본 연구는 화력발전소 배출로 인한 지표면 오염물질 농도의 시·공간적 영향을 실측 자료를 바탕으로 정량적으로 분석하려는 목적으로 수행되었다. 배출과 농도 관계의 정량적 분석을 위해 우선 기상 조건과 주변 배출원의 영향을 고려하였다. 이를 위해 자료의 선택과 관측지점 선정 과정을 제안하였고, 선정된 지표면 시·공간 자료에 K-Z 필터와 경험직교함수(EOF) 분석 기법을 적용하였다. 사용된 자료는 2014-2017년 4년의 기간 동안 당진과 태안 화력발전소 굴뚝 자동측정기기의 농도값을 이용하여 산출한 한 시간 평균 배출량 자료와 지표면 대기오염농도 측정망 자료이다. 기상 자료로는 최근 배포 중인 ERA5 재분석자료와 기상청 종관기상관측소 한 시간 평균 자료가 사용되었다. 발전소만의 영향이 최대한 보이도록 기상 효과와 지리적인 요인을 고려하여 선택한 시간대의 선정된 관측소 자료만을 이용하여 분석한 결과, 지표면 대기오염물질의 EOF 첫 번째 모드는 SO2, NO2, PM10 모두에 대해 97% 이상의 변동성을 설명하였다. 또한 지표면 농도장의 EOF 첫 번째 모드의 시계열은 화력발전소 배출과 유의미한 상관성을 보였다. 결과적으로 당진화력발전소 SO2, NO2, TSP 시간 당 배출량이 각각 10%가 감소하면, 남서풍 계열의 바람에 의해 직접 영향을 받는 서울 수도권 지표면 평균 SO2 농도는 0.468 ppb (R=0.384), NO2는 1.050 ppb (R=0.572), PM10은 2.045 ㎍ m-3 (R=0.343) 정도가 감소한다고 판단할 수 있다. 태안화력발전소의 경우, SO2, NO2, TSP 배출량을 각각 시간당 10% 씩 감축하면, SO2는 0.284 ppb (R=0.648), NO2는 0.842 ppb (R=0.683), PM10은 1.230 ㎍ m-3 (R=0.575) 정도가 감소될 수 있음을 확인하였다. 태안화력발전소는 당진화력발전소에 비해 수도권지역 농도에 미치는 영향은 작았으나, 상관관계는 더 높았다.
국립기상연구소는 2000년부터 2010년까지(11년)의 위성자료와 수치모델의 재분석 자료를 이용하여 한반도영역에 대해서 $4km{\times}4km$ 해상도의 태양-기상자원지도를 계산하였다. 이러한 태양-기상자원지도를 기반으로 GIS 분석도구를 이용하여 지역별 태양에너지의 분포와 지역별 태양광의 기후특성을 분석하였다. 연구영역의 행정구역을 구분하고 각 지역별 에너지분포 및 변화특성을 쉽게 분석하기 위하여 GIS 분석도구를 사용하였다. 평균 연누적 태양에너지 자료를 분석한 결과 한반도에서는 경상도가 가장 풍부한 태양광에너지를 받고 있었으며 특히 대구광역시(5047MJ), 부산광역시(5019.4MJ)가 높게 나타났다. 북한지역에서는 함경남도(4719.1MJ)가 가장 풍부한 자원을 가지고 있는 것으로 나타났다. 월별 분포를 분석한 결과 대체로 연누적과 동일하게 남부지방의 경상도가 높은 태양광 에너지를 나타났다. 특히 7월 등의 여름철은 1월에 비해 절대적으로 에너지양이 많았다. 그러나 위도 38도를 중심으로 빈번한 장마전선을 동반한 구름의 이동으로 중부지방이 남부지방과 북부지방에 비해 낮게 나타났다. 또한 2000년 1월부터 2010년 12월까지 월별 시계열 변화를 분석해본 결과 한반도 전역에서 태양광의 증가추세가 나타났다. 특히 부산광역시는 10년간 3.75MJ이 증가하였으며, 서울특별시는 3.645MJ/decade, 함경북도는 3.499MJ/decade의 증가경향을 보였다. 월별 시계열 그래프를 보면 2003년 8월과 2005년 4월을 기준으로 3부분에서 다른 특성이 나타나는데 이것은 각 구간별로 구름산출을 위하여 사용된 정지기상위성이 다르기 때문이다. 각 구간에서 사용된 위성은 GMS-5(2003년 8월 이전), GOES-9(2003년 8월~2005년 3월) 그리고 MTSAT-1R(2005년 4월이후)이다. 추후에는 태양광 자원이 풍부한 지역에 대해서 더욱 상세하게 태양광 에너지의 분포와 변화를 분석해보자 한다. 이러한 지역별 자원분석 자료는 지방자치단체들이 신재생에너지 개발계획을 세우는데 도움을 줄 수 있을 것이다.
지역기후모델 RegCM3 이용하여 역학적 상세화 이중둥지격자체계를 구축하고 관측, ECHO-G/S의 20C3M 및 SRES A2 시나리오를 이용하여 동아시아(60km 분해능)와 한반도(20km 분해능)에 대한 현재 및 미래 (1971-2100, 130년)의 기후변화 시나리오 자료를 생산하여 구축하였다. 현재 1971-2000년 기간 동안 상세화된 기온은 관측에 대해 저온 편의와 여름 강수는 건조 편의가 나타나는 계통오차가 있으나, 상세화된 자료는 한반도의 지형적 특성이 잘 반영되었고 관측의 월별, 계절별 변동성을 유사하게 모의하는 등 재분석 자료를 성공적으로 상세화한 것으로 판단된다. 미래 100년(2001-2100년)에 대해 전반기(2021-2050) 및 후반기(2070-2099)의 시나리오기후변동을 분석한 결과, 상세화된 지역별, 계절별, 연도별 기온 상승의 시 공간적 분포를 잘 보여주며, 기온상승(전반기: 동아시아지역~$1.8^{\circ}C$, 남한~$1.6^{\circ}C$, 후반기: 동아시아지역~$4.7^{\circ}C$, 남한~$4.6^{\circ}C$)에 의한 대기 중 수증기 함유량 증가와 여름 몬순의 강화로 전계절에 대해 강수량(전반기: 동아시아~10.5%, 남한~6.7%, 후반기: 동아시아~20.1%, 남한~31.9%)이 증가할 것으로 전망되었다. 수문기상 변화를 살펴보면, 미래 후반기에 남한은 $4.6^{\circ}C$가 상승하여 적설깊이는 5.3mm(-92.3%)가 감소할 것이고, 강수량의 연변동성을 크나 전체적으로 증가할 것이며, 토양수분, 증발산 또한 강수량 증가와 연관되어 증가할 것으로 전망되었다. 이렇게 ECHO-G/S SRES A2 시나리오를 기반으로 하여 역학적으로 상세화된 시나리오는 통계적으로 상세화된 시나리오 결과와 비교 검증함으로써 다중모델기법에 의해 불확실성을 제시함으로써 수문기상변화 예측을 위한 신뢰성 있는 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
하부 성층권 온도의 추세에 대한 위성관측과 모델 결과들의 상대적인 정확성을 평가하기 위하여 두 종류의 위성관측 MSU 채널 4(57.95GHz) 밝기온도 자료들과 1981${\sim}$1993년 기간의 두 종류의 대순환 모델(ECMWF and GEOS) 재분석 자료들을 시계열 회귀분석으로 상호 비교하였다. 1980${\sim}$1999년 기간의 위성자료는 이 연구에서 유도된 직하점 MSU4와 여러 주사각에서 유도된 SC4(Spencer and Christy, 1993)이다. 위 기간에 전지구에 대한 MSU 하부 성층권 온도는 화산폭발과 관련된 냉각화 경향(-0.35K/decade)을 보였으며, 이러한 경향은 육지보다 해양에서 1.2배 컸다. 자료들의 공통 기간(1981${\sim}$1993년)에 대한 하부 성층권 온도의 아노말리는 두 종류 관측자료와 GEOS에서 전지구적으로 냉각화 경향(-0.14${\sim}$-0.42K/decade)을 보였으나, ECMWF는 북반구를 제외하고 온난화(0.06K/decade)를 보였다. 온도 연주기는 SC4를 제외하고 다른 세 종류 자료에서 유사한 위상과 함께 현저하였다. 온도 추세에 대한 95%신뢰도 조사에서 MSU 채널 4의 하부 성층권 온도에 대한 신뢰도가 채널 2(53.74GHz)의 중간 대류권 온도보다 더 낮았다. 또한 두 기층 사이의 온도 추세 감율이 북반구 육지에서 가장 컸다. MSU4에 대한 SC4 및 모델 재분석 결과들의 상관은 전지구의 경우에 SC4(r=0.96)에서 가장 높았고, ECMWF(r=0.61)에서 가장 낮았다. 한반도의 경우에는 GEOS에서 가장 높았고(r=0.88), ECMWF에서 가장 낮았다(r=0.73). MSU4에 대한 SC4, ECMWF의 상관은 아열대 제트류가 위치하는 $30^{\circ}$ 위도대에서 낮았으나(r<0.6) 그 외의 지역에서는 대체로 높았다(r>0.6). 한반도 부근에서 하부 성층권 온도의 냉각화 경향은 모든 자료에서 공통적으로 나타났다. 이러한 추세는 SC4(-0.82K/decade)에서 가장 컸으며, MSU4(-0.38K/decade), GEOS(-0.28K/decade), ECMWF(-0.07K/decade) 순으로 나타났다.
수량과 수질 및 수생태를 동시에 고려한 수자원 관리를 위해서는 신뢰도 높은 중기 유량 예측 기술이 필수적이다. 이를 위해서는 기상자료의 특성에 대한 이해와 더불어, 시공간 해상도가 낮은 기상예측 정보를 고해상도 분포형 수문모형에서 효과적으로 활용하는 기술이 중요하다. 본 연구에서는 분포형 수문모형 WRF-Hydro와 선행시간 288시간까지의 기상정보를 제공하는 Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS)를 활용해 고해상도 중기 유량 예측을 수행하고 적용성을 검토하였다. 이를 위해 대상 유역인 낙동강 지류 금호강 유역에 대해 100 m 공간해상도의 WRF-Hydro모형을 구축하고 기상지상관측자료 Automatic Weather Stations (AWS)& Automated Synoptic Observing Systems (ASOS), 기상수치예보모형 GDAPS, 기상재분석자료 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)를 입력자료로 적용한 유량 예측 모의 결과를 비교하였다. 2020~2022년 기간 3개의 강우사상에 대해 유역 평균 누적 강우량을 분석 결과, AWS&ASOS대비 GDAPS는 36%~234%, GLDAS 재분석자료는 80%~153% 범위의 과소 및 과대 산정되었음을 확인하였다. AWS&ASOS입력자료로 한 유량 예측 결과는 KGE, NSE지표가 유역 말단 강창교 지점 기준 0.6이상이었으나, GDAPS 기반 유량 모의는 강우 사상에 따라 KGE 값이 0.871~-0.131로 큰 변동성이 확인되었다. 한편, 첨두 유량 오차는 GDAPS가 GLDAS보다 크거나 비슷했지만, 첨두 홍수 발생시간의 오차는 AWS&ASOS, GDAPS, GLDAS가 각각 평균 3.7시간, 8.4시간, 70.1시간으로, 첨두 발생시간 측면에서는 GDAPS의 오차가 GLDAS보다 적었다. GDAPS를 입력자료로 한 WRF-Hydro 고해상도 중기 유량 예측은 첨두 유량의 불확실성은 크지만, 첨두 유량 발생시점에 대한 정확도는 상대적으로 높아 수자원 시설 운영에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
고정된 정적 이미지 형태의 정보제공자 중심 웹기반 또는 지도 상호작용을 통한 시 공간 연속적 정보제공이 가능하나 시스템의 확장성, 서비스 속도, 비표준 인터넷 웹환경, 사용자 접근성, 시 공간 변동성 표현 등에 제한이 있는 웹 GIS 기반 해양정보제공시스템을 개선하고자 HTML5와 동적 파티클을 이용한 웹기반 해양정보 가시화시스템을 구축하였다. 특히 위성을 통한 시 공간 연속 관측자료와 3차원 수치모델을 통해 생산되는 재분석 및 예측자료는 지리정보 기반의 이질적 대용량의 다차원 연속적 시 공간 변동성을 갖는 해양자료이다. 이에 대한 직관적이고 효과적인 이해와 활용을 위하여 동적 파티클을 이용하여 벡터성분의 해양변수 시공간 변동성 지리정보와 연동하여 가시화 하였고, 차세대 웹 플랫폼 표준인 HTML5와 WebGL, Canvas, D3, Leaflet map등의 오픈 라이브러리를 이용하여 구축된 해양정보 가시화시스템에 대해 소개하고자 한다.
김인영 등 (2006)은 두 개 포아송 분포의 혼합모형에 기초한 회귀모형으로써 2002년 (사)볼런티어 21에서 실시한 설문조사 자료를 분석하여 우리나라 개인들이 기부한 횟수에 영향을 미치는 유의적 변수들을 식별하였다. 본고에서는 김인영 등 (2006)에서도 언급하였듯이 기부횟수 0의 관찰 빈도와 예측 빈도간 차이가 유독 큰 점을 감안하여, 0이 팽창된 포아송(zero inflated Poisson: ZIP)을 기존의 두 개의 포아송 혼합분포에 추가하여 일종의 세 개 포아송 혼합분포 형태로 모집단 분포를 구성하며 동 모형의 회귀모형으로써 기부횟수 자료를 재분석하고자 한다. 회귀계수에 대한 추정은 두 단계 EM 알고리즘으로 이루어 졌고, 유의적 설명 변수의 검색은 김인영 등 (2006)과 같았으나 본 연구에서는 고정된 령(零)군의 비율을 0.201로 추정할 수 있었으며, 두 가지 유의적 설명변수인 소득과 자원봉사 중에서 자원봉사가 기부 횟수를 늘리는 안정적 도구 변수로써 작용할 수 있음을 보고하고 있다.
본 연구에서는 심층 신경망을 이용하여 Cochlodinium polykrikoides 적조 발생을 예측하는 모델을 제안한다. 적조 발생 예측을 위해 8개의 은닉층을 가진 심층 신경망을 구축하였다. 위성 재분석 자료와 기상수치모델 자료를 이용하여 과거 적조 발생해역의 해양 및 기상인자 총 59개를 추출하여 신경망 모델 학습에 활용하였다. 전체 데이터셋 중 적조 발생 사례는 적조 미발생 사례에 비해 매우 적어 불균형 데이터 문제가 발생하였다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 과표집화(Over sampling) 기반 데이터 증식(Data augmentation) 기법을 적용하였다. 과거자료를 활용하여 모형의 정확도를 평가한 결과 약 97%의 정확도를 보였다.
몬순 기간에 구름의 복사 강제력의 영향을 파악하기 위하여 1998년 4월부터 9월까지 International Satellite Cloud Climatology Project (ISCCP) 구름자료와 GEWEX Asian Monsoon Experiment (GAME) 재분석 자료를 입력 자료로 복사 모델을 수행하여 3차원의 장파 복사 플럭스를 구하였다. 구름에 의한 대기 복사 가열은 구름을 포함한 평균 대기와 맑은 대기에서의 복사 가열율의 차이를 이용하여 계산하였다 구름에 의한 복사 가열율이 아시아 몬순에 미치는 영향을 중점적으로 살펴보았다. 구름에 의한 복사 가열은 인도양에서 최대를 티벳 고원에서 최소를 나타내어, 남북으로 차등 가열의 경도를 나타내었다. 이러한 차등 가열이 대기 순환의 최대 원인임을 고려해볼 때, 인도양과 티벳 고원에서의 구름에 의한 차등 가열의 경도는 해들리 타입의 남북 몬순 순환을 강화시키고 있다. 또한 운정에서의 가열, 운저에서의 냉각의 형태로 나타나는 구름의 복사 가열 분포는, 대기의 불안정성을 높여서 몬순 순환을 증대시킬 수 있는 역할을 하고 있다.
본 연구는 분석과 종합에 대한 역사적 출발이라고 볼 수 있는 유클리드의 저작인 '자료론'과 '분할론'에 대한 분석 연구이다. Euclid의 원론에 비해 거의 관심이 없는 두 문헌에 대한 분석을 통해 사고활동으로서의 분석 및 종합에 대한 의미를 살펴보았다. 먼저 분석, 종합이 포함된 다양한 용어들에 대한 개념을 살펴보고, 이를 바탕으로 본 연구에서 사용한 분석과 종합의 개념을 명확화하였다. 또한 두 문헌에 제시된 명제에 대한 분석을 통해 분석은 '외재적 분석'과 '내재적 분석'으로 분류하였는데, 외재적 분석은 제시된 명제에 자체에서 외형적으로 드러난 수학적 대상, 요소, 성질, 속성에 대한 분석이고, 내재적 분석은 외재적 분석의 결과로 추출된 수학적 대상, 요소, 성질, 속성에 대한 재분석 혹은 결합 및 관련성의 추출을 통한 분석이다. 종합은 '이론적 종합'과 '경험적 종합'으로 분류하였는데, 이론적 종합은 경험보다는 논리적, 이성적 과정을 통한 새로운 대상의 추출이고, 경험적 종합은 과거의 학습 경험과 이에 대한 활용을 통한 대상의 추출이다. 이러한 분류를 기초로 하여 초등학교 교과서에 제시된 문제를 통해 실제 적용하여 탐색하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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