기후변화에 적극 대처하여 지속적이고 안정적인 용수 공급을 위해 기존의 용수 생산 공급망에 정보통신 기술(Information & Communication Technologies, ICT)을 접목한 지능형 물관리를 위해 '스마트 워터 그리드(smart water grid)'를 구축하고자 하는 다양한 노력이 최근 들어 지속되고 있다. 즉, 스마트 워터 그리드는 기존의 수자원 관리 시스템의 한계를 극복하기 위해 첨단 정보통신기술을 이용하는 고효율의 차세대 인프라 시스템으로 다양한 수원을 활용하고 물을 효율적으로 배분 관리 운송하여 수자원의 불균형을 해소하고, 첨단 센서 네트워크를 이용해 실시간으로 수자원망의 안정성을 모니터링하는 등 용수관리 전분야에 걸쳐 양방향 실시간으로 용수정보를 감시 대응하여 용수관리와 에너지 효율의 최적화된 메가시티(mega-city)에 적합한 지능형 물관리가 가능할 것으로 예상되는 시스템이다. 따라서 본 고에서는 선진화된 상수도시스템 운영을 위해서는 현장설비의 관측값을 감시하고 제어하는 시스템에서, 운영 방식이 변경될 때마다 운영 변수간의 인과관계를 분석하고 예측할 수 있는 시뮬레이션 기능이 탑재된 상수도 운영시스템이 요구되고 있는 실정에서 용수공급 시스템의 운영 상황을 모의할 수 있는 모형 개발 및 용수공급시스템의 운영룰 모의 및 운영의사결정에 적용할 수 있는 다중수원 워터루프 시스템과 운영관리할 수 있는 S/W를 개발 내용을 소개하였다.
기상레이더는 강우의 공간분포를 관측하고 강우장 이동특성을 예측하여 집중호우, 태풍 등에 대비할 수 있는 시간을 확보하기 위하여 운용되고 있다. 기상레이더는 전파를 송신하고 대기 중의물체(수상체, 건물 등)에 부딪혀 되돌아오는 신호를 수신하여 강우의 양, 분포, 이동방향 등을 산정할 수 있으며 세부적으로 입체관측(volume scan)을 반복하여 고도각 별로 거리와 방위각에 따라 다양한 합성영상을 산출할 수 있는 특성이 있다. 본 연구는 구름의 수평적 분포를 파악하는데 용이하여 기존에 널리 사용된 CAPPI 합성영상과 최근 현업에서 복잡한 지형으로 인한 오차를 해소하고자 광범위하게 사용되고 있는 다중 고도각 기반 레이더 강수량(hybrid surface rainfall, HSR) 합성영상을 취득하여 수문해석을 위한 유역단위 면적강수량의 추정오차를 검토하였다. HSR 합성영상은 우리나라와 같이 산악지형이 많이 존재하는 경우 지형의 영향을 받지 않아 지면에 가장 가까운 고도각의 관측자료를 사용하므로 지상관측소 강수량과 비교한 결과에서 기존의 CAPPI 합성영상 레이더 강수량과 통계적 효율 기준을 산정하여 레이더 강수의 품질이 개선되는 것을 확인하였다. 최근 환경부에서 추진하고 있는 인공지능(AI) 홍수예보 및 가상모형(Digital Twin)을 활용하여 홍수정보를 생산 및 전달하는 과정에서 유역의 지형적 특성을 현실적으로 고려한 레이더 강수량을 사용함으로 기후변화에 따라 국지적으로 발생하는 집중호우 대응 및 과학적 홍수관리를 실현할 수 있을 것으로 판단된다.
In this study, we investigated the prediction skills of four multiple linear regression methods for monthly air temperature over South Korea. We used simulation results from four regional climate models (RegCM4, SNURCM, WRF, and YSURSM) driven by two boundary conditions (NCEP/DOE Reanalysis 2 and ERA-Interim). We selected 15 years (1989~2003) as the training period and the last 5 years (2004~2008) as validation period. The four regression methods used in this study are as follows: 1) Homogeneous Multiple linear Regression (HMR), 2) Homogeneous Multiple linear Regression constraining the regression coefficients to be nonnegative (HMR+), 3) non-homogeneous multiple linear regression (EMOS; Ensemble Model Output Statistics), 4) EMOS with positive coefficients (EMOS+). It is same method as the third method except for constraining the coefficients to be nonnegative. The four regression methods showed similar prediction skills for the monthly air temperature over South Korea. However, the prediction skills of regression methods which don't constrain regression coefficients to be nonnegative are clearly impacted by the existence of outliers. Among the four multiple linear regression methods, HMR+ and EMOS+ methods showed the best skill during the validation period. HMR+ and EMOS+ methods showed a very similar performance in terms of the MAE and RMSE. Therefore, we recommend the HMR+ as the best method because of ease of development and applications.
지구의 중요한 천연자원인 산림을 포함한 자연 식생환경은 지난 1세기 동안 많은 변화를 겪으며 기후에도 영향을 미치게 되어 현재 지구적 차원의 관심 속에서 다양한 연구가 진행되고 있다. 원격탐사는 분광적 특성을 이용하여 식생의 특성을 탐지할 수 있어 식생자원을 모니터링하는데 매우 효율적인 수단이다. 이러한 연구에서는 보통 원격탐사 측정을 분석하여 관찰된 화소가 식생을 포함하고 있는 정도를 나타내는 식생지수가 사용되고 있는데 NDVI가 이중 가장 많이 사용되는 식생지수이다. 본 논문에서는 MODIS NDVI 시계열 자료를 이용하여 자동으로 식생의 변화를 탐지해 가는 방법론이 제안되어 있다. 변화탐지를 위해 비모수 방법의 신경망 모형이 사용되었고 특성벡터로는 한 화소에서 다중 시기의 NDVI 차이와 더불어 NDVI 시계열 자료의 시간상의 관계가 함께 고려될수 있도록 제안되었다. 사용된 모형의 테스트를 위해 2006년부터 2011년까지 한반도 지역에 대한 MODIS MYD13Q1 자료가 사용되었다.
기후변화에 따른 지구온난화, 해수면 상승 등의 영향으로 연안재해가 전세계적으로 쟁점화가 되고 있는 가운데 삼면이 바다로 둘러싸인 우러나라 연안역은 고파랑이나 폭풍해일의 위험에 노출되어 있으며 특히, 하계에는 태풍의 내습경로에 위치하여 주기적인 피해를 입고 있다. 그러나 태풍의 진행경로와 내습강도는 매우 가변적이기 때문에 연안에서 발생하는 해일고와 범람정도를 신속하고 정확하게 예측하기가 쉽지 않다. 특히 태풍의 진로가 확정되는 단계에서 대상 연안으로 내습시까지의 소요시간이 수시간에 불과하여 수치모델링 수행을 통한 해일고 및 피해예측, 재해정보 전달체계가동은 현실적으로 무리가 있다. 이에 태풍내습시 연안역 피해를 사전에 신속하게 예측하기 위해 과거 태풍의 분석과 모의를 통해 수치모형의 재현성을 검증한 후, 태풍의 주요인자인 중심기압, 최대풍 반경, 진로, 진행속도 등에 대해 과거 개별 태풍 정보에 근거하여 가상 시나리오를 구성하였다. 구성된 다양한 가상 시나리오는 향후 기후변화에 따른 내습 가능성을 고려하여 폭풍해일의 주요 영향인자의 조건별로 가상 태풍 시나리오 결과 D/B 구축하였다. 이 D/B에는 태풍의 주요인자별 가상 시나리오에 대한 해일고 및 침수범위 정보가 구축되며 향후 실제 태풍 내습시 가장 유사한 태풍정보에 해당하는 시나리오 결과를 추출하여 신속하게 침수예상지역과 범위를 제공하는 방안을 제시하였다. 본 연구에서는 폭풍해일에 의한 침수예측수치 모형을 이용하여 마산지역의 가상 태풍 시나리오를 구성하고 적용하였으며, 기존 태풍시 관측해일고와의 검증을 통해 시나리오 접근 방법에 대해 검토하였다.을 차지함을 보였다. 또한 AOR과 DOR에서 상관 값 추이 분석을 통해 AOR에서의 상관 값이 DOR에서의 상관 값에 비해 다중경로신호에 의해 덜 왜곡되는 특성을 보였으며, 이를 바탕으로 대역 제한된 GNSS에 적합한 새로운 부호 추적편이 완화 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 대역 제한된 다중경로 환경에서 EL-DLL에 비해 정확한 추적이 가능함을 보였다.생겨 폐쇄에 실패하였고, 복직근을 사용한 환자에서 복부 탈장이 생긴 경우가 1예 있었으며, 수술 후 30일내 사망한 예가 1예였고 다른 1예는 전이성 암으로 사망하였다. 걸론: 근치적 방법으로 치료가 힘든 경우의 만성 농흉 환자들에게 있어 개방식 배농술과 근육이식술, 근육피판을 이용한 최종적인 개방창 폐쇄술까지의 단계적인 접근 방법이 안전하고 효과적인 대안이 될 수 있을 것으로 생각한다.만으로 야뇨횟수에 호전을 보이는 초기반응군 경우 2개월째 투약반응이 유의하게 좋았다. 이로써 야뇨증의 치료초기 행동요법에 대한 반응정도는 치료효과를 예측하는 지표로서 활용될 수 있다고 판단된다.지침을 제공할 수 있다. 소아의 첫 요로감염시 초음파나 $^{99m}Tc$-DMSA 신장 스캔상에서 양성소견이 있을 경우 배뇨성 방광 요도 조영술 검사를 시행하는 것이 좋으며, 초음파와 $^{99m}Tc$-DMSA 신장 스캔상에서 양성소견이 없을 경우라도 CRP 또는 백혈구 등의 임상자료들을 평가하여 배뇨성 방광 요도 조영술 검사를 시행유무를 결정하는 것이 잔존하는 방광요관역류를 찾는데 도움이 될 것으로 생각된다.O$로 고칼슘뇨군에서
본 연구는 10여 년의 역사를 지니고 국제학교의 계기가 된 인천 송도국제학교를 대상으로 국제학교 입지가 아파트 매매 및 전월세 가격에 미치는 영향요인 비교·분석이다. 개교 후 10년이 경과한 최근 시점에서 국제학교 인근지역 아파트를 매매시장과 전월세시장으로 구분하여 분석을 실시한다. 계획도시로 설계된 송도국제도시를 공간적 범위로, 코로나 이후의 부동산 과열시기를 피해 상대적으로 부동산 안정기에 해당하는 2018-19년도를 시간적 분석기간으로 설정하였다. 국제학교 주변에 형성된 학원가와 국내외 대학의 송도캠퍼스 개교 등 '신 교육특구' 의 도시이미지를 고려하여 교육요인 변수를 추가하여 전통적 헤도닉 가격모형을 바탕으로 다중회귀모형을 적용하였다. 실증분석 결과, 첫째, 매매와 전월세의 가격결정요인에서 차이점이 확인되었다. 둘째, 국제학교 가격영향력이 다른 변수보다 매우 높게 나왔다. 셋째, 국제학교 영향력은 매매시장보다 전월세 시장에서 두드러지게 나타났다.
기후변화에 따라 강우 패턴이 변화하며, 집중호우 발생 빈도의 증가가 예상된다. 이로 인해 저수지 상류에서 유실된 토사는 저수지로 유입하여 정수 처리비용 증가, 1차생산성 감소, 어류폐사, 하천경관 악화 등 다양한 문제를 유발한다. 따라서 위와 같은 탁수 피해 저감을 위해 과학적인 모니터링과 예측, 저수지 운영과 관리기술 개발 등의 대응이 요구된다. 본 연구에서는 극한 탁수사상 발생시 대응 기술의 일환으로 저수지 탁수예측 모델의 신뢰도 향상을 위해, 기존 탁수예측 모형인 CE-QUAL-W2(이하 W2)의 탁수 예측 알고리즘을 개선하고 소양강댐 저수지에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 최근 W2모델 3.72 버전까지 출시되었으나, 모델은 단순 침강속도만 고려하여 저수지 밀도 특성을 반영하지 못하고, TSS 모의시 독립침강을 가정하여 응집 침강 및 장기탁수 예측에 취약한 한계점을 가지고 있다. 따라서, 과거 연구내용을 바탕으로 수온에 따른 점성계수 변화(Stoke's), 다중 부유 입자별 침강속도 고려 기능을 추가하였으며, 새롭게 점착성유사의 응집 침강을 고려할 수 있는 기능을 추가하여 모델을 개선하였다. 모델에 점착성 유사 모의 전략은 입자 크기 $63{\mu}m$를 기준으로 비점착성유사(NCS)와 점착성유사(CS)로 구분하고, 비점착성유사는 독립침강, 점착성 유사는 응집침강을 가정하였다. 응집 후 중간 입경의 추정은 Gailani et al(1991)의 식을 사용하였으며, 침강속도 계산 공식은 Hwang and Mehta(1989)식을 적용하였다. 수정된 모델은 소양강댐 운영이후 최대 탁수사상이 발생했던 2006년을 대상으로 기존 탁수해석 결과와 수정된 모델의 모의결과를 실측값과 비교 분석 하였다. Stoke's 식 적용시 기존의 모의결과 대비 AME 평균 23%, RMSE 평균 18%가 개선되는 것으로 나타났으며, Hwang and Metha식 적용시에 SS 모의값이 전반적으로 과소평가되는 것으로 나타났다. 또한, 실측 방류 탁수 농도와 모의값을 비교하여 평가 하였으며, 모의기간인 Julian Day 173~365(192일) 동안 모의 결과의 총 TSS 부하량은 실측값의 약 80%수준을 보였으며, TSS 방류 부하기준 Stoke's 식 적용시 기존 모의대비 오차가 1.3% 개선되는 것으로 나타났다.
전 세계적인 에너지·기후 위기는 각국의 이해관계가 복잡하게 얽혀있어 글로벌 대응이 필수적인 아젠다임이 최근 다시금 환기되고 있다. 특히, 우리나라는 에너지 수입의존도가 높고 에너지 다소비·저효율 소비 및 온실가스 다(多) 배출구조가 지속되고 있어 에너지효율 및 탄소중립 달성을 위한 혁신적이고 실효성 있는 에너지정책이 절실하다고 하겠다. 본 연구에서는 우리나라에 1980년대 중반 집단에너지 방식이 도입된 이후의 분산형 집단에너지 정책변동 중 "국가 열(熱) 지도 사업" 정책 추진사례를 수정 다중흐름모형으로 분석하고자 한다. 연구 대상 기간인 이명박-박근혜 정부의 10년간은 에너지정책의 주된 패러다임이 "분산형 에너지플랫폼"으로 전환하는 데 있어 정책의제 설정과 정책 표류, 정책수정의 전환이 이루어졌던 기간으로서 연구에 의미가 있을 것이다.
본 연구에서는 앙상블 경험적 모드 분해법을 우리나라에 적용하여 봄 시작일을 정의하고, 이에 대한 시 공간적인 변화를 분석하였으며, 봄 시작일의 변동성을 분석하여, 봄 시작일에 영향을 미치는 요인을 파악하였다. 우리나라 평균 봄 시작일은 3월 11일로 나타났고, 연구기간 동안 2.6일/10년으로 빨라졌다. 봄 시작일은 일반적으로 위도와 고도가 높아짐에 따라, 그리고 해안에서 내륙으로 갈수록 늦게 나타났다. 우리나라 봄 시작일에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 상관분석을 수행하였고, 전구평균기온, 북극진동(Arctic Oscillation, AO), 시베리아 고기압이 우리나라 봄 시작일과 유의한 상관관계를 나타냈다. 봄 시작일에 영향을 미치는 지수들을 대상으로 다중회귀분석을 수행하였고, 세 가지 변수가 모두 입력된 모형은 64.7%의 설명력을 나타냈다. 다중회귀분석의 결과 봄 시작일에 미치는 영향은 전구평균기온이 가장 크고, AO가 그 다음으로 나타났다. 우리나라 봄 시작일에 영향을 미치는 종관적인 요인을 파악하기 위해 기압장 및 바람장을 분석한 결과, 시베리아 고기압, 알류샨 저기압, 상층 기압골의 강도 및 위치에 따른 북풍계열 바람의 강도가 봄 시작일을 결정하는 주요 원인인 것으로 나타났다.
급속적으로 비중이 증가하고 있는 태양광 에너지는 지속적인 개발 및 투자가 이루어지고 있다. 신재생에너지 정책인 그린뉴딜과 가정용 태양광 패널의 설치가 증가함에 따라 국내 태양광 에너지 보급이 점차 확대되어 그에 맞추어 발전량의 정확한 수요 예측 연구가 활발하게 진행되고 있는 시점이다. 또한, 일사량 예측이 발전량 수요 예측에 가장 영향을 미치는 요소로 작용하고 있다는 점에서 일사량 예측의 중요성을 파악하였다. 덧붙여, 본 연구는 선행 연구들에서 사용되지 않은 중기예보 기상 데이터를 활용하여 일사량 예측을 하고자 하였다는 점에서 가장 큰 차이점을 확인할 수 있다. 본 논문에서는 서울, 인천, 수원, 춘천, 대구, 대전의 총 여섯 지역의 태양광 일사량 예측을 위하여 다중선형회귀모형, KNN, Random Forest 그리고 SVR 모형과 클러스터링 기법인 K-means 기법을 결합한 후, 클러스터별 확률밀도함수를 계산하여 시간별 일사량 예측을 진행하고자 하였다. 중기예보 데이터를 사용하기 전, 모형 예측 결과를 비교하기 위한 지표로서 MAE (mean absolute error)와 RMSE (root mean squared error)를 사용하였다. 데이터는 2017년 3월 1일부터 2022년 2월 28일까지의 시간별 원 관측 데이터를 중기예보 데이터 양식에 맞추어 일별 데이터로 변환하였다. 모형의 예측 성능 비교 결과, Random Forest로 일별 일사량을 예측한 후, K-means 클러스터링으로 기후요인이 유사한 날짜들을 분류한 뒤 클러스터별 일사량의 확률밀도함수를 계산하여 시간별 일사량 예측값을 나타낸 방법이 가장 우수한 성능을 보였다. 또한 이 방법론을 이용하여 중기예보 데이터에 모형 적합 후, 예측 결과를 확인하였을 때, 일자별로 예측 오류가 상승하는 것을 확인할 수 있었다. 이는 중기예보 기상데이터의 예측 오류로 인한 것으로 보인다. 향후 연구에서는 중기예보 데이터에서 활용할 수 있는 기상요인 중, 강수 여부와 같은 외생 변수를 추가하거나 시계열 클러스터링 기법을 적용한 연구가 이루어져야할 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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