• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.147-147
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• 2016

최근 기후변화로 인한 기상이변이 빈번히 발생하면서 그로 인한 피해도 점점 증가하고 있다. 이를 최소화하기 위해서는 기후변화가 강수에 미치는 영향에 대한 연구가 필요하며, 특히 강수의 기후변화를 고려한 장기적인 변동에 대한 예측이 매우 중요하다. 그 중, 기후변화로 인한 강수현상의 변화를 분석하기 위한 방법 중 하나로 강수 현상이 주변 기후 요소의 분포에 영향을 받는다는 가정 하에 기상인자를 통하여 강수를 예측하는 방법이 있다. 우리나라에 영향을 미치는 주변 기상인자들과 강수 간의 상관관계를 분석하여 상관관계가 높게 나타나는 기상인자를 통해 우리나라 강수량을 예측하면 장기적인 관점에서 강수 예측의 정확도를 높일 수 있다. 하지만 상관관계 분석에 있어서 강수 원 자료 와 기상인자간의 상관관계를 비교할 경우 원 자료가 가지는 큰 변동성으로 인해 정확한 상관관계 분석이 이루어지지 않을 가능성이 크다. 따라서 강수자료를 분해하여 분해된 요소별로 상관관계를 분석하여 분석의 정확도를 높일 필요가 있다. 다양한 자료 분해 방법중 경험적 모드분해법(Empirical Mode Decomposition, EMD)을 사용할 경우 자료의 분해에 있어서 주기성, 경향성에 따라 분해가 가능하며, 비정상성을 가지고 있는 시계열에 대해 효과적으로 분해가 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 30년 이상의 자료기간을 가지는 지점의 강수량 자료를 바탕으로 경험적 모드분해법을 이용하여 강수자료를 분해하고, 이를 다양한 기상인자와의 상관관계를 분석함으로써, 우리나라 강수량 변동과 연관이 있는 기상인자들을 선별하였다. 선별된 기상인지를 바탕으로 다중회귀분석을 수행하여 기상인자를 독립변수로 하는 강수 예측식을 구축하여 우리나라 강수의 예측 가능성을 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.79-79
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• 2021

기상학적 측면에서 강수 부족으로 인한 수생태환경(하천), 호소환경(저수지) 및 유역환경(중권역)으로 미치는 환경학적 가뭄의 영향을 평가하기 위한 시도는 매우 중요하다. 만약 동일한 규모의 강수부족 현상이 발생할지라도, 환경적 측면에서의 수질 및 수생태에 미치는 영향이 매우 큰 유역이 있고, 반면 어느 정도의 복원력을 유지할 수 있는 유역이 있을 것이다. 즉, 서로 다른 유역환경에 따라 가뭄으로 인한 환경적 영향은 달라질 가능성이 크며, 이처럼 환경적 가뭄에 취약한 지역을 위해서는 지속적인 환경가뭄 모니터링이 중요하다. 환경적 측면에서 가뭄의 영향을 평가하기 위해서는 다양한 수질 관련 항목을 연계한 환경가뭄 감시가 중요하며, 이와 더불어 가뭄과 관련한 다양한 이해관계자 간의 효율적인 의사결정 도구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 다양한 시나리오 정보를 제공할 수 있는 베이지안 네트워크 모형을 적용하여 환경가뭄 민감도 평가 방안을 제시하고자 한다. 본 모형에서는 수질 문제가 가장 심하게 대두되고 있는 낙동강 유역을 대상으로, 기상학적 가뭄에 의한 수생태 및 환경 관련 변수들(BOD, T-P, TOC)의 복잡한 상호의존성을 파악할 수 있는 베이지안 네트워크 모형을 활용하였다. 또한, 기상학적 가뭄에 의한 상류와 하류 간의 환경적 영향을 연계하여 해석하기 위한 모형을 구축하였다. 그 결과, 기상학적 가뭄으로 인한 환경적 민감도가 크게 나타나는 중권역(예: 임하댐유역)과 이와 반대인 중권역(예: 병성천유역)의 구분이 가능하였다. 또한, 상류에서 발생한 심한 기상학적 가뭄이 하류 지역 내 환경적인 영향을 지속할 가능성이 있음을 확인되었다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법은 환경적 가뭄의 취약지역을 우선 선정하고, 나아가 상-하류 간의 환경적 가뭄을 감시하는 데 있어 활용도가 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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• 2000.10b
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• pp.94-97
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• 2000

온실의 환경설계 중에서 가장 기본이 되는 냉ㆍ난방 설비용량의 결정을 위하여는 설계외기온(냉ㆍ난방설계), 외기의 습구온도 및 수평면 일사량(냉방설계)과 같은 기상자료가 필요하다. 시설재배에 있어서 환경설비의 용량 부족은 혹한기 또는 혹서기에 작물의 생육에 치명적인 영향을 미칠 수 있다. 또한 설비용량의 과대설계는 설치비 면에서 비경제적일 뿐만 아니라 에너지의 효율적 이용 측면에서도 불리하므로 적정 설비용량의 결정은 매우 중요하고, 따라서 설계용 기상자료의 선택은 매우 신중을 기하여야 한다. (중략)

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.150-153
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• 2003

본 연구결과에서 측정기간 동안 측정기별로 상당한 농도차이를 나타낸 기간을 살펴보면 풍속이 높았던 것으로 분석되었다. 따라서, 기상요소 중 풍속은 미세분진의 측정시 유입속도에 영향을 일으켜 부유분진 측정농도에 오차를 야기 시킬 수 있는 것으로 생각할 수 있다. 결론적으로 건강유해 영향을 일으킬 수 있는 미세분진의 측정에 다양한 측정기가 사용될 수 있지만, 측정장소의 환경적 요소인 실내 및 실외환경뿐만 아니라 풍속같은 기상요소를 고려하여 측정기를 선택하여야 한다.

• Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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• 2013.11a
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• pp.106-107
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• 2013

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.77-77
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• 2016

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2018.06a
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• pp.78-78
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• 2018

• Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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• 2014.10a
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• pp.222-227
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• 2014

• Journal of the Korean Society of Urban Environment
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• v.18 no.4
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• pp.523-530
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• 2018

Kyoto Protocol, adopted in 1997, set the obligation to reduce $CO_2$, $CH_4$, $N_2O$, HFCs, PFCs, and $SF_6$ in developed countries during 1st promised period. $SF_6$ has been drawing a lot of attention since the Kyoto Protocol because once it is released into the atmosphere, it not only stays in the atmosphere for more than 3,200 years but also emits 22,800 times stronger global warming potential at the same concentrations as $CO_2$ if remains in the atmosphere for 100 years. This study introduces 12 methods for $SF_6$ of measuring trace. $SF_6$ of trace level in the atmosphere correctly, the measurement method was changed and as a result, when the back flush method was applied to the pre-concentration system that used low-temperature concentration and high-temperature desorption system, which used Carboxen-1000 adsorption trap, the effect was the best.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.26-26
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• 2017

우리나라는 하천 및 호수 등 지표수에 대한 수자원 의존도가 매우 높다. 지표수는 태양광에 노출되어 있고, 기온의 영향을 직접 받기 때문에 기후변화에 대해 매우 민감한 수체이다. 기후변화로 인한 이상 저온, 이상 고온, 홍수, 가뭄 등의 자연 현상은 하천, 호수의 물리화학적 및 생태학적 특성을 변화(교란)시키고 있다. 이러한 기상현상에 변동되는 수질특성을 고려하여 기상청 확률기상예보를 구축된 인공신경망 예측모형의 입력인자로 적용하여 수질예보시스템을 개발하고자 하였다. 모형구축은 실제 일어난 기상관측자료와 요인분석을 통해 분류한 수질인자를 반영하여 단위유역별 수질예측을 위한 ANN학습을 실시하였다. 각 단위유역마다 기상요인의 공간적 세밀화 적용을 위해 각각 남강A, 남강B는 산청기상대, 남강C, 남강D는 진주기상대, 남강E는 의령기상대 자료를 이용하였으며, 수질항목은 DO, BOD, COD, TOC, T-P, SS 총 6개로 단위유역 5개에서 총 30개 예측모형 구축을 위한 자료를 수집하였다. 학습된 인공신경망 예측모형에 기상청 확률예보 값을 입력인자로 사용하여 모형평가를 실시하였다. 5개 단위유역 중 상대적으로 유역관리의 시급성을 고려하여 남강댐 하류 단위유역인 남강D, 남강E 인공신경망 모형의 입력자료로 적용하여 평가하였다.