• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.304-304
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• 2022

가뭄은 인간 활동과 생태계의 다양한 측면에 영향을 미치는 중요한 자연재해 중 하나이다. 가뭄을 사전에 예측하여 필요한 완화 조치를 취하고 환경적 피해를 줄이는 것이 중요하다. 이에 따라 다양한 인공지능 기술을 이용한 가뭄 예측은 수문학, 수자원 관리, 농업 등의 분야에서 중요성이 커지고 있다. 최근에는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 하는 중장기 강수예보를 위한 다양한 방법이 제시되고 있다. 이 논문의 목적은 가뭄 예보를 목적으로 월 강수량 예측을 위한 딥러닝 모델의 성능을 평가하는 것이다. 이를 위해 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 적용하였으며, 1981-2020년 기간의 월 강수 자료가 모델을 구축하기 위해 사용되었다. 관측자료를 기반으로 학습된 모델을 이용하여 테스트 기간에 대해 월 강수량을 예측하였다. 예측된 강수량을 통해 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)을 산정하고, 예측 정확도를 분석하였다. 이 연구는 가뭄 예보를 위한 딥러닝 모델의 적용 가능성을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.407-407
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• 2012

우리나라 뿐 아니라 전 세계적으로 지구온난화에 따른 기후변화에 의해 홍수 및 이상가뭄이 빈발하고 있다. 또한 산업화와 도시화에 따른 물수요 및 각종 오폐수의 증가로 수질오염도 심화되어 물 사용의 한계를 느끼게 되는 심각한 상황을 맞이하고 있다. 특히 우리나라는 1990년 이후 남부지역을 중심으로 겨울에서 봄철까지의 만성적인 가뭄 횟수가 증가하고 여름철에는 태풍과 집중호우가 빈번하게 발생함으로써, 가뭄 및 홍수로 인한 피해가 늘어나고 있는 실정이다(한국수자원공사, 2002). 이러한 상황에서 가뭄은 홍수에 비해 체계적인 종합대책 마련이 미비한 실정이다. 가뭄은 불가피성과 반복성을 가진 자연 현상이므로 가뭄 발생 전 사전대비계획과 가뭄발생시 가뭄관리체계 구축을 통해 그 피해를 최소화해야 한다. 또한 가뭄의 특성상 다른 자연재해와는 달리 진행속도가 느리므로 사전에 대처할 수 있는 시간적 여유가 있다. 따라서 가뭄 진행상황의 모니터링을 통해 신속한 대처와 피해경감 효과를 기대할 수 있다. 본 연구에서는 대상지역의 가뭄심도를 평가하여 가뭄상황에 대처하고자 우리나라에 적합한 가뭄 분류기준을 제시하였다. 관측년수 30년 이상의 강우자료를 확보한 61개 지점에 대해 1973년부터 37년 치의 월강우량 자료를 사용하였고 현 정부기관에서 사용되고 있는 가뭄상황단계를 그대로 활용하여 본 연구에서도 통일화된 가뭄 구간을 총 4등급으로 구분하였다. 한국수자원공사에서 제시한 주요가뭄발생현황을 참고하여 우리나라에 맞는 가뭄심도의 분류기준을 가뭄 발생의 누가 확률 98-100%를 예외적인 가뭄(Exceptional Drought), 94-98%를 극심 가뭄(Extreme Drought), 90-94%는 심한 가뭄(Severe Drought), 86-90%는 보통 가뭄(Moderate Drought)으로 구분하였다. 각 지점의 가뭄지수(SPI, PDSI)를 내림차순으로 작성하여 가뭄심도 분류기준에 맞는 가뭄지수의 정량적 값을 산정하였다. SPI와 PDSI의 가뭄심도 분류 결과와 실제 가뭄을 비교하기 위해 년 단위 비교와 월 단위 비교를 분석한 결과, 년 단위 비교와 SPI의 월 단위 비교는 각 지역의 가뭄지수 평가가 대부분 일치하게 나타났으나 같은 기간의 PDSI의 월 단위 비교는 실제 기록과 분석치가 일치하지 않았다. 이는 이들 지수의 상호보완에 대한 추후 연구의 필요성을 보여주는 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.336-336
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• 2023

가뭄은 가장 심각한 기상 재해 중 하나로 농업 생산, 사회경제 등 다양한 분야에 영향을 미친다. 국내의 경우 광주·전남지역이 1990년대 이후 30년 만에 제한 급수 위기에 처하는 역대 최악의 가뭄으로 지역민들은 심각한 피해가 발생하였다. 유럽의 경우 2022년 당시 500년 만에 찾아온 가뭄으로 인해 3분의 2에 해당하는 지역이 피해를 입었으며, 미국 서부 지역은 2000년부터 2021년까지 1200년 만에 가장 극심한 대가뭄을 겪은 것으로 나타났다. 지구온난화에 따른 기후변화로 인해 가뭄의 빈도와 강도가 증가함에 따라 피해도 커질 것으로 예상된다. 가뭄의 부정적인 영향으로 인해 정확하고 신뢰할 수 있는 가뭄 예측 기술이 필요하다. 본 연구에서는 가뭄예측을 위한 입력변수로서 GPM IMERG (The Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM) 강수량 자료와 NOAA에서 제공하는 8가지 북반구 대기패턴 자료 간의 상관성을 분석하였다. 입력변수 간의 상관성과 중장기 가뭄 예측을 위하여 딥러닝 모델 중 시계열 데이터에서 높은 예측 성능을 보이는 LSTM(Long Short Term-Memory)을 적용하여 가뭄을 예측하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.337-337
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• 2023

가뭄은 가장 심각한 기상 재해 중 하나로 농업 생산, 사회경제 등 다양한 분야에 영향을 미친다. 국내의 경우 광주·전남지역이 1990년대 이후 30년 만에 제한 급수 위기에 처하는 역대 최악의 가뭄으로 지역민들은 심각한 피해가 발생하였다. 유럽의 경우 2022년 당시 500년 만에 찾아온 가뭄으로 인해 3분의 2에 해당하는 지역이 피해를 입었으며, 미국 서부 지역은 2000년부터 2021년까지 1200년 만에 가장 극심한 대가뭄을 겪은 것으로 나타났다. 지구온난화에 따른 기후변화로 인해 가뭄의 빈도와 강도가 증가함에 따라 피해도 커질 것으로 예상된다. 가뭄의 부정적인 영향으로 인해 정확하고 신뢰할 수 있는 가뭄 예측 기술이 필요하다. 본 연구에서는 가뭄예측을 위한 입력변수로서 GPM IMERG (The Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM) 강수량 자료와 NOAA에서 제공하는 8가지 북반구 대기패턴 자료 간의 상관성을 분석하였다. 입력변수 간의 상관성과 중장기 가뭄 예측을 위하여 딥러닝 모델 중 시계열 데이터에서 높은 예측 성능을 보이는 LSTM(Long Short Term-Memory)을 적용하여 가뭄을 예측하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.435-435
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• 2023

최근 기후변화의 영향으로 상대적으로 좁은 국가면적이라 할 수 있는 국내에서도 가뭄과 홍수가 지역적으로 동시에 발생하는 등 자연재해에 의한 피해가 빈번해지고 있다. 이 중 가뭄은 타 풍수해에 비하여 일반적으로 장기간의 무강우에 의해 발현되고, 피해가 발생할 경우 생활용수, 농업용수, 공업용수 등 다양한 지역의 용수사용특성에 따라 피해가 집중 및 가중되는 특징을 지닌다. 본 연구에서는 지역별 가뭄피해도에 영향을 주는 영향인자의 민감도 분석을 실시하고 그 결과를 분석하였다. "가뭄 피해도"는 용수별 직간접 피해의 정도를 점수 또는 등급 등의 정량적으로 나타낸 것으로 정의된다. 우선, 국가가뭄정보통계집(2018-2020)에서 제시된 지역별 가뭄피해정보자료와 용수사용특성을 기반으로 군집분석을 실시한 문기훈(2022)의 연구모형을 기반으로 최근 발행된 2021년의 피해정보를 추가적으로 반영하여 군집분석을 실시하였다. 그리고 지역별 가뭄피해도 군집등급에 영향을 주는 과거 피해인자와 용수사용특성을 함수화하고, 지역별 불확실성을 반영한 민감도 분석을 실시하였다. 분석 결과 지역별 과거의 가뭄피해경험여부 및 용수사용특성의 변동에 따라 지역적 가뭄피해도 군집등급이 달라짐을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.481-481
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• 2017

최근 기후변화로 인해 국내 기상특성이 변화하고 그에 따라 홍수, 가뭄(건천화) 및 폭염 등 물 관련 재해 발생 빈도가 증가하고 규모 또한 점점 커지고 있다. 또한, 세계적으로 태풍 및 가뭄발생 빈도도 꾸준히 증가하고 있어 정확한 예측 및 즉각적 대처능력 확보를 위한 방안이 필요한 실정이다. 아울러 급격한 도시화로 인한 빈번한 내수범람 및 유역차원의 홍수범람 등으로 인해 재난발생 시 그 피해가 극대화로 직결되고 있어 재난 시 발생할 수 있는 피해 현황을 정확하게 예 경보하기 위한 실시간 수재해 정보 서비스 및 모니터링이 가능한 통합 관리 기술이 필요하다. 이를 위해 현실에서 실시간으로 수재해 관련 부가정보를 영상으로 표출하고, 이를 종합적으로 분석하여 서비스할 수 있는 증강현실 모니터링 시스템을 개발 하고자 한다. 이를 통해 홍수, 가뭄(건천화) 및 태풍 등 물 관련 재해 현황을 실시간으로 감시하고 예측하여 대처 할 수 있는 정보 생산과 서비스 및 모니터링 등의 통합 관리가 가능할 것으로 판단된다. 이에 본 연구에서는 사용자가 손쉽게 소통할 수 있는 수재해 정보 서비스 구현을 위한 맞춤형 기술을 개발하고자 빅데이터 기반의 수재해 정보 증강현실(AR) 적용성 연구를 수행하였다. 이를 위해 재해 발생 시 빠르게 대처하기 위한 시스템을 구축하고자 관리자 및 사용자를 고려한 GUI 설계 및 수재해 정보의 Global 위성지도 기반 3D 시각화 적용을 위한 방안을 제시하고자 한다. 향후 스마트폰 기능을 적극적으로 활용하여 재해 대처 방안 및 행동 요령을 효과적으로 전달함으로써 재난 피해를 줄일 수 있는 애플리케이션(App) 개발을 진행할 예정이다. 개발된 증강현실 모니터링 시스템은 수재해 정보 서비스를 향상시키고 효율적인 예방 및 대처를 실현함으로써 국가 물 관련 재해를 혁신할 수 있는 기술을 확보하는 소중한 토대가 될 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.123-123
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• 2011

가뭄은 다른 기상재해들과 달리 특정한 기후현상에 의해 발생하는 사건이 아닌 장기간의 강우 부족으로 인한 물 부족으로부터 기인하며, 가뭄의 특성상 가뭄의 시작과 끝을 명확히 구분하기 힘들며, 심도를 결정짓는 것 또한 어려움이 있다. 이러한 가뭄의 특성을 파악하기 위한 연구는 계속되고 있으며, SPI(Standardized Precipitation Index), PDSI(Palmer Drought Severity Index), SWSI(Surface Water Supply Index), EDI(Effective Drought Index), CMI(Crop Moisture Index)등과 같은 가뭄의 특성을 잘 반영한 가뭄지수의 개발 또한 끊임없이 이어지고 있다. 하지만 이러한 가뭄지수들은 기상학적, 기후학적, 농업적, 수문학적등과 같은 분류에 의해 가뭄의 표현이 상이한 결과를 보여주며, 동일한 방법으로 산정된 가뭄평가지수라 하더라도 지역적인 적합성 정도에서 또한 차이를 보인다. 본 연구에서는 우리나라의 실제 가뭄의 발생사례를 바탕으로 각종 가뭄지수들의 적합도와 가뭄의 변동특성을 파악하고자 한다. 우리나라의 가뭄특성을 확인하기 위하여 보고서 등 각종 문헌과 신문기사를 통해 1973년부터 2009년까지 실제 가뭄발생 기록을 정량화하고 행정구역단위의 우리나라 전역에 공간분포로 표현하였다. 69개 기상관측소의 강수 및 기온 자료를 통해 기상청과(SPI, PDSI, PN, 강수량십분위) 동일한 방법으로 가뭄지수를 산정 후 마찬가지로 행정구역단위의 우리나라 전역에 확장하였으며, 이렇게 생성된 각종 가뭄지수 및 기후변수의 공간분포와 실제 가뭄발생사례의 공간분포를 비교 분석함으로서 각 가뭄지수 및 기후변수의 적합성을 평가하였다. 각 가뭄지수 및 기후변수의 적합성을 평가하기 위하여 ROC space 상의 검정통계량을 이용하였다. 분석결과 PN(Percent of Normal)이 실제 가뭄의 현상을 가장 잘 표현했으며, 강수량, SPI 3, 강수량 십분위 등이 높은 상관성을 보였다. 또한 SPI12, PDSI, PN, 강수량십분위 등이 행정구역에 따른 산포정도가 비교적 낮게 나타났다. 본 연구를 통해 우리나라 전 지역 가뭄의 시 공간적인 가뭄변동특성을 파악하고, 기존에 사용되고 있는 가뭄지수의 적합도 평가를 통해 우리나라 가뭄특성을 가장 잘 반영한 가뭄지수의 선정과 각종 기후특성을 잘 반영하는 좀 더 향상된 가뭄지수 개발에 도움을 줄 수 있으며, 가뭄의 시 공간적인 예측에 대해 적합한 가뭄지수 선택에 도움을 줄 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.321-321
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• 2023

가뭄은 수개월 혹은 수년간 지속적이며, 점진적으로 광범위하게 피해를 미치는 자연재해이다. 강수 부족과 같은 비정상적 기상환경으로 인해 발생하는 기상학적 가뭄이 지속되어 토양 수분량 감소 및 식생에 영향을 미치는 농업적 가뭄을 발생시킬 수 있으며, 하천유출량 및 가용수자원이 감소하는 수문학적 가뭄으로까지 진행된다. 이처럼 분야별 가뭄이 장시간 지속됨에 따라 다른 종류의 가뭄을 발생시키는 현상을 가뭄 전이라고 하며, 가뭄이 전이되지 않은 비전이 사상보다 지역에 큰 피해를 야기한다. 최근 우리나라에서도 가뭄 전이와 관련된 연구들이 진행되고 있다. 하지만 기상학적, 농업적 및 수문학적 가뭄에 대한 가뭄 전이를 모두 고려하여 가뭄의 전이 및 비전이사상간의 피해 양상을 비교하는 연구는 부족한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 전국 단위의 시군구별 SPI(Standardized Precipitation Index), SGI(Standardized Groundwater level Index) 및 PHDI(Palmer Hydrological Drought Index)를 사용하여 각각 기상학적, 농업적 및 수문학적 가뭄을 판단하였다. 각 분야별 가뭄간의 시간적 중복여부를 통해 가뭄의 전이 여부를 판단하고, 가뭄의 전이 특성(풀링, 감쇠, 지체, 연장) 분석을 수행하였다. 또한, 가뭄 전이 사상과 비전이 사상이 발생한 시기의 가뭄 피해 관련 자료를 수집하여, 지역별 가뭄 전이 사상 및 비전이 사상간의 피해 양상을 비교 및 분석하였다. 과거 충청북도 충주시는 2011년의 기상학적 가뭄(비전이 사상) 발생시 피해 인구가 없었으나, 2019년의 기상학적 가뭄에서 수문학적 가뭄으로 전이가 발생하여 999명의 피해 인구가 발생하였다. 즉, 동일한 지역에서 다른 시기에 발생한 가뭄 피해 및 동일한 연도에서 인접한 지역의 가뭄 피해를 분석한 결과, 비전이된 가뭄 사상에 비해 전이된 가뭄 사상에서 더욱 큰 피해를 가지는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.605-605
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• 2016

최근 기후변화로 인한 국지적 또는 대규모 극한 가뭄과 홍수가 빈발함에 따라 수자원 관리 여건은 점점 더 어려워지고 있다. 이런 물 관련 재해에 보다 효과적으로 대응하기 위해서는 수자원인자에 대한 시공간적 모니터링이 필수적인데, 이러한 관점에서 시공간적 광역관측이 가능한 위성자료의 활용가치는 매우 높게 평가되고 있으며, 최근에는 국내외적으로 위성자료를 이용하여 수문 인자 산출, 가뭄 홍수 등의 모니터링 기술 등에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. K-water는 위성정보 활용기술력 축적을 통한 보다 효율적인 수자원 관리를 하기 위하여 수자원 분야에 활용 가능한 해외의 주요 위성자료를 실시간 직수신 처리하여 표출하는 K-water 위성영상관리시스템(K-SIMS, K-water Satellite Image Management System)을 2015년에 구축하였다. 현재 K-SIMS를 통해 관리되는 위성은 AQUA, TERRA, NPP, GCOM-W, GPM로서 총 5개이다. AQUA, TERRA, NPP 위성은 각 궤도운영 스케쥴에 따라 한반도 상공을 통과하는 시각에 안테나가 위성의 궤도를 따라가며 수신하고, GCOM-W, GPM 위성자료는 FTP 접속를 통해 준실시간으로 수신하고 있다. 산출물은 AQUA, TERRA, NPP가 각각 23종, GCOM-W 9종, GPM 2종 등 총 80여종으로 위성원시자료 수신즉시 처리 표출까지 실시간 자동 수행되고 있으나 식생지수, 강수, 구름, 대기온도, 수증기 등 대부분 수문기상학적 변수들로 구성되어 있어 수자원 관리 현업 업무에는 직접 사용하기에는 다소 한계가 있다. 따라서, 위성자료의 활용성을 높이기 위하여 수문해석에 중요한 변수인 토양수분에 대해서 AQUA, TERRA의 MODIS LST(Land Surface Temperature)와 식생지수(Vegetation Index)를 이용하여 SMI(Soil Moisture Index)를 산출하고 이를 K-SIMS에 표출하는 체계를 추가로 구축하여 현업 활용도가 높은 자료를 생산하고 있으며, 향후 위성자료를 활용한 가뭄지수를 추가로 산출하여 표출할 계획이다. 이와 함께 K-water는 차세대 중형위성 개발 사업에 따른 수자원 위성 확보에 대비해 수자원 분야 위성활용 중장기 계획을 마련하였다. 향후에 광학위성, SAR위성 등 다양한 위성자료의 융복합적 활용을 통하여 위성산출물 알고리즘을 지속적으로 개발함으로써 홍수, 가뭄, 수질 등 물 재해 대응 및 수자원 관리 전 분야에 위성자료의 활용을 확대해 나갈 계획이다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.13 no.1
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• pp.1-11
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• 2011

A chronic drought stress has been imposed during non-rainy season(from winter to spring) since 1990s. We faced the most significant water crisis in 2001, and the drought was characterized by sultry weather and severe drought on a national scale. It has been widely acknowledged that the drought related damage is 2-3 times serious than floods. In the list of the world's largest natural disaster compiled by NOAA, 4 of the top 5 disasters are droughts. And according to the analysis from the NDMC report, the drought has the highest annual average damage among all the disasters. There was a very serious impact on the economic such as rising consumer price during the 2001 spring drought in Korea. There has been flood prevention measures implemented at national-level but for mitigation of droughts, there are only plans aimed at emergency (short-term) restoration rather than the comprehensive preventive measures. In addition, there is a lack of a clear set of indicators to express drought situation objectively, and therefore it is important and urgent to begin a systematic study. In this study, a nonstationary downscaling model using RCM based climate change scenario was first applied to simulate precipitation, and the simulated precipitation data was used to derive Standardized Precipitation Index (SPI). The SPI under climate change was used to evaluate the spatio-temporal variability of drought through principal component analysis at three different time scales which are 2015, 2045 and 2075. It was found that spatio-temporal variability is likely to modulate with climate change.