This study investigates the impact of increased adoption of eco-friendly vehicles on ozone (O3) concentrations in South Korea, utilizing the community multiscale air quality (CMAQ) model. In the summer of 2017 (June-August), we conducted two experiments: a BASE experiment, representing baseline emissions, and an R_30 experiment, involving a 30% emission reduction due to eco-friendly vehicles. The contrast between these experiments reveals that, while most air pollutants decreased with reduced vehicle emissions, O3 concentrations surprisingly increased (up to 2.1 parts per billion) across South Korea. A further examination of O3 concentration changes was conducted by analyzing daytime and nighttime variations as well as wind direction. During the daytime, O3 concentrations notably rose near metropolitan areas due to reduced O3 titration (O3 + NO → O2 + NO2) resulting from emission reductions. At nighttime, O3 concentrations exhibited a greater increase, attributed to the transport of daytime-generated O3 to rural regions. Notably, the impact of reduced emissions in metropolitan areas on O3 concentrations in downwind areas varied depending on the prevailing wind direction. These findings highlight that the promotion of eco-friendly vehicles, though effective in lowering certain air pollutants, might not directly influence O3 concentrations. This study underscores the need to comprehensively understand the complicated chemistry of O3 to develop effective strategies for air quality management.
The magnesium and iron-based layered double hydroxide (Mg-Fe LDH) was synthesized by the co-precipitation process and the bead type LDH (BLDH, 5~6 mm in diameter) was manufactured by using the Mg-Fe LDH and the starch as a binder. To evaluate the feasibility of the BLDH as the As stabilizer in the soil, various experiments were performed and the As stabilization efficiency of the BLDH was compared to that of powdered type LDH (PLDH, <149 ㎛ in diameter). For the As sorption batch experiment, the As sorption efficiency of both of the PLDH and the BLDH showed higher than 99%. For the stabilization experiment with soil, the As extraction reducing efficiency of the PLDH was higher than 87%, and for the BLDH, it was higher than 80%, suggesting that the BLDH has similar the feasibility of As stabilization for the contaminated soil, compared to the PLDH. From the continuous column experiments, when more than 7% BLDH was added into the soil, the As stabilization efficiency of the column maintained at over 91% for 7 pore volume flushing (simulating about 21 months of rainfall) and slowly decreased down to 64% after that time (to 36 months) under the non-equilibrium conditions. Results suggested that more than 7% of BLDH added in As-contaminated soil could be enough to stabilize As in soil for a long time. The main As fixation mechanisms on the LDH were also identified through the X-ray fluorescence (XRF), the X-ray diffraction (XRD), and the Fourier transform infrared (FT-IR) analyses. Results showed that the LDH has enough of an external surface adsorption capacity and an anion exchange capability at the interlayer spaces. Results of SEM/EDS and BET analyses also supported that the Mg-Fe LDH used in this study has sufficient porous structures and outer surfaces to fix the As. The reduction of carbonate (CO32-) and sulfate (SO42-) anions in the LDH after the reaction between As and the LDH was observed through the FT-IR, the XRF, and the XRD analyses, suggesting that the exchange of some of these anions with the arsenate (H2AsO4- or HAsO42-) occurs at the LDH interlayers during the stabilization process in soil.
올해 다보스포럼에서는 지구 온난화 문제가 가장 큰 화두로 떠오른 가운데 지구를 살리는 8가지 신기술을 보도해 화제다. 미 경제 주간지 '비즈니스2.0' 은 최신호를 통해 '지구를 살리는 8가지 기술' 을 소개했다. 이 잡지가 소개한 기술을 살펴보면 환경오염 방지를 위한 연료, 오염물질 감지센서, 중금속을 흡수하는 나무, 멸종위기 위치 추적시스템 등이다.
본 연구에서는 울산시 지진해일 주민 대피지구에 대한 의사결정을 지원하기 위한 지진해일 침수예상도를 작성하고 사전 대응체계를 구축하였다. 이를 위해 울산시 15개 지진해일위험 지구 중 기 구축된 3개소(정자, 주전, 진하)를 제외한 12개 지구(강양, 송정대송, 평동, 나사, 신암, 장생포, 일산, 방어, 신명, 산하, 구유, 당사)에 대한 현장조사와 함께 지진해일 침수범람 수치시뮬레이션을 수행하였다. 현장 조사된 자료와 시뮬레이션된 침수범람 결과를 기반으로 지진해일 침수예상도를 작성하고 지진해일대응시스템에 DB화하였다. 본 연구결과를 활용하여 지진해일 대응 및 취약지구 개선을 위한 정책 개선 등에 활용될 수 있는 기반을 마련하였다.
산악지역의 기상정보를 상세하고 적절히 제공하기 위해 산림청에서는 2012년부터 전국 주요 산악지역을 대상으로 산악기상관측망(Automatic Mountain Meteorology Observation Station, AMOS)을 구축하여, 2022년 현재 464개의 관측소가 운영되고 있다. 본 연구에서는 AMOS 지점 관측을 이용하여 우리나라 산림에 적합한 기온 격자자료를 산출하기 위해서, 기온감률 보정을 적용한 최적의 크리깅(kriging) 기법을 제안하고 그 가용성을 평가하였다. 우선 통계적 처리를 통해 AMOS 기온자료의 이상치를 제거하였고, 이 자료를 이용하여 경험 베리오그램(variogram)에 가장 근사하는 이론 베리오그램을 도출하여 최적화 크리깅을 수행하였다. 이 때 기온감률 보정(lapse rate correction)을 적용하여 산악지형의 고도 변이가 반영되는 500 m 해상도의 기온격자지도를 생성하였다. 공간적으로 치우치지 않은 검증샘플을 이용한 암맹평가를 통해 본 기법의 가용성을 평가한 결과, 0.899-0.953의 상관계수 및 0.933-1.230℃의 오차를 나타내 기온감률 보정을 적용하지 않은 정규크리깅에 비해 정확도가 다소 향상되었다. 또한 기온감률 크리깅은 우리나라 산림의 복잡지형을 잘 표현하여, 강원도 산간지역과 해안산림지역의 국지적인 변이 및 지리산·내장산과 그 주변 산림의 지형적 차이와 같은 미세한 지역특성을 살릴 수 있다는 것이 가장 큰 장점이라고 할 수 있다.
해상의 선박탐지는 다양한 방법으로 수행될 수 있는데, 위성은 광역적인 감시가 가능하고, 특히 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상은 주야간 및 전천후로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 SAR 영상으로부터 효율적인 선박 탐지 방법을 제시하기 위하여, Sentinel-1 영상에 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5) 모델을 적용하여 선박 탐지를 수행하고, 편파별 개별 모델과 통합 모델의 차이 및 편파별 정확도 특성을 분석하였다. 파라미터가 작고 가벼운 YOLOv5s와 파라미터가 많지만 정확도가 높은 YOLOv5x 두가지 모델에 대하여 각각 (1) HH, HV, VH, VV 각 편파별로 나누어 학습/검증 및 평가 그리고 (2) 모든 편파의 영상을 사용하여 학습/검증 및 평가를 실시한 결과, 네 가지 실험에서 모두 0.977 ≤ AP@0.5 ≤ 0.998의 비슷하면서 매우 높은 정확도를 나타냈다. 이러한 결과를 현업시스템의 관점에서 보면, 가벼운 YOLO 모델(YOLOv5s, YOLOv8s 등)로 4개 편파 통합 모델을 구축하는 것이 실시간 선박탐지에 효과적임을 시사하는 것이다. 이 실험에서 사용한 영상은 19,582장이었지만, Sentinel-1 이외에도 Capella, ICEYE 등 다른 SAR 영상을 추가적으로 활용한다면, 보다 더 유연하고 정확한 선박 탐지 모델이 구축될 수 있을 것이다.
위성영상 기반의 정규식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)는 넓은 영역에서 주기적인 정보를 수집할 수 있어 산림 및 농업 모니터링에 주로 사용된다. 그러나 광학센서 기반 식생지수는 구름 등의 영향으로 일부 지역에서 결측을 가지기 때문에, 본 연구는 전천후 및 주야에 관계없이 관측 가능한 Sentinel-1의 합성 개구 레이더(synthetic aperture radar, SAR) 영상을 활용하여 Sentinel-2 NDVI 결측값을 복원하는 모델을 개발하였다. 이는 광학적으로 관측이 어려운 구름 조건이나 야간에도 NDVI를 추정할 수 있는 잠재력을 보여준다. Automated machine learning (AutoML)을 활용한 비선형 결측복원모델의 5폴드(fold) 교차검증 결과, 절대오차 7.214E-05, 상관계수 0.878의 NDVI 복원 성능을 보였다. 이를 통해 시공간 연속적인 NDVI 생산 방법론을 발전시켜, 전천후 식생 모니터링에 필요한 정보 생산에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
기후변화로 인한 대형 산불의 빈도가 증가함에 따라 극심한 인명 및 재산상의 피해를 초래하고 있다. 이로 인해 많은 식생이 소실되며, 그 강도와 발생 형태에 따라 생태계 변화에 영향을 끼친다. 생태계 변화는 다시 산불 발생을 유발하여 2차 피해를 야기한다. 따라서 산불 피해지에 대한 정확한 탐지 및 면적 산정의 중요성이 지속적으로 제기되고 있다. 효율적인 산불 피해지 모니터링을 위해 산불 발생 후 실시간 지형 및 기상정보는 물론 피해지역의 영상을 대규모로 취득할 수 있는 위성영상이 주로 활용되고 있다. 최근, 합성곱 신경망(convolution neural network, CNN) 기반 모델부터 고성능 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 이르기까지 딥러닝 알고리즘이 빠르게 발전하면서 산림원격탐사에서 이를 적용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 현재까지 적용된 딥러닝 모델은 제한적이며 현업에서의 합리적인 활용을 위한 정량적 성능평가에 대한 보고가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 모델에 따른 성능향상과 데이터 설계에 따른 성능향상을 중점적으로 비교 분석하였다. 미국 캘리포니아 지역을 대상으로 CNN 기반 모델의 U-Net, High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR)을 활용하여 산불 피해지 모델을 구축하였다. 또한, 기본 파장대역과 함께 식생활력도 및 지표의 수분함량 정도를 고려하고자 normalized difference vegetation index (NDVI), normalized burn ratio (NBR)와 같은 산불 관련 분광지수를 산출하여 입력 이미지로 사용하였다. U-Net의 mean intersection over union (mIoU)이 0.831, HRNet-OCR이 0.848을 기록하여 두 모델 모두 우수한 영상분할 성능을 보였다. 또한, 밴드 반사도뿐 아니라 분광지수를 추가한 결과 모든 조합에서 평가지표 값이 상승하여 분광지수를 활용한 입력 데이터 확장이 픽셀 세분화에 기여함을 확인하였다. 이와 같은 딥러닝 방법론을 발전시킨다면 우리나라의 산불 피해지에 대한 신속한 파악 및 복구 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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