사전재해영향성 평가제도는 재해예방 차원의 절차로서 종합적이고 체계적인 개발사업을 위하여 2005년 도입되었다. 하지만, '재해영향성평가 실무지침'에 의거 제주도의 경우 수문지질학적 특성으로 인하여 홍수량 산정에 따른 확률강우량 산정 시 일반적인 방법이 아닌 고도반영이 가능한 등우선에 의한 확률강우량을 산정하도록 명시되어 있다. 하지만, 제주도의 경우 한라산을 중심으로 형성되어 있지만, 한라산 정상에 무인기상관측소(AWS)가 3개소 위치하고 있으며, 타 시·도 보다 기상관측소가 조밀하게 위치하고 있어 소규모 사업지구의 홍수량 산정 시 우량관측소의 확률강우량을 적용하거나 Thiessen 방법을 이용하는 일반적인 방법을 적용하더라도 무리가 없을것으로 판단된다. 따라서, 본 연구는 제주도내 사전재해영향성 평가제도의 적용에 있어 일반적인 우량관측소의 확률강우량과 등우선에의한 지점확률강우량을 비교·분석하여 그에 따른 영향성을 검토하였다.
1. 제주해협에서는 6월에 가장 낮은 생물량 분포를 나타내었고, 가을철(11월)에 가장 높은 생물량 분포를 보이면서 높은 2차 생산력을 보이는 것으로 사료된다. 2. 해황 및 습중량과의 관계에서 가장 높은 분포를 나타내는 정점은 각각 정점 14와 11로 그 출현위치는 해협의 중앙부분이고, 한국남해연안역 및 제주도 북부연안역에는 다소 낮은 생물량분포를 보이고 있으며, 생물량 분포가 높게 나타나는 해역의 특징은 patch의 형태로 분포하였다 반면 한국남해연안역에 비하여 제주도 북부연안역에높은 생물량 분포를 나타냄으로써 제주해협에서의 갈치어장 형성위치와 생물량 분포와의 관계가 밀접하게 나타날 것으로 판단된다. 그리고, 가을 의 해황 특성인 서로 다른 이질수괴의 경계역인 안상부 해황의 중심에 높은 생물량을 나타냈다. 3. 제주해협에서 patch의 형태로 생물량 분포가 높게 나타나는 해역의 외측에 좋은 갈치어장이 형성되었다.
제주지역 중학교 학생들의 환경문제 및 환경교육에 대한 인식 및 실태를 파악하고자 하였다. 전국 중학교 환경교과 선택현황을 지역별로 비교해보면, 부산 55.4%, 충북43.9%, 대구 21.7%, 제주 11.9% 순으로 부산이 가장 높은 선택율을 보였고, 그 외의 지역에서는 환경교과를 선택하는 비율이 모두 10% 이하로 나타났따. 제주도에는 전체 42개(제주시 27, 서귀포 15)의 중학교가 설립 ${\cdot}$ 운영되고 있으며, 그 중 제주시에는 3개교에서만 환경교과를 선택 과목으로 가르키고 있었다. 환경문제에 대한 정보습득 방법으로 전체 응답자의 70.2%가 TV, 라디오, 신문 등 언론 매체에 의해서 습득하였고, 학교교육에 의해서 습득한 경우는 1.5%로 극히 미비하여 학생들이 학교 환경교육보다 언론 매체를 통하여 환경문제를 인식하고 있는 것으로 나타났다. 정보추구의식으로 언론매체를 이용한 환경관련 프로그램의 시청 여부를 살펴보면, 보편적으로 여학생이 남학생보다, 그리고 저학년일수록 환경 프로그램을 관심있게 보는 것으로 나타났다. 그리고, 환경문제의 지식정도를 살펴보면, 전체적으로 평균 3.21개의 용어를 설명할 수 있다고 표시하여 대다수의 학생들이 이들 용어들을 모르고 있는 것으로 나타났다.
제주는 고래로 독특한 민속문화의 경관을 가꾸어 왔다. 이런 이유로 제주의 주된 산업으로 관광이 떠오르게 되었고 60년대 이래 꾸준히 향토성 건축이 문제로 되었다. 그렇지만 아직은 경제적 여건이 선진국 반열에 끼기에는 열악한 조건이었기 때문에 생산건축의 수준에 만족하고 있었지 아방가르적인 작품은 소수에 불과했었다. 이런 가운데 사회는 개방화 정보화로 진입하게 되고 경제는 대량생산의 전기산업사회에서 소량다품종생산의 후기산업사회로 변천하고 있다. 따라서 제주는 외국과의 차별화 문제에 있어 더욱 위협받게 되었고 국내적 위치가 아닌 국제적 범주에서 자신의 아이덴티티를 확보하지 않으면 안되는 위기의 전환기적 상황에 직면하게 되었다. 이에 발맞춰 제주의 건축을 사적 관점에서 돌아보고 해방후의 건축문화의 변화를 살펴보므로서 새로운 제주 건축의 지평을 탐색해 본다는 점은 참으로 의의 있는 일이라 생각한다. 오늘의 논의가 우리에게 어떤 교훈을 줄지는 몰라도 이에 대해 치열한 역사의식을 지니고 천착한다면, 틀림없이 차세대 건축가에서 오늘날 우리의 고뇌와 모순을 해결하는 멋진 답을 찾을 수 있으리라 믿는다. 그러나 중요한 것은 이런 논의 자체를 부정하고 도외시한다면 우리는 영원히 우리의 과제가 무엇인지 찾지 못할 것이며 이에 동참하는 사람의 수가 증가할 때라야 만이 질높은 해답이 찾아질 수 있을 것이다.
본 연구는 1969년 12월부터 1987년 10월까지 제주도의10개 지역 (제주항, 우도, 성산포, 표선, 서귀포, 숲섬, 화순, 가파도, 비양도, 한림)에서 채집된 표본들을 동정·분류한 결과(9과 31종)와 이미 발표된 종을 종합하여 제주도 연안의 유영목을 정리하였다. 그 결과 모두 11과 31속 45종이었다. 이들 중 4종 (Lepidasthenia berkeleyae, Brania clavata, Sphaerosyllis hirsuta 및 Ceratonereis singularis)은 한국미기록종이며, 13종은 제주도 연안에서만 발견되었다. 한국미기록종에 관하여는 그림을 그리고 기재하였다. 45종 중 난온수형이 22종 (48.89%)으로 가장 많았고, 범세계형이 10종(22.22%), 열대수형이 8종(17.78%), 냉온수형이 4f종(8.89%), 냉수형이 1종(2.22%) 의 순으로 나타났다. 난온수형이 가장 많이 나타난 현상은, 제주도가 위치하고 있는 해형, 즉 쿠로시오 난류의 영향을 크게 받고 있다는 사실과 부합된다.
본 연구는 대중교통 활용도를 높이고자 효율적인 버스 환승지 추천 서비스를 설계한다. 제주데이터 허브에서 입수한 승하차데이터를 처리하여 승객수와 버스의 정류장 도착시간 등을 예측함은 물론 인터넷 연결을 통해 버스정보시스템과 연동하여 현재의 교통상황을 실시간으로 입수하여 효율적인 환승지를 추천한다. 승객은 변동되는 교통상황에 따라 이동중에도 더 좋은 환승 노선으로 변경할 수 있으며 데이터센터 관점에서는 축적되고 있는 버스 데이터의 활용도도 높일 수 있다.
본 논문은 신재생에너지와 전기자동차의 보급이 활발한 제주시에서 태양광 발전량과 기후변화 기록들을 활용할 수 있는 데이터처리 프레임워크를 구축하고 인공신경망으로 태양광 발전량 예측모델을 구축한다. 이 인공신경망 모델은 일조시간, 일사량, 전운량 등을 입력 노드로 설정하고 일별 생산량을 출력 노드로 설정한다. 가장 상관관계가 높은 발전기 3개에서 학습 패턴을 추출하였으며, 모든 대상 발전기에 대해 최대 평균 오류율은 평균 36.7 %를 보이고 있다.
본 논문에서는 제주지역의 전기자동차 충전 로그를 분석하여 일일 충전회수, 충전시간, 최대 동시 충전수 등의 데이터를 추출한다. 이 요소들에 의해 전기자동차 충전 수요, 전력량, 전력 등의 흐름을 파악할 수 있으며 전반적인 수요는 계절적 요인, 즉 휴가철 혹은 태풍 등의 영향을 받는다. 전력 수요는 아직 제주도 전체적인 전력소비에 비해 1.3 % 정도인 것을 파악되고 있으며 추후 태양발전과 같은 신재생 에너지와의 결합이나 광고 등의 비즈니스 모델 개발에 근거자료로 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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