본 연구에서는 GCM 기후변화 전망 시나리오를 이용하여 유역단위의 기후변화를 추정하였다. 원시 GCM 시나리오를 지역화 시키기 위해서 인공신경망 모형을 사용하였다. GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수는 인공신경망의 잠재적 예측인자로 사용되었으며, AWS에서 관측된 강수량과 온도는 예측변수로 사용되었다. 원시 GCM 데이터는 CCCma(Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 인공신경망 학습과정에서 사용된 기준시나리오(reference scenario)자료의 기간은 1997년부터 2000년까지의 데이터를 사용하였다. 인공신경망을 학습을 통하여 결정된 각 층사이의 가중치를 이용하여 이산화탄소 배출농도를 가정하여 생성된 CGCM3.1/T63 SRES B1 기후변화시나리오(project scenario)를 인공신경망의 입력값으로 하여 미래의 기온과 강수변화를 전망하였다. 신경망의 학습효과를 높이기 위하여 기온과 강수에 대한 평균 및 누적기간을 각각 일단위와 월단위로 설정하였다. 본 연구에서 사용된 인공신경망은 3층 퍼셉트론(다층 퍼셉트론)을 사용하였으며, 학습방법으로는 역전파알고리즘(back-propagation algorithm)을 이용하였다. 민감도분석을 통하여 선택된 예측인자는 소양강댐유역(1011, 1012소유역)에서의 인공신경망 예측인자로 활용되었으며, 2001년부터 2100년까지의 일 평균온도와 일 강수량의 변화경향을 추정하였다. 1011유역, 1012유역에서는 여름철의 온도변화경향이 겨울철에 비하여 높게 나타났다. 일 평균온도의 통계분석 결과 평균예측오차가 가장 적게 나타나는 지역은 1001유역으로 -0.08로 평균예측오차가 가장 적게 나타났으며, 인공신경망기법을 이용하여 스케일 상세화된 일 평균온도와 관측된 일 평균온도가 얼마나 잘 일치하는지를 확인할 수 있는 1012유역에서 CORR이 0.74로 가장 높게 나타났다.
초고속 비행체에 적용 가능한 소모성 터빈엔진 개발을 위한 사전연구를 수행하였다. 엔진 요구도 및 설계점 결정을 위한 가상 운용임무형상을 선정하고, 유사급 엔진과 참고문헌 등을 통해 확보된 데이터를 활용하여 설계점 해석을 수행하였는데, 해면고도, 마하수 1.2 조건에서 터빈입구온도 3,600R에 대한 설계점 계산결과, 비추력 2599.4 ft/s, 비연료소모율 1.483 lb/($lb^*h$)이 예측되었다. 설계점 계산결과를 기준으로 두 가지 임무형상에 대한 엔진 성능해석결과, 엔진 최대 순추력을 결정하는 설계변수는 천음속 및 낮은 초음속영역에서는 터빈입구온도, 높은 초음속 영역에서는 압축기 출구온도임을 확인하였다. 이밖에도 단순, 저가, 경량의 엔진형상으로 축류형 다단압축기와 직류형 연소기, 1단 축류터빈, 고정 수축팽창 노즐이 적용된 단순터보제트엔진을 제시하였다.
초고속 비행체에 적용 가능한 소모성 터빈엔진 개발을 위한 사전연구를 수행하였다. 엔진 요구도 결정을 위한 가상 운용임무형상을 선정한 후, 유사급 엔진과 참고문헌 등을 통해 확보된 설계변수 값을 활용하여 설계점 해석을 수행하였는데, 해면고도, 마하수 1.2 조건에서 터빈입구온도 3,600 R에 대한 설계점 계산결과, 비추력 2,599.4 ft/s, 비연료소모율 1.483 lb/(lb*h)이 예측되었다. 두 가지 임무형상에 대한 엔진 성능해석결과로부터 엔진 최대 순추력을 결정하는 설계변수는 천음속 및 낮은 초음속영역에서는 터빈입구온도, 높은 초음속 영역에서는 압축기 출구온도임을 확인하였다. 이밖에도 단순, 저가, 경량의 터빈엔진형상으로 축류형 다단압축기와 직류형 연소기, 1단 축류터빈, 고정 수축팽창 노즐이 적용된 단순터보제트엔진을 제시하였다.
Coupled Climate Model Inter-comparison Project Phase 6에 참여한 21개의 모형들의 기후변화 시나리오 실험 결과로부터 북서태평양 해면수온과 쿠로시오의 미래변화를 분석하였다. 해면수온 상승의 공간적인 특징은 쿠로시오의 공간적인 분포와 유속의 변화와 관련된 것으로 파악되었다. 북태평양에서 아열대 순환계와 아한대 순환계의 경계를 따라 흐르는 쿠로시오 확장역의 위치 변화와 지구온난화에 따른 대규모 대기순환과의 관계를 알아보기 위해 21개 모형 중 9개의 모형들의 기후변화 실험별로 zero-바람회전응력이 나타나는 위도를 비교하였다. 온실기체의 증가로 대기복사강제력이 커짐에 따라 zero-바람회전응력이 나타나는 위도가 북상하는 것을 확인하였으며, 이는 관측에서 나타난 zero-바람회전응력이 나타나는 위도가 북상하는 추세와 일치하는 결과이다. 이러한 결과는 지구온난화로 인해 해들리순환이 북쪽으로 확장함에 따라 한반도가 속한 중위도의 온난화가 가속될 수 있음을 나타낸다. 대한해협을 통해 동해로 유입되는 대마난류의 수송량과 온도 또한 대기복사강제력이 커짐에 따라 증가하였다.
고고도 조건에서 슬링거 연소기의 점화특성을 파악하기 위한 실험적 연구를 수행하였다. 점화실험은 실형 연소기 리그와 고고도 조건을 모사할 수 있는 엔진고공환경 시험설비(KARI-AETF)를 이용하여 수행되었으며, 회전식 연료노즐을 가진 슬링거 연소기의 특성을 고려하여 고도 변화와 함께 연료노즐의 회전수를 변화시켜가며 점화한계를 측정하였다. 결과를 통하여 점화에 영향을 미치는 인자 중 연소기 압력과 공기온도, 연료온도의 영향을 살펴보았는데, 고도가 높아질수록 즉, 압력과 온도가 낮아질수록 점화한계가 축소되는 경향을 확인하였고, 특히 연료노즐 회전속도가 고고도 점화성능을 향상시킬 수 있는 인자임을 재확인 할 수 있었다. 또한, 고고도 점화에서는 점화를 위한 최소 회전수가 해면고도에 비해 $66\%$ 이상 증가되어야 함을 확인하였다.
본 연구에서는 1971년부터 2000년까지의 국립수산과학원(NFRDI) 정선관측자료와 1924년부터 2004년까지의 제주지방기상청(JRMO) 기온자료를 이용하여 제주도 주변해역의 해수면 온도 변동성과 제주도 기온변동성의 상관관계를 살펴보았다. 그 결과, 기온은 80년 동안 $0.020^{circ}C/year$ 정도의 상승률을 보이고 있었으며 최근 30년 동안 $0.035^{circ}C/year$의 상승률을 보여 비교적 높은 상승추세를 보이고 있었다. 해수면 온도는 $0.024^{circ}C/year$의 상승률을 보이고 있고 특히 겨울철인 12월에 $0.047^{circ}C/year$로 가장 높은 상승률을 보이고 있었다. 해수면 온도와 기온 사이에는 양의 상관 관계를 가지며 시계열자료를 분석한 결과 두 변수의 위상이 일치하고 있음을 알 수 있었으며 해수면 온도 아노말리와 기온 아노말리에서도 유사하게 나타나고 있다. 즉, 제주도 주변해역의 해면 온도 변동은 제주도 기온변화와 큰 연관이 있음을 알 수 있었다.
황해동남해역 (33$^{\circ}$N-36$^{\circ}$N, 120$^{\circ}$E)의 해면 열수지를 기상자료와 해양자료 를 이용하여 계산하였다. 현열, 증발열, 장파복사열을 모두 년변화를 하고 겨울철에 는 제주해협을 따라 강한 온도 전선을 나타내지만 여름철에는 동쪽 연안해역을 향해 감소하는 경향을 가진다. 전해역은 교환열량의 년변화 및 분포의 특징에 따라 중앙해역, 연안해역, 남부해역으로 나뉘어진다. 남부해역의 총교환열량의 년변화 진 폭은 중앙해역, 연안해역에 비하여 매우 크다. 대체적으로 조사해역은 증발열과 현열에 의해 가열된다고 볼 수 있다.
본 연구는 한반도 영역을 대상으로 2001년 7, 8월과 2002년 6월로 홍수기를 대상으로 RDAPS 모형, AWS, 상층기상관측(upper-air sounding)의 자료를 이용하였다. 또한 수치예보자료를 범주적 예측확률로 변환하고 인공신경망기법(ANN)을 이용하여 강수발생확률의 예측정확성을 향상시키는데 있다. 신경망의 예측인자로 사용된 대기변수는 500/ 750/ 1000hpa에서의 지위고도, 500-1000hpa에서의 층후(thickness), 500hpa에서의 X와 Y의 바람성분, 750hpa에서의 X와 Y의 바람성분, 표면풍속, 500/ 750hpa/ 표면에서의 온도, 평균해면기압, 3시간 누적 강수, AWS관측소에서 관측된 RDAPS모형 실행전의 6시간과 12시간동안의 누적강수, 가강수량, 상대습도이며, 예측변수로는 강수발생확률로 선택하였다. 강우는 다양한 대기변수들의 비선형 조합으로 발생되기 때문에 예측인자와 예측변수 사이의 복잡한 비선형성을 고려하는데 유용한 인공신경망을 사용하였다. 신경망의 구조는 전방향 다층퍼셉트론으로 구성하였으며 역전파알고리즘을 학습방법으로 사용하였다. 강수예측성과의 질을 평가하기 위해서 $2{\times}2$ 분할표를 이용하여 Hit rate, Threat score, Probability of detection, Kuipers Skill Score를 사용하였으며, 신경망 학습후의 강수발생확률은 학습전의 강수발생확률에 비하여 한반도영역에서 평균적으로 Kuipers Skill Score가 0.2231에서 0.4293로 92.39% 상승하였다.
동계 동해와 황해 표층 수십 메터에서 불안정 성층을 수반한 해양 온도 역전 현상이 종종 발생한다. 수온 역전층 발생의 원인으로서는 (1) 해면으로부터의 열손실을 보상하기 위한 해양 내부의 대류에 기인한 수온 역전, (2) 계절적 수온 변화가 하방으로 전달되면서 진폭과 위상이 바뀜에 따른 동계의 수온 역전, 그리고 (3) 냉수역에서 온수역으로 취송류가 이동함에 따른 수온 역전 등을 들 수 있는 바, 이 논문에서는 위의 세가지 수온 역전 발생 원인에 대하여 해석적인 모델을 제시한다.
1960년대 초부터 미 국립항공우주국(NASA)에서 기상위성을 지구궤도에 올리면서 시작되고 우주개발 선도국들에 의해 수 없이 발사되어 지구상공을 선회하고 있는 각종 실험위성, 자원탐사위성들로부터 이전까지만해도 지엽적이고 단편적인으로 알려지던 지구환경현황들이 이제는 지구전체에 대한 시시각각의 정보로 확대되고 있다. 기상위성들에 장착된 Sensor들로는 구름과 기상현상의 분포는 물론이고 각 대양의 해수면 온도 분포들이 파악되고 있으며 식물지수에 의한 지상의 식물분포의 계절적 변화양상에서 열대림의 사막화 추세들까지도 분석된다. 특히 위성탐사에 의한 남극 오존홀 (Ozone Hole)의 확인은 최근악화 되고 있느 swlrnchs 환경문제에 대한 커다란 주의를 환기시켜 주었다. 대양의 Phytoplankton 분포가 계절에 따라 위성자료에 의해 분석되므로서 해양의 생산능력(Productivity)의 변화도 알게되고 있다. 해양수면의 높이를 측정했던 초단파(microwave)영역의 SAR 자료는 구름을 투과하여 지구표면을 전천후 Monitoring할 수 있는 다음 세대의 Sensor로 각광을 받고 있으며 앞으로 유럽과 일본, 카나다, 소련 등에서 이들 새로운 Sensor들이 탑재 될 자원탐사 위성(ERS)과 RADASAT 등의 위성이 계속해서 개발되고 있어 이들에 의한 지구환경상태 진단은 크게 각광받게 될 것이다. 그외에도 해면풍 운량, 총강우량 분포, 대기 투명도, 대기의 열수지등의 계절적 변화에 대한 인공위성자료 해석을 통하여 지구의 온난화nas제가 본격적으로 ud가되고 있다. 또한 자원탐사위성인 Landsat 과 SPOT 등의 위성에 의해서는 각대륙의 토지 이용도 변화, 토사의 이도, 지질도 작성, 입체도 제착등과 농산물수확량의 예측있어서 괄목할 만한 발전이 계속되고 있다. 더욱이 NASA와 일본, 유럽등에서 지구관측을 위해서 준비하고 있는 각종 지구관측위성(EOS)들이 실용화 될 2000년 대에는 일반 지구환경감시는 물론 수계환경 감시 체계구축에 획기적인 진전이 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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