• 한국과학교육학회지
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• 제24권5호
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• pp.959-976
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• 2004

이 연구의 목적은 공룡 멸종 원인이라는 소재로 학생들의 생각을 조사하고, 이 생각과 일치하지 않는 대안적 가설을 제시하여 반응 유형을 분류하고 인지갈등과 개념 변화 정도를 알아보는 것이다. 이를 위해 경기도 안양시에 소재한 인문계 고등학교 2학년 187명의 학생을 대상으로 설문 조사하여 개념을 알아보고, 이 중 개념에 대한 신뢰 정도가 높게 나타난 98명의 학생들을 대상으로 대안적 가설을 제시한 후, 반응 유형 검사지를 이용하여 응답을 분석하였다. 연구 결과, 첫째 공룡 멸종 원인으로 대규모 운석 충돌이 가장 많았으며, 지각 변동에 의한 기후 변화(기온저하), 대규모 화산 분출, 먹이 부족, 질병(바이러스), 서식지 감소 순으로 응답하였다. 또한, 공룡 멸종은 단순히 한 가지 원인에 의한 것이 아니라 여러 가지 원인이 복합적으로 작용하여 멸종하였다고 생각하고 있다. 둘째, 대안적 가설에 대한 학생들의 반응은 거부, 재해석, 판단 불확실, 신뢰 감소, 부분적 이론 변화, 이론 변화 등 6가지의 유형으로 분류할 수 있었다. 셋째, 거부와 재해석 유형을 제외한 나머지 유형은 인지갈등이 유발된 것으로 분류하였으며, 전체적으로 62.3%가 인지갈등이 유발되어 6.1%의 개념 변화를 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1061-1069
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• 2021

최근 이상 기후로 인해 극한 호우 및 국지성 호우의 규모 및 빈도가 증가하여 하천 주변의 홍수 피해가 증가하고 있다. 이에 따라 하천 또는 유역 내 수문학적 시스템의 비선형성이 증가하고 있으며, 기존의 물리적 기반의 수문 모형을 활용하여 홍수위를 예측하기에는 선행시간이 부족한 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 Deep Neural Network (DNN) 및 Long Short-Term Memory (LSTM)기반의 딥러닝 기법을 적용하여 울산시(태화교) 지점의 수위를 0, 1, 2, 3, 6, 12시간에 대해 선행 예측을 수행하였고 예측 정확도를 비교 분석하였다. 그 결과 sliding window 개념을 적용한 DNN 모형이 선행시간 12시간까지 상관계수 0.97, RMSE 0.82 m로 가장 높은 정확도를 보이고 있음을 확인하였다. 향후 DNN 모형을 활용하여 딥러닝 기반의 수위 예측을 수행한다면 기존의 물리적 모형을 통한 홍수위 예측보다 향상된 예측 정확도와 충분한 선행시간을 확보할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대기
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• 제29권3호
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• pp.311-324
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• 2019

We employed a Multi-Angle Snowflake Camera (MASC) to quantitatively analyze snow particles at the ground level in the Yeongdong region of Korea. The MASC captures high-resolution photographs of hydrometeors from three angles and simultaneously measures fallspeed. Based on snowflake images of the several episodes in 2017 and 2018, we derived statistics of size, aspect ratio, orientation, complexity, and fallspeed of snow crystals, which generally showed similar characteristics to the previous studies in other regions of the world. Dominant snow crystal habits of January 22, 2018 generated by northerly were melted aggregates when 850 hPa temperature was about $-6{\sim}-8^{\circ}C$. Average fallspeed of snow crystals was $1.0m\;s^{-1}$ though its size gradually increased as temperature decreased. Another snowfall event (March 8, 2018) was driven by the baroclinic instability as accompanied with a deep trough. Snow crystal habits were largely rimed aggregates (complexity ~1.8) and melting particles of dark images. Meanwhile, in the extreme snowfall event whose snow rate was greater than $10cm\;hr^{-1}$ on January 20, 2017, main snow crystals appeared to be heavily rimed particles with relatively smaller size when convective clouds developed vertically up to 9 km in association with tropopause folding. MASC also could successfully measure a decrease in snow crystal size and an increase in riming degree after AgI seeding at Daegwallyeong on March 14, 2017.

• 한국환경생태학회지
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• 제33권1호
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• pp.86-106
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• 2019

우리나라에 자생하는 꽃장포 중 희귀식물종인 꽃장포의 주요 분포지의 기상, 토양, 식생특성을 조사 분석하였다. 꽃장포는 해발고 95~145m 저지대의 북향 하천변과 경사도가 $60{\sim}90^{\circ}$정도의 가파른 암벽에 주로 분포하는 것으로 나타났다. 자생지 기상조건은 연평균온도가 전국평균보다 낮으며, 연중최고, 최저기온의 차가 극심하고 계곡주변으로 강우 시 물이 올라와 있는 곳으로 습도조건이 중요한 요인 중 하나로 파악되었다. 토양은 조사지 대부분이 약산성토양이고, 한탄강 줄기를 따라 자생지가 이어지지 않고 북북동쪽 사면쪽에서만 나타나 습도조건과 함께 일조량이 생육에 제한요인인 것으로 보였다. 꽃장포 조사지 주변식생은 대부분 조사구에서 돌단풍, 구실사리, 산조풀, 산철쭉 등이 공통으로 출현하였다. 꽃장포 분포지는 모두 우점도와 군도가 3 이하로 낮게 나타났으며 발견된 개체수가 조사지역별로 편차가 매우 컸다. 꽃장포 출현빈도는 관속식물 수와 반비례하여 나타나 다른 식물에 비해 경쟁력이 낮은 것으로 분석되었다. 냉온대성식물인 꽃장포는 기후변화로 온도상승과 폭우, 건조로 인해 강물수위변화가 극심해지면서 자생지 축소와 함께 개체 수 감소가 예상되므로 자생지보호와 함께 복원대책이 필요하다.

• 대한토목학회논문집
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• 제41권5호
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• pp.477-484
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• 2021

최근 기후변화로 인하여 우리나라는 지역에 따라 2~3년 마다 크고 작은 가뭄과 7년 주기의 극한 가뭄이 발생하고 있다. 대부분의 가뭄이 지류 또는 상류의 소규모 용수공급시설이 위치한 지역에서 주로 발생되므로 이 지역에 대한 용수확보 기술에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 물공급 취약지역의 하나인 춘천 물로천 유역의 수문학적 가뭄을 조사하기 위해 SPEI, SDI, WBDI를 이용한 가뭄 평가를 수행하였다. 수문학적 가뭄지수인 SPEI와 SDI를 산정한 결과, 공통적으로 2014년에 발생한 가뭄으로 인해 회복되지 못하고 2015년까지 지속된 것을 확인할 수 있었다. WBDI에 의한 수문학적 가뭄지수 평가결과에서는 2014년에 이은 2015년 봄철에 매우 심한가뭄 상태를 보였으며, 2017년 11월에 -1.94로 가장 가뭄이 심했던 것으로 분석되었다. 2003~2019년 (17년)의 월 단위로 산정된 수문학적 가뭄지수를 활용하여 지속기간 및 심도에 따른 코플라 함수를 적용한 이변량 빈도해석 결과, 물로천 유역의 가뭄은 대부분의 10년 빈도 이하의 값으로 나타났으나, 2014년, 2015년, 2019년에 발생한 가뭄의 경우 각각 20년 이상의 재현기간을 갖는 심한가뭄으로 분석되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1119-1130
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• 2020

기후변화와 기상이변으로 인해 최근 전세계적으로 홍수피해가 증가하고 있다. 우리나라에서는 피해복구가 일반적인 홍수피해 대응방안으로 사용되어 왔기 때문에, 홍수피해에 대한 예방적인 대책을 위해서는 강우특성에 따른 지역적 홍수피해규모를 예측할 필요가 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 우리나라 7개 대도시에서의 강우에 의한 인적 및 물적 홍수피해 예측을 위한 회귀함수를 개발하는 것이다. 회귀분석은 1998년부터 2017년까지 최근 20년 동안의 인적 및 물적 손실의 2가지 피해특성자료에 대해 6개의 강우특성 인자를 4가지 형태의 비선형 방정식에 각각 적용한 총 48가지 유형의 단순회귀모형을 통해 종합적으로 수행되었다. 결정계수와 유의성 검정을 통해 회귀분석 결과를 검토하여 각 대도시의 피해추정함수를 최종 선정하였고, 이를 이용하여 100년 빈도 강우량에 대한 7개 대도시의 인적 및 물적 홍수피해 규모를 평가하였다. 본 논문의 결과는 홍수피해 저감대책을 위한 홍수피해 규모 평가에 기초정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권10호
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• pp.707-721
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• 2022

본 총설연구에서는 도시침수 모의 기술의 체계와 발전 과정을 정리하고, 주요 성과와 한계점을 파악하여 향후 연구 방향과 도전 과제를 제시하였다. 이를 위해 2000년대 이후 국내 주요 학술논문집에 수록된 도시침수 모의 관련 논문 160여편을 분석하여 연구의 핵심 주제와 내용을 살펴본 후, 물리 및 데이터 기반 모형의 침수모의 세부 방법론별로 기술의 발전 현황에 대해 정리하였다. 또한, 국내 도시침수 모의 기술의 활용목적별 동향, 국외 및 연관 분야 연구동향에 대해서도 분석하였다. 국내 도시침수 모의 연구에서 Storm Water Management Model (SWMM) 모형을 활용하는 비율이 60%를 넘는 것으로 조사되었으며, 이중 배제(dual drainage)의 도시침수 물리 과정을 상세히 해석하는 국내 기술에 대한 연구가 필요한 것으로 판단되었다. 한편, 딥러닝(deep learning) 등 데이터 기반 모의 기술은 도시침수 해석의 새로운 분야로 자리매김하였다. 다만, 모형 훈련을 위한 극한기상조건에 대한 침수자료는 관측 만으로 확보할 수 없으므로, 고정확도 물리 모형과 데이터 기반 모형 연구는 상호보완적으로 진행되어야 할 필요가 있다. 도시침수 모의 기술은 인공지능이나 IoT, 메타버스 등 타 분야 신기술과의 접목이 활발히 이루어지고 있으며, 기후 위기 적응과 재해 피해 저감을 위해 지속적인 사회적 투자와 융합 연구가 필요한 분야로 판단된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권7호
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• pp.995-1003
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• 2021

해안가 복합재해는 기후변화 등의 영향으로 인해 그 규모 및 피해정도가 증가하고 있어, 이에 대한 적절하고 체계적 관리가 필요하다. 하지만 해안가 복합재해에 대해 우리나라는 법제도적인 미비가 있고, 따라서 해안가 복합재해 관리구역 제도를 위한 법률적 마련할 필요가 있다. 이를 위해 본 연구에서는 해당 제도가 「자연재해대책법」의 규정을 중심으로 운영되는 것을 전제로 하여 크게 과학기반 관리, 협력적 관리, 그리고 적응관리라는 세 가지 측면에서 선행된 이론적 연구를 토대로 적절한 규범화 작업의 방향을 검토하였다. 그 결과 효과적인 과학기반 관리를 위해서는 위험성 평가 도입이 필요하고, 이를 통해 얻어진 결과를 기준으로 구역범위 설정 및 그에 따른 차등적 대책을 설정하도록 해야 할 것이다. 협력적관리 측면에서는 다양한 부처들이 해안가 복합재해와 관련되어 있기에 다양한 주체의 협력 기반을 제도화할 필요가 있는데, 그 방안으로 행정안전부, 국토교통부, 해양수산부, 환경부, 지자체 등이 함께 정책·제도를 협의할 수 있는 정책협의회를 구성할 것을 제안한다. 마지막으로 적응관리 측면에서 구조적 대책의 한계를 비구조적 대책을 병행 추진하여 보완할 필요성이 있음이 나타났으며, 따라서 법을 개정함에 있어 재해관리를 위한 계획 수립 시 비구조적 대책을 활용을 촉진할 수 있는 지원 방안을 담아야 할 것이다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.325-334
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• 2022

기후변화라는 용어가 대중화되기 시작한 지 30여 년이 훨씬 지났지만, 최근 들어 급속히 가속화된 모습들이 전 세계에서 기상이변의 모습으로 나타나고 있다. 미국 데스밸리 사막에서는 폭우가 내리고, 유럽은 기온이 40도 이상 상승하는 등 예년과 확연히 다른 현상을 보여주고 있다. 한반도에서는 수년 전부터 풍속이 매우 강한 슈퍼 태풍이 큰 재난 위험이 되었으며, 해수 온도 상승에 의한 더 많은 에너지 공급으로 슈퍼 태풍의 발생 가능성이 높아져 이에 대한 사전 대응이 요구되고 있다. 본 연구는 수치해석을 이용한 방법과 달리 과거 태풍 자료를 분석하여, 해안 방재를 목적으로 태풍 특성의 변화를 연구하였다. 기존의 연구는 발생한 모든 열대폭풍을 대상으로 하고 있지만, 본 연구에서는 한반도 남쪽 해역에 특정 구역을 설정한 후 연구를 수행하였다. 연구 대상은 1980년부터 현재까지 40여년간 발생한 태풍들이며, 한반도에 영향을 주는 태풍의 최대 풍속이 다소 증가한 것을 확인할 수 있었다. 특정 해역에서 태풍의 풍속은 일생 최대 풍속의 80% 정도이며, ENSO와의 상관관계는 확인할 수 없었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권9호
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• pp.529-541
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• 2023

기후변화에 따른 가뭄 등 극한 기상을 예측하기 위해, 최근 전 세계적으로 GCMs 모델에 기반하여 향후 7개월까지를 전망하는 계절 기상 전망(Seasonal Forecasts) 기술이 꾸준히 관심을 받고 있다. 그러나 국내에서의 연구 및 적용사례는 많지 않으며, 특히 유역단위에서 그 활용성에 대해서는 검증이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 국내 12개 다목적댐 유역에 대해 2011년부터 2020년까지 계절 기상 전망의 정확성을 과거 45년간의 기상 자료(climatology)와 비교하여 평가하였다. 본 연구에서는 ECMWF에서 제공하는 계절 기상 전망의 인자로 향후 수문전망에 활용성이 높은 강수, 기온 그리고 증발산을 선정하였고, 앙상블 전망의 정확성 평가를 위해 Continuous Ranked Probability Skill Score (CRPSS) 기법을 적용하였다. 또한, 계절 기상 전망에 대해 선형 편의 보정기법(Linear scaling)을 적용하여 그 효과를 평가하였다. 연구결과, 계절 기상 전망이 향후 1개월 간은 climatology와 유사한 정확도를 보이나 전망 리드타임이 증가함에 따라 그 정확도가 크게 낮아지는 특성을 나타냈다. Climatology와 비교하여, 계절적으로는 Dry season보다는 Wet season이 더 나은 결과를 보였으며, 특히 건조했던 2015년과 2017년의 Wet season에서는 장기간에 걸친 전망 정확도가 모두 높게 나타났다.