• 한국수자원학회논문집
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• 제55권10호
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• pp.723-736
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• 2022

본 연구에서는 금강권역을 대상으로 최대 12개월까지 선행예측이 가능한 월 강수량 예측모형을 구축하였으며, 예측모형 구축에는 다중회귀분석과 인공신경망의 두 가지 통계적 기법을 적용하였다. 예측인자 후보로 NOAA에서 제공하는 글로벌 기후패턴 39종과 금강권역에 대한 기상인자 8종 등 총 47종의 기후지수를 활용하였다. 예측대상월을 기준으로 과거 40년간의 월 강수량과 기후지수와의 지연상관성 분석을 통해 상관도가 높은 기후지수를 예측인자로 활용하여 다중회귀모형 및 인공신경망 모형을 구축하였다. 1991~2021년에 대해 매월 예측결과의 평균값과 관측값과의 적합도를 분석한 결과, 다중회귀모형은 PBIAS -3.3~-0.1%, NSE 0.45~0.50, r 0.69~0.70으로 분석되었으며, 인공신경망모형은 PBIAS -5.0~+0.5%, NSE 0.35~0.47, r 0.64~0.70로, 다중회귀모형에 의해 도출된 예측치의 평균값이 인공신경망모형보다 관측치에 좀 더 근접한 것으로 나타났다. 각 월의 예측범위 안에 관측치가 포함될 확률을 분석한 결과에서는 다중회귀모형이 57.5~83.6%(평균 72.9%), 인공신경망모형의 경우에는 71.5~88.7%(평균 81.1%)로 인공신경망모형 결과가 우수한 것으로 나타났다. 3분위 예측확률을 비교한 결과는 다중회귀모형의 경우에는 25.9~41.9%(평균 34.6%), 인공신경망모형은 30.3~39.1%(평균 34.7%)로 비슷하며, 두 모형 모두 평균 33.3% 이상으로 월 강수량에 대한 장기예측성을 확인 할 수 있었다. 이상과 같이 두 모형의 예측성 차이는 비교적 크지 않은 것으로 나타났으나, 예측범위에 대한 적중률이나 3분위 예측확률로부터 판단할 때 예측성에 대한 월별 편차는 인공신경망모형의 결과가 상대적으로 작게 나타났다.

• 식물병연구
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• 제28권3호
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• pp.113-121
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• 2022

벼 도열병은 전 세계적으로 발병하여 쌀 수확량을 크게 감소시키는 주요 식물병이다. 벼 도열병은 한국에서도 주기적으로 대발생하여 사회경제적으로 큰 피해를 입힌다. 이를 예방하기 위해서는 병 발생 예찰 시스템이 필요하다. 또한 병 발생에 대한 역학 조사는 식물병 관리를 위한 의사결정을 내릴 때 도움을 줄 수 있다. 현재 도열병 예찰 및 역학 조사는 주로 작물의 생육량, 기상 환경 요인 등 정량적으로 측정 가능한 정형 데이터를 기반으로 수행되고 있다. 정형 데이터와 함께 도열병 발생과 관련한 텍스트 자료들도 많이 축적되고 있다. 그러나 이러한 비정형 데이터를 이용한 역학 조사는 이루어지지 않고 있다. 비정형 데이터를 활용하여 유용한 정보를 추출한다면 도열병을 포함한 앞으로의 식물병 관리에 사용할 수 있을 것이다. 이 연구는 텍스트 마이닝을 통해 도열병 관련 뉴스 기사를 분석하여 우리나라에서 벼 도열병이 다발생한 연도와 지역을 조사하였고, 해당 지역의 평균 기온, 합계 강수량, 일조시간, 공급된 벼 품종을 분석하였다. 이를 통해 2020년 평년에 비해 낮은 기온과 일조시간 및 높은 강수량이 전국적인 도열병 다발생의 원인에 기여했고, 2021년 전라북도와 경상북도 일부 지역의 다발생은 비슷한 기상학적 요인에 의한 것으로 추측할 수 있었다. 더하여 같은 벼 품종의 연작에 의한 도열병 다발생 가능성과 질소 비료의 시비량이 병 발생에 미치는 영향에 대한 추후 연구가 필요하다. 결론적으로, 쏟아지는 정보의 홍수속에서 관련 기사를 종합적으로 보기 어렵다. 따라서, 텍스트 마이닝을 통해 얻은 결과로 특정 키워드들이 많이 관찰될 때 적극적 방제에 대한 의사결정을 할 수 있는 시스템이 구축될 필요가 있다. 이는 추후 딥러닝 기술과 접목되어 벼 도열병 역학 조사 도구로 사용될 수도 있을 것이다. 텍스트 마이닝을 통해 얻은 유의미한 정보를 기존의 정형 데이터 기반의 모델과 결합한다면 농업현장에서 병발생 예측 또는 방제기술 개선에 필요한 고품질 정보를 제공해줄 수 있을 것이라고 예상한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_1호
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• pp.627-646
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• 2022

최근 지구 온난화로 인한 기후 변화와 관련된 문제의 심각성이 커지고 있으며 평균 기온 또한 상승하고 있다. 이로 인해 온도에 민감한 다양한 생물과 생물이 살아가는 환경에 영향을 미치고 있으며, 생태계의 변화 역시 감지되고 있다. 계절은 그 지역에 사는 생물의 종류, 분포, 생육 특성 등에 영향을 미치는 중요한 요인의 하나이다. 기후 변화 영향 평가의 지표 중 가장 대중적이고 쉽게 인식될 수 있는 식물 계절 중 개화일과 단풍나무 절정일의 모델링을 수행하였다. 모델링에 사용된 식물의 종류에는 봄을 대표하는 식물로 볼 수 있는 개나리와 벚나무, 가을을 대표하는 식물로 볼 수 있는 단풍 나무와 은행 나무를 사용하였다. 모델링을 수행할 때 사용된 기상 자료로는 기상청의 Automated Surface Observing System (ASOS) 관측소를 통해서 관측된 기온, 강수, 일사 자료를 사용하였으며, 개나리, 벚나무의 개화일과 약 -0.2, 은행나무, 단풍나무의 단풍 절정일과 약 0.3 정도의 상관 계수를 가지는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 식생지수를 사용하여 모델링을 수행하였다. 사용된 모델로는 선형 모델인 다중 회귀 모형과, 비선형 모델인 Random Forest (RF)를 사용하여 모델을 수립하였다. 또한 각 모형으로 추정된 예측 값을 공간 내삽 기법을 이용하여 등치 선도로 2003~2020년의 식물 계절 변화 경향 성을 표현하였다. 향후에 높은 시공간 해상도를 가지는 식생지수를 사용한다면 더 높은 식물 계절 모델링의 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제35권6호
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• pp.594-600
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• 2021

본 연구는 국내 매미아과를 대상으로 번식울음 시기를 전국적으로 관측하여 종별 출현 시기 및 서식지 분포 특성을 밝히는데 그 목적이 있다. 연구대상지는 전국 보호지역 19개소이었다. 매미 번식울음 수집기간은 2019년 12개월간이었다. 매미 번식울음 녹음은 매시간당 1분씩 WAV, 44,100Hz 포맷으로 생물음향 측정장비를 설치하여 녹음하였다. 온도는 미기상 측정장비를 이용하여 시간당 1~2회씩 기록하였다. 연구대상종은 국내 매미아과 9종이었다. 번식울음 분석은 매미종별 번식울음 시종점을 기록하였다. 분석 결과, 연구대상지 19개소에서 출현한 매미는 9종이었다. 종별 번식울음 시기는 말매미(7/12~9/30), 애매미(7/27~10/20), 참매미(7/25~10/9), 유지매미(7/28~9/5), 털매미(7/3~9/29), 늦털매미(9/14~10/30), 소요산매미(6/26~8/2), 참깽깽매미(7/27~9/28), 쓰름매미(8/8~9/11) 순이었다. 종별 번식울음 기간은 35일(쓰름매미)~89일(털매미) 사이었고 평균 62일이었다. 종별 서식지 해발고도는 말매미(5~386m), 애매미(7~759m), 참매미(7~967m), 유지매미(42~700m), 털매미(7~700m), 늦털매미(5~759m), 소요산매미(7~759m), 참깽깽매미(397~967m), 쓰름매미(7~42m) 순이었다. 종별 서식지 평균온도는 말매미(23.9℃), 애매미(21.8℃), 참매미(22℃), 유지매미(23℃), 털매미(22.9℃), 늦털매미(14.6℃), 소요산매미(20.6℃), 참깽깽매미(19.3℃), 쓰름매미(24.4℃) 순이었다. 종별 서식지 분포는 애매미, 참매미, 털매미는 전국 15개소 이상 분포하였다. 말매미는 서남부 저지대에 분포하였다. 유지매미는 한반도 서부 지역에 분포하였다. 늦털매미는 고산지대와 동남부 일부를 제외한 지역에 분포하였다. 소요산매미는 산지에 가까운 지역에 분포하였다. 참깽깽매미는 고산지대에 국지적으로 분포하였다. 쓰름매미는 평지형 습지에 국지적으로 분포하였다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권3호
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• pp.246-254
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• 2022

본 연구는 급속하게 성장하는 시설농업과 동시에 증가하는 에너지 사용량 및 탄소배출량을 저감하기 위해, 온실의 에너지 부하를 동적으로 분석하기 위한 작물에너지의 다중 회귀모델 개발을 수행하였다. 온실은 연중 안정적인 대량 생산을 위한 적절한 환경을 조성하기 위해 에너지 투입이 필요하다. 도시농업의 일종인 옥상온실 플랫폼을 통해 건물에서 버려지거나 활용되지 않는 에너지를 옥상온실에서 사용할 수 있다. 옥상온실의 효율적인 운영을 위해서는 다양한 환경 조건에 대한 동적 에너지 분석이 선행되어야 하며, 온실에 도입되는 태양 에너지의 40-75%가 작물을 위한 에너지 교환이므로 필수적으로 고려되어야 한다. 한국기계연구원 내 옥상온실에서 여름철에 청경채를 재배하며 생장단계에 따른 에너지 교환을 분석하였다. 작물을 중심으로 미기상 및 양액 환경 분석과 생장 특성 조사를 수행하였다. 정식일수에 따른 엽면적지수를 추정하였으며, 개발된 수식은 결정계수 0.99로 분석되었다. 또한 작물에너지 흐름에 지배적인 잎 표면온도로부터의 현열부하와 증발산에 의한 잠열부하로 나누어 모델을 개발하였다. 엽온과 증발산량을 각각 다중 회귀모델을 이용하여 추정하고 실측한 값을 비교해 보았을 때, 평균 결정계수 0.95, 0.71로 분석되었으며, 이 모델을 이용하여 옥상온실의 에너지 부하를 동적으로 산정하기 위한 모델에 입력값으로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국조경학회지
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• 제50권2호
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• pp.1-22
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• 2022

컴퓨터 시뮬레이션 프로그램인 ENVI-met을 활용하여 여름철 도로 방향과 가로수 식재형태에 따른 도시공간의 열환경 개선 효과를 분석하였다. 수목 식재 시 낮 시간 동안의 기온과 풍속은 감소하고 상대습도는 증가하였다. 평균복사온도와 인간 열환경지수 PET(physiological equivalent temperature), UTCI(universal thermal climate index)는 수목 식재 시 감소하는 경향을 보였다. 수목 식재 시 가장 큰 변화를 보인 기상요소는 평균복사온도로, PET와 UTCI 변화량 또한 평균복사온도와 유사한 패턴을 보였다. 가장 큰 저감효과를 보인 수목식재방법은 수고가 낮고, 수관폭이 넓고, 엽면적지수가 높은 수목을 좁은 간격으로 식재하는 시나리오(LWDN)였다. 평균복사온도, PET, UTCI는 태양의 고도 및 방위와 건물의 위치에 따른 그림자 형성 조건에 따라 큰 차이를 보였으며, 건물에 의한 태양복사에너지 차단이 클수록 수목에 의한 영향이 줄어들었다. 특히, 동측과 서측 보도에서는 시간대별 저감량에서 큰 차이를 보였다. 가장 저감효과가 큰 수목식재 시나리오인 LWDN으로 식재하였을 때 서측 방면에 위치한 북서, 서, 남서측 보도는 오전 시간대인 10:00에 수목이 없는 경우에 비해 PET 8.6-12.3℃, UTCI 4.2-4.5℃, 동측 방면에 위치한 북동, 동, 남동측 보도는 오후 시간대인 16:00에 PET 8.1-11.8℃, UTCI 4.4-5.0℃로 큰 저감효과를 보였다. 반면, 가장 저감효과가 적었던 수고가 높고, 수관폭이 좁으며, 엽면적지수가 낮은 수목을 넓은 간격으로 식재하였을 때 최대 저감량은 동측 방면 보도에서 PET 1.8℃, UTCI 0.9℃ 이하, 서측 방면 보도에서 PET 3℃, UTCI 0.9℃ 이하로 적은 저감효과를 보였다. 또한, 건물에 의한 영향으로 인해 수목영향이 적은 시간대에는 수목식재 시나리오 간 평균복사온도, PET, UTCI 저감효과의 차이가 크지 않았다. 이 연구결과는 가로수 식재 시 여름철 도시 열환경 저감을 위한 모델 개발에 기초자료로서 활용가능할 것이다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.485-496
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• 2022

국내외로 첨단 ICT 융합기술이 농업 분야에 적용되기 시작하면서, 시설원예 설비들이 고도화되고, 스마트팜 구축 기술 및 인력이 축적되기 시작하였다. 그러나 우리나라 농촌의 경우, 농업생산 연령의 고령화, 국내 농촌 인구의 지속적인 유출, 저출산 등으로 인하여 스마트팜 확대 및 적용에 어려움이 많은 실정이다. 따라서 공간 및 시간에 구속을 받지 않는 간편한 농업인 교육 프로그램이 필요하며, 최근 부상하고 있는 시뮬레이션 기술을 활용한다면 농업 교육용 시뮬레이션 툴 개발도 가능할 것으로 판단된다. 온실 환경 제어 모델을 이용한 시뮬레이션은 다양한 지역과 기상 조건 하에서 대상 온실의 열과 물질에너지의 상호작용을 합리적으로 예측할 수 있게 해준다. 본 연구에서는 온실 환경 제어 모델을 활용하여 외부 기상 데이터를 통해 온실의 환경 변화를 예측하고 가상의 환경 제어시스템을 통해 환경 제어 시 필요한 에너지값들을 시뮬레이션 할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 이용자가 직접 맞춤형 환경 제어를 할 수 있도록 편의성을 고려한 사용자 인터페이스를 구축할 것이며, 실제 파프리카 재배 온실의 제어 요소들을 반영할 수 있도록 설계될 것이다. 농업용 교육 시뮬레이션 툴을 최근 활발하게 연구가 이루어지고 있는 작물 생육 모델링 기술 및 전산유체역학 기술과 융합하면 더욱타당한 결과를 보일 것이다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제9권1호
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• pp.36-58
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• 2022

본 연구에서는 제주도의 도시지역을 대상으로 관측이 시작된 2001년부터 2019년까지의 미세먼지 (PM₁₀)와 초미세먼지 (PM_2.5) 악화 빈도에 따른 기상 상황을 분석하였다. PM₁₀과 PM_2.5의 악화는 제주시와 서귀포시 모두 봄>겨울>가을>여름철 순으로 나타났으며, 봄·여름철에는 주간에 가을·겨울철에는 야간에 더 많이 나타났으며, PM₁₀보다 PM_2.5의 피해가 더 심각하게 나타났다. PM₁₀ 악화 시의 기온과 풍속은 제주시와 서귀포시 모두 봄·겨울철에는 각각의 계절평균보다 높게 나왔으나, 여름·가을철에는 반대로 낮게 나왔다. 상대습도는 계절평균보다 모든 계절에 낮게 나타났다. PM_2.5 악화 시 기온은 PM₁₀ 악화 시와 계절별 동일한 경향을 보였으며, 상대습도는 봄·여름철에는 제주시와 서귀포시 모두 평균보다 높았으며, 겨울철에는 평균보다 낮았다. 풍속은 두 도시 동일하게 평균보다 낮게 나왔다. PM_2.5 악화 시가 PM₁₀ 악화 시보다 봄·겨울철에 기온과 풍속이 더 낮을 때 발생 빈도가 높은 것으로 나타났다. PM₁₀과 PM_2.5 악화 시 풍향은 주간에는 북풍과 서풍이, 야간에는 계절별로 다양하게 나타났다. 특히, PM₁₀에 비해 PM_2.5 악화 시 풍속이 낮게 나타나 한라산에서 발생하는 산곡풍의 영향으로 제주시는 남풍이 서귀포시는 북풍이 야간에 자주 발생하였다. 풍속등급별 PM₁₀ 악화 빈도수는 제주시와 서귀포시 모두 주·야간 1.6 - 3.4 ms^-1에서 가장 높았고, 여름철 야간에만 0.3 - 1.6 ms^-1에서 가장 높은 값을 보였다. PM_2.5 악화 빈도수는 제주시에서는 1.6 - 3.4 ms^-1에서 가장 높은 값이 나타났으나, 서귀포시에서는 0.3 - 1.6 ms^-1에서 가장 높은 값이 나타났다. 제주시와 서귀포시 모두 PM₁₀과 PM_2.5 악화 시 3.4 ms^-1이상의 바람이 0.3 ms^-1이하의 바람보다 빈도가 더 높은 것으로 나타나므로, 이는 PM₁₀과 PM_2.5가 바람의 영향으로 도시지역 외부에서 유입된 것이 주요인이라고 할 수 있겠다. 위 자료를 토대로 미세먼지 저감을 위한 도시계획 및 조경식재계획 방안을 마련한다면 효과적일 것으로 판단된다.

• 대기
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• 제33권2호
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• pp.223-246
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• 2023

이 연구에서는 우리나라에 큰 피해를 끼치는 대표적인 위험기상 현상으로서 태풍, 집중호우, 가뭄, 한파, 강설, 그리고 강풍에 대한 지난 연구 논문을 정리하였다. 기상현상의 특징이나 국내 및 국외 연구 여건, 그리고 정리한 연구자의 관점이 다르기 때문에 일관된 형태로 과거의 연구 내용을 살펴보지는 못했다. 어떤 위험기상 현상에 대해서는 국내에 출판된 논문을 위주로 살펴봤고, 다른 현상에 대해서는 국내, 외 저널에 출판된 논문을 망라하였다. 태풍 연구 부분에서는 관측, 단기와 장기 예측 그리고 태풍 역학의 이해, 그리고 기후적 분석으로 나누어서 과거 연구의 활동을 살펴봤다. 집중호우 연구부분에서는 우리나라에서 발생하는 집중호우의 대표적인 형태인 고립된 뇌우형, 대류 밴드형, 스콜라인형, 그리고 구름성단형의 중규모 대류계 패턴 연구를 정리하였다. 중규모 특징을 분석하기 위해서 여러 수치모델 결과를 소개했으며, 우리나라와 다른 나라의 집중호우 형태도 비교했다. 끝으로 집중호우 현상의 장기변화에 대한 연구 결과를 소개했다. 가뭄 연구 부분에서는 가뭄의 생성, 발달, 소멸에 대한 변동, 가뭄의 세기와 기간을 객관적으로 결정할 수 있는 가뭄지수의 정의와 메커니즘 연구, 그리고 최근에 진행되고 있는 새로운 연구 트렌드를 소개하였다. 폭염 연구 분야에서는 한반도에 나타나는 폭염의 특징과 메커니즘을 조사했다. 일반적으로 폭염은 강한 상층 기압능의 확장과 블로킹이 작용해서 발생하는데, 우리나라의 경우에는 여러 연구에서 공통적으로 티베트 상층 고기압과 북태평양 고기압의 배치와 강도에 큰 역할을 하고 있음을 밝혔다. 폭염 예측과 미래 시나리오 개발에 관한 내용뿐 아니라 폭염의 영향과 피해를 예측하려는 여러 노력에 대한 연구결과를 소개했다. 한파 연구 부분에서는 우리나라에 영향을 끼치는 한파의 발생을 규명하고, 연관된 다양한 시간과 공간 규모의 기상 인자를 찾기 위한 여러 연구자의 노력을 정리하였다. 또한, 최근에 활발하게 진행되고 있는 연구 트렌드로서 북극 한파의 발생과 기후변화에 따른 한파의 변화 등의 연구도 정리하였다. 강설 연구 부분에서는 국내, 외 강설 연구 현황을 살펴서, 국내에서는 주로 영동지역에 내리는 강설에 관한 종관 분석과 지형분석 연구를, 국외에서는 호수(바다 포함)효과 연구가 광범위하게 이루어지고 있음을 알았다. 특히, 국내에서는 강설 특징을 밝히는 수치모델링 연구가 활발하게 이루어졌다. 이들 연구 결과를 증명하기 위한 집중관측의 필요성을 강조하였다. 강풍 연구부분에서는 먼저 우리나라 강풍 연구의 현황을 소개했다. 2000년 이후 전국적으로 바람의 관측자료가 확보되기 전까지는 바람이 강한 제주도와 영동지역을 중심으로 많은 연구가 이루어졌다. 특히, 산불 발생과 밀접하게 연관되어 있는 영동지역의 양간지풍에 관한 연구를 소개했다. 최근 들어 활발하게 진행되고 있는 최신 관측장비를 이용한 집중관측 연구 결과도 소개했다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권9호
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• pp.543-551
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• 2023

눈은 기후계와 지표면 에너지 평형에 영향을 끼치는 필수 기후 인자이며, 겨울 동안 저장한 고체 형태의 물을 봄에 유출, 지하수 함양 등에 제공하여 물 평형에도 결정적인 역할을 한다. 본 연구에서는 Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS), Modern.-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, version 2 (MERRA-2), ERA5-Land 적설심 자료의 통계 분석을 통해 남한에서의 활용 가능성을 평가하였다. 기상청에서 제공하는 Automated Synoptic Observing System (ASOS) 지상관측자료와 재분석자료간의 통계분석 결과, LDAPS와 ERA5-Land의 상관계수가 0.69 이상으로 상관성이 높게 나타났으나 LDAPS는 RMSE가 0.79 m로 오차가 크게 나타났다. MERRA-2의 경우 일부 기간 동안 일정한 값이 연속적으로 산출되어 자료간 증감 추이를 적절하게 모의하지 못하였기에 상관계수가 0.17로 상관성이 낮게 나타났다. LDAPS와 ASOS의 지점별 통계분석 결과 상대적으로 평균 강설량이 높게 나타나는 강원도 인근에서 성능이 높게 나타났으며, 평균 강설량이 낮게 나타나는 남부 지역에서 성능이 낮게 나타났다. 마지막으로, triple collocation (TC)를 통해 본 연구에서 활용된 4개의 독립적인 적설심자료 간의 오차 분산을 산정하였으며, 나아가 가중치 산정을 통해 융합된 적설심 자료를 생산하였다. 재분석자료는 LDAPS, MERRA-2, ERA5-Land 순으로 오차 분산이 높게 나타났으며, LDAPS의 경우 오차 분산이 높게 산정되어 가중치가 낮게 산정되었다. 또한, ERA5-Land 적설심 자료의 공간 분포가 변동성이 적게 나타나, TC로 융합된 적설심 자료는 저해상도 영상인 MERRA-2와 유사한 공간 분포가 나타났다. 자료의 상관성, 오차, 불확실성을 고려하였을 때, ERA5-Land 자료가 남한을 대상으로 적설 관련 분석을 하기 적합한 것으로 판단된다. 또한, 타 자료와 경향성은 높게 나타나나 과대 산정되는 경향이 있는 LDAPS 자료를 대상으로 적절한 보정이 수행될 시, 지역 및 기후적 다양성을 높은 해상도로 표출할 수 있는 LDAPS 자료를 적극적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.