• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.419-419
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• 2023

하천의 최종 유출부와 해양이 만나는 지점을 하구라고 하며, 우리나라는 주로 서해안 지역에 하구 방조제 건설에 따른 담수호가 조성되어 다양한 목적으로 수자원이 활용되고 있다. 이러한 하구 담수호는 바다로 유입되기 직전의 물을 저류시켜 수자원 확보에 긍정적이나, 일반적으로 유역의 최하류에 위치해 있어 오염물질 유입, 부영양화, 염분 침출로 인한 오염물질 용출 등에 취약하다. 따라서 담수호의 회복탄력성 향상과 지속가능한 수자원 관리를 위해서는 미래 기후변화에 따른 영향 분석이 필수적이다. 특히 기후변화는 거대규모의 홍수과 같은 자연재난, 농업가뭄 및 식생가뭄 등의 증가로 이어질 수 있으므로, 이에 효과적으로 대비하기 위해서는 미래 기후조건에 따른 하천의 미래 유출량 변화 예측이 수행되어야 한다. 본 연구에서는 불확실한 미래 수문변화를 예측하기 위해 CMIP6(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6) GCMs(Global Climate Models)의 SSP(Shared Socioeconomic Pathways) 시나리오를 유역 유출모델에 적용하여 기후변화에 따른 미래 유출특성의 변화를 예측하였다. 충청남도 서산시에 위치한 간월호 유역을 대상유역으로 선정하고, HSPF(Hydrological Simulation Program-FORTRAN) 모형을 적용하여 상류유역의 과거 및 미래 장기유출량 모의를 수행하였다. 모의된 시나리오별 유출량을 기반으로 최빈유량곡선법을 적용하여 미래의 기준유량 발생시점 및 지속기간의 변화를 분석하였으며, CVDs(Center-of-volume dates)의 변화를 통해 기후변화에 따른 홍수기의 시기적 변화 양상을 파악하고자 하였다. 본 연구의 결과는 미래 유역 환경변화를 고려한 담수호의 수자원 보전관리계획 수립에 있어 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.292-292
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• 2023

본 연구에서는 인공신경망을 이용한 통계적 모형을 구성하여 금강권역의 봄철(3~5월) 강수량 예측을 수행하였다. 통계적 모형의 예측인자로서는 NOAA 등에서 제공하는 AAO, AMM, AO 등 36종의 기후지수와 대상권역인 금강권역의 강수량, 기온 등의 기상인자 8종 등 총 44종의 기후지수를 활용하였다. 예측대상기간을 기준으로 선행기간(1~18개월)에 따른 상관성을 분석하여 상관도가 높은 10개의 기후지수를 예측인자로 선정하였다. 예측모형 형태는 10개의 입력층과 1개의 은닉층으로 되어 있는 인공신경망모형을 구성하였다. 모형 구성과정에서의 불확실성을 최소화하고 예측모형의 적합도를 높이기 위해 예측대상기간을 기준으로 과거 40년간의 자료에 대해 임의로 20년간 자료를 선별하여 모형을 구성하고, 너머지 기간에 대해 검증하는 무작위 교차검증을 반복하여, 예측대상기간 및 예측시점에 따라 각각 적합도가 높은 1000개의 예측모형을 선별하였다. 과거기간(1991~2022년)을 대상으로 예측시점에 따라 각 연도별 1000개의 예측결과를 도출하여, 실제 해당년도의 관측값과의 비교를 통해 예측성을 분석하였다. 예측성은 크게 예측치의 최대값과 최소값 범위 및 예측치의 25%~75% 범위 안에 관측치가 포함될 확률, 그리고 과거 관측값의 3분위 구간을 기준으로 한 예측확률 등을 평가하였다. 관측치가 예측치의 범위 안에 포함될 확률은 평균 87.5%, 예측치의 25~75% 범위 안에 포함될 확률은 30.2%로 나타났으며, 3분위 예측확률은 35.6%로 분석되었다. 관측값과의 일대일 비교는 정확도가 떨어지지만 3분위 예측확률이 33.3% 이상인 점으로 볼 때 예측성은 확보된다고 볼 수 있다. 다만, 우리나라 강수량의 불규칙성과 통계적 모형 특성상 과거 관측되지 않은 패턴에 대해서는 예측이 어려운 문제가 있어, 특정년도의 예측결과가 관측치를 크게 벗어나는 경우도 종종 나타나고 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.9
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• pp.149-158
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• 2023

With the global paradigm shift towards climate change, the shipbuilding industry is also considering propulsion systems that utilize eco-friendly fuels various propulsion systems are gaining attention as a result. In conventional propulsion systems, typically consisting of propellers and rudders, have evolved into a diverse range of systems due to the development of a special propulsion system known as the azimuth thruster. While azimuth thrusters were previously commonly installed on tugboats, they are now extensively used on offshore plant operation ships equipped with dynamic positioning systems. However, these azimuth thrusters require different steering methods compared to conventional propulsion systems, leading to a significant learning curve for the crew members boarding such vessels. Furthermore the availability of education related to these special propulsion systems is limited. This study aims to analyze accidents caused by inadequate control of vessels equipped with azimuth thrusters using the STAMP technique. And it proposes the necessity of standard steering commands for the safe operation of vessels equipped with special propellers.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.43 no.2
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• pp.259-266
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• 2023

Global climate change is increasing, and the damage and scale of localized torrential rains are increasing. Pre-flood analysis simulation results should be derived from rainfall data through rainfall forecasts to prevent flood damage. In addition, it is necessary to control the use and management of flood response disaster prevention facilities through immediate decision-making. However, methods using spills and flood models such as XPSWMM and GATE2018 are limited due to professional usability and complex analytical procedures. Prototype (flood disaster prevention facility simulator) of this study is developed by calculating rainfall (short-term and long-term) using CBD software development methods. It is also expected to construct administrator and user-centric interfaces and provide GIS and visible data (graphs, charts, etc.).

• Korean Journal of Materials Research
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• v.33 no.5
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• pp.175-188
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• 2023

Water electrolysis holds great potential as a method for producing renewable hydrogen fuel at large-scale, and to replace the fossil fuels responsible for greenhouse gases emissions and global climate change. To reduce the cost of hydrogen and make it competitive against fossil fuels, the efficiency of green hydrogen production should be maximized. This requires superior electrocatalysts to reduce the reaction energy barriers. The development of catalytic materials has mostly relied on empirical, trial-and-error methods because of the complicated, multidimensional, and dynamic nature of catalysis, requiring significant time and effort to find optimized multicomponent catalysts under a variety of reaction conditions. The ultimate goal for all researchers in the materials science and engineering field is the rational and efficient design of materials with desired performance. Discovering and understanding new catalysts with desired properties is at the heart of materials science research. This process can benefit from machine learning (ML), given the complex nature of catalytic reactions and vast range of candidate materials. This review summarizes recent achievements in catalysts discovery for the hydrogen evolution reaction (HER) and oxygen evolution reaction (OER). The basic concepts of ML algorithms and practical guides for materials scientists are also demonstrated. The challenges and strategies of applying ML are discussed, which should be collaboratively addressed by materials scientists and ML communities. The ultimate integration of ML in catalyst development is expected to accelerate the design, discovery, optimization, and interpretation of superior electrocatalysts, to realize a carbon-free ecosystem based on green hydrogen.

• Korean Chemical Engineering Research
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• v.61 no.3
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• pp.412-418
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• 2023

The surge in the oil prices, increasing global population, climate change, and waste management problems are the major issues which have led to the development of biofuels from lignocellulosic wastes. Cellulosic or second generation (2G) bioethanol is produced from lignocellulosic biomass via pretreatment, hydrolysis, and fermentation. Pretreatment of lignocellulose is of considerable interest due to its influence on the technical, economic and environmental sustainability of cellulosic ethanol production. In this study, furniture waste sawdust was subjected to alkaline peroxide (H₂O₂) for the production of reducing sugars. Sawdust was pretreated at different concentrations from 1-3% H₂O₂ (v/v) loadings at a pH of 11.5 for a residence time of 15-240 min at 50, 75 and 90 ℃. Optimum pretreatment conditions, such as time of reaction, operating temperature, and concentration of H₂O₂, were varied and evaluated on the basis of the amount of total reducing sugars produced. It was found that the changes in the amount of lignin directly affected the yield of reducing sugars. A maximum of 50% reduction in the lignin composition was obtained, which yielded a maximum of 75.3% total reducing sugars yield and 3.76 g/L of glucose. At optimum pretreatment conditions of 2% H₂O₂ loading at 75 ℃ for 150 min, 3.46 g/L glucose concentration with a 69.26% total reducing sugars yield was obtained after 48 hr. of the hydrolysis process. Pretreatment resulted in lowering of crystallinity and distortion of the sawdust after the pretreatment, which was further confirmed by XRD and SEM results.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.37-37
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• 2021

아시아 지역은 전 세계 인구의 60%가 집중되어 있으며, 지역 내에는 다양한 기후대가 혼재되어 있다. 통상, 기후대는 지역의 전반적인 기후 및 가용 수자원 특성을 파악하는데 유용하게 활용된다. 지구온난화의 영향으로 지역의 기후변동성은 심화되고 있으며, 이는 급격한 기후대 이동을 초래할 것으로 전망된다. 본 연구에서는 AR6 기후변화시나리오를 기반으로 전지구 기온상승에 따른 아시아 지역의 기후대 변화특성을 분석하였다. CMIP6 GCMs 및 공유사회경제경로(SSP1-2.6 및 SSP5-8.5) 시나리오를 활용하여 앙상블 기후변화시나리오를 산출하였다. 관측 및 시나리오 자료를 활용하여 산업화 이전 대비 미래 전지구 기온상승(1.5℃~5.0℃) 특성을 추정하였다. 통계적상세화 기법을 적용하여 기후변화시나리오를 상세화하고, 쾨펜 기후구분법을 적용하여 기후특성에 따라 기후대를 구분하였다. 이후, 개별 전지구 기온상승 조건 하에서 아시아 지역의 기후대 분포 및 변화특성을 분석하였다. 전지구 기온이 상승함에 따라 아시아 지역 전반에서 기후대 변화가 가속화되는 것으로 확인되었으며, 이는 모든 SSPs 및 GCMs 시나리오 하에서 동일하였다. 전지구 기온 상승폭은 SSP1-2.6 대비 SSP5-8.5 시나리오 하에서 크게 나타났으며, 동일한 1.5℃ 및 2.0℃ 기온상승 조건에 도달하는 시기도 SSP5-8.5 시나리오에서 현저히 빠른 것으로 분석되었다. 한편, 기후대 이동이 나타나는 지역은 전지구 기온이 상승함에 따라 증가하였으며 5.0℃ (SSP5-8.5) 기온상승 조건 하에서 변화량이 가장 큰 것으로 분석되었다. 다만, 동일한 기온상승 조건 하에서는 SSP 시나리오와 관계없이 기후대 변화 면적 및 공간적 변화패턴이 유사하였다. 기온상승에 따라 아시아 지역 내 열대기후와 건조기후 지역은 확대되는 반면, 온대 및 한랭, 극기후 지역은 줄어들 것으로 전망되었다. 본 연구에서 도출된 전지구 기온상승 조건 별 아시아 지역의 미래 기후대 변화특성은 지역별 기후변화 영향평가 시 기초자료로 활용될 수 있다.

• Journal of Environmental Science International
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• v.32 no.6
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• pp.429-440
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• 2023

Quantitative habitat model is established with species occurrence and spatial abundance data, which were usually acquired by professional field ecologists and citizen scientists. The importance of citizen science data is increasing, but the quality of these data needs to be evaluated. This study aims to identify and compare both expert-based data and citizen science data based on the performance power of quantitative models derived from both data sets. A Maximum Entropy (MaxENT) model was developed using eight environmental variables, including climate, topography, landcover and distance to forest edge. The AUC values derived from the MaxENT model were 0.842 and 0.809, respectively, indicating a high level of explanatory power. All environmental variables has similar values for both data sets, except for the distance to forest edge and rice paddy, which was relatively higher for expert-based survey data than that of the citizen science data as the distances increased. This result suggests that habitat model derived from expert-based survey data shows more ecological niche including wider ranges from forest edges and isolated habitat patches of rice paddy. This is presumably because citizen scientists focuses on direct observation methods, whereas professional field surveys investigate a wider variety of methods.

• Asia-Pacific Journal of Business
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• v.14 no.1
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• pp.365-379
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• 2023

Purpose - Our previous study (Chang & Lee, 2023) presented observations on the recent changes in the year-on-year (YoY) Consumer Price Index (CPI) of the Republic of Korea (ROK) after the COVID-19 pandemic. The purpose of this article is to present an integrated analysis and interpretation of the recent changes in CPI and the Aggregate Import Price Index (IPI) by incorporating recent data, specifically data from September 2022 to December 2022. Design/methodology/approach - This study collected CPI (YoY) data in the ROK from January 2019 to December 2022 using e-National Indicator System provided by the ROK. Statistical analysis was employed to analyze the data. Findings - First, we confirm the extended results of the existing study by Chang and Lee (2023). Second, we demonstrate that the Aggregate IPI in ROK increased significantly in 2022 compared to 2021. We then provide an integrated interpretation on the significant increase in CPI and aggregate IPI in ROK, which complements Chang and Lee (2023) that limits their discussion to YoY CPI. Moreover, we show that the IPI of the semiconductor in ROK decreased significantly in 2022 compared to 2021. Research implications or Originality - Our results provide important insights into the recent changes in the CPI in the ROK. The results suggest that these changes can be partially attributed to various factors, such as the global supply chain disruptions resulting from the spread of the COVID-19 pandemic and the prolonged war between Russia and Ukraine, the side effect of quantitative easing by the US Federal Reserve, heat waves and droughts caused by climate change in ROK, a surge in demand following a gradual daily recovery, US-China trade conflict, etc. Our study shows statistically comprehensive results compared to the studies that limit their discussion to YoY average growth rate.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.396-396
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• 2021

본 연구의 목적은 HSPF(hydrological simulation program-FORTRAN) 모형을 이용하여 기후변화에 따른 남한의 유출량 변화를 분석하는 데 있다. 상세화 작업을 수행한 13개의 GCM(global climate model)을 이용하여 기후변화 시나리오를 구축하여 미래 유출량을 추정하는 데 사용하였다. 미래 유출량을 생산하기 위해 앞에서 선정한 13개 GCM을 사용하여 수문기상자료를 구축하였다. 모의기간은 S0: reference period (1976-2005), S1: near future period (2011-2040), S2: mid-century period (2041-2070), S3: distance future period (2071-2100) 총 4개로 구분하였다. 공간적으로는 109개 중권역을 대상으로 HSPF 모형을 모의한 다음 최종적으로 남한을 대상으로 분석하였다. HSPF 모형의 매개변수 보검정은 장기간의 일별유량자료가 구축된 총 6개 댐 상류유역을 선정하여 수행하였다. 유출량은 기본적으로 강수량과 증발산량에 굉장히 영향을 받으며, 미래 수문기상자료를 분석한 결과 남한의 강수량과 증발산량이 모두 증가하는 경향을 보인다. 다만 강수량의 상대적인 변화가 증발산량의 변화보다 크기 때문에 전반적으로 미래 유출량을 증가하는 것으로 분석되었다. 특히 미래 강수량은 미래 변동성이 굉장히 큰 특징을 가지고 있으며 이러한 이유로 미래 유출량의 변동성도 큰 것으로 분석되었다. 계절적으로 살펴보면 여름과 가을의 미래 유출량이 증가하고 겨울에는 감소하는 것으로 분석되었다. 가을과 겨울의 변동성이 매우 큰 특징을 보이며 미래 극한 홍수와 가뭄의 출현 빈도가 높아질 것으로 보인다. 본 연구 결과는 남한의 기후변화 적응 대책을 수립하는 데 있어 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.