『더 해빙』은 포스트코로나 시대 인간존재의 ‘뉴 노멀’을 촉구하는 책이다. 주저자인 이서윤은 한국 민속종교를 기반으로 ‘운명학’을 공부한 종교인으로서 불확실성이 더욱 증가하는 시대에 욕망과 불안 사이에서 고민하는 인간에게 보편적 ‘종교성’으로서 ‘Having’을 삶의 대안으로 제시한다. 공저자인 홍주연은 자신의 생존과 존재의 문제를 성찰하는 과정에서 이서윤을 만나 ‘Having’에 대 하여 배우고 실천함으로써 자기치유의 과정과 존재의 용기를 얻을 뿐만 아니라 책의 출판을 통해서 그것을 대중과 나누고자 한다. ‘Having’은 자기가 가진 것 을 느끼고, 향유 하며, 실천하는 것이라고 말한다. 포스트코로나 시대 원년인 2020년 현재 이 책은 ‘Having’의 삶을 인간 삶에 대한 해결책으로 제시한다. 포 스트코로나 시대는 ‘디지털 기술혁명’을 가속화 하고, 더불어 ‘성찰 혁명’을 촉 구한다. 현대인은 ‘성찰 혁명’을 통해 자신의 삶에 대한 궁극적 해결책을 찾아 야 한다. 이 책은 ‘신 없음’의 관점에서 대안을 제시하고자 하나, 불확실성의 시 대에 진정한 ‘희망의 종교’로서 ‘신 있음’을 기반으로 한 ‘Having’에 대한 논의 또한 필요하다.

본 연구에서는 북극과 남극에서 기온과 수온이 영하임에도 불구하고 얼음이 없는 광범위한 지역(인공증빙가능역) 이 존재하는 것에 주목하여, 이 지역에 인공적으로 해빙을 생성하여 지구 표면의 알베도를 높이는 방식으로 지구온난화 를 완화하는 방법을 제안하였다. 대략 4.09×106 km2의 해빙면적이 추가되면 지구온난화 효과로 가정되는 약 0.85Wm−2 에너지가 상쇄된다고 계산되었다. 또한, 인공적으로 해빙을 생성하기 위한 세 가지 빙판 생성 방법(배로 물 뿌리기, 빙 판생성장치 운용, 수면에 GCF부유물질 띄우기)을 제안하였다. 간단한 에너지평형모형 실험에 따르면, 3개월 (9, 10, 11 월) 동안 인공증빙가능역에 해빙을 최대로 생성할 경우, 다음해에 대략 0.11oC의 지구표면온도 하강이 기대되었다. 반면 에 모든 계절을 통해 생성할 경우, 오히려 지구 냉각화를 초래할 위험성도 발견되었다.

본 연구에서는 위성관측 표면온도 및 해당 온도경향의 불확실성을 조사하기 위하여 북반구(30-90˚N) 해양 지역에서 2003-2014년 4월 16-24일 기간에 세 종류의 위성관측 자료(MODIS IST, AIRS/AMSU SST, AIRS only SST)를 상호 비교하였다. AIRS/AMSU 표면온도값에 비하여 MODIS는 해빙과 해수의 경계지역에서 계통적으로 최대 1.6 K 높은 반면에, 해빙 지역에서는 2 K 낮았다. 이러한 주요 원인은 표면온도 산출알고리즘의 해표 정보(e.g., 해빙 탐지)를 위하여 MODIS는 적외 채널만을 사용하는 반면에, AIRS/AMSU는 마이크로파 및 적외 채널을 함께 사용하는 데에 있다. 미국 항공우주국(NASA's Goddard Space Flight Center; NASA/GSFC)은 AMSU-A의 노후화를 대비하기 위하여 AIRS/AMSU 알고리즘을 일부 수정하여 AIRS only 알고리즘을 개발하였다. AIRS/AMSU와 AIRS only 표면온도 사이에 평균 제곱근 오차(RMSE)값은 30-90˚N 해양 지역에서 0.55 K이며, 편차(bias)는 0.13 K이었으며, 해빙/해수 경계 지역에서는 이들 차이가 더 크게 나타났다. 해빙 경계지역에서 AIRS/AMSU와 AIRS only 간의 차이가 다른 지역에 비하여 큰 이유는 AIRS only 알고리즘이 AMSU 마이크로파 자료 대신에 GCM (NOAA Global Forecast System) 온도 산출물을 사용하는 데에 있다. 세 종류의 위성관측 표면온도 자료는 70-80˚N 위도대에서 유의적인 온도증가(0.23-0.28Kyr-1)를 보였다. 위성관측 표면온도들 간에 계통적인 불일치는 같은 방향(온도증가 또는 온도감소)으로 해당 온도경향 값들 간의 차이에 영향을 줄 수 있다.

전지구 해양 해빙 예측시스템인 NEMO-CICE/NEMOVAR의 해빙 초기조건의 특성을 2013년 6월부터 2014년 5월까지 북극영역에 대하여 분석하였다. 이를 위하여 관측 자료와 재분석 자료를 모델의 초기조건과 비교하였다. 모델 초기조건은 관측에서 나타나는 해빙 면적과 해빙 두께의 월 변동을 잘 보이는 반면, 분석 기간 동안 관측과 재분석 자료보다 북극의 해빙 면적을 좁게, 해빙 두께를 얇게 나타내었다. 모델 초기조건의 북극 해빙 면적이 좁은 것은 해빙의 경계 지역에서 해빙 농도 초기조건이 약 20% 정도 재분석자료보다 낮기 때문이다. 또한 북극 평균 해빙 두께가 얇게 나타나는 이유는 연중 두꺼운 해빙이 유지되는 그린란드 및 북극 군도와 인접한 북극해 영역에서 모델의 초기조건이 약 60 cm 정도 얇기 때문이다.

비탈면 붕괴의 한 요소로 동절기 및 해빙기 과정에서 동결-융해에 따른 풍화, 수축-팽창 등의 영향으로 비탈면 안정성에 영향을 미치는 것으로 알려져 있으며, 실제 국내외에서 해빙기 시기에 비탈면 붕괴사고가 빈번히 발생하고 있다. 본 연구에서는 해빙기 비탈면의 안전 확보를 위하여 해빙기 비탈면 유지관리 방안을 제시하였다. 외관조사 및 자료조사를 통한 상세 점검을 바탕으로 고도화된 위험성 평가 여부를 결정하고, 위험성 평가에서도 위험성이 높다고 판단되는 경우, 전기비저항 등을 통해 위험단면을 선정하여 실시간 모니터링을 경제적으로 실시할 수 있도록 유지관리 프로세스를 계획하였다.

Recently, the slope failure, which is frequently happened in Ice-melting season, attracts attention in South Korea. The increasing trend in frequency of freezing-thawing process has regarded as major reason of slope failure. However, the time and check level are not reflected at the safety assessments and inspection guidelines. Therefore, the characteristics of slope in ice-melting season should be considered to improve the slope stability in ice-melting season. The purpose of this study is to evaluate the influence of the potential risk factors on the slope stability for development of the slope checklist reflecting the timing and check level based on the slope inspection checklist which is provided by the recent research.

Arctic sea ice as an indicator of climate change plays an important role in controlling global climate system. Thus, accurate observation and prediction of Sea Ice Concentration (SIC) is essential for understanding global climate change. In this study, we aim to improve the prediction accuracy of SIC by using machine learning and Regional Climate Model (RCM) data for a more robust method and a higher spatial resolution. Using the CORDEX RCM and NASA SIC data between January 1981 and December 2015, we developed three statistical models using Multiple Linear Regression (MLR), Support Vector Machine (SVM), and Deep Neural Network (DNN) which can deal with the non-linearity problem, respectively. The DNN model showed the best performance among the three models with the significant correlation between the predictive and observed SIC (r=0.811, p-value < 0.01)and the Root Mean Square Error (RMSE) of 0.258. With deeper considerations of the polar fronts and the characteristics of ocean current and tide, the DNN model can be applied for near future prediction of Arctic sea ice changes.

컴퓨터 세포동결기를 이용하여 생쥐 배아를 동결할 때 액체질소 (L)의 분사속도가 해빙 후 배아의 미세구조, 기능 및 발달에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 이를 위해 배아는 동결을 하지 않은 대조군 (control) 및 동결군에서 L의 분사속도에 따라 고속분사군 (120 infusion/min group 1), 저속분사군 (50 infusion/min; group 2)으로 나누었다. ICR 계열의 생쥐의 2 세포기 배아를 사용하였으며, 동결 및 해빙은