• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제24권5호
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• pp.343-351
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• 2012

본 연구에서는 강릉 해수욕장 전면에서 20년간 관측된 파랑자료의 극치분석을 통하여 재현빈도 10, 20, 30 및 50년의 천해설계파를 도출하였다. 이들을 수산청(1988) 및 한국해양연구원(2005)에 제시된 강릉 해역에 대한 재현빈도별 심해파 조건을 경계조건으로 천해파 모델인 SWAN을 사용하여 관측지점에서의 파고를 구한 값과 비교하였다. 그 결과 이러한 기존의 심해파 조건들로 계산한 강릉 해역의 천해파고는 관측치에 비해 상당히 작게 제시되었으며 그 차이는 재현빈도의 증가에 따라 커지는 것을 확인하였다. 한국해양연구원은 이전보다 상세한 격자와 WAM 모델을 사용하여 2004년 1월부터 2008년 8월까지의 역추산 자료를 생성하였으며, 이를 천해역의 관측 자료와 비교한 결과 1979~2003년의 자료에 비해 동계 폭풍파의 재현성이 크게 향상되었음을 확인하였다. 앞으로 2004년 이전에 대해서도 상세 격자와 WAM 모델을 사용한 역추산 자료의 생성 및 이를 사용한 심해파의 보완 작업이 필요한 것으로 사료된다.

• 한국습지학회지
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• 제12권2호
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• pp.13-23
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• 2010

지구온난화로 인한 기후변화에 관한 연구에 따르면, 최근 지구온난화의 징후가 매우 뚜렷하며, 강우의 강도는 증가할 것으로 예측되고 있다. 매해 발생하는 극한수문사상으로 인한 피해가 꾸준히 증가하고 있는 추세이며, 증가하고 있는 집중호우의 발생 빈도는 강우자료의 추세에 분명히 영향을 미치고 있다. 현재 수자원 계획이나 설계에 수행되고 있는 확률강우량 산정법은 강우자료가 정상성을 지니고 있다고 가정하여 빈도분석을 실시하고 있다. 이러한 정상성 확률강우량 산정방법은 최근의 관측강우의 증가 추세를 반영하지 못하여 기후변화에 따른 이상강우에 매우 취약할 수 있다. 본 연구에서는 강우시계열에서 나타나는 경향성의 시간적 변동 분석을 위해 현재 경향성이 나타나지 않는 강우관측소 51개 지점에 대하여, 강우 관측자료가 가지는 통계적 특성을 유지하면서 추계학적 시계열 모의발생기법을 이용하여 강우자료를 발생시킨 후 경향성 검정을 실시하였다. 그 결과 대상지점 51개 중 13개 지점에서 향후 10년 이내에 경향성이 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 이는 강우의 변동 추이가 현재와 같이 계속 진행된다면, 비록 현재에는 정상 시계열로 판단되는 강우 시계열일지라도 향후 비정상성을 갖게 됨을 반증한다. 따라서 목표연도의 확률강우량을 산정할 경우 강우의 증가 경향성을 충분히 반영할 수 있는 비정상성 확률강우량 산정 방법이 적용되어야 할 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권2호
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• pp.151-163
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• 2023

본 연구에서는 수문학적 가뭄의 위험도 평가를 위해 이변량 지역빈도해석 방법을 적용하여 2022년 가뭄 빈도를 평가하였다. 현재 우리나라의 수문학 분야에서 사용 가능한 자료의 대부분이 자료연수가 부족하여 기존의 지점빈도해석 수행 시 도출되는 결과의 신뢰도에는 한계가 있다. 본 연구에서는 유입량 자료를 대상으로 지역빈도분석을 수행하였으며, 최종적으로는 가뭄사상의 결합재현기간을 도출하여 가뭄위험도 평가를 위한 각 댐 별 빈도분석을 수행하였다. 본 연구에서 제안되는 Copula 기반 지역빈도해석 모형은 가뭄변량 간의 상관성 및 극치 특성을 효과적으로 반영하는 것을 확인할 수 있었으며, 지역빈도해석모형과 지점빈도해석모형의 적합성 검정 결과의 비교를 통해 지역빈도해석 모형의 장점을 확인할 수 있었다. 결과적으로 2022년에 발생한 낙동강 유역의 수문학적 가뭄사상은 결합재현기간이 8년을 상회하는 것으로 나타났으며 남강댐의 경우 결합재현기간이 20년으로 평가되어 낙동강 유역에서 상대적으로 심한 가뭄이 발생한 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권2호
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• pp.107-119
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• 2020

본 연구는 한반도의 관측 강우자료를 기반으로 하여 과거의 가뭄 특성을 파악함과 동시에 RCP 8.5 기후변화 시나리오를 활용한 장래 발생 가능한 극치 가뭄에 대한 장기전망을 수행하였다. 정량적인 가뭄 분석을 위해 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 적용하였으며 일단위 강우 관측 자료 및 RCP 시나리오를 단일한 장기 시계열 자료로 구축하여 1, 3, 6, 9, 12개월 지속기간의 SPI 입력인자로 활용하였다. 한반도의 지역별 가뭄특성 분석을 위한 대상 강우관측소는 1954년 시점부터 강우 자료를 보유하고 있는 12개 관측 지점을 선정하였으며, 동일 지점의 10개 GCM(General Circulation Model)을 적용하였다. 기후변화에 따른 가뭄 특성 변화 분석을 위해 강우발생일수와 총강수량에 대한 12개 강우관측소별 추세 변동 분석 및 군집화를 수행하였다. 샘플링 기법을 활용한 비정상성 빈도분석을 위해 베이지안 기반의 DE(Differential Evolution)와 MCMC(Markov Chain Monte Carlo)를 결합한 DEMC 기법을 채택하였고, 비정상성 가뭄빈도해석을 통하여 12개 지점별 SDF(Severity-Duration-Frequency) 곡선을 유도하였다. 비정상성을 가정한 장기 수문자료를 보유한 지점들의 SDF 곡선 산정을 통해 미래의 가뭄에 대한 정량적인 전망을 수행하였다. 장기시계열 자료를 보유한 12개 지점의 군집분석을 수행한 결과 Zone 1-2, 2, 3-2에 해당하는 제주를 제외한 전주, 광주, 여순, 목포, 추풍령 등에서 장래에 가뭄발생 위험이 높은 것으로 분석되었다. 장래 발생 가능한 가뭄 위험성을 정량적으로 파악함으로써 미래 가뭄관리 정책에 충분히 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권1호
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• pp.45-56
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• 2020

본 연구는 SWAT-CUP을 이용한 SWAT 모형 매개변수 보정을 수행할 때, 목적함수로 인해 발생할 수 있는 불확실성을 정량화하는 것을 목표로 수행되었다. 먼저 낙동강 권역의 내성천 유역을 대상으로 유출량 산정을 위한 SWAT 모형을 구축한 후, SWAT-CUP을 이용하여 8개 목적함수(R², bR², NS, MNS, KGE, PBIAS, RSR 및 SSQR)를 기준으로 자동 보정을 수행하였다. 최종 매개변수는 목적함수에 따라 서로 다른 범위를 나타내었으며, 모의 결과의 수문특성 또한 상이하게 도출되는 것을 확인하였다. 이것은 각각의 목적함수가 특정 수문특성에 대하여 민감하게 반응하여 서로 다른 모의 성능을 평가하기 때문이다. 즉, 특정 목적함수는 극치값의 잔차에 대해 민감하게 반응하여 첨두값을 잘 모의하는 반면, 저유량 또는 평균유량에 대한 모의 성능이 떨어질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 최적 목적함수를 선정하기 위해 8개의 목적함수에 따라 산정된 모의값과 관측값 사이의 수문학적 유사성을 평가하였다. 단순히 유량의 크기 비교 뿐 아니라 유량의 발생 시기, 유역의 반응 및 증가·감소 경향성을 함께 고려하기 위해 수문곡선의 증수부 및 감수부 유지시간 비율을 수문특성으로 정의하여 SWAT 모형을 평가하였으며, 평가 결과를 점수로 정량화하여 나타냈다. 그 결과 최종적으로 SWAT 매개변수 보정을 위한 최적 목적함수는 총점이 높은 MNS (342.48) 및 SSQR (346.45)로 선정되었다.

• 물과 미래
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• 제10권1호
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• pp.39-51
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• 1977

본 연구는 기왕의 국내 전강우량 자료를 대상으로 관측기간, 관측지점 및 결측치의 보완등을 조회하여 최근 수문학 이론에 입각한 분석방법으로 한국확률강우량도를 작도한 연구내용이다. 기왕의 자료를 조회하여 이동평균법에 의한 편차의 백분율이 5% 이하에서 통계년수가 설정되는 연우량 및 최대이우량에 대하여 자료보유지점수가 103개 지점 및 100개 지점에 이르렀으며, 확률강우량도의 작도가 가능하였다. 그러나 장단시간(18시간미만) 우량자료보유지점수는 12개 지점에 불과하므로 작도상 무리하리라고 판단된 바 향후 10여년이 경과되어야 가능할 것으로 생각한다. 본 연구를 통하여 얻은 성과는 아래와 같다. 1) 이동평균법을 적용하여 산정한 통계년수로서는 모평균치에 대한 이동평균치의 극치편차의 백분율이 5% 정도라면 20년, 2%∼3%이면 30년으로 밝혀졌다. 2) 연우량 및 최대일우량 자료집단에 대하여는 통계년수 30년으로 확률강우량도 작성이 가능하였으며 18시간 미만의 우량자료집단은 1990년대에 이르러서 가능할 것으로 사료된다. 3) 확룰강우량 산정방법으로서는 필자의 Y∼k법을 적용함이 국내우량자료집단 해석이 간편하고 계산량이 훨씬 감 소되므로 적당할 것으로 생각된다. 4) 확률강우량도의 실질적인 활용도를 높이기 위하여는 확대도면의 작성과 보다 세분된 등우량선이 기입되어야 할 것이고 하루 속히 단시간 확률강우량도가 완성되어야 하리라고 생각한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제12권2호
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• pp.83-94
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• 2010

본 연구의 목적은 우리나라의 연 강수량, 계절 강수 량 그리고 월 강수량의 최적 확률분포형을 선정하는 것이다. 이를 위해서 전국 32개의 강우 관측소에서 얻은 자료에 대하여 L-모멘트 비 다이어그램과 평균가중거리 값을 이용하여 각 강수량별 최적 확률분포를 산정하였으며, 최종적으로 선정된 최적 확률분포형을 관측 지점별로 적합도 검정을 실시하였다. 그 결과, 연강수량에서는 3변수 Weibull 분포(W3), 봄과 가을에는 3변수 대수정규분포(LN3), 여름과 겨울에는 일반화된 극치분포(GEV)가 관측값에 가장 잘 적합하는 것으로 나타났다. 또한, 월 강수량에서는 1월은 LN3, 2월과 7월은 W3, 3월은 2변수 Weibull 분포(W2), 4월, 9월, 10월, 11월은 일반화된 Pareto 분포(GPA), 5월과 6월은 GEV, 그리고 8월과 12월은 log-Pearson type III 분포(LP3)가 가장 잘 적합하였다. 하지만, 최적 확률분포형의 지점별 적합도 검정의 결과, 1월, 4월, 9월, 10월, 11월의 GPA와 LN3에 대한 기각율이 확률 분포의 매개변수 추정에서의 오류와 상대적으로 높은 AWD 값으로 인하여 매우 높게 나타났다. 한편, 23개 관측소의 자료를 추가하여 분석해본 결과 기존의 32개 의 관측소 자료를 이용한 것과 큰 차이를 나타내지 않았다. 종합적으로 보다 적합한 확률분포형을 선정하기 위해서는 더 장기간의 표본자료를 이용한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권3B호
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• pp.279-289
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• 2006

최근에 수문시계열로부터 저차원의 비선형 거동을 재구성하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 우수한 상태-공간 재구성 능력을 갖는 비선형 예측모형을 구성하여 Great Salt Lake(GSL) Volume에 적용하였다. SVM은 Kernel 함수로부터 유도된 고차원의 특성공간 안에서 선형함수의 가상공간을 이용하는 Machine Learning 방법론이다. 또한 SVM은 훈련자료로부터 얻어지는 평균제곱오차가 아닌 일반화된 오차를 최소화함으로써 상대적으로 기존 방법에 비해 적은 수의 매개변수와 과적합(over fitting)을 피하면서 비선형 함수의 최적화가 가능하다. 본 연구에서 제시한 SVM 회귀분석의 적용성은 미국의 GSL의 2주 간격 Volume을 대상으로 검토하였다. SVM을 이용한 비선형 예측모형은 GSL Volume의 2주(1-Step), 8주(4-Step)와 반복예측(Iterated Prediction, 121-Step)까지 적용되었다. 본 연구에서는 극치사상 즉, 급격한 감소 및 증가 구간을 예측하는데 있어서 훈련구간과 예측구간을 구분하여 모형의 신뢰성을 평가하였다. 예측결과SVM은 훈련자료로부터 적은 수의 관측치를 이용하여 동역학적 거동을 추출할 수 있었으며 실제 관측자료와 거의 유사한 예측이 가능함을 통계적 지표로 확인할 수 있었다. 따라서 비선형 수문시계열의 단기 예측을 위한 모형으로 적용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국습지학회지
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• 제16권1호
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• pp.19-32
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• 2014

본 연구에서는 우량계로 측정한 강우량이 실제 지표면에 떨어지는 강우 값에 근접하도록 보정함으로써, 유출해석 및 기타 수문분석에 적용할 경우 신뢰도 높은 결과를 얻는데 목적이 있다. 지상우량계로 관측한 강우량에 대한 바람의 영향을 분석하기 위하여, 표준기상관측소인 추풍령기상대에 설치된 바람막이의 유(有) 무(無)에 따른 우량계와 기준우량계의 자료를 획득하였다. 획득한 강우를 단순선형회귀 모형과 신경망 모형을 이용하여 지상강우를 보정하였으며, $Vflo^{TM}$모형을 이용한 유출모의를 통하여 자료의 신뢰도를 검증하였다. 단순선형회귀 모형을 사용한 보정 강우량은 실제 관측된 강우량보다 5%~18%가 큰 강우량을 나타냈으며, 강우획득에 있어 바람의 영향은 1.6~3.3m/s의 풍속구간에서 가장 큰 것을 확인하였다. 또한 회귀모형에서는 풍속구간 5.5m/s이상일 경우 자료의 개수가 전체자료의 0.7%로 매우 작고, 이상치가 획득됨으로써 회귀모형 적용의 어려움이 있었다. 반면에 신경망 기법을 이용한 지상강우의 보정은 전체적으로 관측 값보다 10~20% 가량 강우가 적게 추정되었다. 통계분석결과, 전체적으로 편차가 크고 평균 강우획득량이 클수록 신경망 모형의 적용성이 높게 나타났으며, 획득한 강우량의 극치값이 크게 나타날수록 선형회귀 모형의 적용성이 높게 나타나는 것을 확인하였다. 본 연구결과로 신뢰성 높은 강우보정을 위해서는 지역별 강우 특성에 따른 적합한 보정방법을 선택해야 할 것으로 판단되며, 앞으로의 수문해석에 있어 본 논문에서 제시하는 강우 보정방법을 적용함으로써 신뢰도 높은 수문해석 결과를 기대할 수 있을 것으로 사료된다.

• 디지털융복합연구
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• 제9권3호
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• pp.69-79
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• 2011

본 연구는 3개 특정공동체에 대하여 미디어에서 정책적으로 의제설정(agenda setting)되었던 텍스트담론을 중심으로 의미작용(signification)의 기호학적(semiotics)분석이다. 연구대상의 자료는 잡지와 전문지, 신문 33개 매체에 게재된 칼럼(column), 특별기고, 시사평론 등 71개의 텍스트담론이다. 연구는 부가의미로 볼 수 있는 은유(metaphor)와 환유(metonymy), 그리고 이분적(binary oppositions)사고 전환( transposition)에 보다 관심을 둔다. 이런 함축적 부가의미는 여러 미디어를 통하여 대중 속으로 내파(imploded)되어 현실보다 더 실재적인 과실재성(hyperreality)으로 신화(myth)를 창출한다. 따라서 본 연구는 미디어가 정책적으로 만들어낸 텍스트담론을 기호학적 시각에서 해체와 분석할 수 있는 이론적 논리를 개발하고자 한다. 또한 기호학의 경계점에서 문화흐름이 정치, 사회, 그리고 경제 등 정책에 어떤 영향을 주는가를 연구할 수 있는 범위를 확장하는 데 있다. 결과적으로 본 연구에서 대상체(referent) 인 T'PALACE, I'PARK, STARCITY가 지시하는 객관적 외시적의미(denotation)는 기존 타 커뮤니티보다 '규모가 크고', '높은 고층이고', '주로 학력 높은 부자들이나 재벌들', 그리고 '연예인들이나 성공한 CEO들'이 거주한 것으로 알려진 외시적의미를 갖는다. 그리고 공동체의 대상체가 지시하는 주관적인 다의적 함축의미(connoation) '귀족커뮤니티', '초호판극치 공간', '양재천의 꽃', '그들만의 공간' 등 은유적 표현은 '대한민국 부 1번지', '벤치마킹대상', '고급주거형태 견본', '국내최고급아파트', '대한민국강남특별시', '1%의 욕망', 등과 같은 환유적 전환의 함축의미로 신화와 이데올로기를 창조하고 있다. 이런 이데올로기와 신화는 미디어를 통해 대중속으로 내파되어(imploded)어 타 지역에서 동일의 이름을 가진 공동체 커뮤니티로 재생산되어 소비(분양)되고 있다. 또한 경제, 문화가 정책이나 정치적으로 활용되어 '종부세', '부자감세', '1%의 부자감세' 등과 같은 정부규정이나 슬로건을 창조하고 있다.