• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.570-570
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• 2016

홍수해석을 위해서는 DEM, 토지피복도, 토양도 등을 이용해서 대상 유역의 수문지형학적 매개변수를 도출해야 한다. 이때 북한과 같은 비접근 지역이나, 지상 관측에 의한 자료가 부족한 해외 지역에 대한 유출해석을 위해서는 대상 지역에 대한 상세한 자료를 얻기 어려우므로, 위성영상이나 전지구 데이터베이스 등과 같은 글로벌 자료를 이용하는 것이 대안이 될 수 있다. 글로벌 지형공간 자료로는 ASTER GDEM과 같은 DEM, Global Map과 같은 토지피복도, HWSD(Harmonized World Soil Database)와 같은 토양도를 이용할 수 있다. 본 연구에서는 이 중 HWSD의 적용성을 평가하였다. HWSD는 UN FAO(Food and Agriculture Organization of the United Nations)의 토지이용변경 프로그램에 따른 지도와 지역 및 국가 토양데이터베이스를 조합해서 만들어 졌으며, 30 arc-second(약 1km)의 해상도를 가진다. 유출해석은 물리적 분포형 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)을 이용하였으며, 낙동강 수계의 향석 수위관측소 유역을 대상으로 2008년과 2009년에 발생한 2개의 수문사상을 이용하여 연구를 진행하였다. 토양도를 제외한 자료(DEM, 토지피복도 등)는 모두 국내에서 구축된 자료를 이용하였다. 우리나라의 정밀토양도를 이용해서 보정된 모형(매개변수)에 HWSD 자료를 적용한 유출해석 결과, 두 사상에서 모두 유량이 크게 모의되었다. 이는 HWSD에서는 유역 전체가 양토(수리전도도 0.34cm/h)로 정밀토양도(향석 유역 평균 수리전도도 1.07cm/h)에 비해 약 1/3의 수리전도도 값을 가지고, 정밀토양도를 적용한 경우의 평균 토양심은 70cm이지만 HWSD에서는 37cm로 상대적으로 작기 때문에 토양 침투량은 작아지고, 유출량이 크게 계산되는 것으로 판단된다. HWSD를 이용한 모형 보정에서는 토양 수리전도도와 토양심 매개변수를 중심으로 보정하였으며, 그 결과 관측 유량을 잘 재현할 수 있었다. 위성영상을 이용해서 구축되는 토지피복도와는 달리, 토양정보는 원시 자료가 구축된 지역에 따라서 구축방법, 정확도 등에서 크게 차이가 날 수 있다. 그러므로 글로벌 자료를 이용한 유출해석에서는 토양 자료의 적용 및 이와 관련된 매개변수의 주의가 필요할 것으로 판단된다.

• Economic and Environmental Geology
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• v.35 no.3
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• pp.273-284
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• 2002

The Gravity-Geologic Method (GGM) was implemented for bathymetric determinations in the Drake Passage, Antarctica, using global marine Free-air Gravity Anomalies (FAGA) data sets by Sandwell and Smith (1997) and local echo sounding measurements. Of the 6548 bathymetric sounding measurements, two thirds of these points were used as control depths, while the remaining values were used as checkpoints. A density contrast of 9.0 gm/㎤ was selected based on the checkpoints predictions with changes in the density contrast assumed between the seawater and ocean bottom topographic mass. Control depths from the echo soundings were used to determine regional gravity components that were removed from FAGA to estimate the gravity effects of the bathymetry. These gravity effects were converted to bathymetry by inversion. In particular, a selective merging technique was developed to effectively combine the echo sounding depths with the GGM bathymetiy to enhance high frequency components along the shipborne sounding tracklines. For the rugged bathymetry of the research area, the GGM bathymetry shows correlation coefficients (CC) of 0.91, 0.92, and 0.85 with local shipborne sounding by KORDI, GEODAS, and a global ETOPO5 model, respectively. The enhanced GGM by selective merging shows imploved CCs of 0.948 and 0.954 with GEODAS and Smith & Sandwell (1997)'s predictions with RMS differences of 449.8 and 441.3 meters. The global marine FAGA data sets and other bathymetric models ensure that the GGM can be used in conjunction with shipborne bathymetry from echo sounding to extend the coverage into the unmapped regions, which should generate better results than simply gridding the sparse data or relying upon lower resolution global data sets such as ETOPO5.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.984-984
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• 2012

지구온난화와 기후변화의 영향으로 전 지구적으로 이상홍수, 이상가뭄, 한파와 같은 이상기상 현상이 빈번하게 발생하고 있다. 국내에서는 2010년 추석 광화문 침수사태와 2011년 우면산 산사태와 같은 국지성 집중호우로 인한 인적 물적 피해가 속출하고 있다. 전통적으로 시기나 양적인 측면에서 대부분 장마기간에 국한되었던 강우집중현상이 과거와 달리 특정기간에 상관없이 발생하고 단기성, 국지성을 지닌 호우의 발생빈도가 높아지는 등 국내 강우의 특성이 변하고 있다. 이러한 변화에 대응하기 위해서 강우예측과 유출량예측의 정확도를 높이기 위한 시도가 다양하게 이루어지고 있다. 강우예측의 정확성을 높이기 위해 기상청에서는 단기예보를 목적으로 전지구 통합모델과 지역 통합모델을 연계한 동네예보를 수행하고 있으며, 초단기 예보를 위한 목적으로 VSRF, SCAN, VDRAS, MAPLE 등의 예보를 수행하고 있다. 홍수량 예측에서는 일반적으로 사용하고 있는 물리적 기반의 모형에 레이더강우와 같은 격자형 강우자료를 사용하여 정확성을 높이거나, 기존의 집중형 모형을 분포형 모형으로 대체하기 위한 연구 등이 이루어지고 있으며, 모형 구축이 간편하고 예측 정확도가 우수하다는 장점으로 인해 신경회로망이나 퍼지추론기법 등을 사용한 연구도 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 수자원분야에 산재한 불확실성을 적극적으로 인정하고 수학적으로 해석하기 위한 이론인 퍼지이론에 신경망 이론을 도입한 neuro-fuzzy 기법을 사용하여 홍수량을 예측하였다. 모형의 입력자료로는 관측된 강우자료와 유출량자료 및 기상청에서 제공하는 MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation) 강우예측자료를 사용하여 적용성을 평가해보았다. 모형의 적용성을 평가하기 위해 시험유역을 충주댐 상류 유역으로 선정하였으며, 2010년 2011년 홍수기의 충주댐 유입량을 예측하였다. 모형의 입력자료를 변경하여 입력자료의 변화에 따른 결과를 비교하였고, clustering 반경의 변화에 따른 정확도를 비교하였다. 모형의 정확도는 평균제곱근오차와 첨두수위오차를 통해 비교하였으며, 비교결과 전반적으로 lead time이 길어질수록 MAPLE 사용 시 예측 정확도가 우수하였고, clustering 반경은 0.5일 때 가장 우수한 결과를 보였다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.22 no.5
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• pp.388-404
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• 2001

In order to examine the relative accuracy of satellite observations and model reanalyses about lower stratospheric temperature trends, two satellite-observed Microwave Sounding Unit (MSU) channel 4 (Ch 4) brightness temperature data and two GCM (ECMWF and GEOS) reanalyses during 1981${\sim}$1993 have been intercompared with the regression analysis of time series. The satellite data for the period of 1980${\sim}$1999 are MSU4 at nadir direction and SC4 at multiple scans, respectively, derived in this study and Spencer and Christy (1993). The MSU4 temperature over the globe during the above period shows the cooling trend of -0.35 K/decade, and the cooling over the global ocean is 1.2 times as much as that over the land. Lower stratospheric temperatures during the common period (1981${\sim}$1993) globally show the cooling in MSU4 (-0.14 K/decade), SC4 (-0.42 K/decade) and GEOS (-0.15 K/decade) which have strong annual cycles. However, ECMWF shows a little warming and weak annual cycle. The 95% confidence intervals of the lower stratospheric temperature trends are greater than those of midtropospheric (channel 2) trends, indicating less confidence in Ch 4. The lapse rate in the trend between the above two atmospheric layers is largest over the northern hemispheric land. MSU4 has low correlation with ECMWF over the globe, and high value with GEOS near the Korean peninsula. Lower correlations (r < 0.6) between MSU4 and SC4 (or ECMWF) occur over $30^{\circ}$N latitude belt, where subtropical jet stream passes. Temporal correlation among them over the globe is generally high (r > 0.6). Four kinds of lower stratospheric temperature data near the Korean peninsula commonly show cooling trends, of which the SC4 values (-0.82 K/decade) is the largest.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.10
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• pp.63-70
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• 2021

Generating a super-resolution meteological data by using a high-resolution deep neural network can provide precise research and useful real-life services. We propose a new technique of generating improved training data for super-resolution deep neural networks. To generate high-resolution meteorological data with domain specific knowledge, Lambert conformal conic projection and objective analysis were applied based on observation data and ERA5 reanalysis field data of specialized institutions. As a result, temperature and humidity analysis data based on domain specific knowledge showed improved RMSE by up to 42% and 46%, respectively. Next, a super-resolution generative adversarial network (SRGAN) which is one of the aritifial intelligence techniques was used to automate the manual data generation technique using damain specific techniques as described above. Experiments were conducted to generate high-resolution data with 1 km resolution from global model data with 10 km resolution. Finally, the results generated with SRGAN have a higher resoltuion than the global model input data, and showed a similar analysis pattern to the manually generated high-resolution analysis data, but also showed a smooth boundary.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.191-191
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• 2023

기후변화 대응을 위한 탄소 중립의 중요성이 대두되는 요즘, 생태계의 가장 큰 메탄 저장소로서 지구의 탄소 순환에 주요한 영향을 미치는 습지에 대한 이해는 필수적이다. 전지구 지면 모델인 Community Land Model(CLM)에 Functionally Assembled Terrestial Ecosystem Simulator(FATES) 외부 모듈을 함께 구동한 지면 생태계 모델 CLM-FATES는 지면 heterogeneity와 다양한 식생 종류를 고려하여 에너지 플럭스, 토양 수문, 생화학적 과정 등을 모의함으로써 탄소 동태 변화를 포함한 장기적 생태계 동태 변화 모의를 가능하게 한다. 본 연구는 CLM-FATES 모델을 미국 캘리포니아주 Mayberry Wetland (US-Myb)와 Twitchell East End Wetland (US-Tw4)에 적용하였다. 모델의 대기 입력 자료로는 FLUXNET-CH4에서 제공하는 에디 공분산 기반 플럭스 관측 자료를 사용하였다. 기존 CLM-FATES 모델은 토양이 장기간 포화 혹은 침수되어 지표 위 혹은 지표면 가까이 발달한 지하수면을 가지고 있는 습지의 수문학적 특성을 잘 반영하지 못해 정밀한 습지 생태계 동태 변화 모의에 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 CLM-FATES를 통한 보다 정확한 습지 생태계 모의를 위해 모델 내 토양 수문 관련 모듈을 수정하여 모델이 습지의 수문학적 특성을 반영할 수 있도록 하였다. 모델 구동 결과 도출한 잠열, 총일차생산량(Gross Primary Production: GPP)과 순생태계생산량(Net Ecosystem Production, NEP) 플럭스, 메탄 플럭스, 엽면적지수(Leaf Area Index; LAI)와 지표수 높이에 대해 관측값 대비 RMSE 및 R² 값을 계산하여 모의 결과의 적절성을 분석하였다. 이러한 모델 개선 경험을 바탕으로 추후 우리나라 습지 사이트에 모델을 적용하여 습지 탄소 동태 예측에 활용할 계획이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.67-67
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• 2021

하구에서의 흐름은 하천의 담수와 바다에서부터 유입되는 염수, 조석, 파랑 등으로 인해 복잡한 흐름구조와 혼합 양상을 보인다. 특히 만 내에 하천이 있을 경우 만의 해류특성은 하구에서의 혼합과 이송에 지배적인 영향을 미치며, 하천에서부터 방류되는 입자들은 만의 해류특성 따라 만에서의 체류시간과 이송이 결정된다. 잔차류 특성에 의한 순 물질 플럭스의 방향과 조석비대칭에 따른 하구에서의 퇴적 형태들이 결정되며, 이로 인해 하구에서의 퇴적물 퇴적 및 물질의 집적 위치, 하구 인근과 만에서의 환경변화에 영향을 줄 수 있다. 따라서 만 내에서의 혼합과 입자의 이송확산, 하천 담수의 영향역 등과 같은 만과 하천의 흐름 특성을 이해하는 것은 연안 및 하구의 환경 및 관리에 중요하다. 본 연구에서는 영일만과 형산강을 대상으로 계절변화에 따른 영일만 내 흐름과 형산강 하구에서의 퇴적양상에 대해 수치모의를 통해 수행하였다. 수치모델로는 천수방정식으로 준 3차원 유동해석을 하는 Delft-3D Flow와 파랑모형인 SWAN 모델을 결합하여 형산강 하구와 영일만의 유동을 해석하였다. 상류개방경계는 형산강하구 9 km, 하류개방경계는 영일만 외해 50 km로 설정하였고, 경계조건은 대상지역의 관측소 자료와 전지구 모형자료를 결합하여 구성하였다. 또한, 라그랑쥬 입자추적모델을 통해 형산강 상류에서 유입한 입자들의 영일만 내 체류 시간과 집적 위치를 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.231-231
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• 2022

하구에서의 흐름은 하천의 담수와 바다에서부터 유입되는 염수, 조석, 파랑 등으로 인해 복잡한 흐름구조와 혼합 양상을 보인다. 특히 만 내에 하천이 있을 경우 만의 해류특성은 하구에서의 혼합과 이송에 지배적인 영향을 미치며, 하천에서부터 방류되는 입자들은 만의 해류특성 따라 만에서의 체류시간과 이송이 결정된다. 잔차류 특성에 의한 순 물질 플럭스의 방향과 조석비대칭에 따른 하구에서의 퇴적 형태들이 결정되며, 이로 인해 하구에서의 퇴적물 퇴적 및 물질의 집적 위치, 하구 인근과 만에서의 환경변화에 영향을 줄 수 있다. 따라서 만 내에서의 혼합과 입자의 이송확산, 하천 담수의 영향역 등과 같은 만과 하천의 흐름 특성을 이해하는 것은 연안 및 하구의 환경 및 관리에 중요하다. 본 연구에서는 영일만과 형산강을 대상으로 계절변화에 따른 영일만 내 흐름과 형산강 하구에서의 퇴적양상에 대해 수치모의를 통해 수행하였다. 수치모델로는 천수방정식으로 준 3차원 유동해석을 하는 Delft-3D Flow와 파랑모형인 SWAN 모델을 결합하여 형산강하구와 영일만의 유동을 해석하였다. 상류개방경계는 형산강하구 9 km, 하류개방경계는 영일만 외해 50 km로 설정하였고, 경계조건은 대상지역의 관측소 자료와 전지구 모형자료를 결합하여 구성하였다. 또한, 라그랑쥬 입자추적모델을 통해 형산강 상류에서 유입한 입자들의 영일만 내 체류시간과 집적 위치를 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.57-57
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• 2022

국내의 댐·하천 설계기준은 다양한 수자원 시설물 설계 시에 활용되고 있으나, 강우사상에 대한 분석은 과거의 강우 사상에 대한 통계분석에 따라 수행되어 기후변화의 영향을 고려하지 않고 있다. 또한, 하천 설계기준에서는 홍수량 산정에 대한 방안을 명시한 바에 따르면, 홍수량 산정 표준지침에서 활용하는 빈도해석을 활용하는 방안 또는 강우-유출모형을 활용한 방안을 제시하고 있으나, 홍수량 산정 표준지침 역시 미래 강수 변화에 대한 구체적인 방안을 반영하지 않고 있는 실정이다. 전 세계적인 기후변화는 국내의 기후변동성을 증가시켜 극한강우사상의 빈도와 강도를 증대시키므로 이를 고려한 미래강우에 대한 분석이 필요한 시점이다. 일반적으로 기후 전망에 활용되는 전지구 모델(Global Climate Model; GCM)은 한반도의 복잡한 지형을 고려하기 어려우므로 지역적인 강제력을 보다 효과적으로 고려하기 위하여 지역기후모델(Regional Climate Model; RCM)을 사용하고 있다. 역학적으로 상세화 된 RCM은 비교적 고해상도의 자료를 제공하고 있으나, 강수량을 전반적으로 과소 추정하는 것으로 알려지고 있다. 본 연구에서는 지속시간 1-24시간 연최대 강우량(annual maximum rainfalls; AMRs)과 역학적 상세화 된 SSP 시나리오 일 자료를 활용하며, Copula 함수 기반의 상세화 모형을 통해 Sub-Daily 정보를 시간적으로 상세화 하였다. 최종적으로 이를 활용하여 미래 IDF 곡선을 유도하였다. 산정된 IDF 곡선 결과를 활용하여 기후변화의 영향을 고려한 설계강수량 변화량을 정량적으로 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.306-306
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• 2019

전지구적 기온상승으로 인해 미래기후의 관한 연구가 중요시 되고 있다. 위와 같은 현상으로 인하여 다양한 기후변화 연구가 진행되고 있다. 미래기후 연구에는 GCM (General Circulation Model) 모의 결과가 이용된다. 격자 자료로 구성된 GCM은 연구 지점으로 지역적 상세화와 연구지역의 관측자료 사이의 편이 보정(bias correction)이 필수적이다. 위와 같은 근거로 편이 보정 방법의 선택은 매우 중요하며 편의 보정의 방법에 따라서 결과가 다르게 도출될 수 있다. 또한 국내외 연구에서는 다양한 상세화 기법과 편이 보정 기법을 분석 및 평가하는 연구가 진행되고 있으며, 편의 기법 중 대표적인 기법인 Quantile mapping과 Random Forest 기법이 있다. Quantile mapping 기법은 GCM의 과거 모의 데이터와의 편이 보정에 있어서 우수하게 나타났으나, GCM 데이터의 미래 예측 기간(2010년~2018년)까지의 데이터에서는 극한 강수를 정량적으로 분석 가능한 Random Forest 기법이 편이 보정 과정에서 성능이 우수할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 우리나라 21개 관측소를 기준으로 총 4개의 GCM(GISS, CSIRO, CCSM4,MIROC5)의 과거 기간 자료(1970년~2005년)를 실제 관측소에서 관측된 강수량을 편의 보정하는 방법에 있어서 편의 보정 기법의 성능을 비교한 결과와 GCM 미래 예측 기간 자료(2010년~2018년)에서의 편의 보정 기법의 성능 결과를 비교하였다. 이를 토대로 편이 보정 기법의 결과를 6개의 평가지수를 이용하여 정량적으로 분석하였으며, 다기준의사결정기법인 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)를 이용하여 편이 보정기법들의 성능에 있어서 우선순위를 선정하였다. 본 연구에서 편이 보정 방법으로 Quantile mapping 방법을 사용했으며, Quantile mapping의 기법으로는 비모수 변환법(non-parametric transformation)과 분포기반 변환법(distribution derived transformation)이 사용되었다. 또한 머신러닝 방법 중 하나인 Random Forest 방법을 동시에 사용하여 결과를 비교하였다. 또한 GCM 자료가 격자식으로 제공하고 있기 때문에 관측소 강수량도 공간적으로 환산하여야 하는데, 본 연구에서는 역거리 가중치법(inverse distance weighting, IDW) 방법을 이용하였다.