영산강은 황룡강과 지석천이 합류하는 지점이기 때문에 많은 비가 내리면 홍수에 취약한 반면, 인근 지역인 나주시 노안면과 광주광역시 승촌동 지역의 지하수를 풍부하게 해주는 역할을 하고 있다. 특히, 승촌보 인근 지역은 겨울철 수온이 따뜻한 지하수를 활용하여 겨울철 미나리를 대규모로 재배하고 있다. 현재 승촌보 운영 수위를 관리 수위인 E.L.7.5m보다 1.5~2m 낮은 E.L.5.5~6.0m로 운영함에 따라 지하수 수위가 보 관리 수위보다 낮게 형성되고 있다. 이에 K-water 영산강보관리단은 여름철 홍수방어를 위해 설치된 배수문을 겨울철에 닫아 인공소류지를 형성함으로써 겨울철 미나리 재배지역에 지하수가 함양되는지 시험운영을 계획하였다. 배수문 시설을 관리하는 한국농어촌공사 광주지사와 광주광역시 남구청과 협의하였다. 이후 영산강유역환경청 민관협의체 위원장과 주민대표 통장님들께 방문 설명 등 지역주민들의 공감대 형성을 거쳐, '22년 9월 30일 승촌보 인근 승촌배수문 등 5개 배수문을 폐쇄하여 11월 30일까지 소류지에 물을 담수하였다. 또한, 소류지의 수위를 파악하기 위해 GPS 측량으로 해발 표고 산정한 간이 목자판 수위계를 설치하여 소류지내 수위를 모니터링하였다. 승촌배수문(#1)에서 발생한 누수는 스펀지를 바닥에 깔아 보강함으로써 누수를 줄여 소류지 수위를 E.L.6.7m 이상을 유지하였다. 그 결과 영산강에 인접한 SCM-008 지하수 관측소 데이터는 승촌보 운영 수위에 영향을 받고 있음을 확인할 수 있었다. 미나리 재배 기간인 3월에는 수막 재배로 인한 지하수 사용으로 수위가 가장 낮았으며, 여름철에 지하수 수위가 회복되는 패턴을 반복하였다. 10월~11월 시험운영기간 동안 SCM-005, -008, -101 지하수 관측정은 소류지와 중앙배수로에 가까울수록 인공 함양시 수위 상승효과가 크게 나타났으며, 평년(2020년~2021년) 대비 지하수위 상승을 확인하였다. SC-0 지역은 2022년 가뭄으로 다우년 대비 지하수 수위가 낮았으나, 시험운영 기간 중 지하수 수위 하강 속도가 늦춰지거나, 수위가 상승하는 것을 확인하였다. 또한, 인근 마을주민들에게 시험 운영 결과를 공유하였고, 소류지가 예년처럼 건천화되었을 때보다 지하수 수위상승과 중앙배수로나 소류지에서 양수하는 등 용수 이용에 도움이 되었다는 긍정적인 답변을 받았다. 따라서 2023년도에도 겨울철 미나리 재배 시기 동안 배수문을 닫아 소류지를 형성하여 지하수 함양에 도움이 되록하여, 미나리 지역의 농가 수익 증대에 보탬이 되도록 할 예정이다.
본 연구에서는 연 및 월별 기후요소와 지역특성이 증발접시 증발량과 Penman 증발량에 미치는 영향 차이를 분석하였다. 이를 위하여 우리나라 전국 52개 기상관측지점에서 관측된 연 및 월별 기후자료를 수집하여 추세분석을 실시하였고, 다변량 회귀분석 등을 실시하여 연구지역의 지리적 요소와 기후요소가 증발접시 및 Penman 증발량에 미치는 영향을 비교분석하였다. 단계입력방식의 다변량회귀분석 결과에 의하면 년별 증발접시 증발량의 경우 지리적 요소로서 도시화율이, 기후요소로서 기온, 습도, 풍속, 일사량 등이 포함되어 이들 지리적 및 기후요소의 영향을 받는 것으로 나타났고, 풍속에 의해서 가장 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 한편 Penman 증발량은 지리적 요소가 회귀식에 포함되지 않아서 지리적 요소의 영향을 받지 않는 것으로 나타났으나, 강수량을 제외한 다른 기후요소(기온, 습도, 풍속, 일사량)가 회귀식에 포함되어 이들 기후요소에 의해서 유의한 수준에서 영향을 받는 것으로 나타났다. 특히 풍속에 의해서 가장 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 증발접시 증발량 추세의 경우 7월에 지리적 요소로서 해안근접성이 회귀식에 포함되어 증발접시 증발량 추세에 영향을 미치는 것으로 나타났지만 연별 및 다른 계절에서는 지리적 요소 및 기후요소가 회귀식에 포함되지 않아서 증발접시 증발량 추세에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 한편 Penman 증발량 추세는 년별 및 월별 모두에서 지리적 요소가 회귀식에 포함되지 않아서 이들 지리적 요소에 의해서 영향을 받지 않는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 인공위성 자료와 지상의 관측자료간의 비선형 특성을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 단시간 강우량 정보를 사전에 예측하여, 하천제방의 붕괴로 인한 상습 침수지역에서의 홍수범람 양상을 실시간으로 예측함으로써 홍수재해로부터의 피해를 최소화시키는데 있다. 강우예측 신경망 모형은 현재의 대기상태를 나타내는 인공위성 자료와 실시간으로 전송되는 자동기상관측소 자료를 입력자료로 하여 현재부터 3시간 및 6시간 선행시간까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 구성하였다. 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 예측된 면적평균강우량으로부터 홍수량을 산정하고, 이를 이용하여 하천의 제방붕괴로 인한 제내지에서의 범람양상을 예측할 수 있도록 1차원 흐름모형과 연계한 동역학적 홍수범람 모형을 개발하였다. 개발된 홍수범람 모형은 본류와 지류의 여러 지점에서 제방이 붕괴될 경우, 하도의 홍수위 및 제내지에서의 침수위와 침수면적이 일괄적으로 모의될 수 있도록 구성하였다.
본 연구에서는 수문 및 기후 시계열 자료에 존재하는 경향성을 분석하기 위하여 MK 검정, Spearman's Rho 검정, Linear Regression 검정, 비모수 Cusum 검정, Cumulative Deviation 검정, Worsley Likelihood Ratio 검정, Rank Sum 검정, Student's t 검정 등의 8가지 기법을 사용하였다. 관측된 연 강우량과 유입량 시계열 자료, 나이테 자료 그리고 SOI 자료에 적용하여 그 결과를 비교 분석 하였다. 분석 결과 시계열 자료에는 어떤 기울기를 가지거나 어느 시점을 기준으로 평균이 변화하는 두 가지의 경향성이 존재함을 확인 할 수 있었다. 경향성을 나타낸 8개의 강우자료중 4개 지점이 평균이동(shift)을 나타내었으며, 18개 지역의 나이테 지수중 8개 지역과 월별 SOI자료 중 3, 4월자료에서 경향성의 존재가 확인되었고, 소양강댐 유입량 자료에서는 경향성이 나타나지 않았다. 특히, 나이테 지수의 경우에는 평균이동으로 인한 경향성만을 가지고 있는 자료가 확인되었다. 또한 정상성 검정을 위한 ADF 검정과 비선형성 검정을 위한 BDS 통계검정 기법을 적용하였다. 본 연구를 통하여 여러 경향성 분석 기법을 비교할 수 있었으며, 실제 관측된 수문 및 기후 시계열에 존재하는 경향성을 확인 할 수 있었고, 연구 결과를 통하여 수문시계열 해석시 다양한 분석을 통한 경향성의 존재여부를 확인 하여야 한다는 것을 알 수 있었다.
처분 환경에서는 혐기성 부식, 방사선 분해, 미생물 분해와 같은 다양한 원인으로 처분용기와 완충재의 경계면에서 기체가 발생할 수 있다. 기체의 발생 속도가 완충재 내부에서의 확산 속도보다 빠를 경우, 완충재 내부에 기체가 압축되어 공극 압력이 증가함으로써 완충재의 물리적 손상을 유발할 수 있다. 특히 이때 발생한 균열을 통해 기체돌파현상이라 불리는 급격한 기체 이동 현상과 함께 방사성 핵종이 누출될 가능성이 있다. 따라서 처분 시스템의 안전성 평가를 위해서는 이러한 기체 발생 및 이동 현상에 대한 이해가 필수적이다. 이 연구에는 완충재 내 기체 이동 현상 규명을 위한 시험 장치를 문헌 연구를 통해 구축하고, 이를 활용하여 한국형 처분 시스템의 완충재 후보 물질 중 하나인 Bentonile WRK (Clariant Ltd.) 분말로 제작한 압축 시료에 대한 기체 주입 시험을 수행하였다. 시험 결과, 완충재 내 기체돌파현상 발생 지점에서 일반적으로 관측되는 특성인 응력 및 압력의 급격한 상승 경향이 뚜렷하게 관찰되었다. 또한 완충재 팽윤으로 기인한 응력의 범위는 4.7~9.1 MPa이었으며, 기체 유입 압력으로 간주할 수 있는 기체돌파현상 발생 시의 압력은 약 7.8 MPa로 확인되었다. 구축된 장치는 향후 완충재의 초기 물성 및 기체 주입 실험 초기 조건에 대한 데이터베이스 구축을 위한 다양한 실험에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 고해상도 ERA5 재분석자료 중 우리나라 지상 온도 자료의 신뢰성을 검증할 목적으로 종관기상관측소(ASOS) 관측자료와 비교를 수행하였다. 새롭게 생산되어 배포 중인 ERA5 재분석자료는 높은 시·공간적 해상도를 가져 여러 분야에 활용성이 매우 높다. 자료의 분석 기간은 ASOS 61개 관측소가 1999년 이후로 결측률이 매우 낮으며 시간평균 자료를 제공한다는 점을 고려하여 1999-2018년 기간으로 설정하였다. ERA5 격자 자료는 격자 내 90-m 수치표고모델(DEM) 분포로부터 내륙, 해안, 산악 지역에 해당하는 지형학적인 특성에 따라 분류하여 ASOS 지점 자료와 비교되었다. 분석 기간 전체에 대한 평균 지상 온도는 ASOS와 ERA5 모두 공간 분포의 패턴과 값은 큰 차이없이 유사하였다. ASOS와 ERA5의 산점도 비교를 통해 전체 기간, 특히 여름, 겨울 기간에 대해 계절 변동성을 가진다는 특성을 확인할 수 있었으며, 이는 달별 두 자료 사이의 매시간 차이 확률밀도함수(PDF)의 시계열을 통해서도 확인되었다. 두 자료 사이의 차이를 통계지수인 NMB, RMSE를 계산하여 정량화시켰을 때, 각 값에서 지역적인 특성을 보였으나 모든 지수에서 큰 차이가 없다고 판단할 수 있었으며, 상관성을 보기 위해 R과 IOA를 통해 구한 값은 모두 0.99에 근접하였다. 특히 일평균 산출에 있어 1-시간-평균 값 24개를 이용한 일평균의 경우가 최고와 최저온도의 평균을 이용하는 일평균에 비해 오차가 작게 나타났고, 두 자료 사이의 상관성도 높게 나타남을 확인하였다. 두 자료의 차이가 나타나는 원인으로 ERA5 격자 내 지형 효과가 가장 클 것으로 판단하여 수치표고모델을 활용하여 각 지역별 PDF를 이용해 첨도 및 왜도를 구하고, 이를 온도 차이 파워 스펙트럼의 1년 주기 변동 크기와 비교하였다. 그 결과, 양의 상관성을 가졌음을 확인하였다. 이는 지형 효과가 두 자료 차이의 원인이라고 설명하는 결과이다.
본 연구에서는 남한영역에 대하여 1 km 고해상도의 계절예측 기온자료를 생산하고, 생산된 예측자료의 성능을 높이는 새로운 방법을 제안하였다. 이 새로운 방법은 총 4가지 단계의 실험으로 구성되어 있다. 첫 번째 단계인 EXP1은 PNU CGCM에서 생산된 저해상도 계절예측 기온자료이며, EXP2는 EXP1의 결과에 역거리 가중법을 적용하여 생산된 남한영역의 1 km 고해상도 계절예측 기온자료이다. EXP3는 EXP2의 결과에서 위성고도자료인 ASTER GDEM을 이용하여 고도에 따른 기온변화를 추정한 후 이를 적용한 계절예측 기온자료이다. 마지막으로 EXP4는 EXP3의 결과에 유전자 알고리즘을 적용하여 모형의 예측결과 내 존재하는 계통적 오차를 보정한 결과이다. EXP1과 EXP2는 남한의 지형적 특성이 전혀 고려되지 않아 다른 실험에 비해 낮은 예측성을 보였으며, 특히 고도가 높은 관측지점에서 두 실험의 예측 성능이 더욱 낮았다. 반면, 위성에서 관측된 고해상도 고도자료가 적용된 EXP3와 EXP4는 고도가 증가함에 따라 기온이 감소하는 특징 등 지형적 특성을 효과적으로 표현하면서 높은 예측성능을 보였다. 특히, 유전자 알고리즘으로 예측값의 계통적 오차가 감소된 EXP4는 다른 실험과 비교하여 시간상관성, 관측으로 정규화된 표준편차, 정답률, 오답률 등 시간에 따른 변동성에 대해서 가장 높은 예측성능을 보였다. 이는 본 연구에서 제안한 새로운 방법을 통해 고해상도 격자의 질 높은 실시간 계절예보 자료를 효과적으로 생산할 수 있음을 의미한다.
2011-2015년 동안 한국 중부 태안과 청주 강내의 배경 관측지점에서 측정한 PM10, PM2.5 질량 농도를 분석하였다. 황사 사례를 제외한 PM10 질량 농도의 계절변동에서 겨울-봄 동안 높은 농도는 서풍 기류에 의한 영향이 반영되고 있으며, 여름에는 북태평양 기단과 잦은 강수로 낮은 수준을 보이고 있었다. 따라서, 일평균 PM10 질량 농도 $81{\mu}gm^{-3}$ (미세먼지 예보 '약간 나쁨' 이상) 이상의 사례도 겨울-봄 동안에 발생이 많으며, 특히 중국 동부 배출원에 가까운 태안에서 더 많은 사례가 발생하고 있었다. 인위적으로 발생한 연무는 입경 $2.5{\mu}m$ 미만 입자의 구성 비율이 높다. 천리안 위성의 밝기온도차 분석에서 대기와 입자가 작은 연무는 $-0.5^{\circ}K$ 이상에서 관측된다. 2011-2015년 동안 태안과 청주 강내에서 관측한 연무 사례일의 PM10 질량 농도와 NOAA 19 위성 밝기온도차를 분석하였다. PM10 질량 농도는 $200{\mu}g\;m^{-3}$ 보다 낮지만, PM2.5/PM10 질량 농도비는 0.4보다 높고 밝기온도차는 $-0.3-0.5^{\circ}K$ 범위에 분포하고 있었다. 그러나, PM10 질량 농도 $190{\mu}g\;m^{-3}$ 이상인 황사 사례의 밝기온도차는 PM2.5/PM10 질량 농도비가 0.4보다 낮고, 밝기온도차는 $-0.7^{\circ}K$ 이하의 범위에 분포하고 있었다. 이러한 연무의 밝기온도차 경계값 범위를 적용한 결과는 MODIS AOD, OMI AI의 에어로졸 분포 범위와 일치하였다.
다중 플랫폼/센서를 활용한 연안 모니터링은 연안 해양환경 변화와 다양한 재해/재난을 높은 시공간 해상도로 정확하게 이해하기 위한 매우 중요한 수단이다. 하지만 다중 플랫폼과 센서를 복합적으로 이용한 통합 관측 연구는 미비한 실정이고, 통합 관측을 통한 효율성, 융합 한계성 등에 대해 평가된 바 없다. 본 연구에서는 다중 원격탐사 플랫폼/센서를 이용한 모의실험을 통해 통합 관측 방법을 제시하고, 그 효용성과 한계점을 진단하였다. 다양한 해양 재해, 재난을 모사하기 위하여 Rhodamine WT (RWT) 형광염료를 이용하여 통합 현장조사를 수행하였다. 2019년 9월 남해-여수 해역에 형광염료를 주입 후 위성(Kompsat-2/3/3A, Landsat-8 Operational Land Imager (OLI), Sentinel-3 Ocean and Land Colour Instrument (OLCI), GOCI), 무인항공기 (Mavic 2 pro, Inspire 2), 유인항공기 플랫폼을 이용하여 염료 패치의 분포와 이동을 탐지하였다. 형광염료 주입 초기 패치 규모는 2,600 ㎡ 이었고, 약 138분 후 62,000 ㎡ 규모까지 확산되었다. RWT 패치는 처음 주입된 지점으로 부터 점차 남서 방향으로 이동하였고, 이는 현장 모의 실험이 진행되는 동안 조위(고조: 7시 7분(286 cm), 저조: 13시 9분(73 cm))가 점차 낮아짐에 따라 조석이 남동 방향으로 흐르는 것과 유사하였다. 무인항공기 영상은 공간해상도와 시간해상도 측면에서 가장 높은 해상력을 보인 반면 탐지 영역이 가장 좁았다. 위성의 경우 탐지 영역은 넓었지만 재방문 주기가 길기 때문에 운용성 측면에서 타 플랫폼과 비교하여 다소 한계가 있었다. 또한 Sentinel-3 OLCI와 GOCI의 경우 분광해상도와 신호 대 잡음비(signal to noise ratio)가 가장 높았지만 소규모 형광염료 탐지에는 공간해상도 측면에서 제한적이었다. 유인항공기에 탑재된 초다분광 영상의 경우 분광해상도가 가장 높았지만 이 역시 운용성 측면에서 다소 제한적이었다. 다중 플랫폼 통합관측 연구를 통해 시간과 공간뿐만 아니라 분광 해상력 증가 향상을 확인 가능하였다. 향후 이 연구 결과가 연안 수치모델과 연계된다면 오염 물질의 이동확산 예측이 가능할 것으로 생각되고, 수치모델의 입력 및 검증 자료로 활용하여 모델 정확도 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
우리나라에서 토양(土壤) 온도(溫度)를 정규적으로 관측(觀測)하고 있는 기상청(氣象廳) 산하(傘下) 기상대(氣象臺) 및 관측소(觀測所) 관측(觀測) 노장(露長)의 토양시료(土壤試料)를 채취(採取)하여 토양(土壤)의 열전도(熱傳度) 특성(特性)과 관련이 깊은 토양(土壤)의 용적밀도(容積密度), 토성(土性), 유기물(有機物) 함량(含量) 등 물리적(物理的) 특질(特質)을 분석(分析)하였으며, 토양(土壤)의 열확산(熱擴散) 계수(係數)를 산출(算出)하였다. 기상청(氣象廳) 산하(傘下) 기상대(氣象臺) 및 관측소(觀測所) 토양(土壤)의 물리적(物理的) 특성(特性)을 조사한 결과(結果) 0-10cm의 표토(表土)는 52%가 사양토(砂壤土)였으며, 양토(壤土)와 미사질양토(微砂質壤土)가 38%, 그리고 식양토(埴壤土) 및 미사질식토(微砂質埴土)가 10%이었다. 이들 토양(土壤)의 열특성(熱特性)과 관계가 깊은 용적밀도(容積密度)는 사토(砂土)가 $1.41g/cm^3$, 양토(壤土)와 미사질양토(微砂質壤土)가 $1.33g/cm^3$, 그리고 식양토9埴壤土) 및 미사질식토(微砂質埴土)가 $1.21g/cm^3$로 토성(土性)이 미세할수록 낮은 값을 보였다. 열확산(熱擴散) 계수(係數)는 평균(平均) $3.53{\times}10^{-3}cm^3/sec$이었으며, $1.159-8.401{\times}10^{-3}cm^3/sec$의 범위에 있었다. 특히 유기물(有機物) 함량(含量)이 높고 용적밀도(容積密度)가 낮은 제주도(濟州道) 토양(土壤)의 열확산(熱擴散) 계수(係數)는 표토(表土)에서 $2{\times}10^{-3}cm^3/sec$으로 다른 지역의 토양(土壤)보다 현저히 낮았다. 토심(土深) 30cm 이하(以下) 토양(土壤)의 열확산(熱擴散) 계수(係數)는 평균(平均) $6.81{\times}10^{-3}cm^3/sec$로 $1.54-16.12{\times}10^{-3}cm^3/sec$의 범위를 보여 표토(表土)보다 높았다. 열확산(熱擴散) 계수(係數)로부터 계산(計算)된 표토(表土)의 일주간(日週期) 불역심(不易深)(damping depth)은 5.92-13.65cm였으며, 깊이 30cm이하의 연주기(年週期) 불역심(不易深)은 124-342cm이었다. 한편, 실험실내(實驗室內)에서 열선막대법에 의하여 측정(測定)된 열확산9熱擴散) 계수(係數)와 용적밀도(容積密度) 및 토양수분함량(土壤水分含量)과의 관계로부터 열확산(熱擴散) 계수(係數)를 추정(推定)할 수 있는 중회귀(重回歸) 모델을 이용하면 토양온도(土壤溫度)가 부족한 지점(地點)의 열확산(熱擴散) 계수(係數)를 추정(推定)할 수 있게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.