산림경관모형은 산림생태계의 복잡한 구조와 다양한 기능의 동적특성을 연구하는데 적합한 모형으로 평가받는다. 산림경관모형은 경관생태학을 기반으로 제작되었으며, 그 특성상 넓은 시공간적 규모를 다루기 때문에 새로운 지역에 적용하는데 환경특성, 수종특성 등에 대한 모수화와 검증에 어려움이 있다. 이에 이 연구에서는 산림경관모형 LANDIS-II Biomass succession 익스텐션에 대한 국내 적용성을 평가하기 위해 계방산 일대를 대상으로 1) 공간정보 입력자료 제작 및 수종특성 모수화, 2) 모형의 보정, 3) 모형의 적용 및 검증방안을 제시하였다. 모형에 적용한 총 14수종은 국가산림조사(National Forest Inventory; NFI), 장기생태조사자료, 아고산대조사자료 기반의 수종별 중요도를 기반으로 선정하였으며, 공간정보 입력자료는 30m 해상도의 수치표고모형을 기반으로 제작한 생태역 지도와 NFI와 장기생태조사자료 기반의 초기 식생형 지도 등을 제작하였다. 수종별 생장모수(ANPPmax, Maxbiomass)는 한국, 중국, 일본 등 동아시아 지역의 생리실험 문헌자료를 종합하여 선정한 수종별 생리특성 모수(FolN, SLWmax, Halfsat, 생장온도, 내음성 등)를 PnET-II 모형에 적용하여 추정하였다. 모형의 보정과 검증은 모형과 조사자료의 수종별 지상부생물량을 비교하여 산출한 결정계수(R2)와 최소 제곱근 오차(RMSE)를 통해 실시하였으며, 검증결과 0.98의 R2와 8.9의 RMSE의 준수한 결과를 나타냈다. 따라서, 이 연구를 기반으로 한반도의 산림경관 변화를 모사할 수 있을 것으로 판단되며 산림관리, 산불, 풍해, 병충해, 기후변화 등 외적요인에 따른 산림경관 변화에 대한 연구가 수행될 수 있을 것으로 기대된다.
유입 하수의 성상은 하수처리장의 효율을 결정하는 중요한 요인이다. 따라서 하수의 성상을 이해하고 실시간으로 측정하는 기술은 유입 하수 성상에 상응하는 적절한 운전 전략을 결정하는데 중요한 역할을 할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 2005년 10월 1일부터 11월 21일까지 대도시 하수종말처리장 유입 수문에서 두 시간 간격으로 하수를 채취하여 성상을 분석하였다. 그 결과 하수의 유량 및 구성성분의 농도가 1일 단위로 일정한 형태를 갖는 것으로 밝혀졌는데, 오전 11시와 1시 사이에 가장 높은 값을 보였고, 새벽 5시에서 7시 사이에 가장 낮은 값을 갖는 것으로 나타났다. 상관관계 평가에서 300 nm에서 측정한 하수의 흡광도는 하수 구성성분의 농도와 매우 밀접한 것으로 밝혀졌다. 실시간 측정이 가능한 흡광도와 유량, 그리고 반복되는 하수 성상을 이용하여 구성성분의 농도를 추정하는 기법을 개발하고자 하였다. 첫 번째로 흡광도와 구성성분의 농도와의 1차 회귀분석을 수행하였고, 두 번째로 흡광도와 하수 유량, 유입시간을 이용하여 훈련시킨 인공신경망을 이용하였다. 그 결과 두 방법 모두 하수 구성성분의 농도를 예측하는데 높은 정확성을 보였는데, 인공 신경망을 사용한 경우 예측값과 실측값의 RMSE(root mean square error) 값이 TSS의 경우 19.3에서 14.4, TCOD의 경우 26.7에서 25.1로, TN의 경우 5.4에서 4.1로, TP의 경우 0.45에서 0.39로 각각 향상되는 것으로 나타났다.
최근 과채류나 즉석섭취식품과 같은 비가열처리식품 중 당근에 존재하는 B. cereus 균은 토양세균의 일종으로 내열성 포자를 생성하여 다른 식중독 균보다 어느 표면이든 잘 들러붙어 세척과 소독이 어려운 것으로 알려지고 있다. 따라서 식품위생 및 품질에 민감히 대처하기 위해 비가열 세척 처리기술과 미생물의 생육을 수학적으로 기술하여 예측함으로써 위해 미생물을 효과적으로 제어하는 예측 미생물학을 개발해야 한다. 이를 위해 비가열 세척 처리 방법 중 초음파와 미산성 차아염소산수를 이용하여 병용 처리한 후 최적조건으로 병용 처리한 당근을 시간과 온도에 따른 생육 변화를 통해 예측모델을 개발하였다. 미산성 차아염소산수와 초음파를 병용 처리하여 B. cereus 균 저감화 효과를 분석한 결과, 초음파 단독 처리 시 400 W/L, $40^{\circ}C$, 3분 조건에서 2.87 log CFU/g의 살균 효과를 나타내 가장 좋은 최적조건을 나타내었다. 이를 바탕으로 B. cereus 균을 접종한 당근에 미산성 차아염소산수와 병용 처리를 하였을 때 3.1 log CFU/g의 저감화를 나타내었다. 최적조건으로 병용 처리한 당근을 각각 다른 온도(5, 10, 15, 20, 25, 30, $34^{\circ}C$)에서 저장 중의 B. cereus 균 생육 변화와 예측모델을 개발한 결과, modified Gompertz model은 B. cereus 균 생육 변화를 예측하는 데 매우 적합($R^2$은 0.9918~0.9992)한 것으로 나타났으며 온도가 높을수록 SGR값은 증가하였고 LT값은 감소하였다. 이를 바탕으로 2차 모델을 개발하여 적합성을 분석한 결과 예측값과 측정값이 모두 정확하게 일치하게 되면 1에 가까운 값을 나타내는 Bias factor($B_f$)와 Accuracy factor($A_f$)가 SGR은 1.00, 1.03, LT는 1.02, 1.05로 각각 나타나 매우 높은 상관관계를 나타내었다. 본 연구 결과의 의미는 초음파와 미산성 차아염소산수를 이용하여 당근에서 B. cereus의 저감화 기술 및 저장 중 생육 변화를 실시간으로 정량적으로 예측하는 예측모델을 개발하여 식품의 가공 및 저장 중의 품질 변화 원인을 규명하고 품질 저하를 위생적으로 안전한 저장 및 유통 기술을 확립하고자 하였다.
국가농림기상센터(NCAM)에서는 수요자 맞춤형 영농 영림을 지원하기 위하여 전용 수치모델링시스템인 지면대기모델링패키지(LAMP) 버전 1을 구축하였다. 이 패키지는 두 가지의 큰 축으로 구성되어 있다. 하나는 WRF 기상모델과 Noah-MP 지면모델의 결합시스템인 WRF/Noah-MP 시스템이고, 다른 하나는 Noah-MP 지면 모델의 오프라인 독립구동형 1차원 버전이다. 전자는 7일 이상의 중기 기상예측 자료를 1km 내외의 고해상도로 생산하는 일을 담당하고, 후자는 대표적인 농림생태계에 대하여 1년 지면모의 자료를 15분 간격으로 생산하는 일을 담당한다. 본 연구의 목적은 NCAM-LAMP의 두 구성 요소를 간단히 설명하고, 초기의 수치모의 성능을 평가하는데 있다. WRF/Noah-MP 결합시스템은 동아시아를 포함하는 어미격자 도메인에 최고 810m의 수평 해상도를 갖는 3개의 둥지격자로 구축되었으며, 가장 안쪽 도메인은 광릉 활엽수림 관측지와 침엽수림 관측지(GDK 및 GCK)를 포함한다. 이 결합시스템은 현재 미국 환경예측센터의 FNL 자료를 초기 및 경계자료로 이용하여 구동되며, 여러 개의 약 8일 모의 결과를 연결시켜 장기간에 대한 모의 자료를 생산하였다. 정량적 검증 변수는 WRF/Noah-MP 결합시스템의 2m 기온, 10m 바람, 2m 습도, 강수이며, 기상청 ASOS 관측 자료와 WRF/Noah-MP 결합시스템 모의 자료 사이의 차이를 이용하여 각 도메인에서 동적 식생 포함 유무에 따른 모의 오차를 계산하였다. 강수 모의의 정확도는 탐지확률(POD)과 공평위협점수(ETS)로 구성된 표를 이용하여 조사하였다. 오프라인 독립구동형 지면모델은 1년 기간에 대해 모의 결과를 생산하였으며, KoFlux 관측자료와 비교하여, 순복사 플럭스, 현열 플럭스, 잠열 플럭스 및 토양 수분 함량을 평가하였다. WRF/Noah-MP 결합시스템의 모의 결과에 따르면, 모든 도메인 중에서 도메인 4(810m 해상도)에서 2m 기온, 10m 바람 및 2m 습도에 대하여 가장 작은 RMSE를 보였다. 동적 식생을 포함시키면 모든 도메인에서 10m 바람의 모의 오차가 감소하게 되는 경향을 보였다. 도메인 2(7,290m 해상도)에서는 강수 모의 점수가 가장 높았으나, 동적 식생을 포함시킴에 따른 효과는 별로 없었다. 독립구동형 1차원 Noah-MP의 지면모의 결과는 복사 플럭스와 토양 수분의 패턴 및 크기를 포착하였으며, 엽면적지수의 모델 입력 부분을 보충하고, 모델 물리과정의 적절한 조합을 찾아내는 노력을 통해 개선될 수 있는 여지를 남겼다.
기상청에서 제공하는 넓은 지역의 수평면 일조시간 정보를 복잡한 산간집수역의 지형특성을 반영한 실제 일조시간 분포도로 변환하기 위해 지형효과를 정량화하기 위한 실험을 수행하였다. 경남 하동군 악양면 단일 집수역을 대상으로 정밀 DEM을 이용하여 그림자모형화 및 공제선분석 기법을 적용하여 일중 시간대별 음영기복도 1년 자료를 제작하였다. 2015년 5월 15일부터 2016년 5월 14일까지 1년 간 지형조건이 서로 다른 3지점에서 바이메탈식 일조계로 측정한 일조시간자료에 음영기복도 상 해당 지점의 휘도값을 추출하여 회귀시킴으로써 맑은 날의 휘도-일조시간 반응곡선을 얻었다. 이 곡선식을 하늘상태(운량)에 따라 보정할 수 있는 방법을 고안함으로써 일조시간 상세화 모형을 도출하였다. 이 모형의 신뢰도를 기존 수평면 일조시간 추정기법과 비교한 결과 추정값의 편의가 크게 개선된 것은 물론, 일적산일조시간 기준 RMSE가 1.7시간으로 지형효과를 반영하기 전보다 37% 이상 개선되었다. 어떤 지역을 대상으로 일조시간을 상세화 하기 위해서는 먼저 대상 지역의 매 시간 음영기복도의 격자점 휘도를 모형에 입력시켜 해당 시간대의 청천 일조시간을 추정한다. 다음에 같은 시간대의 기상청 동네예보(하늘상태)에 의해 구름 효과를 보정한다. 이렇게 추정된 매 시간 일조시간을 하루 단위로 적산하여 그 날의 누적 일조시간을 얻는다. 이 과정을 연구대상 집수역에 적용하여 수평 해상도 3m의 정밀한 일조시간 분포도를 얻을 수 있었다.
수자원 운영이나 농업용수 관리 등을 위해서는 계절 또는 월 단위 이상의 장기간의 미래에 대한 증발산량의 정확한 예측이 중요하다. 본 연구에서는 한강권역을 대상으로 통계적으로 예측된 월 기온자료와, 기온자료를 기반으로 한 Hamon 증발산량 추정식을 활용하여 기준증발산량에 대한 장기전망(최대 12개월까지)을 수행하였다. 먼저 한강권역의 월 단위 기온예측정보를 시공간적으로 상세화하여 한강권역 내 15개 지점에 대한 일 단위 기온자료를 도출하였다. 지점별 상세화된 기온자료의 적합도를 분석한 결과, 월평균 최고기온에 대해서는 PBIAS는 1.3~6.9%, RSR은 0.22~0.27, NSE는 0.93~0.95, r은 0.97~0.98이었으며, 월평균 최저기온에 대해서는 PBIAS는 7.8~44.7%, RSR은 0.21~0.25, NSE는 0.94~0.96, r은 0.98~0.99로 대체로 관측값과 유사하게 상세화가 수행되었다. 상세화된 기온자료를 이용하여 Hamon 방법에 의한 기준증발산량을 산정하고 한강권역 전체에 대해 면적평균하여 관측값과 비교한 결과, PBIAS는 2.2~5.4%, RSR은 0.21~0.28, NSE는 0.92~0.96, r은 0.96~0.98로 매우 높은 적합도를 나타내었다. 통계적 모형의 특성상 과거와 전혀 다른 기온이 관측되는 경우의 예측성 저하, 시공간적 상세화 과정에서의 불확실성 등으로 인해 일부 기간에 대해서는 예측된 기준증발산량이 관측치와 다소 편차를 나타내기도 하지만 미래기간에 대한 예측결과라는 점을 고려할 때, 미래의 가용수자원에 대한 평가 및 수자원 관리를 위한 정보로 충분히 활용성이 있을 것이다.
해상풍은 해양의 표층 해류 및 순환, 혼합층, 열속의 변화를 주도하며 해양-대기 상호작용을 이해할 수 있는 중요한 변수이다. 인공위성의 발달에 따라 산란계 관측 자료를 기반으로 산출한 해상풍은 여러 목적으로 광범위하게 사용되어 왔다. 한반도 연안과 같은 복잡한 해양 환경에서 산란계 관측 해상풍은 해양 및 대기 현상 이해에 중요한 요소이다. 따라서 위성 해상풍의 정확도 검증 결과가 다양한 활용을 위하여 중요하게 활용될 수 있다. 본 연구에서는 대표적인 산란계인 MetOp-A/B (METeorological OPerational satellite-A/B)에 탑재된 ASCAT (Advanced SCATterometer) 해상풍 자료를 한반도 주변의 16개 지점에서 2020년 1월부터 12월까지 실측된 해양기상부이 해상풍 자료와 비교하여 해상풍의 정확도를 검증하였다. 해수면으로부터 4-5 m 고도에서 관측된 부이 바람은 LKB (Liu-Katsaros-Businger) 모델을 활용하여 10 m의 중립 바람으로 변환하였다. 일치점 생산 과정 결과 MetOp-A와 MetOp-B에 대하여 5,544개와 10,051개의 일치점을 만들었다. 각 위성 해상풍 풍속의 평균제곱근오차는 1.36 m s-1와 1.28 m s-1, 편차는 0.44 m s-1와 0.65 m s-1로 나타났다. 산란계의 풍향은 MetOp-A와 MetOp-B에서 각각 -8.03°와 -6.97°의 음의 편차와 32.46°와 36.06°의 평균제곱근오차를 보였다. 이러한 오차들은 해양-대기 경계층 내의 성층과 역학과 관련된 것으로 추정된다. 한반도 주변 해역에서 산란계 해상풍은 특히 풍속이 약한 구간에서 실측 풍속보다 과대추정되었다. 또한 연안으로부터의 거리가 가까워질수록 오차가 증폭되는 특성이 나타났다. 본 연구 결과는 산란계 해상풍 자료를 이용하는 해양-대기 상호작용 및 태풍 연구와 같은 한반도 연안 해역의 예측 모델 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
대기 중 이산화질소(NO2)는 주로 인위적인 배출요인으로 발생하며 화학 반응을 통해 이차오염 물질 및 오존 형성에 매개 역할을 하는 인체 건강에 악영향을 미치는 물질이다. 우리나라는 지상 관측소에 의한 실시간 NO2 모니터링을 수행하고 있지만, 이는 점 기반의 관측 값으로써 미관측 지역의 공간 분포 분석이 어렵다는 한계점을 지닌다. 본 연구에서는 선형 회귀 기반 모델인 다중 선형 회귀와 회귀 크리깅, 기계학습 알고리즘인 Random Forest (RF), Support Vector Regression (SVR)을 적용한 공간 내삽 모델링을 통해 서울 지역의 지상 NO2 농도 지도를 제작하였고, 일별 Leave-One-Out Cross Validation (LOOCV) 교차 검증을 시행하였다. 2020년 연구기간 내 일별 LOOCV에서 MLR, RK, SVR 모델의 일별 평균 Index of agreement (IOA)는 약 0.57로 유사한 성능을 보였으며, RF (0.50)보다 높은 성능이 확인되었다. RK의 일별 평균 nRMSE는 0.9483%으로 MLR (0.9501%)보다 상대적으로 낮은 오차를 나타냈다. MLR과 RK, RF 모델의 계절별 공간 분포는 비슷한 양상을 보였으며, RF는 다른 모델에 비해 좁은 NO2 농도 범위가 확인되었다. 본 연구에서 제안된 선형 회귀 기반 공간 내삽은 지상 NO2 뿐 아니라 다른 대기 오염 물질의 도시 지역 공간 내삽을 위해 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다.
대기 중의 이산화황(SO2)은 주로 인위적 배출원에 의해 발생하며 화학 반응을 통해 (초)미세먼지를 형성하여 직간접적으로 주변 환경 및 인체 건강에 해로운 영향을 주는 물질이다. 특히 지상에서의 농도는 인간 활동과 밀접한 관련이 있어 모니터링의 필요성이 매우 크다. 따라서, 본 연구에서는 TROPOMI SO2 연직 컬럼 농도 산출물 및 타 위성 산물과 모델 산출물 등을 융합 활용하여 기계학습 기법에 적용하여 SO2 지상 농도 추정모델을 개발하였다. 기계학습 기법으로는 널리 활용되고 있는 RF(Random Forest)에 잔차 보정 과정을 결합한 2-step 잔차 보정 RF를 적용하였다. 개발된 모델은 무작위, 공간 및 시간별 10-fold 교차 검증을 통하여 검증하였으며, 기울기(slope) 값이 1.14-1.25, 상관계수(R) 값이 0.55-0.65, rRMSE 값이 약 58-63% 정도로 나타났다. 이는 잔차 보정이 적용되지 않은 기존의 RF 대비 slope의 경우 약 10%, R과 rRMSE의 경우 약 3% 가량 향상된 결과를 보인다. 국가별로 나누어 분석하였을 때에는 샘플 수가 적고 SO2의 전반적인 농도가 낮은 일본 지역에서의 공간별 10-fold 교차검증 성능이 소폭 감소하는 것으로 나타났다. SO2 지상농도 분포를 계절별로 표출하였을 때, 일본의 경우 다른 지역 대비 연중 저농도가 관찰되며 높은 결측 값 비율로 인하여 관측소 농도 대비 2-step 잔차 보정 RF 모델에서 과대 모의하는 경향이 관찰되었다. 대표적 고농도 발생지인 중국의 YRD(Yangtze River Delta) 와 한국의 SMA(Seoul Metropolitan Area)의 계절적 분포 변화를 추가적으로 분석하였을 때, 연료 연소로 인한 겨울철 농도 증가 패턴이 나타났다. 이는 인위적 배출원의 영향을 크게 받는 SO2의 시공간적인 분포 특성을 잘 반영하고 있는 결과이다. 따라서, 본 연구를 통하여 제안한 모델은 장기적으로 SO2 지상 농도의 시공간적 분포를 파악하는 데에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
지구의 탄소순환을 이해하고 미래 대기 $CO_2$의 농도와 기후 변화를 예측하기 위해서는 해양과 대기 사이 $CO_2$ 교환율(sea-to-air $CO_2$ flux)의 시공간 변화를 정확하게 추정하는 것이 필요하다. 연구선을 이용한 현장 관측이 갖고 있는 시공간 제약으로 인해 동해에는 매우 제한적인 표층 이산화탄소분압($fCO_2$) 자료만 존재한다. 이 연구에서는 위성 및 수치모형에서 얻은 수온, 염분, 엽록소, 혼합층 자료를 세 종류의 기계학습 모형에 입력하여 동해 남서부해역의 고해상도 표층 $fCO_2$ 시계열 자료를 산출하였다. 세 모형 중 현장 관측 자료를 가장 잘 재현하는 Random Forest (RF) 모형의 평균제곱근오차는 $7.1{\mu}atm$이었다. RF 모형을 이용한 $fCO_2$ 예측에 중요한 역할을 하는 변수는 수온, 염분과 시간 정보였으며, 엽록소와 혼합층 깊이는 $fCO_2$ 예측에 미미한 역할을 하였다. RF 모형에서 예측한 표층 $fCO_2$를 이용하여 계산한 동해 남서부해역의 $CO_2$ 교환율은 $-0.76{\pm}1.15mol\;m^{-2}yr^{-1}$로 이전 현장 관측 연구에서 제시한 교환율( $-0.66{\sim}-2.47mol\;m^{-2}yr^{-1}$) 범위 중 작은 값에 해당한다. RF 모형의 표층 $fCO_2$ 시계열 자료는 1주일 내외의 짧은 시간 사이에도 $CO_2$ 교환율이 상당히 변할 수 있음을 보여주었다. 앞으로 보다 정확한 $CO_2$ 교환율 산출을 위해서는 $fCO_2$가 급격하게 변화하는 봄철에 높은 해상도의 현장 관측을 수행할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.