• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.390-390
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• 2021

본 연구에서는 통계적 방법에 의해 예측된 미래기간의 기온정보와 기온기반의 기준증발산량 산정방법을 연계하여 한강권역을 대상으로 최대 12개월의 미래기간에 대한 기준증발산량을 전망하였다. 기온정보는 Kim et al. (2020)의 연구와 같이 글로벌 기후지수와의 원격상관성을 기반으로 개발된 다중회귀모형을 이용하여 미래기간(예측시점 기준 1~12개월)에 대해 월 평균기온을 예측하고 이를 상세화하여 한강권역 내 주요 ASOS 지점별로 최고/최저기온을 도출하였다. 기준증발산량은 Hamon 방법(Hamon, 1960, 1963)을 기반으로 각 지점별로 상세화된 최고/최저기온을 이용하여 동일한 미래기간(1~12개월)에 대해 산정하였다. 한강권역 전체에 대해 2015년 1월~2020년 12월의 월별 평균기온과 각 지점별 산정한 기준증발산량을 활용하여 기온 및 기준증발산량에 대한 예측성을 분석하였다. 한강권역 전체에 대해 예측된 월별 평균기온의 경우 실제 관측값과 비교하였을 때, PBIAS 4.2~6.4%, R² 0.97~0.98, NSE 0.97~0.98 등으로 매우 높은 예측성을 보였다. 지점별로 상세화된 기온정보를 이용하여 산정한 기준증발산량을 실제 기온으로부터 산정한 기준증발산량과 비교한 결과는 PBIAS 5.0~6.8%, R² 0.97~0.98, NSE 0.96~0.97로 기온에 대한 예측성과 유사하게 나타났다. 기온과 기준증발산량 모두 일부 월이나 일부 지점에서 관측값과 비교했을 때 다소 차이를 보이는 경우도 있었으나, 대상유역 전반적으로는 매우 안정적인 예측결과를 확인할 수 있었다. 기준증발산량에 대한 예측결과(미래 1~12개월)는 계절 및 월 단위의 유역 수자원 전망에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.42-42
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• 2023

최근 IPCC 6차 보고서에서는 전 지구의 온도가 0.5℃가 증가할 때마다 기상학적 가뭄 지역이 증가하며, 인위적 강제력은 가뭄 현상의 강도와 빈도를 증가하는 것으로 밝혔다. 봄철(3월-5월) 동남아시아(남중국, 필리핀 등)에 비해 상대적으로 건조한 동북아시아(동중국, 한반도, 일본) 지역은 가뭄에 취약하며 기후 변화에 따라 가뭄으로 인한 피해가 커질 것으로 전망된다. 그러므로 이 지역은 봄철 가뭄으로 인한 피해를 완화하기 위해 봄철 강수량에 대한 신뢰할 만한 계절적 예보 기술이 꼭 필요하다. 본 연구에서는 1992-2022년 봄철의 Standardized Precipitation Index(SPI) 값을 기준으로 2001년과 2011년 동북아시아 가뭄이 발생한 것을 확인하였으며, 각 해의 3월에 관측된 기상학적 초기 조건으로부터 다중 기후 예보 모델들의 봄철 강수량의 계절적 예측성을 정량적으로 평가하였다. 관측자료로부터 2001년 가뭄은 동북아시아 대기 상층의 저기압성 순환의 강화로 인한 제트류(Jet stream)의 강화와 연관되어 있었으며, 2011년 가뭄은 제트류 강화와 함께 태평양 열대 지역 기류 강화가 동반되어 발생하였음을 알 수 있었다. North American Multi-Model Ensemble 기후 예보 모델들은 2011년 가뭄에 비해 2001년 가뭄에 대한 예측성이 높았으며, 그 이유로는 대기 상층 순환의 예측성과 연관이 있음을 밝혔다. 또한, 봄철 대기-해양 상호 패턴을 관측과 유사하게 재현한 GFDL-SPEARS 모델이 가뭄 해의 대기 상층 저기압성 순환과 강수 예측성이 가장 높은 것을 보였다. 본 연구의 결과들을 통해 동북아시아 봄철 가뭄과 같은 극한 기상의 강수량 예측성 향상에 있어서 기후 예보 모델들의 현실적인 대기-해양 결합 과정 모사 능력의 중요성을 밝혔다. 본 연구에서 제안된 방안들은 기후 예측 모델 개선을 위한 전략적인 정보를 제공할 것으로 보인다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.6_1
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• pp.1191-1205
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• 2022

Particulate matter(PM) among air pollutants with complex and widespread causes is classified according to particle size. Among them, PM_2.5 is very small in size and can cause diseases in the human respiratory tract or cardiovascular system if inhaled by humans. In order to prepare for these risks, state-centered management and preventable monitoring and forecasting are important. This study tried to predict PM_2.5 in Seoul, where high concentrations of fine dust occur frequently, using two ensemble models, random forest (RF) and extreme gradient boosting (XGB) using 15 local data assimilation and prediction system (LDAPS) weather-related factors, aerosol optical depth (AOD) and 4 chemical factors as independent variables. Performance evaluation and factor importance evaluation of the two models used for prediction were performed, and seasonal model analysis was also performed. As a result of prediction accuracy, RF showed high prediction accuracy of R² = 0.85 and XGB R² = 0.91, and it was confirmed that XGB was a more suitable model for PM_2.5 prediction than RF. As a result of the seasonal model analysis, it can be said that the prediction performance was good compared to the observed values with high concentrations in spring. In this study, PM_2.5 of Seoul was predicted using various factors, and an ensemble-based PM_2.5 prediction model showing good performance was constructed.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.38 no.5
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• pp.655-669
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• 2018

In this study, we developed a hybrid forecasting model based on a four-parameter distribution which allows a simultaneous season-ahead forecasting for both seasonal rainfall and sub-daily rainfall in Han-River and Geum-River basins. The proposed model is mainly utilized a set of time-varying predictors and the associated model parameters were estimated within a Bayesian nonstationary rainfall frequency framework. The hybrid forecasting model was validated through an cross-validatory experiment using the recent rainfall events during 2014~2017 in both basins. The seasonal precipitation results showed a good agreement with the observations, which is about 86.3% and 98.9% in Han-River basin and Geum-River basin, respectively. Similarly, for the extreme rainfalls at sub-daily scale, the results showed a good correspondence between the observed and simulated rainfalls with a range of 65.9~99.7%. Therefore, it can be concluded that the proposed model could be used to better consider climate variability at multiple time scales.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 1993.10a
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• pp.101-106
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• 1993

본 연구의 목적은 토지자원의 유효한 개발과 관리를 위해 원격탐사 자료 및 지상자료를 이용하여 토지 이용의 예측 모형을 정립하고 실제로 제주도 지역에 적용하여 그 실증을 거치는 것이었다. 본 토형은 계절분석(multi-date processing) 및 다중분석 (multi-file processing)기법을 채택하고 Markov의 확률 이전 계산법 및 판별 함수 (discriminant function) 계산법으로부터 합성 출현된 공간적/시간적 토지이용 투영방법을 채택하였다. 판별 함수 계산법은 토지이용 변화상의 최다 경향치를 산출하기 위해 제주도 경관 평면(landscape plane) 전지역의 각 화소(pixel)에 적용되고, 확률 이전 계산법은 특정 미래 시간 간극상에서 상이한 토지이용으로 변화하는 이들 화소의 수량을 결정한다. 본 합성 모형은 이렇게 토지이용 변화성(정성적)과 그 화소의 수량(정량적)을 결합하여 경관 평면상에서 미래의 토지이용 예측을 가능케하는 것이다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.3 no.2
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• pp.85-101
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• 2000

감성은 의사결정에 많은 영향을 미침에도 불구하고, 시계열예측에 있어서의 연구는 매우 적은 편이다. 본 연구는 감성이 시계열 예측에 미치는 영향을 시계열정보의 형태 (그래프, 계정성)와 더불어 살펴보았다. 감성은 피험자로 하여금 인터넷시험을 보게 하고 즉시 그 결과를 아려줌으로 유발하였다. 시험결과가 좋은 피험자에게는 상금을 주어서 그 효과를 극대화하도록 하였다. 본 연구는 팩토리얼로 설계되었으며, 86명의 학생이 인터넷에서 운용되는 실험프로그램을 직접 사용하였다. 그 결과 감성은 그 자체로는 효과가 없었지만, 정보가 주어진 형태와 관련되어 그 효과가 타나났다는 점이 매우 흥미롭다. 특히 좋은 감성이 유발된 경우, 계절성이 테이블형태로 (그래프에서 잘 표현될 수 있다는 점에도 불구하고) 더욱 정확하게 처리하는 경향이 있었다. 또한 피험자의 뇌파를 분석한 결과 전두엽 베타파가 정확성에 많은 기여를 하는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.3
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• pp.725-732
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• 2016

This study analyzes the number of Jeju-bound tourists according to travellers' purposes. We classify the travellers' purposes into three categories: "Rest and Sightseeing", "Leisure and Sport", and "Conference and Business". To see an impact of MERS outbreak occurred in May 2015 on the number of tourists, we fit seasonal ARIMA-Intervention model to the monthly arrivals data from January 2005 to March 2016. The estimation results show that the number of tourists for "Leisure and Sport" and "Conference and Business" were significantly affected by MERS outbreak whereas arrivals for "Rest and Sightseeing" were little influenced. Using the fitted models, we predict the number of Jeju-bound tourists.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2003.10a
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• pp.129-137
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• 2003

최근 30년간(1071-2000) 북동기류 유입시 목포지방 최고기온의 예측을 위하여 북동기류 유입시 통계적 특성을 분석하였다. 분석 내용은 최대풍향 발생빈도, 최고기온 및 풍속, 풍속별 최고기온, 전일 최고기온과 교차분석, 풍속별 최고기온 분석 및 전운량(하늘상태) 분석 등이다. 분석결과 계절에 따라 변화는 있으나 북동기류의 유입으로 인한 기온의 변화 경향에 몇 가지 특성을 발견할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.209-214
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• 2005

선사에서 화물을 수송하기 위해 필요한 컨테이너 수요를 만족시키기 위해서 컨테이너를 구매하고 임대하는 계획 작성 방법에 대하여 다룬다. 수요의 계절성을 고려하여 각 기간별로 구매 또는 임대하여야 할 컨테이너의 개수와 임대기간을 결정한다. 컨테이너의 수요를 예측하고 컨테이너 구매 및 임대 계획작성을 위한 확정적 수리모형을 제안하였으며 이 모형의 해를 구하기 위한 발견적 기법을 제한하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1383-1387
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• 2008

우리나라는 계절적으로 편중된 강우특성 때문에 이수관리와 치수관리가 분리될 수 없고, 하천유역 상 하류의 수량과 수질은 유기적으로 연관되어 있으므로 수자원관리는 하천유역단위로 통합적으로 이루어져야 한다. 특히 한정된 수자원으로 하천의 수량과 수질 목표를 동시에 달성하기 위해서는 물의 수요와 공급을 실시간 정보로 획득하면서 기상과 유출 분석기술을 활용하여 운영기간 동안의 용수수요와 공급을 예측하고, 이를 바탕으로 하천과 저수지의 수량과 수질을 고려한 유역 저수지군 시스템의 최적 물공급계획을 수립 시행할 수 있도록 지원하는 통합 물관리 Toolkit과 운영 기술이 필요하다. '유역통합 물관리시스템(IRWMS)'은 유역의 유출량 산정과 예측을 담당하는 유역유출 예측시스템(RRFS)과 연동하여 장 단기 저수지군 시스템의 최적운영 의사결정을 지원하기 위한 월단위 최적운영모형(SSDP), 일단위 최적운영모형(CoMOM), 그리고 유역물배분 모의운영모형(KModSim)이 포함되어 있다. RRFS로부터 예측된 수계내 소유역별 유입량 및 수요량(농업, 공업, 생활용수) 정보를 토대로, SSDP 또는 SSDP-CoMOM 연계모형으로부터 구한 월 또는 일 단위 최적저류량 및 방류량을 산정, 이를 KModSim 모형에 입력하여 장 단기 모의를 통하여 유역 물관리 의사결정의 최종단계에 해당하는 저수지군 최적방류량 결정에 필요한 정보 및 시나리오를 제공하게 된다. 본 연구에서는 개발된 저수지운영 요소모형들을 이용하여 금강수계 저수지군의 연계운영에 적용하였다.