• 해양환경안전학회지
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• 제29권7호
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• pp.770-778
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• 2023

해상풍은 대기-해양의 상호작용을 이해하는데 중요한 요소일 뿐만 아니라, 해양에서 기인하는 위험기상을 예측하는데 중요한 입력자료이다. 정확한 예측을 위해서는 정확한 해상풍 자료가 요구되지만, 육상과 달리 해상은 관측이 제한적이기 때문에 관측 자료가 많지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 장기간의 고해상도 해상풍 자료 구축을 목표로 하였다. 먼저 장기간에 대해 활용 가능한 ERA5 재분석 바람장을 고해상도로 재격자화 하였고, 재격자화 한 ERA5 바람장을 수치모형 ADCIRC (ADvanced CIRCulation model)의 GAHM(Generalized Asymmetric Holland Model)을 이용하여 산출한 비대칭형 태풍 바람장과 합성하였다. 산출된 비대칭형 태풍 합성 바람장은 기상청 (Korea Meteorological Administration, KMA) 및 일본 기상청 (Japan Meteorological Administration, JMA) 관측자료를 이용하여 정확도를 평가하였다. 평가결과, ERA5 바람장 및 Holland 식을 이용하여 산출한 대칭형 태풍 합성 바람장보다 비대칭형 태풍 합성 바람장이 관측값을 매우 유사하게 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 생산한 해상풍 자료는 향후 폭풍해일 후측 자료 구축, 폭풍해일고 빈도 분석, 해상풍 빈도 분석 등 다양한 연구의 기초자료로 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• 한국지구과학회지
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• 제39권1호
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• pp.1-22
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• 2018

Eight different data sets are examined in order to gain insight into the surface heat flux traits of the East Asian marginal seas. In the case of solar radiation of the East Sea (Japan Sea), Coordinated Ocean-ice Reference Experiments ver. 2 (CORE2) and the Objectively Analyzed Air-Sea Fluxes (OAFlux) are similar to the observed data at meteorological stations. A combination is sought by averaging these as well as the Climate Forecast System Reanalysis (CFSR) and the National Centers for Environmental Prediction (NCEP)-1 data to acquire more accurate surface heat flux for the East Asian marginal seas. According to the Combination Data, the annual averages of net heat flux of the East Sea, Yellow Sea, and East China Sea are -61.84, -22.42, and $-97.54Wm^{-2}$, respectively. The Kuroshio area to the south of Japan and the southern East Sea were found to have the largest upward annual mean net heat flux during winter, at -460- -300 and at $-370--300Wm^{-2}$, respectively. The long-term fluctuation (1984-2004) of the net heat flux shows a trend of increasing transport of heat from the ocean into the atmosphere throughout the study area.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권6호
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• pp.729-741
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• 2011

Wind speeds have long been estimated from C-band VV-polarized SAR data by using the CMOD algorithms such as CMOD4, CMOD5, and CMOD_IFR2. Some SAR data with HH-polarization without any observations in VV-polarization mode should be converted to VV-polarized value in order to use the previous algorithms based on VV-polarized observation. To satisfy the necessity of polarization ratio (PR) for the conversion, we retrieved the conversion parameter from full-polarized SIR-C SAR image off the east coast of Korea. The polarization ratio for SIR-C SAR data was estimated to 0.47. To assess the accuracy of the polarization ratio coefficient, pseudo VV-polarized normalized radar cross section (NRCS) values were calculated and compared with the original VV-polarized ones. As a result, the estimated psudo values showed a good agreement with the original VV-polarized data with an root mean square error by 0.99 dB. We applied the psudo NRCS to the estimation of wind speeds based on the CMOD wind models. Comparison of the retrieved wind field with the ECMWF and NCEP/NCAR reanalysis wind data showed relatively small rms errors of 1.88 and 1.91 m/s, respectively. SIR-C HH-polarized SAR wind retrievals met the requirement of the scatterometer winds in overall. However, the polarization ratio coefficient revealed dependence on NRCS value, wind speed, and incident angle.

• 한국지구과학회지
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• 제21권5호
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• pp.503-524
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• 2000

중간 및 하부 대류권의 열적 상태에 대한 관측 및 모델 결과들의 상태적인 정확성을 평가하기 위하여 세 종류의 위성관측 MSU 채널2 밝기온도 자료들과 ECMWF 모델의 재분석 (1980-93년) 자료를 상호 비교하였다. 중간 대류권 온도를 반영하는 위성관측 자료는 직하점에서의 MSU2 (1980-98년)와 여러 주사각으로부터 유도된 SC2 (1980-97년)이고, 하부 대류권 온도를 반영하는 자료는 SC2R (1980-97년)이다. 여기서 MSU2는 본 연구에서, 그리고 SC2와 SC2R은 Spencer and Christy (1992a, 1992b)에서 유도되었다. 위의 네 종류 자료간의 상관은 중 ${\cdot}$ 고위도에서 높았으나 (r${\ge}$0.90), 저위도 그리고 대류가 활발한 열대 지역에서 낮았다 Hydrometeors (구름과 강수) 및 지표방출의 영향으로 잡음을 포함하는 SC2R에 대한 다른 자료의 상관이 특히 낮았다 (r${\sim}$0.65). 또한 모델 재분석에 대한 위성자료의 상관은 MSU2보다 강수 효과가 일부 제거된 SC2에서 높았다. 세 종류의 MSU 기후값의 아노말리 비교에서 지표에 민감한 SC2R의 북반구 온도는 MSU2나 SC2에 비해 현저하게 1월에 하강하였고 7월에 상승하였다. 관측 및 모델 온도들에 대한 경험직교함수 분석에서 월평균값 모드1은 열대 태평양을 제외하고 연주기를 보였다. 전체 태평양에 대한 MSU2 모드1은 Walker 순환에 의한 동 ${\cdot}$ 서 쌍극자 형태를 보인 반면, 다른 위성관측과 모델 자료에서는 이러한 형태가 약하였다. 관측과 모델은 열대 태평양에 대한 아노말리값의 모드1, 2에서 엘니뇨와 라니냐에 의한 경년변동을 뚜렷하게 보였다. 적도 서태평양 용승 지역에서의 관측과 모델 결과 사이의 불일치는 모델에서 대기-해양 상호작용이 보완되어야 함을 제시한다.성관측 자료가 기후변동에서의 피이드백 작용을 이해하는데에 유용하게 사용될수 있음을 본 연구는 제시한다.EX>$^{\circ}$C, 0.16${\sim}$0.62의 X$_{CO}\;_{2}$, 5${\sim}$14mole% CH$_{4}$, 0.06${\sim}$0.31mole% N$_{2}$, 0.4${\sim}$4.9wt.% NaCl의 염농도. 설화 금광산의 온도-조성 자료는 설화 함금열수계가 화강암질 용융체와 인접한 부분에 정치되어 있었음을 지시한다. 이러한 화강암질 용융체는 CH$_{4}$ 형성을 촉진시켜 유체를 환원상태로 변환시킨 것으로 추정된다. 철황화물중 자류철석이 지배적으로 산출됨은 환원유체 상태를 지시하고 있다. 황화광물의 ${\delta}\;^{34}$S값(-0.6 ${\sim}$ 1.4$%_o$)은 황의 심부 화성기원을 지시하고 있다.위해서는 각 행정부서별로 사용하는 행정자료들을 연계${cdot}$통합할 수 있도록 국가사회전반에 걸쳐 행정 체제가 갖추어져야 하기 때문이다. 특히 모든 국민 개개인에 관한 기본정보, 개인들이 거주하며 생활하는 단위인 개별 주거단위에 관한 정보가 행정부에 등록되어 있고, 잘 정비되어 있어야 하며, 정보의 형태 또한 서로 연계가 가능하도록 표준화되어있어야 한다. 이와 더불어, 현재 인구센서스에서 표본조사를 통해 부가적으로 생산하는 경제활동통계를 생산하기 위해서는 개인이 속한 사업체를 파악할 수 있도록 모든 사업체가 등록되어 있고, 개인의 경제활동과 관련된 각종 정보들이 사업체에 잘 기록 및 정비되어 있어야 한다. 따라서 행정자료 기반의 인구센서스통계생산은 단지 국가의 통계뿐만 아니라 행정조직과 행정체계를 정비하고, 개인과 사업체의

• International Journal of Contents
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• 제18권1호
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• pp.17-26
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• 2022

With the acceleration of urbanization and industrialization, air pollution has become increasingly serious, and the pollution control situation is not optimistic. Climate change has become a major global challenge faced by mankind. To actively respond to climate change, China has proposed carbon peak and carbon neutral goals. However, atmospheric pollutants and meteorological factors that affect air quality are complex and changeable, and the complex relationship and correlation between them must be further clarified. This paper uses China's 2013-2018 high-resolution air pollution reanalysis open data set, as well as statistical methods of the Pearson Correlation Coefficient (PCC) to calculate and visualize the design and analysis of environmental monitoring big data, which is intuitive and it quickly demonstrated the correlation between pollutants and meteorological factors in the temporal and spatial sequence, and provided convenience for environmental management departments to use air quality routine monitoring data to enable dynamic decision-making, and promote global climate governance. The experimental results show that, apart from ozone, which is negatively correlated, the other pollutants are positively correlated; meteorological factors have a greater impact on pollutants, temperature and pollutants are negatively correlated, air pressure is positively correlated, and the correlation between humidity is insignificant. The wind speed has a significant negative correlation with the six pollutants, which has a greater impact on the diffusion of pollutants.

• 한국지구과학회지
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• 제41권2호
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• pp.95-110
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• 2020

본 연구에서는 고해상도 ERA5 재분석자료 중 우리나라 지상 온도 자료의 신뢰성을 검증할 목적으로 종관기상관측소(ASOS) 관측자료와 비교를 수행하였다. 새롭게 생산되어 배포 중인 ERA5 재분석자료는 높은 시·공간적 해상도를 가져 여러 분야에 활용성이 매우 높다. 자료의 분석 기간은 ASOS 61개 관측소가 1999년 이후로 결측률이 매우 낮으며 시간평균 자료를 제공한다는 점을 고려하여 1999-2018년 기간으로 설정하였다. ERA5 격자 자료는 격자 내 90-m 수치표고모델(DEM) 분포로부터 내륙, 해안, 산악 지역에 해당하는 지형학적인 특성에 따라 분류하여 ASOS 지점 자료와 비교되었다. 분석 기간 전체에 대한 평균 지상 온도는 ASOS와 ERA5 모두 공간 분포의 패턴과 값은 큰 차이없이 유사하였다. ASOS와 ERA5의 산점도 비교를 통해 전체 기간, 특히 여름, 겨울 기간에 대해 계절 변동성을 가진다는 특성을 확인할 수 있었으며, 이는 달별 두 자료 사이의 매시간 차이 확률밀도함수(PDF)의 시계열을 통해서도 확인되었다. 두 자료 사이의 차이를 통계지수인 NMB, RMSE를 계산하여 정량화시켰을 때, 각 값에서 지역적인 특성을 보였으나 모든 지수에서 큰 차이가 없다고 판단할 수 있었으며, 상관성을 보기 위해 R과 IOA를 통해 구한 값은 모두 0.99에 근접하였다. 특히 일평균 산출에 있어 1-시간-평균 값 24개를 이용한 일평균의 경우가 최고와 최저온도의 평균을 이용하는 일평균에 비해 오차가 작게 나타났고, 두 자료 사이의 상관성도 높게 나타남을 확인하였다. 두 자료의 차이가 나타나는 원인으로 ERA5 격자 내 지형 효과가 가장 클 것으로 판단하여 수치표고모델을 활용하여 각 지역별 PDF를 이용해 첨도 및 왜도를 구하고, 이를 온도 차이 파워 스펙트럼의 1년 주기 변동 크기와 비교하였다. 그 결과, 양의 상관성을 가졌음을 확인하였다. 이는 지형 효과가 두 자료 차이의 원인이라고 설명하는 결과이다.

• 한국지구과학회지
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• 제36권1호
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• pp.82-89
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• 2015

전지구 해양 해빙 예측시스템인 NEMO-CICE/NEMOVAR의 해빙 초기조건의 특성을 2013년 6월부터 2014년 5월까지 북극영역에 대하여 분석하였다. 이를 위하여 관측 자료와 재분석 자료를 모델의 초기조건과 비교하였다. 모델 초기조건은 관측에서 나타나는 해빙 면적과 해빙 두께의 월 변동을 잘 보이는 반면, 분석 기간 동안 관측과 재분석 자료보다 북극의 해빙 면적을 좁게, 해빙 두께를 얇게 나타내었다. 모델 초기조건의 북극 해빙 면적이 좁은 것은 해빙의 경계 지역에서 해빙 농도 초기조건이 약 20% 정도 재분석자료보다 낮기 때문이다. 또한 북극 평균 해빙 두께가 얇게 나타나는 이유는 연중 두꺼운 해빙이 유지되는 그린란드 및 북극 군도와 인접한 북극해 영역에서 모델의 초기조건이 약 60 cm 정도 얇기 때문이다.

• 한국해양공학회지
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• 제34권1호
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• pp.26-36
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• 2020

An extreme value analysis of metocean data which include wave, wind, and current data is a prerequisite for the operation and survival of offshore structures. The purpose of this study was to provide information about the return wave, wind, and current values for the Barents Sea using extreme value analysis. Hindcast datasets of the Global Reanalysis of Ocean Waves 2012 (GROW2012) for a waves, winds and currents were obtained from the Oceanweather Inc. The Gumbel distribution, 2 and 3 parameters Weibull distributions and log-normal distribution were used for the extreme value analysis. The least square method was used to estimate the parameters for the extreme value distribution. The return values, including the significant wave height, spectral peak wave period, wind speed and current speed at surface, were calculated and it will be utilized to design offshore structures to be operated in the Barents Sea.

• Toxicological Research
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• 제34권4호
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• pp.303-310
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• 2018

The methods of applied genetic toxicology are changing from qualitative hazard identification to quantitative risk assessment. Recently, quantitative analysis with point of departure (PoD) metrics and benchmark dose (BMD) modeling have been applied to in vitro genotoxicity data. Two software packages are commonly used for BMD analysis. In previous studies, we performed quantitative dose-response analysis by using the PROAST software to quantitatively evaluate the mutagenicity of four piperidine nitroxides with various substituent groups on the 4-position of the piperidine ring and six cigarette whole smoke solutions (WSSs) prepared by bubbling machine-generated whole smoke. In the present study, we reanalyzed the obtained genotoxicity data by using the EPA's BMD software (BMDS) to evaluate the inter-platform quantitative agreement of the estimates of genotoxic potency. We calculated the BMDs for 10%, 50%, and 100% (i.e., a two-fold increase), and 200% increases over the concurrent vehicle controls to achieve better discrimination of the dose-responses, along with their BMDLs (the lower 95% confidence interval of the BMD) and BMDUs (the upper 95% confidence interval of the BMD). The BMD values and rankings estimated in this study by using the EPA's BMDS were reasonably similar to those calculated in our previous studies by using PROAST. These results indicated that both software packages were suitable for dose-response analysis using the mouse lymphoma assay and that the BMD modeling results from these software packages produced comparable rank orders of the mutagenic potency.

• Ocean and Polar Research
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• 제37권3호
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• pp.179-188
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• 2015

This study was carried out to determine the optimal number of ARGO floats in the East Sea in order to maximize their applications. The dominant spatio-temporal scale, size of the domain, and the typical float lifetimes in the East Sea were taken into consideration. The mean spatial de-correlation scale of temperature on isobaric surfaces reaches about 60 km. The minimum necessary number of floats is about 82 on average in order to secure independent ARGO profiles with the de-correlation scale. Considering the float lifetimes, about 27 floats per year should be deployed to maintain the 82 ARGO float array every year. To obtain spatially uniform distribution of ARGO float data, mean residence time and dispersion rate (basin area/residence time) of ARGO floats were evaluated in each basin of the East Sea. A faster (slower) dispersion rate requires more (less) ARGO floats to maintain the spatially uniform number of floats. According to the analysis, it is likely that the optimal ratio of the number of floats for each basin is 1:2:4 corresponding to Ulleung Basin:Yamato Basin:Japan Basin. In order to maintain relatively uniform ARGO observing networks, it is necessary to establish a long-term plan for deployment strategy based on float pathways and the dispersion rate parameters estimated by using currently active ARGO float trajectory data as well as reanalysis data.