• 한국조경학회지
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• 제50권2호
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• pp.1-22
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• 2022

컴퓨터 시뮬레이션 프로그램인 ENVI-met을 활용하여 여름철 도로 방향과 가로수 식재형태에 따른 도시공간의 열환경 개선 효과를 분석하였다. 수목 식재 시 낮 시간 동안의 기온과 풍속은 감소하고 상대습도는 증가하였다. 평균복사온도와 인간 열환경지수 PET(physiological equivalent temperature), UTCI(universal thermal climate index)는 수목 식재 시 감소하는 경향을 보였다. 수목 식재 시 가장 큰 변화를 보인 기상요소는 평균복사온도로, PET와 UTCI 변화량 또한 평균복사온도와 유사한 패턴을 보였다. 가장 큰 저감효과를 보인 수목식재방법은 수고가 낮고, 수관폭이 넓고, 엽면적지수가 높은 수목을 좁은 간격으로 식재하는 시나리오(LWDN)였다. 평균복사온도, PET, UTCI는 태양의 고도 및 방위와 건물의 위치에 따른 그림자 형성 조건에 따라 큰 차이를 보였으며, 건물에 의한 태양복사에너지 차단이 클수록 수목에 의한 영향이 줄어들었다. 특히, 동측과 서측 보도에서는 시간대별 저감량에서 큰 차이를 보였다. 가장 저감효과가 큰 수목식재 시나리오인 LWDN으로 식재하였을 때 서측 방면에 위치한 북서, 서, 남서측 보도는 오전 시간대인 10:00에 수목이 없는 경우에 비해 PET 8.6-12.3℃, UTCI 4.2-4.5℃, 동측 방면에 위치한 북동, 동, 남동측 보도는 오후 시간대인 16:00에 PET 8.1-11.8℃, UTCI 4.4-5.0℃로 큰 저감효과를 보였다. 반면, 가장 저감효과가 적었던 수고가 높고, 수관폭이 좁으며, 엽면적지수가 낮은 수목을 넓은 간격으로 식재하였을 때 최대 저감량은 동측 방면 보도에서 PET 1.8℃, UTCI 0.9℃ 이하, 서측 방면 보도에서 PET 3℃, UTCI 0.9℃ 이하로 적은 저감효과를 보였다. 또한, 건물에 의한 영향으로 인해 수목영향이 적은 시간대에는 수목식재 시나리오 간 평균복사온도, PET, UTCI 저감효과의 차이가 크지 않았다. 이 연구결과는 가로수 식재 시 여름철 도시 열환경 저감을 위한 모델 개발에 기초자료로서 활용가능할 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제20권2호
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• pp.149-158
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• 2018

본 연구는 지구온난화에 따른 봄 감자에 대한 상승된 $CO_2$농도, 온도 그리고 한발에 미치는 영향을 평가를 위해 국립식량과학원 옥외환경시설에서 수행을 하였다. 감자는 C3식물로 상승된 $CO_2$농도와 적정 온도에 효과적인 생육 반응을 하지만, 괴경비대기의 한발은 수량 증가를 억제 시킨다. 괴경 수량은 상승된 $CO_2$농도와 온도 그리고 한발 처리에 따라 상당히 유의한 차이를 보여 주었다. SAPR 2는 SPAR 1에 비하여 수량이 28% 증가 되었는데, 생육기간 동안 SPAR 2는 $CO_2$ 효과와 적정온도로 주당 괴경수의 증가보다는 개체당 괴경의 크기에 의해 수량이 결정 된 것으로 판단된다. 한편 SPAR 3은 SPAR 2에 비하여 약 56% 수량 감소를 하였다. 괴경비대기의 한발은 형태적으로 간장과 측지수의 감소와 건물중 생산에 저해를 주었다. 생리적으로 엽록소와 질소 양분흡수을 감소시켜 결국 광합성률 감소와 괴경으로 전류 되는 동화산물이 낮아지면서 수량 감소 원인이 된 것으로 판단되었다. 따라서 향후 이상 기후 대응을 위해, 다양한 기후 조건에서 재배되는 감자의 생육을 파악하기 위한 기후변화 시나리오 및 봄 감자의 작부체계 개선이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권10호
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• pp.863-874
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• 2018

본 연구에서는 SWAT 모형과 random forest를 이용하여 미래 기후변화에 따른 한강유역($34,148km^2$)의 수생태계 건강성을 평가하였다. 국립환경과학원에서 8년간(2008~2015년) 봄철(4~6월)에 모니터링한 부착돌말류 지수(TDI), 저서형 대형무척추동물지수(BMI), 어류평가지수(FAI)는 0~100점, A~E등급으로 평가되며, 이를 본 연구에서 사용하였다. 수생태 건강성에 영향을 미치는 변수로는 수질(T-N, $NH_4$, $NO_3$, T-P, $PO_4$)과 수온을 선정하였으며, 수질 오염도가 낮은 경우에는 수생태계 건강성 점수가 광범위하게 분포되지만 수질 오염도가 높은 경우 수생태계 건강성 점수가 낮아지는 역상관관계를 확인하였다. 기계학습의 분류 분석 기법 중 하나인 random forest 모델을 이용한 세 개의 수생태 건강성 지수 등급분류 결과 정밀도, 재현율, f1-score 모두 0.81 이상의 예측 정확도를 나타내었다. 기상청의 HadGEM3-RA RCP 4.5와 8.5 시나리오를 적용한 미래 SWAT 수문, 수질 결과 기저유출의 증가로 인해 질소 계열 수질 농도는 기준년도 대비 최대 43.2% 증가하였고, 지표유출 감소로 인해 인 계열수질 오염도는 최대 18.9% 감소하는 것으로 분석되었다. 미래 FAI, BMI의 등급은 개선되는 경향을 보이지만 TDI는 등급이 악화되는 것으로 나타났다. 이를 통해 TDI는 질소 계열 수질에 민감하고 FAI, BMI는 인 계열 수질에 더 민감하다고 판단하였다.

• 한국습지학회지
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• 제20권4호
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• pp.353-362
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• 2018

본 연구에서는 가뭄 극복을 위하여 댐의 비활용용량 구간에 있는 저수량의 활용을 제고할 수 있는 구조적인 방안을 마련하고자 한다. 댐에서의 비활용용량(inactive storage)은 비상용량(emergency storage)과 사수용량(dead storage)으로 구성되어 있으며, 비상용량은 가뭄과 같은 비상시에 활용가능 하도록 하고 있지만 사수용량은 퇴사가 진행되는 구간으로 가정하여 일반적으로 정상적인 이용이 불가능한 용량으로 정해져 있다. 그러나 본 연구에서는 극심한 가뭄시에 비상용량과 더불어 사수용량 일부를 활용할 수 있는 방안을 모색하였으며, 비상용량과 퇴사위(Sediment Level, SL) 위의 사수용량을 추가적으로 활용할 수 있다고 가정하였고, 이 구간을 '댐의 갈수용량'이라고 새롭게 명명하였다. 갈수용량의 산정을 위해서는 정확한 퇴사위 분석이 선행되어야하므로, 본 연구에서는 SMS의 RMA-2 및 SED-2D 모형을 이용하여 현재와 미래의 댐 저수지의 퇴사위를 산정하였으며, 추가 이용 가능한 용량을 고려한 뒤 최종적으로 갈수용량을 산정하였다. RMA-2 및 SED-2D 모형 구축을 위해 현재는 과거 관측 자료를 이용하였으며, 미래는 대표농도경로(Representative Concentration Pathways, RCP) 8.5 시나리오에 의해 미래 기후 인자를 예측하고 TANK 모형을 이용하여 댐 유입량을 결정한 뒤 미래 기간별 퇴사위를 예측하였다. 현재와 미래의 퇴사위를 바탕으로 갈수용량을 제시한 결과, 활용할 수 있는 갈수용량은 현재에 비해 감소되었으며 특히, 미래 기간이 진행될수록 활용할 수 있는 양이 점진적으로 감소하는 결과를 보였다. 이는, 기후 변화의 변동성이 증가하는 것에 기인하며, 미래에 활용할 수 있는 갈수용량의 증대를 위해 기후 적응 대책 및 퇴사량을 효율적으로 저감할 수 있는 연구가 추가로 필요할 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.398-403
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• 2023

과정 기반 작물모형인 K-배추 모델은 광합성, 생물 계절 등의 생리학적 과정을 기반으로 이전에 경험하지 못한 다양한 기후 조건에서 작물의 생장을 예측할 수 있게 해준다. 현재 1단계 프로세스 기반 모델은 기후 변화 시나리오에 따른 생산량 예측을 통해 기후영향을 평가하는 데 활용될 수 있지만, 지금까지 주산지 빅데이터와 모델 예측 간의 비교는 수행되지 않았다. 본 연구는 생산량 예측을 위해 현재 모델을 사용하고자 할 때 모델의 개선 방향을 검토하기 위해 수행되었다. 이를 위해, 강원 태백 및 삼척에서 수집된 관측 자료를 바탕으로 모델의 예측력을 평가하였다. 조사 대상 농가들은 정식일 및 토양관리 면에서 재배방법이 상이하였다. 분석 결과는 K-배추 모델을 사용하여 추정한 잠재적 바이오매스가 모든 경우에서 관측 값을 초과하는 것으로 나타났다. 한편, 모델 평가 과정에서 생체중 사용에 따른 한계 등으로, 수확 2주 전의 값을 기준으로 모델을 피팅했음에도 수확기 무렵 예측값과 관측값은 완전한 양의 상관관계를 보이지 않았다(R²=0.74, RMSE=866.4). 또한 생장적합지수는 농장별로 상이하였는데, 이러한 결과는 농가 간 토양특성 및 관리방식의 차이에 의한 것으로 추정된다. 따라서 농장별 토양 및 관리방식의 차이를 고려한 생산 예측기술 고도화를 위해서는 현재 K-배추 모델에서 임의의 생장적합지수를 사용하는 대신 동적 토양 양분 및 수분 모듈을 작물 모델에 통합하는 것이 필요하다.

• 대기
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• 제23권2호
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• pp.221-229
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• 2013

There has been an increasing need to assess the effects of climate change on human health. It is hard to use climate data to evaluate health effects because such data have a grid format, which could not represent specific cities or provinces. Therefore, the grid-format climate data of South Korea based on RCP (Representative Concentration Pathway) scenarios were modified into area-format climate data according to the major cities or provinces of the country, up to the year 2100. Moreover, heat index (HI) and discomfort index (DI) databases were developed from the modified climate database. These databases will soon be available for experts via a Website, and the expected HI and DI of any place in the country, or at any time, can be found in the country's climate homepage (http://www.climate.go.kr). The HI and DI were analyzed by plotting the average indices every ten years, and by comparing cities or provinces with index level changes, using the geographic information system (GIS). Both the HI and DI are expected to continually increase from 2011 to 2100, and to reach the most dangerous level especially in August 2100. Among the major cities of South Korea, Gwangju showed the highest HI and DI, and Gangwon province is expected to be the least affected area in terms of HI and DI among all the country's provinces.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제16권3호
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• pp.51-62
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• 2017

본 연구에서는 도심지 토사재해 예비중점관리대상지역 76개중 9개 지역을 연구 지역으로 선정하였다. 연구 지역 은 기반암 특성별로 퇴적암류 3개 지역(경산시, 고흥군, 대구광역시), 화성암류 3개 지역(대전광역시, 세종특별자치시, 원주시), 변성암류 3개 지역(남양주시, 의왕시, 인제군)으로 분류하였으며, 9개 지역을 대상으로 지반정수 산정에 필요한 시험과 수목에 대한 뿌리 점착력, 수목하중을 예측 모형과 현장 조사를 통해 분석하였다. 강우시나리오(강우강도)는 부산 APEC 기후센터(APCC)에서 제공한 확률강우량을 적용하였으며, 9개 지역의 토사재해 위험도 예측은 TRIGRS와 LSMAP을 이용하였다. TRIGRS 예측 결과, 평균적으로 퇴적암류 지역의 위험지역은 30.45%, 화성암류 지역의 위험지역은 41.03%, 변성암류 지역의 위험지역은 45.04%로 검토되었다. 수관 밀도에 따른 뿌리 점착력과 수목하중을 고려한 LSMAP 예측 결과, 퇴적암류 지역의 위험지역은 1.34%, 화성암류 지역의 위험지역은 2.76%, 변성암류 지역의 위험지역은 1.64%로 검토되었다. TRIGRS를 이용한 분석보다 LSMAP을 통한 분석이 비교적 국소적으로 예측 가능한 것으로 검토되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제20권3호
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• pp.252-261
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• 2018

이 연구는 월평균 기상자료를 이용하여 일 최고기온, 일 최저기온을 생성하는 방법을 개발하기 위하여 진행되었다. 전국 23개 기상관서의 과거 30년간의 일기상자료를 분석하여 일 최고기온 및 일 최저기온의 연간 변동 경향을 나타내는 모수(중심값($\hat{U}$), 진폭(C), 편이(T))와 일간 변동을 반영하는 모수(A, B)를 탐색하였다. 그 중 중심값은 지점간의 연 평균자료로부터 도출하였고, 중심값을 제외한 모수들은 전국 평균을 기상생성과정에 적용하였다. 먼저 강우발생 유무에 따라 일 기상자료를 생성한 후 월 자료를 이용하여 보정하고 마지막으로 일 최고기온 및 일 최저기온을 생성하였다. 이 방법으로 전체 23개 지역에 대하여 월별로 생성하였을 때 전체 월별 분포의 95% 이상 관측된 분포와 유사한 일 자료를 생성할 수 있었다. 또 이 방법에 의해 과거 자료와 유사한 생장도일(Growing Degree Day)를 생성할 수 있었고, 조사대상이 아닌 지역에도 충분히 적용할 수 있었다. 이 방법은 기후변화시나리오 등 월 자료가 확보되어 있는 경우에 일기상자료를 생성하는데 유용할 것으로 판단되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.480-488
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• 2018

정보통신 기술의 발전으로 농업분야에서도 다량의 데이터로부터 가치 있는 정보를 생성하고 그 활용을 위해 빅데이터 기술을 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 농업에서 재배 가능한 작물과 품종은 기온, 강수량, 일조시간 등의 자연환경의 영향에 따라 결정된다. 본 논문은 마늘의 생육과정과 일별로 측정되는 기상변수를 활용하여 농작물 생산에 영향을 미치는 기상기후 요인을 도출하고 마늘을 대상으로 단위면적당 생산량 예측(단수) 모형을 도출하였다. 기상변수는 마늘의 생육단계를 고려하여 빅데이터 분석 기법을 이용하였다. 탐색적 자료 분석과정에서는 통계청, 농촌진흥청, 농촌경제연구원으로부터 생산량, 도매시장 반입량, 생육 데이터 등 다양한 농산물 생산 데이터를 제공받아 활용하였다. 또한 기상청으로부터 AWS, ASOS, 특보현황 등 다양한 기상관측 데이터를 수집하여 활용하였다. 상관관계 분석 과정은 변수선택, 후보모형 도출, 모형진단, 시나리오 예측 등을 통해 도출한 모형의 모형 적합도와 생산량 예측력을 비교하여 마늘생산단수예측 모형을 설계하였다. 수많은 기상요인 변수는 요인분석을 이용하여 차원을 감소시키고 설명변수로 선정하였다. 이 방법을 이용함으로써 회귀분석에서 발생할 수 있는 다중공선성과 낮은 자유도의 문제를 효과적으로 통제할 수 있었으며 회귀분석의 적합도와 예측력을 높일 수 있었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제26권5호
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• pp.506-513
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• 2020

기후변화로 인해 해수면상승, 태풍, 집중강우 등 두 가지 이상의 복합적인 원인으로 발생하는 복합재난 위험이 증가하고 있는 실정이다. 본 연구의 대상지역인 부산 마린시티는 과거 수영만 매립지에 조성된 주거지 중심의 신도시로서, 최근 태풍과 해일 및 월파의 복합 원인으로 대규모 침수피해가 발생한 바 있다. 이와 같은 복합재난에 대비하기 위해서는 위험성 평가를 통해 재난 대비에 대한 우선 순위를 정하고 이에 따른 대비책을 세울 필요가 있다. 본 연구에서는 위험성 평가를 위해 평가프레임을 수립하고, 침수예측 자료와 국가공인 사회경제적 위험요소 자료를 수집하였다. 사회경제적 위험요소는 인구, 지하시설, 건물, 인도, 도로의 5가지로서, 최대 침수심에 대한 각 요소의 절대기준을 마련하여 평가하였다. 그리고 요소별 가중치 설정을 위하여 전문가 설문을 적용하였다. 평가결과는 관심, 주의, 경계, 위험 4단계로써, 2100년의 해수면상승과 재현주기 100년 빈도의 폭풍해일 및 확률강우를 가지는 시나리오에서 관심등급 43 %, 주의등급 24 %, 경계등급 21 %, 위험등급 11 %로 각각 나타났다. 각 등급은 색상별로 구분하여 복합재난 위험지도를 작성하였다.