가뭄은 다른 어떤 기상재해보다 광범위하고 긴 시간에 걸쳐 큰 피해를 초래할 뿐만 아니라 많은 변수들이 복합적으로 작용하여 발생한다. 가뭄에 의한 피해를 최소화하기 위해서는 중, 장기적인 가뭄의 예측이 필요하며, 가뭄을 예측한다는 것은 가뭄의 발생 원인을 정확히 이해하는데서 시작할 수 있다. 통계적 모형기반의 한계를 극복하기 위한 방법으로서 가뭄의 발생원인을 규명하여 가뭄예측에 활용하는 연구가 시도되고 있으며, 그중 하나의 시도로서 광범위한 지역에 걸쳐서 나타나는 대기순환이 지역별 강수량에 미치는 영향을 분석함으로써 가뭄과의 상관관계를 규명하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 한반도 봄 가뭄에 대한 발생 원인과 예측 가능성을 진단하기 위하여 서울, 대전, 광주 및 밀양관측소의 강수량과 북반구 대기순환 패턴과의 상관분석을 실시하였으며, 동시상관 및 지연상관 패턴에 의한 한반도 가뭄의 시공간적 변화특성을 분석함으로써 대기패턴에 의한 한반도 가뭄과의 원격상관을 분석하여 가뭄을 예측할 수 있는 인자로서의 활용가능성에 대해서 분석하고자 한다.
현재 반도체나 이동통신 분야는 사용자의 요구에 따라 PCB의 회로선폭이 갈수록 좁아지고 있다. 이러한 정밀 부품을 제조하기 위한 제조공정에서 각광받기 시작한 기술 중 하나가 대기압 플라즈마 기술이다. 본 연구에서는 미세패턴 형성이 가능한 에폭시 본딩 필름위에 무전해 도금공정을 통한 패턴 도금법을 이용하여 패턴을 형성하였고, 형성된 패턴에 대기압 플라즈마 처리 횟수에 따른 접촉각(Contact Angle)과 Peel Strength의 변화를 분석하였다. 또한 에폭시 본딩 필름을 이용한 Build-up공정을 거쳐 Micro Via를 형성하여 대기압 플라즈마 처리 횟수에 따른 Via 표면을 분석하였다. 대기압 플라즈마 기술은 진공식에 비해 소규모 장비를 이용한 전처리가 가능하고, 초기 설비비용을 절감하는데 탁월한 효과가 있어 널리 사용하는 기술 중 하나이다. 이 연구를 통하여 대기압 플라즈마 처리 횟수에 따른 표면에너지의 변화로 인한 접촉각이 좋아지는 것을 알 수 있으며, 대기압 플라즈마 처리를 한 패턴표면이 친수성으로 변하면서 현상된 드라이 필름 사이로 도금액이 원활히 공급되어서 미세패턴 모양이 우수하게 구현되었음을 알 수 있었다. 또한 Via Filling에도 뛰어난 효과가 있었음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 고농도 미세먼지의 발생과 연관된 대기패턴을 조사하고, 이를 바탕으로 한반도의 고농도 미세먼지의 발생을 예측할 수 있는 지수를 개발하였다. 또한 개발된 지수를 이용하여 미래의 한반도 고농도 미세먼지 발생과 연관된 대기 패턴의 변화를 살펴보았다. 서울지역 미세먼지 농도의 변동성을 조사하기 위해, 황사 발생 사례일을 제외한 미세먼지 고농도 사례일은 대기환경기준에 따라 24시간 평균 $PM_{10}$ 농도가 $100{\mu}g/m^3$ 이상일 경우로 정의하였다. 미세먼지 연평균 농도는 2001년부터 꾸준히 감소하는 경향을 보이며, 2012년 이후에 감소 추세가 주춤하였으며, $PM_{10}$ 고농도 사례일수도 2003년부터 2016년까지 대체로 감소하였다. 그러나 4일 이상 지속되었던 고농도 사례만을 살펴보면 2001년과 2003년을 제외하고 뚜렷한 감소 경향을 찾아보기 어렵고 전반적인 대기질 향상에도 불구하고 지속적으로 발생하는 것을 알 수 있다. 4일이상 지속되는 고농도 사례는 최근 들어 뚜렷한 경향을 보이지 않고, 기상조건 등의 다른 발생원이 있음을 알 수 있다. 그러므로 고농도 사례에 대한 대기 순환장의 특징을 살펴보기 위해 한반도의 고농도 사례일에 대한 대기패턴의 합성장을 분석하였다. 고농도 사례가 발생하였을 경우, 한반도 상공에 고기압에 위치하면서, 극의 찬 공기의 유입을 차단하며, 상층 동서 방향 바람은 한반도 북쪽으로 흐르게 된다. 따라서 한반도 지역은 차고 건조한 북서풍이 약화되고, 풍속이 감소된다. 이러한 한반도 미세먼지 고농도 사례와 연관된 대기패턴을 바탕으로 겨울철 한반도 $PM_{10}$ 농도를 전망하기 위한 미세먼지 고농도 지수를 정의하여 사용하였다. 먼저 500 hPa 지위고도, 500 hPa 동서 방향 바람 성분, 850 hPa 남북 방향 바람 성분과 $PM_{10}$과의 상관성이 높은 지역에서 각 변수를 영역 평균하고 표준화 과정을 거친 후 각 변수에 대한 지수를 계산하고, 각 지수의 합으로 한반도 미세먼지 고농도 지수 (KPI)를 정의하였다. 한반도 미세먼지 고농도 지수를 CMIP5에 참여하는 10개의 기후모형에 적용하여 미래 한반도의 고농도 미세먼지를 발생시킬 수 있는 대기패턴의 변동성을 살펴보았다. 겨울철 한반도에서 대기의 정체를 유발하여 심한 대기오염을 발생시킬 수 있는 기상 조건의 빈도가 기후변화에 따라 크게 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 증가는 한반도 주변의 평균 대기 상태의 변화와 일치한다 (Cai et al, 2017). 이 연구는 $PM_{10}$ 관측자료 기간이 2001년부터 2016년까지의 총 16년 동안의 자료 만을 이용하여 한반도 고농도 미세먼지 발생과 관련된 대기패턴을 분석하였기에 대기오염과 연관된 기상조건을 완벽하게 식별하지는 못하였을 것이다. 향후 연구를 통해서 $PM_{10}$과 더불어 $PM_{2.5}$의 자료를 활용하여 상세한 분석이 필요할 것으로 보인다. 그럼에도 불구하고, 본 연구의 결과는 지구 온실가스 배출로 인한 대기 순환의 변화가 한반도 고농도 미세먼지 발생 사례를 증가시키는 중요한 역할을 할 수 있음을 시사한다. 지구 온난화가 심해진다면, 작은 대기 오염 배출이라도 축적이 되어 고농도 미세먼지 현상이 발생 할 수 있다. 따라서 대기 오염 배출 저감 노력뿐만 아니라, 온실가스 배출량을 줄이기 위한 노력이 동시에 필요할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 Pacific-Japan (PJ) 대기패턴과 북서태평양 지역의 열대성 태풍 활동에 대한 관계를 분석하였다. 특히 한반도에 영향을 미치는 태풍을 중심으로 낙동강 유역의 태풍에 의해 유발된 여름철(June-September) 강수의 지역적 특성 변화를 진단하였다. 분석 결과, 양(+)의 PJ 기간에 발생하는 대기순환패턴의 변화는 태풍의 활동에 보다 유리한 작용을 하는 것으로 나타났다. 한반도에 영향을 미치는 태풍에 대한 진로 분석 결과, 양(+) PJ 기간동안 태풍이 주로 남서쪽으로 향하는 경향이 있으며, 음(-)의 PJ 기간에는 북동쪽으로 향하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 태풍 진로의 변향점(recurve)은 양(+)의 PJ 기간에는 보다 북서쪽에 위치하며 음(-)의 PJ 기간에는 보다 북동쪽에 치우쳐 있음이 분석되었다. 따라서, 음(-)의 PJ기간 보다 양(+)의 PJ 기간에 태풍의 활동이 활발하며, 낙동강유역에서 태풍에 의해 유발된 강수가 통계적으로 유의한 증가패턴이 뚜렷하게 발생하고 있는 것으로 확인되었다.
가뭄은 가장 심각한 기상 재해 중 하나로 농업 생산, 사회경제 등 다양한 분야에 영향을 미친다. 국내의 경우 광주·전남지역이 1990년대 이후 30년 만에 제한 급수 위기에 처하는 역대 최악의 가뭄으로 지역민들은 심각한 피해가 발생하였다. 유럽의 경우 2022년 당시 500년 만에 찾아온 가뭄으로 인해 3분의 2에 해당하는 지역이 피해를 입었으며, 미국 서부 지역은 2000년부터 2021년까지 1200년 만에 가장 극심한 대가뭄을 겪은 것으로 나타났다. 지구온난화에 따른 기후변화로 인해 가뭄의 빈도와 강도가 증가함에 따라 피해도 커질 것으로 예상된다. 가뭄의 부정적인 영향으로 인해 정확하고 신뢰할 수 있는 가뭄 예측 기술이 필요하다. 본 연구에서는 가뭄예측을 위한 입력변수로서 GPM IMERG (The Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM) 강수량 자료와 NOAA에서 제공하는 8가지 북반구 대기패턴 자료 간의 상관성을 분석하였다. 입력변수 간의 상관성과 중장기 가뭄 예측을 위하여 딥러닝 모델 중 시계열 데이터에서 높은 예측 성능을 보이는 LSTM(Long Short Term-Memory)을 적용하여 가뭄을 예측하고자 한다.
가뭄은 가장 심각한 기상 재해 중 하나로 농업 생산, 사회경제 등 다양한 분야에 영향을 미친다. 국내의 경우 광주·전남지역이 1990년대 이후 30년 만에 제한 급수 위기에 처하는 역대 최악의 가뭄으로 지역민들은 심각한 피해가 발생하였다. 유럽의 경우 2022년 당시 500년 만에 찾아온 가뭄으로 인해 3분의 2에 해당하는 지역이 피해를 입었으며, 미국 서부 지역은 2000년부터 2021년까지 1200년 만에 가장 극심한 대가뭄을 겪은 것으로 나타났다. 지구온난화에 따른 기후변화로 인해 가뭄의 빈도와 강도가 증가함에 따라 피해도 커질 것으로 예상된다. 가뭄의 부정적인 영향으로 인해 정확하고 신뢰할 수 있는 가뭄 예측 기술이 필요하다. 본 연구에서는 가뭄예측을 위한 입력변수로서 GPM IMERG (The Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM) 강수량 자료와 NOAA에서 제공하는 8가지 북반구 대기패턴 자료 간의 상관성을 분석하였다. 입력변수 간의 상관성과 중장기 가뭄 예측을 위하여 딥러닝 모델 중 시계열 데이터에서 높은 예측 성능을 보이는 LSTM(Long Short Term-Memory)을 적용하여 가뭄을 예측하고자 한다.
현재 진행되고 있는 대부분의 로봇 연구는 특정한 목적을 수행함에 있어서 기능적으로 안정적이고 원활한 움직임을 보이는 것과 더불어 사용자가 원하는 정보를 적절하게 전달하는 것에 초점을 맞춰 진행하고 있다. 본 논문에서는 로봇의 작업수행 상태가 아닌 외부로부터 입력 값이 없는 대기상태의 행동패턴을 제시하여 보다 자연스러운 인간-로봇 상호작용을 제시하고자 하였다. 로봇의 대기상태 행동패턴을 디자인함에 있어서 비디오 판독 방법을 선택하였고, 실제 서비스업에 종사하는 10명의 사람들을 비디오로 녹화하여 사람들과 상호작용이 없는 대기상태의 반복적인 행동패턴을 관찰하였다. 각각의 비디오 데이터로부터 총 21개의 반복적 행동을 기록하였고, 비슷한 항목들을 통합하여 최종적으로 11개의 행동패턴을 추출하였다. 추출된 패턴들 가운데 6개의 대표적인 행동들을 EEEX라는 로봇에 적합하도록 인코딩 작업을 하였고, 이것들이 사람들에게 올바르게 인식되는지를 확인하기 위하여 검증실험을 수행하였다. 사람들은 대부분의 로봇 행동패턴을 실험에서 의도한 바와 같이 인식하였으나 로봇의 하드웨어 특성상 몸과 팔의 움직임에서 약간의 혼동 요소가 있었다. 추후 실험을 통해 EEEX를 대형 마트의 입구에 실제로 배치하여 대기 중에 중립행동을 보일 때와 보이지 않을 때의 손님의 관심도 차이를 조사해보고자 한다.
대기전력(Standby power) 소모가 발생하는 첫 번째 요인은 전원에서 IC로 들어오면서 거쳐야하는 기동전압 때문이며 나머지 하나는 IC가 동작할 때의 전류 때문이다. 본 논문에서는 대기전력 상태와 차단 시점의 패턴분석을 통해서 자동 On/Off할 수 있도록 하는 간단한 모듈장치 구성과 알고리즘 적용에 목적을 두었다. 이를 위해서 전력 신호분석과 모델링에 근간을 두었으며 대기전력 절감을 위해서 On/Off 차단기준을 마련했다. On/Off 차단 시점을 찾기 위해서 $1^{st}$ SCS와 $2^{nd}$ SCS의 차분값(subtraction value), 그리고 콘센트로부터 유입된 초당 샘플링 계수에 대한 중간값(median value)을 중요한 파라미터로써 정의한 다음 대기전력 상태에서의 유사그룹 및 유력패턴 그룹 생성 알고리즘을 수행했다.
한반도를 포함한 동아시아 지역은 여름철에 수문기상학적 극치사상에 취약한 지역이다. 따라서 본 연구에서는 대표적인 동아시아 지역의 대기순환 패턴인 Pacific-Japan (PJ) 패턴을 중심으로 북서태평양 지역의 태풍 활동 특성을 분석하였다. 특히, 한반도에 영향을 미치는 태풍을 중심으로 낙동강 유역의 태풍에 의해 유발된 여름철(June-September) 강수의 지역적 특성 변화를 진단하였다. 분석 결과, 양(+)의 PJ 기간에 발생하는 대기순환패턴의 변화는 태풍의 활동에 보다 유리한 작용을 하는 것으로 나타났다. 한반도에 영향을 미치는 태풍에 대한 진로 분석 결과, 양(+) PJ 기간동안 태풍이 주로 남서쪽으로 향하는 경향이 있으며, 음(-)의 PJ 기간에는 북동쪽으로 향하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 태풍 진로의 전향점(recurving location)은 양(+)의 PJ 기간에는 보다 북서쪽에 위치하며, 음(-)의 PJ 기간에는 보다 북동쪽에 치우쳐 있음이 분석되었다. 따라서, 음(-)의 PJ기간 보다 양(+)의 PJ 기간에 태풍의 활동이 활발하며, 낙동강유역에서 태풍에 의한 강수가 통계적으로 유의한 증가패턴이 뚜렷하게 발생하고 있는 것으로 확인되었다.
본 논문에서는 최근 발생되는 기상이변의 원인인 에너지의 과도한 사용을 감소시키기 위하여 사용자가 인지하지 못하는 동안 낭비되고 있는 대기전력을 자동으로 제어하는 시스템을 구현하였다. 현재 사용되고 있는 대기전력 제어 시스템의 경우 일정 전력 이하의 전력량이 감지되면 자동으로 차단하는 형태로 운영되고 있으나 재가동을 위해서는 사용자의 수동 제어에 의존해야 하는 불편함이 발생한다. 이에 본 논문은 사용하지 않는 가전기기의 대기전력을 차단할 뿐만 아니라 사용자의 편의성을 고려하여 자동으로 전력을 재공급하는 대기전력 컨트롤러를 구현한다. 기기의 전력 재공급은 각 사용자별 기기 사용패턴을 고려하여 구현하였으며, 이때 사용자의 구분은 2개의 Ultrasonic 센서로부터 산출된 사용자의 키와 무게 감지 센서로부터 산출된 사용자의 몸무게를 활용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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