• 대한지리학회지
• /
• 제43권1호
• /
• pp.36-51
• /
• 2008

지구 온난화는 농업, 수산업, 임업, 보건 등 사회 여러 분야에 걸쳐 인간에게 영향을 미치고 있으므로 기후변화에 따른 영향을 평가하고 적응 방안을 모색하는 일은 우리에게 당면한 과제이다. 이를 해결하기 위해서는 현재 기후를 정확히 분석하는 것뿐만 아니라 미래 기후를 전망하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 30년간$(1971\sim2000)$의 관측 자료와 IPCC SRES A1B 시나리오에 근거한 2090 년대$(2091\sim2100)$ 전망 자료에 로패스 필터링 기법을 적용하여 계절 시작일 및 계절 지속기간의 공간 분포 변화를 분석하였다. 계절 시작일의 공간 분포를 보면, 봄과 겨울 시작일은 위도, 지형 및 해양의 영향을 많이 받으나, 여름과 가을 시작일은 위도에 의한 영향은 거의 없고, 해양과 지형에 의해서만 일부 영향을 받는다. 2090년대의 계절 시작일을 보면, 남해안과 동해안 및 남부 내륙 지역에서는 현재보다 봄은 40일 정도, 여름은 $25\sim30$일 정도 빨리 시작되며, 가을은 20일 정도, 겨울은 50일 정도 늦게 시작될 것으로 전망되었다. 또한 계절 지속기간을 보면, 2090년대에는 남해안과 동해안 및 남부 지방에서 겨울철은 더 짧아지고 여름철은 더 길어질 것으로 전망되었다.

• 해운물류연구
• /
• 제27권1호
• /
• pp.79-98
• /
• 2011

반잠수식(B1) 모바일 하버의 임시 저장 공간을 효율적으로 활용하기 위하여 자동 창고 시스템 개념을 모바일 하버에 활용하는 개념을 소개하고, 이 때 발생할 수 있는 문제점들을 도출 하였다. 또한, 새로운 개념인 반잠수식(B1) 모바일 하버의 운영 시에 발생할 수 있는 여러 가지 상황을 고려하여, 반잠수식(B1) 모바일 하버에 적합한 운영 시나리오를 제안하였다. 대상 항만을 선택하여 컨테이너선 별 처리 물량을 조사함으로써 운영 시나리오에 따라 컨테이너의 환적, 수입, 수출 처리 물량을 각각 18.8%, 5%, 16.5%로 예상하였다. 모바일 하버에 도입될 자동 창고의 크기를 예측하기 위하여, 반잠수식(B1) 모바일 하버와 컨테이너선 그리고 피더선을 정적인 상황으로 가정하고, 입고량과 출고량을 선형적으로 고려하여 시뮬레이션을 수행하였다. 결과적으로 반잠수식(B1) 모바일 하버의 재고 예측량은 6800 TEU로 계산되었다.

• 대한지리학회지
• /
• 제42권6호
• /
• pp.835-850
• /
• 2007

본 연구에서는 기온 자료를 필터링 기법을 이용하여 특정 임계치 이상이 되는 날짜를 산출한 후 계절 시작일과 계절 지속기간 변화를 분석하였다. 7개 기상 관측지점의 80년간(1921-2000년)의 관측 자료와 A1B 시나리오를 이용한 2040년대와 2090년대의 모델 전망 자료로부터 계절 시작일과 지속기간의 변화를 분석한 결과 봄과 여름의 시작일은 할라지고 가을과 겨울의 시작일은 늦어지는 경향을 보였다. 또한 이러한 경향은 2040년대보다 2090년대의 경우에 더 두드러질 것으로 전망되었다. 봄 시작일과 겨울 시작일의 변화 특성은 위도가 낮을수록 더 현저히 나타나고 여름 시작일은 해안보다는 내륙에서 더 발리 진행되었다. 전 분석 지점에서 지구온난화 및 도시화에 의해 여름 지속기간은 증가하는 추세이고 겨울 지속기간은 감소하는 추세였다. 여름과 겨울 지속기간은 위도가 낮을수록 여름철이 겨울철보다 긴 특성을 보였으며, 여름 시작일이 가장 빨랐던 대구 지점이 가장 긴 여름 지속기간을 보였다. 특히, 1990년대부터 겨울 지속기간이 크게 감소하면서 여름과 겨울 지속기간의 차이는 더 커졌다. 비슷한 위도대의 경우 여름과 겨울 지속기간 차이는 내륙보다 해안지역에서 더 컸다. 특히, 남해안과 동해안에 위치한 강릉, 부산, 목포 지점들은 여름철은 길어지고 겨울철은 짧아지는 경향이었으며, 모델 자료에 근거한 2090년대에는 겨울철이 사라질 것으로 전망되었다.

• 대한지리학회지
• /
• 제42권3호
• /
• pp.355-367
• /
• 2007

지구 온난화의 영향으로 임업 뿐 아니라 농업, 수산업, 보건 등 여러 분야에서 피해가 발생하고 있어, 사회 경제 전분야에 걸쳐 기후변화에 대한 적응 대책이 필요하다. 기후변화의 영향을 평가하고 적응 방안을 마련하기 위해서는 미래 기후가 어떻게 변할것인지 미리 전망하는 일은 필수적이다. 본 연구에서는 트레와다의 기후 지역 구분 기준(최한월 평균기온이 $18^{\circ}C$ 이하이면서 월평균기온 $10^{\circ}C$ 이상인 달이 8-12개월)을 적용하여 아열대 기후 지역을 정의하고 A1B 시나리오에 근거한 아열대 기후구의 변화를 전망하기 위하여 기온 관측 자료와 모델 시나리오자료를 분석하였다. 아열대 기후에 관한 트레와다의 정의를 적용하여 현재 아열대 기후구와 미래 아열대 기후구의 변화를 전망해 본 결과 현재는 제주도를 포함한 남해안 일부 지역(부산, 통영, 거제, 여수, 완도, 목포)에 해당하던 것이 2100년에는 태백산맥과 소백산맥을 중심으로 한 산지 주변을 제외하고는 대부분 아열대 기후에 포함된다. 즉, 현재의 온난화가 지속된다면 제주도와 울릉도를 포함한 도서지역은 물론, 동해안으로는 속초, 서해안으로는 강화에 이르기까지 해안 지역을 모두 포함하며, 서울, 인천, 수원 등 대도시 지역도 아열대 기후 지역에 포함될 것이다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제38권6호
• /
• pp.809-818
• /
• 2018

논문에서는 북한지역에서의 미래 기후변화에 따른 재해영향 정도를 평가하기 위해 WMO에서 제공하고 있는 북한지역의 각 관측소별 기후자료를 수집하여 북한의 시계열자료를 수집하였고, RCP기후변화시나리오를 이용하여 북한에서의 기후변화의 변동성 및 이로 인한 재해가 발생되었을 때 지역의 재해 취약성을 이용하여 기후변화가 재해에 미치는 영향을 평가하였다. 이를 평가하기 위해 북한의 11개 행정구역을 대상으로 각 단계별로 설계강우부하, 인간위험지수(Human Risk Index; HRI), 재해영향지수(Disaster Impact Index; DII)에 대해 평가를 수행하였다. 그 결과 Future 1기간일 때 자강도가 보통(C등급)에서 위험(B등급)으로 상승했다. Future 2일때 황해북도는 그대로 위험하다고 나타났고 강원도와 황해북도의 등급이 보통(C등급)으로 상승했다. Future 3의 경우 평양시가 보통(C등급)에서 안전(D등급)으로 하강하였으며, 함경남도와 개성시가 위험(B등급)에서 보통(C등급)으로 하강, 강원도, 자강도가 보통(C등급)에서 안전(D등급)으로 하강, 평양시가 보통(C등급)에서 안전(D등급)으로 하강하리라 전망되었다.

• 산업기술연구
• /
• 제31권B호
• /
• pp.107-112
• /
• 2011

Recently, climate change around the world due to global warming has became an important issue and damages by climate change have a bad effect on human life. Changes of Sea Surface Temperature(SST) is associated with natural disaster such as Typhoon and El Nino. So we predicted daily future SST using Statistical Downscaling Method and CGCM 3.1 A1B scenario. 9 points of around Korea peninsular were selected to predict future SST and built up a regression model using Multiple Linear Regression. CGCM 3.1 was simulated with regression model, and that comparing Probability Density Function, Box-Plot, and statistical data to evaluate suitability of regression models, it was validated that regression models were built up properly.

• 한국가스학회지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.59-69
• /
• 2013

본 연구에서는 가스전의 추가 생산정 위치선정을 위해 고속의 연산이 가능한 인공신경망을 이용하여 저류 전산시뮬레이터를 개발하였다. 입출력자료와 알고리즘을 설계하였으며, 개발한 시뮬레이터를 이용하여 가스전의 추가 생산정 위치선정을 위한 연구를 수행하였다. 입력값은 생산시간, 생산정간 상관관계, 추가 생산정 위치좌표, 생산성 잠재력, 함수적 연관관계, 저류층 압력으로 구성하였으며, 출력값은 생산량과 함께 공저압력을 동시에 사용하였다. 20가지의 생산정 위치 시나리오에 대해 학습을 수행한 결과, 생산량의 상관계수 값은 0.99, 공저압력은 0.98로 상관관계가 매우 높은 것으로 확인되어 인공신경망 시뮬레이터의 타당성이 검증되었다. 가스전에서 최대공급계약량 유지시점을 산출함으로써 생산정 위치에 따른 생산성을 분석하였다. 그 결과 시나리오 C-1이 최대공급계약량 유지기간이 가장 짧았으며, 시나리오 A-1이 가장 오랫동안 유지시킬 수 있는 것으로 산출되었다. 결론적으로, 시나리오 A가 생산성에 영향을 받는 인자를 포함한 시나리오 B, C보다 최대 21% 더 최대공급계약량을 유지시킬 수 있는 것으로 확인되었다. 따라서 생산성에 영향을 미치는 요소를 종합적으로 고려하여 생산정의 위치를 선정해야 생산량을 극대화 할 수 있다. 본 인공신경망 시뮬레이터를 이용 시 생산기간동안 생산량과 공저압력 변화를 동시에 비교 분석하는 것이 가능하여 다양한 최적화 모델에 전위모델로 사용하는 것이 가능하다.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제44권7호
• /
• pp.807-816
• /
• 2012

The Three Mile Island Unit 2 (TMI-2) accident has been studied extensively, as part of both post-accident technical assessment and follow-up computer code calculations. The models used in computer codes for severe accidents have improved significantly over the years due to better understanding. It was decided to reanalyze the severe accident scenario using current state of the art codes and methodologies. This reanalysis was adopted as a part of the joint standard problem exercise for the Atomic Energy Regulatory Board (AERB) - United States Regulatory Commission (USNRC) bilateral safety meet. The accident scenario was divided into four phases for analysis viz., Phase 1 covers from the accident initiation to the shutdown of the last Reactor Coolant Pumps (RCPs) (0 to 100 min), Phase 2 covers initial fuel heat up and core degradation (100 to 174 min), Phase 3 is the period of recovery of the core water level by operating the reactor coolant pump, and the core reheat that followed (174 to 200 min) and Phase 4 covers refilling of the core by high pressure injection (200 to 300 min). The base case analysis was carried out for all four phases. The majority of the predicted parameters are in good agreement with the observed data. However, some parameters have significant deviations compared to the observed data. These discrepancies have arisen from uncertainties in boundary conditions, such as makeup flow, flow during the RCP 2B transient (Phase 3), models used in the code, the adopted nodalisation schemes, etc. In view of this, uncertainty and sensitivity analyses are carried out using simulation based techniques. The paper deals with uncertainty and sensitivity analyses carried out for the first three phases of the accident scenario.

• 한국기후변화학회지
• /
• 제3권1호
• /
• pp.1-12
• /
• 2012

기후변화에 의한 기상이변으로 현 세대와 미래세대가 직면하게 될 악영향을 최소화하기 위한 적응 조치의 기초 자료로 활용하기 위해 본 연구는 전국을 대상으로 한 '물 관리 취약성 평가'를 실시하였다. 취약성 평가는 치수와 이수로 나누어 평가하였으며, 각 부문에 해당하는 대용변수를 선정하여 현재는 2000년, 미래는 A1B 시나리오를 기준으로 하여 2020년, 2050년, 2100년에 대한 자료를 취합하였다. 취합된 자료는 표준화 과정을 거쳐 델파이 조사에서 도출된 가중치를 고려하여 취약성을 산정하였다. 치수 취약성은 적응능력에 대한 기여도가 가장 크게 나타났으며, 미래기후에 대한 분석을 통해 강원도 일부 지역에서 취약성이 증가하는 것으로 나타났다. 이수에 대한 취약성은 기후 노출에 가장 큰 영향을 받는 것으로 나타났으며, 충청북도와 대전, 대구광역시, 경상남도 일부 내륙지역의 경우 2020년에 증가하는 추세를 보였다. 본 연구는 전국을 대상으로 하여 상대적인 취약성을 평가하고 공간적인 분포를 살펴볼 수 있다는 점에서 지자체가 기후변화 적응 세부시행대책을 수립함에 있어서 어떤 부문에 더욱 투자해야 하는지를 파악하는데 도움을 줄 수 있다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.64-75
• /
• 2012

미래 산림식생분포의 변화를 전망하기 위해 우리나라의 현재 산림식생분포도를 기준으로 환경변수와 다항로짓모델을 이용하였다. 환경변수는 지형, 최한월온도, 여름평균강수량, 토양염기포화율, 토양유기물함량 자료를 구축하였으며, MIROC3.2 hires A1B 시나리오 자료와 통계적 상세화 기법을 적용하여 미래기후변화시나리오를 구축하였다. 미래 여름강수량은 현재보다 각각 -1.2%, 5.7%, 5.3%로 증가추세였고, 미래 최한월온도는 2020s, 2050s, 2080s에 현재보다 각각 $4.4^{\circ}C$, $6.0^{\circ}C$, $9.4^{\circ}C$ 증가하였다. 미래 여름평균강수량과 최한월온도를 이용하여 미래 산림식생분포변화를 전망한 결과 현재 산림식생분포에 비해 2080s에 미래 활엽수림과 혼효림은 각각 56.9%와 8.3% 증가하고 미래 침엽수림은 11.2% 감소하는 것으로 전망되었다.