스마트 의류가 고객 중심으로 다변화 되어가는 생활환경 속에서 날씨정보를 제공하는 것은 서비스 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 최근에는 스마트 의류의 다양한 어플리케이션이 연구자와 개발자에 의해 제시되고 있다. 그 중 센서 기반의 스마트 의류는 시장에서 가장 수요가 높을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 웨어러블 기반의 스마트 모자를 이용한 생활기상지수 모니터링 시스템을 제안하였다. 제안된 스마트 모자를 착용하여, 기상상태를 수집하고 신호를 UMPC로 무선 전송되어 이를 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 고안하였다. 센서에 따른 생활기상지수를 제공하기 위해서, 기상지수를 6가지 요소(열지수, 식중독지수, 불쾌지수, 자외선지수, 체감온도지수, 동파가능지수)에 따라 분석하였다. 생활기상지수 모니터링 시스템을 개발하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다. 따라서 스마트 의류에서 서비스의 만족도와 질을 향상시켰다.
가뭄은 강우의 시기별 지역별 불균형으로 인해 발생하며 한 계절에서 1년, 길게는 수년 동안 지속되는 시간 특성을 가지면서 그 시작과 끝을 명확하게 정의하기가 힘들고 지속적으로 누적된 효과가 천천히 나타난다. 이러한 가뭄의 관리를 위해서는 시간적인 가뭄의 발생과 공간적인 가뭄의 분포를 파악하는 것이 중요하며, 가뭄의 진행상황이나 심도를 정의할 수 있는 객관적인 기준을 통해 수행할 수 있을 것이다. 토양수분가뭄지수(Soil Moisture Drought Index)는 식생에 영향을 주는 가뭄을 판단하기 위한 지표로서 강수량, 기온, 풍속, 습도, 토양물리 특성자료를 바탕으로 산정된다. 본 연구에서 사용한 토양수분가뭄지수는 가뭄 상태를 유효수분백분율의 50%이하일 때로 정의하고, 지속기간(duration), 크기(magnitude), 강도 (severity)의 세 가지 기준을 이용하여 가뭄을 분석하였다. 이 지수는 일별 모의가 가능하고 자연 상태의 가뭄표시, 선행적인 가뭄제시, 단기적인 가뭄평가 이라는 장점을 가진다. 따라서 본 연구에서는 웹 기반 GIS를 이용하여 실시간으로 표준유역 단위별 토양수분가뭄지수를 산정하고 이를 통해 가뭄을 평가할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
최근 우리나라는 기후변화로 인한 이상고온과 강수량 부족으로 인해 봄가을철 가뭄으로 고통받고 있다. 특히 2015년의 경우 전국 곳곳에서 호수나 저수지의 바닥을 드러내어 급수제한까지 발생등 가뭄으로 인한 피해가 커지고 있다. 일반적으로 가뭄은 장기간의 강우부족으로 인해 발생한다. 그렇기 때문에 기상학적 가뭄심도의 정도를 표현하기 위해 표준강수지수(SPI)를 사용한다. SPI는 특정지속기간 동안의 강수확률에 근거하여 다양한 기간적용이 가능하고 조기예측 및 가뭄의 심도를 쉽게 이해 가능하지만, 강수이외의 기온과 관련된 변수를 고려할 수 없다. 하지만 가뭄 재해에 있어서 강수량 부족뿐만 아니라 기온으로 인한 증발산량과 인근 하천의 유량분석을 통한 총괄적인 가뭄분석이 고려되어야한다. 그리하여 강수와 기온의 변동성을 원인으로 하는 증발산량의 변동성을 고려가능한 표준강수증발산지수(SPEI)를 이용하여 강수변화뿐만 아닌 증발산량을 분석하고, 월 유량으로 가뭄의 심도와 지속기간을 구분할 수 있는 하천수가뭄지수(SDI)를 이용하여 하천유량을 분석하였다. 그 결과 기상학적 가뭄지수인 SPI, SPEI와 함께 수문학적 가뭄지수 SDI분석을 통한 총괄적인 가뭄재해 분석을 하였다.
잎의 생태 계절학적 변화는 지상의 탄소/질소 순환에 큰 영향을 미칠 뿐 아니라 토양 수분, 증발산과 같은 물 순환에 중요한 인자로 작용한다. 이를 모의하기 위하여 많은 지면-생태 생태모형들이 개발되어져 왔지만, 자연현상을 충분히 이해하지 못함으로 인하여 모델 결과값과 실제 관측 값에 차이가 발생된다. 이러한 한계점을 해결하기 위하여 실제 모형과 관측되어진 자료를 실시간으로 융합하는 자료동화 기법이 개발되어져 모델들의 오차를 줄여주거나, 실제 모델의 파라미터들을 보정하는데 사용되어지고 있다. 본 연구에서는 지상기후모형인 Community Land Model(CLM)을 기반으로 하여 2003년부터 2010년까지 동아시아지역을 대상으로 연구를 진행하였다. 지면-대기-해양 모델로부터 발생되어진 40개의 앙상블 기상자료를 이용하여 도출된 잎면적 지수와 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 잎면적 지수를 실시간으로 융합하는 앙상블 칼만 필터기법을 이용하여 잎면적지수 자료동화가 생태 생태 수문에 미치는 영향을 알아보았다. 특히 잎면적 지수 자료동화가 동아시아 지역의 가뭄에 미치는 영향을 평가하기 위하여 1~3 m 의 토양수분의 변화를 이용하여 가뭄을 정의하였다. 이러한 토양수분 가뭄을 시 공간적으로 나타내어 동아시아지역의 가뭄의 기간, 심도 와 같은 가뭄을 특성을 이해하여 보고자 하였으며, 잎면적 지수 자료동화가 가뭄에 미치는 영향을 알아보았다.
양쪽중단(doubly censored)된 지수분포에서 모수와 신뢰도함수를 계층적 베이지안(hierarchical Bayesian)방법을 이용하여 추정하였다. 베이즈 계산은 깁스표본기법(Gibbs sampler)을 이용하고 또한 완전조건부 분포(full conditional distribution)의 정량화 상수를 모르는 경우에는 적합기각방법(adaptive rejection sampling)을 이용하였다. 그리고 실제자료를 이용하여 분석을 하였다.
산림입지도의 지위지수 정보는 조사지점에만 존재하므로 미조사 지역에 대한 지위지수는 별도의 추정이 필요하다. 미조사 지역의 지위지수 추정을 위해 본 연구에서는 점자료로부터 연속표면을 생성하는 공간 내삽법인 크리깅 기법을 적용하였다. Chapman-Richards 생장모델을 이용하여 표준지별 지위지수 추정치를 구한 뒤 가우시안, 구형 및 지수형 베리오그램 모델별로 정규크리깅을 이용하여 단양 전역의 소나무림 지위지수를 격자단위($30m{\times}30m$)로 추정하였다. 교차검증을 위해 평균오차(ME), 평균표준오차(ASE) 및 평균제곱근오차(RMSE)를 계산하였다. 베리오그램 모델 적합 결과, 상대 너깃이 가장 큰 가우시안 모델(37.40%)이 제외되었으며 구형 모델(16.80%)과 지수형 베리오그램 모델(8.77%)이 선택되었다. 크리깅에 의한 지위지수 추정치는 지수형 모델을 적용한 경우 4.39~19.53, 구형모델을 적용한 경우 4.54~19.23의 분포를 보였다. 교차 검증 결과, RMSE는 두 모델에서 큰 차이가 없는 것으로 나타났으나 구형모델의 ME와 ASE가 지수형 모델보다 작기 때문에 구형 베리오그램 모델 기반 지위지수 지도를 최종적으로 선정하였다. 지위지수 지도로부터 산출된 단양지역 소나무림 평균 지위지수는 10.78로 추정되었다. 공간이질성이 큰 우리나라 산림의 바이오매스 추정 시 지위지수 지도를 통해 지역적 변이를 고려할 수 있으며 궁극적으로는 탄소저장량 분포 추정의 정확도 제고에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 의사결정나무분석을 이용하여 컨테이너 수출입 물동량을 예측한다. 컨테이너 수출입 물동량에 영향을 미칠 가능성이 있는 요인을 독립변수로 선정하였는데, 생산자물가지수와 소비자물가지수, 수출물량지수와 수입물량지수, 미국과 한국의 산업생산지수, 그리고 원/달러 환율을 선정하였다. 분석기간은 2002년 1월부터 2011년 12월까지 10년간의 월별자료를 이용하였으며, 의사결정나무를 형성하기 위해 다양한 알고리즘이 제안되고 있는데, CRT(Classification and Regression Trees)알고리즘을 활용하였다. 분석결과는 첫째, 컨테이너 수출물동량에 대한 최적분리는 수출물량지수에 의해 분리되었다. 수출물량지수는 115.90으로 분리되어 지는데, 수출물량지수가 115.90보다 큰 경우는 다시 수출물량지수가 152.35보다 큰 경우와 115.90과 152.35사이인 경우로 분리되어진다. 여기서 수출물량지수가 152.35보다 큰 경우는 858,191TEU/(월)이고, 115.90과 152.35사이인 경우는 716,582TEU/(월)로 컨테이너 수출물동량이 예측된다. 둘째, 컨테이너 수입 물동량에 대한 최적분리는 수입물량지수에 의해 분리되었다. 수입물량지수가 116.20에서 분리되어 지는데, 수입물량지수가 116.20보다 큰 경우는 다시 수입물량지수가 134.60보다 큰 경우와 116.20과 134.60사이인 경우로 분리되어진다. 여기서 수입물량지수가 134.60보다 큰 경우는 869,227TEU/(월)이고, 116.20과 134.60사이인 경우는 738,724TEU/(월)로 컨테이너 수입물동량이 예측된다.
가뭄은 일반적으로 강수량의 부족에 기인하며, 수자원의 이용 및 관리에 큰 영향을 미치는 자연재해이다. 2013년부터 2015년까지 우리나라의 연 평균 강수량은 각각 1,162mm, 1,173mm, 948mm로 평년대비 89.0%, 89.8%, 72.1%의 적은 강수를 보였다. 이는 마른장마, 평년보다 적게 발생한 태풍 등의 영향 인 것으로 판단되며 이러한 강수의 부족으로 인해 전국적으로 가뭄이 빈번하게 발생하였다. 이에 가뭄의 대처방안에 대한 관심이 증대되었고, 가뭄을 정량적으로 표현하고자 하는 연구들이 진행되었다. 가뭄은 크게 수문학적, 기상학적, 농업적 가뭄으로 구분되며 각각의 기준에 따라 다양한 변수들을 이용한 지표들이 개발되었다. 개발된 가뭄 지표는 가뭄을 평가하고 대비하기 위한 의사결정에 유용한 자료로 사용되고 있다. 농업적 가뭄은 강우부족, 실제와 잠재증발산량의 차이, 토양수분 부족, 저수지 또는 지하수위의 저하 등 농작물의 생육과 수확량에 직접적인 영향을 미치는 특성들을 고려하여 평가해야 하며, 이러한 특성들을 고려한 가뭄 지수로는 저수지 가뭄지수(RDI), 토양수분지수(SMI), 통합농업가뭄지수(IADI) 등이 개발되었다. 저수지 가뭄지수는 가뭄발생의 위험과 크기를 순별 가용저수량의 빈도를 이용하여 나타낸 가뭄 지표이다. 따라서 가뭄 지표를 산정하는데 사용된 자료의 기간에 따라 그 값의 차이가 존재한다. 본 연구에서는 각각 10개년, 20개년, 30개년 기간의 백산저수지 농업지구 저수량 자료를 사용하여 2011년부터 2015년까지의 저수지 가뭄지수를 산정하였으며 이를 각각 비교하였다. 2006년부터 2015년까지 10개년 기간의 자료를 사용하여 산정한 가뭄지수는 2012년 ~ 2015년에 가뭄을 나타내고 있었고 특히, 2015년 6월 상순과 중순의 가뭄지수가 -4.1으로 가장 심한 가뭄을 나타내었다. 1996년부터 2015년까지 20개년 기간의 자료를 사용하여 산정한 가뭄지수는 2012 ~ 2015년에 가뭄을 나타내며 2015년 6월 상순과 중순의 가뭄지수는 각각 -0.9, -1.0으로 10개년의 기간을 사용하였을 때보다 완화된 모습을 보였다. 1986년부터 2015년까지 30개년 기간의 자료를 사용하여 산정한 가뭄지수는 2011년부터 2015년까지 가뭄을 나타내고 있었으며, 2015년 6월 상순과 중순의 경우 각각 -1.7, -1.0으로 20개년 자료를 사용하였을 때보다 심한 가뭄을 나타내지만, 10개년 자료를 사용하였을 때보다 완화된 가뭄을 나타내었다. 백산저수지의 경우 2011년부터 2015년까지 가뭄이 발생하였으나, 용수공급이 불가능 할 정도의 가뭄이 발생하지는 않은 것으로 조사되었으며, 30개년 자료를 사용한 가뭄지수가 이와 가장 근사한 가뭄정도를 나타내고 있다. 이는 저수량자료의 기간이 크면 빈도값의 신뢰성이 높아지기 때문인 것으로 판단되며 저수지 가뭄지수의 경우 저수량 자료가 누적될수록 좀 더 정확한 가뭄상황을 표현할 수 있을 것으로 판단된다.
어느 한 계가 양수의 발산지수(Lyapunov exponent)를 가질 때 이 계는 카오스계로 분류되며 그 동특성은 예측이 불가능해 진다. 감쇠 기계계(소산계)에서는 위상공간(phase space)의 초기 부피가 시간에 따라 수축한다. 발산 지수들의 합은 음수이며 그 기계계의 감쇠와 관련되며, 따라서 발산지수들의 합은 감쇠의 변화를 감시하는데 사용되어질 수 있다. 그러나 그 감쇠변화를 감시하기 위해서는 발산지수를 계산하는데 사용하는 신호(data) 부분(segment)이 짧아야 한다. 이는 문제점을 야기시키는데 그 이유는 발산지수가 아주 많은 양의 발산률(divergence rate)의 평균으로서 구해지기 때문이다. 이 문제를 극복하기 위해서, 본 저자는 '순간발산지수(Instantaneous Lyapunov Exponent)'를 도입하였으며, 이 순간발산지수들의 합이 어떻게 기계계의 감쇠와 관련되어지는 가에 대하여 기술하였다. 미분방적식과 시계열(time series)을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션은 '순간발산지수들의 합'의 중요성을 입증하였다. 그러나 시계열(또는 실험신호)로 부터의 정확한 순간발산지수를 측정하기는 매우 힘들기 때문에 '부분발산지수(Short term averaged Lyapunov Exponent)'를 또한 도입하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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