지난 106년(1912~2017) 동안 우리나라의 연평균기온은 10년마다 0.18℃ 상승하였으며 여름은 19일 길어지고 겨울은 18일 짧아졌다. 이러한 기온 상승과 계절의 변화는 식물의 생장과 발달에 영향을 미쳐 잎의 발아나 꽃의 개화가 앞당겨지거나 잎의 생장과 결실이 촉진되는 등 식물계절의 유의한 변화를 초래할 수 있다. 생물계절 변화 연구는 장기간의 모니터링을 통해 이루어지며, 과거에는 이러한 연구가 진정한 과학이 아니라고 여겨졌으나 최근 기후변화와 기온 상승의 잠재적인 영향을 평가하는데 중요한 지표로 인식되고 있다. 그에 따라 식물계절의 변화 경향에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있는데 기후변화에 따른 벚꽃 등의 식물을 대상으로 한 개화시기 연구 등 봄철 식물계절 시기와 기온 사이의 상관관계에 관한 연구가 주로 이루어지고 있다. 국내의 경우 서울시에서 40년 동안 개나리, 왕벚나무, 아까시나무의 개화시기가 앞당겨졌음을 보고한 바 있으며 성주한(2003)은 홍릉수목원에서 개나리, 미선나무 등 47종 을 대상으로 개화시기가 평균 15일 정도 빨라졌음을 보고한 바 있다. 그러나 대부분의 연구가 봄철의 일부 시기 조사와 일부 종에 국한되어 있거나 산림지역에서 식물계절의 변화를 장기간 관찰한 연구결과는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 국립공원 지역 신갈나무를 대상으로 장기간 식물계절 변화를 관찰하기 위한 시스템을 구축하고 이를 통해 기후변화 따른 국립공원 육상생태계의 변화를 파악하고자 한다. 연구대상지는 산림기후대를 고려하여 온대 북부의 설악산국립공원 2개소, 온대 중부의 소백산국립공원 1개소, 온 대남부의 지리산국립공원 2개소, 난대에 위치한 월출산국립공원 1개소로 총 6개소에서 연구를 진행하였으며, 장기간 안정적인 모니터링을 수행하기 위해 촬영된 사진 자료가 원격으로 송수신되는 생물계절관찰카메라를 설치하여 하 루 최대 10장의 사진자료를 수집하였다. 수집된 자료를 바탕으로 개엽시기를 분석하였으며, 개엽 진행 단계를 5단계로 구분하여 분석하였다. 또한 개엽시기에 영향을 미치는 기상요인 분석하기 위해 미기상관측장비 수집자료 및 기상 청 방재기상관측자료를 활용하였다. 분석 결과 설악산은 4년간 1.2일 빨라지는 경향을 나타냈으며, 지리산의 경우 상선암 일원은 2013년 이후 6년간 0.7일, 성삼재 주차장 일원은 2.1일 빨라지는 경향을 나타냈다. 월출산은 2011년 이후 8년간 1.3일 빨라지는 경향을 보였다. 개엽 단계별 개엽시기를 살펴보면 모든 개엽단계에서 개엽시기가 빨라지는 경향이 보이고 있으나, 동아성숙일로부터 성숙완료일까지 소요된 기간인 개엽기간은 큰 차이가 없는 것으로 분석되었다. 신갈나무 개엽시기에 영향을 미치는 기상요인을 살펴본 결과 3월 평균기온 및 봄평균기온이 상승함에 따라 신갈나무 개엽시기가 빨라지는 경향을 보이고 있어 봄철 식물계절이 2월~3월 평균기온과 높은 상관관계가 있다는 선행연구와 유사한 연구결과가 도출되었다.

생태통로란 자연환경보전법 제2조 9호에 “도로, 댐, 수중 보, 하굿둑 등으로 인하여 야생동식물의 서식지가 단절되거나 훼손 또는 파괴되는 것을 방지하고 야생동식물의 이동 등 생태계의 연속성 유지를 위하여 설치하는 인공 구조물 식생 등의 생태적 공간”이라고 명시되어있다. 생태통로 모니터링은 생태통로를 이용하는 야생동물의 현황을 파악하고 설치의 실효성을 평가하여 개선방안을 마련하기 위함이 다. 현행 조사기법은 생태통로에 카메라 트랩을 설치하고, 정기적으로 조사자가 촬영 데이터를 회수하여 육안판독을 통해 야생동물 객체를 식별하여 정리하고 있다. 이러한 방식은 센서 카메라에 촬영된 동영상을 일일이 확인하여 진행 하므로 분석에 장시간이 소요되며 조사자의 종별 동정능력에 따라 조사결과의 품질 차이가 발생하는 한계가 있다. 최근 이미지 인식 분야에서 딥러닝을 활용한 기법은 영상 내 에서 객체를 자동 식별할 뿐만 아니라 개체 수, 이미지 설명 등을 높은 수준의 정확도로 탐지하고 있다. 따라서 카메라 트랩에 딥러닝 기법을 적용하면 야생동물의 동정, 탐조 및 움직임 정보 등을 자동적으로 데이터베이스화할 수 있다. 본 연구는 이미지 인식 분야 딥러닝 기법을 생태통로 모니터링에 적용함으로써 기존 육안판독의 소요시간을 줄이고, 인적오류를 최소화하는데 그 목적이 있다. 연구지역은 소백산국립공원 죽령생태통로를 선정하였다. 죽령 생태통로는 소백산국립공원 내 유일한 생태통로로 공원구역을 가로지르는 국도 5호선에 의해 단절된 서식처를 연결하고 야생동물의 휴식처로서의 역할을 수행하고 있 다. 터널형 생태통로로, 폭 약 8m, 길이 21m의 규모이다. 2003년에 설치되었으며 2004년부터 국립공원관리공단이 위임받아 현재 소백산국립공원북부사무소가 관리하고 있다. 국립공원 생태통로 중 가장 많은 자료가 축적(2011년 -2015년 집계 기준)된 곳으로, 2005년부터 현재까지 13년 간의 모니터링 자료가 축적되어 있다. 따라서 딥러닝 학습 을 위한 데이터 확보가 용이하다. 본 실험은 카메라 트랩의 딥러닝 기반 영상분석을 실험하는 초기연구이기 때문에 비교적 간단한 신경망 모델과 소량의 데이터를 이용하여 가능성을 검증하였다. 딥러닝은 영상 인 식 분야에서 사용되는 합성곱 신경망(CNN, convolutional neural network) 기법을 적용하였다. 먼저 죽령 생태통로에서 발견 확률이 높은 삵, 고라니, 노루, 멧돼지, 너구리 5종에 대한 모니터링 자료(카메라 사진과 동영상)를 수집하였다. 동영상의 경우, 고정된 위치에서 움직이는 객체를 탐지해야 하기 때문에 컴퓨터 비전 기법을 통한 데이터 전처리를 수행 하였다. OpenCV(Open Source Computer Vision Library)는 영상추적 알고리듬을 제공하는데 이를 통해 야생동물 객체의 최소경계사각형을 탐지하고 각 프레임을 이미지로 저장하였다. 탐지된 이미지는 크기와 해상도가 제각각이기 때문에 CNN의 입력 데이터로 인식시켜주기 위해 100×100 화소 크기로 조정하였다. 딥러닝을 비롯한 머신러닝 문제는 일반적으로 데이터를 훈련 데이터와 시험 데이터로 나눠 학습과 실험을 수행한다. 훈련 데이터는 모델의 최적의 매개변수를 찾는데 사용 되며 시험 데이터는 앞서 훈련된 모델의 성능을 평가하는데 사용된다. 임의 추출을 통해 야생동물 종별로 1,000장의 훈 련 데이터와 400장의 시험 데이터(총7,000장)를 선택하였다. 훈련 데이터는 동물의 전신 이미지는 드물었으며 얼굴 과 몸의 일부만 촬영된 경우가 대부분이었다. CNN 모델은 5층 신경망으로 구성하였으며 이미지 규모를 고려하여 영상증강(image augmentation) 기법을 적용하였다. 모델 구현에는 오픈소스 딥러닝 라이브러리 TensorFlow와 Keras를 사용하였다. 실험결과, 야생동물 5종에 대한 CNN 모델은 96.25%의 정확도를 보였다. 고정된 카메라에서 촬영된 이미지는 야생 동물의 행동 패턴이 비교적 단순하여 객체 식별에 유리한 것으로 추정된다. 또한 생태통로를 이용하는 야생동물의 제한적인 종류는 예측 정확도에 기여도가 있을 것으로 판단된다. 현행 수동식별과 대비하여 본 기법의 적용은 조사 자동 화에 따른 시간절감과 객관적 품질 확보라는 측면에서 활용 잠재력이 높을 것으로 기대된다. 모델이 최종적으로 정립되 면, 조사자가 회수된 현장 데이터를 입력만 하면 생태통로 모니터링 통계를 자동 계산하는 프로그램으로 제공 가능할 것이다. 이번 실험에서는 CNN의 생태통로 모니터링 적용 가능성을 검증해 본 것으로 간단한 모델과 데이터를 통해 그 가능성을 확인하였다. 현재 카메라 트랩 이미지를 대상 으로 CNN의 최신 연구들이 진행 중이나, 실제 적용해 본 바로는 자동 전처리에 관한 연구가 충분히 이뤄져야 할 것 으로 판단된다. 차기 연구에서는 사전 학습된 CNN 모델에 현장 이미지를 추가한 트랜스퍼 러닝(transfer learning)을 적용하여 범용적인 활용도를 평가해보고자 한다.

국립공원에서는 도로로 인한 서식지 단절에 따른 야생동 물 로드킬을 저감시키기 위한 자료 확보를 위해 전국 17개 국립공원(설악산, 오대산, 소백산, 월악산, 속리산, 덕유산, 지리산, 계룡산, 경주, 내장산, 가야산, 주왕산, 태안해안, 치악산, 월출산, 변산반도, 무등산) 내 관통도로와 12개 생 태통로(한계령, 진고개, 월정사, 죽령, 지릅재, 밤치재, 버리 미기재, 신풍령, 시암재, 정령치 1, 정령치 2, 민목재)를 대상 으로 모니터링을 시행하고 있다. 그 중 소백산국립공원 죽 령생태통로는 2003년에 준공된 터널형 구조의 생태통로이 며 충청북도 단양군 대강면 용부원리에 위치해 있다. 왕복 2차선 도로 하부에 설치하였으며 2006년부터 지속적으로 야생동물(포유류, 조류, 양서·파충류) 이용현황을 모니터링 하고 있다. 생태통로 총 길이는 21m, 너비는 7.6m이며, 입 구 크기는 가로 7.65m, 세로 4.5m이다. 죽령 생태통로 내부 에는 야생동물의 이용현황을 모니터링 할 수 있도록 샌드트 랩(족적판)과 무인센서카메라가 있으며 야생동물의 이용률 을 증진시키기 위해 소형동물이동로(인공 구조물)와 은신 처(돌무더기, 볏짚), 미네럴블럭을 설치·관리 하고 있다. 그 중 소형동물(다람쥐, 청설모, 하늘다람쥐, 조류 등)의 이용 률을 향상시키기 위해 2015년 12월에 추가로 설치한 소형 동물이동로는 죽령생태통로 내부 양쪽 벽면에 목재로 제작 하였으며 높이는 약 1.3m 폭은 약 15cm이다. 본 연구는 소백산국립공원 죽령생태통로 내 설치한 소형동물이동로 가 소형동물 이용률 증진에 얼마나 기여하는지 효과성을 입증하기 위한 목적으로 수행하였다. 죽령생태통로 내 소형 동물이동로 설치전·후의 소형포유류(다람쥐, 청설모, 하늘 다람쥐) 이용률을 확인해 본 결과 설치 전인 2013년 2종 14회, 2014년은 2종 17회이었으며 설치시기인 2015년에는 2종 20회 이용하였다. 그리고 설치 이후인 2016년에는 3종 107회, 2017년 6월까지 3종 1,129회 소형포유류가 이용하 였다. 특히 멸종위기야생생물Ⅱ급인 하늘다람쥐의 경우는 소형동물이동로 설치 이후인 2016년부터 출현하기 시작하 였다. 또한 조류의 이용률을 확인해 본 결과 설치 전인 2013 년 3종 25회, 2014년은 5종 17회이었으며 설치시기인 2015 년에는 5종 10회 이용하였다. 그리고 설치 이후인 2016년에 는 11종 53회, 2017년 6월까지 12종 53회 이용하였다. 특히 굴뚝새, 동고비, 되지빠귀, 쇠유리새, 쇠딱따구리, 오색딱따 구리, 직박구리 등 7종은 소형동물이동로 설치 이후인 2016 년부터 출현하기 시작한 것으로 나타났다. 결과적으로 소형 포유류와 조류는 소형동물로이동로 설치전보다 설치이후 에 종수 및 이용횟수가 증가하였다. 그러므로 소형동물이동 로는 소형포유류와 조류의 이용률 증진에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 판단된다.

As Korean food service franchise companies sought to advance into around 2,000 new foreign markets, the importance of global management was emphasized. They intensively expanded into Chinese and American markets in 2015 and these two markets account for approximately 40% of total food service franchise companies in foreign countries. Although Japan has huge franchise market, Korean food service franchise companies in Japan only account for 5% of total franchise companies in Asian countries. The purpose of this study is to analyze the relationship between food service franchise selection factors, brand loyalty, and revisit intention of Japanese consumers using Korean food service franchise companies in Japanese food service market, and based on the analysis results, draw the implications for the expansion of Korean food service franchise companies into the Japanese market. Food service franchise selection factors is defined as service and cleanliness, taste, safety and reliability, cost and convenience, and professionalism. The study results can be summarized as follows. First, analysis was performed to identify the effects of food service franchise selection factors on the brand loyalty, it showed that five food service franchise selection factors including professionalism, service and cleanliness, cost and convenience had positive (+) effects on the brand loyalty. One of the most important factors influencing the brand loyalty is professionalism. In order to raise food service franchise’s professionalism, it is necessary for the food service franchise companies to establish stronger strategies containing professional operation systems and services compared to general restaurants. Second, analysis was performed to identify the effects of food service franchise selection factors on revisit intention, five food service franchise selection factors, service and cleanliness, safety and reliability, and cost and convenience had positive (+) effects on revisit intention. One of the most important factors influencing revisit intention is safety and reliability. Thus, in order to raise safety and reliability it is important to form trust with consumers by properly utilizing systems of food hygiene and food safety accreditation.