본 연구는 세계기상기구(World Meteorological Organization, WMO) 분류 지침에 따라 10지점의 종관기상관측소(Automated Synoptic Observing System, ASOS) 관측 환경을 5단계로 분류하였다. 장애물(지형, 건물 등)과 지표 피복 유형은 일조 시간, 기온, 지상 바람의 관측 환경을 평가하는 주요 요인이었다. 따라서, WMO 분류 지침에 따라 ASOS를 평가하기 위해서 지형, 건물, 토지 피복 유형에 대한 수치 지도를 사용했다. 일조 시간의 관측 환경은 일조 고도각이 낮은 일출과 일몰 시간대에 주변 건물 영향을 가장 많이 받았다. 기온 관측 환경은 태양 고도각뿐만 아니라 열/수원과 ASOS 사이의 거리를 기준으로 결정되었다. 본 연구에서 고려한 ASOS 주변에는 수원이 없었다. 일부 ASOS 근처에 있는 열원은 관찰 환경에 영향을 미칠만큼 크지 않았다. ASOS 주변의 거칠기 길이와 주변 건물과 ASOS 사이의 거리를 기반으로 지상 바람 관측 환경을 평가했다. 대부분의 ASOS는 주변보다 높은 고도에 놓여 있으며 ASOS 주변의 거칠기 길이는 최상의 수준을 위한 조건을 충족할 만큼 충분히 작았다.
이 연구에서는 지표화 중심의 산불확산예측 알고리즘을 기반으로 GIS 환경에서 운용이 가능한 지표화 확산예측모델을 개발하였다. 이 모델은 지형, 연료, 기상 등 산불환경인자를 분석하고 입력하는 부분과 시간에 따라 확산속도, 화선에서의 산불강도, 연소면적을 예측하는 지표화 확산예측 부분, 마지막으로 예측결과를 사용자에게 제시하는 출력 부분으로 구성되었다. 산불확산속도를 계산하기 위해서 산불행동에 영향을 미치는 산불환경인자중에서 지형인자는 경사, 기상인자는 풍속, 풍향, 실효습도를 고려하였다. 또한 연료인자는 수치임상도를 이용하여 연료깊이, 연료량, 소화습도를 계산할 수 있는 연료모듈을 개발하여 입력되도록 하였다. 연료습도는 실효습도, 최고온도, 강수량, 일일 적산량의 함수관계로 추정하였다. 모델을 2002년 청양에서 발생한 산불에 적용한 결과 확산속도에 대해 61%의 일치도를 보였다.
It is a mistaken impression that the midlatitude ionosphere was a very stable region with well-known morphology and physical mechanism. However, the large disturbances of midlatitude ionospheric contents in response to global thermospheric changes during geomagnetic storms are reported in recent studies using global GPS TEC map and space-born thermospheric UV images, and its importance get higher with the increasing application areas of space navigation systems and radio communication which are mostly used in the midlatitudes. Positive and negative storm phases are used to describe increase and decrease of ionospheric electron density. Negative storms result generally from the enhanced loss rate of electron density according to the neutral composition changes which are initiated by Joule heating in high-latitudes during geomagnetic storms. In contrast, positive ionospheric storms have not been well understood because of rare measurements to explain the mechanisms. The large enhancements of ground-based GPS TEC in Korea were observed on 8 and 10 November 2004. The positive ionospheric storm was continued except for dawn on 8 November, and its maximum value is ~65 TECU of ~3 times compared with the monthly mean TEC values. The other positive phase on 10 November begin to occur in day sector and lasted for more than 6 hours. The O/N2 ratios from GUVI/TIMED satellite show ~1.2 in northern hemisphere and ~0.3 in southern hemisphere of the northeast Asian sector on 8 and 10 November. We suggest the asymmetric features of O/N2 ratios in the Northeast Asian sector may play an important role in the measured GPS TEC enhancements in Korea because global thermospheric wind circulation can globally change the chemical composition during geomagnetic storms.
해양에서는 여러 원인들이 복합적으로 작용하여 하나의 원인에 의한 효과를 분리하기 쉽지 않은데, 자기 조직화 지도는 군집 결과에 다른 인자를 추가하여 분석이 가능하다. 따라서 본 연구에서는 해수면 높이 자료로 군집된 결과를 해수면 온도에 적용시켜 분석해보았다. 해수면 높이 자료는 총 6개의 노드로 군집되었다. 해수면 온도와 해수면 높이의 차이에는 1개월 시간 지연이 있어 군집된 결과에 1개월 전 해수면 온도 자료를 적용시켰다. 해수면 온도가 다양하게 분포하였던 140 ~ 150°E의 평균 해수면 온도를 비교해본 결과 노드 1, 3, 5의 경우 해수면 높이 자료에서 뚜렷하게 구분되는 사행하는 모양의 해수면 온도 분포를 찾을 수 있었으나, 노드 2, 4, 6의 경우 해수면 온도 분포는 완만하게 나타났다. 본 연구에서는 해수면 높이 자료로 군집된 결과에 해수면 온도 자료를 적용해보았지만, 추후 바람이나 지형류 자료를 적용시켜 비교해볼 필요가 있다고 판단된다.
Kim, Young Joo;Lee, Su Hwan;Ryu, Jin Hee;Oh, Yang Yeol;Lee, Jeong Tae
한국작물학회:학술대회논문집
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한국작물학회 2017년도 9th Asian Crop Science Association conference
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pp.316-316
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2017
The objective of this study is to estimate quantitatively soil salinity and soil loss at upland soils in agriculture land region in Saemangeum reclaimed land on the south Korea coasts. Soil loss and soil salinity are the most critical problem at reclaimed tidal saline soil in Korea. The several thematic maps of research area such as land cover map, topographic and soil maps, together with tabular precipitation data used for soil erosion and soil salinity calculation. Meteorological data were measured directly as air temperature, wind speed, solar radiation, and precipitation. The experiment was conducted 2% sloped lysimeter ($5.0m{\times}20.0m$) with 14 treatments and it were separated by low salinity division (LSD) and high salinity division (HSD) install. The cation content in ground water increased during time course, but in the case of land surface water the content was variable, and $K^+$ was lower than that of $Na^+$ and $Mg^{2+}$. At the LSD under rainproof condition, the salinity was directly proportional to soil water content, but at the HSD the tendency was no reversed. In condition of rainproof, the amount of soil salinity was higher at the HSD than at the LSD. Positive correlation was obtained between the soil water content and available phosphorous content at the rainfall division, but there was no significance at the surface soil of the rainproof division. Sodium adsorption ratio and anion contents in soil were repressed in the order of vinyl-mulching > non-mulching > bare field. According to the result of analyzing soil loss, soil loss occurred in a vinyl-mulching, a non-mulching and a bare field in size order, and also approximately 11.2 ton/ha soil loss happened on the reclaimed land area. The average soil loss amount by the unit area takes place in a non-mulching and bare field a lot. Our results indicate that soluble salt control and soil erosion are critical at reclaimed tidal saline soil and the results can provide some useful information for deciding management plans to reduce soil loss and salt damage for stable crop production and diverse utilization or cultivation could be one of the management options to alleviate salt damage at reclaimed tidal saline soil in Korea.
국내 환경에 적합한 케나프 육종을 위해선 비용, 정확도, 속도가 최적으로 설계된 정량적인 고속탐색법(high-throughput)에 기반한 표현형 분석법이 필요하다. 최근 UAV 기반의 원격탐사 기법의 발달로 노지에서 재배되는 작물의 생육인자들에 대한 대량 데이터를 저비용으로 신속하게 얻을 수 있으며 정확하게 분석하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 국내에서 요구되는 케나프의 섬유와 가축 사료로서 육종을 위해 해당 목적과 부합한 케나프 높이를 주요 표현형 인자로 선정하여 UAV-RGB에 SfM 알고리즘 기반의 사진 측량 기술을 적용함으로 높이를 예측하고자 하였다. 기존 방법으로 예측한 작물 높이는 바람에 의한 작물의 흔들림으로 오차가 발생할 수 있으며 키가 2 m 이상 크게 자라 실측도 어려운 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 바람에 흔들리지 않는 일정 높이를 가지는 고정 구조물을 설치하여 기준점을 이용한 모델식으로 기하 보정을 통해 높이 예측성능을 개선하였다. 그 결과 R2는 0.80으로 나타났으며, 보정 전(R2 = 0.80, slope = 0.87, offset = -2.51) 보다 높은 신뢰성(R2 = 0.80, slope = 0.94, offset = -1.62)을 확보하였다. 품종별로 생육단계에 따라 측정한 높이 지도를 통해 얻어진 케나프 키 정보는 품종 별로 유의미한 차이를 보임으로서 해당 방법으로 예측한 케나프 높이가 섬유와 가축 사료 목적의 육종 선발에 활용될 수 있을 것으로 판단하였다.
백두산 화산이 분화할 경우, 한국에는 주로 화산재로 인한 피해가 예상된다. 이에 본 연구는 해외의 대형 화산분화 사례를 기반으로, 화산재 규모에 따른 피해와 사회 경제적 영향을 분석하였다. 첫째, 주요 화산 분화의 화산재 피해사례 및 화산재 두께/무게에 따른 피해를 "화산재 규모와 피해 영향 대조표"를 통하여 살펴보았다. 둘째, 화산재의 사회 경제적 영향을 분석하였다. 백두산이 겨울에 분화하지 않는다면, 한국은 화산재로 인해 경제적 피해를 입을 가능성이 크지 않지만, 화산재의 특성상 범세계적으로 영향을 미칠 수 있기 때문에 그 영향을 간과해서는 안 된다. 한편 만약 백두산 분화 시기에 한반도 주변으로 북풍 또는 북동풍이 발달하면, 화산재가 남한으로 확산하여 남한 경제에 영향을 미칠 수 있다. 항공수출에 차질이 생길 수 있으며, 인구 밀도가 높은 수도권이나 지방중심도시(산업집중도시) 혹은 농업지역으로 화산재가 이동해 온다면 그 피해는 매우 클 수 있다. 이러한 화산재해에 대비하여 한국의 실정에 맞는 화산재 예보 단계표가 만들어야져야 하며, 화산재 예측을 위한 한국형 화산 해저드 맵을 구축할 필요가 있다.
우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.
소나무는 우리나라에서 생태적, 사회 문화적으로 가장 중요한 수종으로 보호 이용되어 온 수종이다. 그러나 산림유전자원보호구역 내 금강소나무 고사가 발생하고 있어 명확한 원인 구명 및 대책 마련이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 금강소나무의 고사 원인 구명을 위해 시계열 항공영상을 이용하여 금강소나무 고사 발생 전수 조사를 실시하고 고사발생 지역에 대한 지형환경특성을 분석하여, 소나무 고사의 위치적 특성 및 이에 따른 기상 요인과의 연관성을 파악하였다. 그 결과, 2,600ha 연구 대상지 내에서 약 1,956본의 금강소나무 고사목이 추출되었다. 소나무의 고사는 소나무 생육지역에 비해 고도가 높고, 일사량이 많고, 지형습윤지수가 낮은 지역, 남 남서사면, 능선 부위, 풍노출도가 높은 지역에 집중되어 발생한 것으로 나타났다. 이러한 지역은 지형조건에 따라 영향을 받는 미기상 특성에 따라 고온과 건조 스트레스가 상대적으로 높은 지역으로 분류되는 지역이다. 기후변화에 따라 고온 건조 스트레스가 전반적으로 높아지고 있으며 취약지역을 중심으로 스트레스의 임계치를 넘으면서 고사현상이 발생하는 것으로 추정되었다. 이러한 지형환경 특성을 바탕으로 MaxEnt 모형을 이용하여 소나무 고사 발생 위험 지도를 제작하였으며, 이는 향후 소나무 보호 관리 대책 수립에 활용될 수 있다.
본 연구는 남한의 동계 일강수량 데이터를 기초로 매일매일의 분포도를 작성하여, 강수의 공간적 분포 유형을 분류하였다. 그리고 강수의 공간적 분포유형과 그 종관적 특성과의 대응관계를, 먼저 기압배치형을 중심으로, 그리고 강수분포형을 중심으로 살펴보았다. 또한 지상일기도로 볼 때 유사한 특성을 지닌 울릉도형과 울릉도${\cdot}호남 동시 출현형의 차이를 알아보기 위해 850hPa, 700hPa, 500hPa면의 기압장, 기온장의 특성을 분석하였다. 그 결과 울릉도지역은 강수계급에 관계없이 높은 출현빈도를 보이고, 동해안은 5mm 이상에서, 호남지역은 1~5mm구간에서 더 높은 출현빈도를 나타냈다. 동계강수분포형은 12개로 분류할 수 있으며, 이들 분포형은 뚜렷한 계절 변화를 보인다. 울릉도형과 울릉도${\cdot}$호남 동시 출현형 간의 강수분포의 차이는 풍향, 풍속보다는 상층 한기의 이류 양상과 관련이 깊다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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