• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제2권3호
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• pp.198-205
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• 2015

기후변화에 의한 수생태계의 영향은 수생생물의 생리작용의 변화에서부터 종분포에 이르기까지 광범위할 것으로 예상된다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 금강유역의 어류 종분포를 예측하기 위하여 비출현 정보를 요구하지 않고도 좋은 예측력을 가지고 있는 MaxEnt 모형을 활용하였다. 금강유역 134개 지점의 2007년부터 2009년까지 어류 출현 자료 (고유종 17종 포함 총 47종)와 9개의 환경인자 (월별 최저기온, 최고기온, 평균기온, 강수량, 최저수온, 최고수온, 평균수온, 고도, 경사)를 사용하여, RCP 8.5 기후변화 시나리오에 따라 2050년과 2100년의 어류 종분포를 예측하였다. MaxEnt 모형은 평균 0.798의 적절한 모형적합도를 보여 주었으며, 종분포 예측에 기여도가 높은 환경인자는 고도, 강수량, 최저수온 순이었다. 기후변화가 진행됨에 따라 얼룩동사리와 줄납자루와 같은 고유종의 출현확률은 감소한 반면, 배스와 블루길과 같은 외래종의 출현확률은 증가하였다. 특히 2100년에는 5종 (줄몰개, 미꾸라지, 강준치, 줄납자루, 칼납자루)의 어류가 금강유역에서 더 이상 서식하지 못하는 것으로 예측되었다. 그리고 기후변화에 따라 종풍부도가 높은 지역이 금강유역 내에서 북상하는 것으로 예측되었다. 이러한 결과는 기후변화로 인한 수온 상승이 금강유역 수생태계의 교란을 심화시킬 수 있다는 것을 의미한다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2010년도 춘계학술대회 초록집
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• pp.169.2-169.2
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• 2010

The research assesses the performance of the water-to-water heat pump system installed in Cheongju water treatment plant for cooling and heating ventilation. In summer season monthly averaged COP is ranged from 3.85 to 4.56 according to the water source temperature, and the performance is increased as the raw water temperature is dropped. While, heating performance is increased for the high temperature water source, and the monthly averaged COP is changed from 2.92 to 3.82. The correlation of the water source temperature and the heat pump performance shows a linear tendency by the simple regression of average data. In heating, the COP of heat pump system linearly rises according to the water source temperature. In comparison, the COP in cooling linearly reduces as the raw water temperature is raised. The goodness of fit at the simple regression shows the coefficient of determination 82% in cooling, 46% in heating. The electric cost of water-to-water heat pump is reduced by 40% compared to that of air source heat pump.

• KIEAE Journal
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• 제8권5호
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• pp.49-54
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• 2008

The experimental of temperature, humidity and velocity was taken from the underground pit which utilized the system of ground heat source quite similar to the cool-pit system. Also, through CFD analysis, one could review the effectiveness of analysis of future alternatives. Furthermore, the temperature range of mock up cool-pit system was analyzed by inputting the weather data of annual average soil temperature provided by KMA(Korea Meteorological Administration) into the fluid simulation of anticipated heat distribution. Firstly, the difference between the temperature of air exhaust of the pit or the temperature of air supply of the compressor room and the experimental data for the month of May from the CFD analysis came out to be $0.6^{\circ}C$ and $0.9^{\circ}C$ respectively with tolerance of 3.1% and 4.7%. Secondly, the difference between the temperature of air exhaust of the Pit or the temperature of air supply of the compressor room and the experimental data for the month of July from the CFD analysis came out to be $0.8^{\circ}C$ and $1.1^{\circ}C$ respectively with tolerance of 3.3% and 4.5%. Thirdly, for the month of May, the difference between the experimental data taken for the air exhaust of the Pit or the air supply of the compressor room and soil temperature provided by KMA for monthly and yearly average temperature of Jeonju region came out be $1.9^{\circ}C$ and $1.8^{\circ}C$ respectively with tolerance of 10.7% and 9.8%. Fourthly, for the month of July, the difference between the experimental data taken for the air exhaust of the Pit or the air supply of the compressor room and soil temperature provided by KMA for monthly and yearly average temperature of Jeonju region came out be $1.1^{\circ}C$ and $1.4^{\circ}C$ respectively with tolerance of 4.5% and 5.8%. The result of above experiments allowed us to establish CFD model set up as a verification tool that is based on experimental data collected within the Pit area. Also, one could confirm the possibility to apply weather data of soil temperature provided by KMA in order to anticipate proper value for CFD analysis.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권1호
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• pp.1-8
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• 2024

우리나라는 기후변화의 영향으로 지속되는 가뭄으로 인해 물 부족 문제가 심화되고 있다. 제1차 국가물관리기본계획에 따르면, 생활 및 공업용수 부족량은 과거 최대 가뭄빈도(50년) 기준으로 0.07억 m³/년으로 전망되고 있다. 이러한 물 부족 문제에 효과적으로 대응하기 위해서는 장기적인 용수 수요 전망이 필수적이다. 공업용수의 경우 월별 사용량이 비교적 일정하지만, 생활용수의 경우 월별 패턴이 뚜렷하기 때문에 연단위 분석이 아닌 월단위 분석을 수행해야 한다. 본 연구는 충청권역을 대상으로 2017~2021년의 월별 용수 이용량 자료에 대해 패턴을 분석하고, 기후 변수와의 상관성을 이용하여 용수 분배 비율을 계산하였다. 그 결과 월별 생활용수 이용량을 연 이용량으로 나눈 월별 용수 이용률을 다시 평균기온으로 나누는 분법으로 계산한 경우가 절대오차가 가장 작게 산정되었으며, 이를 활용하여 충청권역의 월별 분배 비율을 산정하였다. 또한 충청권역의 월별 분배 비율에 SSP5-8.5 시나리오의 평균기온을 곱해 충청권역의 미래 월별 용수 이용률을 전망하였다. 그 결과, 최댓값의 평균은 1.16에서 1.29로 증가하고 최솟값의 평균은 0.86에서 0.84로 감소하였으며, 1사분위수는 0.95에서 0.93으로 감소하고 3사분위수는 1.04에서 1.06으로 증가하였다. 따라서 미래에는 현재와 비슷한 패턴을 유지할 것으로 보이지만, 월별 용수 이용률의 변동성은 커질 것으로 예상된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제20권3호
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• pp.252-261
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• 2018

이 연구는 월평균 기상자료를 이용하여 일 최고기온, 일 최저기온을 생성하는 방법을 개발하기 위하여 진행되었다. 전국 23개 기상관서의 과거 30년간의 일기상자료를 분석하여 일 최고기온 및 일 최저기온의 연간 변동 경향을 나타내는 모수(중심값($\hat{U}$), 진폭(C), 편이(T))와 일간 변동을 반영하는 모수(A, B)를 탐색하였다. 그 중 중심값은 지점간의 연 평균자료로부터 도출하였고, 중심값을 제외한 모수들은 전국 평균을 기상생성과정에 적용하였다. 먼저 강우발생 유무에 따라 일 기상자료를 생성한 후 월 자료를 이용하여 보정하고 마지막으로 일 최고기온 및 일 최저기온을 생성하였다. 이 방법으로 전체 23개 지역에 대하여 월별로 생성하였을 때 전체 월별 분포의 95% 이상 관측된 분포와 유사한 일 자료를 생성할 수 있었다. 또 이 방법에 의해 과거 자료와 유사한 생장도일(Growing Degree Day)를 생성할 수 있었고, 조사대상이 아닌 지역에도 충분히 적용할 수 있었다. 이 방법은 기후변화시나리오 등 월 자료가 확보되어 있는 경우에 일기상자료를 생성하는데 유용할 것으로 판단되었다.

• 대기
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• 제16권4호
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• pp.333-342
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• 2006

The long-term trends of global solar irradiance, air temperature, specific humidity and cloudiness measured at King Sejong station, Antarctica, during the period of 1988-2004, have been investigated. A statistically insignificant decrease, -0.21 $Wm^{-2}yr^{-1}$ (-0.26 %$yr^{-1}$, P<0.5) in global solar irradiance was found in an analysis from the time series of the monthly mean values, except for the increasing trends only in two months of January and June. The trends in irradiance are directly and inversely associated with the cloudiness trends in annual and monthly means. The trends in surface air temperature show a slight warming, $0.03^{\circ}Cyr^{-1}$ (1.88 %$yr^{-1}$, P<0.5) on the annual average, with cooling trend in the summer months and the warming in the winter. The exact relationship, if any, between the irradiance and temperature trends is not known. No significant tendency was found in specific humidity for the same periods. Recent (1996-2004) erythermal ultraviolet irradiance shows decreasing trend in annual mean, -0.15 $mWm^{-2}yr^{-1}$ (-1.18 %$yr^{-1}$, P<0.1) which is about five times the trends of global solar irradiance. The ratio of erythermal ultraviolet to global solar irradiance shows remarkable seasonal variations with annual mean value of 0.01 % and a peak in October and November, showing the increase of ultraviolet irradiance resulting from the Antarctic ozone hole. The sensitivity of global solar irradiance to the change in cloudiness is roughly $13%oktas^{-1}$ which is about twice of the value at the South Pole due to the difference in the average surface reflectance between the two stations. Much more sensitive values of $59%oktas^{-1}$ was found for erythermal UV irradiance than for the global solar irradiance.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.373-373
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• 2021

Rainfall forecasting is an important issue that is applied in many areas, such as agriculture, flood warning, and water resources management. In this context, this study proposed a statistical and machine learning-based forecasting model for monthly rainfall. The Bayesian Gaussian process was chosen to optimize the hyperparameters of the Stacked Long Short-term memory (SLSTM) model. The proposed SLSTM model was applied for predicting monthly precipitation of Seoul station, South Korea. Data were retrieved from the Korea Meteorological Administration (KMA) in the period between 1960 and 2019. Four schemes were examined in this study: (i) prediction with only rainfall; (ii) with deseasonalized rainfall; (iii) with rainfall and minimum temperature; (iv) with deseasonalized rainfall and minimum temperature. The error of predicted rainfall based on the root mean squared error (RMSE), 16-17 mm, is relatively small compared with the average monthly rainfall at Seoul station is 117mm. The results showed scheme (iv) gives the best prediction result. Therefore, this approach is more straightforward than the hydrological and hydraulic models, which request much more input data. The result indicated that a deep learning network could be applied successfully in the hydrology field. Overall, the proposed method is promising, given a good solution for rainfall prediction.

• 한국환경과학회지
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• 제7권2호
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• pp.191-194
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• 1998

In this research, two stochastic models are considered to detect and estimate the effect of air temperature change due to Industrialization In Ulsan area. Using the monthly mean minimum air temperature anomalies, the data are divided Into pre-Industrialization part and Industrialization one for analysis. The ARM(autoregressive moving-average) model and intervention model have been applied to the data for the analysis. The results show that the variability of minimum temperature anomalies are very significant In 1989, and also significant In 1971 when the Industrialization have started. Therefore, It Is stochastically possible to estimate the time when the affection of Increase of the temperature concerning Industrialization to climate change In Usm area has happened.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제47권6호
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• pp.721-731
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• 2019

천연건조는 건조되는 목재의 수종, 밀도와 크기, 천연건조장의 위치조건과 함께 건조지역의 기상인자를 고려해야 한다. 우리나라와 같이 4계절의 구분이 있는 지역은 여름과 겨울의 온도 및 상대습도의 차이가 크기 때문에 기상인자에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 소나무 원목의 천연건조 중 함수율 변화를 분석하기 위한 기초자료로 국내 24지역의 1988년부터 2017년까지 30년간 월별 평균 기온, 상대습도, 풍속의 기상인자를 이용하여 유효천연건조일수를 산출하였다. 24지역의 유효천연건조일수는 239 - 291일 범위로 평균값은 265일이었다. 이 결과는 1955년부터 1984년까지의 기상인자로 산출된 유효천연건조일수의 평균인 260일 비하여 약 5일 증가한 값이다. 유효천연건조일수와 기상인자들의 다중회귀분석 결과, 유효천연건조일수에 영향을 미치는 기상인자는 온도, 상대습도, 풍속의 순서였다. 지역별로 산출된 유효천연건조일수를 이용하여 우리나라를 4개의 유효천연건조일수대로 구분한 결과, 유효천연건조일수대가 지구온난화의 영향으로 선행연구에서 제시된 것에 비하여 위도상 북쪽으로 상승하였다. 서울지역에서 수행된 소나무 원목의 천연건조 중 함수율 분포를 예측하기 위한 기초자료로 2016년부터 2018년까지 3년간의 월별 평균온도, 상대습도, 풍속의 기상인자를 제시하고, 그에 따른 평형함수율 변화를 조사하였다.

• 대한산업공학회지
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• 제7권1호
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• pp.21-31
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• 1981

This paper develops a short term forecasting model for household electric power consumption in Seoul, which can be used for the effective planning and control of utility management. The model developed is based on exponentially weighted moving average model and incorporates monthly average temperature as an exogeneous factor so as to enhance its forecasting accuracy. The model is empirically compared with the Winters' three parameter model which is widely used in practice and the Box-Jenkins model known to be one of the most accurate short term forecasting techniques. The result indicates that the developed hybrid exponential model is better in terms of accuracy measured by average forecast error, mean squared error, and autocorrelated error.