• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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• v.28 no.7
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• pp.713-720
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• 2006

To analyze atmospheric fate of PCBs in the Kanto region, Japan, an one-compartment box model was used and the relationship between behavior of each PCB homologue and air temperature was simulated. In addition, the emission rates and the deposition fluxes in the overall Kanto region were estimated by the model. The total emission rate and deposition flux was 3,320 kg/yr and 1,480 kg/yr, respectively. The contribution of advection was ranged from 22 to 38% among elimination processes(advection, dry & wet deposition and degradation) of PCBs from atmosphere. The rates of degradation(OH radical process) for PCBs in the Kanto region would be negligible. This study showed that one-compartment box model can be available to understand the overall atmospheric behavior of PCBs.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.111-114
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• 2008

최근 기후변화 등의 영향으로 전 세계 많은 지역에서 집중호우로 인한 홍수 피해가 증가하고 있으며, 국내에서도 홍수 피해액이 지속적으로 증가하는 추세이다. 이러한 집중호우로 인한 홍수의 피해를 줄이기 위해서는 보다 정확한 강수 예측이 선행되어야 하며, 국내에서는 레이더와 인공위성 자료를 이용한 강수 예측기법에 대한 많은 연구가 수행되고 있다. 이러한 강수 예측기법은 공간적으로 균일한 자료를 획득할 수 있는 장점이 있으나, 아직까지 정확도측면에서 활용성에 한계가 있어서 지상 관측소 자료를 이용하여 보정과정을 거친 후 예측에 활용하고 있다. 본 연구에서는 조밀한 지상 관측망을 보유한 서울지역의 실시간 관측 자료를 이용하여 단시간 강수예측을 수행할 수 있는 방법론을 제시하였다. 이 방법은 지상관측자료와 이류 모델을 이용하여 강수를 예측하는 기법이다. 이를 위해 본 연구에서는 47개 지점의 서울시 홍수정보시스템의 자료를 이용하여 단시간 강수량 예측의 방법론과 적용 방법을 제시하고자 하였다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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• v.20 no.6
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• pp.1948-1958
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• 1996

Experimental and theoretical studies on the air-assist coaxial atomizer have been continuously carried out for a long time. But now the importance of the theoretical study is tending to increase as with the development of computer. This study is concerned to the spray modelization, especially, the instability of the liquid jet surrounded by the air stream which flows with high velocity. To study the phenomena of the break up, we used the linear theory based on the classical Kelvin-Helmholtz theory for capillary wave at a simple interface and we investigated the variation of liquid core radius. As a result, we obtained that the drop diameter and the variation of the liquid core radius predicted by using our model are reasonable.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.39-39
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• 2021

기상재해를 극소화하기 위해서는 그 원인이 되는 기상현상의 규모와 거동을 명확히 감시하고 분석하여 신뢰성 있는 예측정보가 제공되어야 한다. 최근 위험기상 발생빈도가 증가하여 초단기 및 위험기상 예보의 정확도 향상을 위한 고품질 레이더 정보 활용 연구가 활발하게 진행되고 있다. 레이더는 전자파를 이용하여 강우의 양과 분포, 이동특성을 관측하는 장비로써 우리나라는 초단기적 위험기상 대응능력 향상을 추진하기 위한 목적으로 첨단 성능의 이중편파레이더 관측망을 구축하고 있다. 국내 기상관측용 레이더는 기상예보(기상청), 홍수예보(환경부), 군 작전 기상지원(국방부) 등으로 각 기관이 개별적으로 설치운영 하고 있다. 본 연구에서는 관계부처에서 운영하고 있는 레이더의 합성장을 이용하여 강수장의 상관성을 기반으로 이류(advection) 특성을 도출하였다. 정확도 있는 이류특성을 도출하기 위하여 시간해상도는 10분을 적용하였으며 가우시안 필터링 기법을 적용하여 강수장 상관분석을 수행하였다. 호우와 태풍을 대상으로 강수장의 이류패턴을 추출하여 강수장의 이동방향 및 속도를 고려한 강수량 예측기법의 적용성을 평가하였다. 본 연구 결과는 격자형 강수예측정보를 제공하여 AI 홍수예보 및 수치예보 모델의 초기조건 입력 등에 활용되어 기후변동성에 따른 대국민 안전 실현을 확보하는데 기후변화 대응전략의 핵심기술로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 덧붙어, 4차 산업혁명에 따른 수문기상 빅 데이터(big data) 통합 플랫폼을 구축하여 고해상도 홍수대응 기술 및 GIS 및 모바일 시스템을 연계한 실시간 기후재해 예·경보가 가능할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 1996.04a
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• pp.138-139
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• 1996

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.53 no.12
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• pp.1159-1172
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• 2020

This study applied deep convolution neural network based on U-Net and SegNet using long period weather radar data to very short-term rainfall prediction. And the results were compared and evaluated with the translation model. For training and validation of deep neural network, Mt. Gwanak and Mt. Gwangdeoksan radar data were collected from 2010 to 2016 and converted to a gray-scale image file in an HDF5 format with a 1km spatial resolution. The deep neural network model was trained to predict precipitation after 10 minutes by using the four consecutive radar image data, and the recursive method of repeating forecasts was applied to carry out lead time 60 minutes with the pretrained deep neural network model. To evaluate the performance of deep neural network prediction model, 24 rain cases in 2017 were forecast for rainfall up to 60 minutes in advance. As a result of evaluating the predicted performance by calculating the mean absolute error (MAE) and critical success index (CSI) at the threshold of 0.1, 1, and 5 mm/hr, the deep neural network model showed better performance in the case of rainfall threshold of 0.1, 1 mm/hr in terms of MAE, and showed better performance than the translation model for lead time 50 minutes in terms of CSI. In particular, although the deep neural network prediction model performed generally better than the translation model for weak rainfall of 5 mm/hr or less, the deep neural network prediction model had limitations in predicting distinct precipitation characteristics of high intensity as a result of the evaluation of threshold of 5 mm/hr. The longer lead time, the spatial smoothness increase with lead time thereby reducing the accuracy of rainfall prediction The translation model turned out to be superior in predicting the exceedance of higher intensity thresholds (> 5 mm/hr) because it preserves distinct precipitation characteristics, but the rainfall position tends to shift incorrectly. This study are expected to be helpful for the improvement of radar rainfall prediction model using deep neural networks in the future. In addition, the massive weather radar data established in this study will be provided through open repositories for future use in subsequent studies.

• Nuclear Engineering and Technology
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• v.23 no.4
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• pp.387-400
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• 1991

An ocean compartment model simulating transport of nuclides by advection due to ocean circulation and intertaction with suspended sediments is developed, by which concentration breakthrough curves of nuclides can be calculated as a function of time. Dividing ocean into arbitrary number of characteristic compartments and performing a balance of mass of nuclides in each ocean compartment, the governing equation for the concentration in the ocean is obtained and a solution by the numerical integration is obtained. The integration method is specially useful for general stiff systems. For transfer coefficients describing advective transport between adjacent compartments by ocean circulation, the ocean turnover time is calculated by a two-dimensional numerical ocean model. To exemplify the compartment model, a reference case calculation for breakthrough curves of three nuclides in low-level radioactive wastes, Tc-99, Cs-137, and Pu-238 released from hypothetical repository under the seabed is carried out with five ocean compartments. Sensitivity analysis studies for some parameters to the concentration breakthrough curves are also made, which indicates that parameters such as ocean turnover time and ocean water volume of compartments have an important effect on the breakthrough curves.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.481-481
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• 2021

서울시는 '10년, '11년, '18년의 기록적인 호우로 인해 막대한 재산피해를 기록하였다. 이로 인해 서울시는 수재해 최소화 대책의 필요성을 인지하여 방재시설물 확충 등의 구조적 대책과 함께 침수지역 예측, 호우 영향 예보와 관련된 비구조적 대책 수립을 위해 노력하고 있다. 그 일환으로 2018~2019년 『서울시 강한 비구름 유입경로 및 침수위험도 예측 용역』 수행을 통해 레이더 실황강우 기반의 강한 비구름 이동경로 추정 기술, 강우시나리오 기반의 침수위험지역추정 기술이 적용된 서울시 도시침수 예측시스템을 개발하였다. 또한, 침수피해에 선제적으로 대응하기 위해 2019~2020년 『서울시 내수침수 위험지역 실시간 예측기술 개발』을 통하여 이류모델 기반의 예측강우정보 추정 기술, 예측강우정보 기반의 실시간 침수위험지역 추정기술을 적용하였다. 현재 서울시 도시침수 예측시스템은 서울시 전역의 강우 및 침수정보를 제공하며, 관로 113,286개(전체 385,768개), 맨홀 106,097개(전체 272,133개), 빗물펌프장 117개소(전체 121개소)가 반영되어 있다. 서울시 도시침수 예측시스템에서는 서울시 25개 자치구를 대상으로 실황 및 예측 강우정보, 강한 비구름에 대한 이동경로정보, 시나리오 및 실시간 침수정보를 제공하고 있다. 강우정보는 10분 및 1시간 단위 AWS 실황정보와 10분 단위 이류모델 기반 예측정보, 1시간 단위 LDAPS 기반 예측정보를 제공한다. 또한, 레이더 실황정보를 통해 판별된 강한 비구름에 대해 10분 단위 1시간 예측경로를 제공한다. 침수정보는 총강우량, 강우지속기간, 빗물받이효율 조건을 반영한 강우시나리오 기반의 6m 고해상도 격자단위 침수시나리오 정보와 자치구별 침수위험정보를 제공한다. 또한, 이류모델 기반의 레이더 예측정보를 이용하여 실시간 침수 예측정보를 제공한다. 향후 서울시 내 모든 수방시설물의 적용, 관로 유출구별 기점수위 반영, 관측자료를 이용한 도시유출 및 도시침수 모델 최적화 등 지속적으로 고도화를 수행하고자 하며, 서울시 도시침수 예측시스템을 통해 서울시 및 자치구 풍수해 담당자가 침수피해를 대비, 대응할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 1999.10a
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• pp.181-182
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• 1999

배출원에서 배출된 대기오염물질은 바람장에 의해 대기 중에서 이류 및 확산되므로 바람장에 대한 보다 정확한 이해와 재현(characterization) 및 예측(prediction)은 대기오염 연구에 필수적이라고 할 수 있다. 대기오염 모델에 사용되는 기상 자료는 진단적 방법 또는 예단적 방법에 의해 산출될 수 있는데 진단적 방법보다는 예단적 방법이 자료의 시ㆍ공간적 제약이 적으므로 예단적 방법을 선호하는 추세이다.(중략)

• Journal of the Korean Society of Visualization
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• v.20 no.3
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• pp.74-85
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• 2022

We propose a Cubic-Interpolated Pseudo-Particle Lattice Boltzmann method (CIP-LBM) for the convection-diffusion equation (CDE) based on the Bhatnagar-Gross-Krook (BGK) scheme equation. The CIP-LBM relies on an accurate numerical lattice equilibrium particle distribution function on the advection term and the use of a splitting technique to solve the Lattice Boltzmann equation. Different schemes of lattice spaces such as D1Q3, D2Q5, and D2Q9 have been used for simulating a variety of problems described by the CDE. All simulations were carried out using the BGK model, although another LB scheme based on a collision term like two-relation time or multi-relaxation time can be easily applied. To show quantitative agreement, the results of the proposed model are compared with an analytical solution.