Earticle

본 연구는 구조방정식모형을 이용하여 자연생태계의 일부분인 기후 네트워크를 구축하여 청보리(Whole crop barley: WCB)의 생산량에 영향을 미치는 기후요인의 인 과성을 분석할 목적으로 수행하였다. WCB 데이터셋 (n=316)은 사료정보와 기상정보로 이루어졌다. 여기서 생 초수량, 건물수량, 재배연도 및 지역을 포함하는 사료정 보는 다양한 신품종재배실험(1993-2012)으로부터 수집하 였다. 기상정보는 일평균온도, 강수 및 일조시간을 포함 하며 기상청의 기상정보시스템으로부터 수집하였다. 기상 변수는 파종일부터 수확일까지 기간을 계절(가을, 겨울 및 이듬해봄)로 구분한 생육기간, 누적온도, 강수 및 일조시간이었다. 생산량에 영향을 미치는 기후의 인과성 네트 워크는 구조방정식에 의해 모델로 만들었다. 그 결과, 세 가지 특징으로 가을과 이듬해봄 간의 종단효과, WCB 생 산량에 대한 직접효과, 그리고 온도를 통한 강수의 간접 효과가 뚜렷하게 나타났다. WCB 생산량에 대한 중요성 은 이듬해봄 온도(0.45), 가을온도(0.35), 월동(-0.16) 및 이 듬해봄 강수(0.04) 순으로 나타났다. 그러므로 본 연구를 통해 온도, 생장일수, 강수 및 일조를 포함한 기후 네트 워크에서 다른 기후요인들이 최종경로인 이듬해 봄의 온 도와 생장일수를 통해 WCB 생산량에 간접적으로 영향을 미친다는 결론을 내렸다.

This study aimed to analyze causality of climatic factors that affecting the yield of whole crop barley (WCB) by constructing a network within the natural ecosystem via the structural equation model. The WCB dataset (n=316) consisted of data on the forage information and climatic information. The forage information was collected from numerous experimental reports from New Cultivars of Winter Crops (1993-2012) and included details of fresh and dry matter yield, and the year and location of cultivation. The climatic information included details of the daily mean temperature, precipitation, and sunshine duration from the weather information system of the Korea Meteorological Administration. The variables were growing days, accumulated temperature, precipitation, and sunshine duration in the season for the period of seeding to harvesting. The data was collected over 3 consecutive seasons—autumn, winter, and the following spring. We created a causality network depicting the effect of climatic factors on production by structural equation modeling. The results highlight: (i) the differences in the longitudinal effects between autumn and next spring, (ii) the factors that directly affect WCB production, and (iii) the indirect effects by certain factors, via two or more paths. For instance, the indirect effect of precipitation on WCB production in the following spring season via its effect on temperature was remarkable. Based on absolute values, the importance of WCB production in decreasing order was: the following spring temperature (0.45), autumn temperature (0.35), wintering (-0.16), and following spring precipitation (0.04). Therefore, we conclude that other climatic factors indirectly affect production through the final pathway, temperature and growing days in the next spring, in the climate-production network for WCB including temperature, growing days, precipitation and sunshine duration.

A great deal of study is being carried out to cope with climate change. Very little attention has been paid to figure out the features of differences and similarities between the various researches related to climate change. This paper aims to find out the trend and characteristics of climate change research by using social network analysis. Also, the research attempts to explore some characteristics in climate change research with a forty-year time span, which is appropriate because many studies on climate change have been conducted since the late 1980s. Contents analysis and social network analysis are adopted as the methodology of this empirical study. This article reflects that various researches on climate change cover a wide range from engineering to social science. The results of the analysis also show that collaborative studies on climate change is actively performed in social science and humanities as well as natural science and engineering.

전 세계에서 베트남은 기후 변화에 가장 큰 영향을 받는 국가 중 하나이다. 현재 베트남의 기후 변화에 대 한 대응 활동은 텔레비전, 신문, 라디오, 인터넷 등과 같은 미디어에 의존하고 있다. Facebook은 베트남 사 람들이 가장 많이 사용는 소셜 네트워크이다 (베트남 의 페이스북 이용자는 5800만명으로 세계 7위). 그러 나 상대적으로 그것을 기후변화 대응에 이용하고자 하 는 관심은 적은편이다. 이 논문에서는 Facebook의 Audience Insight Tool(AIT)과 온라인 사회학 조사 방법 을 활용하여 Facebook을 통한 기후 변화 대응 활동의 현재 상태 및 효율성을 평가했다. 베트남 Facebook의 기후 변화 대응 팬 페이지의 수는 15개 정도이며, 그중 가장 인기 있는 곳의 팔로워 수가 94,721명에 이른다. 이 연구에서는 베트남에서 가장 방문자가 많은 기후 변화 대응 팬 페이지 2곳을 조사하고 평가 한 결과, Facebook을 통한 기후 변화 대응은 예상 한 것만큼 큰 효과가 없었다. 또한 온라인 설문 조사를 통해 이러한 문제의 원인을 파악해 보고자 하였다. 이 결과는 앞으 로 기후 변화 대응을 할 때 Facebook과 같은 소셜 네트 워크의 강점을 부각시키면서 해결책을 찾고자 하는 기 관들에게 과학적인 밑거름이 될 것이다.

Vietnam is one of the countries most affected by climate change. Therefore, communication activities on climate change in Vietnam are focused with various media such as television, newspapers, radio, internet etc. In particular, Facebook social network is a potential media but less interested and developed. In this topic, Audience Insight tool of the Facebook social network and the online sociological survey method were conducted to assess the current status and effectiveness of climate change communication activities via Facebook in Vietnam today. Vietnam ranks seventh in the world with 58 million users. However, the number of climate change communication fanpages has only about 15 fanpages with the largest number of followings is 94,721 persons. Among of the 10 most contented Facebook users in Vietnam today, there is no fanpage related to climate change. The results of research and evaluation two fanpages of climate change communication that are the most and most frequent followers in Vietnam showed that climate change communication via Facebook in Vietnam is not as effective as expected. At the same time, online survey results also pointed out the causes of the above problems. This is the scientific basis for management agencies to find the solutions to promote the strength of Facebook social network in climate change communication in the future.

본 연구의 목적은 연구제목에서 추출한 키워드를 중심으로 네트워크 분석을 활용하여 기후변화 교육 관련 연구동향을 분석하는 것이다. 이를 위하여 2015년부 터 2020년 11월까지 한국연구재단(KCI) 등재(후보)지 에 게재된 기후변화 교육 관련 논문의 연도별, 학습지 별 동향을 파악하고, 논문에 제시된 키워드에 대한 네 트워크 분석을 실시하였다. 분석절차는 분석 대상 선 정, 키워드 추출과 정제, 키워드 네트워크 분석 및 시 각화의 과정으로 진행되었다. 자료처리는 Textom 분석 프로그램, Ucinet 6.0, NetDraw 프로그램을 활용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 2011년부터 2020년 사 이 총 62편의 기후변화 교육 관련 논문이 게재되었으 며, 학술지는 ‘에너지기후변화 교육’에서 가장 많은 기 후변화 교육 관련 논문이 게재된 것으로 나타났다. 둘 째, 키워드 ‘프로그램’ 키워드가 가장 높은 빈도를 보 였으며, 그 다음으로 ‘에너지’, ‘분석’, ‘초등학교’, ‘초등 학생’, ‘개발’, ‘영향’ 등이 높은 빈도를 보였다. 셋째, 연 결정도 중심성 분석결과 ‘프로그램’, ‘초등학생’, ‘초등 학교’ 지수가 가장 높게 나타났으며, 가장 큰 군집은 ‘교 수·학습 프로그램 개발과 효과’가 형성되었다. 본 연구 는 전반적인 기후변화 교육 관련 연구동향을 탐색하고, 향후 연구주제에 대한 방향성을 파악하였다는 데 의의 가 있다.

The purpose of the research is to analyze research trends related to climate change education by network analysis based on keywords extracted from the research title. For this purpose, 62 papers were selected from Korean Citation Index(KCI) journals published from 2011 to 2020 using such keywords as "climate change" and "climate change education" in the Research Information Sharing Service. The analysis procedure consisted of selection of analysis papers, keyword extraction and purification, and keyword network analysis and visualization. Textom, Ucinet 6.0, and NetDraw were used to analyze the frequency, degree centrality, and betweenness centrality. The results of the research showed that, first, Early ‘Energy and Climate Change Education’ had the highest frequency of papers examining climate change education. Second, the keywords/phrases that appeared most frequently in research on climate change education were "program" "energy," "analysis," "elementary school," "elementary school," "elementary school students," "development," and "impact." Third, the analysis of the centrality of betweenness centrality showed that the index of 'program', 'primary students' and 'primary schools' were the highest, and the largest group was 'development and effect of teaching and learning programs'. Based on these results, it was concluded that future research on climate change education needs to be examined in further detail and expanded into more specific areas.

최근 장기적인 기후 변동성을 고려하기 위하여 대기-해양 순환 패턴을 수치화한 기상인자가 수문 변수 예측에 널리 사용되 고 있다. 또한 정확하고 안정적인 예측을 위해 인공신경망 기반의 예측 모형이 꾸준히 발전하고 있다. 기상인자를 활용하여 기후 변동성을 고려한 수문량 예측은 수자원 및 환경 보존의 장기적인 관리에 효율적으로 활용될 수 있으므로 수문 변수에 유의한 인자의 파악과 이를 활용한 예측 모형의 적용은 꾸준한 도전이 될 것이다. 본 연구에서는 우리나라 한강 유역 댐 유 입량에 통계적으로 유의한 상관성이 있는 대표 기상인자를 선정하고, 이를 인공신경망 앙상블 모형에 적용하여 댐 유입량 예 측을 수행하였다. 이를 위해 앙상블 경험적 모드분해법을 활용하여 댐 유입량과 기상인자간의 통계적 상관성을 확인하였으 며, 기존 단일 인공신경망 모형의 한계를 보완한 인공신경망 앙상블 모형을 구축하였다. 예측 수행 결과, 5개 댐 상관계수 평균이 훈련 기간에서 0.88, 검증 기간에서 0.68의 예측력을 보이는 것을 확인하였으며, 본 연구에서의 절차를 토대로 우리 나라의 다양한 수문 변수와 기후 변동성간의 관계를 활용한 다양한 적용 사례가 나오길 기대한다.

Recently, climate indices represented by quantifying atmospheric-ocean circulation patterns have been widely used to predict hydrologic variables for considering long-term climate variability. Hydrologic forecasting models based on artificial neural networks have been developed to provide accurate and stable forecasting performance. Forecasts of hydrologic variables considering climate variability can be effectively used for long-term management of water resources and environmental preservation. Therefore, identifying significant indicators for hydrologic variables and applying forecasting models still remains as a challenge. In this study, we selected representative climate indices that have significant relationships with dam inflow time series in the Han-River basin, South Korea for applying the dam inflow forecasting model. For this purpose, the ensemble empirical mode decomposition(EEMD) method was used to identify a significance between dam inflow and climate indices and an artificial neural network(ANN) ensemble model was applied to overcome the limitation of a single ANN model. As a result, the forecasting performances showed that the mean correlation coefficient of the five dams in the training period is 0.88, and the test period is 0.68. It can be expected to come out various applications using the relationship between hydrologic variables and climate variability in South Korea.

Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) gravimeter satellites observed the Earth gravity field with unprecedented accuracy since 2002. After the termination of GRACE mission, GRACE Follow-on (GFO) satellites successively observe global gravity field, but there is missing period between GRACE and GFO about one year. Many previous studies estimated terrestrial water storage (TWS) changes using hydrological models, vertical displacements from global navigation satellite system observations, altimetry, and satellite laser ranging for a continuity of GRACE and GFO data. Recently, in order to predict TWS changes, various machine learning methods are developed such as artificial neural network and multi-linear regression. Previous studies used hydrological and climate data simultaneously as input data of the learning process. Further, they excluded linear trends in input data and GRACE/GFO data because the trend components obtained from GRACE/GFO data were assumed to be the same for other periods. However, hydrological models include high uncertainties, and observational period of GRACE/GFO is not long enough to estimate reliable TWS trends. In this study, we used convolutional neural networks (CNN) method incorporating only climate data set (temperature, evaporation, and precipitation) to predict TWS variations in the missing period of GRACE/GFO. We also make CNN model learn the linear trend of GRACE/GFO data. In most river basins considered in this study, our CNN model successfully predicts seasonal and long-term variations of TWS change.

이 연구는 기후변화 회의론 메시지를 생산하고 유포하는 소셜미디어 이용자들의 커뮤니케이션 네트워크 구조와 메시지 확산 패턴 및 인플루언서 메시지의 특성을 규명하는 데 목적이 있다. 소셜미디어 빅데이터에 기반해 사회연결망 분석을 수행하여 회의론 네트워크의 구조적 특성을 파악하고, 인플루언서 메시지의 의미연결망 분석을 통해 회의론을 구성하는 주요 주제 및 의제를 탐색하였다. 무작위 네트워크와 비교 결과, 기후변화 회의론 네트워크는 좁은 세상 네트워크 구조를 가지며, 메시지가 쉽고 빠르게 확산되는 양상을 보였다. 커뮤니티 분석 결과, 기후변화 회의론 네트워크는 극소수의 규모가 큰 커뮤니티와 대다수의 소규모 커뮤니티로 형성되어 있었는데, 이용자들이 커뮤니티 내에서 강하게 결집되어 소통하는 경향을 보였다. 이는 특정 이용자들이 의도적으로 기후변화와 관련된 부정적인 메시지를 유통하거나 선동하고자 할 때, 소셜미디어를 이용해 효율적으로 집회나 시위, 캠페인과 같은 행동을 조직적으로 기획하고 실행할 수 있음을 시사한다. 의미연결망 분석 결과, 네트워크 권위자 그룹은 기후 이슈에 관한 음모론을 제기하며, 유럽의 그린딜 탄소중립 정책에 반대하는 농민 시위를 빈번히 언급했다. 네트워크 전파자 그룹은 기후변화 정책 옹호자들을 강한 어조로 조롱하거나 비판하며, 과학적 증거를 부정하는 경향을 보였다. 이 연구는 소셜미디어를 통해 기후변화에 대한 부정적 담론이 확산되는 메커니즘을 분석한 첫 실증적 연구로 기후변화 캠페인 수립에 활용될 수 있을 것이다.

This study examines the information structure, message dissemination patterns, and influencer characteristics of social media users who spread climate change skepticism messages using social and semantic network analysis based on big data. Compared to a random network model, the climate skepticism network exhibits a small-world network structure, with messages led by climate change deniers spreading easily and quickly. The skepticism network is formed by a few large communities and a majority of smaller ones, with users tending to communicate strongly within their communities. The authority group in the network frequently raised conspiracy theories related to climate issues and highlighted farmer protests against Europe's Green Deal and carbon neutrality policies. The network's broadcaster group, on the other hand, tended to mock or criticize climate policy advocates in a harsh tone, often denying scientific evidence. The results can be used to inform the development of climate campaigns.

본 연구는 기후변화대응정책 중 탄소배출권거래제의 도입과정을 정책네트워크와 정책옹호연합모형을 결합한 분석틀을 이용하여 시기별로 정책네트워크의 특성과 유형변화를 분석한 것이다. 「저탄소 녹색성장기본법」의 국회통과로 탄소배출권거래제도의 도입근거가 마련되기까지 친시장연합과 친환경연합간의 대립과 갈등이 지속되어 온 가운데, 역동적 외적요인이 정책네트워크에 영향을 미쳤으며, 특히 이명박 정부의 ‘저탄소 녹색성장’이라는 정책이념이 가장 큰 요인으로 나타났다. 또한, 시간적 흐름에 따라, 주요 정책행위자와 정책중개자, 신념체계, 상호작용, 연계구조 등의 특성이 변화하는 과정을 살펴보았다. 본 연구는 이러한 역동적인 정책형성과정을 분석하는데 있어서 한 가지 분석도구보다는 다양한 요인을 고려할 수 있는 종합적 분석틀이 유용함을 확인할 수 있었다.

This study attempted to analyze both the characteristics and types of policy networks in the process of the introduction of emission trading system into Korea. For this purpose, this article employed an analysis method combining the policy network theory with the advocacy coalition framework(ACF), which, in addition, used some components from the reversals of fortune model and the policy stream model. The entire policy formation process of emission trading system has shown increasing and sharp conflicts between environment advocacy coalition and pro-market mechanism groups. This study found out the remarkable impact of environmental context on the policy network, among which, the presidential announcement of "low carbon, green growth" was most influential. As time passes, it was also witnessed that the policy network characteristics, such as policy actors and policy brokers, their interactions, belief system, relationship patterns and so on, have been changed. Finally, this study has an implication that the comprehensive analysis framework, rather than a single model, was more useful in analyzing a dynamic policy formation process like emission trading system.

We analyzed diurnal variations in the surface air temperature using the high density urban climate observation network of Daegu in summer, 2013. We compared the time elements, which are characterized by the diurnal variation of surface air temperature. The warming and cooling rates in rural areas are faster than in urban areas. It is mainly due to the difference of surface heat capacity. In addition, local wind circulation also affects the discrepancy of thermal spatiotemporal distribution in Daegu. Namely, the valley and mountain breezes affect diurnal variation of horizontal distribution of air temperature. During daytimes, the air(valley breeze) flows up from urban located at lowlands to higher altitudes of rural areas. The temperature of valley breeze rises gradually as it flows from lowland to upland. Hence the difference of air temperature decreases between urban and rural areas. At nighttime, the mountains cool more rapidly than do low-lying areas, so the air(mountain breeze) becomes denser and sinks toward the valleys(lowlands). As the result, the air temperature becomes lower in rural areas than in urban areas.

최근 몇 년간 한반도에서는 폭설 발생 빈도가 증가하고 있으며, 이에 따른 피해도 증가하는 추세이다. 본 연구에서는 이러한 현상이 기후변화에 의한 것인지 알아보기 위해 RCP 기후변화 시나리오 8.5와 4.5를 적용하여 미래 확률신적설일수와 확률최심신적설량에 대한 빈도해석을 수행하였다. 빈도해석을 수행하기 위해 기후변화 시나리오로부터 신적설일수와 최심신적설량을 모의하기 위한 모형으로 인공신경망 모형을 사용하였다. 인공신경망 모형은 최소, 최대, 평균기온과 강수량 자료를 입력층으로하여 신적설여부를 모의하는 인공신경망 모형과 역시 같은 최소, 최대, 평균 기온과 강수량을 입력층으로하여 최심신적설량을 모의하는 인공신경망 모형을 각각 별도로 구축하였다. 전국의 74개 기상관측소의 자료를 사용하여 인공신경망 모형을 구축하였으며, 개별 관측소별로 학습시킨 경우와 모든 자료를 통합하여 학습시킨 모형의 적용성을 검토한 결과 모든 지점의 자료를 하나로 통합하여 학습시킨 모형의 효율이 상대적으로 우수한 것으로 판단되었다. 입력자료와 모의자료의 계통적 오차를 보정하기 위해 분위사상법을 기후변화 시나리오와 인공신경망 모형의 결과에 적용하여 계통적인 오차로 인해 극값이 감쇄되지 않도록 하였다. 그 결과 시나리오별로 차이는 있지만 확률신적설일수와 확률 최심신적설량이 대체적으로 감소하는 경향이 있는 것을 알 수 있었다. 특히 강원도 지역의 감소가 두드러졌으며, 경상도 내륙지역 일부는 최심신적설이 감소하지만 신적설 일수가 늘어나는 경향을 보였다.

As the heavy snow storm occurrence increases due to the climate change, the demage caused by snowstorm also increases. Therefore, in this study, RCP climate change scenario 4.5 and 8.5 are applied for the frequency analysis of future probable fresh snow days and probable maximum fresh snow depth. Artificial Neural Network (ANN) models are constructed for the frequency analysis. Data in the input layer of ANN are the minimum, maximum, and average temperature and precipitation data for the simulation of the fresh snow days. Another ANN model has also the minimum, maximum, and average temperature and precipitation data for the simulation of the maximum fresh snow depth. Learning of ANN model used two types of data. The first uses total 74 gauging stations data and the second model uses each gauging station data separately. The model efficiency of the first model is higher than the second. Quantile mapping is applied to remove the discrepancy of the climate change data and to generate the outlier data from the model. As the result, probable fresh snow days and probable maximum fresh snow depth tend to decrease over the entire Korean Peninsula. Decreasing tendency in Kangwon province is noticeable. In Kyungsan province, maximum fresh snow depth decreases but fresh snow days increases.

이 연구는 중국기후변화 대응의 초기단계에서 나타나는 온실가스감축정책 결정과정을 사회네트워크 분석방법을 이용해 살펴보았다. 기후변화대응에 참가한 정책행위자들의 입장과 정책 형성에 참여하는 방식, 정책 행위자들 간의 상호작용을 중심으로 기관별로 나누어 특징을 살펴보았다. 이 연구에서는 중앙정부기관의 주도하에 열린 대응전략 마련을 위한 성(省)급기후변화대응방안 프로젝트의 과정을 통해 나타난 기관들간의 네트워크 초점을 두어 분석을 시도하였다. 중국의 기후변화대응방안은 지역차원의 참여에서부터 국제적 기구들의 참여까지 다양한 정책형성 행위자가 존재하는 것에 착안하여 기관별 특징을 분석하였다. 참여주체들간의 이해관계를 파악함으로서 기후변화대응방안에 참여한 행위자(중앙정부, 지방정부, 외국기관, 국제기관 등등)의 특징을 분석하여 앞으로 대안을 제안하고자 한다.

This research aims analyzing characteristics of environment governance by institutional analysis concerned with climate corresponding plan of China, which is investigated by using the social network analysis. China government start to establish climate policy according to initial provincial corresponding strategies from 2008. For the purpose of this research, the policy formation of network governance among actors who are participate on the decision making process of policy making. The results implies that China need to prepare the international network governance necessary to enact climate related policy.

본 연구는 기후변화 적응과 대도시 물순환 회복의 일환으로 추진된 서울시수유동 빗물마을 사업에서 각 행위자의 역할과 행위자 간 연결망을 분석하고, 해당 사업이 성공적인 평가를 받게 된 원인을 밝히고자 한다. 분석을 위한 이론으로는 과학기술사회학에서 논의되는 인간과 비인간(nonhuman) 행위자간의 상호작용을 포착하는데 유용한 ‘행위자-연결망 이론(Actor-Network Theory: ANT)’을 활용한다. ANT를 정책분석에 적용함으로써 얻게 될 이점은 크게 두 가지다. 첫째, ANT는 개별 행위자 단위에 초점을 둔 기존 정책분석의 한계를 보완하여, 행위자 간 관계론적 역동성의 변화를 단계별로 파악할수 있다는 점에서 정책가들에게 보다 다면적인 이해를 제공할 수 있다. 둘째, 기존 정책분석은 인간 중심의 정책 연결망을 가정하고, 비인간들을 정책에 동원할 자원 혹은 배경막으로 간주하였다. 하지만 최근 기후변화의 심화와 인류세의 도래로 인하여 인간의 예측을 벗어난 행위자성을 갖는 능동적인 행위자로서 비인간들과 인간 행위자들 간의 ‘이종적 연결망’이 두드러지게 형성되면서 정책연구 또한 이러한 이종적 연결망 속에서 번역될 필요성이 제기되고 있다. 사례분석 결과, 서울시 수유동 일대에서 기후변화 적응정책을 주도할 새로운 행위자로서 빗물마을 사업이 등장하였고, 이 사업은 서울시와 강북구, 마을공동체, 마을하천, 꽃과 나무 등의 인간 및 비인간 행위자들을 자신의 연결망으로 성공적으로 끌어들였다.

Based on Actor-Network Theory (ANT), this paper aims to reveal various actors’ roles and their dynamic network formations in establishing a Rain Water Village in Suyu-dong, Seoul, for successful climate change adaptation and urban hydrological cycle restoration in Seoul. Influenced by anthropocentrism that regards nonhuman as a resource or mere background for human activity, dominant policy analysis failed to capture the ways in which nonhuman agencies may affect human policy-making process by constructing heterogeneous networks between human and nonhuman actors with the advent of Anthropocene and global climate change. Through analysis, we found that since the appearance of a new actor Rain Water Village Project in the area, the Project actor brought human/nonhuman actors such as community organization, flower and tree, etc. to its alliance under the umbrella of ‘adapting to climate change’ and ‘restoring urban hydrological cycle’ in Seoul. Even since official project closed, the Rain Water Village is going well by maintaining its alliance formation. Consequently, we suggest that ANT need to be seriously considered in the future policy studies and policy-making.

전 지구적으로 발생하고 있는 잦은 기상이변과 기후변화의 가속화로 자연재해 발생빈도 및 피해규모는 증가하고 있다. 이러한 기상이변은 우리나라 또한 예외가 아니며 최근 한반도에서 발생한 적설로 인하여 많은 인명과 재산피해가 증가하고 있다. 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 KMA-RegCM3 모형과 기후변화 시나리오를 바탕으로 관측 및 미래의 기온과 강수량를 이용하여 적설량을 산정하였다. 대표 기상관측소 18개 대상지점의 목표기간별(목표기간 I: 1971~2010년, 목표기간 II: 2011~2040년, 목표기간 III: 2041~2070년, 목표기간 IV: 2071~2100년) 일 적설량을 토대로 빈도별(50년, 80년, 100년, 200년) 확률적설량을 산정하였다. 미래 적설량 예측은 기상인자들의 복잡한 비선형 조합으로 발생하기 때문에 적설량에 영향을 미치는 기온과 강수량의 비선형 과정들을 고려할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 적설량 예측 모형을 구성하였다. 기후변화에 따른 확률적설량의 평균 증감률은 목표기간 I을 기준으로 약 6~18%정도 감소하며, 목표기간 II, III, IV로 진행될수록 확률적설량의 증감률은 지속적으로 감소하는 것으로 분석되었다. 본 연구결과는 기후변화를 고려한 목표기간별 적설량 산정과 관련 방재기준의 재설정을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

In recent years, extreme weather event due to the climate change has been frequently occurred over the world. Meanwhile, Korean peninsula has been suffered from the natural disasters such as snowfall. This study estimated the snowfall depth of climate change by using temperature, precipitation based on KMA-RegCM3 climate model and climate change scenario. We estimated the frequency based daily snowfall depth(50yr, 80yr, 100yr and 200yr) at 18 weather stations for four different target periods(Target I: 1971~2010, Target II: 2011~2040, Target III: 2041~2070, Target IV: 2071~2100) under climate change. Snowfall has nonlinear relationship with temperature and precipitation and so this study used a neural network and multiple regression models which can consider nonlinearity between snowfall and meteorological variables for its forecasting. As the results, the average rate of frequency based snowfall depth will be decreased by 6~18% for Target I and the rate will be continuously decreased in Target II, III and IV. The results of this study could be used as the basic information for the future disaster prevention planning and design criteria related to snowfall.

본 연구에서는 인공신경망을 이용한 통계적 모형을 구성하여 금강권역의 봄철(3~5월) 강수량 예측을 수행하였다. 통계적 모형의 예측인자로서는 NOAA 등에서 제공하는 AAO, AMM, AO 등 36종의 기후지수와 대상권역인 금강권역의 강수량, 기온 등의 기상인자 8종 등 총 44종의 기후지수를 활용하였다. 예측대상기간을 기준으로 선행기간(1~18개월)에 따른 상관성을 분석하여 상관도가 높은 10개의 기후지수를 예측인자로 선정하였다. 예측모형 형태는 10개의 입력층과 1개의 은닉층으로 되어 있는 인공신경망모형을 구성하였다. 모형 구성과정에서의 불확실성을 최소화하고 예측모형의 적합도를 높이기 위해 예측대상기간을 기준으로 과거 40년간의 자료에 대해 임의로 20년간 자료를 선별하여 모형을 구성하고, 너머지 기간에 대해 검증하는 무작위 교차검증을 반복하여, 예측대상기간 및 예측시점에 따라 각각 적합도가 높은 1000개의 예측모형을 선별하였다. 과거기간(1991~2022년)을 대상으로 예측시점에 따라 각 연도별 1000개의 예측결과를 도출하여, 실제 해당년도의 관측값과의 비교를 통해 예측성을 분석하였다. 예측성은 크게 예측치의 최대값과 최소값 범위 및 예측치의 25%~75% 범위 안에 관측치가 포함될 확률, 그리고 과거 관측값의 3분위 구간을 기준으로 한 예측확률 등을 평가하였다. 관측치가 예측치의 범위 안에 포함될 확률은 평균 87.5%, 예측치의 25~75% 범위 안에 포함될 확률은 30.2%로 나타났으며, 3분위 예측확률은 35.6%로 분석되었다. 관측값과의 일대일 비교는 정확도가 떨어지지만 3분위 예측확률이 33.3% 이상인 점으로 볼 때 예측성은 확보된다고 볼 수 있다. 다만, 우리나라 강수량의 불규칙성과 통계적 모형 특성상 과거 관측되지 않은 패턴에 대해서는 예측이 어려운 문제가 있어, 특정년도의 예측결과가 관측치를 크게 벗어나는 경우도 종종 나타나고 있다.

이 연구는 2008년 수립된 영국의 기후변화법 제정과정의 네트워크에 대해 신문기사를 활용한 사회연결망분석(SNA)을 통해 영국의 기후변화법이 수립될 수 있었던 요인이 무엇인지를 분석한 연구이다. 영국의 기후변화법 제정 과정을 정책제안기, 정책논의기, 정책입법기의 세 시기로 구분한 후 정책네트워크의 분석요소인 가장 중요한 행위자, 상호작용, 관계구조를 시기별로 비교분석하였다. 또한 SNA의 연결중앙성, 내향중앙성, 외향중앙성, 사이중앙성, 위세중앙성 지표를 통해 중요 행위자들을 심도 있게 분석하였고 밀도, 중심화, 연결중심성, 경로거리를 통해 네트워크의 관계구조를 분석하였다. 그 결과 정책제안기는 다양한 행위자간의 상호작용이 활발한 시기였으며 구조는 분권적인 특징을 보였다. 이 시기 주요 행위자들은 정부, 보수당, 지구의 벗 등이었다. 정책논의기에는 중앙 집중적인 구조적 특징이 나타났고 주요 행위자로는 정부, 고든 브라운, 보수당 등이 있었다. 정책입법기의 경우 중앙 집중적 특징이 가장 강하게 나타났고 주요 행위자들로는 정부, 지구의 벗, 보수당 등이 있었다. 이러한 연구결과를 통해 행위자들의 적극적인 의지와 공감대 형성, 행위자 간 연합구도, 과학적･경제적 근거를 통한 보고서 발간이 영국의 기후변화법 제정에 결정적인 역할을 했음을 확인할 수 있었다.

This paper analyzes the policy network observed during the legislation of the Climate Change Act in the United Kingdom, utilizing the social network analysis (SNA) of news articles to identify the key factors that enabled the legislation of the Climate Change Act. The legislation process was first divided into three periods: policy-suggestion, policy-discussion, and policy-legislation. Thereafter, the key factors of policy network such as the major actors, their interactions, and structure of relationships were analyzed by each period. Furthermore, the major actors were analyzed in depth by the SNA indicators, such as degree centrality, in-degree centrality, out-degree centrality, betweenness centrality, and prestige centrality. Finally, the structure of relationships in the network is was analyzed by density, centralization, degree centrality, and geodesic path. The results of the study show that the policy-suggestion period was characterized by active interactions among the various actors and the structure showed decentralized characteristics. The major actors during this period included the government, the Conservative Party, and Friends of the Earth. Meanwhile in the policy-discussion period, a centralized structure prevailed, and the major actors included the government, Gordon Brown, and the Conservative Party. The policy-legislation period showed the strongest signs of centralized structure and its major actors included the government, the Friends of the Earth, and the Conservative party. Through these findings, the research identified the key factors that enabled the legislation of the U.K.'s Climate Change Act to be the followings: the formation of strong will and consensus among actors, the coalition among actors, and the publication of the reports based on scientific and economic grounds.

이 연구는 기후불안에 대한 사회적 인식을 확인하기 위해 언론 기사를 활용한 언어네트워크 분석을 실시하였다. 기후불안을 다루고 있는 335편의 언론 기사를 대상으로 네트워크 중심성 분석과 콘커 분석을 수행한 결과는 다음과 같다. 첫째, 기후불안을 개인 및 청소년･청년층과 같은 ‘특정 집단’의 문제로 환원하는 관점이 두드러졌으며, 이 과정에서 기후위기 영향에 노출된다양한 집단이 배제될 가능성을 가진다. 둘째, 기후불안을 부정적 정서로 ‘의학화(medicalization)’하는 인식이 형성된 것으로드러났다. 이는 기후불안을 정신건강 문제로 규정하되, 긍정적 감정･적응적 기능･기후행동 촉진 가능성 등은 충분히 조명하지않는 한계를 보여준다. 셋째, 기후불안에 대한 ‘개인화된 대응’ 전략에 집중하는 인식이 형성되어 있었으며, 이는 구조적･제도적대안의 부재를 드러내고 있다. 종합하면, 기후불안에 대한 사회적 인식은 기후불안을 둘러싼 구조적 문제를 드러내기보다분절된 문제의 영역으로 이해되는 경향성을 보여준다. 이 연구는 기후불안에 대한 사회적 인식의 한계를 드러내며, 향후 기후위기 시대의 정신건강･교육･정책적 대응이 개인적 접근을 넘어 구조적･집단적 관점으로 확장될 필요성을 제기한다.

This study conducted a semantic network analysis of big data from news articles to examine the social perception surrounding climate anxiety. A total of 335 news articles addressing climate anxiety were analyzed using network centrality measures and CONCOR clustering. The results are as follows. First, a dominant perspective was one that framed climate anxiety as an issue confined to specific populations, particularly adolescents and young adults, and reduced it to an individual-level problem. Second, a perception that medicalizes climate anxiety as a negative emotional state is prevalent. This framing positions climate anxiety as a mental health problem, yet pays insufficient attention to its potential positive or adaptive functions, such as motivating climate action or fostering constructive emotional engagement with the climate crisis. Third, public perception tends to emphasize individualized coping strategies, a pattern that reveals the absence of structural or institutional alternatives. Overall, climate anxiety tended to be framed not as a structural problem, but as an issue limited to certain populations or as a pathological condition to be managed and resolved at the individual level. These findings highlight the limitations of current social perceptions of climate anxiety and underscore the need for mental health, educational, and policy responses in the climate crisis era to move beyond individualized approaches toward more structural and collective frameworks.

본 연구는 국가연구개발의 성과유형이 어떤 방향으로 어떤 성과항목이 주도하고 있는지를 도출하기 위하여 농업분야 기후변화 연구개발 사업을 대상으로 분석하였다. 특히, 중요성이 높아지고 있는 농업분야 기후변화 연구를 중심으로 어떤 연구성과들이 도출되고 있는가를 시론적 차원에서 네트워크 분석을 수행하였다. 우선, 단기적이고 가시적인 성과로 인식되는 논문과 특허는 성과항목에서 가장 두드러지게 나타나는 성과유형이었다. 논문을 SCI와 비SCI로 구분하였고, 학술발표를 국제와 국내로 각각 구분하였는데도 대부분이 각 분석에서 1위를 차지하고 있었다. 이에 반해 특허(산업재산권)는 부분적으로 기각되는 것으로 확인되었다. 그렇지만, 전체적으로 단기적 성과는 모든 사업유형에서 높은 수준을 차지하고 있었다. 둘째, 가시성 및 단기적 성과로 확인되기 어렵다고 생각한 정책제안, 영농활용, 기술이전, 기술사업화는 분석결과 상당히 잘 이루어졌던 것으로 나타났다. 이러한 결과는 단기적이고 가시적 연구성과가 가장 잘 나타나고 있지만, 동시에 질적 연구성과 역시 높은 수준이었음을 보여주는 것이었다. 셋째, 연구성과가 일반적이고 포괄성이 높은 기술개발을 진행하면서도 이를 특화된 농업기술화 상품으로 발전시키고 있음을 확인한 부분이다. 이러한 결과는 선행연구 및 연구성과 위주의 연구개발이 이루어진다는 우려와 달리 질적 연구성과 즉 사회경제적 파급성이 있는 연구결과 역시 상당히 높이 나타나고 있다는 것을 확인했다는 점에서 의의가 있다.

This study confirms what performances are is most important thing around the agricultural sector to climate change research and development projects. In particular, The Social Network Analysis was tried for relationships between the agricultural climate changes and the research performances. In the results, it was possible to obtain some of the implications. First of all, it is that there was a general discharge and a variety of research in four areas of climate change research. The Research Performances was relatively checking that appears in the desired direction at the normative side. Next, still most research has focused in this paper. The bias of the paper is high compared to other results. It indicate that is the lower the potential practical use or application ever. We will have to be constructing appropriate performance indicators for configuring the appropriate research outcomes.

본 연구에서는 기후변화 대응의 관점에서 미국 지하수 기술을 특허 네트워크분석을 통해 핵심특허를 파악 할 수 있었다. 분석된 핵심 특허를 살펴보면, 오염된 지하수를 중금속 제거기술을 사용하여 지하수가 오염되지 않게 하여 음용수와 오염 지하수 문제를 해결할 수 있는 방법으로 높은 영향력을 보였고 기술 간 전파 되고 있었다. 또한 지하수 기술 특허 간의 특허들이 매개역할을 담당하고 있었지만 지하수 기술 간의 특허의 연결성은 높지 않게 나타나고 있다. 지하수 관련 특허 기술은 크게 양수, 모니터링, 오염정화로 구분이 가능하였다. 모니터링은 지하수 유량, 흐름 또는 수질 분석을 위한 지표, 지리적인 특성뿐만 아니라 오염물질의 종류, 농도 등 물리화학 및 생물학적 특성 파악을 가능하게 하는 기술을 포함한다. 오염정화 기술은 토양 및 지하수 정화를 위한 원위치 또는 비원위치에 적용된 물리화학적 및 생물학적 정화 처리 공정을 말한다. 미국의 기술적 사례를 발굴하여 분석하면서 미국이 수처리 분야에서 기술력이 높았고 기후변화로 인한 물부족 문제에 대응하기 위해서는 이러한 기술진흥과 특허를 통한 지재권보호도 필요한 것으로 보인다.

This study identified key patents on U.S. underground water technology through patent network analysis. As a result, there were many technologies that used the technology to remove heavy metals to prevent contamination of groundwater. While patents between groundwater technology patents were in charge of intermediaries, the connectivity between groundwater technologies is not high. The patented technologies related to groundwater were largely distinguishable by pumping, monitoring, and decontamination. Monitoring includes techniques that enable identification of physical and biological properties, such as the type of contaminants, as well as geographic characteristics for analysis of groundwater flow, flow or water quality. Pollution purification technology refers to the process of physiochemical and biological purification for soil and groundwater. U.S. technology cases showed that the U.S. had high technology in water treatment area. And patent protection were also needed to cope with water shortages caused by climate change.

본 연구는 동일한 기후변화라는 주제를 다룰 때 과학 교과서와 환경 교과서가 어떻게 차별화되어 있는지 파악해 보는데 그 목적이 있다. 이를 위해 2015 개정 교육과정에 근거하여 발간된 중등 과학 교과서 15종(중학교 3학년 과학 4종, 고등학교 통합과학 5종, 지구과학Ⅰ 6종)과 환경 교과서 4종(중학교 환경 2종, 고등학교 환경 2종)을 분석 대상으로 선정하고, 기후변화와 관련된 설명 텍스트에 대해 텍스트 네트워크 분석을 활용하여 분석하였다. 분석 결과, 과학 교과서는 환경 교과서에 비해 1개의 단어가 평균적으로 사용된 횟수, 단어 간의 평균 연결 정도, 네트워크의 평균 밀도가 크게 나타났다. 두 교과에서 공통적으로 ‘기후변화의 영향과 현상’ 측면과 ‘기후변화 대응’ 측면을 중요한 내용 요소로 제시하고 있었다. 한편, 과학 교과서는 기후변화 관련 내용 요소 중 기후변화를 일으키는 인위적 요인과 자연적(천문학적) 요인을 구분하여 강조하고 있었으며, 환경 교과서는 기후변화 문제를 해결하기 위해 자원과 에너지를 절약하는 실천 노력과 관련된 내용과 지속가능한 사회를 위한 실천 노력 측면을 보다 강조하고 있었다. 기후변화와 관련된 내용은 2022 개정 교육과정에서도 중요하게 다뤄질 것으로 예상되는 만큼 과학 및 환경 교과서에서 고려해야 할 사항에 대한 시사점을 제언하였다.

This study differentiates between science and environmental textbooks for the same topic of climate change. For this purpose, 15 secondary science textbooks (4 types of 9th grade science, 5 types of integrated science, 6 types of earth science I) and 4 environmental textbooks (2 types of middle school environment, 2 types of high school environment) published based on the 2015 revised curriculum were selected for analysis, and text network analysis was used to analyze the texts related to climate change. The results of the analysis reveal the following. The average number of times one word was used, the average degree of connections between words, and the average density of the network were more prominent in science textbooks than in environmental ones. Both science and environment textbooks emphasize the “impacts and phenomena of climate change” and the “climate change response” as common content elements. However, science textbooks distinguished between anthropogenic and natural (astronomical) factors that cause climate change. Environmental textbooks emphasized content related to the practical efforts to save resources and energy to solve the climate change problem and the practical efforts for a sustainable society. Since climate change will be emphasized in the 2022 revised curriculum, suggestions regarding inclusions in science and environmental textbooks are made.

기후변화로 인한 기상이변 현상으로 폭우와 홍수 등 수문학적 극치 사상의 출현 빈도가 잦아지고 있다. 따라서 이러한 기상이변 현상에 적응하기 위하여 보다 정확한 확률강우량 측정의 필요성이 증가하고 있다. 대장 지점의 미래 확률강우량 계산을 위해선 기후변화 시나리오의 비정상성을 고려해야 한다. 본 연구는 비정상적인 미래 기후에서 확률강우량이 어떻게 변화하는지 측정하는 것을 목표로 한다. Representative Concentration Pathway (RCP4.5)에 따른 우리나라의 확률강우량 계산에 인공신경망을 포함한 정상성, 비정상성 확률강우량 산정 모델들이 사용되었다. 지점빈도해석(AFA), 홍수지수법(IFM), 모분포홍수지수법(PIF), 인공신경망을 이용한 Quantile & Parameter regression technique(QRT & PRT)이 정상성 자료에 대해 확률강우량을 계산하는 모델로 사용되었으며, 비정상성 자료에 대해서는 비정상성 지점빈도해석(NS-AFA), 비정상성 홍수지수법(NS-IFM), 비정상성 모분포홍수지수법(NS-PIF), 인공신경망을 사용한 비정상성 Quantile & Parameter regression technique(NS-QRT & NS-PRT)이 사용되었다. Rescaled Akaike information criterion(rAIC)를 사용한 불확실성 분석과 적합도 검정을 통해서 generalized extreme value(GEV) 분포형 모델이 정상성 및 비정상성 확률강우량 산정에 가장 적합한 모델로 선정되었다. 이후, 관측자료가 GEV(0,0,0)을 따르고 시나리오 자료가 GEV(1,0,0)을 따르는 지점들을 선택하여 미래의 확률강우량 변화를 추정하였다. 각 빈도해석 모델들은 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 bias, relative bias(Rbias), root mean square error(RMSE), relative root mean square error(RRMSE)를 바탕으로 측정하여 정확도를 계산하였으며 그 결과 QRT와 NS-QRT가 각각 정상성과 비정상성 자료로부터 가장 정확하게 확률강우량을 계산하였다. 본 연구를 통해 향후 기후변화의 영향으로 확률강우량이 증가할 것으로 예상되며, 비정상성을 고려한 빈도분석 또한 필요함을 제안하였다.