The railroad noise has been considered as one of environment pollution and complaints about it have been increasing every you. Therefore, the establishment of railroad noise monitoring network is necessary. It will be designed for monitoring railroad noise, storing data of railroad noise continuously and providing the fundamental knowledge for the measures of railroad noise. For this, we investigated the actual condition of railroad noise and status of noise level by floor in apartments around the capital region, Daejeon, Daegu, Gwangju, and Busan. Additionally, we present the basic data that will be used for predicting the noise level near railroad in the environmental impact assessment
본 연구에서는 남한과 북한의 자료를 통합하여 한반도 단위로 식량과 에너지 자원 소비량 추이를 살펴보았고, 여러 Case를 생성하여 통합 이후 한반도의 식량과 에너지 자원 소비량을 예측하고 자원 관리 방향을 제시하였다. 1990년대 이후 북한의 일인당 식량 공급량, 열량 공급량, 단백질 공급량은 모두 남한, 동아시아, 세계보다 낮으며, 동물성 식품군 공급 비중도 남한, 동아시아, 세계보다 매우 낮은 상황이다. 통합 이후 북한이 2011년 남한 수준으로 식량을 소비한다면, 2055년까지의 예상 통합 인구가 최대일 때 통합 한반도의 식량 소비량은 2011년 통합 소비량에 비해 약 25% 증가할 것으로 예상된다. 따라서 사전에 통합 이후 안정적인 식량 공급과 환경 영향 최소화를 위해 소비를 줄이고 농업 생산성을 향상시키기 위한 방안을 마련해야 한다. 북한의 에너지 소비량은 남한에 비해 매우 적으며, 지난 15년간 석탄 사용 구성비가 매우 높았다. 북한의 일인당 에너지 소비량이 2011년 남한 수준으로 증가하면, 통합 한반도의 에너지 소비량은 남한에서의 증가분을 제외하더라도 2011년 통합 한반도의 에너지 소비량에 비해 약 45% 증가할 것으로 예상된다. 따라서 에너지 소비에 의한 환경 영향을 최소화하기 위해 북한의 석탄 구성비를 줄여나가는 방향의 에너지 계획을 수립하고 에너지 설비 확충에 선진 기술 적용하는 방안을 마련해야 할 것이다.
댐 저수지 수온성층은 수직혼합을 억제하여 저층의 빈산소층 형성과 퇴적물 영양염류 용출을 일으키는 원인이므로 미래 기후변화에 따른 저수지 성층구조의 변화는 수질 및 수생태 관리 측면에서 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 대청댐 저수지를 대상으로 고빈도 자료기반의 통계적 저수지 유입 수온 예측 모델을 개발하고, RCP(Representative Concentration Pathways) 기후변화 시나리오를 고려한 미래 유입 수온변화와 대청호 성층구조의 변화를 예측하는 데 있다. 대청호 유입 수온 예측을 위해 개발한 Random Forest 회귀 예측모델(NSE 0.97, RMSE 1.86℃, MAPE 9.45%)은 실측 수온의 통계량과 변동성을 적절히 재현하였다. 지역 기후 모델(HadGEM3-RA)로 예측된 RCP 시나리오별 미래 기상자료를 Random Forest 모델에 입력하여 유입 수온을 예측하고 3차원 저수지 수리 모델을 이용하여 기후변화에 따른 대청호의 미래(2018~2037, 2038~2057, 2058~2077, 2078~2097) 수온성층 구조 변화를 예측하였다. 예측 결과, 미래 기후 시나리오별로 대기 온도와 저수지 유입 수온의 증가속도는 각각 0.14~0.48℃/10year와 0.21~0.43℃/10year의 범위로써 지속적으로 증가하였다. 계절별 분석 결과, RCP 2.6 시나리오의 봄과 겨울철을 제외한 모든 시나리오에서 유입 수온은 증가 경향이 통계적으로 유의하였으며, 탄소저감 노력이 약한 기후 시나리오로 갈수록 수온의 증가속도가 빨랐다. 저수지 표층 수온의 증가속도는 0.04~0.38℃/10year 범위였으며, 모든 시나리오에서 성층화 기간이 점진적으로 증가되었다. 특히 RCP 8.5 시나리오 적용 시 성층일수는 약 24일 증가하는 것으로 전망되었다. 연구 결과는 기후변화가 호소의 성층강도를 강화하고 성층형성 기간을 장기화한다는 선행연구 결과와 일치하며, 수온성층의 장기화는 저층 빈산소층 확대, 퇴적물-수체간 영양염류 용출량 증가, 수체 내 조류 우점종의 변화 등 수생태계 변화를 유발할 수 있음을 시사한다.
One of the most obvious climatic manifestations of urbanization in Korea is a trend towards higher air temperature. The trends of long-term annual temperature generally well describe the warming of urban areas. The increase of air temperature in urban area has been observed to the present since the meteorological observations in Korea began. The objective of this study is to explore the actual increase and the regional long-term trends of air temperature attributed to urbanization in the Korean Peninsula. Therefore, temperatures of the selected urban areas were compared with that of the surrounding rural areas, with the results varying by the application of the estimates of each region. The second objective is to separate the long-term trend of surface air temperature of global warming from urbanization and to find the actual temperature increase from urbanization in Korean peninsula. For the data analysis, daily air temperatures observed by the Korea Meteorological Administration (KMA) during between from 1961 and 2005 were used at five rural sites and cities. The re-analyzed surface air temperatures by the National Centers for Environmental Prediction (NCEP) was also carried out to compare the result from the observed air temperature in the Korean climate domain. In this study, the urban areas in Korea showed high increase rate of air temperature with $0.4^{\circ}C$ per decade during past 50 year period, while rural sites as Chupungryung with the $0.2^{\circ}C$ decadal increase rate. The analyses reflect that the urban area shows the high rate of temperature increase with $1.39^{\circ}C$ of regression value at the urban area, Seoul, and $0.43^{\circ}C$ at the rural site, Chupungnyeong during the period of 30 years. The temperature increas due to the urbanization only showed the increase range between $0.44^{\circ}C$ and $0.86^{\circ}C$, and the observed decrease in diurnal temperature range at five urban areas during the 30 years period.
Seasonal forecast is growing in demand, as it provides valuable information for decision making and potential to reduce impact on weather events. This study examines how operational climate prediction systems can be reliable, producing the probability forecast in seasonal scale. A reliability diagram was used, which is a tool for the reliability by comparing probabilities with the corresponding observed frequency. It is proposed for a method grading scales of 1-5 based on the reliability diagram to quantify the reliability. Probabilities are derived from ensemble members using hindcast data. The analysis is focused on skill for 2 m temperature and precipitation from climate prediction systems in KMA, UKMO, and ECMWF, NCEP and JMA. Five categorizations are found depending on variables, seasons and regions. The probability forecast for 2 m temperature can be relied on while that for precipitation is reliable only in few regions. The probabilistic skill in KMA and UKMO is comparable with ECMWF, and the reliabilities tend to increase as the ensemble size and hindcast period increasing.
Modal parameters of a structure are commonly used quantities for system identification and damage detection. With a limited number of studies on the statistics assessment of modal parameters, this paper presents procedures to properly account for the uncertainties present in the process of extracting modal parameters. Particularly, this paper focuses on how to deal with the measurement error in an ambient vibration test and the modeling error resulting from a modal parameter extraction process. A bootstrap approach is adopted, when an ensemble of a limited number of noised time-history response recordings is available. To estimate the modeling error associated with the extraction process, a model prediction expansion approach is adopted where the modeling error is considered as an "adjustment" to the prediction obtained from the extraction process. The proposed procedures can be further incorporated into the probabilistic analysis of applications where the modal parameters are used. This study considers the effects of the measurement and modeling errors and can provide guidance in allocating resources to improve the estimation accuracy of the modal data. As an illustration, the proposed procedures are applied to extract the modal data of a damaged beam, and the extracted modal data are used to detect potential damage locations using a damage detection method. It is shown that the variability in the modal parameters can be considered to be quite low due to the measurement and modeling errors; however, this low variability has a significant impact on the damage detection results for the studied beam.
본 연구는 SPSS(18 version)를 사용하여 남한강 보를 완공한 후에 해당되는 2012년부터 2015년까지의 기상, 수질 자료로 군집분석한 결과에 의해 평수기그룹과 가뭄기그룹으로 분류하고, 각 기간 그룹별로 강천보, 여주보 및 이포보로 공간적 그룹으로 분류하였다. 이와 같은 6개의 그룹에 대해서 조류 주의보 이상의 Chl-a 농도에 해당된 월별 자료로 다중회귀분석을 실시하였다. 시 공간적으로 분류된 6개 그룹을 Chl-a 농도와 3개의 기상요인, 11개의 수질 요인 및 유량 요인과의 상관분석을 수행하여, 상관분석결과를 회귀분석의 독립변수로 적용하고. 각 6개의 그룹 별로 Chl-a 농도 예측식을 도출하고자하였다. 위 연구방법으로 수행한 연구 결과는 아래와 같다. 군집분석을 실시한 결과 연 총강수량이 평년수준이었던 평수기그룹(2012~2013년)과 연 총강수량이 1,000mm/hr 미만으로 극심한 가뭄특성을 보였던 가뭄기그룹(2014~2015년)으로 시간적으로 분류되었다. 평수기그룹과 가뭄기그룹 별로 각 3개의 보 지점에서 조류 주의보 이상의 Chl-a 농도에 해당된 월은 평수기그룹은 3~8월이었고, 가뭄기그룹은 3월, 6~10월이었다. 각 6개의 그룹 별로 Chl-a 농도와 기상, 수질 및 유량 등의 요인과의 상관분석을 수행한 결과, 3개의 보 모두에서 평수기그룹보다 가뭄기그룹의 수온 및 유량이 Chl-a 농도와의 상관성이 증가하였다. 이는 극심한 가뭄에 의한 하천 내 유속 감소와 체류시간 증가로 인한 영향으로 판단된다. 6개의 그룹에 대한 상관분석을 수행한 결과에 따라 Chl-a 농도와의 상관성이 큰 기상, 수질 및 유량 요인들을 Chl-a 농도 예측식의 독립변수로 적용하여 다중회귀분석을 수행한 결과에 의하면, 남한강의 하류에 위치하고, 팔당댐과 직접적으로 연결되어 있는 이포보에 대한 Chl-a 농도 예측식의 $Ad.R^2$ 값은 평수기그룹에서 0.920, 가뭄기그룹 0.818로 우수한 선형성을 나타내었다.
An accident of an ammonia tank pipeline at a storage plant resulted in one death and three injuries in 2014. Many accidents including toxic gas releases and explosions occur in the freezing and refrigerating systems using ammonia. Especially, the consequence can be substantial due to that the large amount of ammonia is usually being used in the refrigeration systems. In this study, offsite consequence analysis has been investigated when ammonia leaks outdoors from large storages. Both flammable and toxic effects are under consideration to calculate the affected area using simulation programs for consequence analysis. ERPG-2 concentration (150 ppm) has been selected to calculate the evacuation distance out of various release scenarios for their dispersions in day or night. For offsite residential, the impact area by flammability is much smaller than that by toxicity. The methodology consists of two steps as followings; 1. Calculation for discharge rates of accidental release scenarios. 2. Dispersion simulation using the discharge rate for different conditions. This proactive prediction for accidental releases of ammonia would help emergency teams act as quick as they can.
본 연구에서는 도심 내 단절되어 있는 서식지의 연결성을 고려하여 생태통로를 구축하고자 하는 선행연구로 서울시의 인왕산과 안산의 생물 종 분포를 예측하였다. 연구대상지역인 인왕산과 안산의 생물 종 분포는 출현자료만으로도 결과를 예측할 수 있는 Maxent(Maximum Entropy Approach) 모형을 이용하여 분석하였다. Maxent 모형을 활용하여 종 분포를 예측하기 위해, 출현자료는 포유류 23개 지점과 박새류(Parus major, P. palustris, P. varius) 3종 15개 지점을 활용하였다. Maxent 모형의 환경변수로는 지형인자 4가지, 식생인자 4가지와 거리인자 2가지를 대상으로 구축하였다. 이 변수들을 활용하여 종 분포를 예측한 결과, 포유류의 경우에는 수치표고자료(DEM)가 34%, 산림지역의 경계로부터 산림내부의 거리가 24.8%, 수종이 10% 순으로 종 분포 모형에 기여도가 높았다. 반면 박새류의 경우에는 수치표고자료가 39.6%, 도로로부터의 거리가 35.4%, 나무의 밀도가 8.2% 순으로 모형에 기여도가 높았다. 따라서 조류 및 포유류는 산림 내부지역을 선호하는 것으로 나타났으며, 이 지역 보전이 필요한 것으로 판단된다.
본 연구는 국내 고양이(Felis catus)의 분포밀도와 잠재 서식지를 예측하여 핵심분포지역을 선정하고, 보호지역을 중첩하여 우선으로 고양이 관리가 시행되어야 할 지역을 선정하고자 하였다. 분포밀도 파악을 위해 커널밀도추정을 사용하였고, 고밀도 지역을 분류한 결과 수도권 지역과 충남, 대전, 대구에서 밀도가 높았다. MaxEnt 모형을 활용한 잠재 서식지 예측에서는 고도, 시가지로부터의 거리, 지표 거칠기 등이 중요한 변수로 확인되었고, 임계값을 기준으로 출현/비출현 지역을 분류한 결과 수도권과 세종, 대전, 충남, 대구에서 출현 예측 지역의 면적이 높았다. 고밀도 지역과 출현 예측 지역을 중첩하여 핵심분포지역을 선정하였고, 핵심분포지역과 야생동물 보호지역을 중첩하여 우선으로 관리해야 할 지역을 파악하였다. 그 결과 경기도와 충남지역이 제일 면적이 넓은 지역으로 선정되었다. 또한 보호지역과 같은 우선 관리 대상 지역을 중심으로 핵심분포지역이 둘러싸고 있어, 추가적인 유입을 막고 관리하기 위한 완충구역을 설정하는 것이 필요하다. 이러한 결과는 고양이의 서식현황을 조사하고, 우리나라 실정에 맞는 관리방안 설정을 위한 기초자료로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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