세계 각지에서 집중호우, 태풍 등으로 인한 홍수 피해가 많이 발생하고 있으며, 이러한 피해를 줄이기 위해 홍수를 미리 예측하는 것은 수해 피해 관리 차원에서 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 홍수예측을 위한 핵심 파라미터인 수위, 강수량, 그리고 습도 데이터를 입력 데이터로 활용한 수위 예측 모델을 제안한다. 많은 연구 분야에서 이미 시계열 데이터 예측 성능이 검증된 LSTM 및 GRU 모델을 기반으로 기상청에서 제공하는 종관기상관측 자료와, 방재기상관측 자료를 활용하여 입력 데이터셋을 다르게 구축하고, 성능 비교 실험을 진행하였다. 결과적으로 종관기상관측 자료를 사용했을 때 가장 좋은 결과를 얻었다. 본 논문을 통해 입력 데이터에 따른 성능 비교 실험을 진행하였고, 향후 연구로 홍수 위험도 판별 모델과 연계하여 사전에 대피 결정이 가능한 시스템 개발의 초기 연구로서 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
쌀 생산량 예측의 정확성을 높이기 위한 대다수의 연구는 모델의 정확도 증진에 초점이 맞춰져 있다. 이에 비해, 예측 모델을 적용할 대상 데이터 자체에 관한 연구는 상대적으로 미흡하다. 쌀 생산량 데이터에 동일한 종속변수와 예측 모델을 사용하여 다른 특성들로 구성된 두 부류의 데이터에 적용하면, 결과의 차이가 발생하는데 이때 어느 데이터 셋이 더 우수한지 판단하기는 어려운 일이다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 예측 모델 적용 전에 데이터 내에서 예측 결과에 큰 영향을 미칠 가능성이 있는 특성들을 선별하고, 이를 중심으로 모델링을 수행하면, 데이터의 구성이 다르더라도 안정적인 예측 결과를 얻을 수 있을 것이다. 본 연구에서는 기상청의 종관기상관측(ASOS) 데이터를 활용하여, 쌀 생산량의 안정적이고 일관된 예측을 위해 데이터 구성 특성들의 조정을 통해 최적의 기반 변수를 선별하는 방법에 대해 제안한다. 본 연구의 결과는 향후 다른 연구에서 성능평가의 유용성을 높이는 데 기여할 것으로 기대한다.
본 연구에서는 FAO-56 Penman-Monteith (FAO PM)를 비롯하여 Hamon, Hansen, Hargreaves-Samani, Jensen-Haise, Makkink, Priestley-Taylor, Thornthwaite 등 총 8가지 기준증발산량 산정방법을 이용하여 전국 기상청 ASOS 지점을 대상으로 각 방법에 따른 기준증발산량을 산정하여 비교하였다. 또한 가장 신뢰성이 높은 것으로 알려진 FAO PM값을 기준으로 나머지 7가지 방법에 의한 월별 편차를 분석하여 지점별 월별 보정계수를 도출하고, 보정에 따른 개선효과를 평가하였다. 먼저 각 방법의 기본계수를 적용하여 기준증발산량을 산정한 결과, 방법에 따라 큰 편차를 나타내었으며 Hansen 방법이 상대적으로 FAO PM과 유사한 것으로 나타났다. 반면, Hamon과 Jensen-Haise 방법은 여름철을 중심으로 타 방법대비 매우 큰 값을 보였으며, FAO PM과의 편차도 크게 나타났다. 지역별로는 동해안 일부지역을 제외하고 대부분의 지역에서 FAO PM과 비교하여 기준증발산량을 과다하게 산정하는 것으로 분석되었다. FAO PM 결과와의 편차를 기반으로 지점별 월별 최적화된 보정계수를 도출하고 기준증발산량을 다시 비교한 결과, 지점에 따라 보정 전에 -46 mm~+88 mm의 범위를 보였던 월 평균값은 보정 후 -11 mm~+1 mm로 나타났으며, 연 평균값도 -393 mm~+354 mm (보정 전)에서 -33 mm~+9 mm (보정 후)로 보정을 통하여 편차가 크게 감소되었다. 또한, 기온자료만을 이용하는 Hamon, Hargreave-Samani, Thornthwaite 방법들도 보정을 통하여 FAO PM과 큰 차이없는 결과를 도출하였다. 특히 기온기반의 방법들은 기후변화 시나리오 중 상대적으로 불확실성이 낮은 기온자료만을 이용하여 미래의 장기간의 기준증발산량을 전망하거나, 월 또는 계절예측 기온정보를 이용하여 수개월간의 기준증발산량을 예측하는 경우에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
최근 지구 온난화로 인한 기후 변화와 관련된 문제의 심각성이 커지고 있으며 평균 기온 또한 상승하고 있다. 이로 인해 온도에 민감한 다양한 생물과 생물이 살아가는 환경에 영향을 미치고 있으며, 생태계의 변화 역시 감지되고 있다. 계절은 그 지역에 사는 생물의 종류, 분포, 생육 특성 등에 영향을 미치는 중요한 요인의 하나이다. 기후 변화 영향 평가의 지표 중 가장 대중적이고 쉽게 인식될 수 있는 식물 계절 중 개화일과 단풍나무 절정일의 모델링을 수행하였다. 모델링에 사용된 식물의 종류에는 봄을 대표하는 식물로 볼 수 있는 개나리와 벚나무, 가을을 대표하는 식물로 볼 수 있는 단풍 나무와 은행 나무를 사용하였다. 모델링을 수행할 때 사용된 기상 자료로는 기상청의 Automated Surface Observing System (ASOS) 관측소를 통해서 관측된 기온, 강수, 일사 자료를 사용하였으며, 개나리, 벚나무의 개화일과 약 -0.2, 은행나무, 단풍나무의 단풍 절정일과 약 0.3 정도의 상관 계수를 가지는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 식생지수를 사용하여 모델링을 수행하였다. 사용된 모델로는 선형 모델인 다중 회귀 모형과, 비선형 모델인 Random Forest (RF)를 사용하여 모델을 수립하였다. 또한 각 모형으로 추정된 예측 값을 공간 내삽 기법을 이용하여 등치 선도로 2003~2020년의 식물 계절 변화 경향 성을 표현하였다. 향후에 높은 시공간 해상도를 가지는 식생지수를 사용한다면 더 높은 식물 계절 모델링의 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
눈은 기후계와 지표면 에너지 평형에 영향을 끼치는 필수 기후 인자이며, 겨울 동안 저장한 고체 형태의 물을 봄에 유출, 지하수 함양 등에 제공하여 물 평형에도 결정적인 역할을 한다. 본 연구에서는 Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS), Modern.-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, version 2 (MERRA-2), ERA5-Land 적설심 자료의 통계 분석을 통해 남한에서의 활용 가능성을 평가하였다. 기상청에서 제공하는 Automated Synoptic Observing System (ASOS) 지상관측자료와 재분석자료간의 통계분석 결과, LDAPS와 ERA5-Land의 상관계수가 0.69 이상으로 상관성이 높게 나타났으나 LDAPS는 RMSE가 0.79 m로 오차가 크게 나타났다. MERRA-2의 경우 일부 기간 동안 일정한 값이 연속적으로 산출되어 자료간 증감 추이를 적절하게 모의하지 못하였기에 상관계수가 0.17로 상관성이 낮게 나타났다. LDAPS와 ASOS의 지점별 통계분석 결과 상대적으로 평균 강설량이 높게 나타나는 강원도 인근에서 성능이 높게 나타났으며, 평균 강설량이 낮게 나타나는 남부 지역에서 성능이 낮게 나타났다. 마지막으로, triple collocation (TC)를 통해 본 연구에서 활용된 4개의 독립적인 적설심자료 간의 오차 분산을 산정하였으며, 나아가 가중치 산정을 통해 융합된 적설심 자료를 생산하였다. 재분석자료는 LDAPS, MERRA-2, ERA5-Land 순으로 오차 분산이 높게 나타났으며, LDAPS의 경우 오차 분산이 높게 산정되어 가중치가 낮게 산정되었다. 또한, ERA5-Land 적설심 자료의 공간 분포가 변동성이 적게 나타나, TC로 융합된 적설심 자료는 저해상도 영상인 MERRA-2와 유사한 공간 분포가 나타났다. 자료의 상관성, 오차, 불확실성을 고려하였을 때, ERA5-Land 자료가 남한을 대상으로 적설 관련 분석을 하기 적합한 것으로 판단된다. 또한, 타 자료와 경향성은 높게 나타나나 과대 산정되는 경향이 있는 LDAPS 자료를 대상으로 적절한 보정이 수행될 시, 지역 및 기후적 다양성을 높은 해상도로 표출할 수 있는 LDAPS 자료를 적극적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
This study is concerned with the estimation of wind speeds for return period in cellularized district of Busan by the recent meteorological data. Recently standard of the wind load in Busan area is determined by using meteorological wind speed data which is observed on Automated Synoptic Observing System(ASOS) only. Applying the existing basic wind speed that is 40m/s to the construction design of Busan area is inefficient. Because the wind speeds of Busan area show different amounts depend on the location of cellularized district. This research analyze the observed data of wind speeds of cellularized district in Busan based on Automate Weather System(AWA). In addition that we compute regional wind speeds for return period by using Gumbel distribution and study and compare with the existing basic wind speeds after evaluating appropriateness by Hazen's plot method.
Today they use a weather radar with spatially high resolution in predicting rainfall intensity and utilizing the information for super short-range forecast in order to make predictions of such severe meteorological phenomena as heavy rainfall and snow. For a weather radar, they use the Z-R relation between the reflectivity factor(Z) and rainfall intensity(R) by rainfall particles in the atmosphere in order to estimate intensity. Most used among the various Z-R relation is $Z=200R^{1.6}$ applied to stratiform rain. It's also used to estimate basic rainfall intensity of a weather radar run by the weather center. This study set out to compare rainfall intensity between the reflectivity of a weather radar and the ground rainfall of ASOS(Automatic Surface Observation System) by analyzing many different cases of heavy rain, analyze the errors of different weather radars and identify their problems, and investigate their applicability to nowcasting in case of severe weather.
Antisense oligonucleotide (ASO) technology has become an attractive therapeutic modality for various diseases, including Mendelian disorders. ASOs can modulate the expression of a target gene by promoting mRNA degradation or changing pre-mRNA splicing, nonsense-mediated mRNA decay, or translation. Advances in medicinal chemistry and a deeper understanding of post-transcriptional mechanisms have led to the approval of several ASO drugs for diseases that had long lacked therapeutic options. For instance, an ASO drug called nusinersen became the first approved drug for spinal muscular atrophy, improving survival and the overall disease course. Mutations in the cystic fibrosis transmembrane conductance regulator (CFTR) gene cause cystic fibrosis (CF). Although Trikafta and other CFTR-modulation therapies benefit most CF patients, there is a significant unmet therapeutic need for a subset of CF patients. In this review, we introduce ASO therapies and their mechanisms of action, describe the opportunities and challenges for ASO therapeutics for CF, and discuss the current state and prospects of ASO therapies for CF.
본 연구에서는 한반도 전지역의 격자화를 통해 다중유역에 대한 유출량 모의 능력 평가를 제시하고자 한다. 이를 위해 기상청에서 제공하는 ASOS(종관기상관측) 자료를 IDW(Inverse Distance Weighting) 보간법으로 격자화하였고, GIS(Geographic Information System)를 활용하여 지형자료를 격자에 맞추어 구축하였다. 이렇게 구축한 자료를 사용하여 다중유역의 유출량을 Variable Infiltration Capacity(VIC) 모형으로 모의하였다. VIC 모형은 토양, 식생 및 대기 사이의 물과 에너지의 물리적 교환을 모의하는 동시에 식생 다양성, 가변 침투가 있는 다중 토양층 및 비선형 기반 흐름을 고려하는 모형이다. 이러한 모형을 다중유역에 대해 전역 매개변수를 추정하였고 총 26개의 다중관측지점에서 일별 유출량을 모의하였다. 모의된 유출량은 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)를 통해 평가하였다. 본 연구에서 구축한 대규모 수문모형은 향후 우리나라의 다양한 수자원 관리(Water resources management)에 활용될 수 있을 것이다.
제주지역의 경우에는 지형학적으로 한라산을 중심으로 한 산악지형을 이루고 있으며, 이러한 산악지형은 수문기상요소에 고도에 따른 영향을 미치게 된다. 따라서, 제주지역의 수문기상요소에 대한 산악효과를 정량적으로 파악하기 위해서는 해안 저지대에서부터 중산간, 고지대에 이르기까지 관측지점이 고르게 분포되어 있어야 한다. 제주 전역의 과거 운영되었거나, 현재 운영중인 기상관련 관측지점의 수는 125개에 이른다. 강수의 경우, 기상청(ASOS, AWS), 제주도 재난본부에서 관측하고 있으며, 강수 이외의 기상요소는 기상청에서 관측되어지고 있다. 본 연구에서는 제주전역의 기상관측지점에 대하여 강수량, 온도, 습도를 중심으로 제주지역의 산악효과 및 공간적인 특성을 분석하고자 하였다. 고도에 따른 기상요소의 정량적인 상관관계를 제시하고자 하였으며, 제주 전역에 걸친 수문기상요소들의 공간상관성 분석을 토대로 공간적인 분포특성을 도출하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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