• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1606-1608
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• 2013

대기 중에 비는 기체상태 혹은 입자상태로 대기오염물질을 습성침착 하는 대기정화작용을 한다. 환경과학분야에서는 이러한 자연의 대기정화 프로세스를 분석하여 강우량에 따라 대기정화 정도를 예측하기 위한 모델들을 제시하고 있고, 이러한 모델들을 이용하여 대기오염을 예보하는 응용이 확산되고 있다. 본 논문은 강수량에 따른 대기오염물질(NO2, PM10) 정화효과 모델을 기반으로, 강우량 정보를 이용하여 대기오염도 예측결과를 시각화하는 도구를 제시한다. 본 연구의 결과는 직관적인 대기오염피해를 예방하는 도구로서 활용 가능하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.291-295
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• 2007

강수진단모형을 이용하여 저수지 이수운영을 위한 실시간 유량예측기법을 개발하였다. 강수진단모형은 현재 기상청 현업에서 수행중인 강우수치예보를 기반으로 상세 지역의 지형 효과에 의한 강수를 예측하는 정량강수예측모형(QPM; Quantitative Precipitation Model)으로서 부경대학교 환경대기과학과에서 개발된 모형이다. QPM은 중규모 예측 모형으로부터 계산된 수평 바람, 고도, 기온, 강우 강도, 그리고 상대습도 등의 예측 자료를 이용하고, 소규모 상세지형 효과를 고려함으로써 중규모 예측 모형에서 생산된 강수량 예측 값을 상세 지역의 지형을 고려한 강수량 예측 값으로 재구성하여 결과적으로 3km 간격의 상세지역 강우산출과 지형에 따른 강수량의 분포 파악이 용이할 뿐만 아니라 계산 효율성을 개선된 모형이다. QPM 검증을 위하여 기상학적 평가와 수문학적 평가를 수행하였다. 호우 사례별 일강수량의 시공간 분포로 부터, QPM을 활용한 시스템에 의한 예측결과가 원시자료 RDAPS 보다 고해상도의 예측 및 지형효과의 반영도가 높았으며, AWS의 관측자료와 비교하여 보다 높은 예측성을 보여 주었다. 대상기간인 2006년 1월 1일부터 6월 20일까지 관측강우는 총 391.5mm 였으며 RQPM은 실적강우에 비하여 119.5mm 정도 과소산정하고 있으나 분위사상과정을 거치게 되면 351.7mm로서 실적강우에 불과 10.2% 못미치고 있다. 이는 고무적인 결과로 볼 수 있으며 현업에서의 활용성이 기대되는 수준이라 볼 수 있다. 강우-유출모의를 위한 QPM신뢰도를 높이기 위하여 분위사상법(Quantile Mapping)을 이용하여 QPM모의에 존재할 수 있는 계통오차에 대한 추가적인 보정을 수행하였다. 수문학적 평가를 위하여는 장기연속유출모형인 SSARR모형을 기반으로 개발된 RRFS(Rainfall-Runoff Forecast System)을 이용하여 2006년 1월${\sim}$9월까지의 용담댐 유입량에 대하여 모의예측결과와 관측유입량 비교를 통한 검증을 수행하였다. 위 기간중 예측유입량의 RMSE(Root Mean Squared Error), COE(Sutcliffe Coefficient of Efficiency), MAE(Mean Absolute Error), $R^2$값은 각각 7.50, 0.68, 2.59, 0.69 값을 보이고 있다. 본 연구에서는 QPM에 의한 예측성의 향상 및 구축된 시스템에 의한 일강수량의 장기예측 가능성을 확인하였고, 향후 시스템을 현업에 활용하기 위해서 생산된 예측자료의 보다 장기적인 검증을 통한 시스템의 안정화가 필요할 것으로 사료된다.

• 환경영향평가
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• 제24권3호
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• pp.205-216
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• 2015

전 지구와 남한, 북한, 일본 지역을 중심으로 한 동북아시아 지역에 대한 기온, 강수량, 일사량의 미래 변화를 정량적으로 평가하기 위해 총 34개 GCM에 의해 작성된 CMIP5 기후변화 시나리오를 분석하였다. 그 결과 동북아시아 지역에서 전 지구 평균보다 기온과 강수량이 증가하는 것으로 예측되었다. 특히 RCP 8.5 시나리오의 2080년대 북한 지역에서는 비록 GCM 간 예측의 불확실성이 크지만 과거 30년(1971-2000년)에 비해 기온은 $5.1^{\circ}C$, 강수량은 18% 증가하는 것으로 예측되었다. 일사량의 경우 전 지구 평균 일사량은 RCP 2.6 시나리오를 제외한 모든 RCP 시나리오에서 대체로 시간이 경과할수록 감소하는 것으로 예측되었으나 동북아시아 지역에서는 대체로 시간이 경과할수록 운량 감소의 영향으로 일사량이 증가하는 것으로 예측되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.39-39
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• 2021

기상재해를 극소화하기 위해서는 그 원인이 되는 기상현상의 규모와 거동을 명확히 감시하고 분석하여 신뢰성 있는 예측정보가 제공되어야 한다. 최근 위험기상 발생빈도가 증가하여 초단기 및 위험기상 예보의 정확도 향상을 위한 고품질 레이더 정보 활용 연구가 활발하게 진행되고 있다. 레이더는 전자파를 이용하여 강우의 양과 분포, 이동특성을 관측하는 장비로써 우리나라는 초단기적 위험기상 대응능력 향상을 추진하기 위한 목적으로 첨단 성능의 이중편파레이더 관측망을 구축하고 있다. 국내 기상관측용 레이더는 기상예보(기상청), 홍수예보(환경부), 군 작전 기상지원(국방부) 등으로 각 기관이 개별적으로 설치운영 하고 있다. 본 연구에서는 관계부처에서 운영하고 있는 레이더의 합성장을 이용하여 강수장의 상관성을 기반으로 이류(advection) 특성을 도출하였다. 정확도 있는 이류특성을 도출하기 위하여 시간해상도는 10분을 적용하였으며 가우시안 필터링 기법을 적용하여 강수장 상관분석을 수행하였다. 호우와 태풍을 대상으로 강수장의 이류패턴을 추출하여 강수장의 이동방향 및 속도를 고려한 강수량 예측기법의 적용성을 평가하였다. 본 연구 결과는 격자형 강수예측정보를 제공하여 AI 홍수예보 및 수치예보 모델의 초기조건 입력 등에 활용되어 기후변동성에 따른 대국민 안전 실현을 확보하는데 기후변화 대응전략의 핵심기술로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 덧붙어, 4차 산업혁명에 따른 수문기상 빅 데이터(big data) 통합 플랫폼을 구축하여 고해상도 홍수대응 기술 및 GIS 및 모바일 시스템을 연계한 실시간 기후재해 예·경보가 가능할 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.18-18
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• 2017

우리나라뿐만 아니라 세계의 여러 국가에서 과거 발생 했던 강수의 통계적 특성에서 벗어나는 극치사상이 빈번 하게 관측되고 있다. 이와 같은 현상에 가장 큰 영향을 미치고 있는 요인중 하나로서 지구온난화가 원인으로 고려되고 있으며 실제 산업화 이후 온실가스의 증가와 더불어 극한 기상현상의 발생 빈도가 증가하였다. 우리나라는 과거 발생패턴과는 다른 극치 강우 사상이 빈번하게 관측되고 있으며 이로 인한 피해도 증가되고 있는 상황이다. 이러한 점에서 기존의 연구에서 개발한 계절강수량을 입력 자료로 하여 극치강수량을 추정할 수 있는 비정상성 Four - Parameter(4P)-Beta분포를 이용한 알고리즘을 본 연구에서는 기상인자를 이용하여 모형 내에서 계절강수량을 직접적으로 예측할 수 있는 알고리즘을 추가하여, 이를 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화 시킬 수 있는 모형으로 확장하고자 하며, 이를 통해 기상변동성을 다양한 시간규모에서 고려하기 위한 정보로 활용하고자 하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.27-27
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• 2017

신뢰성 있는 수개월 선행시간의 댐 유입량 예측은 가뭄 상황으로 진입하는 시점에서 효율적인 댐 운영을 위해 필수적이다. 최근 기후변화로 인한 강수량의 경년 및 계절 내 변동성이 증가됨에 따라서 기존의 과거 통계치를 이용한 댐 운영 의사결정은 많은 도전을 받고 있다. 최근 엘리뇨-남방진동(ENSO) 등의 전구기후지수와 지역수문기후와의 원격상관성을 활용하여 수개월 이후에 대한 수문조건을 통계적으로 예측하기 위한 연구가 시도되고 있다. 또한 매월 제공되는 역학적 예측모형으로부터 생산된 월단위 예측정보를 유량예측을 위한 유역모형에 활용하기 위하여 편이보정 및 상세화 기법이 개발되어 활용되고 있다. 본 연구에서는 댐 유입량 예측을 위해 SWAT 모형을 선정하였고 최장 6개월 선행 강수량 및 기온의 예측을 위해서 하이브리드 계절예측 시스템을 활용하였다. 이 시스템은 전지구역학적 예측모형의 자료를 편이보정을 거쳐 직접적으로 사용하는 단순 편이보정(Simple Bias Correction, SBC) 방법에 회귀모형을 이용하여 통계적인 방법으로 예측자료를 생산하는 전구기후지수 기반의 Climate Index Regression (CIR), 실시간 재분석자료 기반의 Observation-based Moving Window Regression (MWR-Obs), 역학적 예측모형의 예측자료 기반의 Moving Window Regression (MWR) 방법을 통합하여 사용하고 있다. 충주댐을 대상으로 우선 관측자료를 이용하여 SWAT 모형을 검 보정한 후, 관측기간에 대하여 하이브리드 시스템에 의한 예측 기상자료를 적용하여 모의된 댐 유입량과 관측 유입량과의 비교를 통해 예측성을 평가하였다. 본 연구는 다양한 기후정보를 활용하여 댐 유입량 예측에 있어서 예측성을 높이고자 시도되었으며, 도출된 결과는 향후 충주댐 운영에 유용한 정보를 제공할 수 있는 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권3호
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• pp.221-230
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• 2011

최근 우리나라뿐만 아니라 전 세계적으로 기후변화에 따른 국지성 호우의 증가로 피해가 증가하고 있고 그에 따른 대책으로 단기예보의 중요성이 높아지고 있다. 우리나라의 기상청에서는 전구 모형인 GDAPS와 지역 모델인 RDAPS를 이용하여 정량적 예보인 수치 예보를 하고 있다. RDAPS 모델을 이용하여 생성된 자료는 3시간의 누적 강수량으로 48시간에 대한 예측 자료를 12시간 간격으로 00UTC와 12UTC를 생성한다. 본 연구에서는 2005년의 RDAPS의 결과를 9가지의 경우에 대하여 일강수량으로 변환하였으며, 금강유역을 대상으로 면적평균강수량 (MAP)을 산정하였다. 또한, 기상청 강우관측소의 관측강우량과 절대상대오차평균 (AARE)을 산정하여 가장 정확한 변환의 방법을 제시하고 적용성을 검토하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.317-317
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• 2019

기상청에서는 시스템 이용자의 편의와 자료의 활용 증진을 위해 분리되어 있던 수문기상과 가뭄정보를 하나로 통합하여 '수문기상 가뭄정보 시스템(https://hydro.kma.go.kr)을 2017년 8월 1일부터 운영하고 있다. 본 시스템은 일반국민과 물관리 유관기관(회원)을 대상으로 관측, 수문기상 감시 예측, 기상 가뭄분석 전망으로 나눠 정보를 생산하여 서비스가 제공하고 있다. 수문기상 서비스는 관측 강수량(기상청, 유관기관), 기상청 위성 토양수분량 및 증발산량 자료와 레이더 관측 자료(Radar AWS Rainrate, RAR)를 GIS 기반 유역단위별(4대강권, 대권역, 중권역, 표준유역단위)로 관측 정보를 제공하며, UM(3km), 멀티모델앙상블, 레이더(MAPLE), 유역강수지수자료들로 예측 서비스를 제공하고 있다. 또한, 메타정보를 통해 유역별, 관측소별 상세조회가 가능하여 원하는 유역 또는 관측소를 선택 시 GIS지도에 위치가 표시되며 선택 지점의 정보를 손쉽게 확인할 수 있다. 가뭄 정보는 기상 가뭄 예보 정보와 가뭄 감시 정보를 제공하고 있다. 기상 가뭄 예보 정보는 매주 금요일에 발표되고 있는 기상 가뭄 예보 1개월 전망과 매월 10일경 관계부처(행정안전부, 기상청, 환경부, 농림축산식품부) 합동으로 발표하고 있는 가뭄 예 경보 3개월 전망자료를 제공하고 있으며, GIS 기반 행정구역 및 유역별로 나눠 여러 가지 가뭄지수(표준강수지수, 표준강수증발산지수, 강수평년비, 유효가뭄지수)를 활용하여 기상 가뭄 감시 정보를 제공하고 있다. 또한, 가뭄 감시 현황 정보는 다양한 형태(시계열, 가뭄지수 조회 및 다운로드, 분포도 비교)로도 확인할 수 있으며, 강수량분석 통계(누적 강수량, 강수량 순위, 무강수일수) 정보를 제공한다. 그 밖에 관측 자료(강수량 분포도, 토양수분량, 증발산량 등), 월별 언론모니터링 자료 등을 제공하고 있다. 향후 수문기상과 가뭄 재해에 선제적으로 대응하여 안정적인 물관리를 지원하고 자료의 신뢰도를 지속적으로 제고하여 우리나라에 맞는 수문기상 가뭄정보 시스템으로 거듭나도록 노력해 나갈 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.399-399
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• 2021

최근 전세계적으로 발생하고 있는 기후변화로 인해 가뭄, 홍수, 태풍 등 자연재해의 빈도가 증가하고 있다. 특히, 강수량의 변동성이 커지면서 가뭄과 홍수가 단기간에 번갈아 가며 발생하는 경우가 자주 발생하고 있다. 가뭄과 홍수가 짧은 기간 동안에 교차해서 발생하는 급변사상은 예측하기 어려우며, 갑작스럽게 중첩되는 재난으로 인명과 재산피해 뿐 아니라 생태계에까지 심각한 영향을 미칠 것이다. 본 연구에서는 일 강수량 자료를 바탕으로 표준가중평균강수지수(Standard Weighted Average Precipitation, SWAP)를 산정하고 한강 유역의 가뭄-홍수 급변사상에 대한 특성을 분석하였다. 1966년부터 2018년까지의 한강유역 중권역별 면적평균강수량과 가중치, 이전 강수량의 영향을 받는 일수를 바탕으로 SWAP를 산정하였다. SWAP 지수가 10일 연속 -1 미만일 때를 가뭄이라 정의하고, 이후 SWAP 지수가 7일 연속 0.5 이상이면 가뭄사상이 종료된다고 판정하였다. 또한 SWAP 지수가 10일 연속 +1 초과일 때를 홍수라고 정의하고, SWAP 지수가 7일 연속 -0.5 이하가 되면 홍수사상이 종료된다고 판정하였다. 가뭄-홍수 급변사상이란 가뭄의 종료시점과 홍수의 시작시점의 차이가 5일 이내일 경우에 해당한다. 급변사상의 전·후로 강수량이 얼마나 급격하게 차이 나는지를 판단하기 위하여 급변 시점 전·후 5일의 누적 SWAP 지수인 심각도 K(Severity)를 분석지표로 활용하였다. K를 통해 한강유역 가뭄-홍수 급변사상의 시·공간적 분포를 분석하고 미래의 급변사상의 발생가능성을 예측할 수 있다. 본 연구 결과, 한강 유역의 24개 중권역 중에서 18개의 중권역이 가뭄-홍수 급변사상의 심각도가 점점 상승하는 추세이고, 가장 심각도 상승폭이 높은 중권역은 홍천강(1014)으로 첫 사상인 1967년부터부터 2015년의 마지막 사상까지 약 55% 정도 상승하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.198-198
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• 2020

기후 내적 변동성(Climate Internal Variability, CIV)은 기후를 이해하는 데 중요한 역할을 하며 기후예측에 있어 주요 불확실성 원인들 중 하나이다. 본 연구는 다양한 이산화탄소 배출 시나리오에 대해 CIV와 기후학적 평균(Climatological Mean, CM)을 추정하는 것을 목표로 한다. 확률론적 날씨생성기(Stochastic Weather Generator)를 이용하여 국내 40개 기상 관측소에 대해, 30년에 해당하는 시단위 시계열 100개 앙상블을 생성하였다. CIV는 Detrend 방법과 Differenced 방법을 이용하여 추정되었으며, noise 계산값과 비교하였다. 그 결과, CIV 값과 noise 값들 사이의 correlation이 매우 높았으며, 제시된 방법론이 신뢰할 수 있음을 검증하였다. 국내 40개 지역에 적용하여 계산된 CIV와 CM의 주요 결과는 다음과 같다. (1) 국내의 대부분의 지역에 있어 평균적으로 CM과 CIV는 미래에 증가할 것이며, 그 증가 정도는 RCP 8.5의 경우와 먼 미래END(2071-2100년) 기간에서 더 커질 것이다; (2) CM과 CIV의 미래 변화의 특성은 강수의 특성 지수에 따라 다르다. 강수량의 양을 나타내는 3개의 지수(총 강수량, totPr, 일 최대 강수량, maxDa 및 시간당 최대 강수량, maxHr)와 강수량의 발생일수를 나타내는 지수(무강우 일수, nonPr)의 특성은 크게 다르다. (3) CIV와 CM의 변화 요인들 사이의 관계를 조사하면 maxDa와 maxHr에 대해서는 그들 사이에 높은 상관관계가 있지만 다른 지수에는 그렇지 않다. (4) 국내에서 CIV 값이 공간적으로 변동성이 큰 경우는 계절적으로 여름이며, 이는 totPr 및 maxDa에서만 유효하다. 시단위 시계열 앙상블을 생성하여 추정된 기후내적변동성 정보는 기후 변화의 영향을 평가하고 적절한 적응 및 대응 전략을 개발하는 데 도움이 될 것이다.