• 한국환경농학회지
• /
• 제37권3호
• /
• pp.189-196
• /
• 2018

본 연구에서는 비점오염 모델에 강우의 질소 농도를 현실적으로 반영하기 위하여 국내 문헌과 3년 동안 관측한 강우 질소 농도를 분석하여 1개시(서울시), 9개도(경기도, 강원도, 충청남/북도, 전북남/북도, 경상남/북도, 제주도) 6개 광역시(부산, 인천, 대전, 울산, 대구, 광주)의 강우시 $NO_3{^-}$, $NH_4{^+}$ 및 T-N의 대표 농도를 제시하였다. $NO_3{^-}$와 $NH_4{^+}$의 평균 농도는 각각 1.88 mg/L와 0.96 mg/L 였으며, T-N은 2.84 mg/L 였다. 이는 환경부에서 제시하고 있는 2015년 전국 $NO_3{^-}$와 $NH_4{^+}$의 평균 농도인 1.98 mg/L와 1.05 mg/L와 비슷한 것으로 나타나 본 연구에서 제시된 각 행정구역별 농도는 타당한 수치로 사료된다. 본 연구결과 행정구역별로 질소농도의 차이가 있는 것으로 나타나 해당지역에 적합한 질소농도의 적용이 필요한 것으로 나타났다. 따라서 비점오염 모델 적용시 다양한 구축자료(수문인자, 지형인자 및 영농활동 인자 등)와 더불어 모델 적용지역의 강우 특성을 적절히 반영하여 오염부하량을 추정하는데 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 환경영향평가
• /
• 제33권4호
• /
• pp.143-154
• /
• 2024

기후변화로 인한 폭염은 취약계층의 건강 피해를 급격히 증가시키고 있으며, 이를 예방하기 위하여 국가, 광역, 기초지자체는 기후위기 적응대책을 수립하고 있다. 폭염 피해를 줄이기 위한 대표적인 기후위기 적응대책은 무더위쉼터 개소 수 확대이다. 단기간에 효과가 높아 전라북도를 제외한 대부분의 광역지자체에서는 해당 사업을 적응대책으로 포함하고 있다. 하지만 예산 및 비예산 등에 따라 무더위쉼터로서 선정 기준이 달라 무더위쉼터의 이용률 및 효과가 모두 다르다. 따라서 본 연구에서는 지자체에서 적응대책 이행을 위해 무더위쉼터 확장 시 가능성이 높은 지역을 예측 및 평가할 수 있는 로지스틱 회귀분석 모델을 개발하였다. 원도심과 신도시의 공존 등으로 다양한 폭염 취약 환경으로 구성된 인천광역시를 대상으로 사회·경제적·환경적 차이를 고려하여 강화·옹진군과 이외의 지역으로 구분하여 무더위쉼터 가능 지역을 예측하는 로지스틱 모델을 개발하였다. 연구 결과, 강화·옹진군 지역의 통계 모델에서는 지표면 온도가 높을수록, 65세 이상 고령자수가 많을수록 무더위쉼터 가능성이 높은 것으로 나타났으며, 약 80.93%의 예측 정확도를 나타냈다. 강화·옹진군 이외의 지역에 대해서는 지표면온도가 높을수록, 65세 이상 고령자 수가 많을수록, 30년 이상인 노후 주택으로부터의 거리가 가까울수록, 공공시설로부터의 거리가 가까울수록 무더위쉼터 가능성이 높은 것으로 나타났으며, 약 89.08%의 예측 정확도로 나타났다. 개발된 로지스틱 회귀모형은 지역의 특성을 고려하여 무더위쉼터로서 가능성이 높은 지역을 예측 및 평가할 수 있으며, 추후 무더위쉼터 추가 지정 시 우선순위 선정 및 관리에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.21-30
• /
• 2020

본 논문에서는 국제전기통신연합에서 권고하는 경로손실 예측모델을 이용하여 지상통제소와 무인 항공기 사이의 공대지 채널에 대한 경로손실을 예측하고, 이를 공대공 채널로 확장하여 중고도급 무인 항공기를 기반으로 하는 공중중계 시스템에 대한 네트워크 커버리지를 분석한다. 대기에 의한 경로손실 예측을 위해 한반도의 기후 및 지리적 인자를 활용하였다. 특히 국내의 강우량 및 유효지구반경 인자는 한국정보통신기술협회에서 공시한 실측 데이터를 활용하여 정확도를 높였다. 또한, 공중중계 송수신기는 현재 국내에서 개발 완료된 공용데이터링크 시스템의 주요지표를 활용하였다. 예측 결과로부터 임무 고도가 높아질수록 공중중계 시스템의 네트워크 커버리지가 넓어짐을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제29권3호
• /
• pp.275-291
• /
• 2013

Monitoring the global Gross Primary Pproduction (GPP) is relevant to understanding the global carbon cycle and evaluating the effects of interannual climate variation on food and fiber production. GPP, the flux of carbon into ecosystems via photosynthetic assimilation, is an important variable in the global carbon cycle and a key process in land surface-atmosphere interactions. The Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) is one of the primary global monitoring sensors. MODIS GPP has some of the problems that have been proven in several studies. Therefore this study was to solve the regional mismatch that occurs when using the MODIS GPP global product over Korea. To solve this problem, we estimated each of the GPP component variables separately to improve the GPP estimates. We compared our GPP estimates with validation GPP data to assess their accuracy. For all sites, the correlation was close with high significance ($R^2=0.8164$, $RMSE=0.6126g{\cdot}C{\cdot}m^{-2}{\cdot}d^{-1}$, $bias=-0.0271g{\cdot}C{\cdot}m^{-2}{\cdot}d^{-1}$). We also compared our results to those of other models. The component variables tended to be either over- or under-estimated when compared to those in other studies over the Korean peninsula, although the estimated GPP was better. The results of this study will likely improve carbon cycle modeling by capturing finer patterns with an integrated method of remote sensing.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
• /
• 제7권3호
• /
• pp.277-287
• /
• 2020

The study examines the impact of international integration on Vietnam's rural and urban income inequalities using the regression model. The data used for this study is based on the results of the Vietnam Household Living Standards survey from 2008 to 2016 of the General Statistics Office. These surveys conducted nationwide with a sample size of 46,995 households in 3,133 communes/wards which were representative at national, regional, urban, rural and provincial levels. The level of international economic integration used in the study is the proportion of import and export turnover of GDP, the proportion of FDI and GDP by province. Due to the heterogeneity and unobservableness of the single observant in the data set, we selected the models of random and fixed effects. The research results show that during the economic integration process, the Export/GDP factor is negatively related to income inequality. The remaining factors (GDP per capita, FDI/GDP, Educational level of households, Percentage of internet users, Aggregation of foreign cash inflow and GDP of the province) are all positively related to income inequality. The findings help assess the impact of international integration on rural-urban income inequality, but also provides a concrete basis to help policymakers address income inequality in the integration process.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제36권4호
• /
• pp.587-607
• /
• 2020

Soil moisture is essential information for meteorological and hydrological analyses. To date, many efforts have been made to achieve the two goals for soil moisture data, i.e., the improvement of accuracy and resolution, which is very challenging. We presented an ensemble downscaling method for quality improvement of gridded soil moisture data in terms of the accuracy and the spatial resolution by the integration of BMA (Bayesian model averaging) and ATPRK (area-to-point regression kriging). In the experiments, the BMA ensemble showed a 22% better accuracy than the data sets from ESA CCI (European Space Agency-Climate Change Initiative), ERA5 (ECMWF Reanalysis 5), and GLDAS (Global Land Data Assimilation System) in terms of RMSE (root mean square error). Also, the ATPRK downscaling could enhance the spatial resolution from 0.25° to 0.05° while preserving the improved accuracy and the spatial pattern of the BMA ensemble, without under- or over-estimation. The quality-improved data sets can contribute to a variety of local and regional applications related to soil moisture, such as agriculture, forest, hydrology, and meteorology. Because the ensemble downscaling method can be applied to the other land surface variables such as temperature, humidity, precipitation, and evapotranspiration, it can be a viable option to complement the accuracy and the spatial resolution of satellite images and numerical models.

• 한국해양공학회지
• /
• 제35권4호
• /
• pp.273-286
• /
• 2021

In recent years, as human casualties and property damage caused by hazardous waves have increased in the East Sea, precise wave prediction skills have become necessary. In this study, the Simulating WAves Nearshore (SWAN) third-generation numerical wave model was calibrated and optimized to enhance the accuracy of winter storm wave prediction in the East Sea. We used Source Term 6 (ST6) and physical observations from a large-scale experiment conducted in Australia and compared its results to Komen's formula, a default in SWAN. As input wind data, we used Korean Meteorological Agency's (KMA's) operational meteorological model called Regional Data Assimilation and Prediction System (RDAPS), the European Centre for Medium Range Weather Forecasts' newest 5th generation re-analysis data (ERA5), and Japanese Meteorological Agency's (JMA's) meso-scale forecasting data. We analyzed the accuracy of each model's results by comparing them to observation data. For quantitative analysis and assessment, the observed wave data for 6 locations from KMA and Korea Hydrographic and Oceanographic Agency (KHOA) were used, and statistical analysis was conducted to assess model accuracy. As a result, ST6 models had a smaller root mean square error and higher correlation coefficient than the default model in significant wave height prediction. However, for peak wave period simulation, the results were incoherent among each model and location. In simulations with different wind data, the simulation using ERA5 for input wind datashowed the most accurate results overall but underestimated the wave height in predicting high wave events compared to the simulation using RDAPS and JMA meso-scale model. In addition, it showed that the spatial resolution of wind plays a more significant role in predicting high wave events. Nevertheless, the numerical model optimized in this study highlighted some limitations in predicting high waves that rise rapidly in time caused by meteorological events. This suggests that further research is necessary to enhance the accuracy of wave prediction in various climate conditions, such as extreme weather.

• 벤처혁신연구
• /
• 제5권1호
• /
• pp.107-127
• /
• 2022

본 연구는 네덜란드의 지역별 혁신 클러스터정책을 통해 네덜란드 경제의 성장동인을 찾고자 한다. 전통적으로 농업과 물류중심의 경제구조를 가진 네덜란드는 1990년대 지역 클러스터를 만들면서 첨단 허브 국가로서 역할을 충실하게 해왔고 작은 나라임에도 세계 수출의 7위를 차지하는 등 혁신국가의 이미지를 만드는데 성공했다. 그 바탕에는 혁신을 위한 체계적인 분석 접근법으로 '지역 혁신 시스템(Rational Innovation System)'의 개념을 도입하고 지역의 특색을 살린 산학연 모델이 가장 큰 요인으로 작용했다. 여기에는 적절한 중앙정부의 혁신 생태계 조성을 위한 정책적 방향 제시와 지역을 중심으로 한 산학연 모델이 크게 작용한 것으로 평가받고 있다. 이런 점을 종합적으로 살펴 볼 때 본고에서는 다음과 같은 시사점을 발견할 수 있다. 첫째, 혁신 클러스터의 활성화이다. 둘째, Top 9을 중심으로 한 신산업육성정책과 미래산업 전략을 활성화하고 있다. 셋째, 산학연 협력을 구체화하고 있다. 넷째, 스타트업의 창업을 육성하고 있다. 이를 종합하면 네덜란드는 2019년 설립된 TechLeap은 네덜란드의 기술 생태계를 정량화하고 가속화하는 데 도움을 주는데 자본, 시장 및 인재에 대한 접근성을 개선하기 위한 프로그램 및 이니셔티브를 통해 기술 기업이 확장할 수 있는 최적의 환경을 조성해 네덜란드를 미래의 기술 선도기업들을 위한 보금자리로 만들기 위해 노력하고 있다. 첨단농업과 물류국가로 알려진 네덜란드는 4차 산업혁명시대를 맞이하여 로테르담을 중심으로 하는 물류의 항구에서 ICT 기술을 기반으로 하는 '지식항구(brainport)'로 확장하고 있다. 네덜란드는 물류 국가에서 산업화에 성공했지만 최근 지역혁신 생태계를 만들기 위한 중앙정부의 비전 제시와 지역의 특화산업을 연계한 산학연 클러스터 모델이 가장 큰 디딤돌 역할을 하고 있음을 확인할 수 있다. 네덜란드의 혁신정책은 혁신 클러스터 생태계를 중심으로 지역을 개발하고 일자리 창출과 새로운 산업을 위한 투자를 통해 유럽의 '디지털 관문'으로서 역할에 보다 충실할 것으로 전망된다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.19-26
• /
• 2009

연속적인 지표 플럭스 관측으로부터 축적되는 엄청난 양의 자료를 체계적으로 처리분석하고 종합하여 일관성 있는 결과를 도출해 내려면 에디 공분산 자료 처리 방법의 표준화가 우선되어야 한다. 이 논문에서는 국내 타워 플럭스 관측 네트워크인 KoFlux의 표준화된 자료 처리 방법을 소개하고, 처리 방법이 다른 경우에 생길 수 있는 지표 플럭스의 불확실성을 평가하였다. 광릉 활엽수림에서 관측된 탄소 플럭스의 경우, 순생태계교환량(net ecosystem exchange, NEE)과 생태계호흡량(ecosystem respiration, Re)은 각각 자료 처리 방법의 차이에 따라 민감한 반응을 보였다. 그러나 두 양이 서로 상쇄되어, 총일차생산량(gross primary productivity, GPP=NEE+Re)은 자료 처리 방법이 다른 경우에도 불구하고 오차 범위 내에서 일치하였다. 이러한 결과는 GPP를 산출할 때에 Re를 독립적으로 관측하는 것이 중요함을 시사한다. 반면 수증기 플럭스(증발산)의 경우, 야간 토양 증발이 작아서 연 적산증발산량은 자료 처리 방법에 민감하지 않았다. 이렇게 표준화된 자료처리 프로토콜을 아시아 타워 플럭스 네트워크인 AsiaFlux에 적용할 경우, 지역 규모 탄소 순환, 역학 식생 및 지면과정 모형의 검증을 위한 일관성 있는 데이터베이스의 구축이 가능해 질 것이다.

• 한국조경학회지
• /
• 제42권1호
• /
• pp.41-49
• /
• 2014

본 연구는 미국 샌프란시스코시 수목 음영이 개별 건물 지붕 및 옥상에 입사되는 태양에너지 잠재량에 미치는 영향을 LiDAR를 이용한 고해상도 3차원 수치모델을 이용하여 공간적으로 정량화하였다. 최근 분산형 태양광 발전이 기후변화 대응에 중요한 부분으로 주목받고 있으나, 이러한 도심 태양광 발전은 주변부의 지형, 건물, 지붕모양, 수목 등의 음영에 의해 발전량이 제한되는 특성이 있다. 특히 건물 주변의 수목의 경우 도시열섬현상의 저감, 냉난방 에너지 수요량의 절감 등의 순기능과 태양광 발전량 감소의 역기능을 동시에 가지고 있어 두 가지 효용의 상충을 최소화하기 위해 해당 위치에 대한 공간적 분석이 요구된다. 샌프란시스코시 전체 건물 지붕면적의 태양에너지 총량은 년간 18,326,671 MWh으로, 수목의 음영에 의한 감소량은 326,406 MWh로 총량의 1.78%에 해당하였다. 건물지붕의 단위 면적당 일조량은 $34.4kWh/m^2/year$에서 $1,348.4kWh/m^2/year$ 범위로 산출되었다. 본 연구를 통해 도심 수목에 의한 건물별 일조에너지 감소량의 공간자료가 구축되었으며, 개별 건물지붕에 일조량의 변이를 주변 수목의 밀도, 평균수고, 수고의 분산값을 이용한 회귀모델을 통해 설명하였다. 본 연구는 도심수목의 환경적 순기능을 유지함과 동시에 태양광 발전 감소량의 최소화 할 수 있는 방법을 제공함으로써 지속가능한 도시를 구축하는데 기여할 것으로 기대된다.