탄성도는 하나의 변수 변화에 따른 다른 변수의 변화되는 양상을 정량적인 수치로 해석하는 통계적 기법으로 상관성 분석 이상의 정보를 제공하여 기후변화 연구에 다양하게 활용하고 있다. 본 연구에서는 낙동강 주요 지류를 대상으로 기온과 수질 자료를 이용하여 탄성도를 산정하고 기온에 대한 수질의 민감도 분석을 수행하였다. 또한, T-Test 결과를 이용하여 탄성도에 대한 신뢰구간을 산정하고 탄성도의 유효성을 검토하였다. 탄성도의 강도는 여름 > 가을 > 봄> 겨울 순으로 높은 강도를 나타내고 있으며 방향은 음과 양의 탄성도가 함께 있는 지역적 특성을 나타내고 있다. 월별 관측자료를 대상으로 계층적 군집 분석을 수행 후 5개 군집으로 분류하였으며 평행좌표 그래프를 이용하여 군집 별 특성을 시각적으로 분석하였다. 주요 지류의 경우 인구밀도가 상대적으로 높고 주변에 하수처리장, 소규모 축사, 농업 활동 등의 복잡한 영향 인자로 인해 기온 탄성도의 방향과 강도는 지역적 특성을 나타내고 있다. 특히, TP의 경우 기온변화에 따른 조류성장과 사멸로 발생하는 생태계의 영양물질 순환에 따라 큰 지역적 변동성을 나타내고 있다. 낙동강 주요 지류의 기온 탄성도는 약 이상이고 유의수준 5%에서 타당하므로 기온변화에 따른 수질 변동이 존재하는 것으로 분석되었다.
목 적 : 일주기 유전자 다형성이 계절성 기분 장애의 발병 기전과 연관이 있다는 여러 연구 결과들이 보고되었다. 본 연구에서는 한국에 거주하는 건강한 성인을 대상으로 RORA (Retinoid-related orphan receptor A)유전자의 다형성과 계절성 변동의 관계를 살펴보고자 하였다. 방 법 : 신문 광고를 통해 모집한 507명의 지역사회 인구를 대상으로 하였다. 기분과 행동의 계절적 변동은 Seasonality Pattern Assessment Questionnaire(SPAQ)를 이용하여 평가하였다. RORA rs11071547 SNP는 PCR을 이용하여 유전자형 분석을 하였다. 여름형은 교란 요소로 작용할 것으로 판단되어, 29명의 여름형은 제외한 총 478명의 대상자를 분석하였다. 계절성군과 비계절성군의 유전자형 분포의 비교는 Chi-square test를 이용하였고, 전반적 계절성 점수(Global seasonality score, GSS)와 RORA rs11071547의 연관성은 ANCOVA로 분석하였다. 결 과 : 연구 참여자 507명 중 12.1%(겨울형 9.3%, 여름형 2.8%)가 SAD에 해당하였다. 계절성군과 비계절성군간의 RORA rs11071547의 유전자형 분포는 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 전반적 계절성 점수(GSS)와 세부 항목인 수면시간, 사회활동, 기분, 에너지 수준에서 유의한 차이는 관찰되지 않았다. 그러나 세부 항목 중 체중과 식욕에서는 C 대립유전자 동형접함체군에서 유의하게 점수가 높은 양상을 관찰할 수 있었다(p=0.026, p=0.034). 결 론 : 본 연구에 참여한 대상자들에서 RORA 유전자 다형성이 체중과 식욕의 계절성 변화에 주요한 역할을 하며, 계절성 기분 장애의 감수성과도 어느 정도 연관이 있을 것으로 생각된다.
효율적인 도시공간구조 형성은 에너지 절감 및 친환경적 측면에서 중요한 요소임에도 불구하고 핵심요소인 도심 및 부도심의 관리는 도시 활동의 변동성과 복잡성으로 인해 점차 어려워지고 있다. 부산의 경우 1960년 이후 도시의 급속한 경제성장으로 인한 도심 규모의 확대 및 인구과밀화 속에서 20년 단위의 도시기본계획 이외에 도심 기능에 대한 전문적인 진단이나 관리 등에 대한 체계적인 접근은 매우 부족하였다. 효율적인 도심지역의 관리를 위해서는 우선적으로 도심기능의 수요 및 노후 예측을 위한 체계적인 도심 모니터링이 필요하다. 이에 본 연구는 도심재생측면에서의 도심지역 노후 진단을 통해 현재 도심의 현황을 파악함과 동시에 향후 도심 관리를 위한 공간정보의 활용방안을 제시하고자 한다. 분석지표로는 물리적, 경제적, 사회적 지표로 나누어 현황을 살펴본 후, 미시적 접근으로 경제적 지표를 활용하여 부산시 서면 도심지역의 경제적 노후를 세부적으로 살펴보았다. 분석 결과 인구분포나 토지이용 측면에서 교외화 단계를 지나 비효율적 분산화 단계가 지속되고 있는 것으로 나타났다. 이는 도심 및 부도심의 기능 강화의 필요성을 의미하며 이에 본 연구는 보다 미시적 관점에서 도심지역을 진단하고 분석된 자료를 바탕으로 도심 지역의 문제점과 도심기능의 강화 방향을 제시하고자 한다.
고도의 산업화에 따른 물류량의 증가와 인구 도시집중 현상은 교통난을 더욱 더 심화시키고 있으며 수송효율성 향상 대책으로서 전기철도가 새롭게 부각되고 있다. 특히 전기철도는 수송력이 월등히 높고 안전성 및 신속성과 친환경적인 요소로 인해 세계 각국에서 미래 교통문제 해결의 최선의 대안으로 제시되고 있다. 우리나라 역시 경부고속전철사업이 추진중이며, 300[km/h]급의 서비스가 개시될 예정이다. 일반적으로 송.배전 계통은 3상 평형부하인 반면에 전기철도 부하는 단상 대용량 집중부하로서 이동과 정지가 빈번하고 부하변동이 극심한 전기적 특성을 가지고 있기 때문에, 우리나라 154[㎸]계통은 단락용량이 큼에도 불구하고 시스템의 안정도 평가는 필요하다 하겠다. 본 논문에서는 수식적으로 유도된 안정도 지수를 통한 시스템 안정도를 평가하고 시스템 안정도와 전력손실의 관계를 제시하였다. 또한 사례연구에서는 PSS/E를 활용하여 병렬 무효전력보상기기를 우리나라 154[㎸]계통에 적용하여 손실 감소를 통한 시스템 안정도 향상을 입증하였다.
이 연구는 급격한 변동을 겪어 온 한국사회에서 도시화가 어떻게 이루어지고 있고 도시인구의 분포의 측면에서 불평등이 어떻게 이루어져 있는지를 살펴보고 있다. 이 연구결과 1966-70년 사이에 급격히 이루어진 도시화의 성격이 부각되었고, 또 도농간의 성장속도의 차이도 아주 높았음이 드러났다. 무엇보다도 서울의 수위도시성이 명백히 드러났다. 하지만 서울의 수위도시성은 1970년이래 서서히 감소되기 시작했고, 불평등지수인 지니계수를 통해 검증한 결과 1970년에 비해 1990년의 도시인구분포의 불평등성은 완화된 것으로 보이나, 여전히 큰 불평등이 존재하고 있다.
현재 기후변화가 심화되면서 기상변동성이 커지고 이에 따라 사막화 현상의 심화, 엘니뇨(El Nino), 라니냐(La Nina), 태풍, 집중호우 등의 이상기후 현상이 전 지구상에 걸쳐 광역적으로 나타나고 있는 실정이다. 이러한 기후변화는 앞서 말한 것과 같이 여러 기후인자들을 변화시켜 수자원의 양적변화 등 지속가능한 수자원 개발 관리에 큰 영향을 미치므로 이에 대한 연구가 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 대표적으로 여러 가지 2CO2 시나리오에 대한 대기 순환 모형의 적용 결과를 이용하여, 이러한 기후변화가 수문순환에 영향을 미치는 기후인자인 기온, 강수량, 습도 및 풍속, 그리고 물의 수량 및 수질 등에 미치는 영향을 분석하고, 이를 기반으로 기후변화와 관련된 환경 및 수자원의 정책 개발에 대한 연구들이 주로 수행되고 있다. 국내 역시 기후 변화와 관련된 연구들이 수행되고는 있으나, 기후변화와 연계된 유량과 수질 예측에 대한 연구가 절실히 요구되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 IPCC의 배출 시나리오(Special Report on Emissions Scenarios, 이하 SRES) 중 인구증가율이 높고 경제발달과 기술변화가 느리고 환경에 무관심한 극한현상을 나타내는 A2 시나리오와 청정 및 자원 효율적인 기술 등 급격히 발전하고 조사대상 유역특성과 유사한 B1 시나리오를 선정하고, 이에 대한 유역의 기온과 강우량을 GCM을 적용하여 모의하였다. 또한 향후의 기후변화가 유출 수질(BOD, TN, TP)에 미치는 영향을 2020년, 2050년, 2080년에 대하여 평가하기 위하여 GIS 기반의 유역 모형인 SWAT을 대상모형으로 선정하였다. 신뢰성 평가를 위해 현재 상태에서의 모의를 검 보정 하여 실제 A2, B1 기후변화 시나리오에 따른 기온 및 강우량 변화 등에 대한 영향을 평가하여 보았다.
기후변화는 기상학적으로 강우량의 변동성을 증가시키는 특징이 있다. 이로 인해 2000년대 이후 전 세계적으로 집중호우와 가뭄의 발생횟수 및 피해규모가 크게 증가하고 있다. 2017년 우리나라에서는 인천광역시, 청주시, 부산광역시 등 도시지역에서 집중호우에 의한 피해가 매우 크게 발생하였다. 도시지역은 지역 내 불투수면적이 높아 호우 발생 시 농촌지역, 산림지역에 비하여 유출이 매우 크게 나타나는 특징이 있으며 인구와 자산, 산업체의 밀도가 높아 같은 크기의 호우에 대하여 타 지역에 비해 매우 큰 피해가 발생한다. 이러한 호우피해 저감을 위한 방안으로는 각 지역특성에 맞는 홍수예보방안이 필요하다. 하지만 국내의 홍수예보는 국가하천을 중심으로 하여 전국 53개 주요지점에서 수위를 예보하는 방식으로 시행되고 있어 홍수범람 피해가 빈번한 도심지와 시민들의 이용도가 높은 친수지구에 대한 홍수예보는 미흡한 실정이다. 국외의 경우에는 도시홍수 피해를 저감시키기 위하여 강우량과 강우량 별 발생확률, 예측 피해 규모, 피해 현상 등을 활용한 영향예보 방안을 수립하기 위한 다수의 연구가 진행되고 있으며 영국의 경우 영향예보를 활용하여 홍수예보를 시행 중에 있다. 본 연구에서는 호우에 의한 도시지역의 피해를 저감시키기 위하여 과거의 홍수 피해사례를 기반으로 피해 당시의 강우량, 피해액의 상관성을 바탕으로 강우량에 따른 피해 규모의 예보방안을 모색하고자하였다. 이를 위해 재해연보를 기준으로 피해 발생일자, 피해액 등 피해 관련 자료와 피해 발생 당시의 강우자료를 수집하였으며 수집한 자료를 바탕으로 강우량에 따른 피해규모를 선정하여 홍수예보 단계를 4단계로 구분한 홍수위험 판단기준을 작성하였다. 향후 본 연구의 홍수위험 판단기준 수립 방안에 피해 발생 당시의 현상자료 및 정확도 높은 강우 예측 자료를 결합한다면 효율적인 호우피해 저감을 위한 홍수예보 방안을 마련할 수 있을 것이라 판단된다.
본 연구는 노동시장 통합이 결혼 이행에 미치는 영향을 분석한다. 결혼 시점과 결혼 3년 전의 일자리 유무와 고용형태를 가지고 일자리의 안정성과 지속성이 초혼 형성에 유의한 영향을 미치는지 살펴보았다. 특히 1997년 외환위기 이전과 이후에 노동시장에 진입했을 가능성이 높은 두 집단을 코호트별로 나누어, 거시적인 사회경제적 변동 과정에서 노동시장통합이 결혼에 미친 차별적 영향에 대해 분석한다. 한국노동패널을 사용하여 2008년도 기준으로 18세 이상인 성인 남녀의 결혼 이행을 분석한다. 분석 결과, 취업상태와 정규직 근무는 남성의 초혼 형성 해저드는 높이는 반면 여성의 초혼 형성 해저드는 낮추었다. 장기무직, 즉 교육이나 군대 기간을 제외하고 결혼 전 3년 동안 2년 이상 무직 상태에 있을 때 남녀 모두 결혼이 지연될 가능성이 높았다. 정규직 근속기간이 2년 이상인 여성은 그렇지 않은 여성보다 결혼 해저드가 높아졌다. 정규직 근속기간이 긴 남성에게서는 이러한 효과가 나타나지 않았다. 또한 코호트별로 통계적으로 유의한 차이가 발견되어 최근의 사회경제적 불확실성과 노동시장 불안정화의 부정적 영향이 더욱 강화되었음을 시사했다.
지구온난화로 인한 기후변화에 따라 평균강수량과 증발량이 증가하며 강우지역 집중화와 강우강도가 높아질 가능성이 크다. 우리나라의 경우 협소한 국토면적과 높은 인구밀도로 기후변동의 영향이 크기 때문에 한반도에 적합한 유역규모의 수자원 예측과 대응방안을 마련해야 한다. 이를 위한 수자원 관리를 위해서는 유역에서 강수량, 유출량, 증발량 등의 장기적인 자료가 필요하며 경험식, 물리적 강우-유출 모형 등이 사용되었고, 최근들어 연구의 확장성과 비 선형성 등을 고려하기 위해 딥러닝등 인공지능 기술들이 접목되고 있다. 본 연구에서는 ASOS(동해, 태백)와 AWS(삼척, 신기, 도계) 5곳의 관측소에서 2011년~2020년까지의 일 단위 기상관측자료를 수집하고 WAMIS에서 같은 기간의 오십천 하구 일 유출량 자료를 수집 후 5개 관측소를 기준으로Thiessen 면적비를 적용해 기상자료를 구축했으며 Angstrom & Hargreaves 공식으로 잠재증발산량 산정해 3개의 모델에 각각 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온), 일 강수량과 잠재증발산량, 일 강수량 - 잠재증발산량을 학습 후 관측 유출량과 비교결과 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온)로 학습한 모델성능이 가장 높아 최적 모델로 선정했으며 일, 월, 연 관측유출량 시계열과 비교했다. 또한 같은 학습자료를 사용해 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP) 앙상블 모델을 구축하여 수자원 분야에서의 인공지능 활용성을 평가했다.
팔당댐 유역은 수도권 2600만 인구의 상수원으로, 수도권 전체 물 소비량의 90.2%에 달하는 물을 공급하고 있어 중요성이 상당히 크다. 하지만 기후변화로 한반도에 극한기후의 발생 빈도가 증가하면서 미래 수자원 관리가 더욱 어려워질 전망이다. 이에 본 연구에서는 모형 구축을 통해 기후변화가 팔당댐 유역의 수자원에 미치는 영향을 정량적으로 평가하고자 하였다. 본 연구는 저수량이 높은 다목적댐이자 상류에 위치하는 소양강댐, 충주댐의 유역의 유입량을 수문모형인 VIC model로 모의하였다. 댐의 존재에 따른 하류의 유량 교란을 고려하기 위해 딥러닝 기반의 LSTM 예측 모형을 활용하였고 각 댐의 방류량을 예측하였다. 보정 기간(1986-2019), 검증 기간(2020)에 대한 방류량 예측 모형의 NSE는 0.9407, 0.6449로 높은 예측성능을 보였다. 팔당댐 유입량 예측에도 LSTM이 활용되었고 소양강댐, 충주댐의 방류량과 두 유역을 제외한 잔여유역의 기상변수인 강우량, 온도, 풍속이 입력되었다. 팔당댐 유입량 예측 모형의 NSE는 보정 기간(1986-2019), 검증 기간(2020)에 대해 각 0.9990, 0.7878로 유입량을 정확도 높게 예측하였다. 기후변화의 영향을 평가하기 위해 기상청에서 제공하는 RCP4.5의 상세화된 고해상도(1km) 미래 기상자료를 구축된 모형에 입력하여 미래의 팔당댐 유입량을 모의하였다. 모의 결과, 미래 기간에는 팔당댐 일 유입량의 변동성이 증가하면서 유황이 불안정해지고 극한에 해당하는 빈도 갈수량이 크게 감소하는 것으로 예측되었다. 따라서 극한기후로 인해 물 공급이 제한되는 재난 상황에 대비하여 물 공급에 대한 자립성을 높일 수 있는 새로운 물관리 정책이 필요할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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