• International Union of Geodesy and Geophysics Korean Journal of Geophysical Research
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• v.21 no.1
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• pp.47-54
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• 1993

The major positive sea surface temperature(SST) anomalies not only occur in the region with the most moisture increase, but also in the flank of the area with sinking motion in the Subtropics. As the large amount of water vapor has been increased by the SST anomaly, the increased of the SST is expected to destabilize the air and leads under moist adiabatic unstable conditions, to an enhanced development of moisture cluster. The 4.0 K change of SST causes the positive difference of Brightness Temperature(TB) of about 10.0k for water vapor channels of TOVS over the north eastern and central tropical Pacific Ocean, but the negative difference of TB of about 7.5 K is shifted southward and southeastward to Southern Pacific Ocean along the equator correspondingly. The difference of the TBs for IR water vapor channel $11(7.3{\mu}m)$ and $12(6.7{\mu}m)$ of TOVS indicative of the moisture distribution during two time periods(January 1983 and 1984), leads us to infer significant changes in the entire tropospheric circulations and the dynamic processes over the Pacific Ocean.

• Proceedings of the KGS Conference
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• 2002.11a
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• pp.45-48
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• 2002

TOPMODEL은 지표유출과 중간류유출을 비교적 적은 수의 매개변수와 물리적 근거를 기반으로 모의하는 수문모형이다. 현재까지 TOPMODEL은 온대습윤지역의 소유역 유출모의에 적용성이 우수하다는 연구결과가 많이 발표되었으며, 우리나라에서도 이 모델을 이용한 유역유출 모의에 탁월하다는 연구 결과들이 나오고 있다. 이런 연구들은 대부분 모델의 중요 매개변수를 유역유출 관측자료로부터 유도하고, 이 매개변수를 이용하여 유역유출을 모의한 연구들로 TOPMODEL에서 제시한 것 같은 유역내의 지하수위변화, 지표유출, 중간류유출 등의 수문학적 반응 발생여부를 조사하지 못하였다.(중략)

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.17 no.2
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• pp.73-83
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• 2001

본 연구에서는 전국 4개 지구의 화강암 풍화토를 연구대상으로 현장 및 실내시험을 수행하고 토량 변화율을 노상과 노체에 대하여 결정하였다. 그리고, 본 연구에서는 인공 신경망 중 오류 역전파 학습 알고리즘을 도입하여 토량 변화율 C 값을 추정하고 신경망의 적용성에 대한 검증을 수행하였다. 화강암 풍화토에 대한 실내 및 현장시험 결과에서 얻어진 토량 변화율 C 값은 노상과 노체 구분 없이 최소 0.7에서 최대 1.2정도의 넓은 범위로 나타났다. 토지공사에서 제안하는 C값의 산정식과 본 연구 결과를 비교한 결과, 토지공사의 산정식에 의한 결과가 과대 평가될 가능성이 큰 것으로 나타났다. 비중, 자연 함수비, 자연상태의 습윤단위중량, #200 통과율 그리고 균등계수의 입력변수를 갖는 $I_{5-1}$$H_{30-30}$$O_1$의 신경망에서 다른 신경망 구조들보다 잦은 지역 최소점에 수렴하는 결과를 보였다. 본 연구에서 사용한 모든 신경망 구조에서 시험결과와 신경망 결과의 상관계수는 0.9이상으로 나타나 높은 상관성을 나타내었다. 특히, 인공 신경망에 의한 예측결과는 다양한 영향인자들 중에서 비중, 자연 함수비, 자연상태의 습윤단위중량 그리고 #200 통과율의 4개 변수만으로도 C값을 예측할 수 있었으며, 상관계수는 0.96으로 나타났다.다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.472-472
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• 2015

토양수분은 수문학에서의 물 순환을 비롯한 여러 다양한 자연과학적 분야에 중요한 인자로 활용되고 있다. 본 연구의 대상사면인 지형학적, 토양학적으로 복합적이고, 불균질한 작은 산지사면에서 토양수분의 시공간적 분포에 대한 지형, 토성인자의 영향에 대해 파악하고자 한다. 토양수분은 TDR방식의 모니터링 시스템을 통해 안정적으로 측정이 되었으며, 각 영향인자들은 사면의 지형분석 및 토성분석을 실시하여 확보되었다. 지형인자는 습윤지수, 기여사면면적, 지역적 경사 그리고 토양깊이 인자이며, 토성은 모래, 실트, 점토함량, 가밀도 값을 이용하였다. 사면의 측정된 토양깊이별 토양수분의 시공간적 변동에서의 각 인자와의 상관분석 및 다변량 분석을 통해, 각 영향인자들의 관련성 평가하였다. 사면 전체측정지점들의 토양수분의 시공간적 분포와 영향인자의 상관분석을 통해서 토양수분의 결정에는 지형보다는 토성의 영향이 지배적으로 나타났지만, 모래함량이 높은 토성을 가진 측정지점들에 한해 분석한 결과에서는 지형의 영향은 증가하였고, 토성의 영향은 오히려 줄어들었다. 토양깊이별 상관분석에서는 토양깊이 10cm의 각 인자와의 관련성이 30, 60cm보다 높은 것으로 나타났다. 토양수분변화에 따른 각 인자와의 상관계수 변화는 토양수분이 약 28~32%정도의 포화되기 전의 습윤한 조건일 때, 각 인자들과의 상관성이 증가한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.426-426
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• 2023

대설은 일반적으로 해양과 대륙의 온도차가 큰 지역, 바다·호수와 같이 상대적으로 따뜻한 곳이 인접해 있어 기단 변질이 잘 일어나는 지역, 산악에 의해 습윤한 공기가 강제 상승되는 지역에서 자주 발생한다. 우리나라는 찬 대륙고기압 공기가 해수 온도 차로 눈 구름대가 만들어지거나, 고기압 가장자리에서 한기를 동반한 상층 기압골이 우리나라 상공을 통과하면서 대설이 발생한다. 최근 우리나라에서 빈번하게 발생하는 대설피해는 직접피해와 간접피해로 나뉘며, 이에 따라 사회·경제적으로 막대한 피해를 야기한다. 우리나라 대설피해양상은 지역적 특성, 방재 대책, 대처능력 등에 따라 달라지는 것이 특징이며, 지역적으로 다르게 발생하는 대설피해를 효과적으로 대비할 수 있는 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 지역적 특성을 고려한 차등화된 대설 피해를 예측하는 연구를 진행하고자 하였다. 본 연구에서는 기상요소 및 사회·경제적 요소 등을 입력자료로 활용하고, DPSIR 분석을 통해 Red Zone, Orange Zone, Yellow Zone, Green Zone으로 위험 등급을 분류 및 등급 별 대설피해 예측기법을 개발하였다. 최종적으로 1994년부터 2020년까지의 과거 대설 피해액 자료와 다중회귀분석을 이용하여 기법을 개발하였고, 기법의 예측력 평가를 위해 RMSE와 RMSE를 표준화한 NRMSE의 두 가지 통계 지표를 사용하여 평가하였다. 모형별 예측력 평가 결과 Yellow 등급 모형이 가장 우수한 예측력을 보였다. 추후 본 연구결과를 통해 대설피해 범위를 예측하는 연구가 진행된다면 사전에 대설피해에 대한 대응방안 수립과 지역별제설 우선순위를 결정할 수 있는 지표가 개발될 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.32 no.1
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• pp.3-13
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• 1999

In this study, an alternative spatial analysis method against conventional methods such as Thiessen method, Inverse Distance method, and Kriging method, named Spatial-Analysis Neural-Network (SANN) is presented. It is based on neural network modeling and provides a nonparametric mean estimator and also estimators of high order statistics such as standard deviation and skewness. In addition, it provides a decision-making tool including an estimator of posterior probability that a spatial variable at a given point will belong to various classes representing the severity of the problem of interest and a Bayesian classifier to define the boundaries of subregions belonging to the classes. In this paper, the SANN is implemented to be used for analyzing a mean annual precipitation filed and classifying the field into dry, normal, and wet subregions. For an example, the whole area of South Korea with 39 precipitation sites is applied. Then, several useful results related with the spatial variability of mean annual precipitation on South Korea were obtained such as interpolated field, standard deviation field, and probability maps. In addition, the whole South Korea was classified with dry, normal, and wet regions.

• Journal of the Mineralogical Society of Korea
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• v.18 no.2
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• pp.93-107
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• 2005

The estuary of Nakdong River area including Noksan industrial complex and Busan New Port is composed of thick unconsolidified sediments containing abundant clay, and thus is a potential hazardous area of ground subsidence. We analyzed mineral compositions and geotechnical properties of the clay sediments that sampled from 4 boreholes of the area, and examined vertical variations and their correlations. The results showed correlations between some mineral constituents and geotechnical properties of clay sediments. A positive correlation showed between quartz content and wet unit weight, whereas a negative correlation showed between quartz content and liquid limit. Feldspar content and water content showed a negative correlation, whereas content of clay minerals and liquid limit showed a positive correlation. And also, there is a negative correlation between content of clay minerals and wet unit weight. Correlation equations are obtained from the multiple regression analyses among plastic index, content of clay mineral, smectite and clay fraction.

• The Korean Journal of Quaternary Research
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• v.14 no.2
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• pp.87-99
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• 2000

May-June precipitation (253 years : A.D. 1746∼1998) of Yungdong region (coastal area of East-central Korea) was reconstructed using two tree-ring chronologies of Pinus densiflora sampled from Daeseung Fall area in Sorak Mountains. Dry periods were 1765∼1800 (longest dry period), 1835∼1845, 1890∼1910, 1920∼1940 and 1980∼1995, and wet ones 1810∼1830, 1850∼1890 and 1950∼1970. In long-term variation, late 18th century was dry. The 19th century May-June (250㎜) was wetter than the 20th century (231㎜) and the former indicated higher variability than the latter. Major wet/dry periodicities in May-June precipitation series reconstructed were 3 years in short term and 60∼80 years in long term. The present reconstructed data agreed to the ancient rain gauge 'Chukwooki' data (1777∼1907) of Seoul (central-west Korea) in low frequency variations except early 1800s.

• Journal of the Korean association of regional geographers
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• v.11 no.4
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• pp.429-439
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• 2005

The propose of this study is to identify distributional characteristics of winter droughts through occurrence frequencies and to analyze synoptic characteristics on the sea level pressure fields and 500hPa levels in Korea. The regional distributions of winter droughts in occurrence frequency vary according to the monthly regional distributions of the variabilities of precipitation in Korea. In January and December, the eastern parts of Korea where the variabilities of precipitation show high, have high rate of drought frequencies, while the western parts have low rate of it. It means that the regional distribution of the drought frequencies in January and December shows the east-high and west-low pattern, In February the frequencies show the north-high and south-low pattern. In the distributions of the sea-level pressure and 500hPa level height anomalies, the positive anomalies appear around Korean Peninsula and Siberian high area, the negative anomalies on the Aleutian low area and the western parts of North Pacific Ocean during the drought period in January and February. The droughts appear when the inflow of warm and humid air from the south eastern parts blocked by the prevailing pressure patterns of the west-high and east-low. Therefore, the zonal wind of the Korean Peninsula is strong. The droughts of December reflect not only low frequencies of cyclone occurrence, also small inflow of warm and humid air from the southern parts stemming from positive anomalies over whole middle latitude of eastern parts of Asia including Korean Peninsula.

• Journal of The Geomorphological Association of Korea
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• v.20 no.1
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• pp.21-33
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• 2013

Weight of evidence model was applied for potential mapping of mountainous wetland to reduce the range of the field survey and to increase the efficiency of operations because the surveys of mountainous wetland need a lot of time and money owing to inaccessibility and extensiveness. The relationship between mountainous wetland location and related factors is expressed as a probability by Weight of evidence model. For this, the spatial database consist of slope map, curvature map, vegetation index map, wetness index map, soil drainage rating map was constructed in Yeongnam area, Korea, and weights of evidence based on the relationship between mountainous wetland location and each factor rating were calculated. As a result of correlation analysis between mountainous wetland location and each factors rating using likelihood ratio values, the probability of mountainous wetlands were increased at condition of lower slope, lower curvature, lower vegetation index value, lower wetness value, moderate soil drainage rating. Mountainous Wetland Potential Index(MWPI) was calculated by summation of the likelihood ratio and mountainous wetland potential map was constucted from GIS integration. The mountain wetland potential map was verified by comparison with the known mountainous wetland locations. The result showed the 75.48% in prediction accuracy.