Korea's facility horticultural heating costs account for a high proportion. Therefore, it is the most important factor to consider in greenhouse construction. It is important to assess the heating load of greenhouses. But there is not much data from the weather station. This study determined the heating load for each segmented area using the spatial correction method. The heating degeneration calculated from standard weather data (AHDH and BHDH) and total weather data (CHDH and DHDH) is consistent. However, there was a big difference between AHDH and DHDH. Therefore, the updated heating load data for each region is needed. Each of the four types of set temperatures (8℃, 12℃, 16℃, 20℃) was provided, and the heating temperature setpoint (℃) for each region of 168 cities and counties was presented. As a result of the analysis, the reliability of about 99% was confirmed in most of the regions suggested in this study. By using the calculated heating load for each region, it is possible to predict and utilize energy consumption and management costs.

최근 도시 내 급격한 기상 변화로 인한 자연재해가 심각한 사회적 문제로 대두되고 있다. 도시의 자연 환경 변화에 대한 효과적인 예측과 대처를 위해서는 신뢰성 있는 기상 자료의 확보가 매우 중요하다. 이러한 맥락에서 본 연구는 도시의 기상 환경 중 기온에 초점을 맞춰, 보다 정확한 기온 추정을 위한 대안적 방법을 제시하였다. 특히, 시공간 해상도와 정확성을 높이기 위해 원격탐사 자료와 지형 기반 공간 보간법을 결합한 기온 추정 방법을 제시하였으며, 기존의 여러 추정 방법들과 비교·평가함으로써 제시된 추정법의 적용가능성을 검토하였다. 분석 결과, 각 추정 기법을 통한 기온 결과는 기온 추정값의 범위에 있어서는 유사한 결과를 보였지만 기온의 공간적 분포 특성은 매우 상이하게 나타났다. 특히, 원격탐사 자료를 활용하여 추정된 기온 분포는 토지피복 유형에 따른 차이를 잘 보여주며, 본 연구에서 제시한 추정 기법의 결과는 고도에 따른 기온차를 보다 뚜렷하게 보여줬다. 추정의 정확도에 있어서는 원격탐사 자료와 지형 기반 공간 보간법을 결합한 기온 추정 기법이 높은 정확도를 보여줬다. 종합적으로 본 연구에서 제시한 기온 추정 기법은 토지피복 유형과 고도에 따른 기온 변화를 잘 나타내는 동시에 원격탐사 자료를 활용한 기존의 기온 추정 기법들에 비해 정확도가 높아 기온 분포도와 같이 연속적 공간의 기온값을 정확하게 표현하는 데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

세계화의 흐름에 따라 농업공간이 전통적 사회공간에서 국제적 경제공간으로 탈바꿈하고 있음에도 불구하고 국내의 농업 입지에 관한 계량적 연구는 매우 제한적으로 이루어져왔다. 특히, 미래의 시장성이 기대되는 작물인 복분자는 곡물대체 상업작물로서 지역적 특화에 성공하였다. 하지만, 농업 클러스터로서 복분자에 대한 자연⋅인문 환경을 고려한 입지연구는 현재까지 진행되지 못했으며, 일반적인 농산업 클러스터 입지 연구 조차도 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 농업입지 연구의 특성과 한국의 농업입지에 관한 기존의 선행연구를 검토하고 경상도 지역에서 복분자 클러스터가 입지할 수 있는 최적지를 제시하고자 한다. 이를 위해 공간통계기법인 Kriging을 이용하여 공간데이터를 구축하였으며, 다기준 분석법(Multi-Criteria Analysis)의 하나인 Analytic Hierarchy Process(AHP) 기법을 이용하여 복분자 클러스터 입지 요인들의 중요도에 따른 가중치를 산출한 후 최적의 입지를 도출하였다. 그 결과, 경상북도 남서쪽 지역, 경상남도의 서쪽지역과 중앙부 지역, 남쪽 해안가 지역 등이 복분자 클러스터의 최적지로 나타났다. 이러한 연구 결과는 경상도 내 복분자의 지역적 특화에 대해 실질적인 활용 가치를 지니며, 관련 담당자나 농업인에게 유용한 정보를 제공해 줄 것으로 기대된다. 또한 공간분석 방법을 적용한 농업의 최적 입지모델을 제시한다.

매립지에서 발생하는 메탄은 6대 온실가스 중 하나로서 이산화탄소의 21배의 온실효과를 갖는다. 매립층에서 발생한 매립가스는 복토층을 통과할 때 Methanotrophs 박테리아에 의해 산화된다. Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC)는 10%의 산화율을 기본값으로 제시하고 있다. Chanton et al. (2009)는 40가지 이상의 측정 결과들을 종합하여 IPCC 가이드라인이 산화율을 과소 평가하고 있는 것으로 보고하였다. 또한 메탄의 산화는 기후, 복토재 등 현장 특이적 영향을 많이 받아 국가고유계수를 개발하여 사용하는 것이 바람직하다. 따라서 본 연구에서는 가스배제공과 지표면에서 매립가스 성상을 비교하여 산화율을 산정하였다. 매립가스 분석은 다섯 곳의 매립지에서 수행되었다. 비분산적외선(Non-dispersive Infrared, NDIR) 검출기를 이용해 메탄과 이산화탄소의 농도를 측정하였다. 지표면 매립가스 발산은 플럭스 챔버를 이용해 측정하였다. 산화율 산정 시 산화된 메탄은 모두 이산화탄소로 변화되며, 이산화탄소 농도의 증가는 메탄 산화에 따른 것으로 가정하였다. OX의 산정은 측정값의 평균, 중간값, 공간분석 적용 결과 세 가지를 이용해 산정하였다. 평균을 이용해 산화율을 산정했을 때 –67 ~ 93%로 극대값에 의해 굉장히 큰 오류가 나타났다. 중간값을 사용한 경우 산화율은 87 ~ 99%로 나타나 산화율이 과대 산정되었다. 공간보간법을 적용했을 때 산화율은 42 ~ 88%로 나타났다. 공간보간법을 사용했을 때 한 곳을 제외한 세 곳의 매립지의 산화율은 42 ~ 48%의 산화율을 보여 Chanton et al. (2009)가 발표한 36%와 유사한 결과를 도출하여 공간보간법을 적용하여 산화율을 산정하는 것이 합리적임을 알 수 있다. 따라서 본 연구 결과를 통해 산화율 산정 시 공간보간법을 적용해야하며, IPCC 가이드라인 기본값이 산화율을 과소평가하고 있음을 확인할 수 있었다.