• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.320-320
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• 2020

하천이용을 위한 다양한 개발사업이 이루어지고 있고 대규모 보가 설치되면서 과거와는 다른 변화된 수리조건에서 기존의 방법으로는 유량자료 생산이 더욱 어려워졌기 때문에 자동유량측정시설의 필요성이 증대되어 조위나 배수 영향을 받는 지점에서 기존 방식을 대체하거나 보완할 수 있는 새로운 유량측정방법으로 자리매김하게 되었다. 자동유량측정시설은 2020년 4월 현재 기준으로 한강 19개소, 낙동강 23개소, 금강 10개소, 영산간 10개소 총 62개소가 운영 중이다. 하지만 4대강 사업 이후, 수질 문제 등의 이유로 2017년 6월부터 순차적으로 4대강 보를 개방하여 보 운영수위에 따라 유속측정이 곤란한 관측소가 증가하고 있으며 이로 인해 환경부 수자원정보센터에서는 보 운영 별 최저수위에서도 자동유량측정시설 운영이 가능하도록 시설물을 개선하는 사업을 실시하고 있다. 개선사업 기간 동안 자료생산의 공백이 발생하지 않도록 인력에 의한 유량측정성과를 확보하여 관측소별 대안유량 산정방법을 개발하였다. 개발된 대안유량은 관측소 개선공사 기간뿐만 아니라 보 운영에 따른 수위저하로 인한 미계측 기간에도 적용하여 유량자료의 손실을 최소화 하도록 하였다. 2019년 운영현황을 범위로 전체 관측소 62개 중 4대강 보 구간에서 관측소 개선공사 8개소와 수위 저하로 유속측정이 불가능한 12개소 중 수위-유량관계곡선식 적용이 가능한 2개소를 제외한 10개소를 대상으로 평균 76일 결측이 발생한 것에 대해 대안유량 산정방법을 적용하여 전 기간 유량자료를 보완하였다. 그 결과 전체 2019년 자동유량측정시설 유량산정률은 99.8%로 자료생산의 공백을 최소화 할 수 있었으며 향후, 보 구간 자동유량측정시설 개선이 완료된 후에도 장비 이상 또는 이상치 발생 시에도 대안유량 산정방법을 활용하여 자료생산의 공백을 최소화 할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

• Proceedings of the KSEEG Conference
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• 2003.04a
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• pp.143-149
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• 2003

다목적위성 1호(KOMPSAT-1, The first Korea Multi-Purpose Satellite)에 장착된 위성 자세제어용 3축 자력계(TAM, Three-Axis Magnetometer)로부터 2000년 6월 19일에서 21일 사이에 측정된 지구자기장을 분석하였다. TAM Telemetry 값을 지구관성좌표계에서 지구고정좌표계로 우선 변환시킨 후에 다시 구면좌표계로 변환하여 자료를 처리하였다. 지구자기장의 영향 이외의 위성내의 유도 전류나 온도변화로 인한 에러, 태양풍의 영향 등을 제거하였고 태양에 의한 영향을 제거하기 위해 제도를 지방시에 따라 상승 및 하강과 두 그룹으로 나눈 후 파동수대비법을 이용해 두 그룹 사이에 서로 역으로 대비되는 (inversely-correlated) 성분을 제거하였다. 측선 잡음을 제거하기 위하여 파동수 영역에서 Quadrant Swapping법을 도입하였고, 이로부터 연구 기간 중 최종적인 지구자기장을 추출하였다. KOMSAT TAM 으로부터 추출된 자기장의 주성분(corefield)을 동일 기간 중 KOMSAT과 유사한 고도에서 지구자기장 관측을 전문적으로 수행한 Ørsted 위성 관측값과 비교한 결과 이들 사이의 상관계수는 0.97로 매우 높게 나타났다 위성 자세보정용 자력계로 부터 관측된 자기장으로부터 신뢰도 있는 주성분 추출이 가능해짐에 따라 이로부터 전지구 구면조화계수를 유도할 경우 지구자기장 전문 관측위성이 존재하지 않는 기간 및 고도에 대한 자기장 연구가 가능하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.398-398
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• 2021

섬진강은 한국 주요 5대강 중 하나로 유량 변동계수가 가장 크다. 이로 인해, 극심한 가뭄이나 홍수의 발생 확률이 높을 뿐만 아니라, 가뭄에서 홍수 또는 홍수에서 가뭄으로 갑작스러운 극한 수문 기상 변화가 일어날 수 있다. 수자원의 안정적인 확보와 수재해로 인한 피해를 최소화하기 위한 수자원 관리와 장기적 수문분석이 필요하다. 이에 본 연구에서는 섬진강 유역의 수문 관측소(56개)에서 10년 이상 장기 관측된 일유량 자료(1997년~2020년)를 이용하여 비모수 검정 방법을 통한 추세 분석과 변동점을 탐색하였다. 우선, 일유량 관측 자료를 이용하여 누락된 일유량 관측값으로 생겨날 수 있는 불확실성을 배제하기 위해 관측 기간 중 누락된 일유량 관측값들의 월별 비율을 조사하였다. 그리고 월별 일유량 관측값 누락이 없는 관측소들의 월평균 하천 유량 값으로 연평균 하천 유량 값을 계산하였다. 관측 기간 동안 결측된 값이 없는 28개의 관측소를 대상으로 비모수 검정 방법을 통한 연별 추세 분석(Mann-Kendall Test)과 변동점 탐색(Pettitt Test)을 하였다. 연별 추세 분석 경우 28개의 관측소 중 8개의 관측소에서 통계적으로 의미 있는 추세(신뢰도> 99%)가 탐지되었다. 이들 중 3개의 관측소에서는 증가하는 추세를 보였고 5개의 관측소에서 감소하는 추세가 보였다. 7개의 관측소에서는 통계적으로 의미가 있는 변동점도 탐색되었고 그 변동점이 탐색된 연도는 2011년(4개), 2012년(3개)로 나타났다. 계절적 추세 분석에서는 28개의 관측소 중 각각 봄(MAM) 11개, 여름(JJA) 11개, 가을(SON) 9개, 겨울(DJF) 11개 관측소에서 통계적 추세(신뢰도> 99%)가 탐지되었다. 또한 봄 17개, 여름 7개, 가을 18개, 겨울 18개 관측소에서 변동점이 탐색되었고, 그 연도는 관측소마다 달랐다. 이러한 유량의 추세와 변동점의 원인(기후적/인위적 요소)을 더욱 잘 이해하기 위해, 계절별 유량과 강수량의 상관관계 분석이 연구될 필요가 있다. 이러한 장기 수문기후학적 추세와 변동성에 대한 이해는 농업이 중요한 섬진강 유역의 수자원 관리와 기후변화에 선제대응 할 수 있는 기초를 마련할 것이다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.49 no.3
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• pp.263-273
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• 2016

This study applied conditional merging (CM) spatial interpolation technique to obtain the satellite and in-situ composite soil moisture data. For the analysis, 24 gages of hourly in-situ data sets from the Rural Development Administration (RDA) of Korea and the satellite soil moisture data retrieved from Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth observing system (AMSR-E) were used. In order to verify the performance of the CM method, leave-one-out cross validation was used. The cross validation result was spatially interpolated to figure out spatial correlation of the CM method. The results derived from this study are as follow: (1) The CM method produced better soil moisture map over Korean Peninsula than AMSR-E did for the over 100 days out of total 113 days considered for the analysis. (2) The method of CM showed high correlation with gage density and better performance on the western side of Korean peninsula due to high spatial gauge density. (3) The performance of CM is not affected by the non-rainy season unlike to AMSR-E data is. Overall, the result of this study indicates that the CM method can be applied for predicting soil moisture at ungaged locations.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.209-213
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• 2008

재현기간이 수백년 이상인 이상홍수의 초과확률을 추정하기 위해서는 재현기간 이상의 홍수자료를 이용해 내삽(interpolation)을 해야 하지만 현재 우리나라의 체계적(systematic) 관측자료 기간은 이에 훨씬 미치지 못한다. 따라서, 역사 자료(historical data)를 이용해 자료 길이를 확장하는 방법, 홍수자료에 비해 비교적긴 강우자료와 유출 모형에 의한 합성자료를 이용하는 방법 등이 사용되어 왔다. 본 연구에서는 역사 자료와 체계적 관측자료를 효율적으로 결합할 수 있는 EMA(Expected Moment Algorithm) 기법을 연구하였다. EMA는 Cohn 등(1997)에 의해 제안된 방법으로 미국의 공식 분포인 LP3(Log-Pearson type 3) 분포를 대상으로 반복 계산을 통해 매개변수를 추정하는 기법으로서 본 연구에서는 LP3 분포 대신에 최근 국내 홍수빈도해석 시 많이 쓰이고 있는 GEV(Generalized Extreme Value) 분포를 대상으로 EMA 절차를 이론적으로 유도하였다.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 2010.04a
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• pp.42-47
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• 2010

본 연구에서는 2005~2007년 여름철(JJAS; 6~9월) 기간에 한반도 부근의 위성관측(TRMM) 및 지상관측(AWS) 강수량 그리고 대기오염 관측 자료를 이용하여 이들의 공간적 분포와 일주기 특성을 분석하였다. 이 기간에 AWS 평균 강수량은 전국적으로 약 5 mm/day 이었고, 제주도, 중부 내륙, 그리고 영 호남 경계 지역에서 9 mm/day 이상으로 많았다. PM10 (${\mu}g/m^3$) 미세먼지의 농도는 $27{\sim}57\;{\mu}g/m^3$ 이었고, 특히 수도권과 경남의 산업지역에서 $45\;{\mu}g/m^3$ 이상으로 높았다. 위성관측과 지상관측 강수량간의 상관(~0.8)은 매우 유의적이었다. AWS는 지점 관측이고 TRMM 관측은 면적평균임을 고려할 때, 위의 상관값은 상당히 높은 것으로 판단된다. 일주기 분석에서 미세먼지는 수도권 지역에서 오전에, 그리고 영남 지역에서는 오후 늦게 많이 발생하였다. AWS 강수량은 영동 및 경북 지역에서 이른 오전(2~8시)에, 이 지역 외에서는 오후 늦게(16~22시) 주로 발생하였다. 중부 지방의 강수 주기는 전선이 오후 3시부터 다음날 오전 4시까지 서해안에서 동해안으로 동진하는 형태를 잘 반영하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1955-1959
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• 2009

본 연구에서는 토양층에서 지하수 수리경사와 주 흐름 방향을 산정하여 변동특성을 분석하고, 그 원인에 대해 고찰하였다. 연구부지는 부경대학교 환경연구동 앞 잔디밭이며, 2008년 10월 18일 ${\sim}$ 11월 1일의 기간 중 12일(10월 21, 28일은 관측 못함) 동안 24회 관측되었다. 관측된 지하수공은 9개공이며, 4 m ${\times}$ 4 m의 정방형으로 설계되었다. 지하수위에 의한 수리경사와 주 흐름 방향의 산정은 총 9가지 형태의 평면으로 가정하여 산정하였다. 수리경사와 주 흐름 방향을 산정하기 위한 평면은 모두 9가지 형태로 가정하였다. 첫 번째는 9개공 모두를 이용한 정방형 평면(TW), 두 번째는 6개공을 이용한 4가지 경우의 삼각형 평면(T1, T2, T3 및 T4), 세 번째는 6개공을 이용한 4가지 경우의 직사각형 평면(R1, R2, R3 및 R4)으로 가정하여 각각의 평면에서 수리경사와 주 흐름 방향을 산정하였다. 이상에서 가정된 9가지 평면에서 산정된 평균 수리경사는 0.0094(R2) ${\sim}$ 0.0123(T2)의 범위로 나타났으며, 9개공 모두를 이용한 평면(TW)에서의 평균 수리경사는 0.0109로 산정되었다. 관측기간 동안 T1과 T3 평면의 평균 주 흐름 방향은 각각 -84.9818과 -86.2487로서, 다른 7개 평면의 평균 주 흐름 방향이 79.7045(T4) ${\sim}$ 85.8405(TW)의 범위로 나타난 것과는 반대의 흐름 방향을 보였다. 이러한 결과는, 본 연구에 적용된 수리경사와 주 흐름 방향의 산정기법(Devlin, 2003)이 삼각형 형태의 평면에는 부적합할 수 있음을 보여주는 것이다. 관측기간 중 10월 12일에 내린 소량의 강우(12 mm)에 의한 수리경사와 주 흐름 방향의 변동은 크게 나타나지 않았다. 본 연구에서는 정방형, 삼각형 및 직사각형의 평면 토양층에서 지하수의 수리경사와 주 흐름 방향을 산정하여 전체 및 국부적인 부지에서의 차이를 파악하고, 평면의 형태에 따른 수리경사와 주 흐름 방향의 차이 또한 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.5 no.1
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• pp.78-82
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• 2004

Volatility may be defined as the sum of fundamental volatility caused by information arrival and transitory volatility caused by noise trading. This study decomposes the observed KOSPI volatility into fundamental volatility and transitory volatility using Kalman filtering method. This study investigates the effects of the introduction of cyber trading on the KOSPI volatility. Most studies investigates the effect on the observed volatility. In contrast to other studies, this study investigates the effect on the fundamental volatilty and transitory volatility individually. Analysis showed that observed volatility is increased significantly at 1％ level, but transitory volatility is not increased. This means that noise trading by irrational investors is not increased.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.931-931
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• 2012

제주지역의 강수자료는 최근에 이르러 69개 지점으로 증가하여 비교적 밀도있는 강수관측이 진행되고 있다. 그러나 기존의 자료 증설 내역과 이설 등으로 인해 과거로부터 현재에 이르는 자료를 기반으로 면적강수량을 산정할 경우 다소 어려움이 있다. 본 연구에서는 1992년부터 2010년까지의 강수자료를 바탕으로 관측소 개수를 기반으로 기간을 구분하여 각 기간별로 공간보간기법별로 면적강수량을 산정하고 이를 비교하였다. 사용한 공간보간기법은 PRISM(Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model)기법과 티센(Thiessen)법으로 19년간의 일강수량 자료를 바탕으로 각각 면적강수량을 산정했다. PRISM기법을 이용한 경우는 고도, 관측점으로부터의 거리, 방향성 분석 및 해안가중치를 고려하여 계산하였고, 티센법의 경우는 기간별로 상이한 티센망을 구축하여 산정하였다. 지점 관측강수량에서 고도가 증가할수록 강수량이 증가하는 제주형 산악효과가 나타났으며 이는 보간기법에 의한 결과에서도 동일하게 나타나는 것으로 확인되었다. 또한 고도에 따른 상관성은 PRISM기법에 의한 결과에서 더 높게 산정되는 것으로 나타났다. 기법별 산정된 면적강수량은 근소한 차이를 보였으며 PRISM기법에 의한 값이 티센법에 비해 약 1%정도 크게 계산되었다.

• Proceedings of the KSEEG Conference
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• 2000.04b
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• pp.146-150
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• 2000

한국자원연구소는 1998년에 영국지질조사소가 설계, 제작한 FLARE+ 지자기연속관측시스템 한 대를 한국자원연구소 내에 설치하고, 연속적인 관측을 수행하고 있으며, 이 관측소를 IAGA 에 등록하고 국제지자기관측소식별부호 DZN을 받았다. 이 시스템은 5초 간격으로 지자기장의 3 성분을, 1분 간격으로 총자기장을 측정하여, 1분 평균자료를 생산하고 있다. 지자기 관측자료? 활용 분야들 중 하나인 지역적 지자기 변동지수(local K index)를 게산하였다. 이를 위해서는 1999년 3월 2일부터 18일까지 17일 동안 관측자료를 기초자료로 하였고, 대전지역의 최대변동폭을 300 nT로 가정하였다. 그결과, 지자기의 최대 변동 지수 폭을 0~9 까지로 할 때, 사용된 자료로 계산한 지역적 지자기 변동지수는 1~6사이에 분포하였고, 최대빈도의 변동지수 3이었다. 한편, IAGA가 계산한 같은 기간의 전지구적 지자기 변동지수(planetary k index)는 0~6사이에 부포하였으며, 최도빈도의 변동지수는 역시 3이었다. 위 기간 동안의 대전의 지역적 변동지수 수열과 전지구적 지자기 변동지수 (planetary K index) 수열 사이의 상관계수(cross correlation coefficient coefficient)는 0.66563이었다. 이것은 지역적 변동지수가 전지구적 변동지수 같은 방향으로 변화하고 있음을 뜻하며, 지역적 변동지수를 해당 지역의 지자기 변동을 대표하는 값으로 쓸수 있음을 뜻한다.