다양한 목표 고도에서의 풍속 추정은 해상풍력 구조물 설계 및 풍파 추정 등의 분야에서 매우 중요한 요소이다. 그러나 풍속 관측 자료가 특정 고도에 한정되어 있기 때문에 다른 고도에서의 풍속 추정은 일반적으로 사용되는 연직 분포함수와 평균적인 매개변수를 이용하여 추정한다. 본 연구에서는 HeMOSU-1 관측타워의 다양한 고도에서 측정한 풍속 자료를 이용하여 Power 함수, 대수함수의 매개변수를 추정하고 그 변동 양상을 분석하였다. 매개변수 추정 결과, Power 함수의 지수 매개변수는 일반적으로 제안되는 0.14(= 1/7) 보다 작은 평균 0.10 정도로 추정되었으며, 변동 범위도 0.0~0.3 정도로 파악되었다. 대수분포함수의 경우, 매개변수는 마찰속도와 조도 길이로 그 범위가 풍속에 따라 차이를 보이고 있으며, 변동 범위는 각각 0~10 (m/s), 0.0~1.0 (m) 정도로 파악되었으며, 일반적으로 제시되는 범위와는 그 차이를 보이는 것으로 파악되었다. 이러한 차이는 기존의 고도 분포함수가 대기 중립 조건을 가정하고 있는 영향으로 판단되며, 보다 정확한 추정을 위해서는 대기조건을 고려한 비선형 고도분포함수의 도입이 필요하다.
유역의 유입 및 유출은 강수에 의해 발생하며 여러 가지 기후 조건과 토지 상태의 영향을 받는다. SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형은 이러한 여러 가지 복잡한 기후 조건과 토지 상태를 반영하며, 장기간 입력 자료에 따른 유출량을 산출할 수 있다. 본 연구에서는 시험유역을 안동댐 유역으로 선정하였으며, SWAT 모형을 이용하여 10년(2000년 ~ 2010년) 동안의 유출량을 산정하였고 이를 안동댐의 실측 유입량과 비교 분석하였다. ArcSWAT을 이용하여 분석하였고 입력 자료는 SWAT의 분석단위인 HRU(Hydrologic Response Unit)를 산정하기 위한 정밀 토양도 및 토지피복도와 기상입력 자료인 강우 및 최고기온, 최저기온, 습도, 풍속, 일사량 등을 사용하였다. 강우관측소는 안동댐 유역의 고선, 남회룡, 도천, 미질, 석동, 석포, 석현, 의촌, 재산, 황지를 선정하였고, 일사량관측소는 안동, 대관령, 포항을 선정하였으며, 기온, 습도, 풍속관측소는 안동, 봉화, 태백, 영주를 선정하였다. 또한 기상입력자료 중 결측값은 역거리 자승법을 이용하여 보완하였다. SWAT 모형은 유출량 계산 시 여러 가지 다양한 매개변수가 사용되며, 이러한 매개변수들의 검 보정을 통하여 실제 유역의 특성과 하천 흐름특성을 반영할 수 있다. 본 연구의 시험유역인 안동댐유역은 산림과 초지가 많은 지역이기 때문에 식물에 의해 차단되는 강우에 관한 매개변수와 지하로 침투되는 강우량에 관한 매개변수 등을 보정하여 실제 유역특성을 반영하였다. 본 연구에서는 이러한 과정을 통해 안동댐 유역의 10년 동안의 일 유출량을 산정한 결과, 홍수기의 첨두유량 및 첨두시간에는 실측자료와 약간의 차이가 있었지만 전체적으로 실측자료와 매우 유사한 유출량을 산정하였다.
서해안에 영향을 미친 태풍자료를 사용하여 몬테칼로 시뮬레이션을 통해 목포를 비롯하여 군산, 인천 및 제주 등 서해안 4곳의 빈도별 풍속을 산정하였다. 민감도분석 결과 최근접거리와 최대풍속반경의 차이가 풍속에 가장 영향을 크게 미치는 요소이고 위치각과 기압강하량 역시 민감한 반면 이동속도는 가장 둔감한 매개변수로 나타나고 있다. 이를 토대로 빈도별 최대풍속을 발생시키는 평균적인 해당빈도의 표준태풍을 설정할 수 있으며, 각 지점에서의 태풍 매개변수 설정을 통해 표준태풍을 확립할 수 있다. 이러한 표준태풍을 통해 빈도별 풍속과 일맥상통하는 빈도별 해일고 역시 산정할 수 있게 된다. 또한 가항반원에 해당하는 자료만 포함시켜 해석함으로써 음해일을 유발하는 표준태풍 역시 생성할 수 있다.
태풍은 지구 시스템 내의 해양-대기-육상 상호작용을 일으키는 매우 중요한 현상으로 특히 태풍의 특성 인자 중 하나인 풍속은 중심 기압, 이동 경로, 해수면 온도 등의 매개변수에 의해 복잡하게 변화하여 실제 관측 자료를 기반으로 이해하는 것이 중요하다. 2015 개정 교육과정 기반 중등학교 교과서에서 태풍 풍속은 본문 내용 및 삽화의 형태로 제시되고 있어 풍속에 대한 심층적 이해가 가능한 탐구활동이 무엇보다 필요한 실정이다. 본 연구에서는 교수-학습 과정에서 간단한 조작만으로도 태풍의 풍속을 이해할 수 있도록 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 기반으로 한 데이터 시각화 프로그램을 개발하였다. 2023년 발생한 태풍 마와르, 구촐, 볼라벤의 천리안 위성 2A호 RGB (Red-Green-Blue)영상 자료를 입력 자료로 활용하였다. 태풍 주변의 구름 이동 좌표를 입력하여 태풍의 풍속을 산출하고 태풍 중심 기압, 폭풍 반경, 최대 풍속 등의 매개 변수를 입력하여 태풍 풍속 분포를 시각화 할 수 있도록 설계하였다. 본 연구에서 개발된 GUI 기반 프로그램은 천리안 위성 2A호로 관측 가능한 태풍에 대해 오류 없이 적용 가능하며 교과서의 시공간적 한계를 벗어난 실제 관측 자료 기반의 과학탐구활동이 가능하다. 학생과 교사는 별도의 유료 프로그램 및 전문적인 코딩 지식이 없어도 실제 관측 자료를 수집, 처리, 분석, 시각화하는 과정을 경험할 수 있으며, 이를 통해 미래 정보화 사회에서의 필수 역량인 디지털 소양을 함양시킬 수 있을 것으로 기대된다.
태풍시 발생하는 해상풍 산출을 위해서는 태풍 모의 기법을 이용하며, 이 경우 Holland 모델은 비교적 정확도 높은 태풍 모의가 가능하게 한다. 태풍 모의를 위한 가용 정보로는 JTWC(Joint Typhoon Warning Center, USA)와 RSMC(Regional Specialized Meteorological Center, Japan) 최적경로자료가 있으며, 두 자료는 매개변수 산정 방법과 제공하는 태풍인자가 약간 다르다. 본 연구에서는 RSMC 최적경로자료에서 제공하는 풍속 25 m/s와 15 m/s에 해당하는 반경을 Holland 모형에 각각 대입하여 구성되는 2개의 비선형 방정식을 구성하였으며, 구성된 방정식의 해에 해당하는 최대풍속반경은 Newton-Raphson 기법을 이용하여 산출하였다. 본 방법은 일본 기상청(JMA)에서 제공하는 태풍 풍속프로파일에 근거하여 산출된 결과로서 타 방법에 의하여 산출된 결과보다 태풍 매개변수의 공간적, 시간적 변화에 능동적으로 반응하여 태풍의 특성을 보다 잘 반영하는 것으로 나타났다. RSMC 최적경로 자료를 이용할 경우, 본 방법은 태풍모의 입력 자료의 일관성도 확보할 수 있기 때문에 최대풍속 반경 산출에 합리적일 것으로 판단된다.
지구 온난화로 인해 기후변화가 가속화되고 이에 따라 강풍에 대한 재해가 늘어날 것으로 판단된다. 이에 본 연구에서는 시간에 따른 선형 경향성을 고려한 비정상성 빈도해석 모형을 구축하기 위한 방법으로 Bayesian 기법을 적용하였다. 그리고 제주공항 지점의 연 최대풍속자료를 이용하여 극치분포 매개변수들의 사후분포를 추정하고 비정상성 빈도해석을 수행하였다. 재현기간 100년 빈도의 풍속을 추정한 결과를 보면, 경향성이 통계적으로 유의하며 이로 인해 비정상성 빈도해석에 의한 기본풍속이 정상성 빈도해석의 기본풍속보다 크게 추정되고 있다. 이처럼 기상자료의 정상성을 가정한 현재의 빈도해석 절차는 경향성이 존재하는 지역의 경우에 미래의 기본풍속을 과소 추정할 가능성이 크다고 판단된다.
유역의 수문기상학적 특성을 분석하거나 수자원계획을 수립하는 과정에서 필수적인 사항은 증발산에 대한 정량적인 특성을 파악하는 것이다. 일반적으로 증발산량에 대한 정량적인 분석은 기온, 풍속 등 기상학적 인자를 바탕으로 잠재증발산량 또는 기준증발산량을 추정하는 방법을 이용하고 있으며, Hargreaves 공식은 기온자료를 이용하여 기준증발산량을 산정할 수 있는 간단한 경험식이라 할 수 있다. 본 연구에서는 Hargreaves 공식을 우리나라에 적용함에 있어 보다 정확한 기준증발산량 추정이 가능하도록 공식의 매개변수를 지역화하기 위한 연구를 수행하였다. 먼저 일사량 관측자료와 기온과의 관계를 검토하여 수정 관계식을 도출하였으며, 수정 관계식과 Penman-Monteith 방법에 의한 기준증발산량 산정결과를 이용하여 Hargreaves 공식의매개변수지역화를 수행하였다. 또한 매개변수와 기온과의 관계분석을 통해 기온자료로부터 Hargreaves 공식의 매개변수를 추정할 수 있는 관계식을 제안하였으며, 이에 대한 검증을 수행하였다. 연구결과, 우리나라에서 기존 Hargreaves 공식을 그대로 이용할 경우 Penman-Monteith 방법에 비해 과대 또는 과소 산정될 수 있음을 확인하였으며, 지역화된 매개변수를 이용할 경우 정확도가 크게 개선되고 있음을 확인하였다. 또한 기온자료로부터 Hargreaves 공식의 매개변수를 추정할 수 있는 관계식에 대한 검증을 통해 본 연구에서 제안한 관계식의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.
청미천 유역은 다양한 수계로 구성된 대유역에 해당되며 농업 및 공업활동에 따른 오염원을 가진다. 본 연구에서는 오염원 중 비점오염원이 가지는 특성을 기후변화 시나리오에 따라 모의 및 분석한다. 비점오염원의 모의를 위해서는 SWAT 모형이 이용된다. 기후변화 시나리오로는 RCP4.5 및 RCP8.5 시나리오가 적용된다. SWAT 모형은 유역 모의를 위한 모형으로 대규모의 복잡한 유역에서의 장기간 모의를 수행할 수 있으며 다양한 조건의 토양 및 토지이용 상태를 고려할 수 있는 장점을 가진다. 본 연구에서는 강유-유출모형과 수질모형 등을 GIS와 연계한 호환모형을 이용하며 유출에 따른 비점오염원의 거동을 해석하고자 한다. SWAT 모형을 이용한 모의를 위해 필요한 매개변수는 관측소 현황, 강우, 기온, 습도, 일사량, 풍속 등이다. 이중 일사량에 대한 정보를 가정하여 본 연구를 수행하였고 나머지 매개변수는 청미천 유역의 특성치를 조사하여 입력하였다. 청미천 유역의 수질 오염원에 대한 기여도를 분석하기 위해서 시설용량이 일정 크기 이상인 하수처리장을 조사하였고, 이에 대한 정보가 모의시 검토되었다. 청미천 유역 전체 오염원에 대한 점오원의 비율을 검토한 결과 홍수기에 점오염원의 영향이 낮다는 점을 확인할 수 있다. 이는 홍수기에 불특정 지점에서 유출되는 비점오염원의 기여도가 큰 것으로 이해할 수 있다. 하지만 소규모 산업단지의 배출량 등에 대한 자료가 보완될 때 보다 신뢰성 있는 모의 결과를 얻을 수 있을 것으로 판단된다. 총질소와 총인의 경우에도 하계 홍수기에 크게 증가하는 사실을 확인할 수 있으며 부유물질의 경우는 그 변동 폭이 다른 항목에 비해 크게 나타나며 9월에도 증가하는 경향을 나타낸다. 본 연구를 보다 고도화하기 위해서는 다양한 알고리즘을 통해 매개변수를 보정하는 과정이 필요하며 점오염원을 포함하여 다양한 오염원에 대한 정확한 정보가 구축되는 과정 역시 중요하다.
기후온난화, 국지성 호우 및 대규모 태풍으로 인한 피해가 증대되면서 사회 경제적 손실 또한 날로 증가하고 있어 재해로 인한 피해 발생가능성을 효율적으로 예측하는 모델을 통한 선제적 대응이 필요하다. 재난 재해의 위험성 분석 방법은 주로 확률 통계기법을 기반으로 하는 연구가 주류를 이루었으나, 본 논문에서는 포착된 현상의 데이터를 이용해 그 데이터를 지배하는 경험적 규칙성을 학습하고 획득하는데 다른 기법보다 탁월한 성능을 가진 신경망 모델을 적용하여 자연재해 피해예측 모델을 연구하였다. 1991년부터 2005년 사이에 우리나라에서 발생한 자연재해의 피해자료와 기상개황 자료를 이용하여 지역별 자연재해로 인한 피해를 예측하는 신경망 모델은 우리나라 232개 행정구역에 대하여 누적강우량과 최대풍속, 그리고 재해사상 발생 5일 이내의 선행강우량을 입력변수로 하고 총 피해액을 출력변수로 한다. 또한 학습을 통한 최적의 해를 찾기 위해 신경망의 매개변수 학습률, 모멘텀, 편의값을 유전자알고리즘으로 결정하여 학습을 수행 하였다.
화석연료 사용으로 인한 환경오염 및 에너지원가 상승이 큰 문제로 대두되고 있는 현재의 상황을 타개하기 위한 하나의 방안으로 신 재생에너지에 대한 관심이 고조되고 있다. 특히 서해안에 위치하고 있는 새만금 지역은 광활한 면적과 서북서풍이라는 큰 장점을 가지고 있어 풍력발전의 적지로 예상된다. 본 연구는 이러한 예상을 뒷받침해 줄 수 있는 풍력자원을 조사한 것으로 군산지역의 평균풍속은 4 m/s 정도이며, 도서지방을 연계하는 해상풍력발전 단지의 최적지로 손색이 없음을 밝혔다. 또한, 풍력자원의 출현밀도를 판별하는 Weibull의 분포함수를 이용하여 계산하고, 형상계수를 매개변수로 하여 풍속밀도계산을 한 결과, 군산지방의 풍속출현을 예상할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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