Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권1호
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pp.67-74
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2017
본 논문은 기후와 국제곡물가격의 인과관계를 분석한다. 기후는 곡물시장에 영향을 미치는 중요한 요인이지만 국제곡물가격의 인과관계를 분석한 선행연구는 제한적이다. 본 논문은 대표적인 세계기후 변수인 해양표면온도 (sea surface temperature; SST)와 세계 3대 곡물인 밀, 옥수수, 콩의 국제가격을 이용하여 1987년 5월부터 2013년 7월까지 기간의 월별자료를 분석하였다. 분석방법으로서 비모수 커널방법으로 제시된 고차 적률 인과관계 개념 (Nishiyama 등, 2011)을 모수적인 방법으로 변환하여 적용하였다. 분석결과, 기후는 1차 적률에서 3개 곡물가격 모두에 대해 그리고 2차 적률에서 옥수수와 콩의 가격에 대해 각각 인과관계를 가지며 3차 적률에서는 3개 곡물가격 모두에 대해 인과관계를 갖지 않는 것으로 나타났다.
Forests are to be recognized as an important carbon sink under the UNFCCC that consist of above- and below-biomass, dead organic matter (DOM) such as dead wood and litter, and soil organic matter (SOM). In order to asses for DOM and SOM, however, it is relevant to land-use change matrices over last 20 years for each land-use category. In this study, a land-use change matrix was produced and its uncertainty was assessed using a point sampling technique with permanent sample plots in national forest inventory at Chungbuk province. With point sampling estimated areas at 2012 year for each land-use category were significantly similar to the true areas by given six land-use categories. Relative standard error in terms of uncertainty of land-use change among land-use categories ranged in 4.3~44.4%, excluding the other land. Forest and cropland covered relatively large areas showed lower uncertainty compared to the other land-use categories. This result showed that selected permanent samples in the NFI are able to support for producing land-use change matrix at a national or province level. If the $6^{th}$ NFI data are fully collected, the uncertainty of estimated area should be improved.
$SF_6$ 가스는 $CO_2$에 비해 배출량은 적지만 GWP는 $CO_2$ 가스의 22,800배1)로 높으며, 최근 $non-CO_2$에 의한 온실가스 규제가 강화됨으로에 따라 온실가스 감축을 고려한 친환경 $SF_6$ 처리 기술 개발이 대두되고 있다. 본 연구에서는 전력설비 내에서 절연체로 사용되는 $SF_6$ 가스의 배출양상에 따른 배출 특성을 분석하고, 그에 따른 $SF_6$ 가스 저감기술을 살펴보았다. 주요 기술로는 사용 중의 유지보수와 폐기단계에 적용될 수 있는 가스의 회수율($85{\rightarrow}99%$)을 재고시키는 기술과 $SF_6$ 가스 제거를 위한 촉매 제조에 관한 기술 및 차단기 내부 점검 시 별도 $SF_6$ 가스 회수 없이 충전된 상태에서 내시경으로 차단기 내부를 점검하여 $SF_6$ 가스를 저감하는 기술이 있으며, 이러한 기술을 통해 대기 중 $SF_6$ 가스 저감이 이루어질 것으로 판단된다.
A Chinese cabbage is one of important vegetables which accounts for more than 60 percent of leaf vegetable. However, cultivation area and yield of Chinese cabbage are steadily decreasing recently. Because meteorological changes destabilize the balance of Chinese cabbage, we need to study on meteorological factors affecting estimation of Chinese cabbage yield. So we conducted a panel analysis using mean temperature, maximum temperature, minimum temperature, precipitation and sunshine's duration from August to November for estimation of Chinese cabbage yield. As the results, we found that if the mean temperature of September increase by $1^{\circ}C$ the amount of production of Chinese cabbage per unit area was increased by 348.6 kg/10a. We also found that the mean temperature of October increased by 174.8 kg/10a, that of November 148 kg/10a, the difference between the maxium temperature and the minimum temperature of October equals 443.3 kg/10a. However, we found that the difference between the maximum temperature and the minimum temperature of November decreased 274.1 kg/10a.
최근 기후변화 현실화로 강우 발생 시기와 패턴이 변화하면서 유역에 따라 유황이 변화하고 있는 실정이다. 이로 인한 하천 유황의 장기적 변화는 수중생태계의 구조와 기능에 커다란 변화를 야기한다. 하지만 국내에서는 기후변화와의 연계성은 물론, 유량변화와 생태학적 특성을 포함한 수생태계 관점에서의 분석은 대부분 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 기후변화로 인한 현재-미래의 유황 변화가 만경강 하도와 홍수터 영역에서 감돌고기의 서식환경에 미치는 영향을 정량적으로 평가하였다. 그 결과, 현재보다 미래에 홍수와 가뭄 등 극한 수문 조건이 심화됨을 확인하였고, 특히 크기, 빈도, 지속시간, 시기와 변화율 등을 비교 분석함으로써 유황 특성의 변화를 명확히 파악하였다. 그리고 유황 특성과 물리서식처 해석을 연계함으로써 기후변화로 인해 미래 생태환경 변동에 대한 위험성이 크게 증대될 것이라는 결과 제시가 가능하였다.
본 연구에서는 서리발생과 관련된 기상요인을 선정하여 랜덤포레스트(RF)를 이용한 서리발생 유무 분류모형을 구축하였고, 이와 더불어 기상인자의 중요도와 데이터 세트를 구성하는 방법들을 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과, 서리발생에 대한 분류 모형을 구축할 경우에 데이터 세트의 양이 많더라도 모형 구축을 위해 학습하기 위한 데이터 세트에서 특정 값이 월등히 많은 불균형은 모형의 예측력에 좋지 못한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 또한, 이번 연구에서 수집된 25지역의 서리발생과 관련된 기상요인에 대해 지역별로 그룹화하여 중요도가 높은 기상요인을 반영한 모형 구축하는 것보다 하나의 통합된 모형을 구축하는 것이 더 효율적인 것으로 나타났다. 이번 연구를 통해 분석된 결과와 서리예측을 위한 기상요인에 대한 추가분석 연구를 수행한다면 정확도 높은 서리발생 예측모형을 구축할 수 있을 것이라 예상한다.
Although the installation of droplet protection screen (DPS) is known to prevent droplet transmission, there is still a lack of knowledge in effectiveness of DPS installation to block the airborne transmission. In this study, the prevention ability of DPS against airborne transmission was evaluated according to the DPS height. When the DPS was not installed, the maximum concentration of PM1.0 at the location opposite to infected person was 35% of that at the infected person location. When the DPS was installed, the DPS effectively prevented the airborne transmission, consequently approximately 7% of generated particles were measured at the opposite location from particle generation position (infected person location). The prevention ability of DPS increased with DPS height, the maximum prevention efficiency of 95.1% was obtained when the DPS height was 900mm. Moreover, the speed of airborne transmission was delayed by installation of DPS, and the delay time increased with DPS height.
최근 지속적인 가뭄으로 물 공급에 큰 어려움을 겪고 있으며, 이러한 극한 사상의 발생은 기후변화에 따라 더욱 빈번해질 것으로 전망된다. 본 연구는 기후변화에 따른 댐 운영 가뭄 취약성을 평가하고자, 보다 넓은 범위에서 미래 기후변화의 변동성을 반영할 수 있는 decision scaling 기법을 제안하였다. 충청남도 보령댐을 시범유역으로 선정하고 양적 신뢰도를 이용하여 평가한 결과, 보령댐의 가뭄 취약도는 도수로 반영 여부에 따라 95.80% 에서 98.13%까지 변동하였고, 기후변화에 매우 취약한 것으로 나타났다. 더불어 유전 알고리즘 기반 최적의 헤징룰을 산정하여 가뭄 취약성의 저감 효과를 분석하였고, 다양한 사회·경제적 변화에 대응하기 위해 세 가지 수요 시나리오(고수요, 저수요, 기준수요) 하에서 평가를 진행하였다. 양적 신뢰도와 극한가뭄 발생 빈도를 평가 기준으로 분석한 결과, 두 헤징룰은 K-water의 용수공급 조정기준 대비 저수요 시나리오에서 공급 안정도를 개선시킴으로써 극한가뭄에 적절히 대처할 수 있는 방법으로 사용될 수 있을 것이다.
기후변화가 심화됨에 따라 식물계절연구의 중요도가 증가하고 있으며 자동영상촬영장치 (피노캠, Phenocam)을 활용한 연구방법이 급부상하고 있다. 본 연구에서는 국립생태원에서 운영하는 피노캠을 활용하여 국내 주요 생태계 유형에 대한 식물계절 변화의 경향을 확인하고 기후요인과의 상관관계를 분석했다. 식물계절의 변화 양상은 지역 및 수종별로 다르게 나타났다. 곰솔 및 소나무림은 전체 생장 기간이 증가하는 경향을 보이며 주로 겨울철 기온과 강수량과 양의 상관관계를 보였으나, 한라산 구상나무는 8월 강수량이 많을수록 생장종료일이 빨라졌으며 최근 발생하는 구상나무 고사 현상과의 연관성 분석이 추후 필요할 것으로 보인다. 분석 결과에서 더 나아가 데이터 수집 과정에서 발생할 수 있는 결측치 문제 등에 대한 해결책을 제시하였으며, 향후 연구 범위를 확장하고 다양한 생태계 유형을 반영하기 위해 피노캠 연구와 위성 관측을 결합하는 방안을 제안하였다.
본 논문에서는 기온과 강수량이 농산물 가격에 미치는 영향을 분석하고 TensorFlow를 이용해 주요 농산물 가격을 예측하였다. 분석 결과, 기온 상승과 강수량 증가는 배추, 무, 대파, 상추, 양파 등의 가격 상승에 유의미한 영향을 미쳤다. 특히, 기온과 강수량이 동시에 증가할 때 가격이 급격히 상승하였다. 예측 모델은 기후 변화에 따른 농산물 가격 변동을 사전에 예측하는 데 유용하였다. 이를 통해 농업 생산자와 소비자가 기후 변화에 대비하고, 가격 변동에 대한 대응 전략을 마련할 수 있다. 논문에서는 기후 변화가 농산물 가격에 미치는 영향을 이해하고, 농산물 시장의 안정성과 지속 가능성을 높이는 방안을 모색하는 데 기여할 수 있다. 또한, 기후 변화 시대에 농업의 지속 가능성을 높이고 경제적 안정성을 확보하는 데 중요한 자료를 제공한다. 연구 결과는 정책 결정자들에게도 유용한 통찰을 제공할 것이며, 기후 변화에 대응한 효과적인 농업 정책 수립에 기여할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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