• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.55-57
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• 1998

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 2005.02a
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• pp.263-265
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• 2005

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.431-431
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• 2022

Rainfall Erosivity는 "강우침식인자"로 불리고 있지만, 호우사상이 토양침식을 일으킬 수 있는 잠재적인 가식성 인자로서 "강우가식성 지표"로 부르는 것이 타당하다. 본 연구의 목적은 연평균 강수량을 이용하여 연평균 강우가식성 지표를 추정하는 전국 단위 경험식을 개발하는 것이다. 기존에 학계에 보고된 경험식은 1971 ~ 1999년 기간의 31개 지점으로부터 도출된 경험식이 있으나, 2000년대 이후의 강우사상을 포함하고 있지 않다. 이에 본 연구에서는 1981 ~ 2020년 기간의 60개 지점에 대한 기상청 강우자료를 이용하였으며 선행연구자들이 각각 산정한 연평균 강우침식인자를 토대로 새로운 강우침식인자 추정식을 개발하였다. 또한, 역거리 방법으로 등강우침식도를 작성하여 1981 ~ 1990년, 1991 ~ 2000, 2001 ~ 2010년, 2011 ~2020년의 각 10년 주기별 강우침식인자의 지역별 분포를 비교하였다. 연구 결과 국지성 집중호우로 인해 연평균 강우가식성 지표값의 지역별 편차가 심하게 나타나는 것을 알 수 있었다.

• Journal of the Speleological Society of Korea
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• v.54
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• pp.9-20
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• 1998

자연광물자원의 채광으로 조성되거나 자연적으로 생겨난 동굴은 사람들이 평소에 경험할 수 없는 신비한 체험을 제공할 수 있는 관광자원으로도 활용될 수 있다. 현재 우리나라에 있는 동굴의 수는 260개소에 달한다. 그 중에서 천연기념물로 지정된 동굴이 12개소, 지방기념물로 지정된 동굴이 29개소이며, 나머지 219개소의 동굴은 미지정 상태로 남아있다. 이에 따라 본 연구에서는 경북지역을 사례로 하여 동굴의 관광적 특성을 살펴보았다. 경북지역에는 천연기넘물 1개소, 지방기념물 2개소, 특수동굴 2개소, 기타동굴 13개소 등 18개소의 동굴이 분포하고 있다. 18개소의 동굴중 개방 동굴은 울진에 있는 성류굴이 유일하며, 동굴의 지역별 분포를 보면 문경에 절반에 해당하는 동굴이 분포하고 있는데 이것은 문경이 다른 지역과 달리 석회암과 무연탄이 많이 분포하여 예전부터 시멘트공장과 연탄공장이 발달한 것에서 그 연유를 찾을 수 있다. 봉화에 4개소가 있으며, 울진에 2개소, 경주, 영주, 안동 등에 각각 1개소씩 분포하고 있다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.16 no.1
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• pp.37-45
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• 2000

Since being launched for ocean observing in 1997, the SeaWiFS sensor has supplied data on ocean chlorophyll distribution and environmental conditions of the atmosphere. Until now, a lot of SeaWiFS data have been archived and utilized for ocean monitoring and land observation. The SeaWiFS sensor has 1km spatial resolution, therefore, it is difficult to obtain data at the coastal zone. Since atmospheric correction algorithms at the coastal area have not been confirmed for chlorophyll algorithm, the ocean color data analysis for coastal zone is not common. In particular, domestic coastal areas have high suspended sediments concentrations and higher absorption influence of colored dissolved organic matter (CDOM), released from in-land, than open-sea. Thus, a useful algorithm for analysis of chlorophyll distribution in domestic coastal areas has not been developed. In this study, empirical algorithms, using data from the ocean color sensor, were developed for monitoring of chlorophyll distribution of coastal areas. In the process of the development of the algorithms, we can find that the red band (665nm) should be used for analyzing of domestic coastal areas near the Yellow Sea.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1829-1833
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• 2007

최근 강우-유출 모형은 유역의 지형적, 물리적 상황을 최대한 반영한 입력자료를 이용할 수 있고, 최종 유출지점에서의 해석 결과뿐만 아니라 해석하고자 하는 유역내의 시간적, 공간적 수문 요소 분포 특성을 이해할 수 있도록 물리적 이론에 기초한 분포형 수문모형을 개발하고 지속 발전시키고 있다. 분포형 수문모형은 집중형 수문모형에 비해 매개변수 갯수를 현저히 줄일 뿐만 아니라 실지 지형자료에 입각한 매개변수 선정이 가능하다. 분포형 지형자료와 강우자료로부터 추정된 초기 매개변수의 값에 의한 모의가 매개변수가 개념적, 경험적 의미가 큰 집중형 모형에 비해 정확하기 때문에 미세한 매개변수의 조정만으로도 유역의 유출량을 모의할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 여러 가지 장점을 지닌 분포형 수문모형이 유역크기가 작고, 시간 공간적으로 지형입력자료의 변동성이 작은 도시하천 소배수구역에서의 모의 효율성 및 적용성을 평가하였다. 레이더강우를 이용한 분포형 수문모형으로서 미국 University of Oklahoma에서 개발한 $Vflo^{TM}$을 사용하여 중랑천 유역의 3개 소배수구역(월계1 배수구역, 군자 배수구역, 어린이대공원 배수구역)에서 유출 모의를 수행하였다. 각 소배수구역 특성별 모의 결과 비교, 분석을 수행하였다. 이를 통해 도시하천 소배수구역에서의 유출 모의 및 분포형 수문모형 선정에 적절한 근거로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.279-279
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• 2020

최근 copula 모형은 여러 확률변수를 갖는 수문현상에 대해 빈도해석을 수행할 경우 결합확률분포형으로 유용하게 사용되고 있다. 하나의 자료를 확률변수로 사용하는 단변량 빈도해석에 비해 여러 수문자료를 동시에 각각 확률변수로 취하여 결합확률분포형을 추정할 수 있는 다변량 빈도해석은 수문자료의 상관성을 고려하면서 확률분포형을 추정할 수 있다는 장점이 있다. Copula 모형 중 Gumbel copula는 extreme-value 확률분포형으로 극치사상에 적합한 확률분포형이다. 본 연구에서는 Gumbel copula를 이용하여 우리나라 기상청 64개 종관기상관측소의 강우자료로부터 극치 강우사상을 추출하고, 이를 이용하여 빈도해석을 수행하였다. 극치 강우사상은 전체 강우사상 중 각 년도별로 최대강우량을 갖는 연최대강우량사상(annual maximum volume event)을 사용하였다. 각 확률변수의 주변분포형으로는 gamma, Gumbel, generalized extreme value, generalized logistic, Weibull 등 5개 확률분포형을 검토하였으며 각각 적합한 주변분포형을 적용하고 copula 모형의 매개변수는 의사최우도법(maximum pseudo-likelihood method)를 사용하여 추정하였다. 또한 추정된 copula 모형은 Cramer-von Mises 함수와 경험적 copula를 이용하여 적합도 검정을 수행하였다. 이를 통해 극치강우사상에 대하여 Gumbel copula 모형의 적용성을 검토하였으며 추정된 결합확률분포형을 이용하여 빈도별 확률강우사상을 2차원 등치선(contour line)형태로 제시하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.4
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• pp.253-261
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• 2017

A lot of nonstationary frequency analyses have been studied in recent years as the nonstationarity occurs in hydrologic time series data. In nonstationary frequency analysis, various forms of probability distributions have been proposed to consider the time-dependent statistical characteristics of nonstationary data, and various methods for parameter estimation also have been studied. In this study, we aim to introduce a parameter estimation method for nonstationary Gumbel distribution using ensemble empirical mode decomposition (EEMD); and to compare the results with the method of maximum likelihood. Annual maximum rainfall data with a trend observed by Korea Meteorological Administration (KMA) was applied. As a result, both EEMD and the method of maximum likelihood selected an appropriate nonstationary Gumbel distribution for linear trend data, while the EEMD selected more appropriate nonstationary Gumbel distribution than the method of maximum likelihood for quadratic trend data.

• Proceedings of the Korean Society of Fisheries Technology Conference
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• 2000.10a
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• pp.35-36
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• 2000

낙지, Octopus variabilis, 는 연체동물 중 두족강의 신두족강(Neocephaloda) 팔완목(Octopoda)에 속하고, 주로 우리 나라의 서해안과 남해안을 비롯하여 일본과 중국의 연근해까지 널리 분포하고 있는 연안성ㆍ천해성ㆍ난해성 수족으로서, 연안의 해저 바닥이 뻘로 된 곳에 주로 분포하기 때문에, 낙지어획은 주로 주낙, 기선 저인망, 통발 등에 의해 이루어져 왔는데, 그 중에서 주낙에 의한 어획량이 가장 많다. 그러나 낙지 어업에 대해서는 지금까지 어장학적 연구가 전혀 이루어지지 않았고, 어민들의 경험에만 의존하여 행해지고 있는 실정이다. (중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.183-184
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• 1998

본 논문에서는 목적어-동사 관계의 분포에 따라 한국어 동사를 자동적으로 클러스터링하는 방법을 제시한다. SOM(Self-Organizing Map)이 입력 패턴을 분석하고 가시화하는데 뛰어난 성능을 보이므로, 본 논문에서는 클러스터링하는 방법으로 SOM을 채택하였다. 일단 맵(map)이 만들어지고 나면 학습하는 동안 경험하지 못한 동사도 쉽게 적당한 클러스터로 분류될 수 있고 클러스터들 간의 의미 거리도 맵을 이용하여 쉽게 계산할 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법을 명사 확률 분포의 상대 엔트로피(relative entropy)에 기반한 클러스터링 방법과 비교해 본 결과, SOM에 의해 만들어진 동사 클러스터가 상대 엔트로피를 이용해서 만들어진 클러스터를 잘 반영한다는 것을 알 수 있었다.