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목차
요약문 12
제1장 서론 16
제1절 연구의 배경 및 목적 16
제2장 연구개발 수행내용 및 결과 22
제1절 국내외 자외선정보 예측 관련 기술 현황 조사 22
1. 국내외 자외선정보 예측에 대한 서비스 현황과 관련 연구 조사 22
2. 자외선 및 건강자외선 정보의 주요 활용 대상, 규모, 등 현황 조사 30
3. 수도권 지역 건강자외선 예측정보 생산을 위한 최적의 연구 방법 도출 33
제2절 복사전달모델 (TUV)을 활용한 격자 세분화 자외선 자료 산출 및 검증 37
1. 복사전달모델의 자외선 자료 산출에 쓰이는 기상학적 입력값 재설계 37
2. 복사전달모델을 활용한 수도권 지역 격자 세분화 파장별 자외선 자료 산출 40
3. 복사전달모델의 자외선 모의값과 지상관측 자료와의 비교 및 검증 41
제3절 격자 세분화 자외선 예측 모의값을 활용한 다양한 자외선 예측정보 산출 51
1. 위성관측 오존전량과 경험적 통계식을 활용한 오존전량 예측값 산출 51
2. 격자 세분화 맑은 날씨 기준 자외선 모의값 산출 61
3. 동네예보기간 구름 정보를 활용한 수도권 지역 자외선 예측 모의값 산출 65
제4절 건강자외선 정보서비스를 위한 기술이전 기반 조성 77
1. 건강자외선 정보 시각화 및 효율적 정보 활용을 위한 모바일·웹 서비스 제공 77
2. 다양한 운영환경에 범용적으로 적용될 수 있도록 구현하여 수도권 기상청이 지정하는 대·내외 기관에 이식하고 기술이전 지원을 위한 사용자 지침서 작성 86
제5절 건강자외선 정보서비스 활용 방안 102
1. 사용자를 위한 홍보물 리플릿 제작 홍보 102
2. 건강자외선 정보서비스 활용을 위한 경제적 효과 분석 및 설문조사 실시 104
3. 국민이 체감할 수 있는 건강자외선 정보서비스의 최적의 표출방안 제시 121
4. 건강자외선 정보서비스의 효율적인 정보전달 체계 및 홍보를 위한 구체적인 방향 제시 122
제3장 기대 효과 123
참고문헌 124
부록 1. 영문 약어 128
Table 2.2.1.1. MODIS MCD12의 urban type을 바탕으로 한 수도권 지역 격자별 지면 반사도 39
Table 2.2.3.1. 서울 지점에 대한 동네예보 구름정보 카테고리 및 운량 그룹에 따른 모... 50
Table 2.2.3.2. 포항 지점에 대한 동네예보 구름정보 카테고리 및 운량 그룹에 따른 모... 50
Table 2.3.3.1. 송월동 지점에서 계절별로 맑은 날씨와 구름 낀 날씨로 선정된 날들... 75
Table 2.3.3.2. 포항 지점에서 계절별로 맑은 날씨와 구름 낀 날씨로 선정된 날들... 76
Table 2.3.3.3. 계절별로 나타낸 송월동 지점에 대한 오전 9시와 정오시간 기준의 비타민... 76
Table 2.4.1.2.1. 피부민감도에 따른 계산식 85
Table 2.4.2.1.1. 시스템 구성표 87
Table 2.4.2.1.2. 건강자외선 정보 시스템 메뉴 및 트리 88
Table 2.4.2.2.1. 프로그램 구성 89
Table 2.4.2.2.2. 프로그램 설치 90
Table 2.4.2.3.1. 웹 데이터베이스 테이블 92
Table 2.4.2.5.1. 관측 데이터 정보 Json 변환 함수 100
Table 2.4.2.5.2. 예측 노출시간 정보 html 적용 함수 100
Table 2.4.2.5.3. 예측 노출시간 정보 html 적용 함수 100
Table 2.4.2.5.4. 사용자 선택 조건 수집 함수 (1) 100
Table 2.4.2.5.5. 사용자 선택 조건 수집 함수 (2) 100
Table 2.4.2.5.6. 조건 선택시 그래프 표출 함수 101
Table 2.4.2.5.7. 자외선지수 (관측) 페이지에서 관측 정보 그래프 표출 함수 101
Table 2.5.2.1. 비타민D 결핍과 관련한 성별 진료인원 및 진료비 현황 (2010~2014년) 116
Table 2.5.2.2. 비타민 D 결핍에 대한 연령별/성별 진료현황 및 점유율 (2010~... 116
Table 2.5.2.3. 비타민D 부족으로 인한 환자 수, 입·내원일 수 및 진료비 현황 (2010~... 117
Table 2.5.2.4. 홍반 발생으로 인한 환자 수, 입·내원일 수 및 진료비 현황 (2010~2014... 117
Table 2.5.2.5. 향후 비타민D 부족으로 인한 환자발... 117
Table 2.5.2.6. 향후 비타민D 부족으로 인한 인당 의료비 및... 118
Table 2.5.2.7. 향후 홍반발생으로 인한 환자발생 수 118
Table 2.5.2.8. 향후 홍반발생으로 인한 인당 의료비 및 홍반... 119
Table 2.5.2.9. 향후 10년간 비타민D 부족으로 인한 의료비 절감 편익 119
Table 2.5.2.10. 향후 10년간 홍반발생으로 인한 의료비 절감 편익 119
Table 2.5.2.11. 초기 투입비 145,000 천원과 그 후 2년간의 유지보수비를 초기 투... 120
Fig. 1.1.1. 자외선 노출이 인체에 미치는 긍정적인 영향에 관한 모식도 20
Fig. 1.1.2. 사업 추진 체계 21
Fig. 2.1.1.1. NOAA에서 제공하는 북미 지역의 자외선지수 예측값 25
Fig. 2.1.1.2. 미국 50개 주에 대한 자외선지수 예보망 25
Fig. 2.1.1.3. 캐나다 환경청에서 제공하는 자외선지수... 26
Fig. 2.1.1.4. 캐나다 대기환경청에서 제공하는 자외선지수 예보 26
Fig. 2.1.1.5. 오스트리아에서 제공하는 자외선지수 예측값 27
Fig. 2.1.1.6. 독일 기상청에서 제공하는 구름이 있는 경우와 맑은 날씨에 대한 자외선지수 전... 27
Fig. 2.1.1.7. 일본 츠쿠바 지역에 대하여 계산된 비타민D생성자외선복사량 계... 28
Fig. 2.1.1.8. 일본 츠쿠바 지역에 대하여 계산된 홍반자외선복사량 계산값 (x)과... 28
Fig. 2.1.1.9. 2005 ~2007년 일본 삿포로, 츠쿠바, 나하 지점에서의 비타... 29
Fig. 2.1.1.10. 츠쿠바 지역에서 측정된 (a) 비타민D생성자외선복사량과 그에 따른... 29
Fig. 2.1.2.1. 비타민D 결핍 진료인원 및 총 진... 32
Fig. 2.1.2.2. 현재 기상청에서 운용하고 있는 7개소... 32
Fig. 2.1.3.1. WHO에서 제시한 자외선 노출과 질병 사이의 관계 도식화 35
Fig. 2.1.3.2. 1차 년도에서 개발한 건강자외선 산출 알고리즘의 흐름도 35
Fig. 2.1.3.3. 현재 기상청 현업에서 사용하고 있는 자외선지수 예측 알고리즘의 흐름도 36
Fig. 2.1.3.4. 본 연구 과제의 자외선 예측정보 산출 알고리즘 흐름도 36
Fig. 2.2.1.1. 특정 지점에서의 시간별 태양천정각의 일변화 38
Fig. 2.2.1.2. 자외선 정보 산출을 위해 복사전달모델에서 사용되는 기상학적 입... 39
Fig. 2.2.2.1. 2016년 7월 15일 09:00, 12:00, 15:00 기준의 파장별 자외선복사량, 홍반자외선복... 40
Fig. 2.2.3.1. 서울 송월동 지점에서 UV-biometer로 관측된 일별 정오시간 자외선지수... 43
Fig. 2.2.3.2. 서울 송월동 지점에서 UV-biometer로 관측된 일별 자외선지수와... 43
Fig. 2.2.3.3. 서울 송월동 지점에서 UV-biometer로 관측된 일별 자외선지수와... 44
Fig. 2.2.3.4. 서울 송월동 지점에서 UV-biometer로 관측된 일별 자외선지수와 복... 44
Fig. 2.2.3.5. 포항 지점에서 UV-biometer로 관측된 일별 자외선지수와 복사전달... 45
Fig. 2.2.3.6. 포항 지점에서 UV-biometer로 관측된 일별 자외선지수와 복사전달모... 45
Fig. 2.2.3.7. 포항 지점에서 UV-biometer로 관측된 일별 자외선지수와 복사전달모델... 46
Fig. 2.2.3.8. 서울 송월동 지점에서 관측으로부터의 구름보정인자 (CMFm)와 동네예보 구...(이미지 참조) 46
Fig. 2.2.3.9. 서울 송월동 지점에서 CMFm에 따른 CMFm와 CMFp...(이미지 참조) 47
Fig. 2.2.3.10. 서울 송월동 지점에서 CMFm에 따른 UVIp와 UVIm 사...(이미지 참조) 47
Fig. 2.2.3.11. 서울 송월동 지점에서 계절 별 맑은 날씨 (clear sky)와 구름 낀 날씨... 48
Fig. 2.2.3.12. 포항 지점에서 계절 별 맑은 날씨 (clear sky)와 구름 낀 날씨... 49
Fig. 2.3.1.1. 연속된 이틀 동안 오존전량 일 기후값의 상대 차이 (연세대학... 54
Fig. 2.3.1.2. OMPS TOZ와 OMI TOZ의 비교 (37.5°N, 127.0°E 격자... 54
Fig. 2.3.1.3. 지상관측 오존 (Dobson TOZ)과 위성관측 오존 (a) OMI... 55
Fig. 2.3.1.4. 예측 당일의 오존전량과 22개 예측 변수들 사이의 상관관계 분석 결과... 55
Fig. 2.3.1.5. 위성 관측 오존전량 (OMPS Total Ozone)과 예측된 오존전... 56
Fig. 2.3.1.6. 위성 관측 오존전량 (OMPS Total Ozone)과 예측된 오존전... 57
Fig. 2.3.1.7. 위성 관측 오존전량 (OMPS Total Ozone)과 예측된 오존전량... 58
Fig. 2.3.1.8. 2016년 5월 2일의 (a) 위성관측 오존전량과 (b) 하루 전, (c)... 59
Fig. 2.3.1.9. 2016년 5월 2일의 (a) 위성관측 오존전량과 (b) 하루 전, (c)... 60
Fig. 2.3.2.1. 2015년 7월부터 2016년 9월까지 기간 동안 서울 송월동... 62
Fig. 2.3.2.2. 2015년 7월부터 2016년 9월까지 기간 동안 서울 송월동... 62
Fig. 2.3.2.3. 2015년 7월부터 2016년 9월까지 기간 동안 서울 송월동... 62
Fig. 2.3.2.4. 오존전량이 다른 인접한 두 날 (2016년 4월 15... 63
Fig. 2.3.2.5. 수도권 지역의 자외선 산출 격자... 64
Fig. 2.3.2.6. 수도권 지역의 맑은 날씨 기준 모... 64
Fig. 2.3.3.1. 기상청에서 제공하고 있는 한반도 전역의 하늘상태 동네예보 정보이며 좌측부터... 67
Fig. 2.3.3.2. 서울 송월동 지점에서 9시를 기준으로 한 (a) 맑은 날씨 기준의 자외선... 67
Fig. 2.3.3.3. 서울 송월동 지점에서 12시를 기준으로 한 (a) 맑은 날씨 기준의 자외... 68
Fig. 2.3.3.4. 서울 송월동 지점에서 15시를 기준으로 한 (a) 맑은 날씨 기준의 자... 69
Fig. 2.3.3.5. 서울 송월동 지점에서 9시, 12시, 15시에 관측과 모델 예측으로부터 각각 산출된... 70
Fig. 2.3.3.6. 포항 지점에서 9시, 12시, 15시에 관측과 모델 예측으로부터 각각 산출된 비타민... 71
Fig. 2.3.3.7. 서울 송월동 지점에서 9시, 12시, 15시를 기준으로 산출... 72
Fig. 2.3.3.8. 수도권 격자 지점의 구름보정계수 73
Fig. 2.3.3.9. 수도권 격자 지점의 모의자외선지... 73
Fig. 2.3.3.10. 수도권 격자 지점의 건강자외선... 74
Fig. 2.4.1.1.1. 코드이그나이터 응용프로그램 아키텍처 구조 80
Fig. 2.4.1.2.1. 건강자외선 정보 시스템 메인 페이지 81
Fig. 2.4.1.2.2. 예측 정보 UI 81
Fig. 2.4.1.2.3. 자외선지수 (예측) 페이지 구현 예시 82
Fig. 2.4.1.2.4. 자외선지수 (예측) 그래프 확대 시 82
Fig. 2.4.1.3.1. 시스템 소개 페이지 83
Fig. 2.4.1.3.2. 아이콘 클릭 모달창 이벤트 84
Fig. 2.4.1.4.1. 휴대폰 해상도에 반응하여 나오는 웹 페이지 85
Fig. 2.4.2.2.1. 설치 후 폴더 트리 구조 90
Fig. 2.4.2.2.2. .htaccess 코드 90
Fig. 2.4.2.3.1. 모델 아웃풋 파일 처리 흐름도 91
Fig. 2.4.2.4.1. 지역 선택에서 원하는 (시 군.구자 읍면동 순으로) 지역을 선택한 후 내일 또... 93
Fig. 2.4.2.4.2. 지역 선택에서 원하는 (시 군.구자 읍면동 순으로) 지역을 선택한 후 옷차... 94
Fig. 2.4.2.4.3. 지역 선택에서 원하는 (시 군.구자 읍면동 순으로) 지역을 선택한 후 피부 민... 94
Fig. 2.4.2.4.4. 시스템 소개 메뉴를 클릭한 후 각 자외선 효과에 텍스트 옆 돋보기 아이콘을 클릭 95
Fig. 2.4.2.5.1. 모델 생산 파일 구조 96
Fig. 2.4.2.5.2. 파싱프로그램 내부 코드 일부 97
Fig. 2.4.2.5.3. 데이터베이스를 json 형태로 변환한 결과 98
Fig. 2.4.2.5.4. 노출도 정도 (옷차림)와 피부민감도 UI 98
Fig. 2.4.2.5.5. 그래프 함수 적용 98
Fig. 2.4.2.5.6. 사용자가 선택할 수 있는 변수 UI 99
Fig. 2.4.2.5.7. 예측 노출시간 정보 테이블 99
Fig. 2.4.2.5.8. 관측 자외선지수 시간 정보 그래프 99
Fig. 2.5.1.1. 사용자를 위한 국민 맞춤형의 건강자외선 정보 서비스에 대한 홍보를 위한 리플... 103
Fig. 2.5.2.1. 건강자외선 서비스 활용을 위한 설문조사 항목 109
Fig. 2.5.2.2. 건강자외선 서비스 활용을 위한 설... 110
Fig. 2.5.2.3. 건강자외선 서비스 활용을 위한 설문조사 항목의 응... 111
Fig. 2.5.2.4. 건강자외선 서비스의 경제성 분석을 위한 연구 수행 방법 112
Fig. 2.5.2.5. 최근 5년간 비타민 D 결핍 진료 현황 112
Fig. 2.5.2.6. 2010년과 2014년의 지역별 비타민D 결핍 환자 현황 113
Fig. 2.5.2.7. 자외선지수의 범위 별 자외선강도와 피부 유형에 따른 평균 홍반... 114
Fig. 2.5.2.8. 비타민D 부족으로 인한 환자들의 의료비 감소에 의한 경제성... 114
Fig. 2.5.2.9. 홍반예방으로 인한 환자들의 의료비 감소에 의한 경제성 분석... 115
Fig. 2.5.2.10. 전체 앱 사용자 중 날씨관련 앱 다운로드 수의 비율 115
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가상서가
원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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