국내에 설치되어 있는 원예시설 중 가장 많은 면적을 차지 하고 있는 단동비닐하우스의 기상재해로 인한 피해를 경 감시킬 수 있는 모델 개발에 필요한 기초자료를 제공하고 자 재배작물별로 대표적인 온실규격를 선정하여 안전풍 속과 적설심을 구한 후 재현기간 8년에 해당하는 지역의 설계풍속 및 적설심과 비교하여 온실의 구조 안전성을 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 재배작물별 대표온실에 단위풍하중을 적용한 결과, 최 대 단면력은 과채류, 근채류, 엽채류 온실 순으로 크게 나타났으며 재배작물별 서까래 간격을 고려한 안전풍 속은 엽채류 온실이 17.7 m/s, 과채류 온실이 20.2 m/s, 근채류 온실이 22.3 m/s로 나타나 지역별 8년 빈도의 설계풍하중과 비교하였을 때 홍천, 이천, 성주지역을 제외하고는 대부분의 지역에 있어서 불안전한 것으로 나타났다. 2. 재배작물별 대표온실에 단위 적설하중을 적용한 결과, 근채류 온실의 최대 단면력이 가장 크게 나타났으나 재배작물별 서까래 간격을 고려한 안전적설심은 엽채 류 온실이 8.8 cm, 과채류 온실이 9.4 cm, 근채류 온실이 11.8 cm인 것으로 나타났다. 이러한 결과를 지역별 8년 빈도의 적설하중과 비교하였을 때 경남지역 일부를 제 외하고는 대부분의 지역에 있어서 불안전한 것으로 분 석되었다. 3. 재배작물별 대표 온실의 안전풍속과 적설심에 대하여 구조물에 발생하는 최대 인발력은 12.7~15.1 kgf/개소, 최대 연직하중은 20.6~21.7 kgf/개소로 나타나 기초는 안전한 것으로 분석되었으나 안전풍속과 안전적설심이 매우 작기 때문에 폭설이나 강풍에 대비한 보강이 필요 한 것으로 나타났다.

기존의 온실설계와 관련된 기준들은 1990년대 까지의 기상자료를 이용하여 산정된 설계풍속 및 적설심으로 최근 급변하는 우리나라 기상특성을 반영하기에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 온실 설계에 있어서 기존의 기준들에 대한 문제점을 개선하고 활용도가 높은 설계풍속 및 적설심 자료를 제공하기 위해 1961년부터 최근 2011년까지 각 지역별 총 72개 지점의 기상관측소에서 측정한 기상자료를 이용하여 우리나라 전국 170개의 시·군별 설계풍속 및 적설심을 산정하였다. 그 결과, 재현기간 100년을 기준으로 풍속의 경우, 22.5~65.0 m․s-1 범위로 홍천이 22.5 m․s-1 로 가장 낮았고, 흑산도가 65.0 m․ s-1 으로 가장 높게 나타났다. 이때 기상자료의 수가 20년 미만인 흑산도를 제외하면 고산이 63.0 m․s-1 으로 가장 높은 것으로 나타났다. 적설심의 경우, 5.4~259.7 cm 범위로 고산이 5.4 cm로 가장 낮았고, 울릉도가 259.7 cm 로 가장 높게 나타났다. 전형적으로 다설지역인 울릉도(259.7 cm)와 대관령 (225.4 cm)을 제외하면 동해가 123.3 cm 으로 가장 높았다. 그리고 각 지역별 설계풍속 및 적설심에 대하여 본 연구와 기존의 기준을 비교해 보면, 설계풍속 및 적설심의 차이가 크게 발생한 지역들은 기존의 기준이 본 연구보다 비교적 높게 산정된 경향을 보였다. 따라서 최신 기상자료를 이용한 본 연구의 결과를 이용한다면 원예시설의 설계 및 시공 시 온실의 안전성뿐만 아니라 경제성에도 상당히 유리 할 것으로 판단되었다.

본 연구에서는 우리나라 전역에 대하여 인공신경망 기법을 사용하여 일최심신적설을 추정하였다. 인공신경망 모형 구조를 시행 착오법을 이용 하여 설계한 결과, 입력자료는 일 최저 기온, 일 평균 기온, 강수량으로 정하였고, 은닉층과 노드의 수는 각각 1층, 10개로 정하였다. 관측값을 인공 신경망의 입력자료로 활용하는 경우, 교차검증 상관계수는 0.87로 Ordinary Kriging기법을 활용하여 일최신심적설을 공간보간한 경우의 교차검 증상관계수인 0.40보다 크게 높았다. 미계측 지역의 일최심신적설을 추정하는 경우의 인공신경망 모형의 성능을 알아보기 위하여 인공신경망 모 형의 입력자료들을 Ordinary Kriging으로 공간보간하여 일최심신적설을 추정하였다. 이 경우 교차검증 상관계수는 0.49였다. 또한 해발 고도 200 m 이상의 산지에서의 인공신경망의 성능은 나머지 지역인 평지에서의 성능보다 다소 떨어짐을 확인하였다. 본 연구의 이러한 결과는 우리나라 전역에 걸친 정확한 적설량의 즉각적인 산정에 인공신경망 모형이 효과적으로 활용될 수 있음을 의미한다.

This study aims to investigate the characteristics of the disaster by heavy snowfall in South Korea based on the disaster yearbooks published from 1979 to 2014. We analyses the spatial distributions and temporal changes of disaster caused by heavy snowfall as well as the damage related to the snow depth. According to the change in the property loss by heavy snowfall and the snow depth, there was no major damage by heavy snowfall in 1980~1999 when the new snowfall tended to decrease by -1.4 cm/year. However, the fluctuation in the sum of new snowfall in the 2000s was also the most unstable, resulting in heavy damage by heavy snowfall. The sensitivity on the snow depth is different depending on the geographical regions, but the property loss by heavy snowfall increases as the sum of new snowfall and the maximum snow depth increase.

평창유역의 적설량을 모의하기 위하여 HSPF 모형을 적용하였다. 미래 적설량을 평가하기 위해 CIMIP3에서 제공하는 A1, A1B, B1의 온실가스 배출시나리오에 기반한 GCMs를 이용하였으며, HSPF 모형과 GCMs의 통계학적 오류를 최소화하기 위해 편의보정(Bias-correction)과 시간적 분해모형(Temporal disaggregation)을 적용하였다. 모형의 검·보정 결과 모의된 유출량과 적설량의 경우 모형 효율이 높게 나타났으며, 특히 모형의 검정 후 상관계수를 분석한 결과 월별 유출량의 상관계수는 0.94로 나타났다. 월별 적설량, 또한, 상관계수가 0.91로 나타나 보정된 HSPF 모형이 평창지역에 대한 유출량과 적설량을 잘 모의하고 있는 것으로 판단된다. GCMs를 이용한 2018년 평창올림픽 경기장의 적설량을 분석한 결과 1월에는 17.62%, 2월에는 9.38%, 3월에는 7.25%의 적설량이 감소되는 것으로 나타났다.

정확하고 세밀한 적설 관측시스템은 단순히 방재 차원뿐만 아니라 수문학적 관점에 있어서 물의 순환과정을 해석하는 데에도 중요한 부분으로 인식되고 있다. 최근에는 인공위성에 탑재된 마이크로파 센서를 활용한 적설량 관측시스템이 지속적으로 발전하고 있으며, 이에 대한 검증도 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 현재 한반도 적설량 관측시스템의 문제점을 파악하고, NASA의 Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth Observing System (AMSR-E)가 제공하는 Snow Water Equivalent (SWE) Product를 활용하여 적설량 관측시스템을 제안하고자 한다. 이를 위해 적설량 관측 자료가 비교적 충분히 갖춰져 있는 관측소를 중심으로 지역적 특성을 고려하여 연구지역을 선정하고, 실 관측자료와 AMSR-E SWE 데이터에 대하여 비교 검증을 하였다. 결론적으로 오차원인 분석을 통해 앞으로의 개선점과 활용방안을 모색하였다.