본 연구에서는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 미래 기후변화가 충주댐 유역(6,585.1 km$^2$)의 하천수질에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 미래 기상자료는 IPCC에서 제공하는 A2, A1B, B1 배출시나리오를 포함하는 ECHAM5-OM 모형의 결과를 과거 30년(1977-2006, baseline period) 기후자료를 바탕으로 편이보정(bias correction)과 Change Factor Method로 Downscaling 하였다. 6년(1998-2003) 동안의 일별 유출량 및 월별 수질(SS, T-N, T-P) 자료를 이용하여 모형의 보정 및 검증을 실시한 후, Downscaling된 ECHAM5-OM의 A2, A1B, B1 시나리오에 대해 2020s, 2050s, 2080s로 대별되는 미래의 수문학적 거동 변화 및 하천수질 변화를 전망하였다.
This study develops a new brassiere for new silver women. A new brassiere design was developed for the silver generation based on apreliminary survey; subsequently, a wire and no-wire type of brassier were developed after a second fitting evaluation. The results were as follows. First, in terms of brassiere design, the cup shape was designed as mold type full cup, shoulder straps were designed as camisole type with cups, bias tape was designed for body correction in the side line and mash tape was designed for easy movement below the cups. On the other side ofthe cup shape was a pocketdesigned on a support pad forthe wire type and a support panel to serve as a wire in the no-wire type brassiere. Second, brassiere patterns were designed by referencing the educational H pattern. Thetotal length was elongated by 5cmto reduce pressure when wearing a brassiere and the height of the front center increased by 8cm for the stability of the front center of the brassiere. In addition, the side line was moved back by 3cm and the width of the brassiere wings was designed widely at 10.5cm. Third, a wearing test was conducted for the wire type and the no-wire type brassiere with comparison products, using a 7-point Likert scale. Appearance results and movement tests for the wire and no-wire type showed a higher score than comparison products.
우리나라에서 남극에 장보고기지를 건설하는 계획을 추진하고 있으며 이를 위해 기지 부근 지형에 대한 상세한 정보가 필요하다. 본 연구에서는 위성영상을 이용하여 장보고기지 건설을 위한 지형도를 제작하는 것을 목적으로 연구를 수행하였다. 이를 위해 장보고기지 주변의 현지측량 및 장비의 사전테스트를 수행하였다. 또한 GeoEye-1 위성영상의 센서모델링을 위해 RPC-편의 보정을 수행하였으며 최소 두 점의 기준점이 실질적으로 필요한 것으로 나타났다. 지형도 제작은 영상의 해상도와 현지 보완측량이 불가능한 점을 고려하여 약 1/2,500의 도화축척이 적합하였다. 장보고기지 주변의 상세한 지형정보 제공을 위하여 영상정합에 의하여 수치표고모델을 생성하였으며 현지측량한 GPS-RTK 자료와 비교하였으며 약 0.6m의 수직위치정확도를 나타내었다.
The applicability of non-destructive near infrared reflectance spectroscopic (NIRS) method was tested to determine the protein and oil contents of intact soybean [Glycine max (L.) Merr.] seeds. A total of 198 soybean calibration samples and 101 validation samples were used for NIRS equation development and validation, respectively. In the developed non-destructive NIRS equation for analysis of protein and oil contents, the most accurate equation was obtained at 2, 8, 6, 1(2nd derivative, 8 nm gap, 6 points smoothing, and 1 point second smoothing) and 2, 1, 20, 10 math treatment conditions with Standard Normal Variate and Detrend (SNVD) scatter correction method and entire spectrum (400-2500 nm) by using Modified Partial Least Squares (MPLS) regression, respectively. Validation of these non-destructive NIRS equations showed very low bias (protein: 0.060%, oil: -0.017%) and standard error of prediction (SEP, protein: 0.568 %, oil : 0.451 %) as well as high coefficient of determination ($R^2$, protein: 0.927, oil: 0.906). Therefore, these non-destructive NIRS equations can be applicable and reliable for determination of protein and oil content of intact soybean seeds, and non-destructive NIRS method could be used as a mass screening technique for selection of high protein and oil soybean in breeding programs.
본 연구에서는 기후변화 시나리오의 미래 전망 불확실성 요소를 감안한 근 미래(2011~2040년) 극치 강수전망과 빈도분석을 CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 5) 9개 GCMs (General Circulation Models)를 사용하여 수행하였다. 또한, 기후자료의 유역규모 비모수적 상세화 및 편이보정 기법을 적용하여, 다중 모델 앙상블(MME)을 통한 불확실성 분석을 수행하였다. 분석결과, RCP4.5와 RCP8.5 시나리오 모두 한반도 근 미래 극치 강수특성인자의 연간 변동성과 불확실성이 커지는 것으로 분석되었으며, 강우빈도해석 결과 2040년까지 50년과 100년 빈도 확률강수량이 최대 4.2~10.9% 증가할 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 다중모델 앙상블 GCMs의 불확실성을 고려한 국가수자원 장기종합개발계획과 기후변화 적응대책 마련 등 기후변화 방재관련 정책결정 및 의사결정 지원 자료로 활용이 가능할 것이다.
In the international businesses human resource elements acquired in different countries might have different values in varied industries due to the different quality of education and experiences in the original countries. Using selection models to evaluate expected values in earnings equation of human resource elements such as education and experiences etc. acquired in sending countries, system equations are expanded to examine also the values of science and engineering degrees in technology jobs with selectivity bias correction. This paper used the US census survey data of 2015 on earnings, academic degrees, occupations etc. The US has long maintained the policy of accepting more STEM workers than any other countries and helped maintaining own technological leadership. Assuming per capita GDP gap between the sending country and the US downgrades immigrant human resource quality, it rarely affects occupational selection but depresses earnings on average by two or more years' worth of education. Immigrant quality index in the sense of GDP gap appears to be a valid tool to assess the expected earnings of the worker with. Engineering degrees increase significantly the probability of selecting not only engineering jobs but also general management jobs, as well as increasing the expected earning additionally over nine years'worth of education. Getting a technology job is additionally worth about four years of education. Economics and business degrees are worth additionally almost six years of education but humanities degrees depress expected earnings. Since years after immigration does not very fast enhance earnings capacity, education level and English language ability might be more useful criteria to expect better future earnings by.
최근 이상기후 현상에 기인한 집중호우 및 가뭄에 의한 피해가 급증하면서 수자원 관리에 대한 필요성이 증대되고 있다. 지구온난화에 의한 미래 기온의 상승과 강수량 패턴변화는 증발산이나 토양수분 등의 변화로 이어져 궁극적으로 물순환의 변화를 초래하고 있다. 현재 우리나라의 유출은 대부분 여름철에 집중되며 이에 따라 여름철에 홍수가 발생하고 있다. 최근에는 기후변화의 영향으로 인해 그 발생빈도도 잦아지고, 피해 규모도 증가하고 있는 실정이다. 이에 따라 기후변화에 따른 섬진강 유역의 유출량 변동을 구례, 압록, 송정지점을 대상으로 분석하였다. 기후변화에 대한 자료는 GCM모형 중 기후변화센터(CCIC)에서 제공 해주는 MM5 지역 기후모델 인 A1B시나리오 자료를 사용하였으며, 편이보정(bias-correction)을 통해 미래의 기상자료를 현재 기상자료에 적용할 수 있는 데이터로 보정하여 사용하였다. 섬진강 유역을 대상으로 하여 미래 기후변화가 유량에 미치는 영향을 분석하기 위해 미래 기상 자료를 구축 하였으며, 준분포형 유출모형인 SWAT 모형을 이용하였다. SWAT모형의 검 보정결과 시나리오 값은 실측값보다 다소 적은 양의 유출이 일어나는 것으로 검 보정되었으나, 상관계수는 보정자료의 경우에 압록 0.970, 구례 0.976, 송정 0.956로 나타났다. 이러한 결과에 의해 시나리오 자료는 편이보정을 통해 자료의 일관성을 확보하였다. 연평균 유출량 모의결과 2011~2070년 미래 시나리오 자료는 2001~2010년보다 0.79배 감소하는 경향이 있지만 2071~2100년은 2001~2010년 유출량보다 1.53배 증가하는 것으로 나타났다. 또한 본 연구를 통하여 미래 섬진강유역의 유출변화를 파악하였고, 섬진강유역의 미래 수자원의 변동성을 전망해 볼 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 충주댐유역($6,642km^2$)을 대상으로 미래 기후변화가 다목적댐의 이수운영에 따른 하류하천유량에 미치는 영향을 평가하고자 하였다. 이를 위해, 물리적 기반의 장기유출모형인 SWAT(Soil and water assessment tool) 모형과 저수지의 홍수조절, 용수공급계획, 저수지 제약사항 조사 및 실시간 의사결정지원이 가능한 HEC-ResSim 모형을 적용하였다. 먼저, 미래 댐유입량 산정을 위해 IPCC(Intergovernmental panel on climate change)에서 제공하는 A1B 배출시나리오를 포함하는 MIROC3.2 hires 모형의 결과로부터 충주댐 유역의 총 6개 기상관측소에 대한 과거 30년(1997~2006) 실측자료를 바탕으로 미래 온도와 강수에 대한 편이보정(Bias correction) 및 상세화(Downscaling) 과정을 통하여 미래 기후자료(2040s, 2080s)를 생산하였다. 그 결과, 미래 연평균 온도는 기준년도인 2010년에 비해 최대 $+4.8^{\circ}C$(2080s)의 온도증가를 보였으며, 강수량의 경우 여름과 가을 강수량이 다소 감소하였으나 연평균 강수량은 최대 +34.4%(2080s) 증가하는 것으로 전망되었다. 기후변화에 따른 충주댐의 유입량 산정은 SWAT모형을 이용하여 수자원공사에서 제공하는 1995~2010년까지의 일별 댐유입량 자료를 제공받아 모형의 보정 및 검증을 실시하였다. 기후변화 시나리오 적용에 따른 연평균 댐 유입량은 2080s에 39.8% 증가는 것으로 전망되었다. 이러한 댐유입량의 변화는 댐운영의 변화를 가져올 것으로 예상된다. 따라서, 본 연구에서는 HEC-ResSim모형을 이용하여 충주댐의 월별 용수공급계획(생공용수, 발전용수, 관개용수, 하천유지용수) 및 저수지 운영룰(Rule)에 따른 이수운영모의를 통해 미래 댐유입량 시나리오별 저수위변화 및 방류량을 산정하고 하류 하천의 유황변화를 분석하였다.
기후시나리오는 시 공간 해상도가 낮아 결과를 직접적으로 활용하기에는 한계가 있다. 따라서 국내외적으로 지역기후모형(RCM)을 통해 고해상도 기후시나리오를 생산하여 각 분야의 영향평가 시 활용하고 있다. 그럼에도 불구하고 기후모형이 갖는 한계로 인하여 시나리오는 관측자료에 비해 과소모의되는 경향이 발생하기 때문에 이를 고려할 수 있는 편의보정 과정이 필요하다. 하지만 국내 외적으로 여러 편의보정기법이 존재하며, 편의보정기법 선정에 따라 최종 평가 결과에 영향을 미칠 수 있다. 특히 수문 분야에서 활용하기 위해 기후시나리오 중 가장 중요한 요건은 일단 관측치의 월 및 계절별 변동성이 잘 반영되는 가이며, 두 번째는 극한 사상(high, low)을 얼마나 잘 모의하여 홍수와 가뭄을 평가하는데 용이한 가이다. 따라서 본 연구에서는 기존 편의보정 기법의 불확실성을 평가하고, 이를 통해 수문학적 활용을 위한 고해상도 기후시나리오의 편의 보정 기법을 제안 및 적용성 평가를 수행하고자 한다. 기존 편의보정기법의 적용성을 평가하기 위해 Change factor method, Quantile mapping, Weather Generator 등을 이용하였다. 이를 위해 역학적으로 상세화된 기후시나리오와 기상청 관할의 기상관측소의 최고기온, 최저기온, 평균기온, 강수량 등의 기후 자료를 수집하였다. 평가를 위해 선정한 관측소 지점은 1951년부터 강수 및 기온 자료가 존재하는 기상청 관할 기상관측소를 토대로, 지역적인 평가를 위해 최종적으로 서울, 강릉, 대구, 부산, 목포, 광주, 전주, 울산, 추풍령을 선정하였다. 이 중 1956~1980년을 과거기간으로 1981~2005년를 미래기간으로 가정하고, 편의 보정 기법 적용하여 기온과 강수량의 통계적 특성을 비교 분석하였으며 평가결과, 편의보정 기법의 따른 한계점들을 도출하였다. 한계점들을 개선하기 위해 본 연구에서 제안한 편의 보정기법은 강수량을 크게 3단계(극한 호우사상, 강수일수, 평균 표준편차 보정)로 나누어 편의보정을 실시하는 것으로 극한 호우사상을 위해서는 연최대치 계열을 이용한 회귀식을 이용하여 보정하였고, 비초과확률을 이용하여 RCM 결과값의 강수일수를 보정하였다. 최종적으로 나머지 강수시나리오에 대해서 평균과 표준편차를 보정하여 최종시나리오를 생산 및 적용성을 평가하였다. 평가 결과, 기존 편의보정기법의 단점을 극복할 수 있었으며, 이를 통해 향후 수문학 분야에 적용하여 신뢰성 있는 기후변화 영향평가를 수행될 수 있을 것이다. 제안한 편의보정 기법 및 평가 결과에 대한 자세한 내용은 발표 시 제시하고자 한다.
In this study, we evaluated the uncertainty in the process of selecting GCM and downscaling method for assessing the impact of climate change, and influence of user-centered climate change information on reproducibility of Chungju Dam inflow was analyzed. First, we selected the top 16 GCMs through the evaluation of spatio-temporal reproducibility of 29 raw GCMs using 30-year average of 10-day precipitation without any bias-correction. The climate extreme indices including annual total precipitation and annual maximum 1-day precipitation were selected as the relevant indices to the dam inflow. The Simple Quantile Mapping (SQM) downscaling method was selected through the evaluation of reproducibility of selected indices and spatial correlation among weather stations. SWAT simulation results for the past 30 years period by considering limitations in weather input showed the satisfactory results with monthly model efficiency of 0.92. The error in average dam inflow according to selection of GCMs and downscaling method showed the bests result when 16 GCMs selected raw GCM analysi were used. It was found that selection of downscaling method rather than selection of GCM is more is important in overall uncertainties. The average inflow for the future period increased in all RCP scenarios as time goes on from near-future to far-future periods. Also, it was predicted that the inflow volume will be higher in the RCP 8.5 scenario than in the RCP 4.5 scenario in all future periods. Maximum daily inflow, which is important for flood control, showed a high changing rate more than twice as much as the average inflow amount. It is also important to understand the seasonal fluctuation of the inflow for the dam management purpose. Both average inflow and maximum inflow showed a tendency to increase mainly in July and August during near-future period while average and maximum inflows increased through the whole period of months in both mid-future and far-future periods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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