대류권 하부의 높은 대기 불안정도와 건조도에 의해 바람이 강한 조건하에 화재 연료도 건조해지면 산불 통제가 어렵고 대형산불에 의한 더 많은 산림자원과 계산의 손실을 초래할 수 있다. 본 연구에서 제시된 장기간(1979-2005)의 Haines Index는 한반도 상의 대기 불안정도와 건조도의 시공간적 패턴이 우리나라 산불 발생빈도에 중요한 영향을 미치고 있음을 잘 보여주고 있다. 산불 발생빈도와 Haines Index 사이의 지수회귀모델은 주요 산불 발생기간동안(12월-4월)의 Haines Index 일평균 값 혹은 월별 발생빈도가 우리나라 산불 발생빈도와 통계적으로 유의미하게 상관되어 있음을 보여준다. 지리정보시스템(GIS)에서 수치표고모델(DEM)을 고려하여 작성한 Haines Index 기후도에 따르면, 5 이상의 높은 Haines Index는 주로 해발고도 500m 이하의 한반도 북서 저지대를 중심으로 4-5월에 자주 발생하고 있다. 이러한 Haines Index의 발생빈도는 1990년대 중반 이후 한반도 전체적으로 증가하는 추세를 보이고, 특히 경상북도와 동해안 지역을 따라 산불기간 동안 가장 뚜렷하게 증가하는 패턴을 보였다. 연구기간 동안 높은 Haines Index가 2-3일 연속적으로 발생한 극사상(extreme events)이 나타나는 시기의 500hPa 종관 평균도에 따르면, 오흐츠크해에 발달한 한랭저기압이 한반도 중층대기의 기압경도력을 높여 동서의 강한 바람장을 형성하는데 도움을 주고 있음을 알 수 있다. 이러한 결과들은 현재 우리나라 산불 예보 시스템에 대기 불안정도나 건조도와 같은 대기의 수직적 요소들의 시 공간적 특성도 고려되어야 하는 필요성을 잘 보여준다.
본 연구에서는 위성 기반 재분석 강수 자료인 PERSIANN-CCS-CDR (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks-Cloud Classification System-Climate Data Record)을 이용하여 한반도에 대한 격자형 확률강수량을 산정하였다. 고려된 기간은 1983년부터 2020년까지 총 38개년이다. 사용된 자료의 공간해상도는 0.04°이며, 시간해상도는 3시간이다. 확률분포로는 빈도해석을 위해 일반적으로 사용되고 있는 Gumbel 분포를 사용하였으며, 매개변수 추정을 위해 확률가중모멘트법을 적용하였다. 지속기간은 3시간부터 144시간 까지, 재현기간은 2년부터 500년까지가 고려되었다. 이러한 방식으로 산정된 결과를 지상우량계인 ASOS (Automated Synoptic Observing System) 기상관측소의 강수 자료를 활용하여 산정된 확률강수량과 비교·검토하였다. 그 결과, PERSIANN-CCS-CDR 자료로부터 산정된 Gumbel 분포의 매개변수들은 지속기간이 증가함에 따라 ASOS의 결과들과 유사한 양상을 보였으며 이를 토대로 얻어진 확률강수량은 지속기간이 짧은 경우 다소 큰 차이를 보였으나, 지속기간이 18 h 이상인 경우 그 차이는 약 20% 이내로 감소함을 확인하였다. 추가적으로, 남북한 차이를 살펴보았으며 Gumbel 분포 매개변수들 중 위치 매개변수의 차이가 두드러지게 나타남을 확인하였다. 지속기간의 증가에 따른 북한의 확률강수량이 상대적으로 작게 나타났으며, 지속기간 3 h 기준 남한의 84%, 지속기간 144 h 기준 70~75% 수준인 것으로 확인되었다.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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제10권E호
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pp.371-386
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1994
본 연구소는 최근 대기오염과 산성비 때문에 남산의 소나무가 죽어간다는 일부 학자들의 주장의 진위를 실증적으로 검정하기 위하여 남산에 생육하는 소나무의 생장변화를 정밀분석하고 그것에 대한 생태학적인 해석을 시도함과 아울러, 현재 상태의 대기오염이 소나무의 생육에 미칠 수 있는 영향을 추론하고자 시도되었다. 남산의 3개 지점에서 40그루 나무의 나이테를 조사한 바, 대다수의 남산소나무들은 최근 10년동안에 지금까지 자라온 평균생장량에 비하여 더욱 빠른 생장을 보여주었고 그동안 솔잎혹파리나 아까시나무 등과 같이 생물적인 요인에 의하여 생장의 장해를 받아온 기록을 많이 볼 수 있었다. 더욱이 나무가 생장하는데 가장 중요한 인자의 하나인 토양수분요인이 수목의 생장에 미치는 영향을 조사해 보았을 때 남산위에 분포하는 나무들은 가뭄현상에 대하여 매우 민감하게 그 생육이 조절되는 생장유형을 보여 주었다. 다양한 환경오염 요인들에 대하여 면밀한 검토없이 제기된 일부 학자들의 상기 주장은 설득력을 갖지 못할 뿐만 아니라 매우 성급한 것인 바, 본 연구를 통하여 필자는 남산에 있는 소나무를 대상으로 대기오염의 피해를 논하는 것은 적절하지 못하다는 것을 밝혔다. 특히 현재단계에 있어서 서울 중심지역인 남산에 있어서 대기오염물질과 강우산도와 같은 환경요인은 장기적으로 만성적인 피해를 줄 수도 있는 것으로 추정할 수 있다. 이러한 결과는 수목의 나이테에 대한 집중적 조사와 다양한 환경요인의 변화양상에 관한 연구를 통하여 제시할 수 있었던 바, 추후 남산내 다른 지점의 소나무 뿐 만 아니라 신갈나무와 아카시아나무와 같은 다른 수종의 생장 및 환경오염물질의 부하와 생태계내에서 그들이 변화하는 동태를 포함한 더욱 광범위한 생태계 생태학적 차원에서의 연구가 시행되어야 할 필요가 있다.
본 연구는 미세먼지에 대한 야외활동의 위험인식의 논란에 따른 미세먼지 우려의 본질을 파악해보고자 미세먼지의 노출로 건강에 영향을 많이 받는 자전거 커뮤니티를 대상으로 카페글과 댓글을 수집하여 분석하였다. 그 결과 첫째, 정부에서 주도한 미세먼지 정책은 매 시기별로 견고해지고, 세분화되고 있었지만 자전거 커뮤니티 내에서의 미세먼지 위험인식은 시간흐름에 따라 논의가 활성화되고, 심각해지고 있었다. 둘째, 미세먼지 우려로 인한 야외활동 인식변화를 분석한 결과 자전거 커뮤니티 회원들은 날씨 변수보다 미세먼지 등급에 따라 야외활동 여부가 달라지는 양상을 보였다. 또한 국내 미세먼지 수치나 마스크 성능에 대한 불신과 맞물리면서 일상생활과 건강에 심각한 위협을 주는 공포의 대상으로 변화되고 있었다. 궁극적으로 이러한 미세먼지 위험인식은 주로 야외에서 즐겼던 자전거활동 일부를 실내공간으로 이동하게 하였다. 하지만 경관, 사람, 날씨 등 야외에서 다양한 요소들을 누리며 즐겼던 자전거활동에 비해 단조로운 실내 자전거운동은 헬스, 요가 등의 다른 실내운동 유형으로 전환되고 있었다. 종합적으로 살펴보면 미세먼지에 대한 자전거 이용객의 위험인식이나 야외 자전거활동의 인식변화는 정부나 지자체 등에서 제공하는 미세먼지 농도수치의 정확성, 중국영향, 국내 어플리케이션 신뢰성, 마스크 성능, 미세먼지 농도 제시방법(숫자제시형, 점적 데이터 제공) 등 정책 불신과 검증되지 않는 과도한 정보 오류로 인한 논란이 가장 큰 역할을 하고 있는 것으로 도출되었다. 따라서 모든 계층을 아우르는 종합적 사회방안이나 정부주도형 미세먼지 정책을 제시하기보다 자전거 이용객들의 눈높이에서 미세먼지로 인한 건강상의 위험을 인지하는 것이 필요하다. 또한 총체적 유기적으로 미세먼지를 인식하도록 돕는 체감형 위험 커뮤니케이션이나 교육 및 홍보과정이 선행되어야 하고, 단계별 토의를 통한 사회적 합의와 함께 향후 야외활동 유형별로 세분화된 체계적 연구가 추진되어야할 것으로 판단된다. 이에 따라 본 연구는 정부와 지자체, 언론, 국민들의 효과적인 커뮤니케이션 방향 모색을 위한 학술적 근거로 제공될 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구는 제안한 평균복사온도의 차감비교기법을 통해 도시림이 여름철 옥외 환경에 미치는 온열완화를 정량적으로 추정하고 평가는 것을 목적으로 한다. 항공 라이다 측량시스템 기반 3차원 점군자료로부터 도시림이 있는 모의 대상지와 도시림이 없는 모의 대상지 두 사례를 구축하여 SOLWEIG 기반에서 평균복사온도를 산출하고 두 값들을 비교 및 분석하였다. 연구를 통해 도시림 캐노피가 연구지역 전체 일평균 $T_{mrt}$를 약 $5^{\circ}C$ 정도 저감하며 태양의 위치와 지면 조건에 따라 시간평균 $T_{mrt}$가 $33^{\circ}C$까지 저감될 수 있음을 확인하였다. 결과들은 도시미기후 지표(풍속, 습도, 대기 온도 등) 및 생명기상(인지온도 등) 연구들을 향상시키고 더불어 삼림 기반 공공 녹색정책 개발에 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 국내외 독성시험법 중에서 시험종이 국내에 서식하는 경우를 대상으로 사용된 노출 기간, 종말점 등 시험 세부 조건을 집약하여, 향후 생태독성 시험법개발 연구를 위한 각각의 생물종별 생태독성 시험법의 적용 가능한 시험 세부 조건별 범위와 생태독성평가기법 구축을 위한 방향을 제시하였다. 기존에 국내 생물종을 대상으로 국내외에서 수행된 바 있는 독성 시험법에 대한 연구 사례를 검토한 결과, OECD등의 표준시험법에서 추천한 시험종을 대상으로 한 독성자료가 상당 부분을 차지하였다. 또한 표준시험법의 공시어종 이외에도 국내 생물종에 대한 소량의 연구 자료가 있었으나, 대체로 표준시험법을 개별 상황에 맞게 수정하여 적용한 것으로 나타났다. 특히 온도는 Carassius auratus < Gasterosteus aculeatus < Oryzias latipes < Misgurnus anguillicaudatus 순으로 낮아지는 것으로 보아, 어류독성시험에 있어서 가장 유의해야 할 조건인 것으로 나타났다. 이와 같이 국내 생물종을 이용한 생태독성평가 기반이 미약한 현시점에서 보다 체계적인 독성시험법을 개발하기 위해서는 향후 실험 조건과 동일한 시스템 하에서의 생활사 측정 및 그에 따른 노출기간 설정, 본 연구에서 선정한 어류 5종을 대상으로 도출한 생태독성시험기법에 대한 실험 연구를 통한 검증 그리고 기존 연구에서 다루지 않았던 많은 국내 시험종 개발 및 그에 따른 실험 조건 규명이 선행되어야 할 것이다. 따라서 본 연구는 국내 생물종을 대상으로 한 독성시험기법 및 방향을 제시함으로써 국내 수계의 실정, 먹이 연쇄를 통한 생물종간의 상호 관련성 등을 고려할 수 있는 국내 시험종 및 그에 따른 시험법 개발을 위한 중요한 토대가 될 것으로 사료된다.
자외선 관측 자료로부터 최적 추정법을 이용해 오존 프로파일을 산출하기 위해서는 복사모델을 이용한 정확한 복사모의가 매우 중요하다. 복사모델 입력 변수는 복사 모의의 정확도를 결정하는 중요한 요소이며, 특히 온도와 지면 기압과 같은 기상 입력 변수는 각각 오존 흡수 계수와 레일리 산란을 계산하는데 사용되어 복사 스펙트럼 모의에 직접적인 영향을 준다. 따라서 그 영향을 평가하기 위해, 복사전달 모델을 이용하여 온도와 지면 기압에 대한 자외선 오존 프로파일 산출 민감도 검사가 수행되었다. 지면 기압은 기상 수치 예보모델 기반의 일 자료와 월 기후 자료에서 100 hPa 미만의 평균 오차를 보였으며, 해당 오차에 대해 계산된 오존 산출 오차는 각 층에 대해 약 0.2 DU 미만이다. 한편, 온도는 일 자료와 월 기후 자료에 대해서 지점과 고도에 따라 1~7K의 오차를 보였으며, 이에 대해 계산된 오존 산출 오차는 층별로 약 4 DU으로 나타났다. 이 같은 결과들은 위성 관측 값으로부터 산출된 연직 오존 정보를 이해하는데 도움이 될 뿐만 아니라, 알고리즘의 현업화 과정에서 기상 입력 자료의 선택 및 시스템 설계 방향 수립에 효과적으로 활용 가능할 것으로 기대된다.
최근 기후변화가 심각해지고 이상기상 현상이 빈번해짐에 따라 산불, 산사태 이외에도 우박, 매미나방과 같은 흔치 않은 형태의 산림생태계교란이 발생하고 있다. 이 논문에서는 RapidEye와 Sentinel-2 영상에 ISODATA(Iterative Self-organizing Data Analysis Technique Algorithm)를 적용하여, 2017년 화순의 우박 피해지와 2020년 치악산의 매미나방 피해지를 분석하였다. 우박 피해지의 경우, 본연구의 6월 영상분석과 선행연구의 7월 현장조사를 종합해볼 때, 우박에 의해 수목에 외상이 생긴 후에 가뭄이 겹치면서 6월에서 7월로 갈수록 피해의 심각성이 보다 더 증가한 것으로 분석되었다. 2020년 치악산의 매미나방 피해지에서는 6월 영상에서 상당한 나뭇잎 피해가 발견되었으며, 원주시에 인접한 낮은 고도의 사면에서 주로 피해가 발생한 것으로 나타났다. 기후변화에 의해 유발된 다양하고 특이한 산림생태계교란을 탐지함에 있어 위성원격탐사는 매우 효과적인 방법임에 틀림없으며, 우리나라에서 2024년 발사 예정인 농림업중형위성은 이와 같은 산림생태계교란을 감시하는 데 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
T-커머스는 양방향 디지털 TV를 기반으로 양방향 데이터방송 기술을 활용하여 상거래를 하는 기술융합형 서비스이다. 채널 번호와 판매상품이 제한된 환경에서 T-커머스의 매출을 극대화 하기 위해서는 각 제품의 시간대별 경쟁력을 고려하여 매출이 최대화 되도록 프로그램을 편성해야 한다. 이를 위해, 본 논문에서는 딥러닝을 이용해 T-커머스에서 각 상품을 각 시간대에 편성하였을 때의 매출을 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 심층신경망을 이용해 판매 상품과 시간대, 주차, 휴일 여부, 그리고 날씨를 입력 받아 실제 방송으로 편성했을 때 기대되는 매출을 예측한다. 그리고, 통계적 모델과 SVD(Singular Value Decomposition)를 적용하여 판매 데이터의 편중 및 희박성 문제를 완화한다. 실제 T-커머스 운영자인 (주)더블유쇼핑의 판매 기록 데이터에 대하여 실험하였을 때 실제 매출과 예측치의 차이가 0.12의 NMAE(Normalized Mean Absolute Error)를 보여 제안하는 알고리즘이 효과적으로 동작함을 확인하였다. 제안된 시스템은 (주)더블유쇼핑의 T-커머스 시스템 적용되어 방송 편성에 활용되었다.
SAR는 기상상태와 태양고도 제약을 받지 않고 영상을 취득할 수 있는 장점을 갖지만 측면 관측 촬영방식으로 인해 고도에 의한 왜곡이 발생하여 광학영상과의 통합적 활용을 위해서는 지형 보정 작업이 필수적이다. 일반적으로 SAR 영상의 지형보정은 대상지역의 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM)을 사용하여 수행되기 때문에 DEM 품질이 지형보정 정확도에 미치는 영향에 대한 평가가 이루어져야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 1:5000 수치지도로부터 제작한 DEM, LiDAR DEM, ASTER GDEM, SRTM DEM을 비교 분석하여 고해상도 SAR 영상의 지형보정에 적합한 DEM을 탐색하였다. 실험데이터로는 KOMPSAT-5호와 동일한 고해상도 X-band SAR 시스템을 장착한 TerraSAR-X와 Cosmo-SkyMed 영상을 사용하였다. 지형보정 결과 평가를 위해 동일지역의 KOMPSAT-2 정사영상과의 정량적 비교평가를 수행하였다. 실험결과 수치지도로 제작한 DEM이 가장 정확한 지형보정 결과를 보였으며 현업에서 가장 많이 활용되고 있는 SRTM DEM의 경우 고해상도 SAR 영상의 지형보정에는 부적합 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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