• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.11
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• pp.999-1013
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• 2020

Weather modification research has been actively performed worldwide, but a technology that can more quantitatively prove the research effects are needed. In this study, the seeding effect, the efficiency of precipitation enhancement in weather modification experiment, was verified using the radar data. Also, the effects of seeding material on hydrometeor change was analyzed. For this, radar data, weather conditions, and numerical simulation data for diffusion were applied. First, a method to analyze the seeding effect in three steps was proposed: before seeding, during seeding, and after seeding. The proposed method was applied to three cases of weather modification experiments conducted in Gangwon-do and the West Sea regions. As a result, when there is no natural precipitation, the radar reflectivity detected in the area where precipitation change is expected was determined as the seeding effect. When natural precipitation occurs, the seeding effect was determined by excluding the effect of natural precipitation from the maximum reflectivity detected. For the application results, it was found that the precipitation intensity increased by 0.1 mm/h through the seeding effect. In addition, it was confirmed that ice crystals, supercooled water droplets, and mixed-phase precipitation were distributed in the seeding cloud. The results of these weather modification research can be used to secure water resources as well as for future study of cloud physics.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.224-224
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• 2011

5대 주요 수계의 소수력자원에 대하여 연구를 수행하였고, 하천의 유량지속특성을 예측할 수 있는 모델이 개발되었으며, 이를 이용하면 강우사상으로 야기되는 유입량의 변화에 대한 분석이 가능하다. 또한 소수력발전소의 성능을 예측할 수 있는 모델도 개발되었다. 안동댐에서 측정된 월유입량 자료를 분석하였으며,. 본 연구를 통해 개발된 모델을 이용하여 예측한 결과는 안동댐에서 오랜기간 동안 측정된 결과와 거의 일치되는 것으로 나타났다. 이는 개발된 모델들이 소수력발전입지의 이용가능한 잠재량과 기술적 잠재량을 예측하는데 효과적인 것으로 밝혀졌다. 본 모델들을 이용하여 수계별로 소수력발전입지에 대한 수문학적 성능을 분석하였다. 분석결과 소수력발전 입지의 수문학적 성능특성은 수계별로 차이가 있는 것으로 나타났다. 특히 북한강과 낙동강수계에 위치한 소수력발전입지의 비설계유량과 비출력량은 다른 수계들 보다 차이가 큰 것으로 나타났다. 그림 1은 수계별 비설계유량에 따른 비출력량의 변화를 나타낸다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.167-167
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• 2018

토양수분은 토양에 포함된 평균 수분량을 나타내며 수문 순환 관점에서 매우 중요한 수문변량 중 하나이다. 본 연구에서는 대표적인 기계학습 방법인 Support Vector Machine (SVM)을 이용한 토양 함수 예측 기법을 개발하고자 하며, 예측인자로서 원격 탐측 기반의 토양함수자료, 강수량, 온도 등을 활용하고자 한다. SVM은 Kernel 함수를 이용하여 복잡한 비선형 관계를 선형 가정을 통해서 해석하는 기계학습 방법으로서 전역모델(global model)로서 다양한 수문기상분야에 적용이 이루어지고 있다. SVM의 장점은 일정 부분의 오차를 허용함으로서 모형의 일반화 측면에서 기존 인공신경망(artificial neural network, ANN)에 비해 우수한 성능을 나타내며, 특히 예측모형으로서 적용성이 매우 크다. 본 연구에서는 과거 토양 함수 자료와 강수, 온도, 위성 관측 기반 정보 등을 이용하여 모형을 적합시키고 이를 미계측 유역으로 확장하는데 연구의 목적이 있으며, 본 연구를 통해 제안된 모형은 용담댐 시험유역을 대상으로 적용되며 기존 ANN 모형 및 다중회귀분석 결과와 비교를 통해 모형의 적합성을 평가하고자한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.328-328
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• 2022

GCM은 기후 변수들의 미래 예측을 위해 사용되는 모형이지만, 공간에 대해 저해상도 형태로 결과가 제공되며, 공간적으로 변화하는 국지적 규모의 기후변수(즉, 강수)를 이해하기 위해서는 공간변동성을 고려할 필요가 있다. 강우의 예측은 강우의 생성과 소멸 과정을 추계학적으로 재현하는 일기생성 모형인 AWE-GEN을 이용하여 앙상블 시계열을 생성하고, 구름의 생성과 소멸 및 이동, wet/dry 셀들의 생성과 이동, 지형의 국지적 특성 등을 반영한 시공간 변동 앙상블 시계열은 AWE-GEN-2D 모형을 이용하여 생성하였으며, 국토의 대부분이 산악지형으로 구성된 국내에 적용하여 그 적용성을 검토하였다. 생성된 시공간 격자 기반의 일기생성 시계열은 PRISM을 사용하여 매핑된 강수량의 공간 분포와 비교, 검증하였으며, 측정되지 않은 관측소 또는 원격 지역에 대한 평균 및 극한 강수량의 미래 예측 추정에 사용되었다. 또한, 평균 및 극한 강우의 공간 분포에 대한 미래 변화는 다양한 기간, 이산화탄소 배출 시나리오 등의 영향에서도 고려된다. 본 연구의 결과는 수자원 관리 및 재난 관리 정책을 수립하고 서비스를 제공하기 위한 기본 자료로 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.343-343
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• 2012

미래 극한사상의 초과확률을 산정하기 위하여 저해상도의 전지구 기후변화 시나리오 자료를 그대로 사용하거나 이를 역학적 또는 통계적 방법으로 상세화한 고해상도 기후변화 시나리오 자료를 활용한다. 통계적 상세화는 전지구 또는 지역기후모델의 현재기후 모의 자료와 관측 자료와의 통계적 관계를 미래 예측자료에 적용하는 방법으로, 현재와 미래 기후의 시공간적 분포가 동일하다는 가정을 포함하고 있다. 반면 역학적 상세화 방법은 기후변화 강제력을 고려하는 지역기후모델을 이용하여 기후시스템의 역학 및 물리과정, 기후시스템간 의 상호작용, 기후변화의 비정상성 등을 고려할 수 있고, 변수간의 시공간적 상관성을 지구시스템의 물리 역학적 과정으로 해석할 수 있다는 장점이 있다. 이에 국립기상연구소에서는 영국 기상청의 통합모델(UM)기반의 지역기후모델(HadGEM3)을 사용하여 50 km 및 12.5 km 격자 단위로 역학적 상세화(dynamic downscaling)를 수행하였다. 본 연구에서는 역학적 상세화로 생산된 HadGEM3-RA 자료를 이용하여 현재기후(1980-2005), 가까운 미래(2020-2049)와 21세기말(2070-2099)의 20년 빈도 강수량을 비교하였다. 연구결과, 남한에 걸쳐 현재기후에 비하여 미래에는 극한강수의 크기와 빈도가 전반적으로 증가하는 경향을 확인할 수 있었다. 20년에 한번씩 발생하였던 일 극한강수는 RCP8.5를 고려한 21세기말에는 약 4년에 한번씩 발생하리라 전망되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.186-186
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• 2022

강수 및 침투 등으로 발생하는 지하수위의 변동을 예측하는 것은 지하수 자원의 활용 및 관리에 필수적이다. 지하수위의 변동은 지하수 자원의 활용 및 관리뿐만이 아닌 홍수 발생과 지반의 응력상태 등에 직접적인 영향을 미치기 때문에 정확한 예측이 필요하다. 본 연구는 인공신경망 중 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP)을 이용한 지하수위 예측성능 향상을 위해 MLP의 구조 중 Optimizer를 개량하였다. MLP는 입력자료와 출력자료간 최적의 상관관계(가중치 및 편향)를 찾는 Optimizer와 출력되는 값을 결정하는 활성화 함수의 연산을 반복하여 학습한다. 특히 Optimizer는 신경망의 출력값과 관측값의 오차가 최소가 되는 상관관계를 찾는 연산자로써 MLP의 학습 및 예측성능에 직접적인 영향을 미친다. 기존의 Optimizer는 경사하강법(Gradient Descent, GD)을 기반으로 하는 Optimizer를 사용했다. 하지만 기존의 Optimizer는 미분을 이용하여 상관관계를 찾기 때문에 지역탐색 위주로 진행되며 기존에 생성된 상관관계를 저장하는 구조가 없어 지역 최적해로 수렴할 가능성이 있다는 단점이 있다. 본 연구에서는 기존 Optimizer의 단점을 개선하기 위해 지역탐색과 전역탐색을 동시에 고려할 수 있으며 기존의 해를 저장하는 구조가 있는 메타휴리스틱 최적화 알고리즘을 이용하였다. 메타휴리스틱 최적화 알고리즘 중 구조가 간단한 화음탐색법(Harmony Search, HS)과 GD의 결합모형(HS-GD)을 MLP의 Optimizer로 사용하여 기존 Optimizer의 단점을 개선하였다. HS-GD를 이용한 MLP의 성능검토를 위해 이천시 지하수위 예측을 실시하였으며 예측 결과를 기존의 Optimizer를 이용한 MLP 및 HS를 이용한 MLP의 예측결과와 비교하였다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.42 no.5
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• pp.496-503
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• 2021

By analyzing the characteristics of atmospheric stability in the southern coastal region of the Korean Peninsula in the summer of 2019, a quantitative threshold of atmospheric instability indices was derived for predicting rainfall events in the Korean Peninsula. For this analysis, we used data from all of the 243 radiosonde intensive observations recorded at the Boseong Standard Weather Observatory (BSWO) in the summer of 2019. To analyze the atmospheric stability of rain events and mesoscale atmospheric phenomena, convective available potential energy (CAPE) and storm relative helicity (SRH) were calculated and compared. In particular, SRH analysis was divided into four levels based on the depth of the atmosphere (0-1, 0-3, 0-6, and 0-10 km). The rain events were categorized into three cases: that of no rain, that of 12 h before the rain, and that of rain. The results showed that SRH was more suitable than CAPE for the prediction of the rainfall events in Boseong during the summer of 2019, and that the rainfall events occurred when the 0-6 km SRH was 150 m² s^-2 or more, which is the same standard as that for a possible weak tornado. In addition, the results of the atmospheric stability analysis during the Changma, which is the rainy period in the Korean Peninsula during the summer and typhoon seasons, showed that the 0-6 km SRH was larger than the mean value of the 0-10 km SRH, whereas SRH generally increased as the depth of the atmosphere increased. Therefore, it can be said that the 0-6 km SRH was more effective in determining the rainfall events caused by typhoons in Boseong in the summer of 2019.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.23 no.4
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• pp.415-423
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• 2021

Recently, an R-based point time series data validation system has been established for the statistical post processing and improvement of the National Center for AgroMeteorology-Land Atmosphere Modeling Package (NCAM-LAMP) medium-range prediction data. The time series verification system was used to compare the NCAM-LAMP with the AWS observations and GDAPS medium-range prediction model data operated by Korea Meteorological Administration. For this comparison, the model latitude and longitude data closest to the observation station were extracted and a total of nine points were selected. For each point, the characteristics of the model prediction error were obtained by comparing the daily average of the previous prediction data of air temperature, wind speed, and hourly precipitation, and then we tried to improve the next prediction data using Support Vector Machine( SVM) method. For three months from August to October 2017, the SVM method was used to calibrate the predicted time series data for each run. It was found that The SVM-based correction was promising and encouraging for wind speed and precipitation variables than for temperature variable. The correction effect was small in August but considerably increased in September and October. These results indicate that the SVM method can contribute to mitigate the gradual degradation of medium-range predictability as the model boundary data flows into the model interior.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.393-393
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• 2011

최근 기후변화로 인한 기상이변 및 이상기후로 예상하지 못한 극치사상이 빈번하게 발생하고 있다. 극치사상을 예측하기 위해 다양한 모형들이 개발되고 있으나 주로 유출의 변화 특성을 모의하는데 대부분의 연구가 초점을 맞추고 있다. 그러나 기본적으로 사용되는 강수량 자료의 정확한 추정이 기후변화 연구에서 가장 중요하다고 해도 과언이 아니다. 또한, 과거 연구들은 강수지점간의 공간상관성을 고려하지 않고 일강수량을 모의 발생시킨 후 이를 입력 자료로 강우-유출 모형에 사용하여 유역전체의 내리는 강수의 특성을 반영하지 못하였다. 이런 점들을 해결하기 위해 유역에 존재하는 실제 강우패턴을 모의 할 수 있는 다변량 Downscaling Model을 제안하였고, 기존 연구에서 극치사상을 재현해 내지 못하는 문제를 해결하기 위하여 입력 자료를 극치 값으로 변환하여 분석을 수행하였다. 즉, 본 논문에서는 실제 유역에 적용하여 모형의 타당성을 평가하고 기존 연구와 비교하여 극치 수문량의 변동 특성 등을 분석, 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.255-255
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• 2021

내수 침수는 강물과 같은 외수보다는 제내지에서 하수 또는 우수의 배제가 불량하여 발생되는 범람이다. 내수 침수 상황에서 침수심의 정확한 관측과 예보된 강수로부터 침수심을 예측할 수 있는 시스템 즉, 스마트 목자판이 개발되고 있다. 시스템 운용에 사용될 소프트웨어 가운데 하나로서 침수 해석을 위한 수치 모형이 필요하다. 내수에 의한 침수와 그것의 배제를 무리 없이 모의하려면, 물이 차고 빠지는 물리 현상을 타당하게 해석하는 것이 관건일 것이다. 그에 따라 2차원 천수 방정식을 유한 체적법으로 해석할 때 흐름률(flux) 계산에 근사 Riemann 해법을 적용하는 모형을 도입하였다. 단순하면서도 내수 침수의 재현에서 드러날 수 있는 취약점들을 포괄할 수 있도록 경사면과 계단으로 가상 지형을 구성하였으며, 강수로 인한 지형의 침수에 대해 개발된 모형을 시험하였다. 근사 Riemann 해법은 흐름률의 정확한 평가로 잠김과 드러남 모의가 자연스런 장점이 있으나, 해석 방법이 복잡하여 계산 시간이 비교적 오래 걸리므로 그에 대한 대책이 요구된다.