• 지적과 국토정보
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• 제47권1호
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• pp.191-211
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• 2017

호우의 평가는 관측소의 강우자료를 이용하여 호우의 지속기간과 면적에 의해 이루어진다. 호우를 평가하기 위한 방법 중 DAD 분석방법은 지속시간 및 면적에 따른 강우 깊이를 나타내기 때문에 가장 많이 사용되고 적용된다. 하지만 기존의 DAD 분석 방법은 오차를 발생시킬 가능성이 크다. 따라서 본 연구에서는 오차발생가능성을 줄인 격자기반의 DAD 분석프로그램을 이용하여 DAD를 분석하고 적용성을 검토하였다. 적용성을 검토하기 위해 3가지의 공간보간 기법을 이용하여 지점강우를 면적강우로 변환하였다. 그 후, 변환된 격자기반의 강우자료를 이용하여 DAD 분석을 실시하였다. 그 결과, 각 지속시간 별로 면적 별로 MAAR 값을 추정할 수 있었고, OK 기법을 이용한 강우자료에서 높은 적용성을 나타냈다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.2818-2827
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• 2015

본 연구는 최근 뉴질랜드 Canterbury 지역에서 연속적으로 일어난 지진의 지진계 기록과 지리정보체계(GIS)의 정규크리깅을 이용하여 최대지반속도(PGV)와 기하평균최대지반속도(GMPGV) 컨투어를 생성하였고 이들의 공간적 패턴과 특징을 조사하였다. 지진발생 후 얻어진 데이터를 이용하여 지하의 상수도관 시스템의 성능에 주안점을 두고 연구를 수행하였다. 기하평균최대지반속도의 공간분포와 일시적인 지반거동으로 인하여 발생된 상수도관 시스템의 GIS 중첩과 비액상화지역의 기하최대지반속도와의 관계를 통하여 서로 다른 재질의 상수도관에 따른 1 km 당 매설된 상수도관 손상 개수로 산정되는 손상율을 산정하였다. 또한, 본 연구는 매설된 상수도관의 지진성능을 요약하여 설명하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.379-394
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• 2021

우리나라에서는 2005년부터 전국 에어코리아(Air Korea) 측정소의 대기오염도 정보를 실시간으로 제공하고 있다. 선행연구들은 이러한 포인트 기반의 미세먼지 농도 자료에 대한 격자지도화 가능성을 보여준 바 있으나, 측정소가 밀집된 특정 도시만을 대상으로 하였다. 본 연구에서는 우리나라 전역의 PM10 일평균 격자 지도를 산출하기 위해서, 전국 333개 에어코리아 측정소 자료를 활용하여 베리오그램 최적화 기반의 정규크리깅을 수행하고, 검증지점의 공간적인 과밀(too dense) 및 과소(too sparse)를 방지하기 위하여 검증지점의 위치에 따른 선별적 임의추출을 통한 암맹평가를 실시하였다. 114,745건의 데이터로부터 365일 각각 다른 검증지점을 추출하는 암맹평가를 4회에 걸쳐 수행한 결과, MAE=5.697 ㎍/m³, CC=0.947의 정확도 통계량이 산출되어, 매우 효과적인 공간내삽이 이루어졌음을 확인할 수 있었다. 또한, PM10 고농도 사례(나쁨 및 매우 나쁨)로 분류된 1,500건 이상에 대해서도 MAE=11~12 ㎍/m³, CC=0.870~873의 정확도를 나타냈으며, 이는 본 연구의 방법론이 다양한 상황에 적용가능함을 의미한다. 2019년 365일에 대해 산출된 0.05° 해상도의 일평균 PM10 격자지도는 자연스러운 공간분포를 나타내는 것이 시각적으로도 확인되었다. 이러한 PM10 농도의 격자지도는 향후의 연구에서 익일 PM10 농도의 격자예측을 위한 입력자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국환경보건학회지
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• 제50권1호
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• pp.6-15
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• 2024

Background: People's activities have been restricted due to the COVID-19 pandemic. These changes in activity patterns may lead to a decrease in fine particulate matter (PM_2.5) concentrations. Additionally, the level of population exposure to PM_2.5 may be changed. Objectives: This study aimed to analyze the impact of population movement and meteorological factors on the distribution of PM_2.5 concentrations before and after the outbreak of COVID-19. Methods: The study area was Guro-gu in Seoul. The research period was selected as January to March 2020, a period of significant population movement changes caused by COVID-19. The evaluation of the dynamic population was conducted by calculating the absolute difference in population numbers between consecutive hours and comparing them to determine the daily average. Ambient PM_2.5 concentrations were estimated for each grid using ordinary kriging in Python. For the population exposure assessment, the population-weighted average concentration was calculated by determining the indoor to outdoor population for each grid and applying the indoor to outdoor ratio to the ambient PM_2.5 concentration. To assess the factors influencing changes in the ambient PM_2.5 concentration, a statistical analysis was conducted, incorporating population mobility and meteorological factors. Results: Through statistical analysis, the correlation between ambient PM_2.5 concentration and population movement was positive on both weekends and weekdays (r=0.71, r=0.266). The results confirmed that most of the relationships were positive, suggesting that a decrease in human activity can lead to a decrease in PM_2.5 concentrations. In addition, when population-weighted concentration averages were calculated and the exposure level of the population group was compared before and after the COVID-19 outbreak, the proportion of people exceeding the air quality standard decreased by approximately 15.5%. Conclusions: Human activities can impact ambient concentrations of PM_2.5, potentially altering the levels of PM_2.5 exposure in the population.