• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.45 no.6
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• pp.517-529
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• 2012

Climate change can impact hydrologic processes of a watershed system. The integrated modeling systems need to be built to predict and analyze the possible impacts of climate change on water environment for the optimal water resource operation and management. In this study, Namgang Dam watershed in the Nakdong River basin was selected as a study area. To evaluate the vulnerability of Namgang Dam watershed caused by climate change, the change in hydrologic runoff were predicted using the watershed model, SWAT. The RCM scenario was analyzed and downscaled using the artificial neural network and the dynamic quantile mapping. The results of this study will be utilized for suggesting an effective counterplan for climate change, and finally to propose the optimal water resource management method.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.17 no.2
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• pp.85-92
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• 2015

This study was conducted to analyze the relationship among climatic factors and radial growth of Pinus koraiensis in South Korea. To determine climate-growth relationships, cluster analysis was applied to group climatically similar surveyed regions, and dendroclimatological model was developed to predict radial growth for each climate group under the RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios for greenhouse gases. The dendroclimatological models were developed through climatic variables and standardized residual chronology for each climatic cluster of P. koraiensis. 2 to 4 climatic variables were used in the models ($R^2$ values between 0.35~0.49). For each of the climatic clusters for Pinus koraiensis, the growth simulations obtained from two RCP climate-change scenarios were used for growth prediction. The radial growth of the Clusters 2 and 3, which grow at high elevation, tend to increase. In contrast, Cluster 1, which grows at low elevation, tends to decrease with a large difference. Thus, the growth of Pinus koraiensis, which is a boreal species, could increase along with increasing temperature up to a certain point.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1041-1047
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• 2008

기후변화로 인한 자연재해가 전 세계적으로 빈번히 발생하고 있는 요즘, 기후변화에 대한 관심이 부쩍 높아지고 있다. IPCC 4차보고서(2007)에서는 기후변화의 영향으로 인한 재해발생 증가가 불가피함을 지적하고 기후변화의 악영향을 최소화하기 위한 적응조치의 중요성을 권고하고 있다. 국내에서도 이미 기후변화로 인한 영향이 자연환경 및 생활환경 전반에 끼칠 정도로 빠르게 진행되고 있음을 다방면의 연구를 통해 드러나고 있다. 그러나 현재까지는 기후변화에 대한 전반적인 인식 부족, 대응제도 및 장치의 미비와 더불어 이에 대한 연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 기후변화의 징후현상 및 이에 기인한 자연재해의 이력을 조사하고 향후 재해 발생 및 증가추이에 대한 예측 자료를 분석하여 기후변화로 인한 자연재해의 대응책 마련에 필요한 기초적인 자료를 제공하고자 한다. IPCC 4차 보고서 및 국내외 연구문헌 등을 조사하여 기후변화에 따른 재해에 대해 분석한 결과 전 세계적으로 실제 강우 및 기온, 해수면 상승 등에 대한 재해는 해마다 증가하는 추세이며 향후 이에 대한 대책마련이 시급한 것으로 확인되었다. 국내에서도 기후변화에 기인한 홍수 및 태풍 등의 재해로 인해 많은 피해가 발생하고 있으며 향후 이러한 영향이 더욱 증가될 것으로 예측되고 있다. 이러한 기후변화의 영향이 이미 자연재해로 이어지고 있는 만큼 이에 대처하기 위한 전문 인력 양성 및 국가차원에서의 장기적인 제도마련 등이 필요할 것으로 사료되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1001-1006
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• 2008

최근 기후변화에 따른 강우량의 변화에 많은 관심과 연구가 집중되어지고 있다. 현 과학 기술에서 이러한 미래의 기후를 예측하기 위해서는 크게 두 가지의 방법을 이용할 수 있다. 그 첫 번째가 컴퓨터 모델을 이용하는 방법이고 두 번째가 과거 자료를 이용한 통계적 기법을 통해 매래의 상황을 예측하는 방법이다. 이들 가운데 현재 기상 분야에서 가장 널리 활용되는 기법은 컴퓨터 모델을 이용하는 방법으로 기상의 물리적 특성을 이용한 수치모형인 GCM(Global Climate Model 혹은 General Circulation Model)을 이용하는 것이다. 하지만, 이러한 수치모형을 이용한 기법을 이용하기 위해서는 많은 비용과 노력이 소요되며, 모의를 위해 설정되는 입력자료와 초기 조건들, 각종 가정 사항들, 모형의 구조, 등에 따라 상이한 결과를 나타내어 아직까지 직접적인 활용에는 많은 어려움이 따른다. 이와 달리 통계적 기법의 경우 비교적 용이하게 분석이 가능하며, 과거와 달리 최근에는 비교적 신뢰도가 높은 다양한 수문 및 기상 자료가 축적되어 있어 미래의 기후변화를 예측하는데 유용한 수단이 될 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 통계적인 기법을 이용하여 강우량 자료를 중심으로 기후변화에 따른 변화 추이를 분석하였다. 적용된 기법은 먼저 국내 기상청 관측 지점들을 중심으로 강우의 경향성과 변동성을 분석하여 기후변화에 따라 국내 지점들의 강우량 변화 추이를 분석하여보았다. 또한 2000년을 기점으로 과거 자료와 최근의 자료를 이용한 2개의 자료군들에 대해 각각 빈도 분석을 실시하여 동일 지점들에 대한 설계강우량의 변화 추이도 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2015.11a
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• pp.189-190
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• 2015

전 세계는 지난 135년간(1880~2014년) 지구온난화에 따른 빈번해진 이상기후로 평균 기온은 $0.85^{\circ}C$ 상승하였으며 이로 인해 강우강도, 강우량이 증가하고 있다. 이처럼 기후변화는 수문현상에 많은 영향을 미쳐 물 순환 과정의 정확한 파악을 더욱 어렵게 하고 있으며 안정적인 물 공급을 위한 수자원계획 수립에 불확실성을 증대 시키고 있기 때문에 정확한 물 수요 예측이 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 한반도 중서부에 위치한 안성천을 대상으로 준 분포 강우-유출 모형인 SLURP모형에 기후변화 RCP8.5 시나리오를 적용하여 기후변화에 따른 안성천의 유출량을 산정하였다. 정확한 물 수요 예측을 위해 K-Weap(통합수자원평가계획모형)모형을 통해 유역별 네트워크 및 시나리오를 구성하고, 용수이용량(생활, 공업, 농업)의 과거자료를 선형예측함수식을 통해 장래 추정량을 생성 하였다. 이처럼 세분화된 자료를 통한 물 수지 분석 결과, 안성천 유역은 인구 증가, 급격한 도시화로 인한 용수 이용량 증가 그리고 기후변화에 따른 지구온난화로 인해 농업용수는 점차적으로 물 부족이 감소하고 있지만, 생활, 공업용수 이용량에 대한 물 부족량이 증가하고 있는 것으로 확인되었다. 본 연구에서는 물 부족을 해소할 수 있는 방안을 제시하고자 2가지의 대안을 구성해보았으며, 먼 미래의 물 부족시대에 대비할 수 있는 기초적인 자료로 활용될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.346-346
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• 2023

한국은 기상·수문정보의 예측이 기상 및 기후 측면에서 주도적으로 이루어지고 있다. 그러나 단기 및 중기 수자원 평가 및 분석을 위해 필요한 시공간적 규모, 정확도, 평가체계를 고려한 기상 기후 예측정보의 활용 방안이 마련될 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 미래 수자원 평가 및 분석을 위한 방안을 마련하고자 국내 경안천 유역을 대상으로 하천유량을 예측하고 평가하였다. 이를 위해, 우리는 세계기상기구(World Meteorological Organization, WMO)에서 회원국을 대상으로 배포 중인 수자원 평가 도구인 동적수자원평가시스템(Dynamic Water resources Assessment Tool, DWAT)을 경안천 유역에 대하여 구축하고, 과거 관측 기상 및 유량 자료를 이용하여 매개변수를 보정하였다. 앙상블 하천유량 예측을 위해서 전지구적인 기후 패턴과 국내 기상 특성 간의 상관성 분석 후 이를 예측인자로 활용하여 다중회귀모형과 인공신경망 모형으로부터 생성된 1,000개의 앙상블 강우 및 기온 예측정보를 DWAT의 입력자료로 이용하였다. 2022년에 대한 앙상블예측정보를 DWAT의 입력자료로 사용하여 앙상블 하천유량이 예측되었다. 예측된 일-단위 하천유량은 실제 관측유량과 차이를 보이나 이는 예측된 앙상블 강우 및 기온정보의 오차에 기인하는 것으로 보인다. 이러한 결과는 수문 모형 결과의 오차는 강제 자료의 오차에 큰 영향을 받는 한계를 다시 한번 확인시켜준다. 따라서 단기·중기 수자원 평가 및 분석을 월-단위 하천유량으로 변환하여 월별 통계치를 분석하는 방향을 고려할 필요가 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.265-265
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• 2019

기후변화로 의한 기온의 상승은 가뭄, 홍수와 같은 재해를 일으킬 뿐만 아니라 깊은 호수나 저수지와 같은 수자원에도 용존 산소, 물질, 영양소 및 식물플랑크톤의 수직적 분포 등과 같은 다양한 부분에 영향을 미친다. 본 연구의 목적은 SWAT, HEC-ResSim 및 CE-QUAL-W2(이하 W2)모델을 사용하여 미래의 기후 변화에 따른 소양호의 수온, 성층강도 및 열적 안정성의 변화를 장기 예측하고 그 영향을 평가하는데 있다. W2 모델의 보정은 2005 년부터 2015 년까지의 실측 과거 데이터를 이용하여 보정하였고 기후변화 시나리오는 IPCC의 AR5 RCP 4.5 시나리오를 사용하였다. 기후자료는 GCM 모델인 HadGEM2-AO 결과를 상세화하여 모의기간의 자료를 생성하였다. SWAT모델을 이용하여 모의기간인 2016 년부터 2070 년까지 일단위로 저수지 유입을 예측했으며 HEC-ResSim모델을 이용하여 소양강댐 저수지 운영 조건에 따라 저수지 방류량 및 수위 변화를 모의하였다. 수온 해석을 위해 W2를 적용하여 저수지의 장기간의 수온 변화를 예측하였다. 결과적으로 대기 온도는 $0.0279^{\circ}C/year$(p < 0.05) 상승할 것으로 예측되었으며, 동일기간 상층(수면으로부터 5m 깊이)과 하층 (바닥으로부터 5m 높이) 수온은 각각 $0.0191^{\circ}C$/년(p < 0.05) 및 $0.008^{\circ}C$/년(p < 0.05) 상승할 것으로 예측되었다. 모의된 수온을 계절별로 분석했을 때 상층수온은 여름철 가장 큰 폭으로 상승하였으며 하층의 경우 겨울철에 가장 큰 폭으로 상승하였다. 계절별 상-하층 수온의 차는 여름이 가장 컸으며, 겨울에 온도차가 가장 작았다. 또한 미래 온도의 상승에 따라, 소양호의 성층 강도가 강해지는 경향을 보였으며 상층 및 하층의 온도차 $5^{\circ}C$를 기준으로 성층이 형성되는 기간은 큰 변동이 없었으나 소멸되는 시점이 점점 늦어지는 추세를 보여 성층 형성 기간이 길어지는 것으로 나타났다. 저수지 표면의 수온 상승은 식물플랑크톤의 계절 성장률에 영향을 미쳤는데, 특정 조건에서 규조류는 최적 성장 범위를 벗어나는 고온 조건에서 성장속도가 감소하였으나 녹조류와 남조류의 출현 시기가 빨라지며 장기화될 것으로 예측되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.483-483
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• 2022

댐과 저수지의 운영 최적화를 위한 수문학적 예보는 현재 수동적인 댐 운영이 주를 이루면서 활용도가 높지 않다. 불확실한 기후변화나 기후재난 상황에서 우리 사회에 악영향을 최소화하기 위해 선제적으로 대응/대비할 수 있는 댐 운영 방안이 불가피하다. 강우량 예측 기술은 기후변화로 인해 제한적인 상황이다. 실례로, 2020년 8월에 섬진강의 댐이 극심한 집중 강우로 인해 무너지는 사태가 발생하였고 이로 인해 지역사회에 막대한 경제적 피해가 발생하였다. 선제적 댐 방류량 운영 기술은 또한 환경적인 변화로 인한 영향을 완화하기 위해 필요한 것이다. 제한적인 기상 예보 기술을 극복하고자 심화학습이나 강화학습 같은 인공지능 모델들의 활용성에 대한 연구가 시도되고 있다. 따라서 본 연구는 섬진강 댐의 시간당 수문 데이터를 이용하여 댐 운영을 위한 심화학습 모델을 개발하고 그 활용도를 평가하였다. 댐 운영을 위한 심화학습 모델로서 시계열 데이터 예측에 적합한 Long Sort Term Memory(LSTM)과 Gated Recurrent Unit(GRU) 알고리즘을 구축하고 댐 수위를 예측하였다. 분석 자료는 WAMIS에서 제공하는 2000년부터 2021년까지의 시간당 데이터를 사용하였다. 입력 데이터로서 시간당 유입량, 강우량과 방류량을, 출력 데이터로서 시간당 수위 자료를 각각 사용하였으며. 결정계수(R2 Score)를 통해 모델의 예측 성능을 평가하였다. 댐 수위 예측값 개선을 위해 하이퍼파라미터의 '최적값'이 존재하는 범위를 줄여나가는 하이퍼파라미터 최적화를 두 가지 방법으로 진행하였다. 첫 번째 방법은 수동적 탐색(Manual Search) 방법으로 Sequence Length를 24, 48, 72시간, Hidden Layer를 1, 3, 5개로 설정하여 하이퍼파라미터의 조합에 따른 LSTM와 GRU의 민감도를 평가하였다. 두 번째 방법은 Grid Search로 최적의 하이퍼파라미터를 찾았다. 이 두가지 방법에서는 같은 하이퍼파라미터 안에서 GRU가 LSTM에 비해 더 높은 예측 정확도를 보였고 Sequence Length가 높을수록 정확도가 높아지는 경향을 보였다. Manual Search 방법의 경우 R2가 최대 0.72의 정확도를 보였고 Grid Search 방법의 경우 R2가 0.79의 정확도를 보였다. 본 연구 결과는 가뭄과 홍수와 같은 물 재해에 사전 대응하고 기후변화에 적응할 수 있는 댐 운영 개선에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.91-91
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• 2020

IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 5차 평가보고서에 의하면 최근 배출 온실가스의 양은 관측 이래 최고 수준이며 온실가스로 인한 기후변화는 인간계와 자연계에 광범위한 영향을 주고 있다고 보고하였다. 기후변화의 영향은 국제적으로 빙하 감소, 사막화, 해수면 상승 등 뚜렷하게 나타나고 있다. 이러한 기후변화에 대응하기 위해 온실가스 완화 정책과 동시에 새로운 기후변화 환경에 적응하는 것이 필요하다. 기후변화 적응이란 현재 나타나고 있거나 미래에 나타날 것으로 예상되는 기후변화의 파급효과와 영향에 대응할 수 있도록 하는 모든 행동이며 이를 위해서는 기후변화 영향분석이 수반되어야 한다. MOTIVE 연구단에서는 기후변화 적응대책 수립의 지원을 목표로 7개 부문(건강, 물관리, 농업, 산림, 생태, 해양, 수산)에서 "한국형 통합평가 모형"을 개발하고 있다. 각 부문에서 개발하는 프로세스 모델은 시스템에 대한 지식을 가진 상황에서 사용하면 신뢰할 수 있는 예측 결과를 얻을 수 있지만, 부문별 통합을 통한 영향 분석 시 타 분야에 대한 지식이 수반되어야 하는 어려움을 가진다. 이를 위해 본 연구에서는 시스템 내의 물리적 프로세스에 대한 요구 없이 입출력 데이터만을 이용하여 결과를 신속하게 추정하는 데이터 모델링(기계학습)을 이용하였다. 데이터 모델링을 위한 데이터는 다양한 자연 현상에 대한 BANPOL(수질 프로세스 모델) 분석을 통한 자료를 이용하여 학습 자료를 구축하였다. 즉, 데이터 모델링은 BANPOL 모델을 대리하는 메타모델이며, 낙동강 표준유역에 대한 유량 및 수질을 높은 상관성으로 추정하였다. 원 모델보다 정확도는 낮을 수 있으나 메타모델의 개발을 통한 웹 시스템을 개발하여 비전문가의 구동 및 신속한 기후 시나리오를 적용할 수 있는 환경을 개발하였다.

• Korean Journal of Ecology and Environment
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• v.51 no.3
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• pp.221-233
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• 2018

This study was carried out to predict the current and future potential distribution and to identify the factors affecting potential distribution of 7 plants(Lamium amplexicaule L., Trigonotis peduncularis(Trevir.) Benth. ex Hemsl, Capsella bursa-pastoris (L.) L. W. Medicus, Taraxacum officinale Weber, Veronica persica Poir., Conyza sumatrensis E. Walker, Hypochaeris radicata L.) selected as indicators for climate change in agricultural ecosystem. We collected presence/absence data of 7 indicator plants at 108 sites in South Korea and applied the Maxent model. According to future climate scenario, the distribution area of C. bursa-pastoris(L.) L. W. Medicus, T. officinale Weber, and V. persica Poir. was expected to be reduced, but the distribution range was to be maintained. The distribution areas and range of the C. sumatrensis E. Walker and H. radicata L. were expected to be increased. The distribution area and range of T. peduncularis (Trevir.) Benth. Ex Hemsl. and L. amplexicalue L. were rapidly decreased. Non-climatic factors such as land cover and altitude were the most important environmental variable for T. officinale Weber, C. bursa-pastoris(L.) L.W.Medicus, V. persica Poir., T. peduncularis (Trevir.) Benth. Ex Hemsl., and L. amplexicalue L.. Climatic factors were the most important environmental variable for C. sumatrensis E. Walker and H. radicata L.. It is expected that the future potential distribution of 7 indicator plants response to climate change will be used to monitor and to establish the management plan.