• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.357-357
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• 2017

가뭄은 다른 재해와 다르게 즉각적이며 객관적인 판단이 쉽지 않은 현상으로 일반적으로 가뭄지수를 활용하여 가뭄을 판단한다. 그러나 적용되는 가뭄지수에 따라 동일한 종류의 가뭄이더라도 판단이 상이할 수 있다. 또한 가뭄은 발생과정과 피해영향에 따라 기상학적, 농업적, 수문학적, 사회경제적 가뭄으로 구분할 수 있다. 강수의 부족은 기상학적 가뭄을 발생시키며, 기상학적 가뭄이 지속되면 토양수분 부족으로 농작물의 피해를 가져오는 농업적 가뭄이 나타난다. 이어서, 강수량 부족으로 인한 유역의 토양수분 감소는 하천유량 및 댐 저수량 등의 결핍으로 수자원 부족이 발생하여 수문학적 가뭄을 초례한다. 각각의 가뭄은 다른 종류의 가뭄에 직 간접적으로 영향을 미치며, 가뭄의 종류가 기상학적 가뭄에서 농업적 가뭄 혹은 기상학적 가뭄에서 수문학적 가뭄으로 변화되는 현상을 가뭄 전이(drought propagation)라고 한다. 본 연구에서는 이중 기상학적 가뭄에서 농업적 가뭄으로의 전이관계를 가뭄지수와 수문 정보를 이용하여 분석하였다. 이를 통해 기상학적 가뭄에서 농업적 가뭄으로 발전되는 가뭄의 크기를 파악하고자 한다. 이는 가뭄 전이 현상을 바탕으로 기상학적 가뭄 상황에 따른 미래의 농업적 가뭄을 예측하기 위한 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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• 2001.06a
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• pp.113-116
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• 2001

90년대 이후 다양한 첨단전산기술들이 작물모형분야에도 이용되기 시작하였는데 농업생태계 평가를 위한 국지단위 모의모형의 활용, 인공위성 등을 이용한 원격계측정보의 활용, GIS기술 등은 농업분야에서 널리 활용되고 있는 첨단 신기술의 대표적인 사례가 되고 있다. 이러한 신기술들은 농업기상정보를 생산하는 데에 이용될 뿐만 아니라 가장 중요한 환경요소로서 농업기상정보를 필요로 한다(Munakata, 1976).(중략)

• Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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• 2001.06a
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• pp.61-64
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• 2001

대관령 인근 고랭지는 표고가 높아 여름철에도 서늘하여 오래 전부터 씨감자와 호냉성원예작물의 주산지로 발전되어 왔다. 이러한 저온기후자원을 이용하여 농업활동이 이루어지는 고랭지는 산지의 특이한 지형조건 때문에 날씨변화가 심하고 이에 따른 작물피해가 잦다. 기상청 자동기상관 측장치(automated weather station : AWS)가 일부 지점에 설치되어 있으나 기온과 바람 강우량만이 관측되고 있어 농업적인 이용에는 한계가 있다.(중략)

• Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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• 2015.08a
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• pp.31-34
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• 2015

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.183-183
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• 2019

최근 지구온난화에 따른 기후변화로 폭염, 가뭄, 홍수 등 기상 재해의 발생빈도가 상승하고 있으며, 강우 집중도와 변동성이 증가함에 따라 2010년 이후 2014년을 제외한 현재까지 지속적인 농업가뭄의 발생으로 연속적인 가뭄 피해를 겪고 있다. 근대적 수리시설의 발달과 선제적 가뭄대책 등으로 가뭄대응력은 향상되어 피해 수준은 과거에 비해 상대적으로 적은 편이나 정량적인 가뭄피해 평가의 기준이나 피해 평가 사례가 미흡하다. 일반적으로 기상학적 가뭄은 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 활용하고 있으며, 농업적 가뭄은 농촌수자원의 주요한 용수공급시설인 농업용 저수지의 용수공급능력과 관개지역의 필요수량을 평가하여 시기별로 부족 수량을 산정하고 가뭄강도를 정량화함으로써 농업가뭄 상황을 평가할 수 있다. 본 연구에서는 기상학적 가뭄 지수인 SPI와 농업용 저수지의 용수공급능력, 농업적 가뭄 피해 지역의 관련 자료 등을 수집하여 농업 가뭄의 직접 피해를 중심으로 기상학적 가뭄 정도에 따른 농업적 가뭄 피해에 대한 상관성을 살펴보고자 한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.16 no.12
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• pp.293-299
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• 2018

The weather has a lot of influence on the cultivation of crops. Weather information on agricultural crop cultivation areas is indispensable for efficient cultivation and management of agricultural crops. Despite the high demand for agricultural weather, research on this is in short supply. In this research, we deal with the production method of agricultural weather in Jeollanam-do, which is the main production area of onions through GloSea5 and deep learning. A deep neural network model using the sliding window method was used and utilized to train daily weather prediction for predicting the agricultural weather. RMSE and MAE are used for evaluating the accuracy of the model. The accuracy improves as the learning period increases, so we compare the prediction performance according to the learning period and the prediction period. As a result of the analysis, although the learning period and the prediction period are similar, there was a limit to reflect the trend according to the seasonal change. a modified deep layer neural network model was presented, that applying the difference between the predicted value and the observed value to the next day predicted value.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1688-1692
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• 2009

유역 내에서 효율적인 물관리를 수행하기 위해서는 하천을 중심으로 이루어지는 물 이용량에 대한 파악이 선행되어야 한다. 현재 우리나라에서는 홍수통제소를 중심으로 하천수 사용 관련 허가 및 실적 관리업무가 이루어지고 있으며, 이를 통해 하천수 이용에 대한 관리를 수행하고 있다. 하천수 이용 허가 관련 시설물 중 절반 이상은 농업용수 공급을 위한 시설물이며, 수자원장기종합계획 등 수자원 관련 계획을 살펴보면 우리나라 용수 이용량의 절반 이상이 농업용수 이용량인 것으로 나타나고 있다. 따라서 농업용수 이용량에 대한 파악은 한정된 수자원의 효율적 활용 및 관리 측면에서 매우 중요한 요소라 할 수 있다. 하지만 농업용수 이용량에 대한 모니터링은 거의 이루어지고 있지 않으며, 농업용수 용도의 하천수 취수량에 대해서만 하천수사용실적관리시스템을 통해 월 1회 사용량 보고가 이루어지고 있는 실정이다. 농업용수는 그 특성상 강수 등 기상상황의 영향을 크게 받는다. 즉, 강수량이 풍부할 경우 하천으로부터 인위적으로 취수하는 양은 상대적으로 적으며, 무강우가 오래 지속될 경우 하천수에 대한 의존도가 크게 높아진다. 이러한 농업용수 이용 특성을 고려하여 기상조건과의 관계를 정량화할 경우 농업용수 이용량에 대한 개략적인 추정이 가능할 수 있다. 농업용수 이용량에 대한 추정은 평저수기 및 갈수기 효율적인 하천수 관리 업무 수행을 위해 필수적인 사항이라 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 강수량 등의 기상조건과 농업용수 이용량 간의 관계를 분석하여 제시함으로써 기상조건에 따른 농업용수 이용량 추정 방안을 검토하여 제시하였다. 농업용수 이용량 추정 방안은 상대적으로 강수량의 영향을 크게 받는 논 용수 이용량에 대해서만 검토하였으며, 반순별 이용량을 바탕으로 관계 분석을 수행하였다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.16 no.4
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• pp.403-417
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• 2014

Increased frequency of climate extremes is another face of climate change confronted by humans, resulting in catastrophic losses in agriculture. While climate extremes take place on many scales, impacts are experienced locally and mitigation tools are a function of local conditions. To address this, agrometeorological early warning systems must be place and location based, incorporating the climate, crop and land attributes at the appropriate scale. Existing services often lack site-specific information on adverse weather and countermeasures relevant to farming activities. Warnings on chronic long term effects of adverse weather or combined effects of two or more weather elements are seldom provided, either. This lecture discusses a field-specific early warning system implemented on a catchment scale agrometeorological service, by which volunteer farmers are provided with face-to-face disaster warnings along with relevant countermeasures. The products are based on core techniques such as scaling down of weather information to a field level and the crop specific risk assessment. Likelihood of a disaster is evaluated by the relative position of current risk on the standardized normal distribution from climatological normal year prepared for 840 catchments in South Korea. A validation study has begun with a 4-year plan for implementing an operational service in Seomjin River Basin, which accommodates over 60,000 farms and orchards. Diverse experiences obtained through this study will certainly be useful in planning and developing the nation-wide disaster early warning system for agricultural sector.

• Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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• 2014.10a
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• pp.119-124
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• 2014

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.17 no.1
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• pp.25-34
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• 2015

In this research, we applied a procedure of quality control (QC) to the agro-meteorological data measured at the Suwon weather station of Korea Meteorological Administration (KMA). The QC was conducted through six steps based on the KMA Real-time Quality control system for Meteorological Observation Data (RQMOD) and four steps based on the International Soil Moisture Network (ISMN) QC modules. In addition, we set up our own empirical method to remove erroneous data which could not be filtered by the RQMOD and ISMN methods. After all these QC procedures, a well-refined agro-meteorological dataset was complied at both air and soil temperatures. Our research suggests that soil moisture requires more detailed and reliable grounds to remove doubtful data, especially in winter with its abnormal variations. The raw data and the data after QC are now available at the NCAM website (http://ncam.kr/page/req/agri_weather.php).