• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.357-357
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• 2019

최근 한반도에서 예측하기 어려운 지진현상 및 가뭄, 폭우 등 이상기후현상이 지속적으로 발생하고 있다. 댐과 같은 수공구조물의 치수능력부족은 구조물의 파손이나 붕괴로 직결되며, 대규모 재산피해와 인명피해를 야기한다. 이에 댐의 안전성 위험요인들로부터 구조적 안전성을 평가하기 위한 방법에 대한 관심이 높아지고 있다. 비상방류시설은 여수로와 함께 저수지의 저류수를 안전하게 배제시킬 수 있는 구조물로서, 댐 비상상황 발생 시 가능한 빠른 시간 내 댐 수위를 낮춰 댐 손상을 최소화 시킨다. 이러한 점에서 비상방류시설의 적정성 평가하기 위한 방법의 도입이 필요할 것으로 판단되며, 본 연구에서는 비상방류시설의 수위강하율을 산정하여 댐 축조재에 따른 적합성을 평가하는 방법을 제시하였다. 필댐의 경우 5가지, 콘크리트, 석괴댐의 경우 3가지 사항에 대한 수위강하율의 적합성을 고려하였으며, 각각의 고려사항에 대한 결과의 점수화를 통해 비상방류시설의 적정성을 평가하였다. 최종적으로 경과연수가 50년 이상된 필댐을 선정하여 비상방류시설 수위강하율의 고려사항에 대한 적합성 평가를 수행하였다. 본 연구방법은 댐의 안정성 개선을 위한 노후화된 댐의 현황 파악 및 비상방류시설의 적정 운영방안을 수립하는데 있어 보다 합리적인 기준을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.224-224
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• 2023

국내·외로 Soil and Water Assessment Tool (SWAT) 모델은 유역 단위에서 유출 및 수질을 예측하는데 활용되고 있다. 하지만 SWAT 모델의 결과물은 데이터 테이블 형식으로만 이루어져 있기 때문에 모델 사용자가 유역 내 하천별 수문 모의 결과물을 직관적으로 확인하기 어렵다는 단점이 있다. 최근 다양한 분야에서 3D 가상환경을 구축하는데 디지털 트윈 기술의 활용성이 증가하고 있다. 디지털 트윈 기술은 현실의 공간을 가상환경으로 구축해 실시간 현실의 상황을 파악하여, 의사결정 지원을 제공한다는 장점이 있다. 이에 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 SWAT 모델을 연계하여, 모델의 결과값을 가상환경 3D 지도인 CESIUM에 실시간으로 표출할 수 있는 디지털 트윈 기반 SWAT 모델 수문 모의 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 3D 지형에 SWAT 모델을 통해 모의 된 하천의 수위 및 SS에 대한 표출이 가능할 뿐만 아니라 기후나 유역환경에 따른 유역 내 수문 변화를 시·공간적으로 파악할 수 있는 장점이 있다. 향후 본 연구에서 개발된 디지털 트윈 기반 SWAT 모델 수문 모의 시스템은 홍수 및 가뭄과 같은 재해에 대응할 수 있는 유역 및 하천관리 대책을 효율적으로 수립하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.224-224
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• 2022

물부족, 수질오염, 조류발생 등 효율적 물관리를 위해서는 물정보 통합이 필요하지만 부처별/목적별로 개별 생산·관리되어 물관리 현안에 효과적으로 대응하기 어려운 실정이다. 물관리 현안 대응 의사결정을 위해서는 현재 상황에 대한 정확한 인식과 장래(1,3개월) 수자원 상황을 고려한 예측·분석체계 구축 필요하며, 이를 위해서는 수원별 가용수량, 지역별 물사용량 및 회귀수량 등 지자체, 유역, 하천을 연계한 실제 물이용 정보 기반의 물배분 현황 분석체계 구축이 필요하다. 본 연구에서는 물수급 관련 수요·공급 시설의 위치를 연결하는 물수급 분석 알고리즘 개발을 통해 지형공간정보의 위상(topology) 관계를 설정하여 물수급 분석의 계산순서를 선정하고, 시계열 DB를 입력하여 전국 약 40만개 이상의 일단위 물수급 분석 정보생산체계를 구축하였다. 본 연구에서 개발된 물수급 분석 모형은 향후 물관련 이슈 지역의 용수공급능력 평가 및 디지털트윈 등 다양한 수자원 정책평가에 활용될 것으로 기대된다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2020.11a
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• pp.81-85
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• 2020

물산업은 인구증가, 기후변화에 따른 물부족 심화, 수질오염 등으로 21세기를 선도할 블루골드(Blue Gold) 산업으로 부상하고 있다. 또한 수자원 개발, 상하수도, 산업용수 등 전반적인 물산업 분야의 성장이 예측되며, 특히 담수화 시장은 가뭄과 같은 물부족에 대한 항구적인 대안으로서 빠른 성장이 기대되고 있는 시장이다. 글로벌 물시장은 2017년 기준 약 800조원으로 매우 큰 시장이지만 같은 기간 한국의 물시장은 14조원 규모로 12위에 불과했다. 글로벌 물시장에 비해 국내 물시장의 규모가 작고, 공공성과 보수성이 큰 물산업의 특성상 국내 물산업 기업들의 영세화가 가속화 되고 있는 상황이다. 혁신적인 신규 벤처기업들은 그 자체로 국가의 경제성장에 동력을 제공할 뿐 아니라 기존 대기업들까지도 혁신시킬 수 있는 새로운 아이디어와 방안의 보고로 중대한 역할을 수행하고 있다. 공기업을 필두로 물산업 내 창업기업을 통해 정체되어 있는 국내 물산업을 활성화하고자 하는 여러 노력들이 진행되고 있으나, 물산업의 혁신을 위해선 산업 내 창업기업에 대한 민간 투자가 필수적이다. 하지만 물산업은 타 산업에 비해 창업기업이 적고 급속한 성장이 어렵기 때문에 투자자들이 선호하지 않는 산업 중 하나이다. 따라서 본 연구는 기존 투자자들을 대상으로 진행된 투자결정요인에 대한 연구를 AHP 분석을 활용하여 물산업 창업기업을 대상으로 진행하고자 한다. 선행연구를 통해 도출된 투자결정요인을 토대로 쌍대비교 설문지를 제작하여 물산업 창업기업 대표들에게 설문을 진행하고 AHP 분석을 통해 창업기업이 보는 투자자의 관점과 기존 연구된 투자자의 관점과의 차이를 비교해보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.298-298
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• 2020

하천 혹은 그 인근에 설치된 시설물은 수문, 통문, 제방, 댐, 보, 배수펌프장, 상·하수도, 하구둑 등이 존재한다. 이러한 하천 시설물은 홍수나 가뭄 등 수해를 저감하는 역할을 한다. 그러나 많은 하천 시설물은 노후화, 기후변화, 하천환경변화 등으로 구조적 혹은 기능적 안정성의 저하가 우려되는 실정이다. 시설물 유형별 고령화율을 살펴보면, 댐, 하천, 상하수도 순으로 조사되었으며, 준공연수가 30년을 초과한 하천 시설물은 약 40%를 넘어섰다. 그럼에도 불구하고 하천시설물의 관리 구조는 시설물 설치단계까지만 치중되었으며, 이후 계획 재수립 단계까지의 평가 및 모니터링, 유지관리, 정보관리 등에 이르는 선순환 구조가 미흡한 실정이다. 시설물의 노후화에 따라 유지관리 비용이 증가하며, 대형사고로 이어질 수 있기 때문에 적절한 시기에 시설물 점검 및 유지보수가 매우 중요하다. 우리나라의 경우 시설물의 안전 및 유지관리에 관한 특별법에 따라 국가주요시설물은 안전점검을 실시하고 있으며, 시설물통합정보관리시스템(Facility Management System; FMS)에 안전등급을 제공하고 있다. 본 연구에서는 FMS의 하천 시설물 안전등급 현황을 기반으로 시설물의 효과적인 생애주기관리를 위해 하천 시설물의 성능평가모델을 제안하였다. 성능평가모델은 하천 시설물의 사용연수에 따른 안전등급의 예측이 가능하며, 관리자 측면에서 예산투입 등의 의사결정 시 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.290-290
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• 2020

연구지역인 충청남도 홍성군 갈산면 신곡마을은 상시 가뭄지역으로서 농번기 물부족을 겪고 있으며, 물 확보의 수단으로서 지하수 인공함양이 고려되고 있다. 본 연구에서는 수치모델을 이용하여 수직정 방식의 지하수 인공함양시 주입 효과를 예비 평가하였다. 모델 지역은 가로 세로 2,450 × 2,350 m로서 10 × 10 m 간격의 격자로 구성하였으며, 현장에서 실시된 지하수위 조사 및 9공의 시추조사, 1개공의 양수시험 결과로부터 수리전도도, 지층분포 등을 구성하였다. 정류모델결과, 실측 및 예측 지하수위의 표준오차(Standard error of the estimate)는 0.53 m, 표준화제곱근오차(Normalized RMS)는 6.79%, 상관계수는 0.99%로 나타났다. 수직정을 통한 주입 효과를 평가하기 위하여, 주입량을 5 ㎥/d, 10 ㎥/d, 15 ㎥/d, 20㎥/d, 주입기간을 1일, 3일, 7일, 우물의 개수를 1개, 3개, 5개일 때 등 다양한 조건하에서의 부정류 모델을 수행하였다. 이로부터 주입의 효과인 지하수위 상승량 및 상승 범위 등을 토대로 물 부족 기간의 인공함양 시나리오(주입정의 위치, 갯수, 심도, 기간 등)를 예비적으로 제시하였으며, 추후 정밀 모델 및 실제 현장 주입 시험 등을 토대로 인공함양 설계를 추진할 예정이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.185-185
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• 2020

기후변화의 영향으로 국지적 규모의 홍수, 가뭄 등의 피해 규모가 증가하고 있으며, 복사에너지 변화에 기인한 전지구적 대류활동의 변화는 단발성 피해에 확산되어 특정 지역의 기후 패턴 변화로 이어질 수 있다. 대류활동의 변화는 국가별 물순환의 변화로 이어질 수 있으며, 이로 인한 수자원의 변동성은 국가적 수자원 이용에 있어 중요한 요소로 작용될 수 있다. 수자원의 중요성으로 인해 국제적인 기관들은 전지구적 대류활동에 기인한 물순환 과정을 파악하고자 노력하였으며, 그 일환으로 GCMs (Global climate modeling) 등과 같은 모형이 개발되었고, 위성을 통한 전지구 강우량 측정망을 구축하였다. 위성을 통한 전구 강우량 자료와 GCMs에서 산출된 대류과정과 연관된 기후변량 자료들은 빅데이터로 구축되어 제한 없이 제공되고 있다. 정상성 강우 모의 기법은 데이터에 한정된 패턴을 반영하는 모형들로서 기후변화로 인한 기후 변동성 증가를 반영하는데 한계가 존재한다. 본 연구에서는 기상 빅데이터 자료를 기반으로 한반도의 강우량과 기상학적 특성을 연관할 수 있는 머신러닝의 일종인 딥러닝 방법을 접목시킨 강우 모의 기법을 적용하였다. 본 연구의 모형은 기후변화로 인한 기상학적 패턴의 변화를 딥러닝 기법을 통해 식별하고 식별된 기상학적 특성에 기반한 한반도의 강우량을 모의할 수 있다. 본 모형은 단기 및 장기 예측 모형과 결합하여 불확실성을 고려한 단/장기 강우량 평가에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.425-425
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• 2022

동아시아 지역은 몬순 영향으로 계절적인 수자원 변동성이 매우 크고 홍수 및 가뭄과 같은 수재해 피해가 빈번히 발생하고 추세이다. 본 연구에서는 동아시아의 수자원 관리에 활용하기 위해 수문 모형 중 하나인 WRF-Hydro (Weather Research and Forecast and Model Hydrological modeling extension package) 모형을 구축하였다. WRF-Hydro 모형은 미국 NCAR (National Center for Atmospheric Research)에서 개발된 커뮤니티형 고해상도 예측모델로 미국 등에서 활발히 사용되고 있으나, 동아시아 지역에 적용된 연구는 없다. 따라서 모형의 동아시아 적용 가능성에 대한 불확실성이 높다. 본 연구에서는 WRF-Hydro 모형을 0.25°의 공간해상도로 동아시아 대상으로 구축하였고, 기상 및 지면 특성과 유역자료를 활용한 머신러닝 방법으로 파라미터 보정을 시행하여 2006년부터 2015년까지 구동하였다. 머신러닝을 통해 지역특성이 고려된 WRF-Hydro 모형은 표면유출, 보수깊이, 표면 거칠기, 표면 기울기와 같은 매개변수를 보정하였다. 모형 평가를 위해 GRDC (Global Runoff Database Center (GRDC), GLDAS (Global Land Data Assimilation System), ESA-CCI (European Space Agency Climate Change Initiative), MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)에서 제공하는 관측 유출량, 토양수분, 증발산량을 비교, 분석하여 동아시아 적용 적절성에 대해 검토하였다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.29 no.6
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• pp.543-551
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• 2023

As climate change continues to prompt an increasing demand for advancements in disaster and safety management technologies to address abnormal high water temperatures, typhoons, floods, and droughts, sea surface temperature has emerged as a pivotal factor for swiftly assessing the impacts of summer harmful algal blooms in the seas surrounding Korean Peninsula and the formation and dissipation of cold water along the East Coast of Korea. Therefore, this study sought to gauge predictive performance by leveraging statistical methods and deep learning algorithms to harness sea surface temperature data effectively for marine anomaly research. The sea surface temperature data employed in the predictions spans from 2018 to 2022 and originates from the Heuksando Tidal Observatory. Both traditional statistical ARIMA methods and advanced deep learning models, including long short-term memory (LSTM) and gated recurrent unit (GRU), were employed. Furthermore, prediction performance was evaluated using the attention LSTM technique. The technique integrated an attention mechanism into the sequence-to-sequence (s2s), further augmenting the performance of LSTM. The results showed that the attention LSTM model outperformed the other models, signifying its superior predictive performance. Additionally, fine-tuning hyperparameters can improve sea surface temperature performance.

• Asian Journal of Turfgrass Science
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• v.22 no.1
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• pp.1-12
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• 2008

Remote sensing using multispectral radiometry may be a useful tool to detect drought stress in turf. The objective of this research was to investigate the correlation between drought stress and multispectral reflectance (MSR) from the turf canopy. St. Augustinegrass (Stenotaphrum secundatum[Walt.] Kuntze.) cultivars 'Floratam' and 'Palmetto', 'SeaIsle 1' seashore paspalum Paspalum vaginatum Swartz.), 'Empire' zoysiagrass (Zoysia japonica Steud.), and 'Pensacola' bahiagrass (Paspalum notatumFlugge) were established in lysimeters in the University of Florida Envirotron greenhouse facility in Gainesville. Irrigation was applied at 100%, 80%, 60%, or 40% of evapotranspiration (ET). Weekly evaluations included: a) shoot quality, leaf rolling, leaf firing b) soil moisture, chlorophyll content index; c) photosynthesis and d) multispectral reflectance. All the measurements were correlated with MSR data. Drought stress affected the infrared spectral region more than the visible spectral region. Reflectance sensitivity to water content of leaves was higher in the infrared spectral region than in the visible spectral region. Grasses irrigated at 100% and 80% of ET had no differences in normalized difference vegetation indices (NDVI), leaf area index (LAI), and stress indices. Grasses irrigated at 60% and 40% of ET had differences in NDVI, LAI, and stress indices. All measured wavelengths except 710nm were highly correlated (P < 0.0001) with turf visual quality, leaf firing, leaf rolling, soil moisture, chlorophyll content index, and photosynthesis. MSR could detect drought stress from the turf canopy.