• 한국환경보건학회지
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• 제45권5호
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• pp.497-510
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• 2019

Objectives: The aim of this study was to secure the reliability of using the CalTOX model when evaluating LADD (or ADD) and Risk (or HQ) among local residents for the emission of BTEX (Benzene, Toluene, Ethylbenzene, Xylene) and by closely examining the difference in the confidence interval of the assessment outcomes according to the difference in the probability density function of input variables. Methods: The assessment was made by dividing it according to the method ($I^{\dagger}$) of inputting the probability density function in meteorological variables of the model with log-normal distribution and the method of inputting ($II^{\ddagger}$) after grasping the optimal probability density function using @Risk. A T-test was carried out in order to analyze the difference in confidence interval of the two assessment results. Results: It was evaluated to be 1.46E-03 mg/kg-d in LADD of Benzene, 1.96E-04 mg/kg-d in ADD of Toluene, 8.15E-05 mg/kg-d in ADD of Ethylbenzene, and 2.30E-04 mg/kg-d in ADD of Xylene. As for the predicted confidence interval in LADD and ADD, there was a significant difference between the $I^{\dagger}$ and $II^{\ddagger}$ methods in $LADD_{Inhalation}$ for Benzene, and in $ADD_{Inhalation}$ and ADD for Toluene and Xylene. It appeared to be 3.58E-05 for risk in Benzene, 3.78E-03 for HQ in Toluene, 1.48E-03 for HQ in Ethylbenzene, and 3.77E-03 for HQ in Xylene. As a result of the HQ in Toluene and Xylene, the difference in confidence interval between the $I^{\dagger}$ and $II^{\ddagger}$ methods was shown to be significant. Conclusions: The human risk assessment for BTEX was made by dividing it into the method ($I^{\dagger}$) of inputting the probability density function of meteorological variables for the CalTOX model with log-normal distribution, and the method of inputting ($II^{\ddagger}$) after grasping the optimal probability density function using @Risk. As a result, it was identified that Risk (or HQ) is the same, but that there is a significant difference in the confidence interval of Risk (or HQ) between the $I^{\dagger}$ and $II^{\ddagger}$ methods.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_3호
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• pp.1643-1652
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• 2020

본 연구에서는 국지예보시스템(LDAPS)과 전산유체역학(CFD) 모델을 접합하여, 부산 중구 광복동에 소재한 건물 밀집 지역의 상세 흐름을 조사하였다. 도시 지역 기상에 대한 보다 현실적인 수치 모의를 위해 기상청이 현업으로 운용하는 LDAPS 결과로부터 기상 요소(풍향, 풍속, 온위)를 추출하여 CFD 모델의 초기·경계장으로 사용하였다. LDAPS로부터 추출한 기상 요소(U, V)는 공간 선형 보간법을 이용하여 CFD 모델의 수평·연직 격자에 맞게 내삽하였고, 공간 선형 보간법을 이용해 내삽한 온위는 CFD 모델의 각 격자점에서 온도로 변환된다. 본 연구에서는 건물 옥상에서 측정한 3차원 초음파 풍향·풍속계에서 측정한 풍속과 풍향을 이용하여 수치 모의 결과를 검증하였다. 대상 기간(2020년 6월 22일) 동안 측정 지점(PKNU-SONIC)에서는 바람이 약하게 나타났고, 새벽 시간에는 북동풍과 북서풍이 불었으며, 주간에는 주로 남동풍이 불었다. LDAPS-CFD 접합 모델은 측정 풍향과 풍속을 유사하게 수치 모의하였다. 07시에는 동북동쪽에서 유입되는 흐름이 지형과 건물에 의해 변화하였고, PKNU-SONIC 지점에서 수치 모의된 풍향(동남동풍)은 측정 풍향과 유사하다. 19시에는 남동쪽에서 유입되는 흐름이 PKNU-SONIC 지점까지 유입되어 측정 풍향과 유사하게 모의하였다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제55권4호
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• pp.501-511
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• 2016

소나무재선충병의 주요 매개체인 솔수염하늘소(Monochamus alternatus)의 잠재적 공간 분포를 예측하는 것은 소나무재선충병 확산 대응을 위해 필수적이다. 본 연구에서는 매개체의 생활사에 관한 온도 조건을 고려한 CLIMEX 모형을 이용하여 우리나라의 솔수염하늘소의 현재와 미래 공간분포를 예측하였다. 솔수염하늘소의 현재 분포를 모델링하기 위하여 2006년부터 2014년까지 솔수염하늘소가 발견된 행정구역 자료와 2006년부터 2015년까지 68개 기상관측지점의 10년 평균 기후자료를 이용하였다. 선행 연구를 통해 알려진 솔수염하늘소의 생육 온도 범위를 고려한 8개의 매개변수군을 작성하고, Error matrix 방법을 이용해 실제 분포와 상관성이 가장 높은 매개변수군을 선정하여 모의하였다. 솔수염하늘소의 미래 분포는 기상청 RCP 8.5 시나리오의 기후 전망 자료를 이용하여 2050년대(2046년-2055년)와 2090년대(2091년-2100년) 두 시기를 대상으로 전망하였다. 현재의 솔수염하늘소 분포 모의는 수도권과 충남지역이 다소 과대하나 전반적인 실제 분포와 유의성 있게 일치하였다. 미래 기후변화 환경 조건에서는 솔수염하늘소는 서해안과 남해안 지역에서 점차 전국적으로 확대될 것으로 예측되었다.

• 한국환경보건학회지
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• 제44권6호
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• pp.539-547
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• 2018

Objectives: Ozone ($O_3$) advisories are issued by provincial/prefectural and city governments in Korea and Japan when oxidant concentrations exceed the criteria of the related country. Advisories issued only after exposure to high $O_3$ concentrations cannot be considered ideal measures. Forecasts of $O_3$ would be more beneficial to citizens' health and daily life than real-time advisories. The present study was undertaken to present a simplified forecasting model that can predict surface $O_3$ concentrations for the afternoon of the day of the forecast. Methods: For the construction of a simple and practical model, a multivariate regression model was applied. The monitored data on gases and climate variables from Japan's air quality networks that were recorded over nearly one year starting from April 2016 were applied as the subject for our model. Results: A well-known inverse correlation between $NO_2$ and $O_3$ was confirmed by the monitored data for Iksan, Korea and Fukuoka, Japan. Typical time fluctuations for $O_3$ and $NO_x$ were also found. Our model suggests that insolation is the most influential factor in determining the concentration of $O_3$. $CH_4$ also plays a major role in our model. It was possible to visually check for the fit of a theoretical distribution to the observed data by examining the probability-probability (P-P) scatter plot. The goodness of fit of the model in this study was also successfully validated through a comparison (r=0.8, p<0.05) of the measured and predicted $O_3$ concentrations. Conclusions: The advantage of our model is that it is capable of immediate forecasting of surface $O_3$ for the afternoon of the day from the routinely measured values of the precursor and meteorological parameters. Although a comparison to other approaches for $O_3$ forecasting was not carried out, the model suggested in this study would be very helpful for the citizens of Korea and Japan, especially during the $O_3$ season from May to June.

• Membrane and Water Treatment
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• 제10권1호
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• pp.1-11
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• 2019

The Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Fifth Assessment Report (AR5) predicted that recent extreme hydrological events would affect water quality and aggravate various forms of water pollution. To analyze changes in water quality due to future climate change, input data (precipitation, average temperature, relative humidity, average wind speed and sunlight) were established using the Representative Concentration Pathways (RCP) 8.5 climate change scenario suggested by the AR5 and calculated the future runoff for each target period (Reference:1989-2015; I: 2016-2040; II: 2041-2070; and III: 2071-2099) using the semi-distributed land use-based runoff processes (SLURP) model. Meteorological factors that affect water quality (precipitation, temperature and runoff) were inputted into the multiple linear regression analysis (MLRA) and artificial neural network (ANN) models to analyze water quality data, dissolved oxygen (DO), biological oxygen demand (BOD), chemical oxygen demand (COD), suspended solids (SS), total nitrogen (T-N) and total phosphorus (T-P). Future water quality prediction of the Anseongcheon River basin shows that DO at Gongdo station in the river will drop by 35% in autumn by the end of the $21^{st}$ century and that BOD, COD and SS will increase by 36%, 20% and 42%, respectively. Analysis revealed that the oxygen demand at Dongyeongyo station will decrease by 17% in summer and BOD, COD and SS will increase by 30%, 12% and 17%, respectively. This study suggests that there is a need to continuously monitor the water quality of the Anseongcheon River basin for long-term management. A more reliable prediction of future water quality will be achieved if various social scenarios and climate data are taken into consideration.

• 한국작물학회지
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• 제40권2호
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• pp.142-149
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• 1995

1978년부터 1992년까지 작물시험장목포지장의 시험포장에서 재배하여 관측한 목화의 4품종(Kinggus, 용당재래, 113-4,380)의 주요특성과 재배기문중 관측된 기상자과를 이용하여 목화 단작의 생육 및 수량과 기상요인과의 및 수량 추정식을 한 유도는 다음과 같다. 1. 기상요인중 변이가 큰 것은 7월의 강수량과 폭풍일수로서 변이계수가 84.89%, 97.05%로 높았고 5~9월중의 평균기온과 최고기온 및 최저기온은 비교적 변이가 적었다. 2. 생육및 수량형질의 변이는 9,10월의 적채면수량에서 68.77%, 78.52%로 높아서 연차간변이가 아주 컸고 조면비율과 결과지수는 11.77%, 19.13%로 변이가 약간 컸으며 개화기와 개서기는 6.05%, 7.83%로 변이가 아주 적어서 연차간 변이가 아주 적었음을 알 수 있었다. 3. 5월의 강수량과 결과지수간, 7월의 일조시수와 삭수간, 7월의 최고기온과 적채면 수량간, 8월의 증발량과 적채면 수량간에는 고도의 정의 상관이 인정되었다. 4. 7월의 기상요인($X_1$~$X_8$)을 이용하여 9. 10. 11월의 총적채면 수량(Y)을 추정한 결과 Y =-1080.8515 + 144.7133$X_1$+15.8722$X_2$ + 164.9367$X_3$ + 0.0802$X_4$ + 0.5932$X_5$ + 11.3373$X_6$ + 3.4683$X_7$ - 9.0846$X_8$(r＝0.8448＊＊)의 회귀식을 유도할 수 있었으며 8월의 기상요인(X$_4$를 제외한 X$_1$~X$_{9}$)을 이용하여 총적채면 수량(Y)을 추정한 결과 Y =2835.2497 + 57.9134$X_1$ - 46.9055$X_2$ - 41.5886$X_3$ + 1.2559$X_5$ - 21.9687$X_6$- 3.3763$X_7$- 4.1080$X_8$- 17.5586$X_9$의 회귀식을 유도할 수 있었으며, 이 식을 이용하여 실제수량과 이론수량과의 관계를 분석한 결과 일직선상에 아주 가깝게 추정하여 오차가 적었다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.22-34
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• 2017

K-water의 분포형 강우-유출모형인 K-DRUM(K-water hydrologic & hydraulic Distributed RUnoff Model)은 단기예측 강수자료를 통해 댐의 예측 유출량 및 수위를 산출하는 모형으로, 장기적인 수문기상정보를 획득하기 위해서는 장기예측 강수자료를 입력자료로 사용할 필요가 있다. 본 연구에서는 2014년 국내에 도입된 기상청의 계절예측시스템인 GloSea5(Global Seasonal Forecast System version 5) 예측 강수량 앙상블을 K-DRUM의 입력자료로 사용하는 프로그램을 개발하였으며, 이를 통해 산출된 예측 유출량 앙상블 자료를 기반으로 댐 운영자에게 수문기상정보를 제공하는 웹 기반 확률장기예보 활용 물관리 의사결정지원시스템을 함께 구축하였다. GloSea5의 예측 결과를 입력자료로 사용하기 위하여 대상 댐 유역에 대해 전처리 과정을 수행한 후 편의보정기법을 적용하여 예측 강수 앙상블 자료를 산출하였으며, 이를 K-DRUM에 입력하여 수행하여 예측 유출량을 산출하였다. 이 과정에서 편의보정된 강수량과 강우-유출모형에서 산정된 예측 유출량은 그래프와 테이블로 함께 표출할 수 있도록 하였다. 본 연구의 결과를 통해 시스템의 사용자는 예측 강수량과 유출량을 토대로 댐의 방류량을 조정함으로써 댐 수위 모의 운영을 수행할 수 있게 되어 장기적인 물관리 의사결정에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권7호
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• pp.617-627
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• 2018

본 연구에서는 미래 기간의 극한 가뭄을 분석하기 위하여 RCP 시나리오 기반의 CMIP5 GCMs 강우자료(2011~2099)를 활용하였으며, 과거 관측치의 경우 기상청 ASOS자료(1976~2005)를 이용하여, 미래 가뭄 평가를 하였다. 한반도 5대강(한강, 낙동강, 금강, 섬진강, 영산강)을 대상으로 연평균 강우량, 무강우일수, Drought Spell, Average Severity를 비교 분석한 결과, 가장 심한 수준의 미래 가뭄을 전망하는 GCM은 CMCC-CMS, IPSL-CM5A-LR, IPSL-CM5A-MR로 나타났으며, 보통 수준의 미래 가뭄을 전망하는 GCM은 HadGEM2-CC, CMCC-CM, HadGEM2-ES, 상대적으로 미래의 가뭄을 약하게 전망하는 GCM은 CESM1-CAM5, MIROC-ESM-CHEM, CanESM2로 선정되었다. 극한 가뭄을 전망하는 모델로는 CMCC-CMS, 가장 약한 가뭄을 전망하는 모델은 CanESM2를 선정하여 한반도에 적용한 결과 CMCC-CMS는 과거 대비 가뭄의 심도 및 빈도가 증가하는 것을 확인할 수 있었으며, CanESM2는 과거 대비 심도는 증가하였지만 발생빈도는 적어지는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과는 미래 극한 가뭄 평가에 있어서 합리적인 기후변화 시나리오를 선정하는 기초 자료로 활용될 것으로 판단된다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권12호
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• pp.691-697
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• 2017

백두산 및 한반도 주변의 화산재해에 의한 피해는 화산재에 의한 것으로 예상된다. 따라서 기 상장 상황에 따른 화산재 확산 상황을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 예측하는데 정해진 시간 안에 계산을 끝내야 하므로 계산에 사용되는 소프트웨어들을 파이프라인 방식으로 병렬화하는 워크플로우가 제안되었다. 또한 화산재해의 특성 상 화산 폭발이 발생한 순간에도 시뮬레이션을 위한 정확한 파라미터 값이 정해지지 않으므로 여러 가지 가능한 조건의 시뮬레이션을 모두 수행해야 한다. 만일 이 중에 가장 가능성이 높은 조건의 계산을 먼저 수행할 수 있으면 화산재해에 대해 이를 토대로 일단 대응하고 후속 계산 결과에 의해 추후 보완하는 것이 가능해질 것이다. 그런데 이런 계산 들은 화산재해 피해예측 시스템의 제한된 성능의 계산 서버에서 수행되므로 계산 자원을 적절히 분배하는 일이 필요하다. 이를 위해서 기존에 제안되었던 파이프라인 기반의 워크플로우에 특정 데이터를 먼저 생성하는 기능을 추가하는 방안을 제안한다.

• 한국환경과학회지
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• 제27권1호
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• pp.11-25
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• 2018

Both the propagation velocity and the direction of atmospheric waves are important factors for analyzing and forecasting meteo-tsunami. In this study, a total of 14 events of meteo-tsunami over 11 years (2006-2016) are selected through analyzing sea-level data observed from tidal stations along the west coast of the Korean peninsula. The propagation velocity and direction are calculated by tracing the atmospheric disturbance of each meteo-tsunami event predicted by the WRF model. Then, the Froude number is calculated using the propagation velocity of atmospheric waves and oceanic long waves from bathymetry data. To derive the critical condition for the occurrence of meteo-tsunami, supervised learning using a logistic regression algorithm is conducted. It is concluded that the threshold distance of meteo-tsunami occurrence, from a propagation direction, can be calculated by the amplitude of air-pressure tendency and the resonance factor, which are found using the Froude number. According to the critical condition, the distance increases logarithmically with the ratio of the amplitude of air-pressure tendency and the square of the resonance factor, and meteo-tsunami do not occur when the ratio is less than 5.11 hPa/10 min.