기후지역 구분(기후환경 유형화)의 가장 중요한 역할은 기후환경의 실태를 나타내 그 대세를 알기 쉽게 표현하는 귀납적 일반화를 행하기 위한 수단이다. 본 연구는 기후대표성과 그 범위의 체계적인 과학적 설정을 위해 한반도의 기후특성을 잘 반영하고 있는 13개 기후요서(강수일, 강수량, 일기엔트로피, 기온, 신적설, 상대습도 등)를 선정하고, 이에 관해 수집된 자료를 많은 변수 처리와 공간 및 속성자료를 동시에 분석해야 할 필요성으로, GIS 분석기능과 연계하여 다변량해석법의 일종인 주성분분석법, 정보이론에 의한 엔트로피아 정보비 개념을 사용해 기후요소별로 유형화를 시킨 후, 이들을 다시 GIS를 이용 중첩시켜 기후특성에 관한 속성값을 담고 있는 플라곤들을 대상으로 군집분석하여 한국 기후환경에 대한 종합적 유형화를 시도하였다. 이 결과 일기의 평균 정보량인 일기엔트로피와 그 정보비는 일기출현의 특성을 잘 나타내므로 그것을 측도로 하는 기후환경의 지역별 일기 대표성 및 범위의 설정이 가능하였고, 주성분분석법을 응용하여 추출된 기후요소들의 연변화형의 주성분 백터와 진폭계수는 실제의 기후요소들의 분포와 연변화 특징을 잘 나타내, 이를 기초로 하는 한국의 기후환경을 유형화하였으며, 위의 유형화된 결과물을 GIS 지도대수와 통계분석 프로그램인 S-Plus 및 SAS를 연계시켜 분석한 결과 형성된 997개 기후유형과 이 997개 유형에 포함된 109개 변량을 대상으로 군집분석을 하여, 남한의 기후환경을 3구분 즉, 대구분(8), 중구분(26), 소구분(48)으로 유형화시킨 결과를 얻어냈다.
본 연구는 COVID-19로 인하여 수강방식의 변화를 맞은 간호대학생들의 온라인 강의 경험에 대한 학습정서를 일기를 통해 깊이 있게 탐색하고자 하고자 수행하였다. 목적적 표집법에 따라 4년제 간호 대학생 20명을 대상으로 2020년 11월부터 12월 동안 일기를 온라인으로 수집하였다. 수집된 자료는 전통적 내용분석 방법으로 분석하였다. 연구결과는 4개의 주제모음과 17개의 하위주제로 나타났다. 도출된 주제 모음으로는 '온라인 강의에 대한 혼란으로 인한 불안감', '나 자신을 탓하게 됨', '안정된 수업환경 조성이 어려움으로 인한 좌절감', '발전적 인간관계 형성이 없음으로 인한 무력감.'으로 나타났다.
전 세계의 수많은 SNS의 텍스트와 일기의 데이터가 업로드 되지만 그 데이터들을 내용을 공유하고 기록하는 것에 미치지 않는다. 일반적으로 소셜빅데이터는 취향, 관심사 파악에 사용되고 있다. 하지만 자신의 상태와 정보를 분석하고 나타내주는 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 행복 다이어리 시스템은 SNS의 데이터와 자체의 일기를 적어 그것들을 빅데이터 시스템에 저장하고 감성분석을 이용하여 자신의 일기와 SNS데이터를 통해 행복도를 나타낼 수 있는 시스템 설계를 다룬다.
한반도의 대기흐름은 태백 소백 산맥 등의 산악효과로 산악지협에서는 짧은 거리에서도 기후요소의 값이 크게 변화하며, 반도의 속성인 바다-육지의 열용량 차이에 의한 영향도 크게 받아 특히 해안지역에서는 국지기상이 종관규모 일기계와 지역적 특성이 결합되어 복잡하게 나타난다. 따라서 한국은 수리적, 지리적 요인에 의해 산지 및 해안지역 등에 따라 강수현상 및 탁월일기의 다소와 그 계절변화가 크고 이러한 탁월한 일기의 특징은 강수출현율과 그 월변화에 잘 반영되고 있다. 그런데 우리나라의 기후특성을 잘 반영하는 강수현상의 공간적 분포나 시간적 변동은 복수 지점의 여러 기후요소와 상호 관련하여 발생하며, 강수의 특정한 process가 시 공간상에 편중할 때 강수현상의 지역성 즉 대표성은 나타난다. 이러한 각 지역의 강수현상(일기)의 대표성은 정보이론을 이용하여 얻은 일기의 평균정보량이며 통계학적인 parameter인 일기 엔트로피와 정보비 개념을 기초로 하면 수리적 지리적 요인 및 계절변화 등을 포함한 보다 항상적인 모습으로 밝힐 수 있다. 본 연구는 각종 기후인자의 영향을 예민하게 반영하여 한국의 기후특성을 잘 나타내는 강수현상의 출현다소와 월변화에 대해, 정보이론을 이용하여 한국의 69개 관측지점의 일기 엔트로피와 정보비를 수량적으로 추출하고 응용하여 그 공간 스케일의 시간적 변동을 살핀 것이다. 그리고 부산, 청주, 광주의 일기대표성을 정보비의 거리에 따른 감쇠특성(반감거리)과 정보비 차에 의해 밝히고 그에 따라 일기 대표범위를 설정한 것이다. 그 결과 일기대표성은 청주가 4, 7, 10월에 가장 크고 1월은 가장 작다. 광주는 1월에 일기대표성이 가장 크고 4월과 7월은 가장 작다. 부산의 일기대표성은 크지 않으며 10월은 가장 작다.
본 연구는 중부지방에서 각종 기후인자의 영향을 명확히 반영하여 중부지방의 날씨 및 기후 특성을 잘 나타내는, 탁월일기 및 강수현상의 하계 순별 출현 다소(강수 없음, 0.1-10.0mm/일, 10.1-30.0mm/일, 30.1mm 이상/일)와 그 변화에 대해, 정보이론을 이용하여 일기엔트로피와 정보비를 추출하고 응용하여, 그 공간 스케일의 시간적 변동을 살핀다. 그리고 본 연구는 하계 순의 중부 지방의 25개 관측 지점별 일기 및 기후 대표성의 특성을 규명하고 공간적 질서를 밝혀 일기예보 및 핵심 기후지역(기후대표성) 설정을 시도한 것이다. 그 결과 최대 일기엔트로피(제1위: 춘천, 1.870bits, 7월 하순)는 대부분 8월 초순에 나타나고, 최소 일기엔트로피(제1위: 강화, 0.960 bits, 9월 중순)는 6월 초순과 9월 하순에 나타난다.15개 기준지점(속초, 철원, 대관령, 춘천, 강릉, 서울, 인천, 원주, 수원, 충주, 서산, 청주, 대전, 보령 및 부여)의 정보비 분포와 일기대표성의 특성은 주로 9월 중순(제1위 충주 기준 시 청주 0.75, 6월 초순)에 가장 크며, 7월 하순(제1위 보령 기준 시 대관령 0.06, 7월 하순)에 가장 작다는 것을 밝혔다. 그리고 중부지방의 일기예보 및 기후대표성(기후지역)을 나타내는 핵심지역은 부여-인천-강릉지역을 잇는 삼각형내의 중부 내륙지방이 해당됨을 밝혔다.
일반적으로 미래 기후자료를 산출하기 위하여 기후 시스템을 수치화한 GCM에 의한 결과를 사용한다. 하지만 GCM의 시공간적인 해상도의 문제로 기후변화에 따른 수자원 영향 분석을 위해서는 축소기법의 적용과정이 필요하다. 이를 위하여 전세계적으로 통계학적 방법에 의한 일기발생기를 이용한 축소기법 방법이 많이 이용되고 있다. 하지만 일기발생기에 의한 방법은 월 평균값의 연간 변동성이나 계절적 변화를 재현하는데 한계가 있는 것이 사실이다. 본 연구에서는 이러한 일기 발생기의 한계가 강우의 발생 특성이 평균과 표준편차로 대표되는 통계학적 기법에 근거하고 있기 때문이라고 파악하였다. 따라서 최저온도, 최고온도, 강수량, 상대습도, 풍속, 일사량과 같이 6개의 기상자료를 선정하여 비선형 관계를 고려할 수 있는 기법을 적용하고자 하였다. 이를 위하여 SRES A1B 기후변화 시나리오에 의한 CNCM3 기후모형의 결과를 이용하였고 각 관측소 마다 다양하게 발생하는 강우 특성은 과거의 강우 특성과 유사할 것이라는 가정하에 공간적 축소기법으로 인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network) 을 적용하고 시간적 축소기법으로 최근린(NN: Nearest Neighbor) 방법과 유전자 알고리즘(GA: Genetic Algorithm)을 적용하는 기법을 함께 제시하였다. 이러한 기법들을 실제 남한강 유역의 기상관측소 지점으로 적용하여 검증한 결과 모의된 대부분의 기상자료가 관측치를 비교적 잘 재현하였다. 본 연구에서 제시한 비선형 축소기법은 추후 기후변화 연구에 중요한 방법론으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 일주일간 조사된 개인통행행태를 고려한 각 특성별 통행발생예측 방법을 제시하는데 있다. 이를 위하여 일주일간 통행빈도수의 차이를 고려한 집단간 차이를 검정하고, 그 원인을 분석하여 이에 따른 특성별 개인 통행발생예측 모형을 정립하였다. 전체 표본의 각 특성별 개인 내부 변이성을 분석해 본 결과 기간의 차이에 따른 개인 통행행태의 변화는 직업별, 나이별, 성별, 차량소유 유무, 주택소유 형태, 통행목적, 통행수단, 가구원수에 따라 집단간 차이를 보여주었다. 이러한 변수를 이용한 통행발생 예측모형의 분석결과 개인소득이 높을수록, 주책을 자가로 소유한 경우, 자동차를 소유한 경우, 학생일수록, 유직일수록 개인 통행발생량이 많은 것으로 분석되었다. 반면, 아니는 연령대가 높아질수록 통행수가 적어졌다.
기후 변화로 인한 극한사상의 크기와 빈도 변화를 예측하는 것은 수공 인프라 설계에 있어 주된 관심사 중 하나이다. 보통 극한사상에 대한 강도, 빈도, 지속시간에 대한 정보가 필요하며, 이는 일반적으로 IDF(Intensity-Duration-Frequency) 곡선으로부터 추출된다. 최근 CMIP(Coupled Model Intercomparison Project) 6단계에서 새로운 이산화탄소 배출 시나리오와 업데이트된 기후모델을 이용하여 미래의 기후에 대한 예측 시계열을 발표했으므로, 미래 기후 변화 시나리오를 기반으로 IDF 곡선을 새로 추정하고 미래 기간의 변화를 평가할 필요가 있다. 본 연구에서는 한국의 40개 지역에 대해 일단위 자료를 시단위로 축소(downscaling)한 후, 확률론적 일기생성기(stochastic weather generator)를 이용하여 30년 시단위 시계열을 100개의 앙상블로 생성하였다. 생성된 시계열로부터 연최대강수량 시계열을 재구성하여 GEV 분포와 gumbel 분포에 적용하였다. 적합도 검정(Anderson-Darling(AD) 검정 및 Kolmogorov-Smirnov(KS) 검정)을 수행하였으며, 과거 자료를 기반으로 생성된 IDF 곡선과 비교 검증하였다. CMIP5의 기후변화 자료를 사용한 결과와 CMIP6 기후변화의 결과를 비교하였으며, 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. (1) 향후 강우 강도는 증가할 것이며 강우 강도의 증가는 말기에 현저하게 관찰될 것이다. (2) 시간별 강우 강도의 미래 변화가 일단위 강우 강도보다 더 크다. (3) 강우 강도의 불확실성을 정량화하기 위해 앙상블을 사용해야 한다. (4) 강우 강도의 미래 변화에 대한 공간적인 경향이 확인된다. 시단위 시계열 앙상블을 생성하여 추정된 IDF 곡선에 대한 정보는 기후 변화의 영향을 평가하고 적절한 적응 및 대응 전략을 개발하는 데 도움이 될 것이다.
남한 벼 품종들의 북한 서부지역 적응성을 평가하고자 11개 품종의 유전적 특성을 갖도록 모수가 조정된 벼 생육모형 CERES-rice를, 선행연구에 의해 생성된 496개 재배구역별 일기상 자료를 이용하여 30년 간씩 구동함으로써 각 재배구역의 품종별 기후학적 적응성을 평가하였다.(중략)
본 연구는 일상생활에서 비자살적 자해가 발생하는 정서 및 상황적 맥락을 파악하고자 하는 목적으로 수행되었다. 이를 위해 만 19세 이상 35세 이하의 성인 60명이, 14일 동안 하루에 한 번씩 전자일기에 접속하여 그날의 긍정 및 부정 정서, 스트레스 사건, 자해 사고 및 행동 여부에 대해 기록하였다. 수집된 총 663건의 엔트리를 활용하여 비자살적 자해 사고 및 행동과 관련된 개인의 정서, 스트레스 사건을 분석하였다. 그 결과, 개인 간 수준의 높은 부정 정서와 낮은 긍정 정서, 스트레스 사건 총점은 각각 자해 사고 및 행동과 유의한 관련성을 보였다. 부정 및 긍정 정서와 스트레스 모두가 투입된 모형에서는 개인 간 수준의 낮은 긍정 정서가 비자살적 자해 행동과 유의한 관련성을 보였다. 이러한 결과는 비자살적 자해 경험자의 정서 조절 개입에 있어 부정 정서 관리뿐 아니라 긍정 정서 강화가 중요하다는 것을 시사한다. 본 연구는 단기 종단적 방법을 통해 일상생활에서 비자살적 자해의 위험 요인을 탐색했다는 것에 연구의 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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