• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.124-124
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• 2012

기후변화가 수자원에 미치는 영향을 예측하는 데에 널리 사용되는 GCMs (General Circulation Models)는 모의 결과의 시 공간적 해상도가 낮기 때문에 상세화 (Downscaling) 기법을 거쳐 수문 모형에 적용된다. 상세화 기법은 크게 역학적 상세화 (Dynamical downscaling)와 통계적 상세화 (Statistical downscaling)로 구분되며, 종류가 매우 다양하고 각각의 모의 능력에 차이가 있으므로 적절한 기법을 선택할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 통계적 상세화 기법 중 인공신경망과 LARS-WG 모형을 활용하여 CGCM3.1 T63의 모의 결과를 상세화하고, 두 모형의 모의 결과를 비교하는 데에 있다. 인공신경망은 비선형함수에 의한 전이함수 모형인 반면 LARS-WG는 추계학적 기상 발생기 모형으로, 각 모형을 이용해 CGCM3.1 T63의 강수량 및 평균기온 모의 결과를 서울 지역에 대해 공간적으로 상세화하였다. 모형의 검 보정은 1971년부터 2000년까지 30년 동안의 서울 관측소 일 기상 자료와 CGCM3.1 T63 (20C3M 시나리오) 모의 결과를 이용하여 수행하였다. 각 기법의 비교 및 평가는 2001년부터 2011년까지 11년 동안의 일 기상 자료와 CGCM3.1 T63 (IPCC SRES A1B 시나리오) 모의 결과를 이용하였다. 분석 결과, 인공신경망 모형은 입력 자료의 형태에 따라 모의 결과가 크게 달라지는 특성을 보였으며, LARS-WG 모형은 강수량을 실제보다 과소 추정하는 경향을 보였다. 본 연구에서는 강수량과 평균기온만을 대상으로 하였으나, 추후에 다른 기상인자를 고려함으로써 모형의 적용성을 보다 종합적으로 판단할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.238-238
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• 2023

최근 이상기후현상으로 홍수와 가뭄의 발생 빈도 증가 및 하천유지유량 부족 등 하천에서 유량 변동이 크게 나타나고 하천 환경 변화에 따른 수질오염, 갈수기 수질악화 등 하천에서 다양한 문제들이 발생하고 있다. 수질은 매개변수별 기준 농도와 측정 농도를 비교하여 평가하지만 직독식 측정 항목과 실험실 분석 항목 및 미측정 항목을 포함하기 때문에 수질 상태를 정확하게 나타내기 어렵다. 물리적, 화학적 및 생물학적 특성의 매개변수를 분석하여 수질을 평가하지만, 복잡한 수질 데이터를 단순하고 논리적으로 수질을 요약하기 위해 단일 값으로 매개변수를 통합한 수질지수가 개발되었다. 다양한 국가 및 기관에서 개발된 수질지수는 방법론, 최종산출 방법의 차이로 동일한 지점 및 기간에서 측정되는 자료를 각각의 수질지수 방법론을 적용하였을 때 상이한 점수 및 등급이 발생하여 유역 특성에 적절한 수질지수를 활용하는 것이 필요하며, 유량 변동이 고려되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 기존의 수질지수 산정 매개변수를 유역 특성 및 관리기준을 고려하여 매개변수를 수정하고 매개변수별 중요도에 따른 가중치를 재산정하고 유량 인자를 추가하여 복합적인 하천 수질을 종합적으로 평가하고자 한다. 또한, 물리모형과 데이터 모형을 활용하여 기후변화에 따른 수질 변동 평가를 통해 수문학적 변화가 하천 수질에 미치는 영향을 평가하고자 한다.

• 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 KIEE Conference
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• 2004.07c
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• pp.1802-1804
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• 2004

In seashore, outdoor insulators are polluted due to salty wind and the pollution causes the flashover and failure of electric equipments. As well known, the pollution has a close relation with meteorological factors such as wind velocity, precipitation, wind direction, relative humidity, dew point, etc. In this paper we statistically analyzed the correlation between the pollution and the meteorological factors including snowfall and freezing. The multiple regression analysis was used for the statistical analysis; daily measured equivalent salt deposit density(dependent variable) and the meteorological data(independent variable) were used. From the results of this investigation, we verified the influence of snowfall and freezing on the ESDD, which has been overlooked in the preceding investigation.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2003.05b
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• pp.345-346
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• 2003

도시의 대기오염 문제는 다양한 배출원으로부터 다량 및 다종의 오염물질 배출과 그 지역의 도시화에 따른 기후특성과 관련된다. 대기오염물질의 분포 양상은 대기오염물질의 배출량과 난류 확산 및 수송, 화학 반응, 침적 현상 등에 의해 결정되므로 이들을 지배하는 기상인자들에 대한 이해는 대기오염현상을 파악하는 필수 요소라고 할 수 있다(Lalas et al., 1982 ; Liu et al., 1994). 도시규모의 기후 특징은 도시내에 형성된 고유의 기상장이 대기오염물질을 정체시킨다는 것이다(Noto, 1996). (중략)

• Proceedings of the KGS Conference
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• 2001.12a
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• pp.18-34
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• 2001

량강도 북부지역에서는 지질시대로부터 현대에 이르기까지 여러차례의 화산활동이 있어 자연경관을 훼멸, 복구하였다. 특히 갱신세에 분출된 현무암용암, 백두산 소백산에서의 알칼리성조면암의 발생, 800여년전에 분출한 부석은 원래의 자연경관을 훼멸,매몰하고 새로운 자연경관을 형성하기 시작하였다. 자연경관 형성에서 지질,지형,기후,식생,토양 등요소들이 종합적으로 작용하나 그중에서도 화산활동을 위주로한 지질작용이 주되는 인자로 되었다. 즉 용암의 분출에 의하여 본 지구의 지형을 1600m 높여 기후,식생,토양의 산지수직지대성을 형성하였고 강,호수의 형성도 식생,토양의 특성도 화산활동의 제한을 받았다. 모두어 말하면 본 지역의 자연경관은 800 여년 역사를 갖고 지금도 발전, 성숙과정에 있다. 본문에서는 백두산과 가까이 자리잡고 있는 량강도의 삼지연군, 대홍단군, 백암군, 보천군, 운훈군, 갑산군과 함경북도의 무산군, 연사군, 어랑군, 길주군의 일부지역 및 함경남도의 단천서북부가 포함된다. 지리위치로 보면 동경 128 도 16 분으로부터 동경 130 도 02 분까지이고 북위 42 도 10 분부터 북위 41 도 좌우이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.95-99
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• 2005

중장기 이수계획 수립이나 미래 기후변화에 대한 수자원 영향평가 연구 등에서 월 단위 이상의 유출량을 계산할 수 있는 강우-유출 모형의 필요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 월 유출모의를 위해 개념적 물수지모형의 적용가능성을 검토하였다. 4개의 물수지모형을 대청댐 상류유역에 대하여 구축하고, 기존에 구축된 일 강우-유출 모형인 SSARR 및 TANK 모형과 비교하였다. 그 결과 가장 우수한 모의능력을 보여준 abcd 모형을 미계측유역에 적용하기 위해 매개변수를 지역화기법으로 추정하였다. 즉 13개 다목적댐 중 9개 다목적댐에서 구한 매개변수와 유역특성인자를 이용하여 회귀식을 작성한 후 미계측유역으로 가정한 4개 다목적댐에 적용하여 검증하였다. 검증결과 효율성계수가 $90\%$ 이상으로 비교적 간단하면서 모의능력이 우수한 개념적 월 물수지모형은 중장기 유출량모의에 그 활용성이 클 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2003.11a
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• pp.303-304
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• 2003

도시의 대기오염 문제는 다양한 배출원으로부터 다량 및 다종의 오염물질 배출과 그 지역의 도시화에 따른 기후 특성과 관련이 있다. 이러한 대기오염의 분포양상은 대기오염물질의 배출량과 난류 확산 및 수송, 화학 반응, 침적 현상 등에 의해 결정되므로 이들을 지배하는 기상인자들에 대한 이해는 대기오염 현상을 파악하는 필수 요소라고 할 수 있다(Lalas et al., 1982 ; Mckendry, 1993 ; Liu et al., 1987). 도시규모의 기후 특징은 도시 내 형성된 고유의 기상장이 대기오염물질을 정체시킨다는 것이다(Noto, 1996). (중략)

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1280-1284
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• 2004

본 논문에서는 월 댐유입량을 예측하는데 있어서 뉴로-퍼지 시스템의 적용성을 검토하였다. 뉴로-퍼지 알고리즘으로 퍼지이론과 신경망이론의 결합형태인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 이용하여 모형을 구성하였다. ANFIS의 공간분야에 의한 제어규칙의 선정에 있어 퍼지변수가 증가함에 따라 제어규칙이 기하급수적으로 증가하는 단점을 해결하기 위해 퍼지 클러스터링(Fuzzy flustering)방법 중 하나인 차감 클러스터링(Subtractive Clustering)을 사용하였다. 또한 본 연구에서는 기후인자들을 인력으로 하여 모형을 구성하였으며 각각 학습기간과 검정기간으로 나누어 학습기간에는 모형의 매개변수 최적화를, 검정기간에는 최적화된 모형의 매개변수를 검정하는 순으로 연구를 수행하였다. 예측 길과, ANFIS는 댐유입량 예측시 입력자료의 종류가 많아질수록 예측능력 더욱 정확한 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.276-276
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• 2012

일반적으로 기후변화영향에 관한 연구수행을 위해 전지구기후모형(GCM; Global Climate Model)이 사용되고 있다. 하지만 GCM은 공간해상도(Spatial resolution)가 거칠기 때문에 수문학 분야에서 주로 사용되는 유역규모의 지역적인 스케일특성과 물리적 특징을 표현하는데 한계가 있다. 또한 GCM 기후변수들 중 강수량의 경우 한반도 지역의 6월과 10월 사이에 연강수량의 67% 이상이 집중되는 계절성을 반영하지 못하고 있으며, 높은 불확실성을 보이고 있다. 본 연구에서는 GCM 기반의 다지점 인공신경망기법을 적용한 상세화(Downscaling)를 실시하였다. GCM의 24개 2D변수에 대한 주성분분석을 실시하여 신경망의 학습인자로 사용하였으며, 학습, 검증 및 예측기간은 각각 1981~1995년, 1996~2000년, 2011~2100년으로 A1B 시나리오를 대상으로 상세화를 실시하였다. 또한, 여름철 태풍사상을 모의하기 위한 Stochastic Typhoon Simulation기법과 Baseline과 Projection 사이의 강수량 보정을 위한 Dynamic Quantile Mapping 기법을 적용하여, 강수량의 불확실성을 최소화 하고자 하였다.