• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.18 no.2
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• pp.281-296
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• 2005

This article summarizes our research on estimation of area-specific and time-adjusted rainfall rates during 2004KEOP (Korea enhanced observation period: June 1, $2004{\sim}$ August 31, 2004). The rainfall rate is defined as the proportion of rainfall days per week and areas are consisting of Haenam, Yeosu, Janghung, Heuksando, Gwangju, Mokpo, Jindo, and Wando. Our objectives are to analyze periodicity in area-specific precipitation and the meteorological measures and investigate the relationships between the geographic pattern of the rainfall rates and the corresponding pattern in potential explanatory covariates such as temperature, wind, wind direction, pressure, and humidity. A generalized linear model is introduced to implement the objectives and the patterns are estimated by considering a set of rainfall rates produced using samples from the posterior distribution of the population rainfall rates.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.162-168
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• 2007

기후변화는 강수유형, 기온상승과 일사량의 변화로 인한 증발산량의 변화, 유역 식생피복변화로 인한 지표-대기 관계의 변화와 같은 현상을 통해 지역 부존 수자원과 유출량에 큰 변화를 가져올 수 있다. 특히 지표면의 76%를 차지하고 있는 식생피복은 지표와 대기 사이의 물 순환과정에서 중요한 인자이다. 본 연구에서는 넓은 지역에 대한 식생피복의 파악이 용이한 NOAA 위성의 AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) 센서로부터 얻을 수 있는 정규화 식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)를 통하여 현 식생정보를 정량화하였다. 이로부터 토지피복별 NDVI와 기상인자(기온, 강수량, 일조시간, 풍속, 습도) 사이의 상관관계를 분석하고, 이를 기후변화 시나리오에 의한 기상인자로 부터 토지피복에 따른 미래 NDVI를 추정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1393-1396
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• 2009

일반적으로 확률강우량은 관측된 강우자료의 분석을 통해 산정하게 된다. 관측된 강우자료의 빈도해석을 통해 산정된 확률강우량은 기후변화 등을 반영하기 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 통계적 기법을 이용하여 수문기상인자를 반영하여 서울지점의 확률강우량을 산정하였다. 수문기상인자와 연최대시간강우량사이의 상관관계에 기초하여 확률강우량을 산정할 수 있는 CPPM(Climate Pattern and Precipitation Model)을 구축하고 서울 지점을 대상으로 분석을 수행하였다. 분석결과에서 매개변수적 지점빈도해석의 결과와 CPPM 확률강우량은 비슷한 Qunatile을 산정하는 것으로 나타났다. 또한 본 연구의 결과를 지구온난화 등에 따른 기후변화에 따라 극한강우인 연최대강우량의 변화를 예측하는데 있어 기초자료로 활용 할 수 있을 것으로 기대 된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1555-1559
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• 2010

본 연구는 미래 물 관리를 위한 기후변화 대응방안 도출 연구의 사전연구로서 금강유역의 과거 기상 수문요소의 특성변화 분석을 수행하였다. 기상자료로 금강유역 기상관측소 8개소의 37개년(1973~2009)의 기온, 강수량, 상대습도 자료를 수집하였다. 하천수위자료는 수위자료와 수위-유량관계곡선의 신뢰성 문제, 이후 수행될 장기유출분석을 고려하여 최종적으로 공주, 규암 수위관측소의 36개년(1973~2008)의 자료를 이용하였고, 지하수위자료는 강우관측소와 근접하게 위치해 있으면서 과거 자료를 최대한 많이 보유하고 있는 6개 관측소의 10개년(1999~2008)의 자료를 이용하였다. 수집된 자료의 평균, 표준편차, 왜곡도, 변동계수를 산출하여 연 계절별로 수문기상인자의 경년변화를 파악한 결과 기상인자 중 강수량의 변동성이 가장 크게 나타나 경년별 변화가 큰 것으로 분석되었고 하천수위보다는 지하수위가 경년별 변동이 적은 것으로 분석되었다. 수문학적 지속성 분석을 위해 Run 검정, Turning Point 검정, Anderson Exact검정을 이용하여 시계열자료에 주기성이 있는지 분석한 결과 기온과 강수는 무작위성, 상대습도, 하천수위는 지속성을 가지는 인자로 분석되었고 지하수위는 관측소별, 기간별로 무작위성과 지속성이 혼재되어 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 경향성 분석을 위해 단순 선형 회귀분석과 Mann-Kendall 검정을 이용하였다. 그 결과 기온은 연 계절 모두 증가경향이 나타났고, 강수량은 여름에만 증가경향이 나타났으며, 상대습도는 뚜렷한 감소경향을 보였다. 또한 하천수위는 감소경향이 나타났으며 지하수위는 유의수준 범위에서 경향성은 보이지 않았다. 본 연구의 결과는 기후변화로 인해 발생될 수 있는 수자원의 영향을 평가하고 미래 물 관리 적응기술 개발 및 계획 수립을 위한 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.22 no.5
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• pp.722-727
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• 2018

Until now, the study of fine dust has been divided into prediction, analysis and measurement, mainly in the field of atmospheric environment. Fine dust is caused by various causes such as atmospheric quality factor, meteorological factor and emission. It was determined that it was a priority to analyze the correlation of how much each element affects fine dust, and it was experimented. This correlation analysis was done using IBM SPSS tool using air quality factor and meteorological factor data obtained from Korea Meteorological Administration and Air Korea. As a result, the influence of air quality factors and meteorological factors on the fine dust level was more clearly understood. In this paper, we present experimental results as correlation analysis and pearson coefficient for more precise analysis between PM10 values and affected factors.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.49 no.3
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• pp.207-215
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• 2016

In this study, it is analyzed how large scale climate variation has an effect on climate systems over Korea using correlation analysis between climate indices and Intrinsic Mode Functions (IMFs) of precipitation and temperature. For this purpose, the estimated IMFs of precipitation and temperature from the accompanying paper were used. Furthermore, cross correlation coefficients and lag time between climate indices and IMFs were calculated considering periodicities and tendencies. As results, more accurate correlation coefficients were obtained compared with those between climate indices and raw precipitation and temperature data. We found that the Korean climate is closely related with climate variations of $El-Ni{\tilde{n}}o$ in terms of periodicity and its tendency is followed with increasing sea surface temperature due to climate change.

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2003.11a
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• pp.181-185
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• 2003

the effect if atmosphere is more important in the West sea of Korea than in other seas because of shallow water and heat storage if the water. The serial oceanographic observation data and coastal station data from NFRID, and the atmosphere data from KMA were used in order to find out the relationship between them The highest water temperature, salinity and weather factor were recorded in Aug, and the lowest of them in Feb. As the water deepens, the maximum time leg in water temperature and the minimum time leg in salinity. Water temperature have the maximum in Oct, the minimum in Apr at 75m of the 311-07 station with 100m depth water temperature (WT)-air temperature, WT-precipitation (Preci.) and salinity (Sal)-wind speed (WS) were in direct proportion, but WT-WS, Sal-AT and Sal-Preci in inverse proportion Water temperature and salinity I-ave time leg at the same depth the maximum had more the delay of $2\~4$ months at a depth if 20 meters than at the surface in all stations except for salinity at 307-05.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.248-248
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• 2020

토양수분은 증발산, 유출, 침투 등 물수지 요소들과 밀접한 연관이 있는 주요한 변수 중에 하나이다. 토양수분의 정도는 토양의 특성, 토지이용 형태, 기상 상태 등에 따라 공간적으로 상이하며, 특히 기상 상태에 따라 시간적 변동성을 보이고 있다. 기존 토양수분 측정은 토양시료 채취를 통한 실내 실험 측정과 측정 장비를 통한 현장 조사 방법이 있으나 시간적, 경제적 한계점이 있으며, 원격탐사 기법은 공간적으로 넓은 범위를 포함하지만 시간 해상도가 낮은 단점이 있다. 또한, 모델링을 통한 토양수분 예측 기술은 전문적인 지식이 요구되며, 복잡한 입력자료의 구축이 요구된다. 최근 머신러닝 기법은 수많은 자료 학습을 통해 사용자가 원하는 출력값을 도출하는데 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 토양수분과 연관된 다양한 기상 인자들(강수량, 풍속, 습도 등)을 활용하여 머신러닝기법의 반복학습을 통한 토양수분의 예측 가능성을 분석하고자 한다. 이를 위해 시공간적으로 토양수분 실측 자료가 잘 구축되어 있는 청미천과 설마천 유역을 대상으로 머신러닝 기법을 적용하였다. 두 대상지에서 2008년~2012년 수문자료를 확보하였으며, 기상자료는 기상자료개방포털과 WAMIS를 통해 자료를 확보하였다. 토양수분 자료와 기상자료를 머신러닝 알고리즘을 통해 학습하고 2012년 기상 자료를 바탕으로 토양수분을 예측하였다. 사용되는 머신러닝 기법은 의사결정 나무(Decision Tree), 신경망(Multi Layer Perceptron, MLP), K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM), 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅 (Gradient Boosting)이다. 토양수분과 기상인자 간의 상관관계를 분석하기 위해 히트맵(Heat Map)을 이용하였다. 히트맵 분석 결과 토양수분의 시간적 변동은 다양한 기상 자료 중 강수량과 상대습도가 가장 큰 영향력을 보여주었다. 또한 다양한 기상 인자 기반 머신러닝 기법 적용 결과에서는 두 지역 모두 신경망(MLP) 기법을 제외한 모든 기법이 전반적으로 실측값과 유사한 형태를 보였으며 비교 그래프에서도 실측값과 예측 값이 유사한 추세를 나타냈다. 따라서 상관관계있는 과거 기상자료를 통해 머신러닝 기법 기반 토양수분의 시간적 변동 예측이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.125-125
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• 2011

본 연구에서는 기후변화에 의한 자연재해 취약성을 정량적으로 분석하기 위하여 기상인자와 재해발생으로 인한 피해액의 상관관계를 이용하였다. 재해로 인한 피해액은 1994년부터 2008년까지 15년간 전국 시군별로 피해액을 집계한 자료를 이용하였으며, 우리나라 58개 강우관측소의 일강수량 자료를 이용하여 재해에 영향을 줄 수 있는 네 가지 인자를 추출하였고, 연도별 태풍 발생 횟수도 하나의 기상인자로 고려하였다. 피해액의 규모는 가뭄, 화재, 태풍 및 해일 등 재해발생 유형에 따라서도 영향을 받겠지만, 기후변화 시나리오에 의해 예측할 수 있는 대표적인 미래 추정값은 강수량과 온도 등이며, 결국 재해발생 유형별 시나리오에 의한 재해규모 예측이 아닌 기후변화 시나리오에 의한 미래 재해발생 규모 모형을 구축하기 위해서는 관련 인자로서 강수량으로부터 추출한 인자들을 고려할 수밖에 없을 것이다. 일강수량으로부터 추출한 네 가지 영향인자들은 80mm이상 일강수량 발생일수, 80mm이상 일강수량의 합, 80mm이상 강우의 발생 간격이 30일 이하인 횟수 및 연최대강수량이다. 우선 광역시와 도별로 전국 58개 관측소를 분류하고, 해당 관측소들로부터 추출된 인자들의 평균값을 이용하여 연구를 진행하였다. 미래 강수량 자료는 국립기상연구소의 A2시나리오를 통계학적 Downscaling을 통해 재생산한 자료를 이용하였다. 예측모형은 Bayesian 모형을 기반으로 DEXP(double exponential distribution) 확률분포를 이용하였다. 재해피해액 를 아래와 같이 비정상성 모형으로 구성하였으며, 위치매개 변수의 확률분포를 네 가지 기상인자에 의한 회귀식으로 구성하였다. Y damage costs) = dexp(${\mu}(t),\tau(t)$) $p({\mu}(t))\sim(abs({\alpha}+{\alpha}_1X_1+{\alpha}_2X_2+{\alpha}_3X_3+{\alpha}_4X_4,\;\sigma_{\alpha}^2)$ $p(\tau){\sim}G(k,s)$.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.26-26
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• 2017

우리나라는 하천 및 호수 등 지표수에 대한 수자원 의존도가 매우 높다. 지표수는 태양광에 노출되어 있고, 기온의 영향을 직접 받기 때문에 기후변화에 대해 매우 민감한 수체이다. 기후변화로 인한 이상 저온, 이상 고온, 홍수, 가뭄 등의 자연 현상은 하천, 호수의 물리화학적 및 생태학적 특성을 변화(교란)시키고 있다. 이러한 기상현상에 변동되는 수질특성을 고려하여 기상청 확률기상예보를 구축된 인공신경망 예측모형의 입력인자로 적용하여 수질예보시스템을 개발하고자 하였다. 모형구축은 실제 일어난 기상관측자료와 요인분석을 통해 분류한 수질인자를 반영하여 단위유역별 수질예측을 위한 ANN학습을 실시하였다. 각 단위유역마다 기상요인의 공간적 세밀화 적용을 위해 각각 남강A, 남강B는 산청기상대, 남강C, 남강D는 진주기상대, 남강E는 의령기상대 자료를 이용하였으며, 수질항목은 DO, BOD, COD, TOC, T-P, SS 총 6개로 단위유역 5개에서 총 30개 예측모형 구축을 위한 자료를 수집하였다. 학습된 인공신경망 예측모형에 기상청 확률예보 값을 입력인자로 사용하여 모형평가를 실시하였다. 5개 단위유역 중 상대적으로 유역관리의 시급성을 고려하여 남강댐 하류 단위유역인 남강D, 남강E 인공신경망 모형의 입력자료로 적용하여 평가하였다.