기후변화 시나리오는 기후변화로 인한 미래 영향을 평가하여 피해를 선제적으로 최소화하기 위한 기후변화 대응 및 적응정책 수립을 위한 과학적인 근거로 활용 되어 왔다. IPCC 6차 평가보고서(AR6)에 사용된 SSPs(Shared Socioeconomic Pathways, 공통사회경제경로) 시나리오는 기존 RCP(Representative Concentration Pathways, 대표농도경로) 시나리오에 사용된 복사강제력 개념과 함께 미래의 완화 와 적응 노력에 따른 5개의 사회경제 시나리오를 추가로 고려하였다. 가나는 국가 발전용량의 54%를 수력발전에 의존하고 있어 기후변화에 따른 강수량의 감소로 전력 부족을 경험하고 있다. 또한 강우특성의 변화로 인해 주요 작물인 카사바, 옥수수, 코코아의 생산량이 감소할 것으로 예측된다. 한편, IPCC 6차 보고서의 기 준 시나리오로 채택된 SSPs 시나리오는 5차 보고서에서 채택된 RCPs 시나리오에 비해 대기 중 CO2 농도 전망을 비관적으로 평가하고 있다. Business as usual(BAU) 시나리오(RCP8.5, SSP5-8.5)에 따르면 2050년대 CO2 농도는 RCPs 시나 리오의 경우 541 ppm, SSPs 시나리오는 565 ppm으로 SSPs 시나리오가 RCPs 시나 리오에 비해 대기중 CO2 농도 증가 속도가 빠른 것으로 전망하고 있다. 따라서 본 연구에서는 기후변화 시나리오의 통계적 상세화 방법인 Simple Quantile Mapping(SQM)을 사용하여 Coupled Model Intercomparison Project phase 6(CMIP6) 18개 General Circulation Model(GCM)을 활용하여 가나지역의 미래기후 변동과 불 확실성을 평가하였다.

기후변화는 홍수의 가장 큰 원인이 되는 극치강우의 빈도와 크기에 매우 큰 영향을 미치고 있다. 특히, 우리나라에서 발생하는 대규모 재해는 강우에 의한 홍수피해가 대부분을 차지하고 있다. 이러한 홍수피해는 기후변화에 의한 극한강우의 발생 빈도가 높아짐에 따라 새로운 재해양상으로 전개되고 있다. 하지만, 미래 기후변화 시나리오 자료는 해상도의 한계로 인하여 중소규모 하천 및 도시유역에 요구되는 수준의 자료 수집이 불가능한 상태이다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 연구에서는 전지구모형에서 생산된 기후변화 시나리오에 대해서 여러 단계의 통계적 상세화 기법을 통하여 우리나라 전역에 대하여 미래 시나리오에 대한 빈도해석이 가능하도록 각 지점의 특성에 따라 시간적으로 상세화하기 위해 개발된 방 법 및 과정을 소개하였다. 이를 통해, 시간상세화 자료를 토대로 미래 강우에 대한 빈도해석과 기후변화에 따른 방재성능 목표강우량을 산정하는데 활용할 수 있도록 하였다.

We conducted dynamic downscaling using the RegCM4.0 with 25 km of horizontal resolution over CORDEX-East Asia phase 2 domain for the current climate (1981-2005) and evaluated its performance using various reference datasets. The HadGEM2-AO with about 110 km of horizontal resolution provided by the Korea Meteorological Administration (KMA) was used as the forcing data of RegCM4.0. the RegCM4.0 generally well simulated the spatial patterns of temperature and precipitation by representing geographical and topographic conditions, compared with HadGEM2-AO. In particular, the warm biases in Mongolia, northern China, and Russia during summer and cold biases in Tibetan Plateau, Mongolia, northeast China, and northern India during winter were reduced. However, the systematic wet (dry) biases of summer precipitation in the most of model domain (South Korea) were still remained. It was associated with the southward shifting of low-level jet caused by the weakened North Western Pacific High in HadGEM2-AO. In South Korea, the RegCM4.0 showed a better performance than HadGEM2-AO in terms of the magnitude and spatial variability of both temperature and precipitation. In particular, the RegCM4.0 performed better in simulating the ratio of extreme precipitation over 100 mm/day to total precipitation than HadGEM2-AO. The RegCM4.0 reasonably reproduced the frequency and inter-annual variability of heavy rainfall, frost day, and tropical night over South Korea.

현재 국내외에서 제공되고 있는 기후변화 시나리오 자료의 경우 일단위로 제공되고 있다. 그러나 수문 설계 및 계획 시 중요한 입력자료 중 하나 는 시간단위 강우 자료로서 기후변화 시나리오에 따른 수자원 변동성을 평가하기 위해선 신뢰성 있는 상세화 기법이 필요하다. 국내외에서는 일단 위에서 일단위로 상세화 하는 기법, 또는 공간상세화 기법 연구는 다수 진행된바 있는 반면, 시간단위 상세화 기법 연구는 일단위 연구에 비해 상대 적으로 미진한 실정이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기후변화 시나리오에 따른 영향 평가가 가능한 자료생성을 위해 Conditional Copula 모형 을 활용하여 극치시간단위 강우량 상세화 기법을 개발하였으며, 미래 RCP 8.5 시나리오를 활용하여 연대별 극치시간강우량을 생성하였다. 생성 된 결과는 우리나라 기상청 지점별로 빈도해석을 통해 결과를 제시하였으며, 본 연구결과는 수자원 분야에서 미래 기후변화 영향을 평가하기 위한 기초자료로 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

A novel disaggregation model that combines a machine learning model and kriging of residuals is presented to map precipitation at a fine scale from coarse scale precipitation data. Random forest (RF) and fine scale auxiliary variables are used to estimate trend components at a fine scale. Residual components are then estimated by area-to-point residual kriging. A case study of spatial disaggregation of TRMM monthly precipitation data acquired over the Korean peninsula is carried out to illustrate the potential of the presented disaggregation method. From the evaluation results, the presented method outperformed the RF-based disaggregation method that only considers trend components and ignores residual components, in terms of accuracy statistics and the ability of coherent predictions. This case study indicates that accounting for residual components by applying a proper spatial prediction method such as area-to-point kriging is very important in spatial disaggregation of coarse scale spatial data, even though advanced regression models such as RF could have high goodness of fit for the quantification of relationships between a target attribute and auxiliary variables.

본 연구에서는 Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) 3B43 V7 (25 km)의 월 누적 격자 강우량을 1 km 해상도로 상세화하기 위해 Support Vector Machine (SVM) 회귀를 활용한 상세화 기법을 제안하였다. 비선형 예측모델인 SVM은 상세화의 기반이 되는 다양한 수문기상인자와 강우 발생간의 월별 상관성 구축에 효율적으로 활용되었다. 상세화된 격자 강우는 전국에 고루 분포한 64개 지점 관측 강우와의 비교 분석을 통해 상세화 이전의 격자 강우 보다 다소 개선된 정확도를 지니는 것으로 확인되었다. 특히, 상세화 이전 격자 강우가 지니는 양의 Bias가 효과적으로 개선되었다. 상세화 전후의 공간분포 비교에서 두 분포는 평균적으로 유사했으나, 상세화 이전 강우의 공간분포에서 나타나지 않았던 강우의 국지적 특성이 상세화된 공간분포를 통해 잘 표현되는 것을 확인할 수 있었다. 특히, 일부 지점의 과소 및 과대산정이 상세화를 통해 개선되어 전반적인 정확도 향상에 기여하였음을 확인했다. 본 연구에서 제안된 상세화 기법이 적용된 격자 강우는 모델의 정확도 향상을 위한 고해상도 입력자료로 활용될 수 있으며, 추후 연구에서는 SVM 외에 다른 회귀 방식을 활용하여 최적의 강우 상세화 기법 개발에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

정상성 마코프 연쇄 모형은 일강우모의 모형으로 광범위하게 이용되고 있다. 하지만 정상성 마코프 연쇄 모형의 기본가정은 통계학적 특성이 시간에 따라 변화하지 않는 것으로, 일강우모의 시에 평균 또는 분산의 경향적 변화를 효과적으로 반영할 수 없다. 이러한 문제점을 인지하여 본 연구에서는 연주기 및 계절변화에 대하여 우수한 모의 능력을 나타내는 GCM의 모의결과를 입력자료로 이용하여 일강우량을 모의하기 위한 통계학적 상세화(downscaling) 기법인 비정상성 은닉 마코프 모형을 개발하였다. 개발된 모형을 낙동강 유역에 존재하는 영주지점, 문경지점 및 구미지점의 관측강우량에 적용한 결과, 일단위 및 계절단위의 강우량의 통계적 특성을 기존 모형에 비하여 개선된 결과를 도출할 수 있었으며, 또한 개발된 모형은 극치강수량 복원에 있어서도 관측값과 보다 유사한 결과를 보여 주었다. 이러한 점에서 정확성이 확보된 GCM 계절예측자료가 입력자료로 NHMM 모형에 활용된다면 예측기반의 일강수 상세화 모형으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 이와 더불어, 기후변화 시나리오 입력자료가 사용된다면 기후변화 상세화 모형으로서도 적용될 수 있을 것으로 사료된다.

본 연구에서는 강우의 시공간적 멀티프랙탈 특성에 기반을 둔 다운스케일링 알고리즘(RDSTMF-Rainfall Downscaling in Space-Time Multifractal Framework)을 한반도에 적용하여 그 적용성을 살펴보았다. 이를 위하여 2008년부터 2012년까지 우리나라에 호우주의보를 일으킨 8개의 이벤트에 대한 레이더강우자료를 분석하여 각 이벤트에 대한 멀티프랙탈 지수를 판별하였으며, 이에 근거하여 RDSTMF의 모수들을 산정하고 이 모수들과 시공간강우장의 평균강우량과의 관계를 도출하였다. 이 관계에 근거하여 RDSTMF를 사용하여 가상의 시공간강우장을 생성, 관측 시공간 강우장과 비교하였다. 비교 결과, RDSTMF를 사용하여 생성된 가상의 시공간 강우장은 관측 시공간 강우장의 멀티프랙지수를 3차 모멘트까지 정확히 모사함을 확인하였으며, 누적분포함수 또한 비교적 정확히 모사함을 확인하였다.

강우는수문순환에서중요한요소중에하나로시·공간적변동성이크므로정확한공간강우장의파악이요구된다. 열대강우 관측 위성(Tropical Rainfall Monitoring Mission, TRMM)에서 제공하는 3B43 월 누적 강우량 자료는 25 km의 공간해상도를 갖고 있어 공간 강우장의 정확성을 높이기 위해 상세화 기법을 적용하여 1km의 공간 해상도로 생성하였다.Terra 위성에 탑재된 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometers) 센서가 제공하는 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) (공간해상도1km)와강우자료의관계성을회귀식으로나타냈고상세화기법에 적용하였다. 이에 따른 결과를 지점과 위성 강우 자료와의 차이를 통해 보정하는 방법인 GDA (Geographical Difference Analysis)와 지점과 위성 강우 자료와의 비율로 편차를 보정하는 GRA (Geographical Ratio Analysis) 상세화기법을사용하여공간강우장을나타내었다. 우리나라의공간강우장결과를지점자료를기준으로비교검증을실시하였다.그결과GDA 상세화기법의경우가2009년(Bias=4.26mm, RMSE=172.16 mm, MAE=141.95 mm, IOA=0.64), 2011년(Bias=17.21 mm, RMSE=253.43 mm, MAE=310.56 mm, IOA=0.62)으로가장잘맞는것으로나타났다. 이를바탕으로우리나라의공간 강우장을 1 km의 공간 해상도로 파악할 수 있었으며, 더 나아가 지점의 수를 늘려 보정을 정밀하게 하거나, 강우레이더 자료를 가지고 상세화 기법을 적용한다면 더욱 정확한 공간 강우장을 파악할 수 있을 것이다.

본 연구에서는 기후변화에 따른 수자원 영향평가를 위한 지역기후모형과 단계적 스케일링기법을 연계한 혼합상세화기법을 개발하고 그에 따른 적용성을 평가하고자 하였다. 단계적 스케일링기법은 강수량 구간을 총 3구간(극치호우사상, 무강수일수, 기타)으로 나누어 각 구간에 따라 각기 다른 방법을 적용하여 보정하는 기법으로, 극치호우사상은 회귀식을 이용한 보정기법, 무강수일수는 분위사상법, 나머지 부분은 평균 및 분산보정 기법을 적용하였다. 이 기법의 비교‧평가를 위해 최근 혼합 상세화기법으로 가장 많이 적용되고 있는 선형보정기법, 분위사상법, 일기상발생기법을 활용하여 기상청 관할 기상관측소 61개 지점을 대상으로 적용성 평가를 수행하였다. 평가 결과, RCM에서 생산된 원자료 및 3가지 기존 기법(선형보정기법, 분위사상법, 일기상발생기법)으로 보정된 기후시나리오에 비해 본 연구에서 제안한 단계적 스케일링기법이 실제 기후특성을 잘 모의하는 것으로 나타나 적용성이 우수한 것으로 판단된다. 이러한 연구결과를 통해 단계적 스케일링기법은 RCM 사용이 증대될 기후변화 연구에 있어 그 활용성이 높을 것으로 기대된다.

In order to clarify the impacts of thermal difference in atmospheric boundary layer due to the different sophistication of building information in Busan metropolitan areas, several numerical simulations were carried out. ACM (Albedo Calculation Model) and WRF (Weather Research and Forecasting) was applied for estimating albedo and meteorological elements in urban area, respectively. In comparison with coarse aggregated and small buildings, diurnal variation of albedo is highly frequent and its total value tend to be smaller in densely aggregated and tall buildings. Estimated TKE and sensible heat flux with sophisticatedly urban building parameterization is more resonable and valid values are mainly induced by urban building sophistication. The simulation results suggest that decreased albedo and increased roughness due to skyscraper plays an important role in the result of thermal change in atmospheric boundary layer.

본 연구는 교원 양성 체제 개편에 따른 교원 선발제도의 개선 정책이 확정․발표됨으로써, 이에 따른 “교육공무원임용후보자선정시험”이 과거의 2차 시험에서 1차 선택형, 2차 논술형, 3차 심층면접 및 수업능력 평가 등 3단계 체제로 개편되어 이와 같은 전형의 취지에 부합하는 출제·채점 체제 개발과 출제 근거를 명료화하고 객관화시키기 위한 임용시험 프랑스어 과목 평가영역의 설정 및 평가내용요소 상세화 등을 연구하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 프랑스어 평가영역을 프랑스어교육학 6개 평가영역, 프랑스어능력 5개 평가영역, 프랑스어학개론 4개 평가영역, 프랑스문학개론 3개 평가영역, 프랑스어권문화 4개 평가영역을 교원자격검정령, 교원자격검정령 시행규칙 등 관계법령, 교사자격무시험검정기준법령 상의 프랑스어 과목 기본이수과목(또는 분야), 전공과목별 교사 자격 기준, 전국 사범대학 프랑스어교육과의 교육과정, 개정7차 고등학교 프랑스어 교육과정에 의거하여 제안하고, 각각의 평가영역에 대해 각 영역의 소단원이나 핵심 주제를 중심으로 평가내용요소 상세화를 제시한다.