• 환경영향평가
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• 제32권5호
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• pp.318-337
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• 2023

본 연구는 시스템다이내믹스를 활용하여 미세먼지 저감 정책이 미세먼지 농도와 건강에 미치는 영향을 살펴보았다. 시스템다이내믹스는 미세먼지 발생원, 저감 정책, 미세먼지 농도, 건강영향 간의 동태적이며 순환적인 관계의 모델링을 구축할 수 있는 장점이 있다. 연구에서는 국내의 대표적 미세먼지 저감 정책인 산업부문 미세먼지 배출규제, 디젤차 규제, 전기차 확대, 공원·녹지면적 확대를 대상으로 정책 시나리오를 작성하여 현재 추세가 유지될 때와의 2030년 기준 결과를 비교하였다. 분석 결과, 전기차 지원정책은 0.21㎍/m³의 PM₁₀ 농도 저감과 494명의 순환기계 질환자 수 감소 효과가 있었으며 전국적으로 고르게 효과가 나타났다. 산업 배출량 규제 시나리오에서는 0.22㎍/m³의 가장 높은 PM₁₀ 농도가 감소하였으나 전기차 지원보다 적은 질환자 수 감소 효과(358명)가 나타났는데 이는 해당 정책이 충북 단양군, 부산 사하구 등 일부 공업지역을 중심으로 높은 미세먼지 저감 효과를 보였기 때문이다. 이러한 결과는 지역의 배출원 특성에 맞는 정책 선정의 필요성을 제시하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권1호
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• pp.33-50
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• 2009

본 연구에서는 SLURP 장기 수문모형을 이용하여 미래기후와 예측된 토지이용자료 및 식생의 활력도를 고려한 상태에서 하천유역의 수문요소에 미치는 영향을 분석하였다. 경안천 상류유역($260.4\;km^2$)을 대상유역으로 선정하여 4개년(1999-2002) 동안의 일별 유출량 자료를 바탕으로 모형의 보정(1999-2000)과 검증(2001-2002)을 실시하였다. 모형의 보정 및 검정 결과 Nash-Sutcliffe 모형효율은 0.79에서 0.60의 범위로 $R^2$는 0.77에서 0.60의 범위로 나타났다. 미래 기후자료는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제공하는 A2, A1B, B1 기후변화시나리오 의 MIROC3.2 hires, ECHAM5-OM 모델의 결과 값을 이용하였다. 먼저 과거 30년 기후자료(1977-2006, baseline)를 바탕으로 각 모델별 20C3M(20th Century Climate Coupled Model)의 모의 결과 값을 이용하여 강수와 온도를 보정 한 뒤 Change Factor Method로 downscaling 하였다. 미래 기후자료는 2020s(2010-2039), 2050s(2040-2069), 2080s(2070-2099)의 세 기간으로 나누어 분석하였다. 불확실성을 줄이고자 개선된 CA-Markov기법으로 미래 토지이용을 예측하였으며, 월별 NDVI와 월평균기온간의 선형 회귀식을 도출하여 미래의 식생지수 정보를 추정하였다. 모형의 적용결과, 미래 유출량은 MIROC3.2 hires는 A1B(2080s) 시나리오에서 연 유출량이 21.4% 증가, ECHAM5-OM은 A1B(2050s) 시나리오에서 8.9% 증가하였다. 증발산량은 MIROC3.2 hires가 3%, ECHAM5-OM은 16% 증가하였다. 미래 토양수분량은 현재에 비해 약 1% 정도 증가하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_2호
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• pp.351-363
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• 2020

연안 충적층 지역은 토양침식, 지반침하 등 지질 재해와 태풍, 홍수 해양 재해에 노출되어 인명 또는 재산 피해의 위험에 취약하다. 지반 침하는 지표 물질이 지하로 이동하면서 지반의 점진적인 또는 급격한 침강이 발생하는 현상으로 지속적인 감시가 요구된다. 영상레이더 위상간섭기법 (Radar Interferometry)은 마이크로파 영역에서 관측된 위상정보를 이용하여 지형 변위를 정밀하게 관측할 수 있는 기술이다. Small BAseline Subset(SBAS) 기법은 최소 20장 이상의 영상레이더 자료를 사용하여 대상 지역에 대한 시계열 지표 변위를 정밀하게 분석할 수 있어 지반침하 감시에 유용하다. X- 또는 C-밴드에 비해 장파장인 L-밴드 영상레이더 자료는 긴밀도 유지에 보다 유리하여 지구과학용으로 적합하다. 하지만 L-밴드 ALOS-2 PALSAR-2은 전지구 관측 프로그램을 운영하고 있어 시계열 분석을 하기에 영상 획득이 충분하지 않을 수 있다. 관심 지역인 부산의 경우, Stripmap 영상은 11장으로서 SBAS 시계열 분석 기법을 적용하기에는 부족한 촬영 수이다. 일반적으로 동일한 모드의 영상 간 위상간섭기법의 적용이 가능하지만, 비슷한 관측 기하에서 관측한 Stripmap과 ScanSAR 영상을 이용한 위상간섭기법의 적용이 성공적으로 수행된 바 있다. 해당 지역의 ScanSAR 영상은 18장으로 Stripmap-ScanSAR 위상간섭기법을 적용하면 SBAS 기법을 이용한 향상된 시계열 분석이 가능하게 된다. 본 연구에서는 Gamma 소프트웨어를 이용하여 ALOS-2 PALSAR-2로부터 획득된 L-band 영상 자료에 대한 위상간섭기법 적용 가능여부를 평가하였다. Stripmap-ScanSAR 위상간섭기법 적용을 위해 이종 모드 관측 영상 사이의 chirp bandwidth와 pulse repetition frequency (PRF)의 차이를 고려한 영상레이더 자료 처리를 수행하였으며, radar carrier frequency의 차이 보정과 common band filtering 적용 여부에 따라 발생하는 위상간섭도의 품질을 분석하였다. Radar carrier frequency 차이 보정에 따른 위상간섭도의 긴밀도 변화는 크게 나타나지 않았으나, common band filtering으로 인해, 위상간섭도에서 azimuth 방향으로 주기적인 잡음과 전체적인 긴밀도 저하가 발생하였다. 따라서 Stripmap-ScanSAR 위상간섭기법을 적용하는 경우 두 관측 모드의 range와 azimuth 방향의 밴드 폭의 특성에 따라 주의 깊은 자료 처리가 요구된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제14권4호
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• pp.207-221
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• 2012

본 연구에서는 작물모형을 이용하여 기후변화에 따른 우리나라의 벼 생산성 변화를 분석하고, 기후변화 주요 변동요인인 온도 및 $CO_2$ 농도와 적응수단인 재배시기가 기후변화에 따른 벼 생산성 변화에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 작물모형은 영화수 및 임실율 모델을 모델을 도입하고, 종실중 및 등숙율 모듈을 추가하여 벼 수량결정 방법을 개선한 'ORYZA2000'을 사용하였으며, 모델의 입력자료인 품종특성 모수는 벼 생태형별로 종생종인 오대벼, 중생종인 화성벼, 중만생종인 일품벼의 품종특성 모수를 사용하였으나 발육속도 품종특성 모수는 수정하여 사용하였다. 생육모의 지역은 기상청 소속 기상대와 관측소가 소재하는 지역 중에 30년 이상 기상관측자료를 보유하고 있는 56개 지역을 북부, 중부, 남부의 3개 기후지대로 구분하여 분석하였으며, 기후변화에 따른 재배시기 조정여부는 최적파종기를 기준으로 설정하였는데, 출수 후 40일간의 평균온도가 22.5가 되는 파종기를 지역별 최적파종기로 설정하였다. 기상자료는 1981~2010년을 기준년도로 하여 기상연구소에서 제작한 2011~2100년 기간의 3개 평년(2011~2040, 2041~2070, 2071~2100)의 A1B 기후시나리오에 근거하여 일별 기후자료로 작성하였으며, 생육모의 조건은 기준년도(1981~2010)를 기준으로 온도 및 $CO_2$ 농도만 변화를 주거나 기후변화에 따라 온도, $CO_2$ 농도 및 재배시기 등 다양한 변화를 주었다. 생육모의 결과 기준년도(1981~2010)를 기준으로 온도만 변화를 주었을 경우 $1^{\circ}C$ 온도 상승에 따라 벼 수량은 6.7~10.6%까지 감소하였으며, $CO_2$ 농도만 변화를 주었을 때는 100ppm $CO_2$ 농도 증가에 따라 1.0~2.7% 증가하였다. 벼 생산성은 벼 생태형 및 기후지대별로 다소 차이가 있었다. 재배시기를 고정하였을 때 기후변화에 따른 벼 수량의 증감율은 조생종에서 -0.3~-23.4, 중생종에서 -1.9~-27.3, 중만생종에서 -1.7~-28.6%이었으며, 재배시기를 조정하였을 때는 조생종에서 3.3~-0.2, 중생종에서 1.8~-5.9, 중만생종에서 2.3~-7.4%로 조중생종에 비해 중만생종의 수량 감소율이 컸으며, 재배시기 조정여부에 따른 벼 생산성 변화의 차이가 컸다. 기상환경 및 재배 요인 중 기후변화에 따른 벼 생산성 변화에 대한 기여도는 기후온난화가 59.8%로 가장 크며, 재배시기 11.8, $CO_2$ 비료효과 9.7, 벼 생태형 1.7%의 순이었다. 온도와 재배시기의 상호작용 효과는 1.5%이었으며, 그 외 모든 상호작용 효과는 1% 이내로 생산성 변화에 거의 영향을 주지 못하였다. 수량관련 생육형질 중 기후변화에 따른 벼 생산성에 대한 기여도는 재배시기가 고정되었을 경우 영화수가 13.5~45.8%, 등숙율이 53.1~86.2%였으며, 재배시기를 변경할 경우 영화수는 46.2~78.3%, 등숙율은 21.6~53.4%로 재배시기 여부에 따른 수량관련 생육형질의 기여도에 큰 차이를 보였으며, 벼 생태형간에도 다소 차이가 있었다. 그러나 임실율은 벼 수량에 거의 영향을 주지 못했다.