기상 및 기후 정보를 활용하여 기후변화에 대응하기 위한 기후 스마트 농업을 도입하기 위한 노력이 진행되어 왔다. 기후 스마트 농업을 실현하기 위해 농가별 기상자료 수집 및 관리가 요구된다. 4차 산업혁명 시대의 주요한 기술인 IoT, 인공지능, 및 클라우드 컴퓨팅 기술들이 농가 단위의 기상정보 생산에 적극적으로 활용될 수 있다. 저비용과 저전력 특성을 가진 IoT 센서들로 무선 센서 네트워크를 구축할 경우, 농가나 농촌 공동체 수준에서 농업 생태계의 생산성을 파악할 수 있는 기상관측자료의 수집 및 분석이 가능하다. 무선 센서 네트워크를 통해 자료가 수집될 수 있는 공간적인 범위를 특정 농가보다는 농촌 공동체 수준으로 확대하여 IoT 기술의 수혜 농가를 확대하고, 아울러 상세기상정보의 생산 및 검증에 활용가능한 농업기상 빅데이터 구축이 필요하다. 기존에 개발되어 보급되고 있는 전자기후도를 활용하여, 농가 단위의 기상 추정 자료가 제공되고 있다. 이들 자료의 신뢰성을 향상시키고, 기존의 서비스 체계에서 제공되지 않고 있는 기상 변수들을 지원하기 위해 심층신경망과 같은 인공지능 기술들이 도입되어야 할 것이다. 시스템 구축의 비용 절감 및 활용성 증대를 위해 클라우드 및 포그 컴퓨팅 기술을 도입하여 농업 기상 정보 서비스 시스템이 설계되어야 한다. 또한, 기상자료와 농산물 가격 정보와 같은 환경자료와 경영정보를 동시에 제공할 수 있는 정보 시스템을 구축하여 활용도가 높은 농업 기상 서비스 시스템이 구축되어야 할 것이다. 이와 함께, 농업인 뿐만 아니라 소비자까지도 고려된 모바일 어플리케이션의 설계 및 개발을 통해, 4차 산업혁명의 주요 기술들이 농업 분야에서 확산될 수 있도록 지속적인 노력이 필요하다. 이러한 정보 시스템은 농업 분야 이해당사자에게 수요자 맞춤형 농림기상정보를 제공하여 기후스마트 농업 관련 기술의 개발과 도입을 촉진시킬 수 있을 것이다.
최근 환경문제에 관한 관심과 함께 해빈유실 및 백사장 감소에 관한 논란이 많다. 해빈유실과 해안폭 감소는 부산지역 경제에 주요한 수입원인 관광산업에 지대한 영향을 미친다. 특히 부산의 해수욕장은 전국적으로 년 800만 명 이상(2000년 기준)이 방문하는 우리나라 최대의 해수욕장이며, 수려한 경관과 각종 편리한 부대시설 등으로 매년 방문객이 증가하고 있으나 모래유실로 말미암아 해안 폭이 감소하고 있다. 부산광역시청 및 구청은 매년 수 만 톤의 바다모래를 해수욕장 개장 전에 운반하여 살포하는 등 수 억원의 예산을 매년 투여하고 있지만, 부산의 해수욕장에 대한 정확한 면적 혹은 폭에 대한 자료는 전무한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 과거 50여 년 간의 항공사진과 해양조사원의 부산항 수위관측자료를 분석하여 해운대 해수욕장의 해안선변화 추세를 분석하였다. 매 3년마다 촬영한 항공사진을 이용하여 정사투영과 DEM 추출을 실시하였다. 그 결과 해운대 해수욕장에 해안선변화가 발생하였는지, 어떠한 부분이 변화하였고, 면적과 폭은 얼마나 변화했는가를 분석하였다.
천리안위성2A호 기상탑재체 AMI(Advanced Meteorological Imager) 센서 검출기의 최상의 요소들로 구성된 Best Detector Select (BDS) 맵은 발사 전 확정되어 AMI에 업로드 되어 있다. 위성 발사 이후 급격한 온도 변화 환경에 노출되면 검출기의 성능에 변화가 생길 수 있으며, 발사 및 탑재체 아웃개싱 이후에 BDS맵의 성능을 다시 분석하고 필요시 업데이트가 필요하다. 검출기 요소 전체에 대한 성능을 검증하기 위한 분석 작업이 탑재체 개발업체(미 L3HARRIS사)가 제공한 BDS맵 분석 기술 문서를 기반으로 진행되었다. BDS맵 분석이란 탑재체 검출기가 기준 목표물(심우주와 탑재체 내부 보정 타겟)을 응시하는 동안 얼마나 안정적인 신호를 보이는 지를 평가하는 것이다. 이러한 목적으로 LTS(Long Time Series) 및 V-V(Output Voltage vs. Bias Voltage)라 부르는 검증법이 이용된다. LTS는 30초 동안, V-V는 2초 동안 목표물을 응시하고 이 때의 검출기 노이즈 성분을 계산한다. 자료를 획득하기 위해서는 탑재체의 운영을 멈추고 특별 관측을 실시하여야 하기 때문에, 정상 운영 전인 궤도상 시험기간 중에 해당 작업이 이루어지게 된다. 천리안위성2A호 기상탑재체 궤도상 시험 기간 동안 획득한 자료를 바탕으로 BDS맵의 상태를 평가하였다. 발사 전 지상 시험에서 평가된 BDS맵의 전체 성분들 중에 약 1%에 해당하는 요소들이 성능 변화를 보였으며, 이를 다른 요소들 중 최상의 성능을 보이는 성분으로 교체하였다. 새로운 BDS맵을 적용한 결과 BDS문제로 인해 야기된 기상탑재체 원시영상에 나타나는 노이즈 성분(줄무늬)이 완전하게 제거되었다.
기상학적으로 예년 대비 부족한 강우량으로 인해 발생하는 가뭄재해는 피해범위가 광범위하고, 그 발생과 소멸을 쉽게 파악하기 어려운 특징을 가지고 있다. 그렇기 때문에 가뭄 발생예상 지역과 그 물부족량을 신뢰성 있고, 신속하게 예측하는 것은 가뭄 대응체계 구축에서 중요한 요소이다. 하지만, 현재는 과거 약 50여년의 기상관측자료로 그 경우의 수가 제한된다는 문제점이 있다. 그렇기 때문에 과거에 발생한 가뭄과 양상이 다른 경우 가뭄으로 인한 물부족량을 예측하기 어려운 한계점이 있다. 이러한 문제 해결을 위해 본 연구에서는 4개 RCP 시나리오 자료를 물수지 분석 모형에 적용하여 360개년의 연간 물부족량을 산출하였다. 다음으로 다층신경망 모형의 입력값으로 RCP 시나리오로부터 산출된 SPEI 값을 그리고, 출력값으로 연간 물부족량을 적용하여 학습을 진행했다. 학습된 모형을 통해 과거 수 개월 동안의 SPEI값과 미래 예측되는 가뭄 상황을 입력함으로써 쉽고 신뢰성 있게 중권역별 예상 물부족량을 산정할 수 있다. 이는 의사결정자들이 가뭄 발생 이전에 효율적인 가뭄 대응책 수립에 도움이 될 것으로 판단된다.
기후변화와 극한기상으로 유발된 다양한 자연재해와 사고로 전세계적으로 수많은 인명과 재산 피해가 발생하고 있다. International Charter와 같은 국제기구간의 상시 공조체계를 구축하고, 이러한 대규모 재난관리와 신속한 복구를 위해 고해상 위성영상 및 공간정보를 제공하고 있다. 국내에서는 국토위성이 본격적으로 정상 운용되면서 국토정보 구축뿐만 아니라 국내·외 대형 재난에 대해 피해분석 정보를 제공하고 있다. 이번 국립재난안전연구원 특별호에서는 2023년 주요 재난사고 발생 현황과 정부의 국가재난안전시스템 개편 대책을 기술하였다. 또한, 연구원에서 재난 상황관리 및 분석을 위해 수행하고 있는 인공위성과 정보통신, 공간정보 활용기술과 관련된 최신 연구성과와 재난사고 원인·피해조사를 위한 자료 수집·처리·분석과 관련된 최신 연구성과를 담았다. 아울러, 드론매핑(drone mapping)과 라이다(LiDAR) 관측기술을 활용한 2023년 집중호우로 인한 산사태 피해 현장조사 사례를 기술하였다.
본 연구는 도시 환경 개선을 위한 방안으로 최근 관심이 높아지고 있는 바람길 관리방안을 제안하고자, 도시로 유입될 수 있는 찬공기 형성에 유리한 낙동정맥을 대상으로 찬공기 특성을 분석하였다. 또한 유역 분석을 기반으로 낙동정맥의 구체적인 바람길 유역을 설정하고 유역별 찬공기 기능 확대를 위한 방안을 제안하였다. 낙동정맥의 찬공기 분석 결과, 찬공기는 낙동정맥의 북부 산림에서 강하게 생성되었으며, 계곡 지형을 따라 인근 도시로 유입되었다. 평균적으로는 낙동정맥의 동쪽에 위치한 도시에서 찬공기 풍속이 높았으며, 반면 서쪽에 위치한 도시에서는 찬공기층 높이가 높게 나타났다. 이러한 찬공기 특성 및 유역 분석 결과를 종합하여 낙동정맥의 바람길 관리유역을 8개로 분류하였으며, 이를 '찬공기 기능 보전유역', '찬공기 기능 관리유역', '찬공기 기능 집중관리구역'으로 설정하여 정맥의 기온 저감 기능을 보전 및 강화하기 위한 방안을 제안하였다. 또한, 찬공기의 기온 저감 기능을 검증하고자 기상관측 정보를 활용하여 야간 기온 저감 효과를 찬공기 분석 결과와 비교하였다. 그 결과 찬공기 특성이 강한 지점의 관측소에서 야간 기온 저감 효과가 상대적으로 크게 나타나 찬공기의 기온 저감 기능을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 낙동정맥의 찬공기 기능 확대를 위한 체계적 보전 및 관리계획 마련 시 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
권근 등이 1402년 작성한 것으로 알려진 <혼일강리역대국도지도>가 아프리카 대륙의 온전한 모습을 최초로 표현한 세계지도라고 인정될 정도로 범세계적 안목이 탁월하였던 우리 민족이었음에도 불구하고, 우리나라 근해역에 대한 단순 해도작성의 차원을 넘어서는 해양학적 조사를 프랑스 사람이 1787년경에 처음 시작하게 되었으며, 근해역 식물플랑크톤의 수문학적 연구는 1913년 일본인 소유 회사가 "동경-제주근해-상해 정점 조사"를 수행한데서 비롯된 것으로 추정된다. 이는 식물플랑크톤 해양학의 산실인 유럽에서 1889년 최초로 이루어진 대양역 식물플랑크톤의 수문학적 연구에 비해 25년의 후의 일이었다. 1915년 황해 전역 조사를 시작한 이후, 1921년부터 동해 전역을 대상으로 하는 80개 정점의 플랑크톤 시료 채취 등 수문학적 관점의 연구가 본격적으로 시도되었다. 특히, 1932년에는 부산에서 시작하여 사할린섬 남단에 이르는 동해 전체의 78개 정점에 대하여 수층별로 물리, 화학, 생물 해양학적 동시조사를 실시하여, 본격적인 식물플랑크톤 수문학적 연구를 수행하였다. 1932년 5-9월에는 별도의 해양조사를 통해, 한국 남해안과 동해의 서부해역을 망라하는 총 120여개 정점에서 해류조사를 실시하면서 플랑크톤 분포조사를 병행함으로써, 해류와 플랑크톤 분포 간의 상관성을 분석하고 도시하였다. 이런 규모의 조사 연구는 점차 확대 심화되어 1933-1934년에는 동해에서 명태자원 추정을 위한 기초 생태계 조사의 일부분으로 해양플랑크톤의 수문학적 조사를 실시하였다. 이러한 조사 연구의 열기는 1943년까지 조금도 변함이 없었으며, 1945년 조사된 자료를 정리한 보고서를 일본 동경에서 1967년에 발행하기까지 하였다. 1950년 이후 70여년이 지난 지금은 이제까지 축적된 모든 해양관측 및 생물수문학적 정보와 자료를 보다 세심하게 분석하고 종합하여 미래의 새로운 여건에 대비할 필요가 있는 전환기적 시점인 것 같다. 이와 더불어 서지학적 정보의 측면에서는, 전문학회가 중심이 되어 관련 전문분야에 대한 서지 및 서지역사 기록을 체계적으로 정리하고 매 30여년마다 갱신해 나가는 일은 매우 중요하다.
이 단보는 농업기상재해 조기경보시스템을 전국적인 현업서비스로 정착시키기 위한 초기단계 기술구현에 관해 설명한다. 먼저 집수역별 기상특보 서비스는 기상청에서 발표하는 기존 150개 시군단위 특보발생 여부를 공간통계기법에 의해 810개 집수역 단위의 순차적인 위험도로 표현하였다. 두번째로 집수역별 지발성 재해경보 서비스는 76개 정규기상관측소의 일별 자료를 토대로 810개 집수역의 중장기 경과기상을 주단위로 감시하여 같은 기간의 기후학적 평년기상에 대비한 현 시점의 만성적 재해위험을 상대지수로 표현하였다. 마지막으로 조기경보서비스 시범지역인 섬진강 하류유역 내 자원농가에 대해여 재해위험을 필지별로 산출하여 개별적으로 전달하기 위한 기반을 마련하였다. 이들 세 종류의 정보를 국토교통부 공간정보 오픈 플랫폼 배경지도 위에 전국 집수역 및 시범지역 내 농장단위 재해위험 레이어로 중첩시켜 준실시간 지도 서비스를 구축하였다.
본 총설연구에서는 도시침수 모의 기술의 체계와 발전 과정을 정리하고, 주요 성과와 한계점을 파악하여 향후 연구 방향과 도전 과제를 제시하였다. 이를 위해 2000년대 이후 국내 주요 학술논문집에 수록된 도시침수 모의 관련 논문 160여편을 분석하여 연구의 핵심 주제와 내용을 살펴본 후, 물리 및 데이터 기반 모형의 침수모의 세부 방법론별로 기술의 발전 현황에 대해 정리하였다. 또한, 국내 도시침수 모의 기술의 활용목적별 동향, 국외 및 연관 분야 연구동향에 대해서도 분석하였다. 국내 도시침수 모의 연구에서 Storm Water Management Model (SWMM) 모형을 활용하는 비율이 60%를 넘는 것으로 조사되었으며, 이중 배제(dual drainage)의 도시침수 물리 과정을 상세히 해석하는 국내 기술에 대한 연구가 필요한 것으로 판단되었다. 한편, 딥러닝(deep learning) 등 데이터 기반 모의 기술은 도시침수 해석의 새로운 분야로 자리매김하였다. 다만, 모형 훈련을 위한 극한기상조건에 대한 침수자료는 관측 만으로 확보할 수 없으므로, 고정확도 물리 모형과 데이터 기반 모형 연구는 상호보완적으로 진행되어야 할 필요가 있다. 도시침수 모의 기술은 인공지능이나 IoT, 메타버스 등 타 분야 신기술과의 접목이 활발히 이루어지고 있으며, 기후 위기 적응과 재해 피해 저감을 위해 지속적인 사회적 투자와 융합 연구가 필요한 분야로 판단된다.
미기상학적 방법인 에디공분산 기법을 이용하여 벼-보리 이모작의 논 생태계와 대기간 $CO_2$ 교환량의 계절적 변화를 조사하고, 벼-보리 이모작 작부체계에서 벼 재배기간의 $CO_2$ 교환량에 미치는 환경요인들과 지상부 생육량의 효과를 분석하였다. 관측된 $CO_2$ 플럭스자료는 보정과 결측 보충 등의 과정을 거친 후 분석에 활용되었다. 벼-보리 이모작 논 생태계에서 벼 재배기간 동안의 $CO_2$ 순 생태계 교환량(NEE)과 총일차생산량(GPP) 및 생태적 호흡량(Re)은 각각 단위면적($m^2$)당 -215.6, 763.9, 548.3g C로 분석되었다. 순복사에너지(Rn)와 NEE의 관계는 이차함수로 나타낼 수 있으며, Rn의 이차함수는 NEE 변이의 66%를 설명하였다. 반면에 Re와 지온의 관계는 지수함수로 나타낼 수 있으며, 벼논이 배수생태에서는 Re에 대한 지온의 지수함수는 Re 변이의 43%를 설명하였다. 그리고 벼 작물의 지상부 생육량과 논 생태계의 $CO_2$ 플럭스(NEE, GPP, Re)는 유의성 높은 선형관계를 나타냈다. 따라서 환경인자 및 벼 작물 생육자료와 $CO_2$ 플럭스의 관계식으로 미 관측 논 생태계에 대한 $CO_2$ 플럭스의 추정이 가능할 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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