이 연구는 동아시아 (중국, 한국, 그리고 일본) 여름몬순과 그 변동성을 MME (multi-model ensemble)을 이용하여 IPCC AR4 (Intergovernmental Panel on Climate Change Fourth Assessment Report) 실험의22개 접합 기후모델 결과 자료로 분석하였다. 결과자료들은 사용 가능한 모든 모델의 평균값을 이용하였다. 여름 몬순 기간 동안 최대 강수를 가지는 연주기는 모델에 의해 모의되었으나 장마(Meiyu-Changma-Baiu) 강수밴드의 이동(북쪽)과 연관되어 7월에 나타나는 최소값은 모의하지 못했다. MME 강수 패턴은 북태평양아열대 고기압과 장마전선대의 위치와 연관된 강수의 공간적 분포를 잘 나타내었다. 그러나 중국, 한반도, 그리고 일본의 동해와 인근 해역의 강수는 과소 예측되었다. 마지막으로 $CO_2$ 농도 배증시나리오의 복사 강제에 대한 미래예측을 분석하였다. MME는 $CO_2$ 농도가 배증될 때 동아시아지역에서 강수는 평균 7.8%로 나타났고, $5{\sim}10%$의 변화폭을 보였다. 그러나 이러한 강수의 증가는 통계적으로 한반도와 일본, 그리고 인근 북중국 지역에서만 중요한 의미를 가진다. 강수 예측에서 나타난 변화는 아열대 고기압의 강도 변화에 비례하는 것으로 나타났다. 그리고 봄에서 초가을까지 여름 몬순의 지속기간이 길어짐을 확인하였다.
A thermal time-based two-step phenological model was used to project flowering dates of Japanese cherry in South Korea from 1941 to 2100. The model consists of two sequential periods: the rest period described by chilling requirement and the forcing period described by heating requirement. Daily maximum and minimum temperature are used to calculate daily chill units until a pre-determined chilling requirement for rest release is met. After the projected rest release date, daily heat units (growing degree days) are accumulated until a pre-determined heating requirement for flowering is achieved. Model calculations using daily temperature data at 18 synoptic stations during 1955-2004 were compared with the observed blooming dates and resulted in 3.9 days mean absolute error, 5.1 days root mean squared error, and a correlation coefficient of 0.86. Considering that the phonology observation has never been fully standardized in Korea, this result seems reasonable. Gridded data sets of daily maximum and minimum temperature with a 270 m grid spacing were prepared for the climatological years 1941-1970 and 1971-2000 from observations at 56 synoptic stations by using a spatial interpolation scheme for correcting urban heat island effect as well as elevation effect. A 25km-resolution temperature data set covering the Korean Peninsula, prepared by the Meteorological Research Institute of Korea Meteorological Administration under the condition of Inter-governmental Panel on Climate Change-Special Report on Emission Scenarios A2, was converted to 270 m gridded data for the climatological years 2011-2040, 2041-2070 and 2071-2100. The model was run by the gridded daily maximum and minimum temperature data sets, each representing a climatological normal year for 1941-1970, 1971-2000, 2011-2040, 2041-2070, and 2071-2100. According to the model calculation, the spatially averaged flowering date for the 1971-2000 normal is shorter than that for 1941-1970 by 5.2 days. Compared with the current normal (1971-2000), flowering of Japanese cherry is expected to be earlier by 9, 21, and 29 days in the future normal years 2011-2040, 2041-2070, and 2071-2100, respectively. Southern coastal areas might experience springs with incomplete or even no Japanese cherry flowering caused by insufficient chilling for breaking bud dormancy.
본 연구는 수도권과 비수도권의 가계지출 부담이 기혼여성의 출산 의사에 미치는 영향을 패널로짓 모형을 이용해 비교분석하였다. 실증분석의 핵심 대상인 기혼여성의 범위는 가임 가능성이 높은 25세부터 39세까지로 한정하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 거주 지역과는 관계없이 대체로 배우자의 경제력이 기혼여성의 출산 의사에 있어 중요한 요인일 수 있다는 점을 확인하였다. 둘째, 결혼생활 만족도는 높을수록 출산 의사에 긍정적인 영향을 미치고 있었으며, 자녀가 반드시 있어야 한다는 가치관이 있을수록 출산 의사가 높아지는 것으로 나타났다. 셋째, 가계지출 부담은 기존 자녀 수와 같은 내부요인을 제외하고 기혼여성의 출산 의사에 있어 가장 중요한 영향을 미치는 요인임을 확인하였다. 특히 수도권과 비수도권 모두 교육비 지출에 대한 부담은 출산 의사를 큰 폭으로 감소시키는 핵심 원인으로 나타났다. 넷째, 가계지출 부담은 거주 지역에 따라 출산 의사에 상이한 영향을 보이는 것으로 나타났는데, 수도권은 의료비 및 원리금 대출이, 비수도권은 교통통신비가 출산 의사에 더 큰 영향을 미치고 있었다. 이를 통해 본 연구는 출산 제고를 위해서는 가계지출에 대한 부담완화가 지속적으로 필요하며, 거주 지역에 따라 차별적인 정책접근이 요구된다는 시사점을 확인하였다.
본 연구는 미래기후변화가 공간해상도(5, 10, 30m)에 따른 토양유실량의 변화에 미치는 영향을 분석하고 자하였다. 연구대상지역은 경안천 최상류에 위치한 $1.16km^2$의 농촌 소유역을 대상으로 공간해상도별(5, 10, 30m) RS 및 GIS 자료를 생성하고, GIS 기반의 RUSLE(Revised Universal Soil Loss Equation) 모형을 채택하여 토양유실량을 분석하였다. 기후변화 시나리오는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에 서 제공하는 GCM(Global climate model) 중에서 MIROC3.2 hire의 A1B, B1 시나리오를 이용하였으며, 과거 30년간(1977-2006)의 기상자료 통계정보를 기준으로 Change Factor Downscaling 기법을 적용하여 2020s년 (2010-2039), 2050s년(2040-2069), 2080s년(2069-2099) 전후의 각 30년간의 미래 강우량을 재생산하여 사용하였다. 그 결과 강수량은 2080s년에 A1B 시나리오의 경우 연평균 강수량은 270.37mm, 최대 강수량은 65.71mm 증가하였고, B1 시나리오의 경우 연평균 강수량은 37.11mm, 최대 강수량은 48.46mm 증가하는 것으로 나타났다. 구축한 미래 강우량을 RUSLE 인자 중 R 인자에 적용하여 2020s년, 2050s년, 2080s년의 토양유실량을 분석한 결과, 미래강수량이 증가함에 따라 공간해상도별 토양유실량도 증가하는 것으로 분석되었다. 평균토양유실량을 시나리오별로 보면, A1B 시나리오의 경우 2080s을 기준으로 1/5,000 scale에서는 약 0.18 ton/ha/year, 1/25,000 scale에서는 약 0.07 ton/ha/year, 1/50,000 scale에서는 약 0.07 ton/ha/year의 유실량이 각 공간해상도별로 증가하였다. B1 시나리오의 경우 2080s을 기준으로 1/5,000 scale에서는 약 0.03 ton/ha/year, 1/25,000 scale에서는 약 0.01 ton/ha/year, 1/50,000 scale에서는 약 0.01 ton/ha/year의 토양유실량이 증가한 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 능동형 센서와 연결된 카메라에서 얻어진 깊이 정보와 칼라 영상으로부터 컴퓨터형성 홀로그램을 제작하는 방법을 제안하였다. CGH 생성을 위해 컴퓨터그래픽 모델을 사용하는 기존의 홀로그래픽 디스플레이 시스템과는 달리, 카메라로 획득되는 각 물체의 칼라 정보 뿐 아니라 깊이 정보를 포함하는 카메라의 실사 영상을 사용하였다. 이 과정은 실사 물체로부터 깊이가 포함된 영상정보를 획득하는 단계와 깊이 정보로부터 추출된 3D 정보를 이용하여 CGH를 생성하는 두 가지 단계로 구성되어 있다. 또한, 홀로그래픽 디스플레이 시스템을 구성하여 제작된 CGH를 디스플레이 하였다. 실험 시스템에서는 1408X1050의 해상도와 10.4um의 픽셀 크기를 갖는 반사형 LCD 패널을 사용하여 CGH로부터 영상을 재생하였다.
최근 3년에 걸친 경제위기 과정에서 노동시장에 나타난 가장 뚜렷한 현상은 노동시장의 비정규화이다. 저임금, 저조한 부가급부 혜택, 미비한 고용안정성 등 부정적인 특성을 갖는 비정규근로의 확산에 따라 이에 대한 보호논의가 전개되고 있으나 정의와 실태자료가 미비한 상태에서 엄밀한 연구는 많지 않다. 본고는 "한국노동패널" 자료에 포함된 임금근로자를 표본으로 전환회귀모형을 이용하여 고용형태의 선택식과 시간당 임금 결정식을 추정하고, 임금격차를 생산성 특성의 차이에 의한 임금격차와 임금차별의 두 요인으로 분해한다. 여성, 청년층, 고연령층, 저학력, 건강상 문제의 근로취약요인과 최근 경채위기 중 입직한 경우가 비정규근로률 선택할 확률을 높이는 것으로 나타난다. 비정규근로와 정규근로의 시간당 임금의 격차는 35%에 이르며 다른 임금절정요인을 통제하였을 때 고용형태별 임금격차는 19%에 이른다. Oaxaca에 따라 임금격차를 분해한 결과는 임금격차의 4분의 1 내지 3분의 1이 동일한 생산성 특성에 대하여 고용형태에 따라 체계적으로 상이한 가격을 지불하는 가격효과에 의한 것으로 나타난다.
해양공간계획(Marine spatial planning)은 해양의 합리적인 이용과 지속 가능한 해양 공간 활용을 위한 중요한 요소이다. 특히 어업활동 보호구역은 지속 가능한 어업을 위한 핵심 용도구역으로, 해양공간계획 경계 내에서 약 45.6%를 차지한다. 그러나, 현재 어업활동보호구역의 지정과 평가는 미래 수요와 잠재적 가치를 충분히 반영하지 못하고 있으며, 중장기 계획 수립을 위한 보다 합리적인 평가 방법과 예측 도구가 필요한 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구는 어업활동보호구역 내 주요 어종인 고등어, 갈치, 멸치, 참조기를 대상으로 어종 분포 예측을 시도하고, 현재 용도구역과의 비교를 통해 예측 도구의 가능성을 평가하였다. 한편, IPCC 6차 기후변화 시나리오(SSP1-2.6 및 SSP5-8.5)를 적용한 종분포 모델(MaxEnt)을 사용하여 미래 기후변화에 따른 어종의 이동 및 분포 변화를 분석한 결과, 고등어, 갈치, 참조기의 분포 면적은 현재보다 약 28~86% 증가했으나, 멸치의 분포 면적은 약 6~11% 감소했다. 이 결과를 바탕으로 주요 4종의 종풍부도 지도를 작성하였으며, 해양공간계획 경계 내에서 '높음'으로 평가된 종풍부도 해역과 어업활동보호구역이 중복되는 비율은 약 15%, SSP1-2.6 시나리오에서 21%, SSP5-8.5 시나리오에서 34%로 증가하였다. 연구 결과는 향후 용도구역 평가나 유보구역 변경 시 과학적 근거로 활용될 수 있으며, 어종의 현재 종분포와 기후변화에 따른 분포 예측을 통해 현재 용도구역 평가의 한계를 보완하고, 지속 가능한 유용 해양 자원의 이용을 위한 계획 수립에 기여할 것으로 판단된다.
정부지원과 기업 경영성과 간 관계에서 기업 고유의 특성과 공간적 특성의 중요성을 강조하는 많은 논의들이 있지만, 기업 특성과 클러스터 특성이 통합적으로 경영성과에 미치는 영향에 대한 실증연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 정부자금지원의 구체적인 투입에 따른 재무적, 비재무적 성과를 실증분석하고, 정부 자금지원과 기업 경영성과 간에 영향을 조절할 것으로 예측되는 기업 특성 및 클러스터 특성을 탐색하여, 개인 및 집단의 2수준 위계적 선형모형(HLM)으로 분석하였다. 데이터는 사업자등록번호 기준으로 기업 및 클러스터 수준으로 재정리하여 최종적으로 기업수 83,395개사 및 클러스터 641개의 패널데이터가 활용되었다. 연구 결과, 정부 자금지원은 기업의 매출액과 특허 모두에 정(+)의 효과를 주는 것으로 나타나, 정부 지원이 시장실패를 보완할 수 있는 유효한 수단이라는 것을 보여준다. 위계적 선형모형으로 분석한 결과, 정부 자금지원과 인적자본역량, 흡수역량, 클러스터 네트워크 밀도와 결합할 경우, 모두 매출액과 유의한 정(+)의 효과가 나타났다. 본 연구는 2수준 위계적 선형모형으로 분석하여, 기업 특성인 인적자본역량과 흡수역량, 클러스터 특성인 클러스터 네트워크 밀도가 조절효과로 정부 자금지원과 기업경영성과를 조절하는 역할을 수행함을 밝혀 이론적, 실무적 시사점을 제공한다.
수자원 분야에서 기후변화 취약성 평가 연구는 미래를 반영하는 기후변화 시나리오를 다양한 방법으로 적용하고 있다. 하지만 대부분의 미래 취약성 평가 연구에서 미래 사회 및 경제 변화는 반영되지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 통합적인 미래 시대상을 반영하기 위하여 Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC)에서 개발한 Reprensentative Concentration Pathway (RCP) 기후 변화 시나리오와 함께 공동 사회 경제 경로 시나리오(Shared Socioeconomic reference Pathway, SSP)를 적용하고자 하였다. 취약성 평가는 현재 상황 뿐 아니라 미래 시나리오를 반영하기에 적절한 지표를 선정하고 다기준 의사결정기법인 TOPSIS (Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution)를 활용하여 각 지표를 통합하는 방법으로 진행하였다. 지표 자료는 국가 통계 및 보고서, 기후변화 시나리오가 반영된 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형의 모의 결과, 사회 경제 시나리오를 활용하였으며, 최종적으로 주요 수계인 한강 유역의 단기 미래(2020)와 중기 미래(2050)에 대한 중권역별 물이용 취약성 순위를 도출하였다. 전반적으로 기후변화만 적용한 결과와 사회 경제 변화를 함께 적용한 결과는 유사한 공간분포를 보였으나, SSP 시나리오에 따라 일부 유역에서 차이를 보였다. 미래 시나리오 적용 시 유역의 순위 변동성이 유사하게 나타났으나 일부에서는 SSP 시나리오 적용 유무에 따른 차이를 확인할 수 있었다. 본 연구에서 기후변화 취약성 분석 시 사회 경제 시나리오 활용가능성을 확인하였고, 이에 사회 경제 변화를 고려하는 것이 보다 효과적인 기후변화 대응에 도움이 될 것으로 판단된다.
우리나라는 노란잔산잠자리(M. daimoji Okumura, 1949)를 멸종위기 야생생물로 지정하여 보호하고 있고, 국가적색목록 평가에서 위기(EN)로 등재하였다. 이들은 주로 동북아지역에 서식하는데, 우리나라에는 위도상 사천시(35.1°)부터 연천군(38.0°)까지, 경도상 연천군(126.8°)부터 양산시(128.9°)까지 관찰되었다. 서식지는 저지대의 평지하천에 하상재료가 모래로 이루어져 있고, 유속이 완만한 하천의 가장자리와 하중도의 가장자리, 하천 구역에 일시적으로 형성된 웅덩이를 선호한다. 노란잔산잠자리 출현 지점에서의 저서성 대형무척추동물 군집구조는 낙동강 본류의 경우 서식지에 따라 군집 조성의 차이가 적었고, 지류의 경우 주변 환경과 하천의 규모에 따라 낙동강 본류보다 군집 조성의 차이가 컸다. 현재 분포지역을 토대로 MaxEnt 모델을 이용하여 잠재적 분포를 예측한 결과, 낙동강 본류와 지류에 서식할 가능성이 높았다. 환경변수 중 기여도는 BIO03(36.2%), BIO10(15.8%), BIO14(13.8%), BIO12(12.5%), BIO08(6.1%) 등의 순으로, 모형에 대한 중요도는 BIO10(43.7%), BIO14(14.6%), BIO17(13.78%), BIO13(9.8%), BIO02(6.7%), BIO18(5.2%) 등의 순으로 높았다. 노란잔산잠자리의 공통사회경제경로를 통한 미래 분포 예측에 있어서 재생에너지 기술 발달로 화석연료 사용을 최소화한 SSP1은 서식가능지역이 넓은 범위에서 확대되었으며 산업기술의 빠른 발전에 중심을 두어 화석연료 사용이 높고 도시 위주의 무분별한 개발이 확대될 것을 가정한 SSP5는 대체로 증가하는 것으로 예측되었다. 이들의 서식지는 하천공사, 골재채취 등과 같은 물리적 환경변화와 강우 강도의 증가에 의한 홍수 등 급변하는 기후변화에 영향을 받을 것으로 판단된다. 따라서 노란잔산잠자리 보호를 위해서는 생태계 환경변화관찰을 위한 장기적인 모니터링 수행과 개체군 유지를 위한 보전방안 수립이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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