• 한국환경과학회지
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• 제32권5호
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• pp.365-374
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• 2023

Eight years (2014-2021) of climate data were collected from an automatic weather observation system installed at the foot of Mt. Geumo in Chilgok, Gyeongbuk. Using these data, we investigated local bio-climatological indices (warmth index, WI; coldness index, CI; and effective accumulated temperature, EAT) of the mountain region adjacent to the Keimyung Dongyeong forest. The study area's WI and CI were 109.3℃ and -11.3℃ per month, respectively, averaged across 8 years. These values are indicative of an evergreen broad-leaved forest in the warm temperate climate zone, suitable for cultivating sweet persimmons and figs. Additionally, EAT in Dongyeong was 2,113.7℃, averaged across 8 years, suitable for growing crops such as corn, soybean, and potato.

• 대기
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• 제30권3호
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• pp.293-309
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• 2020

There are lots of indices that define the intensity of East Asian summer monsoon (EASM) in climate systems. This paper assesses the prediction skill for EASM indices in a Global Seasonal Forecasting System (GloSea5) that is currently operating at KMA. Total 5 different types of EASM indices (WNPMI, EAMI, WYI, GUOI, and SAHI) are selected to investigate how well GloSea5 reproduces them using hindcasts with 12 ensemble members with 1~3 lead months. Each index from GloSea5 is compared to that from ERA-Interim. Hindcast results for the period 1991~2010 show the highest prediction skill for WNPMI which is defined as the difference between the zonal winds at 850 hPa over East China Sea and South China Sea. WYI, defined as the difference between the zonal winds of upper and lower level over the Indian Ocean far from East Asia, is comparatively well captured by GloSea5. Though the prediction skill for EAMI which is defined by using meridional winds over areas of East Asia and Korea directly affected by EASM is comparatively low, it seems that EAMI is useful for predicting the variability of precipitation by EASM over East Asia. The regressed atmospheric fields with EASM index and the correlation with precipitation also show that GloSea5 best predicts the synoptic environment of East Asia for WNPMI among 5 EASM indices. Note that the result in this study is limited to interpret only for GloSea5 since the prediction skill for EASM index depends greatly on climate forecast model systems.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.211-211
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• 2018

미해양대기청 기후예측센터(Climate Prediction Center, NOAA)에서 제공하고 있는 기후지수(climate indices)를 예측인자로 하고 금강유역의 5~6월의 강우량을 예측대상으로 하는 원격상관기반 통계모형을 구축하였다. 1988년부터 2017년까지의 30년 자료에 대해 예측인자와 예측대상간의 시간지연상관분석을 수행한 결과 NAO(North Atlantic Oscillation), EP/NP(East Pacific/North Pacific Oscillation), EA(East Atlantic Pattern), WP(Western Pacific Index) 등과 상관성이 높은 것으로 분석되었으며, 이러한 시간지연 기후지수를 이용하여 4개월전에 5,6월 강수량을 예측할 수 있는 다중회귀모형을 개발하였다. 관측 강우량 아노말리가 큰 경우에는 다소 과소 예측되고, 아노말리가 작은 경우에는 다소 과다 예측되는 경향을 보였지만 관측 강우량과 예측 강우량간의 상관계수가 0.75로서 비교적 우수한 예측 결과를 나타내었다. 5~6월 강우량 아노말리의 3분위 예측성을 평가한 결과 평년이상 적중률은 77.8%, 평년수준은 81.8%로서 예측 성공률이 높았으며, 5, 6월 누적강우량이 매우 작았던 92년과 95년을 제외하고는 강우량이 적은 해에도 예측성이 우수하여 평년이하 적중률이 70.0%를 나타내었다. 따라서 본 개발모형은 최소 4개월 이전 선행시간을 가지고 늦봄, 초여름강우량을 예측할 수 있는 저비용의 가뭄 예측 도구로 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 농촌지도와개발
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• 제30권4호
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• pp.213-227
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• 2023

This paper aims to examine the farmers' perceptions of the importance and feasibility of climate change awareness and adaptive measures in agriculture, utilizing paired sample t-tests and Importance-Performance Analysis (IPA). Significant differences were found in farmers' views on the importance and urgency of climate change issues, with specific factors standing out. The IPA analysis identified key issues requiring sustained attention, including climate change magnitude, extreme weather events, livestock damage scale, pest fluctuations, and variability in flowering periods. Additionally, the study revealed significant disparities in farmers' perceptions of the importance and feasibility of adaptive measures, except for specific items related to heat indices.

• 간호행정학회지
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• 제12권4호
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• pp.564-573
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• 2006

Purposes: This study was to provide basic data to explain the effect of the organizational effectiveness factor on hospital nursing, to construct an appropriate model to examine the validation and relationship with variables and to provide basic data for improving the organizational effectiveness of hospital nursing. Method: This study was a descriptive correlation research. Subjects of the study were 348 nurses, 219 patients, and 89 nurses for nursing quality. Twelve measurement variables and nine paths were established in the hypothetical model. Results: The fitness indices of the model were GFI=0.91, NFI=0.90, and PGFI=0.49. Five among the nine paths proved to be statistically significant : level of nurse manpower to organizational effectiveness, conflict to organizational effectiveness, organizational climate to organizational effectiveness, level of nurse manpower to organizational climate, and leadership to organizational climate. Level of nurse manpower and leadership influenced organizational climate. Organizational climate accounted for 43% by the predictor variables, and the level of nurse manpower, conflict, and organizational climate influenced the organizational effectiveness, which accounted for 77% by the predictor variables. Conclusion: This study identified that the level of nurse manpower, leadership, conflict, and organizational climate are important factors affecting organizational effectiveness.

• 한국환경과학회지
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• 제26권12호
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• pp.1399-1405
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• 2017

We compared the spatial distribution of several heat stress indices (the Wet-Bulb Globe Temperature(WBGT) index, Environmental Stress Index (ESI), and Modified Discomfort Index(MDI)) for the heat wave of June 6~August 26, 2016, in Daegu. We calculated the heat stress indices using data from the high density urban climate observation network in Daegu. The observation system was established in February. 2013. We used data from a total of 38 air temperature observation points (23 thermometers and 18 automatic weather stations). The values of the heat stress indices indicated that the danger level was very high from 0900-2000h in downtown Daegu. The daily maximum value of the WBGT was greater than or equal to $35^{\circ}C$. The differences in the heat stress indices from downtown and rural areas were higher in the daytime than at nighttime. The maximum difference was about 4 before and after 1400h, and the time variations of the heat stress indices corresponded well. Thus, we were able to confirm that the ESI and MDI can be substituted with the WBGT index.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1441-1444
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• 2007

It is now widely acknowledged that climate variability modifies the frequency spectrum of hydrological extreme events. Traditional hydrological frequency analysis methodologies are not devised to account for nonstationarity that arises due to variation in exogenous factors of the causal structure. We use Hierarchical Bayesian Analysis to consider the exogenous factors that can influence on the frequency of extreme floods. The sea surface temperatures, predicted GCM precipitation, climate indices and snow pack are considered as potential predictors of flood risk. The parameters of the model are estimated using a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithm. The predictors are compared in terms of the resulting posterior distributions of the parameters associated with estimated flood frequency distributions.

• 한국농공학회논문집
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• 제60권5호
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• pp.149-162
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• 2018

It is necessary to select the appropriate global climate model (GCM) to take into account the impacts of climate change on integrated water management. The objective of this study was to develop the selection technique of representative GCMs for uncertainty in climate change scenario. The selection technique which set priorities of GCMs consisted of two steps. First step was evaluating original GCMs by comparing with grid-based observational data for the past period. Second step was evaluating whether the statistical downscaled data reflect characteristics for the historical period. Spatial Disaggregation Quantile Delta Mapping (SDQDM), one of the statistical downscaling methods, was used for the downscaled data. The way of evaluating was using explanatory power, the stepwise ratio of the entire GCMs by Expert Team on Climate Change Detection and Indices (ETCCDI) basis. We used 26 GCMs based on CMIP5 data. The Representative Concentration Pathways (RCP) 4.5 and 8.5 scenarios were selected for this study. The period for evaluating reproducibility of historical period was 30 years from 1976 to 2005. Precipitation, maximum temperature, and minimum temperature were used as collected climate variables. As a result, we suggested representative 13 GCMs among 26 GCMs by using the selection technique developed in this research. Furthermore, this result can be utilized as a basic data for integrated water management.

• 한국농림기상학회지
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• 제10권4호
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• pp.113-120
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• 2008

지난 46년간(1961-2007년) 연도별 겨울철의 평균기온을 분석한 결과, 1980년 후반부터 겨울철 고온화 현상이 뚜렷이 관측되었다. 그리고 연도별 이상기상의 발생 현황도 1988년을 기점으로 뚜렷한 차이를 나타내었는데, 그 이전에는 이상저온의 발생이 상대적으로 많았으나, 그 이후에는 이상고온이 훨씬 많이 발생한 것으로 조사되었다(농촌진흥청, 2007). 따라서 최근 지구온난화에 따른 기상환경의 변화가 우리나라의 농업기후자원량에 미친 영향을 벼 작물을 기준으로 조사하였다. 벼 이앙기의 한발지수는 강수량의 증가로, 태백고냉 및 준고냉지, 그리고 영남내륙 산간 및 분지지역을 중심으로 개선되고 있으나, 근래에 증가한 강수량에 비해서 개선 폭은 다소 적은 편이었다. 최근 우리나라의 벼 이앙기의 저온 출현위험도는 전국적으로 낮아진 것으로 조사되었지만, 벼 등숙기간의 일조시간 감소와 기온상승으로 기후생산력지수는 오히려 낮아져, 우리나라 주변의 최근 기상환경이 벼 생산성에는 불리하게 작용하는 것으로 분석되었다. 또한, 최근 벼 출수기의 출현날짜가 늦춰지는 것으로 조사됨에 따라, 벼 이앙 시기의 재조정 등 작부체계 개선이 요구된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.587-596
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• 2022

기후 변화로 인하여 해수면은 상승 추세에 있으며, 이로 인해 해안가 주변 저지대는 물에 잠길 위험에 처해있다. 따라서 본 연구에서는 위성 고도계 자료(Topex/Poseidon, Jason-1/2/3) 및 Southern Oscillation Index(SOI) /Pacific Decadal Oscillation (PDO) 자료를 이용하여 해수면 높이 변화와 기후 지수간의 관계를 알아보고자 하였다. 시간 기반의 함수를 주파수 기반 함수 형태로 변환시킨다면 각 자료가 가지고 있는 고유 주기를 분석할 수 있다. 푸리에 변환과 웨이블릿 변환은 대표적인 주기 분석 방법이다. 푸리에 변환은 주기에 대한 정보만 획득 가능하지만, 웨이블릿 변환은 주기 및 시간 정보 둘 다 획득할 수 있다. 웨이블릿 변환은 각 자료에 대한 주기를 찾을 수 있으며, 교차 웨이블릿 변환과 웨이블릿 긴밀도는 두 자료에 대한 공통 주기나 상관 관계 및 위상을 찾을 수 있다. 교차 웨이블릿 변환 결과 해수면 높이 및 두 기후 지수(SOI, PDO)의 1년 주기에서 강한 출력이 확인되었으며, 해수면 높이와 PDO는 역위상 관계를 보였다. 웨이블릿 긴밀도 분석에서는 교차 웨이블릿 변환에서 나타나지 않았던 1년 미만의 단주기 및 장주기에서의 상관관계가 높은 구간을 찾을 수 있었다. 웨이블릿 분석은 각 자료의 주기를 찾을 수 있을 뿐만 아니라 두 시계열 자료가 가지고 있는 주기 및 위상관계를 찾을 수 있었다. 따라서 본 연구 결과는 웨이블릿 분석을 통해 기후 자료가 가지는 고유의 주기를 분석하는 데 사용될 수 있을 것이며 시계열 자료 분석에서 찾기 어려운 해양의 다양한 현상을 모니터링하는데 활용할 수 있을 것으로 판단된다.