• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.265-265
• /
• 2019

기후변화로 의한 기온의 상승은 가뭄, 홍수와 같은 재해를 일으킬 뿐만 아니라 깊은 호수나 저수지와 같은 수자원에도 용존 산소, 물질, 영양소 및 식물플랑크톤의 수직적 분포 등과 같은 다양한 부분에 영향을 미친다. 본 연구의 목적은 SWAT, HEC-ResSim 및 CE-QUAL-W2(이하 W2)모델을 사용하여 미래의 기후 변화에 따른 소양호의 수온, 성층강도 및 열적 안정성의 변화를 장기 예측하고 그 영향을 평가하는데 있다. W2 모델의 보정은 2005 년부터 2015 년까지의 실측 과거 데이터를 이용하여 보정하였고 기후변화 시나리오는 IPCC의 AR5 RCP 4.5 시나리오를 사용하였다. 기후자료는 GCM 모델인 HadGEM2-AO 결과를 상세화하여 모의기간의 자료를 생성하였다. SWAT모델을 이용하여 모의기간인 2016 년부터 2070 년까지 일단위로 저수지 유입을 예측했으며 HEC-ResSim모델을 이용하여 소양강댐 저수지 운영 조건에 따라 저수지 방류량 및 수위 변화를 모의하였다. 수온 해석을 위해 W2를 적용하여 저수지의 장기간의 수온 변화를 예측하였다. 결과적으로 대기 온도는 $0.0279^{\circ}C/year$(p < 0.05) 상승할 것으로 예측되었으며, 동일기간 상층(수면으로부터 5m 깊이)과 하층 (바닥으로부터 5m 높이) 수온은 각각 $0.0191^{\circ}C$/년(p < 0.05) 및 $0.008^{\circ}C$/년(p < 0.05) 상승할 것으로 예측되었다. 모의된 수온을 계절별로 분석했을 때 상층수온은 여름철 가장 큰 폭으로 상승하였으며 하층의 경우 겨울철에 가장 큰 폭으로 상승하였다. 계절별 상-하층 수온의 차는 여름이 가장 컸으며, 겨울에 온도차가 가장 작았다. 또한 미래 온도의 상승에 따라, 소양호의 성층 강도가 강해지는 경향을 보였으며 상층 및 하층의 온도차 $5^{\circ}C$를 기준으로 성층이 형성되는 기간은 큰 변동이 없었으나 소멸되는 시점이 점점 늦어지는 추세를 보여 성층 형성 기간이 길어지는 것으로 나타났다. 저수지 표면의 수온 상승은 식물플랑크톤의 계절 성장률에 영향을 미쳤는데, 특정 조건에서 규조류는 최적 성장 범위를 벗어나는 고온 조건에서 성장속도가 감소하였으나 녹조류와 남조류의 출현 시기가 빨라지며 장기화될 것으로 예측되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2010.05a
• /
• pp.1635-1639
• /
• 2010

기후변화가 수자원에 미치는 영향을 파악하기 위해서는 물 순환 및 물 수지의 변화 경향 파악이 필수적이며, 대기 중의 가강수량 파악은 가뭄 호우 등에 대한 기본 조사로서 수자원 연구에 필요하다. 본 연구에서는 MODIS 위성자료로부터 가강수량을 산출하여 검증하고, 전구 및 동아시아의 분포 특성 및 변화 경향을 분석하였다. MODIS 위성자료는 NASA의 홈페이지로부터 입수하여 가강수량을 산출하였고, 산출한 가강수량은 NCEP Reanalysis2 자료를 이용하여 검증하였다. MODIS 위성자료를 이용하여 전구 가강수량의 경년변화 및 분포 분석을 실시한 결과 가강수량의 분포는 ITCZ의 움직임과 잘 일치하였고, 6월에 가장 많은 가강수량을 나타내며 10월에 가장 적은 가강수량을 나타냈다. 경년변화는 2000년대 중반까지는 증가하는 경향을 보이고 있었지만 최근 3년 정도는 감소하는 추세를 보이고 있다. MODIS 위성자료를 이용하여 동아시아 지역 가강수량의 경년변화 및 분포 분석을 실시한 결과 가강수량의 분포는 계절적인 특징을 잘 나타내고 있으며, 7월에 가장 많은 가강수량을 나타내고 있으며 11월에 가장 적은 가강수량을 나타내고 있고, 경년변화는 큰 변화는 보이지 않았다. MODIS 위성으로부터 산출한 가강수량과 표면온도를 비교한 결과 가강수량은 계절적인 특징은 거의 비슷한 변화를 가지고 있으며 년 변화에서는 동아시아 가을의 변화가 통계적으로 유의한 양의 상관관계를 가지고 있었으며, 동아시아 가을의 가강수량은 표면온도와 함께 증가하는 경향을 나타내고 있다.

• The KIPS Transactions:PartC
• /
• v.9C no.6
• /
• pp.841-846
• /
• 2002

We applies a seasonal ARIMA model to the timely forecasting in a line utilization and its confidence interval on the base of the past data of the line utilization that QoS of the network is greatly influenced by. And this paper proposes the learning algorithm of dynamic threshold in line utilization using the SARIMA model. We can find the proper dynamic threshold in timely line utilization on the various network environments and provide the confidence based on probability. Also, we have evaluated the validity of the proposed model and estimated the value of a proper threshold on real network. Network manager can overcome a shortcoming of original threshold method and maximize the performance of this algorithm.

• Journal of Korean Society of Forest Science
• /
• v.100 no.1
• /
• pp.124-130
• /
• 2011

This study was conducted to find out appropriate model and forecast visit demand of korea national parks using seasonal ARIMA model. Data of monthly visitors uses of 18 korea national parks from January, 2003 to December, 2010 was used to analyze. The result showed that $ARIMA(1,0,0)(1,1,0)_{12}$ model was selected as a appropriate model to forecast visit demand of korea national parks and the result of post evaluation used by index of mean absolute percentage error was accurate. Therefore, the result of this study will enhance reliability and validity of forecasting technique and contribute to management strategy of korea national park.

• Proceedings of the KSRS Conference
• /
• 2006.03a
• /
• pp.87-90
• /
• 2006

인천-제주 정기여객선에 수온, 클로로필 및 탁도계 등의 센서를 설치하여 해양환경 모니터링 시스템을 구축하였으며, 여객선 항로를 따라 2001년부터 2004년까지 18회에 걸쳐 자동관측과 함께 20-30분 간격으로 30여개의 정점에서 해수를 채수하여 분석하였다. 연구의 목적은 채수된 해수를 직접 분석하여 여객선에 설치된 자동측정 센서가 신뢰성 있는 자료를 생산하는지 비교 분석하는 것과 서해 한반도 연안의 해수특성을 전체적으로 이해함으로서 계절적인 변동을 파악하는 것이다. 2001-2003년 초까지 사용된 YSI 센서는 수온, 염분, 탁도와 클로로필 농도 등을 종합적으로 측정할 수 있는 멀티센서이나, 설치하여 운용해 본 결과 정밀도에서 많은 문제점이 발생하였다. 따라서 2004년 이후 클로로필과 탁도 자동 측정을 위한 단일 센서들로 교체되었으며 이들 센서는 멀티센서 보다 좋은 결과를 보였다. 비록 자동측정 장치에 문제는 있었으나, 18회에 걸친 서해 연안의 실시간 모니터링을 통하여 해수환경의 계절별 특성을 이해할 수 있었다. 부유퇴적물의 경우, 경기만과 목포 주변의 남쪽 해안은 농도가 모든 계절에서 높게 나타났으며 특히 가을 겨울철에 가장 높은 값을 나타냈다. 클로로필의 농도도 경기만 중심지역과 남쪽 해안에서 여름과 가을철에 걸쳐 0.4 - 6.0 $mg/m^3$ 정도의 분포를 보였으나 겨울철에는 2.6 $mg/m^3$ 미만으로 나타났다.

• Water for future
• /
• v.16 no.3
• /
• pp.187-193
• /
• 1983

Computations of the directional transfer of water vapor over Osan are made for seasonal and vertical distributions of the water vapor transfer, based on aerological data during the period from 1972 to 1981. The results show that annual total value of water vapor amounts to 1812 g/cm·sec. The largest transfer occurs in summer and in eastward with 53 percent of the annual total. It is also of interest that the maximum values of water vapor transfer appear to be in the layer between the 800mb and 600mb level in winter and between the 900mb and 800mb levels in summer. The horizontal divergences of water vapor transfer for two months of January and July 1979, using aerological data observed at Osan, Kwangju and Pohang are also calculated and the results are briefly discussed.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.20 no.1
• /
• pp.117-124
• /
• 2009

If time series data with seasonal effect exist, various statistical models like winters for successful forecasts could be used. But if the data are not enough to estimate seasonal effect, not much methods are available. This paper proposes the statistical forecasting method based on cumulative data when the data are not enough to estimate seasonal effect. We apply this method to real cosmetic sales data and show its better performance over moving average method.

• Korean Journal of Ichthyology
• /
• v.10 no.2
• /
• pp.155-163
• /
• 1998

To determine diel and seasonal variations in abundance and species composition of fishery resources, day and night samples were collected by a bag net from April through November 1997 off Kogunsan-gundo. A total of 75 species was collected. The total catch was consisted of 71% fish, 18% shrimps, 7% cephalopods and 4% crabs. Pholis fangi and Engraulis japonicus predominated, and accounted for 87% of the total number of fish collected. Most of them were larvae and juvniles. P. fangi and Ammodyres personatus occurred from April to June, and E. japonicus occurred from July to November, suggesting that they used the coastal areas as nursery ground at the different season to avoid competition. Dominant fish larvae and juveniles showed the significant diel difference in catch.

• Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
• /
• v.24 no.4
• /
• pp.578-581
• /
• 1995

The seasonal variation of two flavonoid, quercitrin and afzelin, in the leaves of Cedrela sinensis A. Juss. from May until November was investigated by high performance liquid chromatography. Separation by reversed phase chromatography on ${\mu}-Bondapak\;C_{18}$ column was achieved by isocratic elution. The concentration of quercitrin was 5.81% (w/w) in May and high in July(8.89%, w/w), August(7.94%, w/w), and decreased from September to November. The content of another flavonoid, afzelin was 0.06% (w/w) in May and highest in June (0.12%, w/w), and was reduced from July.

• Journal of the Korean Society for Railway
• /
• v.17 no.4
• /
• pp.307-312
• /
• 2014

This study suggested the ARIMA model taking into consideration the seasonal characteristic factor as a method for efficiently forecasting passenger transport demand of the Joongang Line. The forecasting model was built including the demand for the central inland region tourist train (O-train, V-train), which was opened to traffic in April-, 2013 and run in order to reflect the recent demand for the tourism industry. By using the monthly time series data (103) from January-, 2005 to July-, 2013, the optimum model was selected. The forecasting results of passenger transport demand of the Joongang Line showed continuous increase. The developed model forecasts the short-term demand of the Joongang Line.