기후변화에 따른 각종 환경문제가 발생하는 가운데, 도시에서는 폭염, 열대야와 같은 도시 열환경 문제가 심각해지고 있다. 한국은 찬공기 생성에 유리한 산림지역이 국토면적의 약 63%을 차지하고 있으며, 주요 산줄기인 정맥은 도시지역과 밀접하게 위치해 있기 때문에 찬공기를 활용하는 것은 도시 열환경 완화에 매우 효과적인 방안이 될 수 있다. 본 연구에서는 낙남정맥을 대상으로 정맥에 위치한 도시들의 바람길 활용 방안을 마련하기 위해 정맥의 찬공기 특성을 알아보고, 이를 바탕으로 낙남정맥의 찬공기 관리방안을 제안하였다. 또한, 낙남정맥에 위치한 진주시와 산청군을 대상으로 상세분석을 수행하여, 정맥에서 생성된 찬공기 흐름이 인근 도시 지역에 미치는 영향을 분석하고 이를 바탕으로 도시지역에서 찬공기를 활용하기 위한 관리방안을 제시하였다. 찬공기 특성 분석을 위해 독일에서 개발된 모형인 KALM(Kaltluftabflussmodell)을 활용하였으며, 야간 6시간 동안 생성되는 찬공기 흐름 및 찬공기층 높이를 파악하였다. 분석 결과, 시간이 경과함에 따라 정맥에서 생성된 찬공기 흐름이 뚜렷해지고, 찬공기층의 높이는 증가하였다. 찬공기 분석 결과를 바탕으로, 찬공기 흐름을 유지 및 확대할 수 있는 관리방안을 제안하였다. 예를 들어, 찬공기 생성이 활발한 산림지역 일대를 '찬공기 보전지역'으로 지정하고, 원활한 찬공기 흐름을 위해 관리가 필요한 지역을 '찬공기 관리지역'으로 지정하여 전략을 제시하였다. 본 연구의 결과는 낙남정맥에 위치한 도시지역의 쾌적한 열환경 조성을 위한 바람길 활용방안의 일환으로 낙남정맥의 체계적인 관리계획을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
대기온실가스 증가로 인해 전지구 평균기온은 이미 1.0℃ 이상 상승했고 폭염, 가뭄, 홍수 등 극한 기상현상의 빈도는 점점 더 높아질 것으로 전망되고 있다. 본 연구에서는 전북·충청지역의 이·치수안전도 확보에 큰 역할을 하고 있는 용담댐의 기존 운영방식이 기후변화에 얼마나 취약한 지 의사결정 지표를 중심으로 평가하였다. 현실적인 기후 스트레스 테스트를 위해 GR6J 강우-유출 모형, Random Forests 댐운영 모형을 관측자료에 적합시켰고 추계학적 기법으로 생성된 294개의 기후스트레스 시계열을 모형에 입력해 연최대일방류량, 저수량신뢰도, 공급신뢰도의 변화를 분석하였다. 그 결과 2021~2040년 기간 용담댐 저수량신뢰도는 과도한 수준으로 증가할 것으로 전망되었고 이에 반해 공급신뢰도의 증가는 저수량 신뢰도에 미치지 못할 것으로 나타났다. 평균강수량과 강수변동성의 증가로 20년 빈도 연최대방류량은 50%의 확률로 43% 증가할 것으로 나타났다. 용담댐의 기존운영방식은 저수량 확보에 과도하게 치중되어 있는 것으로 판단되며 이 운영이 지속될 경우 용담댐 하류지역의 홍수위험은 더 가중될 것으로 예상된다.
수문기상인자 중 하나인 증발산은 수자원 계획 및 관리 시 고려되며, 특히 물수지모형 등 수문모형의 입력자료로 활용된다. FAO56 PM 방법은 기상인자로부터 기준증발산량(reference evapotranspiration, ET0)을 추정하며, 상대적으로 높은 정확성을 보여준다. 그러나 FAO56 PM 방법은 많은 기상인자가 필요하기 때문에 증발산 추정에 한계가 있다. 이러한 점에서 온도인자 기반의 Hargreaves 식의 매개변수를 Bayesian 모형을 통해 지역적으로 재추정하여 기준증발산량을 산정하였다. 통계 지표(CC, RMSE, IoA)를 활용하여 모형검증을 수행한 결과, 검증 기간에 대해 RMSE는 7.94 ~ 24.91 mm/month에서 6.77 ~ 12.94 mm/month로 기존 Hargreaves 식으로 추정된 증발산량에 비해 정확도가 크게 개선되었다. 본 연구에서는 산정된 기준증발산량을 활용해 증발 요구량(E0) 기반의 가뭄지수 EDDI (evaporative demand drought index)를 제시하였다. 가뭄지수로서 적용성을 확인하기 위해 강수량 및 SPI와 함께 최근 2014 ~ 2015년, 2018년 가뭄사상을 평가하였다. 한강유역에 위치한 춘천, 홍천의 2018년 가뭄 발생 당시, 주단위 EDDI가 2 이상까지 증가하였으며, 이를 통해 EDDI가 강수부족보다는 폭염에 대한 반응정도가 큰 것을 확인할 수 있었다. 가뭄지수 EDDI는 SPI와 함께 가뭄 분석 및 평가에 대해 활용성이 높은 것으로 사료된다.
본 연구는 폭염 등 기후변화의 영향에 가장 취약할 수 있는 실외근로자에 초점을 맞춰 실외노동에 대한 보상적 임금격차가 지역별 그리고 분위별로 어떻게 다른지 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 근로자 개인 수준의 일반 특성과 작업 환경에 대한 정보를 제공하는 「근로환경조사」 자료를 이용하여 Oaxaca-Blinder 분해, 무조건분위회귀 분석, 권역별 다중회귀분석을 수행하였다. 분석 결과에 따르면, 대부분의 임금 결정요인의 경우 자원효과와 가격효과가 실내근로자에게 더 큰 것으로 나타났으나, 경력과 성별 특성의 경우 실외근로자의 임금을 상승시키는 효과가 더 큰 것으로 나타났다. 또한 임금 분위가 높을수록 실외근로자에 대한 금전적 보상이 커지며, 하위 분위에서는 통계적으로 유의한 보상적 임금격차가 확인되지 않는 경우도 있었다. 전국적으로 실외근로자에 대한 보상적 임금격차는 2.4%인 것으로 나타났으나, 권역에 따라 보상적 임금격차의 크기에는 차이가 있었다. 본 연구는 실외노동에 대한 보상적 임금격차의 지역별 및 분위별 이질성을 확인하였다는 점에 연구의 의의가 있다.
본 연구는 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV) 기반 데이터를 사용하여 도시 열 쾌적성을 신속하게 진단하는 방법을 개발하는 것을 목표로 수행하였다. 연구 대상지는 경상남도 창원시에 위치한 창원대학교 공과대학 부지 및 용지공원을 대상으로 수행하였으며, 기초자료 구축에는 현장측정 및 UAV를 활용하였다. 세부적으로 현장측정 기반 열 쾌적성 지수 PET, UTCI를 산출하였으며, UAV를 활용하여 식생지수(NDVI), 하늘시계지수(SVF) 및 지표면 온도(LST) 영상을 제작 후 분석에 활용하였다. 연구결과, UAV 기반 예측된 PET와 UTCI는 각 유의수준 1% 이내에서 0.662, 0.721의 높은 상관관계를 보이는 것을 확인하였다. 예측 모델의 설명력은 PET 43.8%, UTCI 52.6%로 도출되었으며, RMSE는 PET 6.32℃, UTCI 3.16℃로 나타나 UAV 기반 열 쾌적성 평가 시 UTCI 지수를 활용하는 것이 더 적합한 것으로 도출되었다. 본 연구에서 개발된 방법은 기존 접근 방식에 비해 상당한 시간 절약 이점을 제공하여 실시간 도시 열 쾌적성 평가 및 완화 계획에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 영국기상청에서 개발된 지역기후모델 Hadley Centre Global Environmental Model version 3 regional climate model (HadGEM3-RA)로부터 모의된 동아시아 지역의 기온과 강수 결과를 평가하였다. HadGEM3-RA는 Coordinated Regional climate Downscaling Experiment-East Asia (CORDEX-EA) Phase II 영역에서 15년 (2000-2014년) 모의되었다. 동아시아 여름 몬순에 의한 HadGEM3-RA 강수대 분포는 Asian Precipitation Highly Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation of water resources (APHRODITE) 자료와 잘 일치한다. 그러나, 동남아시아 강수는 과대 모의하며 남한에서는 과소 모의한다. 특히 모의된 여름철 강수량과 APHRODITE 강수량은 남한지역에서 가장 낮은 상관 계수와 가장 큰 오차크기(RMSE)를 보인다. 동아시아 기온 예측은 과소 모의하며 겨울철 오차가 가장 크다. 남한 기온 예측은 봄 동안 가장 큰 과소 모의 오차를 나타냈다. 국지적 예측성을 평가하기 위하여 서울기상관측소 ASOS 자료와 비교한 기온과 강수의 시계열은 여름철 강수와 겨울철 기온이 과소 모의하는 공간 평균된 검증 결과와 유사하였다. 특히 여름철 강수량 증가시 과소 모의 오차가 증가하였다. 겨울철 기온은 저온에서는 과소 모의하나 고온은 과대 모의하는 경향이 나타났다. 극한기후지수 비교 결과는 폭염은 과대 모의하여, 집중호우는 과소 모의하는 오차가 나타났다. 수평해상도25km로 모의된 HadGEM3-RA는 중규모 대류계와 지형성 강수 예측에서 한계를 보였다. 본 연구는 지역기후모델 예측성 개선을 위한 초기 자료 개선, 해상도 향상, 물리 과정의 개선이 필요함을 지시한다.
인공위성은 시공간적으로 연속적인 지구환경 데이터를 제공하므로 위성영상을 이용하여 효율인 작물 수확량 예측이 가능하며, 딥러닝(deep learning)을 활용함으로써 더 높은 수준의 특징과 추상적인 개념 파악을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 Landsat 8 위성 영상을 활용하여 다시기 영상 데이터를 이용하여 5대 수급 관리 채소인 배추와 무의 수확량을 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 2015년부터 2020년까지 배추와 무의 생장시기인 6~9월 위성영상을 이용하여 강원도를 대상으로 배추와 무의 수확량 예측을 수행하였다. 본 연구에서는 수확량 모델의 입력자료로 Landsat 8 지표면 반사도 자료와 normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index, lead area index, land surface temperature를 입력자료로 사용하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 모델을 기반으로 우리나라 작물과 입력데이터에 맞게 튜닝한 모델을 제안하였다. 위성영상 시계열 데이터를 이용하여 딥러닝 모델인 convolutional neural network (CNN)을 학습하여 수확량 예측을 진행하였다. Landsat 8은 16일 주기로 영상이 제공되지만 구름 등 기상의 영향으로 인해 특히 여름철에는 영상 취득에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 6~7월을 1구간, 8~9월을 2구간으로 나누어 수확량 예측을 수행하였다. 기존 머신러닝 모델과 참조 모델을 이용하여 수확량 예측을 수행하였으며, 모델링 성능을 비교했다. 제안한 모델의 경우 다른 모델과 비교했을 때, 높은 수확량 예측 성능을 나타내었다. Random forest (RF)의 경우 배추에서는 제안한 모델보다 좋은 예측 성능을 나타내었다. 이는 기존 연구 결과처럼 RF가 입력데이터의 물리적인 특성을 잘 반영하여 모델링 되었기 때문인 것으로 사료된다. 연도별 교차 검증 및 조기 예측을 통해 모델의 성능과 조기 예측 가능성을 평가하였다. Leave-one-out cross validation을 통해 분석한 결과 참고 모델을 제외하고는 두 모델에서는 유사한 예측 성능을 보여주었다. 2018년 데이터의 경우 모든 모델에서 가장 낮은 성능이 나타났는데, 2018년의 경우 폭염으로 인해 이는 다른 년도 데이터에서 학습되지 못해 수확량 예측에 영향을 준 것으로 생각되었다. 또한, 조기 예측 가능성을 확인한 결과, 무 수확량은 어느 정도 경향성을 나타냈지만 배추의 경우 조기 예측 가능성을 확인하지 못했다. 향후 연구에서는 데이터 형태에 따라 CNN의 구조를 조정해서 조기 예측 모델을 개발한다면 더 개선된 성능을 보일 것으로 생각된다. 본 연구 결과는 우리나라 밭 작물 수확량 예측을 위한 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 폭염 시 동-서향 가로의 북측 보도($N35^{\circ}10.73{\sim}10.75^{\prime}$, $E128^{\circ}55.90-58.00^{\prime}$, 표고: 50m)에서 기상측정장비, 순복사계, 반사구와 열화상카메라를 이용한 실측을 통해 가로수와 쉘터에 의한 차양이 인체가 체감하는 열환경에 주는 영향을 MRT, L-MRT, UTCI, 바닥면, 벽면, 천개면의 구성요소별 방사온도로 평가하였다. 이를 위해 1 및 2열 가로수와 생울타리, 쉘터와 어-닝, 햇빛 노출지에 대한 열환경을 측정하였다. 9일간 오전 10시부터 오후 4시까지의 선 자세의 인체가 흡수한 매 1분 간격 인체-생기상학적 자료 그리고 1일간 오후 1시 16분부터 35분까지 보도 구성요소의 방사온도를 분석한 결과는 다음과 같다. 가로수와 쉘터에 의한 차양은 여름철 낮 동안 UTCI를 감소시킴으로써 열스트레스를 완화하였는데, 햇빛 노출지에 비해 1 가로수와 생울타리는 0.4단계~0.5단계, 2열 가로수와 생울타리는 0.5단계~0.8단계, 쉘터와 어-닝은 0.3단계~1.0단계로 낮추어 주었다. 하지만 폭염 시에는 가로수와 쉘터 하부의 열환경도 이용자들에게 대부분의 시간대에 "매우 강한 열스트레스"를 주는 것으로 나타났다. 그리고 햇빛에 노출된 보도 상의 열환경은 "매우 강한 열스트레스" 또는 "극심한 열스트레스"를 주는 것으로 나타났다. 체온 $37^{\circ}C$를 기준으로 한 보도 구성요소의 열스트레스 부하온도는 포장면 $7.4^{\circ}C{\sim}21.4^{\circ}C$, 도로면 $14.7^{\circ}C{\sim}15.8^{\circ}C$, 쉘터의 캐노피 $12.7^{\circ}C$, 어-닝 $8.6^{\circ}C$, 가로시설물 $7.0^{\circ}C$, 건물벽면 $3.5^{\circ}C{\sim}6.4^{\circ}C$ 순으로 나타났다. 열스트레스 부하율은 포장면 34.9%~81.0%, 도로면 9.6%~25.2%, 쉘터의 캐노피 24.8%, 건물벽면 14.1%~15.4%, 어-닝 7.0%, 가로시설물 5.7% 순으로 나타났다. 보도에서 보행자의 열적 쾌적성을 개선하기 위해서는 차양을 통해 포장면 및 도로면 그리고 건물벽면의 방사온도를 낮추는 것이 가장 효율적이며, 이를 위해서는 최소한의 정지와 전정을 통해 가로수의 수관투영면적과 LAI를 높여야 하며, 도로변에 지엽이 치밀한 생울타리를 조성하는 것은 필수적이다. 그리고 쉘터나 어-닝의 표면온도를 낮추기 위해서 서멀 라이너, 고반사 재료, 식생 녹화 등의 대책을 강구할 필요가 있다. 아울러 건물벽면에 재귀반사 재료를 사용함으로써 반사광을 제어하여야 하며, 적극적으로는 보도 포장 표면온도를 낮추기 위해 보도 포장면에 물을 뿌리는 것이 효율적이다.
본 연구는 기후변화에 대응하기 위해서 국립공원의 관리방향을 설정하고, 이에 따른 정책을 수립하기 위한 기초 자료를 제공하는 데 목적이 있다. 이를 위해서 국립환경과학원에서 개발한 기후변화 취약성 평가 도구인 LCCGIS 프로그램의 취약성 대용변수 24개를 이용하여 현재와 미래의 국립공원의 기후변화 취약성을 분석하였다. 국립공원의 기후변화 취약성에 대한 현황과 미래전망을 분석하고 평가하기 위하여 기후노출의 대용변수는 기후변화 시나리오 (RCP 8.5)를 적용하여 $1km{\times}1km$ 격자 단위의 GIS 공간주제도를 제작하여 값을 추출하고, 민감도 및 적응 능력의 대용변수의 값은 국립공원 기본 통계값을 이용하여 추출하였다. 3개의 취약성 평가항목의 값은 현재 (2010년대)와 미래 (2050년대)에 대해서 추출하였으며, 미래 예측 시나리오가 없는 민감도 및 적응 능력과 관련된 대용변수는 현재 상태가 지속된다는 가정 아래 현재의 값을 미래에도 동일하게 적용하였다. 현재 (2010년대) 기후노출은 설악산, 오대산, 지리산, 치악산국립공원이 상대적으로 크고, 미래 (2050년대)에는 지리산, 오대산, 설악산, 한려해상이 클 것으로 예상되었다. 특히, 폭염의 변화가 가장 큰 공원은 월출산국립공원이고 가뭄이 크게 변하는 공원은 계룡산국립공원이며, 월악산국립공원이 폭우의 변화가 가장 클 것으로 나타났다. 국립공원 기후변화 민감도는 지리산국립공원이 가장 민감하고 적응 능력도 가장 높게 평가되었다. 민감도가 가장 낮은 곳은 가야산국립공원이고, 적응 능력은 치악산국립공원이 가장 낮았다. 기후변화 취약성은 설악산, 오대산, 치악산, 덕유산, 한려해상국립공원이 현재시기에 높게 평가되었고, 미래 취약성의 변화가 큰 공원은 지리산, 월악산, 치악산, 소백산국립공원 순으로 전망되었다. 전반적으로, 국립공원의 기후변화 취약성을 평가하는 항목인 기후노출, 민감도, 그리고 적응 능력은 국립공원의 지역적인 기후환경에 따라서 상대적으로 차이가 나타나기 때문에 전 공원을 대상으로 획일적인 적응대책을 수립하기보다는 국립공원의 지역적인 기후환경 특성을 반영한 적응대책 마련이 필요할 것이다. 국립공원을 대상으로 기후노출, 민감도 및 적응 능력의 대용변수를 이용하여 기후변화 취약성을 평가한 본 연구의 결과는 국립공원의 지역적인 기후환경 특성을 고려한 기후변화 적응대책을 수립하는 데 기초자료로서 활용될 것으로 기대된다. 하지만 국립공원의 기후변화 취약성 평가와 관련된 연구가 거의 없는 실정에서 LCCGIS프로그램 상에서 제시되는 대용변수만을 사용하여 분석하였기 때문에, 국립공원의 전반적인 환경을 제대로 반영하지 못할 수 있다. 향후 연구에서는 국립공원의 기후변화 취약성을 평가하기 위하여 보다 적합한 대용변수의 객관적인 검토와 함께 가중치 설정에 대한 연구가 진행될 필요가 있다.
최근 기후변화로 인한 인류의 피해가 나날이 늘고 있지만, 개인의 환경의식을 높일 수 있는 환경교육에 대한 공급은 수요를 따라 가지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 설문조사를 통해 향후 환경분야 교재 개발에 필요한 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 서울과 경기 지역에서 총 139명의 학생을 대상으로 설문조사를 통해 과학기술과 기후변화, 신재생에너지에 관한 인식을 물어봤다. 가장 먼저 기초과학, 건강 및 의학, 우주항공, 생명과학, 전기전자, 정보통신, 에너지 및 자원, 환경 등 8가지 과학기술 분야 각각에 대한 관심도를 물었다. 이 결과, '건강 및 의학'에 대한 관심도가 49.6%로 가장 높았고, '환경'이 46.8%로 뒤를 이었다. 또한, "매우 관심 있다"고 응답한 학생에게 그 이유를 물어본 결과, '환경' 분야에선 '삶의 질 향상과 직접 연관되므로'라는 응답이 53.8%로, '개인적인 관심 때문'(38.5%)보다 많아, 다른 분야에서 '개인적인 관심 때문'이란 많은 것과 차이를 보였다. 기후변화와 관련해 대다수 중, 고등학생은 해마다 계절의 변화에 '차이가 있다'고 응답(90.6%)했고, 본인 혹은 지인들이 기후변화로 인한 피해를 경험한 경우는 18.0%로 조사됐다. 또한, 청소년들은 일생 동안 기후변화로 인해 자연재해를 '경험할 것'이란 응답이 94.2%로 매우 많아, 기후변화는 이미 일상적인 문제로 받아들여지고 있었다. 또한, 응답자들은 기후변화 해결을 위해 정부가 '전국민적 에너지 절약 운동'을 가장 우선적으로 추진해야 한다(30.9%)는 견해가 가장 많았고, '태양광, 풍력 등 신재생에너지 보급 확대'(24.5%), '폭염, 폭설, 홍수 등 재난에 대비한 기후변화 적응 대책시행'(22.3%), '온실가스 감축을 위한 배출권 거래제, 탄소세 등 제도 도입'(20.9%), '기타'(1.4%) 순으로 응답됐다. 신재생에너지의 뜻을 인지한 경우는 69.1%로 비인지(18.7%)보다 많았다. 그러나 '매우 잘 알고 있었다'는 18.7%로 적어, 현재는 신재생에너지에 대해 막연하게 아는 학생이 많은 것으로 파악됐다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.