기상청에서 운영하고 제공하는 전지구 계절예측시스템 GloSea5 (Global Seasonal forecasting system version 5)자료를 활용하여 용담댐유역에 적용하고자 하였다. GloSea5는 예측자료(Forecast; 이하 FCST)와 과거재현자료(Hindcast; 이하 HCST)로 제공되며 공간 수평해상도는 N216 ($0.83^{\circ}{\times}0.56^{\circ}$)으로 중위도에서 약 60km이다. 이를 유역단위 물관리에 활용하기 위해서는 시 공간적인 상세화가 필요하므로 통계적 상세화 기법을 수행하여 변수가 갖는 계통적인 지역 오차를 보정함으로써 자료의 신뢰도를 향상시키고자 하였다. HCST자료는 앙상블 형태로 주어지며 용담댐 유역의 앙상블 평균에 대한 6번 격자의 통계적인 상관성($R^2=0.60$, RMSE=88.92, NSE=0.57)이 가장 높게 나타났다. 또한 계절분석시 여름철의 경우 원시 GloSea5 강우량이 600.1mm로 관측값인 816.1mm 대비 -26.5%로 가장 많은 차이를 보였으며 상세화 후 GloSea5 강우량은 -3.1%의 오차율을 보였다. 대부분의 과소 모의된 결과가 여름철 홍수기에 해당되는 강우로 상세화 이후 강우가 회복되는 매우 중요한 결과를 보였다. 계절별 Moran's I 지수를 이용한 공간적 자기상관분석 결과 역시 통계적으로 유의성 있는 공간적인 분포를 나타냄으로써 자료의 불확실성을 개선하고 시 공간적인 정확도와 타당성을 입증하였다. HCST기간에 대한 GloSea5의 앙상블 강우에 대한 신뢰도를 향상시킴으로써 수문학적인 영향을 평가하기 위한 자료로서의 충분한 가능성을 확보하였으며 이러한 시 공간적인 재현성에 대한 평가결과는 향후 유역단위 물관리를 위한 기초자료로서 매우 중요한 역할을 할 것이다.
최근 갑작스러운 국지성 기후변화나 기상악화로 인해 다양한 자연재해가 빈번히 발생하고 있으며 이러한 재해로 인한 인명피해 및 재난피해의 규모가 크게 증가하고 있다. 국지적지역에서의 돌발적인 기후변화를 예측하는 것은 기존의 광역 기상예보시스템에 의해서는 어려움과 한계가 있다. 최근에는 소규모 센서네트워크를 활용한 국지적 기상 모니터링에 관한 방법들이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.4 기반의 신뢰성 있는 기상데이터의 계측과 모니터링을 위한 기상 필드서버를 설계 및 제작하였다. 제안된 기상 필드서버는 무선통신을 담당하는 센서노드와 온도, 습도, 조도, 이슬점, 기압, 수위 등의 기상정보를 수집하는 기상센서보드로 구성되며, 이를 통합한 필드서버를 구축하여 국지적 기상변화에 신속하게 대처할 수 있도록 하였다. 서버 PC에서는 각각의 기상관련 정보를 모니터링 및 분석하기 위한 프로그램을 구축하여 국지적 지형이나 지역에서 갑작스러운 기후변화를 감지하고 경고 메시지를 제공하여 국지성 재해로부터 피해를 예방하고자 하였다.
여름철 집중호우는 도시지역의 홍수피해를 발생시키는 주요한 원인 중 하나이다. 우리나라의 최근 재해통계에 따르면 도시홍수의 발생빈도는 점점 잦아지고 있으며, 그 규모 또한 커지고 있다. 하지만 국지성 집중호우는 예측이 어려워 실제 홍수 대응을 담당하는 지자체 공무원들의 업무에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 도시홍수 대응에 시간적 여유 확보를 통한 피해 저감을 위해 앙상블 기상예측 자료를 활용한 홍수위험 매트릭스를 구축하고, 그 적용성을 판단하고자 하였다. 홍수위험 매트릭스는 홍수위험도의 정도를 나타내는 잠재적 영향(X축), 위험 기상현상이 발생할 확률인 발생가능성(Y축)으로 구성된 2차원 매트릭스로 확률예보에 기반한 홍수위험 예측 방안이다. 이를 위해 부산 및 대구광역시 내 기초지자체 각각 1곳을 대상으로 과거 홍수피해기록과 확률강우량 자료를 활용하여 지역별 홍수위험 매트릭스를 구축하고, 과거 호우사상에 대해 기상청의 LENS 자료를 적용하여 그 적용성을 판단하였다. 그 결과 최대 3일전 홍수위험에 대한 예측이 가능한 것으로 분석되었으며 실제 활용 시 홍수 대응시간을 확보하여 피해 저감에 도움이 되리라 판단된다.
대한민국 기상청에서 사용하고 있는 UM (Unified Model, UM) 모델의 국지예측시스템(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS)은 수치모델 모의 시 대기경계층 유형에 따라 물리과정을 다르게 계산하기 때문에 이 과정을 검증하는 것은 모델의 정확도 향상에 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 수치모델의 대기경계층 유형을 관측자료를 기반으로 검증하였다. 관측자료를 기반으로 대기경계층 유형을 분류하기 위해서 보성 표준기상관측소에서 수행한 여름철 집중관측자료(라디오존데, 플럭스관측장비, 도플러 라이다, 운고계)를 활용하였으며, 2019년 6월 18일 부터 8월 17일 까지 61일 동안에 총 201회의 관측자료를 분석하였다. 또한 관측자료와 수치모델 결과가 다른 경우를 보면, 관측자료를 기반으로 한 대기경계층 유형 분류 결과에서 2유형으로 분류되는 사례가 수치모델에서는 1유형으로 분류된 사례가 53회로 가장 많이 나타났다. 그 다음으로는 관측자료를 기반으로 한 대기경계층 유형 분류 결과에서 5유형과 6유형으로 분류되는 사례가 수치모델에서는 3유형으로 분류된 사례가 많이 나타났다(각각 24회, 15회). 관측결과와 수치모델 모의 결과가 일치하지 않은 사례는 모두 층적운 접합 여부 및 적운 모의 등 수치모델의 구름물리 부분의 모의 성능에 기인하여 발생한 것이라고 분석된다. 따라서, 대기경계층 유형 분류의 구름물리과정의 모의 정확도를 개선하면 수치모델 성능이 향상 될 것으로 판단된다.
본 연구는 대구 국채보상운동기념 공원 일대를 대상으로 수목이 주변 흐름과 기온에 미치는 영향을 조사하였다. 이를 위하여, 전산유체역학(computational fluid dynamics, CFD) 모델에 수목의 항력 효과와 냉각 효과를 반영하였고 현장 측정 결과와 비교하였다. 기상 유입 경계 조건은 기상청 국지예보모델(local data assimilation and prediction system, LDAPS) 자료를 사용하였다. 수목 유무에 따른 대기 흐름과 기온 분포를 조사하기 위하여, 수목이 존재하는 현재 상태와 수목이 존재하지 않는다고 가정한 상황에 대하여 수치 실험을 수행하였다. 수목이 없는 경우, 공원 내부에서는 장애물 영향이 작아 강한 풍속과 단조로운 흐름이 형성되었다. 기온은 풍속에 반비례하여 풍속이 강한(약한) 지역에서는 낮게(높게) 모의되었다. 반면, 수목이 존재하는 경우, 수목 항력(냉각) 효과는 식재 밀도가 높은 공원 내부의 풍속(기온)을 40 (5)% 이상 감소시켰고 공원 외부 지역까지 영향을 미쳤다. 또한 공원 내부에는 매우 복잡한 흐름이 형성된다. 도로변 근처에서도 가로수에 의해 풍속과 기온이 전체적으로 감소하지만, 수목에 의한 흐름 패턴 변화로 인해 오히려 풍속과 기온이 증가하는 지역도 발생했다. 수목 냉각 효과에 의한 기온 감소는 주간에는 4-6%였지만, 야간에는 1% 미만으로 미비했다. 수목 항력 효과에 의한 풍속 감소는 주·야간 모두 40% 이상 크게 나타났다.
본 연구는 데이터를 기반으로 한 인공지능 기계학습 기법을 활용하여 온실 내부온도 예측 시뮬레이션 모델을 개발을 수행하였다. 온실 시스템의 내부온도 예측을 위해서 다양한 방법이 연구됐지만, 가외 변인으로 인하여 기존 시뮬레이션 분석방법은 낮은 정밀도의 문제점을 지니고 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 최근 개발되고 있는 데이터 기반의 기계학습을 활용하여 온실 내부온도 예측 모델 개발을 수행하였다. 기계학습모델은 데이터 수집, 특성 분석, 학습을 통하여 개발되며 매개변수와 학습방법에 따라 모델의 정확도가 크게 변화된다. 따라서 데이터 특성에 따른 최적의 모델 도출방법이 필요하다. 모델 개발 결과 숨은층 증가에 따라 모델 정확도가 상승하였으며 최종적으로 GRU 알고리즘과 숨은층6에서 r2 0.9848과 RMSE 0.5857℃로 최적 모델이 도출되었다. 본 연구를 통하여 온실 외부 데이터를 활용하여 온실 내부온도 예측 모델 개발이 가능함을 검증하였으며, 추후 다양한 온실데이터에 적용 및 비교분석이 수행되어야 한다. 이후 한 단계 더 나아가 기계학습모델 예측(predicted) 결과를 예보(forecasting)단계로 개선하기 위해서 데이터 시간 길이(sequence length)에 따른 특성 분석 및 계절별 기후변화와 작물에 따른 사례별로 개발 모델을 관리하는 등의 다양한 추가 연구가 수행되어야 한다.
최근 지구온난화에 따른 기후변화 문제의 심각성이 커지면서 국가 온실가스 배출량을 상쇄시킬 수 있는 산림의 탄소흡수에 대한 중요성이 높아지고 있으며, 기후변화협약에 따라 국가의 산림 탄소흡수량을 국지적인 수준에서 과학적이고 정밀하게 산출할 것이 요구되고 있다. 본 연구에서는 위성영상과 일기상 자료를 함께 활용함으로써 산림 광합성의 민감한 일변화를 반영하고, 안정된 산림으로서 대표성을 가지는 광릉숲(Gwangneung Forest) 극상림(climax forest)의 플럭스관측 자료를 참조하여 GPP(gross primary production) 재현 모델을 수립하고, 수종 및 임령에 따른 탄소흡수량 조견표를 적용하여, 우리나라의 국지지역에 최적화된 Tier 2.5 수준의 일일 탄소흡수능 격자자료를 산출하였다. 2013년 1월 1일부터 2015년 12월 31일까지 1,095일간의 실험에서, 일일 기준탄소흡수능(reference amount of CO2 absorption, RACA) 산출 모델은 상관계수 0.948의 높은 정확도를 나타냈으므로, 향후 Tier 3 수준의 일일 실제탄소흡수능(actual amount of CO2 absorption, AACA)을 정확히 산출하기 위해서는 장기간의 상세산림조사 자료와의 결합이 필요할 것이다.
지역해양수치모델(ROMS)을 이용하여 동해 및 울릉도-독도 해역의 해양순환을 모의하였다. 동해 3 km 격자 수치모델과 HYCOM 9 km 격자 자료를 사용하여 울릉도 1 km 격자 수치모델, 울릉도-독도 300 m 격자 수치모델들을 서로 단방향 둥지격자화 기법으로 구축하였다. 그 과정에서 상위모델과는 다른 수심 자료 및 내·외삽 방법에 의해 나타날 수 있는 개방 경계자료의 왜곡에 대한 보정방법을 제시하였다. 구축한 시스템을 이용하여, 2018년 울릉도-독도 지역에서 수평해상도가 300 m인 초고해상도 해양순환 모의 결과를 산출하였다. 초고해상도 수치모델은 같은 조건임에도 불구하고 초기장 및 개방 경계자료에 따라 서로 다른 특징이 나타났다. 따라서 수치모델 결과를 인공위성 고도계 자료로 추정한 유속 자료 및 국립수산과학원의 수온 관측자료를 사용하여 비교 검증하였다. 검증결과 HYCOM 자료를 경계장으로 사용한 둥지격자기법 결과는 1 km 격자모델 보다 300 m 격자모델 결과에서 RMSE, Mean Bias, Pattern Correlation, Vector Correlation이 전반적으로 향상되었다. 그러나 동해 3 km 수치모델을 사용한 결과에서는 1 km 모델의 결과가 300 m 결과보다 우수하게 나타났다. 수온 수직단면도에서는 수평해상도가 고해상도일수록, 등온선의 골과 마루의 수직구조가 뚜렷해지는 경향이 나타났다. 또한 울릉도-독도 300 m 모델은 상위모델에서 재현되지 않았던 섬의 지형 효과에 따른 카르만 와열이 나타났다.
최근 전세계적인 기후변화의 영향으로 강우가 집중되고 강우강도가 강해짐에 따라 홍수피해의 규모를 증가시키고 있다. 과거에 관측되지 않았던 규모의 비가 내리기도 하고, 기록되지 않았던 장기간의 장마가 발생하기도 한다. 이러한 피해들은 아세안 국가에도 집중되고 있으며, 태풍 및 집중호우로 인해 침수의 빈번한 발생과 함께 많은 사람들이 영향을 받고 있다. 특히, 인도네시아 찌따룸강 상류 유역에 위치한 반둥 지역은 분지 형태의 지형학적 특성을 가지고 있어서 홍수에 매우 취약한 실정이다. 이에 공적개발원조(ODA)를 통해 2017년에 찌따룸강 상류(Upper Citarum River) 유역에 대하여 홍수예경보시스템을 구축되었고, 현재 운영중에 있다. 그럼에도 불구하고, 찌따룸강 상류 (Upper Citarum River) 지역은 홍수발생시 인명 및 재산피해의 위험에 여전히 노출되어 있어 신속하고 정확한 홍수예경보의 실시를 통해 피해를 경감시키는 노력이 지속적으로 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 찌따룸강 상류의 Dayeuh Kolot 지점을 목표관측소로 하고, 강우관측소 4개소와 수위관측소 1개소의 10분 단위 수문자료를 수집하여 인공지능 기반의 하천홍수위예측모형을 개발하였다. 6개 관측소의 2017년 1월부터 2021년 1월까지의 10분 단위 수문관측자료를 활용하여 선행예보시간 0.5, 1, 2, 3, 4, 5, 6시간에 대해서 학습, 검증, 시험을 수행하였으며 인공지능알고리즘으로는 LSTM을 적용하였다. 연구결과 모든 선행예보시간에 대해 모형적합도 및 오차에서 좋은 결과를 나타냈으며, 학습자료 구축조건에 따른 예측정확도를 검토한 결과 참조관측소가 적은 경우에도 모든 관측소를 활용하는 경우와 유사하게 예측정확도를 확보하는 것으로 나타나 효율적인 인공지능 기반 모형 구축에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
농업기상정보에 대한 수요는 흥미로운 내용보다는 농업현장에서 사용자가 직접 활용할 수 있는 내용이 점증하고 있다. 이러한 수요에 부응하기 위해서는 지역 또는 집단 별로 소속 농민을 위한 지역특성이 반영된 기후/기상 정보를 개발, 제공하여야 한다. 그리고 최종 사용자가 공식 기상기구에 의해 발표된 기상/기후 예보를 이해하는 데 도움을 줄 수 있는 도구가 제공되어야 한다. 특히 기본이 되는 근간자료를 포함하여 실시간 기상정보도 농민에게 함께 제공되어야 한다. 따라서 이상적인 농업기상정보시스템은 다음과 같은 요소를 포함하여야 한다. 1) 효율적인 자료 관측과 수집 체계, 2) 최신 통신시스템, 3) 표준 자료관리, 가공 및 분석 시스템, 및 4) 첨단 기술정보 배분시스템 등. 향후 인터넷이 농업기상정보 전달과 배분에 있어서 지속적으로 중요한 역할을 수행하겠지만 정보 풍요국과 빈곤국간의 격차는 날로 심화되어 갈 것이다. 그리고 농촌지역은 정보통로의 가장 끝자락을 의미하는데, 앞으로 많은 나라에서 정보통신 수단으로 TV, 라디오, 전화, 신문 및 팩스 등에 의존할 것으로 보이며, 정보와 배분 수단 확충에 필요한 가용 인적 및 경제적 자원에 따라 국가 간에 그 달성 여하에 차이가 있을 것이다. 이러한 차이점들은 농업기상 정보배분시스템 구축설계시에 반드시 고려되어야 한다. 과거 경험에 따르면, 사용자 요구에 적극 부응하는 정보들에 대한 손쉬운 접근을 통해서 기후정보의 활용이 근원적으로 증대한다는 것을 알 수 있다. 지리정보시스템과 원격탐사정보의 농업기상분야 적용도 향후 그 전망이 매우 밝은 분야라고 생각된다. 수 있을 것으로 사료된다. 유방병소를 수술전에 위치결정하는 방법은 그 수기가 간단하고도 안전하며 병소를 정확히 지시해 줌으로써 수술적 생검에 큰 도움을 주었고 그럼으로써 정상유방조직의 절제를 최소화하여 수술 후에 오는 유방의 외형상 변형을 최소화할 수 있었다. The blood pressure was dropped to 80/60 mmHg, but pulse rate was normal. She did not complain of dyspnea, and cyanosis was not developed. The urine volume was normally maintained. She was treated for pulmonary edema, which was completely absorbed after 20 hours. And the blood pressure was also normalized. We has experienced a case of pulmonary edema developed after intraarterial injection of the iodinated contrast medium without underlying cardiac, renal and hepatic problems, and reviewed the literatures on mechani 는 of pulmonary edema caused by intravascular injection of the iodinated contrast materials.석
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[게시일 2004년 10월 1일]
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