광학영상에서 개별 화소에 해당하는 공간은 반사특성이 상이한 두 개 이상의 지표물이 존재하는 경우가 대부분이나, 기존의 영상처리는 각 화소를 단일의 지표물로 가정하여 처리하였다. 본 연구에서는 분광혼합분석(spectral mixture analysis)을 이용하여 개개의 화소를 구성하고 있는 두 가지 이상의 지표물을 점유비율에 따라 분해하고 그 결과의 활용 가능성을 분석하였다. 경기도 광릉시 험림을 대상으로 Landsat-7 ETM+ 영상을 획득하여 대기보정 및 지형효과에 의한 복사보정을 실시하였다. 선형혼합모델을 통하여 각 화소를 6개 단위지표물(endmember)의 점유비율로 분해하였다. 각 endmember의 점유비율을 나타내는 영상들을 조합하여 보다 세부적인 임상분류가 가능하였다. 토양의 점유비율을 이용하여 수관울폐도와 관련된 정보의 추출도 가능하다고 판단된다. 또한 침엽수림의 화소값에 그늘에 의한 영향이 많다는 것을 알 수 있었다. 산림의 다양하고 복잡한 구성요소를 감안한다면 분광혼합분석은 기존의 영상처리방법에서 얻을 수 없었던 세부적인 산림정보의 추출을 위한 새로운 도구로 기대 된다.
본 연구에서는 AERMOD 대기확산 모델을 이용하여 제주도에서 유해화학물질 중 불화수소의 소규모 유출사고 영향 범위를 산정하여 보다 빠르고 정확한 대응시스템을 확보하고자 하였다. 분석결과 영향범위는 권역별로 서귀포소방서, 동부소방서, 제주소방서, 서부소방서 순으로 넓게 나타났으며, 계절별로는 여름, 봄, 가을, 겨울 순으로 넓게 나타났다. 기상인자(풍속, 기온) 간의 상관성은 풍속이 0.998로 높은 양(+)의 상관성을 보인반면, 기온과는 -0.463으로 음(-)의 상관성을 보였다. 선형회귀분석을 통해 불화수소 누출사고 시 풍속에 따른 영향범위(m) = 13.922WS(풍속) - 5.195의 1차 방정식을 얻을 수 있었으며, 신뢰도($R^2$)가 0.995로 매우 높게 나타났다.
전투기 흡입구 덕트 구조물 설계에 중요한 하중조건으로 흡입구 해머쇼크 조건이 있다. 엔진 압축기 내부유동의 갑작스런 감소에 의하여 큰 압력의 해머쇼크가 발생하게 된다. 압축충격파인 흡입구 해머쇼크 해석을 위한 전통적인 방법은 극단적인 조건들의 조합을(최대 속도, 해수면, 저온 대기) 이용하였지만, 90년대 이후 확률론적 방법을 통해 적절한 해머쇼크 설계압력을 제시한 논문들이 발표되었다. 이를 참고로 본 연구는 한국공군의 비행운용데이터를 활용하여 흡입구 해머쇼크 압력을 확률론적으로 접근하였고, 이를 통해 전통적인 방법 대비 약 30 % 감소된, 흡입구 설계용 해머쇼크 압력을 해석하였다.
최근 2014년 마른장마의 영향으로 중부 지방에 가뭄이 발생하였으며, 장마철 강수부족은 2015년까지 영향을 미친바 있다. 이로 인해 소양강 댐은 역대 최저수위를 기록하였으며, 일부 지역에서는 제한급수, 농업용수 부족 등의 피해가 발생하였다. 일반적으로 가뭄은 발생순서에 따라 기상학적, 농업적, 수문학적 가뭄 등으로 분류하고 있다 (Wilhite and Grantz, 1985). 기상학적 가뭄은 농업 및 수문학적 가뭄에 영향을 미치는 가뭄의 시작 단계를 의미하며, 가뭄을 판단하는데 있어 중요한 요소라 할 수 있다. 기상학적 가뭄을 정량적으로 판단하기 위해 SPI, PDSI, PN 등이 활용되고 있으며, 특히 강수량 기반의 SPI는 계산과정이 쉽고, 다양한 지속시간(3, 6, 9, 12개월 등)에 따라 가뭄을 객관적으로 판단할 수 있어 가장 활발하게 이용되고 있다(Mckee et al., 1993). 최근 기상청은 대기와 해양-해빙 모델을 접합한 GloSea5의 장기예보자료를 활용하여 월 내지 계절 가뭄전망을 위한 기상학적 가뭄지수를 현업에 활용하고 있다. 다만 국내에서는 주로 단기가뭄(1~3개월)이 빈번하게 발생함에 따라 짧은 예보선행시간을 갖는 가뭄전망에 대한 평가에 집중되어 왔다. 2014, 15년에는 이례적으로 2년 연속 가뭄이 지속된바 있으며, 장기가뭄(3개월 이상)에 대한 전망정보의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 장기예보자료 기반의 기상학적 가뭄전망정보를 산정하고, 2015년 가뭄을 대상으로 활용성을 평가하였다. 이를 위해 ASOS 59개 지점의 관측강수량, GloSea5의 미래예측(Foreacst) 및 과거재현(Hindcast) 자료를 활용하였으며, 다양한 지속시간(3, 6, 9, 12개월)에 대한 SPI를 산정하였다. 또한 예보선행시간(1~6개월)에 따른 SPI와 관측자료 기반의 SPI 간의 통계적 분석(상관계수, 평균제곱근오차)을 수행하여 전망정보의 정확도를 평가하였다.
인공함양 시설을 설계 및 운영하는 단계에서 설치 예정부지의 자연적 특성(지형, 지질, 기후 등)과 인공적 특성(주입정과 양수정의 거리, 주입량, 양수량 등)은 중요한 인자라고 볼 수 있다. 인공함양 예정 부지의 개념모델을 설정하고 수리전도도와 이격거리(주입정과 양수정의 직선거리)에 대한 민감도 분석을 수행하였다. 인공함양 예정 부지는 충적대수층이며, 인공함양 주입량과 양수량은 $150m^3/day$로 동일하게 설정하였다. HydroGeoSphere 모델링을 통한 민감도 분석은 수리전도도($10^{-1}cm/sec$, $10^{-2}cm/sec$, $10^{-3}cm/sec$, $10^{-4}cm/sec$)와 이격거리(10 m, 50 m, 100 m) 조건에 대해 총 12회 수행하였다. 수리전도도가 $10^{-1}cm/sec$ 및 $10^{-2}cm/sec$인 경우의 모델링 결과, 이격거리가 100 m 범위 이내에서는 지하수위 변동이 발생하지 않았다. 수리전도도가 $10^{-3}cm/sec$인 경우의 모델링 결과, 이격거리가 10 m일 때 5 m 이내의 수위하강이 발생하고 영향반경은 약 14 m 정도로 나타났고, 이격거리가 50 m일 때 5 m 이내의 수위하강이 발생하고 영향반경은 약 31 m 정도로 나타났고, 이격거리가 100 m일 때 5 m 이내의 수위하강이 발생하고 영향반경은 약 34 m 정도로 나타났다. 수리전도도가 $10^{-4}cm/sec$인 경우의 모델링 결과, 이격거리가 증가할수록 양수에 의한 수위하강과 영향반경이 증가하였으며, 낮은 수리전도도로 인해 양수로 인한 수두손실을 회복할 수 없었기에 양수정 주변에서 반경 수십 m 이상의 수두하강 영역을 형성하고 주입정 근처에서는 주입속도가 대수층의 투수능력에 비해 상당히 높기 때문에 5 m 정도의 수위상승이 나타났다. 모델링 결과를 분석하여, 수리전도도가 $10^{-3}cm/sec$ 이하이고 이격거리가 10 m 범위 이상인 충적대수층에 $150m^3/day$를 주입하면서 동시에 $150m^3/day$를 양수하는 시스템에서는 지하수위변동이 발생하므로 주입량과 양수량의 조절이 필요하다는 것을 확인하였다.
In order to investigate downslope windstorm by using more detailed observation, we observed 6 cases at 3 sites - Inje, Yongpyeong, and Bukgangneung - during "3-D Meteorological Observation Project in Yeongdong region of Gangwon province, South Korea in 2020." The results from analysis of the project data were as follows. First, AWS data showed that a subsidence inversion layer appeared in 800~700 hPa on the windward side and 900~850 hPa on the leeward side. Second, before strong wind occurred, the inversion layer had descended to about 880~800 hPa. Third, with mountain wave breaking, downslope wind was intensified at the height of 2~3 km above sea level. After the downslope wind began to descend, the subsidence inversion layer developed. When the subsidence inversion layer got close to the ground, wind peak occurred. In general, UM (Unified Model) GDAPS (Global Data Assimilation Prediction System) have had negative bias in wind speed around peak area of Taebaek mountain range, and positive bias in that of East Sea coast area. The stronger wind blew, the larger the gap between observed and predicted wind speed by GDAPS became. GDAPS predicted strong p-velocity at 0600 LST 25 Apr 2020 (4th case) and weak p-velocity at 2100 LST 01 Jun 2020 (6th case) on the lee-side of Taebaek mountain range near Yangyang. As hydraulic jump theory was proved, which is known as a mechanism of downslope windstorm in Yeongdong region, it was confirmed that there is a relationship between p-velocity of lee-side and wind speed of eastern slope of Taebaek mountain range.
To improve the predictability of high-impact weather phenomena around Seoul, where a larger number of people are densely populated, KMA conducted the intensive observation from 22 June to 20 September in 2020 over the Seoul area. During the intensive observation period (IOP), the dropsonde from NIMS Atmospheric Research Aircraft (NARA) and the radiosonde from KMA research vessel Gisang1 were observed in the Yellow Sea, while, in the land, the radiosonde observation data were collected from Icheon and Incheon. Therefore, in this study, the effects of radiosonde and dropsonde data during the IOP were investigated by Observing System Experiment (OSE) based on Korean Integrated Model (KIM). We conducted two experiments: CTL assimilated the operational fifteen kinds of observations, and EXP assimilated not only operational observation data but also intensive observation data. Verifications over the Korean Peninsula area of two experiments were performed against analysis and observation data. The results showed that the predictability of short-range forecast (1~2 day) was improved for geopotential height at middle level and temperature at lower level. In three precipitation cases, EXP improved the distribution of precipitation against CTL. In typhoon cases, the predictability of EXP for typhoon track was better than CTL, although both experiments simulated weaker intensity as compared with the observed data.
본 연구는 기업의 사회적 책임 -경제적 책임, 법적 책임, 윤리적 책임, 자선적 책임- 이 공중의 신뢰와 불신, 기업의 명성에 미치는 영향력과 신뢰외 불신을 매개적 역할을 탐구하였다. 국내 대기업에 대해 445명에게 온라인 서베이를 실시하고, 구조방정식을 통해 연구 모델을 검증하였다. 연구결과, 기업이 윤리적 책임과 박애주의적 책임을 다할수록 기업에 대한 신뢰가 강해지는 것으로, 법적 책임을 다하지 않을수록 불신이 높아지는 것으로 나타났다. 신뢰와 불신 중 신뢰만이 명성에 미치는 영향력이 유의미하여, 기업을 신뢰할수록 기업 명성을 높게 평가하는 것으로 나타났다. 사회적 책임과 신뢰와 불신, 명성의 관계를 통합적으로 살펴본 결과, 기업이 이행하는 윤리적 책임, 자선적 책임은 신뢰를 매개로 명성에 영향을 주는 요인으로, 경제적 책임은 직접적으로 명성에 영향을 주는 요인으로 나타났다. 본 연구는 사회적 책임의 각 차원과 신뢰와 불신, 명성의 관계를 구조적으로 살펴봄으로써, 기업이 윤리적, 자선적 책임을 잘 수행할수록 기업에 대한 신뢰가 구축되고, 이를 통해 명성이 높아짐을 입증하고, 기업의 당연한 책임으로서 기업활동에서 윤리성이 수호되고, 사회공헌활동이 이루어져야 함을 시사하였다.
Predictability of Northern Hemisphere blocking in the Korea Meteorological Administration (KMA) Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS) is evaluated for the period of July 2016 to May 2017. Using the operational model output, blocking is defined by a meridional gradient reversal of 500-hPa geopotential height as Tibaldi-Molteni Index. Its predictability is quantified by computing the critical success index and bias score against ERA-Interim data. It turns out that Northwest Pacific blockings, among others, are reasonably well predicted with a forecast lead time of 2~3 days. The highest prediction skill is found in spring with 3.5 lead days, whereas the lowest prediction skill is observed in autumn with 2.25 lead days. Although further analyses are needed with longer dataset, this result suggests that Northern Hemisphere blocking is not well predicted in the operational weather prediction model beyond a short-term weather prediction limit. In the spring, summer, and autumn periods, there was a tendency to overestimate the Western North Pacific blocking.
This study examines the impact of the urban parameterization scheme and the land cover change on simulated near surface temperature using Unified Model (UM) over the Seoul metropolitan area. We perform four simulations by varying the land cover and the urban parameterization scheme, and then compare the model results with 46 AWS observation data from 2 to 9 August 2016. Four simulations were performed with different combination of two urban parameterization schemes and two land cover data. Two schemes are Best scheme and MORUSES (Met Office Reading Urban Surface Exchange Scheme) and two land cover data are IGBP (International Geosphere and Biosphere Programme) and EGIS (Environmental Geographic information service) land cover data. When land use data change from IGBP to EGIS, urban ratio over the study area increased by 15.9%. The results of the study showed that the higher change in urban fraction between IGBP and EGIS, the higher the improvement in temperature performance, and the higher the urban fraction, the higher the effect of improving temperature performance of the urban parameterization scheme. 1.5-m temperature increased rapidly during the early morning due to increase of sensible heat flux in EXP2 compared to CTL. The MORUSES with EGIS (EXP3) provided best agreement with observations and represents a reasonable option for simulating the near surface temperature of urban area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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