지진 발생을 전후로 ULF대역 지자기장의 진폭이 증가하는 현상이 관측 보고 되고 있으며, 그 원인으로서 단층대 전기전도도의 빠른 변동이 거론되고 있다. 즉 단층대 매질에 유도전류가 발생하면 전자기장의 변동이 발생할 수 있다고 하는 것이다. 본 연구에서는 2차원 단층구조 모델에 대한 수치 계산을 통해 전자기장 교란의 발생 가능성을 살펴보았다. 전기전도도가 ULF 대역의 주파수로 진동하면 낮은 주파수의 전자기장들이 ULF 대역의 주파수로 변조되어 좁은 주파수 대역에 중첩됨으로써 상대적으로 큰 전자기장의 교란을 일으킬 가능성이 있다. 단층대의 전기전도도와 형태, 전기전도도 변동의 크기와 주파수, 지각 및 맨틀의 전기비저항 구조, 관측 전자기장 주파수 대역의 폭 등에 의해 전자기장 교란의 관측가능성이 결정됨을 확인할 수 있었다. 지진과 관련된 전자기적 활동의 관측을 위해서는 단층대의 구조 뿐만 아니라 심부 지각의 전기비저항 구조의 연구가 이루어져야 하며, 관측 주파수 대역의 적절한 선택이 필요하다.
본 연구는 우리나라의 과학과 교육과정 중 과학적 소양이 교육의 목표로 제시된 7차 교육과정부터 2015 개정 교육과정까지 '과학' 과목의 지구과학영역 내용 변화를 과학적 소양의 측면에서 알아보기 위해 실시되었다. 지구과학 영역을 천문, 지질, 기상, 해양 내용으로 구분하여 과학적 소양의 요소 중에서 STS적인 요소에 초점을 두고 내용을 분석하였다. 천문과 기상 내용 영역에서는 7차부터 2015 개정 교육과정까지 모든 시기에서 과학적 소양의 측면이 나타났으며, 지질 영역에서는 2007 개정 교육과정, 해양 영역에서는 7차 교육과정을 제외하고 모든 시기에서 과학적 소양의 측면이 나타났다. 천문 내용 영역에서는 과학과 기술의 유용성이 강조되었고, 지질과 기상 내용 영역에서는 일상생활에서의 과학의 이용이 강조되었다. 해양 내용영역에서는 자원부족과 환경오염 등 과학관련 사회적 이슈가 강조됨을 알 수 있었다. 이 연구는 우리나라 과학과 교육과정을 과학적 소양이라는 새로운 측면에서 살펴보려는 시도로 차후 지구과학의 다른 영역 및 물리, 화학, 생물 과목으로 확대하여 내용을 살펴볼 수 있을 것이며, 더 나아가 기존의 물리, 화학, 생물, 지구과학이라는 과목의 테두리에서 벗어나 통합된 학문의 관점에서 과학적 소양을 알아볼 것을 제안한다.
"전지구기후서비스체계" (GFCS)는 2009년 제3차 세계기후회의에서 기후변화 대응 취약 국가와 소외계층에 대해 보다 효율적인 기후정보를 제공하기 위한 전지구차원의 서비스 제공체계 구축 필요성에 대한 공감을 바탕으로 제안되어, 현재 세계기싱기구를 중심으로 관련 UN 및 국제기구간 공조를 통해 향후 약 10년 동안에 걸쳐 이를 이행하기 위한 노력을 기울일 예정이다. GFCS는 과학적 기후정보와 기후예측을 기후변화 적응과 기후위기관리를 상호 연계할 수 있는 기후서비스 개발을 주도하게 된다. GFCS의 기본구조는 5개 주요 요소로 구성되어 있는데, 이에는 관측/모니터링, 연구/모형/예측, 기후서비스정보시스템 및 사용자인터페이스 플랫폼과 함께 이들 모두를 포괄하는 역량개발이 포함되어 있다. 현재 GFCS의 편익분야 중 자연재해경감, 수자원, 보건 분야와 함께 농업/식량안보분야가 4대 우선순위에 포함되어 있는데, WMO의 농업기상위원회(CAgM)은 동분야에 대한 GFCS의 효율적 이행을 지원하기 위해 GFCS의 5개 요소별로 이를 보완하기 위한 전구차원 선도적 협력방안(GIAM)을 제안 추진하고 있다. GIAM의 취지는 기존의 기후서비스체계의 개별적 서비스 구조를 통합하거나 미흡한 부분을 보완하는 방법 등 최소한의 추가적인 자원 투입으로 최대 시너지효과를 도출하는데 중점을 두고 있다. 관측분야는 전구생물계절관측협의체 구축, 연구분야는 지역/전구 농림기상 파일롯프로젝트 도출, 기후서비스분야는 기존 농업기상웹서버인 WAMIS의 지역 및 기능 확대, 사용자인터페이스분야는 기존 사이버농업기상협의체를 보완하기 위한 전구 농림기상학술협의체 구축, 그리고 역량개발분야는 전구농림기상교육훈련센터 구축 등이 추진 중에 있으며, 이들간의 유기적인 연동 지원을 위한 조정기구와 지원사무국의 설립도 기상청에 의해 가시화되고 있으며, 효율적인 운영을 위한 새로운 거버넌스도 미국 조지메이슨대를 중심으로 구축 중에 있다. 한편 GIAM의 성공적인 이행을 위해서는 전산자원 인프라 구축이 선행되어야 함으로 현재 WAMIS를 지원하기 위해서 세계기상기구 정보시스템(WIS)의 자료수집/생산센터(DCPC-WAMIS) 구축 및 회원국간 전산자원공유를 위한 클라우드 및 그리드 환경 구축도 기상청과 KISTI/부경대 등의 협조를 얻어 추진 중에 있다, GIAM의 궁극적인 목표의 하나는 차세대 기후변화 대응 농림기상전문가의 양성에 있는데 이를 구현하는 방안으로 회원국의 추천을 받은 후보자를 전구농림기상 교육훈련센터 대학원 과정에 학비/수업료 면제조건으로 입학시킨 후, 지역 파일롯프로젝트에 연구원으로 참여, 이를 통해 생활비 등 지원을 받는 한편 농림기상 학술협의체 회원 활동, 국내외 실무그룹 활동 등을 통해 농림기상분야 국제전문가로 양성함으로써 향후 회원국 농업/식량안보분야 기후변화 대응에 절대적으로 필요한 핵심정책연구 담당자로서의 역할을 기대할 수 있을 것이다.
During the Joseon dynasty, the Gwansanggam (觀象監, The Royal Astronomical Observatory) was the royal administration in charge of Astronomy (天文), Geography (地理), Calendars (曆), Astronomical and meteorological observation (測候), and Timekeeping (刻漏). Of those affairs, the Astronomical Almanac compilation was most important. In this paper, we study the education and selection of astronomical officials in the 19th century during the Joseon dynasty, focusing on Astronomical Almanac officials. According to this study, their main area was calendar calculation, and they were involved in Astronomical Almanac compilation for nearly 40 years, until they resigned. In addition, they served as Samryeok-susulgwan (三曆修述官, Official for calendar calculation by the $Sh{\acute{i}}xi{\grave{a}}n$ calendar), and Ilgwa-gamingwan (日課監印官, Official printing supervisor). To undertake these core duties, an official had to pass several examinations and courses. The Gwansanggam (after Gwansangso) carried out the educational function for the officials. In particular, reserved officials of the astronomy division had to be educated starting with a trainee course.
미세먼지에 대한 이슈가 확산됨에 따라 미세먼지에 대한 정보를 실시간으로 제공하는 서비스가 많아지고 있다. 그러나 미세먼지를 수집하기 위한 센서 노드의 결함이 발생할 경우 해당하는 서비스를 제공하지 못하는 경우가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 미세먼지의 예측과 추론이 필요하다. 본 논문에서는 미세먼지를 예측하기 위해 과거의 미세먼지 및 기상 데이터를 기반으로 신경망 알고리즘을 이용하여 미세먼지 예측 모델을 설계한다. 또한 설계된 모델의 입력 데이터를 다양화하여 학습함으로써 예측 결과를 비교한다.
In order to characterize atmospheric aerosols in Chungcheong area, black carbon concentration, which is known to be closely related to global warming, was measured and compared with $PM_{10}$, $PM_{2.5}$ concentrations and various meteorological parameters such as wind velocity and wind direction. Multi Angle Absorption Photometer (MAAP), a filter-based equipment, was used for the black carbon measurement, and the $PM_{10}$, $PM_{2.5}$ concentrations, wind velocity and wind direction were provided by the local monitoring stations. Black carbon concentration was monitored to be high in spring and winter but low in fall. $PM_{10}$ concentration was observed to be high when westerly wind was strong.
미세먼지로 인한 대기오염 및 인체 영향에 대한 많은 발표로 인해 미세먼지 예보는 많은 대중의 관심을 받고 있다. 이로 인해 통계 모델링 기법과 함께 기계학습 기법을 사용하여 미세먼지 예보 정확도를 올리기 위한 다양한 노력이 수행되고 있다. 본 논문에서는 미세먼지 예측을 위해 다층 퍼셉트론 신경망을 활용한 미세먼지 AQI 지수 예측을 수행한다. 이를 위해 다수의 연구에서 공통적으로 사용된 기상 인자와 미세먼지 농도값을 이용하여 예측 모델을 설계하고 4단계의 미세먼지 AQI 예측 정확도를 비교한다.
본 연구는 기후변화 교육을 위한 초등학생용 교육 프로그램을 학습자 활동 중심으로 개발하는데 목적이 있다. 총 10개의 기후변화 교육 프로그램을 개발하였다. 프로그램 10개의 주제는 '날씨 측정', '계절의 변화', '과거의 기후 측정', '기후와 생물', '기후와 인간생활', '기후변화의 원인과 현상', '기후변화의 영향', '기후변화 대응'이다. 각 프로그램의 학습 단계는 도입 단계, 구체적 체험 단계, 반성적 관찰 단계, 추상적 개념형성 단계, 능동적 체험단계로 구성하였다. 본 연구에서 개발된 프로그램은 초등학생의 기후변화에 대한 인식 태도의 함양과 긍정적이고 적극적인 기후변화 대응행동의 촉진에 기여할 수 있을 것이다.
2017년 7월 15일 서울과 수도권에 집중호우를 발생시킨 깊은 대류운과 강수 발달에 대한 종관 기상 메커니즘을 규명하고 중국 동부지역으로부터의 PM2.5 에어로졸의 간접효과를 WRF-Chem 실험을 통해 분석하였다. WRF-Chem 모델에 에어로졸과 복사의 피드백, 구름 화학 과정, 습식 세정을 모두 포함한 ARI (Aerosol Radiation Interaction) 실험과 에어로졸과 복사의 피드백을 제외하고 구름 화학 과정, 습식 세정만을 포함한 ACR (Aerosol Cloud Radiation interaction) 실험 결과의 차이로부터 PM2.5 에어로졸 간접효과를 산출하였다. 2017년 7월 15일 새벽에 황해와 한반도에서는 동아시아 대륙에서 저기압-북서 태평양의 고기압 분포로 인해 중국 남동 지역과 동중국해로부터 덥고 습한 기류가 수렴하고 있었다. 이러한 황해의 종관 기상에 의해 발달하는 대류운은 높이 12 km 이상이며 고체 수상체를 형성하고 있었는데, 이는 주로 대륙 위에서 발달하는 한랭운(많은 빙정을 형성하며 운정고도가 8 km 이상)의 특성을 나타내고 있었다. 특히, WRF-Chem 모델 실험을 통해 중국 동부지역으로부터 확산하는 PM2.5 에어로졸이 구름물 형성에 5.7%, 고체 수상체 형성에 10.4%, 그리고 액체 수상체 형성에 10.8%로 대류운이 한랭운으로 발달하는 데 기여하고 있었다. 본 연구는 황해 위에서 깊은 대류운이 발달하는 과정에 대한 기상적 메커니즘과 더불어 중국 동부지역으로부터 에어로졸에 의한 간접효과의 영향을 제시하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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