• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 추계학술대회
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• pp.68-69
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• 2023

전 세계적으로 기후변화에 대응하기 위하여 탈탄소화의 중요성이 강조되고 있으며, '2050 탄소중립'이 글로벌 의제로 부상하였다. 국내 항만공사는 우리나라 정부의 탄소중립 추진과제에 맞추어 세계적인 탄소중립 규제 흐름에 동참하고 있다. 항만에서 탈탄소화가 중요하게 인식되기 시작하면서, 2010년대 이후로 유해산출물을 고려한 컨테이너터미널 효율성 분석이 다양하게 진행되고 있다, 하지만, 이산화탄소 배출량을 고려하여 국내 컨테이너터미널의 효율성을 비교분석한 연구는 부족한 실정이다. 그리고 대부분의 선행연구는 IPCC 가이드라인에서 제시하고 있는 Tier 1 기준에 따라 이산화탄소 배출량을 측정하였으며, Tier 3 기준에 따라 효율성을 분석한 연구는 전무한 상황이다. 이에 본 연구에서는 17개 국내 컨테이너터미널 운영사를 대상으로 Tier 3 방식 기준 이산화탄소 배출량 지표를 활용하여 효율성을 분석하였다. 그리고 DEA-SBM 모형과 Undesirable Outputs 모형 분석결과를 비교하여 유해산출물 고려 전후의 효율성 변화를 파악하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제48권3호
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• pp.171-180
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• 2024

전 세계적으로 기후변화에 대응하기 위하여 탈탄소화의 중요성이 강조되고 있으며, '2050 탄소중립'이 글로벌 의제로 부상하였다. 국내 항만공사는 정부의 탄소중립 추진과제에 맞추어 세계적인 탄소중립 규제 흐름에 동참하고 있다. 항만에서 탈탄소화가 중요하게 인식되기 시작하면서, 2010년대 이후로 유해산출물을 고려한 컨테이너터미널 효율성 분석이 다양하게 진행되고 있다. 하지만, 이산화탄소 배출량을 고려하여 국내 컨테이너터미널의 효율성을 비교분석한 연구는 부족한 실정이다. 또한, 대부분의 선행연구는 IPCC 가이드라인에서 제시하고 있는 Tier 1 기준에 따라 이산화탄소 배출량을 측정하였으며, Tier 3 기준에 따라 효율성을 분석한 연구는 미비한 상황이다. 이에 본 연구에서는 17개 국내 컨테이너터미널 운영사를 대상으로 Tier 3 방식 기준 이산화탄소 배출량 지표를 활용하여 효율성을 분석하였다. 그리고 DEA-SBM 모형과 Undesirable Outputs 모형 분석결과를 비교분석하여 유해산출물 고려 전후의 효율성 변화를 파악하였다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제26권2호
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• pp.229-255
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• 2017

본고는 기후변화가 우리나라 산림 구성에 미치는 영향을 파악하기 위해 분할자료 회귀분석을 이용하여 임상모형을 구축하였으며, 기후 및 지형과 같은 자연적 요인 외에도 사회 정책적 요인들이 산림 구성에 어떠한 영향을 미치는지를 실증적으로 분석하였다. 또한 구축한 임상모형을 이용하여 기후변화가 미래 우리나라 산림을 어떻게 변화시킬지를 IPCC 시나리오를 바탕으로 예측해보았다. 분석결과 우리나라의 산림 구성은 자연적 요인 못지않게 사회 정책적 요인들의 영향을 크게 받는 것으로 나타났으며, 미래의 모든 기후변화 시나리오하에서 현재보다 침엽수림 비중이 줄어드는 것으로 나타났다. 특히 IPCC의 RCP 8.5에 해당하는 기후변화가 실현될 경우 2090년대까지 전체 산림면적의 약 10% 정도가 침엽수림에서 활엽수림으로 전환될 것으로 예측되었다. 기후변화로 인한 임상변화는 지역별로 상당히 이질적인 결과를 가져올 것으로 보이며, 현재 침엽수림 비중이 상대적으로 낮은 내륙지역의 침엽수림 면적을 더욱 크게 감소시키는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.124-124
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• 2012

기후변화가 수자원에 미치는 영향을 예측하는 데에 널리 사용되는 GCMs (General Circulation Models)는 모의 결과의 시 공간적 해상도가 낮기 때문에 상세화 (Downscaling) 기법을 거쳐 수문 모형에 적용된다. 상세화 기법은 크게 역학적 상세화 (Dynamical downscaling)와 통계적 상세화 (Statistical downscaling)로 구분되며, 종류가 매우 다양하고 각각의 모의 능력에 차이가 있으므로 적절한 기법을 선택할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 통계적 상세화 기법 중 인공신경망과 LARS-WG 모형을 활용하여 CGCM3.1 T63의 모의 결과를 상세화하고, 두 모형의 모의 결과를 비교하는 데에 있다. 인공신경망은 비선형함수에 의한 전이함수 모형인 반면 LARS-WG는 추계학적 기상 발생기 모형으로, 각 모형을 이용해 CGCM3.1 T63의 강수량 및 평균기온 모의 결과를 서울 지역에 대해 공간적으로 상세화하였다. 모형의 검 보정은 1971년부터 2000년까지 30년 동안의 서울 관측소 일 기상 자료와 CGCM3.1 T63 (20C3M 시나리오) 모의 결과를 이용하여 수행하였다. 각 기법의 비교 및 평가는 2001년부터 2011년까지 11년 동안의 일 기상 자료와 CGCM3.1 T63 (IPCC SRES A1B 시나리오) 모의 결과를 이용하였다. 분석 결과, 인공신경망 모형은 입력 자료의 형태에 따라 모의 결과가 크게 달라지는 특성을 보였으며, LARS-WG 모형은 강수량을 실제보다 과소 추정하는 경향을 보였다. 본 연구에서는 강수량과 평균기온만을 대상으로 하였으나, 추후에 다른 기상인자를 고려함으로써 모형의 적용성을 보다 종합적으로 판단할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.189-189
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• 2015

본 연구는 기후변화의 영향을 고려한 포아송 강우생성모형의 일종인 MBLRP(Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse)를 개발하고, 대한민국 주요 도시에 대해 향후 100년간 강우의 변화를 살펴보았다. 기존 MBLRP 모형에서 기후변화에 따른 강우량 변화를 고려할 수 있도록 GCM 모형의 강우 자료를 활용하였고, GCM 모형으로부터 발생하는 불확실성을 고려하기 위해 IPCC의 RCP(Representative Concentration Pathways) 시나리오를 모의한 16개의 GCM 모형을 사용하였다. 2007년부터 2099년까지의 미래기간을 3개의 시 구간으로 구분하고, 16개 GCM 앙상블을 사용하여 미래기간 동안 대한민국 16개 도시에 대해 1000개의 샘플을 BWA 방법을 이용하여 생성하였다. 제어기간(1973-2005) 대비 미래기간(2007-2099)의 변화율을 나타내는 FOC(factor of change)와 온도의 연별 변화율을 나타내는 SF(scaling factor)의 개념을 결합하여 미래기간에 대한 CF(correction factor)를 산정하였다. 이때 CF는 16개 도시의 연 단위 강우량 변화 비율을 월별로 나타내며, 제어기간의 월 강우 관측치와 CF를 몬테카를로 모의를 실시하여 미래기간의 강우 시나리오를 산정한다. 이를 통해 월 평균 강우량 통계치를 연 단위로 얻을 수 있으며, 월 평균 강우량이 월 평균 분산, 무강우확률, 자기상관계수와 가지는 선형 관계를 통해 강우 통계치를 산출한다. 이와 같은 강우 통계치는 가상강우생성모형인 MBLRP 모형에 입력 자료로 활용되어 월 강우량을 시 단위의 강우 시계열 자료로 생성해낸다. 최종적으로 MBLRP 모형으로 산정된 시 단위 강우 시계열은 기후변화 영향을 고려한 GCMs 앙상블로 생성된 강우 시나리오를 기반으로 산출되기 때문에 향후 수자원 분석에 활용 가능할 것이라 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권10호
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• pp.877-889
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• 2009

본 연구에서는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 미래 기후변화가 충주댐 유역(6,585.1 km$^2$)의 하천수질에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 미래 기상자료는 IPCC에서 제공하는 A2, A1B, B1 배출시나리오를 포함하는 ECHAM5-OM 모형의 결과를 과거 30년(1977-2006, baseline period) 기후자료를 바탕으로 편이보정(bias correction)과 Change Factor Method로 Downscaling 하였다. 6년(1998-2003) 동안의 일별 유출량 및 월별 수질(SS, T-N, T-P) 자료를 이용하여 모형의 보정 및 검증을 실시한 후, Downscaling된 ECHAM5-OM의 A2, A1B, B1 시나리오에 대해 2020s, 2050s, 2080s로 대별되는 미래의 수문학적 거동 변화 및 하천수질 변화를 전망하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권6호
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• pp.551-563
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• 2016

기후변화에 관한 정부간 협의체 (Intergovernmental Panel on Climate Change; IPCC)의 4차 및 5차 보고서에 따르면 인류 활동에 의한 기후변화가 산업혁명 이후 급속하게 진행되고 있다고 한다. 기후변화는 주로 온도와 이산화탄소 농도의 변화로 감지되는데, 지난 100여년 간 지구 평균 온도는 $0.74^{\circ}C$ 상승하였으며, 대기 중 이산화탄소의 농도는 최소 800,000년 동안의 최대치를 기록하였다 (IPCC, 2007, 2014). 이러한 기후 변화는 수문학 연구에서 중요한 강수, 증발산, 토양수분 등에도 커다란 영향을 미치므로 이에 대한 꾸준한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 아시아 지역을 대상으로 1951년부터 2100년까지의 주요 에너지 인자들에 대한 모의를 실시하였다. 전 세계적으로 다양한 분야에서 사용되고 있는 Common Land Model을 미래 예측을 위한 기반으로 활용하였으며, 강제입력자료는 기후변화에 대응하기 위하여 IPCC 5차 보고서에 소개된 가장 최신의 온실가스 시나리오인 대표농도경로 (Representative Concentration Pathway; RCP)를 활용하였다. 과거 기간에 대한 순복사량, 현열 및 잠열에 대한 검증은 Asiaflux 사이트에 속한 5개 지점의 자료를 활용하여 수행하였으며, 모든 인자들에 대하여 모형의 월별 경향성이 관측 자료와 거의 일치함을 확인하였다. 미래 기간의 모의에 대해서는 RCP 4.5 및 RCP 8.5를 활용한 모의 모두 순복사량은 거의 변화가 없었으며 현열은 대체적으로 하강하는 경향을, 이와 대조적으로 잠열의 경우에는 상승하는 경향을 나타내었다. 특히 RCP 8.5를 활용한 결과에서 이 증감폭은 더 크게 나타났으며, 2060년대 후반부터 순복사량과 현열의 변동성이 매우 커지는 등의 극한기후의 특징을 나타내는 것으로 보인다. 추후 연구에서는 본 연구를 토대로 다양한 시나리오를 활용하여 더욱 다양한 조건하에서의 에너지 인자 및 다른 수문학적 주요 인자들에 대한 모의를 수행할 예정이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권5B호
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• pp.441-452
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• 2009

본 연구에서는 IPCC DDC를 통해서 제공되는 월 단위 기후모형의 결과를 바탕으로 일 강수를 발생할 수 있는 일 강수 발생모형을 제안하고, 이를 이용해 기후변화가 일 강수빈도에 미치는 영향평가 기법을 기상청산하 서울지점을 대상으로 제시하고자 하였다. 본 연구에서 제안하는 일 강수발생모형은 2 state 마코브 체인 모형을 기반으로 개발되었으며, 강수를 발생시키는데 필요한 천이확률과 강수의 양을 결정짓는 Gamma-2 분포의 규모매개변수 및 형상매개변수는 회귀분석에 의한 월총강수량과의 관계를 통해서 산정되었다. 제시된 회귀분석 결과에 기후모형으로부터 K-NN방법에 의해서 서울지점으로 축소된 월 총강수량을 적용하여 기후변화가 고려된 일 강수를 발생시켰다. 기후모형으로는 BCM2모형을 사용하였으며, 20c3m 시나리오를 기준시나리오로 하여 A2 시나리오에서의 일 강우빈도의 차이를 산정하여 관측된 일 강우 빈도에 적용하였다. 빈도해석을 위한 분포형으로는 Gumbel분포를 선정하였으며, 매개변수 추정을 위하여 확률가중모멘트 방법을 적용하였다. 연구결과 미래 서울지역의 빈도별 일 강수량은 2020s에는 다소 감소, 2050s, 2080s 에는 다소 증가하는 것으로 예상 되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.945-945
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• 2012

본 연구에서는 낙동강 수계의 안동댐 유역을 대상지역으로 선정하여 미래 기후변화 시나리오에 따른 댐 유역의 수환경 영향을 예측해 보고자 하였다. 특히 미래기후에 대한 수환경 평가는 기후자료를 입력 값으로 요구하는 강우-유출모형을 이용하거나 유량 이외에 유사, 영양물질과 같은 수질인자를 동시에 모의할 수 있는 유역모형을 이용하여 평가하는 것이 일반적이다. 이를 위해 선행연구로 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제공하는 AR4 시나리오의 RCM 자료를 ANN(Artificial Neural Network)기법을 이용하여 안동댐 유역의 총 4개 기상관측소에 대한 과거 20년(1991~2010) 실측자료를 바탕으로 미래 강수 및 습도 그리고 온도에 대해 상세화 하여 미래 기후 시나리오를 생산하였다. 또한 안동댐 유역 단위의 수질을 예측하기 위해 토양과 토지이용 및 토지관리 상태에 따른 수문-수질 모의가 가능한 유역모형인 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)을 이용하였다. 과거의 기상자료와 수질자료를 이용하여 유역모델의 검 보정을 실시하였으며 모형의 보정 및 검증결과에 따른 적합성과 상관성을 판단하기 위해 결정계수($R^2$)와 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 사용하였으며, 모형의 효율성 검증으로는 Nash and Sutcliffe(1970)가 제안한 모형효율성계수(NSE)를 사용하였다. 최종적으로 기후 시나리오에 대해서 전망된 지역상세기후를 유역모형의 입력자료로 이용하여 안동댐 유역의 미래수문 및 수질을 예측하고자 하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.120-124
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• 2009

기후변화로 인한 사회, 경제, 자원, 환경, 수자원 등에 영향분석은 세계적인 연구 트렌드로 자리 잡고 있다. 다양한 모형들이 기후변화 영향을 효과적으로 평가하기 위해서 개발되고 있으나 주로 강우-유출 모형을 통한 유출의 변화 특성을 모의하는데 대부분의 연구가 초점을 맞추고 있다. 그러나 기본적으로 사용되는 강수량자료의 정확한 추정이 기후변화 연구에서 가장 중요하다고 해도 과언이 아니다. 이러한 관점에서 GCM 기후모형으로부터 유도된 기후변화 시나리오로부터 여러 단계로 가공하여 모형의 입력 자료로 사용하기 위한 강수량 자료를 생산하게 된다. 이러한 과정을 총칭해서 Downscaling이라고 한다. 본 연구에서는 기후모형으로 얻은 정보를 유역단위의 수문시나리오로 변환하기 위한 통계학적 Downscaling의 연구이론 변천 상황을 종합적으로 검토하고 각 모형이 갖는 장단점을 분석하고자 한다. 즉, Weather Generator, Single-site Nonstationary Markov Chain, Multi-site Nonstationary Markov Chain, Multi-site Weather State Based Markov Model 등 다양한 모델의 변화 및 진보 과정을 살펴보고 실제 국내 유역에 적용하여 모형의 타당성을 평가해보고자 한다. 이를 위해 IPCC 기후변화 시나리오를 활용하였으며 일강수량자료계열의 특성치, 극치수문량 변동특성 등 기후변화에 따른 영향분석을 일부 실시하여 분석하였다.