• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2010.04a
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• pp.238-239
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• 2010

근래, 이산화탄소로 대표되는 온실효과 기체의 증가에 동반하여 대류권의 기온이 정정 상승하는 지구 온난화의 경향이 나타나고 있다. 지구 온난화가 지속되면 해수면온도가 상승하고 그에 따라 해빙 면적의 축소와 해수면 상승이 동반된다. 이와 같은 지구 온난화의 상황이 지속되면 이상기상이 지구상 각지에서 빈발할 것이라는 주장도 제기되고 있다. 이 연구에서는 장기간의 태풍 관련 데이터를 이용하여 지구 온난화와 관련한 태풍의 변화 경향을 분석하였다. 연구 결과 지구 온난화와 더불어 태풍의 발생 수는 감소하고 있으며, 태풍의 세기는 서서히 강화되고 있음을 확인하였다. 그리고 태풍의 이동경로 중에서 정상진로는 증가하는 경향을 보이고 서진형진로는 감소하는 추세를 보이고 있다는 사실을 알았다. 우리나라의 경우는 최근에 들어 통해(또는 일본)를 통과하면서 영향을 미치는 태풍의 수가 증가하는 반면 서해를 통과하는 태풍의 수는 감소하는 경향을 보인다. 그리고 우리나라에 가장 큰 기상재해를 입히는 남해를 통과하는 태풍의 수는 시계열 상 큰 변화를 보이지 않는다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.spc1
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• pp.1071-1081
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• 2021

In addition to the current quality control procedures for the weather observation performed by the Korea Meteorological Administration (KMA), this study proposes quality inspection standards for Internet of Things (IoT) urban weather observed data based on machine learning that can be used in smart cities of the future. To this end, in order to confirm whether the standards currently set based on ASOS (Automated Synoptic Observing System) and AWS (Automatic Weather System) are suitable for urban weather, usability was verified based on SKT AWS data installed in Seoul, and a machine learning-based quality control algorithm was finally proposed in consideration of the IoT's own data's features. As for the quality control algorithm, missing value test, value pattern test, sufficient data test, statistical range abnormality test, time value abnormality test, spatial value abnormality test were performed first. After that, physical limit test, stage test, climate range test, and internal consistency test, which are QC for suggested by the KMA, were performed. To verify the proposed algorithm, it was applied to the actual IoT urban weather observed data to the weather station located in Songdo, Incheon. Through this, it is possible to identify defects that IoT devices can have that could not be identified by the existing KMA's QC and a quality control algorithm for IoT weather observation devices to be installed in smart cities of future is proposed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.324-324
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• 2021

2020년 우리나라 중부지역의 장마철('20.6.10.~8.16.) 기간이 54일로 1973년 전국적인 기상관측을 시작한 이래 가장 길었고, 장마철 전국강수량(686.9mm)은 역대 2위로(1위 '06년 699.1mm) 약 8,000여명의 수재민과 42명의 인명피해가 발생하였다. 이처럼 '이상기후'라 부르는 극한 기상 사건들인 홍수, 폭우, 폭염, 가뭄 등의 자연재해가 해마다 우리나라 포함 전 세계적으로 자주 발생하면서 수문기상 정보 관리 및 활용의 중요성 또한 점차 커지고 있다. 이를 위해 기상청에서는 일반국민과 물관리 관계기관(회원)의 편의와 자료의 활용 증진을 위해 유역별 수문기상 관측·예측 정보를 생산하여 서비스를 제공하고 있다(https://hydro.kma.go.kr). 수문기상 관측 정보는 유역별 면적강수량, 증발산량 등을 산출하여 GIS기반으로 실시간 자료와 2000년 이후 과거 관측강수량의 기간(월, 계절, 연)자료를 제공하며, 예측 자료는 초단기 수치 모델(KLAPS), 레이더(MAPLE), 수문기상 예측모델(UM3km), 한국형 수치 예보 모델(KIM)을 활용하고 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.406-406
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• 2012

지구 온난화는 현재 진행형인 명확한 현상으로 이에 따른 이상기후는 곳곳에 기상재해의 원인으로 작용하고 있다. 농업은 광범위한 면적을 통하여 이루어짐으로써 극한기상에 취약한 분야 중의 하나이다. 본 연구에서는 우리나라의 최근 십여년 동안 발생한 농업 기상재해 자료를 분석하여 기상재해의 지역적 분포 및 그 특성을 분석하는데 목적이 있다. 농업 기상재해는 면적과 비용측면으로 구분하여 농경지, 농업시설(온실, 축사 등), 어촌 세 개 범주로 구분하여 폭우, 태풍, 폭설에 대한 피해를 분석하였다. 주요 피해 유형으로는 범람, 유실/매몰, 시설피해로 구분하였으며, GIS 기법을 적용하여 각 피해유형에 대한 주제도를 작성하였다. 각 주제도를 중첩하고 지역 특성과 연계하여 농업기상재해의 공간 특성을 분석하였다. 전반적으로 서해와 남해를 통해 범람 피해가 크게 나타났고, 내륙의 산간지역에서 유실과 매몰에 의한 피해가 크게 나타났다. 비용 측면에서 온실이나 축사 등 시설 피해가 지배적인 요인으로 분석되었다. 본 연구 결과에서 분석된 지역에 따른 기상피해 취약성 자료는 농업 기상재해 예방 계획 수립에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• The Science & Technology
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• v.13 no.6 s.133
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• pp.8-11
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• 1980

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.353-353
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• 2021

메가가뭄으로 인한 적응전략 수립은 국민의 물 안보 및 수자원 재해에 대한 안전 증대에 매우 중요한 핵심기술임에도 불구하고 메가가뭄의 정량적인 평가지표는 개발 중인 상황이다. 본 연구에서는 국내/외 메가가뭄 분석 및 영향평가 관련 선행연구사례를 분석하여 메가가뭄 확산 단계별 평가지표를 도출하고자 하였다. 메가가뭄을 평가하기 위해 선행연구에서는 이상 강수량과 이상기온을 함께 고려하는 방법을 지속적으로 제안해 왔다. 이상 강수량은 기상학적 가뭄과 토양수분의 저하, 수문학적 가뭄, 사회경제적 영향에 이르기까지 가뭄을 평가할 수 있는 지표로써 활용할 수 있으며, 이상 기온은 폭염 등 기온 상승으로 인한 증발산량의 증가로 토양수분 저하와 저수량 감소 등의 영향을 평가할 수 있는 지표이다. 본 연구에서는 메가가뭄의 확산을 4단계로 구분하고 확산단계별 평가지표를 개발하였다. 또한 가뭄유형을 기상, 농업, 수문, 사회경제적 가뭄으로 구분하여 메가가뭄의 발생 단계와 그에 따른 가뭄의 확산 분야별 영향 분석을 수행하도록 제시하였다. 가뭄단계는 메가가뭄의 징후기, 진입기, 확산기, 지속적인 메가가뭄으로 인한 국가적 위기 4단계로 구분하였다. 메가가뭄은 1년 주기의 분석이 아닌 Carry over되는 연속적인 사상임에 따라 본 연구에서는 메가가뭄의 단계를 각각 2년, 3년, 4년 연속적으로 지속하였을 때로 구분하였으며, 이에 따른 기상, 농업, 수문, 사회경제적 평가지표를 제시하였다. 기상학적 메가가뭄 평가지표는 누적강수량을 이용한 강수량 부족으로 인한 가뭄, 이상기온(폭염)으로 인한 폭염으로 구분하였다. 농업적 메가가뭄 평가지표는 농업용수를 공급하는 농업용 저수지와 밭작물 생육에 영향을 미치는 토양수분에 관련한 평가항목을 이용하였으며, 수문학적 메가가뭄 평가지표는 다목적댐의 저수율과 하천 갈수량을 이용한 하천건천화 지수를 이용한 평가지표를 제시하였다. 사회경제적 메가가뭄 평가지표는 국민이 실제로 체감할 수 있는 지표로써 농작물 가격과 생·공용수의 제한급수 발생 현황을 이용한 평가가 가능하도록 제시하였다.

• Journal of The Korean Society of Grassland and Forage Science
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• v.41 no.4
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• pp.287-294
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• 2021

The objective of this study was conducted to calculate the damage of whole crop maize in accordance with abnormal climate using the forage yield prediction model through machine learning. The forage yield prediction model was developed through 8 machine learning by processing after collecting whole crop maize and climate data, and the experimental area was selected as Gyeonggi-do. The forage yield prediction model was developed using the DeepCrossing (R²=0.5442, RMSE=0.1769) technique of the highest accuracy among machine learning techniques. The damage was calculated as the difference between the predicted dry matter yield of normal and abnormal climate. In normal climate, the predicted dry matter yield varies depending on the region, it was found in the range of 15,003~17,517 kg/ha. In abnormal temperature, precipitation, and wind speed, the predicted dry matter yield differed according to region and abnormal climate level, and ranged from 14,947 to 17,571, 14,986 to 17,525, and 14,920 to 17,557 kg/ha, respectively. In abnormal temperature, precipitation, and wind speed, the damage was in the range of -68 to 89 kg/ha, -17 to 17 kg/ha, and -112 to 121 kg/ha, respectively, which could not be judged as damage. In order to accurately calculate the damage of whole crop maize need to increase the number of abnormal climate data used in the forage yield prediction model.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.1 no.2
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• pp.151-159
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• 1999

지구규모의 대기-지표-생물권(Atmo-Geo-Bio-Sphere)간의 끊임없는 상호작용(Interaction)의 피드백(Feedback)의 결과로 야기되는 기상변화는 아직도 이해를 위한 우리의 노력이 더욱 요구되고 있는 자연현상이다. 지구상의 모든 생물은 궁극적으로는 환경변화에 순응하여 생태계의 안정을 유지하는 방향으로 진화할 것이므로 생물자원의 관리분야라 할 수 있는 농업생산도 결국 기상자원의 변화에 효율적으로 적응하기 위한 인간활동인 것이다. 최근 빈발하고 있는 세계적인 이상기상의 출현은 일시적인 현상이 아니라 과도한 인간활동에서 야기된 대기질의 악화에 기인하는 비가역적이고 비선형적인 현상이라는데 불확실성과 심각성이 매우 크다. 지구상의 모든 농업생태계는 기상의 영향을 크게 받을 뿐만 아니라 반대로 기상에 커다란 영향을 미치는 중요한 생물권의 일부로 인식되고 있다. 농업활동의 결과는 항상 크던 작던 간에 대기조성에 영향을 미치게 되고 이는 다시 상호작용과 피드백에 의해 기상과 기후를 변화시키는 동인이 될 수 있다. 지구환경변화와 농업과의 관계는 지금까지는 주로 "기후변화가 농업생산에 미치는 영향"에 대한 접근방법을 택하여 왔다. 여기에서는 이와는 달리 "농업활동이 기후변화와 변동에 미칠 수 있는 가능성과 잠재력"에 대한 접근방법을 이용하여 농업과 기상과의 상호작용과 피드백효과를 새로운 시각에서 조견하고자 하였다. 상호작용 중 먼저 기후학적 변화원인으로 관심대상이 되고 있는 농업생태계의 온실기체 방출과 고정의 측면에서 이와 연관성이 높은 농업활동별로 온실가스의 방출/고정에 미치는 영향을 소개하고, 다음으로 생물지리화학적 및 생물지리물리학적 해석 방법을 검토 소개하였다. 한편 농업활동에 따른 지표면 특성의 변화가 국지기상 변화에 미치는 영향에 대한 검토를 에너지수지와 수분수지 관점에서 소개하였으며, 끝으로 농업활동의 근거지인 농촌지역의 인문사회학적 변화와 농업활동간의 관계, 그리고 이들이 기후변화/변동에 미칠 수 있는 잠재적 영향력을 살펴보았다.수 있는 잠재적 영향력을 살펴보았다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.26-26
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• 2017

우리나라는 하천 및 호수 등 지표수에 대한 수자원 의존도가 매우 높다. 지표수는 태양광에 노출되어 있고, 기온의 영향을 직접 받기 때문에 기후변화에 대해 매우 민감한 수체이다. 기후변화로 인한 이상 저온, 이상 고온, 홍수, 가뭄 등의 자연 현상은 하천, 호수의 물리화학적 및 생태학적 특성을 변화(교란)시키고 있다. 이러한 기상현상에 변동되는 수질특성을 고려하여 기상청 확률기상예보를 구축된 인공신경망 예측모형의 입력인자로 적용하여 수질예보시스템을 개발하고자 하였다. 모형구축은 실제 일어난 기상관측자료와 요인분석을 통해 분류한 수질인자를 반영하여 단위유역별 수질예측을 위한 ANN학습을 실시하였다. 각 단위유역마다 기상요인의 공간적 세밀화 적용을 위해 각각 남강A, 남강B는 산청기상대, 남강C, 남강D는 진주기상대, 남강E는 의령기상대 자료를 이용하였으며, 수질항목은 DO, BOD, COD, TOC, T-P, SS 총 6개로 단위유역 5개에서 총 30개 예측모형 구축을 위한 자료를 수집하였다. 학습된 인공신경망 예측모형에 기상청 확률예보 값을 입력인자로 사용하여 모형평가를 실시하였다. 5개 단위유역 중 상대적으로 유역관리의 시급성을 고려하여 남강댐 하류 단위유역인 남강D, 남강E 인공신경망 모형의 입력자료로 적용하여 평가하였다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.20 no.4
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• pp.305-312
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• 2018

The crops cultivated and consumed in Korea require specific climate conditions corresponding to their own growth characteristics. This study aims to analyze the relationship between climate change and agricultural productivity. According to growing concern about climate change internationally, many agricultural studies are developing technology to prevent damage from climate change. Before developing technology, we should figure out what kind of crop gets huge damage and how much caused by climate change. In the context of agricultural economics, we can define the reduction of agricultural product yield as a decline in productivity. As a result, this study analyzes the effects of climate change on agricultural productivity using Stochastic Frontier Analysis model. There are several kinds of climate change phenomena that increase the inefficiency of production. In other words, there are several kinds of crops that get negative influence by climate change. The result of this study can be used as basic guideline for producers to prepare for changing weather prior to developing disaster tolerance technology coping actively with special weather report.