해양재분석 자료는 관측 자료를 수치 모델에 동화함으로, 관측 자료의 시공간적인 제약을 극복하고 해양 변수 간 의 물리적 상호작용을 고려한 격자화된 고해상도 정보를 제공함으로써 해양순환 및 기후 연구에 광범위하게 사용되고 있다. 이 연구에서는 기존에 생산된 12년간(2011년부터 2 02 2년까지)의 북서태평양 지역해양 재분석 자료를 확장하여 30 년간(1993년부터 2 02 2년까지)의 1/24o 수평해상도를 갖는 장기 재분석 자료(K-ORA22E)를 생산하고, 이를 분석하여 한 반도 주변해역에서의 장기 해양기후변화를 진단하였다. K-ORA22E 데이터를 통해 한반도 주변 해역의 수온 상승 경향 을 분석한 결과, 쿠로시오 확장역에서 쿠로시오의 경로가 지난 30년 동안 1년에 약 6 km 씩 북상하였으며, 쿠로시오 경 로의 북쪽에서 수온 상승이 두드러졌다. 한반도 주변 해역 중에서는 동해에서 수온 상승이 가장 뚜렷했다. 특히, 동해에서는 표층보다는 중층에서 수온 상승이 두드러졌으며, 동한난류의 수온 상승률은 전 지구 평균보다 2 -3배 높았다. 황해저 층냉수가 출현하는 황해 중앙부에서는 장기적으로 수온이 상승하였으나, 한반도 서해안과 남해안에서는 수온이 오히려 감소하는 경향이 나타났다. 이러한 수온의 장기변화의 공간적인 차이는 쿠로시오 해류의 북상에 따른 열수송의 경로와 밀접한 관련이 있을 것으로 보인다. 이 연구에서 구축된 K -ORA2 2 E와 같은 고해상도 지역 해양 재분석 자료는 한반도 주변 해역의 장기 변동성을 이해하고 기후 변화의 영향을 분석하는 데 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

본고에서는 한국어와 중국어 이중주어문에서 문장의 어순, 의미, 통사 그리고 서술 어의 ‘거리도상성(距離象似性)’ 등 몇 가지 방면을 모두 고려해야 주어와 화제를 잘 파악할 수 있다고 보았다. 주어와 화제에 관한 논쟁이 많이 일어나는 문장 유형 중, 성상형용사 구문, 소유-소재형용사 구문, 심리형용사 구문을 중심으로 검토하였는데, 화제는 독립된 통사 성분이 아니지만 통사 층위에서 실제적인 문법 특징을 가지고 있으며 어떤 성분이 화제 특징 [+TOP]을 가지게 하는 기능 용법인 것이다. 소위 한 국어의 이중주어문이라 하는 구문을 복문이 아니라 단문으로 분석해 내었다.

재해석 자료는 공간해상도가 저해상도이지만 풍력자원의 장기간 보정이나 수치기상예측 또는 전산유체역학과 연동하여 고 해상도로의 축소화에 활용될 수 있다. 본 연구에서는 재해석 자료의 전세계 풍속을 지형요소 등의 함수로 회귀 분석하였으며 향후 고 해상도 축소화에의 활용 가능성을 시험하였다. 다중선형회귀와 기계학습 모델로서 신경망, 랜덤 포레스트 모델을 적용하여 다양한 지 형형태별로 회귀 분석한 결과에 의하면 접합도(R2)가 각각 0.71, 0.95, 1.00으로 향상되었으며, 지형요소 중 위도, 셀 면적, 지형고도, 경 도, 지형 개방도 순으로 설명력이 높은 것으로 나타났다. 기본 신경망에 비해 수정 쌍둥이 신경망 모델은 불균질 데이터 대상 성능 개 선 효과가 있는 것으로 나타났다. 그럼에도 불구하고 본 연구에서 활용한 신경망 모델로는 데이터의 비선형성을 재현하는데 한계가 있 었으나 랜덤 포레스트 모델을 통해 이를 극복하였다.

본 연구에서는 고해상도 ERA5 재분석자료 중 우리나라 지상 온도 자료의 신뢰성을 검증할 목적으로 종관기상 관측소(ASOS) 관측자료와 비교를 수행하였다. 새롭게 생산되어 배포 중인 ERA5 재분석자료는 높은 시·공간적 해상도를 가져 여러 분야에 활용성이 매우 높다. 자료의 분석 기간은 ASOS 61개 관측소가 1999년 이후로 결측률이 매우 낮으며 시간평균 자료를 제공한다는 점을 고려하여 1999-2018년 기간으로 설정하였다. ERA5 격자 자료는 격자 내 90-m 수치표고모델(DEM) 분포로부터 내륙, 해안, 산악 지역에 해당하는 지형학적인 특성에 따라 분류하여 ASOS 지점 자료와 비교되었다. 분석 기간 전체에 대한 평균 지상 온도는 ASOS와 ERA5 모두 공간 분포의 패턴과 값은 큰 차이없이 유사하였다. ASOS와 ERA5의 산점도 비교를 통해 전체 기간, 특히 여름, 겨울 기간에 대해 계절 변동성을 가진다는 특성을 확인할 수 있었으며, 이는 달별 두 자료 사이의 매시간 차이 확률밀도함수(PDF)의 시계열을 통해서도 확인되었다. 두 자료 사이의 차이를 통계지수인 NMB, RMSE를 계산하여 정량화시켰을 때, 각 값에서 지역적인 특성을 보였으나 모든 지수에서 큰 차이가 없다고 판단할 수 있었으며, 상관성을 보기 위해 R과 IOA를 통해 구한 값은 모두 0.99에 근접하였다. 특히 일평균 산출에 있어 1-시간-평균 값 24개를 이용한 일평균의 경우가 최고와 최저온도의 평균을 이용 하는 일평균에 비해 오차가 작게 나타났고, 두 자료 사이의 상관성도 높게 나타남을 확인하였다. 두 자료의 차이가 나타나는 원인으로 ERA5 격자 내 지형 효과가 가장 클 것으로 판단하여 수치표고모델을 활용하여 각 지역별 PDF를 이용해 첨도 및 왜도를 구하고, 이를 온도 차이 파워 스펙트럼의 1년 주기 변동 크기와 비교하였다. 그 결과, 양의 상관성을 가졌음을 확인하였다. 이는 지형 효과가 두 자료 차이의 원인이라고 설명하는 결과이다.

In this study, steric height variability in the East Asian Seas (EAS) has been analyzed by using ocean reanalysis intercomparison project (ORA-IP) data. Results show that there are significant correlations between ocean reanalysis and satellite data except the phase of annual cycle and interannual signals of the Yellow Sea. Reanalysis ensemble derived from 15-different assimilation systems depicts higher correlation (0.706) than objective analysis ensemble (0.296) in the EAS. This correlation coefficient is also much higher than that of the global ocean (0.441). For the longterm variability of the thermosteric sea level during 1993-2010, a significant warming trend is found in the East/Japan Sea, while cooling trend is shown around the Kuroshio extension area. For the halosteric sea level, a dominant freshening trend is found in the EAS. However, below 300 m depth around this area, the signal-to-noise ratio of the linear trend is generally less than one, which is related to the low density of observation data.

온난화와 같은 전지구적 변화는 기온과 강수 등 기상요소에 직접적으로 반영되어 곡물 수확량의 변화를 가져온다. 기후변화 시나리오에 기초한 선행연구들에서는 GCM (general circulation model)의 공간해상도 문제로 인하여 상세한 모의가 어려웠고, 시계열통계법을 활용한 연구들에서는 기후요소를 통합하여 수확량을 예측한 사례가 매우 드물었다. 이에 본 연구에서는 상세화된 기후재분석자료의 시계열모델링을 통하여 옥수수와 콩의 수확량 예측실험을 수행하였다. 미국 아이오와 주의 99개 카운티를 대상으로 1960년부터 2009년까지 50년간의 고해상도 기후재분석자료와 정부통계 수확량 DB를 구축하고, 시계열통계법인 VAR (vector autoregression)와 ARIMA (autoregressive integrated moving average)를 이용하여 다음해 수확량 예측실험을 10개 연도에 대해 수행하여 예측력을 평가하였다. VAR는 16-18%, ARIMA는 11-14% 의 오차율로 다음해의 수확량을 예측할 수 있는 것으로 집계되었으며, 옥수수의 경우 표토의 산성도, 심토의 점토와 나트륨 함유량 등의 토양특성 이 실제 수확량 및 예측정확도에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

해안 풍력단지 개발에 이어 해상 풍력단지 개발이 추진되고 있는 전라남도 신안군 비금도에 대한 장기간 풍력자원평가를 수행하였다. 해당 권역의 측정자료에 대한 상관분석을 통하여 신안풍력발전소 SCADA 자료와 LIDAR 측정자료를 유의한 풍력자원 측정자료로 선정하였으며, MERRA 재해석자료를 참조자료로 선택하여 Matrix Time Series MCP로 장기보정하였다. 장기보정 자료로부터 34년간의 바람인덱스를 산정하였는데 풍속과 풍력발전량의 변동률은 각각 2.0%, 5.4%이며 그 불확도는 각각 1.2%, 2.8%로 산정되었다. 특히 2010년부터 라니냐의 영향이 증대되며 바람인덱스가 평년 대비 높은 수준을 보이고 있음을 확인하였다.

본 연구에서는 부분적 강성 변경이 연속적으로 필요한 경우, 전체 구조물을 재해석하지 않고도 관심을 두고 있는 변위와 부재력을 실시간 응답 수준에서 재계산할 수 있는 "적응형 부구조물화를 이용한 부분 재해석 알고리즘"을 제안한다. PRAS 알고리즘의 핵심 개념은, 1) 대상 구조물을 강성변경부분과 강성고정부분으로 구분하고, 2) 강성고정부분을 강성변경부재들이 연결된 잔류자유도만을 갖는 부구조물로 응축한 후, 3) 강성변경부재들과 강성고정부분 부구조물의 결합으로 전체 구조물을 모델랑함으로써, 최종 평형방정식의 잔류자유도수를 줄이는 데에 있다. 이 때 강성고정부분의 부구조물화 과정에서 본 연구에서 제시하는 또 하나의 알고리즘인 "적응형 부구조물화 알고리즘"을 적용하여 일단 초기 해석이 완료된 후에는 잔류자유도 구성이 달라질 때 다시 부구조물화에 소요되는 계산량을 최소화하였다.

본 연구에서는 지진하중을 받는 철근콘크리트(Reinforced Concrete : RC) 교각의 효율적인 최적설계 알고리즘을 제안하였다. 제안한 RC 교각 최적설계 알고리즘은 효율적인 강도재해석 기법을 기초로 하고 있다. 또한 RC 교각의 특성을 고려하여 제약조건 소거기법과 같은 근사화 기법을 도입 하였다. 기존의 최적설계 방법 비교를 통해 제안한 RC 교각의 최적설계 방법의 효율성과 신뢰성을 비교하였다. 그리고 시방서의 내진 규정에 따른 수치예제를 통하여 제안한 강도재해석기법에 의한 새로운 알고리즘이 기존의 최적설계 방법에 비해 효율성과 신뢰도가 우수하다는 것을 입증하였다.

본 연구는 부구조화에 기초한 다단계 혼성 구조 재해석방법을 제시한다. 부구조화의 틀에 보존근사화의 각 항을 차원축소법의 기저로 한 보존 전역-부분근사화에 의하여 변위 산정의 정확성과 효율성을 확보하고, 이를 바탕으로 이미 구성된 응력-변위 관계식을 병용하는 혼성방식을 통하여 전체 설계의 중간 단계에서 반복되는 재해석 과정의 신뢰성을 높인다. 전체적으로 선형근사화와 상반근사화를 교차적용하는 1단계 보존근사화로부터 전역 근사화와 결합하여 구하는 변위산정과 그에 종속되는 행렬연산으로 산출하는 응력계산의 3단계로 이루어지는 본 방법은 대형 구조계를 대상으로 하여, 해석의 기본 틀로 부구조화 방법을 택하였으며, 몇 개의 예제들을 통하여 타당성 및 유용성을 검증하였다.

부구조화에 근거한 대형 구조의 효율적 근사재해석방법을 제시한다. 대형 구조시스템의 설계최적하에 있어서 가장 큰 문제는 반복되는 해석과 설계시에 드는 많은 계산비용 및 시간이다. 따라서 본 연구에서는 설계 최적화문제의 주요한 도구의 하나인 근사화기법에 근거한 몇가지 재해석방법을 비교.분석하여 효율적 구조재해석 방법을 제시하였다. 대형 구조에 대한 효율적 해석 방법의 하나인 부구조화의 틀에 테일러급수전개와 차원축소방법을 결합한 이 재해석기법은 반복되는 거동해석에 효율적일 뿐아니라, 설계민감도 벡터를 이용하기 때문에 최적설계에도 많은 잇점을 제공한다. 본 알고리즘을 트러스 구조에 적용하여 효율적 및 타당성을 검증하였다.

The proposed method in this paper. termed the substructural reanalysis technique, utilizes the computational merits of the component mode synthesis technique and of reanalysis technique for the design sensitivities of the dynamic characteristics of substructurally combined structure. It is shown that the dynamic characteristics of the entire structure can be obtained by synthesizing the substructural eigensolution and the characteristics of the eigensolution for the design variables of the modifiable substructure. In this paper , the characteristics of the eigenvalue problems obtained by this proposed method are compared to exact eigensolution in terms of accuracy and computational efficiency. and the advantage of this proposed method as compared to the direct application of the whole structure and experimental results is demonstrated through examples of numerical calculation for the dynamic characteristics (natural frequencies and mode shapes) of a flexible vibration of thin cylinderical shell with branch shell under 2-end fixed positions, boundary condition. Thin cylinderical shell of overall length 1280mm, external diameter 360mm, thickness 3mm with branch shell is made of mild steel. The load condition for dynamic response in this paper is impulsive load of which magnitude is 10kgf, which have short duration of 0.1 sec. and time interval applied to calculate. δT is 1.0×10 super(-4) seconds.

실제증발산 자료를 융합하기 위한 Modified Kling-Gupta efficiency Fusion (KGF)방법을 제시하였고, 인공위성 및 재분석 증발산 자료인 Global Land Data Assimilation System (GLDAS), Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM), MODIS Global Evapotranspiration Project (MOD16)를 활용하여 Simple Taylor skill’s Score (STS)와 비교하였다. 한반도와 중국의 세가지 land cover type(i.e., cropland, grassland, forest)을 가진 flux tower에서 비교 검증을 실시하였다. 실제증발산의 융합 방법인 STS와 KGF로 계산된 가중치의 결과를 확인하면, cropland와 grassland에서 재분석 자료(GLDAS, GLEAM)가 높은 가중치 영향을 나타내지만, forest에서 융합 방법에 따라 가중치 영향이 다르게 나타났다. 전반적으로 실제증발산 융합 방법 적용 결과의 비교에서는 cropland에서는 융합에 사용된 자료에 비하여 높은 개선이 이뤄지지 않았지만, grassland와 forest 에서는 개선이 이뤄졌다. 두 방법 중 KGF의 결과가 STS의 결과에 비하여 약간 개선되는 결과를 나타내었다

본 연구에서는 인공위성 및 재분석 자료인 Global Land Data Assimilation System (GLDAS), Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM), MOD16의 실제증발산량 산출물을 활용하여 한국수자원조사기술원(Korea Institute of Hydrological Survey, KIHS)에서 관리하고 있는 청미천(cheongmicheon farmland site, CFK)과 설마천(seolmacheon site, SMK) flux tower에서 검증하였고, Triple collocation (TC) 방 법을 활용하여 자료간의 불확실성 및 상관성분석을 수행하였다. 플럭스타워와의 검증 결과에서는 전반적으로 GLEAM>GLDAS>MOD16순으로 좋은 결과를 나타내었으며, 세가지 산출물의 조합(S1: flux tower vs. GLDAS vs. MOD16, S2: flux tower vs. GLDAS vs. GLEAM, S3: flux tower vs. GLEAM vs. MOD16)을 통한 TC 결과에서는 청미천(설마천)에서 GLEAM>GLDAS>MOD16>flux tower (GLDAS>GLEAM>MOD16>flux tower)순으로 좋은 결과를 나타내었다. TC 분석 결과에서 Flux tower의 error variance와 correlation coefficient가 상대적으로 좋은 결과를 나타내지 못하였으므로, 한반도 지역에서 인공위성과 재분석 자료(GLDAS vs. GLEAM vs. MOD16)만을 활용하여 TC를 적용하였다. 그 결과, GLDAS 와 GLEAM이 한반도 영역에서 낮은 error variance 와 높은 correlation coefficient를 나타낸 반면, MOD16의 경우, 농지에서 낮은 correlation coefficient과 높은 error variance를 나타내었다.

수문순환에서 증발산의 정확한 산정은 수문분석 및 이해에 있어서 매우 중요하다. 특히, 증발산을 산정하는 방법은 다양하며, 각각 방법 마다 장단점을 가지고 있다. 그렇기 때문에, 각 다른 방법으로 산전된 결과를 융합하여 최적의 증발산을 산출해야할 필요가 있다. 본 연구에서는 대표적으로 인공위성 기반의 증발산 모델인 revised RS-PM과 MS-PT 방법에서 산출된 증발산과 모델 자료인 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)와 Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM)자료들을 융합함으로써 최적의 증발산을 산출하고자 하였다. 연구 지역인 청미천과 설마천에서의 플럭스 타워에서 융합된 증발산에 대해서 검증을 실시하였다. 통계학적인 결과(상관계수, 일치도, MAE, RMSE)를 확인하였을 때, 기존의 인공위성과 모델에서 산출되는 증발산 결과에 비해 향상되는 결괄르 나타내었다. 전반적으로 결과를 확인하였을 때, 융합된 자료가 보다 향상된 결과를 보일 수 있을 것이라는 것을 나타내었으며, 추후에는 더 많은 모델을 사용하여 융합함으로써 보다 정확한 결과를 산출 할 수 있을 것으로 기대된다.

The initial and boundary conditions are important factors in regional chemical transport modeling systems. The method of generating the chemical boundary conditions for regional air quality models tends to be different from the dynamically varying boundary conditions in global chemical transport models. In this study, the impact of real time Copernicus atmosphere monitoring service (CAMS) re-analysis data from the modeling atmospheric composition and climate project interim implementation (MACC) on the regional air quality in the Korean Peninsula was carried out using the community multi-scale air quality modeling system (CMAQ). A comparison between conventional global data and CAMS for numerical assessments was also conducted. Although the horizontal resolution of the CAMS re-analysis data is not higher than the conventionally provided data, the simulated particulate matter (PM) concentrations with boundary conditions for CAMS re-analysis is more reasonable than any other data, and the estimation accuracy over the entire Korean peninsula, including the Seoul and Daegu metropolitan areas, was improved. Although an inland area such as the Daegu metropolitan area often has large uncertainty in PM prediction, the level of improvement in the prediction for the Daegu metropolitan area is higher than in the coastal area of the western part of the Korean peninsula.