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Data Journal of Geology, Ecology, Oceanography, Space Science and Polar Science

Article List

Vol.3, No.1

한반도 남서부 지역(전남, 광주, 제주)의 야생 포유류 분포 현황 데이터 Dataset of wild mammals distribution in the southwestern area (Jeollanam-do, Gwangju Metropolitan City and Jeju island) of Korean Peninsula
임치홍(국립생태원 생태조사연구실) ; 김민식(국립생태원 생태조사연구실) ; 이정현(국립생태원 생태조사연구실) ; 범현민(국립생태원 생태조사연구실) ; 김남신(국립생태원 생태조사연구실) ; 김철구(국립생태원 생태조사연구실) ; 차진열(국립생태원 생태조사연구실)
Lim, ChiHong(Division of Ecological Survey Research, National Institute of Ecology) ; Kim, MinSik(Division of Ecological Survey Research, National Institute of Ecology) ; Lee, JungHyun(Division of Ecological Survey Research, National Institute of Ecology) ; Bum, HyunMin(Division of Ecological Survey Research, National Institute of Ecology) ; Kim, NamShin(Division of Ecological Survey Research, National Institute of Ecology) ; Kim, Chulgoo(Division of Ecological Survey Research, National Institute of Ecology) ; Cha, JinYeol(Division of Ecological Survey Research, National Institute of Ecology)
Vol.3, No.1, pp.1~11 https://dx.doi.org/10.22761/DJ2021.3.1.001

The results of the 4th National Ecological Survey reflect the latest status of the ecological environment in South Korea. In this study, we presented spatial data on the distribution of mammals collected through the 4th National Ecological Survey in the southwestern area of the Korean Peninsula, covering Jeollanam-do, Gwangju Metropolitan City and Jeju island. The data consists of information on mammal individuals recorded at the site and information on characteristics of abiotic environment at the recorded points, including spatial units (administrative districts, digital map index, etc.) which are necessary for statistical analysis. The data have high policy and research values because it can elaborate on the descriptive characteristics of the distribution points and identify the relationship between individual abundance and habitat environment. However, when data is utilized in a regional scale, it should precede to consider the survey system, such as how to select the survey area.


제4차 전국자연환경조사의 결과는 국토 생태환경에 대한 최신의 현황을 반영하고 있다. 본 연구에서는 전라남도, 광주광역시, 제주도를 포함하는 한반도 남서부 지역에서 제4차 전국자연환경조사를 통해 수집된 포유류 개체 분포 현황에 대한 데이터를 제시하였다. 본 데이터는 현장에서 기록된 포유류 개체의 정보와 기록된 지점의 비생물 환경 특성 정보로 구성되어 있으며, 통계 산출을 위해 필요한 공간 단위(행정구역, 도엽 등) 정보를 포함하고 있다. 본 데이터를 통해 포유류 출현 지점의 서식환경적 특징을 파악할 수 있으며, 포유류의 풍부도(단위지역 내에 서식하는 개체의 수)와 서식환경과의 관계를 규명할 수 있다는 점에서 자연환경정책 지원 가능성 및 학술적 가치가 높다고 판단된다. 그러나 전국자연환경조사는 전국토 규모에서 수행되는 생태환경 조사사업이므로 지역적 규모에서의 활용도를 높이기 위해서는 조사지역의 선정 방법 등 조사체계에 대한 고려가 선행되어야 한다.

동북아 해역의 VIIRS DNB 자료 구축 및 배포 Archive and distribution of VIIRS DNB data for the Northeast Asian Sea
김의현(한국해양과학기술원 해양위성센터) ; 유주형(한국해양과학기술원 해양위성센터) ; 윤석(한국해양과학기술원 해양위성센터)
Ryu, Joo-Hyung(Korea Ocean Satellite Center, Korea Institute of Ocean Science & Technology) ; Yoon, Suk(Korea Ocean Satellite Center, Korea Institute of Ocean Science & Technology)
Vol.3, No.1, pp.12~17 https://dx.doi.org/10.22761/DJ2021.3.1.002

Night-time satellite data were first collected from the U.S. Air Force in 1972 for military purposes. Since then, it has been useful to understand the human activities in the fields of society, economy, culture, and science, etc. In the perspective of oceanography, the night-time satellite data has been used for monitoring purposes such as detecting night-time fishing boats. The Korea Ocean Satellite Center (KOSC) of the Korea Institute of Ocean Science & Technology (KIOST) has been directly receiving the Suomi National Polar-orbiting Partnership (S-NPP) Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) Day & Night Band (DNB) data since June 2016. It has been archived and distributed for about four years. In addition, the KOSC operates its own ground system, which pre-processing the data including the radiance transformation, conversion of coordinate system, terrain correction, and calibration of lunar irradiation effect for quality improvement. Currently, the contributed data is preprocessed within about an hour after the receiving, so it is evaluated the high efficiency and usefulness in terms of time. This has confirmed the feasibility of real-time information acquisition through the research in the field of night-time monitoring/observation missions in the Northeast Asian Sea and onshore disaster/accident monitoring. The KOSC is making efforts to utilize the distributed data in various research such as maritime domain awareness. From the second half of this year, the NOAA-20 data will be directly received and distributed as an additional night-time satellite data. In the future, it is expected that the more diverse data will be distributed through the research utilization and supports.


야간 불빛영상은 1972년 미공군으로부터 군사적인 목적을 위해 최초로 수집되었다. 이후 사회/경제/문화/과학 등의 분야에서 인간활동을 이해하는데 유용하게 활용되어 왔으며, 해양에서는 야간조업 선박 탐지 등 감시 목적으로 활용되어 왔다. 한국해양과학기술원(Korea Institute of Ocean Science & Technology) 해양위성센터(Korea Ocean Satellite Center)에서는 2016년 6월부터 야간 불빛영상인 S-NPP (Suomi National Polar-orbiting Partnership) VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite) DNB (Day & Night Band) 영상을 직수신하고 있다. 현재까지 약 4년동안의 VIIRS DNB 영상이 구축되었으며, 홈페이지를 통해 영상을 배포하고 있다. 더불어 자체 지상시스템을 통해 라디언스(radiance) 변환 및 좌표정보 입력 등의 자료 전처리와 지형보정 및 달빛 영향력 보정 등의 품질 개선을 위한 처리를 수행하고 있다. 현재 해양위성센터 지상시스템에서는 자료 직수신 이후 약 1시간 이내에 처리되고 있어 시간적인 측면에서 효율성과 활용도가 높다고 평가받고 있다. 이러한 점은 동북아 해역의 야간 감시/관측 임무와 육상 재난/재해 감시 분야에서 연구를 통해 (준)실시간 정보획득의 실현 가능성을 확인한 바 있다. 현재 해양위성센터에서는 해양 광역감시 및 정찰 등 다양한 연구 분야에 활용하기 위한 노력을 하고 있으며, 올해 하반기부터는 NOAA-20 위성으로부터 관측된 야간 불빛영상을 직수신하여 배포할 예정이다. 추후 다양한 연구 활용 및 지원을 통해 보다 다양한 야간 불빛영상을 배포할 수 있을 것으로 기대된다.

천리안 정지궤도위성을 이용한 동북아시아 지역 논 분류 지도 데이터 The spatial data of paddy rice classification over Northeast Asia using COMS geostationary satellite
정승택(한국항공우주연구원 위성활용부) ; 고종한(전남대학교 응용식물학과) ; 염종민(Satellite Application Division, Korea Aerospace Research Institute)
Jeong, Seungtaek(Satellite Application Division, Korea Aerospace Research Institute) ; Ko, Jonghan(Applied Plant Science, Chonnam National University)
Vol.3, No.1, pp.18~22 https://dx.doi.org/10.22761/DJ2021.3.1.003

The Korea Aerospace Research Institute (KARI) estimated paddy rice classification maps over Northeast Asia using the Cheonian geostationary orbiting satellite (COMS: Communication, Ocean and Meteorological Satellite) data. In the case of classification map of rice paddy, it is not only used as input data for estimating rice yield, but also for various fields such as agriculture, weather, climate change, bio energy, and ecology. The spatial resolution of the classified rice map is 500 m, and the classification map was estimated yearly temporal resolution from 2011 to 2017. The spatial coverage of the classification map was the Northeast Asia with the latitude 25 ° N ~ 47 ° N and the longitude 115 ° E ~ 145 ° E as shown in Fig. 1 including Heilongjiang Sheng, Jilin Sheng, and Liaoning Sheng. In this classification map of paddy rice, it was calculated by applying geostationary orbiting satellites based on value-added products from Geostationary Ocean Color Imager (GOCI). In this study, we additionally used MODIS Land Surface Water Indices (LSWI) to support rice classification by considering the physical characteristics of rice cultivation area in the transplanting season. Basically, the radiance value of the top of atmosphere (TOP) observed in GOCI satellite was corrected to the surface reflectance at the top of the canopy through radiative transfer model. After that, NDVI, which can reflect the time series growth characteristics of rice, was estimated first. In addition, the MODIS LSWI index was used to determine the rice cultivation area with the NDVI in Northeast Asia by reflecting the water characteristics of the rice cultivation area during the transplanting period. More details of validation results for this algorithm can be found in previous studies.


한국항공우주연구원은 정지궤도 위성인 천리안(COMS: Communication, Ocean and Meteorological Satellite)을 기반으로 동북아시아 지역에 대한 논(paddy field) 분류를 수행했다. 논 분류 지도는 농업뿐만 아니라, 기후, 환경, 바이오 에너지, 그리고 생태 분야에서도 활용도가 높다. 본 연구에서 제작한 동북아시아에 대한 논 지도의 공간 해상도는 500 m이고 제공되는 자료 시기는 2011년부터 2017년까지 연도별 자료이다. 공간적인 관측 범위는 위도 25 ° N ~ 47 ° N와 경도 115 ° E ~ 145 ° E 범위로 우리나라, 일본, 북한, 중국 동북 3성(헤이룽장성, 지린성, 랴오닝성)을 포함한다. 논 분류 지도를 제작하기 위해 천리안 정지궤도 위성에 탑재된 해색센서(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI)로부터 산출된 Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)와 보조 자료로 MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)로부터 산출된 Land Surface Water Index (LSWI)를 이용했다. 먼저 GOCI 위성에서 관측되는 대기 상단의 복사값을 대기보정을 통해 캐노피 상단의 지표반사도로 보정했고, 지표반사도로부터 벼의 시계열 생육 특성을 반영할 수 있는 NDVI를 산출했다. 그리고 벼 이앙 시기에 논에서 나타나는 GOCI NDVI와 MODIS LSWI의 시계열 특성을 반영하여 최종적으로 동북아시아 지역에 대한 논 분류 지도를 산출했다. 산출된 논 분류 지도는 고해상도 위성 기반의 참조 지도를 이용해 검증했다(Accuracy: 78%, Kappa coefficient: 51.2%). 알고리즘에 대한 보다 자세한 내용은 선행 연구에 기술되어 있다.

한국의 좋은물 수원 DB 구축 및 미네랄 성분 분포도 서비스 Construction of database and distribution map of mineral components for natural Good-Water in Korea
이재민(한국지질자원연구원 지질환경연구본부) ; 하규철(한국지질자원연구원 지질환경연구본부) ; 고동찬(한국지질자원연구원 지질환경연구본부) ; 고경석(한국지질자원연구원 지질환경연구본부)
Lee, JaeMin(Geologic Environment Division, Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources) ; Ha, Kyoochul(Geologic Environment Division, Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources) ; Koh, Dong-Chan(Geologic Environment Division, Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources) ; Ko, Kyung-Seok(Geologic Environment Division, Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources)
Vol.3, No.1, pp.23~29 https://dx.doi.org/10.22761/DJ2021.3.1.004

The database was established by conducting field surveys and water quality analysis of 877 water samples based on the national-scale various water sources, including 167 sampling sites from historically well-known hot springs, mineral waters, and spring waters (from August 2017 to June 2020). Spatial analysis using Kriging interpolation was performed to create a distribution map for 14 mineral components. The distribution maps were prepared with 50 m spatial resolution in raster type, and provided by Geo Bigdata Open Platform service of KIGAM. The spatial distribution of each mineral component showed some relationships with geological (lithology and fault) and regional characteristics, and could be used for drinking water and beverage industry (beverages, alcoholic beverages, teas, coffee, etc.) by providing the various information on the occurrence of natural Good-Water. We plan to continuously update information on Good-Water source to increase spatial resolution and secure its representativeness at each location.


국내 유명 온천, 약수, 샘물 167개소를 포함한 전국의 좋은물 수원 877개에 대한 현장조사와 수질분석을 수행하여(2017년 8월 ~ 2020년 6월) 데이터베이스를 구축하고, 주요 미네랄 성분(14개 항목)에 대한 분포도를 작성하였다. 미네랄 성분 분포도는 크리깅 분석에 의해 작성되었으며 레스터 형식의 50 m 해상도로 한국지질자원연구원의 지오빅데이터 오픈플랫폼을 통해 정보를 제공하고 있다. 미네랄 성분별 공간분포는 지질(암상, 단층 등) 및 지역적 특성과 연관이 있음을 보여주며, 좋은물 수원의 산출 특성 등에 대한 다양한 정보를 제공하여 주므로 음용 및 물응용산업(음료, 주류, 차류, 커피 등)에 활용될 수 있을 것이다. 향후 좋은물 수원에 대한 정보는 지속적으로 업데이트하여 미네랄 성분 분포도의 공간해상도를 높이고 위치별 대표성을 확보할 계획이다.

Geo Data