Ecology and Resilient Infrastructure ISSN:2288-8527(Online) 응용생태공학회 논문집

제주도에는 화산재와 용암 침적물로 이루어진 지형에 자연적으로 물이 고인 산지습지가 발달 및 분포하고 있다. 본 연구는 제주 동백동산습지의 연도별 관속식물 변화상을 파악하여 습지보호지역의 효율적인 관리방안을 마련하기 위해 진행되었다. 현장조사는 2012년, 2017년, 2023년에 걸쳐 계절별로 이루어졌다. 2017년에는 습지 내 가뭄발생과 소나무재선충 감염목 제거를 위한 중장비 진입로 개설로 인해 관속식물상이 다소 감소하였으나, 2023년에는 서식처가 안정적으로 유지되면서 종수가 점차적으로 증가하였다. 그 결과 관속식물상은 109과 286속 364종 9아종 24변종 3품종 총 400분류군으로 확인되었다. 습지식물은 습지 내 다양한 물웅덩이의 형성으로 인해 생육조건이 점차적으로 개선되어 2017년부터 2023년까지 가래, 둥근잎택사 등 31분류군의 습지식물이 새롭게 확인되어 종 다양성이 증가하였다. 제주 동백동산습지는 탐방객 출입으로 인한 인위적 교란, 일·이년생 초본(Th)과 생태계교란 생물 등의 확산으로 제주고사리삼, 제주백서향 등 보전 가치가 높은 제주 특산식물의 서식처가 훼손되고 관속식물의 종다양성이 저하될 위험에 직면해 있다. 따라서, 제주 동백동산습지 내 비탐방로 차단을 통한 습지 내 답압 최소화, 생태계교란 생물 제거 등으로 습지 생태계를 건강하게 관리할 필요가 있다.

본 연구는 데이터 마이닝 기법을 활용하여 하천 환경에서 유사량을 추정하는 모델의 정확성을 개선하고, 이를 통해 하천 관리와 환경 변화 평가에 기여하고자 하였다. 기존의 모델 트리 기반 유사량 추정 모델에 2021년부터 2023년까지의 최신 데이터를 추가하여 모델의 성능을 개선하였으며, 이를 실제 관측 데이터와 비교하여 분석하였다. 개선된 모델은 대부분의 수계에서 높은 결정 계수를 보이며, 기존 모델 대비 예측 정확성이 향상된 결과를 나타냈다. 특히 영산강과 낙동강에서는 우수한 적합도를 보였으며, 한강의 저유사량 범위에서도 개선된 성능을 확인할 수 있었다. 추가적으로 유사량 관계식을 활용하여 유역 환경 변화와 침식·퇴적 패턴을 분석함으로써, 하천 환경 변화 예측의 가능성을 입증하였다. 본 연구는 최신 데이터를 활용한 지속적인 모델 개선이 유사량 추정의 신뢰성을 높이는 데 중요함을 제시하며, 개선된 모델이 하천 관리, 홍수 및 퇴적물 관리 등 다양한 응용 분야에서 활용 가능성을 보여주었다.

본 연구는 남강댐 저수지 내의 선버들 군락을 조사하여 선버들의 생장특성을 파악하고 현존량, 생산량 및 이산화탄소 흡수량 등을 추정하는 것이 목적이다. 남강댐 저수지내 36개 조사구의 조사대상목 중 선버들은 89%이고, 왕버들은 8%로서 버드나무속이 수림의 97% 차지하고 있었다. 조사구당 선버들 평균 본수는 46본, 평균 흉고직경 10.9 cm, 평균 수고는 약 11.40 m, 평균 수관면적은 7.4 m² 로 분석되었다. 벌목한 시료목 50 그루의 수고는 수령 7 년의 4.8 m에서 수령 31년에 14.4 m로 계속 증가하는 경향이었다. 18개 시료목의 건물량으로부터 상대생장식을 유도하였으며, 흉고직경(D)의 제곱과 수고(H)의 곱 D²H와 건물량의 관계에서 산정한 현존량의 크기는 줄기, 가지 및 잎의 순서였다. 조사구의 년도별 현존량과 생산량의 평균값을 적용한 남강댐 선버들군락의 단위면적당 이산화탄소 흡수량은 2012년 1.56 ton/ha/yr, 2022년 22.26 ton/ha/yr 및 2023년 31.87 ton/ha/yr 로 변화하였으며, 이러한 결과는 선버들군락의 면적 확대와 개체의 성장 때문이다. 또한, 조사대상 수목 중 선버들이 약 89 %를 차지하므로 순수하게 선버들군락에 의한 단위면적당 연평균 이산화탄소 흡수량은 2012년 1.39 ton/ha/yr, 2022년 19.81 ton/ha/yr 및 2023년 28.36 ton/ha/yr로 추정되었다.

본 연구는 섬진강 다목적댐을 대상으로 댐 건설 이후 발생한 하천의 하도의 물리적 지형변화와 서식처 구조의 시간적 공간적 변화를 정량적으로 평가하고 분석하여 댐이 하천지형과 물리적 서식처 변화에 미치는 영향을 평가하였다. 특히, 섬진강 하류에서 하상고 변화, 하폭, 하상토 입경(D₅₀), 서식처 유형 및 서식처 다양도지수를 다각적으로 분석하여 하천과 생태계의 상호작용을 분석하였다. 섬진강 댐 직하류 하상은 장갑화 현상이 나타났고 기반암이나 호박돌로 노출되었으나, 중류는 수리구조물 등의 건설에 의한 국부적인 영향으로 하상이 저하되지만, 전반적으로 하상고의 변동이 없고 안정화 되었다. 하폭은 섬진강의 지형적이 특성에 의하여 하폭이 넓은 구간과 좁은 수충부 구간이 반복적으로 나타났다. 섬진강댐 직하류에서는 2003년부터 2021년까지 하상토의 입경은 굵어지고 있다. 서식처의 유형은 총 13가지로 구분하여 서식처 다양성지수를 산정하고, 1970년, 1980년대, 2021년 항공사진을 이용하여 서식처를 구분하였다. 구간별 서식처 다양도 지수는 섬진강댐 직하류 구간은 1.04에서 1.78로 증가하였다. 중상류에 위치한 송정지구는 0.97에서 1.41로 증가하였다. 하류에 위치한 신비지구는 0.58에서 1.58로 증가하였다. 섬진강은 시간에 따라 고수부지나 사주에서 모래자갈 면적이 감소하고 초본이나 수목의 면적이 증가하였으며, 서식처 유형과 서식처 다양성이 증가하였다.

생태계 모니터링은 생물종과 환경 데이터를 종이 야장에 기록하고, 이후 데이터를 전산화하여 분석하는 전통적인 방식으로 수행되어 왔다. 그러나 이러한 방법은 공간 정보 수집의 어려움, 데이터 입력 과정에서의 오류, 분석 준비에 소요되는 시간 등으로 인해 비효율적이라는 한계가 존재한다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 자유 오픈 소스 소프트웨어(QGIS, QField, PostgreSQL/PostGIS, R Shiny)를 활용하여 생태계 모니터링 데이터를 효율적으로 수집, 저장, 분석할 수 있는 통합 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 모니터링 조사 계획에 따라 QGIS로 생성한 지리 정보 시스템 프로젝트 파일을 바탕으로 모바일 지리 정보 시스템 수집기 QField를 통해 현장에서 공간 정보와 생물종 정보를 수집하며, 실시간으로 관계형 데이터베이스인 PostgreSQL/PostGIS에 저장된다. 또한 R Shiny 패키지를 이용해 데이터를 실시간으로 분석 및 시각화하여 결과를 즉시 확인할 수 있다. 이를 통해 기존의 방식에 비해 모니터링 데이터의 정확성, 시간 절약, 비용 절감 효과를 얻을 수 있으며, 연구자가 신속하게 데이터를 활용할 수 있는 기틀을 마련한다.

본 연구에서는 수자원시설에서 활용될 수 있는 검출 기술로 균열 이미지의 딥러닝 학습을 통한 손상탐지 기법의 적용을 위하여 균열 손상 이미지 데이터를 수집, 활용, 학습하여 이를 탐지할 수 있는 이미지처리 알고리즘의 적용을 수행하였다. 딥러닝 기법 중 합성곱을 기반으로 한 U-Net 구조를 활용하여 구조물 균열손상 이미지들의 학습과 특징 추출을 통하여 각 픽셀 별 분류를 통해 이미지 내에서 균열손상 부위를 분류해 낼 수 있었다. 이 과정 중 활성화 맵을 시각화하여 균열 특징에 대한 모델의 반응을 확인하여 모델이 이미지의 어느 부분에 주목하고 있는지를 확인하였다. 균열 검출 결과 이미지 마스크 처리를 통한 참 값과 비교하여 높은 정확도와 정밀도가 나타나 본 기법이 균열 탐지에 적용성이 있음을 확인하였다. 본 연구에서 학습된 모델은 취득한 이미지에서의 균열 검출을 비롯하여 수자원 시설물 이미지에 대한 적용에도 검출 능력이 드러났으며, 향후 수자원 구조물의 안전 진단 및 평가를 위한 모니터링에서 활용될 것으로 기대된다.

기온상승과 폭염, 열대야 등 극한기온 일수의 증가로 전 세계적으로 인명과 재산 피해가 급증하고 있고, 국내에서도 온열질환자수는 폭우, 태풍으로 인한 인명피해보다 월등히 높으며 지속적으로 증가하는 경향을 보이고 있어 적극적인 대책 마련이 시급하다. 본 연구에서는 온열질환자 발생을 229개 시군구의 인구사회학적 특성 인자와 기상인자를 사용하여 예측하고자 한다. 질병관리청에서 제공하는 229개 시군구 단위 온열질환자 발생자정보(2021 ~ 2023)와 파생변수를 포함한 인구사회학적 변수 35개 중 24개, 기상변수 70개 중 32개의 변수를 선정하여 온열질환자수 예측 모델을 구축하였다. 전국 229개 지자체를 대상으로 인구 10만명당 온열질환자수를 예측하는데 적용한 기계학습 모델(Ridge, Support Vector Regressor, DecisionTreeRegressor, Gradient Boosting, RandomForestRegressor, XGBoost, LightGBM)을 각각 사용하여 개발되었고, 가장 설명력이 높은 모델은 XGBoost (R² = 0.76)이었다. 온열질환자 발생수와 관련이 높은 인구사회학적 중요 변수는 비도시인구(%), 공동주거시설면적(%), 요양의료기관현황, 65세 이상 인구수(%)와 같은 인구사회학적 인자였다. 기상변수 중에서는 일최저기온 25°C 이상 연속일수, 일최고기온 29°C 이상 누적일수와 같은 고온의 지속성에 대한 중요도가 높았다. 온열질환자수 예측 모델의 주요 변수 특성을 고려할 때, 열 스트레스로 인한 인명피해는 사회시스템과 구조의 영향이 크지만, 취약 인구와 기상 인자간 복합적인 영향으로 발생하는 것으로 보인다. 따라서 온열질환자 발생 예방 관리를 위해서 취약 집단, 지역 등과 같은 단일 인자들을 대상으로 접근하기보다 인구사회학적 인자, 기상 인자 모두를 고려한 종합적인 취약집단과 지역을 도출한 세심한 관리대책 마련이 필요하다. 따라서 본 연구는 온열질환자 발생 예방 관리를 위해서 인구사회학적 인자와 기상인자를 고려해 취약집단과 지역에 대한 세심한 관리대책을 수립하는데 활용할 수 있다.

본 연구에서는 감천 유역 하류 구간을 대상으로 1차원 하상 변동 모델을 구축하고, 미계측 경계 조건에서의 유사량 추정하여 이를 기반으로 한 하상 변동 분석을 수행하였다. 상류 지점인 지품교에서 관측된 유사량 데이터가 부재한 문제를 해결하기 위해 Jang et al. (2023)의 유사량 추정 방법론을 적용하여 미계측 지점의 유사량을 추정하였으며, 이를 유입 유사량으로 활용하였다. 또한 유역 내 유사량 관측소인 김천교 지점의 유사량과 비교하고, 두 유사량 데이터를 활용하여 1차원 하상 변동 모델링을 수행하였다. 추정된 유사량을 바탕으로 한 하상 변동 분석 결과, 상류 구간에서는 추정값과 관측값 간의 차이가 비교적 컸으나, 하류로 갈수록 점차 두 결과가 유사한 경향을 보였다. 이를 통해 하상 변동 분석시 경계조건에서 정확한 유사량 값이 활용되어야 함을 입증하였다. 또한 이러한 결과는 미계측 경계 조건에서 추정된 유사량 데이터가 하상 변동 모델링에서 충분히 활용될 수 있음을 보여주었다.

본 연구는 도시민의 재해에 대비한 안전한 대피공간으로서 도시공원의 역할을 인식하고, 우리나라와 인접해 유사한 환경과 재해를 겪고있는 일본의 도쿄도 도시공원들을 사례로 분석하였다. 도쿄도는 도시공원의 위계에 따라 광역권 공원, 근린공원, 소공원으로 방재 기능을 담당하는 공간과 시설, 운영에 대한 역할과 시스템을 구분하여 작동시키고 있었다. 우리나라는 아직까지 방재에 대한 논의와 가이드라인만 제시된 반면, 도시 기반의 안전시스템으로서 공원을 조성하지 않고있다. 도쿄도 내 도시방재공원들의 체계적인 조성과 운영시스템에 대한 실증적 분석을 통해 실행방안을 제안하였다.

본 연구는 환경부에서 제공하는 생물측정망 데이터를 활용하여 탁수가 수생태계에 미치는 영향을 분석하기 위하여, 소양강댐 상류를 대상으로 탁수와 저서성 대형무척추동물 군집의 상관분석을 수행하였다. 탁수 관련 변수로는 생물조사 시기 탁도 농도, 생물조사 시기 이전 6개월 간 탁도의 농도와 지속시간을 고려한 탁도누적합, 탁도 20, 40, 100 NTU 초과 기간, 탁도 최대값을 사용하였다. 저서성 대형무척추동물 군집에 관련된 변수로는 총 개체밀도 및 종수, 섭식 별, 무리 별 개체밀도 및 개체비율로 설정하였다. 상관분석 결과, 탁도와 저서성대형무척추동물 군집 간의 높은 상관관계를 도출하는 것은 어려웠으나 일부 변수에서 유의한 상관관계가 확인되었다. 탁도누적합이 증가할수록 주워먹는 무리(Collector-Gatherers), 걸러먹는 무리(Collector-Filerers), 긁어먹는 무리(Scrapers), 하루살이목(Ephemeroptera), 날도래목(Trichoptera)의 개체밀도는 감소하는 경향을 보였다. 반면 탁도 증가와 하루살이목의 개체밀도 점유 비율은 약한 상관성을 보였으나 통계적으로 유의한 증가 경향을 나타냈다. 본 연구는 향후 데이터 신뢰도 분석 및 연구 대상 지역 확대를 통하여 탁수에 의한 수생태계 영향 평가 기술 개발에 기여하고자 한다.

종분포모델(Species Distribution Models, SDMs)은 기후 및 환경의 변화가 생물종에 미치는 영향을 예측하여 생물종의 보전 전략을 도출하기 위해 널리 사용된다. SDM은 경험기반의 모델로서, 연구 대상종의 서식환경요인에 대한 선행연구가 부족하더라도 예측이 가능하다는 장점이 있다. 그러나 SDM을 활용한 연구들의 대부분은 입력자료 구축 시 매우 제한적인 수의 변수목록(예, 19개 생물기후변수 및 그 밖에 몇몇 지리학적 변수)과 단순한 변수 선택방법(예, 상관분석)에만 의존하는 경향이 있는데, 이는 예측 결과의 대표성을 낮추는 불확실성을 초래한다. 이러한 한계점을 해결하기 위해, 본 연구에서는 광범위한 기후 및 환경관련 변수 목록 200개 이상의 빅데이터를 구축하고, 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis, EDA) 기반의 입력변수 선택방법을 통해 최적의 종분포모델을 도출 실험을 수행하였다. 실험 대상종은 입력변수 선택의 적합성과 구축된 모델의 예측 정확도를 평가하기 위해 서식지의 기후-환경 요인이 비교적 잘 연구된 구상나무(Abies koreana) 이다. 결과에 의하면, 빅데이터를 활용하였을 때 연구 대상종의 모델링을 위해 적합한 서식환경 결정 요소의 도출 가능성이 높아지는 것으로 나타났다. 이는 생태학적 정보가 부족한 생물종들을 대상으로 분포 예측모델을 구축할 때, 빅데이터 기반의 변수선택 방법 도입을 통해 최적의 서식환경 결정 요소들을 도출 확률을 높이고, 결과적으로는 예측결과의 정확도를 높이는 접근 방법임을 시사한다.

납, 비소 및 카드뮴으로 인공적으로 오염된 토양을 제조하여 온실에서 16주동안 자생식물인 갯버들에 대한 중금속의 내성과 축적을 조사하기 위해 화분 실험을 수행하여 식물복원에 사용할 수 있는 잠재력도 평가하였다. 토양에 25, 50, 100, 200 mg/kg 비소, 400, 800, 1600, 3200 mg/kg 납, 20, 40, 80, 160 mg/kg 카드뮴을 첨가하여 실험에 사용하였다. 실험 결과 갯버들(Salix gracilistyla)은 모든 농도 수준에서 중금속에 대한 내성을 보였다. 식물의 중금속 농도는 일반적으로 토양의 납, 비소, 카드뮴 농도가 증가함에 따라 증가하였다. 3200 mg/kg 납 처리구에서 지하부는 14460.7 mg/kg로 가장 높은 축적을 보였고, 200 mg/kg 비소 처리구에서 지하부는 1681.3 mg/kg로 가장 높은 축적을 보였고, 160 mg/kg 카드뮴 처리구에서 지하부는 1802.5 mg/kg로 가장 높은 축적을 보였다. 납은 지하부에서 지상부보다 더 높은 축적(약 46.0~54.3배)을 보였다. 식물 개체당 납, 비소 및 카드뮴 총 축적량은 토양 납, 비소 및 카드뮴 농도가 증가함에 따라 증가했으나, 비소의 경우 3단계 농도 구배인 100 mg/kg 비소 처리에서 식물 개체당 총 축적량이 가장 높았다. 축적량은 각각 3200 mg/kg Pb, 100 mg/kg As 및 160 mg/kg Cd에서 53661.6, 3703.0 및 6753.8 µg/plant이었습니다. 또한 지하부에서 지상부로의 중금속 이동계수(TF)는 세 중금속 처리 중 카드뮴에서 가장 높았고, 토양 중금속의 생축적계수(BCF)는 비소 및 카드뮴 처리에서 1보다 높았지만 납 처리에서는 0.1 미만이었다. 갯버들의 순광합성 속도는 광량자속밀도(PPFD)가 점차 상승함에 따라 증가했으며 300–1000 μmol m^-2s^-1 정도의 강도에서 비교적 안정화되었다. 가장 높은 4단계 중금속 농도 수준에서 광량자속밀도(PPFD)의 변화에 ​​대한 순광합성 반응이 거의 없었다. 특히 비소로 오염된 토양은 다른 중금속 처리에 비해 생리적 광합성 활성에 가장 큰 억제 효과를 보였다. 결과적으로 S. gracilistyla는 고농도의 중금속으로 오염된 토양에서 생존하였고 지하부에 납을 고농도로 축적하여 납, 비소 및 카드뮴으로 오염된 토양의 식물복원에 대한 잠재력을 가지고 있음을 시사했다.

올해 초 케냐 나이로비에서 제6차 유엔환경총회(UN Environment Assembly, UNEA)가 개최되었다. UNEA-6는 기후변화, 자연과 생물다양성 손실, 오염과 폐기물의 전 지구적 삼중 위기와 이를 해결하기 위한 다자주의를 주요 안건으로 하였다. UNEA는 2014년부터 지금까지 지속가능발전, 대기해양환경, 오염 및 폐기물, 빈곤 등의 주요 환경 현안을 논의해왔다. 기후변화(온난화) 분야는 1980년대 후반부터 논의가 이루어져왔으나 파리협정 등의 노력에도 불구하고 빠르면 2027년에 1.5°C 임계값을 초과할 것으로 예상된다. 생물다양성 역시 아이치타겟의 제시에도 불구하고 60개 세부목표 중 6개만이 진전이 있는 것으로 나타났고 나머지는 변화가 없거나 목표가 달성되지 않은 것으로 판정되었다. 최근 들어서야 국제 협약 제정이 논의되고 있는 플라스틱 (오염 및 폐기물 분야)에 관한 논의 역시 이해관계로 인해 큰 진전이 없었으며 2024년 11월 대한민국 부산에서 5차 정부 간 협상위원회가 개최되었으나 국제 합의는 이루지 못하였다. 이 외에도 우리나라는 IPCC 제7차 평가주기 및 평가보고서 대응을 위한 방안 논의 및 TNFD 포럼에 가입하는 등의 대응을 하고 있으며 앞으로는 정량적인 국제적 협의 및 조항 제정뿐만 아니라 실제적인 행동이 문제 해결의 핵심이 될 것으로 판단된다.

수동 수목생장측정기는 간헐적 데이터 수집과 낮은 정밀도로 인하여 단기적인 수목생장 변화를 감지하거나, 장기적인 생장 추세 파악을 위한 연속적 자료 제공에 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 연구는 수목 생장 모니터링의 필요성을 인식하고, 자동 수목생장측정기가 생태계 관리와 기후 변화 연구를 수행할 때의 효용성을 검증하고자 수행되었다. 이를 위하여 자동 포인트형 수목생장측정기(Auto point dendrometer)를 직경이 비슷한 신갈나무(Quercus mongorica) 9개체에 설치하였으며, 연구대상지는 기후 조건이 다른 점봉산, 남산 및 지리산이었다. 2024년 3월 30일부터 10월 22일까지 온도와 수목직경 생장량을 측정하였다. 데이터는 10분 간격으로 수집되었으며, 이 데이터는 각 지역에서의 연간 직경생장 차이 분석에 활용되었다. 연구 결과, 평균온도는 남산이 20.7°로 가장 높았으며, 점봉산은 16.2°C, 지리산은 15.0°C로 나타났다. 반면, 수목 직경생장량은 지리산 0.37 cm, 남산 0.28 cm, 점봉산 0.27 cm 순으로 지리산에서 생쟝량이 가장 큰 것으로 분석되었다. 단기간의 조사임에도 불구하고, 자동 수목생장측정기는 시간 경과에 따른 각 지역의 수목생장 변화를 추적하는 데에 유용하게 사용될 수 있었다. 따라서, 자동 수목생장측정기를 이용한 연구 방법은 데이터 수집 격차, 낮은 정밀도, 높은 노동 요구와 같은 기존 수동 수목 측정 방법의 단점을 극복할 것으로 기대된다. 이 방법은 정확하고 지속적인 데이터 수집을 가능하게 하며, 이는 기후변화와 탄소 저장의 영향을 평가하기 위한 수목 생장을 연구하는 데에 필수적이다.