The purpose of this study is to establish how community garden spaces should be used to restore communities engaged in village-rehabilitation projects. To achieve this purpose, we have analyzed the perceptions of local residents conducting a town-development project. The community reviewed the benefits of having a garden to improve the residents’ quality of life and comfort. Given the role of gardens in revitalizing communities, it is necessary to build spaces where residents can relax and enjoy community life. Those who participated in this study hoped that their community garden would provide shade and relaxation, a children’s play area, green spaces, and places for conversation. The space and facilities provided by community gardens vary, in accordance with the expectations and needs of each community. It is therefore inappropriate to apply uniform garden designs to all community gardens. Between 20% and 25% of a community garden should be allocated to each of the following: community space, ornamental space, and space for relaxation. As plants that provide shade and help to maintain the ecosystem are strongly preferred in community gardens, all plants should be chosen for their environmental benefits and functionality, rather than aesthetics. Residents may be willing to participate in a range of activities, including community events, the cultivation of plants, and garden management. Towns must therefore set up programs to support these activities. It is essential to continue studying and investigating the formation of community spaces and facilities, reflecting the characteristics of each community.

토양수분은 지면환경에서 일어나는 수문 순환을 이해하기 위한 중요한 기상인자일 뿐만 아니라 가뭄, 홍수, 산불 등과 같은 자연재해와 밀접하게 연관되어 있다. 그러나 위성기반 토양수분 자료는 공간해상도가 매우 떨어져서 국지규모 분석에 직접적 으로 적용하기에는 한계가 있다. 이 연구에서는 마이크로파 위성센서로부터 산출된 토양수분 자료가 가지는 공간해상도의 제약을 완화하기 위하여, 다양한 지면 변수와 공간통계법을 활용한 다운스케일링 기법을 도입하였다. 가장 정교한 다운스케일링 기법으로 평가되는 회귀크리깅을 이 연구를 통하여 토양수분 자료에 처음으로 적용하였다. 우리나라의 2013년과 2014년의 4월부터 10월까지 의 일자별 AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) 공간해상도 10km와 25km의 토양수분 자료를 각각 2km와 4km로 다운스케일링한 결과, 고해상도로 다운스케일링된 자료와 저해상도 원자료와의 일관성이 우수하게 유지되어, 다운스케일링 전후의 공간패턴과 자료특성이 잘 보존되는 것을 확인할 수 있었다. 이 연구에서 제시한 다운스케일링 기법은 토양수분뿐만 아니라 여러 기상요소에 적용될 수 있으며, 위성영상이나 모형자료의 공간해상도 한계를 극복하기 위한 방편이 될 수 있을 것으로 기대된다.

최근 기후변화에 따라 전 세계적으로 큰 규모의 산불 발생이 증가하고 있으며, 우리나라도 산불발생이 전반적으로 증가하는 경향을 보인다. 최근 우리나라와 인접한 북한에서 발생한 산불이 비무장 지대 등의 국내 영토로 번지는 사건이 많이 발생하고 있다. 우리나라에서는 오픈 API(application programming interface)를 통하여 과거 산불발생 기록을 검색할 수 있으나 행정기관에서 수집한 자료여서 국내 지역으로 정보가 국한되어 있다. 이에 본 연구에서는 접근불능지역인 북한을 포함한 한반도의 산불발생에 대한 장기 시계열 정보를 생산하기 위하여 2000년부터 2015년까지의 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성자료를 수집 및 재가공하여 일자별 산불발생 현황의 GIS 데이터베이스를 구축하고자 한다. 데이터베이스 구축을 위한 입력자료로서 Terra 위성의 MOD14A1 산출물과 Aqua 위성의 MYD14A1 산출물을 사용하였으며, 16년간의 일자별 영상을 일괄작업으로 재처리하여 산불의 발생일자, 발생 위치, 탐지 신뢰도, 방사열 에너지(fire radiative power: FRP) 등의 정보를 추출하고 이들을 결합하여 Shapefile 형태로 생성하였다. 본 연구에서 구축한 장기시계열 GIS 데이터베이스는 다른 연구자들에 의해 한반도 산불정보의 시공간 특성 분석에 활용될 수 있으며, 이를 위하여 인터넷에 결과 파일을 탑재하여 자유롭게 다운로드 가능하도록 하였다.

Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) provides various prospects of future climate change under the Representative Concentration Pathways (RCP) scenarios using General Circulation Models (GCMs) of Coupled Model Intercomparison Project (CMIP). This paper describes a modified application of Ensemble Bayesian Model Averaging (EBMA) to produce daily mean temperature ensembles using 19 GCMs provided by CMIP. We proposed two types of approach: (1) monthly weighting scheme for a whole area (EBMA.v1) and (2) monthly weighting for each grid point (EBMA.v2), which can take into account the spatially heterogeneous pattern of GCM. For the training period of 1979- 2005 for East Asia, 9,855 sets of daily temperature ensembles (27 years × 365 days) were produced and compared to the ERA-Interim reanalysis data of European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), which showed better validation statistics than the general mean and median ensembles. In particular, EBMA.v2 outperformed EBMA.v1 by diminishing the large errors of inland areas where the surface heterogeneity is larger than the ocean. The EBMA.v2 was able to handle the problem of spatial variability by employing monthly and spatially varying weighting scheme. We finally produced daily mean temperature ensembles for the period of 2006-2100 by using the EBMA.v2 under the RCP 6.0 scenario, which are going to be provided on the web.

This paper proposes a path planning method of a mobile robot in two-dimensional work space. The path planning method is based on a cell decomposition approach. To create a path which consists of a number of line segments, the Delaunay Triangulation algorithm is used. Using the cells produced by the Delaunay Triangulation algorithm, a mesh generation algorithm connects the starting position to the goal position. Dijkstra algorithm is used to find the shortest distance path. Greedy algorithm optimizes the path by deleting the path segments which detours without collision with obstacles.