A valuation of air pollution is critical for relevant policy-making for the public and research direction. This study conducted a willingness-to-pay (WTP) survey using contingent valuation method (CVM) in Seoul Korea. In detail, this study puts an emphasis on its temporal changes referred on two surveys conducted in 2014 and 2019. In reference to the previous studies in 2002, our survey indicated that the public awareness of air pollution and interests on its sources and solutions increased noticeably. Our survey showed that WTP increased significantly from 2588 to 4827 and 8240 Korean Won $month^{-1}$ in 2002, 2014, and 2019, respectively. Moreover, the percentage of respondents to pay the WTP also increased from 48% to 68% and 79% in 2002, 2014, and 2019, respectively. Our analysis based on the number of Google search on particulate matters (PMs) strongly suggests that such the noticeable increases of the public attention to air pollution is well accorded with the moment of the announcement of a standard for ultra-fine particles and the start of PM prediction in late 2013. But the Google search rate grew about 16.7 times in 2009 compared to 2014, which is much larger than the growth rate of interest and WTP between 2014 and 2019. Our results shed light on policy decision for the right person in the right place on the right time in the era of air pollution.
사후경과시간(PMI)을 추정하기 위하여 사용되고 있는 유효적산온도(ADD)를 계산하는데 있어서 가장 중요한 요인 중 하나는 바로 사건 현장의 대기 온도를 최대한 정확하게 추정하는 것이다. 지금까지 사건 현장의 대기 온도를 추정하는 방법으로는 사건이 일어난 현장 근처의 기상청 온도를 그대로 적용하거나, 보정 온도를 고려하여 사용하거나, 주변 기상청 온도와 사건 현장 대기 온도의 선형 회귀분석을 통해 과거 일정기간 동안의 현장 대기 온도를 추정하였다. 이 때, 온도 추정 방법에 따라 온도 추정값이 달라질 수 있으며, 측정 조건이나 온도에 영향을 줄 수 있는 풍량, 풍속, 습도, 강우량 등 환경 요인에 따라서도 추정값의 정확도가 달라질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 국내의 환경 요인 및 측정 조건들을 대상으로 보다 다양한 온도 추정 방법들에 적용하여 과거 일정기간 동안의 현장 대기온도를 추정하고, 이렇게 추정된 온도와 실제 온도와의 비교를 통하여 국내 온도 추정에 미치는 영향을 연구하고자 한다.
We employed a Multi-Angle Snowflake Camera (MASC) to quantitatively analyze snow particles at the ground level in the Yeongdong region of Korea. The MASC captures high-resolution photographs of hydrometeors from three angles and simultaneously measures fallspeed. Based on snowflake images of the several episodes in 2017 and 2018, we derived statistics of size, aspect ratio, orientation, complexity, and fallspeed of snow crystals, which generally showed similar characteristics to the previous studies in other regions of the world. Dominant snow crystal habits of January 22, 2018 generated by northerly were melted aggregates when 850 hPa temperature was about $-6{\sim}-8^{\circ}C$. Average fallspeed of snow crystals was $1.0m\;s^{-1}$ though its size gradually increased as temperature decreased. Another snowfall event (March 8, 2018) was driven by the baroclinic instability as accompanied with a deep trough. Snow crystal habits were largely rimed aggregates (complexity ~1.8) and melting particles of dark images. Meanwhile, in the extreme snowfall event whose snow rate was greater than $10cm\;hr^{-1}$ on January 20, 2017, main snow crystals appeared to be heavily rimed particles with relatively smaller size when convective clouds developed vertically up to 9 km in association with tropopause folding. MASC also could successfully measure a decrease in snow crystal size and an increase in riming degree after AgI seeding at Daegwallyeong on March 14, 2017.
각 계층 네트워크가 세마포에 의하여 용량제한을 갖는 중첩형 대기행렬 네트워크의 평균대기시간에 관하여 연구하였다. 중첩형 대기행렬 네트워크는 고객의 대기시간 관점에서 보다 간단한 대기행렬 네트워크로 변환될 수 있다. 이러한 중첩형 대기행렬 네트워크의 가장 중요한 특성은 하위계층의 흐름이 상위 계층의 상태에 의존적이며, 제한을 받는다는 것이다. 이러한 형태의 대기행렬 네트워크는 성능분석을 정확히 할 수 없기 때문에, 변환된 중첩형 대기행렬 네트워크를 이용하여 평균대기시간에 대한 하한과 상한을 분석하고자 한다. 모의실험에 관한 측정은 도착분포가 단계형태 분포로서 포아송, 얼랑 그리고 초지수분포에 관하여 조사하였다. 이렇게 구한 범위는 추후에 좀 더 근접한 근사치를 구하는데 이용할 수 있다.
대규모 HPC 과학 응용의 워크로드가 전체 실행시간 동안 다양하게 변화하는 자원 요구사항을 갖게 되면서 특정 시점에 갑자기 요구사항이 증가하는(bursty) 형태가 되고 있다. 그러나 이러한 응용 워크로드를 고려하지 않고, 최대 자원 요구사항만을 반영한 가상 자원의 오버-프로비저닝은 과학 응용의 성능을 보장하지만 다른 응용이 사용할 수 없는 유휴 자원을 늘리는 문제로 남아있다. 본 논문에서는 OS-level 가상화 환경에서 응용의 자원 사용 패턴에 대한 프로파일링 데이터를 기반으로 메모리 자원 재구성 기법을 제안한다. 이는 유휴 상태의 메모리 자원을 신속하게 풀어주어 새로운 응용이 자원을 사용하여 수행할 수 있도록 한다. 본 연구에서는 경량화된 OS-level 가상화 시스템의 하나인 Docker에서 과학 워크플로우 응용을 이용하여 제안하는 알고리즘을 검증하였다. 실험을 통해 과학 응용을 실행하는 동안 컨테이너에 대한 메모리 할당 미세 조정이 전반적인 메모리 자원 활용을 향상시킬 수 있음을 보였다. 또한 응용의 메모리 사용 프로파일 데이터를 기반으로 하는 시뮬레이션 실험을 통해, 제안하는 동적 메모리 할당 기법을 사용하는 경우 대기 작업에 유휴상태의 메모리를 할당하여 전체 대기 작업의 수를 줄이고 시스템 작업 대기 시간이 줄어들었음을 보였다.
최근 대기환경에 대한 국민의 관심이 증대하고 있으며, 미세먼지 등으로 인하여 국민 건강이 위협 받고 있다. 또한 정부는 대기오염물질에 대한 모니터링을 확대하고, 환경기준을 강화하는 등 대기질 개선을 위한 노력을 지속하고 있다. 한반도 지역에 따라 대기질이 상이하기 때문에 원인 파악과 영향요인 탐색이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 충남권에 위치한 도시의 대기환경과 지역적 차이를 탐색하였다. 연구방법으로 충남 3개 도시의 대기질 현황을 확인하고, 기온, 풍속, 강수, 계절 등의 기상조건과 SO2, NO2, CO, PM10, PM2.5, O3 등의 대기오염물질과 입자상 물질에 포함된 Pb, Cd, Cr, Cu, Ni, As, Mn, Fe, Al, Ca, Mg 등의 중금속 성분을 대상으로 회귀분석을 수행하였다. 분석결과 PM10 농도의 경우, 천안은 Mn(0.4884), 당진은 CO(0.3329), 서산은 Mg(0.5691) 농도에 의한 기여도가 높았다. PM2.5의 경우, 천안 NO2(0.4759), 당진 CO(0.4128), 서산 NO2(0.3715)에 의한 영향이 크게 나타났다. 종합하면 대기질 측면에서 충남 지역별 영향요인이 상이하고, 기여도에 분명한 차이가 존재함으로 이를 고려한 정부의 지역별 대기질 관리가 요구 된다고 판단된다.
이 연구의 목적은 중${\cdot}$고등학교 지구과학 전공 교들이 몇 가지 지구과학 개념에 대하여 가지고 있는 이해유형을 조사하는 것이다. 이 연구의 대상으로 선택한 개념은 저기압에서의 바람, 해류의 서안강화, 편서풍 파동, 온실효과, 오존층 그리고 대기압이며 중${\cdot}$고등학교 지구과학 전공교사 26명이다. 조사의 결과는 중${\cdot}$고등학교에서 교사들이 이들 개념을 학습지도할 때 필요하다고 생각되는 학습의 객관적 자료의 측면에서 분석하였고 그 결과는 다음과 같다. 지구과학 전공교사들도 이 연구에서 선정된 몇 가지 개념에 대하여 학생의 학습지도에 부족한 여러 가지 이해유형을 가지고 있으며 이들 유형 중에는 오개념들도 포함하고 있음을 알았다. 교사들은 저기압에서의 바람에 대하여 경도풍과 관련된 이해유형을, 서안강화에 대해서는 지구자전과 관련된 오개념을, 편서풍 파동에 대해서는 각운동량 보존과 관련된 오개념을, 온실효과에 대해서는 주된 온실기체와 관련된 오개념을, 오존층에 대해서는 지표부근의 오존기체 생성과 관련된 오개넘을, 그리고 대기압에 대해서는 대기압으로 인해 생기는 현상과 관련된 오개념을 가지고 있음을 발견하였다. 이 연구에서 발견된 교사의 여러 가지 이해유형은 지구과학개념의 힉습지도에서 유용하게 이용될 수 있을 것으로 생각한다.
기상관측기술은 2차 세계대전을 통해 등장한 레이더와 57년에 발사된 인공위성이 지구선회에 성공함으로써 획기적인 발전을 거듭해 왔다. 이제는 기상관측은 물론 기상상태를 조절하는 기술이 발달하여 필요에 따라 마음대로 비나 눈도 내리게 할 수 있게 되었다. 앞으로는 기상위성을 통해 입체적으로 대기를 관측하고 또 슈퍼컴퓨터의 발달이 기상관측의 새로운 장을 열어 줄 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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