 이미지 생성 시 선별했던 종별 10장의 이미지에서 분석 대상이 되는 조류 세포 부분을 추출하였다. 이미지를 추출할 때 일정한 비율을 유지하기 위해 해상도 640 * 640인 원본 이미지에서 분석 대상이 되는 조류 세포 부분을 해상도 304 * 304의 이미지로 추출하고 OpenCV를 이용하여 이미지 해상도를 640 * 640으로 재구성하고 분석 대상인 조류이미지가 확대되도록 입력자료를 구축하였다.
이미지의 구성 중 확대의 이미지는 재구성한 기본 이미지 중 회전 이미지 생성 시 선별했던 종별 10장의 이미지에서 분석 대상이 되는 조류 세포 부분을 추출하였다
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이미지의 구성 중 확대의 이미지는 재구성한 기본 이미지 중 회전 이미지 생성 시 선별했던 종별 10장의 이미지에서 분석 대상이 되는 조류 세포 부분을 추출하였다. 이미지를 추출할 때 일정한 비율을 유지하기 위해 해상도 640 * 640인 원본 이미지에서 분석 대상이 되는 조류 세포 부분을 해상도 304 * 304의 이미지로 추출하고 OpenCV를 이용하여 이미지 해상도를 640 * 640으로 재구성하고 분석 대상인 조류이미지가 확대되도록 입력자료를 구축하였다. 이미지의 확대 시 원본 이미지의 전체가 포함되지 않는 이미지 2장을 제외한 48장의 이미지를 객체 탐지모형의 학습 이미지에 추가하였다 (Fig.
이미지를 추출할 때 일정한 비율을 유지하기 위해 해상도 640 * 640인 원본 이미지에서 분석 대상이 되는 조류 세포 부분을 해상도 304 * 304의 이미지로 추출하고 OpenCV를 이용하여 이미지 해상도를 640 * 640으로 재구성하고 분석 대상인 조류이미지가 확대되도록 입력자료를 구축하였다
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이미지를 추출할 때 일정한 비율을 유지하기 위해 해상도 640 * 640인 원본 이미지에서 분석 대상이 되는 조류 세포 부분을 해상도 304 * 304의 이미지로 추출하고 OpenCV를 이용하여 이미지 해상도를 640 * 640으로 재구성하고 분석 대상인 조류이미지가 확대되도록 입력자료를 구축하였다. 이미지의 확대 시 원본 이미지의 전체가 포함되지 않는 이미지 2장을 제외한 48장의 이미지를 객체 탐지모형의 학습 이미지에 추가하였다 (Fig. 3).
이미지의 확대 시 원본 이미지의 전체가 포함되지 않는 이미지 2장을 제외한 48장의 이미지를 객체 탐지모형의 학습 이미지에 추가하였다 (Fig
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축소 이미지는 이미지 구성변화를 위해 선별하였던 종별 10장의 이미지로 진행하였다. 기본 이미지의 해상도 640 * 640에서 OpenCV를 사용하여 이미지 전체의 해상도를 304 * 304로 축소하고 모형구축 시 이미지 변형을 최소화하기 위해 640 * 640의 해상도로 Image Padding 처리하였으며 축소된 이미지 50장을 학습 이미지에 추가하였다 (Fig.
축소 이미지는 이미지 구성변화를 위해 선별하였던 종별 10장의 이미지로 진행하였다
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회전, 확대, 축소 등을 통해 새롭게 추가된 이미지를 이용해서 구성의 다양성을 높여 총 5가지 모형을 구축하고 입력자료 구성에 따른 성능을 비교하였다. Model 1은 해상도 640 * 640으로 재구성한 이미지 120장만을 사용하여 구축한 기본모형이며 Model 2는 기본모형의 이미지 120장과 생성한 회전 이미지 150장을 추가하여 총 270장의 이미지를 사용하여 구축한 모형이다. Model 3과 Model 4는 Model 2의 이미지 구성에 조류 세포 확대 이미지 48장과 축소 이미지 50장을 각각 적용하여 총 318장과 320장으로 구축한 모형이다.
Model 1은 해상도 640 * 640으로 재구성한 이미지 120장만을 사용하여 구축한 기본모형이며 Model 2는 기본모형의 이미지 120장과 생성한 회전 이미지 150장을 추가하여 총 270장의 이미지를 사용하여 구축한 모형이다
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Model 1은 해상도 640 * 640으로 재구성한 이미지 120장만을 사용하여 구축한 기본모형이며 Model 2는 기본모형의 이미지 120장과 생성한 회전 이미지 150장을 추가하여 총 270장의 이미지를 사용하여 구축한 모형이다. Model 3과 Model 4는 Model 2의 이미지 구성에 조류 세포 확대 이미지 48장과 축소 이미지 50장을 각각 적용하여 총 318장과 320장으로 구축한 모형이다. Model 5는 기본 이미지와 회전, 확대, 축소를 모두 적용하여 총 368장의 이미지로 모형을 구축하였으며 모형구축을 위해 사용된 이미지를 Table 2에 정리하였다.
Model 3과 Model 4는 Model 2의 이미지 구성에 조류 세포 확대 이미지 48장과 축소 이미지 50장을 각각 적용하여 총 318장과 320장으로 구축한 모형이다
이론/모형
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객체 탐지모형의 성능은 객체 탐지 정확도 평가 지표인 mean Average Precision (mAP)을 사용하여 평가하였다. mAP는 정밀도 (Precision)와 재현율 (Recall)을 이용하여 다음의 공식을 이용하여 산정된다 (Eq.
객체 탐지모형의 성능은 객체 탐지 정확도 평가 지표인 mean Average Precision (mAP)을 사용하여 평가하였다
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본 연구에서는 객체 분류 알고리즘인 YOLO v8을 이용하여 기본 이미지를 사용한 모형을 구축하고 성능을 분석하였다. 기본 이미지를 사용한 Model 1은 mAP 64.
본 연구에서는 객체 분류 알고리즘인 YOLO v8을 이용하여 기본 이미지를 사용한 모형을 구축하고 성능을 분석하였다
성능/효과
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와 Synedra sp. 각각 71.0, 91.3, 91.9, 77.8 그리고 94.4로 Model 1에 비해 조류 5종 모두 분류 성능이 개선되었다.
각각 71.0, 91.3, 91.9, 77.8 그리고 94.4로 Model 1에 비해 조류 5종 모두 분류 성능이 개선되었다.
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이미지 구성을 변경하여 다양성을 높인 5가지 모형 중 이미지 회전, 확대, 축소를 모두 적용한 Model 5가 가장 좋은 성능을 보였다. mAP는 86.
이미지 구성을 변경하여 다양성을 높인 5가지 모형 중 이미지 회전, 확대, 축소를 모두 적용한 Model 5가 가장 좋은 성능을 보였다
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이미지 구성을 변경하여 다양성을 높인 5가지 모형 중 이미지 회전, 확대, 축소를 모두 적용한 Model 5가 가장 좋은 성능을 보였다. mAP는 86.5로 Model 1에 비해 평균성능이 약 34% 향상되었다. 이미지 회전과 확대와 축소 한 가지만 적용한 Model 3과 Model 4의 경우 Model 1보다는 좋은 성능을 보였으며 회전만을 적용한 Model 2와 비교했을 때 오히려 다소 성능이 낮아지는 경향을 보였으나 그 차이는 크지 않았다(Table.
mAP는 86.5로 Model 1에 비해 평균성능이 약 34% 향상되었다
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기본 이미지를 사용하여 구축한 조류 분류모형에서 회전, 축소, 확대 등 이미지 구성의 추가를 통해 성능이 개선되는 것을 확인했다. 기본모형인 Model 1에 비해 회전을 적용한 Model 2, 회전 확대를 적용한 Model 3, 회전축소를 적용한 Model 4 그리고 회전, 확대, 축소를 모두 적용한 Model 5의 평균성능이 각각 32.
기본 이미지를 사용하여 구축한 조류 분류모형에서 회전, 축소, 확대 등 이미지 구성의 추가를 통해 성능이 개선되는 것을 확인했다
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기본 이미지를 사용하여 구축한 조류 분류모형에서 회전, 축소, 확대 등 이미지 구성의 추가를 통해 성능이 개선되는 것을 확인했다. 기본모형인 Model 1에 비해 회전을 적용한 Model 2, 회전 확대를 적용한 Model 3, 회전축소를 적용한 Model 4 그리고 회전, 확대, 축소를 모두 적용한 Model 5의 평균성능이 각각 32.45%, 27.80%, 30.12% 그리고 34.32% 향상되었다 (Fig. 5).
기본모형인 Model 1에 비해 회전을 적용한 Model 2, 회전 확대를 적용한 Model 3, 회전축소를 적용한 Model 4 그리고 회전, 확대, 축소를 모두 적용한 Model 5의 평균성능이 각각 32.45%, 27.80%, 30.12% 그리고 34.32% 향상되었다 (Fig
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이미지 다양성을 높인 5가지 모형구축을 통해 성능향상을 확인하였으며 세부적으로 모형 성능이 개선된 사항을 개별 이미지로 확인하였다. 첫 번째, 학습 이미지의 다양성을 증가시키면서 성능이 향상되어 Model 1에서 분류하지 못한 조류이미지를 분류한 경우를 확인하였다. Fig.
첫 번째, 학습 이미지의 다양성을 증가시키면서 성능이 향상되어 Model 1에서 분류하지 못한 조류이미지를 분류한 경우를 확인하였다
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두 번째, 조류이미지 분류 시 다른 종으로 분류하는 오 분류가 개선된 경우를 확인하였다. Fig.
두 번째, 조류이미지 분류 시 다른 종으로 분류하는 오 분류가 개선된 경우를 확인하였다
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본 연구에서는 또한 이미지 구성에 회전, 확대, 축소의 이미지를 생성하여 이미지 다양성을 높인 5가지 모형을 구축하고 이미지의 구성이 모형에 미치는 영향을 분석하였다. 5가지 모형 중 회전, 확대, 축소를 모두 적용한 Model 5가 mAP 86.5로 가장 좋은 성능을 보였으며 Model 1보다 약 34% 성능이 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 회전을 적용한 Model 2와 회전 확대를 적용한 Model 3 그리고 회전축소를 적용한 Model 4의 경우 mAP는 각각 85.
5가지 모형 중 회전, 확대, 축소를 모두 적용한 Model 5가 mAP 86.5로 가장 좋은 성능을 보였으며 Model 1보다 약 34% 성능이 개선되는 것을 확인할 수 있었다
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8로 Model 1과 비교했을 때 상대적으로 성능이 개선되었고 Model 2에 비해서는 다소 낮은 성능을 보였으나 그 차이는 크지 않았다. 세부적인 개별 이미지 분석을 통해 기존에 분류하지 못했던 조류이미지를 분류하거나, 모양이 비슷한 조류이미지를 다른 종으로 분류하는 오 분류가 감소 되는 등의 개선이 이루어져 모형의 성능이 향상하였음을 확인하였다.
세부적인 개별 이미지 분석을 통해 기존에 분류하지 못했던 조류이미지를 분류하거나, 모양이 비슷한 조류이미지를 다른 종으로 분류하는 오 분류가 감소 되는 등의 개선이 이루어져 모형의 성능이 향상하였음을 확인하였다.
후속연구
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조류 모니터링을 위해서는 많은 시간과 인력이 소요되며 딥러닝 기반 이미지 분류 기술의 적용을 통해 장기적으로 조류 분석에 소요되는 노력을 줄이고 자동 모니터링 시스템 구축 등을 통해 조류 모니터링의 효율을 높일 수 있을 것으로 판단된다. 딥러닝 모형의 성능은 입력자료의 특성을 반영하게 되며, 이미지 분류모형의 경우 분석 대상 이미지의 특성을 반영할 수 있는 양질의 이미지 확보가 중요하다.
조류 모니터링을 위해서는 많은 시간과 인력이 소요되며 딥러닝 기반 이미지 분류 기술의 적용을 통해 장기적으로 조류 분석에 소요되는 노력을 줄이고 자동 모니터링 시스템 구축 등을 통해 조류 모니터링의 효율을 높일 수 있을 것으로 판단된다
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딥러닝 모형의 성능은 입력자료의 특성을 반영하게 되며, 이미지 분류모형의 경우 분석 대상 이미지의 특성을 반영할 수 있는 양질의 이미지 확보가 중요하다. 본 연구에서는 조류이미지의 크기 및 방향의 변형을 통한 모형 성능의 향상을 확인하였으며, 장기적으로 다양한 이미지의 지속적인 확보 등 모형 성능향상을 위한 지속적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 조류이미지의 크기 및 방향의 변형을 통한 모형 성능의 향상을 확인하였으며, 장기적으로 다양한 이미지의 지속적인 확보 등 모형 성능향상을 위한 지속적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
이지은
(공주대학교 생명과학과)
,
박준규
(공주대학교 생명과학과)
,
도윤호
(공주대학교 생명과학과)
한국습지학회지 = Journal of wetlands research
전 지구적으로 개체수가 감소하고 있는 양서류는 멸종 위기에 직면하고 있다. 서식지 파괴와 질병, 기후변화 및 환경오염으로부터 위험에 처한 양서류의 생물다양성과 지속 가능한 관리를 위해, 각 국에서는 생태정보 파악 및 번식 생태학에 대한 활발한 연구를 진행하고 있다. 정자 동결보존은 양서류의 유전자 다양성 유지를 돕는 중요한 보조 생식 기술로 알려져 있으며, 여러 연구를 통해 기술 개발의 상당한 진전이 보고되었다. 그러나, 크기가 큰 양서류 정자 세포의 경우 삼투압 스트레스에 대한 높은 민감도로 인해, 종마다 최적의 동결보호제와 냉각 및 해동 속도가 다르다는 한계가 있다. 또한, 동결보호제의 농도에 따른 독성 유발과 동결보존 후 해동된 정자 세포의 수정 성공률 및 자손의 생존율의 장기적인 영향을 평가하는데 어려움이 있다. 본 문헌 고찰은 양서류 보존에 있어서 동결보존 기술 개발 중요성의 개요를 제공하며, 기존 동결 보존제의 한계점에 대한 최적 보존제의 조합 탐색의 필요성을 강조한다. 해동 후 수정과 번식 성공뿐만 아니라, 자손의 생존 및 생식 성공까지 장기적인 모니터링 평가 도입을 통해 양서류 보전 방법에 대한 기초 연구 자료로 활용될 수 있을 것이다.
연구방법
이 문헌고찰에서는 양서류 종 보존을 위한 동결보존의 중요성 개요를 제공하며, 국내외 개구리류 연구 상황, 양서류 정자 세포의 동결보존과 관련된 문제점 및 동결보존이 양서류 보존에 미치는 잠재적인 영향을 다뤘다
대상데이터
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이 문헌고찰에서는 양서류 종 보존을 위한 동결보존의 중요성 개요를 제공하며, 국내외 개구리류 연구 상황, 양서류 정자 세포의 동결보존과 관련된 문제점 및 동결보존이 양서류 보존에 미치는 잠재적인 영향을 다뤘다. 또한 대한민국의 다양한 개구리류 보존을 위한 동결보존 기술의 개선과 완화에 중점을 둔 이 분야의 미래 연구 방향을 논의할 것이다.
이 문헌고찰에서는 양서류 종 보존을 위한 동결보존의 중요성 개요를 제공하며, 국내외 개구리류 연구 상황, 양서류 정자 세포의 동결보존과 관련된 문제점 및 동결보존이 양서류 보존에 미치는 잠재적인 영향을 다뤘다
데이터처리
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본 문헌 고찰은 한국연구재단 (NRF)의 지원을 받아 수행되었습니다 (No. 2022R1A2C1004240).
2022R1A2C1004240).
성능/효과
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1999년부터 2022년까지 개구리 동결보존에 대한 연구를 Web of Sciences에서 검색한 결과 총 45개의 문헌자료를 확인할 수 있었다 (Fig. 1a).
1999년부터 2022년까지 개구리 동결보존에 대한 연구를 Web of Sciences에서 검색한 결과 총 45개의 문헌자료를 확인할 수 있었다 (Fig
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1a). 문헌 정보를 기반으로 텍스트마이닝 기법을 이용해 문헌자료에서 빈번히 사용된 단어를 추출한 결과 동결보존 (cryopreservation)과 관련된 용어들과 생식기술 (reproductive technologies)에 대한 용어가 자주 사용되었다 (Fig. 1b).
문헌 정보를 기반으로 텍스트마이닝 기법을 이용해 문헌자료에서 빈번히 사용된 단어를 추출한 결과 동결보존 (cryopreservation)과 관련된 용어들과 생식기술 (reproductive technologies)에 대한 용어가 자주 사용되었다 (Fig
후속연구
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이 문헌고찰에서는 양서류 종 보존을 위한 동결보존의 중요성 개요를 제공하며, 국내외 개구리류 연구 상황, 양서류 정자 세포의 동결보존과 관련된 문제점 및 동결보존이 양서류 보존에 미치는 잠재적인 영향을 다뤘다. 또한 대한민국의 다양한 개구리류 보존을 위한 동결보존 기술의 개선과 완화에 중점을 둔 이 분야의 미래 연구 방향을 논의할 것이다.
또한 대한민국의 다양한 개구리류 보존을 위한 동결보존 기술의 개선과 완화에 중점을 둔 이 분야의 미래 연구 방향을 논의할 것이다.
이창석
(서울여자대학교 생명환경공학과)
한국습지학회지 = Journal of wetlands research
환경(Environmental), 사회(Social) 및 지배구조(Governance)의 약자인 ESG는 기업을 판단하는 지표가 되는 바 기업을 경영하는 핵심 키워드가 되고 있다. 지금까지 경제발전을 위해 환경이 큰 피해를 입어왔기 때문에 그 치유를 위해 우리는 막대한 비용을 투자하여야 한다. 따라서 이제는 환경을 희생하면서 당장의 재정적 이익을 챙기는 것보다는 미래의 막대한 환경비용을 관리기준에 미리 반영할 필요가 있다. 기업의 사회적 책무 (CSR, Corporate Social Responsibility)가 거론되던 시절과 비교하면 ESG 경영은 선언적 수준을 넘어 실천을 요구하고 있어 크게 개선되었지만 환경 분야에 대한 배려 수준은 여전히 높지 않다. 여러가지 배경이 있겠지만 다른 분야에 대한 이해가 부족한 것이 가장 큰 문제일 수 있다. 이에 본 연구는 우선 환경 분야에서 검토된 ESG와 환경 분야에서 필요로 하는 ESG 경영을 설명하여 환경분야에 대한 기업의 투자 필요성을 알리는데 목적을 두고 있다. 나아가 이를 통해 기업이 얻을 수 있는 혜택을 설명하여 ESG경영이 투자를 받는 환경분야는 물론 기업의 측면에서도 의미있는 효과를 거둘 수 있는 상생의 전략임을 알리는데 또 다른 목적을 두고 있다. 이러한 목표에 도달하기 위해 본 연구에서는 기업의 투자를 바탕으로 훼손된 생태계의 복원을 이루어 내고, 탄소흡수능을 중심으로 그 효과를 평가하여 기업의 ESG 경영실적은 물론 탄소중립 실천의 수단으로 삼는 방법을 제시하였다.
연구주제
그러면 환경 측면에서 ESG 경영은 얼마나 실천되고 있을까? 본 연구는 환경측면에서 ESG 경영의 바탕이 되는 지속가능성의 의미와 실태를 분석하고, 나아가 그 결과에 토대를 두고 ESG 경영의 활용방안을 제시하는데 목적을 두고 있다.
문제정의
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ESG 경영은 사실 경제적 발전을 유지하면서 환경의 지속 가능성을 유지하고자 하는 지속가능한 발전에서 출발하였다. 그러면 환경 측면에서 ESG 경영은 얼마나 실천되고 있을까? 본 연구는 환경측면에서 ESG 경영의 바탕이 되는 지속가능성의 의미와 실태를 분석하고, 나아가 그 결과에 토대를 두고 ESG 경영의 활용방안을 제시하는데 목적을 두고 있다.
그러면 환경 측면에서 ESG 경영은 얼마나 실천되고 있을까? 본 연구는 환경측면에서 ESG 경영의 바탕이 되는 지속가능성의 의미와 실태를 분석하고, 나아가 그 결과에 토대를 두고 ESG 경영의 활용방안을 제시하는데 목적을 두고 있다.
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본 연구에서는 ESG 경영은 물론 기업이 목표한 탄소중립 달성에도 기여할 수 있는 훼손된 생태계 복원을 대상으로 기업의 참여 필요성과 그것을 통해 기업이 얻을 수 있는 혜택을 소개하고자 한다. 이를 통해 기업의 보다 적극적인 환경 개선 사업 참여를 유도하는데 본 연구의 목적이 있다.
본 연구에서는 ESG 경영은 물론 기업이 목표한 탄소중립 달성에도 기여할 수 있는 훼손된 생태계 복원을 대상으로 기업의 참여 필요성과 그것을 통해 기업이 얻을 수 있는 혜택을 소개하고자 한다
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본 연구에서는 ESG 경영은 물론 기업이 목표한 탄소중립 달성에도 기여할 수 있는 훼손된 생태계 복원을 대상으로 기업의 참여 필요성과 그것을 통해 기업이 얻을 수 있는 혜택을 소개하고자 한다. 이를 통해 기업의 보다 적극적인 환경 개선 사업 참여를 유도하는데 본 연구의 목적이 있다. 생태적 복원은 온전한 자연의 체계를 바탕으로 훼손된 자연을 치유하여 그것이 발휘하는 생태계서비스 기능을 극대화하는 것을 목표로 하고 있다.
이를 통해 기업의 보다 적극적인 환경 개선 사업 참여를 유도하는데 본 연구의 목적이 있다
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이를 통해 기업의 보다 적극적인 환경 개선 사업 참여를 유도하는데 본 연구의 목적이 있다. 생태적 복원은 온전한 자연의 체계를 바탕으로 훼손된 자연을 치유하여 그것이 발휘하는 생태계서비스 기능을 극대화하는 것을 목표로 하고 있다. 그런 점에서 ESG 경영의 핵심 주제가 될 수 있다.
생태적 복원은 온전한 자연의 체계를 바탕으로 훼손된 자연을 치유하여 그것이 발휘하는 생태계서비스 기능을 극대화하는 것을 목표로 하고 있다
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생태계의 구성원 중, 생산자, 1차 소비자 및 2차 소비자 사이의 균형이 깨졌을 때 생태계가 어떻게 반응하는가에 대해 알아보기로 하자. 미국 애리조나주의 카이바브고원에서는 1907년 이전에 생산자를 에너지원으로 삼는 1차 소비자인 사슴과 2차 소비자인 늑대, 퓨마, 코요테 등이 평형을 이룬 생태계를 유지하고 있었다.
생태계의 구성원 중, 생산자, 1차 소비자 및 2차 소비자 사이의 균형이 깨졌을 때 생태계가 어떻게 반응하는가에 대해 알아보기로 하자
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기업이 기여한 환경개선효과에 대한 평가가 부실한 것 또한 크게 작용하였을 것으로 판단된다. 이에 본 연구에서는 훼손된 자연을 치유하여 생태적 균형을 바로잡는데 핵심 도구로 기능하고 있는 생태적 복원을 ESG 경영의 주제로 선택하여 그것이 발휘하는 효과를 통해 기업의 ESG 경영 실적으로 삼고 나아가 탄소중립 목표 달성에도 기여할 수 있는 방법을 제시하였다. 이러한 사업은 환경 측면에서 지속가능성 확보에 기여하고 변화하는 경영 패러다임에서 기업의 발전에도 크게 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
이에 본 연구에서는 훼손된 자연을 치유하여 생태적 균형을 바로잡는데 핵심 도구로 기능하고 있는 생태적 복원을 ESG 경영의 주제로 선택하여 그것이 발휘하는 효과를 통해 기업의 ESG 경영 실적으로 삼고 나아가 탄소중립 목표 달성에도 기여할 수 있는 방법을 제시하였다
가설설정
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6 참고). 그런 다음 제방이 하천의 양안에 조성될 것을 고려하여 제방식생 폭을 60 m로 가정하고 그 기능을 평가하였다.
그런 다음 제방이 하천의 양안에 조성될 것을 고려하여 제방식생 폭을 60 m로 가정하고 그 기능을 평가하였다.
대상데이터
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환경측면에서 ESG 경영의 바탕이 되는 지속가능성의 의미를 파악하기 위해 우리 주변에서 흔히 사용되는 자동난방장치를 통해 설명하였다. 이에 더하여 실제 생태계에서 발생할 수 있는 현상을 가상현실과 문헌에 소개된 사례를 통해 설명하였다.
환경측면에서 ESG 경영의 바탕이 되는 지속가능성의 의미를 파악하기 위해 우리 주변에서 흔히 사용되는 자동난방장치를 통해 설명하였다
성능/효과
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이는 미래에 경제적 혜택이 되고 있음이 선진국의 사례에서 밝혀지고 있다. 이러한 예로부터 지속가능한 발전의 가능성을 확인할 수 있고 동시에 ESG 경영의 필요성과 효용성도 확인할 수 있다.
이러한 예로부터 지속가능한 발전의 가능성을 확인할 수 있고 동시에 ESG 경영의 필요성과 효용성도 확인할 수 있다.
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이러한 결과는 자연이 발휘하는 생태계서비스가 현재 실현 가능성이 매우 떨어지는 탄소중립의 실현 가능성을 높이는 것은 물론 날로 심각해지는 기후변화에 대한 적응을 이루어 내는 데도 크게 기여할 수 있음을 암시한다. 나아가 기업 측면에서는 배당된 감축량을 확보하는데 큰 어려움을 겪고 있는 현실에서 그 양이 보장된 확실한 투자가 될 수 있음을 보여주는 증거가 된다.
이러한 결과는 자연이 발휘하는 생태계서비스가 현재 실현 가능성이 매우 떨어지는 탄소중립의 실현 가능성을 높이는 것은 물론 날로 심각해지는 기후변화에 대한 적응을 이루어 내는 데도 크게 기여할 수 있음을 암시한다
후속연구
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이에 본 연구에서는 훼손된 자연을 치유하여 생태적 균형을 바로잡는데 핵심 도구로 기능하고 있는 생태적 복원을 ESG 경영의 주제로 선택하여 그것이 발휘하는 효과를 통해 기업의 ESG 경영 실적으로 삼고 나아가 탄소중립 목표 달성에도 기여할 수 있는 방법을 제시하였다. 이러한 사업은 환경 측면에서 지속가능성 확보에 기여하고 변화하는 경영 패러다임에서 기업의 발전에도 크게 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
이러한 사업은 환경 측면에서 지속가능성 확보에 기여하고 변화하는 경영 패러다임에서 기업의 발전에도 크게 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
장인영
(국립생태원)
,
정헌모
(국립생태원)
,
한상학
(국립생태원)
,
안나현
(국립생태원)
,
김덕엽
(국립생태원)
,
강성룡
(국립생태원)
한국습지학회지 = Journal of wetlands research
생태계는 탄소순환에 있어 매우 중요한 탄소 저장고이다. 기후변화가 점점 심화됨에 따라, 생태계의 이러한 기능을 활용하여 기후변화를 완화하려는 노력들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 국내 생태계를 대상으로 생태계 유형(산림, 농경지, 습지, 초지, 정주지) 및 탄소저장고별(지상부·지하부 생체량, 고사목, 낙엽, 토양유기탄소 및 생태계 전체) 탄소 저장 및 거동과 관련된 연구를 목록화 하고 분석하였다. 또한, 선행연구 결과를 모아 각 생태계 유형과 탄소저장고를 대상으로 탄소 저장 및 거동량의 평균값을 산정하였다. 그 결과, 대부분의(66%) 국내 탄소 저장·거동 관련 연구가 산림에서 수행된 것을 확인할 수 있었다. 산림에서 수행된 연구 결과를 토대로 탄소저장고별 저장량을 분석한 결과, 식생의 지상부(4,166.66gC m-2)와 지하부(3,880.95gC m-2)와 토양(4,203.16gC m-2)에 많은 양의 탄소가 저장되어 있는 것을 확인하였다. 특히 산림 지하부에 많은 탄소가 저장되어 있는 것을 확인할 수 있었다. 다른 생태계 유형의 경우, 데이터의 제한으로 탄소저장고별 저장·거동량은 확인이 불가능하였다. 다만, 토양유기탄소 저장의 경우 산림과 초지의 데이터가 비교 가능하였는데, 두 생태계가 상대적으로 비슷한 탄소의 양을 저장하고 있는 것으로 나타났다(각각 4,203.16 gC m-2, 4,023.23 gC m-2). 본 연구를 통하여, 상대적으로 다양한 생태계 유형에서의 탄소 연구가 필요함을 확인할 수 있었다.
연구주제
따라서, 본 연구에서는 이전에 국내 생태계를 대상으로 탄소 저장이나 거동을 산정한 연구를 목록화하고, 관련 연구 결과를 정리하여 국내 생태계에서의 탄소 저장 및 거동 현황을 파악하고자 한다
문제정의
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하지만, 이러한 연구들은 개별적이고 산발적으로 진행되고 있어, 이를 종합한 결과 도출이나 격차 분석들이 필요한 상황이다. 따라서, 본 연구에서는 이전에 국내 생태계를 대상으로 탄소 저장이나 거동을 산정한 연구를 목록화하고, 관련 연구 결과를 정리하여 국내 생태계에서의 탄소 저장 및 거동 현황을 파악하고자 한다. 또한, 관련 격차 분석을 통해 국내 생태계 탄소 저장 및 거동의 정확한 산정을 위해 필요한 연구를 도출하고자 하였다.
따라서, 본 연구에서는 이전에 국내 생태계를 대상으로 탄소 저장이나 거동을 산정한 연구를 목록화하고, 관련 연구 결과를 정리하여 국내 생태계에서의 탄소 저장 및 거동 현황을 파악하고자 한다
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따라서, 본 연구에서는 이전에 국내 생태계를 대상으로 탄소 저장이나 거동을 산정한 연구를 목록화하고, 관련 연구 결과를 정리하여 국내 생태계에서의 탄소 저장 및 거동 현황을 파악하고자 한다. 또한, 관련 격차 분석을 통해 국내 생태계 탄소 저장 및 거동의 정확한 산정을 위해 필요한 연구를 도출하고자 하였다.
또한, 관련 격차 분석을 통해 국내 생태계 탄소 저장 및 거동의 정확한 산정을 위해 필요한 연구를 도출하고자 하였다.
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국내 생태계의 탄소 저장‧거동 능력을 평가하기 위해, 우선적으로 국내 생태계를 대상으로 한 관련 연구들을 수집하여 목록화 하였다. 선행연구 검색은 학술연구정보 서비스(www.
국내 생태계의 탄소 저장‧거동 능력을 평가하기 위해, 우선적으로 국내 생태계를 대상으로 한 관련 연구들을 수집하여 목록화 하였다
대상데이터
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수집된 선행연구는 크게 저장량(Storage) 산정 연구와 시간당 온실가스의 이동을 의미하는 거동량(flux) 산정 연구로 구분하여 결과를 분석하였다. 생태계 유형별로 탄소 저장 및 거동 산정을 위하여 수집 연구를 분석하여 탄소 저장 및 거동에 영향을 미치는 환경적 요인(생태계 구분, 지형·지질 특성, 토양 특성, 기후 특성, 위치), 측정 방법 및 주요 결과(탄소 저장량 또는 거동량)을 정리하였다(Table 1).
수집된 선행연구는 크게 저장량(Storage) 산정 연구와 시간당 온실가스의 이동을 의미하는 거동량(flux) 산정 연구로 구분하여 결과를 분석하였다
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생태계 유형별로 탄소 저장 및 거동 산정을 위하여 수집 연구를 분석하여 탄소 저장 및 거동에 영향을 미치는 환경적 요인(생태계 구분, 지형·지질 특성, 토양 특성, 기후 특성, 위치), 측정 방법 및 주요 결과(탄소 저장량 또는 거동량)을 정리하였다(Table 1)
생태계 유형별로 탄소 저장 및 거동 산정을 위하여 수집 연구를 분석하여 탄소 저장 및 거동에 영향을 미치는 환경적 요인(생태계 구분, 지형·지질 특성, 토양 특성, 기후 특성, 위치), 측정 방법 및 주요 결과(탄소 저장량 또는 거동량)을 정리하였다(Table 1)
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본 연구에서는 국내 생태계의 기후변화에 대한 기여를 판단하기 위하여 5 가지 생태계 유형과 6 가지 주요 탄소저장고별 관련 연구 현황을 분석하였다. 그 결과 국내에서 수행된 탄소 저장·거동 관련 연구의 절반 이상(66%)이 산림생태계에서 진행되었으며, 그 다음이 농경지(16%), 습지(8%), 초지(5%), 정주지(5%) 순이었다.
본 연구에서는 국내 생태계의 기후변화에 대한 기여를 판단하기 위하여 5 가지 생태계 유형과 6 가지 주요 탄소저장고별 관련 연구 현황을 분석하였다
데이터처리
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국내 생태계의 탄소 저장‧거동 능력을 평가하기 위해, 우선적으로 국내 생태계를 대상으로 한 관련 연구들을 수집하여 목록화 하였다. 선행연구 검색은 학술연구정보 서비스(www.riss.kr) 및 구글 스칼라(scholar.google.com) 검색 엔진을 통해 수행하였으며, 검색어는 산림, 습지, 농경지 등의 생태계 유형 + 탄소 등을 활용하였다. 본 연구에서의 생태계 유형 구분은, IPCC 국가 온실가스 인벤토리 보고서 가이드라인 중 토지이용, 토지이용변화 및 임업(LULUCF, Land Use, Land Use Change and Forestry)에서 제시한 생태계 유형(산림지, 농경지, 초지, 습지, 정주지 및 기타토지) 중 우리나라에서 없는 토지로 가정하고 있는 기타토지를 제외한 5 가지 카테고리를 사용하였다.
선행연구 검색은 학술연구정보 서비스(www.riss.kr) 및 구글 스칼라(scholar.google.com) 검색 엔진을 통해 수행하였으며, 검색어는 산림, 습지, 농경지 등의 생태계 유형 + 탄소 등을 활용하였다
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com) 검색 엔진을 통해 수행하였으며, 검색어는 산림, 습지, 농경지 등의 생태계 유형 + 탄소 등을 활용하였다. 본 연구에서의 생태계 유형 구분은, IPCC 국가 온실가스 인벤토리 보고서 가이드라인 중 토지이용, 토지이용변화 및 임업(LULUCF, Land Use, Land Use Change and Forestry)에서 제시한 생태계 유형(산림지, 농경지, 초지, 습지, 정주지 및 기타토지) 중 우리나라에서 없는 토지로 가정하고 있는 기타토지를 제외한 5 가지 카테고리를 사용하였다. 검색 된 결과 중 신뢰성 있는 결과의 획득을 위해 동료 평가가 완료된 발간된 논문과 국가 연구소에서 발간된 보고서를 분석에 활용하였다.
본 연구에서의 생태계 유형 구분은, IPCC 국가 온실가스 인벤토리 보고서 가이드라인 중 토지이용, 토지이용변화 및 임업(LULUCF, Land Use, Land Use Change and Forestry)에서 제시한 생태계 유형(산림지, 농경지, 초지, 습지, 정주지 및 기타토지) 중 우리나라에서 없는 토지로 가정하고 있는 기타토지를 제외한 5 가지 카테고리를 사용하였다
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본 연구에서의 생태계 유형 구분은, IPCC 국가 온실가스 인벤토리 보고서 가이드라인 중 토지이용, 토지이용변화 및 임업(LULUCF, Land Use, Land Use Change and Forestry)에서 제시한 생태계 유형(산림지, 농경지, 초지, 습지, 정주지 및 기타토지) 중 우리나라에서 없는 토지로 가정하고 있는 기타토지를 제외한 5 가지 카테고리를 사용하였다. 검색 된 결과 중 신뢰성 있는 결과의 획득을 위해 동료 평가가 완료된 발간된 논문과 국가 연구소에서 발간된 보고서를 분석에 활용하였다.
검색 된 결과 중 신뢰성 있는 결과의 획득을 위해 동료 평가가 완료된 발간된 논문과 국가 연구소에서 발간된 보고서를 분석에 활용하였다.
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검색엔진을 통해 수집된 생태계 유형별 탄소 관련 연구(보고서 및 논문)은 전체 124 건이었다. 이 중, 85 건은 논문이고 나머지 39 건은 국가 기관에서 발간한 보고서였다.
검색엔진을 통해 수집된 생태계 유형별 탄소 관련 연구(보고서 및 논문)은 전체 124 건이었다
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생태계의 저장량 산정에는 시간의 흐름이나 변화를 살펴볼 필요가 없고 한 지점의 한시점에서만의 측정값으로도 저장량을 산정할 수 있는 반면, 거동량의 경우 시간에 따른 변화량이기 때문에 일정기간의 측정이 필요하여, 저장량에 비해 상대적으로 적은 양의 연구가 진행된 것으로 보인다. 이 중 지상부 바이오매스의 탄소 거동을 산정하여 대푯값 계산에 활용된 개수는 20 개였으며, 생태계의 경우에는 5 개였다(Table 2). 지상부의 경우 평균적으로 단위면적당 연간 975.
이 중 지상부 바이오매스의 탄소 거동을 산정하여 대푯값 계산에 활용된 개수는 20 개였으며, 생태계의 경우에는 5 개였다(Table 2)
성능/효과
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그 결과, 생태계 유형별 저장값의 경우 산림은 모든 탄소저장고별(지상부·지하부 생체량, 토양, 유기물, 생태계)로 결과를 도출할 수 있었으나, 초지와 정주지는 각각 토양유기탄소와 지상부 바이오매스 값만 도출이 가능하였다
그 결과, 생태계 유형별 저장값의 경우 산림은 모든 탄소저장고별(지상부·지하부 생체량, 토양, 유기물, 생태계)로 결과를 도출할 수 있었으나, 초지와 정주지는 각각 토양유기탄소와 지상부 바이오매스 값만 도출이 가능하였다
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또한, 다양한 생태계 유형을 대상으로 같은 탄소저장고를 대상으로 저장 및 거동량을 살펴본 결과, 산림뿐만 아니라 타생태계에서도 산림과 비슷한 양의 탄소를 저장하고 있는 것으로 나타났고, 토양호흡도 비슷한 값을 나타내, 산림에서의 연구뿐만 아니라 다른 생태계에서의 연구가 매주 중요하다는 결과를 다시 한번 확인할 수 있었다.
또한, 다양한 생태계 유형을 대상으로 같은 탄소저장고를 대상으로 저장 및 거동량을 살펴본 결과, 산림뿐만 아니라 타생태계에서도 산림과 비슷한 양의 탄소를 저장하고 있는 것으로 나타났고, 토양호흡도 비슷한 값을 나타내, 산림에서의 연구뿐만 아니라 다른 생태계에서의 연구가 매주 중요하다는 결과를 다시 한번 확인할 수 있었다.
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그 결과 국내에서 수행된 탄소 저장·거동 관련 연구의 절반 이상(66%)이 산림생태계에서 진행되었으며, 그 다음이 농경지(16%), 습지(8%), 초지(5%), 정주지(5%) 순이었다
그 결과 국내에서 수행된 탄소 저장·거동 관련 연구의 절반 이상(66%)이 산림생태계에서 진행되었으며, 그 다음이 농경지(16%), 습지(8%), 초지(5%), 정주지(5%) 순이었다
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또한, 생태계 유형별로 탄소 저장 및 거동 측정값을 정리한 결과, 초지나 농경지에서도 상대적으로 많은 양의 탄소를 저장하고 있으며, 거동에 있어서도 많은 양의 탄소가 흡수·배출되는 것으로 나타났다
또한, 생태계 유형별로 탄소 저장 및 거동 측정값을 정리한 결과, 초지나 농경지에서도 상대적으로 많은 양의 탄소를 저장하고 있으며, 거동에 있어서도 많은 양의 탄소가 흡수·배출되는 것으로 나타났다
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본 연구에서 산림생태계를 대상으로 탄소저장고별 저장 및 거동값을 분석해 본 결과, 식생(지상부·지하부 생체량)에 가장 많은 양의 탄소가 저장되어 있는 것으로 나타났다
본 연구에서 산림생태계를 대상으로 탄소저장고별 저장 및 거동값을 분석해 본 결과, 식생(지상부·지하부 생체량)에 가장 많은 양의 탄소가 저장되어 있는 것으로 나타났다
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본 연구에서 산림생태계를 대상으로 탄소저장고별 저장 및 거동값을 분석해 본 결과, 식생(지상부·지하부 생체량)에 가장 많은 양의 탄소가 저장되어 있는 것으로 나타났다. 하지만, 상대적으로 토양도 식생과 비슷한 정도의 탄소를 저장하고 있는 것으로 나타나, 토양 탄소의 측정 및 관리가 중요하다는 결론을 내릴 수 있었다.
하지만, 상대적으로 토양도 식생과 비슷한 정도의 탄소를 저장하고 있는 것으로 나타나, 토양 탄소의 측정 및 관리가 중요하다는 결론을 내릴 수 있었다.
한상학
(국립생태원 기후탄소연구팀)
,
강성룡
(국립생태원 기후탄소연구팀)
한국습지학회지 = Journal of wetlands research
IUCN 생태계 적색목록은 생물다양성의 감소 위험이 높은 생태계를 평가하고 식별하기 위한 글로벌 표준으로, 효과적인 생태계 관리 및 보전 정책 수립에 필요한 과학적 근거를 제공한다. IUCN 생태계 적색목록은 쿤밍-몬트리올 글로벌 생물다양성 프레임워크 목표 A의 핵심지표(A.1)로 지정하였다. 생태계 적색목록 평가는 특정 생태계 유형을 분포의 감소(기준 A), 제한된 분포(기준 B), 환경 황폐화(기준 C), 생물학적 상호작용의 변화(기준 D), 생태계 붕괴 위험의 정량적 추정(기준 E)으로 생태계 붕괴 징후를 판별한다. IUCN 생태계 적색목록은 2014년부터 110개 이상의 국가에서 평가를 진행하였다. 80% 이상이 육상 및 육상-담수 생태계에서 평가를 진행하였으며, 이중 열대림과 아열대림에 위협 받는 생태계가 집중 분포하고 있다. 평가 기준은 공간적 징후(기준 A 및 B)에서 68.8%로 집중되어 있다. 국내에서 생태계 적색목록을 평가를 적용하기 위한 고려사항은 크게 세가지로 나뉜다. 첫째, 국내 적용가 능한 지구 생태계 유형(GET)을 적립해야 한다. 둘째, 생태계 적색목록 범주·기준 중 공간적 징후 평가에서 국내의 소규모로 이루어진 다양한 생태계 유형에 적용 가능한지를 판단해야 한다. 마지막으로 평가를 위한 활용 가능한 시계열(50년) 데이터 수집을 고려해야 한다. 이러한 고려사항을 바탕으로 국내에 IUCN 생태계 적색목록 평가를 적용하면, 우리나라의 독특한 생태계 유형의 현재 상태를 정확하게 파악할 수 있을 것이며, 이는 세계적인 생태계 보전 및 복원 노력에 기여할 것이다.
연구주제
본 연구에서는 국외 RLE 평가 사례를 분석하고, 우리나라에 적용가능한 데이터 및 평가 방법을 분석하여 한계와 대응방안을 제안하고자 한다.
문제정의
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따라서, 우리나라도 RLE 평가에 적극적으로 기여할 수 있도록 전략을 마련할 필요성이 있다. 본 연구에서는 국외 RLE 평가 사례를 분석하고, 우리나라에 적용가능한 데이터 및 평가 방법을 분석하여 한계와 대응방안을 제안하고자 한다.
본 연구에서는 국외 RLE 평가 사례를 분석하고, 우리나라에 적용가능한 데이터 및 평가 방법을 분석하여 한계와 대응방안을 제안하고자 한다.
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IUCN 생태계 적색목록(RLE) 평가는 전 세계적으로 많은 국가와 다양한 생태계에서 활발하게 이루어지고 있으며, 해당 연구를 통해 얻어진 데이터는 생태계의 현 상태를 파악하고 보전 및 복원 방향을 제시하는데 큰 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 RLE 평가 방법, 국외 연구 동향, 그리고 국내에서의 적용을 위한 고려사항에 대해 알아보았다.
본 논문에서는 RLE 평가 방법, 국외 연구 동향, 그리고 국내에서의 적용을 위한 고려사항에 대해 알아보았다.
성능/효과
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기준 E는 두가지 목적을 갖는다. 첫째로 쇠퇴의 여러 메커니즘과 이들간의 상호작용을 위험평가에 통합하는 모델을 구현함으로써, 한 생태계 유형을 분류하는데 활용 가능하다. 둘째로는 멸종위기종 적색목록에서와 비슷하게 위험 평가의 근거를 제공하면서 다른 기준들을 포괄하는 전체적인 프레임워크를 제공한다.
첫째로 쇠퇴의 여러 메커니즘과 이들간의 상호작용을 위험평가에 통합하는 모델을 구현함으로써, 한 생태계 유형을 분류하는데 활용 가능하다
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org/, IUCN RLE)를 통해 제공하고 있다. 이 자료를 바탕으로 생태계 적색목록 평가 결과를 살펴보면, 전략적 평가(Strategic assessment) 9.3%(58개), 체계적 평가(Systematic assessment) 90.6%(565개) 이며, 위협받는 생태계의 비율은 붕괴(Collapsed) 0.3%(2개), 위급(Critically endangered) 17.8%(91개), 위기(Endangered) 29.1%(148개), 취약(Vulnerable) 22.2%(113개)로 나타난다(Fig. 2 and 3).
이 자료를 바탕으로 생태계 적색목록 평가 결과를 살펴보면, 전략적 평가(Strategic assessment) 9.3%(58개), 체계적 평가(Systematic assessment) 90.6%(565개) 이며, 위협받는 생태계의 비율은 붕괴(Collapsed) 0.3%(2개), 위급(Critically endangered) 17.8%(91개), 위기(Endangered) 29.1%(148개), 취약(Vulnerable) 22.2%(113개)로 나타난다(Fig
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2 and 3). 생태계별로는 육상 생태계 72.8%(371개), 담수-육상 생태계 14.7%(75개), 해양-담수-육상 생태계 4.1%(21개), 해양-육상 생태계 3.9%(20개), 해양 생태계 2.5%(13개), 담수 생태계 1.1%(6개), 해양-담수 생태계 0.3%(2개), 지하 생태계 0.2%(1개) 순이었다. 생태계와 생태계 적색목록 카테고리를 종합적으로 살펴보면, 육상 생태계와 담수-육상 생태계에서 87.
생태계별로는 육상 생태계 72.8%(371개), 담수-육상 생태계 14.7%(75개), 해양-담수-육상 생태계 4.1%(21개), 해양-육상 생태계 3.9%(20개), 해양 생태계 2.5%(13개), 담수 생태계 1.1%(6개), 해양-담수 생태계 0.3%(2개), 지하 생태계 0.2%(1개) 순이었다
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2%(1개) 순이었다. 생태계와 생태계 적색목록 카테고리를 종합적으로 살펴보면, 육상 생태계와 담수-육상 생태계에서 87.5%로 평가를 하였으며, 44.0%가 T1(Tropical-subtropical forest)에서 RLE를 평가가 이루어졌다(Fig. 4).
생태계와 생태계 적색목록 카테고리를 종합적으로 살펴보면, 육상 생태계와 담수-육상 생태계에서 87.5%로 평가를 하였으며, 44.0%가 T1(Tropical-subtropical forest)에서 RLE를 평가가 이루어졌다(Fig
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국내에 IUCN 생태계 적색목록(RLE) 평가를 적용을 위한 고려사항으로는 크게 3가지가 있다. 첫째, 국내 적용 가능한 지구 생태계 유형(IUCN Global Ecosystem Typology 2.0, GET)이며, 둘째로는 IUCN 생태계 적색목록 범주 기준이 국내 적용 가능한 규모인지를 판단하는 것이며, 마지막으로 5가지 범주 기준에 활용 가능한 데이터 수집이다. 이 세가지 사항을 고려하여 생태계 적색목록 평가를 국내 적용해야 한다.
첫째, 국내 적용 가능한 지구 생태계 유형(IUCN Global Ecosystem Typology 2.0, GET)이며, 둘째로는 IUCN 생태계 적색목록 범주 기준이 국내 적용 가능한 규모인지를 판단하는 것이며, 마지막으로 5가지 범주 기준에 활용 가능한 데이터 수집이다
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첫째, RLE 평가 방법은 크게 공간적 징후(기준 A와 B), 기능적 징후(기준 C와 D), 그리고 정량적 리스크 분석(기준 D)의 세 가지 기준으로 이루어진다. 이 중 공간적 징후인 기준 A와 B를 가장 많이 활용하여 평가하고 있으며, 이는 다른 평가 활용데이터들에 비하여 위성영상을 활용한 과거와 현재의 공간 데이터를 수집이 용이하기 때문으로 판단된다.
첫째, RLE 평가 방법은 크게 공간적 징후(기준 A와 B), 기능적 징후(기준 C와 D), 그리고 정량적 리스크 분석(기준 D)의 세 가지 기준으로 이루어진다
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이 중 공간적 징후인 기준 A와 B를 가장 많이 활용하여 평가하고 있으며, 이는 다른 평가 활용데이터들에 비하여 위성영상을 활용한 과거와 현재의 공간 데이터를 수집이 용이하기 때문으로 판단된다. 둘째, 국외 연구 동향을 살펴보면, RLE 평가는 생물다양성 보전, 보호지역의 설계 및 평가, 토지 사용 및 지역 계획, 생태 복원 전략, 거시 경제 정책 설계 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이는 RLE 평가가 단순히 생태계의 현 상태를 파악하는 것뿐만 아니라, 보전 및 복원의 방향을 제시하는데도 큰 역할을 하고 있음을 보여준다.
둘째, 국외 연구 동향을 살펴보면, RLE 평가는 생물다양성 보전, 보호지역의 설계 및 평가, 토지 사용 및 지역 계획, 생태 복원 전략, 거시 경제 정책 설계 등 다양한 분야에서 활용되고 있다
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둘째, 국외 연구 동향을 살펴보면, RLE 평가는 생물다양성 보전, 보호지역의 설계 및 평가, 토지 사용 및 지역 계획, 생태 복원 전략, 거시 경제 정책 설계 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이는 RLE 평가가 단순히 생태계의 현 상태를 파악하는 것뿐만 아니라, 보전 및 복원의 방향을 제시하는데도 큰 역할을 하고 있음을 보여준다.
이는 RLE 평가가 단순히 생태계의 현 상태를 파악하는 것뿐만 아니라, 보전 및 복원의 방향을 제시하는데도 큰 역할을 하고 있음을 보여준다.
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결론적으로, RLE 평가는 전 세계적으로 활발하게 이루어지고 있으며, 해당 연구를 통해 얻어진 데이터는 생태계의 현 상태를 파악하고 보전 및 복원 방향을 제시하는데 큰 역할을 하고 있다. 또한, 국내에서의 RLE 평가 적용을 위해서는 글로벌 생태계 유형(GET)의 정립, IUCN RLE 범주 기준의 적용 가능성 판단, 그리고 필요한 데이터의 수집 등을 고려해야 할 것이다.
결론적으로, RLE 평가는 전 세계적으로 활발하게 이루어지고 있으며, 해당 연구를 통해 얻어진 데이터는 생태계의 현 상태를 파악하고 보전 및 복원 방향을 제시하는데 큰 역할을 하고 있다
후속연구
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국제사회는 KM GBF에서 채택된 세부목표 달성을 위한 전략을 준비중에 있다. 따라서, 우리나라도 RLE 평가에 적극적으로 기여할 수 있도록 전략을 마련할 필요성이 있다. 본 연구에서는 국외 RLE 평가 사례를 분석하고, 우리나라에 적용가능한 데이터 및 평가 방법을 분석하여 한계와 대응방안을 제안하고자 한다.
따라서, 우리나라도 RLE 평가에 적극적으로 기여할 수 있도록 전략을 마련할 필요성이 있다
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첫째로 쇠퇴의 여러 메커니즘과 이들간의 상호작용을 위험평가에 통합하는 모델을 구현함으로써, 한 생태계 유형을 분류하는데 활용 가능하다. 둘째로는 멸종위기종 적색목록에서와 비슷하게 위험 평가의 근거를 제공하면서 다른 기준들을 포괄하는 전체적인 프레임워크를 제공한다. 주요 생태계 프로세를 통합한 확률 시물레이션 모델로 생태계 붕괴확률을 추정할 수 있다.
둘째로는 멸종위기종 적색목록에서와 비슷하게 위험 평가의 근거를 제공하면서 다른 기준들을 포괄하는 전체적인 프레임워크를 제공한다
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국내에서도 RLE 평가를 통해 우리나라의 독특한 생태계 유형과 현재 상태를 정확하게 파악하고 보전할 필요가 있다. 이러한 평가를 통해 국내 생태계의 상태를 국제적으로 비교하고, 세계적인 생태계 보전 및 복원 노력에 기여할 수 있을 것이다.
국내에서도 RLE 평가를 통해 우리나라의 독특한 생태계 유형과 현재 상태를 정확하게 파악하고 보전할 필요가 있다
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국내에서도 RLE 평가를 통해 우리나라의 독특한 생태계 유형과 현재 상태를 정확하게 파악하고 보전할 필요가 있다. 이러한 평가를 통해 국내 생태계의 상태를 국제적으로 비교하고, 세계적인 생태계 보전 및 복원 노력에 기여할 수 있을 것이다.
이러한 평가를 통해 국내 생태계의 상태를 국제적으로 비교하고, 세계적인 생태계 보전 및 복원 노력에 기여할 수 있을 것이다.
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국내에서의 RLE 평가 적용을 위한 고려사항은 (1) 국내적용 가능한 지구 생태계 유형(GET)을 정립과, (2) IUCN RLE 범주 기준이 국내에 적용 가능한지 판단해야 하며, (3) IUCN RLE의 5가지 범주 기준에 활용 가능한 데이터를 수집해야 한다. 이러한 고려사항을 토대로 RLE 평가를 국내에 적용하면, 우리나라의 독특한 생태계 유형과 현재상태를 정확하게 파악할 수 있을 것이며, 이는 세계적인 생태계 보전 및 복원 노력에 기여할 것이다.
이러한 고려사항을 토대로 RLE 평가를 국내에 적용하면, 우리나라의 독특한 생태계 유형과 현재상태를 정확하게 파악할 수 있을 것이며, 이는 세계적인 생태계 보전 및 복원 노력에 기여할 것이다.
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결론적으로, RLE 평가는 전 세계적으로 활발하게 이루어지고 있으며, 해당 연구를 통해 얻어진 데이터는 생태계의 현 상태를 파악하고 보전 및 복원 방향을 제시하는데 큰 역할을 하고 있다. 또한, 국내에서의 RLE 평가 적용을 위해서는 글로벌 생태계 유형(GET)의 정립, IUCN RLE 범주 기준의 적용 가능성 판단, 그리고 필요한 데이터의 수집 등을 고려해야 할 것이다. 이러한 고려사항을 바탕으로 국내에 RLE 평가를 적용하면, 우리나라의 독특한 생태계 유형의 현재 상태를 정확하게 파악할 수 있을 것이며, 이는 세계적인 생태계 보전 및 복원 노력에 기여할 것이다.
또한, 국내에서의 RLE 평가 적용을 위해서는 글로벌 생태계 유형(GET)의 정립, IUCN RLE 범주 기준의 적용 가능성 판단, 그리고 필요한 데이터의 수집 등을 고려해야 할 것이다
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또한, 국내에서의 RLE 평가 적용을 위해서는 글로벌 생태계 유형(GET)의 정립, IUCN RLE 범주 기준의 적용 가능성 판단, 그리고 필요한 데이터의 수집 등을 고려해야 할 것이다. 이러한 고려사항을 바탕으로 국내에 RLE 평가를 적용하면, 우리나라의 독특한 생태계 유형의 현재 상태를 정확하게 파악할 수 있을 것이며, 이는 세계적인 생태계 보전 및 복원 노력에 기여할 것이다.
이러한 고려사항을 바탕으로 국내에 RLE 평가를 적용하면, 우리나라의 독특한 생태계 유형의 현재 상태를 정확하게 파악할 수 있을 것이며, 이는 세계적인 생태계 보전 및 복원 노력에 기여할 것이다.
이창석
(서울여자대학교 생명환경공학과)
한국습지학회지 = Journal of wetlands research
생태복원은 문제가 있는 생태적 공간을 진단하고, 온전한 자연을 분석하여 얻은 정보를 바탕으로 훼손된 생태계를 치유하여 본래의 모습과 유사한 건강한 모습으로 되돌려놓는 생태기술이다. 성공적인 복원을 이루기 위해서는 일련의 절차를 존중하여 사업이 추진되어야 한다. 그러나 국내에서 진행되는 복원사업은 진단평가에 관계없이 적극적인 복원 위주로 추진하여 비용과 에너지를 낭비하고 효과는 크지 않다. 대조생태정보가 활용되지 않아 훼손된 자연을 되돌리기 위한 생태복원이 자연의 모습과 크게 다른 모습을 연출하며 또 다른 훼손을 유발하고 있다. 복원효과가 평가되지 않아 성공여부를 판단할 수 없어 사업이 계속되어도 발전이 없고 효과도 없다. 그러나 선진사회는 이러한 절차를 존중하여 학문적 진전을 이루어낸 것은 물론 생태복원이 하나의 산업으로 자리 잡아 환경을 개선하는 것은 물론 경제적 측면에서도 큰 효과를 거두고 있다. 따라서 국제사회는 생태복원을 기후변화를 비롯해 지구적 차원의 환경문제를 해결할 수 있는 중요한 수단으로 인식하여 국제기구가 중심이 되어 상처입은 지구를 치료하기 위한 사업을 활발하게 추진해 나가고 있다. 그러나 국내에서 추진된 복원사업은 효과 평가 결과 대부분 수준 이하로 평가되었다. 그럼에도 불구하고 이러한 수준을 향상시키는데 중요한 기여를 할 수 있는 생태복원을 하나의 새로운 산업으로 정립하기 위한 계획을 수준 낮은 사업을 주도해 온 당사자들이 가로막고 있어 문제를 더욱 악화시키고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사전과 사후로 구분하여 엄정하고 바른 사업 평가 제도를 도입하여 불량사업을 걸러낼 필요가 있다. 나아가 생태복원을 하나의 산업으로 신설하여 그 과정을 시장의 원리에 맡길 필요가 있다.
연구주제
본 연구에서는 국내에서 진행된 몇 가지 복원사례를 분석하여 이러한 문제의 배경을 밝히는데 1차적 목표를 둔다
문제정의
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이런 점에서 그 개념과 방향을 점검해 볼 필요가 있다. 본 연구에서는 국내에서 진행된 몇 가지 복원사례를 분석하여 이러한 문제의 배경을 밝히는데 1차적 목표를 둔다. 나아가 국내에서 진행되는 복원사업을 선진사회에서 진행되는 복원 사업과 비교하여 문제를 해결하기 위한 방안을 마련하는데 또 하나의 목표를 둔다.
본 연구에서는 국내에서 진행된 몇 가지 복원사례를 분석하여 이러한 문제의 배경을 밝히는데 1차적 목표를 둔다
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본 연구에서는 국내에서 진행된 몇 가지 복원사례를 분석하여 이러한 문제의 배경을 밝히는데 1차적 목표를 둔다. 나아가 국내에서 진행되는 복원사업을 선진사회에서 진행되는 복원 사업과 비교하여 문제를 해결하기 위한 방안을 마련하는데 또 하나의 목표를 둔다.
나아가 국내에서 진행되는 복원사업을 선진사회에서 진행되는 복원 사업과 비교하여 문제를 해결하기 위한 방안을 마련하는데 또 하나의 목표를 둔다.
가설설정
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7) 생태복원업: SER 2023이 우리에게 보여준 가장 큰 차이는 생태복원이 하나의 업으로 자리잡은 것이다. 우리나라 환경부는 생태복원을 새로운 업종으로 신설하기 위해 10년 이상 노력해 왔다.
7) 생태복원업: SER 2023이 우리에게 보여준 가장 큰 차이는 생태복원이 하나의 업으로 자리잡은 것이다
대상데이터
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문제가 있는 복원사업의 개선방안은 앞서 언급한 국제생태복원학회의 복원 지침 및 기준을 분석하고 나아가 금년 9월 말에서 10월 초 사이에 열린 SER2023에 참석하여 수집한 생태복원에 대한 최근 동향을 분석한 결과를 바탕으로 제시하였다.
문제가 있는 복원사업의 개선방안은 앞서 언급한 국제생태복원학회의 복원 지침 및 기준을 분석하고 나아가 금년 9월 말에서 10월 초 사이에 열린 SER2023에 참석하여 수집한 생태복원에 대한 최근 동향을 분석한 결과를 바탕으로 제시하였다.
성능/효과
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도로에 의해 단절된 백두대간 숲을 이어주기 위한 산림(생태축) 복원사업을 평가한 결과, 그 사업은 대부분 단순림을 조성하여 생태복원이기보다는 고전적 조림사업 수준인 것으로 평가되었다 (Photo 3). 또 교목층, 아교목층, 관목층 및 초본층으로 이루어지는 온대 숲의 전형적 구조에 대한 고려가 없고, 주변 지역과 이질적인 식물을 도입하여 참조지소와 종 조성이 크게 다른 것으로 평가되었다(Fig.
도로에 의해 단절된 백두대간 숲을 이어주기 위한 산림(생태축) 복원사업을 평가한 결과, 그 사업은 대부분 단순림을 조성하여 생태복원이기보다는 고전적 조림사업 수준인 것으로 평가되었다 (Photo 3)
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이러한 결과를 종합하면, 우리나라의 생태복원이 국제 사회와 크게 다른 방향으로 진행되고 결과적으로 그 효과가 거의 나타나지 않는 것은 그 사업이 전문성을 갖춘 전문가의 참여로 진행되기 보다는 다른 분야의 전문가가 그 사업을 주도하여 나타나는 것으로 판단할 수 있다. 그런 점에서 그들이 생태복원업의 신설을 반대하는 의도에 강한 의문과 의심이 남는다.
이러한 결과를 종합하면, 우리나라의 생태복원이 국제 사회와 크게 다른 방향으로 진행되고 결과적으로 그 효과가 거의 나타나지 않는 것은 그 사업이 전문성을 갖춘 전문가의 참여로 진행되기 보다는 다른 분야의 전문가가 그 사업을 주도하여 나타나는 것으로 판단할 수 있다
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2) 복원의 절차: 선진 사회에서 진행되는 생태복원은 실행을 넘어 과학적 모니터링, 순응관리 및 평가가 동반되었다. 복원의 실행에 앞서 참여자에 대한 교육은 필수적으로 동반되고 지역 특성을 반영하기 위해 주민의 참여와 의견조율 또한 필수요인으로 등장하고 있다.
2) 복원의 절차: 선진 사회에서 진행되는 생태복원은 실행을 넘어 과학적 모니터링, 순응관리 및 평가가 동반되었다
후속연구
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이러한 결과로부터 기후변화 유발요인으로 토지이용강도의 중요성을 확인할 수 있고, 나아가 그러한 문제를 해결하기 위한 수단으로서 효율적인 토지이용 및 생태적 복원의 활용가능성을 기대할 수 있다 (Lim et al., 2022).
이러한 결과로부터 기후변화 유발요인으로 토지이용강도의 중요성을 확인할 수 있고, 나아가 그러한 문제를 해결하기 위한 수단으로서 효율적인 토지이용 및 생태적 복원의 활용가능성을 기대할 수 있다 (Lim et al., 2022).
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사후 평가 제도도 도입할 필요가 있다. 즉 사업비용의 일부를 복원 효과를 평가하여 기준을 충족시키는 경우에 한하여 지급하는 제도이다.
사후 평가 제도도 도입할 필요가 있다
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그러한 준비의 일환으로 “자연환경복원업 연구포럼”이 구성되어 있다고 한다. 그러나 본 연구자는 생태복원을 전공하고 국제학회 활동을 통해 국내에 국제생태복원학회까지 유치하였었지만 (COVI-19 팬데믹으로 개최는 못함) 그 모임에 한 번도 초대받지 못하였다. 인터넷 검색을 통해 그 포럼에 관한 정보를 구해 보니 회의 결과 하나를 얻을 수 있었다.
그러나 본 연구자는 생태복원을 전공하고 국제학회 활동을 통해 국내에 국제생태복원학회까지 유치하였었지만 (COVI-19 팬데믹으로 개최는 못함) 그 모임에 한 번도 초대받지 못하였다