• 한국조경학회지
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• 제44권4호
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• pp.100-108
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• 2016

최근에 관광기후지수가 생리등가온도(PET)와 범용열기후지수(UTCI)와 같은 완전한 인간 에너지 균형 모델들을 포함함으로써 발전되어 오고 있다. 이 연구는 해변에서의 조경계획 및 설계를 위해, 2015년 봄과 여름에 대한민국 제주특별자치도 월정리해변에서 인간 열환경지수 및 열쾌적성을 조사하였다. 미기후 측정과 국제표준화기구 10551을 바탕으로 만들어진 설문조사를 동시에 실시하였으며, 성인 869명이 참가하였다. 그 결과, 생리적인 요소만 고려된 '열환경 지각'과 '열환경 선호도'가 선형 회귀 분석에서 생리등가온도와 92.8과 87.6%의 높은 결정계수를 나타내었다. 그러나, 생리적 요소와 심리적 요소 둘 다 고려된 '열환경 평가', '열환경 수용도'와 '열환경 부담도'에서는 60.0, 21.1, 46.4%로 낮은 결정계수를 보였다. 그렇지만, 생리등가온도와의 상관성 분석에서는 모두 0.01 레벨에서 유의성이 있는 것으로 나타났다. 인간 열환경 지수를 나타내는 '열환경 지각'에서 덥지도 춥지도 않는 '중간'의 생리등가온도의 범위는 $25{\sim}27^{\circ}C$로 나타났으나, 미국의 냉온난방협회 표준 55에서 추천한 20% 이하의 불만족성 범위는 없었다. 다만, '열환경 평가'와 '열환경 부담도'에서 $21{\sim}32^{\circ}C$와 $17{\sim}37^{\circ}C$의 생리등가온도 범위들이 그 추천범위에 속하는 것으로 나타났다. 그러므로, $21{\sim}32^{\circ}C$의 생리등가온도를 해변지역의 조경계획 및 디자인뿐만 아니라 관광 및 레크리에이션 계획을 위한 인간 열쾌적성 범위로 적용될 수 있을 것이다. 해변에서의 열 스트레스 레벨들은 한국의 내륙들보다 $2{\sim}5^{\circ}C$ 높게 나타났으며, 대만과 나이지리아와 같은 열대지역과 유사한 높은 결과들을 보였고, 서 중유럽과 이스라엘의 텔아비브보다 높은 것으로 나타났다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제52권2호
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• pp.206-216
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• 2019

본 연구는 당뇨병 환자들의 소득수준에 따라 대사위험지표 관리수준을 비교하고, 최근 관리 추이를 관찰하여 궁극적으로 당뇨병 환자들의 합병증 예방 관련 전략을 마련할 수 있는 기초자료를 마련하기 위하여 1998 ~ 2014년 국민건강영양조사 자료를 분석하였다. 국민건강영양조사에 참여한 조사대상자 중 당뇨병 환자이면서 본인의 질환을 인지하고 있는 대상자들을 추출하였고, 가구소득정보를 이용하여 세 그룹으로 분류하여 분석하였다. 당뇨병 환자들의 기본정보, 생활습관정보, 영양소 섭취 정보, 혈액지표 등은 건강설문조사, 영양조사, 검진조사를 통해 수집되었다. 자료 분석은 변수 특성에 따라 카이검정, 일원분산분석 등을 실시하였고, 다중선형회귀분석을 이용하여 혈압 및 혈액지표의 보정평균을 산출하였다. 당뇨환자들의 공복혈당, HbA1c 및 혈중지질 농도의 평균은 소득수준에 따라 유의적인 차이를 보이지 않았다. 조사기간인 1998년부터 2014년간의 16년 동안 대사위험지표 변화 추이를 살펴본 결과, 모든 그룹에서 혈압의 유의미한 감소 추세를 보였다 (p < 0.001). 소득이 가장 높은 그룹에서는 공복혈당 (p = 0.004), 총 콜레스테롤 (p < 0.001), LDL-콜레스테롤 농도 (p = 0.01)가 유의하게 감소하는 추이를 보였고, HDL-콜레스테롤 농도 (p < 0.001)는 유의하게 증가하는 추이를 보였다. 저소득층에서는 공복혈당 (p = 0.02), 총 콜레스테롤 (p < 0.001), 중성지방 농도 (p = 0.003)가 시간 경과에 따라 유의적으로 감소하는 경향을 보였다. 그러나 중간소득층에서는 혈압을 제외한 모든 대사 위험 인자에 유의적인 변화 추이가 발견되지 않았다. 결론적으로 당뇨병 환자의 소득수준에 따른 대사 위험 인자의 관리수준에는 차이가 없었다. 최근 16년의 관찰 기간 동안 소득이 가장 높은 그룹과 가장 낮은 그룹은 대사 위험 인자의 유의미한 개선 추이를 보였으나, 중간소득 그룹은 변화가 관찰되지 않았다. 본 연구는 당뇨병 환자들의 지표 관리에 대한 전략 마련과 효과적인 보건대책을 위한 기초자료로서 중요한 의미가 있다고 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.207-221
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• 2023

본 연구는 천리안위성 2A호의 Level 1B (L1B) 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 심층신경망(deep neural network, DNN) 기법을 적용하고 검증을 실시하였다. 지상기온은 지면으로부터 1.5 m 높이의 대기온도로 일상생활뿐만 아니라 폭염이나 한파와 같은 이슈에 밀접한 관련을 갖는다. 지상기온은 지표면 온도와 대기의 열 교환에 의해 결정되므로 위성으로부터 산출된 지표면 온도(land surface temperature, LST)를 이용한 지상기온 추정 연구가 활발하였다. 하지만 천리안위성 2A호 산출물 LST는 Level 2 정보로 구름영향이 없는 픽셀만 산출되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 Advanced Meteorological Imager 센서에서 측정된 원시데이터에 오직 복사와 위치보정을 마친 L1B 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 DNN 모델을 제시하고 그 성능을 가늠하기 위해 위성 LST와 지상관측 기온 사이의 선형회귀모델을 기준모델로 사용하였다. 연구기간은 2020년부터 2022년까지 3년으로 평가기간 2022년을 제외한 기간은 훈련기간으로 설정했다. 평가지표는 기상청의 종관기상관측소에서 정시에 관측된 기온정보로 평균 제곱근 오차를 사용하였다. 관측지점에서 추출된 픽셀 중 손실된 픽셀의 비율은 LST는 57.91%, L1B는 1.63%를 보였으며 LST의 비율이 낮은 이유는 구름의 영향 때문이다. 제안한 DNN의 구조는 16개 L1B 자료와 태양정보를 입력 받는 층과 은닉층 4개, 지상기온 1개를 출력하는 층으로 구성하였다. 연구결과 구름의 영향이 없는 경우 DNN 모델이 root mean square error (RMSE) 2.22℃로 기준모델의 RMSE 3.55℃ 보다 낮은 오차를 보였고, 흐린 조건을 포함한 총 RMSE는 3.34℃를 나타내면서 구름의 영향을 제거할 수 있을 것으로 보였다. 하지만 계절과 시간에 따른 분석결과 여름과 겨울철에 모델의 결정계수가 각각 0.51과 0.42로 매우 낮게 나타났고 일 변동의 분산이 0.11과 0.21로 나타났다. 가시채널을 고려해 태양 위치정보를 추가한 결과에서 결정계수가 0.67과 0.61로 개선되었고 시간에 따른 일 변동의 분산도 0.03과 0.1로 감소하면서 모든 계절과 시간대에 더 일반화된 모델을 생성할 수 있었다.