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한국지구과학회지 KCI 등재 The Journal of The Korean Earth Science Society

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제34권 제7호 (2013년 12월) 11

1.
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대부분의 급경사지의 붕괴는 지형적으로 불안정한 지역에서 발생한다. 백두산은 전형적인 산악 지역으로 잠재적 폭발 가능성을 지닌 활화산으로 알려져 있다. 본 연구에서는 백두산지역의 수치고도모형을 이용하여 지형요소와 선구조선 분석을 통해 재해 위험도를 작성하였다. 취약도 분석에 사용되는 요소는 지형으로부터 산정된 방위도, 경사도, 상부사면기여면적, 접선구배곡률, 윤곽구배 곡률, 습윤지수의 분포를 이용하였다. 더불어 선구조의 선밀도도를 작성하여 재해 위험도를 평가하는데 이용하였다. 지형요소를 이용한 백두산지역의 재해위험도 분석 결과 남쪽 내지 남서부 지역의 재해 위험도가 4-5등급으로 높게 나타나고 있다.
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2.
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백두산은 역사시대에 다수의 분화 기록이 있으며, 2002년도에 불안정한 전조를 나타내었다. 지질조사 결과 백두산에서는 플리니안 분화로 인하여 강하화산재 발생 후 분연주의 붕괴로 화쇄류가 발생한 것이 인지되므로, 특정 분화구로부터 소규모 분화에 의한 화쇄류의 영향 범위에 대하여 시뮬레이션 하였다. 화산폭발지수(VEI) 3 이하의 분화가 발생하여 분연주의 붕괴에 의하여 화쇄류가 발생하면 칼데라 외륜산으로부터 백두산 사면을 따라 최대 7 km까지 영향을 미칠 것으로 해석되었으며, 칼데라 내의 분화구에 의한 분연주 발생 시 대부분이 칼데라 내부에 퇴적되거나, 흘러넘칠 경우에는 주로 북쪽 이도백하 상류 계곡에 두껍게 퇴적될 것으로 파악된다.
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3.
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본 연구에서는 겨울철 특별관측기간(2012년 1월 5일에서 2월 29일)동안 강원지방기상청에 설치된 GPS 자료를 이용하여 가강수량을 산정하고 이를 라디오존데 가강수량 자료와 비교 분석하였다. GPS 자료를 후처리하기 위하여 Bernese 5.0 소프트웨어를 사용하였다. GANG 단독측위와 GANG, DAEJ의 비교적 짧은 거리의 두 지점만을 이용한 상대측위 결과에 따른 가강수량은 시간에 따른 변동폭이 크고 실제 환산된 가강수량에 비해 5배 정도 크게 나타났다. 이러한 대류권 절대 오차에 의한 오류를 제거하기 위한 방법으로 Xian Dao (BJFS), Ibaraki-ken (TSKB) 국제 IGS 사이트의 장거리 기선설정으로 GPS 후처리를 실시한 결과 라디오존데 관측값과 상관이 0.93, 평균편의오차가 0.67, 평균제곱근오차가 6.40 수준으로 나타났다. 또한 GPS 수신기 고도 차이로 발생할 수 있는 대류권 상대 오차를 제거하기위해 강원지방기상청과 아주 가까운 지점인 강릉 원주대학교에 설치된 GPS 자료를 추가하여 후처리한 결과 상관이 0.93, 평균편의오차가 0.61, 평균제곱근오차가 5.79로 보다 개선된 결과를 보였다.
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4.
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풍력 발전단지의 효율성 평가를 위하여 풍력-기상자원지도로부터 이론적 잠재량을 계산하고 행원 발전단지 발전량과 비교하였다. 풍력-기상자원지도는 기상청 국립기상연구소에서 개발된 1 km 해상도 자료를 이용하였다. 풍력-기상자원지도와 AWS(구좌) 풍속의 비교 검증 결과는 풍속이 과대 모의되었으며, 행원 발전단지 풍속의 일 변동성은 해륙풍의 영향으로 오후에 최대가 되는 일 변동 특성을 보였다. 풍력-기상자원지도로부터 산출된 발전량과 행원 발전단지 발전량의 비율은 24.8%이나, 발전량 빈도수 분포 형태는 유사하였다. 발전량 차이의 원인은 터빈의 기계적 오류, 풍력-기상자원지도 풍속의 과대 모의에 기인한 것으로 생각된다. 본 연구는 향후의 발전단지 효율성 증가를 위한 터빈의 재배치에 기여 할 것이다.
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5.
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본 연구에서는 2010년 12월 27일부터 28일까지 서울을 포함한 수도권 지역에 많은 강설을 일으킨 사례의 종관적, 열역학적 및 역학적 특징을 조사하였다. 이 사례는 극저기압으로 분류할 수 있는 특성을 지녔다. 분석에 사용된 자료는 지상 및 상층 일기도, 강설량, 해수면온도, 위성사진, 연직프로파일 및 미국 국립환경예측센터의 전구 1˚×1˚ 재분석자료 등이다. 극저기압은 대기 하층에서 양의 경압성이 강하게 나타나며 925 hPa에 온난이류가, 700 hPa에 한랭이류가 있어 조건부 불안정층이 뚜렷하게 보이는 곳에서 형성되는 것으로 사료된다. 극저기압의 발달기구는 대류권계면 접힘에 의한 성층권 공기의 유입과 그에 따른 위치 소용돌이도의 증가로 하층에 수렴과 저기압성 순환의 유발에 기인한다. 이는 눈구름의 발달로 이어져 서울 지역에는 10 cm, 남부지방에는 최고 20 cm까지 적설을 보였다. 강설의 발달기간동안 상층 500 hPa에는 -45˚C의 한랭핵이 존재하였고 단파골과 지상 기압골간의 위상차도 3-5˚를 이루어 극저기압이 온난역의 저기압성 소용돌이도 이류 지역에서 발달할 수 있었다. 발달의 최성기에는 역학적 대류권계면이 700 hpa까지 하강하였고 위치소용돌이도의 증가로 상승기류도 강화되었다. 전반적으로 강설의 발생과 대류권계면의 파상운동과는 깊은 관련을 보였다. 극저기압이 한반도를 통과하는 동안 대류권계면이 하강하는 지점의 동쪽에 소용돌이도와 상승기류가 강화되었고 동시에 많은 습기가 이류되는 곳에서 강설량도 최대로 나타났다.
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6.
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기후-전구대기화학모델을 이용하여 엘니뇨가 대류권 오존에 미치는 영향을 분석하였다. 40년간(1971-2010) 대류권 오존을 EOF 분석한 결과에서 열대 중앙-동태평양에서 오존의 감소가 관측과 유사하게 잘 모의되었다. 그러나 인도양-인도네시아 부근의 오존 증가는 관측에 비해 약하게 모의되었다. 엘니뇨에 의한 오존변동 과정을 이해하기 위하여 2006년 엘니뇨의 경우를 좀 더 자세히 분석하였다. 엘니뇨의 발생 시 중앙-동태평양의 오존 감소는 활발해진 상승운동과 그에 따른 수증기량 증가로 오존의 체류시간이 짧아졌음에 기인하였다. 해수면 온도 강제력으로 유도된 하강기류 편차와 수증기 감소로 인도양 대류권 상층 오존이 증가하였다.
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7.
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한반도 동남 지역에서 고농도 오존이 발생한 사례에 대해 NOx에 대한 오존의 수반민감도를 살펴보았다. 사례일에 지배적이었던 국지 순환과 고농도 오존을 모의하기 위해 WRF-CMAQ 모델을 사용하였다. 수반민감도 분석을 위해 CMAQ의 수반 모델을 적용하였다. 본 연구의 목적은 고농도 오존에 주변지역이 미친 영향을 살펴본 수용지 중심의 민감도 분석이다. 또한, 행정 구역별 기여도를 정량적으로 산정하였는데, 대구를 수용지로 하는 민감도 분석 결과 영향지역은 대구에 인접하여 포항으로 이어지는 영역과 남동쪽으로 떨어진 넓은 지역으로 나타났다. 첫 번째 영역은 고농도 사례일 당일에 배출된 NOx의 민감도가 주로 나타났고 두 번째 영역은 전 날 배출에 의한 영향이었다. 반면, 부산을 수용지로 한 경우 사례일 당일 주간의 해풍의 영향으로 같은 날의 NOx 배출 효과 보다는 전 날 배출되었던 농도에 대한 민감도가 더 중요하였다. 민감도 영향지역에 대한 단면도 분석 결과 지표부근의 NOx 수송과 함께 상층에서 이류되는 영향도 중요하였다.
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8.
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본 연구에서 인공 분기공을 이용해 Giggenbach bottle 법의 적정성을 평가하고, 관련된 전처리 및 분석기술을 확립했다. 인공 분기공은 CO2, CO, H2S, SO2, H2, CH4, HCl, HF, N2의 조합으로 이루어졌고, 각 성분의 유속을 조절해 다양한 조성을 지닌 분기공 가스를 만들었다. 분기공 가스는 NaOH 포집용액이 담긴 병을 사용해 채취했다. CO, H2, CH4의 비용존 가스는 채취병의 빈 공간에 축적되고, CO2, SO2, HCl, HF의 산성가스는 포집용액에 용해된다. H2S 는 다른 산성가스처럼 포집용액에 용해되나, 카드뮴 아세테이트를 첨가한 경우 Cd2+와 반응해 CdS로 침전된다. 비용존 가스는 가스 크로마토그래피를 사용해 분석했다. 한편 포집용액에 생긴 CdS 침전물은 여과장치를 사용해 수용액과 분리시킨 후, H2O2 수용액과 반응시켜 CdS 침전물에 결합되어 있는 황화염을 황산염으로 산화시켰다. 또한 침전물이 분리된 포집용액에 H2O2 용액을 넣어 아황산염을 황산염으로 산화시켰다. 이런 전처리를 거친 시료는 이온 크로마토그래피를 사용해 분석했다. 포집용액에 용존된 CO2는 전처리 없이 총유기-무기탄소분석기를 사용해 측정했다. 측정된 화산가스의 농도는 인공 분기공에서 설정된 유속과 비례했고, 이는 Giggenbach bottle 법이 화산가스 관측에 유용하게 적용될 수 있음을 나타낸다. 또한 본 연구에서 제시된 전처리 및 분석법은 화산가스 측정의 정확도 및 재현성을 향상시킬 것으로 기대된다.
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9.
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동아시아 지역 봄철에 주로 발생하는 황사의 물리적 특성을 알아보기 위하여 부산지역에서 발생한 2009년 황사 기간의 종관 일기도와 자동기상관측장비(AWS)를 이용한 기상해석, PM10 샘플러와 레이저입자계수기(LPC)를 이용한 대기입자상 물질농도 분석, 위성영상과 역궤적분석 모델을 이용한 발생원을 조사하였다. 2009년 2월 20일의 경우 (사례 1), PM10 농도가 급격히 증가할 때 0.3-1.0μm의 작은 입자의 에어로솔 체적 농도 분포가 감소한 반면 1.0-10.0μm의 큰 입자의 농도는 증가하였다. 그 후 PM10 농도가 감소할 때 지상의 풍향은 북풍에서 남서풍으로 변하였으며, 전체 에어로솔 농도는 감소하였다. PM10과 1.0-10.0μm의 큰 입자 농도의 상관계수는 0.9 이상으로 높은 양의 상관관계를 나타내었다. 이는 내몽골 지역에서 발달된 황사가 중국 고비 사막을 통과하여 한반도로 유입된 것으로 추측할 수 있었다. 2009년 4월 25일의 경우 (사례 2), PM10 농도가 급격히 증가할 때 0.3-0.5μm의 작은 입자의 에어로솔 체적 농도 분포가 감소한 반면 0.5-10.0μm의 큰 입자의 농도는 증가하였다. 그 후 PM10 농도가 감소할 때 0.3-0.5μm의 작은 입자의 농도는 증가한 반면 0.5-10.0μm의 큰 입자의 농도는 감소하였다. 이 때 지상의 풍향은 북동풍에서 남서풍으로 변한 후 다시 북동풍으로 변하였다. PM10과 1.0-10.0μm의 큰 입자의 농도의 상관계수는 약 0.9에 가까운 높은 양의 상관관계를 나타내었다. 입자의 역궤적 수송 모델 분석 결과, 만주지역과 중국 동쪽 해안으로부터 한반도로 유입된 것으로 추측할 수 있었다.
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10.
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본 연구의 목적은 2009 개정 과학 교육과정의 지구과학 I 목표와 교과서의 학습 목표와의 일치성을 알아보기 위한 것이다. 이를 위하여 교육과정의 목표와 교과서의 학습 목표를 능력, 공통 개념, 행위 동사로 구분하였으며, 이 자료를 언어네트워크분석을 이용하여 분석하였다. 분석 결과 능력 요소와 관련하여 교과서는 인지적, 정의적 영역을 주로 강조하였다면 교육과정은 이외에도 탐구능력을 함께 강조하였다. 공통 개념은 교과서가 교육과정보다 더 다양한 요소가 사용되었다. 행위 동사 요소는 '이해'를 가장 많이 사용하였으나 대부분 인지 체제 수준으로 제시한 것에 그치고 있다.
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11.
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본 연구의 목적은 중학교 과학수업을 위한 스마트러닝 기반의 수업 모듈을 개발 적용하고 학생들의 인식과 만족도를 밝히고자 하는 것이다. 이를 위하여 중학교 2학년 천문단원의 태양계 행성과 달의 위상을 주제로 3가지 유형의 모듈을 개발하였고, 중학생 207명을 대상으로 수업을 실시하였다. 수업에 참여한 모든 학생들에게 태블릿PC를 제공하였고, 천문교육용 앱 Solar Walk, 미러링 기능, QR코드, 구글 프리젠테이션 등을 활용하여 학교와 가정에서 학습이 이루어졌다. 본 연구에서 개발한 인식조사 도구는 스마트러닝 수업에 있어서 자기주도적 학습(Self-directed), 학습동기유발(Motivation), 학습자 맞춤형(Adaptiveness), 정보기술활용(Technology Embedded)의 4가지 요인으로 이루어져 있으며, 리커트 5척도의 총 20문항으로 구성되어 있다. 학습만족도 검사도구는 Keller (1987)의 만족도 영역의 검사 항목을 번안 및 수정하여 사용하였다. 스마트러닝 기반의 과학수업에 대한 인식과 학습 만족도를 밝히기 위하여 연구대상 학생들의 성별과 과학성취도 수준별로 비교 분석하였다. 그 결과, 스마트러닝 기반의 수업에 대하여 남학생이 여학생보다 긍정적으로 인식하는 것으로 나타났으며, 과학성취도가 높은 집단이 자기주도학습 요인과 학습동기유발 요인에서 성취도가 낮은 집단보다 긍정적으로 인식하였다. 또한, 학습 만족도 측면에서는 남학생이 여학생보다 만족도가 높게 나타났고, 학업능력이 높은 학생들일수록 스마트러닝 기반의 과학수업에 대하여 만족하고 있는 것으로 조사되었다. 본 연구의 결과는 향후 과학 분야 스마트러닝 활성화를 위한 방향 설정과 실질적인 프로그램 개발에 시사점을 제공할 것이다.
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