• Journal of Wetlands Research
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• v.21 no.spc
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• pp.149-156
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• 2019

Assessing the hydrological safety of existing dams against climate change and providing appropriate adaptation measures are important in terms of sustainable water supply and management. Korean major dams ensure their safety through periodic inspections and maintenance according to 'Special Act on the safety control and maintenance of establishments'. Especially when performing a full safety examination, principal engineer must assess the hydrological safety and prepare for potential risks. This study employed future probable maximum precipitation (PMP) estimated using outputs of regional climate models based on RCP4.5 and RCP8.5 greenhouse-gas emission scenarios to assess climate change impact on existing dam's future hydrological safety. The analysis period was selected from 2011 to 2040, from 2041 to 2070, and from 2071 to 2100. Evaluating the potential risk based on the future probable maximum flood (PMF) for four major dams (A, B, C, I) showed that climate change could induce increasing the overflow risk on three dams (A, B, I), although there are small differences depending on the RCP scenarios and the analysis periods. Our results suggested that dam managers should consider both non-structural measures and structural measures to adapt to the expected climate change.

• Spatial Information Research
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• v.20 no.3
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• pp.39-50
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• 2012

The objective of this study is the quantitative analysis of climate change effects by performing several statistical analyses with hydrometeorological data sets for past 30 years in Geum river watershed. Temperature, precipitation, relative humidity data sets were collected from eight observation stations for 37 years(1973~2009) in Geum river watershed. River level data was collected from Gongju and Gyuam gauge stations for 36 years(1973~2008) considering rating curve credibility problems and future long-term runoff modeling. Annual and seasonal year-to-year variation of hydrometeorological components were analyzed by calculating the average, standard deviation, skewness, and coefficient of variation. The results show precipitation has the strongest variability. Run test, Turning point test, and Anderson Exact test were performed to check if there is randomness in the data sets. Temperature and precipitation data have randomness and relative humidity and river level data have regularity. Groundwater level data has both aspects(randomness and regularity). Linear regression and Mann-Kendal test were performed for trend test. Temperature is increasing yearly and seasonally and precipitation is increasing in summer. Relative humidity is obviously decreasing. The results of this study can be used for the evaluation of the effects of climate change on water resources and the establishment of future water resources management technique development plan.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.15 no.1
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• pp.64-75
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• 2012

To predict the future distribution of forest vegetation, the present forest stand distributions of South Korea were represented by multinomial logit model with the following environmental variables: summer average precipitation, the coldest month average temperature, elevation, degree of base saturation, and soil organic matter. The future forest community was predicted by applying the MIROC3.2 hires A1B scenario. The future climate data were downscaled by statistically method. The coldest month average temperature increased $4.4^{\circ}C$, $6.0^{\circ}C$, and $9.4^{\circ}C$, and 3 months average precipitation changed -1.2%, 5.7%, and 5.3% for 2020s, 2050s, and 2080s respectively. For the projected summer precipitation and the coldest temperature, the future deciduous and mixed forests in the study area increased 56.9% and 8.3% and the coniferous forest decreased 11.2% in 2080s based on present.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.179-183
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• 2009

본 연구에서는 GCM 기후변화 전망 시나리오를 이용하여 유역단위의 기후변화를 추정하였다. 원시 GCM 시나리오를 지역화 시키기 위해서 인공신경망 모형을 사용하였다. GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수는 인공신경망의 잠재적 예측인자로 사용되었으며, AWS에서 관측된 강수량과 온도는 예측변수로 사용되었다. 원시 GCM 데이터는 CCCma(Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 인공신경망 학습과정에서 사용된 기준시나리오(reference scenario)자료의 기간은 1997년부터 2000년까지의 데이터를 사용하였다. 인공신경망을 학습을 통하여 결정된 각 층사이의 가중치를 이용하여 이산화탄소 배출농도를 가정하여 생성된 CGCM3.1/T63 SRES B1 기후변화시나리오(project scenario)를 인공신경망의 입력값으로 하여 미래의 기온과 강수변화를 전망하였다. 신경망의 학습효과를 높이기 위하여 기온과 강수에 대한 평균 및 누적기간을 각각 일단위와 월단위로 설정하였다. 본 연구에서 사용된 인공신경망은 3층 퍼셉트론(다층 퍼셉트론)을 사용하였으며, 학습방법으로는 역전파알고리즘(back-propagation algorithm)을 이용하였다. 민감도분석을 통하여 선택된 예측인자는 소양강댐유역(1011, 1012소유역)에서의 인공신경망 예측인자로 활용되었으며, 2001년부터 2100년까지의 일 평균온도와 일 강수량의 변화경향을 추정하였다. 1011유역, 1012유역에서는 여름철의 온도변화경향이 겨울철에 비하여 높게 나타났다. 일 평균온도의 통계분석 결과 평균예측오차가 가장 적게 나타나는 지역은 1001유역으로 -0.08로 평균예측오차가 가장 적게 나타났으며, 인공신경망기법을 이용하여 스케일 상세화된 일 평균온도와 관측된 일 평균온도가 얼마나 잘 일치하는지를 확인할 수 있는 1012유역에서 CORR이 0.74로 가장 높게 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1058-1062
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• 2008

지구 온난화에 의한 대기 순환의 변화와 이에 따른 수증기 수송 및 강수량의 변화는 전지구 및 지역적인 수문환경의 변화를 초래하므로 장기적인 차원의 수자원 계획 수립에는 반드시 기후 변화에 따른 영향이 제대로 반영되어야 한다. 그러나 개별 모델이 사용하는 역학과정과 물리과정의 모수화 및 분해능이 다르고 이에 따른 모의 결과도 다르게 나타나는 등의 상당한 불확실성이 내재되어 있다. 따라서 본 연구에서는 기후변화에 관한 정부간 패널인 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에 참여한 대기해양결합 대순환모델(AOGCMs)이 온실가스 배출 시나리오를 바탕으로 생산한 기온과 강수의 불확실성을 동아시아에 대해 평가하고 이를 바탕으로 미래 기후를 전망하였다. 국립기상연구소 ECHO-G/S 모델과 IPCC 23개 모델의 배출 시나리오(Special Report on Emissions Scenarios, SRES) 자료는 20세기(1900-1999년)와 21세기(2000-2099년)의 200년 동안이고, 관측자료는 영국 CRU(Climate Research Unit) 월평균 2m 기온의 30년(1961-1990년) 평균값과 CMAP 월 평균 강수량의 21년간(1979-1990년) 평균값을 이용하였다. 동아시아지역 기온과 강수의 불확실성을 평가하기 위해서 모델과 관측간 편이, 평균제곱근오차(RMSE) 등의 통계적인 방법을 사용하였다. 동아시아 지역의 연평균 기온은 대체로 모델의 기온이 관측보다 적게 모의되는 음의 편이를 나타내고, 강수는 모델이 관측보다 더 크게 모의 되는 양의 편이를 나타냈다. 계절적으로는 여름철 강수와 봄철 기온의 편이가 크게 나타났다. 연평균 및 겨울철 강수와 기온의 RMSE는 비례하는데 이는 기온 모의성능이 좋은 모델이 강수 모의성능도 좋게 나타나는 것을 의미한다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.31 no.2B
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• pp.129-146
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• 2011

Characterization the regional impact of the variability of summer extreme precipitation and the rain days over several thresholds (i.e. 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70 and 80 mm/day) in South Korea was performed using daily precipitation data of 59 weather stations operated by Korean Meteorological Administration (KMA). To consider the local features of weather stations, we characterized the variability according to the difference of elevations, latitudes, longitudes, river basins, inland or shore area, and the ratio of urbanization. The results showed that the summer extreme precipitation is sensible to the geographical effect which is similar to that of the annual precipitation. Rain days over thresholds have increased during 1973-2009 while the annual rain days have decreased. This indicate that the concentration of precipitation in summer season will be intensified in the future. Increase of summer precipitation amount and number of extreme rain days is higher in inland area, urbanized area, and Han-River basin than that of shore area, unurbanized area, and the other river basins respectively.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.49-49
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• 2018

라오스의 Houay Pano 유역은 상업적 조림으로 인해 2011년부터 2013년까지 급속한 토지이용 변화를 겪어왔다. 본 연구는 이러한 토지이용변화가 박테리아 거동에 어떠한 영향을 주는지 이해하기 위해 Soil and Water Assessment Tool (SWAT) 모형을 활용한 박테리아 거동 모델링을 수행하였다. SWAT 모형은 수치 표고 모델, 토양 특성, 토지 이용 등의 정보를 종합하여, 유역 내수량 및 수질의 변화를 모의할 수 있는 모형으로, 본 연구는 대표적인 분원성 지표 세균 (Fecal Indicator Bacteria)인 대장균 (Escheichia coli, E. coli)을 대상으로 모델링을 수행하였다. SWAT 모형은 지표면 위 박테리아를 1)식물 위, 2)토양 용액상, 3)토양 입자상으로 구분하여 모의한다. 각 상태로 분할된 박테리아는 소멸 (die-off), 씻김 (wash-off), 침투, 표면 유출을 통한 수계로의 이동 등의 단계를 통하여 유역 내에서 거동한다. 본 연구는 서로 다른 기후의 영향을 배제하기 위해 각 토지이용 시나리오를 (2011, 2012, 2013) 실제 기후 조건과 동일 기후(2011-2013 평균) 조건으로 분류하여 분석하였다. 실제 기후 조건에서 SWAT 모형은 표면 유출, 토사 유출, E. coli 거동에 대해 2011년부터 2012년까지 감소, 2012년부터 2013년까지 증가로 모두 동일한 양상을 모의하였다. 이는 강수량의 양상과 동일한 것으로, 강수량이 표면 유출의 양을 결정하고, 달라진 표면 유출에 따라 토사 유출과 E. coli 거동이 결정되기 때문이다. 하지만 동일 기후 조건에서는, E. coli 거동 동인인 표면 유출과 토사 유출이 비교적 일정해짐에 따라, 각 상태로 분할된 박테리아의 초기 부하량값이 E. coli 거동을 결정하는 주된 요인임을 확인 할 수 있었다. 따라서 초기 부하량 분할에 활용되는 엽면적 지수 (Leaf Area Index)와 분배계수 (BACTKDDB)의 정확도가 요구된다. 추가적으로 본 연구는 박테리아의 유입원인 비료 모델링과, LAI를 활용한 박테리아 초기 부하량 산정, 토양 특성 변수와 토지 이용 변수의 분리, 지하수를 통한 박테리아 거동 등을 중심으로 SWAT 모형의 한계점과 개선점을 제시하였으며, 본 연구 결과는 토지이용변화가 박테리아 거동에 주는 영향을 모형적으로 이해하고, 또한 추후 박테리아 모델링 개발에 도움을 줄 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.25-25
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• 2018

본 연구는 충주댐을 대상으로 기후변화에 따른 미래 댐운영에 미치는 영향을 평가하기 위하여 연구 목적에 접합한 GCM 및 상세화 기법 선정을 위한 절차를 적용함으로써 사용자 중심의 기후변화 시나리오 상세화 자료가 유입량의 재현성 평가에 미치는 영향을 분석하였다. 우선 편이보정 전의 29개 원시 GCM에 대한 강수량 및 기온의 순단위 시 공간적 재현성 평가를 통해서 상위 16개 GCM을 선정하였다. 이후 상세화 기법을 선정하기 위해서 유입량 전망에 중요하다고 판단되는 총강수량(prcptot) 및 일최대강수량 (rx1day)을 기후지수(Climate Indices)로 선정하였다. 상세화 기법은 과거기간의 재현성이 평가, 미래기간 시그널 왜곡도 평가, 공간상관성에 대한 재현성 평가를 통해 SQM 기법을 선정하였다. 제한적인 기후변화 전망 자료를 고려하여 과거 30년 기간에 대한 모의결과 월단위 모형효율지수(ME) 및 결정계수 ($R^2$)는 모두 0.92로 만족할 만한 결과를 보여 주었다. GCM 선정에 따른 오차는 원시 GCM을 통해 선정된 16개 GCM을 사용한 경우 유입량 재현성 평가에 있어 가장 좋은 결과를 보였다. 전체적으로 상세화 자료를 유역 모델링에 활용하는 경우 GCM의 선정보다는 상세화 기법의 선정이 전체적인 재현성 평가에 있어서 중요한 것으로 나타났다. 미래기간에 대한 평균 유입량 전망은 모든 RCP 시나리오에서 근 미래 보다는 중간 및 먼 미래 기간 동안에 유입량이 증가하는 경향을 보였다. 또한 모든 미래 기간에 대해여 RCP 8.5 시나리오가 RCP 4.5 시나리오와 비교하여 유입량의 증가가 높을 것으로 전망되었다. 홍수 관리측면에서 중요한 일 최대 유입량의 미래 변동은 평균 유입량과 비교하여 최대 두 배 이상의 높은 변화율을 보였다. 댐운영 측면에서는 연간 총 유입량의 변화보다 시기별 유입량의 변동 특성을 이해하는 것이 중요하며, 평균 유입량 및 일단위 최대 유입량 모두 근 미래 기간에 대해서는 RCP 시나리오 모두 7월 및 8월을 중심으로 유입량이 증가하는 경향을 보였다. 반면 중간 미래에서 먼 미래로 갈수록 평균 및 일단위 최대 유입량 모두 전체 기간에 걸쳐 증가하는 경향을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.24-24
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• 2018

최근 10년간 우리나라에 빈번하게 발생한 가뭄 가운데 2014년과 2015년에 발생한 가장 극심한 가뭄으로 금강유역은 평년의 84.4%의 강수량을 기록하였고, 특히 2015년 6월부터 9월까지의 강수량은 343.1 mm로 평년 대비 38.3% 수준에 머물렀다. 금강유역 내에 위치한 보령댐은 충남 서부지역 8개 시 군에 생활용수와 공업용수를 공급하고 있는 중요한 수원으로 현재 심각한 물 부족으로 저수율이 30%를 밑돌고 있어 대상지역의 현재 및 장래 물 부족 대책이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 보령댐 유역($297.4km^2$)을 대상으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모델과 GCM(General Circulation Model) 기후변화 시나리오를 활용하여 극한 기후변화 사상이 반영된 보령댐의 내한능력을 평가하고자 하였다. 유역의 물수지 분석을 위해 보령댐 유역을 대상으로 기상자료, 보령댐 운영자료를 수집하였으며. SWAT 모형의 신뢰성 있는 유출량 보정을 위해 보령댐의 실측 방류량을 이용하여 댐 운영모의를 고려하였고 유입량 및 방류량 자료를 활용하여 모형의 보정(2005~2009)과 검증(2010~2017)을 실시하였다. 기후변화에 따른 내 저수지 내한능력평가를 위해 APCC의 26개 CMIP5 GCM 자료 중 RCP(Representative Concentration Pathway) 4.5와 RCP 8.5 시나리오 특성을 분석하여 극한 기후 시나리오를 선정하여 Historical 기간(1980~2017)과 미래 기간(2000~2099)을 대상으로 극한 기후변화 사상에 따른 보령댐 유역의 내한능력을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.285-285
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• 2021

급격한 기후변화의 영향으로 강수량은 증가하는 반면 강수일수는 점차 감소하며, 지속적인 도시화로 인해 불투수 면적이 증가하여 침투량은 감소하고 우수 유출량은 증가하고 있다. 이러한 우수 유출량의 증가로 인한 홍수피해에 대한 대책으로 분산형 유출저감 시설인 저영향개발(LID)이 해결방안으로 제시되고 있다. 기존연구에서는 대부분 LID 시설별 우수 유출 저감 효과를 분석하거나, LID 시설의 설치 비율과 강우빈도를 다양하게 적용하여 유출량과 침투량 등을 분석하였다. 그러나 기후변화로 인하여 미래 호우 패턴은 과거와는 다를 것으로 예상되므로 장기적인 측면에서 기후변화 시나리오에 따른 분석을 수행할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 대표농도경로(RCP)에 따른 기후변화를 반영한 미래 호우사상에 대하여 LID 적용 면적 대비 최고의 효율을 나타낼 수 있는 LID 적용 비율을 산정하였다. 이를 위해 빈번하게 침수피해가 발생하는 동대문구에 위치한 용두빗물펌프장 유역을 선정하였으며, 다양한 LID 기법 중 설치가 용이한 투수성 포장과 옥상녹화, 그리고 도로와 단지에 적용성이 높고 저류기능과 여과기능 등이 있는 식생 체류지를 대상 LID 기법으로 선정하였다. 과거와 미래의 대표 호우사상에 대한 유출량을 SWMM으로 산정한 결과, 강수량은 110.5 mm에서 319.42 mm로 증가하였고, 지표 유출량은 87.346 mm에서 294.63 mm로 증가하였다. 그리고 LID 기법 중 세 가지를 모두 적용한 경우 지표면 유출량이 294.63 mm에서 100.3 mm로 가장 큰 폭으로 감소하였다. 또한 저감 효율이 가장 좋은 설치 면적 비율을 도출하기 위하여 다양한 LID 설치면적 비율에 대한 분석을 하였으며, 유역전체면적대비 적용면적비에 따른 우수유출 저감율을 저감효율로 정의한 결과, LID 설치비율이 60%인 경우가 지표 유출량은 1.37, 저류량은 0.50으로 가장 큰 효율이 나타났다.