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APCC research report
Introducing sea level change
거진 해역의 일일수온 변화 =
Extreme hydroclimatic events and multivariate hazards in a changing environment : a remote sensing approach
APCC research report
Long term and seasonal water quality modelling of the North Sea and its coastal waters
Wave climate measurements in the southern ocean
장기갑 해역의 일일수온 변화 =
폭풍시 연안류 변동에 따른 연안재해요소 연구 =
Management of lakes and reservoirs during global climate change
해상수송에 미치는 기상요소의 영향
APCC MME 예측 시스템에서의 동아시아 겨울 몬순 예측성 평가
목포 해역의 일일수온 변화 =
해양기상변화 탐지기술개발 =
한반도 남서해역의 해양기상 특성 연구 =
기후변화 대응 해안피해 저감방안
기후변동과 수산자원 =
(기후과학자가 쓴) 기후역학 교과서
Weather analysis
한국연안방재학회지
이준수, 송지영, 박명희, 권미옥, 한인성, 정래홍Meteorology and Atmospheric Physics
Rajendran, Kavirajan; Gadgil, Sulochana; Surendran, SajaniActa Oceanologica Sinica
Wang, Hui; Liu, Kexiu; Qi, Dongmei; Gao, Zhigang; Fan, Wenjing; Zhang, Zengjian; Wang, GuosongJournal of Geophysical Research
Na, Hanna; Kim, Kwang-Yul; Chang, Kyung-Il; Kim, Kuh; Yun, Jae-Yul; Minobe, Shoshiro한국수산과학회지
이용화, 심정민, 윤석현, 진현국, 김영숙, 권기영, 윤상철, 황재동Climate Dynamics: Observational, Theoretical and Computational Research on the Climate System
Misra, Vasubandhu; Stroman, Ashley; DiNapoli, StevenGeophysical Research Letters
Cui H.,Tang D.,Mei W.,Liu H.,Sui Y.,Gu X.Ocean Dynamics: Theoretical, Computational and Observational Oceanography
Huang, Wei; Li, Chunyan; Rivera-Monroy, Victor H.Ocean Science Journal
문재홍; 이준호Climate Dynamics: Observational, Theoretical and Computational Research on the Climate System
Wu, RenguangProcedia Engineering
Zeng, Zhiwei; Zhou, Xiaoqing; Li, LiAtmosphere-Ocean
Haiming Xu; Lan Wang; Chenfei Liao; Jing Ma; Hong GuoEnvironmental Research Letters
Wei Na; Zhang Xinghai; Chen Lianshou; Hu HaoWind Engineering
Galea, Matthew; Sant, TonioContinental Shelf Research
Roxane Odic; Nathaniel Bensoussan; Christel Pinazo; Isabelle Taupier-Letage; Vincent Rossi한국지리정보학회지
박명희, 이준수, 안지숙, 서영상, 한인성, 김해동, 배헌균Journal of Meteorological Research
Jin, Mengxi; Zhao, Ziyuan; Wu, Renguang; Zhu, Peijun한국지리정보학회지
박명희; 이준수; 안지숙; 서영상; 한인성; 김해동; 배헌균Arabian Journal of Geosciences
Ibrahim, O.Wind Engineering
Tonio Sant; Matthew Galea전선 / 대학원
해수 내에 녹아 있는 원소들의 분포형태를 보다 깊게 이해하고, 이들 분포를 통하여 생지화학적 과정들을 규명한다. 해수의 순환과정 및 수괴 추적에 응용하기 위한 원리들의 최근 연구사례를 소개하며, 실험을 통하여 이를 심화학습한다.전선 / 대학원
해양에서 발생하는 각종 장단기 파동 즉 풍파, 지진해파, 켈빈파, 로스비파 등의 발생, 전파, 소멸에 대해 이론적으로 학습하고 해양에서 얻어지는 파동자료의 분석 및 해석법을 학습한다.전선 / 대학원
학생들이 해당 학기 중 선별된 주제에 대하여 연구하게 하며, 또한 강의시간 중 이를 발표하고 서로 토의하는 형식으로 강의를 진행하여, 학생들로 하여금 새로운 연구분야에 접하게 함과 동시에 연구를 발표하는 능력을 아울러 향상시키는 목적으로 진행되는 과목이다.전선 / 대학원
대기과학연구에 필수적으로 이용되는 대기 전지구 모델 및 일기예보 모델의 근간을 구성하는 대기역학 코어 및 자료동화 시스템에 이용되는 다양한 수치적인 방법들을 공부한다. 실습시간에는 실제 현업 모델 혹은 단순화된 현업 모델을 이용하여, 대기역학 코어 및 자료동화 시스템이 실제 기상현상의 수치모의에 있어 어떻게 이용되는지 연습할 수 있는 기회를 갖는다.전선 / 대학원
해양의 저서환경 특성과 이에 따른 해양저서생물의 반응 및 적응양상을 이해하는 것을 목적으로 한다. 조석환경에 따라 상·중·하부 조간대, 저질특성에 따라 니질·사질·암반환경 등으로 구분하여 각 저서환경의 특성을 파악하고, 종조성, 분포특성, 생물반응 및 기능의 상호관계를 탐구한다. 아울러 해양저서생물의 군집 구조를 기술하는 제반 수리·통계적 방법론을 습득한다.전선 / 대학원
기후환경데이터의 기본적인 특성을 이해하고, 다양한 기후환경 현상들의 특성 변동 및 변화를 분석/예측하기 위한 다양한 딥러닝 기법의 원리를 학습하고 실습한다. Feed-forward Neural Networks, Convolutional Neural Network, Long-Short Term Memory, Generative Adversarial Networks, Vision Transformer 등 딥러닝 기법의 작동 원리와, 해당 기법들의 기후환경데이터에의 적용 예시를 학습한다. 실습과 소규모 프로젝트를 통한 기후환경데이터에의 딥러닝 기법의 적용을 통해 기후환경분야 공공기관 및 연구소에서 요구하는 자료분석 능력을 습득한다.전선 / 대학원
열대지방에서 나타나는 일기의 특징을 이해하고 열대와 중위도 사이의 일기현상의 상호작용을 규명한다. 주요내용으로는 전지구적 규모와 종관규모의 일기계, 열대의 대기대순환과 요란, 대류적운의 역할, 열대지방의 대기파동, 열대성 저기압과 계절풍에 관한 문제들이 다루어진다.전선 / 대학원
기후변화와 탄소중립은 이 시대의 화두이다. 이 수업에서는 기후변화의 원인과 그 영향을 과학적으로 이해하고, 이를 바탕으로 탄소중립을 달성하기 위해 어떤 사회적, 경제적, 과학기술적, 정책적 방안이 필요한지 배운다. 이를 통해 우리나라를 넘어 전 세계적인 기후변화 문제를 해결할 수 있는 다양한 방안을 융복합적으로 탐구한다.전선 / 대학원
선체저항, 선체경계층, 추진, 파랑 중 부유체 운동 등과 같은 여러 선박과 해양구조물을 대상으로 하는 유체역학의 응용에 관한 전반적인 기초지식을 다룬다. 연속체 가정, 유동의 표현, 보존법칙과 지배방정식, 모형시험의 특성, 선체-추진기 상호작용, 점성유동의 특성, 이상유체의 변수분리와 Green 정리, 포텐셜 유동과 부가질량, 파의 특성, 자유수면조건, 조파저항 특성, 부유체 운동방정식, 운동방정식 계수, 파 기진력, 운동응답, 불규칙파중의 운동 등의 주요내용을 삼는다.전선 / 대학원
기후환경데이터의 기본적인 특성을 이해하고, 다양한 기후환경 현상들의 특성 변동 및 변화를 분석/예측하기 위한 다양한 딥러닝 기법의 원리를 학습하고 실습한다. Feed-forward Neural Networks, Convolutional Neural Network, Long-Short Term Memory, Generative Adversarial Networks, Vision Transformer 등 딥러닝 기법의 작동 원리와, 해당 기법들의 기후환경데이터에의 적용 예시를 학습한다. 실습과 소규모 프로젝트를 통한 기후환경데이터에의 딥러닝 기법의 적용을 통해 기후환경분야 공공기관 및 연구소에서 요구하는 자료분석 능력을 습득한다.전선 / 대학원
이 과목은 기상 및 기후 분야에서 국내외에서 최신의 연구를 수행 중인 과학자를 매주 연사로 초청하여 세미나를 듣고 토론하며, 기상 및 기후 분야에서 현재 진행 중인 최신 연구 동향과 연구 결과들을 공유받는다. 또한, 그들의 향후 연구 계획 등을 이해하는 것을 목표로 한다. 세미나 이후 연사와의 면담을 진행하고 면담 결과를 토의함으로써 관련분야의 전문지식의 이해를 목표로 한다.전선 / 대학원
대기에서의 오염물질의 발생, 대기에서의 반응, 이동?확산의 원리와 대기오염도 예측기법, 대기오염방지기법에 관한 기본이론을 소개하고 이를 대기관리에 응용할 수 있는 능력을 배양한다.전선 / 대학원
이 과목에서는 해양공학분야에 새로이 제기되는 중요 기술 문제중 하나를 택하여 해당 기술의 역사적 전개, 내용, 세계의 수준과 우리의 위치 등을 전반적으로 소개한 다음, 기술의 핵심 내용에 대한 관련논문들을 세미나 형식으로 분석하고 토의한다.전선 / 대학원
과거의 기후 및 환경변화를 전반적으로 살펴보고 미래에는 환경이 어떻게 변화해 갈 것인지에 대해 논한다. 대기와 바다의 상호작용 변화, 화산활동, 태양활동 변화, 인간의 간섭 등으로 인한 기후변화를 살펴보며 기후 변화가 인간사회에 미쳤던 혹은 미칠 수 있는 영향에 대해 논한다. 기후와 생태계의 변화가 자연적인 것인지 아니면 인간에 의한 인위적인 요인에 따른 것인지를 구분할 수 있는 능력을 키우고 변화하는 환경에 인간은 어떻게 대처해 나가야 하는지에 대해서도 알아본다.전선 / 대학원
이 교과목에서는 해양과 대기를 이해하는데 있어 필수적인 역학적 개념을 다루는 지구유체역학의 주요 주제를 다루며, 지구유체역학에서 다루는 유체는 지구자전과 수직 성층의 영향을 받는다. 이 교과목에서 다룰 주제는 포텐셜와도 방정식, 천해역학, 행성파와 지형파, 준지형류 역학과 해양 대순환에 있어 마찰의 영향과 해양의 풍성순환에 관한 이론 등이다.전선 / 대학원
천해역의 제현상을 물리해양학적인 관점에서 접근, 분석하는 기법을 습득하고, 인간활동과 맞물려 대두되는 개발과 보전이라는 대립개념을 환경이라는 포괄적개념하에서 이해한다.교양 / 학사
이 교과목은 ‘기후위기’로 불리는 지구환경 문제의 심각성과 시급성을 과학적, 역사적 관점에서 이해하고, 기후위기가 초래한 생태적, 사회적, 경제적 문제를 인식하고, 이를 해결하기 위한 해법을 모색하는 융합적 성격의 강좌이다. 서로 다른 분야의 교수들이 협업하여, 기후위기가 발생한 원인과 역사적 맥락, 지구시스템을 구성하는 각각의 권역으로부터 지구환경이 작동하는 과학적 원리, 자연적 기후변동성과 인위적 기후변화, 산업화 이후 진행된 대가속의 명암, 기후변화가 인류에 끼친 영향, 인류의 기후변화 대응 역사, 기후위기가 초래할 미래 사회의 모습, 기후위기 완화와 적응을 위한 사회경제적·정책적 해법과 과학기술적·공학적 해법 등을 다양한 관점에서 조망한다. 쟁점 사안들에 대한 다양한 관점과 해법을 강의, 조별 토론, 조별 학습활동, 실험·실습, 현장답사 등 다양한 학습 방법으로 습득하고 모색한다. 이 과정을 통해 수강생들이 해당 주제에 대한 깊이 있는 지식은 물론 통찰력, 비판력, 유연한 사고력, 문제해결능력, 협업 능력, 융합적 사고력을 함양하는 것이 이 교과목이 지향하는 목표이다.전필 / 학사
열역학은 에너지를 일과 열의 형태로 이용하는 모든 기계설비(터빈, 펌프, 열교환기, 엔진 등) 와 상(phase) 분리설비(Separator) 설계의 기초가 된다. 에너지, 일, 열의 관계를 계산하는 법, 이상적인 열기관 및 실제로 얻을 수 있는 에너지의 양을 계산하는 법, 물질의 물성을 정량적으로 계산하고 상평형 상태에서 기체, 액체에 존재하는 물질의 양과 조성을 계산하는 법을 배운다. 또한 해양 플랫폼 및 선박에 탑재되고 있는 열역학 기반 시스템의 원리를 습득한다.전선 / 대학원
통계적인 자료분석 기법들-EOF(empirical orthogonal function), CSEOF(cyclostationary EOF), CEOF(complex EOF), EEOF(extended EOF), POP(principal orthogonal patterns)분석, 시계열분석 및 웨이브블렛분석, 수학적, 통계적 이론을 배운다. 이론에 근거한 분석 프로그램을 이용하여 지구과학 연구에 쓰이는 자료를 분석하고 해석하는 능력을 배양한다. 강의실에서 실제로 프로그램을 수행하고 그 결과를 분석하고 해석하는 실질적인 강의를 구현하여 대학원생들의 연구 능력을 향상한다.전필 / 대학원
이 교과는 기후변화적응에 대한 이론적 기초를 이해하고 실제 기후변화 적응전략이 어떻게 실천되고 있는지 다양한 사례연구를 통해 기후변화 적응 관련 학술적 실무적 역량을 배양하는 것을 목표로 한다. 21세기는 기후변화 위험시대로 기후변화 완화만이 아니라 이미 배출되어 누적된 온실기체로 인해 기후변화가 지속적으로 야기됨으로써 기후변화 적응은 이제 현실적인 정책적 과제이자 생존전략이 되고 있다. 이에 이 강좌에서는 기후변화에 대한 전반적인 이해를 넘어 기후변화 적응의 필요성을 이론적으로 검토하고 기후변화 적응 전략을 어떻게 구체적으로 수립할 것인지를 모색하기 위해 기존에 이루어진 적응전략들을 깊이 있게 검토 분석함으로써 기후변화 적응전략을 수립할 수 있는 인재를 양성하고자 한다.