• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.70-70
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• 2020

기후변화 대응을 위해 파리기후협약에서는 온실가스 배출량 감축을 위한 구체적인 목표를 제시하였다. 에너지 분야는 온실가스가 가장 많이 배출되는 분야 중 하나이며, 온실가스 감축 방안으로 신재생 에너지에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 수력에너지는 신재생 에너지 중 가장 현실적이고 많이 활용되는 에너지원으로 각광받고 있다. 아시아 지역은 개발도상국이 다수 위치하고 있고 미개발된 잠재 수력에너지가 풍부한 지역으로 국내 기업의 진출 가능성이 높은 지역이다. 수력에너지 개발을 위해서는 수력 발전 가능량 평가가 필수적이며, 수력 발전 가능량은 기후, 수문조건에 민감하게 반응하기 때문에 기후변화에 따른 수력 발전 가능량의 변동 가능성이 있다. 본 연구에서는 아시아 지역에 대한 AR5 기후변화 시나리오 기반 수력 발전 가능량을 전망하고 분석하고자 하였다. 수력 발전 가능량 산정을 위한 수문 자료 생성은 지표수문해석 모형 VIC (Variable Infiltration Capacity)를 이용하였으며, 모형 입력 자료로 APHRODITE (Asian Precipitation -Highly Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation of water resources) 기상 자료, USGS (U.S. Geological Survey) 수치지형도, FAO (Food and Agriculture Organization) 토양도, NCC (Norwegian Climate Centre) NorESM 기후변화 시나리오를 활용하였다. 분석결과 수력 발전 가능량은 과거 및 미래 기간에 동남아시아, 남아시아 지역에 풍부한 것으로 나타났다. 동남아시아는 유출량이 풍부하며, 남아시아는 유역별 낙차가 크기 때문에 수력 발전 가능량이 풍부한 것으로 나타났다. 따라서 동남아시아 지역의 수력 발전 가능량이 남아시아에 비해 기후변화의 영향을 크게 받는 것으로 나타났다. 또한 미래 기후변화로 인해 유출량의 변동 폭이 더욱 넓어져 발전 효율이 감소하는 것으로 나타나 수력발전의 안정성이 감소하였다. 본 연구는 아시아 지역의 수력 발전 가능량을 산정하고 특징을 분석하였다는 점에서 의미가 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.508-508
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• 2022

1973년 기상관측 이후 5년에서 7년 주기로 전국적 및 국지적 가뭄이 반복되고 있으며, 2010년을 기점으로 매년 가뭄이 발생하는 등 지역적 가뭄의 발생빈도도 증가하고 있다. 이러한 가뭄은 특히 농작물 생육 및 수확과 같은 농업 부분에서 가장 큰 영향을 미치고 있으며, 가뭄의 선제적인 대응을 위해서는 시공간적인 진행 상황이나 강도를 객관적인 기준을 통해 파악해야 한다. 가뭄의 경우 2016년 범부처 가뭄예·경보제를 시범 운영하여 2017년부터 본격적으로 시행하고 있으며, 매월 시군별 지역에 대한 농업용수의 가뭄 상황을 4단계 (관심, 주의, 경계, 심각)로 구분하여 발표하고 있다. 농업가뭄의 경우 저수지, 양수장과 같은 농업수리시설의 능력에 대한 의존도가 높아 가뭄이 발생했을 경우, 용수공급시설에서 용수공급이 가능한 물의 양을 파악하여 가용용수 능력을 평가함으로써 농업가뭄에 대응할 수 있는 정도를 파악해야 한다. 현행 농업용 저수지 물 관리 운영의 경우 과거 경험에 의존하는 실정으로 용수관리 및 물 관리자의 개인 역량에 따른 편차가 발생하고 있다. 또한, 전국 모든 농업용 저수지에 평년 저수율을 적용하여 가뭄단계를 산정하기 때문에 개별저수지의 특성을 반영하지 못하는 한계를 갖고 있다. 본 연구에서는 가뭄예·경보를 위한 농업용 저수지 저수율의 가뭄단계별 기준을 개선하고자 한국농어촌공사 관할 농업용 저수지 3,400개를 대상으로 백분위수 (Percentile)를 적용한 저수지 이수관리 기준을 제시하고자 한다. 또한, 빈도분석 및 연속이론 (Run theory)을 적용하여 과거 및 현행 가뭄 판단 및 이수관리 기준들의 가뭄에 대한 선제적 대비능력 및 민감성을 비교·분석하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.115-115
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• 2022

2020년 역대 최장의 기간을 기록한 장마는 8월초 기록적인 폭우와 홍수로 이어지면서 전국 곳곳에 많은 인명과 재산피해 등 커다란 상처를 남겼다. 최근의 재해 발생 및 특성을 살펴보면 수자원 시설물의 운영·관리 기준의 한계를 벗어난 극단적 기후 현상의 규모와 발생빈도가 급격하게 증가하는 추세가 나타나고 있다. 이처럼 기후위기의 영향으로 집중호우, 극한가뭄 등의 발생빈도와 그 강도가 급증하는 상황에서 실제상황을 보다 신속, 정확하게 모니터링하고 예측하여 물관련 재해를 예방하고 대처하는 것은 무엇보다 시급한 과제라 할 수 있다. 또한 세계 각국은 코로나19로 인한 패러다임의 변화에 대응하고 경제위기 극복을 위해 산업 전반에 걸쳐 디지털 전환을 가속화 하고 있다. 정부도 코로나19로 촉발된 위기 극복을 위해 한국판 뉴딜의 대표과제로 디지털 트윈 사업을 추진하고 있다. K-water는 정부의 디지털 전환 정책에 발맞추어 기후위기에 따른 물관리의 복잡성, 불확실성에 대응하고 효율성과 신뢰도를 제고하기 위해 섬진강유역을 대상으로 디지털 트윈 물관리 플랫폼 구축을 추진하였다. 본 플랫폼은 유역내 기상·수문 관측자료를 실시간으로 모니터링하고 홍수, 가뭄, 수질, 댐안전 등 다양한 이슈를 사전에 시뮬레이션하여 결과를 3차원 지형에 표출하고 이에 대한 피드백을 통해 최적의 의사결정을 지원하는 체계로 구성되어 있다. K-water는 물관리 디지털 전환을 위하여 섬진강유역 구축을 기반으로 5대강 유역을 대상으로 플랫폼 구축을 확대할 예정이며, 댐하류·지류 합류부 등 재해 취약지역까지 아우르는 종합적인 물관리 의사결정의 One-System 플랫폼 구축을 확대할 예정이다. 이를 통해 유역 전체의 수문상황을 실시간으로 파악 및 신속하게 대응하고, 정확성이 향상된 의사결정으로 보다 효율적이고 안전한 물관리 기반을 마련하고자 한다. 또한 본 플랫폼에 기반한 디지털 물관리 기술 선도로 새로운 물산업 생태계를 조성하고, 민간기업과의 핵심기술 공동개발 등 기술협력을 통해 디지털 물산업 기술 경쟁력 확보에도 기여하고자 한다.

• Atmosphere
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• v.34 no.1
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• pp.1-21
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• 2024

Private companies are increasingly required to take more substantial actions on climate change. This study introduces the principle and cases of climate (physical) risk estimation for 11 private companies in Korea. Climate risk is defined as the product of three major determinants: hazard, exposure, and vulnerability. Hazard is the intensity or frequency of weather phenomena that can cause disasters. Vulnerability can be reflected in the function that explains the relationship between past weather records and loss records. The final climate risk is calculated by multiplying the function by the exposure, which is defined as the area or value of the target area exposed to the climate. Future climate risk is estimated by applying future exposure to estimated future hazard using climate model scenarios or statistical trends based on weather data. The estimated climate risks are developed into three types according to the demand of private companies: i) climate risk for financial portfolio management, ii) climate risk for port logistics management, iii) climate risk for supply chain management. We hope that this study will contribute to the establishment of the climate risk management system in the Korean industrial sector as a whole.

• Journal of Climate Change Research
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• v.3 no.1
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• pp.71-88
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• 2012

The global warming is probably the most significant issue of concern all over the world and according to the report published by the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), the average temperature and extent of global warming around the globe have been on the rise and so have the uncertainty for the future. Such effects of global warming have adverse effects on basic foundation of the mankind in numerous ways and water resource is no exception. The researches on water resources assessment for climate change are significant enough to be used as the preliminary data for researches in other fields. In this research, a total of 124 peer-reviewed publications and 57 reports on the subject of research on climate change related to water resources, that has been carried out so far in Korea has been reviewed. The research on climate change in Korea (inclusive of the peer-reviewed articles and reports) has mainly focused on the future projection and assessment. In the fields of hydrometeorology tendency and projection, the analysis has been carried out with focus on surface water, flood, etc. for hydrological variables and precipitation, temperature, etc. for meteorological variables. This can be attributed to the large, seasonal deviation in the amount of rainfall and the difficulty of water resources management, which is why, the analysis and research have been carried out with focus on those variables such as precipitation, temperature, surface water, flood, etc. which are directly related to water resources. The future projection of water resources in Korea may differ from region to region; however, variables such as precipitation, temperature, surface water, etc. have shown a tendency for increase; especially, it has been shown that whereas the number of casualties due to flood or drought decreases, property damage has been shown to increase. Despite the fact that the intensity of rainfall, temperature, and discharge amount are anticipated to rise, appropriate measures to address such vulnerabilities in water resources or management of drainage area of future water resources have not been implemented as yet. Moreover, it has been found that the research results on climate change that have been carried out by different bodies in Korea diverge significantly, which goes to show that many inherent uncertainties exist in the various stage of researches. Regarding the strategy in response to climate change, the voluntary response by an individual or a corporate entity has been found to be inadequate owing to the low level of awareness by the citizens and the weak social infrastructure for responding to climate change. Further, legal or systematic measures such as the governmental campaign on the awareness of climate change or the policy to offer incentives for voluntary reduction of greenhouse gas emissions have been found to be insufficient. Lastly, there has been no case of any research whatsoever on the anticipated effects on the economy brought about by climate change, however, there are a few cases of on-going researches. In order to establish the strategy to prepare for and respond to the anticipated lack of water resources resulting from climate change, there is no doubt that a standardized analysis on the effects on the economy should be carried out first and foremost.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.84-84
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• 2017

직립식 마늘파종기는 마늘 종구를 한 알씩 집어 올려 중간이송컵으로 이송하는 자세교정컵과 배종부와 자세교정컵에서 낙하된 마늘종구를 땅속으로 파종하는 구조로 설계 제작되었으며,전라북도 익산시에 테스트베드를 구축하여 기계파종을 통한 파종기의 성능개선연구를 수행하였다. 기계파종은 1차년도 기존 파종기의 성능을 개선한 7조식 시제품과, 국내산과 스페인산 마늘을 파종하였으며, 11조용 참여기업의 기존 파종기를 이용하여 테스트베드에서 수행하였다. 비가 온 뒤의 땅에 파종한 라인의 샘플링 자료조사 결과(5m 구간 기준으로 체크) 결주율이 각각 17.81%, 35.6%로 평균적인 결주율이 0.57%인 일반 기상상태와 비교하면 매우 높은 결주율을 보이는 것을 알 수 있다. 마늘 파종법에 대한 결과로, 총 4가지의 파종법을 사용하였으며, 사용한 파종방법에는 2조 병목식 스페인식 파종법, 11조식 트랙터용 파종법, 7조식 트랙터용 파종법, 6조식 이양기용 파종법이다. 이 4가지 파종법 중에서 3가지 파종법에 대한 성장률에 대해서 조사를 해보았다. 11조식의 경우에는 제주도식 파종을 하여 비닐 멀칭이 되어있지 않으며, 7조식의 경우에는 비닐 멀칭이 되어있는 파종방식을 사용하였고, 2조식 병목식 스페인식 파종법의 경우에는 자유낙하 방식으로 비닐 멀칭의 유무에 따라 성장률에 대해서 조사를 하였다. 결주율은 파종된 마늘 중 샘플링한 데이터에 대해서 얼마나 파종이 잘되었는지에 퍼센트로 나타낸 것으로 11조식의 경우 비닐멀칭도 없고 비온 뒤에 파종 되어 파종시기에 문제가 있는 것으로 사료됨. 비가오지 않은 날씨에서 측정한 7조식 1차년도 성능개선 시작품의 결주율은 0.57%로 우수하게 나타났다. 발아율은 파종된 마늘 중 샘플링한 데이터에 대해서 다립파종 되어서 미성장된 것과 결주율을 합하여 퍼센트로 나타낸 것으로 시제품으로 개발한 7조식 파종기는 스페인산과 국내산 마늘의 발아율이 모두 90% 이상으로 나타났으며, 차이점은 파종시기의 차이에 따라 발아율의 차이가 있는 것으로 사료(토양, 재배환경 및 기후에 따른 변동요인이 많음)되며, 이는 파종법의 종류뿐만 아니라 비닐멀칭의 온도유지가 마늘 성장률에 얼마나 영향을 끼치는지에 대한 병행연구도 필요한 것으로 나타났다. 마늘의 성장률에 대해서는 아직 표준화, 정형화 되어있는 측정방법이 없기 때문에 이를 표준화, 정형화를 할 필요가 있다. 향후 이와 같은 결과를 토대로 직립식 마늘파종기의 성능을 더욱 개선시키는 연구를 지속적으로 수행할 계획이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2009.06a
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• pp.208-208
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• 2009

최근 광섬유 센서기술의 수요는 전 산업분야에 걸쳐 높아지고 있으며, 이에 비례하여 기업 간, 국가 간 경쟁이 첨예화되고 있다. 또한 소형화, 경량화, 고성능화 센서에 대한 요구도 높아지고 있어 종래의 각종 센서들의 형태와 개선을 위한 연구개발이 매우 활발하게 전개되고 있으므로 이를 대체할 수 있는 광섬유 센서의 수요가 급격히 늘어날 전망이다. 기존 침입자 감지 시스템은 태풍, 낙뢰, 폭설, 폭우 등의 기상변화나 지반 흔들림, 통행차량 진동 및 전자기 간섭 등에 영향을 받아 오작동, 오경보가 빈번히 발생된다. 이러한 문제의 해결책으로 광섬유 센서 케이블을 이용한 시스템이 대안으로 부각되고 있다. 현재 국내에서 군부대, 공항을 중심으로 펜스와 휴전선 철책에 힘입자 감지를 위하여 도입되고 있다. 광섬유 센서 케이블을 사용하는 광망경비시스템은 광섬유 센서 케이블을 그물망 형태(광망)로 만들어 경계 지역에 설치된다. 광망경비시스템의 원리는 광섬유에 광펄스를 입사시켜 순환시키는데 침입자가 광망을 절단하거나 외력을 가할 경우 발생되는 레일리 산란에 기인하는 후방산란과 접속점과 파단점에서 생기는 반사광을 OTDR(Optical Time Domain Reflectometer)로 검출하여 침입상황 및 침입위치를 탐지한다. 그러나 이러한 침입자 감지를 위한 광망경비시스템의 핵심부품인 광섬유 센서 케이블은 기존에 전량 해외수입에 의존하고 있는 실정이며, 지금까지 국내에서 생산하기 위한 제작 기술과 노하우가 초보단계에 머물러 있다. 이러한 광섬유 센서 케이블 제작에 있어서 중요한 부분이 패키징 기술이라 할 수 있다. 이는 광섬유 센서를 일반적인 피복 구조로 패키징하게 되면, 센서 고유의 특성이 패키징 과정과 운반과정, 포설과정에서 변하게 되고 센서로써의 신뢰성이 크게 저하된다. 본 연구에서는 힘입자 감지용 광섬유 센서 케이블의 설계와 제작을 위한 제조공법을 확립하고, 이를 이용해 제작된 광섬유 센서 케이블의 신뢰성 특성을 평가하였다. 설계 제작된 광섬유 센서 케이블의 구조는 멀티모드광섬유(MMF) 에 0.9 mm Tight buffer를 코팅하고, 광심선 주위에 아라미드 얀을 삽입시킨 후 고문자 수지를 적용하여 외부 피복 (jacket)을 하였다. 제작된 광섬유 센서 케이블의 외경 측정결과 기준치 ($2.95\;{\pm}\;0.03$ mm)를 모두 만족하였고, 850 nm 파장에서의 광 손실 측정 결과 4.0 dB/km 이하였다. 또한 주요 항목의 신뢰성 특성 시험결과, 인장강도는 8~10 kg의 인장력을 갖으며 온도순환시험 ($-30^{\circ}C\;{\sim}\;+75^{\circ}C$)에서의 광 손실은 0.6 dB 이하로 나타나 침입자 감지용 광섬유 센서 케이블로 적합함을 확인할 수 있었다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.5
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• pp.851-858
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• 2021

Due to the increase in renewable energy and distributed resources, not only traditional data but also various energy-related data are being generated in the new energy industry. In other words, there are various renewable energy facilities and power generation data, system operation data, metering and rate-related data, as well as weather and energy efficiency data necessary for new services and analysis. Energy big data processing technology can systematically analyze and diagnose data generated in the first half of the power production and consumption infrastructure, including distributed resources, systems, and AMI. Through this, it will be a technology that supports the creation of new businesses in convergence between the ICT industry and the energy industry. To this end, research on the data analysis system, such as itemized characteristic analysis of the collected data, correlation sampling, categorization of each feature, and element definition, is needed. In addition, research on data purification technology for data loss and abnormal state processing should be conducted. In addition, it is necessary to develop and structure NIFI, Spark, and HDFS systems so that energy data can be stored and managed in real time. In this study, the overall energy data processing technology and system for various power transactions as described above were proposed.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.9 no.6
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• pp.1-6
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• 2019

In this study, the development of a weight estimation model of electronic scale with nonlinear characteristics is presented using polynomial regression analysis. The output voltage of the load cell was measured directly using the reference mass. And a polynomial regression model was obtained using the matrix and curve fitting function of MS Office Excel. The weight was measured in 100g units using a load cell electronic scale measuring up to 5kg and the polynomial regression model was obtained. The error was calculated for simple($1^{st}$), $2^{nd}$ and $3^{rd}$ order polynomial regression. To analyze the suitability of the regression function for each model, the coefficient of determination was presented to indicate the correlation between the estimated mass and the measured data. Using the third order polynomial model proposed here, a very accurate model was obtained with a standard deviation of 10g and the determinant coefficient of 1.0. Based on the theory of multi regression model presented here, it can be used in various statistical researches such as weather forecast, new drug development and economic indicators analysis using logistic regression analysis, which has been widely used in artificial intelligence fields.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.12 no.4
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• pp.260-269
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• 2022

In this paper, We propose an anomaly detection model using deep neural network to automate the identification of outliers of the national air pollution measurement network data that is previously performed by experts. We generated training data by analyzing missing values and outliers of weather data provided by the Institute of Environmental Research and based on the BeatGAN model of the unsupervised learning method, we propose a new model by changing the kernel structure, adding the convolutional filter layer and the transposed convolutional filter layer to improve anomaly detection performance. In addition, by utilizing the generative features of the proposed model to implement and apply a retraining algorithm that generates new data and uses it for training, it was confirmed that the proposed model had the highest performance compared to the original BeatGAN models and other unsupervised learning model like Iforest and One Class SVM. Through this study, it was possible to suggest a method to improve the anomaly detection performance of proposed model while avoiding overfitting without additional cost in situations where training data are insufficient due to various factors such as sensor abnormalities and inspections in actual industrial sites.