• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1580-1584
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• 2010

지역기후모델 RegCM3 이용하여 역학적 상세화 이중둥지격자체계를 구축하고 관측, ECHO-G/S의 20C3M 및 SRES A2 시나리오를 이용하여 동아시아(60km 분해능)와 한반도(20km 분해능)에 대한 현재 및 미래(1971-2100, 130년)의 기후변화 시나리오 자료를 생산하였다. 미래 동아시아와 한반도지역은 기온상승에 의해 대기 중 수증기 함유량 증가와 여름 몬순의 강화로 전 계절에 걸쳐 강수량이 증가하고 토양수분, 증발산도 증가할 것으로 전망되었다. 상세화된 일(daily)강수량 자료를 일반극치(general extreme value, GEV)분석을 활용하여 20세기 동안 한반도의 일최대강수량의 공간 분포를 분석하고 미래 강수의 일최대강수량 변화를 전망하였다. 20세기 (1971-2000)에는 남해안과 경기 내륙지방에서 일최대강수량의 빈도와 평균값이 나타났다. 21세기에는 일최대강수량의 평균은 현재보다 약 10 $mmday^{-1}$, 20년 빈도 강수량은 60 $mmday^{-1}$ 정도 증가할 것이고, 남해안과 서해안과 충청내륙일부지방, $39^{\circ}N$ 이북에서 뚜렷이 나타날 것으로 전망되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1420-1424
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• 2010

강수량의 계절성은 수자원관리에 있어 매우 중요한 수문요소로서 계절성의 변동을 정량적으로 평가하는 것은 미래 수자원관리 및 정책 수립에 필수적이다. 이러한 점에서 본 연구의 목적은 강수량의 계절성을 평가하는데 유리한 방법론을 제시하고, 이를 통한 계절 변동성의 정량적인 해석을 목적으로 한다. 본 연구에서 적용한 순환통계치 분석은 시간을 각도로 변환하여 이용함으로써 미세한 시간적인 변화양상의 정량적인 해석이 가능한 방법이다. 강수량의 주기특성과 과거로부터 현재까지의 변화 양상을 평가하기 위해서, 우선 전국의 58개 강우관측소를 선별하고 각 관측소의 일강우자료를 이용하여 관측소별 연최대치계열(Annual maxima series)과 발생일자, 월최대강수계열(Monthly maxima series)과 발생일자를 추출하였다. 각 자료의 발생일자는 순환통계분석을 위해 해당 time scale을 한 주기로 하는 방향각 데이터로 변환하였으며, 변환된 시간속성 데이터의 통계특성치를 산정하여 발생시기에 대한 경향성을 분석하였다. 월최대강수량의 발생 시기는 자료 계열 연주기의 변동성을 평가하기 위해 사용되었고, 분석결과 남해안지역이 6월말에서 7월초이고, 북쪽으로 올라감에 따라 조금씩 발생시기가 늦어지는 것으로 분석되었다. 극치강수량의 발생 경향을 평가하기 위해 사용된 일최대강수량의 시공간적 변동성은 월최대강수량보다 크게 분석되었으며, 이는 일최대강수량의 경우 지형학적인 영향에 크게 좌우되며, 우리나라의 여름철 극치강수량이 태풍 발생빈도 및 경로와 연관성을 갖는다는 일반적인 사실을 반영한 결과라고 판단된다. 월최대강수량 및 일최대강수량 발생시기의 이동평균을 통해 발생시기의 변동을 분석한 결과, 서울과 강릉지방은 최대강수량의 발생시점이 늦어지고 있으며 반대로 목포와 부산지방은 최대강수량의 발생시점이 앞당겨지고 있었다. 이는 몬순시스템의 거동에 영향을 받는 것으로 사료된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.2B
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• pp.191-198
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• 2010

Assessing seasonality of precipitation is necessarily required to establish future plans and policies for water resources management. In this regard, a main objective of the study is to introduce an effective approach for assessing the seasonality of the precipitation and evaluate the seasonality through the proposed one. We have used circular statistics to characterize the seasonality on the precipitation in Korea. The circular statistics allow us to effectively assess changes in timing of the seasonality in detail. It was found that peak time on monthly rainfall occurred between end of June and early July in southern coastal area while the timing was delayed in northern part of Korea because of monsoon moving in from south to north. In case of annual daily peak precipitation, spatio-temporal variation of the peak time was increased. It is mainly because of geophysical effects, frequency and paths of typhoons. Finally, temporal variations on the timing of the peak seasons were evaluated through circular statistics by 30-year moving average data. The peak season in the Northen part of Korea (e.g. Seoul and Gangrung) has been moved back from early July to end of July while the peak season has been moved up from middle of July to early July in the Southern part of Korea (e.g. Busan and Mokpo). It seems that changes in seasonality are mostly modulated by variability in the east-asia monsoon system.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.28 no.6
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• pp.1415-1425
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• 2017

Typhoons are accompanied by strong wind and heavy rains. It causes casualties and property damage on the Korean peninsula every year. The effect of typhoon to daily precipitation should be quantified to prevent the damage of typhoon. Daily precipitation, maximum wind speed and, mean wind speed data was collected from 60 weather stations between 1976 and 2016. The parameters of the generalized extreme value distribution were estimated through the maximum likelihood estimation and the L-moment estimation. The impact of a typhoon can be obtained through a comparison of return levels between the whole data and typhoon excluded data. We conclude that the eastern and southern coastline are exposed to the risk of heavy rainfall which is caused by typhoon.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.106-106
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• 2020

물 이용 측면에서 유출해석은 강수, 증발산, 침투, 유출 등 물 순환의 핵심이다. 또 기상자료는 증발산량을 산정하는데 꼭 필요하다. 그러나 해외 수자원 사업에서 기상자료가 없어 곤란을 겪는 경우가 많다. 여기서, NASA POWER에서 전지구 0.5° 격자로 제공하는 위성기반의 일 기상자료를 이용한 증발산량과, 지상의 기상자료를 이용한 증발산량을, 각각 일 유출 모형에 적용한 결과를 비교하였다. 유역면적 4,134 ㎢인 대청댐 유역에 1984년부터 2001년까지 일별 유입량을 모의하고 관측 유입량과 비교하고, R², RMSE, NSE 등으로 평가하였다. 지상의 기상관측소는 위도 36.21°, 경도 127.34°인 대전 관측소를, 위성자료는 대전 지점과 동일한 위치의 경위도의 기상자료를 적용하였고, 일 증발산량은 Penman-Monteith 방법으로, 일 유출량은 ONE 모형에 의해 모의하였다. 강수량을 대청댐 유역 면적강수량을 적용한 경우, 지상 기상자료를 적용하여 유입량을 모의한 결과는 연평균하여 연 유입량 668.1 mm, 일 최대 82.9 mm, 유출률 56.1%(관측은 연 강수량 1,191.3 mm, 연 유입량 668.3 mm, 일 최대 87.0 mm, 유출률 56.1%)로 나타났고, R² 0.805, RMSE 2.425, NSE 0.802였고, 위성 기상자료를 적용하여 유입량을 모의한 결과는 연평균하여 연 유입량 668.4 mm, 일 최대 83.7 mm, 유출률 57.8%로 나타났고, R² 0.803, RMSE 2.431, NSE 0.801였다. 또한, 강수량을 위성 제공의 강수량을 적용한 경우, 지상 기상자료를 적용하여 유입량을 모의한 결과는 연평균하여 연 유입량 718.0 mm, 일 최대 97.7 mm, 유출률 56.7%(관측은 연 강수량 1,265.3 mm, 유출률 52.8%)로 나타났고, R² 0.582, RMSE 3.524, NSE 0.581였고, 위성 기상자료를 적용하여 유입량을 모의한 결과는 연평균하여 연 유입량 741.5 mm, 일 최대 99.0 mm, 유출률 58.6%로 나타났고, R² 0.578, RMSE 3.541, NSE 0.577였다. 결과적으로 위성 기상자료를 이용하여 증발산량을 산정하여 일 유출해석에 적용한 결과는 지상 기상자료를 이용한 경우와 거의 같은 값을 나타내, NASA POWER가 제공한 기상자료의 활용성은 매우 높게 나타났다. 그러나 위성 제공 강수량의 활용은 R², RMSE, NSE 등의 지표가 낮게 나타나, 신중하게 검토되어야 할 것으로 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.394-394
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• 2018

최근 기후변화로 인하여 강수량 및 집중호우 발생 횟수의 증가에 따라 홍수의 발생 빈도 및 강도가 증가한다. 기후변화에 따른 미래의 강수량 예측은 2013년에 발간된 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change) 5차 평가보고서 (AR5)를 활용하여 분석하고 있다. 기후변화 시나리오에 따라 기온 상승률 및 강수량의 증가량, 극한 강우사상의 발생 빈도 및 발생정도가 다르게 결정되며, 극한 강우사상으로 유발되는 홍수의 피해 정도가 홍수피해 유형별로 다르게 나타난다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 미래의 홍수 피해 정도를 예측하기 위하여 홍수에 영향을 미치는 인자 및 홍수를 감소시키는 인자들을 활용하여 단계적 회귀모형을 이용하여 인명피해, 피해면적, 피해액, 발생빈도 등 홍수피해 유형 별로 현재 및 미래의 홍수피해정도를 예측 및 분석하였다. 홍수에 영향을 미치는 인자로 연평균강수량, 일최대강수량, 1시간최대강수량, 10분최대강수량, 호우일수, 인구밀도, 자산밀도, 도로현황, 시가화율 등을 사용하였고, 홍수 피해를 감소시키는 치수대책으로는 하천개수율, 하수도보급률, 양수량, 유수지용량 등을 사용하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.398-398
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• 2017

확률강수량은 하천, 하수도, 재해관련 시설 계획 등 각종 물 인프라를 계획하기 위한 기초 자료로 활용되고 있다. 최근의 기후변화 양상을 고려할 때, 지역적으로 다양하게 변화되는 강수패턴은 확률강수량 산정에 있어서도 영향을 미칠 것으로 예상된다. 이 연구에서는 현재 물 인프라 계획에 사용되는 확률강수량의 적용실태를 분석하였으며, 기후변화 영향이 점차 증가할 것으로 보이는 미래의 물 관련 인프라를 건설하거나 시설 개선에 사용되는 확률강수량이 미래 예측 강수를 고려하는 경우에 어떻게 변화되는지를 연구하였다. 인천관측소 지점을 대표 분석 지점으로 선정하여 연강수량, 일최대강수량을 제시하였으며, 기존 확률강수량을 검토하였다. 또한, 인천관측소 지점의 1961~2015년의 분단위 자료를 이용하여 임의시간에 따른 1440분 최대강수량을 산정하였으며, RCP 2.6, 4.5, 6.0, 8.5 시나리오에 따른 2016~2100년 기간의 미래 예측 강수자료에 고정시간-임의시간 환산계수를 적용하여 빈도별 확률 강수량을 산정하였다. RCP 기후변화 시나리오에 의한 미래 예측 강수를 적용한 경우와 과거 관측 자료만을 이용한 확률강수량의 차이를 분석한 결과, 편의보정 여부와 관측지점 및 확률빈도에 따라 결과에 상당한 차이가 발생하였다. 향후 물인프라 계획에 있어서는 미래 예측 강수의 패턴과 지역적 특성 등을 여러 측면으로 고려한 계획을 수립하는 것이 지속가능한 물 관리에 필요한 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.129-133
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• 2009

현재 전 세계는 기후변화로 인하여 발생하는 재해로부터 자국민을 보호하고자 다양한 노력을 기울이고 있다. 특히, 기후변화로 인한 극한홍수에 대비하기 위한 다양한 정책이나 대응시스템을 구축하고자 상당한 예산과 인력을 투자하고 있는 실정이다. 국내의 경우도 기후변화로 인하여 극한홍수가 점차 증가할 것이라는 예상과 함께 기후변화로 인한 극한홍수를 예측하고 평가하기 위한 다양한 노력들이 진행 중이다. 이에 본 연구에서는 극한 홍수를 예측하는데 필요한 일 강수량을 발생시키기 위하여 월 단위로 제공되는 Global Climate Model (GCM)으로부터 지상 관측소지점으로 축소된 월 총강수량을 기반으로 일 강수를 모의할 수 있는 강수발생모형을 제시하고자 한다. 또한 강수발생모형으로부터 재현된 일 강수량의 연 최대치 시계열을 대상으로 매개변수적 빈도해석을 진행함으로써 기후변화가 한반도 일 강수량에 미치는 영향을 평가하였다. 기상청산하 서울지점을 대상으로 연구를 진행하였으며, 분석결과 기후변화를 고려할 경우 미래 서울지역의 일 강수량이 다소 증가하는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.263-267
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• 2007

낙동강유역의 강수량과 지하수위의 관계를 분석한 결과 갈수기에 지하수위가 현저히 저하됨을 확인하였다. 낙동강유역의 여러 관측소에서 지하수위와 강우이동평균의 상관관계를 분석한 결과 20일에서 110일 범위의 이동평균값에서 가장 높은 상관관계를 보여주었다. 유역평균 일최대침투량을 알아내기 위하여 강수량자료를 일정값 이상은 고정하여 수정된 강수량자료로 이동평균값을 구하고 이 값들과 지하수위와의 상관관계를 분석해 본 결과 10mm에서 130mm 범위의 일최대침투량으로 가정하였을 때 가장 높은 상관관계를 보여주었다. 이렇게 수정된 강수자료를 이용하여 이동평균을 구하여 지하수위와의 상관관계를 구해본 결과 낙동강유역의 자료에 대해서 한계침투량을 고려했을 때 상관관계가 더 높아짐을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.206-206
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• 2023

지구온난화로 인한 기후변화에 따라 평균강수량과 증발량이 증가하며 강우지역 집중화와 강우강도가 높아질 가능성이 크다. 우리나라의 경우 협소한 국토면적과 높은 인구밀도로 기후변동의 영향이 크기 때문에 한반도에 적합한 유역규모의 수자원 예측과 대응방안을 마련해야 한다. 이를 위한 수자원 관리를 위해서는 유역에서 강수량, 유출량, 증발량 등의 장기적인 자료가 필요하며 경험식, 물리적 강우-유출 모형 등이 사용되었고, 최근들어 연구의 확장성과 비 선형성 등을 고려하기 위해 딥러닝등 인공지능 기술들이 접목되고 있다. 본 연구에서는 ASOS(동해, 태백)와 AWS(삼척, 신기, 도계) 5곳의 관측소에서 2011년~2020년까지의 일 단위 기상관측자료를 수집하고 WAMIS에서 같은 기간의 오십천 하구 일 유출량 자료를 수집 후 5개 관측소를 기준으로Thiessen 면적비를 적용해 기상자료를 구축했으며 Angstrom & Hargreaves 공식으로 잠재증발산량 산정해 3개의 모델에 각각 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온), 일 강수량과 잠재증발산량, 일 강수량 - 잠재증발산량을 학습 후 관측 유출량과 비교결과 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온)로 학습한 모델성능이 가장 높아 최적 모델로 선정했으며 일, 월, 연 관측유출량 시계열과 비교했다. 또한 같은 학습자료를 사용해 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP) 앙상블 모델을 구축하여 수자원 분야에서의 인공지능 활용성을 평가했다.