• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.104-104
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• 2020

강수량은 수문 순환의 결정적인 연결 고리이며 공간적, 시간적 변화는 매우 크며, 또한 전 세계적인 범위의 강수량 자료는 지구상의 수문 순환에 대한 이해와 날씨 및 기후 예측을 위해 필요하다. 그리고 지역적 강수량에 대한 지식은 사회 복지에 필수적이다. 지상에 있는 강우관소에서 관측된 강우는 본질적으로 강우의 공간적 불균일성을 반영하기 어려우며, 관측 주기가 하루 이상으로 긴 경우에는 홍수와 연계한 생태-수문학 연구에 적용하는데 한계가 있다. 또한, 지상계측 방법은 해양, 극지방 및 산악지역의 강수량을 관찰하는데 어려움이 있다. 이에 반하여 원격탐사 기술은 지구 강수를 관찰하는데 많은 도움을 주는 기술로 인식되고 있다. 위성자료를 이용한 강우 추정은 지상 강우관측소 및 기상레이더와 비교하여 광역적 공간범위를 대상으로 하며, 지속적이고 균일한 강우를 생산한다는 장점을 갖고 있다(Hong et al. 2016). 위성강우 자료는 일반적으로 전 세계 강수량에 대한 지식과 글로벌 수문순환에 대한 연구를 촉진하고 있으며, 특히, 동아시아, 동남아시아, 아프리카 등지에는 수문학적 미계측 지역이 많기 때문에 위성강우 자료를 이용한 강수량 평가에 대한 연구가 다수 진행되고 있다(Hoscilo et al., 2015; Dembélé et al., 2016; Dandridge et al., 2019; Kim et al., 2019; Yuan et al., 2019). 본 연구는 위성으로부터 유도된 강수자료 중 NASA의 IMERG, NOAA의 CMORPH, 그리고 일본 JAXA의 GSMaP의 위성강우자료와 국내의 ASOS 시간강우자료의 비교를 통해 위성강우의 정확도를 평가하는 것을 목적으로 하고 있다. 분석 결과 총강우에 대한 편이는 그림 1에서 보는바와 같이 CMORPH가 가장 작고 가장 최근에 제공되기 시작한 IMERG 강수자료가 가장 큰 것으로 분석되었다. 지상계측강우와의 상관계수는 1시간 및 3시간의 시간해상도에서 2019년 18호 태풍 미탁(Mitak)의 경우 IMERG 및 GSMaP 각각 0.63 및 0.60와 0.73 및 0.70으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.203-208
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• 2004

NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)는 식생의 건강상태 및 농작물 생산량 추정등에 효과적인 식생지수로, 20년 이상 축적된 MOAA NDVI data의 경우, 식생의 시기적, 계절적 변화탐지가 가능해져 이를 바탕으로 한 가뭄지수들이 개발되어 가뭄 모니터링에 사용되어지고 있다 지난 2001년, 한반도는 기상관측 이래 90년만의 강수량 최저치를 기록하여 전국적인 대 가뭄의 피해를 입었으며, 특히 북한은 유엔이 선정한 가뭄에 가장 취약한 국가로 그로 인한 식량난이 더욱 악화되고 있어 가뭄에 대한 정보는 필수적이라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 1994～2002년의 식물 생장기(growing season : 3～10월)동안 NDVI 10일 최대값 합성영상 (10-day maximum composite data)을 사용하여 남북한으로 나누어진 한반도를 대상으로 각각의 식생현황을 파악 및 비교하고, 산림, 농지, 도시지역별로 NDVI와 가뭄의 주원인인 강수량과의 상관관계로 그 효용성을 분석하였다. 그 결과, NDVI는 1～2개월 전 강수량의 영향이 가장 컸으며, 특히 농지지역에서의 상관계수가 높게 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.276-276
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• 2012

일반적으로 기후변화영향에 관한 연구수행을 위해 전지구기후모형(GCM; Global Climate Model)이 사용되고 있다. 하지만 GCM은 공간해상도(Spatial resolution)가 거칠기 때문에 수문학 분야에서 주로 사용되는 유역규모의 지역적인 스케일특성과 물리적 특징을 표현하는데 한계가 있다. 또한 GCM 기후변수들 중 강수량의 경우 한반도 지역의 6월과 10월 사이에 연강수량의 67% 이상이 집중되는 계절성을 반영하지 못하고 있으며, 높은 불확실성을 보이고 있다. 본 연구에서는 GCM 기반의 다지점 인공신경망기법을 적용한 상세화(Downscaling)를 실시하였다. GCM의 24개 2D변수에 대한 주성분분석을 실시하여 신경망의 학습인자로 사용하였으며, 학습, 검증 및 예측기간은 각각 1981~1995년, 1996~2000년, 2011~2100년으로 A1B 시나리오를 대상으로 상세화를 실시하였다. 또한, 여름철 태풍사상을 모의하기 위한 Stochastic Typhoon Simulation기법과 Baseline과 Projection 사이의 강수량 보정을 위한 Dynamic Quantile Mapping 기법을 적용하여, 강수량의 불확실성을 최소화 하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.21-21
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• 2015

가뭄은 다른 어떤 기상재해보다 광범위하고 긴 시간에 걸쳐 큰 피해를 초래할 뿐만 아니라 많은 변수들이 복합적으로 작용하여 발생한다. 가뭄에 의한 피해를 최소화하기 위해서는 중, 장기적인 가뭄의 예측이 필요하며, 가뭄을 예측한다는 것은 가뭄의 발생 원인을 정확히 이해하는데서 시작할 수 있다. 통계적 모형기반의 한계를 극복하기 위한 방법으로서 가뭄의 발생원인을 규명하여 가뭄예측에 활용하는 연구가 시도되고 있으며, 그중 하나의 시도로서 광범위한 지역에 걸쳐서 나타나는 대기순환이 지역별 강수량에 미치는 영향을 분석함으로써 가뭄과의 상관관계를 규명하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 한반도 봄 가뭄에 대한 발생 원인과 예측 가능성을 진단하기 위하여 서울, 대전, 광주 및 밀양관측소의 강수량과 북반구 대기순환 패턴과의 상관분석을 실시하였으며, 동시상관 및 지연상관 패턴에 의한 한반도 가뭄의 시공간적 변화특성을 분석함으로써 대기패턴에 의한 한반도 가뭄과의 원격상관을 분석하여 가뭄을 예측할 수 있는 인자로서의 활용가능성에 대해서 분석하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.81-81
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• 2022

서북태평양은 전세계적으로 태풍이 가장 많이 발생하는 해양 지역 중 하나이다. 태풍이 몰고 온 강풍과 폭우, 폭풍해일 등은 우리 사회경제와 환태평양 국가의 신변안전에 심각한 위협이 되고 있다.특히 내륙으로 진입하는 수백킬로의 영향을 미치는 만큼 넓은 지역에 걸쳐 강우량이 발생하고, 집중강수 기간이 짧아 산사태 등 자연재해로 많은 인명피해가 발생한다. 이러한 피해를 줄이기 위해서는 태풍의 활동특성을 잘 파악하고 태풍에 의한 강수량 예측 연구가 재해예방과 재난저감을 위해 필요하다. 그러나 현재기술에서 태풍이 몰고 온 강수의 정확한 양적 예측은 여전히 어려운 문제이며, 해결해야 할 큰 도전과제이다. 본 연구에서는 태풍별 강수량 상관관계를 분석하고, 서북태평양의 역사적 태풍의 궤도와 강도를 고려해 태풍으로 인한 강수량을 예측하는 통계적 방법을 적용한 결과를 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.948-948
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• 2012

합천댐유역에 대한 기후변화에 따른 수문학적 영향을 정량적으로 분석하기 위해, 기상청에서 제공하는 공간해상도 27km의 MM5 RCM(Regional Climate Model)을 사용하였다. RCM의 기상변수들은 공간적 스케일의 상이성과 RCM 기후변수들의 불확실성 때문에 유출모형인 SWAT의 입력자료로 사용하기에는 어려움이 있다. 특히, RCM 변수들 중 강수량의 경우 한반도 지역의 6월과 10월 사이에 연강수량의 67%이상이 집중되는 계절성을 반영하지 못하고 있는 실정이기 때문에 국내 유역의 유출량 산정에 사용하기 위해서는 지역적 상세화(Downscaling)가 필요하다. 본 연구에서는 RCM 기후변수에 내포된 공간적 스케일의 상이성과 불확실성을 최소화하기 위해 강우관측소 지점을 단위로 한 다지점 인공신경망 기법을 적용하여 강수량, 습도, 최고기온 및 최저기온에 대한 상세화를 실시하였다. 강수의 경우 여름철 태풍사상을 모의하기 위한 Stochastic Typhoon Simulation기법과 Baseline(1991~2010)과 Projection(2011~2100) 사이의 강수량 보정을 위한 Dynamic Quantile Mapping 기법을 적용하여, 강수량의 불확실성을 최소화 하고자 하였다. 상세화된 기후자료를 이용한 SWAT 모형의 일(Daily) 단위 강우-유출 모의결과를 2011~2040년, 2041~2070년, 2071~2100년으로 구분하여 추세분석을 실시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.123-123
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• 2019

최근 기후변화로 인해 중국, 한국, 일본, 몽골 등을 포함한 동아시아 지역은 태풍, 가뭄, 홍수와 같은 자연재해의 발생 빈도가 증가하고 있는 추세이다. 중국의 경우 2017년 극심한 가뭄으로 1,850만 (ha)의 농작물 피해가 발생하였으며, 몽골 또한 2017년 4월 이후 극심한 가뭄으로 사막화가 급속도로 진행되고 있다. 위성 기반의 강우 자료는 공간과 시간 해상도가 높아짐에 따라 지상관측소 강수량 자료의 대체 수단으로 이용되고 있다. 본 연구에서는 Climate Hazards Groups InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR), Global Precipitation Climatology Centre (GPCC) 강우 위성 자료를 활용하여 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)를 산정하였다. 시간 해상도는 월별 영상을 기준으로 2008년부터 2017년까지 지난 10년간의 데이터를 이용하였으며, 각각 격자가 다른 위성영상을 기존 기상관측소와 비교하였다. 피어슨 상관계수 (Pearson Correlation Coefficient, R)를 활용하여 강우 위성 영상과 지상관측소의 상관관계를 분석하고, 평균절대오차 (Mean Absolute Error, MAE), 평균제곱근오차 (Root Mean Square Error, RMSE)를 통해 통계적으로 정확도를 분석하였다. 인공위성 강수량 자료는 미계측 지역이 많은 곳이나 측정이 불가능한 지역에 효율성 측면에서 중요한 이점을 제공할 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.9
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• pp.647-655
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• 2019

Although problems such as river management and flood control have occurred continuously in the Imjin and Bukhan river basin, which are shared by South and North Korea, efforts to manage the basin have not been carried out consistently due to limited cooperation. As the magnitude and frequency of hydrologic phenomena are changing due to global climate change, it is necessary to prepare countermeasures for the rainfall variation in the shared river basin area. Therefore, this study was aimed to project future changes in extreme precipitation in South-North Korea shared river basin by applying 13 Global Climate Models (GCM). Results showed that the probability rainfall compared to the reference period (1981-2005) of the shared river basin increased in the future periods of 2011-2040, 2041-2070 and 2071-2100 under the Representative Concentration Pathways (RCP)4.5 and RCP8.5 scenarios. In addition, the rainfall frequency over the 20-year return period was increased in all periods except for the future periods of 2041-2070 and 2071-2100 under the RCP4.5 scenario. The extreme precipitation in the shared river basin has increased both in magnitude and frequency, and it is expected that the region will have a significant impact from climate change.

• Journal of Environmental Impact Assessment
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• v.24 no.3
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• pp.205-216
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• 2015

The CMIP5 climate change scenarios from 34 GCMs were analyzed to quantitatively assess future changes in temperature, precipitation, and solar radiation against the global region and the Northeast Asia region with a focus on South Korea, North Korea, or Japan. The resulting projection revealed that the Northeast Asia region is subjected to more increase in temperature and precipitation than the global means for both. In particular, temperature and precipitation in North Korea were projected to increase about $5.1^{\circ}C$ and 18%, respectively under the RCP 8.5 scenario, as compared to the historical means for 30 years (1971-2000), although a large uncertainty still exists among GCMs. For solar radiation, global mean solar radiation was predicted to decrease with time in all RCP scenarios except for the RCP 2.6 scenario. On the contrary, it was predicted that the amount of solar radiation in the Northeast Asia increases in the future period.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.34 no.4
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• pp.335-345
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• 2001

The objective of this research is to analyze the hydrological environment changes in Daechung Dam Basin due to the global warming. GCM simulation results are used to predict the possible changes in precipitation and temperature. The changes of potential evapotranspiration, soil moisture and runoff due to the changes of precipitation and temperature are analyzed using a conceptual water balance model. From the simulation results using the water balance model for lx$CO_2$ and 2x$CO_2$ situations, it has been found that the runoff would decrease in Winter, but increase in Summer and Fall due to the global warming. Therefore, it is predicted that the frequency of drought and flood occurrences in Daechung Dam Basin would be increased in 2x$CO_2$ condition.