온실의 환기제어시 외기의 온도와 풍속변화에 보다 유연하게 대처하면서 온도제어성능을 향상시키기 위하여 퍼지제어 알고리즘을 수립하고 제어실험을 실시하였다. 환기창을 열어 환기 시 온실의 실내온도 변화는 실내외온도차 및 외기 풍속의 세기와 방향에 영향을 받으므로 실내온도 기울기를 퍼지변수의 하나로 취급하여 퍼지변수의 수를 줄였다. 설정온도가 일정할 때 제어오차의 증분은 실내온도 증분과 같으므로, 전건부 퍼지변수는 제어오차(실내온도-설정온도)와 그 증분으로 결정하고, 후건부 퍼지변수는 환기창열음량 증분으로 결정하여 실내온도 하나만의 계측으로 제어출력이 가능한 퍼지제어 알고리즘을 구성하였다. 퍼지변수의 범위는 기초환기실험을 통하여 결정한 후 제어주기 3분을 갖는 실제실험 시 최적 값으로 보정하였다. 전건부 퍼지변수인 제어오차와 제어오차 증분의 최적범위는 각각 목표 제어오차의 3배와 1.5배, 후건부 퍼지변수인 환기창열음량 증분의 최적범위는 최대 열림량의 30%로 나타났다. 최적화한 19개의 퍼지규칙을 적용한 퍼지제어 알고리즘을 개발하고 상대적 성능평가를 위하여 최적 게인을 부여한 PID제어와 비교하였다. 퍼지제어와 PID제어의 실내온도 제어오차는 각각 1.3$^{\circ}C$, 2.2$^{\circ}C$ 미만으로 나타났다. 퍼지제어와 비교하였다. 퍼지제어와 PID제어의 실내온도 제어오차는 각각 1.3$^{\circ}C$, 2.2$^{\circ}C$ 미만으로 나타났다. 퍼지제어는 PID제어에 비해 환기창 적산열음량, 조작회수 및 반전조작회수가 0.4배, 05배 및 0.3배로 적게 나타나 외기풍속과 실내외온도차의 변동에 유연하게 대처하며 환기창의 점진적 여닫음 조작이 가능하고, 조작에너지도 1/2로 줄일 수 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 기준목 측정값과 입도분석자료, 풍향 및 풍속자료를 이용하여 안면도 할미섬 주변의 침식 및 퇴적환경 요인을 분석하였다. 할미섬 주변의 퇴적 및 침식환경 변화를 관찰하기 위해 할미섬 주변 12곳에 기준목을 설치하고 2010년 5월 16일부터 2012년 5월 8일까지 총 32회의 현장실측을 실시하였다. 현장실측 결과 H-3, H-4, H-5, H-9 지점은 퇴적환경이 우세한 것으로 나타났으며, H-7, H-8, H-10, H-11, H-12 지점은 침식환경이 우세한 것으로 나타났다. 반면에 H-2, H-6 지점은 침식과 퇴적이 반복적으로 나타나고 있는 것으로 조사되었다. 이러한 결과는 할미섬의 남서측에 설치된 제방에 의해 해빈의 모래가 할미섬의 북동변으로 이동하지 못하고 이들 지점에 퇴적되었기 때문인 것으로 판단되며, 할미섬 전면의 비치리즈에서 모래를 공급받지 못한 북동측에서는 침식이 우세하게 진행된 것으로 판단된다. 즉 일반적으로 할미섬의 남서측에서는 퇴적이 우세한 반면 북동측에서는 침식이 우세한 것으로 나타났다. 그러나 북동측의 H-9 지점과 남서측의 H-12지점은 반대의 경향이 관찰되었는데, H-9 지점의 경우 할미섬에 연결된 사취의 끝단에 위치하고 있어 조류에 의한 퇴적물 공급이 가능했기 때문으로 분석되었다. 반면 사구에 위치한 H-12 지점은 측정기간이 짧아 침식원인에 대한 분석을 내리기가 어려웠다.
최근 급속한 산업화와 도시화로 인해 인위적으로 발생하는 미세먼지(Particulate matter, PM)는 기상 조건에 따라 이동 및 분산되면서 피부와 호흡기 등 인체에 악영향을 미친다. 본 연구는 기상인자를 multiple linear regression(MLR), support vector machine(SVM), 그리고 random forest(RF) 모델의 입력자료로 하여 서울시 PM10 농도를 예측하고, 모델 간 성능을 비교 평가하는데 그 목적을 둔다. 먼저 서울시에 소재한 39개소 대기오염측정망(air quality monitoring sites, AQMS)에서 관측된 PM10 농도 자료를 8:2 비율로 구분하여 모델 훈련과 검증 데이터셋으로 사용되었다. 또한 기상관측소(automatic weather system, AWS)에서 관측되고 있는 자료 중 9개 기상인자(평균기온, 최고기온, 최저기온, 일 강수량, 평균풍속, 최대순간풍속, 최대순간풍속풍향, 황사발생유무, 상대습도)가 모델의 입력자료로 선정되었다. 각 AQMS에서 관측된 PM10 농도와 MLR, SVM, 그리고 RF 모델에 의해 예측된 PM10 농도 간 결정계수(R2)는 각각 0.260, 0.772, 그리고 0.793이었고, RF 모델이 PM10 농도 예측에 가장 높은 성능을 나타냈다. 특히 모델 검증에 사용되는 AQMS 중 관악구와 강남대로 AQMS는 상대적으로 AWS에 가까워 SVM과 RF 모델에서 높은 정확도를 나타냈다. 종로구 AQMS는 AWS에서 비교적 멀리 떨어져 있지만, 인접한 두 AQMS 데이터가 모델 학습에 사용되었기 때문에 두 모델에서 높은 정확도를 나타냈다. 반면 용산구 AQMS는 AQMS 및 AWS에서 비교적 멀리 떨어져 있기에 두 모델의 성능이 낮게 나타냈다.
해상특보가 발효되었을 때 평수구역 내에서 선박출항통제 대상에서 제외되는 선박의 무리한 운항으로 인한 사고가 빈번하게 발생하고 있다. 평수구역 내에 설치된 파고부이는 선박출항통제의 주요 참고 지표이며 평수구역 및 연안을 항행하는 선박의 안전과 직결된다고 볼 수 있다. 이 연구에서는 최근 30년간(1991~2020년)의 연안 해양사고, 각 무역항의 주풍향 및 풍속, 2018년 GICOMS 선박 항적 데이터 분석을 통하여 현재 운영 중인 파고부이의 위치 적절성 및 평수구역 내 파고부이 추가설치에 대한 평가를 수행하였다. 연구 결과 국내 주요 무역항인 인천항, 포항항, 울산항 및 부산항에 각 1개의 파고부이 추가설치가 필요하며, 부산항의 경우 파고부이 1개의 위치 이동이 필요한 것으로 검토되었다. 이 연구에서 여러 가지 데이터 분석을 바탕으로 제시된 파고부이의 추가설치 및 이동에 대한 제언은 선박출항통제의 신뢰도 향상 및 안전사각지대 해소에 기여할 것으로 판단된다.
이 연구는 대구광역시에 위치한 중심상업지역을 포함한 국채보상운동공원과 2.28공원지역을 대상지로 미기후 실측과 컴퓨터 시뮬레이션을 이용해 여름철 인간 열환경 지수를 분석하고, 그 지수를 토대로 인간 생기후지도를 제작하여 향후 도시 조경계획 및 디자인에 이용할 방안을 모색하는데 목적을 두었다. 인간 열환경 지수를 분석하기 위해 필요한 자료들로서 기후자료(기온, 습도, 풍속, 태양 및 지구 복사에너지)와 도시공간 구성자료(건물의 위치와 높이; 수목의 위치와 높이; 수목의 종류와 건물 벽, 지표면의 재질; 태양 복사에너지 반사율과 지구 복사에너지 방사율)를 지리정보시스템 자료와 실측을 통해 구축하였다. 그 결과, 풍속이 약할수록 도시중심상업지역이 공원보다 높은 기온을 나타냈으며, 습도는 반대의 현상을 보였다. 특히, 주풍 방향의 길들은 지역풍의 영향으로 주풍과 직각방향의 길들보다 더 낮은 기온을 나타냈다. 여름철 열환경 지수에서 가장 큰 영향을 미치는 기후요소는 태양직사광선으로 나타났으며, 도시공간에서 그늘 조성이 가장 효과적인 열환경 개선 방법이었다. 그 방법 중 파고라에 수목그늘을 이중적으로 조성하는 방법이 가장 효과적이었으며, 북향의 건물 벽 앞에 수목그늘을 조성하는 것이 그 다음으로 효과적이었다. 또한, 수종 선택뿐만 아니라 식재방식에도 중점을 두어야 하는 것으로 나타났다. 양지의 열환경 지수는 따뜻한 정도(warm)에서 매우 더운 정도(very hot)로 나와, 음지의 중간(neutral)에서 따뜻한 정도(warm)에 비해 불쾌한 열환경이 조성되었다. 특히, 양지는 넓은 광장형태의 지역들이 좁은 길보다 더 불쾌한 결과를 보였다. 재질의 반사율을 건물 벽 0.15, 지표면 0.1 낮췄을 때, 열환경 지수가 음지에서는 한 단계 중 1/6만큼, 양지에서는 1/3만큼 감소됨을 알 수 있었다. 이와 같은 미기후적 접근방식이 도시 열환경 개선방안을 찾는데 효과적일 것이다.
본 연구는 디지털예보(현 동네예보) 자료를 활용하여 우리나라의 산불위험예보의 정확도 향상은 물론 기상에 의한 산불위험지수를 산출하여 한반도의 산불위험예보 체계를 구축하는데 있다. 한반도 지역의 산불발생위험을 나타내는 기상지수(daily weather index, DWI)를 산출하기 위해 기상청의 5km 격자간격의 디지털예보자료를 이용하였다. DWI 분석을 위해 온도, 습도, 풍속 UV, 1시간 강우량, 12시간 강우량을 대상으로 한반도 전역에 대한 기상요소별 기후분포도를 제작하였다. 한반도의 기상에 의한 일일 DWI 산출을 위해 대형산불이 자주 발생하는 강원도 지역의 산불발생확률식 $[1+{\exp}\{-(2.494+(0.004{\times}T_{max})-(0.008{\times}EF))\}]^{-1}$을 적용하였다. 기상예보자료의 예측정확도 검증을 위해 RDAPS, 디지털예보, 실황자료 모두 2005년 12월 12일 15시 자료를 대상으로 비교 분석한 결과 76개 기상관측소에서 관측한 실황자료에 대응하는 기상요소별 디지털예보의 예측값이 RDAPS 추출 자료보다 향상된 예측결과를 보였다. 산불위험예보 정확도 검증을 위해 사용한 실황자료와 디지털예보자료의 평균오차는 평균 기온 $0.2^{\circ}C$, 실효습도 2.4%, 평균풍속 2.2m/s로 나타나 큰 변이는 없었지만, 평균풍속에서 실측값과 예측값간의 차이가 있는 것으로 나타났다. 디지털예보자료를 활용할 경우 RDAPS 자료보다 산불위험예보의 정확도가 크게 향상되는 결과를 얻을 수 있었으며, 산불위험예보의 정확도 검증을 위해 실황자료와 디지털예보자료를 적용하여 예측된 전국 233개 시 군 구의 평균 산불위험지수를 각각 추출하여 비교한 결과 $R^2$=0.854의 높은 정확도를 보였다. 산불위험도가 가장 높은 15시의 실제 76개소에서 관측한 기상자료를 적용하여 전국의 산불위험지수를 예측한 값은 70.5로 디지털예보자료를 적용하여 예측한 위험지수(70.0)와 0.5의 오차를 보여 예측력이 개선되었음을 확인할 수 있었다. 따라서 디지털예보를 적용할 경우 실황자료와의 예측력이 검증된 만큼 향후 기상에 의한 한반도의 산불발생위험지수를 보다 정확하게 계산하는데 유용하게 이용할 수 있을 것으로 기대된다.
대양을 운항하는 선박의 최적 항로계획 수립에 중요한 해양환경정보를 실시간으로 예보하는 시스템(MEIS)을 개발하였다. 예보정보는 위성관측 대양환경 자료를 기반으로 유럽중기기후예보센터가 처리한 실시간 자료를 바탕으로 하며, 장기 관측자료 데이터베이스에 근거한 통계적 정보와 함께 제공된다. MEIS시스템은 육상 기지국에 설치되어 해양환경정보를 취득하고 처리하는 육상자료처리시스템(MEIS-Center)과 선박에 탑재되어 가공된 해양환경정보를 화상으로 구현하고 최적항로 선정을 돕는 선박탑재화상구현시스템(MEIS-Ship)으로 구성되며, 운항중인 선박과 육상기지국간의 정보 송수신을 위한 위성통신 시스템을 활용한다. 해양환경 요소는 바람, 파랑, 기압, 폭풍을 포함하며, 바람은 풍향과 풍속 정보를 제공하고, 파랑은 너울과 풍파로 구분하여 파고, 파향, 파주기 정보를 제공할 수 있다. 실시간 정보는 0.5°해상도로 5시간 간격의 10일 예보치가 매일 제공되며, 통계적 정보는 1.5° 해상도의 15년 관측자료를 이용하여 월평균 및 재현주기별 최대값이 산정된다. MEIS-Ship은 항로 시뮬레이션 기능을 제공하며, 설정된 항로에 대해 예보 및 통계적 해양환경정보를 그림 또는 표의 형태로 제공한다. MEIS는 예정 항로상의 정확한 실시간 해양환경 예보를 제공하므로 선박운항자가 항로의 위험도와 운항경제성을 고려하여 최적 항로를 선정하는 것이 가능하다.
본 연구는 도시·건축형태가 도시공간 내 미시기후에 미치는 영향을 도출하고자 했다. 본 연구에서는 도시 내 미시기후에 영향을 미치는 도시·건축형태의 요소로 도시형태 및 도시조직, 건축물 형태 및 특성 등을 선정했다. 분석을 위해 2017년 8월에 기상청에서 서울시 내에 설치한 23개의 AWS 설치 지점 도시건축의 특성이 명확하게 구분되는 6곳을 선정하여 연구진의 AWS 장비를 이용하여 실측을 했다. 공간의 범위는 AWS 설치 지점으로부터 반경 500m로 한정하여, 미시기후 및 도시·건축형태 요소들을 조사했다. 분석결과, 가로의 방향, 건축물 폭, 건축물 깊이, 건축물 높이, 지형의 경사도 및 향, 교통량 등은 미시기후인 국지풍속, 일사량, 국지온도 등에 영향을 미치고 있었다. 본 연구의 결과는 폭염의 피해 저감 및 그에 따른 시민 개개인의 건강 관리에 도움을 줄 것으로 기대된다. 또한, 도시의 온도를 낮춤으로써 건축물 에너지 부하 저감 효과를 거둠으로써 건축물 에너지 소비량 감소의 효과를 통해 보다 건강하고, 지속가능한 도시 조성에 기여할 것으로 기대된다.
보현산($36.2^{\circ}\;N,\;128.9^{\circ}\;E$)의 전천카메라로 관측한 OI 557.7nm 밤대기광 방출선에 나타난 단주기 중량파의 운동량 플럭스가 산출되었다. 중량파의 고유위상속도($C_{int}$), 고유주기(${\tau}_{int}$), 그리고 수직파장(${\lambda}_z$)는 전천 화상에서 도출된 수평파장(${\lambda}_h$), 관측파동주기(${\tau}_{ob}$), 진행방향(${\phi}_{ob}$), 관측위상속도(${\upsilon}_{ob}$)와 일본 Shigaraki($34.8^{\circ}\;N,\;13.1^{\circ}\;E$) 페브리-페로 간섭계로부터 관측된 중성바람으로부터 유도되었다. 2002년부터 2006년까지 두 관측소의 기상 및 관측 장비 상태를 고려한 결과 총 5일이 분석 가능일로 선택되었다. 중량파 고유파동계수의 평균값은 $({\tau}_{int})\;=\;12.9\;{\pm}\;6.1m/s,\;({\lambda}_z)\;=\;12.9\;{\pm}\;6.5,\;(C_{int})\;=\;40.6\;{\pm}\;11.6min$으로 나타났다. ${\lambda}_z\;<\;6km$인 경우를 제외하고 4일에 대한 계산된 운동량 플럭스의 값은 $12.0{\pm}15.2m^2/s^2$이다. 중간권 중량파의 전형적인 운동량 플럭스를 획득하기 위하여 전천 카메라와 중성바람을 측정할 수 있는 장비와의 장기간에 걸친 연계관측이 요구된다.
보다 자동화된 방법으로 신뢰성 있는 난류 플럭스의 자료를 생산하기 위해서 Hong and Kim(2002)의 난류 품질 관리 프로그램을 개선하고 개선된 프로그램을 광릉산림에 적용하여 복잡한 산림지역에서 난류 플럭스의 특성을 조사하였다. 개선된 프로그램을 이용하여 2005년 1월부터 5월까지 광릉 수목원에 위치한 주 타워의 두 고도(20m와 40m)에서 관측된 난류 자료에 대하여 품질 검사를 실시하였다. 개선전과 비교해 개선된 프로그램은 이상점(outlier)에 해당되는 자료들을 많이 제거하였다. 자료의 품질체계는 4등급(Good, Dubious, Missing, Bad)으로 분류하였으며 본 분석에서 사용된 기간의 자료 중 25%는 결측이었고(Missing 등급), 60%는 Good 등급으로 분류되었다. 고도 별로는 40m에서 관측된 자료가 20m에서 관측된 자료보다 Bad 등급의 자료수가 적었는데 이는 20m가 식생 꼭대기에 인접한 거칠기 아층에 해당하고 또한 풍속도 더 낮은데 기인한다. Bad 등급으로 분류된 자료의 주원인은 낮은 풍속으로 나타났다. 분석 기간 동안의 에너지 수지의 닫힘은 약 40%로 나타났고 이러한 에너지 불균형의 부분적인 이유로는 열 저장항들이 고려되지 않은 점, 토양열 플럭스 측정의 불확실성, 복잡한 지형 등에 의한 국지풍에 의한 이류 등이 복합적으로 작용했을 것으로 생각된다. 광릉에서 발생하는 상향 운동량 플럭스는 국지풍의 발달 시 높은 발생률을 보여 이 둘이 밀접히 관련되어 있음을 나타낸다. 야간에 낮은 음의 $CO_2$ 플럭스가 발생하는 경우에 대하여 평균 시간을 증가시킴에 따른 $CO_2$ flux의 변화를 조사한 결과 평균시간이 10분 이상 증가함에 따라 $CO_2$ flux의 절대값이 빠르게 증가하는 경향을 보였다. 이는 야간에 $CO_2$ 플럭스는 중규모 운동이나 비정상성(nonstationarity) 등의 영향을 많이 받고 있음을 시사한다. 그러므로 야간에 보다 정확한 난류 플럭스 값을 산출하기 위해서는 평균시간의 적절한 조절이 필요할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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