The fact that the limits of information recency, diversity, and usability are mainly caused by the supply oriented geospatial data and service development is commonly recognized. It is recently tried to overcome the limits by facilitating user experience and VGI(Volunteered Geographic Information) in several geospatial web services. This study suggests conceptual architecture and service scenario for geospatial collaborative platform prototype through review and examination of previous researches. The prototype, composed of 4 unit modules: 3D POI Creation Module, 3D POI Application Module, 3D POI/Event Management Module, 3D POI/Event Monitoring Module, provides the capability of collaboratively dealing with geospatial work. The suggested service scenario is demonstrated by developing prototype for the service modules.
사물 인터넷(Internet of Things: IoT)이 M2M의 궁극적 비전이라면, 만물지능통신 기반 초연결은 사람 사물 공간 그리고 시스템 간에 끊김 없는 콘텐츠를 기반으로 인식 판단 처리가 이루어지는 초연결(hyper-connectivity) 인터넷의 궁극적인 비전이라고 할 수 있다. 본고에서는 인터넷의 기본 이념인 '모든 것들 간의 상호연결'이 실현되는 2030년 어느 날의 하루를 시나리오로 소개한다. 그리고 동 시나리오에서는 지구 규모로 모든 컴퓨터, 기기, 데이터, 콘텐츠가 상호작용하는 초연결 디지털 세상의 진면목을 보여준다. 이 과정에서 미래 만물지능통신 기반 초연결 관련 기술, 사회생활 등을 엿볼 수 있는 용어를 각 상황별로 쉽게 설명함으로써 시나리오 이해와 가독성을 높이고자 하였다. 마지막으로 분석을 토대로 사람의 생각, 기술 그리고 사회를 분산적이고 유기적으로 상호 연결할 수 있다는 월드와이드웹(WWW)의 담대한 비전을 포괄하는 초연결 혁명 시대의 함의를 고찰하고자 하였다.
Park, Jin-Hyeog;Kwon, Hyun-Han;Chae, Hyo-Sok;No, Sun-Hee
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.354-354
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2011
금강유역에 대한 기후변화 영향을 기후모형 및 수자원영향평가모형을 통하여 정량적으로 분석하기 위하여 한반도 최적 GCM모형으로 기상청에서 제공하는 ECHO-G GCM모형과 역학적 다운스케일링 기법을 이용한 공간해상도 27km의 지역규모의 MM5 RCM모형을 이용하였다. A1B시나리오 기반으로 고해상도 기후변화 시나리오를 작성하여 분석기간을 2015년대(2001-2030), 2045년대(2031-2060), 2075년대(2061-2090)로 구분하여 미래 연평균강수량, 기온 등을 전망하였고, 과거 30년 자료의 100년빈도 강수량과 미래의 100년 빈도강수량의 변동성을 평가하였다. 기본적으로 GCM 및 RCM은 시공간적 스케일의 상이성으로 인해 수자원 영향 평가를 위한 자료로서 직접적인 이용은 현실적으로 곤란하다는 점에서 본 연구에서는 RCM 격자자료를 유역단위에서 강우관측소 지점 단위로 공간적 Downscaling을 실시하였으며 RCM 월자료에 대해서 일단위 자료로 시간적 Downscaling을 수행하여 기후모델로부터 발생하는 시공간적 스케일의 문제점을 극복하였다. 또한 유역단위의 상세수문시나리오를 생산하기 위해서 다지점 비정상성 Downscaling 기법을 활용하여 기존 일강수량 모의기법에서 간과 되었던 비정상성을 고려하여 미래 기후변화에 따른 강수사상의 변동성을 다양한 방법으로 검토하였다. 2001년~2006년 기간동안 SWAT모형을 이용하여 용담댐유역 용담댐 지점의 유입량과 SWAT의 최종방류부의 유량분석값을 비교한 결과 모의치와 실측치가 90.1% 일치하는 것으로 나타났고, 천천수위관측소 지점의 유량을 모형결과와 비교분석 한 결과에서도 91.3% 일치하는 것으로 나타났다. 한편, 대청댐 지점의 유입량과 SWAT의 최종방류부의 유량분석값을 비교한 결과 모의치와 실측치가 84.4% 일치하는 것으로 나타나 금강유역내 용담댐 및 대청댐을 대상으로 유출분석 검토 결과 적용성이 있음을 확인하였다. 기후변화 분석기간은 2011년부터 2090년까지 80년을 대상기간 으로 선정하였으며, 분석결과 2011~2020년 사이 유출량이 18%증가하는 것으로 전망되었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.25-25
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2018
본 연구는 충주댐을 대상으로 기후변화에 따른 미래 댐운영에 미치는 영향을 평가하기 위하여 연구 목적에 접합한 GCM 및 상세화 기법 선정을 위한 절차를 적용함으로써 사용자 중심의 기후변화 시나리오 상세화 자료가 유입량의 재현성 평가에 미치는 영향을 분석하였다. 우선 편이보정 전의 29개 원시 GCM에 대한 강수량 및 기온의 순단위 시 공간적 재현성 평가를 통해서 상위 16개 GCM을 선정하였다. 이후 상세화 기법을 선정하기 위해서 유입량 전망에 중요하다고 판단되는 총강수량(prcptot) 및 일최대강수량 (rx1day)을 기후지수(Climate Indices)로 선정하였다. 상세화 기법은 과거기간의 재현성이 평가, 미래기간 시그널 왜곡도 평가, 공간상관성에 대한 재현성 평가를 통해 SQM 기법을 선정하였다. 제한적인 기후변화 전망 자료를 고려하여 과거 30년 기간에 대한 모의결과 월단위 모형효율지수(ME) 및 결정계수 ($R^2$)는 모두 0.92로 만족할 만한 결과를 보여 주었다. GCM 선정에 따른 오차는 원시 GCM을 통해 선정된 16개 GCM을 사용한 경우 유입량 재현성 평가에 있어 가장 좋은 결과를 보였다. 전체적으로 상세화 자료를 유역 모델링에 활용하는 경우 GCM의 선정보다는 상세화 기법의 선정이 전체적인 재현성 평가에 있어서 중요한 것으로 나타났다. 미래기간에 대한 평균 유입량 전망은 모든 RCP 시나리오에서 근 미래 보다는 중간 및 먼 미래 기간 동안에 유입량이 증가하는 경향을 보였다. 또한 모든 미래 기간에 대해여 RCP 8.5 시나리오가 RCP 4.5 시나리오와 비교하여 유입량의 증가가 높을 것으로 전망되었다. 홍수 관리측면에서 중요한 일 최대 유입량의 미래 변동은 평균 유입량과 비교하여 최대 두 배 이상의 높은 변화율을 보였다. 댐운영 측면에서는 연간 총 유입량의 변화보다 시기별 유입량의 변동 특성을 이해하는 것이 중요하며, 평균 유입량 및 일단위 최대 유입량 모두 근 미래 기간에 대해서는 RCP 시나리오 모두 7월 및 8월을 중심으로 유입량이 증가하는 경향을 보였다. 반면 중간 미래에서 먼 미래로 갈수록 평균 및 일단위 최대 유입량 모두 전체 기간에 걸쳐 증가하는 경향을 보였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.184-184
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2021
2020년의 경우 대기 상층 제트기류가 크게 강화됨에 따라 작은 규모의 저기압의 발달이 평년보다 두 배 이상 증가하였고, 그로 인해 장마가 최대 54일가량 지속되며 1조 371억 원 가량의 대규모 침수피해가 발생하였다. 이와 같이 최근 기후변화로 인한 이상 기후가 빈번하게 발생하고 있으며, 그로 인해 홍수, 태풍과 같은 재난의 강도 및 파급되는 재산피해가 점차 증가하고 있는 추세이다. 따라서 본 연구에서는 기후변화를 고려하여 향후 30년간 강우량 변화 추이를 파악하고, 이에 따라 파급되는 재난피해 규모의 증가 추세를 확인하고자 하였다. 기후변화 시나리오는 IPCC AR6(Intergovernmental Panel on Climate Change - Sixth Assessment Report)에서 제시하고 있는 시나리오 중 극한 시나리오인 SSP5-8.5와 안정화 시나리오인 SSP2-4.5 시나리오를 활용하고자 하였다. GCM(General Circulation Model) 자료는 전 지구적 모형으로 공간적 해상도가 낮은 문제가 있기 때문에, 국내 적용을 위해서는 축소기법을 적용해야 한다. 본 연구에서는 공간적 축소를 위해 통계학적 기법 중 인공지능 기법을 적용하고 Reference data와 종관기상관측(ASOS)의 실측 강우 자료(1905 ~ 2014년)를 통해 학습된 모형의 정확도 검증을 수행하였다. 또한 연 강수량과 연도별 홍수피해의 규모 및 빈도를 확인하여 연도별 강수량 증가에 따른 피해 규모의 증가를 관계식을 도출하였다. 이후 최종적인 축소기법으로 모형을 통해 향후 2050년까지 부산광역시의 예측 강우량을 전망하여 연 강수량의 증가량과 피해 규모의 증가량을 전망해보고자 하였다. 본 연구 결과는 부산광역시의 예방단계 재난관리의 일환으로 적응형 기후변화 대책 수립에 기초 자료로써 활용될 수 있을 것이다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.158-158
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2012
기후시나리오는 시 공간 해상도가 낮아 결과를 직접적으로 활용하기에는 한계가 있다. 따라서 국내외적으로 지역기후모형(RCM)을 통해 고해상도 기후시나리오를 생산하여 각 분야의 영향평가 시 활용하고 있다. 그럼에도 불구하고 기후모형이 갖는 한계로 인하여 시나리오는 관측자료에 비해 과소모의되는 경향이 발생하기 때문에 이를 고려할 수 있는 편의보정 과정이 필요하다. 하지만 국내 외적으로 여러 편의보정기법이 존재하며, 편의보정기법 선정에 따라 최종 평가 결과에 영향을 미칠 수 있다. 특히 수문 분야에서 활용하기 위해 기후시나리오 중 가장 중요한 요건은 일단 관측치의 월 및 계절별 변동성이 잘 반영되는 가이며, 두 번째는 극한 사상(high, low)을 얼마나 잘 모의하여 홍수와 가뭄을 평가하는데 용이한 가이다. 따라서 본 연구에서는 기존 편의보정 기법의 불확실성을 평가하고, 이를 통해 수문학적 활용을 위한 고해상도 기후시나리오의 편의 보정 기법을 제안 및 적용성 평가를 수행하고자 한다. 기존 편의보정기법의 적용성을 평가하기 위해 Change factor method, Quantile mapping, Weather Generator 등을 이용하였다. 이를 위해 역학적으로 상세화된 기후시나리오와 기상청 관할의 기상관측소의 최고기온, 최저기온, 평균기온, 강수량 등의 기후 자료를 수집하였다. 평가를 위해 선정한 관측소 지점은 1951년부터 강수 및 기온 자료가 존재하는 기상청 관할 기상관측소를 토대로, 지역적인 평가를 위해 최종적으로 서울, 강릉, 대구, 부산, 목포, 광주, 전주, 울산, 추풍령을 선정하였다. 이 중 1956~1980년을 과거기간으로 1981~2005년를 미래기간으로 가정하고, 편의 보정 기법 적용하여 기온과 강수량의 통계적 특성을 비교 분석하였으며 평가결과, 편의보정 기법의 따른 한계점들을 도출하였다. 한계점들을 개선하기 위해 본 연구에서 제안한 편의 보정기법은 강수량을 크게 3단계(극한 호우사상, 강수일수, 평균 표준편차 보정)로 나누어 편의보정을 실시하는 것으로 극한 호우사상을 위해서는 연최대치 계열을 이용한 회귀식을 이용하여 보정하였고, 비초과확률을 이용하여 RCM 결과값의 강수일수를 보정하였다. 최종적으로 나머지 강수시나리오에 대해서 평균과 표준편차를 보정하여 최종시나리오를 생산 및 적용성을 평가하였다. 평가 결과, 기존 편의보정기법의 단점을 극복할 수 있었으며, 이를 통해 향후 수문학 분야에 적용하여 신뢰성 있는 기후변화 영향평가를 수행될 수 있을 것이다. 제안한 편의보정 기법 및 평가 결과에 대한 자세한 내용은 발표 시 제시하고자 한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.37-37
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2021
아시아 지역은 전 세계 인구의 60%가 집중되어 있으며, 지역 내에는 다양한 기후대가 혼재되어 있다. 통상, 기후대는 지역의 전반적인 기후 및 가용 수자원 특성을 파악하는데 유용하게 활용된다. 지구온난화의 영향으로 지역의 기후변동성은 심화되고 있으며, 이는 급격한 기후대 이동을 초래할 것으로 전망된다. 본 연구에서는 AR6 기후변화시나리오를 기반으로 전지구 기온상승에 따른 아시아 지역의 기후대 변화특성을 분석하였다. CMIP6 GCMs 및 공유사회경제경로(SSP1-2.6 및 SSP5-8.5) 시나리오를 활용하여 앙상블 기후변화시나리오를 산출하였다. 관측 및 시나리오 자료를 활용하여 산업화 이전 대비 미래 전지구 기온상승(1.5℃~5.0℃) 특성을 추정하였다. 통계적상세화 기법을 적용하여 기후변화시나리오를 상세화하고, 쾨펜 기후구분법을 적용하여 기후특성에 따라 기후대를 구분하였다. 이후, 개별 전지구 기온상승 조건 하에서 아시아 지역의 기후대 분포 및 변화특성을 분석하였다. 전지구 기온이 상승함에 따라 아시아 지역 전반에서 기후대 변화가 가속화되는 것으로 확인되었으며, 이는 모든 SSPs 및 GCMs 시나리오 하에서 동일하였다. 전지구 기온 상승폭은 SSP1-2.6 대비 SSP5-8.5 시나리오 하에서 크게 나타났으며, 동일한 1.5℃ 및 2.0℃ 기온상승 조건에 도달하는 시기도 SSP5-8.5 시나리오에서 현저히 빠른 것으로 분석되었다. 한편, 기후대 이동이 나타나는 지역은 전지구 기온이 상승함에 따라 증가하였으며 5.0℃ (SSP5-8.5) 기온상승 조건 하에서 변화량이 가장 큰 것으로 분석되었다. 다만, 동일한 기온상승 조건 하에서는 SSP 시나리오와 관계없이 기후대 변화 면적 및 공간적 변화패턴이 유사하였다. 기온상승에 따라 아시아 지역 내 열대기후와 건조기후 지역은 확대되는 반면, 온대 및 한랭, 극기후 지역은 줄어들 것으로 전망되었다. 본 연구에서 도출된 전지구 기온상승 조건 별 아시아 지역의 미래 기후대 변화특성은 지역별 기후변화 영향평가 시 기초자료로 활용될 수 있다.
Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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1999.10a
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pp.475-477
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1999
최근 지하공간에서 체류하는 시간이 점차 증가됨에 따라 지하공간상의 특성상 지하공간내 실내공기오염에 따른 위해성에 대한 논의가 계속되고 있다. 지하공간으로 대표적인 지하철 역사의 경우 근무자들이 노출되는 NO$_2$를 포함한 여러 가지 실내공기오염물질들이 역사에 설치된 각종 공조설비의 운영이 적절치 못할 경우 근무자들 뿐만 아니라 지하철 이용 승객들에게도 건강상 악영향을 미칠 우려가 있으므로 그 실태 파악이 요구된다.(중략)
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.21
no.2
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pp.53-62
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2013
Land-use/cover changes not only amplify or alleviate influence of climate changes but also they are representative factors to affect environmental change along with climate changes. Thus, the use of land-use/cover changes scenario, consistent climate change scenario is very important to evaluate reliable influences by climate change. The purpose for this study is to predict and analyze the future urban growth considering social and economic scenario from RCP scenario suggested by the 5th evaluation report of IPCC. This study sets land-use/cover changes scenario based on storyline from RCP 4.5 and 8.5 scenario. Urban growth rate for each scenario is calculated by urban area per person and GDP for the last 25 years and regression formula based on double logarithmic model. In addition, the urban demand is predicted by the future population and GDP suggested by the government. This predicted demand is spatially distributed by the urban growth probability map made by logistic regression. As a result, the accuracy of urban growth probability map is appeared to be 89.3~90.3% high and the prediction accuracy for RCP 4.5 showed higher value than that of RCP 8.5. Urban areas from 2020 to 2050 showed consistent growth while the rate of increasing urban areas for RCP 8.5 scenario showed higher value than that of RCP 4.5 scenario. Increase of urban areas is predicted by the fact that famlands are damaged. Especially RCP 8.5 scenario indicated more increase not only farmland but also forest than RCP 4.5 scenario. In addition, the decrease of farmland and forest showed higher level from metropolitan cities than province cities. The results of this study is believed to be used for basic data to clarify complex two-way effects quantitatively for future climate change, land-use/cover changes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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