물순환 과정의 구성요소 중 하나인 증발산(증발과 증산)은 각종 수자원시설물의 운영관리, 수자원계획 수립, 농업용 시설의 개발 및 운영관리 등에 필요한 매우 중요한 요소이다. 한편, 기후변화 등으로 '14~'19년 장기간 가뭄, '17년 가뭄상황에서도 태풍 '차바'에 의한 국지적 홍수, '20년 역대 최장기간 장마에 의한 대규모 홍수, '22년 태풍 '힌남노' 이후 남부지역 극심한 가뭄 등 가뭄과 홍수가 반복되어 물관리 여건이 매우 어려운 상황이다. 이러한 홍수/가뭄에 효과적으로 대응하기 위해 강우-유출 모형을 사용한다. 신뢰적인 예측결과를 얻기 위해서는 상세하고 정밀한 증발산량 추정이 필요하다. Penman-Monteith(PM) 기법으로 기준 증발산량을 산정하기 위해서는 최고·최저기온, 이슬점온도, 풍속, 일조시간 등의 기상자료가 필요하다. 이러한 자료는 전국 95개 ASOS 지점에만 얻을 수 있다. 계산된 95개 지점의 기준 증발산량은 티센망 등 방법으로 공간평균하여 활용한다. 95개 지점 자료만으로는 지역적 기상 특성을 반영하여 기준 증발산량을 산정하는데 한계가 있으며, 결국 강우-유출분석의 신뢰도 저하로 귀결된다. 본 연구는 기상청 ASOS 지점 외 AWS 590개 지점을 추가하여 기준 증발산량을 산정하여 공간적으로 상세화하였다. ASOS 지점들에 대해 PM 기법과 Hargreaves(HS) 기법으로 22년간의 일단위 기준 증발산량을 각각 계산하였다. 이들의 상관계수는 평균 0.85로 매우 높아, HS 기법으로 산정된 AWS 지점 결과의 추가사용이 적정하였다. 기온만을 사용하는 HS 기법, PM과 HS의 상관성 및 풍속을 반영한 2가지 보정 HS 기법으로 기준 증발산량을 계산하여 비교·분석하였다. 보정된 HS의 결과가 기존 HS 기법에 비해 오차가 적고, 자료의 편향성이 줄어드는 등 더 좋은 결과를 나타내었다. 따라서, 각종 수문분석에 보정 HS 기법을 AWS 지점에 확대·적용하고, ASOS 관측소의 PM 기법과 병행해 상세화하여 활용하면 수문분석의 신뢰성을 더욱 높일 수 있을 것이다.
본 연구에서는 CMIP5(The fifth phase of the Couple Model Intercomparison Project) 미래기후시나리오와 LSTM(Long Short-Term Memory) 모형 기반의 딥러닝 기법을 이용하여 하천유량 예측을 위한 최적 학습 기간을 제시하였다. 연구지역으로는 진안군(성산리) 지점을 선정하였다. 보정(2000~2002/2014~2015) 및 검증(2003~2005/2016~2017) 기간을 설정하여 연구지역의 실측 유량 자료와 LSTM 기반 모의유량을 비교한 결과, 전체적으로 모의값이 실측값을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 또한, LSTM 모형의 장기간 예측 성능을 평가하기 위하여 LSTM 모형 기반 유량을 보정(2000~2015) 및 검증(2016~2019) 기간의 SWAT 기반 유량에 비교하였다. 비록 모의결과에일부 오차가 발생하였으나, LSTM 모형이 장기간의 하천유량을 잘 산정하는 것으로 나타났다. 검증 결과를 기반으로 2011년~2100년의 CMIP5 미래기후시나리오 기상자료를 이용하여 SWAT 기반 유량을 모의하였으며, 모의한 하천유량을 LSTM 모형의 학습자료로 사용하였다. 다양한 학습 시나리오을 적용하여 LSTM 및 SWAT 모형 기반의 하천유량을 모의하였으며, 최적 학습 기간을 제시하기 위하여 학습 시나리오별 LSTM/SWAT 기반 하천유량의 상관성 및 불확실성을 비교하였다. 비교 결과 학습 기간이 최소 30년 이상일때, 실측유량과 비교하여 LSTM 모형 기반 하천유량의 불확실성이 낮은 것으로 나타났다. 따라서 CMIP5 미래기후시나리오와 딥러닝 기반 LSTM 모형을 연계하여 미래 장기간의 일별 유량을 모의할 경우, 신뢰성 있는 LSTM 모형 기반 하천유량을 모의하기 위해서는 최소 30년 이상의 학습 기간이 필요할 것으로 판단된다.
허스트 지수를 산정하기 위하여 기존에 여러 방법론들이 제안되어 왔다. 그러나, 이들 방법론들은 시계열들의 지속성에 대하여 각기 다른 특성들을 보이고 있음을 기존의 연구에서 알 수 있다 따라서 본 연구에서는 수문학에서 주로 이용하고 있는 보정용량, 조정용량, 수정조정용량 방법 이외에 생리학 분야와 전자 분야 등에서 이용되고 있는 1/f 파워 스펙트럼 밀도 분석, DFA, AVT 방법, 최우도법 등을 이용하여 허스트 지수를 산정하여 보았다. 즉, 단기간과 장기간 기억을 가진 카오스와 추계학적 시계열들에 대하여 각각의 방법들을 적용하여 비교 분석하고자 하였으며, 각 방법론들에 대한 장점 및 단점 그리고 한계에 대하여 논의하였다.
본 연구에서는 인천만의 장기간 조위관측자료를 웨이블릿 방법을 통해 분석하여 평균해수변 결정을 위한 최적의 기간을 제시하고, 적정기간에 대한 우리나라의 수직기준을 새롭게 결정하였다. 그 후 결정된 평균해수면과 연안의 지상기준점(ICGP) 간의 정밀한 높이차를 결정하기 위하여 해수면에 대한 직접적인 레이저 관측을 수행하였으며, 결정된 높이차를 전체 조위관측자료에 대해 선형보간법으로 보정하여 ICGP의 정표고를 계산하였다. 최종적으로는 계산된 ICGP의 정표고를 정밀 GPS 관측과 중력지오이드모델을 이용한 GPS 수준측량 방법을 통해 수준원점 (ORBM)과 연결하고, 새로운 평균해수변 기준의 수준원점 정표고를 결정하였다. 그 결과, 본 연구에서 결정된 인천만의 평균해수면은 1910년대의 평균해수면에 비해 약 0.026m가 변동된 것으로분 석되었으며, 새로운 평균해수면을 기준으로 GPS 수준측량에 의해 재정의된 ORBM 성과는기존성과와 약 0.035m의 차이를 나타내었다. 새로운 ORBM 성과에서 나타난 0.009m의 연결오차는 GPS 수준측량시 GPS 타원체고 결정오차와 지오이드모델링 오차 등에 기인한 것으로 판단된다. 본 연구를 통해서 정밀한 GPS 수준측량만으로 새로운 평균해수변에 기준한 ORBM 정표고 성과를 정밀하게 결정할 수 있었으며, 향후 정표고 체계로의 효율적인 전환을 위해서는 장기간의 조위관측자료를 이용한 수직기준 결정과 함께 GPS 수준측량을 통한 수준성과의 연결을 적극적으로 고려할 필요가 있다.
연안지역에서 주로 발생되는 해안의 침식 및 퇴적현상은 하구폐쇄, 하구사주, 연안사주의 발달 및 해안선변형 등과 같은 여러 가지 형태로 나타난다 최근 연안 개발로 인하여 이러한 변형이 심각한 수준에 이르렀다. 해안의 변화는 장기간 서서히 진행되므로 원인규명 및 대책제시에 관한 오랜 연구가 필요하다. 본 연구에서는 장기간에 진행된 지형변화량을 분석하기 위해서 1940년대부터 1990년대까지 10년 주기로 정사항공사진을 제작하여 분석하였다. 본 연구에서 정확한 해안선 변화량을 산정하기 위하여 기준점 및 GCP(Ground Control Point)를 실측하여 정사항공사진을 제작하였다. 이를 바탕으로 임야도와 지적도를 사용하여 조위를 고려하지 않았을 경우의 해안선 변화량을 산정하였다. 또한 검조소의 조위자료를 이용하여 항공촬영 시점의 조위를 계산 보정하고 지형 측량과 수심측량을 병행하여 조위를 고려한 지형 변화량을 분석하였다 본 연구결과, 정사항공사진을 이용하여 해안의 침식이적 경향을 정량적으로 분석하고자 할 경우. 조위를 고려한 정사항공사진 분석기법이 효과적임을 알 수 있었다. 향후 장기간 지형자료가 미흡한 지역은 정사항공사진을 이용하여 분석함으로써 연안통합관리시스템의 정보 제공에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.
해상풍은 장기간동안 인공위성 산란계와 마이크로파 복사계를 주로 활용하여 관측되어왔다. 반면 위성 고도계 산출 풍속 자료의 중요성은 산란계의 탁월한 해상풍 관측 성능으로 인해 거의 부각되지 않았다. 인공위성 고도계 풍속자료는 해수면고도를 산출하기 위한 해상상태편차(sea state bias) 보정항의 입력 자료로서 활용됨에 따라 높은 정확도가 요구된다. 본 연구에서는 인공위성 고도계(GFO, Jason-1, Envisat, Jason-2, Cryosat-2, SARAL) 풍속을 검증하고 오차 특성을 분석하기 위하여 이어도 해양과학기지와 마라도, 외연도 해양기상부이의 풍속 자료를 활용하여 2007년 12월부터 2016년 5월까지 총 1504개의 일치점 자료를 생성하였다. 해양실측 풍속에 대한 고도계 풍속은 $1.59m\;s^{-1}$의 평균 제곱근오차와 $-0.35m\;s^{-1}$의 음의 편차를 보였다. 해양실측 풍속에 대한 고도계 해상풍 오차를 분석한 결과 고도계 해상풍은 풍속이 약할 때 과대추정되며 풍속이 강할 때 과소추정되는 특징을 보였다. 위성-실측 자료 간의 거리에 따른 고도계 풍속 오차를 분석한 결과 구간별 오차의 최댓값과 최솟값의 차는 거리에 따라 점차 증가하였다. 고도계 풍속의 정확도 향상을 위하여 분석된 오차 특성을 기반으로 보정식을 유도한 후 고도계 풍속을 보정하였다. 보정 전후의 풍속자료를 활용하여 해상상태편차를 산출하였으며 Jason-1의 해상상태편차에 대한 해상풍 오차 보정의 영향을 확인하였다.
본 연구에서는 상류의 휴·폐광산을 비롯한 다양한 점오염원과 비점오염원으로부터 유실되는 오염물질의 영향을 받는 안동호를 대상으로 수질 및 수생태 모델인 SWAT-WET을 구축하고, 적용성을 평가하고자 한다. 안동호르 유입되는 오염물질에 대한 정량적인 평가를 위해 유역모델인 SWAT을 안동댐 유역(1,584 km2)을 대상으로 구축하여, 검보정을 수행하였다. 유출량과 수질 부하량(SS, T-N, T-P)에 대한 검보정 결과 R2는 각각 0.76, 0.69, 0.84, 0.60 이상으로 분석되었다. 검보정된 SWAT의 유출량과 영양물질의 농도를 WET의 입력자료로 적용하여 안동호에 대한 수질, 수생태 모델 WET을 구축하였다. WET의 매개변수 민감도 분석 결과를 이용하여, 안동호의 수온, 용존산소, 수질농도(T-N, T-P)를 대한 검보정을 수행하였다. 검보정 결과 PBIAS는 각각 +19%, -13%, +4%, +26.5% 로 분석되었으며, 관측 자료를 유의한 수준으로 모의하는 것을 확인하였다. 저서동물의 관측 건중량(gDW/m2)은 0.5 이하였으나 모의 건중량의 평균은 0.8로 분석되었으며, 이는 WET 모델이 더 넓은 개념의 저서동물을 고려하기 때문으로 나타났다. 관측자료 부족으로 정확한 검보정은 어렵지만, 유역모델과의 연계를 통한 장기간 모의와 상류 유역환경변화가 호소에 미치는 영향을 분석할 수 있으므로 안동호의 수환경 관리를 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 수행된 제6기와 제7기 1차년도 국민건강영양조사 2013-2016 자료를 이용하여 만 19-64세 성인 1인 가구의 식이 패턴에 따른 건강 및 영양상태를 조사하고 대사증후군 구성요소의 유병율과 위험도를 분석하였다. 주요 식이 패턴 도출을 위해 연구대상자의 장기간 섭취 패턴을 파악하고 만성질환과의 연관성을 평가하기에 적절한 [47] 반정량 식품섭취빈도조사지를 이용하였다. 식품섭취빈도조사지의 개별식품을 19개의 식품군으로 재분류하고 군집분석을 실시한 결과, 연구대상자들의 식이 패턴은 '밥과 김치' 패턴, '혼합식' 패턴, '유제품과 과일' 패턴의 총 3개 군집으로 추출되었다. 식이 패턴에 따른 연구대상자들의 일반적 특성은 '밥과 김치' 패턴과 '혼합식' 패턴에서 남성의 비율이 높았으며, 여성의 비율은 '유제품과 과일' 패턴에서 높았다. 연령은 '혼합식' 패턴은 19-29세가 많았으며, '유제품과 과일' 패턴은 50-64세가 많았다. 교육수준도 식이 패턴 간에 차이를 보였는데, '밥과 김치' 패턴에서 저학력 비율이 높은 반면 '유제품과 과일' 패턴은 고학력 비율이 높았다. 식생활 관련 요인을 비교한 결과, '혼합식' 패턴에서 아침 결식과 외식 비율이 높았으며, '유제품과 과일' 패턴은 식이보충제 이용이 높은 것으로 나타났다. 건강관련 요인을 분석한 결과, '혼합식' 패턴에서 높은 음주 빈도와 흡연 비율을 보였고, EQ-5D index는 '밥과 김치' 패턴에서 낮은 점수를 보였다. 영양소 섭취량을 비교한 결과에서 탄수화물 섭취량은 '밥과 김치' 패턴에서 높은 것으로 나타났으나, 그 외 지방, 비타민 A, 리보플라빈, 비타민 C, 나이아신, 칼슘, 인, 칼륨은 모두 '유제품과 과일' 패턴에서 섭취량이 가장 높았다. 본 연구에서는 식이 패턴에 따른 대사증후군 위험요소 위험도를 파악하기 위해 교란변수들을 차례로 보정한 후 분석을 실시하였다. 허리둘레와 중성지방은 기준치 이상이 될 위험도가 연령과 성별을 보정한 후에도 '유제품과 과일' 패턴에서 기준식이 패턴인 '밥과 김치' 패턴에 비해 각각 0.217배, 0.444배로 낮아졌으나 BMI, 폐경, 흡연상태, 음주, 에너지 섭취량을 보정한 후에는 유의적인 차이가 없었다 '밥과 김치' 패턴을 기준으로 대사증후군의 위험도를 비교하였을 때, 보정하지 않은 Model 1에서는 '유제품과 과일' 패턴에서 대사증후군 위험이 0.395배 (95% CI = 0.204-0.763)로 낮아 유의한 차이를 보였다. 교란변수를 차례로 보정한 후 식이 패턴이 대사증후군 위험도에 미치는 영향을 분석한 결과에서는 유의적인 차이를 나타내지 않았다. 현재 지속적으로 1인 가구가 증가하고 있는 추세로 보아 1인 가구에 대한 실태 파악은 매우 중요하다. 따라서 1인 가구의 식이 섭취 현황을 기반으로 한 특성을 다양하게 고려하여 대상별 영양관리 프로그램을 맞춤형으로 실시한다면 이들의 건강 및 영양관리가 효율적으로 이루어질 수 있을 것이다.
바이오리액터형 매립지는 매립지 내부로 침출수나 폐수 같은 수분의 공급을 통하여 폐기물의 분해를 촉진하기 위하여 운영하며, 이러한 수분 공급은 매립가스를 증산하고 결국 매립지 조기안정화에 기여한다. 최근 바이오리액터형 매립지 운영을 위한 환경법이 제정되었으며 이에 따라 국내 최초로 수도권매립지에 도입하였다. 바이오리액터형 매립지의 안정적인 적용을 위하여는 매립지 내부의 수분분포 파악이 필수적이며 이를 통해 해당 구역에 적정하게 수분이 유지되도록 한다. 이를 위하여 매립지내부 수분분포 파악을 위하여 전기비저항탐사를 실시하였다. 본 연구에서는 수도권매립지 제2매립장 내에 침출수 재순환과 함께 장기간 전기비저항탐사를 수행하였다. 그 결과, 전기비저항값이 계절적 온도 변화에 큰 영향을 받고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이에 따라 본 연구를 통해 조사된 온도와 전기비저항값의 상관관계를 통한 보정방법을 이용하여 바이오리액터형 매립지를 안정적으로 운영할 수 있도록 하였다.
부산지역 가덕도 일대에 30MW 규모의 육상 풍력발전단지개발을 위한 풍황자원분석과 풍력터빈 최적배치를 수행하였다. 후보지역에 설치되어 운용중인 AWS(KMA)에서 측정된 바람 데이터를 이용하였으며, 데이터 품질분석을 통한 신뢰성 검토를 수행하였다. 1년간 측정된 AWS 데이터는 MERRA 재해석 데이터와 선형희귀(Linear regression method) MCP 기법의 적용을 통해 30년으로 장기 보정되었고, 이를 이용한 풍력터빈 최적배치를 수행하였다. 3MW 풍력터빈을 적용하여 총 25 조건의 풍력터빈 배치에 대한 최적배치를 수행하였으며, 다양한 후류모델을 적용하여 발전량해석을 수행하였다. 단지효율은 97.6%~98.7%, 연간이용률은 37.9%~38.3%로 예측되었고, 후류영향이 고려된 연간발전량이 99,598.4 MWh~100,732.9 MWh로 예측됨에 따라, 우수한 경제성을 갖는 풍력발전단지개발이 가능한 지역임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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