Vegetation is the basis for biodiversity conservation and sustainable development. In the Environmental Impact Assessment (EIA), which is the most direct and efficient policy measure to prevent degradation of nature, vegetation-related assessment has limitations as it is not based on quantitative and scientific methods. In addition, it focuses on the presence of protected species; hence, it does not take into account the role of vegetation as a habitat on a wide-area scale. As a way to overcome these limitations, this study aims to contribute to the quantification and advancement of future EIA on vegetation. Through the review of previous studies, core areas, connectivity, and vegetation condition were derived as the items to be dealt within the macroscopic aspect of vegetation impact assessment. Each item was spatially constructed using land cover maps and satellite imageries, and time series change analysis was performed. As a result, it was found that vegetation has been continuously deteriorating due to development in all aspects, and in particular, development adversely affects not only the inside of the project site but also the surrounding area. Although this study suggested the direction for improvement of the EIA in the vegetation sector based on data analysis, a more specific methodology needs to be established in order to apply it to the actual EIA process. By actively utilizing various environmental spatial data, the impact of the development on the natural ecosystem can be minimized.

PURPOSES : The purpose of this study is to enhance the reliability of artificial intelligence for a noise-based pavement condition rating system (to a target performance of 95 %). METHODS : By comparing four types of pattern recognition artificial intelligence, this work acquires high-quality learning data and optimizes data learning through analysis of error characteristics. RESULTS : The system reliability improved up to 97 % (82 % in a prior study). In addition, 100 % was achieved for the E(F) condition grade, which has a direct impact on maintenance decision making. CONCLUSIONS : KNN-DTW (K-nearest neighbor dynamic time warping) is judged to be the most suitable type of artificial intelligence for a noise-based pavement condition rating system; a 4-grade system is the most suitable for classifying pavement condition.

Defense industries which require high reliability need an optimized quality management system with well-planned implementation. And the government should examine the overall status of defense industries, then establish practical policies with a proper support plan in required areas to upgrade the quality management level of manufacturers. Thus, DTaQ developed the model for 2 years from 2014, which specialized in quality management level analysis for defense industries. And a survey has been undertaken with that model by DTaQ and Korea Research Center in 2016. The surveyed companies randomly sampled among those which have more than 30 employees and delivery history over past 3 years, and finally 106 defense industries were selected. This paper present survey method and indexes for survey of defense industry quality management level. The survey was conducted in the order of planning, data collection and data processing, and the validity and reliability of the data were verified to increase objectivity of survey results. The survey contents mainly consist of system quality and management quality. System quality includes Product Development Management, Production Operation Management, supply chain quality management, Safety & Environment Management and Reliability Management, on the other hand, management quality includes Strategic Leadership, Human Resource Management, Customer Market Management and Information & Knowledge Management. Thus this proposes the current overall quality management status of the 106 defense industries and shows level differences by company sizes and manufacturing sectors based on the result of survey. Specifically, this paper enables to track the areas which need prompt government support with the policy directions to make quality management level higher. Therefore, it is expected that this can be used as reference data in establishing quality policies for military supplies in the future.

국가 생물자원의 핵심지역인 국립공원의 통합적 공원관 리 체계 구축 및 활용을 위해서 현재 국립공원의 자연환경 보전과 이용관리의 문제점을 종합하여 건강상태를 파악 할 수 있는 과학적 평가방안이 필요하다. 체계적이고 과학적 평가 결과는 공원정책방향 확립 및 국민과의 공감 기회 확 대를 도모할 수 있다. 미국 공원청의 Vital signs, 캐나다 국립공원의 Ecological Integrity 등 선진국에서는 현장관리 와 연계성이 높은 자원 모니터링 지표를 선정하여 국립공원 을 체계적으로 관리하고 있다. 본 연구는 국립공원 생태계 건강성평가를 위한 고도화 방안을 제시하고 평가 지표를 적용하여 국립공원 생태계 건강성 평가를 실하였다. 생태계 건강성 평가의 고도화를 위해서 연구 방향성 설정 은 5가지를 선정하여 접근하였다. 첫째, 지표 설정 인자는 자연성, 다양성, 희귀성, 풍부성 측면에서 접근하였으며, 둘째, 지표 설정원칙은 편의성, 스트레스 민감성, 반응성, 예측성, 통합성, 저가변성을 고려하였다. 모니터링에 있어 지표는 장기적으로 진행되어야 하기 때문에 설정원칙은 가 장 중요한 방향성으로 나타날 수 있다. 셋째, 지수 고도화는 생태계 건강성평가에 대해 모든 사람들이 공감할 수 있는 확대 방안이 필요하다. 국립공원은 많은 탐방객이 방문하는 지역이므로 보전과 이용에 대한 이해력이 증진되어야 하나 아직까지는 부족한 상황이다. 넷째, 모델선정은 공원의 특 성과 건강성을 반영 할 수 있는 개념적 모델 선정 및 Framework을 설정하였다. 마지막으로 환류방안은 평가결 과에 따른 공원별, 지표별 보전, 복원, 환류방안수립에 적용 될 수 있어야 한다. 국립공원 생태계는 일반생태계에 비해 보전성과 안정성이 높게 평가되는 지역이나, 탐방객이나 외 부 압력으로부터 발생되는 문제점을 해결하여야 되기 때문 에 관리방안을 도출할 수 있는 모니터링 지표들을 선정되어 야 한다. 생태계 유형범주는 우리나라 국립공원 대부분을 구성하 는 육상생태계와 수생태계로 유형 범주를 구분하였으며, 생 태계 구성 요소 및 기능적 범주는 종 다양성, 생태계구조 및 기능, 스트레스로 구분하였다. 특히, 국립공원의 보전 및 관리를 위해서는 스트레스에 대한 평가 지표가 필수적이며, 스트레스 지표를 기본체계로 하여 발생되는 문제점을 도출 하여 보전, 복원, 관리 행위가 실시되어야 한다. 건강성평가 지표의 고도화를 위해 육상생태계에서 26개 예비평가 지표와, 수생태계에서 10개의 예비평가 지표를 추 출하였으며, 평가 지표에 대해 델파이 방법을 통해 한 계층 분석적 의사결정 방법(AHP)을 실시하여 공통 지표, 선택 지표, 기후대응 지표로 구분하여 선정하였으며, 각 범주는 생태계유형, 기능 및 세부분류유형에 따라 단계별로 구분하 여 선정하였다. 공통 지표는 저서무척추동물(BMI지수), 양서류 종 다양 도, 외래종지수, 지표성곤충(습성별 밀도 및 비율), 훼손지 평가(훼손지, 독립훼손지), 경관지수(파편화, 면적, 평균파 편화형태지수) 등 6개를 선정하였고, 선택 지표는 특정동물 평가지수(개체수, 분포수, 분포면적, 번식쌍 등), 수질지수 (DO, T-N), 외래생물관리 지수, 위해생물관리 지수 등 4개, 기후대응 지표는 건조지수(연 건조일), 폭설빈도(연 폭설빈 도), 강수빈도(일강수량 30mm이상 강수일) 등 3개를 선정 하였다. 기후변화 지표는 직접적인 관리활동으로 생태계건 강성을 증진할 수는 없으나 기후변화로 인해 생태계변화 예측 및 장기적 대응방안을 제시할 수 있을 것으로 판단된 다. 본 연구에서 제시된 지표에 대한 건강성 평가를 위해서 는 기존 모니터링 사업의 체계적 방안을 수정 보완하고, 모 니터링사업의 재확립이 필요할 것으로 판단된다. 생태계 건강성평가 결과와 공원의 상태를 쉽게 이해 시킬 수 있도록 픽토그램을 개발하였다. 일반적으로 미국 공원 청 Vital Sign 모니터링 프로그램과 캐나다 온전성 평가에 서도 적용하고 있다. 공원의 현 상태를 표현하기 위해 녹색은 매우 건강, 연두는 건강, 노랑은 양호, 주황은 관리 필요, 빨강은 관리 시급으로 5단계로 구분하였다. 또한 과거 평가 결과와 비교를 위해 상승, 변동 없음, 하락 등으로 구분하여 총 15개 유형의 픽토그램을 개발하였다. 최종적으로 본 연구의 고도화 결과의 효과적 실행을 위해 서는 첫째, 공원 모니터링 사업을 종합 분석하여 모니터링 을 재확립, 둘째, 모니터링 사업에 대한 프로토콜을 제작, 셋째, 모니터링 조사자의 전문화, 넷째, 평가시스템 구축의 절차를 통해 국립공원 생태계 건강성평가가 실시되어야 할 것으로 판단된다. 이러한 과정을 통해 도출된 결과는 국립 공원을 체계적·과학적 관리에 적용 될 수 있으며, 또한 국립 공원 정책 및 대 국민 홍보에 활용 될 수 있을 것으로 판단된 다.

국내 정수장 노후화의 가속과 더불어 신규 위험물질 및 미량유해물질에 대한 안전성 확보를 위하여 정수장의 고도화를 위한 노력이 지속되고 있으며, 막여과 기반의 고도정수처리 공정의 도입이 안전성 확보의 대안으로 자리잡고 있다. 그러나 원수의 특성을 고려한 막여과공정의 구성방안 및 운영방안 마련이 필요한 실정이다. 본 연구는 원수내 망간의 계절적 발현 특징을 나타내는 U정수장을 대상으로 500m³/일 용량의 정밀막여과를 기반으로 한 고도정수처리 테스트베드를 구축하고, 원수의 수질특성을 고려한 운영인자 확립과 더불어 처리효율을 평가하였다.

농촌진흥청에서는 농작물 병해충 발생에 신속하게 대응하여 농가피해를 최소 화할 목적으로 ‘10년도부터 웹GIS (Geographical Information System)를 기반으 로 한 국가농작물병해충 관리시스템(National Crop Pest Management System, NCPMS)을 구축하였다. 본 시스템(http://ncpms.rda.go.kr)은 크게 병해충 예찰, 예 측, 진단, 동아시아병해충네트워크로 구성되어 있다. ‘12∼‘13년도 시스템 고도화 사업을 통하여 예찰작목을 16개에서 24개 작목으로 확대하였고, 이동·돌발성 7종 해충 발생 시 인접 행정구역의 시군농업기술센터에 발생경보 발송 및 발생조사자 료 입력·관리가 가능한 해충조기경보시스템을 신규로 구축하였다. 그리고 주요 농 작물 해충의 천적 30종에 대한 생태, 이미지, 이용방법 등 시험연구사업의 결과물 을 도감으로 구축하여 종합적인 해충 방제법에 대한 이해를 증진시켰다. FTA대응 농축산물 경쟁력 제고를 위한 병해충 예측모형 개발연구사업에서 개발된 15개 병· 해충 예측모형을 추가로 시스템에 탑재하였고, 중국에서 비래하는 장거리 이동성 벼 해충의 국내 비래시기 및 이동경로를 예측하여 사전에 국내에서 대응책을 수립 할 수 있도록 해충이동경로 예측모델(Blayer 모델)을 구축하였다. 또한 중국, 일본, 베트남 등 13개국의 벼 해충 발생밀도를 집계하고 공유하는 동아시아병해충네트 워크의 회원국 관리 기능 등을 추가하여 사용자 편리성을 제고하였다. 이러한 NCPMS의 예찰, 예측, 진단정보를 병해충 방제의사결정에 활용함으로써 병해충 피해를 최소화하고 농가소득에 이바지할 것으로 사료된다.

최근 해상교통안전진단제도가 국내에 도입되면서 선박의 안전여부를 판별하는 중요한 핵심 기술 요소로 다양한 항행 환경을 인위적으로 재현하는 선박조종시뮬레이션이 활용되고 있다. 그러나 현행 시행지침에 명시된 진단기술은 국내 시뮬레이터 보유 기관에서 공통적으로 활용하고 있는 수행 절차 및 평가 방법 등을 일반화한 것으로 이에 대한 적절한 보완 또는 개선이 필요하다. 본 연구는 현행 선박조종시뮬레이션 진단기술의 기술력 분석과 함께 한계점 및 문제점 등의 적정성 평가를 수행하였다. 또한 선박조종시뮬레이션 선박모델의 표준화, 표준조선법, 평가 방법 등의 고도화 방안을 제시하였다. 이러한 연구 결과는 선박조종시뮬레이터 시스템 개선은 물론 해상교통안전진단제도에 활용되고 있는 진단 기술의 정량화 및 신뢰성 향상에 기여할 것으로 사료된다.

연안해역의 실시간 통항안전관리시스템을 구축하기 위해서 대상해역의 자연적 환경특성, 지리적 특성, 교통특성, 통항선박의 통항패 턴 등을 기초데이터로 한 통합 위험도 평가 모델의 개발이 필요하다. 유럽과 미국에서는 이미 해상 위험도를 모델링 하여 정량적으로 표준화된 형태로 해상의 위험도를 평가하고 있다. 국내의 경우 항구별 자연환경적 여건, 해양사고의 통계, 기상상황, 해상교통밀도 및 패턴을 가지고 우리 나라 상황에 적합한 정량화 모델이 세워져야 한다. 본 연구는 VMS 고도화의 관점에서 연안해역의 실시간 통합안전 관리시스템의 개발 방향을 제시하기 위하여 이루어 지고 있다.