인간 활동으로 광범위한 자연 생태계 변화로 지난 몇 세기 동안 전 세계적으로 생물다양성이 심각하게 위협받고 있다. 생태계의 변화 양상을 파악하는 것은 생물다양성 위협을 파악하고 관리하는 데 필수적이다. 이러한 필요성에 따라 IUCN 의회는 2019년에 생태계의 기능과 유형을 고려한 IUCN Global Ecosystem Typology(GET)를 구성했다. IUCN은 10개의 생태계 군계, 108개의 생태기능별 토지 유형(EFG; Ecological Functional Group)을 전 지구적 범위에서 지도로 제공하고 있다. IUCN GET 생태계의 유형 분류에 따르면 국내 생태계는 Realm (1수준)이 8개, Biome (2수준)이 18개, Group (3수준)은 41개 유형으로 분류된다. IUCN이 제공하는 GET의 경우 전 세계 규모로 제작되었기 때문에 해상도가 낮고 실질적인 토지 현황과 일치하지 않는 경우가 많다. 본 연구는 토지피복지도를 활용하여 국내 IUCN GET 유형 분류의 정확도를 높이고 실질적인 현황 을 반영한 지도를 제작하고자 했다. 이를 위해 ① IUCN GET에서 제공하는 국내 GET 데이터 체계를 검토하고, ② 이를 국내 현황과 비교 분석하였다. 이 과정을 통해 GET의 한계와 활용 가능성을 평가하고 ③ 이후 국가자료를 최대 한 활용하여 국내 현황을 반영한 국내 GET 유형 분류를 수행하였다. 본 연구는 토지피복지도와 기존 국가자료를 최대한 활용하여 국내 GET를 총 25개 유형으로 분류했다(Terrestrial Realm :9, Freshwater: 9 Marine-Terrestrial:5, Terrestrial-Freshwater :1, Marine-Freshwater-Terrestrial:1). 기존 지도와 비교했을 때 수정된 국내 GET의 경우 ‘F3.2 Constructed lacustrine wetlands’, ‘F3.3 Rice paddies’, ‘F3.4 Freshwater aquafarms’, ‘T7.3 Plantations’가 면 적이 가장 많이 축소되었다. 온대 산림(T2.2)의 면적이 가장 많이 늘어났고, ‘MFT1.3 Coastal saltmarshes and reedbeds’, ‘F2.2 Small permanent freshwater lakes’등 3개 유형 또한 수정 후 GET 면적이 증가했다. 해당 과정을 통해 기존 GET에서 모든 EFG의 합이 국토 면적의 8.33배를 차지하던 기존의 지도를, 토지피복지도를 활용하여 총합 이 국토 면적의 1.22 배가 되도록 수정하였다. 이를 통해 유형별 차이가 작고 정확성이 떨어진 기존의 EFG가 본 연구를 통해 개선 및 수정되었음을 확인하였다. 본 연구는 현장 요건을 반영한 데이터를 최대한 활용하여 GET 기준 에 상응하는 한국의 GET 지도를 제작한 것에 그 의의가 있다.

모기는 감염병을 매개하는 생물종으로서 인간생활에 불편을 야기하며, 교통 및 운송수단 등의 발달로 인해 새로운 질병 도입 및 질병 매개체의 확산에 대한 우려가 증가하고 있는 실정이다. 환경부 토지피복지도 분류체계와 연계하여 모기가 발생 가능한 서식지 유형을 파악하고, 각각의 서식지 유형 특성에 따라 출현 가능한 모기 종류를 함께 구분하였다. 또한 모기의 생태적 특성을 고려하여, 서식지 유형별로 최적의 방제 방법을 제시하였다. 도심지역은 위생 해충의 발생원이 다양한 서식지가 분포하는 지역으로, 최소 환경 조건만 갖춰진다면 모기가 대량 발생하기 적합한 환경일 것으로 보인다. 발생원이 광범위하기 때문에 유충과 성충 방제를 같이 수행하며, 시민들을 대상으로 방제 교육이나 홍보물을 배부하여 적극적인 방제의식을 함양시키는 것이 효과적일 것으로 판단된다. 농업지역의 경우, 저수지나 늪지, 논 등의 정수역에서 모기 유충의 서식밀도가 높을 것으로 예상되어 천적생물을 이용한 생물학적 방제를 이용하면 개체수를 조절하는 데 유용할 것으로 보인다. 산림지역은 흰줄숲모기 (Aedes albopictus)의 주요 서식지로서 무분별한 산림벌채를 최소화하고 인근 거주민을 대상으로 물리적 방제를 실시해야 할 것으로 판단되며, 기타지역은 수생태계를 중심으로 발생 가능한 모기유충을 방제하기 위해 생물학적 방제와 Bti를 이용한 화학적 방제가 병행되어야 할 것으로 보인다. 본 연구는 서식지를 크게 4가지 (도심지역, 농업지역, 산림지역, 기타지역)로 분류하여 모기에게 적합한 서식지를 고찰하였으며, 모기 서식지별로 적합한 방제법을 제시하였다. 모기의 개체수를 보다 효율적으로 조절하고, 하절기 시민들의 불편과 피해를 감소시킬 수 있는 기초자료로 제공할 수 있을 것으로 전망한다.

환경과 개발이 조화된 한반도 국토 종합개발 계획 수립을 위해서는 환경계획에 활용할 수 있는 환경공간정보가 필요하다. 하지만 기 구축되어 있는 북한지역의 환경공간정보는 매우 한정적이다. 기존 환경부의 대분류 토지피복지도가 있으나, 대분류 토지피복지도는 국토의 토지피복분류를 7개 항목으로만 분류체계가 구분되어 있고, 공간 해상도 또한 떨어져 정책적으로 활용할 수 있는 분야가 제한적이다. 따라서 본 연구에서는 접근불능지역을 대상으로 원격탐사 기술을 적용하여 신규 구축이 가능한 토지피복지도가 북한 지역의 환경공간정보로 타당하 다고 판단하였다. 그리고 기존 대분류 토지피복지도보다 공간 및 속성 해상도가 높아 다양한 분야에서 활용할 수 있는 중분류 토지피복지도를 구축하고자 하였다. 이를 위해 환경, 도시, 산림, 농업 분야의 토지피복지도 관련 구축 현황을 살펴보았으며, 각각의 분야에서 이용하고 있는 분류체계를 기반으로 중분류 토지피복지도의 구축 가능성과 활용성을 고려하여, 기존 환경부 중분류 토지피복지도의 22개 분류체계에서 신규 16개 분류체계로 변경하여 각각의 분류체계의 구축방안을 제시하였다. 그리고 개성지역을 시범지역으로 선정하고, 각각의 분류체계별 구축방안을 시범 구축하였다. 이러한 북한지역의 토지피복지도의 시범구축 결과 분류체계의 항목별 전체 분류정확도는 95.35%로 산정되어, 북한지역의 중분류 토지피복지도 구축에 적용가능하다 판단하였다.

한국의 환경부에서 제작하여 배포한 국가 토지피복도(2000, 2009년)는 수문, 생태, 자연재해 취약성 평가 등 다양한 연구의 기초정보로 활용되고 있다. 하지만 2000년 국가 토지피복도의 정확도가 부족하기 때문에 국가토지피복도를 활용하여 토지피복 변화를 분석하는데 어려움이 있다. 이에 본 연구는 통계연보의 지목 자료와 환경부의 2009년 토지피복도를 활용하여 2000년 토지피복별 면적 추정 방법을 연구하였다. 이 연구는 본 연구에서 설계한 방법의 타당성을 평가하기 위해 그 방법을 덕유산 인근에 위치한 6개 읍·면의 2000년 토지피복별 면적을 추정하는데 적용하였다. 연구 결과 본 연구에서 추정한 2000년 토지피복별 면적은 통계연보와 전반적으로 6.12km2의 차이를 보였다. 이에 비해 토지피복도를 활용하여 산정한 토지피복별 면적은 통계연보와 전반적으로 13.10km2의 차이를 보였다. 토지피복도만을 이용하여 분석한 2000～2009년 토지피복별 면적 변화 경향은 통계연보와 54.2% 일치하였다. 반면에 본 연구에서 추정한 변화 경향은 통계연보와 95.8% 일치하였다. 이와 같은 결과는 본 연구에서 제안하는 방법이 토지피복도만을 활용했을 때에 비해 2000년 토지피복별 면적을 추정하는데 유용할 수 있다는 것을 보여주었다.

Non-point source pollutants have characteristics the render them difficult to manage owing to the uncertainty of flow paths. As agricultural non-point sources account for more than 57% of non-point source pollutants, the necessity for management is increasing. This study examines the possibility of utilizing land cover maps to suggest a more appropriate method of setting management priority for agricultural non-point sources in the Daecheong Lake area and draws implications by comparing the results derived using the cadastral map, as mentioned in the TMDL Basic Policy. To define the prioritized areas for management, the pollution load was calculated for each subbasin using the formula from the TMDL technical guidelines. As a result, the difference in the average pollution load between the land cover map and cadastral map ranged from 11.6% to 21% among the subbasins. In almost all subbasins, there were differences in the ranking of management priorities depending on the land information that was used. In addition, it was found that it was reasonable to use the level 3 land cover map to calculate the load generated by the land system for examining the implementation goals and methods of each data and comparing them with satellite images.