본 연구는 부산항 주변 저서생태계의 상태를 파악하기 위해 수행되었으며, 이를 위해 저서다모류군집의 시 공간 분포 패턴과 저서환경요인에 대한 조사를 실시하였다. 현장 조사는 북항, 남항 그리고 감천항 내 외측에 선정된 15개 정점에서 2007년 2월부터 12월 사이에 계절별로 진행되었다. 부산항 주변 저서환경요인 중 수온, 염분, 퇴적물 특성 등은 전반적으로 균일한 특성을 보였으나, 총유기탄소(TOC), 산휘발성황화물(AVS), coprostanol과 같은 유기물 함량 및 오염과 관련된 변수들은 부산항의 내 외측에서 뚜렷한 차이를 보였다. 저서다모류군집의 총 종수는 96종, 평균 개체밀도는 1,814 개체/$m^2$ 이었으며, 출현종수는 대체로 외측에서, 개체밀도는 내측에서 높았다. 주요 우점종은 Aphelochaeta monilaris, Magelona japonica, Pseudopolydora paucibranchiata 등으로 다수의 유기물 오염지 표종들이 포함되어 있었다. 다변량분석 결과, 전체 군집은 부산항의 내측군집과 외측군집으로 구분되었으며, 계절성은 큰 영향을 마치지 못하였다. 전체군집구조와 가장 밀접한 상관성을 보인 환경요인은 coprostanol과 산휘발성황화물이었다. 생불과 환경 두 가지 측면 모두에서 부산항 내측의 유기물 오염이 의심되었으며, 그러한 현상은 북항 내측에서 특히 뚜렷하였다.
이 연구는 북서태평양에서 여름철(7-9월) 동안 발생하는 태풍 빈도를 예측하기 위한 다중회귀모델을 4가지 원격패턴을 이용하여 개발하였다. 이 패턴은 4-5월 동안 동아시아 대륙에서의 시베리아 고기압 진동, 북태평양에서의 북태평양 진동, 호주근처의 남극진동, 적도 중앙태평양에서의 대기순환으로 대표된다. 이 통계모델은 이 모델로부터 예측된 높은 태풍발생빈도의 해와 낮은 태풍발생빈도의 해 사이에 차를 분석함으로써 검증되었다. 높은 태풍발생빈도의 해에는 다음과 같은 4가지의 아노말리 특성을 나타내었다: i) 동아시아 대륙에 고기압성 순환 아노말리(양의 시베리아 고기압진동), ii) 북태평양에 남저북고의 기압계 아노말리, iii) 호주 근처에 저기압성 순환 아노말리(양의 남극진동), iv) 봄부터 여름 동안 니뇨3.4 지역에 저기압성 순환 아노말리. 따라서 적도 서태평양에서 무역풍 아노말리는 양반구의 아열대 서태평양에 위치한 저기압성 순환 아노말리에 의해 약화되었다. 결국, 이러한 기압계 아노말리의 공간분포는 열대 서태평양에 대류를 억제하는 대신 아열대 서태평양에 대류를 강화시켰다.
도심지 개착구간의 교통 및 환경적인 영향을 최소화하기 위하여 단면적 $200\;m^2$ 이상의 정거장터널이 퇴적암반 중에 계획되었으나 토피고가 13 m 이하인 설계조건에 직면하게 되었다. 본 연구에서는 패턴설계가 아닌 시공사례와 아칭효과 발현을 기초로 세 가지 요소 - 단면형상의 영향, 작용하중의 적용방법, 지보방안과 터널안정성분석 - 를 중심으로 설계방향이 논의되었다. 단면형상의 역학적인 영향에 기초하여 기본설계안과 연구단면안이 유도되었고, 지보방안은 터널천반부의 침하방지 및 역학적인 평형상태를 유지하기위한 파이프루프 보조공법과 NATM의 지보원리를 활용하였다. 두 설계안의 비교분석으로부터, 터널라이닝을 개착구조물의 연장선상에서 제약한 설계조건과 터널안정성 및 철근배근의 시공성에 대해 기본설계안이 적합한 방안임을 확인할 수 있었다. 그리고 동일한 건축한계로 아치부의 응력집중이 발생되지 않는 안정적인 응력분포를 나타내는 연구단면안의 분석결과에서 보듯이 향후 대단면터널 설계기술의 향상을 위해 단면형상의 영향과 이완하중의 적용방안이 심도 있게 검토되어야 함을 알 수 있다.
본 연구에서는 기후변화와 대기환경 사이의 통합적 상호작용 연구를 위하여 전 지구규모 기후모델(CCSM3) 결과를 지역 규모 기후모델(MM5)의 초기 및 경계 조건으로 사용할 수 있도록 역학적 상세화(Downscaling) 기법을 개발하였다. 개발된 상세화 기법에서는 위 경도 좌표계로 이루어진 CCSM3 결과를 Lambert-Conformal Arakawa-B 격자 체계로, CCSM3의 hybrid-vertical coordinate를 MM5의 sigma coordinate로 대체하는 과정과 CCSM3 모델 수행 결과와 모델 수행에 필요한 변수들 간의 일치화 과정이 포함된다. 전 지구 규모 모델 결과들이 지역 규모 모델의 입력값으로 역학적 규모 축소되는 과정을 검증하기 위해 공간 분포 및 통계분석을 수행한 결과, 여름철과 겨울철의 기온 및 강수량 패턴이 동아시아 영역 및 한반도 지역에 대해 기존 관측을 이용한 결과와 매우 유사한 패턴을 보였으며, 통계 분석 결과 모델 예측지수가 기온의 경우 0.9 이상의 좋은 값이 나타났으며, 상관성 역시 0.9 수준의 결과를 보여 인터페이스 구축이 성공적으로 수행되었음을 알 수 있다.
Forel-Ule Index (FUI)는 자연에 존재하는 담수 및 해수의 색을 남색부터 고동색까지 21 가지의 등급으로 구분하는 지표이다. FUI는 여러 선행연구에서 수계의 부영양화 지수, 수질인자, 광 특성 등과 연관 지어 분석되었으며, 여러 수질인자의 광학적 정보를 동시에 가지고 있는 새로운 수질 지표로써의 가능성이 제시되었다. 본 연구에서는 500 m의 높은 공간해상도를 가지는 정지궤도 해양위성해색탑재체(Geostationary Ocean Color Imager; GOCI) 관측 자료와 Random Forest (RF) 기계학습 기법을 활용하여 Ocean Colour-Climate Change Initiative(OC-CCI) 기반의 4 km FUI 자료를 공간 상세화 시켰다. 이를 활용하여 우리나라 연안 해역에 대한 수질인자와의 상관관계와 주요 해역에 대한 FUI의 공간적 분포 및 계절별 특성 변화를 분석하였다. 검증 결과 RF 기법으로 추정한 RF FUI는 결정계수(R2)=0.81, 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error; RMSE)=0.7784로, Pitarch의 OC-CCI FUI 알고리즘을 적용하여 계산한 GOCI FUI 추정 정확도(R2=0.72, RMSE=0.9708) 대비 향상된 결과를 보였다. RF FUI는 총 질소(Total Nitrogen), 총 인(Total Phosphorus), 클로로필-a(Chlorophyll-a), 총 부유물질(Total Suspended Solids), 투명도(Secchi Disk Depth)를 포함하는 5가지 수질인자와 각각 0.87, 0.88, 0.97, 0.65, -0.98의 상관계수로 강한 상관성을 보였다. 산출된 FUI의 시간적 패턴 역시 여러 수질인자와의 물리적 관계를 반영하며 유의미한 계절적 패턴의 변화를 보였다. 본 연구의 결과로 한반도 연안 수질 관리에서 고해상도 FUI의 활용 가능성을 제시하였다.
이 논문에서는 사전 정보가 없는 경우 고정밀 중력 탐사 자료를 광역-나머지 이상으로 분리할 때 중력 이상 자료의 특성을 바탕으로 다항식 접합법을 적용하는 방법을 제시하였다. 소규모 영역을 대상으로 하는 고정밀 중력 탐사는 1차 평면으로 광역 이상을 근사하는 것이 이상적인데 중력 이상의 패턴이 1차 평면으로 근사하기 어려운 경우, 먼저 완전 부게 이상을 Parasnis 밀도 추정 방법으로 분석한 후 중력 이상을 1차 평면으로 근사 가능하도록 분할하였다. 다항식 접합법으로 중력 이상을 광역-나머지 이상으로 분리할 때 중력 이상 자료가 지질 구조 및 중력 이상 분포 특성을 바탕으로 공간적으로 분할이 가능한 경우에는 전체 측정 자료를 한꺼번에 분리하지 않고 구획된 각각의 영역에서 광역-나머지 이상을 별도로 분리하는 것이 더 효과적임을 보였다.
본 연구에서는 전극 4대강 권역 6개 주요 수계(남한강, 낙동강, 남강, 금강, 영산강 및 섬진강)의 본류를 대상으로 하여 공간분석과 현장조사 및 평가를 통한 강변저류지 조성 후보지를 결정하였다. 강변저류지는 하천변에 배후습지와 연결될 수 있는 대규모 인공습지의 형태로, 홍수조절, 용수공급, 수질정화, 생태문화공간 제공 등 다기능의 목적을 갖고 있다. 또한 조성된 강변저류지는 배후습지로서의 역할 역시 수행이 가능하여, 수문학적 및 생태학적 관점에서 상당히 높은 효율성을 갖는 요소이다. 따라서 강변저류지 조성 효과를 높이기 위한 선행적 절차는 조성 후보지를 선정하는 것이다. 본 연구에서는 지리정보와 현장특성 (생태계 연결성, 교육-문화적 여건 등)을 종합적으로 파악하여 분석을 실시하였다. GIS 분석 결과, 각 수계별로 남한강 $71.5\;km^2$, 낙동강 $54.1\;km^2$, 남강 $2.3\;km^2$, 금강 $79.0\;km^2$, 영산강 $46.4\;km^2$, 섬진강 $15.7\;km^2$ 수준의 강변저류지 가능지역이 탐색되었으며, 위치상으로는 중하류부의 하천 합류부 등에서 넓게 분포하는 패턴을 보였다. 이 결과를 바탕으후 총 106개 지점에 대한 현장조사를 실시한 결과, 대체로 남강, 금강 등의 수계에서 배후습지로서 양호한 기능이 기대되는 강변저류지 가능 지점이 주로 분포하였다. 특히 현장 조사 중 낙동강, 섬진강 수계의 일부 지점은 인곤 습지 서식처(우포 등)와의 연계성, 주요 생물분류군 서식처와의 인접성(수달 서식처 등), 문화재 및 생태환경 교육여건(생태학습관, 사찰 등) 이 잘 구축된 경우로 파악되어 매우 양호한 것으로 사료된다. 향후 이들 지점에 대해서 정밀한 수문학적 고찰이 진행될 경우 보다 수문-생태-문화-교육 차원에서 효율적인 강변저류지의 조성이 가능할 것으로 기대된다.
대기 중의 이산화황(SO2)은 주로 인위적 배출원에 의해 발생하며 화학 반응을 통해 (초)미세먼지를 형성하여 직간접적으로 주변 환경 및 인체 건강에 해로운 영향을 주는 물질이다. 특히 지상에서의 농도는 인간 활동과 밀접한 관련이 있어 모니터링의 필요성이 매우 크다. 따라서, 본 연구에서는 TROPOMI SO2 연직 컬럼 농도 산출물 및 타 위성 산물과 모델 산출물 등을 융합 활용하여 기계학습 기법에 적용하여 SO2 지상 농도 추정모델을 개발하였다. 기계학습 기법으로는 널리 활용되고 있는 RF(Random Forest)에 잔차 보정 과정을 결합한 2-step 잔차 보정 RF를 적용하였다. 개발된 모델은 무작위, 공간 및 시간별 10-fold 교차 검증을 통하여 검증하였으며, 기울기(slope) 값이 1.14-1.25, 상관계수(R) 값이 0.55-0.65, rRMSE 값이 약 58-63% 정도로 나타났다. 이는 잔차 보정이 적용되지 않은 기존의 RF 대비 slope의 경우 약 10%, R과 rRMSE의 경우 약 3% 가량 향상된 결과를 보인다. 국가별로 나누어 분석하였을 때에는 샘플 수가 적고 SO2의 전반적인 농도가 낮은 일본 지역에서의 공간별 10-fold 교차검증 성능이 소폭 감소하는 것으로 나타났다. SO2 지상농도 분포를 계절별로 표출하였을 때, 일본의 경우 다른 지역 대비 연중 저농도가 관찰되며 높은 결측 값 비율로 인하여 관측소 농도 대비 2-step 잔차 보정 RF 모델에서 과대 모의하는 경향이 관찰되었다. 대표적 고농도 발생지인 중국의 YRD(Yangtze River Delta) 와 한국의 SMA(Seoul Metropolitan Area)의 계절적 분포 변화를 추가적으로 분석하였을 때, 연료 연소로 인한 겨울철 농도 증가 패턴이 나타났다. 이는 인위적 배출원의 영향을 크게 받는 SO2의 시공간적인 분포 특성을 잘 반영하고 있는 결과이다. 따라서, 본 연구를 통하여 제안한 모델은 장기적으로 SO2 지상 농도의 시공간적 분포를 파악하는 데에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최저주거기준은 자본주의 산업화 과정과 급격한 도농인구이동 과정에서 공통적으로 나타난 노동자계급의 주거환경 악화와 공중보건위생 문제에 대처하기 위한 수단으로, 주거복지 정책의 주요 쟁점으로 발전하였다. 본 논문에서는 주요 선진국을 대상으로 최저주거기준이 제도화되는 역사를 살펴보고, 서울시를 대상으로 2011년에 개정된 새로운 최저주거기준을 적용하여 1995년 이후 최저주거기준 미달가구의 시계열적 변화패턴과 지역별 특성을 분석한다. 분석결과 2010년 서울시의 미달가구는 50.1만 가구(136.8만 명, 14.4%)로 전국 평균인 11.8%에 비해 처음으로 높아졌으며, 2005년의 50.9만 가구에 비해 거의 감소하지 않은 것으로 나타났다. 이와 같은 서울 최저주거기준 미달가구 감소추세의 정체는 다른 시 도, 다른 시기에는 한 번도 관찰된 바 없는 현상으로서 개별 가구의 독자적인 능력만으로는 주거환경을 개선 할 수 없는 구조적인 한계 가구 층이 존재한다는 것을 알 수 있다. 아울러 서울시의 기타 거처(1.3%) 및 지하 옥상 거주 비율(9.6%)이 전국에서 가장 높아 서울시의 주거환경이 질적인 측면에서 가장 열악한 지역으로 변하였다는 것을 알 수 있다. 미달가구의 공간적 분포는 동북권과 서남권 방면으로 양분되어 있고, 여성가구주, 중장년층, 이혼가구, 저학력 및 대학 대학원 재학생, 비아파트 거주가구, 15~20년 경과주택 등에서 높은 미달비율을 보이고 있다.
본 연구에서는 Jeong et al. (2020)의 연구에서 수행된 지하수위 변동 패턴의 저차원 특징추출 과정의 문제점을 분석하고, 이에 대한 개선방안이 제안된다. 해당 연구에서는 Denoising autoencoder (DAE)를 이용해 전국의 연 단위 지하수위 변동 자료로부터 저차원 특징이 추출되며, 추출된 자료를 이용해 대수층의 수리 특성값을 예측하는 회귀 모델이 개발되었다. 그러나 특정 지역의 연도별 강수 패턴이 달라질 경우, 지하수위 변동 패턴 및 저차원 특징 또한 달라지며, 이에 따라 동일 지역임에도 불구하고 저차원 특징으로부터 추정되는 수리 특성값이 다양하게 나타날 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서는 조건부 생성 모델인 Conditional variational autoencoder (CVAE)를 이용하였으며, 전국 71개 지역에서 10년 동안 획득된 지하수위 자료와 강수 자료 간 상관관계가 학습되었다. 학습된 모델을 통해 모든 지역에 대해 동일 강수 조건이 적용될 때의 지하수위 자료가 생성되었으며, 생성된 지하수위 자료로부터 저차원 특징이 추출되었다. CVAE를 이용해 동일 강수 조건으로 생성된 지하수위 자료의 저차원 특징과 기존 DAE를 통해 추출된 저차원 특징이 비교되었으며, 그 결과 CVAE를 이용해 추출된 저차원 특징 간 거리가 저차원 공간상에서 보다 가깝게 분포하는 것이 확인되었다. 따라서 제안된 방법을 이용할 경우 대수층 특성에만 영향을 받는 지역별 지하수위 자료 및 저차원 특징이 효과적으로 추출될 수 있으며, 이를 통해 기존 개발된 회귀 모델의 성능이 개선될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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