Ha, Heon-Woo;Kang, Soo-Jin;Jo, Mun-Shin;Oh, Hyun-Ung
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.42
no.9
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pp.802-808
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2014
MEMS based solid propellant thruster researched for the purpose of an academic research will be verified at space environment through CubeSat program. For this, the temperature of the MEMS thruster should be within allowable operating temperature range by proper thermal control to prevent the ignition failure caused by ignition time delay and to guarantee the structural safety of the MEMS thruster in the low temperature. In this study, we proposed an effective thermal control strategy, that is to use micro-igniter as a heater and temperature sensor for active thermal control instead of using additional heater. The effectiveness of the strategy has been verified through on-orbit thermal analysis of CubeSats with MEMS thruster.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.605-605
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2016
최근 기후변화로 인한 국지적 또는 대규모 극한 가뭄과 홍수가 빈발함에 따라 수자원 관리 여건은 점점 더 어려워지고 있다. 이런 물 관련 재해에 보다 효과적으로 대응하기 위해서는 수자원인자에 대한 시공간적 모니터링이 필수적인데, 이러한 관점에서 시공간적 광역관측이 가능한 위성자료의 활용가치는 매우 높게 평가되고 있으며, 최근에는 국내외적으로 위성자료를 이용하여 수문 인자 산출, 가뭄 홍수 등의 모니터링 기술 등에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. K-water는 위성정보 활용기술력 축적을 통한 보다 효율적인 수자원 관리를 하기 위하여 수자원 분야에 활용 가능한 해외의 주요 위성자료를 실시간 직수신 처리하여 표출하는 K-water 위성영상관리시스템(K-SIMS, K-water Satellite Image Management System)을 2015년에 구축하였다. 현재 K-SIMS를 통해 관리되는 위성은 AQUA, TERRA, NPP, GCOM-W, GPM로서 총 5개이다. AQUA, TERRA, NPP 위성은 각 궤도운영 스케쥴에 따라 한반도 상공을 통과하는 시각에 안테나가 위성의 궤도를 따라가며 수신하고, GCOM-W, GPM 위성자료는 FTP 접속를 통해 준실시간으로 수신하고 있다. 산출물은 AQUA, TERRA, NPP가 각각 23종, GCOM-W 9종, GPM 2종 등 총 80여종으로 위성원시자료 수신즉시 처리 표출까지 실시간 자동 수행되고 있으나 식생지수, 강수, 구름, 대기온도, 수증기 등 대부분 수문기상학적 변수들로 구성되어 있어 수자원 관리 현업 업무에는 직접 사용하기에는 다소 한계가 있다. 따라서, 위성자료의 활용성을 높이기 위하여 수문해석에 중요한 변수인 토양수분에 대해서 AQUA, TERRA의 MODIS LST(Land Surface Temperature)와 식생지수(Vegetation Index)를 이용하여 SMI(Soil Moisture Index)를 산출하고 이를 K-SIMS에 표출하는 체계를 추가로 구축하여 현업 활용도가 높은 자료를 생산하고 있으며, 향후 위성자료를 활용한 가뭄지수를 추가로 산출하여 표출할 계획이다. 이와 함께 K-water는 차세대 중형위성 개발 사업에 따른 수자원 위성 확보에 대비해 수자원 분야 위성활용 중장기 계획을 마련하였다. 향후에 광학위성, SAR위성 등 다양한 위성자료의 융복합적 활용을 통하여 위성산출물 알고리즘을 지속적으로 개발함으로써 홍수, 가뭄, 수질 등 물 재해 대응 및 수자원 관리 전 분야에 위성자료의 활용을 확대해 나갈 계획이다.
Song, Young Hoon;Chung, Eun Sung;Mang, Ngun Za Luai
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.101-101
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2019
전 지구적 기온상승으로 인한 기후변화는 사회적, 수문학적, 다양한 분야에 영향을 미친다. 또한 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)의 보고서에 따르면 미래에도 지속적으로 기온상승이 예상되며, 이러한 현상은 인류의 삶에 큰 영향을 미칠것으로 예상된다. 또한 수자원 및 관련 분야에서도 기온 상승에 따른 강수량, 강수의 주기 변동, 극한 기후사상의 심도(severity)와 빈도 변화에 따른 다양한 연구가 진행되고 있으며, 미래의 강우량과 온도를 예측하는 기후변화연구에서는 다양한 기후모형을 고려하여 분석한다. 하지만 모든 기후모형이 우리나라에 적합한 것은 아니므로 과거 기후를 모의한 결과를 토대로 성능이 뛰어난 모형의 결과에 더 높은 가중치를 주고 미래를 예측하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 기후모형으로 GCM (General Circulation Model) 모의 결과가 이용되는데 우리나라에 대한 GCM 결과의 정확성을 분석하는 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 21개의 GCM을 대상으로 과거 모의 자료(1970년~2005년)를 실제 관측소에서 관측된 강수량과 비교하여 각 GCM들의 성능을 평가하고 이를 토대로, GCM들의 우선순위를 선정하였다. 또한 격자 기반 GCM 결과를 IDW (Inverse Distance Weighted) 방법을 사용하여 기상관측소로 지역적 상세화를 수행하였으며, GCM과 관측자료 사이의 편이를 보정하기 위해 6가지의 Quantile Mapping 방법과 Random Forest 기법을 사용하였다. 또한 편이 보정 기법 중 성능이 좋은 기법을 선택하여 관측소에 적용하였다. 편이 보정된 GCM 모의결과에 대한 성능을 토대로 우수한 GCM 순위를 도출하기 위해 다기준의사결정기법 중 하나인 TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)를 이용하였다. 그리고 GCM의 전망기간인 2010년부터 2018년까지의 Machine learning 방법과 Quantile mapping의 기법을 비교 및 성능이 우수한 편이 보정 방법을 선택한 후 전망기간 동안의 GCM 성능의 우선순위를 선정하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.306-306
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2019
전지구적 기온상승으로 인해 미래기후의 관한 연구가 중요시 되고 있다. 위와 같은 현상으로 인하여 다양한 기후변화 연구가 진행되고 있다. 미래기후 연구에는 GCM (General Circulation Model) 모의 결과가 이용된다. 격자 자료로 구성된 GCM은 연구 지점으로 지역적 상세화와 연구지역의 관측자료 사이의 편이 보정(bias correction)이 필수적이다. 위와 같은 근거로 편이 보정 방법의 선택은 매우 중요하며 편의 보정의 방법에 따라서 결과가 다르게 도출될 수 있다. 또한 국내외 연구에서는 다양한 상세화 기법과 편이 보정 기법을 분석 및 평가하는 연구가 진행되고 있으며, 편의 기법 중 대표적인 기법인 Quantile mapping과 Random Forest 기법이 있다. Quantile mapping 기법은 GCM의 과거 모의 데이터와의 편이 보정에 있어서 우수하게 나타났으나, GCM 데이터의 미래 예측 기간(2010년~2018년)까지의 데이터에서는 극한 강수를 정량적으로 분석 가능한 Random Forest 기법이 편이 보정 과정에서 성능이 우수할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 우리나라 21개 관측소를 기준으로 총 4개의 GCM(GISS, CSIRO, CCSM4,MIROC5)의 과거 기간 자료(1970년~2005년)를 실제 관측소에서 관측된 강수량을 편의 보정하는 방법에 있어서 편의 보정 기법의 성능을 비교한 결과와 GCM 미래 예측 기간 자료(2010년~2018년)에서의 편의 보정 기법의 성능 결과를 비교하였다. 이를 토대로 편이 보정 기법의 결과를 6개의 평가지수를 이용하여 정량적으로 분석하였으며, 다기준의사결정기법인 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)를 이용하여 편이 보정기법들의 성능에 있어서 우선순위를 선정하였다. 본 연구에서 편이 보정 방법으로 Quantile mapping 방법을 사용했으며, Quantile mapping의 기법으로는 비모수 변환법(non-parametric transformation)과 분포기반 변환법(distribution derived transformation)이 사용되었다. 또한 머신러닝 방법 중 하나인 Random Forest 방법을 동시에 사용하여 결과를 비교하였다. 또한 GCM 자료가 격자식으로 제공하고 있기 때문에 관측소 강수량도 공간적으로 환산하여야 하는데, 본 연구에서는 역거리 가중치법(inverse distance weighting, IDW) 방법을 이용하였다.
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.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.497-497
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2022
홍수위험지도는 홍수발생시 예방되는 침수범위와 침수깊이를 나타내는 지도로 2009년 영산강수계(237.53 km), 2016년에 섬진강수계(251.06 km) 국가하천의 홍수위험지도가 제작되었고, 2021년 영산·섬진강권역 지방하천(4521.31 km) 홍수위험지도가 제작됨으로써 영산·섬진강권역 홍수위험지도 제작이 모두 완료되었다. 홍수위험지도 제작은 GIS 범람해석, 1차원 및 2차원 수치모형으로 구분할 수 있따. GIS 범람해석은 제내지의 지형 수치표고모델(DEM) 등을 활용하여 지형자료를 구축하고, 측점별 홍수위를 이용한 홍수위 DEM을 작성한 후 각 DEM의 고도차를 계산하여 홍수범람구역을 도시하는 방법이다. 도심지 또는 주거지를 관류하는 하천에 대해서는 제방의 편안 파제를 가정하여 FLUMEN모형을 이용한 2차원 범람분석 또는 HEC-RAS모형을 이용한 1차원 범람분석 방법 적용한다. 위와 같은 분석 방법으로 도출된 침수 결과는 제방 월류 및 제방 유실 등의 극한 상황을 가정한 것으로, 2020년 섬진강 대홍수 홍수피해 침수구역과 홍수위험지도의 침수구역의 겨의 일치하는 것으로 나타났다. 즉 하천홍수로 발생할 수 있는 피해의 규모를 예측할 수 있으며, 이러한 예측정보는 방재계획 수립 및 홍수대응에 활용도가 높을 것이다. 홍수위험지도는 홍수위험지도정보시스템(www.floodmap.go.kr)에서 누구나 확인이 가능하며, 지자체 방재담당자는 회원가입을 통해 홍수위험지도 전산파일 및 보고서 등을 받을 수 있다. 방재담당자는 홍수위험지도의 침수구역을 바탕으로 대피계획을 수립하고, 집중호우로 인한 하천수위 상승 시 홍수위험지도의 침수구역을 중심으로 방재활동을 하여 인명피해를 최소화할 수 있을 것이다.
Jung, Min Jin;Jun, Kye Won;Jang, Chang Deok;Kim, Ju ho
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.316-316
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2022
최근 기후변화로 인한 극한 강우의 발생빈도가 증가하고 있으며 IPCC는 제6차 기후변화 평가 보고서를 통해 아시아 지역에 이상 기온 현상이 발생하고 강수 변동성이 증가해 도시를 중심으로 홍수로 인한 도시 기반시설 피해가 발생하는 등 이상기후로 인한 자연재해가 증가할 것으로 예측하고 있다. 본 연구에서는 집중호우와 태풍으로 침수피해가 발생한 서울시 신림지역을 대상으로 대표적인 도시침수 해석모형인 XP-SWMM을 이용하여 저영향개발기법(LID)중 하나인 투수블럭의 적용성을 확인하고자 한다. 연구대상지역인 신림2배수구역은 상류에서 서울대배수구역에서의 유출량이 유입되며 하류에서 봉천천배수구역과 합류 후 신림1배수구역으로 유출되며 상류와 하류에서의 경계조건은 도림천 전 유역에 대해 수립된 도림천의 「도시하천 유역종합치수계획」 수립에 따른 유출분석 및 내수침수 해석결과를 적용하였다. XP-SWMM을 적용하여 내수침수를 해석한 결과, 투수블럭을 설치가능한 공간에 최대한 설치할 경우 피해면적에 대한 저감효과가 약 60%이상으로 나타나 불투수면적의 비율이 높은 도시지역에서 효과적인 침수저감 방법임이 확인되었다. 한편 본 연구에서 대상지역으로 선정한 연구지역에서 기왕 일최대강우에 대한 침수지역은 평균 침수심이 매우 얕고, 홍수량 또한 작은 규모이기 때문에 투수성블럭의 침수저감효과가 비교적 과도하게 평가되었다는 한계가 있으나, 빗물펌프장 등 구조적 침수대책이 수립된 후에도 일부 침수지역이 발생하는 소규모 침수지역에 대한 대책으로 투수성블럭이 유의미한 대책이 될 수 있을 것으로 사료된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.327-327
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2022
지구온난화로 전 세계는 기후위기에 직면해있다. 특히, 아시아의 경우 복사강제력과 대규모 대기순환인 몬순이 지역기후에 영향을 주기 때문에 지리적 위치 및 계절에 따라 폭염, 홍수, 가뭄 등 다양한 기상이변 및 수재해 문제를 겪고 있다. 더욱이, 아시아 지역은 온난화가 심화됨에 따라 식량 및 물 안보위기가 더욱 증가할 것으로 전망됨에 따라 이와 직결되는 기후 및 수문특성에 대한 기후변화 영향평가 및 분석이 요구된다. 본 연구에서는 미래 기온상승 조건을 고려하여 아시아 지역의 기후특성을 전망하고, 수문모형(VIC)을 활용하여 수문전망을 수행하였다. 미래 기후전망을 위해 적정 CMIP6 기후모델과 공통사회경제경로(SSP5-8.5) 시나리오를 활용하였다. 시나리오로부터 산출된 기온자료 및 CPC (Climate Prediction Center) 전 지구 관측 기온자료를 활용하여 산업화 이전 대비 잠재적인 전지구 기온상승(1.5℃~5.0℃) 조건을 추정하였다. 통계적상세화 기법을 적용하여 아시아 지역에 대하여 기후변화 시나리오를 상세화하고, 기후구분법을 적용하여 기후대를 구분하였다. 미래 기온상승 조건 하에서 아시아 지역의 기후특성을 전망하고 기후대의 분포변화를 분석하였다. 전 지구 기온이 상승함에 따라 지역별 기후특성이 변화하였으며, 이는 기온 및 강수량 변화에 기인하는 것으로 분석되었다. 최고 및 최저기온은 모든 기후대의 전 지역에서 상승하며, 이는 평균적으로 전 지구 평균 기온을 상회하였다. 강수량 및 강수일수는 대체로 증가하였으나, 기후특성에 따라 지역별 편차를 보였다. 기상성분의 변화로 기후대별 수문성분(증발산량, 유출량)은 대체로 증가하였으며, 극한 유출량의 변화경향은 모든 기후대에서 증가할 것으로 전망되었다. 지속적인 지구온난화는 아시아 지역의 수문순환은 가속화할 것으로 전망되며, 기후대별 수문기상성분의 변화는 지역의 기후특성에 따라 편차가 있는 것으로 분석되었다. 지구온난화 조건별 아시아 지역의 미래 기후 및 수문기상성분 변화 특성은 기상 및 수자원에 대한 기후변화 영향평가 시 기초자료로 활용될 수 있다.
With growing concerns about ever-increasing anthropogenic greenhouse gas emissions, it is crucial to enhance preparedness for unprecedented extreme weathers that can bring catastrophic consequences. In this study, we proposed a stochastic framework that considers uncertainty in weather forecasts for flood analyses. First, we calibrated a simple rainfall-runoff model against observed hourly hydrographs. Then, using probability density functions of rainfall depths conditioned by 6-hourly weather forecasts, we generated many stochastic rainfall depths for upcoming 48 hours. We disaggregated the stochastic 6-hour rainfalls into an hourly scale, and input them into the runoff model to quantify a probabilistic range of runoff during upcoming 48 hours. Under this framework, we assessed two rainfall events occurred in Bocheong River Basin, South Korea in 2017. It is indicated actual flood events could be greater than expectations from weather forecasts in some cases; however, the probabilistic runoff range could be intuitive information for managing flood risks before events. This study suggests combining deterministic and stochastic methods for forecast-based flood analyses to consider uncertainty in weather forecasts.
This study evaluates the temperature and precipitation results in East Asia simulated from the Hadley Centre Global Environmental Model version 3 regional climate model (HadGEM3-RA) developed by the UK Met Office. The HadGEM3-RA is conducted in the Coordinated Regional climate Downscaling Experiment-East Asia (CORDEX-EA) Phase II domain for 15 year (2000-2014). The spatial distribution of rainbands produced from the HadGEM3-RA by the summer monsoon is in good agreement with the Asian Precipitation Highly Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation of water resources (APRODITE) data over the East Asia. But, precipitation amount is overestimated in Southeast Asia and underestimated over the Korean Peninsula. In particular, the simulated summer rainfall and APRODITE data show the least correlation coefficient and the maximum value of root mean square error in South Korea. Prediction of temperature in Southeast Asia shows underestimation with a maximum error during winter season, while it appears the largest underestimation in South Korea during spring season. In order to evaluate local predictability, the time series of temperature and precipitation compared to the ASOS data of the Seoul Meteorological Station is similar to the spatial average verification results in which the summer precipitation and winter temperature underestimate. Especially, the underestimation of the rainfall increases when the amounts of precipitation increase in summer. The winter temperature tends to underestimate at low temperature, while it overestimates at high temperature. The results of the extreme climate index comparison show that heat wave is overestimated and heavy rainfall is underestimated. The HadGEM3-RA simulated with a horizontal resolution of 25 km shows limitations in the prediction of mesoscale convective system and topographic precipitation. This study indicates that improvement of initial data, horizontal resolution, and physical process are necessary to improve predictability of regional climate model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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