| 초록 |
Ⅳ. 연구 내용 및 결과 1. 기상기후 관련 4차산업 국외 동향 해외 주요 기상선진국의 기상기후 관련 4차산업의 동향을 조사·분석하였다. 미국의 기상기후 관련 4차산업은 사물인터넷(Internet of Things), 딥러닝(Deep Learning), 빅데이터(Big Data) 분석 등을 활용하여 농업에 유용한 정보를 제공함으로써 농작물의 생산량 증가를 돕거나, 맞춤형 기상정보 제공으로 의사결정을 지원하기 위한 기술들이 개발되고 있다. 영국은 기상정보와 관련된 탄력적인 웹 포털 서비스인 '재해 매니저'를 통해 기상현상 전후 시점에 정보에 기반한 의사결정을 지원하고 있으며, 독일은 태양광 발전과 풍력 발전을 통한 신재생에너지 산출량 예측을 위해 머신러닝(Machine Learning) 프로그램을 이용하는 실험을 진행 중에 있다. 일본은 물류, 농업, 자율주행자동차를 위한 지도 개발 분야 등에서 기상정보를 활용하고 있다. 물류부문에서는 기상정보를 활용하여 식품의 손실 및 재고를 저감하였다. 또한, 수요예측을 통한 물류 최적화를 달성하였으며, 이를 기상감응도가 높은 전 상품에 대해 전국적으로 확대할 예정이다. 농업부문에서는 농지에 센서를 설치하여 기상정보를 수집·분석할 수 있게 함으로써 고부가가치 제품의 재현성이 높은 생산방법을 확립하였다. 그 외, 자율주행자동차를 위한 지도 개발에서도 분 단위 지역 기상정보를 활용하고 있다. 중국은 Caihong 시리즈의 드론을 항공조기경보/정찰, 재해감시, 기상관측, 통신 분야에 널리 활용하고 있다. 또한, 기상예보와 건강위험 빅데이터를 분석하여 극한기상에 취약한 사람들에게 관련 기상정보를 제공함으로써 개인이 예방조치를 취하는데 도움을 줄 수 있는 서비스를 시작하였다. 마지막으로 중국기상네트워크와 바이두(Baidu) 클라우드는 전략적 제휴를 통해 인공지능(Artificial Intelligent), 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)의 결합을 의미하는 '+ABC'를 발표하기도 하였다. 2. 다학제 융합기반 기술 연구 가. 기상재해 대응을 위한 영향예보 세계기상기구(WMO)를 중심으로 기상재해의 피해저감을 위해 의사결정을 지원할 수 있는 영향예보서비스에 대한 중요성이 강조되고 있다. 이에 미국, 영국 등 기상선진국들은 영향예보 서비스 제공 및 확산을 위한 기술 개발에 인력과 재정을 투입하고 있지만 국내에서는 영향예보에 대한 인식조차 널리 확산되어 있지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 영향예보를 도입한 선진국의 사례와 기상관측, 수치모델, 예보분야에서의 국내 영향예보 도입 현황을 살펴보았다. 효과적인 영향예보의 도입과 확산을 위해서는 관측장비의 다양화·선진화 및 수치모델과 앙상블 기법의 개선 등을 통한 확률예보기법의 개발과 함께 자연적·인위적 재해와 관련된 데이터 베이스의 구축이 필수적으로 요구된다. 이를 위해서는 정부의 지속적인 인력 및 재정지원을 비롯하여 영향예보에 대한 국민의 이해와 관심을 높이려는 노력을 이어나가야 할 것이다. 나. 트윗 감성과 예보사용자 만족도 사이의 관계 분석 기상청에서 현재 시행하고 있는 만족도 설문조사의 한계를 보완하기 위해 SNS를 통한 감성분석이 활용될 수 있다. 2011-2014년 동안 '기상청'을 언급한 트위터를 수집하여 Naive Bayes, Support Vector Machine 방법으로 긍정, 일반 감성을 분류하였다. 분석 결과 트윗에 나타난 부정적 감성의 증가를 통해 사용자 만족도의 하락을 예상할 수 있는 것으로 나타났다. 그리고 시기별 불만족 원인은 6월 슈퍼컴퓨터 구입 가격, 7월 폭염과 강우예보 오류, 8월 폭염 종료시점 및 강우예보 오류, 9월 강력한 여진 발생 예측 오류로 나타났다. 향후 연구를 통해 사용자들의 인식 변화를 적시에 파악함으로써 의사결정자들을 지원하는데 도움을 줄 수 있을 것이다. 다. 한국의 기상기술력 평가: 미국, 일본, 영국과 비교분석 2015년을 기준으로 한국, 미국, 일본, 영국의 기상기술력을 평가하고, 선행연구와의 비교를 통해 한국 기상기술력의 현재 수준을 파악하는 것을 목적으로 분석하였다. 이를 위해 분석방법에 있어 선행연구와 동일한 평가방법을 사용하였다. 객관적인 실적자료를 활용할 수 있는 지표평가는 Gordon의 점수제 모형을 적용하여 그 결과를 산출하고, 설문평가는 델파이 조사를 통해 200여 명의 전문가들에게 설문을 요청하여 의견을 이끌어냈다. 평가대상 분야는 관측, 자료처리, 예보, 기후 분야로 나누어 평가하였다. 그 결과 지표평가에서는 영국의 기상기술력이 비교 대상국 중 가장 우위에 있는 것으로 평가되었고, 한국의 기상기술력은 영국의 88.5%, 일본의 89.9%, 미국의 90.6% 수준인 것으로 나타났다. 기상전문가들은 설문조사를 통해 가장 우위에 미국을 평가하고, 그 다음으로 영국, 일본, 한국 순으로 평가하였다. 설문평가에 의하면 한국의 기상기술력은 미국의 88.9%, 영국의 91.6%, 일본의 92.2% 수준인 것으로 나타났다. 라. 한국 14개 도시에서 폭염에 따른 건강영향 평가 여름철 폭염기간을 대상으로 다중선형회귀분석을 실시하여 보건통계자료와 유의한 기상변수를 선정하였고, 이를 기반으로 폭염에 따른 초과사망률 예측모형을 구축하였다. 단일 기상요소가 아닌 다양한 예측 기상변수를 기반으로 하는 폭염영향 진단 및 예측시스템을 자동화하였다. 2017년 현재까지 국내 주요 14개 도시를 대상으로 한 고온건강경보시스템이 현업 운영되고 있다. 초여름의 고온건조(Dry Tropical) 날씨조건에 따른 보건학적 영향은 갑작스런 고온현상 노출에 따른 지역 거주민의 기후순응 부재로 사료되며, 장마 시기 이후의 본격적 고온다습(Moist Tropical, MT +/++) 기상조건의 장기화에 따라 연중 가장 높은 여름철 초과사망률이 관측되고 있다. 국내 14개 도시를 대상으로 한 분석에서 본 연구를 통해 분류된 폭염날씨 기간에 양(+)의 초과사망률이 전 지역에서 관측되었으며, 65세 이상 고령자 초과사망률이 가장 높은 지역은 인천(23.2%), 서울(15.8%), 전주(15.8%)의 순서로 분석되었다. 본 폭염 초과사망률 분석 결과에서 시간지연효과는 관측되지 않았으며, 폭염 기간이 지속될 시 지역별 초과사망률은 동시에 선형적으로 증가하였다. 최신 기간(2011-2015년)의 보건자료를 활용하여 초과사망률 예측모형을 검증한 결과, 관측 초과사망률과 비교할 때 모델은 과소 예측하는 경향을 보였다. 그럼에도 불구하고 상기의 분석 결과들은 보건기상의 분석과 예측에서 절대적-단일 기상요소 접근법보다 상대적-복합 기상요소 접근법의 실효성을 입증하였다. 3. 정책전략 개발 및 기획 연구 가. 북한의 기상기후 연구 동향 분석 최근 10년간(2007-2016년) 북한에서 발간된 학술지 '기상과 수문'의 연구 논문 884건을 대상으로 연구 주제별 주요 성과 및 목표, 연구 동향 등을 분석하였다. 그 결과 최근 북한의 기상연구에서는 수치모델과 관련된 연구개발에 역량을 집중하고 있는 것으로 판단되었다. 또한, 6시간 예보가 가능한 독자적 수치모델이 개발되었으며, 4차원 변분법과 앙상블 칼만필터를 접목한 자료동화 기법이 활용되었다. 이는 북한의 열악한 컴퓨터 환경과 선진기술 도입에 제한이 따르는 다소 폐쇄적인 사회 여건에 비추어 봤을 때 괄목할 만한 성장으로 판단된다. 향후 북한의 대외적 개방 시 기상 협력을 위해 지속적인 북한의 연구 동향 및 기술력 파악이 요구된다. 나. 공공기업가정신이 개인성과 및 조직성과에 미치는 영향에 관한 연구 국가 경쟁력 확보와 정부 혁신을 이끌기 위한 수단으로써 공공기업가정신이 주목을 받고 있다. 공공기업가정신은 구성원들의 창의역량과 진취성을 높임으로써 보다 효과적인 방식으로 서비스를 전달하고, 효용성을 높일 수 있기 때문이다. 하지만, 우리나라 공공부문에 적용 가능한 공공기업가정신에 대한 개념 정의는 아직 명확하지 않으며, 성과향상에 대한 실증분석도 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 공공기업가정신에 대한 개념 정의와 함께 공공기업가 정신의 수준을 점검하고, 성과에 미치는 영향을 분석하였다. 또한, 중앙행정기관과 책임운영 기관의 비교를 통해 다양한 형태의 정부조직을 고려하였다. 분석 결과 첫째, 조직 구성원들이 인식하고 있는 공공기업가정신의 수준은 중앙행정기관이 더 높게 나타난 반면, 개인성과는 책임운영기관이 더 높은 것으로 나타났다. 둘째, |
