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Kafe 바로가기주관연구기관 | 서울대학교 Seoul National University |
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연구책임자 | 임상준 |
참여연구자 | 박필선 , 허영진 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-04 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 산림청 Korea Forest Service |
등록번호 | TRKO202300004981 |
과제고유번호 | 1405005320 |
사업명 | 산림융복합전문인력양성 |
DB 구축일자 | 2023-08-16 |
키워드 | 인력양성.산림재해.산림복원.훼손산림.Human Resource Development.Forest Disaster.Forest Restoration.Degraded Forest.ICT/BT. |
연구개발 목표 및 내용
최종 목표
본 과업은 첨단 융복합기술을 접목하여 돌발하는 산림재해를 과학적으로 예측하고 생태적 복원전략을 수립하여, 훼손산림 복원에 필요한 우수한 전문인력을 양성하고 관련 기관의 취업을 유도하여 산림과학 지식이 현장에서 실천적으로 소비되는 선순환 구조를 구축하는 데 기여를 최종목표 함
전체 내용
- ICT 첨단기술기반 산림재해 관리 전문인력 양성: 최신첨단기술과 컴퓨터를 활용하여 산사태 및 산림해충을 선제적으로 파악하고, 행동을 체계적으로 분석하여, 궁극적으로 산사태, 산림병해충 등 산림
연구개발 목표 및 내용
최종 목표
본 과업은 첨단 융복합기술을 접목하여 돌발하는 산림재해를 과학적으로 예측하고 생태적 복원전략을 수립하여, 훼손산림 복원에 필요한 우수한 전문인력을 양성하고 관련 기관의 취업을 유도하여 산림과학 지식이 현장에서 실천적으로 소비되는 선순환 구조를 구축하는 데 기여를 최종목표 함
전체 내용
- ICT 첨단기술기반 산림재해 관리 전문인력 양성: 최신첨단기술과 컴퓨터를 활용하여 산사태 및 산림해충을 선제적으로 파악하고, 행동을 체계적으로 분석하여, 궁극적으로 산사태, 산림병해충 등 산림재해를 예방하고 관리⋅방제에 필요한 산림재해 전문가를 양성
- 훼손산림 생태복원을 위한 산림복원 전문기술인력 양성: 훼손산림의 원인과 수목의 생리적, 유전적 특성을 분석하여 우리나라 산림환경에 적합한 산림복원기술을 개발하며, 산림복원 정책 및 기술개발을 담당하는 우수한 산림복원 전문가 양성
- 산림과학기술개발(연구사업)을 중심으로 참여 연구원의 역량 개발을 위한 인력개발 및 역량 강화 프로그램을 도입하여 실행하며, 국제 교류 및 국제 공동연구를 통해 글로벌 산림과학 전문가를 양성
1단계
목표
ICT 첨단기술에 기반한 산림재해 관리 전문인력 및 훼손산림 생태 복원을 위한 산림복원 전문기술 인력 양성
내용
1) 인력 양성 및 교육 훈련
- 산림재해 및 복원 부문 전문인력을 양성하기 위해 참여연구원을 대상으로 교육훈련 프로그램을 지원하며, 인력 양성 목표에 맞도록 새로운 교과목을 개발하고 기존 교과목의 내용을 개선함
2) 연구기술 개발
- 격자기반의 산사태 예측 물리적 모델의 개발과 기계학습 기법의 적용성 탐색
- 복숭아유리나방 유인 효과 분석을 통해 발생예측 시스템의 기초 자료 수집
- 산림 및 생활권 해충 동정을 위한 이미지 추출 및 분석 시스템 설계 및 구축
- 솔껍질깍지벌레 유인 휘발성분 및 페로몬 효과 분석 및 해충 동정을 위한 자동영상분석 시스템 설계 및 구축
- 수액에서 추출된 산소/수소 안정동위 원소비를 분석하여 가뭄에 따른 수종별 생리적 반응 해석하고, 뿌리 활착 및 스트레스 모니터링을 위한 정밀관측시스템 설계 및 현장 적용
- 천연 낙엽활엽수림의 임분 구조 및 치수 발생 현장 조사
- 수종의 유전적 연관성과 유전자 탐색을 위한 BT 기반 기술의 탐색 및 적용
- 분비나무 생육 특성 조사, 유전자 분석을 통해 유전형 파악 시도
- 산림복원 유형에 따른 기본 조사 및 첨단 뿌리 분포 조사 기술의 시범 적용
2차년도
목표
ICT 첨단기술에 기반한 산림재해 관리 전문인력 및 훼손산림 생태 복원을 위한 산림복원 전문기술 인력 양성
내용
1) 인력 양성 및 교육 훈련
- 관련 교과목 개발/개선 및 공개 연수 프로그램 참여를 통한 전문지식 학습
- 코로나로 인한 국외 훈련 및 대규모 교육 프로그램 참여가 어렵기 때문에 소그룹 교육 훈련 (AI, 프로그래밍 언어, 통계처리 등)을 자체적으로 설계⋅운영
- 연구방법론 및 논문 작성 요령에 대한 교육훈련을 통해 연구능력 배양
2) 연구 개발
- 기계학습 및 물리적 모델을 이용한 산사태 취약성 평가
- 인공지능을 활용한 복숭아유리나방의 발생예측 시스템 구축
- 인공지능을 활용한 산림 및 생활권 해충 동정시스템 개발
- 곤충 행동제어물질을 활용한 솔껍질깍지벌레의 정밀 발생 시기 및 밀도 측정 시스템 개발
- 가뭄에 따른 수종별 생리적, 구조적 차이 규명 및 유망 수종 선정
- 기후변화에 대한 산림 생태계의 적응력 및 회복탄력 모의 평가
- 자생 숲의 구조 및 자생수종의 갱신특성 규명
- BT 기술을 이용한 임목의 적용성 연관 유전자 탐색 및 유전지도 작성
- 한반도 고산 침엽수종 집단의 기후 적응특성 평가 및 유전자원 보전 전략
- 첨단 탐색기법을 활용한 산림복원방법별 뿌리 발달 및 공간분포 분석
3차년도
목표
ICT 첨단기술에 기반한 산림재해 관리 전문인력 및 훼손산림 생태 복원을 위한 산림복원 전문기술 인력 양성
내용
1) 인력 양성 및 교육 훈련
- 관련 교과목 개발/개선 및 공개 연수 프로그램 참여를 통한 전문지식 학습
- 산학연 프로젝트, 연구리빙랩 등을 통해 현장실무 능력 배양
- COVID-19 상황에 맞추어 국제협력 및 국제공동 연구 프로그램 진행으로 연구원의 국제화 능력 배양
- 첨단학문 및 기술에 대한 교육 기회 제공으로 산람과학 분야에 대한 융복합 기술의 접목 유도
- 연구방법론 및 논문 작성 요령에 대한 교육훈련을 통해 연구 능력 배양
2) 연구 개발
- 기계학습 및 물리적 모델을 이용한 산사태 취약성 평가모델의 평가
- 인공지능을 활용한 복숭아유리나방의 발생예측 시스템 검증
- 인공지능을 활용한 산림 및 생활권 해충 동정시스템 검증
- 곤충 행동제어물질을 활용한 솔껍질깍지벌레의 정밀 발생 시기 및 밀도 측정 시스템 정확도 분석 및 검증
- 가뭄에 따른 수종별 생리적, 구조적 차이 규명 및 유망 수종 선정
- 기후변화에 대한 산림 생태계의 적응력 및 회복탄력 현장 평가
- 자생 숲의 구조 및 자생수종의 갱신특성 규명
- BT 기술을 이용한 임목의 적용성 연관 유전자 탐색 및 유전지도 작성
- 한반도 고산 침엽수종 집단의 기후 적응특성 평가 및 유전자원 보전 전략 수립
- 첨단 탐색기법을 활용한 산림복원방법별 뿌리 발달 및 공간분포 분석결과 검증
연구개발성과
1) 인력 양성 및 교육 훈련
- 사업 참여 및 수혜인원은 박사과정 27명, 석사과정 21명으로 대학원생 48명, 학부과정 31명으로 총 79명임
- 관련 교과목 개발/개선 6건으로, 전문기술에 대한 교육 기회 제공
- 2021년 졸업자(진학자 등 제외) 중 관련분야 취업자는 2명임
2) 연구개발 기술
- SCI급 학술지 논문 6편, 비SCI급 학슬지 논문 5편 게재, 학술대회 최우수발표상 (7건) 수상
- 참여대학원생의 연구역량 강화를 위해 첨단기술 적용 연구를 수행하였음
- 산학협력 프로젝트 (1건), 연구리빙랩 (1건), 인턴 프로그램 (2건), 교육연수프로그램 (7건) 등 진행
연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
1) 활용 계획
- ICT/BT 첨단기술/기법을 탐색하여 관련 연구 및 기술개발에 적용하여 새로운 연구방법론을 습득함
- 산림재해 및 산림복원 분야의 선진기술을 공유하고, 관련 분야의 기술 발전을 유도하고, 타 분야를 선도할 수 있는 우수 전문인력을 확보
- 현장애로문제, 미해결 연구주제에 대해 새로운 접근방법을 시도하고, 디지털기술과 인공지능을 통해 문제해결형 기술개발에 활용
2) 기대 효과
- 참여 연구진들의 ICT/BT 첨단기술 활용 능력을 배양하고, 관련 분야의 연구기술에 적극 활용할 수 있는 기틀을 마련함
- 우수한 석⋅박사 전문인력을 양성하고 새로운 취업 기회를 제공하여 사회 진출의 폭을 다변화함
(출처 : 요약문 3p)
과제명(ProjectTitle) : | - |
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연구책임자(Manager) : | - |
과제기간(DetailSeriesProject) : | - |
총연구비 (DetailSeriesProject) : | - |
키워드(keyword) : | - |
과제수행기간(LeadAgency) : | - |
연구목표(Goal) : | - |
연구내용(Abstract) : | - |
기대효과(Effect) : | - |
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