In this study, multilayered SnO nanoparticles are prepared using oleylamine as a surfactant at 165oC. The physical and chemical properties of the multilayered SnO nanoparticles are determined by transmission electron microscopy (TEM), scanning electron microscopy (SEM), energy-dispersive spectroscopy (EDS), X-ray diffraction (XRD), and X-ray photoelectron spectroscopy (XPS). Interestingly, when the multilayered SnO nanoparticles are heated at 400oC under argon for 2 h, they become more efficient anode materials, maintaining their morphology. Heat treatment of the multilayered SnO nanoparticles results in enhanced discharge capacities of up to 584 mAh/g in 70 cycles and cycle stability. These materials exhibit better coulombic efficiencies. Therefore, we believe that the heat treatment of multilayered SnO nanoparticles is a suitable approach to enable their application as anode materials for lithium-ion batteries.

동해 연안지역의 고해상도 파랑예측을 위하여 통계적 규모축소화 방안을 적용하여 고해상도 동해 연안 파랑예측시스템을 구축하였다. 예측시스템을 구축하기 위하여 기상청 현업에서 예측된 동해 및 남해 연안파랑예측모델과 전구 파랑예측모델의 예측결과를 이용하였다. 3일까지는 연안파랑예측모델들의 결과를 그대로 활용하였고 3일 이후 7일까지는 전구파랑예측모델의 예측결과를 통계적 규모축소화 방안(역거리 가중 내삽방법과 조건부합성방법)을 적용하여 예측하였다. 예측된 고해상도 연안예측시스템을 이용하여 예측된 파고의 2차원 공간분포는 연안예측모델의 초기장(분석장)과 자기상관관계를 이용하여 검증하였고 부이 등 해양관측소 자료를 이용하여 파고 및 풍속 예측을 검증되었다. 수치모델의 예측성능과 유사하게 초기시간에는 예측성능이 높게 나타났으나 시간이 지남에 따라 예측성능이 점진적으로 감소되었다. 전체 기간의 파고 예측결과를 파고 관측자료를 이용하여 검증하였을 때 역거리 가중 내삽과 조건부합성방법 적용에 따른 상관계수와 평균 제곱근 오차는 0.46과 0.34 m에서 0.6과 0.28 m로 개선되었다.

전세계적으로 일사계 비교관측 기술은 급격히 발전하고 있지만 국내의 경우 일사 비교관측 표준지침을 준비하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 국내 기상 및 지리적 환경을 고려하여 전천일사계의 비교관측 절차를 정립하였다. 2017년 아시아 지역 복사센터에서는 국가표준 일사계들의 비교관측을 통해 일사계 보정이 이루어졌다. 이때 검교정된 기상청 기준기를 이용하여 기상청의 부기준기들과 강릉원주대의 전천일사계의 비교관측 및 검교정이 수행되었다. 비교 관측 및 검교정은 2018년 10월 24일부터 10월 25일(2일)까지 수행되었으며 비교관측자료를 분석하여 오차분석 및 검교정을 수행하였다. 보정전 비교관측에 따르면, 전천일사계 부기준기들(B-J)은 기상청 전천일사계 기준기(A)를 기준으로 ±12.0Wm−2 이하의 편차가 나타났고 B와 I 전천일사계는 ±4.0Wm−2 미만의 작은 편차를 보였다. 태양 복사량이 450 Wm−2 이상인 자료들을 이용하여 감도정수의 보정값을 계산하였다. B와 I 일사계(오차 ±0.5Wm−2 이하)를 제외한 일사 계들(오차 ±5Wm−2 이상)은 0.08-0.16 μV (Wm−2)−1 감도정수 변경이 적용되었다. C 일사계는 감도정수의 변화가 가장 컸으며 감도정수는 −0.16 μV (Wm−2)−1으로 보정하였다. 비교관측에 참가한 9종의 기준기 및 부기준기들의 최종 관측오차는 0.06Wm−2 (0.08%) 이하였으며 허용범위인 ±1.00% (±4.50Wm−2 )로 검교정되었다.

기상청 일사관측소 관측환경 분석을 위하여 수치표고모델(DEM)과 태양복사모델을 이용하여 주변지형에 의한 차폐와 하늘시계요소(SVF) 및 일사량을 산출하였다. 지형고도자료(10 m 해상도)를 통해 관측소를 중심으로 주변 25 km내의 지형들을 이용하여 스카이라인과 SVF를 계산하였다. 또한, 일사관측소별 산출된 천기도와 스카이라인을 중첩하여 지형에 의한 차폐를 분석하였다. 특히 인천 관측소는 주변지형의 차폐가 적었고 청송군과 추풍령 관측소는 주변 지형에 의한 차폐가 큰 관측소로 나타났다. 태양복사모델을 이용하여 동일 조건에서 지형 특성에 따른 일사량을 산출하여 지형에 의한 기여도를 분석하였다. 연누적 일사량 계산결과, 청송군 관측소의 경우 수평면 일사량과 비교하였을 때 직달일사량은 12.0% 이상 차폐되었고 산란일사량은 5.6% 그리고 전천일사량은 4.7% 감소하였다. 평균 일누적 일사량을 기준으로 편차를 분석하였을 때 0.3% 이상 전천일사량이 감소되는 지점은 6개 관측소였다. 42개 관측소 중 8소는 관측소의 이전 또는 관측장비의 이동설치가 시급한 것으로 분석되었고 1/2 이상(24소)의 관측소는 일사관측환경에 대한 검토가 필요한 것으로 분석되었다. DEM자료는 관측소 주변의 인공구조물과 식생 등이 포함되지 않기 때문에 더 상세한 관측환경분석이 요구된다.

본 연구에서는 서울지역의 지상 미세먼지(PM2.5) 농도를 산출하기 위하여 경험적인 모델들을 개발하였다. 연구에 이용한 자료는 2012년 1월 1일부터 2013년 12월 31일까지이며 Terra와 Aqua위성의 MODIS센서에서 산출되는 에어로 졸 광학두께, 옹스트롬 지수, 기상변수들과 행성경계층두께와 관련된 6개의 다중 선형 회귀모델들의 차이를 분석하였다. 그 결과 에어로졸 광학두께와 옹스트롬 지수, 상대습도, 풍속, 풍향, 행성경계층두께, 기온 자료를 입력 자료로 사용한 M6모델이 가장 좋은 결과를 보였다. 통계적인 분석에 따르면 M6 모델을 사용하여 계산된 PM2.5와 관측된 PM2.5농도 사 이의 결과는 상관계수(R=0.62)와 평균제곱근오차(RMSE=10.70 μg m−3)이다. 또한 산출된 계절별 지표면 PM2.5농도는 여름철(R=0.38)과 겨울철(R=0.56)보다 봄(R=0.66)과 가을철(R=0.75)에 상대적으로 더 좋은 상관 관계를 보였다. 이러한 결과는 에어로졸 광학두께의 계절별 관측 특성으로 인한 것으로써 다른 계절에 비하여 여름과 겨울철 에어로졸 광학두께 관측이 구름과 눈/얼음 표면에 의한 관측 제한과 오차를 가져온 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서 사용한 경 험적 다중선형회귀 모델은 위성에서 산출된 에어로졸 광학두께 자료가 지배적인 변수로 작용하며 PM2.5산출 결과들을 향상시키기 위해서는 추가적인 기상 변수를 이용해야 할 것이다. 또한 경험적 다중선형회귀 모델을 이용하여 PM2.5를 산출한 결과는 인공위성 자료로부터 대기환경 감시를 가능하게 하는 방법이 될 수 있어 유용할 것이다.

이 연구에서는 Earth Observing System Terra 위성에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 협대역 방출율(채널 29, 30, 31) 자료와 다중선형회귀모형을 이용하여 지표면 광대역 방출율을 추정하였다. 다중선형회귀모형 도출 및 검증을 위한 분광 방출율 자료는 MODIS University of California, Santa Barbara와 Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer spectral library 의 307종(토양 123종, 식생 32종, 물 19종, 인위적 재료 43종, 바위 90종)을 사용하였다. 도출된 다중선형회귀모형의 결정계수(R 2 )는 0.95 (p< .001)로 높 게 나타났고 또한 이 모형 결과와 이론적 광대역 방출율 값의 평균제곱근오차(Root Mean Square Error)는 0.0070이었다. 그리고 이 연구 결과에 따라 계산된 지표면 광대역 방출율을 선행 연구 Wang et al. (2005)의 결과와 비교하였다. 그 결과 아시아, 아프리카, 오세아니아 지역에서 이 연구와 Wang et al. (2005)의 결과에 대한 1월 평균 지표면 광대역 방출율의 평균제곱근오차는 0.0054이었고 최소와 최대 편차는 각각 0.0027과 0.0067이었으며 이러한 통계 값은 8월에 도 유사하였다. 이 연구에서 다중선형회귀모형에 의하여 계산한 지표면 광대역 방출율은 Wang et al. (2005)의 값과 큰 차이가 없이 비교적 정확하게 산출되었으나 산출 정확성 향상을 위해서는 토지피복특성에 따른 차별화된 회귀모형 적 용 필요성이 제기된다.

이 연구에서는 지표 관측 자료와 위성 자료 그리고 GWNU 단층 복사 모델을 이용하여 맑은 상태의 전천 일사 량을 계산하였으며, 전운량에 따라 관측 및 모델의 일사량 값을 비교 분석하였다. 연구 자료는 2012년 강릉원주대학교 복사 관측소의 전천 일사량, 기온, 기압, 습도, 에어로졸 등의 관측 자료와 OMI 센서의 오존전량 자료 그리고 구름의 유무 및 전운량을 판단하기 위하여 자동 전운량 장비인 Skyview 자료를 이용하였다. 전운량이 0 할인 맑은 날의 경우 관측 값과 모델 값이 0.98로 높은 상관계수를 나타내었으나 RMSE가 36.62Wm−2로 비교적 높게 나타났다. 이는 Skyview 장비가 얇은 구름이나 박무 및 연무 등의 기상상태를 판단하지 못하였기 때문이다. 흐린 날의 경우 구름의 영 향을 보정하기 위해 전운량과 두 값의 차에 대한 비율을 이용한 회귀식을 복사 모델에 적용하였으며, 장비의 오탐지를 제외한 경우 상관계수가 0.92로 높은 상관성을 보였으나 RMSE가 99.50 Wm−2으로 높은 값을 보였다. 더 정확한 분석 을 위해서는 직달 성분의 차폐 유무 및 구름 광학 두께를 포함한 다양한 구름 요소의 추가적인 분석이 요구된다. 이 연구결과는 분 또는 시간에 따른 일사량을 산출하여 일사량이 관측되지 않는 지역에서 유용하게 사용될 수 있다.

본 연구는 일조시간과 강수량 자료를 이용하여 다중회귀 방법을 통해 일사량을 추정하였다. 연구에 사용된 자료 들은 강릉지역에 위치한 강원지방기상청(105 관측소, 1980-2007)과 신강원지방기상청(104 관측소, 2009-2014) 그리고 강릉원주대학교(GWNU 관측소, 2013-2014)이며, 105 관측소 자료를 통해 산출된 회귀식을 104 관측소와 GWNU 관측 소에 적용하여 비교분석하였다. 먼저, 일조시간만을 이용하였을 때 104 관측소는 기존 연구들과 유사한 상관계수(0.96) 와 표준오차(1.16 MJ m−2 )가 나타났고, GWNU 관측소에서는 높은 상관계수(0.99)와 낮은 표준오차(0.57 MJ m−2 )로 분석 되었다. 그리고 일조시간과 강수량 자료를 104 관측소에 적용하였을 때 상관계수 0.96과 표준오차 0.99 MJ m−2로 일조 시간만을 적용했을 때보다 표준오차가 감소되었다. 일조시간만을 이용한 방법보다 강수량이 추가된 방법은 관측 일사량 과 편차의 극값이 −26.6%(2010년 3월)에서 −31.0%(2011년 2월)로 증가되었다. 이는 강수량이 5월과 7-9월에 집중되어 나타나 이외의 월에서 추정식의 계수가 음으로 계산되었기 때문으로 분석된다. 따라서 한반도와 같이 강수량이 여름철 에 집중되는 지역에서는 월평균 강수량을 일사량 추정에 이용할 때 주의를 기울여야 할 것이다.

본 연구에서는 CCD 카메라가 장착된 Skyviewer로부터 촬영된 하늘 영상 자료를 이용하여 전운량을 산출하는 알고리즘을 개발하였다. 전운량 산출은 RGB 영상 내의 차폐 영역을 제거하고 GBR 빈도분포에 따른 영상을 분류하며, RBR 경계값을 결정하여 구름 화소를 분류한다. 분류된 구름 화소에서 태양광 영역을 제거한 후 유효성 검사를 통해 전운량을 산출하게 된다. 전운량 산출 알고리즘의 정확성을 검증하기 위하여 관측소와 가장 가까운 강원지방기상청의 목측 전운량 자료와 편이(Bias), 평균제곱근오차(RMSE), 상관계수를 분석하였다. 선정된 사례는 계절별 일 사례로 8시부터 17시까지의 정시 자료를 사용하였다. 분석 결과 Skyviewer로부터 산출된 전운량의 편이는 평균적으로 −0.8할의 차이를 보였으며, 평균제곱근오차는 1.6할로 전운량의 차이가 2할 내에서 나타나고 있었다. 또한, 두 관측소는 떨어진 거리의 차이가 있음(약 4 km)에도 불구하고 상관계수가 모든 사례에서 평균 0.91 이상으로 매우 높았다.

Many recent studies have concentrated upon the radiative effects of atmospheric aerosols. Though their scattering and absorption of radiation, aerosols can also induce some other important environment effects. In this study, new radiation code and aerosol data within Atmosphere General Circulation Model (AGCM) is used to assess the aerosol radiative forcing and to analyze relative climate effects. The new Kangnung National University AGCM Stratospheric-15 (KNU AGCM ST15) was integrated by using two sets of radiative effect of aerosols : CTRL as not a radiative effect of aerosols and AERO as a radiative effect of aerosols. Two cases show the difference of net shortwave radiation budget at top-of-atmosphere (TOA) is found to be about -3.4 Wm-2, at the surface (SFC) is about -5.6 Wm-2. Consequently the mean atmospheric absorption due to aerosol layer in global is about 2.2 Wm-2. This result confirms the existence of a negative forcing due to the direct effect of aerosols at the surface and TOA in global annual mean. In addition, it is found that cooling over at the surface air temperature due to radiative effect of aerosols is about 0.17 ℃. It is estimated that radiative forcing of the net upward longwave radiation taken as the indirect effect of aerosol is much smaller than that of the direct effect as there is about 0.2 Wm-2 of positive forcing both at TOA and at SFC. From this study, It made an accurate estimation of considering effect of aerosols that is negative effect. This may slow the rate of projected global warming during the 21st century.