PURPOSES : Snow-removal performance is performed in this study to assess the feasibility of replacing calcium-chloride solution with sodium chloride solution at the minimum temperature of -5 ℃ during snowfall. METHODS : The atmospheric temperature distribution in Seoul was analyzed. The manufacturing, storage, and indoor melting performance of calcium-chloride and sodium-chloride solutions were evaluated, and on-site snow-removal performance was evaluated based on the solution type. RESULTS : According to the results of the melting performance test at -5°C, the melting capacity of the sodium chloride solution was expressed at a level exceeding 90% of that of the calcium chloride solution, indicating a similar melting performance between the two solutions. Additionally, based on the snow removal performance test using aqueous solutions, the snow removal performance of the sodium chloride solution was found to be approximately 96% compared to that of the calcium chloride solution, indicating minimal differences in snow removal performance due to changes in the type of solution. CONCLUSIONS : Similar snow-removal performance was achieved when the sodium chloride solution was used instead of calciumchloride aqueous solution at temperatures exceeding -5 ℃.

In the summer of 2018, the Korea-Japan (KJ) region experienced an extremely severe and prolonged heatwave. This study examines the GloSea6 model's prediction performance for the 2018 KJ heatwave event and investigates how its prediction skill is related to large-scale circulation patterns identified by the k-means clustering method. Cluster 1 pattern is characterized by a KJ high-pressure anomaly, Cluster 2 pattern is distinguished by an Eastern European highpressure anomaly, and Cluster 3 pattern is associated with a Pacific-Japan pattern-like anomaly. By analyzing the spatial correlation coefficients between these three identified circulation patterns and GloSea6 predictions, we assessed the contribution of each circulation pattern to the heatwave lifecycle. Our results show that the Eastern European highpressure pattern, in particular, plays a significant role in predicting the evolution of the development and peak phases of the 2018 KJ heatwave approximately two weeks in advance. Furthermore, this study suggests that an accurate representation of large-scale atmospheric circulations in upstream regions is a key factor in seasonal forecast models for improving the predictability of extreme weather events, such as the 2018 KJ heatwave.

전 세계적인 물 부족을 해결하기 위한 유망한 방법으로 수착제를 이용하여 공기 중에서 물을 수확하는 기술은 수 자원이 부족한 지역에서 식수를 전달할 수 있는 큰 잠재력을 보여주고 있음. 본 총설에서는 대기 중 물을 수확하기 위한 수 착제로 금속유기골격구조(MOF)를 사용하는 최근 연구에 대해 소개함. 제올라이트나 실리카 기반 물질과 같은 다른 수착제 물질에 비해, MOF는 상대습도 10% 부근에서 물 수착 곡선의 변곡점을 보이는 특성 덕분에 건조한 사막지역에서 물을 수확 하기에 적합한 특성을 가지고 있음. 이러한 특성으로 말미암아 최근 MOF를 이용하여 물을 수확할 수 있는 실용적인 물 수확 장치를 개발하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있음. 이 기술은 전 세계 어느 곳에서나 지리 환경적 영향을 받지 않고 대기 중의 물에 접근할 수 있기 때문에, 미래 지속가능한 수자원 확보 기술 측면에서 새로운 패러다임을 제시할 것으로 기대됨.

1개월과 3개월 장기 예보를 지원하기 위해 기상청에서 현업운용 중인 GloSea6 기후예측시스템에는 대기 중 대 기화학-에어로졸 물리과정(UKCA)이 연동되어 있지 않다. 본 연구에서는 저해상도의 GloSea6와 여기에 대기화학-에어로 졸 과정을 연동시킨 GloSea6-UKCA를 CentOS 기반 리눅스 클러스터에 설치하여 2000년 봄철에 대한 예비적인 예측 결과를 살펴보았다. 현업 고해상도 GloSea6 모델이 방대한 전산자원을 필요로 한다는 점을 고려할 때, 저해상도 GloSea6와 GloSea6-UKCA 모델은 대기화학-에어로졸 과정의 연동에 따른 효과를 살펴보기에 적합하다. 저해상도 GloSea6와 GloSea6-UKCA는 2000년 3월 1일 00Z부터 75일 간 구동되었으며, 두 모델이 예측한 2000년 4월 지상 기온과 일평균 강수량의 공간 분포를 ERA5 재분석자료와 비교하였다. GloSea6-UKCA가 예측한 기온과 강수 분포는 기존 GloSea6에 비해 ERA5 재분석자료에 보다 더 유사해졌다. 특히 우리나라를 포함한 동아시아 지역에 대해 과대 모의 경 향이 있던 봄철 지상 기온과 일평균 강수량의 예측 결과의 개선이 주목할 만하다. 또한 적분 시간에 따른 예측된 기온 과 강수량의 시계열에서도 GloSea6-UKCA가 GloSea6보다 재분석자료에 더 가까워진 시간 변화 경향을 살펴볼 수 있었 다. 이는 대기화학-에어로졸 과정이 GloSea6에 연동되었을 때 동아시아지역 봄철 예측 성능이 개선될 수 있음을 보여준다.

2020년 6월 여름철 중위도 동아시아 지역의 온난화가 PM2.5 에어로졸의 생성기작에 미치는 영향을 WRF-Chem 모델에 기상과 기후 입력 자료를 적용하여 산출한 PM2.5 에어로졸 아노말리를 통해 분석하였다. 30년(1991-2020년) 동 안 동아시아 지역의 10년 단위 기온 변화 경향은 최근에 겨울보다는 여름에 온난화가 더 커지는 것으로 나타나고 있다. 동아시아 지역의 여름철 온난화는 중국 내륙의 대류권 하층에서는 저기압, 대류권 상층에서는 고기압을 발생시키고 있 었다. 대류권 하층 저기압과 상층 고기압의 경계가 티베트고원으로부터 한국으로 낮아지는 지형을 따라 경사져 분포하 고 있었다. 중국 동부-황해-한국의 지역에는 저기압과 더불어 북서 태평양 고기압의 발달로 동중국해로부터 온난 다습한 남서 기류가 수렴하고 있었다. 한국에서는 1973년 이래로 6월 중에는 2020년에 가장 높은 기온이 관측되었다. 한편 동아시아 지역에서 강화된 온난화는 중국 동부지역으로부터 한반도로 장거리를 이동하는 PM2.5 에어로졸의 생성을 증 가시키고 있었다. WRF-Chem (Weather Research Forecasting model coupled with Chemistry) 모델에 배출량의 변동은 고려하지 않고, 기상 및 기후 입력장(1991-2020년)만을 적용하여 산출한 PM2.5 아노말리는 중국 동부지역으로부터 황해 와 한국, 그리고 북서 태평양 지역에 걸쳐 양(+)으로 분포하고 있었다. 따라서, 2020년 6월 동아시아 지역에서 PM2.5 질량 농도에 대한 온난화 기여도는 50% 이상이었다. 특히 PM2.5 에어로졸이 중국 동부로부터 황해를 거쳐 한국으로 장 거리 수송되는 과정에서 온난 다습한 남서 기류에 의해 황산염은 습식세정 되고 있지만 질산염은 생성이 촉진되고 있 었다.

Although many attempts have been made to solve the atmospheric diffusion equation, there are many limits that prevent both solving it and its application. The causes of these impediments are primarily due to both the partial differentiation term and the turbulence diffusion coefficient. In consideration of this dilemma, this study aims to discuss the methodology and cases of utilizing a passive air sampler to increase the applicability of atmospheric dispersion modeling. Passive air samplers do not require pumps or electric power, allowing us to achieve a high resolution of spatial distribution data at a low cost and with minimal effort. They are also used to validate and calibrate the results of dispersion modeling. Currently, passive air samplers are able to measure air pollutants, including SO2, NO2, O3, dust, asbestos, heavy metals, indoor HCHO, and CO2. Additionally, they can measure odorous substances such as NH3, H2S, and VOCs. In this paper, many cases for application were introduced for several purposes, such as classifying the VOCs’ emission characteristics, surveying spatial distribution, identifying sources of airborne or odorous pollutants, and so on. In conclusion, the validation and calibration cases for modeling results were discussed, which will be very beneficial for increasing the accuracy and reliability of modeling results.

Understanding the dispersion of xenon isotopes following a nuclear test is critical for global security and falls within the remit of both the Comprehensive Nuclear-Test-Ban Treaty (CTBT) and the International Noble Gas Experiment (INGE). This paper aims to show if it is possible to discriminate the source of xenon releases based on the atmospheric dispersion of xenon isotopes using HYSPLIT. Using ORIGEN and SERPENT simulations, four released scenarios are defined with four different fractionation times (i.e., 1 hour, 1 day, 10 days, and 30 days) after a 1kt TNT equivalent 235U explosion event. These time-delayed release scenarios were selected to certify the possibility of mis-determining xenon release source. We use the Lagrangian dispersion model for atmospheric dispersion to predict the concentration distribution of xenon isotopes under each scenario. The model allows us to better understand how these isotopes would distribute over time and space, offering valuable data for real-world detection efforts. To our knowledge, there have been no researches on the analysis of xenon isotopic ratios considering atmospheric dispersion. In this work, we focused on the atmospheric dispersion using HYSPLIT to characterize the xenon isotopic ratios from nuclear tests. In addition, we compared the xenon isotopic ratios obtained from the atmospheric dispersion with those from ORIGEN calculations, which would be helpful to discriminate the source of the xenon releases.

YAG phosphor powders were fabricated by the atmospheric plasma spraying method with the spray-dried spherical YAG precursor. The YAG precursor slurry for the spray drying process was prepared by the PVA solution chemical processing utilizing a domestic easy-sintered aluminum oxide (Al2O3) powder as a seed. The homogenous and viscous slurry resulted in dense granules, not hollow or porous particles. The synthesized phosphor powders demonstrated a stable YAG phase, and excellent fluorescence properties of approximately 115% compared with commercial YAG:Ce3+ powder. The microstructure of the phosphor powder had a perfect spherical shape and an average particle s ize of a pprox imately 30 μm. As a r esult of t he PKG t est of t he YAG p hosphor p owder, t he s ynthesized phosphor powders exhibited an outstanding luminous intensity, and a peak wavelength was observed at 531 nm.

본 연구는 복잡한 도심주변의 지형과 다양한 배출원이 존재하고 있는 세종시 부강면과 조치원읍 일원을 대상으 로 대기오염 확산의 물리적인 특성을 분석하여 오염 물질의 확산을 가정했을 때의 특징을 분석하였다. 부강면의 경우 토지의 기복이 심한 전형적인 분지형지역으로서, 대기오염물질의 확산이 불량하여 대기 오염이 심화되는 지형상의 특성을 내포하고 있다. 지형조건의 특성상 강한 풍속으로 이류된 대기오염물질의 확산이 용이하지 않아 국지적으로 정체되 어 대기오염물질의 공간적 확산 보다는 정체에 의한 대기 환경 악화의 간접 요인이 될 수 있음을 나타낸다. 또한 이러 한 경우 지형적 가열율의 차이 등에 의한 급속한 온도 상승 경향이 나타날 가능성이 있어 향후 먼지 돔현상(dust dome) 등과 관련하여 오염물질의 확산과 관련한 정책제안에 있어서 세심한 논의가 필요하다. 고농도와 비고농도 사례 일을 분석했을 때 조치원읍의 경우 부강면에 비하여 주변 배출원의 영향이 다소 높은 상태이다. 또한 고농도과 비고농 도의 사례에 대한 분석에서 특정한 풍계에 따라 고농도일의 사례가 됨과 동시에 지형적으로 경사지에 속해 서쪽에서 이류된 오염물질이 쉽게 유입되는 상황으로 분석된다. 이러한 국지 지형에 따른 난류특성 변수들인 마찰속도(friction velocity), 확산속도(convective velocity), 현열 속(sensible heat flux) 등에 의한 연직 혼합고는 대기오염물질의 확산강도 에 중요한 요인임을 알 수 있었다. 이와 관련하여 배출원관리에 따른 논의가 부강면 사례에서 보다는 조치원읍에서 상 대적으로 필요함을 분석하였다.

PURPOSES : Due to the frequent occurrence of accidents on icy roads during nighttime, it would be advantageous to notify road managers and drivers about the most perilous areas. This would allow road managers to treat the icy roads with de-icing chemicals and enable drivers to be better prepared for potential hazards. Essential information about pavement temperature is required to identify icy spots on the road. METHODS : With the goal of estimating nighttime pavement temperature on the National Highways in Korea using atmospheric data, the current study investigated a widely recognized forecasting method known as deep neural network (DNN). To achieve this objective, the input data for the models were gathered from the weather agency's website. The dataset comprised of relative humidity, air temperature, dew point temperature, as well as the differences in air temperature and humidity between two consecutive days. RESULTS : In order to assess the effectiveness of the built DNN model, a comparison was made using baseline pavement temperature data gathered through an infrared-based pavement temperature sensor installed in a highway patrol car. The results indicated that the DNN model achieved a mean absolute error (MAE) of 0.42 and a root mean square error (RMSE) of 0.62. In comparison, a conventional regression model yielded an MAE of 2.07 and an RMSE of 2.64. Thus, the DNN model demonstrated superior performance in comparison to the conventional regression model. CONCLUSIONS : Considering the increasing focus on preventive maintenance, these newly developed prediction models can be implemented proactively as a preventive measure against icing. This proactive approach has the potential to significantly improve traffic safety on winter roads.

One-dimensional MgO nanostructures with various morphologies were synthesized by a thermal evaporation method. The synthesis process was carried out in air at atmospheric pressure, which made the process very simple. A mixed powder of magnesium and active carbon was used as the source powder. The morphologies of the MgO nanostructures were changed by varying the growth temperature. When the growth temperature was 700 °C, untapered nanowires with smooth surfaces were grown. As the temperature increased to 850 °C, 1,000 °C and 1,100 °C, tapered nanobelts, tapered nanowires and then knotted nanowires were sequentially observed. X-ray diffraction analysis revealed that the MgO nanostructures had a cubic crystallographic structure. Energy dispersive X-ray analysis showed that the nanostructures were composed of Mg and O elements, indicating high purity MgO nanostructures. Fourier transform infrared spectra peaks showed the characteristic absorption of MgO. No catalyst particles were observed at the tips of the one-dimensional nanostructures, which suggested that the one-dimensional nanostructures were grown in a vapor-solid growth mechanism.

In this paper, we report and discuss the semi-permanently hydrophilic (SPH) treatment of polyester fabric using plasma polymerization and oxidation based on atmospheric pressure dielectric barrier discharge (APDBD) technology. SiOxCy (-H) was coated on polyester fabric using Hexamethylcyclotrisiloxane (HMCTSO) as a precursor, and then plasma oxidation was performed to change the upper layer of the thin film to SiO2-like. The degradation of hydrophilicity of the SPH polyester fabrics was evaluated by water contact angle (WCA) and wicking time after repeated washing. The surface morphology of the coated yarns was observed with scanning electron microscopy, and the presence of the coating layer was confirmed by measuring the Si peak using energy dispersive x-ray spectroscopy. The WCA of the SPH polyester fabric increased to 50 degrees after 30 washes, but it was still hydrophilic compared to the untreated fabric. The decrease in hydrophilicity of the SPH fabric was due to peeling of the SiOxCy(-H) thin film coated on polyester yarns.

실버 페이스트는 상대적으로 낮은 열처리로 공정이 가능하기 때문에 전자 소자 응용분야에서 유용한 전극 재료이다. 본 연구에서는 은 페이스트 전극에 대기압 플라즈마 제트를 이용하여 전극 표면을 처리 했다. 이 플라즈마 제트는 11.5 kHz 작동 주파수에서 5.5 ~ 6.5 kV의 고전압을 사용하여 아르곤 분 위기에서 생성되었다. 플라즈마 제트는 대기압에서 수행함으로써 인쇄 공정에 더 유용할 수 있다. 플라즈 마 처리시간, 인가된 전압, 가스유량에 따라 전극의 표면은 빠르게 친수성화 되었으며 접촉각의 변화가 관 찰되었다. 또한, 대면적 샘플에서 플라즈마 처리 후 접촉각의 편차가 없었는데, 이는 기판의 크기에 관계없 이 균일한 결과를 얻을 수 있었다는 것을 의미한다. 본 연구의 결과는 대면적 전자소자의 제조 및 향후 응 용 분야에서 적층 구조를 형성하는데 매우 유용할 것으로 기대된다.

PURPOSES : The purpose of this study was to develop techniques for forecasting black ice using historical pavement temperature data collected by patrol cars and concurrent atmospheric data provided by the Korea Meteorological Administration. METHODS : To generate baseline data, the physical principle that ice forms when the pavement temperature is negative and lower than the dew-point temperature was exploited. To forecast frost-induced black ice, deep-learning algorithms were created using air, pavement, and dew point temperatures, as well as humidity, wind speed, and the z-value of the historical pavement temperature of the target segment. RESULTS : The suggested forecasting models were evaluated against baseline data generated by the above-mentioned physical principle using pavement temperature and atmospheric data gathered on a national highway in the vicinity of Young-dong in the Chungcheongbukdo province. The accuracies of the forecasting models for the bridge and roadway segments were 94% and 90%, respectively, indicating satisfactory results. CONCLUSIONS : Preventive anti-icing maintenance activities, such as applying anti-icing chemicals or activating road heating systems before roadways are covered with ice (frost), could be possible with the suggested methodologies. As a result, traffic safety on winter roads, especially at night, could be enhanced.

최근 동아시아 지역에서 인위적 배출량의 감소에도 불구하고, 봄철에 한국에서는 잦은 연무 사례가 발생하고 있 다. 북동 태평양에서 자주 발생하는 대기 블로킹은 지구 규모 대기 변동과 동아시아 지역의 서풍 기류를 정체시키기도 한다. 2019년 3월 동아시아 지역의 온난하고 정체적인 종관 기상 특성이 알래스카 대기 블로킹이 발생한 6-7일 후에 일어나고 있었다. 특히, 2019년 3월 18-24일에 발생한 알래스카 대기 블로킹은 3월 25-28일 동안 한국에서 일평균 미 세먼지(particulate matter; PM10) 질량농도가 50 μg m−3을 넘는 고농도 PM10 연무 사례가 발생하는 데 영향을 미치고 있 었다. 한편, WRF-Chem 모델을 활용하여 한국의 고농도 PM10 연무 사례에 대한 인위적 배출의 장거리 수송 기여도는 30-40%를 나타내고 있었다. PM10 에어로졸 구성 성분인 황산염, 질산염, 암모늄, 블랙 카본, 유기 탄소, 기타 무기물의 장거리 수송 기여도는 각각 10-15, 20-25, 5-10, 5-10, 5-10, 15-20%를 나타내었다. 질소 산화물이 온난하고 정체적인 대기에서 암모늄과의 광화학 반응으로 형성된 질산암모늄은 한국의 고농도 PM10 연무 사례에 대한 장거리 수송 기여도 가 PM10 에어로졸 중 가장 큰 비중을 나타내고 있었다.

본 연구는 국내 항구도시 인천, 목포, 광양, 부산, 울산의 대기오염물질 배출특성, 대형선박 배기가스 배출량 및 사회적 비 용을 산정하여 배출가스 저감방안의 필요성을 제시하였다. 부산은 선박 입항수가 많고 목포는 선박 입항수는 적지만 선박 배기가스에 의한 배출기여도는 두 항구도시 모두 높았다. 울산은 세계적 수준의 중화학공업, 광양은 제철소, 인천은 제조업과 선박 입항수가 목포 보다 많았지만 배출기여도는 낮았다. 선박 배기가스 배출량 산정 결과, CO2의 배출량이 가장 많고 다음으로는 NOx, SOx으로 배출량이 많았다. 선종별로는 부산, 울산, 인천은 유조선, 광양은 일반화물선, 목포는 여객선에서 각각 많았다. 사회적 비용 결과, 부산은 배출량 이 많은 영향으로 사회적 비용이 높았으며, 항목별로는 PM이 높았다. 저황유 사용으로 PM, SOx 배출량을 직접적으로 줄이고, NOx의 배출량을 간접적으로 줄 일수 있다. 하지만 선박 배기가스 중 가장 많은 배출량을 보인 CO2를 저감하기 위해서는 저황유의 보급만으 로는 부족하다. CO2 배출량 감축을 위해서는 육상전원공급장치(Alternative Maritime Power)를 사용하는 등 화석연료를 사용하지 않는 저 감방안 수립의 필요성을 제기하였다.

대한민국 기상청에서 사용하고 있는 UM (Unified Model, UM) 모델의 국지예측시스템(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS)은 수치모델 모의 시 대기경계층 유형에 따라 물리과정을 다르게 계산하기 때문에 이 과정을 검증하는 것은 모델의 정확도 향상에 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 수치모델의 대기경계층 유형을 관측자료 를 기반으로 검증하였다. 관측자료를 기반으로 대기경계층 유형을 분류하기 위해서 보성 표준기상관측소에서 수행한 여름철 집중관측자료(라디오존데, 플럭스관측장비, 도플러 라이다, 운고계)를 활용하였으며, 2019년 6월 18일 부터 8월 17일 까지 61일 동안에 총 201회의 관측자료를 분석하였다. 또한 관측자료와 수치모델 결과가 다른 경우를 보면, 관측자료를 기반으로 한 대기경계층 유형 분류 결과에서 2유형으로 분류되는 사례가 수치모델에서는 1유형으로 분류된 사례가 53회로 가장 많이 나타났다. 그 다음으로는 관측자료를 기반으로 한 대기경계층 유형 분류 결과에서 5유형과 6유형 으로 분류되는 사례가 수치모델에서는 3유형으로 분류된 사례가 많이 나타났다(각각 24회, 15회). 관측결과와 수치모델 모의 결과가 일치하지 않은 사례는 모두 층적운 접합 여부 및 적운 모의 등 수치모델의 구름물리 부분의 모의 성능에 기인하여 발생한 것이라고 분석된다. 따라서, 대기경계층 유형 분류의 구름물리과정의 모의 정확도를 개선하면 수치모델 성능이 향상 될 것으로 판단된다.