본 연구에서는 우리나라 61개 지점 기온 및 강수 자료에서 산출한 31개의 극한 기후 지수를 바탕으로 최근 35년 동안(1973-2007)의 계절 평균 값의 변화에 따른 우리나라 극한 기온 및 강수 사상의 시 공간적 변화 패턴을 조사하였다. 연구기간 동안 우리나라 평균적으로 기상학적 겨울철(12-2월) 일 최고기온(일 최저기온)은 $+0.60^{\circ}C$/10년($+0.54^{\circ}C$/10년)의 비율로 상승한 반면, 여름철(6-8월) 극한 기온 평균은 통계적으로 유의미한 변화를 나타내지 않았다. 기온 극한 사상의 경우에는 연구기간 동안 상 하위 10번째 퍼센타일 값을 기준으로 한 우리나라 평균 한랭한 밤과 낮의 발생빈도가 각각 -9.2 일/10년과 -3.3 일/10년의 감소추세를 보인 반면, 온난한 밤과 낮의 발생빈도는 각각 +4.9 일/10년과 +6.8 일/10년의 증가추세를 보였다. 이와 같은 극한 기온 사상의 변화는 계절적으로 겨울철에 더 크게 나타났지만, 오히려 일 최저 또는 일 최고 평균 상승에 따른 여름철 무더운 밤(+8.0 일/$^{\circ}C$)과 낮(16.6 일/$^{\circ}C$)의 증가율은 겨울철 추운 밤(-5.2 일/$^{\circ}C$)과 낮(-4.3 일/$^{\circ}C$)의 감소율보다 더 높게 나타났다. 이러한 패턴은 우리나라 기온 극한 사상의 변화가 주야간 그리고 계절별로 비대칭적으로 나타나고 있다는 것을 가리킨다. 한편 우리나라 평균적인 연 총 강수량은 연구기간 동안 85.5mm/10년의 비율로 증가추세를 보였는데, 특히 $7{\sim}8$월 강수량이 통계적으로 유의미하게 증가하여 여름 장마 이후의 이중 극대점의 강수분포가 다중 극대점 구조로 전환되었다. 이러한 여름 강수패턴의 변화는 주로 40mm 이상의 여름철 극한 강수일이 증가하면서 나타났고, 공간적으로 통계적으로 유의미한 극한 강수일의 증가 추세는 태백산맥 주변 지역을 중심으로 나타났다.

본 연구는 미국 지역을 사례로 겨울철 및 여름철에 장기간 지속되는 이상고온기 발생에 유리한 종관 규모의 매커니즘을 밝힌다. 여름철 이상고온기는 주로 미국의 남중부 지역에서 발생하는 반면, 겨울철 이상고온기는 미서부 지역에서 발생한다. 지상 및 상층 기압장 자료 분석 결과, 이러한 이상고온기는 태평양과 대서양의 아열대 고기압들의 활동과 밀접하게 관련되어있다. 장기간 지속되는 여름철 이상고온기는 중층 및 상층 블러킹 고기압의 활동에 의해 형성되는 매우 안정된 대기 조건하에서 주로 발생한다. 또한 이 시기에는 지표강제력으로 상대적으로 높은 보웬비(Bowen ratio)가 나타나지만, 따뜻한 공기의 이류의 영향은 크지 않다. 반면, 장기간 지속되는 겨울철 이상고온기는 블러킹 고기압에 의한 단열 기온 상승뿐만 아니라 따뜻한 공기의 이류의 복합적인 작용에 의해 나타난다. 그러나 이 시기의 지표 강제력의 영향은 약하다.

본 논문에서는 용평스키장을 사례로 인접한 대관령 기상관측지점의 기후자료를 이용하여 스키장 제설(製雪)작업에 영향을 미칠 수 있는 기후요소의 변화를 파악하였다. 신적설량과 신적설일수는 1990년대 이후 감소하는 경향으로 자연설만을 의존할 경우 스키장 관리에 어려움이 야기된다. 제설작업은 스키장 개장시기에 영향을 미치는 10-11월의 초기제설과 스키 시즌의 설질을 유지시키는 12-3월의 보강제설로 구분한다. 초기제설 작업을 위한 유리한 기후 조건인 일최저기온 $-1^{\circ}C$ 이하, 일평균 상대습도 60-80%에 해당하는 경우는 분석 기간인 1970년대부터 최근까지 감소하는 경향이다. 보강제설의 기후 조건인 일최저기온 $-3^{\circ}C$ 이하, 일평균 상대습도 60-80%에 해당하는 경우도 각각 감소하는 경향이다. 초기제설 기간은 상대습도보다 기온의 변화가 뚜렷하고 보강제설 기간은 기온보다 상대습도의 변화 경향이 뚜렷하다. A1B 시나리오를 이용한 미래 시나리오 자료에서도 스키시즌이 오늘날보다 10-40% 정도 감소하는 것으로 전망되고 제설을 위한 기온 조건이 더욱 불리해질 수 있다. 초기제설 기간에 비하여 보강제설 기간인 12-3월의 기온변화가 더 뚜렷하다.

농촌의 부흥을 위하여 정보통신기술에 거는 기대가 크고, 정보화 사업이 도처에서 이루어지고 있다. 그러나 정보통신기술의 보급만으로는 농촌의 경제가 활성화되기 어렵다는 시각도 있다. 이 논문은 농촌의 정보화사업에 대한 이런 쟁점을 가리는데 목적을 두었다. 한국의 정보화 마을과 일본의 무라(촌(村))를 대상으로, 해당 마을의 홈페이지에서는 어떤 수익모델들을 채택하고 있으며 정보통신기술은 어떻게 활용하고 있는지, 고객들은 얼마나 자주 이용하고 있는지, 또 수익은 얼마나 창출되었는지를 비교 분석하였다. 분석결과, 수익모델의 활용과 성과가 전반적으로 기대에 못 미쳤으며, 한국보다는 일본 사례에서 그 성과가 다소 나은 것으로 밝혀졌다. 수익모델의 활용과 성과가 이처럼 미흡한 것은 운영자들의 경험 부족과 농촌 인력의 한계 등과 관련이 있는 것으로 보인다. 이 연구결과는 농어촌의 정보화에 정보통신기술의 보급 못지 않게 인적 자원도 중요함을 부각시켰다.

이 논문은 미국 매릴랜드 주의 우선투자지역 설정과 이에 기반한 인센티브 프로그램이 기반시설의 투자위치에 어떤 영향을 주고 있는지를 검증하려는데 그 목적을 두고 있다. 매릴랜드 주의 우선투자지역 프로그램은 도시스프롤을 억제하고 있는가? 이 물음에 대한 답을 구하기 위하여 본 연구에서는 1997년부터 2003년의 기간 동안 주 내의 각 카운티로부터 상하수도 기반시설 투자에 대한 자료를 수집하였다. 실증분석은 두 부분으로 구성되어 있다. 첫 번째 부분은 1997년과 2003년 사이에 카운티별로 우선투자지역의 내부와 외부에 이루어진 상하수도 시설 투자의 패턴을 대상으로 한 분석이다. 두 번째 부분에서는 카운티 단위에서 우선투자지역의 내부 혹은 외부로 투자결정이 이루어지는데 영향을 준 조건들을 확인하는 분석이다. 분석을 위하여 다양한 방식의 회귀모형이 이용되었다. 분석의 결과 주정부의 지원금은 애초의 의도했던 바와 같은 역할을 한 것으로 확인되었다. 모든 추정방식에서 주정부 지원금의 계수값은 유의하였으며 기대한 바와 같은 방향으로 영향을 주고 있었다. 이는 주 정부의 지원금을 많이 받은 카운티일수록 우선투자지역 내부로의 투자가 많았고 외부로의 투자는 작았음을 의미한다.

원격탐사에서 위성 영상의 디지털 처리 기술이 발달하면서 GIS 자료와 지식 기반 전문가 시스템과의 통합에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 위성영상을 토지피복 분류하는 과정에서 GIS 자료를 통합하기 위하여 기계 학습 기법과 규칙 기반 분류 기법을 적용하였다. 사례 지역을 대상으로 Landsat ETM+ 영상과 고도, 경사, 향, 수역과의 거리, 도로와의 거리, 인구밀도 등의 GIS 자료를 함께 활용하였다. C5.0 추론 기계 학습 알고리듬을 이용하여 350개의 표본점으로부터 결정 트리와 분류 규칙을 생성하였다. 본 연구에서 도출된 규칙을 이용하여 분류한 결과, 고독 수역과의 거리, 인구밀도 등의 GIS 자료가 규칙 기반 분류에 효과적인 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 기계 학습과 지식 기반 분류 기법을 이용하면 다양한 GIS 자료들을 통합하여 위성영상을 보다 효과적으로 분류할 수 있다.