• 대한토목학회논문집
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• 제42권5호
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• pp.617-626
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• 2022

우리나라는 기상관측 이래 연평균 강수량과 변동성은 점진적으로 증가하는 추세이고, 지역 간 편차가 크다. 또한, 최근의 이상기후로 인하여 재해에 대한 위험도가 증가되고 있는 실정이다. 풍수해의 피해는 주로 하천주변에서 발생하기 때문에 하천기본계획을 수립하기 위해서는 우선적으로 적정한 설계빈도를 결정하는 과정이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 설계빈도 결정에 대한 기존 방법론을 분석하여 문제점 및 개선 방향에 대해 제시하였다. 충청남도에 위치한 지방하천 중 자료구축이 가능한 하천인 413개소를 대상으로, 7개의 평가인자(유역면적, 형상계수, 하도경사, 수계차수, 배수영향 구간, 이상강우 발생빈도, 시가화 침수면적)를 선정하고, 베이지안 추론을 통해 가중치를 산정하였다. 그 결과, 이상강우 발생빈도 및 시가화 침수면적의 가중치가 각각 18로 가장 크게 산정되어, 하천 설계빈도 결정에 큰 영향을 미치는 것으로 판단된다. 이러한 가중치를 통해 설계 빈도를 추정한 결과, 기수립 설계빈도보다 본 연구에서 추정된 설계빈도가 증가하는 하천은 255개이고 감소하는 하천은 158개로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권10호
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• pp.707-721
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• 2022

본 총설연구에서는 도시침수 모의 기술의 체계와 발전 과정을 정리하고, 주요 성과와 한계점을 파악하여 향후 연구 방향과 도전 과제를 제시하였다. 이를 위해 2000년대 이후 국내 주요 학술논문집에 수록된 도시침수 모의 관련 논문 160여편을 분석하여 연구의 핵심 주제와 내용을 살펴본 후, 물리 및 데이터 기반 모형의 침수모의 세부 방법론별로 기술의 발전 현황에 대해 정리하였다. 또한, 국내 도시침수 모의 기술의 활용목적별 동향, 국외 및 연관 분야 연구동향에 대해서도 분석하였다. 국내 도시침수 모의 연구에서 Storm Water Management Model (SWMM) 모형을 활용하는 비율이 60%를 넘는 것으로 조사되었으며, 이중 배제(dual drainage)의 도시침수 물리 과정을 상세히 해석하는 국내 기술에 대한 연구가 필요한 것으로 판단되었다. 한편, 딥러닝(deep learning) 등 데이터 기반 모의 기술은 도시침수 해석의 새로운 분야로 자리매김하였다. 다만, 모형 훈련을 위한 극한기상조건에 대한 침수자료는 관측 만으로 확보할 수 없으므로, 고정확도 물리 모형과 데이터 기반 모형 연구는 상호보완적으로 진행되어야 할 필요가 있다. 도시침수 모의 기술은 인공지능이나 IoT, 메타버스 등 타 분야 신기술과의 접목이 활발히 이루어지고 있으며, 기후 위기 적응과 재해 피해 저감을 위해 지속적인 사회적 투자와 융합 연구가 필요한 분야로 판단된다.

• 식물분류학회지
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• 제52권3호
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• pp.184-195
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• 2022

침입외래식물인 Brassica tournefortii Gouan이 전북 군산시, 고창군, 제주도 제주시에서 발견되었다. 본 종은 식물체 기부에 강모가 밀생하고, 줄기가 기부와 말단에서 분지하며, 열매는 성숙시 일부분만 열개되고, 종자는 수분이 있을 때 점성이 띠는 특징으로 배추속의 갓, 유채와 쉽게 구분된다. 일부 학자들은 B. tournefortii의 열매와 종자의 특징으로 Coincya Rouy 속에 속하는 분류군으로 취급하기도 하나, 열매의 과피편 표면에 한개의 맥이 있는 특징과, ITS 구간 염기서열의 maximum-likelihood 분석 결과에 따라 배추속 식물로 분류하였다. 본 연구에서 B. tournefortii의 분포지, 화상자료 및 기재문을 제시하였으며, 또한 본 종의 잠재분포변화가 기후 시나리오에 의해 예측되었다. 예측 결과, B. tournefortii의 국내 확산 가능성은 낮은 것으로 나타났지만, 정확한 판단을 하기 위해서는 지속적인 모니터링이 필요할 것으로 판단된다. 본 연구의 결과들은 B. tournefortii의 위험성 평가 및 효과적인 관리방안을 제시하기 위한 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권8호
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• pp.339-346
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• 2022

최근 화석연료의 무분별한 사용으로 인한 자원고갈 문제 및 기후변화 문제 등이 심각해짐에 따라 화석연료를 대체할 수 있는 신재생에너지에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 신재생에너지 중 태양광 에너지는 다른 신재생에너지원에 비해 고갈될 염려가 적고, 공간적인 제약이 크지 않아 전국적으로 수요가 증가하고 있다. 태양광 발전 시스템에서 생산된 전력을 효율적으로 사용하기 위해서는 보다 정확한 태양광 발전량 예측 모델이 필요하다. 이를 위하여 다양한 기계학습 및 심층학습 기반의 태양광 발전량 예측 모델이 제안되었지만, 심층학습 기반의 예측 모델은 모델 내부에서 일어나는 의사결정 과정을 해석하기가 어렵다는 단점을 보유하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 설명 가능한 인공지능 기술이 많은 주목을 받고 있다. 설명 가능한 인공지능 기술을 통하여 예측 모델의 결과 도출 과정을 해석할 수 있다면 모델의 신뢰성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라 해석된 도출 결과를 바탕으로 모델을 개선하여 성능 향상을 기대할 수도 있다. 이에 본 논문에서는 BiLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)을 사용하여 모델을 구성하고, 모델에서 어떻게 예측값이 도출되었는지를 SHAP(SHapley Additive exPlanations)을 통하여 설명하는 설명 가능한 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.325-334
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• 2022

기후변화라는 용어가 대중화되기 시작한 지 30여 년이 훨씬 지났지만, 최근 들어 급속히 가속화된 모습들이 전 세계에서 기상이변의 모습으로 나타나고 있다. 미국 데스밸리 사막에서는 폭우가 내리고, 유럽은 기온이 40도 이상 상승하는 등 예년과 확연히 다른 현상을 보여주고 있다. 한반도에서는 수년 전부터 풍속이 매우 강한 슈퍼 태풍이 큰 재난 위험이 되었으며, 해수 온도 상승에 의한 더 많은 에너지 공급으로 슈퍼 태풍의 발생 가능성이 높아져 이에 대한 사전 대응이 요구되고 있다. 본 연구는 수치해석을 이용한 방법과 달리 과거 태풍 자료를 분석하여, 해안 방재를 목적으로 태풍 특성의 변화를 연구하였다. 기존의 연구는 발생한 모든 열대폭풍을 대상으로 하고 있지만, 본 연구에서는 한반도 남쪽 해역에 특정 구역을 설정한 후 연구를 수행하였다. 연구 대상은 1980년부터 현재까지 40여년간 발생한 태풍들이며, 한반도에 영향을 주는 태풍의 최대 풍속이 다소 증가한 것을 확인할 수 있었다. 특정 해역에서 태풍의 풍속은 일생 최대 풍속의 80% 정도이며, ENSO와의 상관관계는 확인할 수 없었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권5호
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• pp.587-599
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• 2023

기후변화로 인해 전 세계 주요 도시에서 홍수의 빈도와 위험성이 증가함에 따라, 도시 침수에 대비한 선제적 대응을 위해 넓은 공간 영역에서 고해상도 2차원 침수 정보를 신속하고 정확하게 해석할 수 있는 모의 기술의 중요성이 대두되고 있다. 기존의 천수 방정식(shallow water equations)에 기반한 물리적 해석 방법은 고해상도 침수 예측을 위해 많은 컴퓨터 자원과 계산 시간이 소요되는 한계가 있다. 본 연구는 전환 규칙과 가중치 기반 시스템을 사용하여 침수의 시공간 변화를 모의하는 셀룰러 오토마타(cellular automata) 기반 2차원 침수 해석 모형 Weighted Cellular Automata 2D (WCA2D)의 이론적 배경을 고찰하고, 부산 온천천 유역의 침수 사상 모의를 통해 재현하여 국내 도시 유역에 대한 적용성을 검토하였다. 또한, Open Computing Language (OpenCL)와 Open Multi-Processing (OpenMP)과 같은 병렬계산(parallel computing)기술을 적용한 버전을 순차계산(sequential computing)결과와 비교하여 연산성능을 평가 하였다. 연구결과, WCA2D 모형에 의한 최대 침수심 분포는 과거침수 피해지도와 유사하게 모의되어, 복잡한 지형특성을 가지는 도시유역 침수의 시공간적 변화를 해석하기에 적절함을 확인하였다. 또한,병렬 계산 적용시 순차 계산 버전에 비해 OpenCL과 OpenMP는 약8배~14배, 5배~6배 연산 효율이 향상되어 효율적인 도시 침수 모의가 가능하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권3호
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• pp.173-184
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• 2023

기후 변화로 인하여 국내뿐만 아니라 전 세계적으로 녹조류 번무 현상이 잦아지면서 유해 녹조의 독성에 대한 위험성이 최근 대두된 바 있다. 대표적인 유해 조류인 남조류는 수온, 체류시간 및 영양염류 이렇게 3가지 요소의 교집합으로 발생한다고 알려져 있다. 본 연구에서는 내성천 내 영주댐의 완전개방으로 체류시간 감소에 따른 수질 변화 분석을 위해 준3차원 수치모델인 EFDC를 활용하여 수질모의를 수행하였다. 실제 2021년 여름철 영주댐 내 엽록소-a의 농도는 상당하여 과거 조류경보제 기준으로 '조류경보'를 오랜 기간 동안 상회하였다. 반면 댐 수문을 완전 개방한 조건으로 모의를 수행한 결과, 모의기간 동안 엽록소-a 농도가 대부분 '조류경보' 수준 이하로 저감되었다. 내성천의 흐름을 복원하여 체류시간을 감소시키는 것이 영주댐 내 녹조를 즉각적으로 저감시키는 방안임을 확인하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.326-336
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• 2023

본 연구는 남부지역 논에서 파종 시기를 달리하여 검정콩(청자3호)을 재배하였을 때 생육 및 종실 생산성 등을 조사하여 최근의 기후변화와 소비 트랜드, 그리고 논을 이용한 2모작 콩 재배의 확대 등에 대처하기 위하여 수행되었다. 남부지역에서 검정콩 파종 시기는 지상부 생육, 종실 수량, 유용 성분 등과 유의미한 상관을 보였다. 5월 파종 시에는 영양생장이 활발하여 지상부가 무성해지나 생식생장이 부진하여 수확량이 크게 감소하였다. 반면에 6월과 7월 파종에서는 생식생장이 활발하여 종실 수량이 200 kg/10a 이상으로 많고, 비립 꼬투리와 종자 표면의 열피 발생 또한 감소하였다. 그리고, 파종 시기가 늦어질수록 이소플라본 함량이 크게 증가하였다. 따라서 검정콩 파종은 6월 상순부터 7월 상순까지가 적절한 것으로 보인다. 그렇지만, 2모작 작부체계 시 동계작물의 파종 시기와 겹치는 것을 피하기 위해서는 남부지역에서 검정콩의 파종은 6월 하순이 최적시기로 보인다.

• 한국가스학회지
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• 제27권4호
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• pp.70-77
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• 2023

기후변화에 대한 대응으로 각국에서는 에너지수급계획에서 온실가스를 줄이는 목표를 제시하고 있으며, 그 이행을 위한 에너지 자원의 우선순위에서 늘 빠지지 않은 화두가 수소가스 이용이다. 이 수소가스를 이용하기 위한 대중적인 방법으로 수소연료전지 자동차의 이용을 꼽을 수 있으며, 이 수소연료전지 자동차를 이용하는데 필수적인 것이 수소충전소의 확충이다. 하지만 수소충전소의 확충을 위해서 여러 제약사항이 발생하고 있으며 그 중 가장 대표적인 것이 주민 수용성이다. 현재 국내 건립된 수소충전소 중 대부분은 인구밀도가 떨어진 외곽에 위치하고 있으며, 때문에 수소연료전지 자동차 이용자들의 불편은 해소되지 않고 있고 그에 따라 수소연료전지 자동차의 보급도 진전이 없다. 본 논문에서는 시민들이 많이 이용하는 철도부지에 수소충전소를 건설하였을 때의 위험성을 알아보기 위해 사고 피해 영향을 분석하였다. 대상 수소충전소 부지는 부산의 한 철도기지창을 대상으로 하였으며, 이 부지 주위에는 철도차량, 국도 및 상업시설이 존재한다. 최악의 시나리오를 가정했을 때 사로고 인해 영향을 받은 지역과 그 영향을 분석하여 수소충전소 부지의 안전에 대한 고찰을 하고자 한다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제23권2호
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• pp.43-52
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• 2024

최근 이상기후로 인한 급경사지 붕괴 위험이 증가되고 있으며, 급경사지 붕괴 위험의 사전 예측 및 경보 전파가 이루어지지 않아 인명과 재산 피해가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 급경사지의 상태를 평가하기 위해 IoT 센서와 AI 기반 카메라를 융합한 급경사지 분석 시스템을 개발하였다. 시스템을 개발하기 위하여 급경사지 지반조건을 고려한 계측센서 하드웨어 및 펌웨어 설계, AI 기반 영상 분석 알고리즘 설계, 그리고 예·경보 솔루션 및 시스템 제작을 수행하였다. IoT 센서의 데이터와 AI 카메라 영상 분석을 통해 센서 데이터의 오차를 최소화하고, 데이터의 신뢰성을 향상시키고자 하였다. 또한 실제 급경사지에 적용하여 정확도(신뢰도)를 평가하였다. 그 결과, 센서 계측 오류는 0.1° 이내로 유지되었으며 계측 데이터의 전송률은 95%이상이었다. AI 기반의 영상 분석 시스템은 야간에도 부분 인식률 99%의 높은 성능을 나타내었다. 본 연구결과는 다양한 사회간접자본(SOC) 시설의 급경사지 상태 분석 및 스마트 유지관리 분야에도 적용할 수 있을 것으로 판단된다.