Kim, Sunghun;Jung, Younghun;Ahn, Hyunjun;Heo, Jun-Haeng
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.48-48
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2016
전 지구적으로 발생하는 기후변화의 영향으로 다양한 형태의 자연재해가 점차 증가할 것으로 전망되고 있다. 우리나라는 매년 발생하는 태풍과 집중호우로 인하여 심대한 규모의 사회적 경제적 국가적 손실이 발생하고 있다. 이러한 기후변화로 인한 재해피해 규모가 점점 커짐에 따라 국내 외 다양한 기후변화 연구들이 진행되고 있다. 기상청은 IPCC (Intergovermental Panel on Climate Change) 5차 평가보고서(5th Assessment Report, AR5)에 따른 국가표준 기후변화 시나리오를 산출하여 제공하고 있다. 총 4가지의 RCP (Representative Concentration Pathways) 시나리오 중 온실가스 저감 정책이 상당히 실현되는 경우인 RCP4.5 시나리오를 선정하여 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 관측된 연최대 강우자료와 기후변화 RCP4.5 시나리오에서 생산되는 강우자료를 이용하여 확률강우량을 추정하였고 이를 비교하여 기후변화로 인한 확률강우량의 변화를 분석하였다. 강우자료의 최적 확률분포형으로 Gumbel 분포와 GEV (Generalized Extreme Value) 분포를, 매개변수 추정방법으로 확률가중모멘트법을 선정하였다. 본 연구에서 분석한 현재 대비 미래 기간의 확률강우량 변화를 통하여 기후변화를 고려한 보다 안정적인 수공구조물 설계에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.245-245
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2019
점착성 유사는 유사가 가지는 점착력에 의해 응집현상을 겪으며 그 크기와 밀도가 변화한다. 유사의 크기와 밀도는 침강속도에 직접적인 영향을 주며 침강속도는 변화는 유사의 거동에 매우 중요한 작용을 한다. 따라서 점착성 유사의 크기 특성을 파악하는 것은 필수적이다. 본 연구는 유사가 가지는 입도분포를 파악하기 위해 통계학적 접근법을 적용하여 분석하였다. 점착성 유사의 입자가 가지는 입도 분포를 구체화한 결과를 유사의 입도 분포를 위한 수치 모의 연구에 적용하여 모의 결과를 향상시키고 유사 문제의 분석에 용이하도록 하려 한다. 통계학적인 방법 중 적합도 검정을 이용하여 실제 점착성 유사의 입도가 어떠한 분포를 모사하는지 분석하였다. 수집된 입도 분포 자료에 적합도 검정 방법 중 Kolmogorov-Sminorv(K-S) 검정을 이용하였으며 유의수준 5%를 통과할 경우 이론 분포가 점착성 유사의 입도 분포를 잘 모사하는 것으로 판단하였다. 점착성 유사의 입도 분포를 수집하고 그 자료를 바탕으로 적합도 검정을 실시한 결과 많은 연구에서 점착성 유사의 입도 분포로 가정하고 있는 Log-normal 분포가 유의수준 5%를 기준으로 적합도 검정을 통과한 경우는 많지 않았다. 본 연구에서 검정한 결과로는 기존에 이용되는 Log-normal 분포는 위치 매개변수를 추가하여 3 매개변수 분포를 사용할 경우에만 점착성 유사의 입도 분포를 모사한다고 판단된다. 향후에는 점착성 유사의 입도 분포를 모사하고 사용함에 있어 Log-normal 분포를 무조건적으로 이용하는 것은 지양하고 점착성 유사가 가지는 특성을 파악하여 어떠한 입도 분포 형태를 나타낼지 미리 예측하여 이론 분포를 가정한다면 수치모형을 통해 점착성 유사의 입도 분포를 모사할 때 그 정확도가 크게 증가할 것으로 판단된다. 또한 점착성 유사의 입도 분포로서 제시한 GEV 분포와 Gamma 분포, Log-normal 분포를 FM 모형에 결합하여 입도 분포를 모의한 후 그 결과를 실제 현장에서 측정된 입도 분포와 비교하는 과정을 통해 실제 어떠한 분포가 가장 적합하게 모의하는지도 검증할 필요성이 있다고 판단된다. 또한 점착성 유사의 입도를 모사하는 분포를 새로 개발하여 사용한다면 점착성 유사의 이동과 특성을 연구할 때 가장 중요한 크기 특성에 대한 많은 정보를 제공할 수 있으며 유사와 관련된 문제를 용이하게 분석할 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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2008.11a
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pp.47-49
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2008
기상장 수치모의 결과 Case NGSST와 Case Default의 해수면 온도가 다르게 표현 되어 대상지역의 온도장을 변화 시켰고, 이에 따른 바다와 육지간의 온도경도 변화는 해풍 및 육풍의 침투 깊이를 변화 시켰을 뿐만 아니라 풍속의 변화에도 영향을 미쳤다. 이러한 기상장의 차이는 대기질 모의결과에도 영향을 미쳐 오존농도 분포의 차이로 나타났다.
Proceedings of the Korea Electromagnetic Engineering Society Conference
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2000.11a
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pp.259-263
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2000
21기 정보화사회를 맞이하여 전과서비스 사용의 증가로 인공전파잡음이 계속 증가하는 추세이므로 잡음원과 전파환경 분포를 파악하기 위하여 각 지역의 전파잡음레벨을 조사하고 있다. 그 중 년도별 전파잡음레벨의 변화와 시간에 따른 잡음레벨 변화를 분석해보니 주파수 대역에 따라 특징적인 변화를 보여주고 있다. 따라서 앞으로 주파수 스펙트럼분포와 잡음원과의 관계를 분석하여 전파환경 보호에 관한 대책을 세우고 원활한 전파서비스가 제공될 수 있도록 할 것이다.
Proceedings of the Korean Society of Coastal and Ocean Engineers Conference
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1992.08a
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pp.179-187
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1992
해안지형이 표사이동으로 인하여 변화되는 주요 원인은 인위적 요인(예를 들면, 해안구조물의 설치, 토사채취, 하상준설 등에 의한 표사이동의 차단, 표사이동량의 변동 등)과 자연적 요인(예를 들면, 해안환경-기압, 바람, 조석 등-변화에 따른 해수면 변화, 파랑내습 등에 의한 표사이동과 표사량 분포의 변화 등)으로 구분된다(CERC, 1984).(중략)
Proceedings of the Korean Society of Fisheries Technology Conference
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2000.05a
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pp.408-409
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2000
연안 매립을 포함하는 방파제의 건설이나 호안의 건설은 자연적인 해류의 흐름을 방해하는 인위적 교란으로 나타나며 그에 따른 수력학적 변화에 의해 퇴적학적 특성은 물론 지형학적 변화를 유발하게 된다. 이러한 물리적 환경의 변화가 저서생물의 유생의 분포, 먹이입자의 퇴적작용, 그리고 퇴적상의 변화를 초래하고 결국 저서동물군집의 구조에 변화를 주게 된다 (Seys et al., 1994). (중략)
Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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2001.06a
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pp.57-60
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2001
도시지역에서의 지속적인 인구집중화 현상에 따라 도시주변에서는 도시역의 확대, 택지개발 등에 의한 지표면피복형태의 변화가 심각하게 이루어지고 있다. 오늘날 농촌지역에서도 도시화로 인하여 산림 및 경작지의 감소, 공업단지 조성 등과 같은 다양한 토지이용변화가 발생하게 되었다. 이는 농촌지역의 내ㆍ외적 경관변화 뿐만 아니라 복합적인 국지기후 변화 등도 함께 초래하게 되었는데 이러한 지표피복의 변화는 자연상태에서 열의 존재 방법에 큰 영향을 미친다.(중략)
The research was conducted to find optimal habitats of warm-temperate evergreen broad-leaved trees, and to investigate climate factors to determine their distribution using classification tree (CT) analysis. The warm-temperate evergreen broad-leaved trees model (EG-model) constructed by CT analysis showed that Mean minimum temperature of the coldest month (TMC) is a major climate factor in determining distribution of warm-temperate evergreen broad-leaved trees. The areas above the $-5.95^{\circ}C$ of TMC revealed the optimal habitats of the trees. The coldest month mean temperature (CMT) equitable to $-5.95^{\circ}C$ of TMC is $-1.7^{\circ}C$, which is lower than $-1^{\circ}C$ of CMT of warm-temperate evergreen broad-leaved trees. Suitable habitats were defined for warm-temperate evergreen broad-leaved trees in Korea. These habitats were classified into two areas according to the value of TMC. One area with more than$-5.95^{\circ}C$ of TMC was favorable to trees if the summer precipitation (PRS) is above 826.5mm; the other one with less than $-5.95^{\circ}C$ of TMC was favorable if PRS is above 1219mm. These favorable conditions of habitats were similar to those of warm-temperate evergreen broad-leaved trees in Japan. We figured out from these results that distribution of warm-temperate evergreen broad-leaved trees were expanded to inland areas of southern parts of Korean peninsula, and ares with the higher latitude. Finally, the northern limits of warm-temperate evergreen broad-leaved trees might be adjusted accordingly.
To provide the data necessary to determine the design wind speed for calculating the wind load acting on a greenhouse, we measured the wind speed below 10m height and analyzed the power law exponents at Buan and Gunwi. A wind speed greater than $5m{\cdot}s^{-1}$ is appropriate for calculating the power law exponent necessary to determine the wind speed distribution function according to height. We observed that the wind speed increased according to a power law function with increased height at Buan, showing a similar trend to the RDC and JGHA standards. Therefore, this result should be applied when determining the power law function for calculating the design wind speed of the greenhouse structure. The ordinary trend is that if terrain roughness increases the value of power law exponent also increases, but in the case of Gunwi the value of power law exponent was 0.06, which shows contrary value than that of the ordinary trend. This contrary trend was due to the elevations difference of 2m between tower installed and surrounding area, which cause contraction in streamline. The power law exponent started to decrease at 7 am, stopped decreasing and started to increase at 3 pm, and stopped increasing and remained constant at 12 pm at Buan. These changes correspond to the general change trends of the power law exponent. The calculated value of the shape parameter for Buan was 1.51, confirming that the wind characteristics at Buan, a reclaimed area near the coast, were similar to those of coastal areas in Jeju.
This study was carried out to predict the current and future potential distribution and to identify the factors affecting potential distribution of 7 plants(Lamium amplexicaule L., Trigonotis peduncularis(Trevir.) Benth. ex Hemsl, Capsella bursa-pastoris (L.) L. W. Medicus, Taraxacum officinale Weber, Veronica persica Poir., Conyza sumatrensis E. Walker, Hypochaeris radicata L.) selected as indicators for climate change in agricultural ecosystem. We collected presence/absence data of 7 indicator plants at 108 sites in South Korea and applied the Maxent model. According to future climate scenario, the distribution area of C. bursa-pastoris(L.) L. W. Medicus, T. officinale Weber, and V. persica Poir. was expected to be reduced, but the distribution range was to be maintained. The distribution areas and range of the C. sumatrensis E. Walker and H. radicata L. were expected to be increased. The distribution area and range of T. peduncularis (Trevir.) Benth. Ex Hemsl. and L. amplexicalue L. were rapidly decreased. Non-climatic factors such as land cover and altitude were the most important environmental variable for T. officinale Weber, C. bursa-pastoris(L.) L.W.Medicus, V. persica Poir., T. peduncularis (Trevir.) Benth. Ex Hemsl., and L. amplexicalue L.. Climatic factors were the most important environmental variable for C. sumatrensis E. Walker and H. radicata L.. It is expected that the future potential distribution of 7 indicator plants response to climate change will be used to monitor and to establish the management plan.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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