본 연구에서는 배연가스속에 함유되어 있는 휘발성 유기화합물과 입자물질 등의 오염물질을 보텍스 사이클론의 원리를 이용하여 동시에 제거하는 메카니즘을 규명하고 나아가 효율을 높이기 위한 영향인자들을 분석 하였다. 보텍스 사이클론 속에 접선방향으로 압축된 공기를 주입함으로써 Joule-Thomson 팽창에 의하여 형성된 저온부분에서 페놀, 탄산가스 및 수분이 활성탄소 입자표면에 응집, 응축 및 흡착이 일어나도록 하였다. 활성탄소와 같은 입자물질은 쉽게 응축될 수 있는 물질들이 저절로 응집이나 응축은 입자물질의 입경이 증가함에 따라 속도는 급속도로 빨라져서 제거효율이 상승된다. 본 연구실험에서 탄산가스와 페놀의 제거효율은 각각 87.3%와 93.8%로 얻어졌다. 그리고 페놀 제거효율은 톨루엔과는 달리 상대습도의 증가에 따라 함께 증가되었고, 활성탄의 주입으로 제거효율도 증폭되었다. Joule-Thomson 계수는 상대습도 10%~50% 범위에서는 도입되는 압력이 높아짐에 따라 같이 상승하였다. 실험의 결과로는 도입되는 압력과 수분이 보텍스 사이클론의 처리효율에 미치는 영향은 공기 속에 함유되어 있는 대상물질의 물리화학적 특성과 입자물질의 특성에 따라 많은 영향을 받고 있음을 알 수 있고, 따라서 휘발성 유기화합물의 제거효율은 수분의 양과 입자물질의 물리화학적 특성을 조절함으로 제어할 수 있다고 판단된다.
해안사구는 사빈과의 상호작용을 통하여 해안경관을 안정시키고 배후지를 방어한다. 때때로 태풍이 통과할 때 사구가 침식되기도 하지만, 시간이 지나면 원래의 지형을 회복한다. 2010년 9월초에 발생한 태풍 곤파스는 많은 비를 동반하며 폭풍과 파고를 증가시켜 해안지역에 수위를 상승시켰다. 이로 인해, 서해안에 분포하는 사구들이 피해를 입었다. 하지만 침식이나 회복과정은 전안과 사구전면부의 경사, 모래의 공급량, 식생, 바람, 인간의 간섭 등 해빈-사구를 둘러싼 환경에 따라 차이가 있었다. 어떤 사구들은 겨울철 풍성활동에 의해 원래의 단면을 회복했지만, 어떤 사구들은 점점 더 육지 쪽으로 후퇴하였다. 곰솔림이 조성된 해안사구는 초본피복사구에 비해 회복이 더딘 것으로 나타났다. 또한 인공호안이 설치된 사구는 그렇지 않은 사구에 비해 더 심하게 침식되고 덜 회복되었다. 태풍 통과 이후의 조사결과, 모래의 이동과정이 침식된 사구 지형회복에 가장 중요한 역할을 한 것으로 나타났다. 따라서 태풍에 의한 침식극복을 비롯하여, 사구의 효과적인 관리를 위해서는 지형학적 관점에서 사빈과 사구의 상호작용을 적절하게 평가해야 한다.
열대성 저기압으로 인한 높은 파도와 폭풍해일은 해안지역에 큰 피해를 준다. 따라서 태풍이 내습하기 전에 정확하게 예측해야 하는데, 기상 강제력은 예측에 중요한 요소이다. 본 연구는 정확한 폭풍해일 및 파랑예측에 요구되는 기상 강제력을 위한 개선방안을 제시한다. 2016년 남해안을 강타한 태풍 차바를 사례연구로 하여, 기상예측모델(MPAS)로 태풍 트랙 및 기상 강제력, 즉, 기상장을 예측했다. 예측된 MPAS 태풍 트랙 정보를 기반으로 한 태풍의 대칭형 및 비대칭형 파라미터 와류 모델을 이용하여 기상 강제력을 생성하는 한편, 베스트 트랙 기반 동일 한 파라미터 모델을 이용하여 기상 강제력을 생성하여, 둘을 비교했다. 또한, MPAS 예측 태풍 트랙 정보 기반 대칭형/비대칭형 와류 파라미터 모델에서 생성된 기상장은 MPAS에서 예측한 기상장과 블렌딩하여 예측기상장을 만들었다. 이렇게 제작된 MPAS 기반 forecast 기상장 4종 및 베스트 트랙 기반 hindcast 기상장 2종을 ADCIRC+SWAN ADCIRC+SWAN에 입력하여 남해안의 파랑 및 폭풍해일을 예측/재현하고 관측치와 비교·검증했다. MPAS 기반 forecast 기상장을 이용하여 예측된 폭풍해일과 파랑은 관측치와 거의 일치했으며, 베스트 트랙을 사용하여 재현한 결과와도 견줄 만했다. 유의파고는, 6종의 기상장을 이용한 실험에서 MPAS 예측 태풍 트랙 기반 대칭형 와류 파라미터 모델로 생성된 기상장과 MPAS 예측 기상장을 블렌딩한 실험이 예측 정확도가 높았으나, 비대칭형 와류 파라미터 모델과 블렌딩을 사용한 경우보다 약간 높은 정도였다. 폭풍해일은, MPAS 예측 태풍 트랙을 이용한 비대칭형 와류 파라미터 모델에서 생성된 기상장을 이용한 실험이 예측 정확도가 높았다. 폭풍해일과 파랑을 정확하게 예측하기 위해서는, 정확한 태풍 트랙 정보와 이 정보가 반영된 비대칭형 와류가 고려된 기상장, 이 태풍 트랙을 생산한 기상장이 필요한 것을 볼 수 있다.
The PM1.0 and PM2.5 samples were collected synchronously using a single channel particulate sampler equipped with PM1.0 and PM2.5 cyclones, respectively, and seasonal mass concentration and chemical composition of PM1.0 and PM2.5 were quantified in Seoul and Gwangju in 2021-2022. The mass concentrations of PM1.0 and PM2.5 were 17±11 and 22±14 ㎍/m3 in Seoul, and 16±9 and 19±12 ㎍/m3 in Gwangju, respectively. The average ratios of PM1.0/PM2.5 were 83±16% in Seoul and 83±7% in Gwangju. The chemical compositions of PM1.0 and PM2.5 were similar at both sites with OC component being the most dominant, and NO3- increasing from summer to winter, while, the difference of chemical distribution at the two sites was most distinct in the autumn. Gwangju showed a higher proportion of OC and a lower proportion of NO3- compared to Seoul during the autumn. Both sites appear to reflect their urban characteristics, with Gwangju also reflecting the impact of biomass combustion as a part of rural activities.
태풍 발생빈도에서 1999-2013년 동안의 태풍 발생빈도는 1977-1998년 동안의 태풍보다 열대 및 아열대 서태평양의 북서해역에서 더 많이 발생하는 경향이 확인되었다. 또 1977-1998년 동안의 태풍은 주로 필리핀 동쪽 먼 해상에서 필리핀 및 남중국해를 지나 인도차이나 반도를 향해 서쪽으로 이동하거나 필리핀 동쪽 먼 해상에서 일본 동쪽 먼 해상으로 북상하는 경향을 보였다. 반면에 1999-2013년 동안에 태풍들은 주로 동아시아 중위도 지역으로 북상하는 패턴을 나타내었다. 따라서 1999-2013년 동안의 태풍들이 1977-1998년 동안의 태풍들보다 훨씬 고위도로 이동하는 경향이 있으며, 결국 후자의 기간보다 전자의 기간에 태풍 최대강도가 고위도에서 나타날 가능성이 높음을 알 수 있었다. 두 기간 사이에 500 hPa 유선에 대한 차에서 $30-50^{\circ}N$에서는 고기압성 순환 아노말리가 강화되어 있는 반면 남중국해의 북쪽에는 몬순 기압골 아노말리가 위치해 있으며, 이 몬순 기압골 아노말리는 $145^{\circ}E$까지 동쪽으로 확장되어 있었다. 이고기압성 순환 아노말리와 몬순 기압골 아노말리에 의해 동아시아 중위도 지역은 남동풍 아노말리의 영향을 받고 있으며, 이 남동풍 아노말리는 태풍들을 동아시아 중위도 지역으로 향하게 하는 지향류 아노말리의 역할을 하게 되어 1999-2013년 동안의 태풍들이 1977-1998년 동안의 태풍들보다 최대 강도의 위도가 증가할 수 있었다.
2008년 2월 일본 홋카이도 서해상의 발달된 저기압에 의해 생성된 폭풍파랑이 동해상 남/남서쪽으로 전파되어 한국과 일본의 동해 해안을 따라 상당한 인명 및 재산 피해를 입혔다. 본 연구는 두 파트로 구성되어 있다. 첫번째 파트에서는 연안역을 따라 상당한 피해를 입은 일본 토야마만에서의 극한 폭풍파랑을 추산하였다. 추산방법으로는 풍파의 성장발달에 중요한 요소인 바람의 강도와 계속 시간의 극한조건을 산정 후, 극한조건을 적용한 동계 온대저기압 상황을 비정역학 기상모델과 스펙트럼 파랑모델을 이용한 수치 실험을 통해 추산하였다. 추산된 토야마만 후시키 토야마에서의 극한 폭풍파랑의 유의파고 및 주기는 각각 6.78 m와 18.28 sec이다. 두 번째 파트에서는 2008년 2월 폭풍파랑으로 인해 북방파제 및 항구에 상당한 피해를 입은 토야마만 후시키항에서의 파랑-구조물 상호작용에 관한 수치실험을 수행하였다. 수치실험은 적합격자세분화 및 wet-dry법이 적용된 비선형천수방정식 모델을 이용하였다. 첫 파트에서 추산된 폭풍파랑 특성은 파랑-구조물 상호작용 수치실험에서 입사파 조건으로 사용되었다. 수치실험 결과, 후시키항의 북방파제가 폭풍파랑에 의해 파손 시, 배후의 만요우부두는 월파 및 월류에 안전하지 못 함이 파악되었다. 또한, 추산 폭풍파랑 상황 하에서 만요우부두의 현 호안시설로는 측면 호안벽으로부터의 월류에 대응하지 못 함이 파악되었다. 두 번째 수치실험결과로부터, wet-dry법이 적용된 적합격자세분화에 의해 세분화된 격자는, 계산부하를 효율적으로 유지하는 동시에, 해안선의 표현 및 해안구조물의 표현에 뛰어남을 확인하였다.
최근 기후변화로 인해 강도가 높은 태풍의 빈도가 높아짐에 따라 태풍 예측의 중요성이 강조되고 있는 데, 태풍경로예측에 비해 태풍강도예측에 대한 연구는 미비한 상황이다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 모델인 Multi-task learning (MTL) 기법을 활용하여 정지궤도기상위성을 활용한 관측자료와 수치예보모델을 융합한 실시간 추정 및 6시간, 12시간 후의 태풍강도예측 모델을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 2011년에서 2016년까지 북서태평양에서 발생한 총 142개의 태풍을 대상으로 강도 예측 연구를 시행하였다. 한국 최초의 기상위성인 Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) Meteorological Imager (MI)를 활용하여 태풍의 관측영상을 추출하였고, National Center of Environmental Prediction (NCEP)에서 제공하는 Climate Forecast System version 2 (CFSv2)를 활용하여 6시간, 12시간 후의 태풍 주변 대기 및 해양 예측변수를 추출하였다. 본 연구에서는 각 입력자료의 활용성을 정량화 하기 위하여, 위성 기반 태풍관측영상만을 활용한 MTL 모델(Scheme 1)과 수치예보모델을 융합적으로 활용한 MTL 모델(Scheme 2)을 구축하고, 각 모델의 훈련 및 검증 성능을 정량적으로 비교하였다. 실시간 강도 추정의 결과 scheme 1과 scheme 2에서 비슷한 성능을 보이는 반면, 6시간, 12시간 후 태풍강도예측의 경우 scheme 2에서 각각 13%, 16% 개선된 결과를 보였다. 태풍 단계별 예측성능에 대한 분석을 시행한 결과, 저강도 태풍일수록 낮은 평균제곱근오차를 보인 반면, 대부분의 강도 단계에서 평균제곱근편차비는 30% 미만의 값을 보이며 유의미한 검증 결과를 보였다. 이에 본 연구에서 제시한 두가지 모델을 기반으로 2014년 발생한 태풍 HALONG의 시계열검증을 시행하였다. 그 결과, scheme 1의 경우 태풍 초기발달단계에서 태풍의 강도를 약 20 kts가량 과대 추정하는 경향을 보이는데, 환경예측자료를 융합한 scheme 2에서는 오차가 약 5 kts가량으로 과대 추정 경향이 줄어들었다. 본 연구에서 제시하는 현재, 6시간, 12시간 후 강도를 동시에 추출하는 MTL 모델은 Single-tasking model 대비 약 300%의 시간 효율을 보이며, 향후 신속한 태풍 예보 정보 추출에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 골재 생산과정에서 화감암 파쇄시 풍화정도가 골재의 입도분포 및 미석분 발생량에 미치는 영향을 평가하였다. 경북 거창의 골재 채석장에서 슈미스 햄머 측정값으로 강도 차가 있는 3개 지역에서 암석 시료를 채취하였다. 실내에서 동일 조건에서 죠크러셔로 파쇄를 한 후 입도분석, 광물 분석, 화학분석과 풍화지수를 산출했다. 슈미트 햄머 측정값은 56, 28, <10로 나타났고 풍화지수인 CIA 및 CIW 값도 차이가 나타나 시료들을 풍화도에 따라서 경암, 연암 및 풍화암으로 구분했다. 경하에서 풍화암으로 갈수록 작은 입도분포를 보이며, 변질광물로 견운모와 같은 점토광물의 비율이 높아졌다. 경암은 장석 및 석영 비율이 높았고 백운모 및 고령석(kaolinite)의 비가 작았다. 죠크러셔 파쇄 결과 경암은 굵은 파쇄물(13.2mm)을 많이 생산한 반면 풍화가 진행된 연암 및 풍화암은 가는 파쇄물(4.75mm)을 생산했다. 전자는 베타분포 곡선 특징을 보였고 후자는 쌍봉 분포 곡선을 보였다. 미석분(0.71mm 체 이하; 중량 %) 발생은 경암, 연암, 풍화암에서 13%<21%<22%로 증가하여 풍화도가 클수록 미석분이 많이 발생했다. 미석분은 습식 골재 생산 공정에서 샌드 유닛(모래탈수장치)의 운전으로 회수된다. 따라서 골재생산 공정에서 슬러지 발생량을 최소화하기 위해 사이클론의 최적 운전에 대한 연구가 필요할 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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