• 제목/요약/키워드: 기상발생모형

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현장관측에 의한 친환경 해안조성을 위한 침식방지 호안공 개발에 관한 기초적 연구 (Basic Research on Revetments Development of Erosion Protection for Coastline Creation of Hydrophilic Environment by Field Observation)

  • 이종석;한재명
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제41권10호
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    • pp.983-993
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    • 2008
  • 근래에 이상기상과 지구 온난화로 인한 해수면 상승과 해사채취, 난개발에 의해 국내외 연안역에 여러 형태의 침식피해가 발생되고 있다. 이에 대한 침식방지 및 보호대책 공법이 적용되고 있으나 큰 실효를 거두지 못하고 있다. 연안보호 구조물로 PC 콘크리트 호안블럭이 국내외 연안에 시공되고 있으나 대부분의 기존 구조물들은 사람의 접근성이 어려운 구조물로 시공되어 있어 친수성이 부족한 실정이다. 본 연구에서는 이런 점들을 보완하여 사람들의 접근성이 좋으면서 연안침식 방지 보호 능력이 우수한 친수성 호안공을 개발하고자 한다. 개발한 호안공의 성능과 기능의 확보를 위해 모형실험이 반사율, 파량, 월파고에 대해 수행되었다. 그 결과는 일반 계단형 보다 훨씬 좋은 결과를 나타냈다. 또한 호안공의 실용화를 위해 현장실험은 노출부 일단면의 식생실험과 해안역의 침식구간에 시공실험을 실시하였다. 후자의 경우는 실험구간에서 많은 양의 모래가 짧은 시간에 퇴적되어 연안침식 방지 및 보호용 친수 호안공으로서의 현장 적용성을 확인하였다.

지역별 온실내의 잉여 태양에너지 산정 (Estimation of Surplus Solar Energy in Greenhouse Based on Region)

  • 윤용철;임재운;김현태;김영주;서원명
    • 농업생명과학연구
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    • 제45권4호
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    • pp.135-141
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    • 2011
  • 본 연구에서는 주간동안 온실 내에서 발생되는 잉여 태양에너지를 분석하고, 또한 잉여 태양에너지의 적정 축열 시스템 설계에 필요한 기초자료를 제공할 목적으로 수행하였다. 분석에 이용된 기상자료는 표준기상년 데이터로서 이용하여 국내 주요 지역을 대상으로 온실 형태별로 잉여 태양에너지를 분석하였을 뿐만 아니라 소요 난방에너지 등도 분석 및 검토하였다. 이상의 결과를 요약하면 다음과 같다. 9개 지역을 대상으로 지역별 잉여 태양에너지를 대해 분석한 결과, 난방에너지 대비 잉여 태양에너지 비율은 온실 형태별로 각각 약 212.0~228.0%로서 제주가 가장 높게 나타났다. 그 다음으로 부산, 광주, 진주, 대구, 대전, 전주, 수원, 및 대관령 순으로 나타났다. 그리고 온실 형태에 관계없이 몇 몇 지역을 제외하면 잉여 태양에너지만으로 소요 난방에너지를 거의 대체할 수 있을 것으로 판단되었다.

GAN 데이터 기반의 머신러닝 모델을 통한 미계측 하천에서의 수생태계 건강성 등급 예측 방안 연구 (A study on the prediction of aquatic ecosystem health grade in ungauged rivers through the machine learning model based on GAN data)

  • 이서로;이지민;이관재;김종건;임경재
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.448-448
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    • 2021
  • 최근 급격한 기후변화와 도시화 및 산업화로 인한 지류하천에서의 수량과 수질의 변동은 생물 다양성 감소와 수생태계 건강성 저하에 큰 영향을 미치고 있다. 효율적인 수생태 관리를 위해서는 지속적인 유량, 수질, 그리고 수생태 모니터링을 통한 데이터 축적과 더불어 면밀한 상관 분석을 통해 수생태계 건강성의 악화 원인을 규명해야 할 필요가 있다. 그러나 수많은 지류하천을 대상으로 한 지속적인 모니터링은 현실적으로 어려움이 있으며, 수생태계의 특성 상 단일 영향 인자만으로 수생태계의 건강성 변화와의 관계를 정확히 파악하는데 한계가 있다. 따라서 지류하천에서의 유량 및 수질의 시공간적인 변동성과 다양한 영향 인자를 고려하여 수생태계의 건강성을 효율적으로 예측할 수 있는 기술이 필요하다. 이에 본 연구에서는 경험적 데이터 기반의 머신러닝 모델 구축을 통해 미계측 하천에서의 수생태계 건강성 지수(BMI, TDI, FAI)의 등급(A to E)을 예측하고자 하였다. 머신러닝 모델은 학습 데이터셋의 양과 질에 따라 성능이 크게 달라질 수 있으며, 학습 데이터셋의 분포가 불균형적일 경우 과적합 또는 과소적합 문제가 발생할 수 있다. 이를 보완하고자 본 연구에서는 실제 측정망 데이터셋을 바탕으로 생성적 적대 신경망 GAN(Generative Adversarial Network) 알고리즘을 통해 머신러닝 모델 학습에 필요한 추가 데이터셋(유량, 수질, 기상, 수생태 등급)을 확보하였다. 머신러닝 모델의 성능은 5차 교차검증 과정을 통해 평가하였으며, GAN 데이터셋의 정확도는 실제 측정망 데이터셋의 정규분포와의 비교 분석을 통해 평가하였다. 최종적으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 통해 예측 된 미계측 하천에서의 데이터셋을 머신러닝 모델의 검증 자료로 사용하여 수생태계 건강성 등급 예측 정확도를 평가하였다. 본 연구에서의 GAN에 의해 강화된 머신러닝 모델은 수질 및 수생태 관리가 필요한 우심 지류하천 선정과 구조적/비구조적 최적관리기법에 따른 수생태계 건강성 개선 효과를 평가하는데 활용될 수 있을 것이다. 또한 이를 통해 예측된 미계측 하천에서의 수생태계 건강성 등급 자료는 수량-수질-수생태를 유기적으로 연계한 통합 물관리 정책을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이라 사료된다.

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기후변화 건강 취약성 평가지표 개발 (Development of a Climate Change Vulnerability Index on the Health Care Sector)

  • 신호성;이수형
    • 환경정책연구
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    • 제13권1호
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    • pp.69-93
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    • 2014
  • 본 저자는 IPCC 기후변화 취약성 평가 모형에 근거하여 취약성 지표를 선정하고 실증자료를 구축하여 전국 시군구 행정단위 수준의 기후변화 건강 취약성 지표를 개발하였다. 건강 취약성 지표는 선행연구와 달리 매개체 감염병, 홍수, 폭염, 대기오염/알레르기의 네 가지 건강영향별로 취약성을 평가할 수 있도록 개발하였고, 건강영향별 기후변화 취약성은 다양한 요인에 의해 발생함을 고려하여 특정 건강영향의 취약성을 여섯 가지 하부 지표(기상요소, 기후변화 건강영향(질환), 환경요소, 건강위험 취약계층, 사회여건, 보건의료체계)로 분해하여 위험요인별 기후변화 취약성을 살펴볼 수 있도록 하였다. 취약성 지표는 이론적 모형과 국내외 참고문헌을 바탕으로 가급적 우리나라 실정에 맞게 선정하였다. 지표 산출방식은 복합지표산정의 구체적인 방법에 따라 산출하였고, 이를 위하여 자료의 표준화, 가중치 계산, 산출된 지표의 합산방법 등에 신중을 가하였다. 표준화 방법으로는 자료의 극단값을 이용하는 Min-Max법을, 가중치는 위계적 계층분석법(AHP)에 의한 가중치를, 지표 합산방법은 비보상성 다기준 합산방법을 이용하였으며, 가중치 산정에 있어서 위계적 계층분석법외 예산배분법(BA)에 의한 가중치를 사용하여 가중치의 신뢰도를 고려하였다. 개별 지표는 단순 합산할 경우 지표에 따라서는 특정지표의 영향이 다른 지표에 의해 상쇄되어 버릴 수 있는 개연성을 줄이기 위해 지표의 합산과정에서 나타나는 보상성을 보정하였고, 합산방법을 달리하여 분석결과의 민감도를 평가하였다. 개발된 지표 적용결과, 기후변화 건강 취약성이 낮은 지역은 부산광역시가 10개 구로 가장 많았고 경상남도 4개 시군구, 서울, 인천, 전라남도가 각 3곳, 경기도, 충청남도, 울산이 각각 1곳으로 나타났다. 건강영향별 기후변화 취약성 평가결과, 매개체 감염병은 남부지방을 중심으로 특히 전라도, 경상남도, 충청도 해안가를 중심으로 취약했으며, 홍수로 인한 기후변화 취약성은 남해안과 서해안, 강 주변 지역에서, 폭염으로 인한 기후변화 취약성은 대도시나 그 주변 지역에서 높았다. 대기오염/알레르기로 인한 기후변화 취약성은 다른 건강영향과 달리 강원도, 경상북도 이외에 서울, 부산, 대구, 인천, 대전 등의 대도시와 경기도 일부 지역을 포함하여 70여 개의 시군구에서 취약한 것으로 나타났다. 기 개발된 기후변화 건강 취약성 지표는 시도, 지자체가 기후변화 적응대책 세부 시행계획을 수립해야 하는 현시점에서 건강에 대한 기후변화 취약성 정도를 파악하는 데 유용하게 사용될 것이며, 하부지표 또한 취약성의 중요 원인을 파악하는 데 도움이 될 것을 판단된다.

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등숙기 온도 및 일사량과 생육형질을 이용한 벼 종실중 및 종실질소함량 추정 (Estimating Grain Weight and Grain Nitrogen Content with Temperature, Solar Radiation and Growth Traits During Grain-Filling Period in Rice)

  • 이충근;김준환;손지영;윤영환;서종호;권영업;신진철;이변우
    • 한국작물학회지
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    • 제55권4호
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    • pp.275-283
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    • 2010
  • 이 등(2009b)의 보고에서는 등숙기 기온과 일사량이 종실중 및 종실질소함량에 미치는 영향과 이들 관계를 분석하였고, 이 등(2009a)의 보고에서는 등숙기 생육형질이 종실중 및 종실질소함량에 미치는 영향과 이들 관계를 분석하였다. 본 연구는 종실중 및 종실질소함량과 등숙기 기상(온도, 일사량) 및 등숙기 생육형질과의 관계를 이용하여 등숙기간 중 종실중 및 종실질소함량의 형성과정을 추정하는 모형을 구축하고자 하였다. 1. 출수후 등숙 진전에 따른 유효적산온도(AET, 임계온도 $7^{\circ}C$)와 적산일사량(AR)의 상승적에 따른 종실중과 종실질소함량의 변화를 나타내었을 때 통일한 AET ${\times}$ AR에서도 종실 종 및 종실질소함량의 상당한 변이가 존재하였다. 2. Logistic 함수를 이용하여 AET ${\times}$ AR에 따른 종실중과 종실질소함량의 최대경계선을 추정하였으며, 이를 각각 최대 종실중(GWmax)과 최대 종실질소함량(GNmax) 추정식으로 이용하였다. 3. 등숙기 생육형질 종 엽면적지수, 지상부 총건물중, 영화수 및 지상부 총질소함량이 등숙기간 중 종실중과 종실질소함량의 변이에 관여하였으며, 이들 등숙기 생육형질과 GWmax 및 GNmax를 이용하여 다음과 같은 종실중과 종실질소함량 추정식을 설정하였다. $$GW_E\;=\;6.557{\cdot}GWmax{\cdot}TDW^{0.5223}{\cdot}GNO^{-0.5582}$$ $$GN_E\;=\;150.20{\cdot}GNmax{\cdot}TNU^{0.5203}{\cdot}GNO^{-0.6205}$$ 4. 설정된 종실중 및 종실질소함량 추정 모델식을 이용하여 실제 종실중 및 종실질소함량을 추정하는 모형을 구축하였는데, 종실중 및 종실질소함량을 일부 과대 또는 과소 추정하였으나 대체적으로 실측값과 일치하는 경향이었으며, 등숙기 생육형질에 의하여 발생한 다양한 종실중 및 종실질소함량 변이를 비교적 잘 추정하였다.