• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.18 no.1
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• pp.1-12
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• 2011

We analyzed the observed temperature data for 50 years on 5 representative points in Korea to verify global warming and the increase in climate variability. We found that there was some level of global warming but we could not disregard the effects of urbanization. In addition, we could not find any information for the increase in climate variability.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1048-1052
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• 2008

본 연구의 목적은 기후변화로부터 예상되는 기온 변화로 인한 유출수문성분의 변동성을 평가하고자 하는 것이다. 이를 위해 52개 기상관측소 자료를 이용하여 연평균 기온의 변동성을 분석한 결과 평균 $0.03^{\circ}C$/year이 증가하는 것으로 나타났다. 수문성분 분석을 위해 SWAT 모형을 4개 댐 상류유역에 적용하여 모형의 적용성을 검정하였다. 기온 $1^{\circ}C$, $3^{\circ}C$, $5^{\circ}C$ 증가를 고려한 가상 시나리오를 구축하여 모형에 적용하였다. 기온 증가에 따라 수문성분 중 지하수 유출량이 가장 민감하게 변하는 것으로 나타났으며 토양내 측방흐름은 변화가 없는 것으로 나타났다. 기온 증가에 따라 지표유출량, 지하수유출량, 실제 증발산량은 30% 이내의 변동성을 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.347-351
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• 2012

본 연구는 기후변화로 인한 국내 낙동강 유역의 기온, 강수, 상대습도의 변동 경향을 파악하고자, 낙동강 본류의 상, 중, 하류 지역을 연구대상 지역으로 선정하여 분석을 실시하였다. 이를 위하여 기상요소인 평균, 최저, 최고 기온과 상대습도 및 강우 자료를 기상청의 관측 자료를 활용하여 수집하였다. 분석을 실시함에 있어서 연평균, 최고, 최저 기온과 연평균, 최고, 최저 상대습도를 분석하였으며, 강우량 관측 자료를 통해 총 강우량, 강우집중률, 일 최대강우량을 고려하였다. 분석방법은 기후변화로 인한 기상자료의 변동 경향을 파악하기 위하여 비모수적 경향성 검정인 Mann-Kendall Test, Hotelling-Pabst Test, Sen's Test 3가지의 검정방법을 사용하였으며, 표준정규변량의 크기를 통하여 변동 경향의 유의성을 비교해보았다. 또한, 각 요소별 관측 자료의 상위 10개, 하위 10개의 자료를 통하여 최근(1995~2011)과 과거(1973~1994)의 기상요소들을 비교하여 변동 특성을 파악하였다. 연구지역 중 낙동강 중류 지점에 위치하는 구미의 경우, 요소별 자료 중 연평균기온의 상위 9개의 자료가 최근 17년 이내에 포함되어 있으며, 연 최저 및 최고 기온의 6개의 자료가 포함되어 있어 기후온난화가 진행되고 있음을 확인하였다. 연 최저 상대습도의 경우 3가지 경향성 검정 방법을 통하여 과거자료에 비해 하강하는 추세를 보이고 있다. 강우자료 분석 결과 관측이 시작된 이래 연강수량 중 상위 10개의 자료에서 7개가 최근에 발생한 것으로 분석되었고, 일 최대강우량은 9개가 포함되어 있다. 위의 요소별 분석 결과 낙동강 유역의 연강수량 및 강우강도는 대체적으로 증가하고, 기온 또한 증가하는 등 기후 변화로 인한 지구온난화현상이 국내에서도 나타나는 것을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.134-134
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• 2020

본 논문의 목적은 기후변화가 한반도에서의 극한기후에 미치는 영향을 전망하고자한다. 먼저, 기상청에서 제공하고 있는 SDQDM 편의보정을 거친 CCAW의 국가 표준기후변화 시나리오 13종을 이용하였으며, 참조기간을 기준으로 기후변화 시나리오의 모의 능력을 검토하였다. 이어 미래의 극한기후변화를 전망하기위해 WMO의 ETCCDI 지수를 이용하여 미래 극한기후를 전망하였다. 또한 Mann Kendall tau를 이용하여 한반도의 강수와 기온관련 극한지수 변화를 전망하였다. 분석 결과를 기온관련 지수에서 Current 기간일 때 WSDI지수가 공간적 변동성이 54%로 예상되며, TXx지수가 지역간의 공간적 변동성이 121%로 가장 클 것이라 예상된다. 강우관련 지수를 살펴보면 Current기간 일 때 r95p지수의 지역별 공간변동성이 59%로, RCP 4.5시나리오일 때 PRCP 지수의 공간변동성이 42%로, CDD지수의 공간변동성이 최대 59%로 분석되었다. 공간분포를 확인해본 결과 기온과 강수관련 지수 모두 한반도 중부지역에서 큰 상승 경향을 보였고, 미래기간의 경우 북한의 서해안, 남한의 남해안 지역에서 가장 큰 증가경향을 보였다. 즉 일습윤지속일수를 의미하는 CWD지수는 경상도, 전라도 지역에서 증가 경향을 나타냈으며, 충청도와 북한전역에서 감소경향을 나타났다. 또한 일교차를 의미하는 DTR지수는 한반도 전역에서 증가하는 것으로 전망되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1191-1196
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• 2009

온실가스 증가에 따른 미래 기후변화가 수자원에 미치는 영향을 평가하기 위하여 전구기후모델(AOGCM)의 기온과 강수 자료를 이용하여 한반도 지역에 대한 통계적 규모 상세화(statistical downsacaling, SDS) 기법을 개발하였다. 개발된 기법은 Cyclostationary Empirical Orthogonal Function (CSEOF) 분석과 회귀분석을 결합한 것으로 관측과 AOGCM 시계열의 통계적 상관성을 이용하고 있다. 20세기말(1973-2000) 동안의 광역규모의 기온(ECMWF)과 강수량(CMAP) 및 AOGCM의 기온과 강수량 자료에 통계적 상세화 기법을 적용하고 비교함으로써 이 기법의 유효성을 검증하였는데, 상세화된 기온과 강수량 자료는 관측된 계절변동성과 월변동성을 잘 모사하였다. 특히, 여름철 관측에 비해 저평가된 AOGCM의 강수량 크기와 변동성이 상세화를 통해 관측치에 근접하게 되었다. AOGCM의 미래 강수량 변화는 21세기 후반에 계절적으로 봄과 여름에 증가할 것을 예상되었다. 상세화된 AOGCM의 강수는 겨울을 제외한 모든 계절에서, 특히 여름철에 가장 많이 증가할 것으로 전망되었다. AOGCM의 미래 기온변화는 21세기 후반으로 갈수록 상승하며, 계절적으로 겨울철의 기온 상승폭이 더 클 것으로 전망되는데, AOGCM을 상세화한 결과에서는 겨울과 더불어 여름에도 기온 상승폭이 클 것으로 전망되었다. 개발된 기법은 역학적 결과와 관측과의 통계적 상관성을 이용하기 때문에 광역규모의 기후적 특성뿐만 아니라 한반도 지형 등 지역적 특성도 모두 반영함과 더불어 광역규모의 자료를 빠른 시간내에 효과적으로 상세화시킬 수 있는 장점도 지닌다. 한편 상세화에 사용된 CSEOF의 모드수 등에 따른 불확실성 등은 통계적 상세화 과정에 개선될 여지가 남아있음을 보여준다.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.25 no.2
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• pp.277-297
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• 2016

This study is to analyze the effects of changing pattern of climate vaariables on total factor productivity of Korea manufacture industry. Changes in temperature, rainfalls and humidity which are the representative climate variables are used as main factors. Not only average values of the variables but those highest values are used as independent variables in the model, in order to consider the characteristic pattern of recent climate change, the high volatilities. The OLS results are unlike to previous literature that temperature and humidity had no significant impact on manufacturing productivity. An increase in the amount of precipitation was analyzed that impact negatively impacted. The analysis of panel data showed that temperatures and precipitation all that does not significantly affect the manufacturing. While the increase of the average humidity is shown to increase the total productivity of manufacture industry. In Korea, adaptation capability is important in determining the effects of climate change on productivity of manufacture industry.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.59-59
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• 2020

온실가스 증가로 전구평균기온은 지속적으로 상승하고 있으며, 이러한 지구시스템 변화는 수자원의 시·공간적인 변동을 증대시킬 것으로 전망된다. 보다 적극적인 기후변화 대응을 위해 2015년 파리협정이 채택됨에 따라 전 세계에서는 온실가스 감축을 실천하고 있으며, 선진국에서는 산업화 이전 대비 1.5℃ 및 2.0℃ 전구기온상승에 따른 분야별 영향평가 및 적응방안을 마련하고 있다. 그러나 국내의 경우 아직까지 전구기온 상승에 따른 수자원 영향평가가 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 AR5 기후변화 시나리오를 기반으로 1.5℃ 및 2.0℃ 전구기온 상승으로 인한 국내 수자원 변화 특성을 분석하였다. 이를 위해 몬순특성을 고려하여 적정 5 GCMs을 선정하였으며, 시간샘플링 기법을 활용하여 1.5℃ 및 2.0℃ 전구기온 상승시기를 추정하였다. 통계적상세화 기법을 적용하여 상세 기후변화 시나리오를 생산하고, 수문모형(VIC)에 적용하여 미래 수문변화를 전망하였다. 과거 대비 1.5℃, 2.0℃ 전구기온 상승에 따른 수문기상인자의 변화를 분석한 결과 연평균 강수량 및 유출량은 전구기온상승에 따라 증가하며, 계절별 변동성은 심화될 것으로 전망되었다. 유출량의 변화는 강수량 변화경향과 대체로 일치하였으나, 강수량 대비 전망결과의 불확실성이 크게 나타났다. 한편, 수문순환은 전 지역에서 가속화되는 것으로 확인되었으며, 모든 GCM의 전망결과에서 동일한 경향을 보였다. 수문기상인자(강수량, 증발산량, 유출량)의 강도별 발생빈도 및 총량은 저강도 구간에서 감소, 고강도 구간에서 증가하는 것으로 분석되었다. 이러한 특성은 강수량 및 유출량의 극대값 증가에 기여하여 수자원 관리의 어려움을 가중시킬 것으로 예상된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.34 no.3
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• pp.439-447
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• 2021

Due to the frequent emergence of global abnormal climates, related studies on meteorological change is being actively proceed. However, the research on trend analysis using weather data accumulated over a long period of time was insufficient. In this study, the trend of temperature time series data accumulated from automated surface observing system (ASOS) for 40 years was analyzed by using a non-parametric analysis method. As a result of the Mann-Kendall test on the annual average temperature and seasonal average temperature time series data in South Korea, it has shown that an upward trend exists. In addition, the result of calculating the Sen's slope, which can determine the degree of tendency before and after the searched change point by applying the Pettitt test, recent data after the fluctuation point confirmed that the tendency of temperature rise was even greater.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.29 no.4
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• pp.419-442
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• 2020

The majority of the natural gas demand in South Korea is mainly determined by the heating demand. Accordingly, there is a distinct seasonality in which the gas demand increases in winter and decreases in summer. Moreover, the degree of sensitiveness to temperature on gas demand has changed over time. This study firstly introduces changing temperature response function (TRF) to capture effects of changing seasonality. The temperature effect (TE), estimated by integrating temperature response function with daily temperature density, represents for the amount of gas demand change due to variation of temperature distribution. Also, this study presents an innovative way in forecasting daily temperature density by employing functional principal component analysis based on daily max/min temperature forecasts for the five big cities in Korea. The forecast errors of the temperature density and gas demand are decreased by 50% and 80% respectively if we use the proposed forecasted density rather than the average daily temperature density.

• Disaster Prevention Review
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• v.14 no.5
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• pp.22-27
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• 2012

전반에는 이동성 고기압의 영향을 주로 받아 맑고 건조한 날이 많겠으며, 후반에는 찬 대륙고기압의 영향으로 기온이 큰 폭으로 떨어질 때가 많겠음. (10월) 기온이 높고 건조한 날이 많은 가운데 일교차가 큰 날이 많겠음. (11월) 맑고 건조한 날이 많겠으나, 일시적으로 추운 날씨를 보일 때가 있어 기온의 변동폭이 크겠음. (12월) 추운 날이 많겠으며, 지역에 따라 많은 눈이 올 때가 있겠음.