본고는 한 중 FTA가 체결되어 이행될 경우 대표적인 온실가스인 이산화탄소가 수출 증대를 통해 우리나라에 얼마나 더 많이 배출될 것인가를 분석하고자 하였다. 한 중 FTA 체결에 따른 관세율의 변화가 미래의 산업별 수출에 어떠한 경제적 파급효과를 가져올 것인지를 동태적으로 예측한 후 산업부문별 이산화탄소($CO_2$) 배출변화를 분석하였다. 한국의 대 중국 수출물량 추정을 위해 Bayesian Kalman Filter Vector Auto-Regression(BVAR) 모형을 이용하였다. 이 추정결과를 활용하여 이산화탄소 배출량 변화를 현행체제(Non FTA) 시나리오와 FTA 추진 시나리오를 대비한 결과, 산업 전체를 총합해 보면 2010년 4분기에 이르면 한 중 간 FTA 추진 시나리오(현행 대비 관세율 50% 감소)의 경우가 현행 시나리오보다 수출 증가를 통해 이산화탄소 배출량을 1.96% 증가시킬 것으로 나타났다. 또한 2012년부터 완전 무관세가 실시되는 것을 가정한 시나리오에 따라 2014년 4분기에 이르면 FTA 추진에 따라 이산화탄소 배출량이 현행 시나리오 경우보다 2.06% 증가 배출되는 것으로 예측되었다. 전체적으로 볼 때 한 중 간 FTA 추진에 따른 대 중국 수출액 순증가가 우리 국내에 추가적으로 배출시키는 이산화탄소량은 비교적 크지 않을 것으로 분석되었다.
본 연구는 RCP 4종 시나리오(RCP 2.6, RCP 4.5, RCP 6.0, RCP 8.5)를 적용하여 얻어진 2100년까지의 대기온도 상승값을 해수면 상승 계산방법 중에 하나인 반경험식법(Semi-empirical method)에 적용하여 해수면 상승치를 예측하였다. RCP 4종 시나리오에서 얻어진 결과에 따르면 모든 시나리오에서 해수면이 꾸준히 상승하고 있음을 알 수 있었다. 2050년도까지 RCP 4종 시나리오에 대한 해수면 상승의 차이가 최대 0.08 m 이내였으나 2100년도에는 최대 0.5 m까지 해수면 상승의 격차를 보이고 있었다. RCP 2.6, RCP 4.5, RCP 6.0, RCP 8.5 시나리오의 2100년도 해수면 예상 상승치는 각각 0.87 m, 1.21 m, 1.02 m, 1.36 m였다. RCP 8.5시나리오는 2060년 이후로 대기온도 상승치가 다른 시나리오에 비해 급상승하는데, 2100년 이후 다른 시나리오와의 해수면 상승 격차는 더 커질 것으로 예상된다. 단순한 비례식으로 추정하면, 2080년도에 RCP 4종 시나리오의 최대 격차가 0.21 m였으나 20년 후인 2100년에는 그 두 배가 넘는 최대 0.5 m였다. 따라서 2120년에는 그 격차가 1.2 m 이상 될 수도 있다.
집중호우에 의한 도시 유역의 침수 피해가 도시화에 따라 증가하는 추세이며, 이에 따라 정확하면서도 신속한 홍수예보 및 침수 예상도 표출이 필요하다. 특정 강우량에 따른 미지의 침수 범위를 예상하는 것은 도시 유역의 홍수에 대한 사전 대비에 매우 중요한 사안이며, 이를 위해 현재 홍수 예보와 관련된 정부기관에서 침수 피해 예상도를 주민들에게 제공하고자 하고 있다. 하지만, 특정 강우에 따른 정확한 침수 범위를 정량화하여 표출하는데 부족함이 있으며, 강우량과 지속시간에 따른 홍수의 크기에 대한 분석을 실시하고 수리학적 연계를 통한 준 실시간 침수범위 표출 방안을 고찰해야할 시기이다. 제시된 물리적 해석기반 자료를 이용하여 강우량-지속시간-침수량 관계곡선(Rainfall-Duration-Flooding quantity relationship curve, RDF)을 제시하고, 자율학습을 수행하는 자기조직화 특징 지도와 연계하여 미지의 침수 지도를 예측하였다. 예측한 침수 지도와 2차원 침수모형을 통한 결과를 비교하여, 제시된 방법론의 타당성을 검토하였다. 연구 결과를 통하여 중규모의 강우량 또는 빈도의 사상에 따른 미지의 침수범위를 제시하는데 용이할 것으로 판단된다. 더욱이 다양한 강우-월류량-홍수 양상을 내포하는 RDF 관계 곡선과 최적 침수예상도 데이터베이스를 구축함으로서 추후에 홍수예보의 기초자료로서 사용될 것이다.
Many studies have related the recent variations of wildfire regime such as the increasing number of occurrances, their patterns and timing changes, and the severity of their extreme cases with global warming. However, there are only a few numbers of wildfire studies to assess how the future wildfire regime will change in the interactions between land and atmosphere with climate change especially over East Asia. This study was performed to estimate the future changing aspect of wildfire danger with global warming, using Haines Index (HI). Calculated from atmospheric instability and dryness, HI is the potential of an existing fire to become a dangerous wildfire. Using the Weather Research and Forecasting (WRF) model, two separated 5-year simulations of current (1995~1999) and far future (2095~2099) were performed and analyzed. Community Climate System Model 3 (CCSM3) model outputs were utilized for the model inputs for the past and future over East Asia; future prediction was driven under the IPCC A1B scenario. The results indicate changes of the wildfire danger regime, showing overall decreasing the wildfire danger in the future but intensified regional deviations between north and south. The overall changes of the wildfire regime seems to stem from atmospheric dryness which is sensitive to soil moisture variation. In some locations, the future wildfire danger overall decreases in summer but increases in winter or fall when the actual fire occurrence are generally peaked especially in South China.
An effective methodology is reported for the optimal design of multisite batch production/transportation and storage networks under uncertain demand forecasting. We assume that any given storage unit can store one material type which can be purchased from suppliers, internally produced, internally consumed, transported to or from other plant sites and/or sold to customers. We further assume that a storage unit is connected to all processing and transportation stages that consume/produce or move the material to which that storage unit is dedicated. Each processing stage transforms a set of feedstock materials or intermediates into a set of products with constant conversion factors. A batch transportation process can transfer one material or multiple materials at once between plant sites. The objective for optimization is to minimize the probability averaged total cost composed of raw material procurement, processing setup, transportation setup and inventory holding costs as well as the capital costs of processing stages and storage units. A novel production and inventory analysis formulation, the PSW(Periodic Square Wave) model, provides useful expressions for the upper/lower bounds and average level of the storage inventory. The expressions for the Kuhn-Tucker conditions of the optimization problem can be reduced to two sub-problems. The first yields analytical solutions for determining lot sizes while the second is a separable concave minimization network flow subproblem whose solution yields the average material flow rates through the networks for the given demand forecast scenario. The result of this study will contribute to the optimal design and operation of large-scale supply chain system.
Medium-range forecast is highly dependent on ensemble forecast data. However, operational weather forecasters have not enough time to digest all of detailed features revealed in ensemble forecast data. To utilize the ensemble data effectively in medium-range forecasting, representative weather patterns in East Asia in this study are defined. The k-means clustering analysis is applied for the objectivity of weather patterns. Input data used daily Mean Sea Level Pressure (MSLP) anomaly of the ECMWF ReAnalysis-Interim (ERA-Interim) during 1981~2010 (30 years) provided by the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Using the Explained Variance (EV), the optimal study area is defined by 20~60°N, 100~150°E. The number of clusters defined by Explained Cluster Variance (ECV) is thirty (k = 30). 30 representative weather patterns with their frequencies are summarized. Weather pattern #1 occurred all seasons, but it was about 56% in summer (June~September). The relatively rare occurrence of weather pattern (#30) occurred mainly in winter. Additionally, we investigate the relationship between weather patterns and extreme weather events such as heat wave, cold wave, and heavy rainfall as well as snowfall. The weather patterns associated with heavy rainfall exceeding 110 mm day-1 were #1, #4, and #9 with days (%) of more than 10%. Heavy snowfall events exceeding 24 cm day-1 mainly occurred in weather pattern #28 (4%) and #29 (6%). High and low temperature events (> 34℃ and < -14℃) were associated with weather pattern #1~4 (14~18%) and #28~29 (27~29%), respectively. These results suggest that the classification of various weather patterns will be used as a reference for grouping all ensemble forecast data, which will be useful for the scenario-based medium-range ensemble forecast in the future.
본 연구의 목적은 평양 및 백두산 관광 등 남북한의 교류에서 발생하는 항공여객과 항공물동량 수요를 예측함으로써 향후 남북한간 교류협력 활성화시 원활한 항공교통서비스를 제공할 수 있도록 하는 데 있다. 본 연구에서는 남북한간 교류협력 시나리오의 전개에 따라 항공수요가 획기적으로 도약할 수 있는 상황을 상정하고, 기술적으로는 회귀분석의 툴을 적용하였다. 회귀분석을 통해 전체 교류인원을 예측한 후 전체 교류인원에 대한 항공교통의 비중을 적용하여 항공여객 수요를 예측하였다. 또한, 예측된 항공여객 수요로부터 추정한 항공물동량을 포함하여 공항 및 노선별 항공편을 예측하였다.
최근 몇 년간 주택가격의 주기적 변동에 대한 대응으로 정부는 주택담보대출 비율 (LTV) 및 총 부채상환비율 (DTI) 등 주택 담보대출 비율 조절 정책을 지속적으로 시행하고 있다. 그러나 한국 주택시장에서는 최근에 들어서야 주택담보대출을 통한 주택수요 조절 개념이 정착되었기 때문에 경험적 방법의 접근으로는 주택담보대출 정책 타당성을 평가하는데 한계가 있다. 따라서 다양한 시각 및 시스템적 논리로 접근하는 포괄적이고 동태적인 분석 방법론이 요구된다. 본 연구는 시스템 다이내믹스 (System Dynamics)의 시스템적 사고 및 시뮬레이션 모형을 통한 민감도 분석을 통해 주택 담보대출 정책의 주택 수요 및 가격 조절 기능에 대한 타당성을 평가한다. 분석 결과 주택담보대출 관련 정책은 경기 침체시 있는 것으로 분석된다. 그러나 주택담보대출 규제로 인해 1차 대출기관의 잠재 수요가 제 2 금융권 시장으로 이동할 경우 주택수요 조절을 위한 정책 의도가 상쇄되는 것을 확인할 수 있고 이에 따라 제 2 금융권 대출에 대한 정책 병행의 필요성을 도출 할 수 있다.
본 연구에서는 1998년 하반기 이후 Iridium 서비스를 시작으로 본격 전개되기 시작한 범세계위성이동통신(GMPCS) 서비스에 대한 국내가입자 수를 이상적인 확산모형과 상황적 변동을 반영하여 예측하고 있다. GMPCS 서비스의 이상적 확산은 GMPCS가 전 세계적인 통화권을 가지는 이상적인 이동통신서비스로 자리 매김 할 경우를 가정한 것으로 이동통신서비스의 확산을 근거로 추정되었고, 상황적 변동은 GMPCS 서비스 확산에 영향을 줄 수 있는 시장, 기술, 정책적 측면들이 지니는 불확실성을 낙관적인 상황과 비관적인 상황으로 구분하여 반영되었다. 본 연구에 의하면, GMPCS 서비스의 국내 수요는 낙관적 상황과 비관적 상황의 경우 각각 1998년 약 7,000여 가입자와 4,000여 가입자에서 출발하여 2005년 600,000여 가입자와 100,000여 가입자에 다다를 것으로 전망되었다.
Future climate changes over the Seoul metropolitan area (SMA) were predicted by the Weather Research and Forecasting (WRF) model using future land-use data from the urban growth model (SLEUTH) and forecast fields from ECHAM5/MPI-OM1 GCM (IPCC scenario A1B). Simulations from the SLEUTH model with GIS information (slope, urban, hill-shade, etc.) derived from the water management information system (WAMIS) and the intelligent transportation systems-standard nodes link (ITS-SNL) showed that considerable increase by 17.1% in the fraction of urban areas (FUA) was found within the SMA in 2020. To identify the effects of the urban growth on the temperature and wind variations in the future, WRF simulations by considering urban growth were performed for two seasons (summer and winter) in 2020s (2018~2022) and they were compared with those in the present (2003~2007). Comparisons of model results showed that significant changes in surface temperature (2-meter) were found in an area with high urban growth. On average in model domain, positive increases of $0.31^{\circ}C$ and $0.10^{\circ}C$ were predicted during summer and winter, respectively. These were higher than contributions forced by climate changes. The changes in surface temperature, however, were very small expect for some areas. This results suggested that surface temperature in metropolitan areas like the SMA can be significantly increased only by the urban growth during several decades.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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