• 에너지공학
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• 제23권2호
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• pp.74-82
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• 2014

기후변화 문제에 대응한 온실가스 감축 방안 중 하나로 정부는 바이오가스의 공급 확대를 추진하고 있다. 이를 위한 정책수단의 일환으로 신재생연료혼합의무제(RFS)의 도입이 논의되고 있는데 여기에는 바이오가스도 포함된다. 이에 따라, 본 논문에서는 2011년에 발표된 투입산출표를 이용한 투입산출 분석을 통해 RFS 도입이 가져올 바이오가스 공급 확대의 경제적 파급효과를 분석하고자 한다. RFS의 도입 내용을 감안할 때 바이오가스 공급부문은 액화석유가스 공급부문 및 도시가스 공급부문으로 구성된다. 따라서 이들 2개 부문을 바이오가스 공급부문으로 정의한 후 바이오가스 공급 확대가 가져올 경제적 파급효과로 생산유발효과, 부가가치 유발효과, 취업유발효과를 분석한다. 추가적으로 바이오가스 공급부문의 공급차질로 인한 부정적 파급효과를 의미하는 공급지장효과 및 바이오가스 공급부문 제품가격 변동이 가져올 물가파급효과도 분석한다. 분석결과 바이오가스 공급부문에서의 1원의 투자 혹은 생산이 가져오는 생산유발효과 및 부가가치 유발효과는 각각 1.0539원 및 0.1998원이다. 아울러 10억원 투자 혹은 생산의 취업유발효과는 0.5279명, 바이오가스 공급부문의 공급지장효과는 1.6229원, 바이오가스 공급부문의 산출물 가격 10% 인상의 물가파급효과는 0.0183%로 분석되었다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권1호
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• pp.64-71
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• 2021

최근의 기후변화는 산지토사재해의 발생을 가속시키고 있다. 산지토사재해 중 토석류는 전파길이가 길고 매우 빠른 거동 특성을 갖기 때문에 매우 위협적으로 인식된다. 본 연구는 설악산 국립공원내 토석류 발생지 263개소를 대상으로 발생 길이(m)에 미치는 영향인자를 구명하고, 수량화이론(I)을 사용하여 발생 길이에 대한 각 산림환경 인자의 기여도 분석을 하여 예방적인 측면에서 국립공원내 토석류 발생 가능성지역에 대한 예측기법을 개발하였다. 각 산림환경 인자의 Range를 추정한 결과, 종단사면(0.9676)이 가장 높게 나타나 설악산 국립공원의 토석류 발생 가능성에 큰 영향을 미치는 것으로 추정되었으며, 다음으로는 횡단사면(0.6876), 고도(0.2356), 사면경사(0.1590), 방위(0.1364) 순으로 나타났다. 설악산 국립공원 산악지 토석류 발생 발생가능성 판정표를 기준으로 5개의 산림환경 인자의 category별 점수를 계산한 추정치 범위는 0점에서 2.1864점 사이에 분포하고 있으며, 중앙값은 1.0932점으로 토석류 발생가능성을 예측을 작성한 결과 I등급은 1.6399 이상, II등급 1.0932~1.6398, III등급 0.5466~1.0931, IV등급 0.5465 이하로 나타나 1등급, 2등급에서 토석류 발생 비율이 86.3%로서 높은 적중률을 보였다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제27권2호
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• pp.49-70
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• 2022

해수면 온도는 기후와 바다의 생태계 그리고 인간의 활동에까지 중요한 영향을 미치는 해수의 특성 중 하나로 이를 예측하는 것은 항상 중요하게 다뤄지는 문제다. 최근 들어 과거의 패턴을 학습하여 예측값을 생성할 수 있는 딥러닝을 활용한 해수면 온도 예측이 복잡한 수치모델을 이용한 예측의 대안으로 주목받고 있다. 딥러닝은 입력 자료 간의 비선형적인 관계를 추정할 수 있는 것이 큰 장점이며, 최근 컴퓨터 그래픽카드의 발달로 많은 양의 데이터를 반복적이고 빠르게 계산할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 기존의 딥러닝 모델의 단점들을 보완하면서 시공간 자료를 다룰 수 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 기반의 U-Net을 통해 단기 해수면 온도 예측을 수행하였다. 개발한 딥러닝 모델을 이용한 한국 남부 근해 해수면 온도의 단기 예측은 예측일의 해수면 온도의 중장기 변동성에 따라 달라지는 성능을 보였다. 해수면 온도 변동성의 증감은 계절적 변동 뿐 아니라 Pacific Decadal Oscillation (PDO) 지수의 변동과도 유의미한 상관관계를 보였는데, 이는 계절 변동 및 PDO에 따른 기후 변화에 기인한 수온 전선의 강도 변화가 해수면 온도의 시공간적 변동성에 영향을 줌으로써 발생했음을 확인하였다. 본 연구는 해수면 수온 자료가 가지고 있는 계절적 변동성과 경년 변동성이 딥러닝 모델의 해수면 단기 수온 예측 성능에 기여함을 밝힌 것에 그 의의가 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제112권3호
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• pp.340-351
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• 2023

산사태는 매년 막대한 재산 피해와 인명 피해를 유발하는 주요 자연재해 중 하나이며, 기후변화의 영향으로 산사태 취약성은 더욱 증대되고 있다. 사면안정해석을 위한 다양한 매개변수 중 토심은 산사태 및 토석류 분석 시 주요 매개변수이며, 사면 안정성에 영향을 미치는 유역의 수문학적 과정을 평가하는 데 중요한 역할을 한다. 토심을 추정하는 정확한 방법은 현장에서 직접 지층을 조사하는 것이다. 하지만 이를 위해서는 많은 시간과 비용이 요구되므로 다양한 토심 예측 모델들이 제안되었으나 실용성 및 정확성 측면에서 다양한 한계가 존재한다. 본 연구에서는 산지사면에 대한 토심을 추정 하기 위하여 국내 산지를 대상으로 수행된 71개의 탄성파 탐사 결과를 수집하였으며 탄성파 속도 700 m/s를 기준으로 토심을 추정하였다. 이에 따라 사면의 경사, 고도, 토심 자료를 구축하고 토심에 대한 통계적 특성을 파악하였으며 경사와 토심 및 고도와 토심 간 상관관계를 규명하였다. 또한, 사면경사를 기반으로 한 다양한 토심 예측 모델을 조사하고 이에 대한 비교·분석을 수행하였으며 경사를 활용한 보정된 토심 예측식을 제안하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권1호
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• pp.142-154
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• 2023

전세계적으로 환경의 중요성이 부각되면서, 원재료 준비, 생산 공정, 운송 및 설치 등 산업 전체 기간에 걸친 기후 변화 주요 물질인 탄소 배출량을 계산하고, 저감해야 한다는 필요성이 강조되고 있다. 이를 전과정평가(Life Cycle Assessment, LCA)라 정의되면서 전세계적으로 다양한 산업들에 시도되고 있다. 국내에도 일부 관련 시도들이 있었지만, 국내 재생에너지 산업에 대해서는 거의 발표되지 않았다. 이러한 연구 중요성에도 불구하고, 부진한 관련 연구의 격차를 메꾸기 위해 본 연구는 국내 육상 풍력발전 단지의 한 사례인 경북 영덕 발전에 대하여 LCA 연구를 관련 시스템 중 가장 많이 사용되는 SimaPro를 이용하여 수행하였다. 연구 결과 풍력 터빈 1대의 에너지 회수기간(EPT)는 약 10개월이며, 1 kwh의 전력을 생산하는데 배출되는 온실가스 배출량(Green House Gas, GHG,)는 15 g CO₂/kWh로 다른 에너지원과 비교해서 경쟁력 있음을 보였다. 부품 별 환경 영향 평가에서는 풍력 터빈의 타워가 여러 환경 영향 부문에 영향이 가장 크다는 결과를 보였다. 본 연구에서 얻어진 경험은 향후 신재생 에너지 보급 및 확대 정책의 강화와 대중의 인식 제고에 도움이 될 것이라고 사료된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권6호
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• pp.543-551
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• 2023

기후변화 영향으로 이상고수온, 태풍, 홍수, 가뭄 등 재난 및 안전 관리기술은 지속적으로 고도화를 요구받고 있으며, 특히 해수면 온도는 한반도 주변에서 발생되는 여름철 적조 발생과 동해안 냉수대 출현, 소멸 등에 영향을 신속하게 분석할 수 있는 중요한 인자이다. 따라서, 본 연구에서는 해수면 온도 자료를 해양 이상현상 및 연구에 적극 활용되기 위해 통계적 방법과 딥러닝 알고리즘을 적용하여 예측성능을 평가하였다. 예측에 사용된 해수면 수온자료는 흑산도 조위관측소의 2018년부터 2022년까지 자료이며, 기존 통계적 ARIMA 방법과 Long Short-Term Memory(LSTM), Gated Recurrent Unit(GRU)을 사용하였고, LSTM의 성능을 더욱 향상할 수 있는 Sequence-to-Sequence(s2s) 구조에 Attention 기법을 추가한 Attention Long Short-Term Memory (LSTM)기법을 사용하여 예측 성능 평가를 진행하였다. 평가 결과 Attention LSTM 모델이 타 모델과 비교하여 더 좋은 성능을 보였으며, Hyper parameter 튜닝을 통해 해수면 수온 성능을 개선할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권8호
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• pp.577-587
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• 2021

가뭄은 수개월, 수년 이상에 걸쳐 서서히 발생 및 지속되며, 식생에 대한 피해가 발생할 때까지 확실한 인식이 어렵다. 최근에는 기후변화에 따른 기상이변 및 기온상승 등으로 인하여 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있으며, 기상 이상으로 몇 주 또는 몇 달 이내 빠르게 발전하는 가뭄을 확인할 수 있다. '돌발가뭄(Flash Drought)은 일반적인 가뭄과 달리 비교적 짧은 기간 동안 표면온도의 상승과 비정상적으로 낮고 빠르게 감소하는 토양수분으로 인하여 식생에 대한 극심한 스트레스를 유발하면서 광범위한 작물 손실 및 용수공급 감소 등에 대한 피해를 야기하는 가뭄으로 정의된다. 짧은 기간의 급속하게 발생하는 (rapid-onset) 돌발가뭄은 발생원인인 토양수분함량의 감소와 강수의 부족, 낮은 습도, 고온 및 강풍 등으로 인한 증발 수요의 증가 등과 유사한 관계가 있기 때문에 농업 및 자연 생태계에 미치는 영향이 크며, 발생원인 또한 농업가뭄의 범주에 속하기 때문에 이에 대한 모니터링이 필수적이다. 본 연구에서는 증발산량을 활용한 위성영상 기반 가뭄지수인 증발스트레스지수(Evaporative Stress Index, ESI)를 활용하여 국내의 돌발가뭄 감지 조건을 제시하였으며, 표준강수지수, 토양수분, 최고기온, 상대습도, 풍속, 강수량 등과 비교를 통하여 돌발가뭄사상의 수문기상학적 특성에 대하여 분석하였다. 돌발가뭄 발생 이전 8주간을 기준으로 상관분석하였으며, ESI와 표준강수지수, 토양수분, 최고기온에 대하여 0.8(-0.8) 이상의 높은 상관관계를 보였다. 본 연구를 통하여 아직 명확하게 정의되지 않은 돌발가뭄에 대한 유형별 분석 및 국내 돌발가뭄의 수문기상학적 특성을 파악하였으며, 위성영상 기반 가뭄지수인 증발스트레스지수는 돌발가뭄사상의 모니터링에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 유통과학연구
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• 제10권1호
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• pp.43-52
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• 2012

2011년은 유엔(UN)이 지정한 '세계 산림의 해'이다. 최근 들어 산림은 환경, 경제, 사회, 문화 등 우리 사회 제 분야에서 그 가치와 기능이 점차 확대되고 있다. 특히 기후변화에 따른 지구환경문제가 국제적인 아젠다로 부각되면서, 산림은 지구온난화의 주범인 이산화탄소에 대한 유일한 흡수 원으로서 그 가치가 새롭게 조명되고 있다. 또한 산림은 생태관광자원의 주요한 구성요소의 하나로서 현재 생태관광객이 널리 이용하는 자원이기도 하다. 게다가 한국의 경우 국토의 60%이상을 차지하는 산림은 국민들한테 아주 좋은 생태환경을 제공함과 동시에 국민들의 생태관광지에 대한 환경보전의식도 제고를 가져왔다. 따라서 환경에 대한 관심이 급증하면서 보전가치가 우수한 산림생태지역을 방문하는 관광객이 매년 큰 폭으로 증가함과 동시에 정부에서도 많은 관심을 보이고 있다. 반면에 생태환경은 관광지를 개발하는 과정과 결과에서 부적절한 개발로 오히려 손상을 받게 되는 경우가 더 많으며, 생태관광객의 높은 환경의식과 엇갈려 실패를 보는 경우도 존재한다. 그럼에도 불구하고 생태관광객의 환경에 대한 관점이나 의식 등에 관한 연구가 미흡하여 지속가능한 생태관광개발에서 생태관광지와 관광객사이에 초점을 맞추지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 산림생태관광의 지속가능한 발전을 위하여 산림자원을 이용한 생태관광객과 그들의 환경의식을 정의하여 관광지에 대한 매력성, 만족 및 관광 후 태도에 어떠한 영향관계가 있는지 실증적으로 규명함으로서, 관광객의 입장에서 어떠한 생태관광지를 선호하는지를 파악하는데 그 중점을 두었다. 연구결과 산림생태관광객의 높은 자연보호의식은 관광지 매력성, 만족 및 관광 후 태도에 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 해석되었고 환경오염의식은 관광지 매력성 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 해석되었다. 이에 따라 우리는 지속적인 생태관광지 개발과 생태관광 프로그램을 작성함에 있어서 관광객의 자연보호의식 전환 및 생태관광객의 심리적 반응을 중심으로 진행되어야 한다는 점을 시사한다.

• 한국토양비료학회지
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• 제43권6호
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• pp.1018-1023
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• 2010

기후변화에 따른 농업기후자원량 변화와 기후자원의 효율적인 이용을 위하여 농업기후자원 요소 가운데 과거 30년 (1931~1960)과 최근 30년 (1971~2000)의 평년 기온을 중심으로 작기의 변화와 생육반응을 분석하였다. 과거 30년간의 이앙기조한은 지역별로 4월 28일에서 5월 23일 이었으나, 최근 30년은 4월 24일에서 5월 16일로 4~7일 빨라졌다. 그리고 과거 30년의 안전출수기만한은 지역별로 8월 22일에서 9월 12일인 반면에 최근 30년은 8월 22일에서 9월 15일로 약 3일 늦어졌다. 출수기별 등숙기온 분포는 과거 30년의 경우, 출수기가 7월 26일 때 등숙기 40일간의 평균기온은 $25{\sim}26^{\circ}C$ 전후였고 출수기가 10일 정도 늦어질수록 등숙기온은 $1{\sim}2^{\circ}C$정도 낮아졌다. 반면에, 최근 30년의 경우는 전체적인 경향은 비슷하였으나, 과거 30년에 비하여 약간 높은 경향이었다.

• 한국환경생태학회지
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• 제32권5호
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• pp.469-477
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• 2018

금강초롱꽃(Hanabusaya asiatica)은 한반도 중동부에서만 제한적으로 분포하는 고유종으로, 분포범위가 좁고 개체수가 적어 서식지를 세계자연보전연맹(IUCN, International Union for Conservation of Nature) 중요 생물다양성 보호지역(key biodiversity areas: KBAs)으로 지정하여 보호할 필요가 있다. 본 연구에서는 maximum entropy(MaxEnt) 모형을 통해 남북한 접경지역 내 금강초롱꽃 자생가능지를 추정하고 이를 바탕으로 KBAs 후보지를 설정하였다. 기계학습(machine learning) 알고리즘의 하나인 MaxEnt 모형은 생물종의 출현지점만 기록한 데이터(presence-only data)로도 생물종 분포를 편향되지 않게 예측할 수 있는 생물종 분포 모형으로, 본 연구의 연구대상지처럼 현장 조사가 어려운 경우 유용한 방법이다. 본 연구에서는 현장 조사를 통해 수집한 38개 금강초롱꽃 출현 위치와 기후, 지형, 식생 등을 측정한 11개 환경변수를 이용하여 MaxEnt 모형을 학습하여 남북한 접경지역의 모든 지점에 대해 금강초롱꽃 출현확률을 추정하였다. MaxEnt 모형 분석 결과, 금강초롱꽃 출현확률이 0.5를 넘어 금강초롱꽃 분포가능지로 분류된 지역은 $778km^2$이었고, 추정된 서식가능지와 기지정된 보호지역 경계를 고려하여 설정한 최종 KBA 후보지는 $1,321km^2$이었다. 또한 11개 환경변수 중 표고와 연평균 강수량, 생장기 평균 강수량, 최한월 평균 기온이 금강초롱꽃 출현확률에 영향을 미쳐, 금강초롱꽃은 고도가 높은 서늘한 지역을 선호하는 것으로 분석되었다. 이와 같은 금강초롱꽃의 분포지 선호도 분석 결과는 KBA 후보지 설정 뿐 아니라 남북한 통일이나 기후변화와 같은 시나리오에 대비한 금강초롱꽃 보존 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.