본 연구는 각호산의 관속식물과 고도별 수직분포 조사를 조사하였다. 2022년 5월부터 2022년 9월까지 총 3회에 걸쳐 조사한 결과, 관속식물은 94과 282속 426종 11아종 35변종 4품종 2교잡종의 478분류군이 확인되었다. 또한 우리는 관속식물 398분류군에 대해 고도별 분포범위를 구축하였다. 한반도 특산식물은 19분류군, 희귀식물은 1분류군이었다. 식물구계학적 특정식물은 72분류군으로 V등급에 2분류군, IV등급에 2분류군, III등급에 16분류군, II등급에 27분류군, I등급에 25분류군이 확인되었다. 북방계 식물은 71분류군, 외래식물은 19분류군이며, 귀화율 4.0%, 도시화지수 6.6%로 나타났다. 생태계교란 식물은 3분류군이 확인되었다. 종 풍부도는 고도가 높아짐에 따라 점차 감소하다가 정상부에서 다시 증가하는 경향이 나타났다. 고도별 종 조성의 유사도는 저지대(해발 500~600 m)를 제외하고 인접한 고도 간에 높은 유사도를 보여주었다. 고도에 따른 환경특성이 관속식물의 종 조성에 영향을 주는 주요 인자였다. 각호산은 고도에 따라 57.2~84.2℃·month의 온도 범위를 보여주었다. 본 연구는 관속식물의 분포 자료로써 추후 기후변화에 따른 식물의 분포 변화 연구를 위한 기초자료로 활용될 수 있다.
다양한 목표 고도에서의 풍속 추정은 해상풍력 구조물 설계 및 풍파 추정 등의 분야에서 매우 중요한 요소이다. 그러나 풍속 관측 자료가 특정 고도에 한정되어 있기 때문에 다른 고도에서의 풍속 추정은 일반적으로 사용되는 연직 분포함수와 평균적인 매개변수를 이용하여 추정한다. 본 연구에서는 HeMOSU-1 관측타워의 다양한 고도에서 측정한 풍속 자료를 이용하여 Power 함수, 대수함수의 매개변수를 추정하고 그 변동 양상을 분석하였다. 매개변수 추정 결과, Power 함수의 지수 매개변수는 일반적으로 제안되는 0.14(= 1/7) 보다 작은 평균 0.10 정도로 추정되었으며, 변동 범위도 0.0~0.3 정도로 파악되었다. 대수분포함수의 경우, 매개변수는 마찰속도와 조도 길이로 그 범위가 풍속에 따라 차이를 보이고 있으며, 변동 범위는 각각 0~10 (m/s), 0.0~1.0 (m) 정도로 파악되었으며, 일반적으로 제시되는 범위와는 그 차이를 보이는 것으로 파악되었다. 이러한 차이는 기존의 고도 분포함수가 대기 중립 조건을 가정하고 있는 영향으로 판단되며, 보다 정확한 추정을 위해서는 대기조건을 고려한 비선형 고도분포함수의 도입이 필요하다.
본 연구는 백두대간 조령산의 관속식물과 고도별 수직분포 조사를 조사하였다. 2023년 4월부터 2023년 9월까지 총 4회에 걸쳐 조사한 결과, 관속식물은 101과 314속 491종 10아종 43변종 6품종 2교잡종의 총 552분류군이 확인되었다. 또한 우리는 관속식물 360분류군에 대해 고도별 분포범위를 구축하였다. 한반도 특산식물은 19분류군, 희귀식물은 2분류군이었다. 식물구계학적 특정식물은 총 100분류군으로 V등급에 2분류군, IV등급에 7분류군, III등급에 25분류군, II등급에 33분류군, I등급에 33분류군이 확인되었다. 북방계 식물은 78분류군, 외래식물은 29분류군이며, 귀화율 5.3%, 도시화지수 7.4%로 나타났다. 생태계교란식물은 2분류군이 확인되었다. 종 풍부도는 저지대와 중간 고도, 정상부에서 높은 패턴이 나타났다. 고도별 종 조성의 유사도는 저지대인 해발 200~300 m를 제외하고 인접한 고도구간일수록 유사성이 높게 나타났다. 조령산은 고도에 따라 62.1~92.9℃·month의 온도 범위를 보여주었다. 본 연구는 조령산 관속식물의 분포 자료로써 추후 기후변화에 따른 식물의 분포변화 연구를 위한 기초자료로 활용될 것이다.
일반적으로 중년여성의 골다공증은 저체중에서 발생률이 높은 것으로 보고되었으나 비만인 경우에도 발생할 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 골밀도 검사에서 골다공증으로 진단받은 중년여성 120명을 대상으로 골다공증과 체질량지수의 상관관계를 비교하고자 하였다. 체질량지수가 18.5 미만을 저체중, 18.5 ~ 22.9를 정상, 23.0 ~ 24.9를 과체중, 25.0 ~ 29.9를 비만, 30.0 이상인 경우를 고도비만으로 하였다. 연구 결과 대상자의 체질량지수 분포는 저체중이 2명(1.7%), 정상이 18명(15.0%), 과체중이 19명(15.8%), 비만이 75명(62.5%), 고도비만이 6명(5.0%) 이었다. 또한 체질량지수와 골다공증의 상관관계는 체질량지수가 정상인 경우 18명 중 13명(72.2%)이 골다공증이었으며 과체중의 경우 19명 중 14명(73.7%), 비만의 경우 75명 중 63명(84%), 고도비만의 경우 6명 중 5명(83.3%)로 나타나 체질량지수가 비만인 경우에서 골다공증 발생률이 높았다. 결론적으로 중년여성의 골다공증은 체질량지수가 비만일수록 골다공증 환자가 많다는 것을 알 수 있었으며 대부분 골감소증보다는 골다공증이 높게 나타남을 알 수 있었다.
본 연구는 한반도 기온변화를 분석하여 기후대의 변화와 도시지역에서의 기온분포의 시 공간적 특성을 파악하고자 하였다. 분석에 사용된 자료는 1974년부터 2007년까지 34년간 남북 기상관측소에서 수집된 자료를 활용하였다. 기온은 고도와 선형관계를 갖기 때문에 고도별 월별 기온단열감율을 계산하여 역거리가중법으로 500m 해상도의 분포도를 작성하였다. 도시화 지역에서의 자료는 연도별 인구변화와 기온변화를 비교분석하였다. 온량지수로 구분한 기후대는 남부기후구가 90년대 이후 위도가 크게 상승하는 것으로 분석되었다. 도시지역의 평균기온상승은 80년대와 90년대에 $0.5{\sim}1.2^{\circ}C$ 상승한 것으로 분석되었다. 기온 상승은 서울과 광역시 그리고 시단위 지역에서 나타났는데 이들 지역은 80년대와 90년대에 인구증가와 더불어 도시화와 산업화의 속도가 빠르게 진행된 지역이다. 북한의 경우는 평양, 안주시, 개천시, 혜산시에서도 인구증가와 더불어 기온상승효과가 있는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 인간 생활에 기본이 되는 온도, 상대습도를 기초로 하여 인간의 온열감을 측정하여 남한의 온열감 분포의 특성과 기후유형을 파악하였다. 연구 방법은 설문지 검사를 통하여 온습도 지수 공식을 이용, 월별 온열감, 연 누적 온열감 지수를 계산하였다. 월별 온열감 지수 분석 결과 온열감의 지역적 차이는 위도 및 고도, 지형적 요인, 기단체계에 따른 영향으로 나타났다. 연 누적 온열감 지수분포는 대체로 남쪽에서 북쪽으로 갈수록, 해안에서 내륙으로 갈수록 기후 스트레스가 증가하였다. 이러한 원인으로 겨울의 추위 스트레스와 여름의 더위 스트레스가 높기 때문에 나타나는 현상으로 사료된다. 연 생리 기후유형은 쾌적함(M)기후유형, 극히 무더움(ES)유형, 쾌적함-극히 무더움(M-ES)유형, 쾌적함-무더움(M-S)유형, 더움-극히 무더움(W-ES)유형, 서늘함-극히 무더움(C-ES)유형, 서늘함-쾌적함(C-M)유형, 서늘함-쾌적함-극히 무더움(C-M-ES)유형으로 도합 8개의 기후유형으로 구분된다.
본 연구에서는 현재 가뭄을 관측하는데 주로 이용되는 가뭄지수의 단점 등을 보완하고자 가뭄에 관련되는 식생지수를 연계한 공간해상도 높은 가뭄지수를 제시하였다. 우리나라 지상관측을 통해 산출할 수 있는 PDSI(Palmer Drought Severity Index)와 SPI(Standardized Precipitation Index) 같은 가뭄지수는 기온과 강수량 등의 기후자료만을 이용하여 산정할 수 있다. 두 가뭄지수는 관측하기 어려운 가뭄의 시기와 심도를 설명하고자 여러 연구를 통해 개발한 지수이지만, 두 가뭄지수만을 가지고 우리나라 전역의 가뭄의 공간적인 분포를 설명하기에는 다소 무리가 있다. PDSI의 경우 강수량과 기온과 토양의 수분함유량을 가지고 산출하는데, 전 관측지점을 똑같은 토양수분함유량을 가지고 있다는 가정 하에 계산되고, SPI의 경우 강수량만을 이용하여 산정한다. PDSI의 경우 과거의 가뭄의 정도를 판단하는데 매우유용하다고 알려져 있다. 하지만, 현재의 가뭄정도를 나타내는 데는 문제를 가지고 있고, SPI의 경우는 누적강수량을 가지고 시간단위로 계산한다는 점에서 다양한 가뭄의 정도를 예측할 수 있지만, 입력 자료로 강수량만 들어간다는 점에서 약점을 가진다. 이런 기후지수만을 이용한 가뭄정보 생산이 공간정보를 구현하는데 한계를 가지는 문제점을 개선하고자 가뭄에 직간접적으로 관련이 있는 보다 세밀한 공간정보를 가진 식생, 토지이용, 고도 등의 자료와 기후정보로부터 산정된 가뭄지수간의 관계를 분석하였다. 나아가 기존의 기후지수보다 고해상도를 가진 위성의 정규식생지수(NDVI; Normalized Difference Vegetation Index)와 같은 식생지수를 이용하여 기존보다 더 향상된 해상도의 가뭄지수를 산정하고자 하였다. 우리나라 지상관측소 76개 지점 중에 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 정규식생지수 자료와의 관계를 분석하고자 자료의 보유기간이 짧은 지점과 섬지점 등을 제외한 57개 지점을 선정하고, 연구기간동안의 강수량과 기온자료를 이용하여 PDSI와 SPI를 산출하였다. PDSI와 SPI자료를 고해상도 가뭄지수 산정의 기본 변수로 사용하기 위하여 역거리가중평균법을 이용한 연구기간동안의 한반도 지역 PDSI와 SPI 가뭄지수 지도를 생산하였다. 각각의 가뭄지수와 식생 상태를 나타내는 NDVI와의 상관특성과 계절 변화에 따른 변화특성을 분석하고, CART(Classification and Regression Trees) 알고리즘을 이용하여, 지상 자료만을 사용한 가뭄지수가 가지는 시공간적 변화 특성 제시에 대한 문제점을 개선한 보다 해상도가 높은 조합가뭄지수를 제시하였다.
본 연구는 최근 30년 (1971-2000) 최한월 (1월) 평균 기온 및 풍속, 일사량 자료를 토대로 산출한 겨울철 주.야간 바람냉각지수의 분포를 바탕으로 남한의 겨울철 생리 기후지역을 구분하였다. 그 결과. 겨울철 주.야간 바람냉각지수는 기온, 풍속, 일사량 등의 기후요소뿐 아니라 해발고도, 해륙풍, 지형, 해류 등의 기후인자의 영향을 받아 남한은 크게 5개의 생리기후지역으로 세분되었다: 주간 서늘-야간 추움 지역, 주간 쌀쌀-야간 추움 지역, 주간 쌀쌀-야간 매우추움 지역, 주.야간 모두 추움 지역, 주간 추움-야간 극도로 추움 지역, 특히, 남해안을 제외한 해안-도서지역은 계절풍 및 해륙풍의 영향으로 주간에는 싸늘함(Keen), 야간에는 매우 추움(Very Cold)의 체감도를 보였다. 또한, 해발고도가 높은 대관령 지역에서는 기온 감률 및 계절풍의 영향으로 주간에는 추움(Cold), 야간에는 극도로 추움(Extremely Cold)의 체감도를 보였다. 본 연구는 다양하게 나타나는 주야간 바람냉각지수의 분포를 바탕으로 남한의 겨울철 생리기후 지역을 구분함으로써 의복 및 건축 등의 단열에 관한 의사결정시 필요한 기초자료를 제공하고자 하였다.
수치고도모형으로부터 산출된 지형변수는 지표면 프로세스와 관련된 공간모델의 개발에 있어 중요한 요소이다. 이 논문에서는 사면유역지수(upslope contributing area)가 토양성질의 공간적 분포를 예측하는 능력이, 사용한 알고리듬과 격자크기에 따라 어떻게 변하는지를 연구하였다. 상이한 환경조건을 지니는 여덟 군데의 연구지역에서 토양-경관 자료를 획득하여 이중 4개의 토양성질을 분석에 포함시켰다. 다섯 가지의 알고리듬을 통해 사면유역지수를 산출하여 이 지수들이 수치고도모형의 해상도에 얼마나 민감한지를 분석하였다. 다방향유수흐름 알고리듬(multiple flow algorithm)을 통해 계산된 지형변수가 대부분의 토양변수와 높은 상관관계를 보임과 동시에 격자크기의 변화에 낮은 민감도를 보였다. 지형변수와 토양변수 사이의 높은 상관관계는 15-50 m의 해상도에서 유사한 예측능력을보였다. 격자크기를 증가시켰을때 발생하는 미세지형정보의 손실을 감안한다면, 15-30 m 정도의 공간적 스케일이 토양경관 모델링에 적합할 것으로 판단된다.
For accurate wind resource assessment and wind turbine performance test, it is essential to secure wind data covering a rotor plane of wind turbine including a hub height. In general, we can depict wind speed profile by extrapolating or interpolating the wind speed data measured from a meteorological tower where multiple anemometers are mounted at different heights using a power-law of wind speed profile. The most important parameter of a power-law equation is a vertical wind profile exponent which represents local characteristics of terrain and land cover. In this study, we calculated diurnal vertical wind profile exponents of 8 locations in Jeju Island who possesses excellent wind resource according to the GUM (Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement) to evaluate its uncertainty. Expanded uncertainty is calculated by combined standard uncertainty, which is the result of composing type A standard uncertainty with type B standard uncertainty. Although pooled standard deviation should be considered to derive type A uncertainty, we used the standard deviation of vertical wind profile exponent of each day avoiding the difficult of uncertainty evaluation of diurnal wind profile variation. It is anticipated that the evaluated uncertainties of diurnal vertical wind profile exponents at 8 locations in Jeju Island are to be registered as a national standard reference data and widely used in the relevant areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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