• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권5호
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• pp.1125-1132
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• 2017

가뭄의 심도와 빈도가 강해지는 상황에서 가뭄예측을 위한 연구가 지속적으로 이루어지고 있으나 가뭄현상의 시간적 변동이 비선형적이며 복잡하여 단일 모형만으로 예측하기에는 한계가 있다. 이 연구에서는 기상가뭄지수인 표준강수지수 (SPI)와 세계기후지수, 날씨 관련 변수 등과 같은 다양한 설명변수들 사이의 관계를 설명할 선행 모형과 가법 모형을 먼저 구축한 후 앙상블 기법 중 확률 기울기 하강 (stochastic gradient descent; SGD) 방법을 이용하여 가중치를 설정하는 결합모형을 구축하였다. 우리나라 14개 지역에 대한 1954년 ~ 2013년 자료를 이용하여 모형을 구축하고 2014년 ~ 2015년 자료를 이용하여 모형의 성능을 비교하였다. 그 결과 14개 지역 중 8개 지역에 대하여 개별 모형에 비해 결합모형의 성능이 좋았으며 가뭄 예측이 개선되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권8호
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• pp.795-805
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• 2013

가뭄은 중요한 자연재해의 하나로서 수자원 관리 부분에서 매우 중요한 인자이다. 본 연구에서는 대한민국의 55개 기상청 관측소를 대상으로 SPI 지수에 따른 가뭄기간과 가뭄심도를 정의하고, 코풀라 이론을 이용하여 두 가뭄변수의 결합 확률 분포를 유도하였다. 또한 이를 이용하여 가뭄의 발생양상을 고찰하고 가뭄의 재현기간으로 제시하였으며, 대한민국을 대상으로 가뭄의 공간적 분포를 분석하였다. 연구에서 도출된 가뭄의 재현기간별 SPI 지수로부터 대한민국의 충청도의 공주 및 충주 인근, 강원도의 원주, 인제, 정선, 태백 등의 지역이 상대적으로 가뭄에 취약한 것으로 도출되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제40권4호
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• pp.335-343
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• 2007

가뭄에 대한 대책을 수립하기 위해서는 가뭄의 심도 및 지속기간 등 가뭄특성을 산정하여 가뭄을 정량화하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 표준강수지수(SPI)를 도입하여 가뭄특성을 정량적으로 산정하였다. 가뭄은 일정기간 지속되는 특성을 지니고 있기 때문에 일정 관측기간동안 제한된 가뭄사상을 가지게 된다. 본 연구에서는 조선시대에 기록된 측우기 자료(1770년 ${\sim}$ 1907년)를 이용하여 관측자료를 확장하였고, 이를 이용하여 보다 많은 가뭄특성자료를 획득하여 가뭄빈도해석을 실시하였다. 측우기 자료와 관측자료를 이용하여 산정된 SPI로부터 절단수준법 개념을 이용하여 SPI의 -1이하를 가뭄으로 정의하고, 가뭄 심도 및 가뭄 지속기간을 구하였다. 가뭄의 심도와 지속기간은 가뭄을 특성화하는데 있어서 중요한 인자로서 최근 이 두 특성을 함께 고려하는 빈도해석법들이 제안되고 있다. 기존의 단일변수 빈도해석을 가뭄에 적용하였을 경우, 가뭄의 심도와 지속기간을 이용하여 구한 각각의 재현특성이 상이하게 나타나는 경우가 있는데, 이는 하나의 가뭄사상의 재현특성을 표현하는데 적절하지가 않다. 본 연구에서는 이변수 감마분포를 이용하여 가뭄심도와 지속기간의 결합확률밀도함수를 추정하고, 이를 통하여 가뭄의 이변수 재현 기간을 산정하여 분석하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권3호
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• pp.195-207
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• 2024

본 연구는 전남지역 지역을 대상으로 과거에 발생했던 주요 가뭄사상을 선정하여 기상학적 가뭄과 수문학적 가뭄 발생 메커니즘을 분석하였다. 강우량 및 댐저수량을 입력자료로 일단위의 가뭄지수를 산정하였으며 기상학적 가뭄에서 수문학적 가뭄으로의 가뭄전이특성을 분석하였다. 최근에 전남지역에서 발생하여 심각한 피해를 야기한 2022~23년의 가뭄 특성을 평가하였으며, 과거에 발생했던 가뭄과 비교하면, 수문학적 가뭄의 지속기간은 2017~2018년 다음으로 장기간인 334일 지속되었고, 가뭄 심도는 -1.76으로 가장 심각한 것으로 평가되었다. 또한, 기상학적 가뭄지수인 SPI (Standardized Precipitation Index)와 수문학적 가뭄지수인 SRSI(Standardized Reservoir Storage Index)를 연계분석한 결과, 수문학적 가뭄 대응을 위한 SPI(6)의 선행적 활용방안을 제시할 수 있었다. 더우기, SRSI와 SPI(12)의 가뭄감시의 유사성을 통하여 미계측 유역의 수문학적 가뭄감시에 SPI(12)의 적용가능성도 확인하였다. 본 연구결과를 통하여 여름철 우기에 발생하는 장기간의 건조현상은 심각한 수준의 수문학적 가뭄으로의 전이가 될 수 있음을 확인했다. 따라서 선제적 가뭄대응을 위해서는 다양한 가뭄지수 실시간 모니터링 결과를 활용하고, 기상-농업-수문학적 가뭄으로의 전이현상을 이해하여 충분한 대응기간을 확보할 필요가 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제35권4호
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• pp.397-410
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• 2002

본 연구에서는 자연재해의 하나인 가뭄을 정량적인 방법으로 해석하기 위하여 가뭄에 영향을 미칠 수 있는 각 수문인자를 수치화하고, 이를 이용하여 증발산과 누가강수량의 편차를 산정해서 가뭄을 정량화하는 PDSI와 유역 단위의 지수를 산정하는 SWSI 및 다양한 지속기간별 지수를 산정하는 SPI를 이용해서 대상 유역인 낙동강 유역의 가뭄지수를 산정 및 비교하였으며, 가뭄대책에 대한 기본 정보를 제공하고자 하였다. 이를 통해, PDSI의 경우 지속되는 가뭄기간동안의 변화를 살피는데 유리하고, SWSI는 가뭄이 시작되는 몇 개월에 해당하는 가뭄을 판단하거나 단기간 수문인자의 변동을 통한 가뭄을 판단하는데 이용될 수 있으며, SPI는 그 지속기간이 짧은 경우 단기간의 가뭄을, 지속기간이 길어지면 장기간의 가뭄을 나타내는데 유리할 것으로 분석되었다. 또한, SWSI와 PDSI 및 SPI를 이용하여 과거 가뭄을 살펴본 결과 '94${\sim}$'97년간 지속된 가뭄이 과거 가뭄사상 중 가장 극심하며 긴 가뭄기간을 지닌 것으로 판단되었으며, SWSI를 통해 기존에 파악되지 못했던 수문학적 가뭄이 1992년에 발생했었음을 알 수 있었다. 이상의 분석을 통하여 볼 때 SWSI와 PDSI 및 SPI는 가뭄을 정량적으로 나타내는데 아주 유효한 방법이며, 각각의 지수가 가지는 장 단점에 따라 가뭄을 파악할 경우 효과적일 것으로 판단되었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권4호
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• pp.1-18
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• 2022

현재 우리나라 기상청에서는 6개월 누적강수량 기준인 SPI6(standardized precipitation index 6)을 이용하여 기상가뭄을 지역별로 평가하고 있다. 하지만, SPI는 69개 기상관측소의 강수량만을 고려하여 산정되는 지수로 복합적인 이유로 나타나는 가뭄사상은 정확하게 판단하지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구의 목적은 강수량만을 고려한 SPI와 강수량, 식생지수 및 기온을 복합적으로 고려하는 SDCI(Scaled Drought Condition Index)를 경기도 지역을 대상으로 산정 및 비교하고자 하였다. 또한, SPI와 SDCI의 비교를 통해 산정된 결과를 활용하여 지점자료기반 가뭄지수와 위성영상기반 가뭄지수의 장단점을 파악하고자 하였다. SDCI를 산정하기 위해 MODIS(MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상자료, 종관기상관측(ASOS) 자료 및 크리깅 기법을 사용하였다. 강수량의 지속기간은 2014년의 8개 시점에 대해 1개월, 3개월, 6개월을 각각 적용하여 SDCI1, SDCI3, SDCI6을 산정하였다. SDCI 산정 결과, SPI와 달리 약 두달 전부터 가뭄양상을 나타내기 시작하여 경기도 시군별 가뭄에 대해서 잘 드러냈다. 이를 통해, 위성영상자료와 지점자료의 결합이 가뭄지수 변화 양상에 있어서 효율성을 높였으며, 기존의 건조 지역과 더불어 습윤 지역에 대해 가뭄예측 가능성을 증대시켰음을 파악할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.348-348
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• 2021

가뭄 연구의 궁극적 목표는 가뭄 발생의 메커니즘에 대한 이해를 높이고, 예측기술을 향상시켜 선제적 대응이 가능하도록 하는 것이다. 일반적으로 가뭄분석에 활용되는 가뭄지표는 연속형 변수로 간주하여 확률모형을 구축하지만, 가뭄상태와 가뭄피해 자료는 순서형 및 이산형 변수이므로 범주형 자료 분석 기법을 적용하는 것이 더 적절하다. 따라서 본 연구에서는 기상학적 가뭄과 피해발생 사이의 관계를 규명하기 위해 범주형 자료 분석 방법 중 로그선형(log-linear) 모형과 로지스틱(logistic) 회귀모형을 활용하였다. 가뭄피해 예측을 위한 가뭄 피해 정보를 수집하는 것은 매우 어려운 일이다. 가뭄의 영향으로 인해 발생할 수 있는 피해의 종류가 다양하며, 여러 분야의 이해관계자가 받아들이는 가뭄의 피해 양상이 다르기 때문이다. 본 연구에서는 국가가뭄정보포털(drought.go.kr)에서 충청북도의 가뭄피해현황 자료를 수집하였다. 30년(1991~2020년)동안 238개 읍면동 중 34개 행정구역에서 총 272건의 가뭄피해가 발생한 것으로 확인되었다. 표준강수지수(SPI)를 이용하여 분석된 지역별 연평균 가뭄발생횟수는 약 8.44회이며, 가뭄이 가장 많이 발생한 해는 2001년(평균 가뭄발생 18.7회)이었다. 강수의 부족으로 인해 발생하는 기상학적 가뭄이 사회경제적 피해를 야기하는 수문학적 가뭄으로 전이되기까지 몇 주에서 몇 달까지 시간이 소요된다. 이러한 관계를 파악하기 위해 가뭄피해 발생 여부를 예측변수, 가뭄피해 발생 이전의 가뭄상태를 설명변수로 설정하여 기상학적 가뭄 발생에 따른 가뭄피해 발생 확률을 산정하였다. 그 결과 가뭄피해 발생 당시의 가뭄상태보다 그 이전에 연속된 가뭄상태가 있을 경우 가뭄피해 발생 확률이 약 2.5배 상승하는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권4호
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• pp.279-289
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• 2019

가뭄재해는 다른 재해와 다르게 광범위한 공간에 걸쳐서 충분한 강우가 발생하기 전까지 오랜 기간 동안 발생되는 특성이 있다. 위성 영상은 시공간적으로 지속적인 강수량 관측을 제공할 수 있다. 본 연구는 위성 영상 기반의 강수자료를 활용하여 기상학적 가뭄 전망 모형을 개발하였다. PERSIANN_CDR, TRMM 3B42와 GPM IMERG 영상을 활용하여 강수 자료를 구축한 뒤, 표준강수지수(SPI)를 기반으로 기상학적 가뭄을 정의하였다. 과거의 가뭄 정보와 물리적 예측 모형 기반의 가뭄 예측 결과를 결합할 수 있는 베이지안 네트워크 기반 가뭄 예측 기법을 이용하여 확률론적 가뭄 예측 결과를 생산하였으며, 가뭄 예측결과를 가뭄 전망 의사결정 모형에 적용하여 가뭄 전망 결과를 도출하였다. 가뭄 전망 정보는 가뭄 발생, 지속, 종결, 가뭄 없음의 4단계로 구분하였다. 본 연구의 가뭄 전망 결과는 ROC 분석을 통하여 물리적 예측 모형인 다중모형 앙상블(MME)을 활용한 가뭄 전망 결과와 전망 성능을 비교하였다. 그 결과, 2~3개월 가뭄 전망에 대한 가뭄 발생 및 지속의 단계에서는 MME 모형보다 높은 전망성능을 보여주었다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제10권6호
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• pp.89-97
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• 2010

본 연구에서는 현재 및 미래기후에서의 가뭄심도-영향면적-지속기간 곡선의 비교를 통하여 극한 가뭄사상의 시공간적 거동에 대한 기후변화의 영향을 살펴보았다. 미래기후는 CGCM3.1-T63과 CSIRO-MK3.0으로부터 획득되었다. 분석 결과 CGCM3.1-T63의 경우에는 미래가뭄이 현재와 비슷할 것으로 예측되었으나, CSIRO-MK3.0의 경우에는 연강수량 총량의 변화가 거의 없음에도 불구하고 미래가뭄이 현재보다 더 극심해질 것으로 예측되었다. 이에 따라 현재의 수자원 공급 시스템에 대한 기후변화 취약성 평가가 시급함을 제시하고 있다.

• 한국환경과학회지
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• 제25권11호
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• pp.1511-1519
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• 2016

Jeju Island relies on subterranean water for over 98% of its water resources, and it is therefore necessary to continue to perform studies on drought due to climate changes. In this study, the representative standardized precipitation index (SPI) is classified by various criteria, and the spatial characteristics and applicability of drought in Jeju Island are evaluated from the results. As the result of calculating SPI of 4 weather stations (SPI 3, 6, 9, 12), SPI 12 was found to be relatively simple compared to SPI 6. Also, it was verified that the fluctuation of SPI was greater fot short-term data, and that long-term data was relatively more useful for judging extreme drought. Cluster analysis was performed using the K-means technique, with two variables extracted as the result of factor analysis, and the clustering was terminated with seven-time repeated calculations, and eventually two clusters were formed.