오래 전부터 지속적으로 제기된 기후변화에 의한 문제들은 전 세계적인 문제점으로 언급되고 있다. 이러한 환경적 위기에 처한 각 나라들의 대처방법 중에 하나는 친환경적이고 지속가능한 발전 설비를 마련하기 위한 노력과 연구를 진행하고 있다는 것이다. 그중에서 풍력을 이용한 발전은 해외 선진국에서 오래 전부터 개발되어 발전해 오고 있고 우리나라 역시 최근에 풍력 발전에 관심을 갖고 기술개발에 노력을 기울이고 있다. 이러한 실정에서 우리나라 지역의 풍력에 대한 분석 및 예측은 천연자원의 적절한 이용이라는 관점에서 매우 중요한 연구라고 할 수 있겠다. 본 논문에서는 기상청에서 제공하는 풍속 측정 자료로 선형회귀모형에 근간을 둔 추정방법을 이용하여 주요도서지역을 제외한 남한지역의 공간적 특성을 파악할 수 있는 적절한 모형을 찾고 각 모형의 비교를 실시하였다. 이 결과를 바탕으로 남한지역의 풍속 예측지도를 구성하였다.
불균질.이방성 대수층에서의 지하수 유동분석을 위하여 지구통계학적 기법을 적용하였다. 연구지역은 대한광업진흥공사의 수문지질조사 사업지구인 전남 함평군 손불면 일대이며, 이 지역 관정의 표고와 지하수위의 선형회귀분석 결과 상관성이 매우 큰 것으로 나타났다. 정규크리깅과 코크리깅을 이용하여 작성된 지하수위 등고선도는 산간지역에서 차이가 크고, 서해에 인접한 구릉이나 평지에서는 큰 차이가 없다. 표고 등 고선도를 기준으로 2개의 지하수위 분포도를 비교해 보면 코크리깅에 의한 것이 정밀성이 더 큰 것으로 나타났다. 정규크리깅과 코크리깅에 의해 작성된 지하수위 등고선도에서 손불면의 지하수 유동상태를 검토해보면, 지형이 높은 산간지역에서 서해바다에 인접한 평야지역으로 지하수가 유동하고 있다. 불균질 이방성.대수층에서의 지하수 유동분석에 대한 지구통계학적 기법의 실효성을 검토하기 위하여 지하수 유동측정기(model 200 $GeoFlo^{R}$)를 이용해서 2개 지하수공내의 유향을 측정한 결과, 측정된 지하수 유향은 정규크리깅과 코크리깅의 지하수위 등고선도에서 추정된 지하수 유향과 대체로 일치하였다.
Background: Indoor PM2.5 concentrations in residential houses can be affected by various factors depending on the season. This is because not only do the climate characteristics depend on the season, but the activity patterns of occupants are also different. Objectives: The purpose of this study is to compare factors affecting indoor PM2.5 concentrations in apartments and detached houses in Daegu according to seasonal changes. Methods: This study included 20 households in Daegu, South Korea. The study was conducted during the summer (from July 10 to August 10, 2023) and the autumn (from September 11 to October 9, 2023). A sensor-based instrument for PM2.5 levels was installed in the living room of each residence, and measurements were taken continuously for 24 hours at intervals of one minute during the measurement period. Based on the air quality monitoring system data in Daegu, outdoor PM2.5 concentrations were estimated using ordinary kriging (OK) in Python. In addition, the indoor activities of the occupants were investigated using a time-activity pattern diary. The affecting factors of indoor PM2.5 concentration were analyzed using multiple regression analysis. Results: Indoor and outdoor PM2.5 concentrations of the residences during summer were 15.27±11.09 ㎍/m3 and 11.52±7.56 ㎍/m3, respectively. Indoor and outdoor PM2.5 concentrations during autumn were 13.82±9.61 ㎍/m3 and 9.57±5.50 ㎍/m3, respectively. The PM2.5 concentrations were higher in summer compared to autumn both indoors and outdoors. The primary factor affecting indoor PM2.5 concentration in summer was occupant activity. On the other hand, during the autumn season, the primary affecting factor was outdoor PM2.5 concentration. Conclusions: Indoor PM2.5 concentration in residential houses is affected by occupant activity such as the inflow of outdoor PM2.5 concentration, cooking, and cleaning, as found in previous studies. However, it was revealed that there were differences depending on the season.
기존의 산림탄소저장량 통계는 현지 조사 표본 기반의 통계로 표본점 단위에서는 비교적 정확하지만 미조사 지점에 대해서는 정확도가 떨어질 수 있다. 이를 보완하기 위한 것이 공간 정보를 보조 자료로 함께 활용하는 면적 기반 추정이며 우리나라의 경우 디지털 항공사진 판독과 현지 조사를 통해 상세 수준의 산림정보를 얻을 수 있는 1:5,000 임상도를 보유하고 있으므로 임상도의 활용성에 주목할 필요가 있다. 본 연구에서는 1:5,000 임상도와 제5차 국가산림자원조사 자료에 기반한 세 가지 업스케일링 방법을 비교하였다. 충청남도와 대전시를 대상으로 지도대수(방법 1), 회귀크리깅(방법 2) 및 지리가중회귀(방법 3)를 이용하여 산림탄소저장량을 각각 추정하였다. 탄소저장량 범위의 경우, 방법 2(1.39~138.80 tonC/ha)와 방법 3(1.28~149.98 tonC/ha)이 방법 1(0.00~93.37 tonC/ha)에 비해 기존의 현지 조사 표본 기반 방법의 추정치 범위(1.56~156.40 tonC/ha)와 유사한 범위로 추정하여 공간자기상관성을 고려한 회귀크리깅과 지리가중회귀 방법이 탄소저장량 분포의 공간이질성을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 정확도 평가를 위해 독립검증 지점 186개소의 탄소저장량에 대한 대응표본 t-검정을 수행한 결과, 방법 2의 평균 추정치와 NFI 표본 기반 평균 추정치는 통계적으로 유의한 차이가 없으며(p>0.05) 방법 2의 결과가 가장 낮은 RMSE를 보였다. 따라서 지형과 임분 구조가 복잡한 우리나라 산림의 경우, 회귀크리깅이 기존 통계 방법과 가장 유사한 평균 탄소저장량을 산출하면서 탄소저장량의 국지적 변이를 나타내기에 유용할 것으로 판단된다.
도로공사구간의 안전성 증대를 위해 공사구간에 진입하는 운전자에게 전방상황에 대한 사전인지와 적절한 회피행동을 유도할 수 있는 경고정보를 제공하는 것은 효과적인 기술적 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 지향성 스피커를 이용하여 운전자에게 음성경고를 제공하여 안전운전을 유도하는 기술의 타당성을 평가하였다. 이를 위해 현장실험을 수행하였으며, 운전자의 경고정보 인지도 및 선호도, 공사구간 접근차량의 속도, 그리고 소음을 평가지표로 설정하여 수집된 자료를 분석하였다. 분석결과, 음성경고가 도로공사구간에 접근하는 운전자의 주위 환기를 위해서 긍정적으로 사용될 수 있음을 확인하였다. 반면 소음으로 인한 부정적인 효과도 발생할 수 있음을 관찰하였다. 따라서 음성 경고 제공 방식에 대한 개선을 통해 음성 정보 제공의 실효성을 증대시킬 필요가 있다. 또한 본 연구의 결과물은 향후 공사구간 안전성 증대를 위한 체계적인 음성경고정보시스템 개발을 위해 유용한 자료로 활용될 것으로 기대된다.
Soil moisture is essential information for meteorological and hydrological analyses. To date, many efforts have been made to achieve the two goals for soil moisture data, i.e., the improvement of accuracy and resolution, which is very challenging. We presented an ensemble downscaling method for quality improvement of gridded soil moisture data in terms of the accuracy and the spatial resolution by the integration of BMA (Bayesian model averaging) and ATPRK (area-to-point regression kriging). In the experiments, the BMA ensemble showed a 22% better accuracy than the data sets from ESA CCI (European Space Agency-Climate Change Initiative), ERA5 (ECMWF Reanalysis 5), and GLDAS (Global Land Data Assimilation System) in terms of RMSE (root mean square error). Also, the ATPRK downscaling could enhance the spatial resolution from 0.25° to 0.05° while preserving the improved accuracy and the spatial pattern of the BMA ensemble, without under- or over-estimation. The quality-improved data sets can contribute to a variety of local and regional applications related to soil moisture, such as agriculture, forest, hydrology, and meteorology. Because the ensemble downscaling method can be applied to the other land surface variables such as temperature, humidity, precipitation, and evapotranspiration, it can be a viable option to complement the accuracy and the spatial resolution of satellite images and numerical models.
pH, EC와 TDS는 지하수 수질조사의 기본항목으로서, 지하수 수질의 일차적 평가에 중요한 역할을 한다. 영산강 섬진강 유역에서 1998년도에 조사된 3가지의 수질자료에 의하면 이 지역의 지하수는 대체로 양질의 수질 특성을 나타낸다. 선형회귀분석에 의하면 TDS와 EC는 선형적인 상관성을 갖고 있으나, EC와 pH, TDS와 pH는 상관성이 거의없다. TDS와 EC의 관계는 1.0 mg/1=1.52 $mu\textrm{S}$/cm로서 이 지역의 지하수는 자연수의 수질특성을 나타낸다. 지구통계학적 분석에서 3가지의 수질자료는 정상확률함수의 특성을 보이며, 베리오그램은 모두 지수형모델이 적합한 것으로 나타났다. 수질자료의 등치선도에 의하면 영산강 유역의 지하수 수질이 섬진강 유역에 비하여 약간 더 오염되어 있고, TDS와 EC의 큰 상관성 때문에 2개의 등치선도 유형은 매우 유사하다. 그리고 실제 측정된 3가지 수질의 최소 값과 최대 값은 각각의 등치선도에서 그대로 반영이 되지는 않았는데, 그 이유는 크리깅은 최소의 오차를 갖는 추정치들을 만들어 완만한 분포도를 만들어내는 특성을 갖고 있기 때문이다.
미세먼지($PM_{10}$)의 건강영향에 대한 많은 연구들은 정부의 대기오염 측정자료를 이용해서 악영향을 보고했다. 정부 대기오염 측정자료가 제한된 수의 측정소에서 생산되는 반면, 사망률이나 유병률과 같은 정부생산 건강결과 자료는 지역별로 집계되어 공개된다. 따라서 정부에서 생산하는 건강통계자료를 이용해서 건강영향을 분석하기 위해서는, $PM_{10}$ 농도의 지역적인 대푯값을 산출할 필요가 있다. 본 연구에서는 서울특별시를 대상으로 이전 연구에서 개발된 점 사상에 대한 $PM_{10}$ 농도 예측 모형을 이용하여 구별 대푯값을 산정하였다. 이를 위해, 세 가지 종류의 위치들을 대상으로 지점들을 생성한 후, 그 지점들에 예측한 $PM_{10}$ 농도의 구별 평균으로 구별 대푯값을 구했다. 세 가지 위치는 16,230개 집계구 내 가장 넓은 주거지역의 중심점, 424개 동 주민센터, 610개 1km 격자의 중심점이었다. 위치별 구별 대푯값들을 비교하기 위하여 측정치와의 관련성 및 추정치 간 관련성을 탐색하였다. 측정치와의 비교 결과, 측정치와 세 가지 구별 대푯값 추정치들 간의 관련성은 위치의 인구 대표성이 높아짐에 따라 향상되었고($R^2=0.06-0.59$), 상호비교에서는 격자 중심점을 이용한 추정치가 다른 추정치들과의 관련성이 상대적으로 낮았다(0.35-0.47). 본 연구는 $PM_{10}$의 지역별 평균 농도를 추정함으로써 향후 정부 통계에 기반한 전국 규모의 지역 단위 건강영향분석 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
The deep sea camera system could render it possible to obtain the detailed information of the nodule distribution, but difficult to estimate nodule abundance quantitatively. In order to estimate nodule abundance quantitatively from deep seabed photographs, the nodule abundance equation was derived from the box core data obtained in KODOS area(long.: $154^{\circ}{\sim}151^{\circ}W$, lat.: $9^{\circ}{\sim}12^{\circ}N$) during two survey cruises carried out in 1989 and 1990. The regression equation derived by considering extent of burial of nodule to Handa's equation compensates for the abundance error attributable to partial burial of some nodules by sediments. An average long axis and average extent of burial of nodules in photographed area are determined according to the surface textures of nodules, and nodule coverage is calculated by the image analysis method. Average nodule abundance estimated from seabed photographs by using the equation is approximately 92% of the actual average abundance in KODOS area. The measured sampling points by box core or free fall grab are in general very sparse and hence nodule abundance distribution should be interpolated and extrapolated from measured data to uncharacterized areas. The another goal of this study is to depict continuous distribution of nodule abundance in KODOS area by using PC-version of geostatistical model in which several stages are systematically proceeded. Geostatistics was used to analyse spatial structure and distribution of regionalized variable(nodule abundance) within sets of real data. In order to investigate the spatial structure of nodule abundance in KODOS area, experimental variograms were calculated and fitted to a spherical models in isotropy and anisotropy, respectively. The spherical structure models were used to map out distribution of the nodule abundance for isotropic and anisotropic models by using the kriging method. The result from anisotropic model is much more reliable than one of isotropic model. Distribution map of nodule abundance produced by PC-version of geostatistical model indicates that approximately 40% of KODOS area is considered to be promising area(nodule abundance > $5kg/m^2$) for mining in case of anisotropy.
토양수분은 지면환경에서 일어나는 수문 및 에너지 순환을 이해하는 데 있어 중요한 기상인자이다. 토양수분 현장관측은 땅속에 매설된 센서에 의해 상당히 정확하게 이루어지만, 관측점 수가 충분치 않아 공간적 연속성을 확보하지 못하는 어려움이 존재한다. 이에 광역적 및 연속적 관측이 가능한 마이크로파 위성센서가 토양수분 정보 획득을 위한 보조수단으로서 그 중요성이 부각되고 있다. 마이크로파 위성센서는 구름 등 기상조건의 제약을 받지 않으며, 1978년 이래 현재까지 여러 위성에 의해 25 km 및 10 km 해상도의 전지구 토양수분자료가 생산되어 왔다. 마이크로파 센서를 이용한 토양수분자료는 동일지점에 대하여 하루 2회 정도 산출되므로 적절한 시간분해능을 가지지만, 공간해상도가 최고 10 km로서 지역규모의 수문분석에 적용하기에는 충분치 않다. 이러한 토양수분자료의 공간해상도 문제 해결을 위하여 다양한 지면환경요소를 활용한 통계적 다운스케일링이 대안으로 제시되었다. 최근의 선행연구들은 대부분 방정식을 이용한 결합모형을 통해 통계적 다운스케일링을 수행하였는데, 회귀식과 같은 선형결합뿐 아니라 신경망이나 기계학습 등의 비선형결합에서도, 불가피하게 발생할 수밖에 없는 잔차(residual)로 인하여 다운스케일링 전후의 공간분포 패턴이 달라져버리는 문제를 안고 있었다. 회귀분석에 잔차의 공간내삽을 결합시킨 회귀크리깅(regression kriging)은 잔차보정을 통해 이러한 문제를 해결함으로써 다운스케일링 전후의 공간분포 일관성을 보장하는 기법이다. 이 연구에서는 회귀크리깅을 이용하여 일자별 AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) 토양수분 자료를 10 km에서 1 km 해상도로 다운스케일링하고, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성을 평가한다. 지면온도(LST), 지면온도상승률(RR), 식생온도건조지수(TVDI)는 일자별로 DB를 구축하였고, 식생지수(NDVI), 수분지수(NDWI), 지면알베도(SA)는 8일 간격으로 DB를 구축하였다. 이러한 8일 간격의 자료를 일자별로 변환하기 위하여 큐빅스플라인(cubic spline)을 이용하여 시계열내삽을 수행하였다. 또한 상이한 공간해상도의 자료는 최근린법을 이용하여 다운스케일링 목표해상도인 1 km에 맞도록 변환하였다. 우선 저해상도 스케일에서 추정치를 산출하기 위해서는 저해상도 픽셀별로 이에 해당하는 복수의 고해상도 픽셀을 평균화하여 대응시켜야 하며, 이를 통해 6개의 설명변수(LST, RR, TVDI, NDVI, NDWI, SA)와 AMSR2 토양수분을 반응변수로 하는 다중회귀식을 도출하였다. 이식을 고해상도 스케일의 설명변수들에 적용하면 고해상도 토양수분 추정치가 산출되는데, 이때 추정치와 원자료의 차이에 해당하는 잔차에 대한 보정이 필요하다. 저해상도 스케일로 존재하는 잔차를 크리깅 공간내삽을 통해 고해상도로 변환한 후 이를 고해상도 추정치에 부가해주는 방식으로 잔차보정이 이루어짐으로써, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성이 유지되는(r>0.95) 공간상세화된 토양수분 자료를 생산할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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