장기적인 수자원 계획의 수립이나 수공구조물을 설계함에 있어 수문학적 순환은 매우 중요하다. 그러나 수문학적 순환은 인간활동과 기후변화의 요인으로 인하여 시간 및 공간에 따라 항상 변화되기 때문에 특정지점에서의 유량도 수문학적 순환의 변동으로 인하여 변화된다. 따라서 본 연구에서는 특정 지점에서 취득된 과거 유량자료를 이용하여 기후변화와 인간활동에 의해 변화되는 유량을 정량적으로 분리할 수 있는 두 가지 기법을 개발하였다. 인간활동에 의해 변화되는 유량(인간활동 유량변동)에 영향을 미치는 요인으로는 인구 증가, 토지이용 변화 등을 들 수 있고, 기후변화에 의해 변화되는 유량(기후변화 유량변동)에 영향을 미치는 요인으로는 온난화로 인한 강수, 기온, 습도 등의 변화를 들 수 있다. 이러한 요인으로 인한 유량의 변동을 분석하기 위해서는 먼저 관측된 자료가 가지고 있는 변동점을 분석하여 변동점 이전 구간을 비영향구간(non-impacted period), 이후 구간을 영향구간(impacted period) 로 나누어야 하는데 이를 위하여 이중누가곡선, 선형회귀분석, Mann-Kendall 검정, Pettitt 검정을 이용하였다. 인간활동 및 기후변화 유량변동을 정량적으로 분리함에 있어서는 두 가지 분석기법이 사용될 수 있다. 즉 인간활동 유량변동을 먼저 분석한 이후 기후변화 유량변동을 산정하는 기법을 적용할 수도 있고 반대로 기후변화 유량변동을 먼저 산정한 이후 인간활동 유량변동을 산정할 수도 있는데 본 연구에서는 두 가지 기법을 모두 적용하여 그 결과를 비교하였다. 인간활동 유량변동을 먼저 산정하는 기법을 적용하기 위해서 비영향구간에 대해 SWAT-CUP을 활용하여 보정된 SWAT 모형을 구축하여 결과의 산정에 활용하였으며, 기후변화 유량변동을 먼저 산정하는 기법을 적용하기 위해서는 영향구간에 대해 민감도 분석 기법 중의 하나인 Budyko 분석을 활용하였다. 본 연구에서 개발된 두 가지 기법을 이용하여 인간활동 및 기후변화 유량변동을 정량적으로 산정하여 비교함에 있어 한강 유역의 소양강댐 상류유역과 섬강유역을 대상으로 과거 관측자료를 취득하여 연구를 수행하였다. 소양강댐 상류유역과 섬강유역의 변화된 유량에 대해서 기후변화로 인한 영향의 비율이 높은지 인간활동으로 인한 영향의 비율이 높은지를 파악함으로써 궁극적으로 두 유역에서의 인간활동과 기후변화로 인해 발생된 유량의 변화 요인을 정량적으로 분리하여 파악할 수 있었다. 그러므로 이와 같은 연구를 활용하여 수문학적 순환 관계에 있어 앞으로 어떠한 요인이 유량변동에 많은 영향을 미치는지 예측하여 미래에 변화하는 유량에 대해 계획하고 수공구조물을 설계함에 있어 활용될 수 있는 설계지침을 제시할 수 있었다.
현재 전 세계적으로 기후변화가 농업에 미치는 영향도가 점차 커지고 있다. 본 연구는 기후변화가 축산 생산성 변화에 미치는 영향 정도를 파악하고자 하였다. 기후변화 요소들 중 가장 큰 영향력을 지닌 변수들을 선행연구와 전문가 조사를 통해 알아보았다. 그리고 현재 축산농가들의 실질적 생산성 자료를 이용하여 기후변화와의 관계성에 대해 알아보았다. 가축 등 농업 생산성 변화에 관한 기후 평가를 위해 국내에서 축종별(한우(거세우), 낙농, 양돈, 산란계, 육계) 등의 전국 대표 자료들을 조사하였다. 또한 평가지표를 선정하고 분류하기 위하여 선행연구로서 기후변화 요인 변수선정 연구, 기후변화 요인 변수의 가중치 계산연구 등을 살펴보았다. 본 연구는 축산부문에 있어서 산학연 및 농민 등이 전문가(한우17, 낙농15, 양돈36, 산란계16, 육계15명)를 활용하여 기후변화 취약성 평가지표에 대한 설문조사를 실시한 후 계층분석과정(AHP)을 이용하여 선정된 평가지표의 가중치를 산정하였다. 축산 생산성에 기후변화가 미치는 영향력 평가 AHP 분석 종합결과 사양관리기술, 시설, 기후 순으로 중요도가 나타났다. 이것은 시설, 기후에 대한 통제부분을 현재 축산분야에 있어서는 어느 정도 평균수준 이상으로 경영되고 있기 때문으로 판단해 볼 수 있으며, 본 연구가 기후변화에 대한 영향도 연구이므로 기후요인만을 살펴볼 경우에 축산 생산성 관련 중요 기후요인은 모든 축종에서 최고기온, 고온일수 및 일교온도차로 조사되었고, 축종 별로 기후요인의 우선순위에는 차이가 있었다. 모든 축종에서 고온일수가 가장 영향력이 큰 요인으로 조사되었으며, 2순위로 최고기온과 일교차가 있었다. 2순위 최고기온은 거세우, 낙농, 양돈에서 영향력이 더 컸으며, 일교차는 산란계와 육계에서 더 중요한 요인으로 평가되었다. 이에 평가지표의 타당성을 검증하기 위해 국내 기후, 강수량 및 일조시간의 변화를 조사하여 축산부문에서의 각 축종별 생산성에 영향을 주는지에 대해 조사된 축산분야 농가들의 생산성 데이터를 통해 관계성을 알아보았다. 관계성을 알아보기 위해 축종별 생산성을 대표할 수 있는 주요 생산지표(사료섭취량, 사료요구율, 사료비, 도체중, 육질, 유생산량, 유지율, MSY, 육성율, 산란율 등)들과 선행연구들을 통해 결정된 기후변화 변수(기상청의 지역별·월별자료)들 간의 상관관계 및 회귀 분석을 수행하였다. 이와 같이 본 연구결과 기후변화요인들이 축산 생산성에 영향을 미치고 있음을 도출, 관계성이 있다는 것을 알 수 있었다. 기후변화는 현재도 진행 중으로 지구온난화는 고온일수 빈도를 높이고 있으며 이것은 단순한 기온 상승이 아닌 재해형태의 영향력 및 빈도의 심각성도 내포하고 있다는 것을 의미한다. 따라서 축산환경에 있어 이러한 기후변화에 대응하는 적극적인 환경관리 및 제어기술을 사전에 확보할 필요가 있을 것이다. 또한 향후 축산 생산성 연구에 있어서 기후변화 요인들을 제어할 수 있는 사육환경과 사양시스템에 포커스를 맞추어 이와 관련된 세분화된 연구들이 이루어져야 할 것이며, 국내의 경우 기후변화 조사 및 연구에 있어 보다 민감도를 높여 이루어질 필요가 있을 것이다.
본 연구는 기후요인과 토양요인이 알팔파 건물수량에 어느 정도 영향을 미치는지를 기여도로 평가할 목적으로, 기상변수와 토양물리성변수를 고려하여 일반선형모형으로 수량예측모델을 구축하였다. 알팔파 수량예측모델 구축과정은 알팔파, 기상 및 토양자료수집, 가공, 통계분석 및 모델구축 순이었다. 수량예측모델은 알팔파와 양적자료인 기상변수를 선택하기 위한 다중회귀분석과 질적자료인 토양물리성변수도 고려하기 위해서 일반선형모형을 사용하였다. 그 결과 DMY에 영향을 미치는 기상변수는 적산온도와 생육일수이었으며, 토양물리성변수는 점토함량이 선택되었다. DMY에 영향을 미치는 변수별 기여도는 점토함량(63%), 적산온도(21%) 및 생육일수(11%)순 이었으며 요인별 기여도는 기후요인(적산온도, 21%와 생육일수, 11%)이 32%, 토양요인(점토함량)이 63%로 나타나 토양요인이 기후요인보다 알팔파 건물수량에 더 기여하는 것으로 평가하였다. 본 연구에서 이용한 알팔파 자료는 토성, 시비수준 및 품종이 제한되어 있어 앞으로 이들 요인을 고려한 다양한 조건의 재배실험을 통하여 보다 많은 자료축적이 요구된다.
본 논문은 세계화 기후변화시대에 지역 경쟁력에 영향을 미치는 요인을 추정하고, 요인들의 상대적 중요성을 분석하는 데 목적을 두었다. 2001~2010년 동안 16개 광역시 도의 균형 패널 데이터를 구축하여 패널분석을 수행하였다. 1인당 지역민총소득을 종속변수로 하고 경쟁력 기반요인, 경제적 생산요인, 기후변화 적응요인을 설명변수로 하는 패널모델을 구축하였다. 본 연구에서는 모델 1(전형적인 지역 경쟁력 모델)과 기후변화 적응요인을 추가시킨 모델 2를 비교하였다. 실증분석 결과 종속변수에 가장 영향력이 높은 요인으로는 지식기반산업 비율과 인적자본으로 나타났으며, 에너지 비효율성이 증가하면 지역 경쟁력이 감소하는 것으로 추정되었다. 또한 모델 1에 비해 모델 2에서는 지역의 개방성과 기술혁신자본의 영향력이 상대적으로 더 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 통해 향후 세계화 기후변화시대에 지역 경쟁력을 강화시키는데 필요한 정책적 시사점을 제공하였다.
오늘날 기후지형학은 지형학자들에게 가장 큰 논점이 되고 있다. 기후적인 외인적인 요인이 제1차적인 형성요인이며, 2차적으로 육수와 해수에 의한 내인적인 발달요인이 된다. 카르스트의 기후 적 접근은 1950년대부터 활발하게 주장되어 현대 진화의 광대한 연구에 가담하였다. 기후적인 작용에 의한 카르스트의 발달은 지대한 영향을 가져오지만 기온에 대한 카르스트의 발달에 대한 논쟁은 기존의 우 열대 저 한대 편향에서 많은 논쟁을 야기시키고 있다. 왜냐하면 한대와 온대, 열대와 중위도 카르스트 간에 어떠한 차이가 있지 않다고 규정짓고 있기 때문이다. 이에 따라 한반도에서도 제4기 동안에 형성된 해수면의 승강작용과 태백산맥의 융기작용에 따른 카르스트의 발달은 지형발달에 지대한 영향을 미친 결과 다수의 지표면 카르스트(카렌)와 지하 동공(동굴)의 발달이 형성되었다.
수분 이용효율(Water Use Efficiency, WUE)은 식생이 흡수한 수분 중 증발산에 이용한 비율로, 육상생태계의 수문학적 순환 및 탄소 순환의 기능을 측정할 수 있는 중요한 지표이다. 또한 이는 특정 지역의 기후 조건이나 토지 피복과 같은 다양한 요인에 따라 변할 수 있다. 본 연구에서는 한반도에서 2010년부터 2014년까지의 기후 요인(강수, 기온)과 토지 피복에 따른 WUE의 변화를 살펴본다. MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 기반 총일차생산성(Gross Primary Productivity, GPP), 증발산량(Evapotranspiration, ET), 잎면적지수(Leaf Area Index, LAI)와 Willmot의 기상자료 등 대상지역에 대한 격자 자료를 사용한다. 구체적으로 숲, 초원, 농지와 같이 다양한 토지 피복 조건에 대한 월간 및 연간 WUE(=GPP/ET)를 산정하고, 이의 LAI나 기후 조건(강수, 기온)과의 관계를 분석하고자 상관성 및 요인 분석을 진행한다. 기후 조건 및 토지 피복 조건을 고려한 15년간 한반도에서의 WUE의 변화에 대한 분석은 앞으로의 수자원 관리 및 산림 정책에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
이 연구는 한국 중부지방 용인과 남부지방 무안에서 봄 출현 나방의 다양성 양상과 나방 종 및 개체수에 영향을 주는 기후 요인을 알아보기 위해서 이루어졌다. 나방은 2013년부터 2015년까지 4월 한 달 동안 일주일 간격으로 자외선등 트랩을 이용하여 채집하였다. 기후요인은 $8^{\circ}C$를 기본으로 한 적산온도 (GDD8), 평균온도, 강우량, 일조시간, 풍속, 신적설 등이다. 나방 종 수 및 개체수에 영향을 주는 기후요인은 단기 (채집주부터 3주전까지)와 장기 (채집 4~12주전)로 나누어 분석하였다. 봄 출현 나방은 과 구성에서 유사한 양상을 띠었지만 지역별로 우점한 과는 차이를 나타내었다. 자나방과는 중부지방에서 우점한 반면 밤나방과는 남부지방에서 우점하였다. 밤나방과의 우점종은 4월 초에 나타난 반면 자나방과의 우점종은 4월 말에 나타나 시간적인 차이도 나타내었다. GDD8, 일조시간, 채집 일주일 전 강우량 등 3개의 단기 기후요인은 나방 종 수 및 개체수에 영향을 준 요인으로 나타난 반면 채집 4주전 평균기온만 장기 기후요인으로 나방 종 수에 영향을 준 것으로 나타났다. 이 연구에서는 한국에서 봄 출현 나방으로 자나방과와 밤나방과 종이 우점하며 이들은 4월 중 우점도와 비행시기에 차이가 있는 것도 알 수 있었다. 봄 출현 나방은 따뜻함과 강우량에 영향을 받는 것으로 나타났다. 최근 기후변화는 봄 출현 나방에도 영향을 줄 수 있어 이에 대한 지속적인 감시가 필요할 것으로 생각한다.
기후변화 문제와 그 해결을 위한 범지구적 대응은 다양한 측면에서 기업의 경쟁력에 영향을 미치고 있기 때문에 이에 효과적으로 대응하지 않는다면 기업의 경쟁력을 안정적으로 유지하기 어려울 뿐만 아니라 기후변화와 관련된 국가 전체의 경제적 비용이 크게 증가할 수 있다. 기업의 경쟁력은 대내외적인 여건 하에서 지속적인 생산활동과 이윤 창출을 위한 잠재력을 의미한다. 경쟁력은 직관적으로는 쉽게 이해되는 개념이지만 실제로 이를 결정하는 요인을 도출하고 그 변화를 측정하는 것은 복잡하고도 논란이 많은 주제이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 일반적으로 사용되는 방법은 '경쟁력지수'를 개발하여 활용하는 것이다. 경쟁력지수는 기업이나 국가의 경쟁력을 일정한 지표체계와 복합지표 방법론을 이용하여 하나의 지수로 측정하는 방식이다. 기후변화는 물리적 피해, 온실가스 규제, 고정자산 감모, 제품 수요 변화 등을 통해 요소, 기술, 제품, 시장구조 등의 기업경쟁력 결정요인에 영향을 미친다. 따라서 기업 경쟁력은 기후변화라는 영향요인에 대한 취약성을 줄이고 새로운 대내외적인 여건에 성공적으로 대응하여야만 안정적으로 유지할 수 있다. 본 연구는 기업의 경쟁력에 영향을 미치는 요인을 도출하고 이를 반영한 주제별 지표체계 및 지수 개발을 목적으로 한다. '기후변화 경쟁력지수'는 기후변화 요인에 따른 경쟁력 변화를 정량적으로 측정할 수 있는 도구를 제시함으로써 기업의 기후변화 대응 능력 제고와 산업계에 대한 기후변화 정책을 효과적으로 운영하는데 기여할 것으로 기대된다.
기후변화 연구의 주요 요소 중 하나는 온도, 강수량 및 증발과 같은 기후 요인의 변화를 연구하는 것이다. General Circulation Model(GCM)은 다양한 기후 요인의 변화를 연구하는 데 일반적으로 사용되고 있다. Coupled Model Intercomparison Project(CMIP)는 전 세계의 30여 개 이상의 기관에서 개발한 GCM의 모의 결과를 연구 및 공유하기 위해 개발되었다. 기후 연구에서 대표적으로 사용하고 있는 CMIP5의 GCM은 미래 시나리오인 Representative Concentration Pathway(RCP)를 기반으로 전망 기간의 기후요소를 예측한다. 현재 개발하고 있는 CMIP6의 미래 시나리오인 Shared Socioeconomic Pathways(SSP)는 인구, 경제개발, 생태계, 자원, 제도 및 사회적 요인에 대한 미래의 사회적, 경제적 변화에 따른 기후변화에 대한 대응을 포함하고 있으며, CMIP6의 미래 시나리오는 사회적 및 경제적 결합을 통해 기후변화에 대한 정책 영향에 대한 증진된 결과를 도출할 것으로 예측하고 있다. 따라서 본 연구는 CMIP5의 INM-CM4와 CMIP6의 INM-CM5를 사용하여 대한민국의 과거 기간(1970-2005)의 월 강수량에 대한 성능을 비교하였다. 격자형 자료인 GCM을 Inverse distance weight를 사용하여 대한민국 22개 관측소로 거리 보간을 수행하였으며, 편이보정 방법으로는 분위사상법(Quantile mapping) 방법 중 Smoothing Spline 방법을 사용하여 관측소와의 오차를 수정하였다. 산정된 강수량을 토대로 6개의 평가지표(NRMSE, Pbias, NSE, PRCP100, PRCP200, PRCP300)를 사용하여 GCM의 성능을 평가하여 INM-CM4와 INM-CM5의 성능을 비교하였다.
오프라인 소비자의 의사결정은 크게 라이프스타일, 동기, 개성, 학습 등 개인적인 영향요인과 문화, 기후, 가족 등 기타 상황적 요인을 포함하는 환경적 영향요인에 의해 결정된다. 이러한 요인들을 입력 값으로 하는 다양한 딥러닝 모델을 이용한 소비예측 연구들이 진행되고 있다. 딥러닝을 이용한 예측모델을 사용하기 위해서는 먼저 요인들이 의사를 결정하는데 있어 얼마나 상관관계가 있는지 파악하는 작업이 중요하다. 본 논문에서는 이를 위해 다양한 상관관계 분석모델을 이용해 소비 의사결정 요소 중 기후, 문화와 같은 상황적 요인과 소비와의 상관관계를 도출하고, 기후, 문화를 대변하는 미세먼지 데이터와, SNS 버즈량 데이터와 소비데이터를 학습하는 소비예측 LSTM모델을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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