담수 유입이 항만 내 해수순환에 미치는 영향을 조사하기 위하여, 인천 남항의 남측에 위치한 신국제 여객터미널 해역에 3차원 유동 수치 모델을 구축 및 적용하였다. 수치 모델의 모의 기간은 경기만 지역의 평수기인 5월 15일부터 6월 30일까지 약 45일이며, 모델 결과와 관측자료의 비교를 통하여 유동과 염분 변화에 관한 모델의 재현성을 검증하였다. 신국제 여객터미널에 영향을 미치는 담수 공급원은 한강과 항만 동쪽에 위치한 용현 갯골 유수지가 있다. 유수지의 유무에 따른 잔차류 결과를 분석해 보면, 한강과 유수지가 모두 고려된 실험안이 한강만을 고려한 실험안보다 염분 경사에 의한 2층 흐름 구조(표층은 외해 방향, 저층은 항 내를 향한 흐름 구조)가 수평적으로 더 강하게 발달한다. 이는, 한강으로부터의 담수 영향보다 유수지로부터의 담수 영향이 신국제 여객터미널 해역에서 더 크다는 것을 시사한다. 또한, 잔차류의 2층 흐름 구조는 북쪽에 위치한 인천 남항보다, 남쪽에 위치한 신국제 여객터미널에서 더 강한 2층 흐름 구조가 발생한다. 이 프로세스는 유수지로부터의 담수와 항 내로 전파된 조류가 만나 신국제 여객터미널 방향으로 회전되어 전파되면서, 남쪽에 위치한 신국제 여객터미널에 저염수가 전달됨에 따라 형성된다. 이러한 흐름은 신국제 여객터미널 전면부에서 수평적인 염분 경사에 의한 성층을 강화시키며, 강화된 성층은 2층 흐름 구조를 형성 및 유지시킨다. 따라서, 항만 내의 경압 작용에 의한 해수순환과 물질이동을 재현하고자 할 때, 유수지와 같은 국지적인 담수 유입원이라도, 항만 내의 해수순환에 지배적인 영향을 미치므로, 현장 관측 자료를 기반으로 유수지에서 방류되는 실시간 담수 유량에 따른 수치모델을 수행해야 한다.
비천문조인 연주조(Sa)와 반년주조(Ssa)는 해수특성 변화와 기상 상태에 영향을 받는 비대칭 월평균 해수면의 연변화와 관련이 깊다. 국립해양조사원이 운영하는 21개 조위관측소에서 관측한 1시간 간격의 19년(1999~2017년) 간 해수면 높이 자료에 대하여 두 종류의 조석 조화분해 프로그램(Task2K와 UTide)을 사용하여 Sa와 Ssa의 조화상수를 산출하였다. 조화분해에 사용되는 자료의 시작 시기와 길이에 따른 Sa의 안정도를 조사하였으며, Sa와 Ssa의 조화상수의 분포 특성을 살펴보았다. 먼저, 인천 조위관측소의 20년(1999~2018년) 해수면 관측자료를 1일씩 이동하면서 1년(369일) 조화분해를 수행하고 그 결과를 비교하였을 때, 두 프로그램 모두 자료의 시작 시기에 따라 Sa 조화상수가 불규칙하게 크게 변동한다는 사실을 알 수 있었다. Task2K가 Sa 분조 계산식에 근일점 천문변수를 고려하지 않아서, 두 프로그램 간에 약 78°의 지각 차가 났으며, 이들 진폭 차이는 1 cm 이하였다. 우리나라 연안에서는 Sa 조화상수가 해마다 크게 다르므로, 조위 예측 정확도와 관련하여 안정적인 조화상수 산출에 필요한 적절한 자료 길이를 결정하기 위해 관측자료 길이(1년, 2년, 3년, 5년, 9년, 19년)에 따른 인천 조위관측소의 Sa 조화상수 값의 변동성을 살펴보았다. 대표성 있는 Sa 조화상수를 구하기 위해서 조화분해를 수행할 때 5~9년 동안의 관측자료를 사용하면 조화상수 예측오차가 상당히 줄어들며, 19년 자료를 사용 것이 가장 바람직하다는 결론을 얻었다. Sa 분조의 진폭은 각 해역별로 다른 해양·대기 환경 특성에 의해 서해안에서 15.0~18.6 cm, 제주도를 포함한 남해안에서 10.7~17.5 cm이었으며, 울릉도를 포함한 동해안에서 10.5~13.0 cm이었다. 울릉도 등 동해 일부 해역을 제외하고 우리나라 연안에서 Ssa 분조의 영향으로 인해 연중 최고(최저) 해수면 높이가 발생하는 시기가 늦어(빨라)져서 해수면의 계절변화가 시간적으로 비대칭적인 특성을 보였다. 끝으로, 월평균 해수면, 대기압 보정 해수면, 비부피 높이 간 관계로부터 해수면의 해해변화와 계절변화의 비대칭성에 대기압 효과와 해수밀도가 가장 큰 영향을 끼친다는 사실을 확인하였다.
위성산출물의 검증은 위성자료를 이용하게 되는 후속 분석작업에 결정적인 영향을 미친다. 특히, 탁하고 얕은 수심의 육상 인근 해역에서의 해색산출물은 해수구성입자 분포의 복잡성으로 인하여 오랫동안 그 성능 개선이 이루어지지 않고 있어왔다. 또한, 선박이나 고정관측소를 이용한 검증은 위성산출물과 현저히 차이나는 공간범위로 인하여 명확한 한계점을 노출해왔었다. 본 연구는 우선 선박을 이용한 현장조사를 통해서 천리안해양위성2호(GOCI-II)의 주요 산출물인 원격탐사반사도, 엽록소농도, 총부유물농도, 용존유기물 등에 대한 검증을 수행하였다. 둘째로, 본 연구에서는 드론영상을 이용한 산출물 검증을 위한 초기분석결과를 제시하였다. 선박과 위성사이의 공간범위 차이를 메우기 위하여 각 선박 정점에서 드론에 탑재된 MicaSense RedEdge 카메라를 이용해 해수에 대한 다분광 영상을 획득하였다. 향후 드론을 이용한 위성산출물 검증에 활용되도록 드론 고도에 따른 해수복사휘도의 변화를 분석하였다. 제한된 숫자의 현장조사 자료 개수이지만, 검증결과, 555 nm 에서의 GOCI-II 원격탐사반사도는 약 30% 가량 과대추정 되는 것으로 나타났고, 엽록소농도 및 용존 유기물은 현장 측정값과의 상관도가 낮았다. 총부유물농도는 결정계수 약 0.6의 상관도를 나타내었고 약 20%의 불확도를 가지는 것으로 나타났다.
본 연구는 도시공원의 형평적 이용문제가 점차 사회적 문제로 대두되는 시점에, 공원의 질적 서비스 개선을 통해 도시공원의 영향력을 확대하여 도시공원의 영향력이 닿지 않는 지역을 해소하기 위해 시작되었다. 본 연구는 공원의 질적 서비스가 가장 크게 차이가 나타나는 서울시 한강공원을 대상으로 하여 공원의 질적 서비스와 공원 이용자의 유입 분포를 나타내는 이용자영향권(catchment area) 간의 영향 관계를 파악하여 질적 서비스 개선을 통한 영향력 확대를 제안하였다. 연구의 방법으로는 첫째, 2017년도부터 2019년도에 진행된 한강공원 이용시민 만족도 조사를 통해 상위 3개 지구 및 하위 3개 지구를 선별하여 질적 서비스 평가를 진행하였으며, 다음으로 이용자영향권 분석은 각 지구별 2017년 9월의 유동인구 데이터를 이용하여 도출하였다. 이후 이용자영향권에 대한 공간적 자기상관성 분석을 실시함으로써 수치적, 시각적으로 이용자영향권의 추가 검증을 실시하였다. 연구 결과, 질적 서비스가 높게 평가된 상위 3개 지구의 이용자영향권이 하위 3개 지구에 비해 강하고 넓게 나타나, 이용자가 체감하는 공원의 질적 서비스의 수준이 높을수록 공원을 방문하기 위해 먼 곳에서도 많이 방문함으로써 공원의 질적 서비스가 이용자영향권에 영향을 미침을 확인하였다. 이는 공원형평성을 실현하기 위해서는 신규 공원 조성 이외에도 개별 공원에 대한 지속적인 관리 및 개선을 통한 질적 서비스 개선이 필요함을 보여주었다. 본 연구는 공급자 관점에서의 공원 서비스 연구에 대한 한계를 인식하고 실질적 공원 이용자 측면에서 공원의 질적 서비스를 평가하였다는 점에서 연구의 의의를 가지며, 한강공원을 넘어 생활권 근린 공원의 질적 서비스 개선연구에서 공원 결핍지수를 낮추는 대안을 제시하고 있다.
농업기상재해 조기경보시스템에서 모의되는 농장 규모 풍속 예측자료의 추정오차를 개선하기 위해, 농촌진흥청 농업기상관측망의 2020년 1~12월 풍속 관측자료와 해당 지점에 대한 조기경보시스템 모의 풍속을 이용하여, 87지점 일 8시간대(00, 03, 06 … 21시) 각각 풍속 추정오차를 종속변수로, 추정풍속을 독립변수로 하는 일차 회귀식(Y=aX+b)을 도출하였다. 상관계수가 0.5를 초과하였을 때는 회귀식을 풍속 보정식으로 활용하고, 상관계수가 0.5 이하일 때는 회귀식 대신 해당 지점 및 시간대의 ME를 보정값으로 대체하였다. 풍속 모형을 전국적으로 적용할 수 있도록 87지점×8개 시간의 회귀계수 a와 b, 상관계수 R과 ME 값으로 거리역산가중법으로 공간내삽하여 250m 격자해상도의 분포도를 제작하였다. 모형의 검증을 위하여 회귀계수 a와 b, 상관계수 R과 ME 공간내삽 분포도로 부터 농산촌 지역 13개 기상관측지점의 격자값을 추출하고, 13곳의 2019년 1~12월의 조기경보시스템 모의 풍속(00, 03, 06 … 21시)를 보정한 다음, 기존 추정 풍속과 함께 추정오차를 비교하였다. 검증 지점 풍속의 평균 ME는 0.68m/s에서 보정 후 0.45m/s로 감소하였으며, 평균 RMSE는 1.30m/s에서 1.05m/s로 감소하였다. 조기경보시스템의 풍속은 전 시간대에서 모두 과대 추정되고 있는데, 보정 기법을 적용한 후에는 15시 경을 제외하고 모두 과대추정 경향이 감소하여 ME가 약 33%, RMSE는 19.2% 더 개선되었다. 농업기상재해 조기경보시스템에서 농작물의 풍해 위험 판단은 일 8회의 풍속 평균값으로부터 도출된 일 최대순간풍속을 기반으로 하는데, 풍속의 과대모의 현상을 개선하여 강풍 위험 경보의 오보를 감소시킬 것으로 기대된다.
지구물리탐사기법은 매장 문화재 조사에 필요한 높은 해상도의 지하 구조 영상 생성과 매장 유구의 정확한 위치 결정하는 데 매우 유용하다. 이 연구에서는 경주 신라왕경 중심방의 고해상도 지하투과레이더 영상에서 유구의 규칙적인 배열이나 선형 구조를 자동적으로 구분하기 위하여 영상처리 기법인 영상 특징 추출과 영상분할 기법을 적용하였다. 영상 특징 추출의 대상은 유구의 원형 적심과 선형의 도로 및 담장으로 캐니 윤곽선 검출(Canny edge detection)과 허프 변환(Hough Transform) 알고리듬을 적용하였다. 캐니 윤곽선 검출 알고리듬으로 검출된 윤곽선 이미지에 허프 변환을 적용하여 유구의 위치를 탐사 영상에서 자동 결정하고자 하였으나, 탐사 지역별로 매개변수를 달리해서 적용해야 한다는 제약이 있었다. 영상 분할 기법의 경우 연결요소 분석 알고리듬과 QGIS에서 제공하는 Orfeo Toolbox (OTB)를 이용한 객체기반 영상분석을 적용하였다. 연결 요소 분석 결과에서, 유구에 의한 신호들이 연결된 요소들로 효과적으로 인식되었지만 하나의 유구가 여러 요소로 분할되어 인식되는 경우도 발생함을 확인하였다. 객체기반 영상분석에서는 평균이동(Large-Scale Mean-Shift, LSMS) 영상 분할을 적용하여 각 분할 영역에 대한 화소 정보가 포함된 벡터 레이어를 우선 생성하였고, 유구를 포함하는 영역과 포함하지 않는 영역을 선별하여 훈련 모델을 생성하였다. 이 훈련모델에 기반한 랜덤포레스트 분류기를 이용해 LSMS 영상분할 벡터 레이어에서 유구를 포함하는 영역과 그렇지 않은 영역이 자동 분류 될 수 있음을 확인하였다. 이러한 자동 분류방법을 매장 문화재 지하투과레이더 영상에 적용한다면 유구 발굴 계획에 활용가능한 일관성 있는 결과를 얻을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 어류 양식장 퇴적 유기물의 기원 및 기여도 평가를 위해 어류(숭어) 가두리 양식장이 이동된 후 수층 및 퇴적물 내 물리/화학적 인자들의 변화와 함께 안정 동위원소 비의 특성을 조사했다. 이를 토대로 과거 양식장 퇴적물 내 축적된 유기물의 거동을 구체적으로 파악함으로써 효과적인 어장환경평가 기법을 검토하였다. 연구정점(OFF 및 control)에서 입자성 및 침강물질은 정점 간 차이보다는 계절적 강수량 변동에 따라 차별적 분포를 보였다. 하지만 퇴적물 내 분석된 δ15N 결과는 수층 기원 질소원과는 유의한 차이를 보였으며, 과거 외부기원의 유기물 (예: 어류 배설물)의 다량 유입이 주된 요인이라 판단된다. 실제로 과거 어류 가두리 양식활동으로 인해 OFF 정점 내 어류 배설물의 우점적 기여(>50%)를 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구정점 내 분해되지 않은 어장 양식기인 유기물의 농도가 높은 수준으로 존재할 것이라 판단되며, 어장 회복력의 체계적인 진단을 위한 중요한 고려요인이라 판단된다.
본 연구의 목적은 대전광역시를 사례로 도시환경 개선을 위한 도시 바람길숲 조성 계획기법을 개발하고자 하였다. 미세먼지 및 폭염 공간분석을 통해 상대적으로 심각한 집중지역의 유역권을 공간단위로 도출하였고, 해당 유역권 내 찬공기 유동 잠재성이 있는 지역을 바람길숲 조성 대상권역으로 선정하였다. 미세먼지 극심지역은 대덕구 대전산업단지 재생사업지구, 유성구 대덕테크노밸리 일대가 해당되었다. 폭염 발생 우심지역은 대덕산업단지(목상동), 대전산업단지 재생사업지구(대화동), 오정동 밀집주거지(오정동) 일대가 해당되었다. 대전 지점 자동기상관측장비(AWS) 측정 결과 낮과 밤의 평균 풍속은 0.1-1.7m/s, 밤 시간 바람 유동이 낮보다 저조하였고, 밤에 외곽 산림에서 생성되는 찬공기의 이동을 원활하게 유도하는 바람길숲 계획이 필요하였다. 대전광역시 미세먼지·폭염 집중관리 권역은 대전천 권역, 유등천 권역, 갑천-유등천 권역, 갑천 권역으로 총 4개 권역이었다. 바람길숲 조성계획 사례는 4개 권역 중 대전광역시 구도심이며, 바람길 조성 효과가 높을 것으로 추정되는 갑천-유등천 권역을 대상으로 제시하였다. 갑천-유등천 권역은 계족산 서사면 산림, 우성이산 남사면 산림에서 생성된 찬공기를 갑천, 유등천과 가로숲을 통해 연결하여 도심으로 찬공기 확산될 수 있도록 바람길숲을 계획하였다. 바람길숲 대상 권역 선정 후 해당 권역 내 기후톱지도, 바람형성기능 평가도 작성, 바람장미(밤) 현황 파악, 미세먼지 발생현황, 지표면 온도 분포현황을 상세하게 파악하였다. 이를 통해 바람길숲 계획 구상 및 유형별 세부 대상지를 파악하였다. 그리고 바람길숲 유형별 조성방향 설정과 조성방향에 따른 세부 실행계획을 수립하였다.
강우-유출 해석은 하천 홍수예경보, 댐 유입량 산정 및 방류량 결정 등 수자원 관리 및 계획수립에 있어 중요한 과정이며, 밀도높은 강우관측망으로부터 수집된 강우 자료는 정확한 강우-유출 해석을 위한 가장 중요한 기초 자료로 활용된다. 본 연구 대상 지역인 메콩강 유역은 국가공유하천으로 강수 자료수집이 어렵고, 구축된 자료의 양적, 질적 품질이 국가별로 상이하여 수문해석 결과의 불확실성을 높일 우려가 있다. 최근 원격탐사 기술의 발달로 격자형 글로벌 강수자료의 획득이 용이해졌으며, 이를 활용한 미계측 유역 또는 대유역에서의 다양한 수문해석 연구들이 수행된 바 있다. 본 연구에서는 미계측 대유역 수문해석에 있어 격자형 강수자료의 적용성을 평가하기 위하여 3개의 위성 강수자료(TRMM, GSMaP, PERSIANN-CDR)와 2개의 지점 격자형 강수자료(APHRODITE, GPCC)를 수집하고, APHRODITE를 관측값으로 합성곱 신경망 모형인 ConvAE 알고리즘을 이용하여 위성 강수자료의 시·공간적 편의보정을 수행하였다. 또한, 메콩강 본류의 주요지점인 Luang Prabang, Pakse, Stung Treng, Kratie 4개 수위 관측소를 선정하여 SWAT 모형의 매개변수를 보정(2004~2011)하고 지점 격자형 강수자료 및 위성 강수자료의 보정전·후의 유출모의(2012~2013) 결과를 비교·분석하였다. 그 결과 원시위성 강수자료 및 GPCC는 APHPRODITE에 비해 정량적으로 과소 또는 과대추정되거나 공간적으로 매우 상이한 패턴을 나타낸 반면, GSMaP과 ConvAE를 이용하여 보정된 위성 강수자료의 경우, APHPRODITE에 대한 시·공간적 상관성이 개선된 것으로 분석되었다. 또한 유출모의의 경우, 모든 지점에 대해서 ConvAE로 보정된 위성 강수자료를 이용한 유출모의 결과가 원시 위성강수자료를 이용한 유출결과 보다 정확도가 향상된 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서 제시하는 격자형 위성 강수자료 보정기법과 연계한 강우-유출 해석은 향후 다양한 위성 강수자료를 활용한 미계측 대유역 수문해석에서 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 계절내-계절(Subseasonal to seasonal, S2S) 기후예측의 주별 예측 성능을 개선하기 위해서 딥러닝 기반의 후보정(post processing) 기술을 개발하였다. 그 첫 단계로, 일 최고, 최저기온과 일 강수를 목표 변수로, 자료의 특성과 분포에 적합한 자료 변환 및 특성 공학 기법을 규명하고자 하였다. 먼저, 6개 개별 기후모델의 S2S 예측 자료를 딥러닝 모델에 입력하기 위한 훈련자료로 변환하고, 이로부터 다중모델앙상블(Multi-Model Ensemble, MME) 기반 훈련자료를 구축하였다. 참값(label)으로는 ECMWF의 ERA5 재분석 자료를 사용하였다. 자료 변환 알고리즘은 최고 및 최저 차이를 계산하여 입력자료의 범위를 변형시키는 MinMax 및 MaxAbs 변환, 표준편차를 이용하는 Standard 변환 및 분위수를 지정하여 변형하는 Robust와 Quantile 변환으로 구성된 전처리 파이프라인을 구축하였으며, 변환된 훈련자료와 예측 변수와의 상관관계를 계산하여 순위에 따라 훈련자료의 특성을 선택하는 특성 선택 기법을 추가하였다. 본 연구는 U-Net 모델에 TimeDistributed wrapper를 모든 합성곱 층(convolutional layer)에 적용하여 활용하였다. 5개 알고리즘으로부터 변환된 6개 개별 기후모델 및 MME S2S 훈련자료(일 최고 및 최저기온, 강수)에 훈련 모델을 적용한 결과와 훈련 모델을 적용하지 않은 결과를 ERA5와의 공간상관계수(spatial Pattern Correlation Coefficient)를 계산하고 그 개선율인 기술 점수(skill score)를 평가한 결과, 일 강수의 PCC 기술 점수는 Standard 및 Robust 변환으로 처리된 것에서 전체 예측선행(1~4주)에 대해 모두 높았고, 일 최고 및 최저기온에서는 예측 선행시간 3~4주에서만 높게 나타났다. 또한, 일 강수에서 특성 선택에 따른 훈련자료의 차원 감소가 예측 성능 변화에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 일 최고 및 최저기온의 경우에는 특성 선택에 의한 훈련자료의 특성 정보 감소가 오히려 예측 성능을 저하시킬 수 있는 것으로 확인되었으며, 원시자료에서 예측성이 높은 1~2주 기온 예측 개선을 위한 적합한 전처리 변환 알고리즘이나 특성 선택을 찾을 수 없었다. 후속 연구에서는 원시 예측 성능이 강수에 비해 높으나 딥러닝 훈련 모델에 의한 후보정 효과가 미미한 예측 선행 1~2주 기온 예측의 저조 원인에 대해 탐색하고, 다양한 딥러닝 훈련 모델로의 적용 및 초매개변수 조정 등 학습 과정의 최적화를 통해 S2S 기후 예측 성능을 개선하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.