This research evaluated the change in rainfall quantile during S1, S2, and S3 by using Representative Concentration Pathways (RCP) 4.5 climate scenario HadGEM3-RA Regional Climate Model (RCM) produced by downscaling and bias correlation compared to the past standard observation data S0. Also, the maximum flood peak volume and flood area were calculated by using the urban runoff model and the impact of climate change was analyzed in each period. For this purpose, Gumbel distribution was used as an appropriate model based on the method of maximum likelihood. As a result, in the case of the 10 year-frequency which is the design of most urban drainage facilities, the rainfall quantile is in increased about 10% if we assume 50 years from now with the $3^{rd}$ quarter value and about 20% if we assume 70 years from now. This result implies that the installed urban drainage facility based on the currently set design flood volume cannot be met the design criteria in the future. Therefore, it is necessary to reflect future climate conditions to current urban drainage facilities.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.24
no.4
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pp.201-217
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2022
The United States is one of the largest producers of major crops such as wheat, maize, and soybeans, and is a major exporter of these crops. Therefore, it is important to estimate the crop production of the country in advance based on reliable long- term weather forecast information for stable crops supply and demand in Korea. The purpose of this study is to improve the seasonal predictability of the agro-climatic indices over the United States by using regional-scale daily temperature. For long-term numerical weather prediction, a dynamical downscaling is performed using Weather Research and Forecasting (WRF) model, a regional climate model. As the initial and lateral boundary conditions of WRF, the global hourly prediction data obtained from the Pusan National University Coupled General Circulation Model (PNU CGCM) are used. The integration of WRF is performed for 22 years (2000-2021) for period from June to December of each year. The empirical quantile mapping, one of the bias correction methods, is applied to the timeseries of downscaled daily mean, minimum, and maximum temperature to correct the model biases. The uncorrected and corrected datasets are referred WRF_UC and WRF_C, respectively in this study. The daily minimum (maximum) temperature obtained from WRF_UC presents warm (cold) biases over most of the United States, which can be attributed to the underestimated the low (high) temperature range. The results show that WRF_C simulates closer to the observed temperature than WRF_UC, which lead to improve the long- term predictability of the temperature- based agro-climatic indices.
Due to the growing concern over forecasting extreme weather events such as droughts caused by climate change, there has been a rising interest in seasonal meteorological forecasts that offer ensemble predictions for the upcoming seven months. Nonetheless, limited research has been conducted in South Korea, particularly in assessing their effectiveness at the catchment-scale. In this study, we assessed the accuracy of ECMWF's seasonal forecasts (including precipitation, temperature, and evapotranspiration) for the period of 2011 to 2020. We focused on 12 multi-purpose reservoir catchments and compared the forecasts to climatology data. Continuous Ranked Probability Skill Score method is adopted to assess the forecast skill, and the linear scaling method was applied to evaluate its impact. The results showed that while the seasonal meteorological forecasts have similar skill to climatology for one month ahead, the skill decreased significantly as the forecast lead time increased. Compared to the climatology, better results were obtained in the Wet season than the Dry season. In particular, during the Wet seasons of the dry years (2015, 2017), the seasonal meteorological forecasts showed the highest skill for all lead times.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.10a
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pp.427-430
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2012
최근 차량용 블랙박스, 자동 운전 시스템, 어라운드 뷰 시스템 등과 같은 운전자의 편의와 안전을 위한 장치 및 시스템들이 개발되고 있다. 현재 운전자를 위한 보조 시스템으로 구글(google)의 자동 운전 시스템(Auto Car Driving System)과 현대 모비스(hyundai mobis)의 AVM 시스템(Around View Monitoring System) 등의 다양한 차량용 편의장치 시스템들이 등장했다. 위와 같은 다양한 ECU들을 관리하기 위한 서버 및 저장 장치 역할을 할 수 있는 고사양의 Car PC의 장착이 필수적이다. 기존의 AVM 시스템은 차량 주변을 실시간으로 제공하기 위해 임베디드 또는 별도의 차량용 네트워크를 통해 임베디드 시스템 또는 SoC(System On Chip)형태의 하드웨어 기반으로 개발되고 있다. 하지만 고사양의 Car PC 기반에서는 별도의 비용없이 소프트웨어로 구현이 가능하다. 본 논문에서는 차량의 전 후 좌 우에 장착된 4대의 카메라로부터 입력된 차량 주변 상황을 한눈에 보여주는 AVM 시스템(Around-View Monitoring System)을 위한 카메라 보정 및 정합 처리 모듈 및 AVM 시스템을 Windows를 O/S로 하는 PC 내부에서 기존의 AVM 시스템을 이용하여 화면에 전 후 좌 우 버튼을 각각 만들어 버튼을 터치했을 때, 각 버튼에 해당되는 영상이 AVM 시스템과 함께 출력되도록 하거나 디스플레이에 Full 버전으로 출력되도록 S-UI(Smart User Interface)를 설계 및 구현한다. 제안하는 AVM 시스템과 기존의 AVM 시스템의 성능과 기능을 비교 분석함으로써 제안하는 영상 처리 모듈을 이용하여 추가 비용이 발생하지 않는 AVM 시스템의 구현 가능성을 검증한다.
Most connections for the glulam structural members consisted of connector and fastener. The mechanical behaviour of the connection can be occurred by the dowel bearing resistance and wood shear by the fastener. This study aims at the examination of the shear properties for the small specimen with lamination components and for the full-sized pin connection and the moment resisting property for the double shear full-sized pin connection using structural column and beam members. Small specimens including glue line shows greater density and shear strength by the lamination effect than other specimens. It is needed that estimations of double shear property and moment resistance for the pin connections should be adjusted in some degree. For the better and safe estimation of moment resistance strength for the column-beam pin connection, however, the shear strength of small specimens should be deducted by 10%.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.77-77
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2017
전 세계적인 인구증가와 도시화로 메가시티가 점차 증가하고 있으며, 2016년 기준 37개의 메가시티 중 60% 이상(23개)이 아시아 지역에 집중되어 있다. 통상, 메가시티는 불투수율이 높고 인구가 밀집되어 있어 수재해로 인한 피해규모가 크며, 인구증가에 따른 용수부족 및 수질악화로 인해 수자원 확보가 어렵다. 특히, 아시아 지역은 몬순의 영향으로 수자원의 변동성이 크며, 최근 기후시스템의 변화는 몬순의 시 공간적 변동을 증대시킬 것으로 전망된다. 즉, 아시아 몬순지역에 위치하는 메가시티는 기후변화에 더욱 취약하며 이에 따른 수자원 확보 및 수자원 관리의 어려움은 더욱 가중될 것으로 예상된다. 본 연구에서는 AR5 기후변화 시나리오를 활용하여 아시아 몬순지역 내 메가시티를 대상으로 미래기간에 대한 기온, 강수량, 유출량을 전망하고 그 특성을 분석하고자 한다. 국가별 인구 통계자료를 기반으로 아시아 몬순지역 내 존재하는 19개 메가시티를 선정하였다. 기후전망을 위해 테일러 다이어그램을 활용하여 GCMs의 몬순모의 성능을 평가하였으며, 아시아 몬순특성을 잘 반영하는 다수의 GCMs을 선정하였다. 아시아 메가시티를 평가하고자 이중선형보간기법(Bilinear method)을 적용하여 $0.5^{\circ}$ 간격의 공간해상도로 상세화하였으며, Delta method를 이용하여 편의보정을 수행하였다. GCM 모의자료의 편의를 산정하기 위해 APHRODITE의 일단위 강수자료를 이용하였으며, VIC (Variable Infiltration Capacity) 모형을 이용하여 유출량 분석을 수행하였다. 평가결과 각 메가시티의 평균기온, 강수 및 유출량이 모든 미래기간 2020s, 2050s, 2080s에서 다르게 나타났다. 해안/내륙, 경 위도 등 메가시티의 지리적 위치에 따른 변화특성 분석을 수행하였으며, 각 메가시티에 대한 여름 및 겨울철 몬순의 변화 특성을 분석하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.578-578
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2015
동아시아 지역의 대부분은 몬순의 영향으로 인해 수자원의 계절적 변동성이 크며 이로 인해 홍수 및 가뭄이 빈번하게 발생하고 있다. 기후변화에 따른 기온과 강수량의 변화는 수자원의 변동성을 더욱 악화시킬 수 있으며, 수재해 피해를 더욱 가중시킬 것으로 전망되고 있다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 동아시아 지역의 기온 및 강수량의 변화를 전망하고, 그 특성을 분석하고자 한다. 이를 위해 CMIP5의 핵심실험인 2개 RCP시나리오(RCP4.5, RCP8.5)에 대한 다수의 GCMs 결과를 이용하였다. 구축한 기후시나리오를 이중선형보간법(bilinear interpolation)을 이용하여 공간적으로 상세화하였으며, Delta method를 이용하여 편의보정을 수행하였다. GCM 모의자료의 편의를 산정하기 위해 관측자료는 APHRODITE의 기온 및 강수량 자료를 이용하였다. GCM에 따라 차이가 나지만, 우리나라의 경우 평균적으로 100~300mm 정도 과소모의 되는 것으로 나타났다. 미래 기온 및 강수량 전망을 위해 과거기간은 1976~2005년, 미래기간은 2021~2050년(2040s), 2061~2090년(2070s)으로 구분하였다. 우리나라의 경우 RCP 4.5 하에서 연평균기온은 $1.4{\sim}1.7^{\circ}C$(2040s), $2.2{\sim}3.4^{\circ}C$(2070s) 정도 상승할 것으로 나타났으며, 연평균 강수량은 4.6~5.3% (2040s), 8.4~10.5% (2070s) 정도 증가할 것으로 나타났다. RCP 8.5에서는 연평균 기온은 RCP4.5에 비해 상승폭이 더 컸으며, 강수량은 유사한 결과가 나타났다. 또한, 동아시아 지역에서도 연평균 기온이 상승하고 연평균 강수량은 증가하는 것으로 나타났다. 다만, 지역별로 계절별 기온 및 강수량이 매우 다른 양상으로 나타났다. 이는 동아시아 지역과 같이 계절별 강수량 발생패턴이 다른 지역에서는 홍수 및 가뭄에 매우 중요한 역할을 할 것이다. 따라서 지역적으로 계절별 강수량의 변화를 분석해야 할 것으로 판단되며, 추후 유출량 모의를 기반으로 홍수 및 가뭄의 영향을 직접적으로 분석해야할 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.59-59
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2019
최근 기후변화로 인해 대류성 집중호우가 빈번하게 발생하고 있으며, 이러한 강우 특성은 산지지역에 위치한 소하천유역에 상당한 피해를 야기한다. 대류성 집중호우는 규모가 작고 속도가 빠르기 때문에 중규모 이상의 유역에서 부분적으로 상이한 강우특성을 보인다. 아울러 이러한 호우패턴의 변화는 일시적인 현상이 아닌 하나의 기상 특성으로 자리를 잡아가고 있기 때문에 이에 대한 대책마련이 더욱 필요한 실정이다. 돌발홍수 예경보시스템에 예측강우 자료는 예측 선행시간의 한계를 가진다. 즉, 예측강우 자료자체가 가지는 편의와 불확실성으로 인해 예측 선행시간이 3시간을 초과하면 신뢰도가 급격히 하락하게 된다. 이를 해결하기 위해 우리나라에서는 지상관측치와의 편의를 보정하거나 예측강우자료 자체의 품질을 개선하려는 노력을 지속하고 있다. 본 연구에서는 예측 선행시간을 확장하고자 순차적으로 생산되는 예측강우를 가중평균하여 앙상블 예측치를 모의하는 기법을 개발하였다. 각 선행시간별 예측강우자료를 앙상블 멤버로 인식하여 이들의 공분산 구조를 파악하고, 분산과 공분산 수치를 이용하여 가중치를 결정하였다. 1, 2, 3시간 예측 선행시간에 대한 확장 가능성을 확인하고자 하였고, 최적의 앙상블 멤버 개수를 결정하여 적용 및 평가하였다. 본 연구에서는 2016년과 2017년에 발생한 주요 호우사상을 선정하고, 우리나라 전역에 걸쳐 예측강우 앙상블 생성 방법론을 적용하였다. 그 결과, 가중평균 앙상블의 예측치가 예측강우장 1개, 단순평균 앙상블 예측치에 비해 좋은 품질의 예측 성능을 보였으며, 예측치의 분산 또한 감소하여 예측에 대한 불확실성이 줄어듦을 확인하였다.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.21
no.2
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pp.80-85
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2020
Recently the incidence of musculoskeletal disorders in students and office workers is increasing, and the necessity of maintaining correct posture and corrective training is required, but related research is insufficient. In the previous study, a membrane sensor or a pressure sensor was placed on the seat cushion to see the deviation of the body weight, or a sensor that restrained the user was attached to measure the position change. In this study, a sensor device for detecting a position change in consideration of wearing comfort was developed, and the measured angle was verified through an analysis app. A sensor device consisting of an IMU sensor is attached to the cervical spine and vertebra spine to measure the position transformation in the sitting position. The change value of the position measured by the two sensors was converted into an angle, and the angle value is displayed in real time through the analysis app. In this study, the possibility of measuring the real-time change value according to the change in position, the convenience of wearing, and the tendency of angle measurement were proved. Future research should proceed with more precise angle calculation and correction of motion noise.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.18
no.3
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pp.170-178
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2016
It is not clear how to apply the climate scenario to assess the impact of climate change in the agricultural sector. Even if you apply the same scenario, the result can vary depending on the temporal-spatial downscaling, the post-treatment to adjust the bias of a model, and the prediction model selection (used for an impact assessment). The end user, who uses the scenario climate data, should select climate factors, a spatial extend, and a temporal range appropriate for the objectives of an analysis. It is important to draw the impact assessment results with minimum uncertainty by evaluating the suitability of the data including the reproducibility of the past climate and calculating the optimum future climate change scenario. This study introduced data processing methods for reducing the uncertainties in the process of applying the future climate change scenario to users in the agricultural sector and tried to provide basic information for appropriately using the scenario data in accordance with the study objectives.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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