• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.148-148
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• 2023

산업 고도화로 인하여 복잡하고 다양한 유기물의 사용량이 증가하였으며, 공공수역 내 새로운 오염물질이 유입됨에 따라 생화학적 산소요구량(BOD) 중심의 수질평가에 한계를 나타내었다. 이후 난분해성 물질을 고려한 유기물관리 정책과 총량관리의 필요성이 제기되었고 국내 하천과 호소에서는 총 유기탄소(TOC)를 유기물 관리지표로 설정하였다. 그러나 부영양 하천과 호소에서 TOC는 외부 부하뿐만아니라 식물플랑크톤의 과잉성장에 의해 증가할 수 있는 항목이므로 TOC 관리정책 추진을 위해서는 유기물의 기원에 대한 파악이 필요하다. 한편, 우리나라와 같이 몬순 기후대에 속한 댐 저수지의 경우 강우시 유입하는 탁수에 의해 다량의 유기물과 인이 유입되기도 하지만 식물플랑크톤의 제한요인 중 광량에 많은 영향을 미친다. 식물플랑크톤의 광합성은 수체 내 유기탄소 내부생성에 매우 중요한 요소이나 점 단위의 실험적 방법을 활용한 유기탄소 순환 해석은 저수지의 시·공간적인 변동성을 고려하기에 한계가 있다. 본 연구의 목적은 금강 수계 최대 상수원인 대청호를 대상으로 3차원 수리-수질 모델을 적용하여 유기탄소 성분 별 유입과 유출, 내부생성 및 소멸량을 평가하고 탁수가 저수지에서의 유기탄소 순환에 미치는 영향을 분석하는데 있다. 유기탄소 물질수지 해석을 위해 AEM3D 모델을 사용하였으며 2018년을 대상으로 입력자료를 구축한 후 보정 및 검정을 수행하였다. 모델은 유기탄소를 입자성, 용존성, 그리고 난분해성과 생분해성으로 구분하여 모의하며 유기물질 성상별 실험결과를 이용하여 입력자료를 구축하였으며 유기탄소순환 해석을 위해 4가지의 탄소성분과 조류 세포 내 탄소의 질량 변화율을 계산하였다. 이를 위해 외부 유입·유출부하율, 수체 내 생성(일차생산, 재부상, 퇴적물과 수체 간 확산) 및 소멸률(POC 및 조류 침강, DOC 무기화, 탈질)을 고려하였으며 탁수의 영향을 분석하기 위해 탁수 포함여부 시나리오를 구성하고 유기탄소 생성 및 소멸기작별 변동성을 비교 분석하였다. 모델은 2018년의 물수지를 적절히 재현하였으며 저수지의 수온 및 탁도 성층구조를 잘 재현해내면서 전반적인 수질을 적절하게 모의하였다. 탁수를 고려하였을 시 연간 TOC 부하량 중 내부기원 부하량은 56% 수준이였으나 탁수를 배제한 경우 내부기원 부하량은 82%로 나타났다. 특히, 연평균 Chl-a 농도가 44~48% 차이가 발생하면서 1차생산량이 약 4배가량 증가하였다. 몬순지역에서의 탁수는 체류시간이 긴 성층 저수지에서 식물플랑크톤 성장제어에 큰 영향을 미쳤으며 전반적인 유기탄소 순환을 해석하는데 있어 매우 중요한 인자로 작용하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제18권4호
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• pp.242-252
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• 2016

생태계 과정 모형인 BIOME-BGC를 이용해 국내 상록침엽수림의 탄소-물 순환 과정의 계절 및 연간 변화를 모의하여 국내의 소나무 고사 현상의 기후-토심 영향을 분석하였다. 연구지로 2009년과 2014년 각각 소나무 대량 고사가 발생한 밀양과 울진을 선정하였다. 두 지역의 표준강수지수를 산정한 결과 약 5년 내외의 주기의 가뭄현상을 판별하였다. 2000년 중반 이후 가뭄은 고온 건조 기후 특성을 보였다. 모형의 여러 변수를 조사한 결과, 임시탄소저장소인 Cpool 변수가 탄소기아에 의한 소나무고사 현상과 개연성이 큰 변수로 나타났다. Cpool의 감소는 총일차생산성(GPP) 감소 혹은 유지호흡(Rm) 증가의 결과로 발생하였고, 연구기간 중 Cpool이 최저값을 보인 해는 각 연구지역에서 소나무 대량 고사가 발생한 해와 잘 일치하였다. 두 지역 모두 가뭄에 의한 GPP 감소와 고온에 의한 Rm 증가가 Cpool의 감소를 초래하였는데, GPP와 Rm의 상대적 기여도는 지역별로 상이하였다. 특히 저온다습한 울진의 경우 Rm 증가 영향이 중요한 요인이었다. 한편 낮은 토심에서 생산성, 생체량, 증산량, Cpool 등 제반 탄소-물 관련 변수가 감소하였고 연간 변동폭이 증가하였다. 그러나 0.5 m 이하 토심에서는 Cpool에 큰 차이가 없는 것으로 보아 일정 수준 이하의 토심에서 생체량-생산성-유지호흡 간의 균형에 따라 Cpool이 유지되는 적응 메커니즘이 나타난 것으로 보인다. 이 연구의 결과 소나무 고사와 관련한 고온건조-탄소 기아 가설을 제안하였고, 보다 현실적 분석을 위한 향후 모형 개선 방향을 제안하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제33권4호
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• pp.73-82
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• 2017

우리나라는 세계 5위의 자동차 생산국이고 전체 제조업 가운데 자동차 산업이 차지하는 비중이 높다. 그리고 우리나라 10대 수출품목 중 2위를 차지할 만큼 중요한 산업이다. 우리나라는 국내외에서 생산된 자동차 중 약 300만대를 수출하고 있다. 우리나라와 함께 일본도 자동차 산업 비중이 높고 전 세계에 약 400만대 이상의 자동차를 수출하고 있다. 우리나라와 일본 모두 국내에서 생산된 완성차와 중고차를 선박을 통해 수출하고 있다. 따라서 자동차 생산공장 인근에 자동차 부두가 개발되어 이용되고 있다. 그러나 자동차 수출항만에 있어서 열악한 부두시설, 수출입 자동차 선적 또는 하역을 위한 야드 공간의 부족, 자동차 하역에 비전문화 된 하역업체의 숙련도 부족 등으로 하역이 지연되거나 자동차전용선이 대기하는 등의 비효성의 문제가 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라와 일본의 자동차 수출항만의 효율성을 측정하여 비교 분석하는데 목적이 있다. 자동차 수출항만의 효율성 측정을 위하여 자료포락분석(DEA) 중 불변규모수익(CRS)와 변동규모수익(VRS)모델을 이용하였다. 투입 및 산출변수로는 안벽길이, 야드면적, 자동차처리대수로 설정하였고 평가대상은 총 25개 항만으로 구성하였다. 효율성 측정 결과 두 모델에서 모두 효율성이 높게 나타난 항만은 우리나라가 2개 항만(광양항, 울산항), 일본이 3개 항만(Kanda항, Omaezaki항, Kanmon-Shimonoseki항)으로 나타났다. 이 결과는 우리나라와 일본의 자동차 수출항만의 효율성 향상과 경쟁력 확보를 위한 전략을 수립하는데 활용될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.92-92
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• 2017

본 연구에서는 수치모델을 이용하여 대하천서 발생되는 조류의 공간적 농도 분포를 예측하였고, 현장실험을 통해 모델을 검증하였다. 국내하천은 다수의 지류가 본류로 유입됨에 따라 오염물질의 생산과 공급이 지속적으로 발생하고, 하천의 유로연장과 하폭에 비해 수심이 낮은 지형학적 특성을 지닌다. 따라서 지류 유입 이후 발생되는 조류의 거동 특성을 분석하기 위해 수심 적분된 2차원 이송-확산 모델을 사용하였다. 광합성 성장을 이루는 조류의 성장속도 계산을 위해 영양염류, 수온, 일사량과 수심 등을 변수로 하는 성장속도 함수들을 위의 모델과 결합하였다. 본 연구의 대상구간은 낙동강과 금호강 합류부를 포함한 강정고령보 하류 약 9.2 km 구간으로 모델 검증을 위한 현장실험을 수행하였다. 2차원 이송-확산 모델의 입력 값인 유속 및 수심을 계산하는 수리동역학 모델 검증을 위해 미국 Sontek사의 M9을 이용하여 낙동강과 금호강 각각 32개, 12개 측선에 대하여 수리량을 측정하였다. 수리량 측정결과, 금호강과 낙동강의 평균 유량은 각각 $240m^3/s$, $60m^3/s$로 측정되었고 측정된 유량을 모델의 상류단 경계조건으로 사용하여 측정 유속 및 수심과 유사한 결과를 모델로부터 취득할 수 있었다. 조류 농도 측정을 위해 독일 bbe사의 AlgaeTorch 10을 사용하였으며, 수리량 측정과 동일한 측선서 총 조류 세포수(cells/ml)를 측정하였다. 농도 측정결과, 하류로 내려감에 따라 조류의 농도가 증가하는 경향이 나타났고 금호강 합류 후 최대농도는 측정구간 최하류 우안서 4,460 cells/ml로 나타났다. 주 흐름이 발생하는 하천 중앙부에 비해 유속이 느린 하안서 상대적으로 높은 농도가 측정되었으며, 이와 같은 경향은 하류로 내려감에 따라 강하게 나타났다. 측정된 조류 농도를 이용한 2차원 이송-확산 모델 검증결과, 합류부 최상류 측선서 MAPE = 10.5 %의 최대오차가 발생하였고 최하류 측선서 MAPE = 6.7 %의 최소오차가 발생하였다. 인과 질소와 같은 영양염류의 농도가 높고 횡 방향 수온 분포가 균일한 대상구간의 특성상 영양염류 함수와 수온 함수로부터 계산된 성장속도 가중치 범위는 각각 0.8~1.0, 0.91~1.09로 공간적 변동성이 크게 나타나지 않은 반면, 수심을 변수로 하는 일사량 함수의 성장속도 가중치 범위는 0.05~1.00으로 상대적으로 매우 높은 공간적 변동성이 나타났다. 수심이 4 m 이하인 하천 양안서 0.8 이상의 가중치가 나타났으며, 수심이 7 m 이상인 하천 중앙서 0.4 이하의 가중치가 나타났다. 본 연구의 수치모의 결과, 수리동역학 모델로부터 계산된 수심이 모델 결과 값에 큰 영향을 미치는 것으로 판단된다.

• 한국항해항만학회지
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• 제44권1호
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• pp.44-52
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• 2020

세계적인 장기경기침체 속에서 보다 정확한 물동량 예측은 항만정책 수행에 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 부산항 컨테이너 물동량(수출입화물과 환적화물)을 단변량 모형인 ARIMA 뿐만 아니라 인과관계가 있을 것으로 예상되는 경제규모(한국, 중국, 미국의 국내총생산), 금리수준 그리고 경기변동을 고려한 벡터자기회귀모형과 벡터오차수정모형을 활용하여 추정하고 비교하였다. 측정자료는 2014년 1월부터 2019년 8월까지 월별 부산항 컨테이너 물동량이다. 분석결과에 의하면, 수출입물동량 시계열은 비교적 안정적(stationary)이어서 VAR에 의해 추정하였고 환적화물은 불안정적(non-stationary)하지만, 경제규모, 금리 및 경기변동과 공적분(장기적인 균형관계)를 띠고 있어 VEC모형으로 추정하였다. 추정결과, 안정적인 수출입화물 추정에서는 단변량 모형인 ARIMA가 우수하고 추세가 있는 환적화물은 다변량모형인 VEC모형이 보다 예측력이 우수한 것으로 나타나고 있다. 특히 수출입화물은 우리나라 경제규모와 관련이 있고, 환적화물은 중국과 미국 경제규모와 밀접한 관련이 있다. 또한 중국 경제규모가 미국에 비하여 더 밀접하게 나타나고 있어 환적화물 증대전략에 시사점을 주고 있다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.19-43
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• 2016

이 연구에서 Asia 금융 위기의 원인을 고찰하여 보고, European Monetary Systems의 금융 위기와 비교하여 본다. Asian 신흥 국가들은 1997년도에 금융 위기를 경험하였고, European Monetary Systems의 국가들도 1992년도에 동일한 경험을 하였다. 또한, 중남미의 신흥 경제국가인 Mexico 역시 1994년에 금융위기를 겪었다. 이 연구의 목적은 이들 금융위기의 내면을 고찰하고 그 결과로부터 일반화된 법칙을 추출하는 것이다. 이 연구에서는 금융위기를 경험한 한국과 영국과 멕시코를 각각 세가지 다른 모형으로 연구하고 비교하였다. 이 접근 방법은 체계적인 조사를 통하여 세 국가의 차이점을 보여주고 또한 공통적인 내재 요인을 관찰한다. 이전의 많은 연구 방법들은 대부분 선형 회귀식을 통한 causal model에 초점을 맞추고 있지만, 이러한 선형 회귀 모형의 약점을 보완하여서 현실에 산재하며 존재하는 비 선형의 문제를 해결하기 위하여 또 다른 방법을 제안하여 본다. 이 연구에서 사용한 구조 방정식(Structural Equation Model) 모형은 현실로부터 원인을 추출하고 분석하는 연구에 적합하며, 신경망(Artificial Neural Network) 모형은 선형모형의 단점을 보완하여서 비 선형 요인을 설명해 준다. 구조방정식 모형에 적용하기 위하여서 LISREL(LInear Structural RELationship)을 사용하였다. LISREL은 확인적 요인분석과 계량경제학에서 개발된 연립방정식모델에 토대를 둔 다중회귀분석 및 경로분석 등이 결합된 성격을 갖는 방법론으로 다양한 연구에 적용된다. 또한 인공지능(Artificial Intelligence) 기법 중의 하나인 신경망 모형은 선형회귀 분석과 다른 형태의 결과를 도출한다. 세가지 방법론의 우수성을 비교하기 위하여 Hit ratio를 각 국가/ 각 방법론 별로 구분하여서 비교한 결과 다른 방법론 보다 신경망이 더 좋은 성과를 나타내고 있는 것을 확인할 수 있었다. 세가지 방법론에 각각 일반적인 환율 예측에 사용되는 변수를 사용하였다. 소비자 물가지수(Consumer Price Index), 국내총생산(Gross Domestic Product), 이자율(Interest rate), 주가지수(Stock Index), 경상수지(Current Account), 외환보유고(Foreign Reserves)의 6가지 변수를 이용하여서 환율을 예측하여서 급격한 환율 변화로 초래되는 경제위기를 예측하려고 하였다. 각각의 국가의 데이터는 대한민국은 1991년부터 1999년까지, 영국은 1986년부터 1995년까지, 멕시코는 1988년부터 1998년까지의 기간을 정하여서 시계열자료를 분기별로 사용하였다. 각각의 데이터는 Data Stream과 한국은행(Bank of Korea)의 데이터를 이용하여서 분석하였다. 선형회귀방정식을 이용한 분석과 구조방정식인 LISREL을 이용한 분석은 각각 Hit ratio가 국가별로 순위가 변동되기도 하였으나, 인공지능 방법론인 인공신경망의 경우는 모든 국가에서 가장 좋은 예측 결과를 나타내고 있었다. 이 논문은 환율의 변동에 대한 다양한 예측 모형을 비교하고 평가하여서 연구에서 제시하는 개념을 검토하였다는 점에서 의의를 갖는다.