지형적인 이질성이 심한 강원도, 경상북도에 집중되고 있는 대형 산불을 관리하기 위해서는 위성 영상을 활용하여 효율적이고 신속한 피해 평가를 통한 의사 결정 과정이 필수적이다. 이에 본 연구는 2022년 3월 5일에 강원도 강릉 및 동해에서 발화하여 3월 8일 19시경 진화된 대형 산불을 대상으로, dNBR을 활용한 산불 심각도 산정과 등급에 영향을 미치는 환경요인을 도출하고자 하였다. 환경요인으로는 식생 또는 연료 유형을 대표하는 정규식생지수, 수종을 구분한 임상도, 수분함양을 나타내는 정규수분지수, 지형과 관련해서는 DEM 등을 수치화한 후 산불 심각도와의 상관 관계를 분석하였다. 산불 심각도는 산불 피해 없음(Unbured)이 52.4%로 가장 넓었고, 심각도 낮음 42.9%, 심각도 보통-낮음 4.3%, 심각도 보통-높음 0.4% 순이었다. 환경요인의 경우 dNDVI, dNDWI와는 음의 상관관계를, 경사도와 는 양의 상관관계를 나타내었다. 식생과 관련해서는 산불 심각도에 영향을 미치는 것으로 분석된 dNDVI, dNDWI, 경사도 모두에서 침엽수, 활엽수, 기타의 집단간 차이가 p-value < 2.2e-16로 유의미한 것으로 분석되었다. 특히, 침엽수 와 활엽수의 차이가 명확하였는데, 강원도 지역에서 우점종인 소나무를 비롯하여 잣나무, 리기다소나무, 곰솔 등의 산불 심각도가 높아 침엽수가 활엽수에 비해 피해를 받는 것이 확인되었다.

보호지역의 생태적 가치와 중요성에 대한 인식이 증가함에 따라 자연이 제공하는 생태계서비스에 관한 연구의 필요 성이 요구되고 있다. 우리나라의 대표적인 보호지역인 자연공원은 국립공원, 도립공원, 군립공원의 체계를 가지고 있다. 국립공원은 국립공원공단에서 체계적으로 관리를 하고 있으나 도립공원과 군립공원은 지방자체단체가 관리하고 있다. 자연공원의 위계에 따라 자연성 또한 같은 위계적 차이가 있을 것으로 생각되나 이에 대한 검증은 이뤄지지 않았다. 이에 대한 차이를 알아보기 위하여 자연공원 중 산악형 22개소를 대상으로 InVEST 모델 중 서식지질(habitat quality)을 이용하여 차이를 알아보았다. 자연공원의 종류와 면적에 관계없이 서식지질을 분석한 결과 태백산국립공원 (0.89), 주왕산국립공원(0.87), 웅석봉군립공원(0.86), 가야산국립공원(0.85) 순으로 높게 나타났다. 서식지질은 면적인 넓을수록 높은 값을 나타내었다. 면적이 유사한 자연공원을 대상으로 분석한 결과 국립공원의 서식지질은 도립공원과 군립공원에 비해 높았다. 반면 군립공원의 서식지질 평균은 0.83±0.02으로 도립공원의 서식지질 평균 0.78±0.03보다 0.05 더 높게 나타났다. 아울러 자연공원내에서 산림지역 비율이 높을수록 서식지질 또한 비례하여 높게 나타났다. 이상의 결과를 종합하면, 자연공원의 자연성은 자연공원의 위계와 같지 않고 토지이용, 토지피복 그리고 공원관리 등에 따라 자연성에 차이가 있음을 확인하였다.

생물다양성협약(CBD)에서는 전 지구적으로 발생하는 환경문제의 대응방안으로 육상의 17%를 보호지역으로 지정 하도록 할 것을 권고하고 있다. 우리나라도 국제적 수준에 맞춰 보호지역을 지정하고 보호지역 지정이 가지는 의미를 설명할 필요성이 생겼으며, 이에 따라 생태계서비스에 관한 연구의 필요성이 요구되고 있다. 우리나라는 보호지역 지정을 자연공원법에 의해 위계별로 국립공원, 도립공원, 군립공원으로 지정하고 있다. 그러나 정치, 행정적 측면이 우선시되면서 생태계서비스 가치평가 연구 및 서식지 관리가 국립공원에 편중되어 도립 및 군립공원은 다소 미비하여 연구의 필요성이 있다. 본 연구에서는 국립공원에 비해 서식지 관리 및 생태계서비스 가치평가 연구가 미비한 가지산도 립공원을 대상으로 InVEST 모델 중 InVEST Habitat Quality 모델을 사용하여 서식지 질을 평가하고, 분석 결과를 16개의 산악형 국립공원과 비교하였다. 분석 결과 가지산도립공원의 서식지질 값은 0.83이었으며, 주변 지역에 비해 서식질 질이 높게 나타났다. 3개 지구별 서식지질 차이를 분석한 결과 통도사지구와 내원사지구가 0.84, 석남사지구가 0.83으로 나타났고 용도지구별로는 자연보존지구, 자연환경지구, 문화유산지구, 공원마을지구 순으로 서식지질 값이 높게 나타났다. 기존 국립공원 서식지질 분석 결과와 비교한 결과 가지산도립공원은 무등산국립공원 수준의 자연성을 나타내었다. 이러한 결과는 추후 도립공원의 생물다양성 보전 및 생태계서비스 증진을 위한 정책 수립과 관리방안 수립의 객관적인 자료로 활용될 수 있을 것이다.

보호지역 중 국립공원은 생물다양성이 풍부한 곳으로 다른 곳에 비해 인간에게 제공되는 생태계서비스 혜택이 높은 편이다. 이러한 국립공원의 가치를 객관적이고 과학적인 데이터를 기반으로 관리하기 위해 생태계서비스 평가가 활용되 고 있다. 생태계서비스는 공급, 조절, 문화, 지지의 4가지 서비스로 분류되며, 본 연구에서는 지지서비스 중 서식지질을 평가하였다. 서식지질 평가는 InVEST의 Habitat Quality 모델을 활용하였으며, 선행연구 분석 및 국내 보호지역 실정을 반영하여 인자별 민감도 및 서식지질 초기값 계수를 재설정하였다. 한라산국립공원을 제외한 21개 국립공원의 서식지 질을 분석하고 지도화하였다. 서식지질은 0과 1사이의 값으로 나타나며, 1에 가까울수록 자연성이 높은 것으로 평가한 다. 서식지질 분석결과 설악산·태백산국립공원(0.90), 지리산·오대산국립공원(0.89), 소백산국립공원(0.88) 순으로 높 게 나타났다. 해안-해상형 국립공원을 제외한 18개 국립공원의 면적과 서식지질을 비교한 결과 면적이 넓을수록 전반적 으로 서식지질이 높게 나타났다. 용도지구별 서식지질을 비교한 결과 공원자연보존지구, 공원자연환경지구, 공원문화 유산지구, 공원마을지구 순으로 서식지질이 높게 나타났다. 서식지질 분석과 용도지구별 법적인 규제를 함께 고려하였 을 때, 인위적인 행위가 제한될수록 서식지질은 높아지는 것으로 판단된다. 본 연구는 국내 보호지역 상황에 맞게 매개변수를 조정하여 21개 전 국립공원을 대상으로 서식지질 분석을 실시한 것에 의의가 있다. 적확한 수치와 지도화를 통해 직관적으로 파악이 용이하며, 향후 보호지역의 개발 및 보전에 관련한 정책 결정에 유용할 것으로 기대된다.

북한의 정권 수립 초기인 1970년대 초까지는 자연환경과 관련된 직접적인 법제가 마련되지 못하였고, 1977년 토지법 제정을 통해 토지보호, 보호구역, 산림조성 및 보호 등 자연환경 보호에 관한 법적 근거를 마련하였다. 북한 환경법제의 발전 단계는 환경보호법 제정(1986년)과 함께 그 근간을 갖추었으며, 1990년대에 들어서 헌법 개정(1992년)을 통해 “국가의 책무로서 자연환경의 보존·조성”을 규정하였고, 그 이후 “환경보호법”을 기본법으로 다양한 분야의 하위법령을 제정하여 분법화한 것으로 나타났다. 보호지역의 경우 초기에는 위원회 결정 등으로 보호지역을 지정·관리하다가, “환경보호법”을 통해 다양한 법정 보호지역 지정 근거를 마련한 후 “명승지·천연기념물보호법(1995)”, “자연보호구법(2009)” 등으로 관련법 들이 세분화된 것을 알 수 있다. 자연보호구의 유형으로는 생물권보호구, 원시림보호구, 동물보호구, 식물보호구, 명승지보호구 등이 있다. 국제적으로 알려진 북한의 보호지역은 생물다양성협약 “제2차 국가생물다양성전략 및 행동계획(2007년)”에서 326개 소가 있는 것으로 기술하였으나, 2018년 보호지역 UN-list에는 31개소만 등록되어 있어 북한의 보호지역 기초정보 구축 노력이 필요한 것으로 판단된다. 본 연구 결과는 북한의 자연 보전체계의 이해를 돕기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 현재 대북제재(UN 안보리, 미국) 상황 속에서 멸종위기생물 보호와 환경오염회복 등 환경보호활동 등이 제재 예외 대상인 것을 감안한다면 자연환경 분야에서 실현 가능한 남북협력 사업 발굴에 기여할 수 있을 것이다.

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.

가압가열추출(AE), 열수추출(HWE) 및 효소처리추출 (EE) 방법으로 추출한 포도 추출액의 품질을 조사하였다. 추출수율은 가압추출액이 79.8%, 열수추출액이 82,3% 및 효소추출액이 92.6%로 효소 추출이 가장 높은 수율을 나타 내었다. pH는 추출 방법에 따른 유의적인 차이는 없었으며, 산도와 당도는 효소추출에서 유의적으로 높은 함량을 보였 다. 색상에 있어서는 a*과 b*값은 효소 추출이 5.24 및 5.09 로서 열수추출(3.79, 3.83)과 가압가열추출(1.83, 3.16)보다 높은 값을 보였으며 L*값은 차이를 보이지 않는 것으로 나타났다. 점도는 효소추출이 42.1 cP 이었으며 가압가열추 출과 열수추출보다 높았다. 유리당은 포도당과 과당의 함 량이 높으며, 가압추출과 열수추출보다 효소추출이 높은 함량을 나타내었다. 유기산은 사과산의 함량이 가장 많았 으며 효소 추출이 가장 높았다. 총 폴리페놀의 함량은 효소 추출이 55.7 mg% 수준으로 가압추출 31.3 mg%와 열수추출 39.5 mg%에 비하여 높았으며, 특히 안토시아닌 함량은 효 소추출이 22.1 mg%로 가압추출과 열수추출보다 2∼4배 높은 함량을 보였다. 항산화 활성 측정 결과 DPPH 라디칼 소거 활성과 환원력에 있어서 효소추출이 가압추출과 열수 추출에 비하여 높은 활성도를 나타내었다. 결과적으로 포 도 추출에 있어 가압과 가열에 의한 방법보다 효소 처리에 의한 추출이 맛과 색소 성분의 추출을 용이하게 하며 그에 따른 항산화 활성도 높이는 것으로 나타났다.

Antioxidant capacity and acetylcholinesterase (AChE) inhibitory activity of the aqueous methanolic extract of Rhus javanica were investigated in vitro. The antioxidant properties was measured by radical scavenging assays using DPPH and ABTS+ radicals. The AChE inhibitory efficacy of R. javanica was tested by Ellman's assay and the total phenolic content was determined using a spectrophotometric method. All tested samples showed a dose-dependent AChE inhibitory and radical scavenging activities. In particularly, ethyl acetate (EtOAc)-soluble portion from the methanolic extract of R. javanica showed significantly higher inhibitory activity than other organic solvent soluble-portions in an AChE and radical scavenging assay systems. These results suggest that R. javanica may be possess potential benefits which might be useful in development of antioxidant and anti-alzheimer's disease ingredient.