작물 증발산량은 수자원 계획 및 관리, 물수지 분석, 작물 관개 계획 및 생산량 추정 등에 널리 활용되고 있으며, 특히 FAO에서 공인한 Penman-Monteith식 (FAO 56-PM)은 잠재 증발산량 산정을 위한 표준방법으로 많이 사용되고 있다. Penman-Monteith식을 이용한 잠재증발산량 산정은 최소온도, 평균온도, 최대온도, 상대습도, 풍속과 일사량인 6가지 항목에 대한 시계열 자료가 필요한데, 결측 또는 미계측된 경우에는 사용이 어려운 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 역전파 신경망(BPNN) 모델을 이용해서 6개 미만의 기상항목으로도 잠재증발산량이 추정가능한지를 확인하였다. 여섯 가지 기상항목을 각각 1~6개의 조합으로 입력자료를 구성하고, BPNN 모델을 이용해서 학습, 검증 및 테스트를 한 결과, 입력 자료가 많아질수록 좋은 결과가 산출되었으며, 일사량, 최대온도와 상대습도만으로도 결정계수($R^2$)가 0.94정도로 비교적 높은 예측결과를 얻을 수 있었다. 또한 산정 오차를 줄이고, 항목간의 상관관계를 높이기 위해서는 역전파 신경망 구조의 적절한 선택이 중요한 것으로 확인되었다. 역전파 신경망 모델을 사용하면 요구되는 기상 항목과 데이터의 양에 대한 제약 없이 예측이 가능할 수 있기 때문에 기준 증발산량 산정에 유용하게 활용될 수 있을 것이며 향후 작물 재배를 위한 적정 관개계획 수립에도 유용하게 사용될 것이라 사료된다.
이 연구는 의료보험관리공단의 공 교 의료보험자료를 이용하여 1989년부터 1993년까지의 5년간의 60세이상의 노인의 의료이용과 진료비의 변화를 연령별, 성별, 의료 보험료 수준별 코호트를 구성하여 상병당으로 분석함으로써 좀 더 정확한 변화의 양상을 파악하고 예측을 하는데 연구의 목적이 있다. 연령별 연도별 입원 수진율은 연도별 입원수진율은 70-74세 군이 89년과 93년에 각각 1,000명당 117.3과 141.1로 가장 높았으며, 매년 증가하는 추세이다. 연령 코호트의 연도별 상병건수는 전체적으로는 5년 동안에 40.5%증가하였다. 성별 코호트의 연도별 상병건수는 남자 상병건수보다 여자가 많이 증가하였으며, 남자와 여자의 연평균 증가율은 각각 9.1%와 10.2%였다. 연령 코호트의 상병당 연도별 입원진료비의 변화는 전체적으로 보았을 때 5년간 총 진료비는 15.4%증가 하였다. 이 중 진료행위료의 증가가 21.5%로 가장 큰 폭으로 증가하였다. 의료 보험료 수준별 코호트의 상병당 입원진료비 변화는 보험료 수준이 낮은 군보다 높은 군에서 진료비가 높았으며, 보험료 수준별 코호트의 연도의 경과에 따라서 각종 진료비가 증가하였다. 재원기간은 0.08% 증가하여 거의 변화가 없었으며, 1991년을 기점으로 감소하는 경향이었다. 10대 다빈도 상병 중에서 가장 흔한 질병은 백내장이었다. 1993년의 10대 다빈도상병 중 1989년에 비하여 비율이 증가한 상병은 백내장, 뇌동맥 폐색이었으며, 감소한 질병은 폐결핵과 본태성 고혈압이었다. 전체 상병에서 10대 상병이 차지하는 비율은 30-35%였으며, 연령군별로는 차이가 없었다. 연령 코호트의 이용의료기관별 평균진료비 및 재원 기간은 전체적으로는 병원급 의료기관에서의 진료비 증가율이 가장 높았으며, 재원기간은 의료기관 종별에 관계없이 감소하였으며, 병원이 4.9% 감소하여 감소폭이 가장 켰다. 총 상병건수에서 고액진료건수가 차지하는 비율은 67.6% 증가하였고, 암환자건수는 8.9% 증가하였으며, 장기입원환자가 차지하는 비율은 오히려 1.2% 감소하였다. 총 진료비 규모는 62.2% 증가하였으며, 고액상병진료비가 차지하는 비율은 5년간 129.9% 증가하였고, 암환자 진료비는 68.5%, 장기입원환자의 진료비는 59.4% 증가하였다. 상병당 입원진료비 및 재원기간을 1989년 수가로 환산하여 변화 추이를 보면, 상병당 총 진료비는 매우 완만한 증가를 보이고, 약제비는 오히려 약간 감소하는 경향이었고, 진료행위료는 지속적으로 상승하는 추세였다. 재원기간은 완만하게 감소하는 양상을 보였다. 연령구간별로 구분하여 분석한 결과 진료비와 재원기간과는 연령에 관계없이 비슷한 상관계수를 보였으나, 의료보험료 수준과 연령구간별 진료비는 상관계수는 매우 작았으며, 연령군별로 큰 차이는 없었다. 시계열 분석 결과 향후 약제비는 매우 완만한 감소 추세를 보일 것이고, 진료행위료와 총 진료비는 지속적으로 증가할 것으로 예측되었으며, 재원기간은 13.0일로 변화가 없을 것으로 예측되었다. 이 연구에서는 진료행위료의 증가가 총 진료비의 상승을 주도하고 있는 것으로 생각된다. 이는 첨단 의료기기나 신기술의 도입에 의한 것으로 의료기관들의 서비스 다각화 전략과도 관련 있는 것으로 생각된다. 또한 의료이용량 즉 입원상병건수의 증가가 진료비 상승에 영향을 많이 미치는 것으로 판단되며 전체 인구 집단의 의료비 상승요인과는 다른 양상을 보일 수 있으므로 노인 인구에 대한 의료비 절감 대책은 다른 연령층과 구별하여 적용할 필요성이 있다고 볼 수 있다. 향후 노인 연령 군별 질병양상의 변화와 서비스량 및 변화에 대한 연구를 개인특성 자료나 의료기관의 특성 등과 연계하여 포괄적인 연구를 수행함으로써 노인입원 특성과 향후 노인의료 이용량과 진료비의 추이를 판단하고 이를 토대로 노인의료문제의 해결을 위한 방안을 마련할 수 있으리라 생각된다.
지난 수십년 동안 인공위성을 통해 광범위하고 주기적으로 관측된 해수면온도 자료를 사용하여 일별 해수면온도 합성장이 생산되고 있으며 기후변화 감시와 해양 대기 예측 등 다양한 목적으로 활용되어 왔다. 본 연구에서는 지역적인 해역에서 최적화된 활용을 위해 한반도 주변해역에서 해수면온도 합성장 자료의 정확도 평가와 오차 특성 분석을 수행하였다. 2016년 1월부터 12월까지 이어도 해양과학기지 관측 수온 자료를 활용하여 4종의 다중 인공위성 기반 해수면온도 합성장 자료(OSTIA (Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis), OISST (Optimum Interpolation Sea Surface Temperature), CMC (Canadian Meteorological Centre) 해수면온도 및 MURSST (Multi-scale Ultra-high Resolution Sea Surface Temperature))를 비교하여 각 해수면온도 합성장의 정확도를 평가하였다. 이어도 해양과학기지 수온 자료에 대하여 각 해수면온도 합성장은 최소 0.12℃ (OISST)와 최대 0.55℃ (MURSST)의 편차와 최소 0.77℃ (CMC 해수면온도)와 최대 0.96℃ (MURSST)의 평균 제곱근 오차를 나타냈다. 해수면온도 합성장 사이의 상호 비교 결과에서는 -0.38-0.38℃의 편차와 0.55-0.82℃의 평균 제곱근 오차의 범위를 보였으며 OSTIA와 CMC 해수면온도 자료가 가장 작은 오차 특성을 보인 반면 OISST와 MURSST 자료는 가장 큰 오차 특성을 나타내었다. 이어도 해양과학기지와 가장 가까운 지점에서 해수면온도 합성장 자료를 추출하여 시계열을 비교한 결과에서는 이어도 해양과학기지 관측 수온 뿐만 아니라 모든 해수면온도 합성장 자료에서 뚜렷한 계절 변동을 보였으나 봄철 해수면온도 합성장은 이어도 해양과학기지 관측 수온에 비해 과대추정되는 경향이 나타났다.
기후변화를 일으키는 외부강제력이 전지구적으로 동일하게 주어지더라도 그에 따른 기후변화와 되먹임 효과는 지역마다 다르게 나타난다. 따라서 기후변화에 나타난 내부변동성 및 다른 잡음 효과로부터 지구온난화 신호를 구별하기 위한 기후변화 탐지는 전구평균뿐만 아니라 지역규모에서도 이뤄져 왔다. 본 논문은 지구온난화로 인해 미래에 전례 없는 기후가 나타나는 시기를 추정하고 그 지역적 차이를 분석함이 목적이며 이를 위해, 기후모형 자료를 이용한 기존 연구와는 달리, 관측 자료를 이용하여 내부변동성을 추정하고 미래 온도변화를 전망하였다. 전례 없는 기후 시기는 미래에 예측된 지표 온도가 과거 관측 기록에 나타난 온도 범위를 벗어나 전례 없이 따뜻한 기후가 이후로도 지속되는 시점으로 정의하였다. 1880년부터 2014년까지 관측된 지표온도 아노말리의 연평균 시계열을 이용하여 온난화 선형추세를 계산하였고, 이 추세로부터 벗어난 최대 변이 값을 내부변동성의 크기로 간주하였다. 관측 자료로 구한 온난화 선형추세와 내부변동성의 크기가 미래에도 유지된다고 전제하고 계산한 결과에 따르면, 육지에서 전례없는 기후는, 아프리카는 서쪽에서, 유라시아는 인도와 아라비아 반도 남부 등 저위도에서, 북아메리카는 캐나다 중서부와 그린란드 등 고위도에서, 남아메리카는 아마존을 포함하는 저위도에서, 남극대륙은 로스해 주변지역에서 향후 200년 이내에 비교적 빨리 나타나며, 우리나라를 포함한 동아시아 일부 지역에서도 200년 이내로 빨리 나타난다. 반면에 북유럽을 포함하는 고위도 유라시아 지역과 미국과 멕시코를 포함하는 북아메리카 중남부에서는 400년 이후에 나타난다. 해양에서는 전례 없는 기후가 인도양, 중위도 북대서양과 남대서양, 남극해 일부 해역과 남극 로스해, 북극해 일부 해역에서 200년 이내로 비교적 빨리 나타나는 반면, 내부변동성이 큰 동적도태평양, 중위도 북태평양 등의 일부 해역에서는 수천 년이 지나야 오는 곳도 있다. 즉, 전례 없는 기후시기는 육지에서는 대륙마다 서로 다른 양상을 보이고 해양에서는 온난화 추세가 큰 고위도 해역을 제외하면 내부변동성의 영향을 많이 받는다. 결론적으로 지구온난화로 인한 전례 없는 기후는 특정 시기에 공통적으로 나타나는 것이 아니라 지역에 따라 시기적으로 상당한 차이가 있다. 따라서 기후변화 대응책을 마련할 때 온난화 추세뿐만 아니라 내부변동성의 크기도 함께 고려할 필요가 있다.
이상에서 본 연구는 1960년 이후부터 1985년까지의 인구규모와 그 변동의 특질을 농촌에서 도시로의 인구이동현상과 관련하여 검토해 보았다. 아울러 분해시계열방법을 이용하여 농촌인구유출과 농정과의 관계도 고찰하였다. 그리고 적정모델을 추정하여 2,000년까지의 농촌 및 농가인구도 예측해 보았다. 결론적으로 말해서 인구구조의 변화측면에서 농촌인구와 농가인구는 1965년부터 감소하기 시작하여 1975년 이후부터 급격히 감소하였다. 농촌인구의 급격한 감소는 농촌 인구의 자연감소로 인한 요인보다는 도시로 유출되는 인구이동의 요인이 더 크게 작용한 것으로 나타났다. 농촌에서 도시로의 인구유출과정에서 유입지의 분포를 보면 도시지역 중에서 서울, 부산, 경기지역으로 인구가 집중한 것으로 나타났다. 특히 70년대에는 서울 부산 등 대도시 지역으로 직접적인 이동이 있었으나 80년대에 들어와서는 대도시 지역으로의 직접적인 유입보다는 주변지역으로의 유입이 점차 증가함으로써 농촌에서 대도시로의 유입형태가 주변도시로의 유입형태로 변화되고 있다. 농촌인구의 유출을 농업생산과 관련시켜 볼 때 농업노동력의 수요가 확대되는 6월 이후에 유출인구는 점차 줄어들고 있으며 3월에 가장 많이 유출하는 것으로 판명되었다. 60년대 이후 농업정책과 농촌인구의 유출과의 관계를 분석하기 위해 순환변동을 도출하였으며 2-3차 개발계획기간을 제외한 기간에 있어서 농촌부문의 상대적 저위성이 농촌인구의 유출을 자극한 요인으로 작용했으며 이러한 사실은 농업정책의 불균형적 시행이 직 간접적으로 영향을 미친 결과라 하겠다. 끝으로 농촌인구의 유출을 포함한 한국농업의 근본적인 문제는 도농간 상대적 소득 격차에 있다고 보고 농촌지역의 개발을 서울이나 수도권, 대도시권의 비대화를 막기 위한 방편 또는 공업화 우선정책의 반작용으로 본 과거의 정책성향을 극복해야 한다는 점이다. 따라서 도농간 소득격차의 문제를 농업정책의 중심과제로 삼고 농촌지역의 자원을 보다 효율적으로 이용함으로써 나라의 경제적 효율성은 물론 형평성을 높인다는 시각에서 농업정책을 다루어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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