본 연구는 호우(heavy rain) 발생 시 대기 중 미세먼지(particulate matter, PM) 저감효과를 규명하고 강우 지속에 따른 빗물 수질(pH, 전기전도도(electrical conductivity, EC), 수용성 이온) 분석을 통해 대기 중 PM이 빗물 수질에 미치는 영향을 평가하였다. 2020년 3월부터 2021년 2월까지강우 강도(7.5 mm/h)를 기준으로 총 6회의 강우를 대상으로 하였으며 빗물 샘플은 집수장치를 통해 50 mL를 연속적으로 수집하여 수질을 분석하였다. 대기 중 PM2.5 (≤ 2.5 ㎛ in diameter) 및 PM10 (≤ 10 ㎛ in diameter) 농도는 기상청 내 부산 남구 대연동 관측소의 automatic weather system (AWS)에서 측정된 일평균 자료를 이용하였다. 강우에 따른 대기 중 PM의 저감효율은 상대적으로 PM10에서 뚜렷하게 나타났으며, 특히 강우 강도 7.5 mm/h 이상(유형 1)의 호우 발생 시60% 이상의 저감효율을 보였다. 반면, 강우 강도 7.5 mm/h 이하(유형 2)일 때는 10% 이하의 저감효율을 보였으며, 강우 지속에 따라 대기 중 PM10 농도가 증가하는 경향을 보이기도 하였다. 총108개의 빗물 샘플 수질을 분석한 결과, 유형 1의 경우 초기 빗물의 평균 EC는 58.5 µS/cm으로 상대적으로 높았으며 대기 중 PM10과 양의 상관관계(r = 0.99)를 보였고 평균 pH는 4.3으로 산성도가 높게 나타났으며 대기 중 PM10과 음의 상관관계(r = -0.99)를 보였다. 반면, 유형 2의 경우 대기 중 PM10과 EC (r = -0.56) 및 pH (r = -0.41) 간 뚜렷한 상관관계가 나타나지 않았다. 또한 강우가 지속됨에 따라 EC와 수용성 양이온(Na+, Mg2+, K+, Ca2+, NH4+) 및 음이온(Cl-, NO3-, SO42-)의 농도는 지속적으로 감소하는 경향을 보였으나 pH의 경우 강우 강도에 따라 증감의 경향이 다르게 나타났다. 유형 1의 경우 강우 지속에 따라 pH가 증가하여 산성도가 낮아졌으나 유형 2는 pH의 증감 형태를 뚜렷하게 확인하기 어려웠다. 연구 결과를 통해 강우 초기 높은 강도로 강우가 지속될 경우 대기 중 PM10이 빗물 수질에 영향을 미칠 수 있는 것으로 판단되며, 이에 따라 호우 발생 시 강우가 대기 중 오염물질을 지표면으로 유입시킬 수 있는 매개체로 작용할 수 있음을 지시한다.
본 연구에서는 고려시대의 천문 기상 기후 현상을 담고 있는 고려사(高麗史)에 기록된 한국 중세(A.D. 936~1391)의 가뭄, 홍수, 상해 등의 자연재해와 흉년, 역질, 반란 등의 사회불안 현상과의 관련성을 비교 분석하였다. 고려시대의 여러 자연재해 중 가뭄은 4~5년에 최소 1회 이상 역사서에 기록되어 있다. 삼국시대 자료를 포함한 고대와 중세 기간 중 대략 AD 286~335년, AD 786~835년, AD 1261~1320년 경에 가뭄의 발생빈도가 상대적으로 높게 나타났다. 고대와 중세 1,500년간의 가뭄 현상은 세 번의 주기가 인정되며, 대략 500년의 시간 간격으로 발생하였다. 고려 말기에 증가한 가뭄 발생빈도는 사회 혼란 요소로 볼 수 있는 흉년과 반란이 자주 발생한 것과 일치한다. 이러한 기록들로 볼 때, 가뭄과 같은 자연재해는 농업 중심 국가였던 고려의 멸망에 영향을 주었을 것으로 추정된다.
태양광발전은 현재 국내 신재생에너지 중 발전량과 설비용량 비중이 가장 크다. 수상태양광은 국내의 육상태양광 발전시설의 여러 가지 단점을 보완한 방식이다. 본 연구는 군산 새만금에 위치한 18.7 MW 시설용량의 수상태양광발전소를 대상으로 발전량을 분석하고자 한다. 기후의 영 향을 많이 받는 태양광발전사업의 특성으로 타당성을 확인하고자 관련 연구자들은 태양광 발전량 예측에 많은 기법들을 적용하였다. 일반적으로 발전량 예측에 필요한 변수들은 사업대상 지역의 경사면 일사량, 발전효율, 패널 설치 면적 등이다. 본 연구는 기상청 과거 10년간의 월 일사량 데이터를 활용하여 태양광 발전량을 분석하였다. 발전량을 예측하기 위해서 몬테카를로 시뮬레이션 기법을 적용하였으며, 태양광 패널의 발전효율과 일사량을 시뮬레이션의 변수들로 사용하였다. 새만금 태양광의 경우, 가장 태양광 발전량이 많은 달은 5월이며, 가장 적은 달은 12월로 예측되었으며, 발전량은 월평균 2.1 GWh이고, 최소 월 발전량은 0.3 GWh, 최대는 5.0 GWh로 분석되었다.
2019년도의 세계기상기구(WMO)의 자료에 따르면, 2015~2019년의 전 지구 평균기온은 산업화 이전 시기(1850~1900년)보다 1.1℃ 상승하였다. 평균기온이 1.5℃가 상승할 경우 극한 고온, 호우 및 가뭄 등 자연재해의 발생이 증가할 것이며 이러한 변화가 온난화 속도와 규모에 따라 더욱 심화할 것으로 전망하였다. 이러한 지구온난화의 영향으로 인해 지구 지표면 기온이 점차 상승하게 되면서 열대지방에서나 재배할 수 있었던 과일을 우리나라에서도 열대과일이 재배되어 수확하는 현상을 볼 수 있게 되었다. 유엔 산하 기후변화에 관한 정부 간 협의체 IPCC가 발표한 5차 보고서에 따르면 지금 추세대로라면 21세기 말(2081~2100년) 세계 평균기온 현재보다 3.7도가 상승할 것으로 전망했다. 점진적으로 기온이 상승하면 우리나라의 현재 좋은 품질의 과일을 생산할 수 있는 재배지역이 미래에는 불리한 지역으로 바뀔 수 있다는 위기에 직면하게 되었다고 판단된다. 본 논문에서는 아두이노를 활용하여 재배자가 원하는 식물의 성장을 위해 맞춤 환경을 제공하는 식물재배 시스템을 개발한다.
본 연구에서는 연 및 월별 기후요소와 지역특성이 증발접시 증발량과 Penman 증발량에 미치는 영향 차이를 분석하였다. 이를 위하여 우리나라 전국 52개 기상관측지점에서 관측된 연 및 월별 기후자료를 수집하여 추세분석을 실시하였고, 다변량 회귀분석 등을 실시하여 연구지역의 지리적 요소와 기후요소가 증발접시 및 Penman 증발량에 미치는 영향을 비교분석하였다. 단계입력방식의 다변량회귀분석 결과에 의하면 년별 증발접시 증발량의 경우 지리적 요소로서 도시화율이, 기후요소로서 기온, 습도, 풍속, 일사량 등이 포함되어 이들 지리적 및 기후요소의 영향을 받는 것으로 나타났고, 풍속에 의해서 가장 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 한편 Penman 증발량은 지리적 요소가 회귀식에 포함되지 않아서 지리적 요소의 영향을 받지 않는 것으로 나타났으나, 강수량을 제외한 다른 기후요소(기온, 습도, 풍속, 일사량)가 회귀식에 포함되어 이들 기후요소에 의해서 유의한 수준에서 영향을 받는 것으로 나타났다. 특히 풍속에 의해서 가장 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 증발접시 증발량 추세의 경우 7월에 지리적 요소로서 해안근접성이 회귀식에 포함되어 증발접시 증발량 추세에 영향을 미치는 것으로 나타났지만 연별 및 다른 계절에서는 지리적 요소 및 기후요소가 회귀식에 포함되지 않아서 증발접시 증발량 추세에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 한편 Penman 증발량 추세는 년별 및 월별 모두에서 지리적 요소가 회귀식에 포함되지 않아서 이들 지리적 요소에 의해서 영향을 받지 않는 것으로 나타났다.
우리나라에서 발생하는 호우의 발생원인은 태풍과 집중호우로 구분할 수 있다. 태풍은 비정기적으로 우리나라에 영향을 끼치며 막대한 강우를 유발시키며, 집중호우는 전선형 호우와 같은 장마와 지형성 호우인 국지성 호우를 의미한다. 태풍과 집중호우는 매년 우리나라에 극한강우를 발생시킴으로써 침수 등의 재해를 유발시키고 있다. 따라서 본 연구에서는 호우의 원인을 태풍과 집중호우로 구분하여, 집중호우로 인한 강우자료를 이용하여 확률강우량을 산정하였다. 집중호우에 대한 평가는 돌발홍수와 같은 짧은 지속시간의 호우에 대한 분석에 활용할 수 있다. 확률강우량의 산정방법은 일반적인 매개변수적 지점빈도해석과 EST를 적용하였다. EST의 적용을 위하여 해수면온도 및 습윤지수와 같은 수문기상인자와 집중호우로 인한 연최대시간강수량과의 상관성 분석을 수행하였다. 상관성 분석 결과에서 우리나라의 집중호우로 인한 강우량은 해수면온도와 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났다. 또한, EST에 의해 산정된 확률강우량은 빈도해석한 확률강우량에 비하여 경기도 등의 우리나라의 서중부 지역에서 보다 큰 결과를 나타내었다. 따라서 우리나라의 서중부 지역에서는 집중호우로 인한 극한강우 발생에 대비해야 할 필요성이 있다.
국내에서 수공구조물의 설계를 위한 확률강우량을 산정하기 위해서 널리 사용되는 강우강도식은 주로 회귀분석을 적용한 형태가 일반적이지만, 본 연구에서는 각 지점별 적정확률분포형의 누가분포함수를 활용하여 강우강도식의 형태를 결정하고, 매개변수는 유전자알고리즘을 적용하여 추정하는 강우강도식을 제안하고자 한다. 기존에 사용하던 강우강도식과의 정확도 비교를 위하여 기상청 22개 지점에 대한 재현기간, 지속기간별 평균제곱근오차, 평균제곱근 상대오차를 검토한 결과 누가분포함수를 활용한 강우강도식이 더 높은 정확도를 가짐을 보였으며, 또한, 최근의 집중호우에 대한 영향을 살펴보기 위하여 2006년 까지의 강우자료를 이용하여 기존의 회귀식에 의한 방법과 누가분포함수를 활용한 경우의 결과값을 비교한 결과 이 경우에도 누가분포함수를 활용한 강우강도식의 정확도가 더 높음을 알 수 있었다. 결과적으로 본 연구에서 제안된 누가분포함수를 활용한 강우강도식은 기존의 회귀분석을 활용한 강우강도식보다 정확도면에서 우수하다고 할 수 있으며, 국내에 충분히 적용가능한 형태의 강우강도식이라고 판단된다.
2022년 8월 수도권지역은 집중호우로 홍수피해가 발생하는 반면 전라지역은 가뭄 주의 단계가 발령되었다. 이는 가뭄의 지역적 집중도가 최근 들어 심화되고 있다는 것을 보여준다. 이와 같이 심화되는 지역적 가뭄에 대응하기 위하여 기상학적 가뭄 발생의 지역적 패턴을 분석하는 연구가 많이 수행되고 있지만, 물부족 지역에 대한 공간적 군집 연구사례는 많지 않다. 본 연구에서는 국가물관리기본계획의 2030년 한강 유역 물부족량 전망자료를 바탕으로 공간군집분석 지표인 Local Moran's I, Getis-Ord Gi*를 이용하여 물부족 지역의 공간적 군집 특성을 분석하고 물부족 핫스팟 지역을 파악하였다. 공간적 군집 특성은 p-값 및 모란 산점도를 통해 적정성을 검증하였다. 시기별(S0(1967~1983), S1(1984~2000), S2(2001~2018)) 공간군집 이동패턴을 분석한 결과, 임진강하류(#1023)가 물부족이 심각한 핫스팟 지역으로 나타났고, S0~S1 대비 S2 시기에 임진강하류(#1023) 동쪽에서 서쪽으로 점차 확산되는 물부족 이동패턴이 나타났다. 양양남대천(#1301)은 HL (해당지역은 물부족량이 많고 주변지역은 물부족량이 적은) 지역으로 나타났고, S0~S1 대비 S2 시기에 양양남대천(#1301)으로 물부족이 발생하는 것으로 나타났다.
항로표지가 이용자에게 지속 가능한 서비스를 제공하기 위해서는 항로표지사고가 발생하지 않을 때 가능하다. 만약 항로표지사고가 발생한다면 관리자는 이를 효율적으로 관리하여 유사한 사고를 예방해야 한다. 하지만 현재 항로표지사고 관리는 사고의 원인과 종류만 명시할 뿐 별도의 지침이 없어 관리자에 따라 다르게 기록되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 항로표지사고를 재정립하고자 하였다. 이를 위해 지난 23년(00-22년)간 발생한 항로표지사고, IALA의 항로표지 정보 표준인 S-201, 사고의 범주인 교통사고와 해양사고를 분석하였다. 이를 토대로 항로표지사고의 요인은 내부적 원인과 외부적 원인으로 구분하였고, 사고유형은 등탑사고, 부표사고, 장비사고의 3종으로 구분하였다. 1차 항목을 좀더 세분화하여 사고 원인은 계류구, 기상악화 등 7개 항목과 사고 현상(종류)은 등탑파손, 부표유실, 장비고장 등 11개 항목으로 재정립하였다. 이러한 연구결과는 차후 항로표지사고 통계를 제공하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
전 세계 선박 통행량의 증가에 따른 선박 충돌 사고의 증가는 큰 경제적, 환경적, 물리적 및 인간적 손해를 가져왔다. 선박 사고의 원인은 선원의 판단 오류나 부주의, 항로의 복잡성, 기상 조건, 선박의 기술적 결함 등 다양한 요인이 겹쳐 작용하여 사고를 유발하기 때문에 문장의 깊은 의미와 문맥 정보를 고려할 수 있는 방법론이 필요하다. 따라서, 본 연구는 부산해심 지역에서의 최근 20년 동안의 선박 충돌사고 데이터를 포함하고 있는 해양안전심판 재결서를 SentenceBERT 모델을 활용해 분석하였다. 분석 결과 사고의 주요 원인이 될 수 있는 키워드가 도출되었으며, 특정 키워드 출현 빈도를 바탕으로 군집 분석을 시행하고 시각화하였다. 추후 사고의 원인을 미리 파악함으로써, 이를 통해 선박 충돌 사고의 예방 및 사고 대응 전략 개발의 기초 자료로써 활용하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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