• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
• /
• v.21 no.3
• /
• pp.1-18
• /
• 2018

The purpose of this study is to analyze sensitivity of forest ecosystem to climate change using spatial analysis methods focused on 6 national parks. To analyze, we constructed MODIS NDVI and temperature of Korea Meteorologic Administration based on 1km spatial resolution and 16 days. And we conducted time-series and correlation analysis using MODIS NDVI and temperature. A most sensitive region to climate change is Jirisa National Park(r=0.434) and Seoraksan National Park(r=0.415), there is the highest mean correlation coefficient. The sensitivity of forest ecosystem varied according to habitat characteristics and forest types in national park. In Abies koreana of Hallsan Nation Park, temperature has raised, but NDVI has decreased. these results will be based data of climate change adaption policy for protecting forest ecosystem.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
• /
• 2010.09a
• /
• pp.323-325
• /
• 2010

기후변화는 다양한 분야에서 다양한 형태로 영향을 미치고 있으며, 이에 대응하기 위해서는 그 영향을 평가하여 적절한 적응전략을 마련하는 것이 필요하다. 특히, 도시내에서 녹지의 확충과 수목식재는 많은 환경적 기능을 수행하면서 그 요구가 증대되고 있다. 이에, 본 연구에서는 기후변화에 따른 도시녹지 취약성 평가를 위한 평가지표를 마련하고, 이 평가지표를 바탕으로 GIS기반 공간정보를 형태, 규모면에서 통일한 후 공간 및 시공간모형기반의 평가과정을 통해 평가하였다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
• /
• 2002.06a
• /
• pp.35-50
• /
• 2002

본 연구에서는 ECHAM4/OPYC3 자료를 이용하여 관심영역인 동아시아 영역과 기후변화의 신호가 강할 것으로 추정되는 시베리아 영역에 대하여 베이즈 접근법을 적용하여 기후변화 신호를 탐지하고, 시나리오 자료에 대하여 기후변화 원인별 정량화를 실시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.345-351
• /
• 2008

미래의 기후변화 영향평가에 있어 전지구모형(General Circulation Model)은 가장 중요한 자료 중 하나이다. 즉, 온실가스 방출(emission) 시나리오에 기초한 전지구모형의 모의결과를 이용하면 미래 수자원에 대한 정보를 얻을 수 있다. 하지만 미래 수자원은 방출 시나리오, 상세화(downscaling) 기법, 강우-유출모형, 전지구모형의 종류에 따라 크게 달라질 수 있어 매우 큰 불확실성(uncertainty)을 포함하고 있다. 이러한 불확실성을 줄이는 방법 중 하나로 전지구모형의 모의능력에 따라 가중치(weight)를 부여하고 결합(combining)하는 multi-model 앙상블(ensemble) 기법이 선진국을 중심으로 활발히 연구되고 있다. 본 연구에서는 우선 기후변화 영향평가를 위하여 국내에서 사용가능한 전지구모형을 조사하고 그 중CCSM3, CSRIO, ECHAM4, GFDL, MIRCO를 선택하였다. 한강 충주댐 유역에 대하여 과거($1980{\sim}1999$년)와 미래($2030{\sim}2049$년) 기간에 대하여 전지구모형의 기후정보를 간단한 선형보간법을 이용하여 상세화하였다. 다음으로 multi-model 앙상블 기법을 조사하였다. 본 연구에서는 Giorgi et al.(2002)이 제안한 Reliability Ensemble Average(REA) 기법을 적용하여 선형보간법으로 상세화한 전지구모형의 모의결과에 가중치를 주어 불확실성을 줄이는 연구를 수행하였다. 특히 REA를 구성하는 식 중 모형의 편차(bias) 뿐만 아니라 분산(variance)까지 고려함으로서 이를 개선하는 Modified-REA를 제안하였다. 제안한 방안을 이용하여 결합한 전지구모형의 모의결과가 기존 REA의 결과보다 기후정보의 불확실성을 더 줄일 수 있는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.326-326
• /
• 2022

기후 변화 시나리오는 온실가스, 에어로졸, 토지이용 변화 등 인위적인 원인으로 발생한 복사강제력 변화를 지구시스템 모델에 적용하여 산출한 미래 기후 전망정보(기온, 강수량, 바람, 습도 등)를 생산하는데 활용된다. 또한, 미래에 기후변화로 인한 영향을 평가하고 피해를 최소화하는데 활용할 수 있는 선제적인 정보로 활용된다. GCM과 RCM은 구조 및 모수화 과정, 불확실성 등의 한계로 인하여 상대적으로 큰 시공간적 규모를 가지며, 실제 관측된 기상인자들을 재현하는데 시공간적 차이 즉 편의(bias)가 발생하며. 실제 관측된 기상인자의 시간적 변화 특성을 재현하지 못하는 문제점을 내재하고 있는 것으로 보고되고 있다. 이러한 점에서 기후모델에서 생산된 정보를 수문학적으로 적용하기 위해서는 시공간적 상세화와 편의 보정은 필수적이다. 본 연구에서는 관측자료를 사용하여 재해석 자료를 편의보정 한 뒤. 기후 변화 시나리오를 합성곱 신경망(CNN)을 기반으로 상세화 과정을 진행하여 고해상도 자료를 생산하였으며, CNN 기반 상세화 기법 적용성은 지상 관측자료 대상으로 평가하였다.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
• /
• v.11 no.3
• /
• pp.63-69
• /
• 2009

Climate change has influenced on various sectors including ecosystem, water resource, natural hazards and health and so on. Thus, it is essential to more accurately assess climate change impact and prepare adaptation strategy. However, it is difficult to assess for climate change impact on various sectors with integrated form due to various data format by sectors. In this study, we prepared criteria and indicators for assessing climate change impact and integrated GIS based data which in correspond to indicators based on spatio-temporal information using GIS. Finally we suggest a guideline to assess vulnerability of each sectors to climate change based on integrated spatio-temporal information.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.309-309
• /
• 2019

기후예측모델을 통해 일단위 강수의 예측정보가 제공되고 있지만, 실제 강수량자료와 시공간적 편의로 인해 수문학적 활용은 한계가 있다. 일반적으로 기후모델의 시공간적 해석 규모 및 예측정확성을 고려할 때 계절단위에서 예측정보의 활용이 가장 현실적인 것으로 알려지고 있다. 그러나 수문해석 시 시공간적 해상도가 낮아 직접적인 활용은 어려운 상황이며, 수문해석 모형의 입력자료로 활용 시 편의보정 및 상세화 과정이 일반적으로 요구된다. 본 연구에서는 기후모델로부터 얻은 강우예측결과에 Bayesian 모델 기반의 편의보정-상세화 기법을 개발하여 강우예측정보의 활용성을 개선하고자 한다. 이 과정에서 Bayesian Copula 모델을 이용한 이변량 형태의 예측강수의 검보정 방법을 개발하였으며, 특히 기후모델 이외의 기상 상태변량인 해수면온도(sea surface temperature, SST)를 예측인자로 추가하여 Hybrid 형태의 계절 앙상블 강우예측모델을 개발하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2024.01a
• /
• pp.171-172
• /
• 2024

본 논문은 대기 중 탄소 배출로 인한 기후 변화의 분석과 개선 방안을 목적으로 하고 있다. 이 연구는 탄소 배출이 1990년부터 2020년까지 어떻게 변해왔는지를 분석하여, 세계적으로 탄소 절감을 위한 노력으로 18년도부터 탄소 배출량이 점진적으로 감소하는 추세를 확인하였다. 이러한 추세는 앞으로의 탄소 배출으로 인한 기후 변화를 예측하는 데 중요한 정보를 제공한다. 또한, 이를 통해 재산 피해를 최소화하기 위한 예측을 수행하였다. 이러한 연구 결과는 탄소 배출이 줄어들면서 기후 변화의 미래에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 추가적으로, 더 나은 대기 환경을 위한 노력과 기술적 개선이 필요하며, 이는 우리의 지구를 보다 지속 가능한 방향으로 이끌어 갈 것이다.

• Information and Communications Magazine
• /
• v.29 no.6
• /
• pp.3-8
• /
• 2012

산업화 이후 온실효과에 의한 지구 온난화 현상 발생으로 전 세계적으로 기후변화에 대해 관심이 높다. 또한, 최근들어 기상이변 등은 기후변화에 대한 대응이 시급함을 실감하게 한다. 컴퓨터, 랩탑, 휴대폰과 같은 정보통신(ICT: Information Communication Technology) 기기도 이산화탄소와 같은 온실가스를 배출하고 에너지 소비가 많아, 정보통신 부분에서의 기후변화에 대한 대응이 중요하다는 인식이 급증하고 있다. 그린 ICT(Green ICT)는 이러한 정보통신 부분에서의 기후변화에 대응하는 방법으로 그 표준화 추진이 요구되는 상황이며, 본 고에서는 특히 국내 그린 ICT 표준화 추진 현황에 대해 알아본다. 국내 그린 ICT 표준화는 한국정보통신기술협회(TTA) 단체표준 및 표준화 포럼을 중심으로 이루어지고 있으며, 국제전기통신연합(ITU) 등의 국제 표준화 기구에 대한 대응 연구반을 통해서도 이루어지고 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.368-368
• /
• 2021

기후 변화로 인한 극한사상의 크기와 빈도 변화를 예측하는 것은 수공 인프라 설계에 있어 주된 관심사 중 하나이다. 보통 극한사상에 대한 강도, 빈도, 지속시간에 대한 정보가 필요하며, 이는 일반적으로 IDF(Intensity-Duration-Frequency) 곡선으로부터 추출된다. 최근 CMIP(Coupled Model Intercomparison Project) 6단계에서 새로운 이산화탄소 배출 시나리오와 업데이트된 기후모델을 이용하여 미래의 기후에 대한 예측 시계열을 발표했으므로, 미래 기후 변화 시나리오를 기반으로 IDF 곡선을 새로 추정하고 미래 기간의 변화를 평가할 필요가 있다. 본 연구에서는 한국의 40개 지역에 대해 일단위 자료를 시단위로 축소(downscaling)한 후, 확률론적 일기생성기(stochastic weather generator)를 이용하여 30년 시단위 시계열을 100개의 앙상블로 생성하였다. 생성된 시계열로부터 연최대강수량 시계열을 재구성하여 GEV 분포와 gumbel 분포에 적용하였다. 적합도 검정(Anderson-Darling(AD) 검정 및 Kolmogorov-Smirnov(KS) 검정)을 수행하였으며, 과거 자료를 기반으로 생성된 IDF 곡선과 비교 검증하였다. CMIP5의 기후변화 자료를 사용한 결과와 CMIP6 기후변화의 결과를 비교하였으며, 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. (1) 향후 강우 강도는 증가할 것이며 강우 강도의 증가는 말기에 현저하게 관찰될 것이다. (2) 시간별 강우 강도의 미래 변화가 일단위 강우 강도보다 더 크다. (3) 강우 강도의 불확실성을 정량화하기 위해 앙상블을 사용해야 한다. (4) 강우 강도의 미래 변화에 대한 공간적인 경향이 확인된다. 시단위 시계열 앙상블을 생성하여 추정된 IDF 곡선에 대한 정보는 기후 변화의 영향을 평가하고 적절한 적응 및 대응 전략을 개발하는 데 도움이 될 것이다.