• Journal of Aerospace System Engineering
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• v.13 no.5
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• pp.49-56
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• 2019

The Long-Term Sustainability (LTS) guidelines have attracted the most attention in the recent formation of international norms of behavior regarding outer space activities. The discussion began at the U.N. COPUOS in 2010. In June 2019, the 21 guidelines were finally adopted. The guidelines include international cooperation to promote and support the observation of the situation of orbiting objects, including space debris, for the purpose of preserving the space environment indefinitely, sharing data and forecasts on space weather, and announcing each country's space policy in accordance with international law. Some guidelines have failed to reach a consensus as the mitigation of space debris is often difficult to separate from space weapons tests. As plans for small satellites and Rendezvous and Proximity Operations have been projected for the future, it is expected that each countries' position on preserving the space environment will become more acute.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.135-135
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• 2018

한강의 잠수교는 평상시에는 사람과 차의 통행이 가능하나 예측수위가 5.5m일 경우, 보행자통제, 6.2m일 경우, 차량통제를 실시한다. 잠수교는 국토교통부의 홍수예보 지점은 아니지만 그 특수성으로 인해 정확한 홍수위 예측을 통해 선행시간을 확보할 필요가 있다. 일반적으로 하천 홍수위 예측을 위해서는 강우-유출 모형과 하도추적을 위한 수리모형을 결합한 모델링이 요구되나 잠수교는 하류부 조위로 인한 배수 및 상류부 팔당댐 방류량의 영향을 받아 물리적 수리 수문모형의 구축이 상당히 제약적이다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 오픈 라이브러리인 Tensorflow 기반의 LSTM 심층신경망(Deep Neural Network) 모형을 구축하여 잠수교의 수위예측을 수행한다. LSTM 모형의 학습과 검증을 위해 2011년부터 2017년까지의 10분단위의 잠수교 수위자료, 팔당댐의 방류량과 월곶관측소의 조위자료를 수집한 후, 2011년부터 2016년까지의 자료는 신경망 학습, 2017년 자료를 이용하여 학습된 모형을 검증하였다. 민감도 분석을 통해 LSTM 모형의 최적 매개변수를 추정하고, 이를 기반으로 선행시간(lead time) 1시간, 3시간, 6시간, 9시간, 12시간, 24시간에 대한 잠수교 수위를 예측하였다. LSTM을 이용한 1~6시간 선행시간에 대한 수위예측의 경우, 모형평가 지수 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)가 1시간(0.99), 3시간(0.97), 6시간(0.93)과 같이 정확도가 매우 우수한 것으로 분석되었으며, 9시간, 12시간, 24시간의 경우, 각각 0.85, 0.82, 0.74로 선행시간이 길어질수록 심층신경망의 예측능력이 저하되는 것으로 나타났다. 하천수위 또는 유량과 같은 수문시계열 분석이 목적일 경우, 종속변수에 영향을 미칠 수 있는 가용한 모든 독립변수를 데이터화하여 선행 정보를 장기적으로 기억하고, 이를 예측에 반영하는 LSTM 심층신경망 모형은 수리 수문모형 구축이 제약적인 경우, 홍수예보를 위한 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Atmosphere
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• v.31 no.4
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• pp.461-472
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• 2021

Yeongdong has frequently suffered from severe snowstorms, which generally give rise to societal and economic damages to the region in winter. In order to understand its mechanism, there has been a long-term measurement campaign, based on the rawinsonde measurements for every snowfall event at Gangneung since 2014. The previous observations showed that a typical heavy snowfall is generally accompanied with northerly or northeasterly flow below the snow clouds, generated by cold air outbreak over the relatively warmer East Sea. An intensive and multi-institutional measurement campaign has been launched in 2019 mainly in collaboration with Gangwon Regional Office of Meteorology and National Institute of Meteorological Studies of Korean Meteorological Administration, with a special emphasis on winter snowfall and spring windstorm altogether. The experiment spanned largely from February to April with comprehensive measurements of frequent rawinsonde measurements at a super site (Gangneung) with continuous remote sensings of wind profiler, microwave radiometers and weather radar etc. Additional measurements were added to the campaign, such as aircraft dropsonde measurements and shipboard rawinsonde soundings. One of the fruitful outcomes is, so far, to identify a couple of cold air damming occurrences, featuring lowest temperature below 1 km, which hamper the convergence zone and snow clouds from penetrating inland, and eventually make it harder to forecast snowfall in terms of its location and timing. This kind of comprehensive observation campaign with continuous remote sensings and intensive additional measurement platforms should be conducted to understand various orographic precipitation in the complex terrain like Yeongdong.

• Journal of Wetlands Research
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• v.23 no.2
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• pp.144-153
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• 2021

In recently, the green algae bloom is one of the most severe challenges. The seven days prior prediction is in operation to issues the water quality warning, but it also needs a longer time of prediction to take preemptive measures. The objective of the study is to establish a method to conduct a 3-month prior prediction of Chl-a concentration in the Daechong Lake and tested its applicability as a supplementary of current water quality warning. The historical record of water quality in the Daechong Lake and seasonal forecasting of ECMWF were obtained, and its time-series characteristics were analyzed. The Chl-a forecasting model was established using a correlation between Chl-a concentration and meteorological factor and NARX model, and its efficiency was compared.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.396-396
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• 2021

본 연구의 목적은 HSPF(hydrological simulation program-FORTRAN) 모형을 이용하여 기후변화에 따른 남한의 유출량 변화를 분석하는 데 있다. 상세화 작업을 수행한 13개의 GCM(global climate model)을 이용하여 기후변화 시나리오를 구축하여 미래 유출량을 추정하는 데 사용하였다. 미래 유출량을 생산하기 위해 앞에서 선정한 13개 GCM을 사용하여 수문기상자료를 구축하였다. 모의기간은 S0: reference period (1976-2005), S1: near future period (2011-2040), S2: mid-century period (2041-2070), S3: distance future period (2071-2100) 총 4개로 구분하였다. 공간적으로는 109개 중권역을 대상으로 HSPF 모형을 모의한 다음 최종적으로 남한을 대상으로 분석하였다. HSPF 모형의 매개변수 보검정은 장기간의 일별유량자료가 구축된 총 6개 댐 상류유역을 선정하여 수행하였다. 유출량은 기본적으로 강수량과 증발산량에 굉장히 영향을 받으며, 미래 수문기상자료를 분석한 결과 남한의 강수량과 증발산량이 모두 증가하는 경향을 보인다. 다만 강수량의 상대적인 변화가 증발산량의 변화보다 크기 때문에 전반적으로 미래 유출량을 증가하는 것으로 분석되었다. 특히 미래 강수량은 미래 변동성이 굉장히 큰 특징을 가지고 있으며 이러한 이유로 미래 유출량의 변동성도 큰 것으로 분석되었다. 계절적으로 살펴보면 여름과 가을의 미래 유출량이 증가하고 겨울에는 감소하는 것으로 분석되었다. 가을과 겨울의 변동성이 매우 큰 특징을 보이며 미래 극한 홍수와 가뭄의 출현 빈도가 높아질 것으로 보인다. 본 연구 결과는 남한의 기후변화 적응 대책을 수립하는 데 있어 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.12 no.3
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• pp.22-34
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• 2017

The K-DRUM(K-water hydrologic & hydraulic Distributed RUnoff Model), a distributed rainfall-runoff model of K-water, calculates predicted runoff and water surface level of a dam using precipitation data. In order to obtain long-term hydrometeorological information, K-DRUM requires long-term weather forecast. In this study, we built a system providing long-term hydrometeorological information using predicted rainfall ensemble of GloSea5(Global Seasonal Forecast System version 5), which is the seasonal meteorological forecasting system of KMA introduced in 2014. This system produces K-DRUM input data by automatic pre-processing and bias-correcting GloSea5 data, then derives long-term inflow predictions via K-DRUM. Web-based UI was developed for users to monitor the hydrometeorological information such as rainfall, runoff, and water surface level of dams. Through this UI, users can also test various dam management scenarios by adjusting discharge amount for decision-making.

• Spatial Information Research
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• v.20 no.6
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• pp.13-21
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• 2012

In this study, homogeneous regions for regional frequency analysis were identified using rainfall data from 61 observation points in Korea. The used data were gathered from 1980 to 2010. Self organizing map and K-means clustering based on Davies-Bouldin Index were used to make clusters showing similar rainfall patterns and to decide the optimum number of the homogeneous regions. The results from this analysis showed that the 61 observation points can be optimally grouped into 6 geographical clusters. Finally, the 61 observations points grouped into 6 clusters were mapped regionally using Thiessen polygon method.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.49 no.1
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• pp.41-49
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• 2016

This study proposed a new drought index considering the accumulative pattern of daily rainfall, i.e., Rainfall Accumulation Drought Index (RADI). The RADI can be easily calculated at daily scale by comparing the long-term averaged cumulative rainfall to the observed cumulative rainfall for a specific duration. This study evaluated the availability of the RADI in the field of monitoring short-term and long-term droughts by investigating the spatial and temporal variability and the recurrence cycle of drought in South Korea. To present the short-term and long-term droughts, the various SPIs with different durations should be used in practice. However, the RADI can present and monitor both short-term and long-term droughts as a single index. By investigating the national average of the RADI, specific drought patterns of 20-year cycle were identified in this study. This study also proposed a five-level drought classification considering occurrence probability that would be a suitable alternative as a drought criterion for drought forecast/response.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.56-56
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• 2017

홍수와 달리 가뭄은 장기적인 강수량 부족에 의해 발생하는 자연해로, 불확실성이 큰 장기(계절) 기상예보를 토대로 대비하기는 어려운 것이 현실이다. 가뭄에 대비하기 위해 가뭄의 진행상황을 관찰할 수 있는 다양한 가뭄지수가 활용되고 있다. 가뭄은 기상학적 가뭄, 농업적 가뭄, 수문학적 가뭄, 사회경제학적 가뭄으로 분류되고, 이를 정량적으로 평가하고 가뭄의 진행상황을 파악하기 위해 강수량, 유출량, 저수지의 저수량, 지하수, 토양수분 등 다양한 인자들이 사용된다. 일반적으로 널리 사용되고 있는 가뭄지수는 평균에 대한 부족한 정도를 지수화해서 나타낸다. 하지만 우리가 가용할 수 없는 많은 양의 강수량 및 유출량(또는 저수지 유입량)이 가뭄지수를 산정하는 기간 동안 지속적으로 영향을 주게 된다. 이는 짧은 기간 동안 매우 많은 강수 후 가뭄이 지속 되었을 경우, 이를 정상의 상태로 나타낼 수 있다는 것을 의미한다. 이와 같은 가뭄지수를 통해 가뭄에 대처하기 위한 기준을 수립하기에는 한계가 있음을 나타낸다. 우리나라의 경우 취수량의 대부분을 댐과 하천수에 의존한다. 하천수량이 댐의 방류량에 의한 의존도가 높은 현실에서 우리가 체감하는 가뭄은 댐의 용수확보와 공급에 가장 큰 영향을 받는다고 할 수 있다. 댐은 용량의 제한이 있으며, 계획된 용수공급량과 저수량 부족 시 용수공급을 조절하는 기준이 있다. 따라서 과거 관측된 유입량과 용수공급 계획량, 용수공급 조정 기준을 통해 저수지 운영을 모의하게 되면, 용수공급을 감축하는 시점을 확인 할 수 있다. 이를 활용하여 적절한 유입량의 상한계를 설정할 수 있으며, 이는 가뭄에 대비하는 댐 운영에 활용할 수 있는 가뭄지수로 활용할 수 있다. 이는 댐의 용수 공급과 직접적으로 연관되어 있으므로, 체감할 수 있는 가뭄전달 도구로 활용이 가능하다. 이와 같이 제시된 유입량 가뭄지수를 기존의 대표적인 가뭄지수와 비교하여 활용성을 평가하였다. 우리가 사용할 수 있는 물이 부족한 현상을 '물부족'으로 표현하고, 강수량의 부족을 '가뭄'으로 표현해야 한다는 주장이 있다. 하지만 강수량 부족에 기인한 물부족을 가뭄으로 표현하고 이를 정량적으로 나타내는 것이 가뭄에 대처해야하는 용수 관리자에게 유용할 뿐만 아니라, 일반 국민들에게 체감할 수 있는 가뭄정보를 제공하는데 도움이 될 것이다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.12 no.5
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• pp.891-898
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• 2017

Climate changes consistently cause coastal accidents such as coastal flooding, so the studies on monitoring the marine environments are progressing to prevent and reduce the damage from coastal accidents. In this paper, we propose a new method to estimate the sea level which can be applied to the tidal sensors to monitor the variation of sea level. Existing sea level models are very complicated and need a lot of tidal data, so they are not proper for tidal sensors. On the other hand, the proposed algorithm is very simple but precise since we use the measured data from the sensor to estimate the sea level value in short period such as one or two hours. It is shown by experimental results that the proposed method is simple but predicts the sea level accurately.