본 연구는 서울시에서 도로 방향과 가로수 식재형태가 여름철 도시 열환경에 미치는 영향을 분석하여 최적의 식재방식을 찾는 것을 목표로 하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 프로그램 ENVI-met을 이용하여, 도로 4방향과 가로수 식재형태에 따라 68가지 시나리오를 수행하였다. 그 결과, 수목 식재 시 기온, 평균복사온도, 인간 열환경지수가 개선되는 것으로 나타났다. 평균복사온도의 감소는 도로와 접한 건물에 의한 태양 복사에너지 차단과 수목의 그늘효과에 기인하였으며, 도로방향은 풍속 감소에 영향을 주는 것으로 나타났다. 모든 시나리오에서 낮은 수고(6m), 넓은 수관폭(9m), 높은 엽면적 지수(3.0), 좁은 식재간격(8m)일 때 가장 큰 열환경 개선효과를 보였다. 도로 방향은 동-서 방향의 북측 보도에서 열환경이 가장 크게 개선되었다. 본 연구는 컴퓨터 시뮬레이션을 이용해 현실도시공간과의 차이를 감안해야 하고, 현장 실측과 더 많은 변수 고려를 통한 추가연구가 필요하다.
전 세계적으로 기후변화에 따른 온실가스 규제로 전기자동차의 수요가 급증하고 있으며, 주요 부품인 전지의 수명 문제로 추후 폐전지의 발생으로 이어지게 된다. 이에 리튬이온전지 중 폐LFP(LiFePO4)전지의 양극재로부터 유가금속인 리튬을 선택적으로 선침출 및 회수하고자하였다. 이때, 일반적으로 사용되는 무기산은 독성가스 배출 또는 다량의 폐수가 발생되어 환경문제를 야기시킨다. 이를 대체하기 위하여 유기산 및 기타 침출제를 이용하여 리튬을 침출하는 연구가 수행중이며, 본 연구에서는 유기산인 메탄술폰산(Methane sulfonic acid, MSA, CH3SO3H)을 이용하여 선택적으로 선침출하였다. 리튬을 선침출하기위한 최적의 조건을 확인하기 위하여 MSA 농도, 광액농도 그리고 과산화수소 투입량을 변수로 하여 실험을 진행하였다. 본 연구를 통해 리튬은 약 100% 그리고 철 및 인 성분은 약 1% 내외로 침출되어 분리 효율 및 변수에 따른 주요 성분의 침출률을 확인할 수 있었다.
배출권거래제는 대표적인 기후정책으로 온실가스 총배출량의 87%(2021년 기준)에 대한 감축 유인체계를 형성한다. 상당량의 감축이 기대되는 가운데 배출권가격 변동이 경제, 에너지 및 환경 부문에 미칠 파급 효과에 대한 심도있는 이해가 필요하다. 본 고는 거시계량 기반 연립방정식 모형을 통해 배출권거래제의 정책효과를 분석한 국내 최초의 연구로, 한국표준산업분류(경제), 에너지밸런스(에너지), 국가온실가스인벤토리(환경)를 연결해 현실 설명력을 제고한 데 의의를 지닌다. E3 동학에 대한 분석결과에 따르면 4년에 걸친 배출권가격의 50% 인상 충격은 온실가스 배출량 감소(-0.043%)와 함께 주요 거시변수인 실질GDP(-0.058%), 민간소비(-0.003%) 및 투자(-0.301%) 등의 하방 이동으로 귀결된다. 배출권가격의 인상은 온실가스 감축목표 달성의 필수불가결한 요소로, 가격 인상 충격에 따른 이행리스크에 대응함으로써 거시 경제의 지속가능성을 담보하기 위해 경매수익을 활용한 세수환원 방안을 검토할 수 있다. 본 연구는 법인세 경감 및 경상이전지출 확대 등 세수환원 수단 중 성장 측면에서 후자의 정책 비교우위를 확인했다.
최근 기후변화에 의한 집중호우의 발생빈도 및 강도가 증가하고 있으며, 이로 인한 지자체의 저수지 붕괴 피해가 지속적으로 발생하고 있다. 지자체 저수지는 대부분 건설된 지 50년 이상된 노후 저수지로, 최근 발생하는 집중호우에 대한 붕괴 위험성이 높다. 집중호우에 의한 저수지 붕괴 또는 월류를 예방하기 위해서는 저수용량 변화에 따른 위험을 판단할 수 있는 의사결정지원체계가 필요하다. 본 연구에서는 다양한 변수 간의 인과관계를 동적으로 나타낼 수 있는 시스템 다이내믹스 기법을 활용한 저수지 방류 시뮬레이션 모델을 구축하였다. 방류 시뮬레이션을 통해 강우에 의한 저수용량 변화를 분석하고, 저수지 월류 예방을 위한 방류시설의 운영시점 및 종료 시점을 분석하였다. 본 연구 결과를 활용하여 집중호우에 의한 저수지 월류 발생시점을 파악할 수 있으며, 또한 월류 예방을 위한 방류시설의 용량 및 투입시기를 알 수 있다. 이를 통해 지자체에서는 저수지 피해에 대한 위험을 판단하고, 피해예방을 위한 사전 대응계획을 수립할 수 있을 것으로 기대된다.
중장기적으로 댐에 유입될 물의 양을 예측하는 것은 댐의 안정적 운영 및 홍수·가뭄 등 물 재해 예방을 위해 필수적이지만, 기후변화에 따른 극한 기후 현상의 증가에 따라 미래 수문상황을 정교하게 예측하는 것은 더욱 어려워지고 있다. 2000년 이후, 중장기적 수문학적 예측을 위해 향후 약 7개월까지에 대한 예측 정보를 제공하는 계절 기상 전망과 이를 수문학적으로 해석한 계절 유량 전망(Seasonal Flow Forecasts, SFFs)이 전 세계적으로 관심을 받아왔다. 본 연구는 2011년부터 2020년 까지 국내 12개 다목적댐에 대해 ECMWF에서 제공하는 계절 기상 전망을 수문학적 모형을 통해 유입량으로 변환하고, 그 예측의 성능을 국내외 물 관리에 많이 활용되는 Ensemble Streamflow Prediction (ESP)과 비교하였다. 본 연구의 결과는 SFFs가 1에서 2개월의 단기간에 대한 예측에 더 효과적이지만, 장기간 예측에서는 ESP가 더 나은 성능을 나타낸다는 것을 확인하였다. 계절적으로는 10~11월에서 SFFs의 유입량 예측 신뢰도가 높았지만, 12~2월에서는 다소 낮게 나타났다. 또한, SFFs는 건조한 조건을 정량적으로 예측하는데 나은 성능을 나타낸 반면, 습윤한 조건에 대해서는 유입량을 과소평가하는 경향을 보였다.
도시화는 여름철 도시형 홍수, 도시 열섬 등의 문제를 야기시킨다. 이러한 현상을 해결하기 위해서는 도시 열환경 변화의 정확한 파악이 필요하다. 이는 에너지 수지를 통해 설명될 수 있지만, 도심지의 경우 일반적인 에너지 수지와 달리 건물이나 인공토지피복에 의해 저장된 열에너지인 저장열을 고려하여야 한다. 하지만 저장열은 도시 표면의 복잡한 3차원 구조와 피복의 다양성 때문에 그 산출이 어려우며, 도시마다 다른 환경으로 인해 선행연구의 저장열 산출 방법을 타 도심지에 적용시키는 데는 어려움이 존재한다. 특히 대부분의 선행연구는 국외 도시를 중심으로 이루어졌기 때문에 국내 도심지의 다양한 토지피복과 건물 특성에 적합한 저장열 산출 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 국내 도심지의 다양한 지표타입이 존재하는 지역의 자료를 이용하여 저장열의 정량적인 산출이 가능한 회귀 식 도출을 목적으로 한다. 이를 위해 순복사와 지표면 온도 자료를 독립변수로, 플럭스 타워 기반 저장열 추정치를 종속변수로 사용하여 비선형 회귀분석을 수행하였으며, 산출된 회귀계수를 각 독립변수에 적용하여 저장열 산출 회귀 식을 도출하였다. 플럭스 타워 기반 저장열 추정치의 시계열 분석 결과 본 연구에서 산출한 저장열이 주간의 high peak와 야간에서의 값의 분포와 경향을 잘 모의하고 있었고, 플럭스 타워 기반 저장열 추정치에 비해 연속적인 저장열 산출이 가능하였다. 또한 산점도 분석 결과 Root Mean Square Error (RMSE) $50.14Wm^{-2}$, bias $-0.94Wm^{-2}$로 유의한 수준의 정확도를 보였다.
본 연구는 SPSS(18 version)를 사용하여 남한강 보를 완공한 후에 해당되는 2012년부터 2015년까지의 기상, 수질 자료로 군집분석한 결과에 의해 평수기그룹과 가뭄기그룹으로 분류하고, 각 기간 그룹별로 강천보, 여주보 및 이포보로 공간적 그룹으로 분류하였다. 이와 같은 6개의 그룹에 대해서 조류 주의보 이상의 Chl-a 농도에 해당된 월별 자료로 다중회귀분석을 실시하였다. 시 공간적으로 분류된 6개 그룹을 Chl-a 농도와 3개의 기상요인, 11개의 수질 요인 및 유량 요인과의 상관분석을 수행하여, 상관분석결과를 회귀분석의 독립변수로 적용하고. 각 6개의 그룹 별로 Chl-a 농도 예측식을 도출하고자하였다. 위 연구방법으로 수행한 연구 결과는 아래와 같다. 군집분석을 실시한 결과 연 총강수량이 평년수준이었던 평수기그룹(2012~2013년)과 연 총강수량이 1,000mm/hr 미만으로 극심한 가뭄특성을 보였던 가뭄기그룹(2014~2015년)으로 시간적으로 분류되었다. 평수기그룹과 가뭄기그룹 별로 각 3개의 보 지점에서 조류 주의보 이상의 Chl-a 농도에 해당된 월은 평수기그룹은 3~8월이었고, 가뭄기그룹은 3월, 6~10월이었다. 각 6개의 그룹 별로 Chl-a 농도와 기상, 수질 및 유량 등의 요인과의 상관분석을 수행한 결과, 3개의 보 모두에서 평수기그룹보다 가뭄기그룹의 수온 및 유량이 Chl-a 농도와의 상관성이 증가하였다. 이는 극심한 가뭄에 의한 하천 내 유속 감소와 체류시간 증가로 인한 영향으로 판단된다. 6개의 그룹에 대한 상관분석을 수행한 결과에 따라 Chl-a 농도와의 상관성이 큰 기상, 수질 및 유량 요인들을 Chl-a 농도 예측식의 독립변수로 적용하여 다중회귀분석을 수행한 결과에 의하면, 남한강의 하류에 위치하고, 팔당댐과 직접적으로 연결되어 있는 이포보에 대한 Chl-a 농도 예측식의 $Ad.R^2$ 값은 평수기그룹에서 0.920, 가뭄기그룹 0.818로 우수한 선형성을 나타내었다.
연구목적 소방관에서 기능성 소화불량의 유병률이 높고 기능성 소화불량의 발현과 악화에 심리사회적 요인이 깊이 연관되어 있음에도 불구하고 이에 관한 연구는 매우 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 소방관들을 대상으로 기능성 소화불량에 관련되는 심리사회적 요인의 특징을 알아보고 삶의 질에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 방 법 소방관 1,217명을 대상으로 로마 III 진단기준에 따라 기능성 소화불량 집단을 선별하였다. 인구학적 요인을 조사하였으며 심리사회적 요인을 평가하기 위해 Patient Health Questionnaire-9(PHQ-9), Generalized Anxiety Disorder questionnaire-7(GAD-7), Korean Occupational Stress Scale(KOSS), Ways of Coping Checklist(WCCL), Rosenberg's Self-Esteem Scale(RSES) 그리고 World Health Organization Quality of Life Scale abbreviated version(WHOQOL-BREF)를 사용하였다. 기능성 소화불량에 따라 집단을 나누고 교차분석(chisquare test)과 독립표본 t-검정(independent t-test)을 사용하여 집단 간의 차이를 알아보았다. 또한 KOSS의 각 하위 영역별로 기능성 소화불량의 위험도를 평가하기 위해 로지스틱 회귀분석(logistic regres-sion analysis)을 시행하였다. 기능성 소화불량 집단의 삶의 질과 독립변인들의 상관관계를 파악하기 위해 Pearson 상관분석(Pearson's correlation test)을 시행하였으며, 위계적 회귀분석(hierarchical regression anal-ysis)을 통해 기능성 소화불량 집단의 삶의 질에 영향을 미치는 예측 요인을 알아보았다. 결 과 기능성 소화불량 집단은 남성(p=0.006)이 많았고, PHQ-9(p<0.001), GAD-7(p<0.001), KOSS(p<0.001) 점수가 유의미하게 높았으며, RSES(p=0.008), WHOQOL-BREF(p<0.001) 점수는 유의미하게 낮았다. KOSS 하위 영역 중 높은 직무요구도(OR 1.94, 95% CI : 1.29-2.93), 부적절한 보상(OR 2.47, 95% CI : 1.61-3.81), 그리고 불편한 직장 문화(OR 1.51, 95% CI : 1.01-2.24)에서 기능성 소화불량의 위험도가 높았다. 기능성 소화불량 집단의 삶의 질에 대한 최종 회귀모델에서 우울증상과 직무스트레스가 낮고, 자아존중감이 높은 것이 삶의 질의 42.0%를 설명했다. 결 론 본 연구 결과 기능성 소화불량 및 삶의 질에 대한 심리사회적 요인의 영향이 확인되었다. 따라서 향후 기능성 소화불량의 평가에 있어 내과적 접근 뿐만 아니라 정신건강의학과적인 접근이 동시에 이루어져야 할 것으로 판단된다.
최근 급격한 도시화와 기후변화에 따라 재난에 의한 피해가 증가하고 있다. 국내 기상청에서는 표준 경보(주의보, 경보)를 전국적으로 통일된 표준 경보 기준(3시간 및 12시간 최대 누적강우량)에 따라 발령하여 재해에 따른 지역별, 재난 사상별 특성이 고려되지 않은 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 서울특별시, 인천광역시, 경기도의 호우·태풍에 대한 재해 피해액 및 누적강우량을 활용하여 대상지역별 재해강도에 따른 단계별 기준을 설정하고, 강우에 따라 발생할 수 있는 재해의 강도를 분류하는 모형을 개발하고자 하였다. 즉, 본 연구에서는 호우·태풍에 의한 재해 피해액 누적 분포 함수의 분위별로 재해강도의 범주(관심, 주의, 경계, 심각 단계)를 분류하였고, 재해강도의 범주에 따른 누적강우량 기준을 대상 지자체별로 제시하였다. 그리고 지자체별 재해강도 분류모형 개발을 위해 4가지(의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost)의 머신러닝 모형을 활용하였는데 강우량, 누적강우량, 지속시간 최대 강우량(3시간, 12시간), 선행강우량을 독립변수로 이용하여 종속변수인 지자체별 재해강도를 분류하였다. 각 모형별 F1 점수를 이용한 정확도 평가 결과, 의사결정나무의 F1 점수가 0.56으로 가장 우수한 정확도를 보였다. 본 연구에서 제시한 머신러닝 기반 재해강도 분류모형을 활용하면 호우·태풍에 의한 재해에 대한 지자체별 위험 상태를 단계별로 파악할 수 있어, 재난 담당자들의 신속한 의사결정을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
대기 중 에어로졸은 인체에 악영향을 끼칠 뿐 아니라 기후 시스템에도 직간접적인 영향을 미치므로 에어로졸의 특성과 시공간적인 분포에 대한 이해는 매우 중요하다. 이를 위해 위성기반 관측을 통해 에어로졸 광학 두께(Aerosol Optical Depth, AOD)를 산출하여 에어로졸을 모니터링하는 다양한 연구가 수행되어 왔다. 하지만 이는 주로 조견표를 활용한 역 산출 알고리즘에 기반하여 이루어지기 때문에 많은 계산량을 요구하며 불확실성이 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II)의 대기상한반사도와 30일 동안의 대기상한반사도 중 최솟값과 관측 시점 값의 차이 값, 수치 모델 기반 기상학적 변수 등을 활용하여 기계학습 기반 고해상도 AOD 직접 산출 알고리즘을 개발하였다. Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기법이 사용되었으며, 추정된 결과는 지상 관측 자료인 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD를 활용하여 랜덤, 시간 및 공간별 N-fold 교차검증을 통해 검증되었다. 세 가지 교차검증 결과 R2=0.70-0.80, RMSE=0.08-0.09, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율은 75.2-85.1% 수준으로 안정적인 성능을 보였다. Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석에서는 반사도 관련 변수들이 기여도의 상위권 대부분을 차지하고 있는 것을 통해 반사도 자료가 AOD 추정에 많은 기여를 하는 것을 확인하였다. 서울과 울산 지역에 대한 시간 별 AOD의 공간 분포를 분석한 결과, 개발된 LGBM 모델은 시간의 흐름에 따라 AERONET AOD 값과 유사한 수준으로 AOD를 추정하고 있었다. 이를 통해 높은 시공간 해상도(i.e., 시간별, 250 m)에서의 AOD 산출이 가능함을 확인하였다. 또한, 산출 커버리지 비교에서 LGBM 모델의 평균 산출 빈도가 GOCI-II L2 AOD 산출물 대비 8.8%가량 증가한 것을 통해 기존 물리모델기반 AOD 산출 과정에서 발생하던 밝은 지표면에 대한 과도한 마스킹의 문제점을 개선시킨 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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