고창 표준기상관측소(Gochang Standard Weather Observatory, GSWO)에서 3년간(2014-2016년) 관측한 겨울철 강수량 자료를 사용하여 겨울철 관측환경에 따른 강수량 관측 특성을 분석하였다. 이를 위해, 설치환경이 다른 강수량 계 4종인 NS(No Shield), SA(Single Alter), DFIR(Double Fence Intercomparison Reference), PG(Pit Gauge)를 사용하여, DFIR을 기준으로 누적 강수량 차이, 강수 유형별 특성, 풍속 변화에 따른 수집효율을 분석하였다. 강수 유형은 고창 종관기상관측장비(Automated Synoptic Observing System, ASOS)의 기온 관측 자료를 사용하여 강우, 혼합 강수, 강설로 분류하여 분석하였다. 겨울철 누적 강수량은 SA, NS, PG 순으로 DFIR과 유사하게 나타났으며, 통계 분석 결과에서는 SA가 DFIR과 가장 유사한 결과를 보였다. 결과적으로, 겨울철 강수량 관측에서는 SA가 기준 강수량계와 가장 유사하게 관측되었으며, PG는 겨울철 관측에 적합하지 않은 것으로 분석된다.

대한민국 기상청에서 사용하고 있는 UM (Unified Model, UM) 모델의 국지예측시스템(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS)은 수치모델 모의 시 대기경계층 유형에 따라 물리과정을 다르게 계산하기 때문에 이 과정을 검증하는 것은 모델의 정확도 향상에 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 수치모델의 대기경계층 유형을 관측자료 를 기반으로 검증하였다. 관측자료를 기반으로 대기경계층 유형을 분류하기 위해서 보성 표준기상관측소에서 수행한 여름철 집중관측자료(라디오존데, 플럭스관측장비, 도플러 라이다, 운고계)를 활용하였으며, 2019년 6월 18일 부터 8월 17일 까지 61일 동안에 총 201회의 관측자료를 분석하였다. 또한 관측자료와 수치모델 결과가 다른 경우를 보면, 관측자료를 기반으로 한 대기경계층 유형 분류 결과에서 2유형으로 분류되는 사례가 수치모델에서는 1유형으로 분류된 사례가 53회로 가장 많이 나타났다. 그 다음으로는 관측자료를 기반으로 한 대기경계층 유형 분류 결과에서 5유형과 6유형 으로 분류되는 사례가 수치모델에서는 3유형으로 분류된 사례가 많이 나타났다(각각 24회, 15회). 관측결과와 수치모델 모의 결과가 일치하지 않은 사례는 모두 층적운 접합 여부 및 적운 모의 등 수치모델의 구름물리 부분의 모의 성능에 기인하여 발생한 것이라고 분석된다. 따라서, 대기경계층 유형 분류의 구름물리과정의 모의 정확도를 개선하면 수치모델 성능이 향상 될 것으로 판단된다.

한반도 남해안 지역의 여름철 대기 안정도 특성을 분석함으로써, 한반도 특성에 맞는 강수 예측을 위한 대기 안정도 지수의 정량적인 임계값을 도출하고자 하였다. 보성 표준기상관측소에서 관측한 2019년도 여름철 라디오존데 집중관측자료를 분석에 사용하였으며, 총 관측자료는 243개이다. 강수 유무 및 중규모 대기 현상에 대한 대기 안정도를 분석하기 위해서, 대류가용잠재에너지(Convective Available Potential Energy, CAPE)와 폭풍지수(Storm Relative Helicity, SRH)를 비교하였으며 특히 SRH 분석은 고도별로 총 4개의 층으로(0-1, 0-3, 0-6, 0-10 km) 세분화하였다. 강수 유무에 따른 분석은 강수가 없는 경우, 강수발생 전 12시간, 강수 발생 시로 구분하여 수행하였다. 그 결과, 2019년도 보성에서 발생한 여름철 강수 예측에는 CAPE 보다 SRH가 더 적합하며 0-6 km SRH가 약한 토네이도가 발생 가능한 기준과 같은 150 m 2 s−2 이상일 경우 강수가 발생한 것으로 분석 된다. 또한, 장마와 태풍 기간의 대기 안정도를 분석한 결과를 보면, 일반적으로 SRH는 대기 깊이가 두꺼워질수록 값이 커지는데 반해서 0-10 km SRH 평균값 보다 0-6 km 의 SRH 값이 더 크게 나타났다. 따라서, 2019년도 보성에서 발생한 태풍에 의한 강수를 판별하는 데는 0-6 km 의 SRH 값이 더 효과적이라고 할 수 있다.

본 연구에서는 2016-2017년 봄철(3-5월) 동안 보성 지역에서의 해풍 발생 시 연직 기상 특성을 분석하기 위해, 해풍 발생에 대한 선정 기준을 마련하였다. 이를 위해 지상에서 측정된 강수량, 운량, 풍향과 지상과 해상 기온의 차이, 1km 고도에서의 윈드프로파일러 및 수치모델 자료를 이용한 풍속 값이 사용되었다. 선정 기준에 따라 보성지역에서의 해풍일을 분류하였고, 해풍 발생 시간 및 고도와 풍속의 크기 분석을 통해 해풍의 시공간적 특성을 파악하였다. 해풍의 발생일은 총 183일 중 23일(12%)로서, 보성지역의 경우 봄철 10일 중 최소 1.2일은 해풍이 나타났다. 해풍은 1200 LST부터 1800 LST로 낮 시간에 지상에서부터 700 m 고도까지 주로 발생하였다. 또한, 최대 풍속은 평균 4.9 m s−1로 1600 LST에 40 m 고도에서 나타나, 선행연구보다 비교적 낮은 값을 보였다. 이는 해안지형이 복잡하여 지형 효과에 따른 풍속 감소로 인한 것으로 보인다.

최근 대기환경 및 난류해석분야에 관심을 받고 있는 대와류모사(LES)는 그 적용분야도 다양하다. 특히 LES를 이용한 난류 유동장 해석 시, 실제와 유사한 난류의 특성을 지니고 있는 입구조건을 부여하면 해석 도메인 내에서 실제 난류를 보다 빠르게 생성시 킬 수 있다. 본 연구에서는 LES를 이용한 해석으로 난류경계층을 수치해석 도메인 내에 빠르게 생성시킬 수 있도록 하기 위해 입구 조건으로 기존에 많이 적용하는 방법 중 하나인 합성법(synthesis method)이 이용되었고, 수치해석 도메인 내에 만들어진 난류특성들을 기존의 연구결과들과 비교하였다. 입구에 유입되는 몇몇 유동특성들은 기존의 연구결과와 동일한 값을 입력할 수 있으나 유동방향의 길이크기는 쉽지 않다. 그로인해 기존의 연구결과들과 비교하였을 때, 채널 내에서 발달한 난류특성들은 약간의 차이를 나타내지만 유입데이터와 큰 차이는 나타나지 않았다. 또한, 본 합성법을 통한 난류 입구유동의 길이크기에 따른 응답특성을 확인하기 위하여, 폭방 향으로 다양한 길이스케일 변화를 주어 그 특성을 확인하였다. 그 결과, 폭방향의 길이스케일이 커질수록 벽면의 전단응력의 회복이 빨라졌으며, 이는 난류경계층의 발달이 빨라지는 것을 의미한다.

본 연구는 콘덴싱 보일러 내부에 들어가는 원심 터보형 송풍기의 성능 향상 및 그 유동특성을 파악하고자 하였다. 보일러는 연소를 위해 반드시 필요한 가스와 공기의 양이 조절되어야하며, 이를 위해 송풍기는 보일러 내부의 한정된 영역을 차지한다. 한정된 영역에서 최적의 효율을 얻기 위해서는 케이싱 및 임펠러의 형상을 변경하는 것이 일반적으로 사용되며, 형상변화에 따른 입/출구압력, 유량, 임펠러의 토크 등의 성능특성을 파악하였다. MRF(Multiple Rotating Frame)기법 및 k-ù SST 난류 모델을 적용하여 회전 임펠러에 대한 수치해석을 수행하였으며, 형상의 변경에 따라 송풍기의 성능특성 및 최적화된 설계형상을 제안하였고, 압력측정실험을 통해 그 결과를 검증하였다.

본 논문은 난류경계층에 놓인 2차원 및 3차원 트렌치 공동 주위에서 나타나는 유동 및 표면압력 변동특성에 관한 연구이다. RANS (Reynolds-Averaged Navier-Stokes) 기법을 적용하여 공동 주위 난류 유동을 2차원 및 3차원 격자를 구성하여 수치적으로 모사하였다. 여기서 사용된 난류모델은 RANS 2-방정식 난류모델로 표준 k-ε모델과 k-ω SST 모델이 사용되었으며, 적용된 모델링의 차이에 따른 트렌치 공동 주위의 유동 및 표면의 압력특성을 알아보았다 . 적용된 난류모델이 타당한 해를 가지기 위해서 공동의 벽면에 격자를 밀집시켜 격자의존성에 의한 영향을 최소화 하였다. 트렌치 공동유동의 특성을 일반화하기위해 사용된 레이놀즈수는 특성길이와 유동장의 자유흐름속도를 기준으로 하였으며, 그 크기는 1.6×104이다. 본 연구의 최종 목적은 2가지의 난류모델에 의한 영향과 2차원 및 3차원 트렌치 공동내부의 표면압력 결과를 통해 공동 주위 유동 특징을 파악하고자 하였다.

A remote sensing pheromone trap called IT pheromone trap (Korean patent: 10-0982563) was applied to monitor overwintering population changes of the oriental fruit moth, Grapholita molesta, for three successive years in apple orchards. Males of the overwintering populations were attracted during April and May. However, the occurrence peak was delayed and extended to early June in 2010, at which the average spring temperature was significantly lower than the previous years. These overwintering populations could be monitored by the remote-sensing pheromone trap. When the remote-sensing pheromone traps were deployed to apple orchards of different provinces in Korea in 2010, the maximal overwintering populations of G. molesta were monitored at May in all areas. However, the population sizes monitored were significantly different among different localities. This study suggests a practical application of IT pheromone trap to monitor G. molesta in field conditions.

항로표지는 해상교통의 안전을 도모하는 선박운항의 능률성을 향상시키기 위한 해양교통안전시설로서 국제적으로 IALA에서 관련 규정 및 권고사항에 따라 적용하고 있다. 우리나라는 항로표지 이용자에게 안정적인 서비스를 제공하기 위해 항로표지를 관리하고 있지만 항로 표지사고는 연평균 141건이 발생하고 있다. 항로표지사고는 관리자에게 기능을 복구시켜야 비계획 업무를 강요하고, 이용자에게는 심리적 불안 감을 유발하여 경제적인 손실이 발생한다. 본 연구에서는 항로표지사고로 인해 기능정지에서 복구까지 소요되는 관리자의 경제활동과 이용자의 불편함을 비용으로 정량화하기 위한 항로표지사고의 사회적비용(Social Cost) 평가모델을 개발하였다. 항로표지사고의 사회적비용 평가모델은 생산손실비용, 행정비용, 위험비용의 합으로 제안하였다.

‘청아’는 중부지역 적응 중생 고품질 벼를 육성할 목적으로 1994년 하계에 외관 품위와 밥맛이 우수한 일본 도입품종인 기누히까리를 모본으로, 농가포장에서 수집된 유전자원 중 숙색 등 외관과 밥맛이 좋은 ‘양주선발’을 부본으로 인공교배한 후, 1995년 하계에 F1 15개체 양성, 1996년 하계에 F2 세대에서 집단선발 하였고 F3∼F5 세대를 집단육종법으로 양성한 뒤 F6 부터 계통육종법에 따라 우량계통을 선발 고정시켰다. 2002년부터 2003년까지 2년간 생산력검정 시험을 실시하였고 품위가 양호하며 밥맛이 좋은 SR21159-B-B-B-26-1을 선발하여 ‘수원495호’로 계통명을 부여한 후 2004년부터 2006년까지 3년 간 지역적응시험을 실시한 결과 그 우수성이 인정되어 2006년 12월 직무육성 신품종 선정위원회에서 국가목록등재품종으로 선정됨과 동시에 ‘청아’로 명명하였다. ‘청아’의 평균 출수기는 보통기 보비재배에서 8월 6일로 ‘화성벼’보다 4일 빠른 중생종이고, 간장 87 cm, 이삭길이 20 cm, 주당 수수 14개, 수당립수 106개, 등숙률 89.1%로 ‘화성벼’와 비슷한 특성이며, 현미천립중이 20.6 g으로 중립종이다. ‘청아’는 잎도열병, 흰잎마름병(K1, K2, K3), 바이러스병 및 멸구류 등 병해충에 대한 저항성은 약하다. ‘청아’의 내냉성은 중강 정도였으며, 불시 출수는 ‘화성벼’보다 약한 경향으로 나타났다. 쌀 품질 특성에서 ‘청아’는 쌀 외관은 심복백이 거의 없이 외관품위가 우수하며, 이화학적 특성 중 아밀로스함량은 19.3%로 ‘화성벼’ 보다 낮은 편이다. ‘청아’의 쌀 수량성은 지역적응시험 보통기 보비재배에서 평균 쌀 수량이 5.56 MT/ha로 ‘화성벼’보다 5% 증수되었다. ‘청아’의 재배적지는 중부평야, 남부중간지 및 중서부해안 지대이다.

‘큰눈’은 다양한 전분 신소재를 육성할 목적으로 1991년 하계에 양질다수성 품종인 ‘일품벼’에 돌연변이처리(MNU)하여 중만생이며 배가 일반벼보다 큰 거대배아미인 ‘Ilpum MNU)36-2-GH1-2-10-1-2-3-2-1’ 계통을 선발하여 ‘수원492호’로 계통명을 부여하여, 2003년부터 2005년까지 3년간 지역적응시험 실시결과 그 우수성이 인정되어 2005년 12월 직무육성 신품종 선정위원회에서 국가목록등재 품종으로 선정됨과 동시에 ‘큰눈’으로 명명하였다. ‘큰눈’의 중부평야지의 평균 출수기는 8월 17일로 ‘화성벼’보다 6일 느리고, 남부평야지 평균 출수기는 8월 15일로 ‘남평벼’보다 1일 빠른 중생종이다. ‘큰눈’의 간장은 86 cm이며, 이삭길이는 23 cm로 ‘화성벼’와 비슷하고, 포기당 이삭수는 ‘화성벼’보다 적으나, 수당립수는 많고, 등숙비율은 낮은 편이며, 현미 천립중은 가벼운 편이다. ‘큰눈’은 도열병 저항성은 약한 반응을 보였으며, 흰잎마름병 및 바이러스병과 벼멸구 및 애멸구 저항성은 없었다. ‘큰눈’은 내냉성검정에서 ‘화성벼’에 비해 출수지연일수가 다소 길고, 냉수구 임실율이 낮아서 내냉성은 약한 편이며, 도복특성검정에서 좌절중은 낮고, 도복지수는 높은 편이나 포장 도복은 강한 편이다. ‘큰눈’은 현미장폭비가 1.62인 중단원립이고, 투명도가 다소 불량하고 심복백이 많아 외관 품위가 떨어지고, 아밀로스와 단백질 함량은 각각 17.5, 5.9%로 ‘화성벼’보다 낮은 편이며, 단당류 및 올리고당 함량은 ‘화성벼’보다 1.4배, 발아현미의 GABA 함량은 발아 2일에서 ‘일품벼’보다 2.8배 많았다. ‘큰눈’의 쌀수량은 보통기재배에서 평균 쌀수량이 4.52 MT/ha로 ‘화성벼’ 대비 89% 수준이었다. ‘큰눈’의 재배적지는 중부평야 및 남부평야지이다.

다양한 용도의 가공용 품종을 육성할 목적으로 1995년 하계에 아밀로스함량이 낮은 일품벼 변이체 Ilpum (MNU)-10-2-GH1-3을 모본으로 하고 양질 내도복성인 서안벼를 부본으로 교배하여 SR21716-30-2-3-1을 선발하여 '수원491호'로 계통명을 부여한 후 2003년-2005년 3개년 간 지역적응시험을 실시한 결과 그 우수성이 인정되어 2005년 12월 직무육성 신품종 선정위원회에서 국가목록등재품종으로 선정됨과 동시에 '백진주1호'로

오대1호'는 1991년 하계에 조숙 안전 고품질 품종을 육성할 목적으로 고품질인 일품벼를 모본으로 초형이 좋고 조숙내냉성 계통인 진부10호를 인공교배하여 계통육종법에 의해 숙기가 빠르고 내도복성이며 수량성이 높고 밥맛이 좋은 SR19018-19-2-2-2-1-1을 선발하여 2003년에 진부37호의 계통명을 부여하였다. 2003년~2005년 3년간 지역적응시험을 실시한 결과 그 우수성이 인정되어 2005년 12월 직무육성 신품종 선정위원회에서 '오대1호'

다산1호'는 내랭성이 강한 통일형 초다수 벼 품종을 육성하기 위하여 1997년 하계에 Bengal/Yongmoonbyeo F1에 Dasanbyeo를 삼원교잡시켜 계통육종법에 의하여 육성한 품종으로, 2006년 12월에 직무육성신품종선정위원회에서 신품종으로 결정되었는데 그 주요특성을 요약하면 다음과 같다. '다산 1호'의 출수기는 보통기 재배에서 8월12일로 다산벼보다 2일 정도 늦은 중생종이며, '다산 1호'의 도열병, 흰잎마름병, 호엽고병 및 오갈병에