This study summarizes domestic and foreign previous works on fluvial terrace with absolute ages to discuss formative process of climatic terrace in Korea. Different from traditional climatic terrace model, approximately three quarters from foreign works have argued that formation of climatic terrace can be attributed to medium- and short-term climatic change or other environmental factors, rather than long-term climatic change of glacial and interglacial cycles. Based on previous works on fluvial terrace in Korea, it can be suggested that fluvial terrace in Korea formed not due to long-term climatic change of 100,000-year cycles related to glacial and interglacial cycles, but due to medium- and short-term climatic change or climatic event of tens of thousands of years related to intensity change in summer monsoon, one of the important factors affecting precipitation in Korea.
해수면 온도는 기후와 바다의 생태계 그리고 인간의 활동에까지 중요한 영향을 미치는 해수의 특성 중 하나로 이를 예측하는 것은 항상 중요하게 다뤄지는 문제다. 최근 들어 과거의 패턴을 학습하여 예측값을 생성할 수 있는 딥러닝을 활용한 해수면 온도 예측이 복잡한 수치모델을 이용한 예측의 대안으로 주목받고 있다. 딥러닝은 입력 자료 간의 비선형적인 관계를 추정할 수 있는 것이 큰 장점이며, 최근 컴퓨터 그래픽카드의 발달로 많은 양의 데이터를 반복적이고 빠르게 계산할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 기존의 딥러닝 모델의 단점들을 보완하면서 시공간 자료를 다룰 수 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 기반의 U-Net을 통해 단기 해수면 온도 예측을 수행하였다. 개발한 딥러닝 모델을 이용한 한국 남부 근해 해수면 온도의 단기 예측은 예측일의 해수면 온도의 중장기 변동성에 따라 달라지는 성능을 보였다. 해수면 온도 변동성의 증감은 계절적 변동 뿐 아니라 Pacific Decadal Oscillation (PDO) 지수의 변동과도 유의미한 상관관계를 보였는데, 이는 계절 변동 및 PDO에 따른 기후 변화에 기인한 수온 전선의 강도 변화가 해수면 온도의 시공간적 변동성에 영향을 줌으로써 발생했음을 확인하였다. 본 연구는 해수면 수온 자료가 가지고 있는 계절적 변동성과 경년 변동성이 딥러닝 모델의 해수면 단기 수온 예측 성능에 기여함을 밝힌 것에 그 의의가 있다.
최근 급격한 기후변화로 인한 기온, 강수량 등의 시·공간적 변화는 홍수, 가뭄 등과 같은 자연재해의 빈도와 규모를 증가시키고 있다. 특히 한강수계 주요 하천에서는 급격한 도시화 및 산업화로 인한 물 수요의 증가와 기후변화로 인한 강수량 감소 그리고 하천변 시설에서의 과다한 지하수 이용으로 인해 지하수위 변동이 발생하고 있다. 2017년 국가 지하수관측연보 및 지하수조사연보에 따르면 한강수계에 위치한 전체 569개 관정 중 암반층 관정과 충적층 관정의 최근 5년간 지하수위 평균 변동폭은 각각 3.91 m, 2.73 m로 조사되었으며, 10년 이상 장기관측 자료를 보유한 430개소 관정 중 228개소 관정에서 지하수위 하강 추세를 보이는 것으로 조사된 바 있다. 이처럼 강우나 하천수위 등 자연적인 원인과 양수, 유출 등 인위적인 원인에 의해 발생하는 지하수위의 하강은 지반 침하의 주요 원인이 되며, 하천 기저유출의 변화에도 큰 영향을 미치고 있다. 기저유출은 하천으로 단기 유출되는 지하수로 평수기 및 갈수기 하천 유량의 대부분을 차지하고 있기 때문에 건기시 하천 수질과 수생태계 관리에 있어 매우 중요한 요소에 해당된다. 따라서, 기후변화에 의한 이상가뭄 발생 등을 대비하기 위한 비상용수 또는 대체수자원으로서의 지하수 개발수요가 증가하는 추세에 따라 기저유량 확보 및 수질 개선 방안을 수립하는 것은 지속가능한 수자원 이용·관리 측면에 있어서 매우 중요하다. 현재 활용되는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)과 HSPF(Hydrological Simulation Program Fortran) 수문모형의 경우 지표유출 모의에 있어서 다양하게 활용되고 있으나 기저유량의 특성을 고려하기 위해서는 지표하 수문거동 모의가 어렵다는 한계가 있다. 또한 지표하 수문거동 모의가 가능한 MODFLOW의 경우 지표유출을 모의하기 어려운 한계가 있다. 이를 극복하기 위하여 SWAT-MODFLOW 모형이 개발되었으며, 본 연구에서는 SWAT-MODFLOW 모형을 활용하여 신둔천 유역을 대상으로 유량 및 지하수위 모의결과를 검보정하여 기저유량을 산정하고 변동특성을 분석하였다.
수자원 분야에서 기후변화 취약성 평가 연구는 미래를 반영하는 기후변화 시나리오를 다양한 방법으로 적용하고 있다. 하지만 대부분의 미래 취약성 평가 연구에서 미래 사회 및 경제 변화는 반영되지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 통합적인 미래 시대상을 반영하기 위하여 Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC)에서 개발한 Reprensentative Concentration Pathway (RCP) 기후 변화 시나리오와 함께 공동 사회 경제 경로 시나리오(Shared Socioeconomic reference Pathway, SSP)를 적용하고자 하였다. 취약성 평가는 현재 상황 뿐 아니라 미래 시나리오를 반영하기에 적절한 지표를 선정하고 다기준 의사결정기법인 TOPSIS (Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution)를 활용하여 각 지표를 통합하는 방법으로 진행하였다. 지표 자료는 국가 통계 및 보고서, 기후변화 시나리오가 반영된 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형의 모의 결과, 사회 경제 시나리오를 활용하였으며, 최종적으로 주요 수계인 한강 유역의 단기 미래(2020)와 중기 미래(2050)에 대한 중권역별 물이용 취약성 순위를 도출하였다. 전반적으로 기후변화만 적용한 결과와 사회 경제 변화를 함께 적용한 결과는 유사한 공간분포를 보였으나, SSP 시나리오에 따라 일부 유역에서 차이를 보였다. 미래 시나리오 적용 시 유역의 순위 변동성이 유사하게 나타났으나 일부에서는 SSP 시나리오 적용 유무에 따른 차이를 확인할 수 있었다. 본 연구에서 기후변화 취약성 분석 시 사회 경제 시나리오 활용가능성을 확인하였고, 이에 사회 경제 변화를 고려하는 것이 보다 효과적인 기후변화 대응에 도움이 될 것으로 판단된다.
1990년대 이후 국가경제에서 미치는 영향이 감소 추세에 들어선 건설업은 호황과 불황을 넘나들고 있다. 건설업의 경기변동이 심할수록 경기예측은 어려워지며, 불확실한 예측의 피해는 기업과 건설 종사자들이 직접적으로 받게 되므로 건설경기를 예측하는 것은 매우 어려우면서 중요한 일이다. 본 연구에서는 건설경기를 나타내는 지표 중 하나인 건설업생산지수를 GDP와 기온효과를 이용하여 실질소득과 야외활동이 많은 건설업의 특성에 따라 기온효과를 반영한 공급측면에서의 단기 건설 경기예측 모형을 제시하였다. 분석결과, 건설경기는 뚜렷한 기온효과가 있으며 GDP에도 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 이와 같은 과정을 통해 입증된 건설경기 예측모델을 기반으로 GDP예상증가율 3.5%와 2.4%일 때, 두 가지 시나리오로 2013년도 건설업생산지수를 예측하였다. 본 연구결과는 건설업의 경기를 판단하는 지표 중 하나로 활용 가능할 것이며, 향후 기후변화가 건설업에 미치는 영향에 대한 연구의 초석이 될 것이다.
최근 전세계적으로 발생하고 있는 기후변화로 인해 가뭄, 홍수, 태풍 등 자연재해의 빈도가 증가하고 있다. 특히, 강수량의 변동성이 커지면서 가뭄과 홍수가 단기간에 번갈아 가며 발생하는 경우가 자주 발생하고 있다. 가뭄과 홍수가 짧은 기간 동안에 교차해서 발생하는 급변사상은 예측하기 어려우며, 갑작스럽게 중첩되는 재난으로 인명과 재산피해 뿐 아니라 생태계에까지 심각한 영향을 미칠 것이다. 본 연구에서는 일 강수량 자료를 바탕으로 표준가중평균강수지수(Standard Weighted Average Precipitation, SWAP)를 산정하고 한강 유역의 가뭄-홍수 급변사상에 대한 특성을 분석하였다. 1966년부터 2018년까지의 한강유역 중권역별 면적평균강수량과 가중치, 이전 강수량의 영향을 받는 일수를 바탕으로 SWAP를 산정하였다. SWAP 지수가 10일 연속 -1 미만일 때를 가뭄이라 정의하고, 이후 SWAP 지수가 7일 연속 0.5 이상이면 가뭄사상이 종료된다고 판정하였다. 또한 SWAP 지수가 10일 연속 +1 초과일 때를 홍수라고 정의하고, SWAP 지수가 7일 연속 -0.5 이하가 되면 홍수사상이 종료된다고 판정하였다. 가뭄-홍수 급변사상이란 가뭄의 종료시점과 홍수의 시작시점의 차이가 5일 이내일 경우에 해당한다. 급변사상의 전·후로 강수량이 얼마나 급격하게 차이 나는지를 판단하기 위하여 급변 시점 전·후 5일의 누적 SWAP 지수인 심각도 K(Severity)를 분석지표로 활용하였다. K를 통해 한강유역 가뭄-홍수 급변사상의 시·공간적 분포를 분석하고 미래의 급변사상의 발생가능성을 예측할 수 있다. 본 연구 결과, 한강 유역의 24개 중권역 중에서 18개의 중권역이 가뭄-홍수 급변사상의 심각도가 점점 상승하는 추세이고, 가장 심각도 상승폭이 높은 중권역은 홍천강(1014)으로 첫 사상인 1967년부터부터 2015년의 마지막 사상까지 약 55% 정도 상승하였다.
세계적 기후 위기와 저탄소 정책 이행으로 신재생 에너지에 관한 관심이 높아지고 이와 관련된 산업이 증가하고 있다. 이 중에서 태양 에너지는 고갈되지 않고 오염 물질이나 온실가스를 배출하지 않는 대표적인 친환경 에너지로 주목받고 있으며, 이에 따라 세계적으로 태양광 발전 시설 보급이 증가하고 있다. 하지만 태양광 발전은 지리, 날씨와 같은 환경의 영향을 받기 쉬우므로 안정적인 운영과 효율적인 관리를 위해 정확한 발전량 예측이 중요하다. 하지만 변동성이 큰 태양광 발전을 수학적 통계 기술로 정확한 발전량을 예측하는 것은 불가능하다. 이를 위해서 정확하고 효과적인 예측을 위해 딥러닝 기반의 기술에 관한 연구는 필수적이다. 또한, 기존의 딥러닝을 활용한 예측 방식은 장, 단기적인 예측을 나누어 수행하기 때문에 각각의 예측 결과를 얻기 위한 시간이 길어진다는 단점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 시계열 특성을 가진 태양광 발전량 데이터를 사용하여 장단기 통합 예측을 수행하기 위해 순환 신경망의 다대다 구조를 활용한다. 그리고 이를 다양한 딥러닝 모델들에 적용하여 학습을 수행하고 각 모델의 결과를 비교·분석한다.
이 연구에서는 우리나라에 큰 피해를 끼치는 대표적인 위험기상 현상으로서 태풍, 집중호우, 가뭄, 한파, 강설, 그리고 강풍에 대한 지난 연구 논문을 정리하였다. 기상현상의 특징이나 국내 및 국외 연구 여건, 그리고 정리한 연구자의 관점이 다르기 때문에 일관된 형태로 과거의 연구 내용을 살펴보지는 못했다. 어떤 위험기상 현상에 대해서는 국내에 출판된 논문을 위주로 살펴봤고, 다른 현상에 대해서는 국내, 외 저널에 출판된 논문을 망라하였다. 태풍 연구 부분에서는 관측, 단기와 장기 예측 그리고 태풍 역학의 이해, 그리고 기후적 분석으로 나누어서 과거 연구의 활동을 살펴봤다. 집중호우 연구부분에서는 우리나라에서 발생하는 집중호우의 대표적인 형태인 고립된 뇌우형, 대류 밴드형, 스콜라인형, 그리고 구름성단형의 중규모 대류계 패턴 연구를 정리하였다. 중규모 특징을 분석하기 위해서 여러 수치모델 결과를 소개했으며, 우리나라와 다른 나라의 집중호우 형태도 비교했다. 끝으로 집중호우 현상의 장기변화에 대한 연구 결과를 소개했다. 가뭄 연구 부분에서는 가뭄의 생성, 발달, 소멸에 대한 변동, 가뭄의 세기와 기간을 객관적으로 결정할 수 있는 가뭄지수의 정의와 메커니즘 연구, 그리고 최근에 진행되고 있는 새로운 연구 트렌드를 소개하였다. 폭염 연구 분야에서는 한반도에 나타나는 폭염의 특징과 메커니즘을 조사했다. 일반적으로 폭염은 강한 상층 기압능의 확장과 블로킹이 작용해서 발생하는데, 우리나라의 경우에는 여러 연구에서 공통적으로 티베트 상층 고기압과 북태평양 고기압의 배치와 강도에 큰 역할을 하고 있음을 밝혔다. 폭염 예측과 미래 시나리오 개발에 관한 내용뿐 아니라 폭염의 영향과 피해를 예측하려는 여러 노력에 대한 연구결과를 소개했다. 한파 연구 부분에서는 우리나라에 영향을 끼치는 한파의 발생을 규명하고, 연관된 다양한 시간과 공간 규모의 기상 인자를 찾기 위한 여러 연구자의 노력을 정리하였다. 또한, 최근에 활발하게 진행되고 있는 연구 트렌드로서 북극 한파의 발생과 기후변화에 따른 한파의 변화 등의 연구도 정리하였다. 강설 연구 부분에서는 국내, 외 강설 연구 현황을 살펴서, 국내에서는 주로 영동지역에 내리는 강설에 관한 종관 분석과 지형분석 연구를, 국외에서는 호수(바다 포함)효과 연구가 광범위하게 이루어지고 있음을 알았다. 특히, 국내에서는 강설 특징을 밝히는 수치모델링 연구가 활발하게 이루어졌다. 이들 연구 결과를 증명하기 위한 집중관측의 필요성을 강조하였다. 강풍 연구부분에서는 먼저 우리나라 강풍 연구의 현황을 소개했다. 2000년 이후 전국적으로 바람의 관측자료가 확보되기 전까지는 바람이 강한 제주도와 영동지역을 중심으로 많은 연구가 이루어졌다. 특히, 산불 발생과 밀접하게 연관되어 있는 영동지역의 양간지풍에 관한 연구를 소개했다. 최근 들어 활발하게 진행되고 있는 최신 관측장비를 이용한 집중관측 연구 결과도 소개했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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