This paper considers a homogeneous multiple regression (HMR) model and a non-homogeneous multiple regression model, that is, ensemble model output statistics (EMOS), which are easy to implement postprocessing techniques to calibrate probabilistic forecasts that take the form of Gaussian probability density functions for continuous weather variables. The HMR and EMOS predictive means are biascorrected weighted averages of the ensemble member forecasts and the EMOS predictive variance is a linear function of the ensemble variance. We also consider the alternative implementations of HMR and EMOS which constrains the coefficients to be non-negative and we call these techniques as HMR+ and EMOS+, respectively. These techniques are applied to the forecasts of surface temperature over Pyeongchang area using 24-member Ensemble Prediction System for Global (EPSG). The performances are evaluated by rank histogram, residual quantile-quantile plot, means absolute error, root mean square error and continuous ranked probability score (CRPS). The results showed that HMR+ and EMOS+ models perform better than the raw ensemble mean, HMR and EMOS models. In the comparison of HMR+ and EMOS+ models, HMR+ performs slightly better than EMOS+ model in terms of CRPS, however they had a very similar CRPS and if there exists a ensemble spread-skill relationship, it is seen that EMOS is slightly better calibrated than the homogeneous multiple regression model.

In this study, we analyzed the performance of calibrated probabilistic forecasts of surface temperature over Pyeongchang area in Gangwon province by using Bayeisan Model Averaging (BMA). BMA has been proposed as a statistical post-processing method and a way of correcting bias and underdispersion in ensemble forecasts. The BMA technique provides probabilistic forecast that take the form of a weighted average of Gaussian predictive probability density function centered on the bias-corrected forecast for continuous weather variables. The results of BMA to calibrate surface temperature forecast from 24-member Ensemble Prediction System for Global (EPSG) are obtained and compared with those of multiple regression. The forecast performances such as reliability and accuracy are evaluated by Rank Histogram (RH), Residual Quantile-Quantile (R-Q-Q) plot, Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE) and the Continuous Ranked Probability Score (CRPS). The results showed that BMA improves the calibration of the equal weighted ensemble and deterministic-style BMA forecasts performs better than that of the deterministic forecast using the single best member.

본 연구는 능경봉(평창군, 강릉시)지역에 대하여 2008년 8월 과 2013년 4월부터 동년 10월까지 총 7회에 걸쳐 관속식물 분포 를 조사하였다. 전체 조사된 분류군은 75과 261속 383종 4아종 48변종 5품종으로 총 440분류군이 자생하는 것으로 확인되었 다. 주요 식물로 한국특산식물이 15분류군, 산림청지정 희귀식 물 중 약관심종이 11분류군, 환경부 지정 식물구계학적 특정식 물 중 4등급이 11분류군, 3등급이 22분류군으로 확인되었다. 귀 화식물은 총 29분류군으로서 귀화율은 6.6%, 도시화지수 9.0% 로 나타났다. 그밖에 대한약전 및 대한약전외한약(생약)규격집 에 수재된 약용식물은 60분류군으로 조사되었다.

In analyzing the issues of ecotourism, collecting opinions of local residents and participants is an essential process because ecotourism needs to keep ecological sensitivity and respect local residents' ecological lives. Thus, the objective of this study is to analyze the local participants' attitude in resident-oriented ecotourism. Maha ecotourism site, as a study site, is located in Pyeongchang-gun, one of the twelve ecotourism sites designated by the Ministry of Environment. This site has drawn attention since the local government of Pyeongchang-gun transferred its management right on Maha ecotourism sit to the organization of local residents in 2013. This study uses Q methodology which is the most popular research method in analyzing people's subjectivity, that is, viewpoint and attitude. This study have found that there are four features in the subjectivities of participants toward ecotourism site: first group is the people who want more autonomous management right of local residents on Maha ecotourism site. Second group is the people who only want to stand by the ecotourism management. Third group is the people who focus on the migration of talented persons into their neighborhood owing to the program. Lastly, fourth group is the people who focus on the quality of the ecotourism program. In case of the second group, though they have negative opinions of the program, they have much interest in successful cases in other countries managed similar programs with Maha ecotourism. It would be effective for the group to have opportunities to experience successful ecotourism cases in other countries. On top of it, having seminars regarding ecotourism or holding community councils frequently would be very helpful for encouraging the second group of people to join in the ecotourism program actively like other groups of people. Supplying more manpower and developing various programs are also necessary in order to support other three groups.

평창유역의 적설량을 모의하기 위하여 HSPF 모형을 적용하였다. 미래 적설량을 평가하기 위해 CIMIP3에서 제공하는 A1, A1B, B1의 온실가스 배출시나리오에 기반한 GCMs를 이용하였으며, HSPF 모형과 GCMs의 통계학적 오류를 최소화하기 위해 편의보정(Bias-correction)과 시간적 분해모형(Temporal disaggregation)을 적용하였다. 모형의 검·보정 결과 모의된 유출량과 적설량의 경우 모형 효율이 높게 나타났으며, 특히 모형의 검정 후 상관계수를 분석한 결과 월별 유출량의 상관계수는 0.94로 나타났다. 월별 적설량, 또한, 상관계수가 0.91로 나타나 보정된 HSPF 모형이 평창지역에 대한 유출량과 적설량을 잘 모의하고 있는 것으로 판단된다. GCMs를 이용한 2018년 평창올림픽 경기장의 적설량을 분석한 결과 1월에는 17.62%, 2월에는 9.38%, 3월에는 7.25%의 적설량이 감소되는 것으로 나타났다.

선형회귀분석기법은 오랫동안 수공학분야뿐만 아니라 경제학, 통계학 등 여러 분야에서 널리 이용되어 왔다. Fuzzy 회귀분석기법은 자료의 불확실성이 높을 때 이를 정량화하여 회귀분석 모형에 반영할 수 있다. 본 연구에서는 평창강 유역의 임의 지점에서 설계홍수량을 산정하기 위해 fuzzy 회귀분석모형을 개발하였다. 평창강 유역과 같은 산지하천 유역은 관측소의 부재로 홍수유출해석에 필요한 자료의 습득이 어려운 경우가 많이 있다. 본 연구에서는 지리정보시스템을 이용하여 유역특성인자를 공간적으로 분석하고, 그 결과를 바탕으로 미계측 산지유역에서 설계홍수량을 산정할 수 있는 기법을 검토하였다. Fuzzy 회귀분석기법을 산지하천 유역의 특성을 가지고 있으며 IHP 시험유역 운영을 통하여 비교적 강우와 유량자료가 잘 수집되어 있는 평창강 유역에 적용하였다. 평창강 유역에 대해서 유역특성인자를 이용하여 fuzzy 설계홍수량 산정식을 개발하였고, 유역의 본류를 따라 위치하고 있는 9개의 지점에서 산정된 빈도홍수량과 비교하여 개발된 산정식의 적합성을 검토하였다. Fuzzy 회귀분석을 사용하여 지역회귀분석을 수행한다면 자료 관측에서 발생하는 빈도홍수량의 불확실성을 정량화하고, 불확실성의 전파를 파악할 수 있다.

흥정산에 대한 식물의 분포와 특징을 밝히기 위해 2009년 4월부터 2011년 5월까지 조사하였다. 그 결과 확인된 양치식물 이상의 관속식물은 78과 238속 343종 3아종 47변종 10품종으로 총 403분류군이었다. 조사된 종류 중에는 한국특산식물 8분류군, 희귀식물 16분류군이 포함되어 있었고, 식물구계학적 특정식물종은 V등급의 산작약, IV등급은 끈끈이장구채 등 6종류, III등급은 개고사리 등 15분류군, II등급은 낚시고사리 등 24종류, 그리고 I등급은 속새 등 25종류로 총 71분류군이었다. 귀화식물은 20분류군이었으며 귀화율은 5.0%로 산출되었다. 용도는 식용이 175 종류(43.4%)으로 가장 많았고, 약용이 126종류(31.3%), 목초용이 65종류(16.1%), 관상용이 52종류(12.9%), 목재용과 섬유용이 12종류(3.0%), 그리고 공업용이 3종류(0.7%)로 나타났다.

제방의 파괴현상은 복잡한 수리학적 또는 토질·기초 공학적 현상 등에 의하여 일어나므로 그 발생기구를 규명하는 것이 용이한 일은 아니나, 일반적으로 그 원인은 크게 월류, 세굴, 침하 및 지진 등으로 나누어 볼 수 있다. 본 연구에서는 제방붕괴의 일반적인 원인으로 지적되고 있는 월류, 제체의 불안정, 과도한 변위, 급격한 수위의 감소 등으로 발생할 수 있는 현상 및 문제점들을 검토하였다. 이로부터 기하학적 인자, 수리학적 인자, 수공구조물적 인자, 정성적 인자 등 4가지 분류로 구분하였으며, 총 10가지 세부인자를 제시하였다. 제시된 인자들은 평창강에 적용하여 인자별 위험도를 산정하였으며, 각 인자들에 대해 가중치를 고려하여 제방에 대한 취약도를 산정하고 위험도 순위를 제시하였다. 이러한 결과들은 현장 조사를 통해 제방고 증설이 완료되었거나 피해 대상물이 없는 산지하천일 경우 위험지점에서 배제하였으며, 과거 홍수범람 침수지역과 비교하여 연구결과에 대한 객관성을 입증하고자 하였다.

본 연구는 강원 평창군 박지산(해발 1,394 m, 북위 36˚35'068"~36˚34'713"N, 동경 128˚36'245"~128˚36'252")의 관속식물 분포를 파악하기 위하여 수행되었다. 2008년 4월 부터 2008년 10월까지 총 7회에 걸쳐 채집된 관속식물은 총 95과 304속 439종 4아종 53변종 6품종의 502종류로 정리되었으며, 이들을 유용성에 따라 구분하면 식용 248종류, 약용 263종류, 공업용 98종류, 관상용 138종류, 용도가 밝혀지지 않은 식물 98종이었다. 특기할 만한 식물로는 한국특산식물이 13종류, 환경부지정 법적 보호식물 II급이 2종류, 식물구계학적 특정식물이 III등급 22종류, IV등급 13종류, V등급 6종류, 희귀식물 중 멸종위기종이 2분류군, 위기종이 4분류군, 취약종이 7분류군, 귀화식물이 18종류로 나타났다.