기상 및 기후 정보를 활용하여 기후변화에 대응하기 위한 기후 스마트 농업을 도입하기 위한 노력이 진행되어 왔다. 기후 스마트 농업을 실현하기 위해 농가별 기상자료 수집 및 관리가 요구된다. 4차 산업혁명 시대의 주요한 기술인 IoT, 인공지능, 및 클라우드 컴퓨팅 기술들이 농가 단위의 기상정보 생산에 적극적으로 활용될 수 있다. 저비용과 저전력 특성을 가진 IoT 센서들로 무선 센서 네트워크를 구축할 경우, 농가나 농촌 공동체 수준에서 농업 생태계의 생산성을 파악할 수 있는 기상관측자료의 수집 및 분석이 가능하다. 무선 센서 네트워크를 통해 자료가 수집될 수 있는 공간적인 범위를 특정 농가보다는 농촌 공동체 수준으로 확대하여 IoT 기술의 수혜 농가를 확대하고, 아울러 상세기상정보의 생산 및 검증에 활용가능한 농업기상 빅데이터 구축이 필요하다. 기존에 개발되어 보급되고 있는 전자기후도를 활용하여, 농가 단위의 기상 추정 자료가 제공되고 있다. 이들 자료의 신뢰성을 향상시키고, 기존의 서비스 체계에서 제공되지 않고 있는 기상 변수들을 지원하기 위해 심층신경망과 같은 인공지능 기술들이 도입되어야 할 것이다. 시스템 구축의 비용 절감 및 활용성 증대를 위해 클라우드 및 포그 컴퓨팅 기술을 도입하여 농업 기상 정보 서비스 시스템이 설계되어야 한다. 또한, 기상자료와 농산물 가격 정보와 같은 환경자료와 경영정보를 동시에 제공할 수 있는 정보 시스템을 구축하여 활용도가 높은 농업 기상 서비스 시스템이 구축되어야 할 것이다. 이와 함께, 농업인 뿐만 아니라 소비자까지도 고려된 모바일 어플리케이션의 설계 및 개발을 통해, 4차 산업혁명의 주요 기술들이 농업 분야에서 확산될 수 있도록 지속적인 노력이 필요하다. 이러한 정보 시스템은 농업 분야 이해당사자에게 수요자 맞춤형 농림기상정보를 제공하여 기후스마트 농업 관련 기술의 개발과 도입을 촉진시킬 수 있을 것이다.
항공기 배기가스가 지구의 현재와 미래의 기후에 미치는 잠재적 영향력은 항공산업계가 당면하고 있는 매우 중요한 환경 이슈 중 하나이다. 온실가스 배출의 잠재적 악영향에 대한 우려가 증가함에 따라 기후에 관한 항공기의 영향을 완화하는 수단 중 하나로 항공기 배기가스를 산정하고 예측할 필요성이 제기되고 있다. 따라서 본 연구에서는 항공기 배기가스의 산출과 저감효과 분석을 통한 항공기 온실가스 배출량을 최소화하여 미래 기후변화와 에너지 고갈에 대비하는 것을 연구목표로 한다. 우선 민간 항공 교통 스케줄을 보유한 OAG 데이터를 사용하여 우리나라 공항에 대한 항공 비행 일정을 확보하였다. 이후 미국 MIT 대학 항공 환경 실험실에서 개발한 AEIC 소프트웨어를 사용하여 2005년 한해 동안 우리나라 모든 공항에서의 3,000 ft 이하의 고도에서 이륙, 상승, 접근, 착륙단계를 포함하는 LTO 운항 시와 3,000 ft 이상의 고도에서 상승, 순항, 하강단계를 포함하는 non-LTO 운항 시의 연료소모량과 온실가스 배출량을 계산하여 결과 데이터를 각 조건별로 비교분석하였다.
대기권내의 적외선반응 기체들의 농도증가에 따라 여러 가지의 기후에 미치는 변수들의 변화뿐만 아니라, 대기권의 역학조건의 변화까지 체험되어지고 있다. 대기권의 역학은 30년으로 정의된 기후변화의 주기보다 훨씬 짧은 주기를 지니고 있다. 이들 변화들은 수십년 이상의 시간동안에 지표면에 도달한 일련의 핵파쇄(spallation) 잔류물질들의 농도측정결과들을 바탕으로 논의되어진다.
청미천 유역은 다양한 수계로 구성된 대유역에 해당되며 농업 및 공업활동에 따른 오염원을 가진다. 본 연구에서는 오염원 중 비점오염원이 가지는 특성을 기후변화 시나리오에 따라 모의 및 분석한다. 비점오염원의 모의를 위해서는 SWAT 모형이 이용된다. 기후변화 시나리오로는 RCP4.5 및 RCP8.5 시나리오가 적용된다. SWAT 모형은 유역 모의를 위한 모형으로 대규모의 복잡한 유역에서의 장기간 모의를 수행할 수 있으며 다양한 조건의 토양 및 토지이용 상태를 고려할 수 있는 장점을 가진다. 본 연구에서는 강유-유출모형과 수질모형 등을 GIS와 연계한 호환모형을 이용하며 유출에 따른 비점오염원의 거동을 해석하고자 한다. SWAT 모형을 이용한 모의를 위해 필요한 매개변수는 관측소 현황, 강우, 기온, 습도, 일사량, 풍속 등이다. 이중 일사량에 대한 정보를 가정하여 본 연구를 수행하였고 나머지 매개변수는 청미천 유역의 특성치를 조사하여 입력하였다. 청미천 유역의 수질 오염원에 대한 기여도를 분석하기 위해서 시설용량이 일정 크기 이상인 하수처리장을 조사하였고, 이에 대한 정보가 모의시 검토되었다. 청미천 유역 전체 오염원에 대한 점오원의 비율을 검토한 결과 홍수기에 점오염원의 영향이 낮다는 점을 확인할 수 있다. 이는 홍수기에 불특정 지점에서 유출되는 비점오염원의 기여도가 큰 것으로 이해할 수 있다. 하지만 소규모 산업단지의 배출량 등에 대한 자료가 보완될 때 보다 신뢰성 있는 모의 결과를 얻을 수 있을 것으로 판단된다. 총질소와 총인의 경우에도 하계 홍수기에 크게 증가하는 사실을 확인할 수 있으며 부유물질의 경우는 그 변동 폭이 다른 항목에 비해 크게 나타나며 9월에도 증가하는 경향을 나타낸다. 본 연구를 보다 고도화하기 위해서는 다양한 알고리즘을 통해 매개변수를 보정하는 과정이 필요하며 점오염원을 포함하여 다양한 오염원에 대한 정확한 정보가 구축되는 과정 역시 중요하다.
Both economic growth and industrial structure have great influence on energy consumption and GHG emissions. This study analyzed long-term scenarios for GHG emissions projections considering economic growth and industry value added change. In consideration of 3 GDP and 3 industry value added outlook, total 9 scenarios were set; 'Assembly Industry Baseline(AI)', 'Assembly KEIT industry(AK)', 'Assembly Advanced Country industry(AA)', 'KDI Industry Baseline(KI)', 'KDI KEIT industry(KK)', 'KDI Advanced Country industry(KA)', 'OECD Industry Baseline(OI)', 'OECD KEIT industry(OK)', and 'OECD Advanced Country industry(OA)' scenarios. In consideration of the GDP increase rate and industry value added outlook, it is estimated that AI scenario's GHG emissions would be 777 million tons of $CO_2eq$ in 2030. On the other hand, in the case of OA scenario, GHG emissions would be 560.2 million tons of $CO_2eq$ in 2030. Differences between AI scenario's and OA scenario's were 216.8 million tons of $CO_2eq$. It can be identified by that GDP and industry value added change have great influence on GHG emissions. In view of the fact that Korea's amount of GHG emission reduction targets in 2030 were 218.6 million tons of $CO_2eq$ that the result of this research could give us valuable insight.
"The Framework Act on Low-Carbon Green Growth" specifies the requirements for the development and verification of emission factors for establishing reliable national greenhouse gas statistics. The scope of the regulations covers the development and validation of energy, industrial processes, solvents and other product use, agriculture, land use, land use change and emission and absorption coefficients of the forestry and waste sector as defined in the 1996 IPCC Guideline and GPG 2000, The minerals sector to be covered in this study belongs to industrial processes. As a representative method for quantifying and evaluating GHG emission factors, there are emission grade quality grading and DARS (Data Rating Rating System) in the 'Procedures for Preparing Emission Factor Documents (1997)' reported by US-EPA. However, the above two methods are not specific and comprehensive, and lack the details for accurate emission factor verification. Therefore, there is a need for a method for verifying and quantifying certified greenhouse gas emission factors that reflects characteristics of each industry sector in Korea and accord with IPCC G/L and GHG target management. In this study, we conducted a weighted study on quantitative and evaluation lists of emission factor using questionnaires to develop a more accurate methodology for quantifying national greenhouse gas emission factors in the mineral sector. Quantification and evaluation of emission factor are classified into essential verification and quality evaluation. The essential verifications are : administrative compatibility, method of determining emission factors, emission characteristics, sampling methods and analysis methods, representativeness of data. The quality evaluations consisted of the quality control of the data, the accuracy of the measurement and analysis, the level of uncertainty, not directly affect the emission factor, but consisted of factors that determine data quality.
The aim of this study is to find preferred climate condition for outdoor water activity and to estimate future change of preferred season for the activity following the climate change. We chose urban public swimming pools, Hangang park swimming pools, which do not have any attractions except pools and allow people to make decision to visit pools in the morning solely based on the weather conditions as study sites. We identified the preferred climate conditions by analyzing the relationship between number of visitors and temperature, wind chill temperature and discomfort indexes. According to the result, the preferred temperature range was from $23.51^{\circ}C$ to $37.56^{\circ}C$, the wind chill temperature range was from $25.90^{\circ}C$ to $39.43^{\circ}C$, the discomfort index range was from 71.61 to 88.98 and the precipitation range was below 22.8 mm per day. When the temperature range is applied as the preferred season, in present, the length of the season is 127 days, from end of May to end of September. However, if temperature increase resulting from lower emission scenario (RCP 6.0), the season would be extended to 162 days, from early May to middle of October. If temperature is increasing under high emission scenario (RCP 8.5), the length of the season would be extended to 173 days from early May to end of October. In addition, the period of between end of July and early August, which is currently the most preferred season, would not be favored anymore due to high temperature. The result of this study further suggests the necessity of climate change adaptation activities.
최근 이산화탄소(Carbon Dioxode, CO2) 배출량 증가로 인하여 지구온난화와 같은 기후변화 문제가 심각한 사회 문제로 대두되고 있다. 이에 따라 2015년 12월 12일 프랑스 파리에서 열린 제21차 유엔기후변화협약에서 교토의정서를 대체하는 파리협정(Paris Agreement)을 채택하였으며, 국내에서는 이러한 국제사회의 기후변화 대응에 동참하고 온실가스 감축을 이행하기 위한 2050 탄소중립 정책을 추진하였다. 이산화탄소를 다량으로 발생시키는 철강·산업·건설·에너지 분야 중건설 분야에서 배출되는 이산화탄소는 전체 배출량의 19.9%로 특히 시멘트를 제조하는 과정에서 많은 양의 이산화탄소가 배출되고 있다. 기존의 건설 분야 에서는 이산화탄소를 저감하기 위해 콘크리트 배합 또는 양생과정에서 챔버 내 이산화탄소를 가스 형태로 주입하여 탄산화 반응을 통해 콘크리트 내부에 이산화탄소를 영구히 저장시키고자 하였다. 그러나 이는 챔버 사용, 양생조건 등 적용 조건이 제한적이며, 콘크리트 내 이산화탄소 흡수 효율이 높지 않아 이를 개선할 수 있는 기술이 필요하다. 이를 개선하기 위해 최근에는 콘크리트 배합수 내 이산화탄소를 용해시켜 배합과정에서 콘크리트 내부로 이산화탄소를 강제로 인입시키는 연구들이 진행되고 있다. 그러나 콘크리트 배합수로 사용되고 있는 일반물이나 지하수의 경우 가압을 하여도 약 1,400mg/L의 이산화탄소를 용해시키며, 가압을 통해 용해된 이산화탄소는 쉽게 대기 중으로 방출되는 한계점을 지니고 있어 현장에서 사용하기 어려운 문제가 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해서 본 연구에서는 200nm 이하의 크기를 가지는 나노버블기술을 이용해 압력을 가하지 않은 상태에서 수중에 이산화탄소를 용해시킬 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 나노버블기술을 이용한 수중 이산화탄소용해 시스템을 통해 수중에 이산화탄소를 용해시켜 콘크리트 배합수로 활용하기 위한 기초 연구가 될 것으로 판단된다.
본 연구에서는 CMIP5(The fifth phase of the Couple Model Intercomparison Project) 미래기후시나리오와 LSTM(Long Short-Term Memory) 모형 기반의 딥러닝 기법을 이용하여 하천유량 예측을 위한 최적 학습 기간을 제시하였다. 연구지역으로는 진안군(성산리) 지점을 선정하였다. 보정(2000~2002/2014~2015) 및 검증(2003~2005/2016~2017) 기간을 설정하여 연구지역의 실측 유량 자료와 LSTM 기반 모의유량을 비교한 결과, 전체적으로 모의값이 실측값을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 또한, LSTM 모형의 장기간 예측 성능을 평가하기 위하여 LSTM 모형 기반 유량을 보정(2000~2015) 및 검증(2016~2019) 기간의 SWAT 기반 유량에 비교하였다. 비록 모의결과에일부 오차가 발생하였으나, LSTM 모형이 장기간의 하천유량을 잘 산정하는 것으로 나타났다. 검증 결과를 기반으로 2011년~2100년의 CMIP5 미래기후시나리오 기상자료를 이용하여 SWAT 기반 유량을 모의하였으며, 모의한 하천유량을 LSTM 모형의 학습자료로 사용하였다. 다양한 학습 시나리오을 적용하여 LSTM 및 SWAT 모형 기반의 하천유량을 모의하였으며, 최적 학습 기간을 제시하기 위하여 학습 시나리오별 LSTM/SWAT 기반 하천유량의 상관성 및 불확실성을 비교하였다. 비교 결과 학습 기간이 최소 30년 이상일때, 실측유량과 비교하여 LSTM 모형 기반 하천유량의 불확실성이 낮은 것으로 나타났다. 따라서 CMIP5 미래기후시나리오와 딥러닝 기반 LSTM 모형을 연계하여 미래 장기간의 일별 유량을 모의할 경우, 신뢰성 있는 LSTM 모형 기반 하천유량을 모의하기 위해서는 최소 30년 이상의 학습 기간이 필요할 것으로 판단된다.
기상재해를 극소화하기 위해서는 그 원인이 되는 기상현상의 규모와 거동을 명확히 감시하고 분석하여 신뢰성 있는 예측정보가 제공되어야 한다. 최근 위험기상 발생빈도가 증가하여 초단기 및 위험기상 예보의 정확도 향상을 위한 고품질 레이더 정보 활용 연구가 활발하게 진행되고 있다. 레이더는 전자파를 이용하여 강우의 양과 분포, 이동특성을 관측하는 장비로써 우리나라는 초단기적 위험기상 대응능력 향상을 추진하기 위한 목적으로 첨단 성능의 이중편파레이더 관측망을 구축하고 있다. 국내 기상관측용 레이더는 기상예보(기상청), 홍수예보(환경부), 군 작전 기상지원(국방부) 등으로 각 기관이 개별적으로 설치운영 하고 있다. 본 연구에서는 관계부처에서 운영하고 있는 레이더의 합성장을 이용하여 강수장의 상관성을 기반으로 이류(advection) 특성을 도출하였다. 정확도 있는 이류특성을 도출하기 위하여 시간해상도는 10분을 적용하였으며 가우시안 필터링 기법을 적용하여 강수장 상관분석을 수행하였다. 호우와 태풍을 대상으로 강수장의 이류패턴을 추출하여 강수장의 이동방향 및 속도를 고려한 강수량 예측기법의 적용성을 평가하였다. 본 연구 결과는 격자형 강수예측정보를 제공하여 AI 홍수예보 및 수치예보 모델의 초기조건 입력 등에 활용되어 기후변동성에 따른 대국민 안전 실현을 확보하는데 기후변화 대응전략의 핵심기술로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 덧붙어, 4차 산업혁명에 따른 수문기상 빅 데이터(big data) 통합 플랫폼을 구축하여 고해상도 홍수대응 기술 및 GIS 및 모바일 시스템을 연계한 실시간 기후재해 예·경보가 가능할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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