기존의 첨단 운전자 지원 시스템 (Advanced Driver Assistance System, ADAS)들은 전방 위험탐지와 같은 한정적 상황에서의 사고 예방에 집중하고 있어 다양한 사고 시나리오가 존재하는 교차로에 적용하기에는 한계를 가지고 있다. 또한 기존 연구는 주로 사고 요인 분석에 집중하고 있어 첨단 운전자 지원 시스템의 사고 예방 성능에 관한 연구는 미비한 편이다. 이에 본 연구에서는 비전 및 레이더 센서 기반 첨단 운전자 지원 시스템의 다양한 교차로 사고 예방에 대한 성능을 평가하고 대책을 마련하고자 한다. 이를 위하여 미국의 Second Strategic Highway Research Program(SHRP2)의 naturalistic driving study(NDS)에서 수집된 사고/준사고 상황의 거리 측정 데이터를 기반으로 16개의 교차로 사고 시나리오를 도출하였고, 총 363건의 차량과 차량 간 사고를 분석하였다. 분석 결과 16개의 사고 시나리오 중 0.7의 사고 예방율을 기준으로 카메라 기반 시스템은 5개, 레이더 기반 시스템은 4개의 사고 시나리오에서 사고를 예방할 수 있었다.
국외에서는 DNAPL오염부지 정화처리 과정에서 오염된 저투수성 매체를 주요 관리대상으로 고려하며, 저투수성 매체로부터 역확산하는 오염물질과 대수층 오염 지속성에 관한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 그러나 국내 지하수 분야에서는 관련 연구가 미비한 실정이기 때문에, 본 논문은 저투수성 매체에서 오염물질의 정확산 및 역확산 현상을 소개하고 대표적인 연구사례를 통해 그 중요성을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 저투수성 매체의 경계조건에 따른 6개의 정확산 및 역확산 시나리오와 각각의 시나리오에 사용된 해석해를 제시하였다. FI (forward diffusion into infinite domain)와 BI (back diffusion from infinite domain) 시나리오는 저투수성 매체의 깊이를 무한하게 가정한 경우, 정확산과 역확산 시나리오를 나타내며 과거 대다수의 저투수성 매체와 관련된 연구에서 사용되었다. 최근 연구에서는 저투수성 매체의 깊이를 유한하게 고려하고 있으며, 본 연구에서 사용한 유한 경계에서 정확산 시나리오는 FFN(forward diffusion into finite domain with no flux boundary), 역확산 시나리오는 BFN (back diffusion from finite domain with no flux boundary)이다. 또한 저투수성 매체 하부 경계를 통한 오염물질의 이동이 가능할 때 정확산 시나리오는 FFF (forward diffusion into finite domain with flux boundary), 역확산 시나리오는 BFF (back diffusion from finite domain with flux boundary)에 해당한다. 본 논문에서 제시한 시나리오와 해석해를 사용한 모델링은 저투수성 매체의 깊이 또는 오염 노출 기간 등의 현장 특성에 맞는 오염처리 공법을 선정하는데 기여할 수 있다. 또한 모델링 결과는 대수층의 정화 이후에도 역확산으로 발생하는 오염의 지속기간, 오염 정도 등의 정보를 제공함으로써 보다 효율적인 오염 정화처리에 기여할 것으로 사료된다.
As a part of the back-end fuel cycle, transportation of spent nuclear fuel (SNF) from nuclear power plants (NPPs) to a fuel storage facility is very important in establishing a nuclear fuel cycle. In Korea, the accumulated amount of SNF in the NPP pools is troublesome since the temporary storage facilities at these NPP pools are expected to be full of SNF within ten years. Therefore, Korea cannot help but plan for the construction of an interim storage facility to solve this problem in the near future. Especially, a decision on several factors, such as where the interim storage facility should be located, how many casks a transport ship can carry at a time and how many casks are initially required, affect the configuration of the transportation system. In order to analyze the various possible candidate scenarios, we assumed four cases for the interim storage facility location, three cases for the load capacity that a transport ship can carry and two cases for the total amount of casks used for transportation. First, this study considered the currently accumulated amount of SNF in Korea, and the amount of SNF generated from NPPs until all NPPs are shut down. Then, how much SNF per year must be transported from the NPPs to an interim storage facility was calculated during an assumed transportation period. Second, 24 candidate transportation scenarios were constructed by a combination of the decision factors. To construct viable yearly transportation schedules for the selected 24 scenarios, we created a spreadsheet program named TranScenario, which was developed by using MS EXCEL. TranScenario can help schedulers input shipping routes and allocate transportation casks. Also, TranScenario provides information on the cask distribution in the NPPs and in the interim storage facility automatically, by displaying it in real time according to the shipping routes, cask types and cask numbers that the user generates. Once a yearly transportation schedule is established, TranScenario provides some statistical information, such as the voyage time, the availability of the interim storage facility, the number of transported casks sent from the NPPs, and the number of transported casks received at the interim storage facility. By using this information, users can verify and validate a yearly transportation schedule. In this way, the 24 candidate scenarios could be constructed easily. Finally, these 24 scenarios were compared in terms of their operation cost.
본 연구는 기후변화에 따른 수자원 영향평가를 위해 적합한 수문모형을 선택하고 지역기후모형인 SNURCM에서 생성한 모의기상자료로 유출량을 생성하여 모의정확성을 평가하였다. 4개의 월 물수지모형과 두개의 일 유출모형을 이용하여 대청댐 상류유역의 유입량 모의능력을 비교한 결과 abcd모형이 월 물수지모형 중에서는 가장 뛰어났고, 국내에서 널리 사용되고 있는 일 유출모형인 SSARR와 비슷한 모의정확성을 보였다. 다음으로 abcd모형을 금강유역의 12개 소유역에 적용하기 위하여 매개변수 지역화기법을 사용하였다. 9개의 다목적댐에서 구한 매개변수를 미계측유역으로 가정한 4개 다목적댐에 대하여 지역화기법으로 매개변수를 추정하여 유출량을 모의한 결과 모든 지역에서 효율성계수가 최소 87% 이상으로 모의능력이 우수하였다. 마지막으로 금강유역 12개 소유역의 SNURCM모의강수를 실측강수와 비교한 결과 모든 소유역에서의 효율성계수는 60% 이상이었으며, SNURCM 모의강수자료를 abcd모형에 입력하여 생성한 모의유출량을 대청댐 실측유입량과 비교한 결과 효율성계수가 80% 이상으로 기후변화 연구에 활용 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 기후변화에 따른 메콩강 유출변화 분석을 목적으로 하고 있다. HadGEM3-RA로 부터 생산된 동아시아 지역 RCP 4.5 및 8.5 시나리오의 일 자료를 기반으로 편의보정을 통해 미래 기후변화 시나리오를 구축한 후, SWAT 모형을 이용하여 메콩강 주요지점인 Kratie(유역면적: $646,000km^2$, 메콩강의 연평균 유량의 88%)에서의 유출변화 모의하고 유황분석을 수행하였다. 기후변화 분석 결과 Kratie 유역의 미래 강수량은 기준 년 연평균 강수량 대비 미래 년 기간의 연평균 강수량은 두 시나리오 모두 증가하는 것으로 분석되었으며 월별 강수량 변화 분석을 통해 6월~11월에 강수량의 증가가 비교적 크게 나타나며 특히 RCP 8.5 시나리오에서 강수량의 변동 폭 및 증가량이 크게 나타남을 확인하였다. 시나리오별 월평균 최대 및 최소기온의 변화는 두 시나리오 모두 미래 기온의 상승을 전망하고 있으며 특히 RCP 8.5 시나리오의 온도증가 폭이 크게 나타나는 것을 확인 하였다. 또한 하천유황변화 분석결과 유역의 유량변동성이 더욱 커질 것으로 분석되었으며 저수계수 값이 52~57% 감소하고 갈수계수 값이 67~74% 감소하는 것으로 나타나 하천의 갈수상황이 지속되어 미래에 가뭄이 보다 심화될 것으로 분석되었다.
기후변화로 인해 자연재해의 빈도가 증가하고 있어 미래 기후변화 시나리오를 바탕으로 가뭄 영향을 평가 및 전망하고 가뭄 위험도 감소를 위한 기후변화 적응 대책이 필요하다. 가뭄 위험도(risk)를 평가하기 위해서는 기후 요소뿐만 아니라 가뭄 발생 지역의 사회·경제적인 요소들 또한 고려해야 한다. 따라서 본 연구에서는 IPCC의 재난 위험도 분석 프레임워크에 따라 가뭄 위험도 평가 요소를 위해성(Hazard), 노출도(Exposure), 취약성(Vulnerability)으로 나누고 이에 맞는 각 지표를 선정하여 우리나라 중권역 단위의 가뭄 위험도를 정량화하였다. 미래 가뭄 위험도 평가를 위해 근 미래(2030-2050년)와 먼 미래(2080년-2099년)에 대해 기후변화 시나리오(RCP 2.6, RCP 8.5)와 사회경제 시나리오(SSP1, SSP2, SSP3)를 조합하여 가뭄 위험도를 살펴보고 이를 과거(1986-2005년)와 비교·분석하였다. 미래 시나리오에 따른 가뭄 위험도는 시간에 따라 전 유역에 걸쳐 먼 미래에 크게 상승하였다. 그리고 가뭄 위험도의 각 요소별 기여도와 순위 분석을 통해 미래 가뭄 위험도 상승에 대해 가뭄 위해성의 기여도가 전반적으로 크고, 유역별로 상승 요인이 다르다는 것을 확인했다. 이에 미래 기후변화 시나리오에 따른 유역별 해결 방안을 제시하여 향후 가뭄대책 수립을 위한 정책에 기반이 될 수 있도록 하였다.
기상학적으로 예년 대비 부족한 강우량으로 인해 발생하는 가뭄재해는 피해범위가 광범위하고, 그 발생과 소멸을 쉽게 파악하기 어려운 특징을 가지고 있다. 그렇기 때문에 가뭄 발생예상 지역과 그 물부족량을 신뢰성 있고, 신속하게 예측하는 것은 가뭄 대응체계 구축에서 중요한 요소이다. 하지만, 현재는 과거 약 50여년의 기상관측자료로 그 경우의 수가 제한된다는 문제점이 있다. 그렇기 때문에 과거에 발생한 가뭄과 양상이 다른 경우 가뭄으로 인한 물부족량을 예측하기 어려운 한계점이 있다. 이러한 문제 해결을 위해 본 연구에서는 4개 RCP 시나리오 자료를 물수지 분석 모형에 적용하여 360개년의 연간 물부족량을 산출하였다. 다음으로 다층신경망 모형의 입력값으로 RCP 시나리오로부터 산출된 SPEI 값을 그리고, 출력값으로 연간 물부족량을 적용하여 학습을 진행했다. 학습된 모형을 통해 과거 수 개월 동안의 SPEI값과 미래 예측되는 가뭄 상황을 입력함으로써 쉽고 신뢰성 있게 중권역별 예상 물부족량을 산정할 수 있다. 이는 의사결정자들이 가뭄 발생 이전에 효율적인 가뭄 대응책 수립에 도움이 될 것으로 판단된다.
본 연구는 우리나라의 남부해안지역에서 가을장마, 혹한 및 봄 가뭄과 같은 계절적 기후시나리오 간 이탈리안 라이그라스(IRG: Italian ryegrass)의 건물수량(DMY: dry matter yield)을 비교하기 위해 수행하였다. 남부해안지역의 IRG 자료(n = 203)는 1993년부터 2013년까지 농총진흥청이 제주, 남원 및 영암에서 수행한 신품종 지역적응시험 결과보고서로부터 수집되었다. 계절적 기후 시나리오를 정의하기 위해 기상청으로부터 온도, 습도, 바람 등과 같은 기상정보를 사용하였다. 정상과 이상기후 시나리오를 구분하기 위해 5% 유의수준에서 판별분석을 수행하였다. 또한 IRG 수량비교는 표본분포의 정보를 기반으로 통계적 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 남부해안지역에서 봄 가뭄에 의한 DMY 차이만 뚜렷하게 나타났다. 혹한은 정상으로부터 분명하게 구분되었지만, DMY 차이는 나타나지 않았다. 따라서 DMY 비교는 봄 가뭄에 대해서만 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 정상 및 봄 가뭄 하에서 DMY (kg/ha)은 각각 14,743.83 및 12,707.97로 봄 가뭄 발생에 의한 예상피해는 약 2,000 kg/ha로 나타났다. 또한 봄 가뭄 하에서 예측 DMY는 정상시나리오에 비해 넓고 느리게 증가하여 변동성이 큰 것을 확인하였다. 본 연구는 계절별 기후 시나리오를 고려한 통계적 시뮬레이션을 통해 봄 가뭄에 의한 IRG의 DMY 피해 및 가능성을 확인한 것에 의의가 있다.
미래 유량분석은 기후변화 시나리오와 수문모형의 매개변수에 영향을 받고 이에 따른 불확실성이 존재한다. 본 연구에서는 Shared Socioeconomic Pathway (SSP) 시나리오와 수문모형 매개변수에 따른 미래 유량 분석의 불확실성을 분석하고자 하였다. SSP 시나리오 중, 대표적으로 사용되는 SSP2-4.5와 SSP5-8.5시나리오를 사용하였으며, 수문모형으로는 Soil and Water Assessment Tool (SWAT) 모형을 사용하였다. SWAT 모형의 매개변수는 SWAT-CUP을 이용해 관측된 유량 데이터에 따라 총 11개의 기간에 대해 매개변수 최적화를 각각 수행하였다. 그 후 분포의 차이를 계산 할 수 있는 Jensen-Shannon Divergence (JS-D)를 이용해 과거 유량 대비 미래 추정된 유량의 불확실성 분석을 수행하였다. 분석결과 미래 유량의 불확실성은 SSP5-8.5에서 SSP2-4.5보다 더 크게 분석되었으며, 가까운 미래(2021-2060년) 보다 먼 미래(2061-2100년)에서 더 크게 분석되었다. 강우-유출 분석은 수문모형 매개변수에 따라 88.5%-108.5%까지 차이가 발생하였으며, 이에 따라 미래 유량을 추정하는데 불확실성이 발생하였다. 본 연구에서의 수문 모형의 매개변수에 따른 미래 유량 추정의 불확실성은 평년 대비 유량이 적은 연도의 관측 유량 데이터를 이용한 매개변수를 이용할 시 불확실성이 크게 분석되었다. 또한 평년 대비 유량 변화가 큰 기간의 매개 변수일수록 미래 유량 추정의 불확실성이 크게 분석되었다.
기후변화로 인해 우리나라의 산사태 피해는 지속적으로 증가하고 있다. 사방사업 등 산사태 피해저감을 효과적으로 수립하기 위해서는 기후변화 영향을 고려하여 장기간의 산사태 위험도를 추정할 필요가 있다. 이 연구에서는 다변량 회귀분석을 통해 기후변화에 따른 산사태 피해면적의 변화를 예측하였다. 1980-2010 년의 산사태 피해면적과 강우관측자료를 학습자료로 적용하여 다변량 회귀모형을 구축하였다. 이때 강우관측자료를 통해 SSP 시나리오에서는 제공하는 7가지 강우인자를 추출하였다. 이후 분산팽창지수로 다중공선성을 검정하고 주성분 분석을 통해 차원을 축소하여 2개의 주성분을 독립변인으로 하여 산사태 피해면적 추정 모형을 도출하였다. 기후변화 시나리오를 활용하여 2030-2100년까지의 산사태 피해면적 변화를 추정한 결과, 산사태 피해면적은 1981년-2010년의 연평균 산사태 면적의 최대 2배 이상으로 증가하는 것으로 나타났다. 이 연구의 결과는 미래 기후변화를 고려한 산사태 피해저감 대책 수립 및 보강의 필요성을 제시하는 기초자료로 활용 가능할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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