• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.345-345
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• 2012

정상성 기반의 전통적 극한치 이론은 기후변화 및 변동에 의한 외부변화 요인을 반영하기에는 한계가 있음이 지적되어왔다. 따라서 강우의 빈도분석 시 매개변수의 시간에 따른 변화를 반영한 비정상성 빈도분석 방법이 필요하다. 본 연구에서는 미호천 유역의 강우관측소 중 기상청에서 관리하는 청주 관측소 및 국토해양부에서 관리하는 가덕, 병천, 증평, 진천 관측소의 24시간 연최대치 강우자료를 대상으로 시간에 따른 경향성 분석을 하였다. 또한 자료의 경향성을 고려하여 비정상성 빈도분석을 하였고 외부상관기상변수로써 ENSO(El Nino Southern Oscillation)를 이용하여 비정상성 빈도분석을 실시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1172-1176
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• 2009

본 논문에서는 측우기 관측 자료계열(CWK)과 근대우량계 관측 자료계열(MRG)의 월별 장기변화 특성을 파악하기 위하여 각 자료계열별로 연도별 시간축과 월별 시간축을 동시에 고려한 2차원 LOWESS 회귀분석을 실시하여 강우의 변동 특성을 분석하였다. 4가지 강우특성에 대한 2차원 LOWESS 회귀분석 결과, 1980년 이후부터 강우의 양적 증가추세와 더불어 강우의 월간 변화폭도 급격한 증가추세를 보이고 있는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1058-1062
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• 2008

지구 온난화에 의한 대기 순환의 변화와 이에 따른 수증기 수송 및 강수량의 변화는 전지구 및 지역적인 수문환경의 변화를 초래하므로 장기적인 차원의 수자원 계획 수립에는 반드시 기후 변화에 따른 영향이 제대로 반영되어야 한다. 그러나 개별 모델이 사용하는 역학과정과 물리과정의 모수화 및 분해능이 다르고 이에 따른 모의 결과도 다르게 나타나는 등의 상당한 불확실성이 내재되어 있다. 따라서 본 연구에서는 기후변화에 관한 정부간 패널인 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에 참여한 대기해양결합 대순환모델(AOGCMs)이 온실가스 배출 시나리오를 바탕으로 생산한 기온과 강수의 불확실성을 동아시아에 대해 평가하고 이를 바탕으로 미래 기후를 전망하였다. 국립기상연구소 ECHO-G/S 모델과 IPCC 23개 모델의 배출 시나리오(Special Report on Emissions Scenarios, SRES) 자료는 20세기(1900-1999년)와 21세기(2000-2099년)의 200년 동안이고, 관측자료는 영국 CRU(Climate Research Unit) 월평균 2m 기온의 30년(1961-1990년) 평균값과 CMAP 월 평균 강수량의 21년간(1979-1990년) 평균값을 이용하였다. 동아시아지역 기온과 강수의 불확실성을 평가하기 위해서 모델과 관측간 편이, 평균제곱근오차(RMSE) 등의 통계적인 방법을 사용하였다. 동아시아 지역의 연평균 기온은 대체로 모델의 기온이 관측보다 적게 모의되는 음의 편이를 나타내고, 강수는 모델이 관측보다 더 크게 모의 되는 양의 편이를 나타냈다. 계절적으로는 여름철 강수와 봄철 기온의 편이가 크게 나타났다. 연평균 및 겨울철 강수와 기온의 RMSE는 비례하는데 이는 기온 모의성능이 좋은 모델이 강수 모의성능도 좋게 나타나는 것을 의미한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.93-93
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• 2011

전 세계적으로 기후변화로 인한 기상재해의 피해가 매년 증가하고 있으며, 기후변화로 인한 시민들의 안전, 재산, 인명피해 또한 늘어나고 있다. 이러한 피해를 최소화하기 위해서는 도시지역을 중심으로 한 신뢰성 높은 미래 기후전망 기법이 필수적이며, 미래 기후전망을 바탕으로 하여 기후변화로 인한 향후 발생할 수 있는 위험성의 정도를 전망하여 적응대책을 수립할 필요가 있다. 본 연구에서는 도시지역의 미래 기후전망 기법을 개발하여 서울시의 미래기후를 전망한다. 본 연구를 수행하기 위하여 먼저 IPCC 기후시나리오에 대한 조사를 수행하여 자료를 수집한다. 수집한 자료를 바탕으로 역학적 상세화와 통계적 상세화 기법을 이용하여 고해상도 기후 시나리오를 생산하였다. 역학적 상세화 기법은 A2시나리오의 ECHO-G/S에서 생산된 기후 시나리오를 이용하여 지역 기후모델인 RegCM3에 적용하여 상세화 과정을 수행하였다. RegCM3를 이용하여 60km로 상세화한 후에 one-way double-nested system을 구축하여 20km까지 상세화 하였다. 20km 해상도의 기후 시나리오는 서울시와 같은 좁은 지역의 기후를 분석하기에는 어려움이 있으므로, RegCM3에 사용할 수 있는 Sub-BATS라는 기법을 이용하여 5km의 고해상도 기후 시나리오를 생산하였다. 역학적 상세화 결과는 관측결과에 비해 과소 추정되는 경향이 있어, 편차보정을 통하여 관측값에 가까운 자료를 만들어 주었다. 역학적 상세화 결과를 분석한 결과, 기준기간에 비해 미래기간(S3)에는 전체적으로 약 4.9도의 기온상승과 강수량 증가가 나타났으며, 특히 9월에 가장 큰 상승폭을 나타내고 있었다. 강수량의 경우 증가 경향이 뚜렷이 나타나고 있었으며, 여름철에 큰 증가폭을 나타내고 있었다. 통계적 상세화 기법은 역학적 상세화 기법에서 사용된 ECHO-G/S를 포함한 13개의 GCM결과와 우리나라의 57개 지점에 대한 CSEOF기법을 이용하여 기후 시나리오를 생산하였다. 이 자료는 서울시에 대하여 하나의 지점밖에 존재하지 않아, 서울시내의 지역별 미래 기후전망에는 문제가 있었으므로, Delta method라는 기법을 이용하여 서울 및 인근지역의 AWS 35개 지점에 대하여 미래 기후시나리오를 생산하였다. 통계적 상세화 결과, 13개 GCM의 기온변화는 전체평균 약 3.1도 상승하였고, 겨울과 여름철의 변화폭이 가장 크며, 모델의 불확실성 또한 겨울과 여름에 가장 큰 특징을 가지고 있다. 강수량의 경우 MME에서는 약간의 상승은 나타나고 있었지만 모델간의 불확실성은 여름철에 크게 나타나고 있었다. 역학적 및 통계적 상세화 기후 시나리오(ECHO-G/S, A2)를 비교 분석한 결과, 기온은 역학적 상세화 결과가 약간 크게 나타났으며, 전체적으로 유사한 패턴을 보이고 있었다. 강수량 또한 역학적 상세화 결과가 크게 나타나고 있었다. 역학적 및 통계적 상세화 결과는 S1의 경우 유사한 특징을 보이고 있었지만 S3로 갈수록 차이가 크게 나타나고 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.63-66
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• 2012

최근 기후변화와 관련하여 수많은 자연재해 현상이 빈번하게 발생하고 있다. 특히 국지적인 폭설과 관련한 자연재해는 재산상의 피해뿐만 아니라 수많은 인명피해를 야기하고 있다. 또한 적설은 단순히 방재 차원을 넘어서 물의 순환과정을 해석하는 데에도 중요한 부분으로 인식되고 있다. 특히 수문학적 측면에서 적설은 인근 하천유량 및 토양수분에 영향을 미치는 주요한 인자로서 이에 관한 세밀한 연구가 진행되고 있다. 따라서 기존의 접근 방식을 넘어서 더욱 능동이고 즉각적인 형태의 적설 관측의 필요성이 대두 되고 있는 시점이다. 지점 관측의 한계성을 보완하기 위해 인공위성에 탑재된 마이크로파 센서를 활용한 적설 관측시스템이 제안되어 이에 대한 검증도 활발히 진행되고 있다. NASA의 Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth Observing System (AMSR-E)는 마이크로파 센서로서 전 지구적인 물과 에너지 흐름에 관한 다양한 정보를 제공하고 있으며, 이중에는 적설 관측을 위하여 AMSR-E의 SNOW WATER EQUIVALENT PRODUCT (SWE)를 이용한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 한반도내에서의 관측소 실측 자료를 바탕으로 AMSR-E SWE에 대한 검증작업을 실시하였으며, 현재 인공위성을 활용한 적설관측 체계의 오차를 유발하는 요인에 대해 분석했다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.191-191
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• 2018

최근 기후 변화로 인한 기상이변으로 인해 가뭄의 심도와 지속시간이 길어져 이로 인한 피해가 가중되고 있다. 본 연구는 국가 물 관리에 필요한 증발산량 자료 생산과 특성을 분석할 목적으로 수행되었으며, 본 연구 결과는 국가 물 관리 및 가뭄 분석 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 2010년 국토교통부에서는 "국가수문관측망"에 증발산량 관측소를 포함하여 증발산량 자료가 정기적으로 생산될 수 있게 하였다. 계획수립 이후 일정기간 동안은 관측 방법과 품질관리 방법 등의 체계화되지 않아 전국적으로 확대되지 못하다가 최근에 와서 확대 설치되고 있다. 현재에는 증발산량 관측소가 한강수계 4개소, 금강수계 2개소, 영산강수계 3개소에서 운영되고 있다. 국토교통부 증발산량 관측소는 에디공분산 방식으로 구축되어 있으며, 자료는 30분 간격으로 생산되고 있다. 본 연구에서는 설마천 관측소의 3개년(2015년~2017년) 자료로 산지 증발산량의 경년 변화를 분석하였다. KoFlux 표준화 프로그램(spike 제거, 밀도 보정 등)으로 자료를 처리하였으며, 자료 보충(Gap-filling)은 FAO-PM, MDV, Kalman Filter 방법으로 수행하였다. 설마천 관측소에서 증발산량을 산정하여 산지 증발산량의 경년변화를 분석한 결과, 증발산량은 강수량과 순복산량의 규모에 따라 상이하였다. 또한 비교적 강수량이 적은 해에 증발산 비율이 커지는 특성을 나타내었다. 이는 가뭄 시 증발산을 왕성하게 하는 환경이 조성되어 발생되는 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.206-206
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• 2023

지구온난화로 인한 기후변화에 따라 평균강수량과 증발량이 증가하며 강우지역 집중화와 강우강도가 높아질 가능성이 크다. 우리나라의 경우 협소한 국토면적과 높은 인구밀도로 기후변동의 영향이 크기 때문에 한반도에 적합한 유역규모의 수자원 예측과 대응방안을 마련해야 한다. 이를 위한 수자원 관리를 위해서는 유역에서 강수량, 유출량, 증발량 등의 장기적인 자료가 필요하며 경험식, 물리적 강우-유출 모형 등이 사용되었고, 최근들어 연구의 확장성과 비 선형성 등을 고려하기 위해 딥러닝등 인공지능 기술들이 접목되고 있다. 본 연구에서는 ASOS(동해, 태백)와 AWS(삼척, 신기, 도계) 5곳의 관측소에서 2011년~2020년까지의 일 단위 기상관측자료를 수집하고 WAMIS에서 같은 기간의 오십천 하구 일 유출량 자료를 수집 후 5개 관측소를 기준으로Thiessen 면적비를 적용해 기상자료를 구축했으며 Angstrom & Hargreaves 공식으로 잠재증발산량 산정해 3개의 모델에 각각 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온), 일 강수량과 잠재증발산량, 일 강수량 - 잠재증발산량을 학습 후 관측 유출량과 비교결과 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온)로 학습한 모델성능이 가장 높아 최적 모델로 선정했으며 일, 월, 연 관측유출량 시계열과 비교했다. 또한 같은 학습자료를 사용해 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP) 앙상블 모델을 구축하여 수자원 분야에서의 인공지능 활용성을 평가했다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.258-262
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• 2010

지역기후모델 RegCM3 이용하여 역학적 상세화 이중둥지격자체계를 구축하고 관측, ECHO-G/S의 20C3M 및 SRES A2 시나리오를 이용하여 동아시아(60km 분해능)와 한반도(20km 분해능)에 대한 현재 및 미래 (1971-2100, 130년)의 기후변화 시나리오 자료를 생산하여 구축하였다. 현재 1971-2000년 기간 동안 상세화된 기온은 관측에 대해 저온 편의와 여름 강수는 건조 편의가 나타나는 계통오차가 있으나, 상세화된 자료는 한반도의 지형적 특성이 잘 반영되었고 관측의 월별, 계절별 변동성을 유사하게 모의하는 등 재분석 자료를 성공적으로 상세화한 것으로 판단된다. 미래 100년(2001-2100년)에 대해 전반기(2021-2050) 및 후반기(2070-2099)의 시나리오기후변동을 분석한 결과, 상세화된 지역별, 계절별, 연도별 기온 상승의 시 공간적 분포를 잘 보여주며, 기온상승(전반기: 동아시아지역~$1.8^{\circ}C$, 남한~$1.6^{\circ}C$, 후반기: 동아시아지역~$4.7^{\circ}C$, 남한~$4.6^{\circ}C$)에 의한 대기 중 수증기 함유량 증가와 여름 몬순의 강화로 전계절에 대해 강수량(전반기: 동아시아~10.5%, 남한~6.7%, 후반기: 동아시아~20.1%, 남한~31.9%)이 증가할 것으로 전망되었다. 수문기상 변화를 살펴보면, 미래 후반기에 남한은 $4.6^{\circ}C$가 상승하여 적설깊이는 5.3mm(-92.3%)가 감소할 것이고, 강수량의 연변동성을 크나 전체적으로 증가할 것이며, 토양수분, 증발산 또한 강수량 증가와 연관되어 증가할 것으로 전망되었다. 이렇게 ECHO-G/S SRES A2 시나리오를 기반으로 하여 역학적으로 상세화된 시나리오는 통계적으로 상세화된 시나리오 결과와 비교 검증함으로써 다중모델기법에 의해 불확실성을 제시함으로써 수문기상변화 예측을 위한 신뢰성 있는 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• The Magazine of the Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea
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• v.32 no.8
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• pp.20-25
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• 2003

부산.경남지역의 50개 지점에 설치된 AWS 기상관측망의 측정데이터를 이용하여, 기상대 및 기상관측소를 대표점으로 하는 11개의 기후존을 구분하고, 설정된 기후존별 대표도시의 기상특성을 파악할 수 있는 기후맵을 작성하는 방안을 소개하였다. 본 고에서 작성된 기후맵을 이용하면, 지역의 온도.습도.풍향.풍속.일사량.우량 등의 기상요소가 건축환경에 미치는 영향을 정량적으로 파악할 수 있으며, 향후 지역의 특성을 살린 에너지 절약적 환경친화건축 개발의 기상자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.68-72
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• 2011

전세계적으로 기상이변이 빈번하게 발생하면서 기후변화가 수문환경에 미치는 영향에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기후변화 연구에는 대체로 이산화탄소 배출 시나리오에 근거한 GCM 모의 결과가 사용되며, GCM 자료를 바탕으로 미래의 수문량 변화를 예측하는 방법으로 진행된다. 기후변화가 강우에 미치는 영향과 관련해서는 기후변화가 총강우량에 미치는 영향에 대한 연구가 주를 이뤄왔으나 극한강우량에 미치는 영향에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 또한 상세화 된 강우 자료가 월단위 또는 일단위이기 때문에 극한홍수량 산정에 필요한 시단위 극한강우량 추정에는 한계가 있다. 본 연구에서는 기후변화가 극한강우량에 미치는 영향을 분석하기 위해 A2 시나리오에 근거한 ECHO-G 모델의 모의 결과를 상세화 시켜 얻은 한강 유역 내의 9개 강우 관측 지점의 일강우 자료를 바탕으로 강우의 scaling invariance 특성에 근거한 시단위 확률강우량을 추정하였고, Neymann-Scott Rectangular Pulse Model (NSRPM)을 적용하여 시단위 확률강우량을 추정하였다. 이러한 방법으로 추정된 9개 지점의 확률강우량과 한강유역종합치수계획(국토해양부, 2008)에서 산정한 확률강우량을 비교하여 미래의 확률강우량 변화를 분석하였다. 분석된 한강 유역 내 강우 관측 지점의 확률강우량 변화 추이는 지점에 따라 상이하게 나타났으며, 이에 따른 확률홍수량의 변화를 검토해 보는 것은 미래의 치수 측면에서 필요한 작업이라 할 수 있다. 또한 기후 변화의 영향은 시나리오와 GCM에 따라 달라질 수 있기 때문에 향후 다양한 시나리오와 GCM에 따른 확률 강우량 변화를 분석할 필요가 있을 것으로 판단된다.