복잡한 기상을 예측하기 위해 레이더와 윈드프로파일러 네트워크의 품질을 평가하였다. 한반도 전역에 걸쳐 배치되어 있는 UHF 도플러 윈드프로파일러와 도플러 기상 레이더는 조밀한 공간 해상도의 관측망을 형성한다. 레이더 네트워크는 3차원 역학 자료를 도출하고, 작은 규모와 중간 규모의 수치 모델 출력 자료를 분석할 수 있다. 이러한 고해상도의 관측 연구는 세계 어느 곳에서도 수행되지 않았다. 관측망 분석 결과는 수치 모델링에 근거한 배경 바람장과 일치하였다. 본 연구는 국지 기상뿐만 아니라 악기상 예측에 도움이 될 것이다.
국내 강우발생은 기상학적인 영향으로 인하여 장마기간(6~8월)에 집중되어있으며, 최근에는 기후변화의 영향으로 짧은 시간에 많은 양의 강우가 발생하는 집중호우의 발생빈도가 증가하고 있다. 또한, 시간과 지역에 관계없이 국지성호우의 발생빈도 역시 높아지고 있다. 집중호우와 국지성호우는 짧은 시간에 하천수위를 상승시키므로 홍수로 인한 물적 피해가 크게 발생된다. 국토교통부에서는 그동안 홍수예보에 필수적인 우량, 하천수위 등 기초자료를 확보하기 위해 관측소(500여개) 및 홍수량 측정지점(80여개)을 확대하였으며, 관측된 자료는 모두 전산망에 기록, 보관하고 있다. 또한 한강, 금강, 낙동강, 영산강의 경우 홍수통제소에서 홍수량 예측 계산 등을 통해 홍수 예경보를 실시하고 있다. 하지만 4대강을 제외한 중소하천의 홍수예경보에 대한 정보를 찾아볼 수 없으며, 현재 연구가 진행중이다. 강우-유출모형을 활용하여 중소하천의 강우와 유출의 관계를 해석하는 과정은 다양한 인자를 고려해야하지만 중소하천의 경우 하천단면 등 하천자료가 충분히 구축되어 있지 못하므로 유출량 계산에 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 중소하천의 홍수위 예측을 위해 한강의 과거 수위와 현재 수위만을 활용하여 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 학습을 진행하였다. 첫 번째로 ANN을 활용하여 한강유역 중 홍수예보지점(잠수교)의 수위변화에 직접적으로 연관이 있는 5개 수위관측소를 선정하였으며, 과거 장마기간(6~8월)관측 자료를 활용하였다. 두 번째로 홍수예보지점(잠수교)과 5개 수위관측소의 과거 관측수위(2009~2014년)를 인공신경망의 학습자료로 활용하여 모델을 훈련시켰으며, 마지막으로 2015년의 관측수위를 이용하여 ANN의 학습정확도에 대한 검증을 하였다. 본 과정은 수위예측을 위한 ANN의 훈련단계로 Training/Test를 반복하였으며, 학습결과와 2015년 관측수위 비교시 $R^2=0.987$과 상관계수 r=0.994로 유사한 패턴을 보였으나 최대치와 최소치에 대한 오차가 있음을 확인하였다.
'20년 3월 현재 전국 3,502개 읍면동 중 73개 읍면동이 지하수를 상수원으로 급수 중이며, 48개 산업단지에서 지하수를 주 수원으로 사용 중이다. 또한 급수 소외지역의 물 공급을 위해 주로 사용되는 소규모수도시설 14,811개 중 12,073개(81.5%)는 지하수를 이용하고 있으며, 그 위치는 전국에 산재해 있다. 이처럼 지하수는 댐, 저수지 및 하천과 더불어 생·공용수의 중요한 수원이라 할 수 있다. 본 연구에서는 급수 소외지역의 주요 수원인 지하수위 현황을 이용한 가뭄 모니터링 및 전망 기법을 개발하고자 하였다. 국가 지하수관측망 중 10년 이상 장기 관측 자료를 보유한 253개 관측소의 일단위 관측자료를 기반으로, 과거 관측수위 분포를 핵밀도함수로 추정하고 Quantile Function을 이용해 현재 수위의 높고 낮은 정도를 Percentile 값으로 산정하였다. 관측소별 지하수위 Percentile은 티센망을 이용해 167개 시군별로 공간평균하고 Percentile의 범위에 따른 가뭄등급을 설정하여 지하수 가뭄 정도를 모니터링 할 수 있는 기법을 제시하였다. 또한 지하수 가뭄을 전망하기 위해 강수와 지하수위의 거시적인 응답특성을 이용하였다. 관측소별로 추정된 핵밀도함수의 누적확률을 표준정규분포의 Quantile로 변환하여 표준지하수지수I(Standardized Groundwater level Index, SGI)를 산정하고, 시군별로 공간을 일치시킨 1~12개월 지속기간별 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)와의 상관관계를 이용해 NARX(nonlinear autoregressive exogenous) 인공신경망 예측모형을 구축하였다. 이를 통해 기상청 정량전망 강수량을 이용해 전국의 1~3개월 후 지하수 가뭄을 빠르게 전망할 수 있는 체계를 구축하고, 생·공용수 분야 국가 가뭄 예·경보의 미급수지역 가뭄현황 및 전망에 활용중이다.
기후변화로 인한 수문사상의 특성이 급격하게 변동되는 것은 이미 많은 연구로 인해 밝혀졌다. 이중, 강우사상의 경우 연강우량의 증가에도 불구하고, 일최대강우량 또는 강우강도나 강우집중률이 비교적 더 크게 증가하면서 직접유출 부분이 증가하고 침투량이 감소하면서, 즉 총강우의 유역출구로 나가는 부분이 증가하면서, 갈수기의 지하 및 하천수위는 예년에 비해 더욱 하강하고 있는 실정이 국가지하수관측망이나 하천수위 자료로서 관측되고 있다. 이는 지하수위의 변동특성이 강우패턴의 변화로 인해 분명히 영향을 받고 있다는 사실을 자료로서 입증하고 있다고 할 수 있다. 본 연구는 국가지하수 관측망 중 낙동강유역에 위치한 관측소를 대상으로 관측자료를 검토한 결과 총 43개의 관측소를 선정하여 암반층 36개, 충적층 19개로 관측정별 자료 수집을 하였으며, 연최대, 연평균, 연최저 지하수위에 대한 경향성 및 유의성 검정을 실시하였다. 유의성 검정은 t-test를 실시하였다. 연 평균지하수위를 기준으로 암반층은 27개 관측소가 하강하였고, 이 중 유의수준 5% 이내에 유의하며 하강하는 지점은 9개로 나타났다. 충적층은 16개 관측소가 하강하는 경향을 나타냈으며, 이 중 12개 관측소가 유의수준 5% 이내에 유의하는 것으로 나타났다. 지하수위의 하강하는 경향성이 뚜렷한 지역은 지하수의 고갈과 함께 인근하천의 건천화 그리고 지반침하나 해안지방인 경우는 염수침입이 일어날 가능성이 큰 지역이므로 향후 이에 대한 대책이 세워져야 할 것이다.
본 연구에서는 한강유역 내 관측기간이 충분한 기상청 지상관측소 10개소를 선정하고 CCCma(Canadian Century for Climate modeling and analysis)에서 제공하는 자료에 대한 인공신경망기법 상세화 적용을 실시하였다. 인공신경망의 학습을 위해 CGCM3.1/T63 20C3M시나리오(reference scenario)의 22개 2D변수 중 물리적으로 민감도가 높다고 판단되는 GCM_Prec, huss, ps를 입력변수로 선정하였으며 인공신경망 학습기간은 1991년~1995년, 검증기간은 1996년~2000년, 예측기간은 2011년~2100년으로 A1B, A2 B1 시나리오 등 다양한 기후변화 시나리오를 통해 예측band를 제시하고자 하였다. 하지만 공간상관을 고려하기 위하여 각 관측소에 대하여 인공신경망 학습을 하는 경우 관측소간 spatial correlation 및 spatial cluster구현이 어렵기 때문에 Spatial Rectangular Pulse모형을 이용하고자 하였으나, 강수면적에 대한 scale의 결정이 어렵다는 단점을 확인 하고 본 연구에서는 Random Cascade 모형을 이용하여 ${\beta}$를 통한 강수면적 scale(rainy area fraction)을 결정하고자 하였다. Random Cascade모형의 기법은 격자단위의 downscaling기법으로 강수대의 공간적 형상을 재현하며 스케일에 비종속적인(scale-invariant)프랙탈 특성을 이용하여 매개변수를 최소화 할 수 있는 장점을 가진 기법으로 한강유역 1Km내외 강우장을 만들어 topographic effect를 첨가하고자 한다.
국립지리원에서는 정밀측지망측량 사업의 일환으로 국가기본망의 구축을 위한 사업에 착수하였으며, 1996년도에는 전국 31점 규모의 GPS망을 관측한바 있다. 이 망은 변장 40 km-120 km(평균 67.4 km) 인 220개의 기선으로서 구성되었다. 본 연구에서는 3차원 기선벡터로 조합된 3차원망을 최소제곱법에 의해 조정하고 산정된 한국측지 기준좌표계94(KTRF94)성과를 제시하였다. VLBI관측점과의 편심관측에 의해 결정된 경위도원점의 ITRF94 좌표를 고정점으로 사용하였으며 조정정확도는 수평위치 1 cm, 높이 3 cm 인 것으로 분석되었다. 아울러 WGS84좌표와 KGS95좌표와의 차이에 대해서도 분석되었다.
농업기상정보서비스는 농촌진흥청 정보화 기술개발 사업의 일환으로 개발되었다. 이 사업은 전국의 농업기상자동관측장비(Automatic Weather Station; AWS)를 전산망에 통합하여 전국 농업기상관측망을 구축하고, 농업기상정보의 수집, 저장을 체계화하는 한편, 이를 이용하여 농업인, 정책결정자, 연구원 등에게 필요한 형태로 농업기상정보를 제공하기 위한 목적으로 수행되었다.(중략)
한반도 및 근해의 지진 지진해일 감시를 위해 지진관측망이 구축되어 있다. 이러한 지진관측망는 향후 조기경보를 위해 보다 조밀하게 설치될 예정이다. 지진계측기의 정보통신망은 대부분 행정망 및 전용회선 단일망으로 운영되고 있으며 지진계측기의 전력체계는 상용전원의 단일 전력체계로 운영되고 있다. 국내 지진관측망 운영상의 문제점으로 단일 정보통신망 운영으로 인한 통신 단절 발생 시 지속적인 자료 수집 불능과 단일 전력체계인 상용전원 단절시 통신장비에 전원공급 단절로 인한 실시간 자료 전송 장애 발생이 있다. 또한 지진관측기의 정보통신망과 전력체계에 대한 원격감시 및 관리 기능이 부재하여 유지 보수 및 안정적 자료수집에 취약점을 가지고 있다. 이러한 취약점을 극복하기 위해서는 각종 재해에 대한 내재해성과 유지보수성을 향상시키는 것이 시급하며 정보통신망과 전력체계의 다중화/이중화가 좋은 대안이 될 수 있다.
본 연구는 제한된 인력과 비용을 활용하여 습지 지대에서의 일관되고 적절한 수위자료를 획득하기 위한 방안 수립을 목표로 하였다. 이를 위해 기존의 수위관측소 설치 기준에 입각한 상 하류간의 유기적인 상관관계를 파악하여 관측소간의 최적의 수위관측망의 선정 기술을 개발함으로서 유역을 대표할 수 있는 일관된 수위자료 획득에 중점을 두었다. 우선 기존에 습지 유역을 포함한 충주댐 유역을 대상으로 하천을 중심으로 설치되어 있는 수위관측소 현황을 파악한 후, 유출 특성을 나타내는 대표단위도를 산정한 후 확률밀도함수로 변환하였으며, 대상 유역내에서 엔트로피 이론에 의한 정보 전달량을 산정하였다. 마지막으로 각 관측소 간의 공간적인 상관관계를 분석하고, 정보 전달량과 각 관측소의 상관관계를 고려해 수위관측망을 최적화하였다. 즉, 정보 전달량으로 수위관측소의 개수에 따른 조합을 고려하되, 수위관측소간의 상관분석을 적용하여 수위관측소 설치위치와 개수에 대하여 최적화된 수위관측망을 제시할 수 있었다.
본 연구에서는 광주를 고정으로 전라남도 4점과 전라북도 5점으로 삼각망을 구성하고 각 측점에서 관측한 데이터를 방송력과 정밀력을 이용하여 기선 해석을 실시하고 기선거리별 궤도력의 영향을 통계학적으로 비교 분석하여 전라남북도에 이르는 GPS관측망의 궤도력에 따른 각 기선별 오차분포를 정량화 할 수 있었고, 정밀력을 이용한 기선해석은 기준 공분산 값이 모두 1 미만으로 나타나 두 지역간의 지역적 변환계수와 지구중심절대좌표를 선정함에 있어 과대오차를 현저히 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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