북극지역은 기후변화에 대해 가장 민감하게 반응하고 환경파괴에 따른 영향이 가장 심각하게 나타나는 지역이다. 기후변화로 인한 해빙은 천연 자원 개발이 쉬워지고 북극해를 지나는 물류 운송로가 활성화 되면서 북극 국가(Arctic States) 이외 ‘비북극 국가(Non Arctic States)’ 특히 중국, 인도, 일본의 북극 진출 전략이 국익 차원에서 다양화 되고 있다. 북극해의 지리적 공간은 환경적, 사회적, 경제적 차원을 넘어서 군사․안보 적 차원까지 확장되고 있는 것이 현실이다. 북극권의 지속가능한개발에 대한 국제적인 관심이 집중되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 느슨한 형태의 거버넌스를 형성하고 있는 북극이사회를 조직화, 제도화, 실행 및 프로젝트 평가의 세 가지 지표로 평가하고 북극의 지속가능발전을 위한 북극이사회의 역할과 과제에 대해 조명해 보고자 한다. 또한 북극권의 SDGs에 관한 국내연구가 부재한 상황에서 다음과 같은 질문에 대한 답을 찾아가고자 한다. 첫째, 지속가능개발은 어떤 것이고 무엇을 의미하는 것인가? 둘째, 현재 북극상황에서 지속가능개발은 무엇이며 어떤 모습이어야 하는가? 북극권의 SDGs는 얼마나 유용하고 실행 가능한가? 마지막으로 북극의 지속가능개발을 위한 북극이사회의 역할과 과제는 무엇인가

Arctic sea ice as an indicator of climate change plays an important role in controlling global climate system. Thus, accurate observation and prediction of Sea Ice Concentration (SIC) is essential for understanding global climate change. In this study, we aim to improve the prediction accuracy of SIC by using machine learning and Regional Climate Model (RCM) data for a more robust method and a higher spatial resolution. Using the CORDEX RCM and NASA SIC data between January 1981 and December 2015, we developed three statistical models using Multiple Linear Regression (MLR), Support Vector Machine (SVM), and Deep Neural Network (DNN) which can deal with the non-linearity problem, respectively. The DNN model showed the best performance among the three models with the significant correlation between the predictive and observed SIC (r=0.811, p-value < 0.01)and the Root Mean Square Error (RMSE) of 0.258. With deeper considerations of the polar fronts and the characteristics of ocean current and tide, the DNN model can be applied for near future prediction of Arctic sea ice changes.

북극지역에 분포하는 Saxifraga 속에 식물종들은 분류가 까다롭고 연구보고가 매우 적다. 북극권인 노르웨이령 Svalbard와 한국에서 수집된 16종의 Saxifraga 속 식물의 RAPD를 통하여 유전적 다형성을 비교하였다. 실험에 활용한 12 종류의 URP primer 중 4종의 primer를 이용하여 총 79개(44.8%)의 다형성을 가진 DNA 밴드를 선발하여 UPGMA 분석으로 유전적 다형성을 비교하였다. 그 결과 북극 Svalbard에서 수집된 9종의 Saxifraga 속 식물들이 한국에서 수집된 종들에 비해 유전적 다형성이 큰 것으로 확인되었다. 유사도 매트릭스를 활용한 분석 결과는 두 지역에 수집된 종들간에 비교적 뚜렷한 구룹을 형성하였으며, 한국 분포종의 RAPD는 북극 Svalbard 지역에 분포하는 종들에 비해 유사도가 높은 것으로 분석되었다. 본 연구를 통하여 우리는 두 지역에 분포하는 종들 간의 형태적 유사성이 유전적 유사성과 일치하고 있음을 확인하였다. 또한 분석 결과를 통하여 두 지역간의 지리적 격리, 집단내 영양 생식, 그리고 두 지역간의 환경조건의 차이가 높은 수준의 유전적 다형성을 형성하는 요인이 될 것으로 추론할 수 있었다.