한국사회가 최근 초저출산율이 지속되고, 사망율이 괄목할 만큼 개선되면서 장래인구 추계는 새로운 도전을 받고 있다. 이 연구는 장래 인구를 보다 정확한 예측하고, 양질의 정보를 제공하기 위한 방안을 한국의 경우를 중심으로 여타 저출산 국가들과 비교연구를 통해 논의하였다. 구체적으로 이 연구는 1) 통계청이 실시한 2009년도 인구추계를 2006년도 공식 인구추계와 비교분석 하였고, 2) 한국의 인구추계방식을 다른 나라의 경우와 비교 분석하였다. 비교에는 어떤 기관이 인구추계를 담당하는지, 얼마나 먼 장래까지 추계 하는지, 얼마나 자주 행해지는지, 그리고 추계에 사용되는 출산, 사망, 이주에 관련된 가정과 시나리오의 수를 고려하였다. 3) 향후 50년간장래인구를 확률적 인구추계 방식을 도입하여 예측해 보았다. 4) 마지막으로 2011년 장래인구추계에 사용될 시나리오를 살펴보았다. 이러한 논의를 바탕으로 이 연구는, 장래인구추계의 정확성을 높이기 위해서 인구추계를 좀더 자주 실시할 것과, 단기와 장기추계의 구분, 시나리오 수를 기존 네 가지에서 더 늘릴 것을 제안하였다. 또한 기준인구 산정에 있어 국내 체류중인 외국인 인구를 고려할 것과 확률적 인구추계 방식도 도입할 것을 제안하였다.
Going by the research results of the past, of all the uncertainties resulting from the research on climate change, the uncertainty caused by the climate change scenario has the highest degree of uncertainty. Therefore, depending upon what kind of climate change scenario one adopts, the projection of the water resources in the future will differ significantly. As a matter of principle, it is highly recommended to utilize all the GCM scenarios offered by the IPCC. However, this could be considered to be an impractical alternative if a decision has to be made at an action officer's level. Hence, as an alternative, it is deemed necessary to select several scenarios so as to express the possible number of cases to the maximum extent possible. The objective standards in selecting the climate change scenarios have not been properly established and the scenarios have been selected, either at random or subject to the researcher's discretion. In this research, a new scenario selection process, in which it is possible to have the effect of having utilized all the possible scenarios, with using only a few principal scenarios and maintaining some of the uncertainties, has been suggested. In this research, the use of cluster analysis and the selection of a representative scenario in each cluster have efficiently reduced the number of climate change scenarios. In the cluster analysis method, the K-means clustering method, which takes advantage of the statistical features of scenarios has been employed; in the selection of a representative scenario in each cluster, the selection method was analyzed and reviewed and the PDF method was used to select the best scenarios with the closest simulation accuracy and the principal scenarios that is suggested by this research. In the selection of the best scenarios, it has been shown that the GCM scenario which demonstrated high level of simulation accuracy in the past need not necessarily demonstrate the similarly high level of simulation accuracy in the future and various GCM scenarios were selected for the principal scenarios. Secondly, the "Maximum entropy" which can quantify the uncertainties of the climate change scenario has been used to both quantify and compare the uncertainties associated with all the scenarios, best scenarios and the principal scenarios. Comparison has shown that the principal scenarios do maintain and are able to better explain the uncertainties of all the scenarios than the best scenarios. Therefore, through the scenario selection process, it has been proven that the principal scenarios have the effect of having utilized all the scenarios and retaining the uncertainties associated with the climate change to the maximum extent possible, while reducing the number of scenarios at the same time. Lastly, the climate change scenario most suitable for the climate on the Korean peninsula has been suggested. Through the scenario selection process, of all the scenarios found in the 4th IPCC report, principal climate change scenarios, which are suitable for the Korean peninsula and maintain most of the uncertainties, have been suggested. Therefore, it is assessed that the use of the scenario most suitable for the future projection of water resources on the Korean peninsula will be able to provide the projection of the water resources management that maintains more than 70~80% level of uncertainties of all the scenarios.
Journal of information and communication convergence engineering
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제16권1호
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pp.17-22
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2018
In massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems, linear channel estimation algorithms are widely applied owing to their simple structures. However, they may cause pilot contamination, which affects the subsequent data detection performance. Therefore, herein, for an uplink multicell massive multiuser MIMO system, we consider using an alternating projection (AP) for channel estimation to eliminate the effect of pilot contamination and improve the performance of data detection in terms of the bit error rates as well. Even though the AP is nonlinear, it iteratively searches the best solution in only one dimension, and the computational complexity is thus modest. We have analyzed the mean square error with respect to the signal-to-interference ratios for both the cooperative and non-cooperative multicell scenarios. From the simulation results, we observed that the channel estimation results via the AP benefit the following signal detection more than that via the least squares for both the cooperative and non-cooperative multicell scenarios.
Background: Appropriate physician workforce projection through reasonable discussions and decisions with a broad view on supply and demand of the workforce, thus, is very important for high-quality healthcare services. The study expects to provide preliminary research data on the workforce diagnosis standard model for Korean physician workforce policy decision through more flexible and objective physician workforce projection in reflection of diverse changes in healthcare policy and sociodemographic environments. Methods: A low flow rate through the causal map was developed, and an objective workforce demand projection from 2019 to 2040 was conducted. In addition, projections by scenarios under various situations were conducted with the low flow rate developed in the study. Lastly, the demand projection of the physician workforce by region of 17 cities and provinces was conducted. Results: First, demand of physicians in 2019 was 110,665, 113,450 in 2020, 129,496 in 2025, 146,837 in 2030, 163,719 in 2035, and 179,288 in 2040. Second, the scenario for the retirement of baby boomers led to a decrease in the growth rate due to time delay. Third, Seoul and Gyeonggi-do account for a high percentage of demand, a very high upward trend was identified in Gyeonggi-do, and as a result, the projection showed that the demand of the physician workforce in Gyeonggi-do would worsen over time. Conclusion: This study is meaningful in that rational and collective physician workforce supply and demand and its imbalance in workforce distribution were verified through various projections by scenarios and regions of Korea with System Dynamics.
본 연구에서는 RCP 시나리오별 표준가뭄지수의 특성을 정량적인 측면과 공간적인 측면에서 상호비교 하였다. 이를 위해, 4개의 RCP 시나리오로부터 산정된 SPI를 기반으로 가뭄 특성을 정량적으로 비교하였고, 가뭄발생 횟수와 지속기간을 공간적으로 분석하였다. 결과적으로, RCP 시나리오별 SPI의 거동 특성은 매우 상이하고, 모든 상관계수가 0.08보다 낮은 것으로 나타났다. 또한 가뭄의 정도, 발생횟수, 그리고 지속기간에 대한 상이한 공간분포 경향을 확인할 수 있었다. RCP 시나리오별 상이한 가뭄발생전망 특성의 가장 큰 배경은 다른 온실가스 배출농도 시나리오 기반의 일 강수량을 들 수 있으나, 온실가스 배출농도 규모에 따른 영향은 명확하지 않았다. 아울러, 본 연구 결과를 통해 단일 RCP 시나리오 자료만 이용한 가뭄발생 전망에는 상당한 불확실성이 따를 것으로 판단된다.
In this paper, future climate changes over East Asia($20^{\circ}{\sim}50^{\circ}N$, $100^{\circ}{\sim}150^{\circ}E$) are projected by anthropogenic forcing of greenhouse gases and aerosols using coupled atmosphere-ocean general circulation model (AOGCM) simulations based on Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Special Report on Emissions Scenarios (SRES) B1, A1B and A2 scenarios. Before projection future climate, model performance is assessed by the $20^{th}$ Century (20C3M) experiment with bias, root Mean Square Error (RMSE), ratio of standard deviation, Taylor diagram analysis. The result of examination of the seasonal uncertainty of T2m and PCP shows that cold bias, lowered than that of observation, of T2m and wet bias, larger than that of observation, of PCP are found over East Asia. The largest wet bias is found in winter and the largest cold bias is found in summer. The RMSE of temperature in the annual mean increases and this trend happens in winter, too. That is, higher resolution model shows generally better performances in simulation T2m and PCP. Based on IPCC SRES scenarios, East Asia will experience warmer and wetter climate in the coming $21^{st}$ century. It is predict the T2m increase in East Asia is larger than global mean temperature. As the latitude goes high, the warming over the continents of East Asia showed much more increase than that over the ocean. An enhanced land-sea contrast is proposed as a possible mechanism of the intensified Asian summer monsoon. But, the inter-model variability in PCP changes is large.
The paddy rice consumptive use in the six plains of the Korean peninsula was projected with changing climate under the representative concentration pathway (RCP) scenarios. High resolution climate data for the baseline (1961-1990) was obtained from the International water management institute (IWMI) and future high resolution climate projection was obtained from the Korea Meteorological Administration. Reference evapotranspiration (ET) was calculated by using Hargreaves equation. The results of this study showed that the average annual mean temperature would increase persistently in the future. Temperatures were projected to increase more in RCP8.5 than those in RCP4.5 scenario. The rice consumptive use during the growing period was projected to increase slightly in the 2020s and then more significantly in the 2050s and 2080s. It showed higher values for RCP8.5 than for RCP4.5. The rice consumptive use after transplanting in the study areas would increase by 2.2 %, 5.1 % and 7.2 % for RCP4.5 and 3.0 %, 7.6 %, and 13.3 % for RCP8.5, in the 2020s, 2050s, and 2080s, respectively, from the baseline value of 534 mm. The results demonstrated the effects of climate change on rice consumptive use quite well, and can be used in the future agricultural water planning in the Korean peninsula.
기후변화로 인한 수자원 전망은 배출 시나리오, 전지구적 순환모형, 상세화 기법, 수문 모형 등 여러 전망 단계를 거쳐 이루어지며, 각 단계는 수자원 전망의 총 불확실성의 원천이 된다. 몇몇 연구를 통해 개별 전망 단계의 총 불확실성에 대한 상대적인 기여를 계량화하는 방법이 제안되었으며며, 이러한 분석을 불확실성 분해라고 한다. 불확실성 분해 분석은 큰 불확실성을 발생시키는 단계를 진단하고, 이를 반영한 불확실성 저감 계획을 수립할 수 있게 한다. 전망 단계 간의 교호작용은 불확실성 분해 시 고려되어야 하는 중요한 문제 중 하나이다. 본 연구는 교호작용 효과로 인한 불확실성을 계량화하고 이를 불확실성 분해에 반영하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 전망 단계별 불확실성을 주효과와 교호작용 효과를 모두 고려하여 계량화함과 동시에 총 불확실성에서 개별 전망 단계가 차지하는 상대적인 비중을 제시할 수 있다는 장점이 있다. 제안한 방법을 충주댐 유량 전망의 불확실성 분석에 적용하였다. 충주댐 유역의 불확실성 분석 결과 여름과 겨울 두 계절 모두에서 교호작용 효과의 불확실성은 주효과의 불확실성에 비해 그 크기가 작은 것으로 나타났다. 교호작용 효과를 고려하여 불확실성을 분해한 결과 배출 시나리오, 전지구적 순환모형, 상세화 기법, 수문 모형의 네 단계 중 여름철은 전지구적 순환모형의 불확실성이, 겨울철은 상세화 기법의 불확실성이 가장 큰 것으로 분석되었다.
Planning Support System (PSS), an alternative framework of computer-aided planning system combining geographic information system (GIS), urban models, and visualization tools, has been actively researched and applied in many developed countries. This paper introduces a PSS-based land use change model, What if\ulcorner PSS, by applying it to Chongju City, Korea. This model application study used the spatial database, Restricted Development Zone (RDZ), and other hypothetical land supply- and demand-related policies of Chongju City. The collaborative PSS model supported land use planning process by helping users to speedily and easily create and test policy-oriented scenarios. The study found that the fully operational PSS model was readily applicable and useful to Korean local land use planning. The paper discusses the conceptual model framework, data requirement, application process, model output, and practical usage. This study would be considered as a prototypical approach of PSS-based land use plan making for Korean cities.
A shift of first fowering date (FFD) of spring blossoms (cherry, peach and pear) over the northest Asia under global warming is investiaged using dynamically downscaled daily temperature data with 12.5 km resolution. For the study, we obatained gridded daily data with Historical (1981~2010), and Representative Concentration Pathway (RCP) (2021~2100) 4.5 and 8.5 scenarios which were produced by WRFv3.4 in conjunction with HadGEM2-AO. A change on FFDs in 21st century is estimated by applying daily outputs of WRFv3.4 to DTS phonological model. Prior to projection on future climate, the performances of both WRFv3.4 and DTS models are evaluated using spatial distribution of climatology and SCR diagram (Normalized standard deviation-Pattern correlation coefficient-Root mean square difference). According to the result, WRFv3.4 and DTS models well simulated a feature of the terrain following characteristics and a general pattern of observation with a marigin of $1.4^{\circ}C$ and 5~6 days. The analysis reveals a projected advance in FFDs of cherry, peach and pear over the northeast Asia by 2100 of 15.4 days (9.4 days). 16.9 days (10.4 days) and 15.2 days (9.5 days), respectively, compared to the Historical simulation due to a increasing early spring (Februrary to April) temperature of about $4.9^{\circ}C$ ($2.9^{\circ}C$) under the RCP 8.5 (RCP 4.5) scenarios. This indicates that the current flowering of the cherry, peach and pear over analysis area in middle or end of April is expected to start blooming in early or middle of April, at the end of this century. The present study shows the dynamically downscaled daily data with high-resolution is helpeful in offering various useful information to end-users as well as in understanding regional climate change.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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