• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.324-324
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• 2020

기후변화에 따른 기상 요소별 추세 변화는 유역유출량의 변동성을 증가시켜 안정적인 수자원 확보 및 홍수 대비에 어려움을 줄 수 있다. 따라서 기후변화에 따른 유역 유출량 변화를 평가하기 위한 많은 연구가 이루어져 왔다. 기존에는 기후변화 자료의 공간적 해상도의 한계로 인해 중대유역을 중심으로 연구가 다수 이루어져 왔으나, 최근 들어, 기후변화 자료의 공간적 상세화 기법이 발달함에 따라 소유역별 유역 유출량 평가에 관한 연구가 증가하고 있다. 특히, 소유역의 경우 유역 특성에 따라 기후변화에 따른 유출량 변화 민감도가 높을 수 있으며, 유출 성분별 변화가 상이할 수 있다. 하지만 기존의 연구에서는 소유역을 대상으로 기후변화에 따른 유출 성분별, 예를 들어 직접유출량과 기저유출량을 구분하여 변화를 평가하는 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기후변화에 따른 소유역의 유출 성분별 특성을 분석하기 위하여, RCP 4.5, 8.5 시나리오별 기후모델 10개에 대하여 모의한 유출량을 직접유출량과 기저유출량으로 구분하고 결과를 비교 분석하였다. 본 연구의 대상지역은 유역면적이 112.9 ㎢이며, 토지이용이 단순하고, 농경지의 비율(약 50%)이 높은 농업 소유역을 대상으로 하였다. 유출량을 모의하기 위한 모형으로는 농업 소유역 유출량 모의 연구에 다수 사용된 바 있는 SWAT 모형을 이용하였으며, 직접유출량과 기저유출량의 분리는 Recursive Digital Filter 방법을 이용하였다. 기후변화 자료는 기후모델의 연산능력의 한계나 복잡한 자연조건의 불완전한 반영 등의 이유로 지역 기후변화 예측 과정에서 발생하는 불확실성을 지니고 있으므로 RCP 4.5, 8.5 시나리오별 각각 10개 기후모델의 결과를 이용하여 유출 특성 분석에 활용하였다. 본 연구의 결과는 향후 소유역의 미래 유량특성을 파악하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.250-250
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• 2016

인공위성을 이용한 강수관측은 전 지구적 규모에서 시공간적으로 균일한 강수정보를 지속적으로 제공할 수 있으며, 가뭄에 중요한 하나의 변수로서 가뭄정보를 제공할 수 있다는 장점이 있어 점차적으로 미계측지역 수문학적으로 활용성이 증대되고 있다. 그러나 인공위성 기반 강수관측자료는 지상관측 강우자료에 비해 시 공간해상도가 낮고, 관측 당시의 대기 상태, 관측기기, 시 공간적 대표성 문제 등에서 기인한 많은 불확실성을 포함하고 있다. 이러한 불확실성을 보완하기 위한 목적으로 미국 항공우주국 (National Aeronautics and Space Administration: NASA)는 GPM(Global Precipitation Measurement) 위성을 핵심위성으로 한 다중 위성자료를 이용하여 전지구적으로 30분 간격, 10 km 해상도의 GPM IMERG (Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM)를 생산 제공하고 있다. 본 연구에서는 다중 인공위성 추정 강수의 가뭄 활용성을 검토하기 위한 목적으로 GPM IMERG 위성 강우 자료(Early run, Late run, Final run)의 검증 및 평가를 수행하고자 하였으며, 각각의 자료들을 강수사례에 적용하여 10 km, 30분 해상도를 가지는 1.5km CAPPI (Constant Altitude Plan Position Indicator) 레이더 및 지상 강우자료와 비교 검증하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.48-48
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• 2016

전 지구적으로 발생하는 기후변화의 영향으로 다양한 형태의 자연재해가 점차 증가할 것으로 전망되고 있다. 우리나라는 매년 발생하는 태풍과 집중호우로 인하여 심대한 규모의 사회적 경제적 국가적 손실이 발생하고 있다. 이러한 기후변화로 인한 재해피해 규모가 점점 커짐에 따라 국내 외 다양한 기후변화 연구들이 진행되고 있다. 기상청은 IPCC (Intergovermental Panel on Climate Change) 5차 평가보고서(5th Assessment Report, AR5)에 따른 국가표준 기후변화 시나리오를 산출하여 제공하고 있다. 총 4가지의 RCP (Representative Concentration Pathways) 시나리오 중 온실가스 저감 정책이 상당히 실현되는 경우인 RCP4.5 시나리오를 선정하여 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 관측된 연최대 강우자료와 기후변화 RCP4.5 시나리오에서 생산되는 강우자료를 이용하여 확률강우량을 추정하였고 이를 비교하여 기후변화로 인한 확률강우량의 변화를 분석하였다. 강우자료의 최적 확률분포형으로 Gumbel 분포와 GEV (Generalized Extreme Value) 분포를, 매개변수 추정방법으로 확률가중모멘트법을 선정하였다. 본 연구에서 분석한 현재 대비 미래 기간의 확률강우량 변화를 통하여 기후변화를 고려한 보다 안정적인 수공구조물 설계에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.393-393
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• 2023

최근 기후변화에 대한 관심이 높아짐에 따라 전 세계적으로 미래 기후변화 예측 전망에 대한 다양한 연구들이 수행되었으며, 특히 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)의 기후변화 6차 보고서에 채택된 SSP(Shared Socio-economic Pathway) 시나리오를 이용한 연구가 활발한 상황이다. 이들 연구에서는 미래 기후변화의 양상 비교를 위한 기간 구분은 통상적으로 F1(2011-2040), F2(2041-2070), F3(2071-2100)으로 구성된다. 하지만 이는 단순하게 동일한 기간으로 나누어 설정한 것으로, 통계적 근거가 부족할 뿐만 아니라 변화 추이를 확인하기 위한 수단으로 사용하기에 부족할 수 있다는 한계점이 존재한다. 이 연구에서는 기후변화 패턴에 대한 기존 연구의 한계, 특히 미래 기후변화를 비교하기 위해 사용되는 기간 분류와 관련하여 한계점을 보완하고자 한다. SSP 시나리오 모델 중 UKESM1 모델을 활용하여 ASOS(Automated Synoptic Observation System) 기상관측소 기준 59개 지점에서 추출한 강수량 데이터를 분석하였다. 이후, 기후변화 비교를 위한 최적의 분류를 결정하기 위해 장마철인 6월부터 9월까지의 강수 데이터에 대해 통계분석 및 Pettitt 검정을 수행해 최적 기간을 산정하였다. 이를 통해 기존의 F1, F2, F3 분류 방식과 통계분석을 통해 도출한 최적 시기의 유출 특성 분석결과의 변화양상을 비교하였으며, 각 방법에 대한 비교를 통해 기후변화 추이에 대한 이해를 제공할 수 있을 것으로 판단하였다. 결과적으로 이 연구는 기후변화 시나리오를 활용하는 연구 수행 시 기간 구분에 대한 발전된 접근 방식을 제시하고자 한다.

• 대한지리학회지
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• 제41권
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• pp.49-56
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• 1990

본 연구는 한반도 전체의 2207 Mesh에 입력된 기온과 강수량의 6개요소를 데이터로 하여 인자분석하고 그 결과를 군화분석하여 한반도의 기후구분을 시도한 것이다. 결과로 나타난 기후구는 기발표된 여러 기후구와 유사성이 많아, 데이터로 택한 변수가 연평균 기온, 최난월 및 최한월 기온, 전년강수량, 여름 및 겨울 강수량 등 6개에 불과했음에도 불구하고 한반도의 기후의 특징이 잘 나타난 지리구라고 판단된다. 이것은 우리나라의 기후가 기온과 강수량, 특히 그 연평균치 및 계절적 집중도에 의하여 크게 지배되고 있음을 다시 한번 입증시켜 주는 것이라 생각된다. 그러나 뚜렷한 기후 특성을 지니고 있는 울릉도가 하나의 기후구로 나타나지 않는것은 적설량이나, 연간 강수일수 등 울릉도의 기후 특성을 나타낼 수 있는 변수가 입력되지 않았고, 울릉도의 기후현상이 나타날 정도로 기후구가 세분화되지 않은데 있는것으로 짐작된다. 본 연구에서 제시한 8개 기후구를 교과서용 기후구분의 12개 기후구와 비교해 보면, 북부내륙과 북부동안 기후구가 거의 같은 것을 비롯하여 여러면에서 공통성을 발견할 수 있다. 그러나 교과서용 구분의 내륙형과 해안형, 특해 서안형과 의 구분은 본 연구의 기후구와 비교할 때 지나치게 도식화한 느낌이 든다.

• 한국기후변화학회지
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• 제1권2호
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• pp.179-188
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• 2010

우리나라는 유엔 기후변화 협약 상 온실가스 저감과 함께 중요하게 다뤄지고 있는 기후변화적응 문제에 대응하기 위해, 2010년에는 국가기후변화적응대책(2011~2015)의 마련 추진 등 구체적인 기후변화적응체계를 갖추어 나가고 있다. 기후변화적응에 관한 우리의 역량을 선진 외국의 정책 및 관련 도구개발 기술 등과 비교할 때, 기후변화 관련 기반의 정보 부족, 전문 연구 인력의 부족, 기후변화 취약성 평가기술 부족 등 여러 부문에서 한계가 있다. 그러나 기후변화적응과 관련된 우수한 정보체계, 상대적으로 높은 기후변화적응기술을 보유하고 있는 강점이 있다. 2009년 7월에는 기후변화적응 전문연구조직인 한국환경정책?평가연구원/국가기후변화적응센터가 마련되었고, 국가의 기후변화적응능력과 동아시아 등 기후변화에 취약한 국가들을 지원하기 위한 우리나라의 능력을 높이고 있다. 기후변화적응정책 및 기술개발이 환경산업과 밀접하게 맞물려 있음을 볼 때, 이 부문에 대해 우리나라가 추진하는 아시아 지역 개도국들에 대한 협력 및 기술지원 등은 장기적인 투자의 밑거름이라 볼 수 있다. 아시아 지역 국가들과의 기후변화적응 국제협력은 사업-연구-교육-국제 동반자 체계를 묶는 상호보완적인 통합형의 국제협력을 고려할 수 있다. 또한, 개도국과 세계적 관심을 끌 수 있는 공동의 문제를 발굴하여 함께 해결하는 동반자 및 랜드 마크형의 상호 국제협력 등은 효과적이며 지속적으로 추진할 수 있는 사업이 될 것이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제1권4호
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• pp.74-81
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• 2000

대부분의 건설현장에서 기후에 대한공기산정은 정확한 자료 없이 현장관리자의 경험과 직관에 의해 일률적인 작업불가능일수를 정함으로써 잦은 공기 조정으로 인한 경제적 손실은 물론 공사 주체들간의 이해관계에서도 많은 문제점을 안고 있다. 따라서 본 연구는 공기에 영향을 미치는 기후를 요소별로 분석하고 가상기후 시뮬레이션을 실시하여 공기산정과 연계함으로써 공정표 작성 시 현장관리자들의 효율적인 공기산정을 위한 의사결정 지원모델을 제시하고, 기대 효과는 다음과 같다. (1) 제한된 과거(1990년-1999년) 기후자료를 요소별로 분석함으로써 단위공종에 대한 기후요소의 영향을 과학적인 방법으로 자료를 제공하였다. (2) 공정계획 시 단위공종에 각 기후요소별로 인자를 추가함으로써 불확실한 기후에 대한 사전 공정계획의 효율성 제고가 기대된다. (3) 기존의 현장관리자들의 경험적이고 직관적인 기후에 대한 대처를 확률분포를 이용한 통계적 처리에 의해 공기산정에 관한 신뢰성 있는 의사결정이 가능하게 되었다. 본 연구에서 제안한 공기산정 의사결정 지원모델은 공정계획 입안 시 불확실한 기후에 대한 과학적인 의사결정에 도움이 될 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.446-446
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• 2012

농업은 다른 산업과 달리 원천적으로 기후 조건과 변화에 크게 좌우되는 분야로, 기후변화로 인한 영향에 가장 민감한 분야라고 할 수 있다. 안정적이고 지속적인 작물 생산을 위해서는 기후변화가 농업수자원에 미치는 영향에 대하여 정확히 파악하고, 이로 인해 발생할 수 있는 부정적 효과를 최소화하기 위한 연구가 필요하다. 특히 기온 상승, 강수량 및 강우강도 변화, 증발산량 및 일조시간 변화 등의 기후변화는 우리나라의 가뭄 발생의 양상에도 변화를 야기하게 될 것이다. 따라서 현 상황을 바탕으로 미래에 발생할 가뭄에 대하여 예측하고, 그 취약성을 줄이기 위한 합리적인 계획이 필요하다. 즉 기후변화에 대처하기 위해서는 향후 발생할 수 있는 가뭄의 특성을 파악하여 미래 수자원 관리에 활용하기 위한 가뭄특성 분석이 필요하다. 가뭄은 기상학적 가뭄, 기후학적 가뭄, 농업적 가뭄, 대기학적 가뭄, 수문학적 가뭄, 사회경제적 가뭄 등으로 구분할 수 있는데, 일반적으로 강우량 등의 기상조건을 분석하는 방법에서부터 저수량과 유역 유출량, 그리고 토양수분 등의 수문학적 조건들로 가뭄을 분석하는 방법들까지 매우 다양하다. 가뭄의 정량화는 가뭄을 표현하는 대상의 특성에 따라 평가방법이 달라질 수 있다. 가뭄의 경향이나 그 정도를 파악하기 위해서는 하나의 가뭄 지수가 아닌 다양한 항목을 바탕으로 평가가 이루어져 한다. 현재 기후변화와 관련한 가뭄 연구에 있어서 기상학적 가뭄지수인 SPI (Standardized Precipitation Index) 중심으로 많은 연구 이루어졌을 뿐, 농업적 가뭄지수를 바탕으로 한 연구는 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 기후변화에 따른 우리나라의 농업가뭄 특성을 분석하기 위하여 토양수분지수 (Soil Moisture Index)를 이용하여 중권역별 가뭄 평가하고 그 변화를 분석하였다. 본 연구를 위하여 이를 위하여 CGCM3.1 (Coupled Global Climate Model Ver. 3.1) 및 LARS-WG (Long Ashton Research Station Weather Generator)를 이용하여 2011년부터 2100년까지의 A1B, A2 및 B1 시나리오별로 기상자료를 생성하고, 이를 바탕으로 SMI 지수를 산정하여 유역별 가뭄 발생 빈도 및 심도를 시나리오별로 분석하였다. 본 연구 결과는 향후 기후변화로 인한 농업가뭄 발생의 양상 및 특성을 파악하고 전망함으로써, 추후 발생할 수 있는 부정적 효과를 최소화하기 위한 대응 전략 및 농업수자원 정책의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.88-88
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• 2023

지난 100년 동안 전 지구의 기상 이변이 꾸준히 증가하고 있다. 기후 변화는 도시 홍수 피해에 큰 영향을 끼치는데 급속한 도시화와 이상 기후로 인한 돌발 강우 패턴의 증가는 도시 침수의 취약성을 가중시킨다. 또한 급격한 도시 발전으로 인한 도심지의 불투수율 또한 꾸준히 증가하였다. 특히 2022년 8월 8일에 강남역과 도림천 일대에 내린 기록적인 강우는 기후 변화를 실감하게 하는 사회적 이슈가 되었으며 도심지 미래 수방 대책 변화를 상기시키는 계기가 되었다. 이로 인한 재해 피해에 최소화하기 위해 미래 기후 변화를 고려한 도심지의 새로운 방재 목표강우량 설정이 필요하다. 하지만 전 지구 모형(GCM)의 기후 변화 시나리오는 일 단위(Daily) 상세화 자료를 보편적으로 사용하고 있다. 하지만 이는 단기 강우 자료를 필요로 하는 도시 홍수 모의에서 제대로 활용할 수 없는 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구는 2019년에 발간된 IPCC 6차 평가 보고서(AR6)가 제안하는 SSP(Shared Socioeconomic Pathways, 공통사회경제경로) 시나리오를 기반하여 상세화된 일 단위(Daily) 강우 데이터를 비모수적 통계 기법을 사용하여 시간 단위(Hourly)로 상세화하였다. 또한 지속 시간별 연 최대치 강우를 추출하여 빈도 해석을 통해 도시 유역의 미래 확률 강우량을 제시하였으며, 서울시 상습적인 침수 취약 지역인 도림천 유역에 강우-유출 모형(XP-SWMM)을 사용하여 미래전망 기후 자료인 SSP2-4.5와 SSP5-8.5에 따른 미래 확률 강우 침수 모의를 실시하였다. 본 연구의 결과는 최신 기후 변화 시나리오를 고려한 서울시 방재 성능 목표 강우량 산정에 활용 가능할 것으로 사료되며 미래 강우량 침수 모의를 통해 침수 취약 구역인 도림천 일대 홍수피해의 근거 자료가 되는 것에 의의를 둔다. 또한 치수 분야에서 기후 변화를 고려하기 위해서는 기후 변화 시나리오에 따른 시간 단위 자료의 상세화가 필요함을 시사한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.326-326
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• 2022

기후 변화 시나리오는 온실가스, 에어로졸, 토지이용 변화 등 인위적인 원인으로 발생한 복사강제력 변화를 지구시스템 모델에 적용하여 산출한 미래 기후 전망정보(기온, 강수량, 바람, 습도 등)를 생산하는데 활용된다. 또한, 미래에 기후변화로 인한 영향을 평가하고 피해를 최소화하는데 활용할 수 있는 선제적인 정보로 활용된다. GCM과 RCM은 구조 및 모수화 과정, 불확실성 등의 한계로 인하여 상대적으로 큰 시공간적 규모를 가지며, 실제 관측된 기상인자들을 재현하는데 시공간적 차이 즉 편의(bias)가 발생하며. 실제 관측된 기상인자의 시간적 변화 특성을 재현하지 못하는 문제점을 내재하고 있는 것으로 보고되고 있다. 이러한 점에서 기후모델에서 생산된 정보를 수문학적으로 적용하기 위해서는 시공간적 상세화와 편의 보정은 필수적이다. 본 연구에서는 관측자료를 사용하여 재해석 자료를 편의보정 한 뒤. 기후 변화 시나리오를 합성곱 신경망(CNN)을 기반으로 상세화 과정을 진행하여 고해상도 자료를 생산하였으며, CNN 기반 상세화 기법 적용성은 지상 관측자료 대상으로 평가하였다.