• Journal of Climate Change Research
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• v.3 no.1
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• pp.51-69
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• 2012

This work aims to propose a vulnerability assessment methodology of ecosystem at present time, and an to suggest an adaptation strategy of ecosystem in the future for local government, in the fields of plant, animal and conservation area, which would occurred due to climate change. Vulnerability assessment in ecosystem includes first, tree growth and distribution part, mainly for conifers, secondly, insect part for pest and bee, and thirdly conservation area management part, especially at the national parks. To evaluate the degree of vulnerability of each substitute variables, such as exposure of climatic element, sensitivity, and adaptation ability, are respectively selected. Vulnerabilities of conifer growth and distribution, pest and bee, and national park management seem to be strongly influenced by the exposure of climatic element than other factors, such as sensitivity and adaptation ability. With time regional gaps of ecosystem vulnerability are expected to be greater in both conifers growth and distribution, and national park management, but reduced in pest and bee in 2100 in comparison with present time.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.99-99
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• 2023

기후변화는 물 관리의 가장 큰 리스크 요인이므로 물 관리 계획을 수립하는 과정에서 기후변화의 영향을 고려하는 것이 필수적이다. 기후변화에 대한 수자원 예측 관련 연구가 이루어지고 있으나, 대부분의 연구에는 수문학적 모델링이나 시뮬레이션이 동반되는데, 이 과정에는 시간과 비용이 많이 들어가며, 지역이나 연구목적에 따른 정밀한 매개변수의 보정은 전문지식이 필요하기 때문에 현업에서 연구결과를 의사결정에 활용하기에는 한계가 있다고 볼 수 있다. 이에 따라 수문학적 모델링의 입력 및 출력 결과를 딥러닝의 학습자료로 하여 수문모델을 사용하지 않아도 효율적으로 결과를 도출할 수 있는 딥러닝 기반 Surrogate 모형에 대한 연구가 이루어지고 있으나 수자원 분야에 접목된 사례는 부재한 실정이다. 따라서 이 연구를 통해 국내 유역을 대상으로 Surrogate 모형을 구축한 뒤, 그 성능을 평가하고자 한다. 이를 위한 Surrogate 모형 구축 과정은 다음과 같다. 충주댐 유역을 대상으로 과거 20년간의 강우 및 기온 자료를 수집한 뒤, 이 자료를 바탕으로 기후변화의 영향을 고려한 3,162개의 시나리오를 생성한다. 그 후 장기유출모형 IHACRES에 생성된 시나리오를 입력자료로 하여 유입량 결과를 도출하고, 이 결과를 Python코드 기반의 딥러닝 학습자료로 하여 최적 예측 결과를 도출해내는 Surrogate 모형을 생성한 뒤 기존 장기유출모형과의 성능을 비교하고자 한다. 이와 같은 Surrogate 모형은 추가적인 데이터와 매개변수의 보정 과정이 없어도 장기유출모형과 같은 결과를 짧은 시간내에 상당히 정확하게 모사할 수 있어 시간과 비용을 줄일 수 있으며, 비전문가도 쉽게 사용할 수 있다는 장점을 가진다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.219-219
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• 2017

상대적으로 유역의 관측 자료가 충분하지 못하거나 검증되지 않았을 경우 미계측 유역으로 정의되며 수문모형의 매개변수 검정을 할 수 없으므로 다른 방법을 고안해야 한다. 이를 위해 기존 연구에서는 지역적 특성을 고려한 지역회기분석을 통해 미계측 유역의 유량을 산정하였는데, 대부분 유역의 특성과 연 평균 유출량 자료의 관계를 이용한 회귀식으로 실시간 유량의 변화를 고려하기 어려웠다. 본 연구에서는 개념적 강우-유출모형으로 많이 사용되고 있는 개념적 수문모형인 GR4J의 매개변수에 대해 미계측 유역의 특성을 고려한 변수들을 이용하여 회귀식을 구하고 그 적용성을 평가하였다. 이를 통해 미계측 유역의 유량 시계열 자료를 생성할 수 있었다. 또한 IPCC에서 발간한 AR5의 RCP 4.5 시나리오를 적용하여 미래 유출량을 산정하였다. 우선 지역회귀분석을 적용하기 위해 수문모형을 이용한 계측 유역의 유출량을 구하였으며 22개의 전국 댐 상류 지점을 기준으로 SCE 알고리즘을 이용하여 GR4J의 최적 매개변수를 구하고 각 유역별로 물리적, 지형적, 기상학적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선택하였다. 각 변수간 다중공선성(Multicollinearity)를 고려하기 위해 VIF(Variation Inflation Factor) test를 적용하여 최종 7개의 변수를 선정하고 단계별 회귀방법(Stepwise regression)을 이용하여 GR4J의 매개변수별 회귀식을 생성하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.9
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• pp.647-660
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• 2020

The objectives of this study are to develop a framework for selecting multi-GCMs considering Asia monsoon characteristics and assess it's applicability. 12 climate variables related to monsoon climates are selected for GCM selection. The framework for selecting multi-GCMs includes the evaluation matrix of GCM performance based on their capability to simulate historical climate features. The climatological patterns of 12 variables derived from individual GCM over the summer monsoon season during the past period (1976-2005) and they are compared against observations to evaluate GCM performance. For objective evaluation, a rigorous scoring rule is implemented by comparing the GCM performance based on the results of statistics between historical simulation derived from individual GCM and observations. Finally, appropriate 5 GCMs (NorESM1-M, bcc-csm1-m, CNRM-CM5, CMCC-CMS, and CanESM2) are selected in consideration of the ranking of GCM and precipitation performance of each GCM. The selected 5 GCMs are compared with the historical observations in terms of monsoon season and monthly mean to validate their applicability. The 5 GCMs well capture the observational climate characteristics of Asia for the 12 climate variables also they reduce the bias between the entire GCM simulations and the observational data. This study demonstrates that it is necessary to consider various climate variables for GCM selection and, the method introduced in this study can be used to select more reliable climate change scenarios for climate change assessment in the Asia region.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.229-229
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• 2016

현재 국내외에서 제공되고 있는 기후변화 시나리오 자료의 경우 일단위로 제공되고 있다. 그러나 수자원 설계 및 계획 시 중요한 입력자료 중 하나는 시간단위 강우 자료이다. 이러한 시간단위 자료는 강우-유추 분석, 댐 설계 및 위험도 분석에 있어 중요한 입력 변수중 하나이므로 기후변화 시나리오에 따른 영향을 평가하기 위해선 신뢰성 있는 상세화 기법이 필요하다. 국내외에서는 일단위에서 일단위로 상세화 하는 기법, 또는 공간상세화 기법 연구는 상당히 진행된바 있는 반면, 시간단위 상세화 기법 연구는 일단위 연구에 비해 상대적으로 미진한 실정이다. 즉 일단위 상세화 기법의 경우 Weather generator, Weather typing 등 다양한 기법이 존재하고 이를 활용한 연구사례가 많지만, 시간단위 상세화 기법의 Poisson 기법을 활용한 사례가 다수 존재하였다. 이러한 이유로 본 연구에서는 기후변화 시나리오에 따른 영향을 평가하기 위해 Bayesian 기법을 도입하여 신뢰성 있는 시간단위 강우량을 생성할 수 있는 모형을 개발하였으며, 연대별로 산정된 결과는 빈도해석을 통해 미래 확률강우량을 제시하였다. 본 연구에서 제안하고자 하는 Bayesian Copula 모형은 기존 주변확률분포(marginal distribution) 매개변수와 Copula 매개변수 추정시 각각 다른 기법을 활용하여 추정하며, 각각 모형에서 발생하는 불확실성은 추정하지 못하는 반면, Bayesian Copula 모형의 경우 매개변수의 사후분포를 정량적으로 제시할 수 있으며, 추정되는 확률강우량 역시 불확실성을 정량적으로 산정할 수 있는 장점을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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• v.15 no.4
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• pp.601-614
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• 2012

This paper is aimed to analyze the determinants and their relative importance that affect regional competitiveness in the era of globalization and climate change. The panel model was set by a balanced panel data for 7 metropolitan areas & 9 provinces and for the period of 2001~2010. Gross regional income per capita is used as the dependent variable and competitiveness-based factors, economic production factors, and climate change adaptation factors are selected as the explanatory variables. In this study, Model 1(typical regional competitiveness model) and Model 2 (added adaptation to climate change adaptation factors) were compared. The important findings can be summarized as follows. The most influential determinants on regional competitiveness are the ratio of knowledge-based industries and human capital and energy inefficiencies decrease the regional competitiveness. Compared to Model 1, Model 2 showed that the effects of the regional openness and the technology innovation capital are relatively more influential in Model 2. The results of this empirical study provide policy implications to strengthen the regional competitiveness in the future of the era of globalization and climate change.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.51 no.7
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• pp.585-597
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• 2018

This study aims to investigate the variation of water quality and discharge under the condition of climate change and Best Management Practices (BMPs), which is one of the reduction methods for non-point source pollution. Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model is applied to case in Cheongmicheon watershed. The coefficients required for SWAT model were calibrated using SWAT Calibration and Uncertainty Program. Climate change is considered by using Representative Concentration Pathway (RCP) scenarios, RCP 4.5 and RCP 8.5. It is known from simulation results that the non-point source pollutant increases under the climate change scenario assuming worse condition. It is also found in this study that an appropriate application of BMPs is able to reduce the quantity and temporal variation of non-point source pollutant effectively.

• Korean journal of applied entomology
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• v.55 no.2
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• pp.139-148
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• 2016

A seasonal outlook for crop insect pests is most valuable when it provides accurate information for timely management decisions. In this study, we investigated probable tele-connections between climatic phenomena and pest infestations in Korea using a statistical method. A rice insect pest, brown planthopper (BPH), was selected because of its migration characteristics, which fits well with the concept of our statistical modelling - utilizing a long-term, multi-regional influence of selected climatic phenomena to predict a dominant biological event at certain time and place. Variables of the seasonal climate forecast from 10 climate models were used as a predictor, and annual infestation area for BPH as a predictand in the statistical analyses. The Moving Window Regression model showed high correlation between the national infestation trends of BPH in South Korea and selected tempo-spatial climatic variables along with its sequential migration path. Overall, the statistical models developed in this study showed a promising predictability for BPH infestation in Korea, although the dynamical relationships between the infestation and selected climatic phenomena need to be further elucidated.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.35-35
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• 2017

유역 물순환 개선 기술은 기후변화 및 토지이용변화가 진행 중에 있거나 예상되는 지역에 대하여 강우-유출수를 지연, 저류, 침투시켜 지속가능한 물순환체계를 유지?회복하도록 하는 기술이라 할 수 있다. 기후변화 및 토지이용변화에 따른 영향을 평가하고, 지속가능한 유역 물순환체계를 구축하여 적응 전략을 체계적으로 수립하기 위해서는 물순환 개선 기술의 정립 및 개발이 필수적이다. 그러나 현재 유역 물순환 개선기술은 일부 시가화 지역에 국한되어 있어 유역 규모의 개선 전략을 수립하는데 한계가 있다. 또한, 물순환계의 변화량을 평가하기 위한 모형화 기법 역시 해외에서 개발된 기술을 여과 없이 도입하여 국내의 환경을 충분히 반영하기는 어렵다. 개발된 유역 물순환 개선 및 평가시스템은 기존 국가연구개발사업을 통해 개발되고 사업화에 성공한 바 있는 유역 물순환 평가 모형인 CAT(Catchment hydrologic cycle Assessment Tool)을 수정 및 개선하여 기후변화에 따른 영향을 평가하고 적응 대책을 수립하기 위한 실무적인 소프트웨어이다. 침투트렌치, 식생침투트렌치, 습지, 저류지, 빗물탱크 등의 물순환개선시설에 대한 효과를 평가할 수 있도록 개별시설의 제원에 따른 물순환개선 효과를 정량적으로 평가하여 제시한다. 기후변화에 따른 장기간의 유역 물순환을 평가하기 위해서는 물리적 매개변수 기반의 수문해석 보다는 단순환된 개념적 매개변수 기반의 집중형 장기유출 해석이 필요할 수 있다. 따라서 국내외에서 많이 사용되고 있는 장기 일유출 모형(GR4J, GSM, HBV, SYMHYD, TANK, TPHM 등)을 유역 물순환 개선 평가 플랫폼에 탑재함으로써 소유역의 특성을 반영한 기후변화 적응 일유출 해석이 가능하도록 하였으며, 각 모형들의 매개변수는 수동보정 외에도 SCE-UA를 이용한 자동보정이 가능하도록 시스템으로 구축하였다. 개발된 유역물순환 개선 및 평가시스템은 실무적 차원에서 기후변화에 따른 유역 물순환 개선 기술을 적용하고 평가하는데 있어서 매개변수 입력자료 구축에 따른 자원 소요 시간 및 시스템 개발 비용을 획기적으로 단축시켰으며 국외 의존도가 높은 수문 해석모형을 국내 기술로 개발함으로써 기술자립도를 높이고 국내 및 해외의 유역의 성공적인 적용을 통하여 성능을 입증하였다. 기후변화에 따른 수자원의 재평가, 개선시설의 정량적 평가 및 하천유역의 수자원관리 실무에 적용성이 높을 것으로 기대된다.

• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.25 no.4
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• pp.590-600
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• 2011

The research was carried out for prediction of the potential habitats of warm-temperate evergreen broad-leaved trees under the current climate(1961~1990) and three climate change scenario(2081~2100) (CCCMA-A2, CSIRO-A2 and HADCM3-A2) using classification tree(CT) model. Presence/absence records of warm-temperate evergreen broad-leaved trees were extracted from actual distribution data as response variables, and four climatic variables (warmth index, WI; minimum temperature of the coldest month, TMC; summer precipitation, PRS; and winter precipitation, PRW) were used as predictor variables. Potential habitats(PH) was predicted 28,230$km^2$ under the current climate and 77,140~89,285$km^2$ under the three climate change scenarios. The PH masked by land use(PHLU) was predicted 8,274$km^2$ and the proportion of PHLU within PH was 29.3% under the current climate. The PH masked by land use(PHLU) was predicted 35,177~45,170$km^2$ and increased 26.9~36.9% under the three climate change scenarios. The expansion of warm-temperate evergreen broad-leaved trees by climate change progressed habitat fragmentation by restriction of land use. The habitats increase of warm-temperate evergreen broad-leaved trees had been expected competitive with warm-temperate deciduous broadleaf forest and suggested the expand and northward shift of warm-temperate evergreen broad-leaved forest zone.