[논문]드론 항공사진을 이용한 산림의 성장예측을 위한 DB 설계

오선진

doi:10.17703/jcct.2020.6.4.709

초록
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현대사회에서 산림자원은 자연환경에 직접적으로 영향을 미치는 중요한 요소이다. 최근 급속한 산업화와 주변 국들의 영향으로 우리나라는 극심한 황사나 미세먼지 등 환경오염으로 매년 많은 사람들이 고통을 받고 있으며, 그 어느 때보다도 자연환경 보호와 효율적인 산림자원 관리에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 현실 세계에서는 기대와는 다르게 잦은 산불 발생과 홍수 피해 및 무분별한 난개발 등으로 소중한 산림자원이 제대로 관리되지 못하고 헛되이 소실되어지고 있는 실정이다. 따라서 산림 관련 문제들을 효과적으로 해결하기 위한 보다 적극적인 산림자원 관리 방안이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 효과적으로 해결하기 위한 방안으로 산림자원의 과학적이고 체계적인 조성과 관리를 위해 드론 항공사진을 이용한 산림자원 관리와 벌목 대상의 수목 의사결정, 홍수대비 수로 결정 그리고 향후 조성할 산림 조림사업에 도움을 줄 수 있는 산림자원 성장예측이 가능한 산림정보 데이터베이스를 설계하고 구현하고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Forest resources are the most important element that can affect the nature environment directly in modern society. Due to the fast industrialization of our country and marginal states like China, many people suffer torments from severe environmental pollution like yellow and fine dusts everyday rece...

Forest resources are the most important element that can affect the nature environment directly in modern society. Due to the fast industrialization of our country and marginal states like China, many people suffer torments from severe environmental pollution like yellow and fine dusts everyday recently. So the interests concerned about the significance of nature and environment become major issue nowadays. Precious forest resources, however, are not properly managed and destroyed vainly due to frequent mountain fires, damages by floods, and unplanned land development in real world. Therefore, efficient forest management is required to solve these problems effectively. In this research, we design and implement the forest information database that can predict the growth of forest resources and enables us to manage forest resources efficiently, make decision for logging, build the waterway to prevent flooding, and construct a future tree-planting project easily using forest aerial photograph taken by a drone in order to deploy and manage the forest resources scientifically and systematically.

주제어

표/그림 (4)

그림 그림 1. 산림 정보 데이터베이스 구현 프로세스 Figure 1. Implementation Process of the Forest Information Database
그림 그림 2. E-R 다이어그램 Figure 2. ER Diagram
그림 그림 3. 지역 내의 수목 분포도 Figure 3. Distribution of Trees in the Region
그림 그림 4. 동일지역의 성장예측 수목 분포도 Figure 4. Distribution of Growth Predicted Trees in the Region

AI 본문요약
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문제 정의

이와 관련된 대표적인 연구들을 살펴보면, 산림 구성 수종, 개체 수, 분포 등을 중심으로 하는 산림정보 데이터베이스 구축 연구[2][3], 수목 성장에 영향을 주는 토양, 토질 및 비료 성분 관련 연구[4][5][6], 산림 지형 관련 연구[7][8], 수목 성장 및 고사에 영향을 미치는 일조량, 날씨와 강수량 등 기상조건 관련 연구[9][10] 등과 같은 연구들이 주류를 이루어 왔고, 최근에는 첨단 IT 기술을 접목한 관련 연구들로 벌목한 나무가 쓰러질 때 주변의 산림자원의 훼손을 최소화시킬 수 있는 방안 연구[11], 층층이 우거진 열대우림지역의 큰 키의 수목에 의해 태양 노출이 가려진 지역에서의 태양광 침투에 따른 수목들의 태양광 흡수율이 수목 성장에 미치는 영향과 저성장율 및 고사율예측, 그리고 데이터 마이닝 기법을 이용 각 수목들의 성장을 멈추고 고사하는 시점 예측 시스템에 관한 연구[12][13][14], 첨단 IT 기술과 접목하여 수목 분포 상태와 성장 추세를 반영한 미래 산림자원의 성장 예측 컴퓨터 시뮬레이터 개발에 관한 기본 연구[15], 그리고 목재 생산 계획을 위한 최적화된 선택적 벌목 시행 모델에 관한 연구[16]등을 포함한다. 본 연구는 이러한 연구 결과를 바탕으로 우리나라의 귀중한 산림 자원을 보다 효율적이고 체계적으로 관리하기 위한 드론 항공사진을 이용한 산림자원의 효율적인 관리와 수목들의 성장예측을 위한 산림 정보 데이터베이스를 설계하고 구축하고자 한다.
자연환경에 가장 직접적으로 영향을 미칠 수 있는 중요한 요소로는 무엇보다도 산림자원이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 산림자원의 과학적이고 체계적인 조성과 관리를 위해 드론 항공사진을 이용한 산림자원 관리와 벌목 대상의 수목 의사결정, 홍수대비 수로 결정 그리고 향후 조성할 산림 조림사업에 도움을 줄 수 있는 산림자원 성장예측이 가능한 산림정보 데이터베이스를 설계하고 구현하였다. 그 결과 드론 항공사진을 이용하여 지역별 위치기반 산림자원의 생태와 성장 변화에 대한 자료를 수집하고 이를 표준 수목 정보와 비교 분석하여 단위 기간 동안 수목들의 물리적 변화량을 반영한 기상정보 영향율을 획득하고, 이를 이용하여 단위 기간 동안의 평균 기상정보 영향율을 계산하여 그 해의 평균 수목 성장치에 적용하고, 미래 성장을 예측하는 자료로 활용할 수 있게 되었다.
이 장에서는 본 논문에서 제안하고 구축한 수목 성장예측 산림정보 데이터베이스를 이용하여 특정 지역에서의 산림을 구성하고 있는 주요 수목 자원들의 품종과 분포 현황을 자바 툴을 이용한 시각화 도구를 사용하여 보여주고, 또한 특정 기간 이후 미래에 그 지역산림자원의 성장 변화와 산림 포화도를 본 논문에서 제안한 성장예측 기법을 이용하여 예상하고 응용한 결과를 바탕으로 의사결정을 위한 방안을 고찰하고자 한다.

제안 방법

그림 1은 본 논문에서 제안하는 드론 항공사진을 이용한 효율적인 산림자원의 성장예측과 관리를 위한 산림 정보 데이터베이스 구현 프로세스를 보여주고 있다. 그림에서 보인바와 같이 단위 기간마다 동일 지역 단위내의 표본적인 대표 수목에 대한 정보를 실측 작업을 통하여 표준 수목 테이블을 구성하고, 동일한 단위기간 마다 각 지역 단위별 주요 수목에 대한 촬영날짜, 위치정보, 수종, 크라운 크기 등의 산림정보를 일정한 고도에서 드론을 이용하여 수직으로 촬영한 항공사진을 기반으로 다단계 이미지프로세싱 과정을 거쳐 추출하여 수목 테이블을 구성한 후 표준 수목 테이블의 수목정보와 조인 연산을 통해 비교 분석하여 동일기간동안 수목의 성장 생태에 영향을 미친 기상정보 영향율과 다년간의 평균 기상정보 영향율을 계산하여 기상정보 영향율 테이블을 완성하여 산림 정보 데이터베이스를 완성한다. 이 데이터베이스를 이용하여 당해년도 예상 수목 정보와 특정 미래 시점에서의 각 지역별 성장예측 수목 정보를 획득할 수 있으며 이 정보에 대한 자바 툴 등을 이용한 시각화 과정을 거쳐 얻어진 정보를 바탕으로 지역 내 산불 대비 방화로 구축과 홍수대비 수로 구축을 위한 의사결정과 미래 시점에서의 특정 지역별 벌목 및 식목 계획과 산림 조림 계획수립에 활용할 수 있다.
본 논문에서 제안하는 드론 항공사진을 이용한 산림의 성장예측을 위한 산림 정보 데이터베이스의 주요 응용 목표는 우리나라 산림을 구성하고 있는 귀중한 산림자원을 보다 체계적이고 과학적으로 관리하기 위해 최근 각광을 받고 있는 첨단 IT기술인 드론을 이용하여 촬영된 산림자원 항공사진을 이용하여 지역 단위별 위치기반 산림자원의 생태와 산림 구성 및 성장 변화에 대한 자료를 획득하여 표준 산림정보 데이터베이스에 등록된 동일 지역 단위내의 표본적인 대표 수목 정보와 비교 분석하여 단위 기간 동안의 수목들의 성장 생태에 대한 물리적인 변화량을 관찰하고 관리하고, 정해진 조사 시점을 기준으로 단위 기간 동안 수목 성장에 긴밀하게 영향을 미칠 수 있는 날씨 및 기후와 강수량 등의 기상 정보를 예년의 그것들과 비교하여 얻어진 상대적인 평균 기상정보 영향율을 계산하여 그해의 수목들의 성장예측을 하는데 평균 수목 성장치에 적용 사용하게 된다. 이러한 값들은 수목들의 미래 성장을 예측하는 자료로 활용되며 이렇게 얻어진 성장예측 결과를 바탕으로 미래 특정 시점에 조성될 산림의 변화와 분포 및 지역의 산림 포화도를 예측하고 이를 바탕으로 방화로 구축, 수로 확보, 그리고 벌목 대상 수목 결정 및 새로운 식목과 산림조성의 의사결정을 하기 위한 중요한 자료로 활용되게 된다.
본 연구는 작년에 진행된 산림자원 관련 초기 연구과제에 이어 이루어지는 두 번째 연구과제로 드론을 이용하여 촬영된 산림자원 항공사진을 이용하여 지역별 위치기반 산림자원의 생태와 성장 변화에 대한 자료를 획득하고 이 자료를 산림정보 데이터베이스에 등록된 표준 수목 정보와 비교 분석하여 단위 기간 동안의 수목들의 물리적인 변화량을 관찰하고 저장 관리하게 되며, 조사 시점을 중심으로 단위 기간 동안의 수목의 성장에 긴밀하게 영향을 미칠 수 있는 날씨 및 기후와 강수량 등의 정보를 예년의 그것들과 비교하여 얻어진 상대적인 평균 기상정보 영향율을 계산하여 그해의 수목들의 성장예측을 하는데 평균 수목 성장치에 적용하여 사용하게 된다. 이러한 값들은 수목들의 미래 성장을 예측하는 자료로 활용되며 이렇게 얻어진 성장예측 결과를 바탕으로 미래 특정 시점의 조성될 산림의 변화와 분포 및 포화도를 예측하고 이를 바탕으로 방화로 구축, 수로 확보, 그리고 벌목 대상 수목 결정 및 새로운 식목과 산림조성의 자료로 활용되게 된다.

대상 데이터

아열대 지역의 풍부한 산림자원의 효율적인 관리와 과학적인 목재 생산을 위한 벌목 결정 및 지역에 맞는 수종 선택과 산림 조성사업을 위한 첨단 IT 기술을 접목하고자 그동안 산림자원 관리와 관련된 세미나를 말레이시아 쿠알라룸푸르 대학교의 R. Ismail 교수 등과 다수 진행하였으며, 그 연구 범위는 매우 광범위하여 효율적인 산림자원 인벤토리 구성과 관리, 이미지 프로세싱 기술을 이용한 산림정보 획득, 효과적인 산림자원 관리와 벌목 결정을 위한 데이터베이스 구축, 그리고 시간의 흐름에 따라 성장하는 산림자원의 정확한 예측과 미래 조림 사업 의사 결정 시스템 구축 등에 관한 것을 포함하고 있다. 이와 관련된 대표적인 연구들을 살펴보면, 산림 구성 수종, 개체 수, 분포 등을 중심으로 하는 산림정보 데이터베이스 구축 연구[2][3], 수목 성장에 영향을 주는 토양, 토질 및 비료 성분 관련 연구[4][5][6], 산림 지형 관련 연구[7][8], 수목 성장 및 고사에 영향을 미치는 일조량, 날씨와 강수량 등 기상조건 관련 연구[9][10] 등과 같은 연구들이 주류를 이루어 왔고, 최근에는 첨단 IT 기술을 접목한 관련 연구들로 벌목한 나무가 쓰러질 때 주변의 산림자원의 훼손을 최소화시킬 수 있는 방안 연구[11], 층층이 우거진 열대우림지역의 큰 키의 수목에 의해 태양 노출이 가려진 지역에서의 태양광 침투에 따른 수목들의 태양광 흡수율이 수목 성장에 미치는 영향과 저성장율 및 고사율예측, 그리고 데이터 마이닝 기법을 이용 각 수목들의 성장을 멈추고 고사하는 시점 예측 시스템에 관한 연구[12][13][14], 첨단 IT 기술과 접목하여 수목 분포 상태와 성장 추세를 반영한 미래 산림자원의 성장 예측 컴퓨터 시뮬레이터 개발에 관한 기본 연구[15], 그리고 목재 생산 계획을 위한 최적화된 선택적 벌목 시행 모델에 관한 연구[16]등을 포함한다.

성능/효과

본 연구에서는 산림자원의 과학적이고 체계적인 조성과 관리를 위해 드론 항공사진을 이용한 산림자원 관리와 벌목 대상의 수목 의사결정, 홍수대비 수로 결정 그리고 향후 조성할 산림 조림사업에 도움을 줄 수 있는 산림자원 성장예측이 가능한 산림정보 데이터베이스를 설계하고 구현하였다. 그 결과 드론 항공사진을 이용하여 지역별 위치기반 산림자원의 생태와 성장 변화에 대한 자료를 수집하고 이를 표준 수목 정보와 비교 분석하여 단위 기간 동안 수목들의 물리적 변화량을 반영한 기상정보 영향율을 획득하고, 이를 이용하여 단위 기간 동안의 평균 기상정보 영향율을 계산하여 그 해의 평균 수목 성장치에 적용하고, 미래 성장을 예측하는 자료로 활용할 수 있게 되었다. 향후 연구 과제로는 이렇게 얻어진 성장예측 결과를 바탕으로 미래 특정 시점의 조성될 산림의 변화와 분포 및 산림 포화도를 예측하고 이를 바탕으로 방화로 구축, 수로 확보, 그리고 벌목 대상 수목 결정 및 새로운 식목과 산림조성의 의사결정에 본 논문에서 제안한 산림자원 정보 데이터베이스의 응용에 관한 것이다.

후속연구

산림자원은 작은 묘목의 식목에서부터 울창하고 풍부한 숲을 이룰 때까지 최소한 10년 이상의 긴 시간이 소요되는 소중한 자원으로 단시간 내에 조성되거나 훼손되었을 때 즉시 복원할 수 있는 대상이 아니므로 치명적인 피해가 발생하기 전에 미리 대비하고 관리해 주어야 한다. 따라서 보다 효율적이며 효과적인 산림자원의 관리를 위해서는 산림을 조성할 때부터 다각적인 검토와 미래에 대비한 계획이 이루어져야 하며 미래의 대형 산불 화재에 대비하기 위한 폭넓은 방화로 조성, 홍수 피해를 최소화 할 수 있는 수로 확보 방안 구축, 미래에 성장한 나무들에 대한 체계적인 벌목계획 수립, 그리고 지형 특성과 산림 환경에 적당한 수종 선택과 시간이 흘러 수목들이 성장했을 때를 대비한 식목 및 산림 조성 방안 계획 등 과학적이고 체계적인 산림자원 관리가 요구된다. 그러나 수목들은 시간이 흐름에 따라 지속적으로 성장을 하므로 이러한 계획들은 식목이나 산림 조성을 하는 단계에서가 아니라 짧게는 수년에서 길게는 십년 이후의 산림의 조성 상황을 고려하여 결정하고 시행해야 하므로 보다 정확한 산림자원 상황 판단과 결정을 위해 산림을 구성하고 있는 수목들의 성장예측이 필요하다.
그림에서 보인바와 같이 단위 기간마다 동일 지역 단위내의 표본적인 대표 수목에 대한 정보를 실측 작업을 통하여 표준 수목 테이블을 구성하고, 동일한 단위기간 마다 각 지역 단위별 주요 수목에 대한 촬영날짜, 위치정보, 수종, 크라운 크기 등의 산림정보를 일정한 고도에서 드론을 이용하여 수직으로 촬영한 항공사진을 기반으로 다단계 이미지프로세싱 과정을 거쳐 추출하여 수목 테이블을 구성한 후 표준 수목 테이블의 수목정보와 조인 연산을 통해 비교 분석하여 동일기간동안 수목의 성장 생태에 영향을 미친 기상정보 영향율과 다년간의 평균 기상정보 영향율을 계산하여 기상정보 영향율 테이블을 완성하여 산림 정보 데이터베이스를 완성한다. 이 데이터베이스를 이용하여 당해년도 예상 수목 정보와 특정 미래 시점에서의 각 지역별 성장예측 수목 정보를 획득할 수 있으며 이 정보에 대한 자바 툴 등을 이용한 시각화 과정을 거쳐 얻어진 정보를 바탕으로 지역 내 산불 대비 방화로 구축과 홍수대비 수로 구축을 위한 의사결정과 미래 시점에서의 특정 지역별 벌목 및 식목 계획과 산림 조림 계획수립에 활용할 수 있다.
본 논문에서 제안하는 드론 항공사진을 이용한 산림의 성장예측을 위한 산림 정보 데이터베이스의 주요 응용 목표는 우리나라 산림을 구성하고 있는 귀중한 산림자원을 보다 체계적이고 과학적으로 관리하기 위해 최근 각광을 받고 있는 첨단 IT기술인 드론을 이용하여 촬영된 산림자원 항공사진을 이용하여 지역 단위별 위치기반 산림자원의 생태와 산림 구성 및 성장 변화에 대한 자료를 획득하여 표준 산림정보 데이터베이스에 등록된 동일 지역 단위내의 표본적인 대표 수목 정보와 비교 분석하여 단위 기간 동안의 수목들의 성장 생태에 대한 물리적인 변화량을 관찰하고 관리하고, 정해진 조사 시점을 기준으로 단위 기간 동안 수목 성장에 긴밀하게 영향을 미칠 수 있는 날씨 및 기후와 강수량 등의 기상 정보를 예년의 그것들과 비교하여 얻어진 상대적인 평균 기상정보 영향율을 계산하여 그해의 수목들의 성장예측을 하는데 평균 수목 성장치에 적용 사용하게 된다. 이러한 값들은 수목들의 미래 성장을 예측하는 자료로 활용되며 이렇게 얻어진 성장예측 결과를 바탕으로 미래 특정 시점에 조성될 산림의 변화와 분포 및 지역의 산림 포화도를 예측하고 이를 바탕으로 방화로 구축, 수로 확보, 그리고 벌목 대상 수목 결정 및 새로운 식목과 산림조성의 의사결정을 하기 위한 중요한 자료로 활용되게 된다. 그림 1은 본 논문에서 제안하는 드론 항공사진을 이용한 효율적인 산림자원의 성장예측과 관리를 위한 산림 정보 데이터베이스 구현 프로세스를 보여주고 있다.
본 연구는 작년에 진행된 산림자원 관련 초기 연구과제에 이어 이루어지는 두 번째 연구과제로 드론을 이용하여 촬영된 산림자원 항공사진을 이용하여 지역별 위치기반 산림자원의 생태와 성장 변화에 대한 자료를 획득하고 이 자료를 산림정보 데이터베이스에 등록된 표준 수목 정보와 비교 분석하여 단위 기간 동안의 수목들의 물리적인 변화량을 관찰하고 저장 관리하게 되며, 조사 시점을 중심으로 단위 기간 동안의 수목의 성장에 긴밀하게 영향을 미칠 수 있는 날씨 및 기후와 강수량 등의 정보를 예년의 그것들과 비교하여 얻어진 상대적인 평균 기상정보 영향율을 계산하여 그해의 수목들의 성장예측을 하는데 평균 수목 성장치에 적용하여 사용하게 된다. 이러한 값들은 수목들의 미래 성장을 예측하는 자료로 활용되며 이렇게 얻어진 성장예측 결과를 바탕으로 미래 특정 시점의 조성될 산림의 변화와 분포 및 포화도를 예측하고 이를 바탕으로 방화로 구축, 수로 확보, 그리고 벌목 대상 수목 결정 및 새로운 식목과 산림조성의 자료로 활용되게 된다. 본 논문의 구성은 다음과 같다.
그림에 보인바와 같이 수목들은 각 품종에 따라 성장 속도가 상이할 수 있으며 또한 기상 및 기후조건에 따라 수목들의 성장에 크게 영향을 미칠 수 있다. 이렇게 예측된 수목들의 특정지역 내에서의 분포 정보를 바탕으로 그 지역 내에서의 수로나 방화로 구축 및 벌목 계획에 대한 의사결정에 응용할 수 있으며 아울러 성장으로 인한 수목들의 집단화로 인한 고사위기 수목에 대한 예측도 가능해 진다. 따라서 예측된 산림 포화도에 대비한 새로운 식목과 산림조성의 의사결정을 하기 위한 중요한 자료로 활용되게 된다.
그 결과 드론 항공사진을 이용하여 지역별 위치기반 산림자원의 생태와 성장 변화에 대한 자료를 수집하고 이를 표준 수목 정보와 비교 분석하여 단위 기간 동안 수목들의 물리적 변화량을 반영한 기상정보 영향율을 획득하고, 이를 이용하여 단위 기간 동안의 평균 기상정보 영향율을 계산하여 그 해의 평균 수목 성장치에 적용하고, 미래 성장을 예측하는 자료로 활용할 수 있게 되었다. 향후 연구 과제로는 이렇게 얻어진 성장예측 결과를 바탕으로 미래 특정 시점의 조성될 산림의 변화와 분포 및 산림 포화도를 예측하고 이를 바탕으로 방화로 구축, 수로 확보, 그리고 벌목 대상 수목 결정 및 새로운 식목과 산림조성의 의사결정에 본 논문에서 제안한 산림자원 정보 데이터베이스의 응용에 관한 것이다.

참고문헌 (16)

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S. Oh, "Database Design for Management of Forest Resources using a Drone," Journal of the Convergence on Culture Technology, Vol. 5, No. 3, pp. 251-256, 2019. DOI: http://dx.doi.org/10.17703/JCCT.2019.5.3.243
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