• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.274-274
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• 2021

토양수분은 가뭄, 홍수, 산불 및 산사태 등 자연재해 발생에 직간접적으로 영향을 미치기 때문에, 시·공간적으로 연속적인 토양수분 관측이 필요하다. 과거에는 TDR (Time Domain Reflectometry) 관측 장비를 설치하여 토양수분의 변화를 관측하였으나, 이러한 지점관측의 경우 하나의 관측지점에서 토양수분을 관측하기 때문에 공간적인 토양수분 변화를 나타내지 못한다. 최근 이러한 문제를 해결하기 위하여 인공위성 이미지 자료를 이용한 토양수분 산정에 관한 연구가 활발히 수행되고 있다. 그러나 SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity), SMAP (Soil Moisture Active Passive)와 같은 다양한 위성에서 관측된 토양수분은 낮은 공간해상도로 인한 불확실성이 커지는 단점이 있다. 최근 이러한 한계를 극복하기 위하여 광학위성영상과 달리 날씨의 영향을 받지 않으며 고해상도 이미지자료를 제공하는 Sentinel-1A/B 위성을 활용하여 토양수분을 관측하는 연구가 진행되고 있다. Sentinel-1은 10m의 높은 공간해상도를 제공하지만, 1~2주 주기로 영상취득이 가능하기 때문에 재방문시기와 같은 시간해상도 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 Sentinel-1A/B SAR 기반 후방산란계수와 농촌진흥청에서 제공하는 TDR 기반 토양수분 실측값을 이용하여 우리나라 토양수분 공간분포를 산정하였다. 산정된 Sentinel-1A/B 기반 토양수분과 토양수분자료동화기법을 연계하여 토양의 수리학적 매개변수를 추출하였으며, 추출된 매개변수와 기상자료를 이용하여 장기간(2001~2018) 일별 토양수분 공간분포를 산정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.348-348
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• 2022

미래에 대한 기후는 과거와 비교하여 변동성이 더 크고 불확실성 또한 더 크기 때문에 미래의 기후변화를 예측하기 위해서는 기후변화의 절대적인 크기뿐 아니라 불확실한 정도도 함께 고려되어야 한다. 본 연구에서는 CMIP6(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6) DB에서 제공된 일 단위 18개의 GCMs(General Circulation Models)의 결과를 분석하였으며 또한 3개의SSP(Shared Socioeconomic Pathway)시나리오와 3개의 미래 구간에 대하여 100개의 앙상블을 각각 생성하였다. 불확실성을 초래하는 원인을 3가지로 구분하고, 각각의 원인에 대한 불확실성의 정도를 앙상블 시나리오에 반영하고자 한다. 현재 기간 및 미래 기간에 대해 100개의 20년 시계열 날씨변수 앙상블을 생성하여 LSTM(Long short-term memory)의 입력자료로 사용하여 댐유입량, 저수위, 방류량을 산정하였다. 댐 유입량 및 방류량의 예측성능을 향상시키기 위해 Input predictor의 종류를 선정하는 방법과 그 변수들의 lag time을 결정하는 방법, 입력자료들을 재구성하는 방법, 하이퍼 매개변수를 효율적으로 최적화하는 방법, 목적함수 설정 방법들을 제시하여 댐 유입량 및 방류량의 예측을 크게 향상시키고자 하였다. 본 연구에서 예측된 미래의 댐유입량 및 방류량 정보는 홍수 또는 가뭄 등 다양한 수자원 관련 문제의 전략을 수립하는 데 있어서 적절한 도움이 될 것이다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 1999.06a
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• pp.85-92
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• 1999

본 연구는 초고속통신망하에서 GIS를 이용하여 상시 자동대기측정망으로부터의 대기정보에 대한 데이터베이스를 구축하고 1시간 간격으로 일반사용자가 특정지역의 대기상태 및 예경보 현황을 인터넷 서비스 받을 수 있는 시스템 개발을 연구 목적으로 한다. 본 연구의 결과를 이용하면 일반사용자도 대기상황에 대한 정보를 쉽게 이해할 수 있고, 구축된 GIS 데이터베이스를 이용하여 지역별로 측정 및 예측된 오염상태를 활용한 총 대기오염의 현황을 산출할 수 있다. 또한 대기측정기 이상에 의한 자료입력 불능에 대비한 날씨, 시간, 요일 별 대기상황 예측이 가능할 것이며, 대기오염측정기의 최적설치장소 선정 및 관리에도 활용할 수 있을 기대된다. 그리고 지속적이고 신뢰성 있는 데이터베이스 구축을 통해 중장기 대기오염측정 및 저감대책을 수립하는데 기여할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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• 1995.10a
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• pp.15.1-20
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• 1995

일반적으로 일반 및 유해폐기물 매립지에서 진흙층의 기능적 수행목적은 다음과 같다고 할 수 있다. 지표면 유출의 증진을 위하고, 우수의 침투억제 및 폐기물의 표면 노출 시 완충작용, 따라서 최종복토의 붕괴는 이러한 중요 기능을 마비시키고 있다. 본 연구는 추운 날씨상태의 폐기물 매립지 최종복토의 거동을 수행하였으며, 실제로 설계된 세 개의 거대한 실험실 Tank에서 복토에 대한 실험이 시행되었다. 이 거대한 실험장비의 제원은 0.75m x 2.4m와 2.0m 깊이로 되어 있다. Tank안은 시방서적으로 폐기물 매립지가 요구하는 진흙층과 최종복토를 위한 물질로 채워졌다. 그들의 실험결과는 동질/융해에 따른 진흙과 복토층의 붕괴현상은 물리적, 공학적인 측면에 영향을 주는 것으로 나타났다. 본문은 실험에 사용된 복토층의 묘사, 그들의 실험결과들과 실험을 통한 결과분석 및 결론을 설명하고 있다. 실험결과로서는 각 모형들의 우수와 침출수 자료, 온도변화의 배경과 최종복토에서의 Water Balance를 포함하고 있다. 또한 결과로서 시험된 세 개의 모형들은 매립지에서의 동결깊이(29cm~32cm)를 나타내주며 그들 중 하나의 모형은 배수층을 가지고 있어 침출수억제에 효과적이므로 다른 모형보다 복토층으로서 우위에 있다는 것을 지적하고 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.394-394
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• 2022

최근 스마트 수도미터의 보급을 통해 수용가구별 물 사용 자료를 수집할 수 있다. 이런 수용가구별 물 사용 패턴은 주말, 날씨 등 다양한 요인으로 인해 비선형적 특성을 가지고 있다. 그로인해 전통적인 시계열 예측 모형인 ARIMA 모형으로 적용하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 기반의 LSTM 모형을 통해 수용가구별 물 소비량 예측 모형을 개발하였다. 이 모형은 비선형적인 물 소비 패턴을 학습하기 위해 다양한 변수를 고려하였다. 서로 다른 종류의 4개 type (A : 단독주택, B: 아파트, C: 음식점, D : 초등학교)의 수용가구에 대한 ARIMA 모형과 LSTM 모형을 개발하였고, 학습에 사용되지 않은 새로운 데이터를 적용하여 정량적으로 예측성능을 비교했다. 그 결과, 모든 수용가구에서 LSTM 모형이 ARIMA 모형보다 성능이 우수하였다 (상관계수 : 평균89% | RMSE : 평균 5.60m³). 따라서 본 연구에서 제안한 모형은 수용가구별 물 사용량을 예측하는데 높은 활용도를 보일 것으로 기대된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.43 no.1
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• pp.33-41
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• 2023

Recently, global warming has accelerated climate change, increased extreme weather phenomena, and increased the frequency and intensity of weather disasters, leading to increasing uncertainty about the power production of new and renewable energy that is sensitive to weather. In fact, it has been reported that a number of damage to hydroelectric power generation have occurred due to weather disasters. Therefore, using the hydroelectric power generation performance data of Chungju Dam, meteorological data of Chungju Meteorological Observatory, and operation data of Chungju Dam, this study investigated the effect of meteorological disasters on hydroelectric power generation through structural equation modeling considering the number and intensity of meteorological disasters per month. The results indicated that the increased drought occurrence affected the decreased hydroelectric power generation by about 38.3 %, however the increased hydroelectric power generation could not explained by the increased flood occurrence. In conclusion, an increased drought occurrence in future may significantly influence hydroelectric power generation.

• Journal of Cadastre & Land InformatiX
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• v.49 no.1
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• pp.17-27
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• 2019

In this study, we conducted a study to predict the photovoltaic power by constructing the sensor based meteorological data observation system and the accurate terrain data obtained by using LiDAR surveying. The average sunshine hours in 2018 is 4.53 hours and the photovoltaic power is 2,305 MWh. In order to analyze the effect of photovoltaic power on the installation angle of solar modules, we installed module installation angle at $10^{\circ}$ intervals. As a result, the generation time was 4.24 hours at the module arrangement angle of $30^{\circ}$, and the daily power generation and the monthly power generation were the highest, 3.37 MWh and 102.47 MWh, respectively. Therefore, when the module arrangement angle is set to $30^{\circ}$, the generation efficiency is increased by about 4.8% compared with the module angle of $50^{\circ}$. As a result of analyzing the influence of the seasonal photovoltaic power by the installation angle of the solar module, it was found that the photovoltaic power was high in the range of $40^{\circ}{\sim}50^{\circ}$, where the module angle was large from November to February when the weather was cold. From March to October, it was found that the photovoltaic power amount is $10^{\circ}{\sim}30^{\circ}$ with small module angle.

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2006.11a
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• pp.209-212
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• 2006

황해와 동중국해의 해황 변동에 관한 연구는 현장관측을 중심으로 체계적으로 많이 수행되어 왔지만, 인공위성자료를 이용한 황해와 동중국해의 해황 변동 연구는 미비한 실정이다. 이것은 인공위성자료를 통해 얻을 수 있는 관측항목이 표층수온자료에 국한되어 있었기 때문이다. 그러나 SeaWiFS 해색위성과 같은 인공위성자료들을 이용하여 부유물 농도, 엽록소 농도 등이 원활하게 생산되고 있으며 최근 연구결과에 의해 염분과 유향성분 동도 추정 및 추출이 가능케 되었으므로 이들 인공위성자료를 이용한 황해와 동중국해의 해황 변동에 관한 연구를 수행하게 되었다. 특히 2004 년도는 계절변동에 있어서 이상기후의 해라고 점철되고 있다. 2004년 봄철의 폭설과 일시적인 고온현상, 여름철에는 10년만의 무더위, 겨울철에는 36년만에 가장 포근한 날씨가 지속되었다. 이러한 이상기후의 발생은 해양과 대기의 상호작용에 의해서 기인했을 것이라고 생각되어 한반도 주변 해역에서 황해와 동중국해의 해황변동이 연안해역의 해황변동과 어떠한 연관성이 존재하고, 이러한 요인들은 2004년도에 발생한 이상기후와 어떤 상관관계를 갖는지 연구하기 위한 기초연구를 진행하였다. 2003년 12월 - 2004년 2월과 2004년 12월 2005년 2월에 통일한 시기에 관측된 NOAA 표층수온 분포 영상자료들을 황해와 동중국해 해역을 중심으로 월별로 비교해보면 2003년 12월 - 2004년 1월에 관측된 표층수온 분포값보다 2004년 12월 - 2005년 1월에 관측된 표층수온 분포값이 상대적으로 높은 분포 특성을 나타내고 있었다. 이와 같은 현상은 국립수산과학원의 2004년 10월과 12월의 정선관측자료에서도 나타나고 있었다. 그러나 이와는 반대로 2004년 2 월에 관측된 표층수온 분포값보다 2005년 2월에 관측된 표층수온 분포값이 상대적으로 낮은 분포 특성을 나타내고 있었다. 따라서 인공위성자료를 이용한 황해의 2004년 해황 분석 결과는 이상수온 상승의 원인이 쿠로시오 해류의 변통과 관련성이 높다고 판단되며 이에 대한 지속적인 연구가 현재 진행중에 있다.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.17 no.2
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• pp.87-97
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• 2018

Bus, a major transportation mode, doesn't have a systematical evaluation system for dangerous driving behavior yet. This paper analyzes the characteristics and pattern of bus driving behavior using Digital Tacho Graph(DTG) data on express bus. 8 types of dangerous driving behavior were considered according to timeslot, the day of week and weather condition. As results, rapid acceleration, rapid left right turn and rapid deceleratio accounted for more than 97% and relatively high percentages were shown in dawn, on Friday and on the clear day, respectively. From the statistical analysis, correlation between the dangerous driving types and difference according the timeslot were found, and 3 groups considering the level of the dangerous driving were suggested. This study contributes to setting an efficient and reliable eduction system for using driving simulators.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.199-199
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• 2020

최근 기후변화로 인해 매년 국지적 가뭄이 발생하여 가뭄 피해가 확대되고, 전국적인 물 부족상황이 우려됨에 따라 기상청에서는 '기상가뭄예보'를 통해 대국민, 유관기관을 대상으로 기상가뭄의 현황 및 전망 정보를 제공하고 있다. 기상가뭄예보는 기상청 확률장기예보를 반영하여 강수발생확률이 가장 높았을 경우를 기준으로 지역별 기상학적 가뭄 발생 상황을 예상하는 것으로, '1개월'과 '3개월' 단위로 예보하고 있다. 1개월 전망은 가뭄 현황 및 전망(발표일로부터 4주후 일요일 전망) 정보를 매주 목요일에 제공하고 있으며, 3개월 전망은 3개월간의 전망정보를 관계부처 합동으로 가뭄 예·경보를 통해 매월 10일경에 제공하고 있다. 기상가뭄을 판단하는 기준은 6개월 표준강수지수로, 가뭄단계를 4단계(약한-보통-심한-극심한)로 구분하여 기상가뭄을 판단하고, 지역별(167개 시·군)로 나눠 가뭄지도 형태로 정보를 제공한다. 기상가뭄 현황을 분석하는데 활용되고 있는 자료는 최근 강수량(3·6·12개월 등의 일정 기간 지역별 누적강수량), 6개월 표준강수지수 기준 기상가뭄 발생지역 현황, 기후 감시 자료 등의 내용으로 이를 분석하여 현황 정보를 제공하고 있으며, 전망 자료는 1·3개월 확률장기예보 확률결과를 기반으로 가뭄전망 값을 반영하여 생산한 기상가뭄 전망 결과 및 기상가뭄 발생 예상지역 등의 정보를 기상가뭄예보문으로 작성하여 날씨누리(http://www.kma.go.kr)와 수문기상 가뭄정보 시스템(http://hydro.kma.go.kr/hd)을 통해 정보를 제공하고 있다. 장기간의 강수량 부족으로 시작되는 가뭄은 다양한 형태의 물부족 현상을 유발시키므로 기상가뭄 정보를 활용하여 가뭄에 대해 선제적으로 대응하는 것이 중요하므로 기상청에서는 선제적이고 체계적으로 가뭄에 대응할 수 있도록 기상가뭄예보 서비스를 제공하고 있으며, 지속적으로 제고하여 국민이 공감하고 우리나라에 맞는 기상가뭄 정보를 제공할 수 있도록 노력해 나갈 것이다.