• Journal of the Korean association of regional geographers
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• v.12 no.4
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• pp.461-474
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• 2006

This paper aims to analyze regional characteristics of unusual temperature events on summer and winter. The major data used in this study are the daily mean temperature of summer (June-August) and winter (December-February) and wind field on 850 hPa height. Regions of unusual temperature are divided into five regions by the monthly frequency of unusual temperature occurrence. The divided regions are following as: the middle east coastal region (I) where the summer unusual high temperature occurrence frequency is highest; the Gyunggi west coastal and northern middle inland region (II) where winter unusual low temperature occurrence frequency is highest and winter unusual high temperature occurrence frequency is low; the western middle and south region (III) where unusual temperature occurrence ratio is not concentrated on specific season; the forest and southern east region (IV) where unusual high temperature is low; and the south coastal and Jeju island region (V) where winter unusual high temperature is highest.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.41 no.1 s.112
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• pp.94-105
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• 2006

This paper aims to analyze changes of unusual temperature events on summer and winter and their controlling factors. There has been obviously an increased frequencies of summer unusual high temperature occurrence and decreased frequencies of winter unusual low temperature at most of stations. WMI, winter SHI and AOI might be essential for prediction of unusual temperature during winter and summer OHI and spring NPI for summer unusual low temperature. These factors are crucial because they reflect the recent global warming trend as well as have apparent associations with unusual temperature occurrence frequency in Korea.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.139-139
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• 2019

지구 온난화 및 기후변화로 인해 비롯된 전 지구적인 기온 상승은 가뭄, 폭염, 한파 등의 이상 기후 현상을 야기하여 인류의 생존을 위협하는 환경 문제로 대두되고 있다. 이와 같은 기후변화 및 이상기후 현상을 이해하고 파악하기 위해서는 정확하고 상세한 기온 정보가 필수적이다. 우리나라는 기상청에서 전국 590개소의 기상관측장비로 기온 정보를 생산하고 있지만 산림이 약 70%를 차지하는 복잡한 지형을 가지고 있어 지상관측밀도의 공간적 제약이 발생해 상세하고 균일한 기온 정보 생산에 제약이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 연구에서는 위성으로 측정한 지표면 온도(Land Surface Temperature, LST) 자료와 다중선형회귀모형(Multiple Linear Regression Model)을 활용해 두 자료간의 상관관계를 파악하고 지상기온을 예측하고자 한다. 위성자료로 Terra 및 Aqua MODIS 위성의 1000m 공간해상도를 가진 일별 LST자료 MOD11A1, MYD11A1의 Daytime 자료를 각각 2000년부터 2018년까지 총 19년의 기간에 대해 구축하였으며, 전국 92개의 기상청 관측소로부터 최고, 최저 기온 자료를 동 기간에 대해 구축하였다. LST를 이용한 이상기온 예측 알고리즘은 python을 이용해 구현하였으며 예측 결과는 실제 기온 자료를 통해 검증하였다. 또한, 예측 기온 자료의 연대별, 순별(상, 중, 하순) 분석을 실시하고, 2018년 극한 폭염 및 한파(2017년 12월~2018년 2월)의 예측 가능성을 검토하여 연구 결과에 대한 다양한 활용방안을 제시하고자 한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.5 no.1
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• pp.59-80
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• 1992

This paper is concerned with the development and application of a stochastic model for winter air-temperature of Seoul area. The annual and interannual flucturations of the regression trend, periodicity and dependence of the air-temperature are analyzed based on the data during the past 30 years(1959-1989). A statistical procedure for using the stochastic model to predict the air-temperature is proposed. Some statistical characteristics of winter air-temperature including unusual air-temperature and Samhansaon are also discussed.

• 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.

• Proceedings of the Korean Quaternary Association Conference
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• 2005.10a
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• pp.27-33
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• 2005

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.35 no.4
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• pp.519-528
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• 2000

본 연구에서는 지난 20세기 동안 한반도 중부 지방의 여름철 7월과 8월의 일최고기온과 일최저기온의 지역적 패턴을 조사하였다. 조사결과 연구기간 동안 여름철 일최고기온의 평균 및 일정 임계치 이상의 고온 특이일의 빈도가 감소하는 경향을 나타냈다. 반면, 여름철 일최저기온의 평균은 지속적으로 상승하여 결과적으로 이 지역의 여름철 일교차의 평균이 급격히 감소하는 경향을 보였다. 일최고기온의 감소 추세는 1950년대 이래로 진행되어온 조림사업으로 인한 삼림 임목 축적량의 증가와 관련성이 있는 것으로 추정되었다. 이 밖에도 본 연구에서는 현재의 도시화 지구온난화가 지속된다는 가정 하에 기온극값 발생빈도와 장기적인 패턴변화를 예측하는 모델을 제시하였다.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.126-128
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• 2006

IPCC SRES A2, B2 온실가스 시나리오를 이용한 ECHO-G의 장기 적분 자료 분석 결과, 전구, 북반구, 남반구 및 동아시아 지역 모두에서 대류권 상층으로 갈수록 기온 증가 폭이 컸고, $250^{\sim}300$ hPa의 대류권계면 부근에서 최대값을 보였다. 전구 영역에서는 겨울철에 지표 부근의 북반구 고위도 육지지역에서 기온이 뚜렷하게 증가하였고, 상층 대류권 및 하부 성층권에서는 적도 부근의 저위도 지역에서 기온 증가가 컸다. 여름철에는 북반구 중위도 지역에서 지표 부근의 기온 증가가 컸으며 상층 대류권에서 적도 중심의 저위도 지역의 기온이 크게 증가하였다. 또한 동아시아 지역에서는 지표면에서 850 hPa까지 겨울철 기온 증가가 여름철보다 컸고, 850 hPa 이상의 상층에서는 겨울철보다 여름철에 기온이 크게 증가하였으며, 200 hPa 부근에서 가장 큰 차이를 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.278-280
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• 2007

우리나라는 지난 94년간 1.5도 상승하여 전지구 온난화추세를 상회하였다. 기온뿐만 아니라 강수량 역시 변화하였는데 변동폭이 크기는 하나 장기적으로 증가하는 경향으로 20세기초에 비해 상대적으로 기온이 높고 강수량도 많은 특성을 보인다. 평균적인 기후변화추이와 더불어 특히 최근 10년($1996{\sim}2005$년)은 1850년 이후 지구평균기온이 가장 높았던 기간으로, 세계적으로 열파, 홍수, 가뭄, 태풍 등 기상이변에 의한 인명과 재산 피해, 생물종의 멸종 등 사회경제적 피해가 막대하였다. 우리나라 역시 폭염, 호우등의 빈번한 출현으로 급격해지는 온난화추세 영향을 반영하였는데 이러한 기후 변화양상을 파악하기 위하여 우리나라의 최근 10년간 기후 특성과 계절별 현상일수의 변화를 분석하였다. 최근 10년(1996-2005년) 우리나라 기후변화의 특성을 보면 우리나라(15개 관측지점자료)는 평균기온이 과거 30년$(1971{\sim}2000)$ 평균대비 $0.6^{\circ}C$ 상승하였다. 계절별로 봄은 평년대비 $0.7^{\circ}C$, 여름은 $0.4^{\circ}C$, 가을은 $0.6^{\circ}C$, 겨울은 $0.7^{\circ}C$ 상승하여 봄과 겨울의 상승폭이 가장 크다. 연강수량은 30년 평균대비 최근 10년 강수량은 11% 증가하였고 특히 여름은 증가폭이 가장 커서 18% 증가하였다. 계절에 따라 다양한 기상현상의 변화도 나타났다. 3월 이후에 나타나는 늦서리의 종료일은 평균적으로 3월 말경에 나타났는데 최근 10년에는 3월 중순으로 2주 앞당겨졌고 이 추세는 특히 1993년 이후 뚜렷하다. 늦서리의 발생일수도 평균 4일 정도 줄었다. 일평균기온 $20^{\circ}C$이상인 날은 평년에 비해 최근 10년 동안 약 2일 증가하여 여름 시작시기가 빨라지고 있음을 알 수 있다. 일최저기온이 25도 이상인 열대야는 평년대비 최근 10년간 연간발생일수가 1.3일 증가하였으나 일최고기온 $35^{\circ}C$ 이상인 날의 수는 오히려 감소하는 경향을 보인다. 이것은 여름철 강수량이 증가하고, 호우발생빈도, 특히 8월의 강수일수가 증가하고 있다는 것과 밀접한 관련이 있다. 여름과 가을에 우리나라에 영향을 미치는 태풍의 수는 뚜렷한 추세를 보이지 않으나, 2002년 루사, 2003년 매미로 인하여 각각 6조원, 4조원 이상의 막대한 피해가 발생하였다. 태풍에 의한 피해액은 GDP 대비 약 0.9%(태풍 루사)로 최근 경제상장률과 비교해 보면, 상당한 비율을 차지한다. 우리나라에 영향을 미치는 태풍은 연근해의 해수면 온도가 높아지면 세기가 강해질 가능성이 높다. 폭설과 한파일수도 평년대비 최근 10년 감소하였고 일최저기온이 영하 $10^{\circ}C$ 이하인 날도 연간 발생일수가 감소하였다. 최근 10년간 우리나라 기후의 변화특성은 기온상승과 더불어 서리종료일이 앞당겨지고 열대야가 증가하고 폭설, 한파, 겨울철 일최저기온 영하 10도 이하인 날의 감소 등이 나타나고, 여름철 재해의 원인인 호우일수는 증가하는 추세이다. 앞으로 지구온난화는 가속화될 것으로 전망되고 이로 인한 피해규모도 커질 것으로 예상된다. 최근 우리나라에서 나타나는 기후변화의 추이를 감안할 때, 기후변화에 대한 장기적인 대비책을 마련하여 이로 인한 부정적인 영향을 감소시키기 위하여 국가차원의 체계적인 대응이 필요하다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.32 no.5
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• pp.703-720
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• 2019

The influence of temperature on electricity demand is increasing due to extreme weather and climate change, and the climate impacts involves nonlinearity, asymmetry and complexity. Considering changes in government energy policy and the development of the fourth industrial revolution, it is important to assess the climate effect more accurately for stable management of electricity supply and demand. This study aims to analyze the effect of temperature change on electricity demand using the partial linear model. The main results obtained using the time-unit high frequency data for meteorological variables and electricity consumption are as follows. Estimation results show that the relationship between temperature change and electricity demand involves complexity, nonlinearity and asymmetry, which reflects the nonlinear effect of extreme weather. The prediction accuracy of in-sample and out-of-sample electricity forecasting using the partial linear model evidences better predictive accuracy than the conventional model based on the heating and cooling degree days. Diebold-Mariano test confirms significance of the predictive accuracy of the partial linear model.