본 연구에서는 2001년부터 2005년까지의 최근 5년간의 대구시 보건환경연구원의 대기질 자동측정망 자료와 대구기상대의 기상자료를 이용하여 통계적 방법을 이용하여 대구시 주거지역의 오존농도를 평가하였다. 분석기간은 2001년부터 2005년까지 고농도 오존일이 가장 많이 발생한 5, 6월을 대상으로 하여, 오존농도와 대기오염물질 및 기상요소와의 상관관계분석과 교차상관관계 분석을 실시하였다. 대구지역의 오존농도는 측정지점별로 약간의 차이는 있지만, 기온 및 일사량이 증가하는 하절기에 증가하고, 동절기에 감소하는 전형적인 패턴을 보여주었다. 분석기간 중 오존최고농도는 상관관계분석 결과 고농도 오존에 영향을 주는 인자로 대기오염물질로는 $NO_2$, NO 그리고 기상요소로는 온도, 상대습도, 일사량으로 나타났다. 교차상관관계분석 결과 NO2, NO, 온도와 상대습도는 0시간 차이에서 가장 높은 상관계수를 나타내었으며, 일사량의 경우 오존농도가 최고치를 나타낼 때보다 -2시간 차이에서 가장 높은 상관계수를 나타내었다.
본 연구는 일조시간과 강수량 자료를 이용하여 다중회귀 방법을 통해 일사량을 추정하였다. 연구에 사용된 자료들은 강릉지역에 위치한 강원지방기상청(105 관측소, 1980-2007)과 신강원지방기상청(104 관측소, 2009-2014) 그리고 강릉원주대학교(GWNU 관측소, 2013-2014)이며, 105 관측소 자료를 통해 산출된 회귀식을 104 관측소와 GWNU 관측소에 적용하여 비교분석하였다. 먼저, 일조시간만을 이용하였을 때 104 관측소는 기존 연구들과 유사한 상관계수(0.96)와 표준오차($1.16MJm^{-2}$)가 나타났고, GWNU 관측소에서는 높은 상관계수(0.99)와 낮은 표준오차($0.57MJm^{-2}$)로 분석되었다. 그리고 일조시간과 강수량 자료를 104 관측소에 적용하였을 때 상관계수 0.96과 표준오차 $0.99MJm^{-2}$로 일조시간만을 적용했을 때보다 표준오차가 감소되었다. 일조시간만을 이용한 방법보다 강수량이 추가된 방법은 관측 일사량과 편차의 극값이 -26.6%(2010년 3월)에서 -31.0%(2011년 2월)로 증가되었다. 이는 강수량이 5월과 7-9월에 집중되어 나타나 이외의 월에서 추정식의 계수가 음으로 계산되었기 때문으로 분석된다. 따라서 한반도와 같이 강수량이 여름철에 집중되는 지역에서는 월평균 강수량을 일사량 추정에 이용할 때 주의를 기울여야 할 것이다.
갯벌의 온도구조와 열적 특성변화를 조사하기 위해 서해안 공소만 갯벌조간대에서 고도가 다른 3개 지점을 설정하여 40 cm깊이까지 계절별로 1개월간의 온도관측을 수행하였다. 표층에서 평균온도는 하계에 아래층보다 높고 동계에는 낮아져 표층가열과 냉각에 의한 온도구조와 변화 형태를 보여주었으며 표준편차는 아래층으로 갈수록 감소하였다. 주기성이 뚜렷한 일사량과 조위 변화가 주로 단기적 온도변화를 야기하였고, 간헐적으로는 강우와 강한 풍속도 영향을 주었다. 시계열분석에 의하면 24시간, 12시간 그리고 8시간 주기 성분에 강한 에너지 첨두(peak)를 보였으며, 24시간 주기성분이 가장 큰 에너지를 보였다. 24시간 주기 성분은 일사량변화, 12시간 주기는 반일주조 조위변화 그리고 8시간 주기성분은 일사량과 조위변화의 상호작용에 의한 온도파동으로 해석되었다. EOF분석에서 제 1모드와 제 2모드가 수직온도구조 변화의 96%를 차지하였다 제 1모드는 갯벌 표층에서의 가열과 냉각에 의한 현상으로, 제 2모드는 갯벌내부의 열 전파과정에서 발생하는 지연효과로 해석되었다. 교차스펙트럼 분석에서 24시간 주기성분 온도파동에 의한 열전달위상은 깊이에 따라 선형적으로 증가하는 평균위상 차이를 보였고, 표층에서 10 cm, 20 cm, 40 cm 깊이까지의 위상 차이에 의한 지연시간은 각각 3.2시간, 6.5시간 9.8시간이었다. 일차원적 열확산모델에서 산출된 24시간 주기성분 온도파동의 수직 확산계수는 깊이와 계절에 걸쳐 평균하였을 때 중부조간대 정점에서는 $0.70{\times}10^{-6}m^2/s$, 하부조간대 정점에서는 $0.57{\times}10^{-6}m^2/s$의 값을 보였다. 깊이 평균된 확산계수는 봄철에 크고 여름철에 작았고, 계절 평균된 확산계수는 2cm부터 10cm깊이까지 증가하고 10cin부터 40cm깊이까지는 감소하는 수직구조를 보였다. 평균 열확산계수를 사용하여 구한 온도전파 확산속도는 2 cm 깊이로부터 10 cm, 20cm, 40cm까지 각각 $8.75{\times}10^{-4}cm/s,\;3.8{\times}10{-4}cm/s,\;1.7{\times}10^{-4}cm/s$정도의 값이 되어 표층에서 깊어질수록 작아졌다.
급격한 기후변화로 인해 일사량, 지표면 온도 및 이산화탄소 농도가 꾸준히 상승함에 따라 수문 순환의 불균형을 초래함과 하천 및 호소 내 수질 또한 악화되고 있는 추세이다. 특히, 국내의 경우, 기후변화 및 인위적 요인에 의해 하천 및 호소에서의 수위 감소 및 수온 증가로 인해 부영양화가 증가되고 있고, 이로 인한 유해 녹조의 발생빈도를 높이는 결과를 초래한다. 현재 국내에서는 유인 수질 관측 및 자동 수질관측 시스템을 통해 주요 수질인자를 모니터링 하고 있으나 시·공간적인 변동성을 파악하는데 제한점이 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 국·내외에서 광학위성을 이용한 수질인자 추정 알고리즘 개발과 관련된 연구들이 진행되고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 NASA에서 제공하는 Landsat-8 위성과 ESA에서 제공하는 Sentinel-2자료가 동화된 Harmonized Landsat Sentinel-2 위성자료를 활용한 클로로필-a (Chl-a)를 추정하고자 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 1) 단순 회귀 분석, 2) Akaike information criteria (AIC) 기반 최적화 회귀 분석 및 3) Random forest (RF)를 활용하였다. 또한, HLS 위성 자료의 적용성을 평가하기 위해 미국 오하이오 주에 위치하고 있는 130여개의 중규모 및 대규모 호소에서 2000년부터 2021년까지 수집된 클로로필-a 관측치를 활용하였다. 두 가지 수질 추정 모형에 대한 정확도 검증에 앞서 오하이오 주 내에서의 클로로필-a의 시계열적 변동성에 대하여 분석하였다. 전반적으로, 2000년부터 2016년까지는 Chl-a가 꾸준히 증가하는 경향성을 나타내었으나, 그 이후로는 감소하는 추세를 나타내었다. 이를 기반으로, 각 방법론을 통해서 나온 Chl-a 추정치에 대해서 통계적 검증을 수행하였다. 결과, 단순 회귀 분석을 통해 추청된 Chl-a값의 결정계수는 0.34였지만, AIC 기반 모델과 RF모형을 사용한 결과 결정계수가 각각 0.82와 0.92로 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이와 더불어, spatial 및 temporal window와 더불어 호소의 크기에 따른 정확도 분석 또한 수행하였다. 그 결과, temporal window 가 정확도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 호소의 크기가 작을수록 정확도가 낮아지는 것을 확인 할 수 있었다. 본 연구의 결과를 토대로 추후 국내 호소에 대해 상기 모형들의 적용성 평가를 수행하여 효율적인 수질 모니터링 시스템 구축으로 이어질 수 있을 것으로 기대된다.
시설 내 작물이 이용하는 수광특성의 이해와 지속적으로 변화하는 광환경의 추적은 광합성과 증산반응 연구에서 중요하다. 또한 재배기간 동안 작물이 생장함에 따라 광이용 형태가 지속적으로 변화한다. 따라서 본 연구에서는 작물의 생육을 반영한 흡광계수 추정 모델을 개발하였다. 흡광계수의 측정을 위하여 작물의 높이에 따라 수직으로 일사량계를 5개 설치하였으며, 작물의 전 생육기간(1-85DAT) 동안 1초 단위로 측정을 하였다. 초기, 중기, 후기 각각의 생육단계에 따라 최상단 광량과 최하단의 광량의 차이가 69%, 72%, 81%로 증가하는 경향을 보였다. LAI와 초장이 증가함에 따라 흡광계수는 감소하였으며, 지수적 감소 관계를 보였다. 두 생육지표를 모두 반영한 3차원 모델에서는 Paraboloid 식이 평균 제곱근 오차(RMSE)가 1.340으로 가장 낮았고, 결정계수(R2)는 0.968로 가장 높았다. 본 연구를 통하여 작물 재배기간 동안 보다 정확한 흡광계수를 예측할 수 있게 되었고, 이는 작물의 높이에 따른 광합성 및 증산량 예측과 분석 연구에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
순환식 펄라이트재배에서 배액 재사용을 위한 양분흡수 모델링을 작성하고자 EC 처리(1.5, 1.8, 2.1, 2.4, 2.7 dSㆍm-1)를 수행하였다. 생육 중기까지 EC 수준에 따른 양액흡수량은 차이가 없었지만 중기 이후 EC가 높을수록 흡수량이 감소되는 경항을 보였다(Fig. 1). NO$_3$-N, P 및 K의 흡수량은 생육기간 동안 처리간 차이를 유지하였는데 N과 K는 생육 중기 이후 일정 수준을 유지하였으나 P는 생육기간 동안 다소 증가되는 경향을 보였다. S의 흡수량은 생육 중기 이후 모든 처리에서 급격한 감소를 보였으며 생육 후기에는 처리간에 차이가 없었다(Fig. 2). 오이의 무기이온 흡수율에서와 같이 흡수량에서도 EC간 차이를 보여 EC를 무기이온 흡수량을 추정하는 요소로 이용할 수 있을 것으로 생각되었다. 무기이온 흡수량은 모든 EC 처리간에 생육 초기에는 차이를 보이지 않았으나 생육중기 이후에는 뚜렷한 차이를 보인 후 생육 후기의 높은 농도에서 그 차이가 다소 감소되는 경향을 보였다. 단위일사량에 따른 양액흡수량과 EC를 주된 변수로 한 오이의 이온 흡수량 예측 회귀식을 작성하였는데 모든 무기이온 흡수량 추정식의 상관계수는 S를 제외한 모든 이온에서 높게 나타났는데 특히 N, P, K 및 Ca에서 높았다. S이온에서의 상관계수는 0.47로 낮게 나타났으나 각 이온들의 회귀식에 대한 상관계수는 모두 1% 수준에서 유의성을 보여 위의 모델식을 순환식 양액재배에서 무기이온 추정식으로 사용이 가능할 것으로 생각되었다(Table 1). 이를 이용한 실측치와의 비교는 신뢰구간 1%내에서 높은 정의상관을 보여 실제적인 적용이 가능할 것으로 생각되었다(Fig 3)..ble 3D)를 바탕으로 MPEG-4 시스템의 특징들을 수용하여 구성되고 BIFS와 일대일로 대응된다. 반면에 XMT-0는 멀티미디어 문서를 웹문서로 표현하는 SMIL 2.0 을 그 기반으로 하였기에 MPEG-4 시스템의 특징보다는 컨텐츠를 저작하는 제작자의 초점에 맞추어 개발된 형태이다. XMT를 이용하여 컨텐츠를 저작하기 위해서는 사용자 인터페이스를 통해 입력되는 저작 정보들을 손쉽게 저장하고 조작할 수 있으며, 또한 XMT 파일 형태로 출력하기 위한 API 가 필요하다. 이에, 본 논문에서는 XMT 형태의 중간 자료형으로의 저장 및 조작을 위하여 XML 에서 표준 인터페이스로 사용하고 있는 DOM(Document Object Model)을 기반으로 하여 XMT 문법에 적합하게 API를 정의하였으며, 또한, XMT 파일을 생성하기 위한 API를 구현하였다. 본 논문에서 제공된 API는 객체기반 제작/편집 도구에 응용되어 다양한 멀티미디어 컨텐츠 제작에 사용되었다.x factorization (NMF), generative topographic mapping (GTM)의 구조와 학습 및 추론알고리즘을소개하고 이를 DNA칩 데이터 분석 평가 대회인 CAMDA-2000과 CAMDA-2001에서 사용된cancer diagnosis 문제와 gene-drug dependency analysis 문제에 적용한 결과를 살펴본다.0$\mu$M이 적당하며, 초기배발달을 유기할 때의 효과적인 cysteamine의 농도는 25~50$\mu$M인 것으로 판단된다.N)A(N)/N을 제시하였다(A(N)=N에 대한 A값). 위의 실험식을 사용하여 헝가리산 Zempleni 시료(15%
최근 우리나라에도 대설로 인한 피해가 발생하고 있으며, 피해의 대부분은 강설 발생 이후 남아 있는 적설량이 주된 원인이 되고 있다. 적설량에 대한 예측은 대설피해에 대응하기 위한 중요한 정보이다. 따라서 본 연구에서는 융설량에 영향을 미칠것으로 판단되는 적설량, 기온, 습도, 일사량을 반영하여 일일 융설량을 모의하는 다중회귀모형을 구성하였다. 모형은 2000년부터 2020년까지의 강설 사상을 대상으로 구축하였으며, 2021년에 발생한 광주, 대관령, 목포, 서산, 전주 지역의 강설 사상에 적용하였다. 분석 대상 지역의 평균 적설량은 7.41 cm로 나타났으며, 평균 RMSE는 1.64 cm가 발생하였다. 오차의 원인으로는 적설량이 1 cm 미만 감소했을 경우, 바람이나 승화의 영향이 상대적으로 크게 작용할 수 있으나, 본 연구에 이용된 함수는 바람과 증발산 등이 고려되지 않았다. 또한, 회귀계수 결정에서 급격한 온도 변화를 능동적으로 반영하기 어려워 급상승한 온도나 매우 낮은 온도에 오차가 더 크게 나타난다. 따라서, 본 함수를 통하여 융설 깊이를 예측하기 위해서는 매우 높은 온도나, 매우 낮은 온도에서의 영향을 통제할 수 있는 변수 또는 상수를 추가할 필요가 있는 것으로 판단된다. 또한 초기 강설 당시의 기온과 습도 등에 따라, 눈의 결정이 달라지고, 이에 따라 융설에도 영향을 미칠 수 있다는 점을 이해하여, 초기 적설에 대한 변수도 고려되어야 할 것이다.
대류열전달은 겨울철 온실 열손실의 중요한 원인이 되며, 일반적으로 복사열에 의한 손실보다 더 크다. 스크린의 대류열전달계수를 자연상태에서 측정한 연구가 수행된 바는 있지만 상하면의 재질이 동일하고 공극이 없는 스크린에 대해서는 적용을 할 수 없는 방법이다. 이러한 재질의 스크린은 한국에서 많이 사용되고 있으나 대류열전달 특성을 파악하는데 많은 어려움이 있는 실정이다. 본 연구에서는 공극이 없는 3가지 종류의 스크린에 대해 대류열전달계수를 구하였으며, 계수를 산정하기 위하여 복사열수지 이론에 근거하여 산정방법을 개발하였다. 실험장치에 스크린을 설치하고 일사량, 장파복사량, 대기온도, 스크린 및 흑색천의 표면온도, 풍속 등을 측정하였다. 스크린의 표면온도와 주변온도의 차이에 따른 대류열전달계수를 산정하였다. 풍속이 거의 없는 상태에서 온도의 차이가 증가함에 따라 계수는 감소하는 것으로 나타났다.
수도포장에서의 실제 증발산량을 보웬비-열수지법에 의하여 측정하고 이를 기초로 하여 대형 및 소형증발계 증발산량 및 Penman-Monteith 모델에 의해서 계산된 기초증발산량으로 부터의 수도포장 실제증발산량 추정의 신속성을 검토하기 위하여 본 연구를 수행하였다. 본 연구는 수원측후소 수도포장에서 통일계인 서광벼를 공시하여 수행되었다. 실제증발산량은 BE-ARN system(Bilan D'Energie Automatique Regionale Numerique; I.N.R.A)을 이용하여 보웬비열수지법에 의하여 측정하였으며, 대형 및 소형증발계 증발산량은 수원측후소 로장의 잔디위에서 측정되고, 기준 증발산량은 당소의 종관기상관측자료를 이용하여 수정된 Penman-Monteith 모델로 계산하였다. 1. 일평균 알베도는 0.15-0.25 범위에서 변하였으며, 엽면적지수 4까지는 엽면적의 증가에 따라서 직선적으로 증가하는 경향이였으며 그 이후는 완만한 증가를 보였다. 2. 수도포장에 입사되는 일사량중 맑은 날 순폭사량으로 배분되는 비율은 50-80% 범위였으며 생육시기가 진전됨에 따라서 낮아졌다. 3. 순폭사량중 증발산에 배분되는 비율이 열수지항중 가장 커서 벼의 생육시기에 따라서 80-120%의 범위였으며 생육후기에는 가장 낮았으며, 증발산잠열이 순폭사량보다 높은 경우가 많았는데 이는 이유에 의한 영향이 크기 때문인 것으로 판단되었다. 4. 생육기간중 일당 실제증발산량은 기상조건에 따라 0.1mm-8mm 범위에서 변하였다. 5. 보웬비-열수지법에 의한 실제증발산량과 대형증발계 증발량, 소형증발계 증발량 및 기준증발량과는 유의한 직선회귀 관계가 있었는데 이들간의 상관계수는 각각 0.761, 0.793 및 0.914였다. 6. 대형증발계 및 소형증발계 증발산량 Penman-Monteith 모델에 의해 계산한 증발산량을 기준증발량으로 한 벼의 생육기간중의 평균 증발산비 또는 작물계수는 각각 1.57, 1.10 및 1.49였으며 각각의 변이계수는 28.7, 22.7 및 12.8%였다. 7. 기준증발량에 근거한 작물계수는 엽면적의 발달과 밀접한 관계를 가지고 변하였으며 출수기경에 최대치를 보였으며, 그 이후 급격히 감소하였다. 8. 이상의 결과들의 종합하여 볼 때 실제증발산량의 추정에는 종관기상자료를 이용하여 Penman-Monteith 모델로 계산한 증발산량을 기준증량으로 이용하는 것이 증발계 증발량을 기준증발량으로 이용하는 것보다 추정의 정도가 높은 것으로 판단되었으며, 실제증발산량(AET)과 Penman-Monteith 모델에 의한 기준증발량(RET)간의 회귀식 AET=0.1$\pm$1.52 RET를 이용할 경우 실제증발산량을 전생육기간을 통해서 약 10% 오차범위내에서 추정할 수 있을 것으로 판단되었으며, 생육시기별로 생물계수를 계산하여 이를 이용할 경우, 보다 정확한 실제증발산량을 추정할 수 있을 것으로 사료되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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