Researching and estimating the ecological characteristics of target fish species is crucial for fisheries resource management. The results of these estimates significantly influence stock assessments and management reference points such as size limit and closed seasons. Recently, ecological characteristics have been changing due to overfishing, climate change, and marine pollution, making continuous estimation and monitoring essential. This study analyzed the ecological changes in small yellow croaker (Larimichthys polyactis) resources in Korea over 24 years (2000-2023) using biological data (growth and gonad traits). By estimating the annual length-weight relationship and length at maturity (L50 and L95), we interpreted the numerical trends of early maturation due to resource depletion. The parameter b of the length-weight relationship, indicating the nutritional status of the resources, showed a slight increase over the years, suggesting relatively good nutritional status (b > 3.0) during most periods. Trend analysis between length at maturity and biomass indicated that as biomass decreased, maturity length also decreased.

본 연구는 대상지 내 녹지의 변화상을 GIS를 활용하여 시계열적으로 분석하고 이에 병행하여 연대순 녹지정책과 예산투입현황을 비교분석하여 녹지정책의 제안점을 도출하고자 한다. 본 연구에서는 첫 째, GIS분석을 통한 토지피복 변화량 분석을 통해 대전시 녹지변화 특성을 분석한다. 둘째, 대전시 녹지 정책 방향을 조사, 분석한다. 셋째, 분석한 녹지변화 특성과 대전시 정책방향 분석을 비교 분석하여 결 론을 도출하고자 한다. 연구결과로써 첫째, 대전시의 녹지면적은 1989년도에서 1998년도에는 서구와 대덕구를 제외한 구에서 녹지의 면적 증가량이 많아 전체적인 녹지면적이 증가하였고 1998년도에서 2009년도에는 동구와 대덕구를 제외한 구에서 녹지의 면적 증가량이 많아 전체적인 녹지가 증가하였 다. 하지만 2009년도에서 2020년도에는 5개 구 모두 녹지가 감소하여 전체적인 녹지 또한 감소한 것을 알 수 있었다. 둘째, 녹지정책과 예산을 보면 전반적으로 예산은 증가하는 추세에 있다. 2017년부터는 전년 대비 예산이 2배 정도 증액되어 투입되었으며, 2010년 대비 2020년에는 345%나 증가하였다. 각 구별로는 2010년에는 유성구>대덕구>동구>서구>중구로 예산이 많았으나 2020년에는 유성구>대덕 구>서구>동구>중구순이었다. 정책 또한 유성구, 서구, 동구, 중구, 대덕구 순으로 많은 정책을 시행하 였다. 마지막으로 비교분석 결과 유성구는 가장 많은 정책과 그에 따른 많은 예산을 썼으나 녹지의 감소 면적은 가장 많은 것으로 나타났다. 이와는 상반되게 대덕구는 가장 적은 정책과 세 번째로 적은 예산을 썼지만 녹지면적 변화는 가장 적게 나타났다. 시사점으로서 공원녹지의 기본바탕이 되는 녹지량은 시 가지 확장과 개발계획의 논리하에 지속해서 감소하여 가고 있다. 공원녹지의 새로운 흐름에 맞추어 양 적 확충에서 벗어나 질적인 측면에서 과감한 녹지정책의 발굴 및 예산의 확보를 통하여 시민들의 요구 도 및 쾌적한 도시환경의 균형적인 발전을 위한 노력이 요구된다.

최근 기후변화로 가뭄, 홍수 등 재해의 빈도와 강도가 높아지고 있다. 이러한 재해의 피해를 줄이기 위해서는 시공간적 현황 파악을 통한 대비가 필요하다. 본 연구에서는 가뭄의 피해를 최소화하고자 지역별 밭작물의 필요수량과 공급량을 고려하여 밭가뭄 지역 등급화 실시하였고, 월별 비교를 통해 가뭄 취약 시기를 파악하였다. 전국 148개 지역 중 안전지역(Ⅰ), 안전지역(Ⅱ), 우려지역, 상습지역으로 구분한 25개 지역을 선정하였으며, 이 지역의 월별 필요수량 대비 공급량 분석을 하였다. 필요수량 산정의 재배작물은 콩으로 선정하였으며, 공급량은 공공관정, 민간관정, 상수도 자료를 분석하였다. 필요수량 대비 공급량이 봄철은 안전지역(Ⅰ), 안전지역(Ⅱ), 우려지역, 상습지역에서 각 1,281.5%, 667.6%, 729.5%, 316.3%, 가을철에는 각 436.0%, 212.8%, 213.9%, 105.3%로 공급이 충분할 것으로 분석되었으나 여름철에는 각 82.4%, 40.6%, 42.6%, 20.0%로 용수공급 이 부족한 것으로 분석되었다. 콩의 재배 기간인 5~9월에 관정(공공+민간)으로의 공급량은 대부분 지역에서 부족한 것으로 분석되었다. 이러한 분석을 통해 용수 부족이 발생하는 재배기간 동안 용수확보 방안이 필요하다.

본 연구는 아파트 단지에 식재된 조경수의 시계열 변화를 파악하고 조경수 중 소나무의 수요를 예측하기 위하여 수행되었다. 2003년부터 2020년까지 수도권의 아파트 단지에 사용된 수목의 종수는 평균 51종이며 2000년대 중후반에 비하여 2010년대 후반에는 다양한 종류의 수목이 사용되었다. 식재 수량은 평균 149,567주/1단지이며 시계열 변화가 두드러지지 않는다. 상록수와 낙엽수의 수종 비율은 2:8 이지만 식재된 수량은 3.5:6.5의 비율이었다. 상록수는 낙엽수에 비하여 한 수종의 식재량이 많은 반면에 낙엽수는 상록수에 비하여 상대적으로 다양한 수종이 식재되고 있다. 교목과 관목의 수종 비율은 6:4이지만 식재량은 관목 97.6%로 식재량에 비해 식재된 수목의 종류는 다양하지 않다. 조경수 중에서도 선호도와 이용가치가 높은 소나무의 식재현황을 분석하면 식재 수량은 증가하는 경향이며 특히, 근원직경이 큰 소나무의 식재 비율이 증가하고 있다. 아파트 단지의 소나무 식재수요를 예측하면 식재량은 지속적으로 증가할 것이며 특히 근원직경 40㎝ 이상의 특수목의 수요가 증가할 것이다. 이러한 조경수의 수요변화에 대응하여 다양한 식물소재를 발굴하고 생산할 수 있는 전략이 요구된다. 특히 지속적으로 소나무의 대형화가 예측되므로 시장에서 요구하는 수형과 규격을 갖춘 소나무가 적기에 공급될 수 있도록 생산관리가 이루어져야 할 것이다.

2015년 ‘파리협정’ 및 2021년 ‘기후위기 대응을 위한 탄소중립·녹색성장 기본법’ 제정에 따라 2030년 국가 온 실가스 감축목표(NDC, 2018년 대비 40% 감축) 달성을 위해서는 지자체별 적절한 온실가스 감축 목표 설정과 이행 노 력이 필수적이다. 이에 이 연구에서는 충청북도 지역을 중심으로 1990-2018년 까지 온실가스 배출 현황을 시계열로 분석하였고, 2030년 국가 온실가스 감축목표와 시나리오를 바탕으로 충청북도의 2030년 온실가스 감축 목표를 제안하였 다. 또한 감축 목표 달성을 위해 BAU 대비 장래 배출량을 고려한 2030년까지의 감축 잠재량을 추정하였다. 그 결과, 첫째, 우리나라와 충북의 온실가스 배출량은 1990년 이래 인구 및 경제 성장에 따라 증가해온 것으로 나타났으며, 2018년 국가 대비 충북의 온실가스 배출량은 3.9%로 매우 낮은 편이였고, 시멘트 및 석회 생산, 제조업 및 건설업, 수 송업 등 연료연소에 의한 배출이 주를 이루는 것으로 나타났다. 둘째, 2030년 NDC 및 2050 탄소중립 시나리오를 반 영한 2030년 충청북도 온실가스 감축 목표는 2018년 대비 40.2%로 설정하였다. 이에 장래 배출량을 고려할 경우 목표 달성을 위한 감축 잠재량은 2018년 대비 46.8%인 것으로 추정되었다. 상기 결과는 국가 및 지자체의 온실가스 감축 목표 달성을 위해서는 분야별 온실가스 감축 수단을 통한 감축 잠재량을 충족하는 것이 중요하다는 것을 의미한다. 또 한 2030년 NDC 및 2050 탄소중립 시나리오 달성을 위해 충북을 포함한 국가 및 각 지자체는 온실가스 장래 배출량 을 연도별로 추정하여 매년 감축 목표와 감축 잠재량을 구하고 이를 삭감할 수 있는 구체적인 감축 수단을 마련할 필 요가 있음을 말해준다.

정부는 공유수면 매립사업의 계획적인 관리를 위해, 10년 주기의 공유수면 매립기본계획을 수립하고 있다. 그러나 수시변경을 통한 매립사업을 추진하는 경우가 상당한 비중을 차지하고 있는 것으로 나타났다. 이에 기본계획의 실효성에 대한 의문이 제기되고 있으 며, 이를 보완하기 위한 장기 매립 수요 추세 분석에 대한 필요성이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 그간의 연간 매립 실적 자료를 활용하여 매립 수요 추세 분석을 수행하였다. 분석 결과, 국내 공유수면 매립 수요는 지속적으로 하락하는 추세인 것으로 나타났으며, 특 히 매립기본계획 체제로 전환된 1990년대 이후에는 그 추세가 뚜렷하게 나타나고 있는 것으로 나타났다. 또한 2021-2030년까지 총 매립 수요는 최대 13.8 km2에서 최소 1.7 km2 수준으로 산정되었다.

This study aimed to determine the trend in dry matter yield (DMY) of a new sorghum-sudangrass hybrid (SSH) in the central inland regions of Korea. The metadata (n=388) were collected from various reports of the experiments examining the adaptability of this new variety conducted by the Rural Development Administration (1988–2013). To determine the trend, the parameters of autoregressive (AR) and moving average (MA) were estimated from correlogram of Autocorrelation function (ACF) and partial ACF (PACF) using time series modeling. The results showed that the trend increased slightly year by year. Furthermore, ARIMA (1, 1, 0) was found to be the optimal model to describe the historical trend. This means that the trend in the DMY of the SSH was associated with changes over the past two years but not with changes from three years ago. Although climatic variables, such as temperature, precipitation, and sunshine were also considered as environmental factors for the annual trends, no clear association was observed between DMY and climates. Therefore, more precise processing and detailed definition of climate considering specific growth stages are required to validate this association. In particular, research on the impact of heavy rainfall and typhoons, which are expected to cause damage in the short term, on DMY trends is ongoing, and the model confirmed in this study is expected to play an important role in studying this aspect. Furthermore, we plan to add the environmental factors such as soil and cultivation management as well as climate to our future studies.

본 연구에서는 인공지능기법을 이용하여 진동만의 용존산소량 예측을 하였다. 관측자료에 존재하는 결측 구간을 보간하기 위해 양방향재귀신경망(BRITS, Bidirectional Recurrent Imputation for Time Series) 딥러닝 알고리즘을 이용하였고, 대표적 시계열 예측 선형모델인 ARIMA(Auto-Regressive Integrated Moving Average)과 비선형모델 중 가장 많이 이용되고 있는 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 이용 하여 진동만의 용존산소량을 예측하고 그 성능을 평가했다. 결측 구간 보정 실험은 표층에서 높은 정확도로 보정이 가능했으나, 저층에서는 그 정확도가 낮았으며, 중층에서는 실험조건에 따라 정확도가 불안정하게 나타났다. 실험조건에 따라 정확도가 불안정하게 나타났다. 결과로부터 LSTM 모델이 중층과 저층에서 ARIMA 모델보다 우세한 정확도를 보였으나, 표층에서는 ARIMA모델의 정확도가 약간 높은 것으로 나타났다.

빅데이터는 2010년 이후 다양한 산업 분야에서 빠르게 확산이 진행되었다. 본 연구에서는 빅데이터가 확산되는 초기 과정에 대한 시계열 분석을 통해 빅데이터의 범용 기술 특징을 분석하였고, 각 산업의 확산 특성 차이에 대해 조사하였다. 빅데이터를 키워드로 하여 논문, 특허, 뉴스 데이터, 구글트렌드를 분석하여 선행 지수에 해당하는 데이터를 탐색하였고, 논문과 특허보다 뉴스와 구글트렌드가 2년가량 선행하는 트렌드를 보임을 확인하였다. 구글트렌드를 이용하여 국내와 미국, 일본, 중국의 국가별 도입 시기와 확산 양산을 비교하였고, 뉴스 데이터를 통해 국내의 주요한 8가지 산업 분야에 대해 확산이 진행되는 과정을 정량적 그리고 사례를 바탕으로 분석하였다. 본 연구를 통해 빅데이터처럼 산업 전반에 걸쳐 영향을 주는 범용 기술이 어떻게 초기 확산이 이루어지는지에 대한 실증적 연구 방법을 제시하였고, 빅데이터가 국내에서 각 산업별 확산 속도 차이는 어디에서 비롯되는지 파악하였다. 본 논문에서 제시한 방법은 빅데이터 이외에 다른 기술의 확산 과정에도 분석할 수 있으며, 특정 국가내의 기술 키워드 확산에 해당하므로 개발도상국에서 외국으로부터 도입된 기술을 어떻게 받아들일지 분석하는데 사용 가능하다. 그리고, 기업 측면에서는 새로운 기술을 출시하고 이를 확산하고자 할 때 어떤 경로가 효과적인지 이해할 수 있다.

In this paper, we propose an Elman recurrent neural network to predict and analyze a time series of gas energy consumption in an air handling unit. To this end, we consider the volatility of the time series and demonstrate that there exists a correlation in the time series of the volatilities, which suggests that the gas consumption time series contain a non-negligible amount of the non-linear correlation. Based on this finding, we adopt the Elman recurrent neural network as the model for the prediction of the gas consumption. As the simplest form of the recurrent network, the Elman network is designed to learn sequential or time-varying pattern and could predict learned series of values. The Elman network has a layer of “context units” in addition to a standard feedforward network. By adjusting two parameters in the model and performing the cross validation, we demonstrated that the proposed model predicts the gas consumption with the relative errors and the average errors in the range of 2%~5% and 3kWh~8kWh, respectively. The results of this study can be used to the energy management system in terms of the effective control of the cross usage of the electric and the gas energies.

본 연구에서는 완도 해역에서 단기적인 수온의 변화에 영향을 주는 요인을 파악하기 위하여 시계열 분석을 실시하였다. Power spectrum 결과에서 기온은 약 24 hr에서 peak를 보였으나 수온과 조위는 약 12 hr 및 24 hr에서 peak가 나타났다. 수온과 조위의 상관 성을 파악하기 위해 coherence 분석을 실시한 결과, 두 변수는 반일주기에서 0.92로 높은 상관성을 보였다. 또한 수온의 시·공간적인 분포를 파악하기 위하여 수치실험을 실시하였다. 대조기에는 최강 낙조와 최강 창조 시의 평균 수온차가 0.3 인 반면, 소조기에는 평균 수온차가 0.13 로 작았다. 대조기의 수온차가 큰 이유는 비교적 수온이 낮은 외해수가 강한 조류에 의해 창조 시 유입되고 낙조 시 빠져나가기 때문인 것으로 판단된다. 전반적으로 수온은 외해보다 연안에서 높게 나타났다. 외해보다 연안은 수심이 얕기 때문에 일사량에 의해 수온이 빠르게 증가하기 때문인 것으로 사료된다.

In this paper, we propose an Elman recurrent neural network to predict and analyze a time series of power energy consumption. To this end, we consider the volatility of the time series and apply the sample variance and the detrended fluctuation analyses to the volatilities. We demonstrate that there exists a correlation in the time series of the volatilities, which suggests that the power consumption time series contain a non-negligible amount of the non-linear correlation. Based on this finding, we adopt the Elman recurrent neural network as the model for the prediction of the power consumption. As the simplest form of the recurrent network, the Elman network is designed to learn sequential or time-varying pattern and could predict learned series of values. The Elman network has a layer of “context units” in addition to a standard feedforward network. By adjusting two parameters in the model and performing the cross validation, we demonstrated that the proposed model predicts the power consumption with the relative errors and the average errors in the range of 2%~5% and 3kWh~8kWh, respectively. To further confirm the experimental results, we performed two types of the cross validations designed for the time series data. We also support the validity of the model by analyzing the multi-step forecasting. We found that the prediction errors tend to be saturated although they increase as the prediction time step increases. The results of this study can be used to the energy management system in terms of the effective control of the cross usage of the electric and the gas energies.

한국 남해안에서 8월 수온의 변동 특성을 파악하기 위해, 수온, 조위, 및 기상자료(바람·기온)를 power spectrum과 coherence 분석 하였다. Power spectrum 결과, 수온과 조위는 부산을 제외한 완도, 고흥, 여수, 통영, 마산 등 5개 지역에서 약 12hr과 24hr 주기에서 peak를 보였다. 또한 coherence 분석 결과에 의한 수온변동은 완도, 고흥, 여수 및 통영에서 조석의 영향을 가장 많이 받았다. 그러나 연구해역의 동쪽에 위치한 마산과 부산의 수온변동은 조차가 큰 서쪽해역에 비해 조석의 영향이 작았다. 특히, 마산의 수온변동은 바람의 환경요인에 가장 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 수온은 창조시 하강하고 낙조시 상승하는 형태를 보이고 있다. 즉 완도에서 수온의 하강(상승)은 창 조(낙조) 약 1.5hr 후, 고흥과 통영에서 수온의 하강(상승)은 창조(낙조) 0.3hr 후에 나타났다. 그러나 마산에서의 수온 상승은 남풍이 시작되 고 약 3hr 후에 나타났다. 한편 한국 남해안의 동쪽에 위치한 부산의 수온변동은 기온, 조석 및 바람의 영향을 작게 받는 것으로 나타났다.

Much of the data used in the analysis of environmental ecological data is being obtained over time. If the number of time points is small, the data will not be given enough information, so repeated measurements or multiple survey points data should be used to perform a comprehensive analysis. The method used for that case is longitudinal data analysis or mixed model analysis. However, if the amount of information is sufficient due to the large number of time points, repetitive data are not needed and these data are analyzed using time series analysis technique. In particular, with a large number of data points in the current situation, when we want to predict how each variable affects each other, or what trends will be expected in the future, we should analyze the data using time series analysis techniques. In this study, we introduce univariate time series analysis, intervention time series model, transfer function model, and multivariate time series model and review research papers studied in Korea. We also introduce an error correction model, which can be used to analyze environmental ecological data.

Rainfall infiltration velocity into the surface of the earth is influenced by time sequential change of the urban surface spatial structure following urban expansion, and is the key factor in determining runoff discharge. In this regard, a comprehensive assessment and understanding of surface runoff associated with land cover change, as well as the changed structure of the landscape, is required to establish landscape planning. Sustainable development, planning and maintenance of the green space inside the city, based on results of the above, are a fundamental countermeasure for relieving fragmentation of the urban green space and increasing urban flood damage, directly or indirectly. In this study, we conducted analysis of landscape structure and change of Surface Runoff Reduction Capacity (SRRC) using the land cover maps from 1975 to 2000 at the lower reaches of the Jungrang stream (LRJS). The results are expected to provide baseline data for sustainable landscape planning that is ecologically healthy and can improve SRRC during torrential rains. The results of this study are as follows. Analysis of the results showed that land cover type underwent a remarkable change in terms of the total area of farm and urban types from 1975 to 2000. The total area of farm decreased by approximately 27.05% during the 25 years, while that of urban increased by approximately 25.61%. In this regard, the results of the landscape structure assessment using FRAGSTATS showed reciprocal tendencies, which intensified fragmentation of the landscape, as measured by all 6 of the selected factors, including LPI, NP, PD, LSI, AI and PLADJ. The Runoff Curve Number (CN) value steadily increased in the results of the time series landscape change assessment of the SRRC from 1975 to 2000. Based on analysis of the changed area associated with SRRC classes, the high SRRC class 1 area showed a steady decrease in accordance with the progression of the time series land use change associated with urban development.