세계기상기구가 발표한 2020년 글로벌 기후 보고서에 따르면, 2019년 지구의 평균 온도는 산업화 이전인 1850년에서 1900년사이에 측정된 온도보다 평균 1.1℃ 높게 측정되었다. 평균온도의 변화는 기온 상승이 식물 분포에 미치는 영향과 취약성 분석 논문의 따르면 평균온도의 상승시 식물의 분포되는 지역의 변화가 있다는 것을 알 수 있다. 본 논문에서는 이러한 환경 변화에 대응하기 위해, 아두이노와 센서를 사용하여 간헐흐름식 수경재배 스마트팜을 제작하고, PC와 어플리케이션을 통하여 제어하는 방법을 제안한다. 제작된 수경재배 스마트팜은 농장의 온습도, 양액의 ph농도, 조도, 수질의 정도를 파악하고, 양액의 양과 보충 필요 농도 확인, 조도의 따른 생장 LED 제어, 센서의 상태를 파악하여 농장의 전체적인 관리와, 식물의 모종 옮겨심기 이후의 적절한 환경에서 성장할 수 있도록 제어한다.
The concept of resilience seems applicable for sustainable groundwater management. The resilience is broadly defined as the ability of a system to resist changes by external forces (EFs), and has been used for disaster management and climate change adaptation, including the groundwater resilience to climate change in countries where groundwater is a major water resource, whereas not yet in the geological society of South Korea. The resilience is qualitatively assessed using the absorptive, adaptive, and restorative capacity representing the internal robustness, self-organization, and external recovery resources, respectively, while quantitatively using the system impact (SI) and recovery effort (RE). When the groundwater is considered a complicated system where physicochemical, biological, and geological components interact, the groundwater resilience can be defined as the ability of groundwater to maintain the targeted quality and quantity at any EFs. For the quantitative assessment, however, the resilience should be specified to an EF and measurable parameters should be available for SI and RE. This study focused on groundwater resilience to two EFs in urban areas, i.e., pollution due to land use change and groundwater withdrawal for underground structures. The resilience to each EF was assessed using qualitative components, while measurements for SI and RE were discussed.
현재 다양한 4차산업의 주요기술로는 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능, 블록체인, 혼합현실(MR), 드론 등이 대표적인 기술들이다. 특히 최근에 세계적인 기술적 트랜드로 자리 잡고 있는 "디지털 트윈(digital twin)은 물리적인 사물과 컴퓨터에 동일하게 표현되는 가상 모델의 개념으로서. 실제 물리적인 자산 대신 소프트웨어로 가상화한 자산의 Digital twin을 만들어 모의실험함으로써 실제 농작업의 특성(현재 상태, 농업생산성, 농작업 시나리오, 등)에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 노지노업 주산지에 대한 디지털 트윈 데이터를 구축하고 스마트팜 단지를 설계 및 구축하여, 통합관제시스템 운영을 통해 자동 물관리, 원격생육예찰, 드론방제, 병충해 예찰작업 등으로 농작업을 효율화하고자 한다. 또한, 빅데이터 분석을 통한 적정량의 비료·농약사용으로 환경적 부하를 최소화하여, 노동력절감, 농작물 생산성을 향상할 수 있는 디지털 환경제어농업을 국내에 보급하고자 한다. 이러한 노지농업 기술은 디지털 농작업 및 재배관리 등 으로 노동력이 절감되고, 기후변화에 대비한 물이용 최적화와 토양오염예방 효과를 기대할 수 있으며, 전국 재배환경 디지털 데이터 확보를 통한 노지작물의 정량적인 생육관리가 가능하게 된다. 또한 농업생산성 향상을 통한 탄소중립 RED++ 활동을 직접적으로 실천을 할 수 있는 방안이다. 취득된 고정밀·고화질 영상기반 농작물 생육데이터취득을 통한 생육현황 분석과 예측은 디지털 영농작업관리에 매우 효과적이다. 실제 국립식량과학원 남부작물부에서는 지중점적, 땅속배수 등 다양한 종류의 노지스마트팜 연구개발을 진행하였다. 특히, 올해부터는 전국농업기술원 단지를 대상으로 노지스마트팜 시설 구축 및 기술 보급을 통한 사업화를 본격적으로 진행하고 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 노지스마트팜 기술을 융합한 농업분야 구축사례와 향후 활용방안에 대하여 서술하고자 한다.
In this study, an indicator and assessment system for evaluating the monthly hydrological cycle was prepared using simple factors such as the landuse status of the watershed and topographic characteristics to the dynamic water balance model (DWBM) based on the Budyko framework. The parameters a1 of DWBM are introduced as hydrologic cycle indicators. An indicator estimation regression model was developed using watershed characteristics data for the introduced indicator, and an assessment system was prepared through K-means cluster analysis. The hydrological cycle assessment system developed in this study can assess the hydrological cycle with simple data such as land use, CN, and watershed slope, so it can quickly assess changes in hydrological cycle factors in the past and present. Because of this advantage is expected that the developed assessment system can predict changes in the hydrological cycle and use an auxiliary tool for policymaking.
네팔은 6천여 개가 넘는 강이 존재하며 불안정한 기후로 인해 산사태와 홍수가 빈번하게 발생하고 있고, 노후된 상수도 시설 문제도 있어 효과적인 물관리 대책이 필요하다. 이 연구는 네팔 카트만두 인근의 소도시인 둘리켈시를 대상지역으로 하여 스마트 물관리 도입 방안에 대한 타당성 연구조사를 수행하였다. 이를 통해 스마트물관리(SWM) 사업계획을 수립하고, 상수도 관리 기술이 둘리켈시 수돗물 공급 전과정에서 수량·수질을 체계적으로 관리할 수 있도록 계기를 마련하는 것을 목표로 하였다. 주요 연구로 국내 스마트물관리 기술의 네팔 적용성 분석, 수운영 자료및 현황 조사, 스마트 물관리 도입을 위한 수도 시설의 설계 방향을 수립하였고, 기술 도입과 확대 방안을 제시하였다. 스마트 물관리 기술의 적용 타당성 분석을 위하여 현장 조사를 수행하였고, 수리 계측데이터의 분석, 수원지, 정수장, 주요 관로에서의 수질을 분석하였다. 이외에 관망수리해석을 기반으로 대상지역 내 공급가능한 수량을 산정하였고, 상수도 공급이 어려운 지역에 대한 추가시설 확보방안을 제시하였다. 현재 조건에서의 상수도 운영, 관리체계를 분석하여 노후화된 상수도 시설의 개선 및 보완 방안, 스마트 물관리 기술 도입 가능성도 제시하고자 하였다. 연구 결과를 기반으로 기본계획과 실시설계를 통하여 스마트 물관리 인프라가 둘리켈시에 도입될 경우, 물 공급의 불균형으로 인한 피해를 최소화하고, 수돗물의 안정적인 공급 및 수질 안정성 확보, 상수관망에서 수질 및 누수 사고에 대처가 가능할 것으로 보이며 인근 카트만두를 비롯한 지방 소도시에도 스마트 물관리 기술적용에 기틀이 될 것으로 기대된다.
This study aims to establish the multi-reservoir operation system model in the Upper Mun River Basin which includes 5 main dams namely, Mun Bon (MB), Lamchae (LC), Lam Takhong (LTK), Lam Phraphoeng (LPP), and Lower Lam Chiengkrai (LLCK) Dams. The knowledge and AI technology were applied aiming to develop innovative prototype for SMART dam-reservoir operation in future. Two different sorts of reservoir operation system model namely, Fuzzy Logic (FL) and Constraint Programming (CP) as well as the development of rainfall and reservoir inflow prediction models using Machine Learning (ML) technique were made to help specify the right amount of daily reservoir releases for the Royal Irrigation Department (RID). The model could also provide the essential information particularly for the Office of National Water Resource of Thailand (ONWR) to determine the short-term and long-term water resource management plan and strengthen water security against flood and drought in this region. The simulated results of base case scenario for reservoir operation in the Upper Mun from 2008 to 2021 indicated that in the same circumstances, FL and CP models could specify the new release schemes to increase the reservoir water storages at the beginning of dry season of approximately 125.25 and 142.20 MCM per year. This means that supplying the agricultural water to farmers in dry season could be well managed. In other words, water scarcity problem could substantially be moderated at some extent in case of incapability to control the expansion of cultivated area size properly. Moreover, using AI technology to determine the new reservoir release schemes plays important role in reducing the actual volume of water shortfall in the basin although the drought situation at LTK and LLCK Dams were still existed in some periods of time. Meanwhile, considering the predicted inflow and hydrologic factors downstream of 5 main dams by FL model and minimizing the flood volume by CP model could ensure that flood risk was considerably minimized as a result of new release schemes.
최근 수산 자원의 고갈에 따른 육상 양식장에서의 '기르는 어업'에 의한 생산성 향상에 대한 기대가 크게 고조되고 있다. 육상 양식장의 경우, 해상 환경과 달리 환경 및 양성 요소에 대한 제어와 관리가 용이하며, 출하 계획에 따른 생산량 조정이 가능한 이점이 있다. 반면, 자연 환경에서와 달리 어류 성장을 위한 인위적인 관리가 필요하기 때문에 운영에 따른 비용이 크게 증가할 수 있는 단점이 있다. 따라서, 계획된 목표 출하량에 맞추어 효율적으로 양식장을 운영함으로써 이윤 극대화를 추구할 수 있다. 이러한 효율적인 양식장 운영 및 어류 양성을 위해서는 대상 어종에 따른 정확한 성장 예측 모델이 반드시 요구된다. 현재까지 대부분의 성장 예측 모델은 양식장 수집 데이터를 활용하여 통계적 분석 기반의 수치 해석적인 결과들이 주를 이룬다. 본 논문에서는 기존의 통계적 관점에 의한 성장 예측 모델이 가질 수 있는 데이터 확보의 어려움 및 낮은 정확도에 대한 정량적 수치를 제공하기 어려운 단점을 극복하기 위해 확률적 관점에서의 성장 예측 모델을 제시한다. 확률적 접근을 위하여 양성에 가장 중요한 요소인 수온을 기반으로 한 가우시안 프로세스 회귀 방식을 도입하여 모델링을 수행한다. 이를 통해, 특정 시점에서의 성장 예측값에 대한 평균치와 해당 값에 대한 신뢰구간을 동시에 제공함으로써 보다 효율적인 양식장 운영을 위한 참고 수치를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
가뭄은 자연적 현상이지만, 지역의 물리적 및 사회적 요소와 결합되어 피해가 발생한다. 특히, 각종 용수 공급 및 수요과 연관되어 사회 경제적으로 큰 피해를 야기시킨다. 비슷한 심도의 기상학적 가뭄에도 지역의 특성과 용수공급체계에 따라 실제로 발생하는 가뭄 피해는 다르다. 본 연구에서는 지역의 사회·경제적 인자와 용수공급체계를 고려하여 가뭄 위험도를 평가하였다. 노출성은 용수공급 과부족량을 나타내는 결합가뭄관리지수(JDMI)를 등급화하여 평가하였다. 취약성은 가뭄에 영향을 받는 10개의 사회·경제적 인자에 엔트로피, PCA 및 GMM를 적용하여 가중평균하여 평가하였다. 대응능력은 지역의 용수능력을 나타내는 인자들을 베이지안 네트워크에 적용하여 평가하였다. 위험도는 노출성, 취약성 및 대응능력을 통합하여 결정하였다. 용수공급 실패 사상의 발생 가능성을 의미하는 가뭄 노출성을 평가한 결과, 괴산군이 0.81로 가장 높게 나타났다. 가뭄 취약성의 경우, 대전광역시가 0.61로 매우 취약한 것으로 나타났다. 지역의 용수공급체계가 고려된 가뭄 대응능력을 평가한 결과, 세종시가 가뭄 대응능력이 가장 낮은 것으로 나타났다. 마지막으로 위험도를 평가한 결과, 청주시가 가장 높게 나타났다. 이러한 결과를 통해 가뭄에 대한 위험 및 취약 원인을 파악하였으며, 향후 지역의 특성을 고려한 가뭄 피해 저감 정책 마련이 가능하다.
최근 기후변화가 심화됨에 따라 가뭄으로 유발되는 피해가 증가하고 있다. 현재 국내의 가뭄 강도를 결정하기 위해 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 기준으로 분류를 수행하고 있다. 현재 국내에서는 최근 6개월 동안의 누적강수량을 기준(SPI-6)으로 관심, 주의, 경계, 심각의 기상학적 가뭄의 강도를 분류하고 있다. 그러나 강수량만을 기초자료로 활용하기 때문에 가뭄 강도를 분류하는 데 한계가 있다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 SPI에 따른 국내 기상학적 가뭄 예・경보 기준의 한계점을 극복하고자 국가가뭄정보포털(National Drought Information Portal, NDIP)에서 제공하는 비상급수 피해자료를 수집하여 가뭄의 강도를 분류하였다. 그리고 SPI의 인자인 강수량과 증발산량 산정에 사용되는 인자인 온도, 습도 등을 min-max 정규화로 지수화한 후 유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA) 기반으로 각 인자들에 대한 계수를 산정하였다. 비상급수에 따른 가뭄의 강도를 분류하여 종속변수로 활용하고, GA에 의한 각 기상인자들의 계수를 활용하여 새로운 가뭄 강도 분류 지수(Drought Severity Classification Index, DSCI)를 도출하고자 하였다. DSCI를 도출한 후 누적분포함수를 활용하여 분위별 경계를 강도 단계 분류 기준으로 제시하였다. 본 연구에서 제시한 DSCI를 활용하면 기존 SPI보다 가뭄 강도를 정확하게 분류할 수 있어, 재난 담당자들의 의사결정을 지원할 수 있을 것으로 판단된다.
점차 스마트그리드 기술이 발전됨에 따라서 에너지의 효율성에 이목이 집중되고 있다. 그래서 스마트그리드를 구성하고 있는 마이크로그리드 내의 에너지를 독립적으로 관리하기 위해서는 신재생에너지에 대한 연구를 필요로 한다. 그중에서도 소수력 에너지는 마이크로그리드내의 사용자가 사용하는 물의 양에 따라서 그 어디에도 설치 할 수 있는 장점을 가지고 있다. 사용자들이 주거하는 아파트, 공동주택에서 사용하고 있는 하수량을 기반으로 전기 발전량과 발전기의 가동률을 측정하여 측정값이 소수력 발전에 적합한지 알아본다. 적합한 아파트, 공동주택에서는 위치에너지를 활용하여 발생한 하수를 소수력 발전기로 전기를 생산 한다. 마이크로그리드의 에너지 관리 시스템과 전기 저장 장치를 도입하여 보다 효율적인 관리를 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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