• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.136-136
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• 2018

최근 기후변화로 인해 설계 빈도 이상의 강우가 빈번하게 발생하고 있으며 이러한 집중호우에 의한 피해는 지역별로 토지이용, 사회 환경적인 조건에 따라 차이가 있다. 특히 인구와 경제 제반 시설이 밀집되어 있는 도시지역의 경우 홍수가 발생하게 되면 피해가 과거에 비해 큰 규모로 나타나고 있다. 현재 각 지자체는 홍수 대응을 위해 기상청에서 제공하고 있는 6시간, 12시간 강우량을 기준으로한 호우주의보 및 경보를 사용하고 있다. 하지만 도시지역의 경우 지속시간이 1~2시간인 짧은 호우에서 피해가 발생하여 기상청에서 제공하고 있는 홍수특보를 활용하는데 있어 한계가 있다. 또한 이러한 기준은 각 지역별 사회 경제적 특성을 반영하지 않아 지역별 실질적인 홍수 대응에 효과적이지 않다. 따라서 각 지역별로 특성을 파악하여 홍수에 대한 피해를 저감하기 위한 대책 수립이 필요한 실정이다. 본 연구의 공간적 범위로 한강권역에서 서울시와 인천시의 경우 '구 단위', 경기도와 강원도, 충청북도는 '시 군 단위'로 총 88개 행정구역으로 하고 도시별 특성에 따라 군집화를 위해 환경적, 사회적 및 경제적 특성 중 홍수에 대한 취약성을 반영할 수 있는 인자를 선정하였다. 선정된 인자들을 주성분분석을 통해 공통된 특성이나 유사한 성질에 따라 공통인자를 추출하고 이를 이용하여 각 도시별 군집분석을 시행하였다. 그 후 각 도시 군집별 특성에 따라 홍수에 의한 피해를 가장 잘 나타낼 수 있는 인자를 위험영향(Risk Impact)으로 산정하였다. 이때 위험영향은 강우규모에 따른 잠재 피해 정도를 나타내며 홍수위험도표를 작성하기 위해서는 이러한 위험영향을 정량적으로 설명할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 각 도시 군집별 특성에 따른 위험영향의 임계값을 추정하고 그에 따른 홍수위험도표를 작성하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.197-197
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• 2023

본 연구에서는 2018년부터 2021년까지의 국가가뭄정보통계집 자료를 바탕으로 호서 지역 내 농업가뭄 피해 사례들을 심층분석하고, 당시 지원된 농업용수 공급량에 주목하여 실제 용수 공급에 영향을 미친 잠재적 요인들의 특성을 파악하였다. 먼저, 농업가뭄 피해를 가뭄 당시 실제 공급된 농업용수량으로 정의하고, 피해 민감도라는 개념을 새롭게 도입하여 잠재적 영향 요인들과 농업용수 공급량 간의 지역별 연관성을 분석하였다. 본 연구는 농업 환경과 기상 조건 관련 인자들을 잠재적 영향 요인으로 규정하고, 연도별 도시면적당 농경지 면적 비율, 도시인구수 대비 농업종사자 비율, 전체 용수 이용량 대비 농업용수 비율, 월별 강수량, SPI(-3, -6, -9 및 -12)를 대상으로 연구를 수행하였다. 이러한 인자들의 변화에 따른 실제 공급된 농업용수량의 변화 정도를 수치화하여 지역별 피해 민감도를 산정하였다. 이를 위해, 먼저 잠재적 영향 요인과 실제 공급한 농업용수의 전월대비 증감량을 2018년부터 2021년까지 월별로 계산하였으며, 최대·최소 정규화를 통해 0부터 1 사이의 값으로 수치화하였다. 앞서 언급한 월별 증감량의 비율을 바탕으로 4년간의 절대적 수치 변화 정도를 비교·분석하였다. 그 결과, 농업 환경 관련 인자들 중 전체 용수 이용량 대비 농업용수 비율이 상대적으로 피해 민감도가 큰 것으로 나타났으며 기상 조건 관련 인자의 경우, SPI-9에 대한 피해 민감도가 가장 높은 수준임을 확인하였다. 추후, 본 연구에서 제안한 방법을 바탕으로 다양한 요인들에 대한 피해 민감도 산정 결과들이 도출된다면 농업가뭄 피해 시 농업용수 공급의 적절성 여부를 판단하는 데 있어 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.324-324
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• 2018

지구 온난화로 인한 기후변화로 점차 가속됨에 따라 이로 인한 수자원 관리의 취약성이 증가되고 있는 전망이다. 물수지 순환에서 지하수와 증발산은 수자원 총량에서 많은 부분을 차지하고 있는 인자로써, 두 인자의 정량적인 분석은 지표와 대기 시스템의 분석에서 필수적이라고 할 수 있다. 지구의 담수 중 약 30%를 차지하고 있는 것이 지하수로써 이는 토양의 수원으로도 작용할 수 있으며, 특히 지하수면이 토양과 가까울수록 토양수분에 상당한 영향을 미칠 뿐만 아니라 증발산의 변동성과도 밀접하게 연결되어 있다. 지하수위 및 수문인자의 변화는 지하수를 활용하는 농업 및 수자원 관리와도 연계되어 있으므로 지하수와 증발산의 연관성에 대한 정량적인 변화의 비교/분석이 필수적이다. 또한 식생의 종류에 따른 지하수 및 증발산의 거동이 달라지게 됨으로 이에 대한 영향 또한 고려해야 한다. 그러나 지하수와 증발산의 직접적인 관계를 규명하는 선행연구가 아직 미흡하며, 국내 수자원분야에서의 두 인자간의 직접적인 연관성에 대하여 밝힌 연구는 거의 전무한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 국내 플럭스 타워 관측 지점 중 다른 지표 특성 및 식생 조건을 가진 지역을 선정하여 각 다른 특성의 관측 지점에서의 분석을 실시하고자 한다. 관측된 수문기상인자인 증발산, 강수량과 관측 지점에서 가장 가까운 지하수 측정망으로부터 획득된 지하수 자료를 활용하여 각 인자들 사이의 연관성을 비교/분석을 실시하여 수문순환에서의 이들 간의 영향 정도를 파악할 예정이다.

• Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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• 2002.06a
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• pp.147-155
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• 2002

본 연구에서는 옥외에서 사용하는 소재의 신뢰성 평가(내후성)에 관한 연구를 수행하였는데 국내와 일본의 옥외환경시험장에 시험편을 동시에 폭로하여 기상인자 및 주변환경에 따른 시험편의 특성 변화를 상호 비교ㆍ평가하였고 인공 촉진내후성 시험을 실시하여 옥외내후성과의 상관관계를 관찰하였으며 그 결과는 다음과 같다. 국내 지역의 옥외환경시험장 중에서는 인천 옥외환경시험장에 폭로한 시험편에서 가장 많은 변화를 나타내고 있으며, 일본 지역은 가혹한 기상환경을 나타내는 미야고지마 옥외환경시험장에 폭로한 시험편에서 많은 변화가 나타남을 관찰할 수 있었는데 국내 지역보다는 온도와 습도 등 기상제조건이 더 가혹한 일본 지역의 옥외환경시험장에 폭로한 시험편의 노화가 더 빠르게 진행됨을 관찰하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2009.05a
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• pp.103-103
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• 2009

플라스틱 기판위에 스퍼터링과 열 기상증착법을 이용하여 코팅된 주석 박막을 관찰하여 주석 박막의 형상 변화에 영향을 미치는 공정 요인을 알아보았다. 열 기상증착법에 의해 코팅된 주석 박막은 주석 소스의 양에 따라 쉽게 형상을 제어할 수 있었다. 하지만 박막과 기판의 부착력이 낮아 쉽게 박리가 일어났다. 스퍼터링으로 콘팅된 주석 박막은 기판과 부착력은 높았으나 코팅 시 인가된 전원의 세기, 코팅 시간, 코팅 시 진공도등 다양한 공정인자 조절에도 불구하고 형상에 큰 변화는 관찰하지 못하였다. 전원의 세기가 증가하면 주석의 섬 크기가 증가하고 코팅 시간이 늘어나면 전원의 세기가 증가한 것과 유사한 형상 변화가 있어다. 주석 박막 코팅 시 공정 압력은 낮추면 주석 섬의 크기가 감소하였는데 이는 스퍼터된 주석 이온의 평균 자유 행로가 길어져 비교적 작은 핵형성에 의해서 나타난 현상으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.170-170
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• 2017

본 연구의 목표는 극한 지역의 대비 시스템을 구축하기 위하여 인공 신경망(Artificial Neural Networks)을 이용하여 보다 관측하기 쉬운 기상 인자들로부터 적설량을 실시간 측정 가능성을 제시하는 것이다. 본 연구에서 사용한 데이터베이스는 기상청의 기상자료개방포털에서 사람이 직접 측정한 종관기상관측의 자료다. 이 중에서 일최대 기온, 일최저 기온, 일평균 기온, 강수량을 사용하여 오차를 줄여나가는 최적화방법으로 인공 신경망 시스템을 설계하였다. 설계된 시스템으로 500회 시뮬레이션한 연구 결과는 상관계수가 적설량 측정에 대한 인공 신경망의 크기(노드의 개수)와 관계없이 평균적으로 0.8627인 것을 보여준다. 추가적으로 보조 입력 값인 고도를 사용한 결과, 성능은 좋아졌지만 상관계수의 차이는 평균 0.0044로 미세했다. 또한 Cross-Validation을 통해 기존의 보간법인 Kriging기법과 비교하여 미 관측 지역에서 인공 신경망(ANNs) 사용이 Kriging기법 보다 우수하다는 것을 2차원 Regression's map을 통해 나타냈다. 마지막으로 오차가 크게 발생했을 경우 보안할 수 있는 확률적인 방안을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.309-309
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• 2019

기후예측모델을 통해 일단위 강수의 예측정보가 제공되고 있지만, 실제 강수량자료와 시공간적 편의로 인해 수문학적 활용은 한계가 있다. 일반적으로 기후모델의 시공간적 해석 규모 및 예측정확성을 고려할 때 계절단위에서 예측정보의 활용이 가장 현실적인 것으로 알려지고 있다. 그러나 수문해석 시 시공간적 해상도가 낮아 직접적인 활용은 어려운 상황이며, 수문해석 모형의 입력자료로 활용 시 편의보정 및 상세화 과정이 일반적으로 요구된다. 본 연구에서는 기후모델로부터 얻은 강우예측결과에 Bayesian 모델 기반의 편의보정-상세화 기법을 개발하여 강우예측정보의 활용성을 개선하고자 한다. 이 과정에서 Bayesian Copula 모델을 이용한 이변량 형태의 예측강수의 검보정 방법을 개발하였으며, 특히 기후모델 이외의 기상 상태변량인 해수면온도(sea surface temperature, SST)를 예측인자로 추가하여 Hybrid 형태의 계절 앙상블 강우예측모델을 개발하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.43-45
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• 2021

The short-term quantitative precipitation prediction (QPF) system is important socially and economically to prevent damage from severe weather. Recently, many studies for short-term QPF model applying the Deep Neural Network (DNN) has been conducted. These studies require the sophisticated pre-processing because the mistreatment of various and vast meteorological data sets leads to lower performance of QPF. Especially, for more accurate prediction of the non-linear trends in precipitation, the dataset needs to be carefully handled based on the physical and dynamical understands the data. Thereby, this paper proposes the following approaches: i) refining and combining major factors (weather radar, terrain, air temperature, and so on) related to precipitation development in order to construct training data for pattern analysis of precipitation; ii) producing predicted precipitation fields based on Convolutional with ConvLSTM. The proposed algorithm was evaluated by rainfall events in 2020. It is outperformed in the magnitude and strength of precipitation, and clearly predicted non-linear pattern of precipitation. The algorithm can be useful as a forecasting tool for preventing severe weather.

• Solar Energy
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• v.18 no.3
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• pp.31-39
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• 1998

Selection of a right weather data set has been considered as one of important factors for a successful building energy audit process. A set of 30 year raw weather data base for six major cities has been developed to provide the weather data file for building energy audit and retrofit analysis in Korea. The program named as KWDP(KIER Weather Data Processor) uses the DB to produce a right data set for a specific building energy performance simulation program like DOE2.1E. A program called WMAKE has been developed to generate the right set of input parameters for DOE2.1E weather utility program. The set of the programs could provide the right weather data for specific building energy audit and retrofit analysis.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.40 no.6
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• pp.1166-1174
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• 2015

There were the attempts to prevent the spread of harmful materials of the agri-food through the record tracking of the products with the bar code, the partial information tracking of the agri-food storage and the delivery vehicle, or the control of the temperature by intuition. However, there were many problems in the attempts because of the insufficient information, the information distortion and the independent information network of each distribution company. As a result, it is difficult to prevent the spread over the life-cycle of the agri-food using the attempts. To solve the problems, we propose the mechanism mainly to do context awareness, predict, and track the harmful materials of agri-food using big data processing.