태풍은 열대태평양 지역에서 발생하여 북상하면서 우리나라에 영향을 끼치게 되며, 태풍이 우리나라를 지나면서 강풍과 호우를 통하여 자연재해를 유발시키게 된다. 따라서 본 연구에서는 태풍으로 인해 발생하는 호우 사상을 여러 통계적 기법을 통해 정량적으로 평가하였다. 첫 번째로 빈도해석을 통해 확률강우량과 태풍 확률강우량을 산정하여 비교하였다. 두 번째로 미공병단에서 개발한 EST 기법을 통해 태풍의 극치강우량을 평가하여 EST 확률강우량을 산정하였다. 마지막으로 비매개변수적 모의발생기법과 지역가중다항식을 결합하여 태풍에 의한 NL 확률강우량을 추정하였다. 분석결과에서 대상지점 중에서 강릉과 목포는 태풍의 영향을 다른 지점에 비해 많이 받으며, 서울과 인천은 태풍에 의한 호우의 영향이 미비한 것으로 나타났다. 또한, EST 확률강우량과 NL 확률강우량은 관측 자료를 이용하여 장기간의 모의를 통하여 quantile을 산정하므로 주요 수공구조물과 태풍의 영향이 큰 지역에서는 이를 검토할 필요성이 있으며, 태풍특성인자의 모의를 통하여 강우량을 평가하므로 지구온난화 등에 따른 기후변화의 영향에 대한 연구에 활용 할 수 있다.
전 세계적으로 지구온난화와 관련된 문제인식이 대두되면서, 도시지역에서의 탄소중립을 위해 탄소흡수원의 역할이 더욱 강조되고 있다. 정주지 탄소흡수원의 관리를 위해서는 탄소흡수원의 현황 파악이 필요하며, 이를 위해서는 많은 인력과 시간과 이에 따른 예산이 소요되게 된다. 본 연구에서는 서울시를 대상으로 기구축된 수목의 위치정보와 Sentinel-2 위성영상을 이용해 수목의 위치를 예측할 수 있는 지도를 제작했다. 이를 위해 수목 유무 데이터셋을 구축한 뒤 위성영상으로부터 구축한 식생지수 16종 정보를 이용하여 분석에 활용할 정형데이터를 생성했다. 그리고 생성된 정형데이터에 Extreme Gradient Boosting (XGBoost) 모델을 적용하여 학습 후, 수목 예측 지도를 제작했다. 이후 Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석을 통해 모델 학습에서 독립변수와 종속변수 간의 관계를 조사하였다. 서울의 국소 부분에 대해 제작된 지도와 세분류 토지피복지도와의 비교분석을 수행했고, 본 연구에서 제작된 수목 예측 모델의 경우 대로변 주변의 탐지하기 어려운 가로수의 경우에도 수목의 위치로 예측이 된다는 것을 확인했다.
과거와 현재의 기상환경(氣象環境) 변화를 분석하여 농업기후자원(農業氣候資源)의 분포 변화와 앞으로 변화될 기상환경(氣象環境)을 예측하고 그 대응책을 마련하는 기초자료를 얻고자 기상청(氣象廳)에서 측정한 기온(氣溫), 강수량(降水量), 일조시수(日照時數) 등을 대상으로 전반(前半) 30년(年)($1931{\sim}1960$)과 후반(後半) 30년(年)($1961{\sim}1990$)으로 나누어서 기후(氣候)의 차이를 비교 분석하였으며, 아울러 기후자원(氣候資源)의 지표(指標)가 되는 온양지수(溫量指數)와 한냉지수(寒冷指數)의 변화를 산출하여 비교하였다. 1. 서울, 대구(大邱), 부산(釜山) 3개(個) 지역의 1910연대(年代) 평균기온(平均氣溫)은 각각 10.7, 12.3, $13.4^{\circ}C$ 였는데, 1990연대(年代)에 이르러 각각 1.3, 1.3, $0.9^{\circ}C$ 정도 높아져 도시(都市)의 온난화(溫暖化)가 뚜렷하였다. 2. 후반(後半) 30년(年)의 봄($3{\sim}5$월(月)) 평균기온(平均氣溫)은 전반(前半)보다 약 $0.69^{\circ}C$ 정도 높아서 다른 계절의 $0.26{\sim}0.33^{\circ}C$ 상승(上昇)보다 훨씬 컸다. 3. 전반(前半)과 후반(後半)에 지역별 연평균기온(年平均氣溫)의 차이는 중북부지방은 작았으나, 남부지방에서는 후반(後半)에 약 $1^{\circ}C$ 높았다. 4. 강수량(降水量)의 지역별 분포는 후반(後半)이 전반(前半)보다 약 100mm가 높았으나, 서해안과 중북부 지역은 크게 증가하지 않았다. 5. P/E비(比)는 후반(後半)에 증가된 경향이었으며, 여름에는 높았고 겨울에는 낮았다. 6. 전반(前半)과 후반(後半)의 상대습도(相對濕度)의 지역별 계절별 차이는 약간 있었으나, 연평균(年平均) 상대습도(相對濕度)는 차이가 거의 없었다. 7. 일조시수(日照時數)는 후반(後半)에 줄어들었으며, 여름($6{\sim}8$월(月))에는 약 70시간 짧아졌다. 8. 전체적으로 전반(前半)보다 후반(後半)에 온양지수(溫量指數)는 3.7, 한냉지수(寒冷指數)는 1.0 정도 높았다.
본 연구의 목적은 2001~2015년 동안 부산광역시의 $PM_{10}$ 농도가 기온변화 패턴에 미치는 영향을 파악하는 것이다. 최근 15년간 관측된 부산광역시 $PM_{10}$ 농도는 꾸준한 감소 추세를 보이고 있다. 계절적 $PM_{10}$ 농도는 평균적으로 봄철에 가장 높게 나타났고, 겨울철, 여름철, 가을철의 순으로 관측되었지만, 관측 지점별로 계절적 평균 농도 순위는 일정하지 않았다. $PM_{10}$ 농도의 구간별 발생 빈도를 분석한 결과, 가장 높은 빈도로 관측된 미세먼지 농도는 $20{\mu}g/m^3{\sim}60{\mu}g/m^3$ 범위로 조사되었고, 이는 전체 관측일수의 64.6%에 달했다. 황사일과 비황사일의 월평균 농도를 공간적으로 비교한 결과, 황사의 영향이 상대적으로 작은 겨울철에 미세먼지 농도의 서고동저 패턴이 다소 강하게 나타난 반면, 황사의 영향이 증가하는 봄철에는 지역적 차이가 감소하였다. 단순화된 연간 기온 곡선을 이용하여 산출한 월평균 기온증감률을 $PM_{10}$ 농도와 비교한 결과, $PM_{10}$ 농도 변화는 연구지역 평균 기온상승률과 음의 상관관계를 보임에 따라 $PM_{10}$ 농도 감소 추세는 연중 기온 변화 폭(연교차)의 증가 경향으로 이어졌다. 전체적으로 $PM_{10}$ 농도 변화는 연평균기온과는 미미한 상관관계를 나타냈지만, 연평균기온에 지배적인 영향을 주는 겨울철로 국한할 때 $PM_{10}$ 농도와 기온은 비교적 높은 양의 상관관계를 보였다. 에너지 수지 측면에서, $PM_{10}$ 농도 변화는 복사에너지의 반사와 흡수에 따른 복사강제력에 영향을 미쳐 온난화 또는 냉각효과에 기여하게 되는데, 연구지역의 $PM_{10}$ 농도 변화와 기온 변화 간의 상관관계는 시공간적으로 일정하지 않고 도시 대기 질에 연관된 사회경제적 요인이 고려되지 않아 통계적 유의성은 제한적으로 나타났다.
본 연구에 활용된 강남구는 광양과 울산, 포항 등 일부 산업지역을 제외한 단위 면적당 에너지소비량과 온실가스 배출량이 가장 많은 지역이다. 강남구의 온실가스 배출량은 4,863,765 $tCO_2$로, 서울시 50,330,356 $tCO_2$의 약 10%를 차지하고 있으며, 상업부문의 온실가스 배출량 1위, 가정부문 배출량 2위를 차지하고 있다. 지구온난화 현상에 관한 5가지 항목의 평균 인지도는 83.58%로 나타났으며, 온실가스 감축의 주체에 대한 설문에서는 20대를 제외한 모든 연령대에서 강남구 주민이 해야 한다고 응답하였다. 지자체의 기후 변화 대응(완화)을 위한 지자체의 역할부문에서는 걷기 자전거 타기에 좋은 도시 기반 구축이 필요한 것으로 나타났으며, 기후변화 대응을 위한 교육시설 항목에서는 중 고등학교에서 교육이 이루어져야 한다고 나타났다. 생활 속 기후변화 대응을 위한 실천행동에 대해서는 생활 속에서의 에너지 및 자원 절약은 대체적으로 잘 실천되고 있었지만, 에코마일리지(구 탄소마일리지)에 대해서는 실천하지 않는다는 응답이 높았다. 또한, 생활 속 실천을 해도 혜택이 없다는 응답이 많아, 지자체의 기후변화 대응 정책이 구체적이고 실효성이 있으려면 인센티브가 필요함을 알 수 있었다. 본 연구는 기후변화 대응 의식조사를 통해 의식이 낮은 항목에 지자체의 정책적 노력을 통해 주민의식을 향상시킬 수 있는 정책적 방안을 모색하는 데 있다.
지구온난화와 기후변화 등의 유례없는 기상이변으로 전 세계 곳곳이 극심한 몸살을 앓고 있으며, 경제적 손실 또한 눈덩이처럼 불어나고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 2016년 '파리기후변화협정(The Paris Agreement)'이 체결되어 지구의 평균온도 상승을 1.5℃ 아래로 유지하기 위한 정부간 협의체가 결성되었으며, 우리나라도 2050년 탄소중립을 선언함으로써 기후재앙을 막기 위한 노력을 진행하고 있다. 특히, 온실가스 배출로 인한 기온상승은 수출 의존도가 높은 우리나라 경제는 물론 환경과 사회 전반에 부정적인 영향을 미칠 것으로 예상된다. 또한, 교통수단의 다변화가 가속화되면서 수단선택의 변화도 크게 증가하고 있는 가운데 저성장 시대의 개발 패러다임이 도시재생으로 변화함에 따라, 노선의 수요 감소, 선형 개량, 도심 철도의 외곽 이설 등에 영향을 받아 증가하고 있는 철도 유휴부지 활용에 대한 관심이 높아지고 있다. 한편, 철도 유휴부지를 활용한 태양광발전은 '재생에너지 3020'의 태양광발전 목표를 일부 달성하면서도, 입지를 둘러싼 환경훼손과 주민 수용성 문제에서 자유로워질 수 있는 장점에도 불구하고, 설비실태나 설비계획에 있어 미진한 상황이다. 이에, 본 연구에서는 국가철도공단과 재생에너지클라우드플랫폼에서 제공하는 데이터를 활용하여 태양광발전 설비 설치가 가능한 적합 유휴지를 발굴 및 분석하는 알고리즘을 개발하고, 사용자가 원하는 조건을 고려한 잠재적인 적합 지역을 탐색 및 도출함으로써, 개발 초기 설비나 확충 등에 소요되는 막대한 비용을 절약할 수 있는 방안을 마련하고자 하였다. 본 연구는 다양한 군집분석을 활용하여 철도 유휴부지에 태양광발전 설치입지를 도출할 수 있는 최적의 알고리즘을 개발하고, 면적, 설치용량, 발전량, 예상수익 등이 모두 높은 '태양광발전 설치 적극권장 지역' 202곳을 도출하였다. 이를 바탕으로 경제와 환경을 동시에 고려한 관점에서 의사결정자의 합리적인 판단을 도울 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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