이 연구는 극지 연구의 중요성을 확산하고자, 극지 소양 교육 방향을 설정하는 기초 자료를 제공하기 위해 수행되었다. 초·중·고등학생들의 극지 인식을 극지 정보 획득 현황, 극지에 대한 인상, 극지 문제 인식 측면에서 조사했다. 초·중·고 9개교 학생 975명이 선택형과 서답형이 포함된 16문항에 대한 설문 조사에 참여했다. 연구 결과, 학생들은 시청각 매체를 중심으로 한 극지 경험이 많았고, 학교 교육에서 극지에 대한 학습 경험이 상대적으로 적었다. 극지에 대한 인상은 지구 온난화로 빙하가 녹으면서 위기에 처한 북극곰과 같은 이미지가 대부분이었다. 학생들은 시청각 매체에서 본 장면을 정서와 결합하면서 이미지를 형성했다. 극지 문제 인식 측면에서 학생들은 공통적으로 생물과 자연 환경, 기후 변화에 관심이 많았지만, 학교급 및 진로 희망에 따라 관심 분야가 달랐다. 학생들은 극지 문제를 해결하는 주체로서 과학자의 위상을 높게 평가했으며, 극지 문제에 대해 실용적 가치보다는 세계 시민적 가치를 우선했다. 이상의 결과를 바탕으로 학교 교육과정에서 극지 내용 수용 및 체계화, 극지 과학자와 교육자의 협력에 의한 차별화된 학습 경험 마련, 여러 교과에 생성력 있는 빅아이디어 중심의 극지 소양 설정, 지구계 중심의 학습 접근법, 후속 연구의 방향 설정, 다양한 가치를 수용하는 과학 교육의 필요성 등을 시사점으로 제시했다.
본 총설연구에서는 도시침수 모의 기술의 체계와 발전 과정을 정리하고, 주요 성과와 한계점을 파악하여 향후 연구 방향과 도전 과제를 제시하였다. 이를 위해 2000년대 이후 국내 주요 학술논문집에 수록된 도시침수 모의 관련 논문 160여편을 분석하여 연구의 핵심 주제와 내용을 살펴본 후, 물리 및 데이터 기반 모형의 침수모의 세부 방법론별로 기술의 발전 현황에 대해 정리하였다. 또한, 국내 도시침수 모의 기술의 활용목적별 동향, 국외 및 연관 분야 연구동향에 대해서도 분석하였다. 국내 도시침수 모의 연구에서 Storm Water Management Model (SWMM) 모형을 활용하는 비율이 60%를 넘는 것으로 조사되었으며, 이중 배제(dual drainage)의 도시침수 물리 과정을 상세히 해석하는 국내 기술에 대한 연구가 필요한 것으로 판단되었다. 한편, 딥러닝(deep learning) 등 데이터 기반 모의 기술은 도시침수 해석의 새로운 분야로 자리매김하였다. 다만, 모형 훈련을 위한 극한기상조건에 대한 침수자료는 관측 만으로 확보할 수 없으므로, 고정확도 물리 모형과 데이터 기반 모형 연구는 상호보완적으로 진행되어야 할 필요가 있다. 도시침수 모의 기술은 인공지능이나 IoT, 메타버스 등 타 분야 신기술과의 접목이 활발히 이루어지고 있으며, 기후 위기 적응과 재해 피해 저감을 위해 지속적인 사회적 투자와 융합 연구가 필요한 분야로 판단된다.
남북 공유하천 논의는 기존 수자원 분야 협력에서 생태보전협력 방향으로 논의 확대가 필요하다. 한강-임진강 공유하천 합류부 수계의 경우 기후 위기 대응 측면에서 하구 생태계의 온전성이 보전되어야 한다. 또한, 지속적인 남북대화를 위한 의제로서 남북 서식지를 공유하는 이동성 생물종의 보호를 중심으로 남북 생태보전 협력이 진행되어야 한다. 특히, 한강-임진강 합류부는 법정보호종인 재두루미, 큰기러기, 개리, 저어새, 수달, 삵 등이 서식하고 있으며, 서식지 보전 측면에서의 논의가 필요하다. 본 연구에서는 한강-임진강 공유하천 합류부 생태보전을 위한 북한과의 협력을 위해 환경·생태협력 여건을 분석 후 향후 진행 가능한 협력사업을 제시하였다. 이때, 현시점을 준비 단계로 보고 남북관계 변화에 따라 향후 남북 간 직접 교류가 가능한 상황을 고려한 단계별 생태보전협력 방향을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 북한과의 협력은 공유하천 생태계 모니터링 결과를 공유하는 과학교류, 대중인식 증진 활동의 결과를 교류하는 작업이 수반될 때 실제 협력사업으로 진행할 수 있 것으로 판단된다.
우리나라는 기후변화 위기에 대응하기 위해 2050 탄소중립을 선언하였으며, 이를 위해 다양한 감축 계획 및 입법화 과정을 진행 중이다. 탄소중립의 실현은 산업기술 전반에서의 근본적 변화를 필요로 하기 때문에 이를 위한 구체적 대응체계 마련이 매우 중요하다. 본고는 탄소중립 관련 산업기술 확보 경쟁에서 선제적으로 대비하기 위하여 글로벌 탄소중립 기술분야의 현황과 발전 트렌드를 파악하고자 한다. 이를 위해, 탄소중립 관련 온라인 뉴스기사 데이터를 웹 크롤링하여 수집하였고, 미래신호분석방법론과 인공신경망 딥러닝 기술인 Word2Vec알고리즘을 적용하여 탄소중립 기술 트렌드를 분석 및 예측하였다. 분석결과, 탄소 과배출 업종인 철강업 및 석유화학 분야의 기술고도화가 요구되고 있었으며, 전기차 분야에의 투자 타당성 확보와 기술 고급화가 추세인 것으로 드러났다. 이에 대한 정부의 적극적인 지원과 글로벌한 기술협력/인프라 조성이 밑받침되어야 할 것으로 보인다. 그 외에도 탄소중립 관련 인력양성이 시급한 것으로 나타났으며, 기업에서 필요한 탄소중립 인력을 양성할 수 있도록 간접지원정책 마련의 필요성을 확인할 수 있었다.
조와 기장 같은 서속류(黍粟類) 잡곡은 신석기시대부터 재배되었지만 이후 서속 재배의 중요성이 생계경제상 어떻게 변화했는지에 대한 고찰은 많지 않다. 특히 전남지역의 마한백제계 유적에서는 서속의 출현사례가 적어, 이 지역 고대 농경에 관한 논의는 벼농사에 집중되었다. 하지만 AD 3~4세기 무렵에 점유된 장흥 봉림리 오산유적에서는 다량의 조와 기장이 발견되어 서속 재배의 전통이 역사시대에도 이어졌음을 보여준다. 저습지, 고온다습한 기후, 대규모 노동력을 필요로 하는 벼농사와 대조적으로 조와 기장 재배는 생육환경과 노동력 동원상의 제약이 적다. 오산유적의 농경은 가을걷이와 여름걷이 곡식으로 구분할 수 있는데, 경작지 입지 상 가을걷이는 다시 쌀과 서속을 두 개의 중심축으로 하면서 두류 등 다른 작물이 부가되는 형태이다. 상호보완적 성격이 강한 벼농사와 서속 재배의 이원적 체계 운용은 환경적, 사회적 요인에서 비롯되는 생계 위기의 효과적 관리를 가능하게 했을 것으로 판단된다.
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.
그린인프라스트럭처(Green Infrastructure)의 개념은 자연 시스템과 도시 사회 시스템 간의 밀접한 관계를 강조하며, 생태 환경을 보호하고 인간의 삶의 질을 향상시키는 서비스를 제공한다. 녹시율은 도시의 녹지 공급을 측정하는 중요한 지표로, 녹피율보다 더 많은 3차원 공간 요소를 포함한다. 가로 녹지는 도시 그린인프라스트럭처의 중요한 부분이며 가로 녹시율의 개선은 도시 기후 위기에 대처하고 인간의 복지를 향상시키는 데 매우 중요하다. 본 연구는 중국 쓰촨성(四川省) 청두시(成都市)의 3순환가로 이내 지역을 중심으로 한다. 연구 목적은 첫째, 스트리트뷰 이미지 데이터를 활용하여 가로 녹시율의 공간 분포 특성 및 도시 공원 녹지 시스템과의 상관관계를 분석하는 것이다. 둘째, 낮은 녹시율 가로의 특성을 분석한다. 셋째, 공간 구문론을 활용하여 도로 교통과 가로 녹시율의 연결성을 분석한다. 연구 결과를 살펴보면, 첫째, 연구 범위 내에서 남서부 가로 녹시율은 북동부보다 높다. 가로 녹시율의 공간적 분포는 도시 공원 녹지와 상관관계가 있다. 둘째, 낮은 녹시율의 가로 이미지는 주로 상업 시설 집적 지역, 도시 신규 건설 지역, 고가가로 및 주변, 도시 4급 이하 가로, 교차로 지역에 집중되어 있다. 셋째, 도시 교통과 인구 집중 지역에서 높은 통합도와 낮은 녹시율의 가로는 주로 1순환가로 중심 지역에 집중되어 있다. 이는 향후 쓰촨성 청두시 가로 녹시율를 개선하기 위한 기초자료를 제공할 수 있다.
세계적 기후 위기와 저탄소 정책 이행으로 신재생 에너지에 관한 관심이 높아지고 이와 관련된 산업이 증가하고 있다. 이 중에서 태양 에너지는 고갈되지 않고 오염 물질이나 온실가스를 배출하지 않는 대표적인 친환경 에너지로 주목받고 있으며, 이에 따라 세계적으로 태양광 발전 시설 보급이 증가하고 있다. 하지만 태양광 발전은 지리, 날씨와 같은 환경의 영향을 받기 쉬우므로 안정적인 운영과 효율적인 관리를 위해 정확한 발전량 예측이 중요하다. 하지만 변동성이 큰 태양광 발전을 수학적 통계 기술로 정확한 발전량을 예측하는 것은 불가능하다. 이를 위해서 정확하고 효과적인 예측을 위해 딥러닝 기반의 기술에 관한 연구는 필수적이다. 또한, 기존의 딥러닝을 활용한 예측 방식은 장, 단기적인 예측을 나누어 수행하기 때문에 각각의 예측 결과를 얻기 위한 시간이 길어진다는 단점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 시계열 특성을 가진 태양광 발전량 데이터를 사용하여 장단기 통합 예측을 수행하기 위해 순환 신경망의 다대다 구조를 활용한다. 그리고 이를 다양한 딥러닝 모델들에 적용하여 학습을 수행하고 각 모델의 결과를 비교·분석한다.
축소사회, 지역 불균형, 기후변화 등 복합위기를 직면하고 있는 오늘날 지역사회 중심의 자생적이고 지속가능한 발전 방안이 모색되고 있다. 산림분야 또한 이에 발맞추어 산림자원과 지역산업을 연계하려는 시도가 진행되고 있으나, 기존의 중앙정부 중심의 지원체계로는 지속가능한 산림경영을 이루는 데 한계가 있다. 한편, 국제사회에서는 지속가능한 산림경영 실현을 위해 지역 주도성을 강조하는 '지역임업' 개념을 도입하며 체제 전환을 활발히 추진하고 있다. 그러나 우리나라는 아직 지역임업의 개념이 불분명한 상황으로 패러다임 전환을 도모하는 데에는 한계가 있는 것으로 나타난다. 이에 본 논문에서는 델파이 기법을 적용하여 29명의 국내 학계·행정실무·현장 전문가를 대상으로 3차례의 설문조사를 실시해, 이론과 현장을 균형있게 고려하고 국내 실정에 적합한 '지역임업' 개념과 이를 정착 및 활성화 할 수 있는 제도적 방안을 밝히고자 하였다. 연구결과 지역임업은 협의적 개념과 시스템 차원의 광의적 개념으로 정의될 수 있었다. 또한 지역임업을 활성화하기 위해서는 그 주체를 육성하고 활동을 지원하는 제도적 접근이 필요하다는 결과가 도출되었다.
기후 위기에 대응하고자 지난 2015년 파리협정에서 지구 온도상승을 2℃보다 아래로 유지하고 나아가 1.5℃ 아래로 억제하기 위한 목표를 설정하였음에도 불구하고, 지구 온도는 계속 상승 중에 있다. 실질적으로 이에 대응하기 위한 주요 전략으로 선진국들은 순환경제 실현을 제시하고 있으며, 세부 이행 방법으로는 재사용, 재제조, 재활용, 에너지 회수 등이 있다. 그중 재제조는 다른 자원순환 방법보다도 고부가가치 및 탄소중립 달성에 큰 잠재력을 가지고 있지만, 재제조를 통한 온실가스 저감효과를 정량적으로 평가할 수 있는 표준화된 방법이 부재한 상황이다. 이에 본 연구에서는 재제조에 의한 온실가스배출 감축효과 산정에 관한 2020년 이후의 최근 연구동향과 온실가스를 포함한 환경영향 평가 국제 표준 및 환경성적표지제도를 비교·분석함으로써 재제조품의 온실가스배출 저감효과 산정 표준화를 위한 핵심 요소를 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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