본 연구는 한국노동패널 자료를 사용하여 노동조합이 우리나라 여성근로자들의 임금에 미치는 영향을 실증분석하였다. 분석에는 여성근로자들의 임금함수 추정과정에서 경제활동참여에 의한 선택편의를 고려하였고, 종업원 수가 무응답인 경우 그 값을 보정하여 분석하였으며, 직장에 노동조합이 있고 노동조합에 가입한 조합원 근로자와 가입하지 않은 비조합원 근로자를 직장에 노동조합이 없는 근로자와 비교하여 분석하였다. 그 결과, 고정효과 모형 추정에서 조합원 및 비조합원 더미변수 모두 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이로부터 OLS 모형 추정에서 나타난 노동조합의 임금효과는 능력이 높은 여성근로자들이 유노조 사업체에 취업하는 것을 더 선호한 결과이며, 비조합원의 무임승차 효과는 없다고 보는 것이 타당하다는 결론을 도출하였다.
수자원 분야에서 기후변화 관련 연구는 치수 측면 보다는 이수 측면에서 주로 이뤄지고 있다. 이는 홍수분석을 위한 시간 단위를 충족시켜주는 전지구 대기순환모형(Global Circulation Model: GCM)의 자료가 드물고, 시간 단위의 GCM 자료라 하더라도 극치값(extreme value) 표현에는 한계가 있기 때문이다. 이를 극복하기 위하여 과거 관측자료의 통계적 특성으로 극치자료의 편의(bias)를 보정하고 시간 단위로 분해하기도 한다. 하지만 이런 통계적 상세화(statistical downscaling)는 미래 기후는 과거자료와 통계적 차이가 유의하지 않음을 가정하고 있어, 미래 기후는 현재와 다를 것이라는 공감대에 는 적합하지 않다. 이와 같은 이유로 타당한 극치수문변수 결과를 얻기 위해서는 시간 단위의 고분해능(high resolution) GCM이나 지역기후모델(regional climate model)과 같은 고해상도의 미래 기후변화 자료가 필요하게 된다. 이에 국립기상연구소에서는 영국 기상청의 통합모델(UM)기반의 지역기후모델(HadGEM3)을 사용하여 50 km 및 12.5 km 격자 단위로 역학적 상세화(dynamic downscaling)를 수행하였다. 본 연구에서는 개발된 HadGEM3-RA 결과의 극치수문변수 검증을 위하여 한강유역의 관측 자료와 다양한 방법으로 비교하였다. 두 자료의 극치값을 GEV (Generalized Extreme Value) 분포에 적합(fitting)시켜 비초과확률별 극치사상과, 특정 임계값(threshold value) 이상의 극치사상 발생확률을 비교하였다. 검토 결과, HadGEM3-RA는 통계적 상세화로 구한 극치값 보다는 작았으나 기존의 지역 기후모델에 비하여 현실성 있는 극치값이 계산되었음을 확인하였다.
공간데이터베이스 시스템에서 데이터베이스의 일관성 유지를 위해 의미적 무결성을 지원해야 한다. 예를 들어, 실세계의 구경계 레이어에서 공간 객체인 구는 주위의 구들과 항상 접해 있어야만 하는 상접 (Meet)한 성질과 두개 이상의 다른 구가 동일한 이름을 가질 수 없는 성질을 가진다. 이 성질은 실세계에서 묵시적으로 인지되는 개념이다. 따라서 공간객체의 갱신으로 인해 레이어에 대한 묵시적인 개념이 위배될 경우 무결성 유지가 필요하다. 본 논문에서는 이 레이어에 대한 공간 객체의 무결성을 유지하기 위한 능동적 공간 연산 트리거를 제안한다. 제안한 기법은 레이어에 대한 무결성 제약조건이 위배될 때 수행되며, 동일 레이어에 대한 공간과 비공간 데이터 트리거로 나누어 수행되고, 다른 레이어에 대한 비공간 데이터 트리거를 수행하는 기법이다. 동일한 레이어에 대한 능동적 공간 연산 트리거는 공간객체인 공간 비공간 데이터에 대한 각각 또는 모두에 대한 갱신인지를 구분하여 공간 데이터에 대한 트리거 수행단계와 비공간 데이터에 대한 트리거의 수행단계로 나누어 수행 전략를 결정하여 수행되고, 마지막으로 다른 레이어에 대한 비공간 데이터에 대한 트리거를 수행한다. 능동적 공간 연산 트리거는 상접성을 유지해야 하는 공간 객체들의 의미적 무결성을 위해 각각의 공간과 비공간 데이터에 대하여 3 단계 수행으로 공간 객체에 대한 의미적 무결성 유지와 자동 보정으로 사용자 편의성을 제공한다.
우리나라에서 남극에 장보고기지를 건설하는 계획을 추진하고 있으며 이를 위해 기지 부근 지형에 대한 상세한 정보가 필요하다. 본 연구에서는 위성영상을 이용하여 장보고기지 건설을 위한 지형도를 제작하는 것을 목적으로 연구를 수행하였다. 이를 위해 장보고기지 주변의 현지측량 및 장비의 사전테스트를 수행하였다. 또한 GeoEye-1 위성영상의 센서모델링을 위해 RPC-편의 보정을 수행하였으며 최소 두 점의 기준점이 실질적으로 필요한 것으로 나타났다. 지형도 제작은 영상의 해상도와 현지 보완측량이 불가능한 점을 고려하여 약 1/2,500의 도화축척이 적합하였다. 장보고기지 주변의 상세한 지형정보 제공을 위하여 영상정합에 의하여 수치표고모델을 생성하였으며 현지측량한 GPS-RTK 자료와 비교하였으며 약 0.6m의 수직위치정확도를 나타내었다.
Runoff behaviors by five bias correction methods were analyzed, which were Change Factor methods using past observed and estimated data by the estimation scenario with average annual calibration factor (CF_Y) or with average monthly calibration factor (CF_M), Quantile Mapping methods using past observed and estimated data considering cumulative distribution function for entire estimated data period (QM_E) or for dry and rainy season (QM_P), and Integrated method of CF_M+QM_E(CQ). The peak flow by CF_M and QM_P were twice as large as the measured peak flow, it was concluded that QM_P method has large uncertainty in monthly runoff estimation since the maximum precipitation by QM_P provided much difference to the other methods. The CQ method provided the precipitation amount, distribution, and frequency of the smallest differences to the observed data, compared to the other four methods. And the CQ method provided the rainfall-runoff behavior corresponding to the carbon dioxide emission scenario of SRES A1B. Climate change scenario with bias correction still contained uncertainty in accurate climate data generation. Therefore it is required to consider the trend of observed precipitation and the characteristics of bias correction methods so that the generated precipitation can be used properly in water resource management plan establishment.
기후변화에 관한 정부간 협의체(International Panel on Climate Change, IPCC) 4차 보고서에는 21세기말 지구의 평균기온이 최대 $6.4^{\circ}C$ 까지 더 상승할 것으로 전망하였다(IPCC, 2007). 지구의 평균온도는 지난 100년 동안 $0.74^{\circ}C$ 상승하였으며 그중 0.45%는 최근 25년간 상승한 것이며 이것은 지난 100년 보다 2.4배나 빠르게 상승하고 있는 추세이다. 우리나라의 경우 기온이 전 지구평균기온에 비해 2배 이상 높은 $1.5^{\circ}C$정도 상승 하였다. 또한 온실가스 증가 속도는 다른 나라에 비해 빠르게 진행되고 있으며, 1990년에서 지난 2001년간 다른 OECD국가들과 비교했을 때 가장 빠르게 증가하고 있을 뿐 아니라($CO_2$배출량은 OECD국가 중 10위) 현재와 같은 에너지 다소비형 산업구조와 소비패턴으로는 온실가스 배출량이 감소할 가능성은 낮은 것으로 분석된다. 따라서 우리나라의 경우 다른 국가에 비하여 기후변화에 취약한 위치에 있고 민감하게 반응함에 따라 미래 기후변화에 대한 영향은 우리나라 농업수자원에 큰 영향을 미칠 것으로 판단된다. 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 MM5 기상자료를 이용하여 농업용저수지 필요저수량 변화를 예측하였다. MM5 기상자료는 충남 서산관측소 과거 관측자료를 이용하여 편의보정을 거쳐 재추출하였다. 생성된 자료는 물수지분석 입력 자료로 구축하여 충남에 위치한 고풍저수지에 대하여 필요저수량변화를 예측하였다. 그 결과 기온상승으로 인한 실재증발산량은 676mm에서 717mm로 41mm가 증가하였으며, 소비수량 또한 1,617mm에서 1,659mm로 42mm 증가하였다. 유효우량은 2020s는 520mm 이였으나 2080s는 533mm으로 13mm 증가한 것으로 분석되었다. 본 자료를 이용하여 고풍저수지의 필요저수량을 분석한 결과 2020s, 2050s, 2080s 각각 31.2%(3,538.9천$m^3$), 16.0%(1,489.7천$m^3$), 26.6%(2,834.5천$m^3$)가 부족한 것으로 예측되었다. 이는 강우량은 증가하나 기준년도에 비하여 5월 8월이 낮게 예측된 것이 가장 큰 원인으로 분석되었다. 따라서 소비수량은 증가하지만 유효유량의 부족으로 필요저수량이 부족한 것으로 예측되었다.
It is now generally known that dynamical climate modeling outputs include systematic biases in reproducing the properties of atmospheric variables such as, preciptation and temerature. There is thus, general consensus among the researchers about the need of bias-correction process prior to using climate model results especially for hydrologic applications. Among the number of bias-correction methods, distribution (e.g., cumulative distribution fuction, CDF) mapping based approach has been evaluated as one of the skillful techniques. This study investigates the uncertainty of using various CDF mapping-based methods for bias-correciton in assessing regional climate change Impacts. Two different dynamicailly-downscaled Global Circulation Model results (CCSM and GFDL under ARES4 A2 scenario) using Regional Spectial Model for retrospective peiod (1969-2000) and future period (2039-2069) were collected over the west central Florida. Total 12 possible methods (i.e., 3 for developing distribution by each of 4 for estimating biases in future projections) were examined and the variations among the results using different methods were evaluated in various ways. The results for daily temperature showed that while mean and standard deviation of Tmax and Tmin has relatively small variation among the bias-correction methods, monthly maximum values showed as significant variation (~2'C) as the mean differences between the retrospective simulations and future projections. The accuracy of raw preciptiation predictions was much worse than temerature and bias-corrected results appreared to be more significantly influenced by the methodologies. Furthermore the uncertainty of bias-correction was found to be relevant to the performance of climate model (i.e., CCSM results which showed relatively worse accuracy showed larger variation among the bias-correction methods). Concludingly bias-correction methodology is an important sourse of uncertainty among other processes that may be required for cliamte change impact assessment. This study underscores the need to carefully select a bias-correction method and that the approach for any given analysis should depend on the research question being asked.
문자 인식 기술은 인쇄도니 형태로 존재하는 수많은 정보를 데이터베이스화 할 수 있는 가장 유용한 대안이다. 본 논문에서는 문자 인식 기술을 사용한 데이터베이스 구축의 타당성을 조사하기 위하여, 문자인식기를 사용한 데이터베이스를 시범적으로 구축하였다. 우선 데이터베이스를 구축할 때 문자 인식기의 선택 시 고려하여야 할 사항들을 살펴보고, 이를 기준으로 4가지의 상용 문자 인식기에 대한 인식 실험을 거친 후 그 중 인식 성능이 가장 좋은 것을 선택하였다. 대상 문서로는 다양한 인쇄 품질 및 특성을 갖는 실제 논문집의 초록을 대상으로 삼았으며, 대량 데이터에 대한 인식률 계산을 위해 수작업된 데이터베이스가 있는 KT 테스트 컬렉션[1]을 선택하였다. 실험은 실제 대용량 데이터베이스 구축과 유사한 환경을 만들기 위해, 문서별 학습이나 기울기 보정 등의 사전 작업을 생략하였다. 실험 결과 970편의 논문 요약문에 대해 평균 문자 인식률 90.5%를 보여, 한글 문자 인식 기술이 아직 데이터베이스 구축에 활용되기에는 이르다는 것을 보였다. 문자 인식에 의한 인식 오류에서는 수작업 한 문서에서 발견되는 오류와는 상이한 유형이 많이 발견된다. 본 논문에서는 추후의 연구를 위하여 문자 인식 텍스트에서 나타나는 오류의 유형을 분류하였다.
최근 국지성 호우와 홍수, 그리고 극심한 가뭄과 같은 기후변화로 인한 극치수문현상이 빈번하게 관측되고 있다. 이는 과거와는 다른 양상의 강우사상으로 광화문(2010), 강남역(2010), 청계천(2010), 청주(2017), 부산(2017) 등 주요 도심지역에 내수침수로 인한 막대한 인명, 재산 피해를 발생시켰으며, 피해의 빈도와 강도가 증가되고 있는 추세이다. 특히 기후변화에 따른 강우강도의 증가는 설계홍수량의 변화를 초래하며, 그로 인해 홍수 위험도 증가와 치수안전도 감소 등 수공구조물의 설계기준에 불확실성을 증가시키는 원인이 되고 있다. 최근 국내에서도 기후변화에 따른 수공시설물 설계빈도 상향에 대한 필요성이 대두되고 있으나 기후변화의 불확실성 및 기후시나리오의 한계로 인해 정량적 분석결과가 제시되지 않아 정책 수립에 반영하기 현실적으로 어려운 상황이다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 홍수특성에 대한 도시유역의 영향을 평가하기 위하여 서울 효자배수분구를 대상유역으로 선정하고, 과거관측자료 기준 S0 대비 상세화 기법(Downscaling) 및 편의보정(Bias Correlation)으로 생성된 RCP 4.5 기후시나리오 HadGEM3-RA(RCM)모델을 통해 생산된 S1, S2, S3 기간의 확률강우량의 변화를 평가하였다. 이때 확률분포형은 Gumbel, 매개변수 추정은 최우도법(ML)을 사용하였고, 도시유출모형을 이용하여 최대첨두홍수량 및 침수면적 산정하고 기후변화 기간별 변동성을 분석하였다. 평가 결과 대부분의 도시배수시설물의 설계빈도인 10년빈도를 3사분위값을 기준으로 할 때 50년과 70년 이상의 미래를 가정할 경우 각각 약 10%, 20%의 확률 홍수량이 증가가 예상되었다. 이러한 결과 현재 구축되어 있는 배수시스템의 설계빈도를 크게 상회하는 값으로 도시배수시스템에 많은 어려움을 줄 것으로 예상되며, 정량적 평가 결과가 기후변화 적응 대책 신규 시설물 설계시 참고할 수 있는 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.
수공구조물 설계의 기본이 되는 설계홍수량은 정상성 (Stationary) 가정 하에 산정되고 있다. 정상성은 분포형의 매개변수들이 시간에 따라 변화하지 않는 것을 의미한다. 그러나 최근 기후변화로 인한 극치사상의 크기와 빈도가 비정상적인 증가 추세를 나타내고 있어 강우자료의 변화 특성을 정확하게 파악하기 위해서는 비정상성 (Non-Stationary)에 대한 고려가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 비정상성을 고려한 미래 IDF (Intensity-Duration-Frequency) 곡선을 산정하고, 기후변화에 의한 IDF 곡선의 특성 변화를 분석하고자 한다. 연구대상지로 충청남도 공주시에 위치한 계룡저수지를 선정하였고, 계룡저수지에 인접한 대전 관측소의 과거 강우자료 (1981-2010년)를 수집하였다. 또한 기상청에서 제공하는 RCP4.5 시나리오 기반의 미래 강우자료를 편의보정하여 3개 기간 (2011-2040년, 2041-2070년, 2071-2100년)에 대한 미래 강우자료를 구축하였고, 지속시간별 연최대치 강우자료를 추출하여 경향성 분석 및 비정상성 빈도해석을 실시하였다. 강우자료의 확률분포형과 매개변수 추정방법으로는 GEV (Generalized Extreme Value)분포와 L-모멘트법을 선정하였다. 이를 바탕으로 과거 및 미래 기간별 IDF 곡선을 산정하였으며, 그 특성을 비교분석하였다. 본 연구에서 도출한 IDF 곡선은 계룡저수지의 설계한도를 재검토하는데 활용될 수 있으며, 본 연구에서 제시한 방법은 기후변화에 따른 농업용저수지의 안정성 검토에 사용할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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