가뭄은 홍수와는 달라서 정확한 발생시점, 지속시간, 피해반경 등을 정의하기 어렵다. 가뭄은 가뭄지수를 통해서 정의되며 정해진 지속시간에 따라서 가뭄의 특성을 평가하는 것이 일반적이다. 이러한 가뭄의 심도를 평가하기 위해서 많이 사용되는 지수로 표준강수지수(standardized precipitation index)가 있다. 본 연구에서는 6개월 지속시간에 SPI 지수를 대상으로 연구를 수행하였다. 최근 가뭄연구에서 시공간적 거동을 평가하는 연구가 중요한 연구주제로 자리 잡고 있다. 가뭄은 홍수와는 달리 공간적으로 전이되는 특성을 가지고 있어서 가뭄의 시작점과 영역반경을 평가하는 것은 가뭄을 예측하는데 있어서 기본적으로 선결되어야 한다. 그러나 상대적으로 가뭄의 시공간적 분석 연구는 많이 진행되지 않았다. 본 연구에서는 질량모멘트 개념을 도입하여 가뭄의 중심과 영역을 평가하는 기법을 개발하였다. 가뭄의 중심(centroid)은 1차모멘트를 통해서 추정되며 가뭄의 영역은 2차모멘트 즉, x방향의 공분산, y방향의 공분산, xy의 공분산을 통해서 타원(ellipse)형태로 수치적 접근이 가능하다. 다음 그림과 같이 가뭄의 중심을 1차모멘트로 추정하게 되면 +형태로 표시될 수 있으며 분산을 타원체로 표현하여 가뭄의 영역을 정의할 수 있다. 1, 2차모멘트를 추정하는데 있어서 Threshold 로 -2.0 이하의 값만을 이용하였으며 각 격자별 SPI 강도를 가중인자로 이용하였다. 그림과 같이 가뭄이 서해안에서 시작되어 시간에 따라 중동부로 퍼져나가는 것을 정량적으로 확인할 수 있다. 본 모형을 통해서 추출된 1, 2차 모멘트 정보를 활용하여 가뭄의 특성을 범주화하고 이를 기상학적 특성과 연결시키면 기상특성을 고려한 가뭄 예측모형으로의 개발도 가능할 것으로 판단된다.
강우 자료는 수문 모델링에서 중요한 입력 요소 중 하나이다. 강우의 공간적 가변성은 모델링 불확실성의 중요한 원인으로 알려져 있다. 강우 관측자료는 많은 경우 유역을 대표하는 평균 면적강수량 (Mean Areal Precipitation, MAP)을 계산하여 수문모형에 입력된다. 선행 연구에서는MAP 예측 결과의 신뢰도를 개선하기 위하여 다양한 보간 방법이 개발되었다. 하지만, 강우특성의 동질성를 고려한 대표 기상 관측소 선정이 MAP 예측과 유출량 모의 결과에 미치는 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 유역의 MAP 예측에 있어 강우특성의 동실성을 고려한 강우 관측소 선정이 수문 모델링 성능 개선에 미치는 영향을 평가하고자 한다. 본 연구에서는 종관 기상관측(ASOS) 74개 지점과 방재기상관측(AWS) 400여개 지점에서 2003~2022년 기간에 대한 일강수량 자료를 수집하였고 강우특성이 동질한 지역을 구분하였다. 또한, 강우특성 동질성의 고려 유무에 따른 MAP를 계산하였다. 이후, 5개의 매개변수로 이루어진 개념적 강우-유출 모형FPHM을 사용하여 우리나라 전역 41개 유역을 대상으로 MAP 계산 결과가 모형 성능에 미치는 민감도를 조사하였다. 분석 결과, 강우특성의 동질성을 고려한 강우 관측소의 선택은 MAP 보간 방법 이상으로 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.
연구목적: 지속되는 기후변화에 의한 풍수해 등의 발생 빈도와 강도가 증가하고 있어 극한 기상현상이 지역 특성 및 상황에 따라 재난으로 이어지는 위험성이 높아지고 있어 기상 관련 긴급정보를 사용자 및 사용자 환경에 맞추어 신속하게 제공할 필요가 있다. 연구방법: 기상 재난에 의한 피해 위험 지역 거주 주민과 재난 현장에서 재난에 대응하는 방재 관계기관 등 특정 사용자의 요구에 특화된 맞춤형 기상긴급정보를 전달하기 위한 기상긴급정보전달시스템의 1단계 시스템이 개발되고 인공지능을 활용한 긴급성 식별 방안이 연구되었다. 시범연구로 극한 기상에 의한 재난 뉴스기사를 분석하고 심각성을 식별하여 관련된 기상 특보와 연계하는 방안을 제안하고자 하였다. 연구결과: 1단계 기상긴급정보 전달시스템이 개발되었고 보다 광범위한 자료 분석을 통해 유용한 정보를 추가할 수 있는 방안이 제시되었다. 결론: 기상긴급정보의 직접적이며 신속한 제공을 통해 극한기상에 의한 재난 피해를 줄 일 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 안동댐 유역을 대상으로 수문기상 정보의 조밀한 시공간분포를 추정하여 수문기상에서 나타나는 시계열적 공간분포 특성을 규명하고자 한다. 국립기상과학원에서 설치 운영하고 있는 낙동강 상류 안동댐 유역의 수문 기상 관측소 7곳의 기상정보와 인근 두 곳의 종관기상관측소(ASOS) 정보를 활용하여 분석을 실시하였으며, 공간적 자기상관성에 기반한 Semi-Variogram을 추정하여 시공간분포를 확인하였다. 유역에서 변이성을 관찰할 수 있는 기상요소인 온도와 습도를 시간과 각 월에 따라 분석하였다. 계절에 관계없이 온도의 경우 14시, 습도의 경우 10시에 가장 균일한 공간분포를 나타내고, 18시에 온도와 습도 모두 가장 불균일성이 높게 확인되었다. 월별 공간 분포에서는 온도의 경우 1월에 가장 불균일하였고, 9월에 가장 균일한 것으로 확인되었으며, 습도의 경우 5월에 가장 불균일하고, 1월에 가장 균일한 것으로 나타났다. 수문기상에서는 일반 산림에서와 달리 계절적 공간분포특성이 적게 나타나며, 온도와 습도가 각각의 특성을 보이는 차이가 있었다.
본 연구는 미래 물 관리를 위한 기후변화 대응방안 도출 연구의 사전연구로서 금강유역의 과거 기상 수문요소의 특성변화 분석을 수행하였다. 기상자료로 금강유역 기상관측소 8개소의 37개년(1973~2009)의 기온, 강수량, 상대습도 자료를 수집하였다. 하천수위자료는 수위자료와 수위-유량관계곡선의 신뢰성 문제, 이후 수행될 장기유출분석을 고려하여 최종적으로 공주, 규암 수위관측소의 36개년(1973~2008)의 자료를 이용하였고, 지하수위자료는 강우관측소와 근접하게 위치해 있으면서 과거 자료를 최대한 많이 보유하고 있는 6개 관측소의 10개년(1999~2008)의 자료를 이용하였다. 수집된 자료의 평균, 표준편차, 왜곡도, 변동계수를 산출하여 연 계절별로 수문기상인자의 경년변화를 파악한 결과 기상인자 중 강수량의 변동성이 가장 크게 나타나 경년별 변화가 큰 것으로 분석되었고 하천수위보다는 지하수위가 경년별 변동이 적은 것으로 분석되었다. 수문학적 지속성 분석을 위해 Run 검정, Turning Point 검정, Anderson Exact검정을 이용하여 시계열자료에 주기성이 있는지 분석한 결과 기온과 강수는 무작위성, 상대습도, 하천수위는 지속성을 가지는 인자로 분석되었고 지하수위는 관측소별, 기간별로 무작위성과 지속성이 혼재되어 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 경향성 분석을 위해 단순 선형 회귀분석과 Mann-Kendall 검정을 이용하였다. 그 결과 기온은 연 계절 모두 증가경향이 나타났고, 강수량은 여름에만 증가경향이 나타났으며, 상대습도는 뚜렷한 감소경향을 보였다. 또한 하천수위는 감소경향이 나타났으며 지하수위는 유의수준 범위에서 경향성은 보이지 않았다. 본 연구의 결과는 기후변화로 인해 발생될 수 있는 수자원의 영향을 평가하고 미래 물 관리 적응기술 개발 및 계획 수립을 위한 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
기후변화에 따른 극한 기후의 시 공간적 변동성과 패턴의 이상변화가 가속화되고 있으며, 이에 따른 물 순환 특성의 변화는 이수, 치수, 환경 그리고 친수 등 다양한 분야에서도 예측할 수 없는 결과를 초래하고 있다. 특히, 치수 및 이수 등 국내 수자원 관리의 대부분을 담당하고 있는 다목적댐 운영에서도 기후변화에 따른 유입량의 불확실성 증가로 안정적인 용수공급에 대한 어려움이 점차 증가하고 있는 추세이다. 유역 내의 수문학적 반응은 기상 및 지표 수문 인자의 물리적 상호메카니즘에 의해 발생하게 된다. 특히, 강우, 기온, 습도, 바람 등 기상학적 인자들은 유역 내의 수문 변동성에 직 간접적으로 영향을 주는 대표적인 인자이며, 이들 기상인자의 변동 특성을 반영하기 위한 기후지수(Climate Index, CI)는 지표수문인자인 유출과의 상관관계 분석에 유용하게 활용될 수 있다. 본 연구에서는 낙동강 유역 다목적댐을 대상으로 AR5 RCP 시나리오 기반의 기상인자에 대한 기후지수(CI)를 산정하고 다목적댐 유입량과의 상관성을 분석하였다. 대상유역의 기상 및 유입량 관측자료(1976-2005)는 기상청과 국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS)를 이용하였으며, AR5 RCP 시나리오 기반의 유입량 자료(2005-2099)는 통계적 기법(QDM)으로 상세화된 기상자료를 입력인자로 수문모형(PRMS)을 통해 산정하였다. 또한, 기후지수(CI)와 유출지수(Standardized Streamflow Index, SSI)의 상관성 분석을 위해 Pearson 적률상관 분석방법을 적용하였으며, 통계적 유의성 검증은 Student t 검정방법을 적용하였다. 본 연구의 방법론과 결과는 기후변화에 따른 다목적댐 안정적인 용수공급을 위한 다양한 기술개발 시 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
육상의 증발산량(evapotranspiration, ET)은 대기 중 수증기의 상변화를 통해 대기와 지표 사이의 물과 에너지 순환에 영향을 미치며, 강수량, 유출량과 함께 수자원에 영향을 미치는 주요 인자이다. 강수량과 유출량은 직접 관측이 가능한 반면, 증발산량은 숨어있는 잠열로서 관측하기 어렵다. 플럭스 타워나 라이지메타(Lysimeter) 등을 이용하여 증발산량을 직접 관측하고 있으나 이들 지상관측은 일부 지점(point)에서 제한적으로 이루어지고 있으며, 관측 지점의 수를 확대하게되면 관측 기기의 유지 보수 등의 많은 시간과 비용이 든다는 한계가 있다. 이러한 지상관측의 한계를 극복하고 넓은 영역의 증발산량 변화를 관측하기 위해 위성을 이용한 증발산량을 추정하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 기상청 국가기상위성센터(National Meteorological Satellite Center, NMSC)에서는 우리나라 최초의 정지 기상 위성인 천리안 위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS) 자료를 지표 에너지 수지식(Surface Energy Budget Equation)에 적용하여 동아시아 지역의 지면과 식생 특성을 반영한 '일(daily) 증발산량 산출 알고리즘'을 개발하였다. 현열을 계산하기 위해 다양한 입력 변수가 사용되어지고 계산 과정이 복잡하기 때문에, 본 연구에서는 '반 경험적인 계수인 B 계수 모델'을 사용하여 현열 산출 기법을 단순화하였다. 본 알고리즘을 이용하여 2011년 4월부터 현재까지 동아시아(위도 $20{\sim}50^{\circ}N$, 경도 $100{\sim}145^{\circ}E$)의 해상도 1km의 일 증발산량을 산출하였고, 위성 증발산량의 검증을 위해 지면 특성이 다른 청미천(농경지), 설마천(혼효림) 지역의 플럭스 타워 증발산량 자료(유량조사사업단 제공)와 비교 분석하였다. 2011년 4월부터 2014년 12월까지 청미천 지역에서의 플럭스 타워 관측과 비교한 결과, 총 665개 자료에 대하여 RMSE는 2.82 mm/day, Bias는 2.56 mm/day의 결과를 보였다. 동일한 기간에 대하여 설마천 지역에서의 플럭스 타워 관측과 비교한 결과, 총 582개 자료에 대하여 RMSE는 1.92 mm/day, Bias는 1.45 mm/day의 결과를 보였다. 기상청 국가기상위성센터의 위성증발산량이 봄과 가을철에 다소 높게 산출되는 경향이 있었으나, 증발산량의 변화경향은 유사하게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 동아시아 지역 위성 증발산량 변화를 감시하고 있으며 향후, 수문 및 기후 분야에서 가뭄 모니터링 등의 연구에도 활용할 수 있을 것이다.
말라리아는 매개체에 의한 전염병으로써 국내에서는 이미 1970년대에 사라진 것으로 알려져 있다. 하지만 1990년대에 재발생하여 2000년대 초반까지 경기도와 강원도 북부지역에서 환자가 증가하는 양상을 보였다. 사람에게서 발병하는 말라리아는 4종으로 알려져 있으나 우리나라의 경우 이 중 오로지 삼일열 원충감염에 의한 것으로 밝혀졌다(질병관리 본부, 2010). 기후변화는 질병의 발생에 영향을 미칠 수 있는 중요한 요인 중 하나로써 매개체에 의한 질병의 경우 기후요소는 매개체의 번식과 활동에 적지않은 영향을 미친다. 특히 말라리아의 경우 병원균을 가진 개체수와 모기에 물리는 횟수, 감염된 모기의 수, 그 모기에 사람이 물리는 횟수와 관계가 있으나 기온과 강수량, 습도의 변화 등 기후 및 수문학적 요소와도 밀접한 관계를 가지는 것으로 밝혀졌다(Lindsay & Birley, 1996; 박윤형 외, 2006; 신호성, 2011 재인용). 본 연구의 목적은 한반도 기후-수문학적 환경특성 및 변화를 파악하고 지역적 말라리아 발생과의 상관관계를 도출하며 이를 기반으로 하여 말라리아 발생의 변동을 예측하는 것이다. 분석에 사용된 데이터는 말라리아 발생자료의 경우, 질병관리 본부에서 제공하는 2001년 1월~2011년 12월 까지의 약 16000건의 발병자료가 포함 되었고 분석의 시간 단위는 2WEEKS 이며 전국 251개의 시군구에서 발생한 전염병을 합산하였다. 기상자료의 경우 기상청 기후자료 관리 시스템에서 제공하는 동일 기간대의 평균기온, 최고(최저)기온, 강수량, 신적설, 평균 해면기압, 평균 이슬점 온도, 평균 상대습도, 평균풍속, 평균운량, 일조시간 자료를 활용하였다. 본 연구에 사용된 AWS(Automatic Weather Station)자료의 경우 기본적으로 point 형태의 관측자료이고, 분석기간 동안의 개수에서도 차이가 있기 때문에 공간 내삽기법인 kriging을 활용하여 행정구역과 zonal하는 방법으로 재가공 하였다. 지역의 수문학적 특성의 경우 10*10 DEM을 기반으로 ESRI ArcGIS 소프트웨어의 ArcHydro 기능을 이용 하여 유역을 생성하는 방법을 채택하였다. 본 연구에서는 통계적 모형을 기본으로 기후 및 수문 특성과 말라리아 발생간의 상관관계를 분석하였으며 시계열 자료의 특성상 포아송 분포의 Generalized Estimation Equation 과 Generalized Linear Model을 이용한다(Baccini 외, 2008; 신호성, 2011). 또한 말라리아 잠복시간의 지연효과 및 전염병의 계절 영향을 반영하기 위하여 Fourier transform 을 적용 하였다.
토양수분은 증발산, 유출, 침투 등 물수지 요소들과 밀접한 연관이 있는 주요한 변수 중에 하나이다. 토양수분의 정도는 토양의 특성, 토지이용 형태, 기상 상태 등에 따라 공간적으로 상이하며, 특히 기상 상태에 따라 시간적 변동성을 보이고 있다. 기존 토양수분 측정은 토양시료 채취를 통한 실내 실험 측정과 측정 장비를 통한 현장 조사 방법이 있으나 시간적, 경제적 한계점이 있으며, 원격탐사 기법은 공간적으로 넓은 범위를 포함하지만 시간 해상도가 낮은 단점이 있다. 또한, 모델링을 통한 토양수분 예측 기술은 전문적인 지식이 요구되며, 복잡한 입력자료의 구축이 요구된다. 최근 머신러닝 기법은 수많은 자료 학습을 통해 사용자가 원하는 출력값을 도출하는데 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 토양수분과 연관된 다양한 기상 인자들(강수량, 풍속, 습도 등)을 활용하여 머신러닝기법의 반복학습을 통한 토양수분의 예측 가능성을 분석하고자 한다. 이를 위해 시공간적으로 토양수분 실측 자료가 잘 구축되어 있는 청미천과 설마천 유역을 대상으로 머신러닝 기법을 적용하였다. 두 대상지에서 2008년~2012년 수문자료를 확보하였으며, 기상자료는 기상자료개방포털과 WAMIS를 통해 자료를 확보하였다. 토양수분 자료와 기상자료를 머신러닝 알고리즘을 통해 학습하고 2012년 기상 자료를 바탕으로 토양수분을 예측하였다. 사용되는 머신러닝 기법은 의사결정 나무(Decision Tree), 신경망(Multi Layer Perceptron, MLP), K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM), 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅 (Gradient Boosting)이다. 토양수분과 기상인자 간의 상관관계를 분석하기 위해 히트맵(Heat Map)을 이용하였다. 히트맵 분석 결과 토양수분의 시간적 변동은 다양한 기상 자료 중 강수량과 상대습도가 가장 큰 영향력을 보여주었다. 또한 다양한 기상 인자 기반 머신러닝 기법 적용 결과에서는 두 지역 모두 신경망(MLP) 기법을 제외한 모든 기법이 전반적으로 실측값과 유사한 형태를 보였으며 비교 그래프에서도 실측값과 예측 값이 유사한 추세를 나타냈다. 따라서 상관관계있는 과거 기상자료를 통해 머신러닝 기법 기반 토양수분의 시간적 변동 예측이 가능할 것으로 판단된다.
최근 나노선의 우수한 전기적, 광학적 특성을 다양한 종류의 전자소자, 광소자, 그리고 센서에 응용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중 $SnO_2$ 나노선은 n-type의 전기특성과 우수한 광 특성을 보이며, 전자소자, 광소자 뿐 아니라 다양한 종류의 가스 센서 제작에 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 화학기상증착법 (Chemical Vapor Deposition)으로 $SnO_2$ 나노선을 성장하여 전계방출효과 트랜지스터 (field effect transistor: FET)를 제작하여 전기적 특성을 측정하였다. 나노선의 성장 조건 (온도와 산소 유량) 에 따른 나노선의 구조, 화학조성, 전기적 특성을 체계적으로 조사하였다. 산소의 유량이 낮을 때는 온도에 따라 나노선의 크기와 전기 특성에 변화가 없었으나, 산소의 유량을 높이면 온도에 따라 나노선의 두께와 전기적 특성이 크게 변화하였다. 본 연구에서는 특히, FET 구조에서 on/off current ratio 가 $10^5$ 이상으로 매우 높은 나노선 제작이 가능하였다. 전기적 특성과 나노선의 결정구조, 화학적 조성을 함께 비교하여 성장 메커니즘을 이해하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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