• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.36-36
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• 2018

세계 물 시장은 지속적으로 성장하고 있는 추세로 현대경제연구원에서는 연 평균 5.5%씩 성장할 것이라고 예측한 바 있다. 또한 국내 수자원 개발은 거의 포화 상태에 도달하여 수자원 기업들이 해외 수자원 산업진출을 다각적으로 추진하고 있으므로 해외 수자원 사업에 대한 관심이 더욱 커질 전망이다. 해외 수자원 산업에서 국내 기업이 어려움을 겪는 부분 중 하나는 타당성 조사로 개발도상국에서 좋은 품질의 기상 및 수문 관측 자료를 확보하는 것이 어렵기 때문이다. 국내 기업들이 진출한 주요 해외 시장은 아시아와 아프리카이며, 진출 사례가 많은 아시아 지역에는 비교적 기상 및 수문자료 확보가 용이하나, 아프리카 지역은 자료의 확보가 어려운 상황이다. 특히 아프리카 지역은 수자원 현황이 열악하고 개발가능성이 높아 향후 국내 기업의 진출이 활발할 것으로 예측되는 지역으로 수자원 산업 진출을 위한 기상 및 수문자료 확보를 위한 노력이 필요하다. 본 연구에서는 해외 수자원 산업 진출의 기초자료 확보를 위해 아프리카 지역의 기상, 지형, 토양자료를 수집하고 수문자료 생산을 위한 지표수문해석 모델의 적용성을 평가하였다. 지표수문해석 모델로는 국내외에서 전지구 규모 수문해석에 활용성이 높다고 알려진 VIC (Variable Infiltiration Capacity)를 활용하였으며, 물수지 모의를 수행하였다. 기상, 지형, 토양자료는 미국 CPC (Climate Prediction Center), UMD(University of Maryland), FAO (Food and Agriculture Organization)의 전 지구 자료를 활용하였다. 아프리카 주요 유역에 대한 VIC 모델 적용성 평가결과 유출해석의 정확도가 유의미한 것으로 나타났다. 본 연구에서는 아프리카 대륙 규모의 기상, 지형, 토양자료를 확보하고 수문자료 생산 체계를 구축하였으며, 연구결과가 향후 국내 수자원 기업의 해외진출 및 전 지구 규모 수문연구의 기초자료로 활용될 수 있다는 점에서 가치가 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.197-201
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• 2018

인공위성 기반의 원격탐사자료는 홍수, 가뭄 등 자연재해에 대한 모니터링 및 예측에 활용되어 왔으며, 특히 인공위성을 이용한 광역적 강수량 추정 자료는 지형적 제약을 받는 지상관측자료와 비교하여 시공간적으로 연속적이고 균질한 강수량 자료 취득이 가능하다는 장점이 있다. 우리나라의 경우 상대적으로 조밀한 지상관측망이 구축되어 있어 공간적으로 상세한 강수량 정보를 생산할 수 있는 여건을 갖추고 있지만, 북한 지역의 경우 기상, 수문, 통계자료에 관한 자료의 접근 및 품질의 제한성으로 인해 미계측 지역에 대한 강수량의 추정에 한계가 있다. CHIRPS (Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations) 데이터는 1999년부터 미국국제개발처 (U.S. Agency for International Development, USAID), 미국항공우주국 (National Aeronautics and Space Administration, NASA), 미국해양대기청 (National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA)의 지원으로 개발된 전지구 강우데이터 자료이다. CHIRPS는 1981년부터 현재까지 전지구 강우자료를 0.05도 격자 해상도로 제공하고 있으며, 강수량의 추세 분석 및 가뭄 모니터링을 위해 활용되고 있다. 본 연구에서는 CHG (Climate Hazards Group)에서 제공하고 있는 인공위성을 이용한 광역적 강수량 추정 자료인 CHIRPS와 남한 및 북한의 지상관측 강수량 자료와의 비교를 통해 위성으로부터 유도된 격자 강수량자료의 정확도 및 지역적인 강수추정의 불확실성을 평가하고, 수자원 및 재해 분야 이용 가능성을 검토하고자 한다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2008.03a
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• pp.153-157
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• 2008

기상상태에 관계없이 데이터를 획득할 수 있는 Synthetic Aperture Radar (SAR)는 산림 분야에서 C, L, P 밴드의 자료가 많이 연구되어 왔다. 특히 밴드 간에 산림 지역에서 수관을 투과하는 특성이 뚜렷하게 나타나고 있다. X밴드의 경우는 C, L, P 밴드에 비하여 수관 표면에서 backscattering이 일어나게 되므로 수종을 분류하게 되는데 더 큰 장점을 가질 수 있으나 지금까지 산림 분야에서는 X 밴드의 SAR 자료가 활발히 연구되어 오고 있지 않다. 이 연구는 X밴드 SAR자료의 산림 분야의 활용성을 검토해보는 목적으로 1994년 10월 3일에 동시 촬영된 SIR-C/X-SAR 자료의 L, C와 X 밴드의 backscattering coefficients의 차이점을 통해서 수관 밀도나 다른 산림 특성과의 연관성을 살펴보고자 한다. 연구지역은 국립산림과학원에 의하여 관리되고 있는 광릉 지역으로서 그 지역의 산림에 대한 정밀한 자료를 분석에 활용하여 SAR 자료의 밴드별 파장과 산림피복의 특성에 따른 연관성에 대해 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.404-404
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• 2017

이상기후현상으로 인해 극치 수문 사상들이 빈번히 발생함에 따라 상대적으로 높은 재현기간에 해당하는 극치 수문 사상해석에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 우리나라의 경우 이러한 극치 수문 사상을 추정하기 위한 표본의 수가 부족한 실정이다. 지역빈도해석은 지점의 표본 수가 적거나 수문자료의 수집이 불가능한 미계측지점인 경우, 해당 지점과 수문학적으로 동질하다고 여겨지는 주변 지점들의 자료를 확보하여 확률수문량을 추정함으로써 상대적으로 지점빈도해석 보다 roubst한 추정값을 얻을 수 있다는 장점을 가지고 있다. 따라서 최근 확률수문량 산정 기법으로 지역빈도해석 방법에 관한 관심이 높아지고 있다. 지역구분은 지역빈도해석이 지점빈도해석과 구분될 수 있는 큰 특징이고 지역구분 결과 따라 지역의 표본 크기가 결정되기 때문에 수문학적으로 동질한 지역을 나누는 방법은 매우 중요하다고 볼 수 있다. 인공신경망은 인간의 뇌가 학습하는 방식을 모사한 통계적 모델링 기법이다. 즉, 인간의 뇌가 일정한 반복 학습을 통해 어떠한 문제의 해법을 추론하거나 예측, 또는 패턴을 인식하는 일련의 과정을 알고리즘화 하여 목적함수의 해를 찾는 방식이다. 특히, 주어진 자료들로 부터 특징을 추출하고 그 특징을 학습하여 전체 자료의 분류나 군집화를 이루는데 널리 이용되고 있다. 본 연구에서는 낙동강유역을 대상으로 인공신경망을 이용한 군집분석을 수행하고 구분된 지역을 이용하여 지역빈도해석을 수행하였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.49-54
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• 2007

고분해능복사계(AVHRR) 자료로부터 산출한 아시아지역 지면피복 분류자료들 (United States Geological Survey: USGS, International Geosphere Biosphere Programme: IGBP, University of Maryland: UMd)의 분류특성을 분석하였으며 이를 근거로 하여 이 지역에 대한 지면피복의 분류를 시도하였다. 서로 다른 지면피복 분류 자료들의 비교를 위하여 지도 투영법을 일치시켰으며 지면피복 정의가 유사한 유형들만 비교하였다. 세 지면피복 자료에서 분류가 모두 일치하는 비율은 33.57%이고 3 자료 중 두 자료에서 분류가 일치하는 비율은 49.69%로 나타났다. 전체적으로 나대지(사막)， 도시 및 혼합림과 같이 식생의 생물리적 특성이 뚜렷한 유형들에서는 분류의 일치율이 높게 나타났다. 반면에 농지， 낙엽활엽수림， 및 낙엽침엽수렴과 같이 식생의 생물리적 특성이 유사한 유형에서는 일치율이 낮게 나타났다. 분류에 사용된 기본 입력자료수， 지면피복 유형수，분류기법 및 입력 자료의 전처리 수준 등이 지면피복 분류 결과에 차이를 유발한 것으로 판단된다. 지면피복 자료들의 비교결과와 각 유형별 식생지수의 평균 계절변동 특성을 이용하여 이 지역에 대한 지면피복 분류자료를 보완하였다.

• Proceedings of the KSEEG Conference
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• 2000.04b
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• pp.146-150
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• 2000

한국자원연구소는 1998년에 영국지질조사소가 설계, 제작한 FLARE+ 지자기연속관측시스템 한 대를 한국자원연구소 내에 설치하고, 연속적인 관측을 수행하고 있으며, 이 관측소를 IAGA 에 등록하고 국제지자기관측소식별부호 DZN을 받았다. 이 시스템은 5초 간격으로 지자기장의 3 성분을, 1분 간격으로 총자기장을 측정하여, 1분 평균자료를 생산하고 있다. 지자기 관측자료? 활용 분야들 중 하나인 지역적 지자기 변동지수(local K index)를 게산하였다. 이를 위해서는 1999년 3월 2일부터 18일까지 17일 동안 관측자료를 기초자료로 하였고, 대전지역의 최대변동폭을 300 nT로 가정하였다. 그결과, 지자기의 최대 변동 지수 폭을 0~9 까지로 할 때, 사용된 자료로 계산한 지역적 지자기 변동지수는 1~6사이에 분포하였고, 최대빈도의 변동지수 3이었다. 한편, IAGA가 계산한 같은 기간의 전지구적 지자기 변동지수(planetary k index)는 0~6사이에 부포하였으며, 최도빈도의 변동지수는 역시 3이었다. 위 기간 동안의 대전의 지역적 변동지수 수열과 전지구적 지자기 변동지수 (planetary K index) 수열 사이의 상관계수(cross correlation coefficient coefficient)는 0.66563이었다. 이것은 지역적 변동지수가 전지구적 변동지수 같은 방향으로 변화하고 있음을 뜻하며, 지역적 변동지수를 해당 지역의 지자기 변동을 대표하는 값으로 쓸수 있음을 뜻한다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.171-171
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• 2011

급격한 기상이변과 자연현상의 변화에 의해 자연재해가 발생하며, 이러한 변화로 인해 전 세계적으로 환경뿐만 아니라 방재의 중요성 또한 대두되고 있으나, 강우 강도의 예측 분야에서는 여유추정시간의 차이로 인해 방재현상에 대한 구체적인 협력을 하지 못했던 것이 사실이다. 현재 가장 많이 사용하고 있는 레이더 강우자료와 지상 우량계의 강우자료는 여유추정시간이 3시간에서 4시간 사이의 단기 예측만을 가능하게 한다. 본 연구에서는 이의 개선을 위하여 청미천 유역을 대상으로 GIS를 이용하여 CN value를 추출하고, 지역 강우 모형인 Weather Research Forecast(WRF) - Advanced Research WRF(ARW)를 통하여 모의한 강우자료에 대하여 과거 같은 기간의 강우자료와 비교 검증한 후 지역 강우 모형을 통하여 모의한 자료를 HEC-HMS의 Input자료로 활용하여 지역 유출량을 산정한다. 또한 유역의 지표면 유출 모의를 통하여 강우-유출현상과 수리-수문학적 과정을 상호 연결하고, 강우에 의한 유역 지표면에서의 유출을 도출하며, 최적화된 매개변수들의 조합을 개선하여 대상유역의 현상을 보다 유사하게 나타낼 것이다. 이와 함께 WRF-ARW 모형을 통하여 여유추정시간의 증가를 모색하며 그로인한 홍수예측 및 경계체계를 확립하기 위해 연구를 진행한다. 이 지역강우 모형의 대한민국 지형의 적용성 즉, 대한민국 지형에 가장 잘 어울리는 최적화된 매개변수들의 조합을 알아내고 그의 적용현실성을 찾아내려 한다. 더 나아가 강우에 대한 예측을 통해 홍수 경보 체계를 위한 자료로 활용할 수 있는 방안 또한 모색할 것이다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 2009.10a
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• pp.113-118
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• 2009

An uplift or a subsidence of a wide area can be derived from change of gravity value, change of geoid, change of heights at measurement points etc. In the past decade, 1) the absolute gravity value acquired at a point in Daejeon decreased, 2) the geoid height on the Yellow Sea Area derived from satellite altimetry data increased, 3) the height of the southern part of Korean Peninsula increased. By synthesizing these, we can interpret that the wide area including the southern part of Korean Peninsula and the Yellow Sea is uplifting with the velocity of about 2 mm/yr.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.7-7
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• 2016

인도네시아 산불에 의한 연무는 동남아시아 인접한 국가들에 있어서 심각한 환경문제 중 하나이다. 국제적으로 심각한 문제를 야기하는 인도네시아의 산불은 건조기에 강수량이 적게 내리는 극심한 가뭄 조건에서 발생한다. 건조기 강수량을 모니터링 하는 것은 산불 발생 가능성을 예측하기 위해 중요하지만 산불을 사전에 예방하고 영향을 최소화하기에는 부족하다. 따라서 산불에 대한 선제적 사전예방을 위해서는 수개월의 선행예측 기간을 갖는 조기경보 시스템이 절실하다. 따라서 본 연구는 인도네시아 산불에 대한 선제적 대응을 위한 강수량 예측시스템을 개발하고 예측성을 평가하여 동남아시아 지역의 화재 연무 조기경보 시스템의 시제품(Prototype)을 개발하는데 있다. 강수량 예측을 위해서 APEC 기후센터의 계절예측정보의 활용 정도에 따라서 4가지 서로 다른 방법을 통합하여 사용하였다. 예측정보 기반의 방법들로는 대상지역의 강수량 예측을 위해서 대상 지역 상공의 계절예측 강수자료를 보정을 통해 직접적으로 사용하는 SBC (Simple Bias Correction) 방법과 대상 지역 상공의 강수 예측자료를 사용하는 대신에 지역 강수량과 높은 상관 관계를 보이는 다른 지역의 대리변수를 예측인자로 사용하는 MWR (Moving Window Regression) 방법이 있다. 또한 예측자료의 사용 없이 과거자료 기반의 기후지수(Climate Index) 중에서 지체시간을 고려하여 지역 강수량과 높은 상관관계를 갖는 경우 예측에 활용하는 관측자료 기반의 CIR (Climate Index Regression) 방법과 예측기반 MWR과 관측기반의 CIR 방법에서 선정된 예측인자를 동시에 활용하는 ITR (Integrated Time Regression) 방법이 사용되었다. 장기 강수량 예측은 보르네오 섬의 4개 지역에서 3개월 이하의 선행예측기간에 대하여 0.5 이상의 TCC (Temporal Correlation Coefficient)의 값을 보여 양호한 예측성능을 보였다. 예측된 강수량 자료는 위성기반 관측 강수량 및 관측 탄소 배출량 관계에서 결정된 강수량의 임계값과의 비교를 통해 산불발생 가능성으로 환산하였다. 개발된 조기경보 시스템은 산불 발생에 가장 취약한 해당지역의 건조기(8월~10월) 강수량을 4월부터 예측해 산불 연무에 대한 조기경보를 수행한다. 개발된 화재 연무조기경보 시스템은 지속적인 개선을 통해 현장 실효성을 높여 동남아국가 정부의 화재 및 산림관리자들에게 보급함으로써 동남아의 화재 연무로 인한 환경문제 해결에 기여할 수 있으리라 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.156-156
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• 2021

본 연구는 지역빈도해석을 기반으로한 인공신경망 모델과 기존에 널리 사용되는 방법인 홍수지수법의 성능을 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 평가하였다. 컴퓨터 기술이 발달함에 따라 인공지능에 대한 접근성이 좋아지며 수문학을 포함한 다양한 분야에 적용되고 있다. 인공지능을 이용하여 강수량 및 유량 등 다양한 수문자료에 대한 예측이 이루어지고 있으나 빈도해석에 관한 연구는 비교적 적다. 본 연구에서 사용된 인공 지능 모델은 대상 지점의 지형학적 자료와 수문학적 자료를 이용하여 인공신경망을 통해 지점의 확률강우량(QRT-ANN) 및 확률분포형의 매개변수 (PRT-ANN)를 추정한다. 지형학적 자료로는 위도, 경도 그리고 고도가 사용되었으며 수문학적 자료로는 대상 지점의 최근 30년 일일연최대강우량을 사용하였다. 지역빈도해석의 정확도는 지역 내 통계적 특성이 비슷한 지점들이 포함되면 될수록 높아진다. 통계적 특성으로는 불일치 척도, 이질성 척도, 적합성 척도가 있으며 다양한 조건의 통계적 특성에 따른 세 개의 지역빈도해석 방법의 성능을 평가하고자 하였다. 대상 지역 내 n개의 지점이 있다고 가정하였을 때, 홍수지수법의 경우 n-1개의 지점으로 추정한 지역 성장곡선을 이용하여 나머지 1개 지점의 확률강우량을 산정할 수 있으며 인공신경망 모델들 또한 n-1개 지점들의 자료를 이용하여 모델을 구축한 뒤 나머지 지점의 확률강우량 및 확률분포형의 매개변수를 예측할 수 있다. PRT-ANN의 경우 예측된 매개변수를 이용하여 확률강우량을 산정하며 시뮬레이션 시행마다 발생시킨 자료의 지점빈도해석 결과에 대한 나머지 세 방법의 평균 제곱근 상대오차 (Relative root mean square error, RRMSE)를 계산하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 성능 분석을 통하여 관측값의 다양한 통계적 특성에 맞는 지역빈도해석 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.