• 제목/요약/키워드: Frost Prediction

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설화에 나타난 여헌(旅軒) 장현광(張顯光)의 인물 형상 (The Character Figuration of Yeoheon Jang Hyungwang in the folk tales)

  • 장정수
    • 동양고전연구
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    • 제57호
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    • pp.41-66
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    • 2014
  • 본고에서는 여헌을 주인공으로 한 설화를 대상으로 하여 설화 전승의 주체인 민중들이 여헌을 어떻게 형상화하고 있는지를 살펴보았다. 현전하는 여헌 관련 설화는 무례한 관찰사 아들을 너그럽게 용서한<장현광의 소탈한 성품>, 의성 현령(縣令) 시 오월비상(五月飛霜)을 예견해 냉해를 막아낸 <여헌 선생의 예언>, 충북 보은의 '치마바위'와 청송 '여헌대'의 지명 유래 설화인 <치마바위>와 <여헌대> 4종밖에 되지 않는다. <장현광의 소탈한 성품>은 초라한 행색을 한 자신을 몰라보고 무례하게 군 젊은이를 너그럽게 용서하고 '검소함'과 '겸손'을 깨우쳐 주는 대학자의 소탈하고 너그러운 인품을 보여 준다. <여헌 선생의 예언>에는 백성들을 유교적 도덕으로 교화시키며, 백성들의 생업을 진작하기 위해서 힘쓰는 애민의식이 투철한 목민관의 모습이 그려져 있다. <치마바위>는 아내가 백성들로부터 전별 선물로 받은 비단 속곳마저 돌려주도록 한 청렴결백한 관리의 모습을 형상화하였으며, <여헌 선생의 예언>과 <여헌대>에는 앞날을 예견하는 비범한 도학자의 모습이 그려지고 있다. 이들 설화는 대체로 그의 성품이나 행적, 실제 사건 등을 토대로 하여 형성된 것으로 보이는데, 설화 속의 여헌의 형상은 '검소하고, 겸손하며, 도량이 넓고, 주역에 통달하였으며, 도덕적 경세관(經世觀)을 실천한' 그의 실제 모습에 근접해 있음을 알 수 있다.

대기-해양-지면-해빙 접합 대순환 모형으로 모의된 이산화탄소 배증시 한반도 농업기후지수 변화 분석 (Agro-Climatic Indices Changes over the Korean Peninsula in CO2 Doubled Climate Induced by Atmosphere-Ocean-Land-Ice Coupled General Circulation Model)

  • 안중배;홍자영;심교문
    • 한국농림기상학회지
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    • 제12권1호
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    • pp.11-22
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    • 2010
  • 본 연구에서는 지구온난화에 따른 식물기간과 작물 기간 등과 관련된 농업기후지수의 변화를 살펴보기 위하여 접합 대순환 모형인 PNU CGCM에 의해 모의 된 $CO_2$ 배증 실험 결과를 지역기후 모형인 WRF에 two-way double nesting방법을 이용하여 역학적 규모 축소법을 적용 후, 그 결과를 분석하였다. 분석 기간은 배증 실험 시작 후 51년부터 55년까지 5년 동안의 3월~9월이다. 분석 결과 기온은 뚜렷하게 상승하는 모습을 볼 수 있었으며, 강수는 지역별로 차이를 보였으나 전반적으로 증가할 것으로 예상되었다. 상대습도와 토양온도도 증가하였으나 일사는 감소할 것으로 보인다. 풍속은 지역별로 큰 차이 없이 다소 상승할 것으로 모의되었다. 최저기온은 최고기온보다 상승폭이 커서 일교차는 줄어들 것으로 예상된다. 봄철 서리일수는 감소하고, 마지막 서리일은 빨라질 것으로 나타난다. 일 평균기온이 5 이상인 일수는 3월에 가장 큰 증가가 있을 것으로 보이며, 식물온도의 평균 출현초일은 한반도 평균적으로 3.7일 정도 빨라지는 것을 알 수 있었다. 그리고 한반도 북부지역보다 남부지역에서 출현초일이 앞당겨질 것으로 예상된다. 일 평균 기온이 10 이상 출현지속 기간인 작물온도의 평균 출현초일은 평균적으로 17일 빨라질 것으로 보이며 지역적으로 분석하였을 때, 강원도 산맥지역에서는 작물온도의 출현초일에 큰 변화가 없을 것으로 예상된다. 그리고 기후생산력 지수는 출수 후 40일간의 평균 일조시간과 기온의 상승으로 인해 증가할 것으로 예상된다. 따라서 $CO_2$ 배증에 의해 변화된 한반도 기후는 식물 및 작물의 생장과 벼 생장에 좋은 영향을 미칠 것으로 예상된다. 따라서 지구 온난화에 따라 예상되는 한반도 기후변화에 적합한 작부체계의 개선이 향후 필요할 것으로 생각된다. 그리고 본 연구는 하나의 시나리오를 적용한 결과이므로 보다 다양한 시나리오를 적용하여 그에 따른 농업기후지수 변화를 살펴보는 연구가 필요하다.

머신러닝과 샘플링을 이용한 강원도 지역 산불발생예측모형 개발 (Development of a Gangwon Province Forest Fire Prediction Model using Machine Learning and Sampling)

  • 채경재;이유리;조용주;박지현
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제3권2호
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    • pp.71-78
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    • 2018
  • 본 연구는 산불 발생 예측 모형의 정확도를 높이기 위해 머신러닝 기법을 적용한 연구이다. 산불 피해면적이 가장 큰 강원도를 중심으로 2003년부터 2016년까지 총 14년의 산불 자료를 이용하였다. 기상자료의 오차를 줄이기 위해 강원도를 9개의 구역으로 나누어 각 구역 관측소의 기상자료를 이용하였다. 9개의 구역으로 나누어 각 구역의 산불 예측 모형을 만들게 되면 산불이 발생한 날(majority)과 산불이 발생하지 않은 날(minority)의 비율 차이가 큰 불균형 문제가 발생한다. 불균형 문제에서는 모델의 성능이 떨어지는 현상이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 여러 샘플링 방법을 적용하였다. 또한 모델의 정확도를 높이기 위해 캐나다 산불 기상 지수(FWI)의 5가지 지수를 파생변수로 사용하였다. 모델링 방법은 통계적 방법인 로지스틱 회귀분석 방법과 머신러닝 방법인 random forest와 xgboost 방법을 사용하였다. 각 구역의 최종모델의 선택기준을 정확도, 민감도, 특이도를 고려하여 정했으며, 9개 구역의 예측 결과는 산불이 발생한 104건 중 80건의 발생 예측에 성공하였으며 산불이 발생하지 않은 9758건 중 7426건의 발생하지 않음을 예측했다. 전체의 정확도는 76.1%였다.

기상청 동네예보의 영농활용도 증진을 위한 방안: I. 기온역전조건의 국지기온 보정 (Improving Usage of the Korea Meteorological Administration's Digital Forecasts in Agriculture: I. Correction for Local Temperature under the Inversion Condition)

  • 김수옥;김대준;김진희;윤진일
    • 한국농림기상학회지
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    • 제15권2호
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    • pp.76-84
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    • 2013
  • 기상청 동네예보의 공간규모를 농촌현실에 맞게 상세화 하는 일은 농업기상정보의 가치를 높이기 위한 전제조건이다. 이 연구에서는 기온역전조건에서 기상청의 중규모 기온예보를 집수역 내 지형특성이 반영된 국지기온예보로 상세화 할 수 있는 간단한 기법을 제시하였다. 지리산 남사면에 위치한 전형적인 복잡지형의 농촌 집수역($50km^2$)을 대상지역으로 선정하고, 2011년 10월부터 2012년 4월 기간 중 기온역전에 의한 냉기집적이 의심되는 62일에 대해 동네예보 0600기온자료($5km{\times}5km$ 격자)를 수집하였다. 여기에 단일집수역의 냉기호 및 온난대효과를 모의할 수 있는 소기후모형을 적용하여 상세격자($30m{\times}30m$) 단위로 표출하였다. 연구대상지역에 설치된 무인기상관측기 12지점 자료를 이용, 보정된 0600 기온예보값을 검증한 결과, 기온역전일의 평균 ME는 ${\pm}1^{\circ}C$, RMSE는 $1.6^{\circ}C$를 보였다. 이 결과는 동네예보 경우(ME ${\pm}2^{\circ}C$, RMSE $1.9^{\circ}C$)에 비하여 지역적 편기성이 크게 개선된 것으로서, 찬 공기가 집적되는 저지대에서 더욱 개선효과가 컸다. 보정된 예보기온의 추정오차가 $2^{\circ}C$ 미만인 경우는 전체 기온역전일 중 80%에 해당하였으며, 절반 정도는 추정오차가 $1^{\circ}C$ 이내였다. 동상해 위험이 큰 기상조건에서 소기후모형에 의해 보정된 동네예보를 지역 내 각 농장에 제공할 경우 무보정 동네예보를 제공하는 것에 비해 신뢰도를 크게 높일 수 있어 동상해 위험의 조기경보시스템 실용화에 기여할 것으로 기대된다.

상세화된 CMIP5 기후변화전망의 다중모델앙상블 접근에 의한 농업기후지수 평가 (Evaluation of Agro-Climatic Index Using Multi-Model Ensemble Downscaled Climate Prediction of CMIP5)

  • 정유란;조재필;이은정
    • 한국농림기상학회지
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    • 제17권2호
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    • pp.108-125
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    • 2015
  • 다수의 기후요소를 지수화하고 특정지역의 기후 자원량을 분석하여, 종합 및 판단하는 과정은 특정지역의 농업기후자원의 특성을 한 눈에 알 수 있게 한다. 농업기후자원의 특징을 단순 명료하게 표현한 것을 농업기후지수라고 하는데, 이 지수는 기후자원(예, 기온, 일사, 강수)으로부터 작물의 생육과 수량 추측을 위한 가능성과 여러 가지 영농기술을 실시하는데 필요한 기초자료를 제공함으로써 농업생산성의 주요 지표가 될 수 있다. 그러나 농업기후지수는 절대적인 것이 아니기 때문에 기후변화에 따라 항상 변화할 수 있다. 최근 IPCC 제5차 평가보고서에서 온실가스 대표경로(RCP)에 따른 시나리오가 많은 연구에 이용됨에 따라서 기후정보의 역학 및 통계적 규모축소를 통한 미래기후변화전망정보의 불확실성을 고려한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 IPCC 제5차 평가 보고서에 사용된 RCP 시나리오를 기반으로 비모수적 분위사상법을 이용한 상세화된 기후변화 전망정보를 바탕으로 한반도의 농업기후지수(예, 식물기간 및 작물기간, 생장도일, 무상기간)의 시공간적인 변화와 불확실성을 평가하였다. 동일한 과거 기간에 대하여 기후모델(GCM)으로부터 계산된 농업기후지수와 관측자료에 의해 계산된 농업기후지수를 비교한 결과, KMA-12.5km를 제외하고 사용된 8개 개별 GCM의 농업기후지수의 각각의 평균은 4대강 유역 모두에서 관측자료에 의해 계산된 값의 평균과 비교적 잘 일치하여 개별 GCM 뿐만 아니라 다중모델앙상블(MME)의 과거기후 재현성에는 문제가 없는 것으로 확인하였다. 또한 불확실성을 고려하기 위한 MME 계산에서 사용되는 GCM의 개수가 무한적으로 증가한다고 해서 오차가 줄어들지 않았다. 추가 연구가 계속 필요하지만, 본 연구에서 3-4개의 GCM을 사용하는 경우 확실하게 오차가 개선되기 시작하였으며, 대체로 7-8개 이후부터는 더 이상 오차가 개선되지 않았다. 미래전망 결과에서, 4대강 유역 전체에 대하여 inmcm4가 과거 기간의 MME에 대한 RCP 4.5에서 1% 증가, RCP 8.5에서 2% 증가로 9개 개별 GCM 중에서 가장 낮았고, CanESM이 과거 기간의 MME에 대하여 RCP 4.5에서 10%, RCP 8.5에서 15% 증가로 가장 높은 증가를 보였다. 4대강 유역의 시공간분포의 변화에서 관측자료와 다른 경향을 보이는 개별 GCM이 있어서 지형 특성과 개별 GCM의 일변동 특성을 반영할 수 있는 상세화 방법의 개선 및 개발이 필요하다. 도출 및 평가된 본 연구의 농업기후지수는 농업용 상세 전자기후도와의 활용뿐만 아니라, 후속 연구를 위한 농업이상기후지수 및 생산성지수의 평가에 활용될 수 있을 것이다. 예를 들면, 낙동강 유역과 영산-섬진강 유역의 무상기간 증가로부터 '겨울기간이 짧아질 수 있다'라고 가정할 경우, 농업이상 기후지수(예, 저온발생빈도) 분석을 통해 겨울작물의 생산성지수의 불확실성 증감 혹은 재배시스템(예, 이모작 혹은 이기작 등)의 변화에 대한 불확실성 증감 등에 대한 평가에 활용될 수 있을 것이다.