목적 : 본 연구는 고령자의 라이프스타일이 어떤 형태로 유형화되는지에 대해 라이프스타일 잠재 집단 유형을 분석하고 각 집단의 유형별 특성을 파악하여 고령자의 건강과 삶의 질 증진을 위한 기초자료를 마련하기 위해 수행되었다. 연구방법 : 본 연구에는 횡단연구방법이 사용되었다. 2019년 4월부터 5월까지 고령자의 라이프스타일 유형을 파악하기 위해 만 65세 이상의 국내 지역사회 거주 노인 184명을 대상으로 설문조사가 이루어 졌다. 수집된 설문자료를 활용하여 잠재프로파일분석(LPA)을 실시하였고, 도출된 각 유형별 특성과 영향요인을 확인하기 위해 χ2 검정, 다항로지스틱회귀분석 등을 활용하였다. 결과 : 연구결과, 고령자의 라이프스타일은 중 첫 번째 영역인 신체적 활동부분에서는 '소극적 운동 참여형(31.1%)', '저강도 운동 집중형(54.5%)'과 '균형적 운동 참여형(14.5%)'인 3개의 잠재집단으로 분류되었다. 활동 참여의 경우 '비활동형(12%)', '생활유지형(61%)', '활동적 노년형(27%)'인 3집단으로 분류되었으며, 마지막 식이습관에 대한 경우 '전반적 영양부족형(13.5%)'과 '균형적 영양 섭취형(86.5%)' 2집단으로 분류되었다. 또한 라이프스타일 유형이 고령자의 건강과 삶의 만족도에 미치는 영향을 파악하기 위해 다항로지스틱회귀분석을 실시한 결과, 활동적·균형적 라이프스타일에 속할수록 삶의 질과 건강 수준이 전반적으로 높은 곳으로 확인되었다. 또한 이러한 유형의 예측요인에서 성별, 교육수준, 거주지역 등이 주요하게 작용하는 것으로 나타났다. 결론 : 고령자가 보다 다양한 활동에 균형적으로 참여하고, 활동적인 일상생활을 수행할 때 건강과 삶의 만족도가 증진됨이 분석되었다. 따라서 본 연구결과를 토대로 고령자의 라이프스타일 유형에 맞춘 실증적·정책적 개입 방안을 제안하였다.
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.
본 연구는 기상청에서 운용 중인 영국 the United Kingdom Earth System Model (UKESM)을 리눅스 클러스터에 설치하여 과거 28년 기간에 대해 적분을 수행하고, 추가적인 수치 실험을 수행하여 얻은 결과와 비교한다. 설치한 UKESM은 저해상도 버전이지만, 대류권 대기 화학-에어로졸 과정과 성층권 오존 화학 과정을 동시에 모의하는 United Kingdom Chemistry and Aerosol (UKCA) 모듈을 포함하고 있는 최신 버전이다. 본 연구에 사용된 UKCA가 포함된 UKESM (UKESM-UKCA)은 전체 대기에서의 화학, 에어로졸, 구름, 복사 과정이 연동된 모델이다. CMIP5 기존 배출량 자료를 사용하는 UKESM 기준 적분 수치 모의와 함께, 동아시아 지역 이산화황(SO2) 배출이 기상장에 미치는 영향을 평가하기 위하여 CMIP5 SO2 배출량 대신 최신의 REAS 배출자료로 교체한 실험 적분 수치 모의를 수행하였다. 두 수치 모의의 기간은 모두 1982년 1월 1일부터 2009년 12월 31일까지 총 28년이며, 모델 결과는 동아시아 지역 에어로졸 광학 두께, 2-m 온도, 강수 강도의 시간 평균값과 시간 변화 경향의 공간 분포를 분석하고 관측자료와 비교하였다. 모델에서 얻어진 온도와 강수 강도의 공간 분포 패턴은 관측자료와 전반적으로 유사하였다. 또한 UKESM에서 모의된 오존 농도와 오존전량의 공간 분포도 위성 관측 자료와 분포 패턴이 일치하였다. 두 UKESM 실험 적분 모의 결과로 얻어진 온도와 강수 강도의 선형 변화 경향의 비교를 통해, 동아시아 지역 SO2 지면 배출은 서태평양과 중국 북부지역에 대한 온도와 강수량의 변화 경향에 중요한 요인임을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 슈퍼컴퓨터에서만 운용되던 UKESM이 리눅스 클러스터 컴퓨팅 환경에도 설치되어 운용이 가능하다는 점을 제시한다. 대기 환경 및 탄소순환을 연구하는 다양한 분야의 연구자들에게도 대기-해양-지면-해빙이 상호작용하는 UKESM와 같은 지구시스템모델이 활용될 가능성과 접근성이 높아졌다.
본 연구는 섭입대 환경에서 다양한 액체들과 제올라이트와의 반응을 이해하기 위한 선행단계로, 섭입대 내 대표 제올라이트 중 하나인 스틸바이트(NaCa4(Al9Si27)O72·28(H2O))의 압축거동을 관찰하였다. 물과 NaHCO3 용액을 매개체로 사용하였으며, 상압에서 최대 2.5 GPa까지 가압하였다. 1.0 GPa 이하에서는 두 실험 모두 0.001~0.004 GPa-1 범위의 낮은 선형압축률과 220(1) GPa의 높은 체적탄성률을 보였다. 이는 물분자 또는 양이온이 스틸바이트의 채널 내부로 유입되면서 구조가 매우 치밀해졌기 때문으로 추측된다. 반면, 1.0 GPa 이상에서는 두 실험의 경향이 다르게 관찰되었다. 물의 실험에서는 c축, NaHCO3의 실험에서는 b, c축의 선형압축률이 모두 0.006(1) GPa-1으로 급격하게 증가하였다. 체적탄성률은 물과 NaHCO3의 실험에서 각각 40(1), 52(7) GPa의 값을 보여, 1.0 GPa 이전과 비교했을 때 압축률이 4배 이상 높아졌다. 이는 1.0 GPa 이상의 압력에서 압력매개체 내 물이 얼기 시작하면서 스틸바이트 내부로 유입이 멈추었고, 단지 채널 내에서 양이온 및 물분자가 이동함에 따라서 생기는 현상으로 판단된다. 특히 NaHCO3의 실험에서는 소듐 양이온이 치환됨에 따라 구조 내부의 분포가 달라졌을 것으로 추측되며, 이는 (001)과 (020)피크의 상대강도 비율이 물의 실험과 다른 경향으로 나타난 것을 근거로 예상해볼 수 있다.
국내외로 첨단 ICT 융합기술이 농업 분야에 적용되기 시작하면서, 시설원예 설비들이 고도화되고, 스마트팜 구축 기술 및 인력이 축적되기 시작하였다. 그러나 우리나라 농촌의 경우, 농업생산 연령의 고령화, 국내 농촌 인구의 지속적인 유출, 저출산 등으로 인하여 스마트팜 확대 및 적용에 어려움이 많은 실정이다. 따라서 공간 및 시간에 구속을 받지 않는 간편한 농업인 교육 프로그램이 필요하며, 최근 부상하고 있는 시뮬레이션 기술을 활용한다면 농업 교육용 시뮬레이션 툴 개발도 가능할 것으로 판단된다. 온실 환경 제어 모델을 이용한 시뮬레이션은 다양한 지역과 기상 조건 하에서 대상 온실의 열과 물질에너지의 상호작용을 합리적으로 예측할 수 있게 해준다. 본 연구에서는 온실 환경 제어 모델을 활용하여 외부 기상 데이터를 통해 온실의 환경 변화를 예측하고 가상의 환경 제어시스템을 통해 환경 제어 시 필요한 에너지값들을 시뮬레이션 할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 이용자가 직접 맞춤형 환경 제어를 할 수 있도록 편의성을 고려한 사용자 인터페이스를 구축할 것이며, 실제 파프리카 재배 온실의 제어 요소들을 반영할 수 있도록 설계될 것이다. 농업용 교육 시뮬레이션 툴을 최근 활발하게 연구가 이루어지고 있는 작물 생육 모델링 기술 및 전산유체역학 기술과 융합하면 더욱타당한 결과를 보일 것이다.
최근 지구관측 위성이 급격히 발전함에 따라 사용자의 수가 증가하고 있다. 이에 따라 지구관측위성위원회(Committee on Earth Observation Satellites, CEOS)에서는 분석준비자료(Analysis Ready Data, ARD)라는 개념을 제안하고 분석준비자료의 요구 조건을 CEOS ARD for Land (CARD4L)로 정의하여 사용자 친화적인 위성영상을 제공하기 위해 노력하고 있다. 분석준비자료에는 육상분석에 불필요한 픽셀이 식별된 마스크(Unusable Data Mask, UDM)가 영상과 함께 제공되어야 한다. UDM의 종류는 구름, 구름 그림자, 지형그림자 등이 있다. 지형그림자는 지형기복이 큰 산악지형에서 발생되며 지형그림자가 생긴 지역은 복사조도가 낮기 때문에 분석 결과에 오류를 야기시킨다. 기존 지형그림자 탐지연구는 지형그림자 보정을 위해 지형그림자 픽셀을 탐지하는데 목적을 두었지만, 이것은 지형보정 기법으로 대체 가능하다. 따라서 지형그림자 탐지 목적을 확장할 필요가 있다. 산림과 농업분석을 목적으로 한 차세대중형위성 4호(CAS500-4)의 활용을 위해 본 연구에서는 지형그림자 탐지 범위를 태양의 영향을 적게 받는 지역까지 확장하였다. 본 논문은 남북한을 대상으로 지형그림자 마스크 생성을 위해 지형그림자 탐지 가능성을 분석하는데 목적이 있다. 지형그림자 탐지를 위해서 태양의 위치, 지표면의 경사와 경사방향을 이용한 음영기복 알고리즘을 사용하였다. 한반도를 촬영한 5 m급 공간해상도의 RapidEye 영상과 10 m급 공간해상도의 Sentinel-2 영상들을 대상으로 참값과 비교하며 최적의 음영기복 임계값을 결정하였다. 결정된 임계값을 사용하여 지형 그림자 탐지를 수행하고 결과를 분석하였다. 정성적 결과로는 전체적으로 참값과의 형상이 유사함을 확인하였다. 정량적 실험결과는 F1 score가 대부분 0.8에서 0.94 사이인 것을 확인하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 남북한을 대상으로 자동적인 지형그림자 탐지가 잘 수행됨을 확인하였다.
해상에서는 재난·재해 사고가 발생했을 시 바람 등에 의한 기상영향과 해류, 조류와 같은 해상영향에 의해 피해 규모가 달라지게 되며, 빠른 현장 파악을 통해 적합한 방제 방안을 세워 피해 규모를 최소화할 의무가 있다. 특히, 해상에 유출되는 오염물질 중 상대적으로 낮은 점도와 표면장력으로 인해 해수면에서 얇은 막으로 존재하는 오염물질은 육안으로 식별하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 현장에서 쉽게 활용 가능한 촬영장비를 활용하여 RGB 이미지에서 해수면의 부유성 오염물질을 탐지하는 알고리즘을 개발하고, 실 해역에서 획득된 입력자료를 활용하여 알고리즘의 성능을 평가하고자 한다. 개발된 알고리즘은 영상 강화 기법을 활용하여 오염물질과 일반 해수면의 강도값 대비를 향상시키고, 히스토그램(Histogram) 분석을 통해 배경 임계값을 찾아 오염물질 이외의 부유물질을 제거하여 최종적으로 오염물질을 분류한다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘의 성능평가를 위해서 대체물질을 이용한 실 해역 테스트를 수행하였으며, 대부분의 부유성 해양오염물질은 탐지되었으나 파도가 강한 곳에서는 오탐지 영역이 발생하였다. 그러나 기존 알고리즘에서 단일 임계값을 사용한 탐지 방법보다 약 3배 이상의 개선된 탐지 결과를 보여준다. 본 연구개발 결과를 통해 기존 현장에서 육안으로 식별이 어려웠던 부유성 해양오염물질을 탐지함으로써 현장에서의 방제 대응 활동에 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
산불은 예측이 어려운 재해이기 때문에 실시간 모니터링을 통해 빠르게 대응하는 것이 중요하며, 정지 궤도 위성 영상은 광역을 짧은 시간 간격으로 모니터링할 수 있어 산불 탐지 분야에 활발히 이용되고 있다. 기존의 위성 영상 기반 산불 탐지 알고리즘은 밝기 온도의 통계량 분석을 통한 임계값 기반으로 이상치를 탐지하는 방향으로 진행되어 왔다. 그러나 강도가 약한 산불을 탐지하기 어렵거나, 적절한 임계값 설정의 어려움으로 일반화 성능이 저하되는 한계점이 있어 최근에는 기계학습을 이용한 산불 탐지 알고리즘들이 제시되고 있다. 현재까지는 random forest, VanillaConvolutional neural network (CNN), U-net 구조 등의 비교적 간단한 기법이 적용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 정지궤도 위성인 Advanced Himawari Imager를 이용하여 동아시아와 호주를 대상으로 State of the Art (SOTA)딥러닝 기법을 적용한 산불 탐지 알고리즘을 개발하고자 하였다. SOTA 모델은 EfficientNet과 lion optimizer를 적용하여 개발하고, Vanilla CNN 구조를 사용한 모델과 산불 탐지 결과를 비교하였다. EfficientNet은 동아시아와 호주에서 0.88 및 0.83의 F1-score를 기록함으로써 CNN (동아시아: 0.83, 호주: 0.78)에 비해 뛰어난 성능을 입증하였다. EfficientNet에 불균형 문제 해결을 위한 weighted loss, equal sampling, image augmentation 기법 적용 시, 동아시아와 호주에서 각각 0.92와 0.84의 F1-score를 기록함으로써 적용 전(동아시아: 0.88, 호주: 0.83)에 비하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 제시된 SOTA 딥러닝 기법의 산불 탐지에의 적용 가능성과 딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 고려해야 할 방향은 향후 산불탐지 분야에 대한 딥러닝 적용에 도움이 될 것으로 기대된다.
두만강 하류의 숲은 북한, 중국, 러시아를 연결하는 중요한 산림생태계로서, 국제적인 멸종위기종인 호랑이(Panthera tigris)와 표범(Panthera pardus)을 포함한 다양한 야생동물들에게 서식환경과 이동경로를 제공하여 준다. 본 연구는 두만강 하류, 특히 중국과 북한을 연결하는 잠재적인 생태통로로서 한반도의 생물다양성 보전과 복원에 중요한 역할을 할 수 있는 밀강 지역에 초점을 맞추고 있다. 2019년 5월부터 2021년 5월까지 이 지역에 설치한 48대의 무인센서카메라를 통해 출현하는 포유류 종을 확인하고 그들의 상대개체수와 점유율 및 분포 현황을 파악하는 것을 목표로 하였다. 그 결과 총 18종의 포유류가 밀강 지역에 서식하고 있으며, 그 중에는 호랑이와 표범 등 대형 육식동물도 포함되고 있음을 확인하였다. 이 지역의 주요 포유류인 유제류 4종에 대한 점유율과 탐지율, 분포를 추정한 결과, 특히 노루(Capreolus pygargus)와 멧돼지(Sus scrofa)가 높은 점유율을 보였다. 노루는 모든 지역에 분포하며 예측 점유율은 0.97로 높게 나타났으나, 고도, 도시 주거용지, 패치 밀도 등의 영향을 받는 것으로 나타났다. 멧돼지는 0.73의 예측 점유율을 보이며 전 지역에 분포했으며, 습지 비율, 방목 강도, 사면에 대한 공간이질성 등의 인자가 점유율과 탐지율에 영향을 주었다. 꽃사슴(Cervus nippon)의 예측 점유율은 0.48로서 특정 지역에 국한되어 분포하였으며, 경사도와 서식지 파편화 다양성이 탐지율에, 방목 강도와 개방된 숲의 비율이 점유율에 각각 영향을 주었다. 고라니(Hydropotes inermis)는 아주 낮은 점유율(0.06)을 보이며 두만강 유역을 따라 분포했으며, 고도가 낮은 곳의 점유율이 높고 사면의 공간이질성이 높은 곳에서 탐지율이 높았다. 본 연구는 밀강 지역이 두만강 하류의 다양한 포유류 개체군을 유지하는 서식지인 동시에, 동물의 이동성과 서식지의 연결성을 유지하는 잠재적 생태통로로서 중요한 역할을 할 수 있음을 확인하였다. 동시에 본 연구에서 개발된 점유율 예측 모형은 향후 인간의 교란에 노출된 두만강 유역의 포유류 분포를 예측하고 국경지대의 생태통로를 파악하고 보호하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
1991-2020년의 30년 동안 봄철(3-5월)에 북극-동아시아 지역의 지표면 부근 대기 온난화가 북극 진동에 따라 한국의 서울에서 발생하는 황사 사례일의 종관 기상 특성에 미치는 영향을 분석하였다. 북극-동아시아 지역의 봄철 온난화 증가는 한국의 서울에서 황사 사례일을 6일을 감소시켰고, 황사 사례일의 PM10 질량 농도도 -1.6 ㎍ m-3yr-1으로 강도를 약화시키는데 기여하고 있었다. 2010년대 한국에서 감소하고 있는 황사 사례일에 대한 동아시아 지역의 종관 기상 특성은 음(-)의 잠재소용돌이도(Potential Vorticity Unit; PVU)로 나타나는 고기압성 활동이 증가하고 있었다. 또한, 한국에서는 음(-)의 북극진동지수(Arctic Oscillation Index; AOI)에서 황사 사례일이 증가하고 양(+)에서는 감소하는 정적 편포를 보였다. AOI가 음(-)인 황사 사례일에서는 중국 대륙에 온난한 고기압이 강화되고 있었다. 더불어 한대 제트의 중심 위치가 북쪽으로 이동하면서 몽골과 중국 북부에서는 한대 기단의 남하에 의한 저기압성 활동이 약해지고 있었다. 황사의 발생이 감소하였을 뿐 아니라 발원지로부터 한국으로 황사를 수송하는 풍속이 감소하고 있었다. 반면, AOI가 양(+)인 황사 사례일에서는 중국 대륙에 광역적으로 온난하고 정체적인 고기압이 위치하고 있었으며, 한대 제트의 북쪽이 더욱 냉각되어 있었다. 몽골-중국 북부-한국에 이르는 지역에서 하층 대류권의 현저한 풍속 감소가 황사 발생을 감소시킬 뿐 아니라 장거리 수송을 약화시키는 원인이 되는 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.