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한국지구과학회지 KCI 등재 The Journal of The Korean Earth Science Society

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권호

제46권 제1호 (2025년 2월) 6

1.
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본 연구에서는 한국의 겨울철 강수량이 음()과 양(+)의 극값으로 각각 관측된 2021/2022년과 2023/2024년 사 례를 중심으로, 북극 성층권부터 열대 태평양까지 이어지는 전구 규모 대기 변동이 동아시아 대륙-북서 태평양을 거쳐 중국 동부-황해-한국 지역 대류권 하층 강수 발생 메커니즘에 어떻게 작용하는지를 규명하였다. 1991-2024년 동안 한국 겨울철 강수량은 연평균 0.55±0.80 mm yr1 , 강수일수는 0.04±0.08 day yr1로 증가하였으나, 2021/2022년에는 74.9 mm, 2023/2024년에는 +150.1 mm의 극단적 아노말리가 발생했다. 2021/2022년 겨울에는 북극 성층권 냉각으로 강한 극소용 돌이가 발달해 중위도 대류권 상층이 온난해졌으나, 티벳 고원의 눈 덮임으로 형성된 한랭 고기압이 중국 동부-황해-한 국에 북서풍을 강화하고 수증기 발산을 유도함으로써 강수량이 크게 줄었다. 반면 2023/2024년 겨울에는 성층권 돌연 승온과 엘니뇨가 겹쳐, 서태평양-남동아시아 해역 해수면 온도가 양(+) 편차를 보이는 가운데 온난 고기압이 대류권 하 층 남서풍을 강화해 수증기 수렴과 구름 생성을 촉진하여 극단적인 강수량 증가로 이어졌다. 결국 북극-열대 태평양 간 그리고 동아시아 대륙-북서 태평양 간 외부 요인이 내부 요인들과 복합적으로 작용해 한국 겨울철 강수량 극값 변동을 유발함이 확인되었으며, 이는 겨울 몬순 기후 예측 및 이해에 중요한 단서를 제공한다.
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2.
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본 연구에서는 대류권부터 중층대기까지 전체 대기의 기체상 화학과정을 전지구 규모에서 수치 모의하도록 고 안된 두 가지 대기화학과정(Strattrop와 CRI) 각각을 영국 지구시스템모형(UKESM)에 연동시켜 CMIP6 과거기후 모의 를 수행하였다. 두 대기과학과정에 따른 모의 결과를 재분석자료와 비교하여 기체상 대기화학과정에 따른 전지구시스템 모형의 모의 특성의 변화를 살펴보았다. 단순화된 화학과정인 Strattrop를 기본 장착한 UKESM-Strattrop과 오존 화학과 정을 강화한 CRI 대기화학과정을 연동시킨 UKESM-CRI의 수치 모의는 1981-2010년 약 30년 기간 CMIP6 과거기후 모의이며, 모형의 가동은 CentOS-8 기반 리눅스 클러스터에서 수행되었다. 이 두 모의 실험 결과의 분석은 마지막 10년(2001-2010) 결과만을 이용하였다. 두 모델이 모의한 대류권 지상 기온과 강수량은 전지구 공간 분포와 월별 시계열 의 변동에서 기존에 보고된 결과와 유사하게 나타났고, 대기화학과정에 의한 특징적인 변화는 크게 두드러지지 않았다. 하지만 모델 모의 전지구 평균 기온의 선형 증가율의 경우, UKESM-Strattrop은 ERA5 재분석자료와 비슷한 선형 시간 변화 경향을 보였으나 UKESM-CRI는 더 크게 증가하도록 모의하였다. 에어로졸 광학 두께(AOD)의 공간 분포는 두 모델 모두 사막 지역을 제외하고 MERRA-2 재분석자료와 유사했다. 기체상 화학과정이 강화된 UKESM-CRI는 예상했 던 바와 같이 UKESM-Strattrop 보다 오존전량에서 MSR 재분석자료와 더 유사한 결과를 보였으며, 성층권 오존분포에 서는 MERRA-2 재분석자료에 더 가까운 결과를 보였다. 특히, 적도 성층권에서 나타나는 준격년진동(QBO) 현상과 QBO와 연관된 적도 성층권 오존 농도의 증가와 감소 현상의 모의는 UKESM-CRI가 UKESM-Strattrop 보다 더욱 잘 일치하였다. 이를 통해 보다 정교한 전지구규모 대기화학과정의 도입은 대기 조성 물질의 수치 모의 성능을 향상시키며, 더 나아가 중층대기 Brewer-Dobson 순환(BDC)의 모의에 도움이 됨을 확인할 수 있다.
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3.
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본 연구에서는 전지구 해양 예측 모델 결과를 동아시아 지역 해양 모델인 ROMS의 초기 및 경계 조건에 적용 한 역학적 규모 축소 모의 실험을 수행하였다. 우선 ROMS 모델의 성능을 AMOR3D, EN4, 정선 관측 자료, 인공위성 영상 및 기존에 발표된 MOHID 모델과 비교하여 검증하였다. 전반적으로 봄과 가을에는 관측 자료와 잘 일치하였으나, 해양 성층화가 강화되는 여름에는 모델 성능이 저하되는 것을 확인하였다. 또한, 동해와 남해보다 황해에서 더 우수한 성능을 보였으며, MOHID 모델보다 아표층 모의 성능이 개선되었다. RCP 4.5 시나리오를 적용하여 2015년부터 2030 년까지 예측한 CM2.1 전지구 해양 모델의 결과를 사용한 역학적 규모 축소 모의를 수행한 결과, 한반도 남서 연안의 저수온 영역, 황해난류의 경로 및 쿠로시오 해류의 사행 등 실제 해양의 다양한 현상이 잘 재현되었다. 또한, 지역 모델은 저해상도 전구 모델보다 평균 수온의 경년 변동 폭이 커지는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 ROMS를 이용한 역학적 규모 축소 결과의 신뢰성이 확인되었으나, 향후 동해 및 남해와 같은 특정 지역의 ROMS 모델의 모의 성능 개 선과 2030년 이후의 장기 시뮬레이션 연구가 추가로 필요할 것으로 보인다.
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4.
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국화도는 화성시 동쪽에 위치한 섬으로 지질학적으로는 경기육괴의 서부 가장자리에 속하나 최근 한반도 지체구 조구의 재정립에 따라 홍성-임진강대에 포함된다. 최근 보고된 국화도 일원의 분포 암석들에 대한 지질구조 및 연대측정 결과를 기초로 분포 암석 및 변형구조의 특성을 논의하고 학술적으로 가치 있는 다양한 지질유산을 보고하고자 한다. 국화도의 암상은 석영, 방해석, 장석으로 구성된 밝은색의 저변성 변성사질암과 규암, 각섬석-흑운모-사장석-티타나이트로 구성된 어두운색의 각섬암과 변성니질암, 그리고 석회질 편암 혹은 석회질 규산염암과 같이 3개 단위층으로 구분된다. 이들 암체는 후기 트라이아스기의 섬장암에 의해 관입되었다. 단위층들의 경계는 뚜렷한 호층구조와 함께 엽리 방향에 평행하며 습곡작용에 의하여 반복되어 산출한다. 저변성 변성사질암에는 사층리, 점이층리, 대칭연흔이 관찰되어 이 지역 의 퇴적환경이 조간대 혹은 호수환경을 지시한다. 단위층들의 퇴적시기(후기 데본기-전기 펜실베이니아아기)와 섬장암의 U-Pb 저어콘 연령(232 Ma)으로부터 국화도에 일원에 발생한 최소 2회의 강한 습곡작용의 시기는 펜실베이니아아기-후 기 트라이아스기로 판단된다. 국화도 대부분의 노두에서는 등사(isoclinal) 및 밀착(tight) 습곡이 횡와 내지 수직습곡의 형태로 관찰되며 이들 습곡의 날개부에는 전단에 의한 비대칭 습곡과 부딘구조가 발달한다. 또한 이들 단위층과 습곡구 조를 절단하는 충상단층도 발달한다. 따라서 국화도는 한반도 중서부지역의 변성 및 변형작용의 특징이 잘 보존된 지질 유산이 풍부한 지역으로 학술적 가치와 함께 학생과 교사들의 지질학습장으로 활용성도 뛰어난 명소이다.
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5.
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대규모 하천의 수량(river storage) 변동으로 인해 발생하는 지각 변형을 정량적으로 평가하기 위해, GNSS (Global Navigation Satellite System) 기반의 지각 변위 자료와 GRACE (Gravity Recovery and Climate Experiment) 인공위성 중력 자료, 그리고 WaterGAP 수리 모형 산출 자료를 종합적으로 분석하였다. 우리는 아마존 강 유역에 대해 수로에 집중되어 분포하는 하천 수량 변동을 선 형태의 하중으로 모형화하고, 이로부터 유발되는 지각의 탄성 변형을 계산해 GNSS 관측치와 비교하였다. 이를 통해, 이 지역에서 발생하는 계절적 지각 변위 중 하천 수량 변동에 기인하 는 성분을 선 하중 모형으로 성공적으로 설명할 수 있음을 확인하였다. 이러한 결과는 원격 탐사 자료를 활용해 대규 모 하천의 수량 변동을 추정할 수 있을 뿐 아니라, 이를 토대로 GRACE가 관측하는 육상 물 저장량(terrestrial water storage, TWS)에서 토양 수분이나 지하수 변동 등의 개별 요소를 분리 및 검증할 수 있는 방법론을 제시한다. 나아가, 본 연구에서 제안된 접근법은 기후 변화로 인한 수문학적 재해 예측과 수자원 관리 등 다양한 분야에서 더욱 정교한 해석과 활용을 가능하게 할 것으로 기대된다.
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6.
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이 연구는 생성형 인공지능(Gen AI) ChatGPT를 활용한 초등과학 모의수업에서 나타나는 실천적 특성 탐색을 목적으로 한다. 비수도권 소재 교육대학교 과학교육과의 예비교사 29명을 대상으로, 태양계와 별, 날씨와 우리 생활, 지 구와 달의 운동, 계절의 변화 등 지구와 우주 영역의 대단원을 중심으로 5주간 한 차시 과학 수업을 준비하였다. 자료 는 수업 지도안, 수업 자료, 활동지, ChatGPT 대화 로그, 모의수업 영상 및 음성녹음, 반구조화된 면담 등을 통해 수집 되었다. 자료 분석은 기술 통합 평가 틀(TIAR)을 수정하여 주제 중심 분석과 반복적 비교 분석을 통해 귀납적으로 진 행되었다. 연구 결과, ChatGPT는 초등과학 수업에서 교육과정과의 연계성, 교수학습 모형, 도구적 활용 측면에서 유의 미하게 작용할 수 있음을 보였다. 특히, ChatGPT는 학습 활동을 촉진하는 도구로 긍정적인 역할 수행의 가능성을 나타냈다. 그러나 ChatGPT 활용 시 정보의 신뢰성 문제, 명령어 입력 한계, 학생들의 Gen AI 의존성, 교사의 역량 요구 증가 등 도전 과제도 확인되었다. 이 연구는 ChatGPT가 과학교육에서 학습 촉진자로 유용하게 활용될 수 있음을 시사 하며, 효과적인 활용을 위해 교사의 비판적 사고와 기술적 역량 강화를 제언하였다.
5,200원