• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.354-354
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• 2019

기후변화에 따른 이상기후의 영향으로 과거 관측되지 않은 태풍, 가뭄, 폭우, 홍수 및 해일과 같은 재해의 빈도가 증가하고 있다. 특히, 가뭄은 장기간에 걸쳐 피해를 야기하여 대책을 장기적으로 고려하지 않으면 전 지구적으로 심각한 피해가 초래될 것으로 전망되고 있다. 많은 연구에서 가뭄에 따른 재해를 평가하기 위한 분석이 수행되고 있으며, 최근 연구에서는 토양수분을 통한 가뭄재해 분석이 대두되고 있다. 토양수분은 토양에 포함된 수분의 평균값을 의미하며 물 순환 관점에서 매우 중요한 수문변량 중 하나이다. 그러나 기존 연구에서 사용되고 있는 실측 토양수분은 자료의 기간이 짧고 검증이 수행되지 않아 분석 시 결과의 신뢰성이 결여되는 문제점이 있다. 일부 토양수분 연구에서는 위성 관측 자료를 통한 분석을 수행하였지만 실측 자료와의 상관성 문제로 인하여 모의된 결과의 활용은 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 Quantile mapping 기반의 편의 보정 방법을 제시하여 용담 유역 내 6개 지점와 전국에 흩어져 있는 6개 지점(철원장흥, 수원, 대곡, 전주, 오창가곡, 춘천신북)의 실측자료와 위성 자료 기반의 재해석 토양수분 (re-analysis soil moisture data)에 따른 토양수분 모의 기법을 제시하였다. 본 연구에서 개발한 모형에 따른 결과는 가뭄재해 평가 시 기초자료로써 신뢰성 있는 정보로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.31 no.5B
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• pp.431-438
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• 2011

This study investigated the problem of mean-field bias correction under the assumption that the radar and rain gauge rainfall data follow the log-normal distribution. Regression curves for the average, median and mode of the radar and rain gauge rainfall were derived and evaluated for their usefulness. Additionally, these regression curves were compared with those derived under the assumption that the radar and rain gauge data follow the normal distribution. This study investigated the regression results for the Typhoon Meami occurred in 2003 as an example. As results, three regression lines with the radar rainfall as the independent variable were found to underestimate the rainfall, while those with the rain gauge rainfall as the independent variable to overestimate. Among three types of regression curves considered, the result for the average was most appropriate. However this case was found to be inferior to the regression line passing the origin under the assumption of the normal distribution with the rain gauge rainfall as its independent variable. So it was hard to conclude that the consideration of the log-normality on the correction of radar rainfall is beneficial.

• Analytical Science and Technology
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• v.36 no.6
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• pp.315-323
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• 2023

This study is to quantify α-quartz, cristobalite and kaolinite using by FTIR in respirable dust generated in the mining workplace. Various minerals in mines can interfere with peaks when quantifying respirable crystalline silica by FTIR. Therefore, for accurate quantification, it is necessary to remove interfering substances or correct the peaks that cause interference. To confirm the peaks occurring in α-quartz, cristobalite and kaolinite, each standard material was diluted with KBr and scanned in the range of 400 cm^-1 to 4000 cm^-1 using by FTIR. As a result of scanning the analytes, it was decided to use the peaks of 797.66 cm^-1 and 695.25 cm^-1 for α-quartz, 621.58 cm^-1 for cristobalite, and 3696.47 cm^-1 for kaolinite. When the above materials are mixed, interference occurs at the peak for quantification, which is corrected by the calculation formula. The analysis of the mixture of α-quartz and cristobalite shows the average bias (%) of 2.64 (corrected) at α-quartz (797.66 cm^-1), 5.61 (uncorrected) at α-quartz (695.25 cm^-1) and 1.51 (uncorrected) at cristobalite (621.58 cm^-1). The analysis of the mixture of α-quartz and kaolinite shows the average bias(%) of 1.79(corrected) at α-quartz (797.66 cm^-1), 3.92 (corrected) at α-quartz (695.25 cm^-1) and 2.58 (uncorrected) at kaolinite (3696.47 cm^-1). The analysis of the mixture of cristobalite and kaolinite shows the average bias (%) of 2.15 (corrected) at cristobalite (621.58 cm^-1), 4.32 (uncorrected) at kaolinite (3696.47 cm^-1). The analysis of the mixture of αquartz and cristobalite and kaolinite shows the average bias (%) of 1.93(corrected) at α-quartz (797.66 cm^-1), 6.47 (corrected) at α-quartz (695.25 cm^-1) and 1.77 (corrected) at cristobalite (621.58 cm^-1) and 2.61 (uncorrected) at kaolinite (3696.47 cm^-1). The experimental results showed that the deviation caused by peak interference by two or three substances could be corrected to less than 6 % of the average deviation. This study showed the possibility of correcting and quantifying when various interfering substances that are difficult to remove are mixed.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.34 no.6_1
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• pp.997-1007
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• 2018

Drought monitoring is the important system for disasters by climate change. To perform this, it is necessary to measure the precipitation based on satellite rainfall estimation. The data developed in this study provides two kinds of satellite data (raw satellite data and bias-corrected satellite data). The spatial resolution of satellite data is 10 km and the temporal resolution is 1 day. South Korea was selected as the target area, and the original satellite data was constructed, and the bias-correction method was validated. The raw satellite data was constructed using TRMM TMPA and GPM IMERG products. The GRA-IDW was selected for bias-correction method. The correlation coefficient of 0.775 between 1998 and 2017 is relatively high, and TRMM TMPA and GPM IMERG 10 km daily rainfall correlation coefficients are 0.776 and 0.753, respectively. The BIAS values were found to overestimate the raw satellite data over observed data. By using the technique developed in this study, it is possible to provide reliable drought monitoring to Korean peninsula watershed. It is also a basic data for overseas projects including the un-gaged regions. It is expected that reliable gridded data for end users of drought management.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.1
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• pp.1-15
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• 2017

Information on radar rainfall with high spatio-temporal resolution over large areas has been used to mitigate climate-related disasters such as flash floods. On the other hand, a well-known problem associated with the radar rainfall using the Marshall-Palmer relationship is the underestimation. In this study, we develop a new bias correction scheme based on the quantile regression method. This study employed a bivariate copula function method for the joint simulation between radar and ground gauge rainfall data to better characterize the error distribution. The proposed quantile regression based bias corrected rainfall showed a good agreement with that of observed. Moreover, the results of our case studies suggest that the copula function approach was useful to functionalize the error distribution of radar rainfall in an effective way.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.26 no.2
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• pp.90-98
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• 2006

Signals captured from a Combo calibration standard tube paly a crucial role in the evaluation of motorized rotating pancake coil (MRPC) probe signals from steam generator (SG) tubes in nuclear power plants (NPPs). Therefore, the Combo tube signals should be consistent and accurate. However, MRPC probe signals are very easily affected by various factors around the tubes so that they can be distorted in their amplitudes and phase angles which are the values specifically used in the evaluation. To overcome this problem, in this study, we explored possibility of simulation to be used as a practical calibration tool far the evaluation of real field signals. For this purpose, we investigated the characteristics of a MRPC probe and a Combo tube. And then using commercial software (VIC-3D) we simulated a set of calibration signals and compared to the experimental signals. From this comparison, we verified the accuracy of the simulated signals. Finally, we evaluated two defects using the simulated Combo tube signals, and the results were compared with those obtained using the actual field calibration signals.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.41-41
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• 2021

최근 전 세계적으로 급증하는 기후변화의 영향으로 이상기후로 인한 자연재해들의 강도 및 발생 빈도의 증가가 다양한 연구를 통하여 확인되고 있으며, 이를 대비 및 대응하기 위한 방안수립 연구가 세계의 가장 중요한 주제로 부상되고 있다. 우리나라의 경우에는 기후변화에 따른 심각성 문제가 대두되고 있지만 국가적 대응기반조성 및 수자원정책 의사결정에 직접적으로 활용될 수 있는 일관성 있고 통합적인 기후 정보가 부족한 실정이다. 미래 기상 변동성을 나타내는 기후모델은 전 지구적 대규모 기상장(large scale climate pattern)을 비교적 정확하게 묘사하는 것으로 알려져 있으나 모형에 내재해 있는 시·공간적 편의(spatial-temporal bias) 및 불확실성으로 인하여 통계학적 상세화가 필수적으로 요구된다. 이러한 편향성은 일반적으로 지상 관측 자료를 격자에 보간하여 보정하는 방법이 적용되고 있지만, 관측자료의 불연속성 및 관측소의 불균등성으로 인하여 공간적 신뢰성이 낮다. 이에, 본 연구에서는 Bayesian 기반의 Kriging을 통한 공간적 편의보정 및 QDM(quantile delta mapping)을 연계한 새로운 격자 기반의 통계적 상세화 모형 Bayesian Kriging-QDM을 개발하였다. 본 연구를 통하여 산정된 결과는 과거자료에 근거하여 이루어지는 기존의 보수적인 수자원 관리 체계의 위험성을 저감 시킬 수 있는 의사결정에 직접적으로 활용될 수 있는 기초 자료로 이용 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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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.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2009.10a
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• pp.30.3-31
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• 2009

"칠정산 외편"은 태양 태음 오성의 운행, 교식(交食), 태음오성능범(太陰五星凌犯) 등의 천문 현상을 추보하는 데 필요한 표(입성)[立成]와 계산법을 수록한 역법서이다. 최근에 우리는 칠정산 외편의 일식과 일출입 계산의 전 과정을 전산화하였다. 잘 알려진 바와 같이, 관측지의 위도와 관련된 두 입성-"주야시 궁도분 입성"(晝夜時宮度分立成), "경위시 가감차 입성"(經緯時加減差立成)-의 계산 기준점은 중국의 난징이다. 위도와 관련이 없는 다른 입성들 역시 회회력에 수록된 것과 동일하다. 그러나 외편법으로 구한 합삭과 식심 시각은 난징이 아닌 한양의 지방시 시각이다. 이 역설을 해결할 단서는 달의 평균 황경, 즉 태음 중심행도(太陰中心行度) 계산에 쓰이는 보정 상수에 있다. 이론적인 보정값, 즉 외편법의 입성 조성 원리에 부합하는 보정값($243^{\circ}58'$)과 "외편"에 기록된 실제 보정값($243^{\circ}44'$)의 차이는 한양과 난징의 시차(時差)에 따른 달의 황경 증가량과 대략 일치한다. 한양 기준의 합삭 시각을 구하려면 "외편"에 기록된 보정값($243^{\circ}44'$)을 적용하여야 한다. 반면에 이론적인 보정값($243^{\circ}58'$)을 적용하면 합삭 시각이 난징의 지방시로 계산된다. 이 발표에서는 "칠정산 외편"의 역원(曆元)의 차이에 따른 보정 상수 중에서 태음과 관련된 상수 네 개가 모두 일정한 규칙에 따라 한양의 경도에 맞게 조정되었음을 밝힐 것이다. 아울러 태음중심 행도 보정값과 관련된 선행 연구의 오류들을 모두 바로잡고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.6
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• pp.1601-1607
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• 2016

Recently, weather information has been increasingly used in various area. This study presents the necessity of hourly weather information for electricity demand forecasting through correlation analysis and multivariate regression model. Hourly weather data were collected by Meteorological Administration. Using electricity demand data, we considered TBATS exponential smoothing model with a sliding window method in order to forecast electricity demand. In this paper, we have shown that the incorporation of weather infromation into electrocity demand models can significantly enhance a forecasting capability.