오프라인 소비자의 의사결정은 크게 라이프스타일, 동기, 개성, 학습 등 개인적인 영향요인과 문화, 기후, 가족 등 기타 상황적 요인을 포함하는 환경적 영향요인에 의해 결정된다. 이러한 요인들을 입력 값으로 하는 다양한 딥러닝 모델을 이용한 소비예측 연구들이 진행되고 있다. 딥러닝을 이용한 예측모델을 사용하기 위해서는 먼저 요인들이 의사를 결정하는데 있어 얼마나 상관관계가 있는지 파악하는 작업이 중요하다. 본 논문에서는 이를 위해 다양한 상관관계 분석모델을 이용해 소비 의사결정 요소 중 기후, 문화와 같은 상황적 요인과 소비와의 상관관계를 도출하고, 기후, 문화를 대변하는 미세먼지 데이터와, SNS 버즈량 데이터와 소비데이터를 학습하는 소비예측 LSTM모델을 제안하고자 한다.
본 논문은 다항 로짓, 순서형 로짓모형을 이용하여 기후변화에 대한 농업인의 인지도에 어떠한 변수가 영향을 미치는가에 관한 요인분석을 하였다. 주요 분석 결과로는 첫째, 농업인의 85.7%는 기후변화를 인지하는 것으로 나타났으며, 85.8%는 향후 10년 이내에 농업에서 기후변화에 대한 영향이 나타날 것으로 예상하고 있었다. 둘째, 지난 20년 동안 기후변화로 인한 기온, 강수량, 병해충 발생 횟수, 이상기상의 횟수가 증가했다고 응답한 농업인이 80% 이상으로 나타나, 농업인 대부분이 기후변화를 깊이 체감하고 있는 것으로 판단된다. 셋째, 영농경력이 길수록, 학력이 높을수록, 영농승계자가 있으며, 컴퓨터를 사용하는 농업인일수록 기후변화가 농업에 본격적으로 영향을 미치는데, 소요되는 기간은 길어질 것으로 예상하였다. 넷째, 농업인의 가족 수가 많을수록, 학력이 높을수록 평균온도의 상승에 대하여 더 민감하게 인지하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 서울지점 강우특성 변화의 지배적인 요인이 도시화에 의한 국소적 현상인지 혹은 지구온난화에 의한 전 지구적 현상의 일부인지에 대한 규명과 그 정량적인 영향정도를 가늠해 보았다. 이를 위해 도시화의 정도가 서로 다른 서울 인근의 비교지점을 선정하여 강우특성별로 변화양상의 차이를 비교하였다. 분석결과, 서로 도시화의 정도가 다른 세지점이 모두 강우량과 강우강도의 중심 크기와 폭이 증가하는 공통적인 경향을 나타내었고, 이는 기후변화가 서울지점 강우특성 변화의 주요 요인으로 작용한 것으로 보인다. 그러나 서울지점과 비교해 인접 비교지점인 수원이나 이천의 강우량과 강우강도의 중심 크기가 비교적 명확히 작은 값을 보였고 중심 위치와 이동방향이 서로 다르게 나타났다. 이러한 차이는 도시화의 영향으로 판단된다. 연구결과를 종합하면, 근래 서울지점 강우특성의 변화요인은 지구온난화 등에 의한 기후변화와 급격한 도시화로 인한 두가지 요인이 복합적으로 작용한 결과로 판단되고, 두 가지 주요 요인의 영향정도는, 월평균 일강우강도 기준에서, 대등한 수준으로 나타났다.
관광산업은 기후변화에 민감한 부분이 많고 저탄소녹색성장의 관점에서 새로운 기회와 위협을 제공할 수 있다는 측면에서 연구의 가치가 있다. 기후변화로 인한 소비자들의 인식 및 태도의 변화가 관광수요와 관광선택에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 연구는 매우 중요하며, 현재도 그 영향이 진행되고 있는 상황이다. 본 연구에서는 기후변화 인식과 태도가 관광 경험, 가치, 위험요인, 만족도, 행동의도에 미치는 영향관계를 규명하여 관광활동의 주체인 관광객의 기후변화에 따른 심리적 특성에 대한 검토를 통해 관광객들의 다양한 욕구 및 변화를 파악하였다. 이를 통해 마케팅 전략을 수립하는데 필요한 시사점을 제공할 수 있었다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 기후변화 인식은 관광경험, 관광가치에 유의한 영향을 미치는 반면 관광위험요인은 영향을 미치지 않는 것으로 나타났고, 둘째, 중국 관광객이 한국 관광객보다 전반적인 영향력이 더 크게 나타났다. 셋째, 기후변화 태도는 관광경험과 관광위험요인에는 유의한 영향을 미치는 반면 관광가치에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났고, 넷째, 관광경험, 관광가치는 관광만족도에 유의한 영향을 미치는 반면 관광위험요인은 관광만족도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, 다섯째, 관광경험, 관광가치, 관광위험요인은 행동의도에 모두 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
기후변화는 자연적 요인보다는 인간의 활동으로부터 기인하는 것으로 알려진다. 지구 온난화의 영향으로 우리나라의 평균 기온은 상승하고 있으며, 강수량 또한 증가추세에 있다. 이러한 미래 기온의 상승과 강수량의 변화는 나아가 수문 순환에 영향을 미치며, 수자원의 효과적인 이용을 위하여 기후변화에 따른 수문 순환 특성을 파악하는 것은 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 국제 수문 프로그램의 대상 유역 중 하나로 장기간의 강우-유출 자료가 구축되어있는 청미천 유역을 대상으로, 기후변화에 따른 지표 유출량 변화를 살펴본다. 기후변화를 전망하기 위한 방법으로 인간 활동이 대기에 미치는 복사량으로 온실 가스 농도를 정의하는 시나리오인 대표농도경로(Reperentative Concentration Pathway, RCP)를 적용하였다. 기상청에서 제공되는 여러 RCP 시나리오 중 기후변화가 현재의 추세를 쫓아 상승 형태를 나타내는 RCP 8.5 시나리오와 저감 정책이 어느 정도 실현되어 형태가 안정된 RCP 4.5 시나리오 두 개를 선정하였다. 기후변화 시나리오는 근본적으로 불확실성을 포함하기 때문에, 특정 기후변화를 가정하기 보다는 특성이 대비되는 두 개 시나리오를 적용하여 기후변화의 발달 정도에 따른 유출량 변화를 살펴보고자 한다. 장기간의 수문 순환 특성을 모의하기 위하여 준 분포형 장기유출 모형인 Soil and Water Assessment Tool(SWAT)을 이용하며, SWAT에서 요구되는 방대한 양의 매개변수들은 매개변수의 최적값 산정 프로그램인 SWAT Calibration and Uncerntianty Programs (SWAT-CUP)을 통해 얻는다. 과거의 강우-유출 자료로부터 구축된 SWAT 모형에 기후변화 시나리오를 적용함으로써 기후변화 시나리오에 따른 지표유출량 변화를 살펴볼 수 있다. 구축된 SWAT 모형을 이용하여 모의를 한 결과, 두 개 시나리오 모두에서 청미천 유역의 지표유출량이 증가하는 것으로 나타났으며 RCP 4.5 시나리오보다 RCP 8.5 시나리오에서 더 많은 유출이 발생할 것으로 전망된다. 유출량의 증가와 함께 총 부유사량 또한 증가 추세에 있으며, RCP 8.5 시나리오에서 더 많은 유출이 계산된다. 이러한 유출량의 증가는 강수량, 기온, 일사량, 풍속, 습도와 같은 기후 특성의 변화가 고려된 결과로 판단된다. 기후변화에 따른 총 유사량의 증가는 범용토양 유실공식에서 강우 에너지의 증가로 인해 유출량과 동일한 양상을 띠는 것으로 판단된다.
본 연구에서는 서리발생과 관련된 기상요인을 선정하여 랜덤포레스트(RF)를 이용한 서리발생 유무 분류모형을 구축하였고, 이와 더불어 기상인자의 중요도와 데이터 세트를 구성하는 방법들을 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과, 서리발생에 대한 분류 모형을 구축할 경우에 데이터 세트의 양이 많더라도 모형 구축을 위해 학습하기 위한 데이터 세트에서 특정 값이 월등히 많은 불균형은 모형의 예측력에 좋지 못한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 또한, 이번 연구에서 수집된 25지역의 서리발생과 관련된 기상요인에 대해 지역별로 그룹화하여 중요도가 높은 기상요인을 반영한 모형 구축하는 것보다 하나의 통합된 모형을 구축하는 것이 더 효율적인 것으로 나타났다. 이번 연구를 통해 분석된 결과와 서리예측을 위한 기상요인에 대한 추가분석 연구를 수행한다면 정확도 높은 서리발생 예측모형을 구축할 수 있을 것이라 예상한다.
본 연구는 국내 6곳의 풍혈의 기능과 식물분포를 통하여 풍혈의 보전대책과 관리방안을 위한 기초자료를 확보하기 위해 진행하였다. 조사는 홍천 방내리, 정선 여탄리, 정선 운치리, 연천 동막리, 제천 금수산, 보은 구병산에 위치하는 풍혈 6곳을 선정하였고 풍혈에 기상측정장비를 설치하여 2021년 3월부터 2022년 3월까지 온도와 습도의 미기상요인을 측정하였다. 풍혈이 위치하는 지역의 미기상요인은 기상청 자료를 활용하였고 측정된 풍혈의 미기상요인과 비교 분석하였으며, 관속식물상은 계절별로 진행하여 각 풍혈에 서식하는 희귀식물과 북방계식물, 기후변화 취약식물을 분석하였다. 풍혈 6곳의 미기상요인 분석결과 온도는 보은 구병산 풍혈을 제외한 5곳의 풍혈은 여름철 냉혈의 기능을 나타냈고, 보은 구병산 풍혈은 겨울철 온혈의 기능을 하는 것으로 나타났으며, 습도는 6곳 모두 주변 지역보다 높게 나타났다. 멸종위기종 2급은 백부자, 산작약, 연잎꿩의다리 3분류군, 희귀식물은 산개나리, 월귤 등 23분류군, 북방계식물은 과남풀, 꽃개회나무 등 129분류군, 기후변화취약식물은 검종덩굴, 도깨비부채 등 23분류군으로 확인되었다. 풍혈은 기후변화 취약식물의 피난처로서 역할을 하는 것으로 나타났으나 산림유전자원보호구역으로 지정된 홍천 방내리 풍혈을 제외한 나머지 풍혈은 관리가 미흡하다. 정선 여탄리 풍혈은 인근 도로에서의 외래식물의 유입, 정선 운치리 풍혈은 인근의 양봉장과 관광객 등의 인간활동에 의한 훼손, 연천 동막리 풍혈은 인근 경작지 등의 사유지로 인한 관리의 어려움, 제천 금수산 풍혈은 관광지화로 인한 훼손, 보은 구병산 풍혈은 등산객의 답압으로 인한 훼손이 진행되고 있는 것으로 나타났다. 이에 따라 풍혈과 희귀 및 기후변화 취약식물들의 정기적인 모니터링과 풍혈 주변의 팬스 설치 등의 적극적인 보전방안이 필요하다고 판단된다.
부산은 서울, 대구 등 내륙도시와는 달리 도시화 과정에 수역의 매립이 포함되어 있어 도시화에 의한 도시기후변화에도 매립의 영향이 있을 것으로 생각된다. 이에 본 연구에서는 한국의 3대 도시인 서울, 부산, 대구의 기후변화요인과 70여 년간의 기상데이터를 비교ㆍ분석하여 부산의 기후변화 특성 및 매립과 기후변화의 관련성에 대해 검토하였다. 그 결과 부산에서 매립이 진행되었다는 점을 제외하면 서울, 부산, 대구의 기후변화 요인에는 큰 차이가 없지만 서울, 대구의 경우는 도시화가 진행됨에 따라 최저기온의 연평균 상승이 현저한 것에 비해 부산은 매립이 진행된 시기에 최고기온의 연평균 상승이 현저함을 밝혔다.
최근 IPCC에서는 제 4차 평가보고서를 통해 대기 속 이산화탄소 농도가 산업혁명 이전에 비해 2005년 기준 약 35% 증가하였으며, 지난 1세기 동안 지구 평균기온이 $0.74^{\circ}C$ 증가하였다고 발표하였다. 이러한 기후변화로 인해 야기된 홍수, 가뭄, 사막화, 생태계 혼란 등의 심각한 환경문제를 해결하고자 UN에서는 1992년 세계 환경 개발에 관한 리우 데 자네이로 정상회의에서 기후변화에 관한 기본협약을 체결하여 국제적인 대책을 마련하기 위해 노력하고 있다. 이 중 토지이용변화에 관한 연구는 기후변화를 야기하는 주요한 요인에 관한 연구로서 온실가스 증가와 생물종다양성, 수문학적인 변화 등을 파악하는 데 활용되고 있다. 따라서 기후변화에 대응하고 지속가능한 개발 정책을 수립하기 위해서는 다양한 경제학적, 사회학적인 시나리오 조건에서 미래의 토지이용변화 양상을 살펴볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 토지이용변화에 영향을 미치는 사회 경제적 요인과 과거의 토지이용변화 패턴을 고려하여 토지이용변화를 모델링 할 수 있는 CLUE(The Conversion of Land Use and its Effects) 모델을 이용하여 SRES(Special Report on Emissions Scenarios) 시나리오에 기초한 토지피복 변화를 살펴보고자 한다. 이는 향후 기후변화를 최소화하기위한 개발전략 수립에 있어서 정책방향을 결정하는 데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
이 연구는 한국 중부지방 용인과 남부지방 무안에서 봄 출현 나방의 다양성 양상과 나방 종 및 개체수에 영향을 주는 기후 요인을 알아보기 위해서 이루어졌다. 나방은 2013년부터 2015년까지 4월 한 달 동안 일주일 간격으로 자외선등 트랩을 이용하여 채집하였다. 기후요인은 $8^{\circ}C$를 기본으로 한 적산온도 (GDD8), 평균온도, 강우량, 일조시간, 풍속, 신적설 등이다. 나방 종 수 및 개체수에 영향을 주는 기후요인은 단기 (채집주부터 3주전까지)와 장기 (채집 4~12주전)로 나누어 분석하였다. 봄 출현 나방은 과 구성에서 유사한 양상을 띠었지만 지역별로 우점한 과는 차이를 나타내었다. 자나방과는 중부지방에서 우점한 반면 밤나방과는 남부지방에서 우점하였다. 밤나방과의 우점종은 4월 초에 나타난 반면 자나방과의 우점종은 4월 말에 나타나 시간적인 차이도 나타내었다. GDD8, 일조시간, 채집 일주일 전 강우량 등 3개의 단기 기후요인은 나방 종 수 및 개체수에 영향을 준 요인으로 나타난 반면 채집 4주전 평균기온만 장기 기후요인으로 나방 종 수에 영향을 준 것으로 나타났다. 이 연구에서는 한국에서 봄 출현 나방으로 자나방과와 밤나방과 종이 우점하며 이들은 4월 중 우점도와 비행시기에 차이가 있는 것도 알 수 있었다. 봄 출현 나방은 따뜻함과 강우량에 영향을 받는 것으로 나타났다. 최근 기후변화는 봄 출현 나방에도 영향을 줄 수 있어 이에 대한 지속적인 감시가 필요할 것으로 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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