• 해양환경안전학회지
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• 제21권5호
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• pp.571-576
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• 2015

본 논문은 X-band 레이더 기반 파고추정 방법의 비교연구에 대한 내용으로, 신호 대 잡음비 및 음영비를 이용하였다. 신호대 잡음비의 경우 기존 파고 추정을 위한 방법으로 널리 사용되고 있으며, 음영비의 경우 새로이 제시되는 방법이다. 본 연구에 사용된 레이더 영상의 경우 울산 주전해안에서 계측된 자료이며, 기상청 등표에서 계측된 해양기상정보와 비교하였다. 자료는 약 34일동안 계측된 자료를 비교하였으며, 동해안 태풍 진출 기간 자료를 확보하여 다양한 파고분포에 대한 결과를 검증하였다. 분석 결과 음영비를 이용한 파고추정의 경우, 부이와의 보정이 필요 없는 장점과 실시간 파고 계측의 가능성을 확인하였으며, 일부 풍속, 타 물체 탐지 등 레이더 영상의 외적 요소에 의한 오차 발생의 요인을 파악하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.33-33
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• 2022

팔당댐 유역은 수도권 2600만 인구의 상수원으로, 수도권 전체 물 소비량의 90.2%에 달하는 물을 공급하고 있어 중요성이 상당히 크다. 하지만 기후변화로 한반도에 극한기후의 발생 빈도가 증가하면서 미래 수자원 관리가 더욱 어려워질 전망이다. 이에 본 연구에서는 모형 구축을 통해 기후변화가 팔당댐 유역의 수자원에 미치는 영향을 정량적으로 평가하고자 하였다. 본 연구는 저수량이 높은 다목적댐이자 상류에 위치하는 소양강댐, 충주댐의 유역의 유입량을 수문모형인 VIC model로 모의하였다. 댐의 존재에 따른 하류의 유량 교란을 고려하기 위해 딥러닝 기반의 LSTM 예측 모형을 활용하였고 각 댐의 방류량을 예측하였다. 보정 기간(1986-2019), 검증 기간(2020)에 대한 방류량 예측 모형의 NSE는 0.9407, 0.6449로 높은 예측성능을 보였다. 팔당댐 유입량 예측에도 LSTM이 활용되었고 소양강댐, 충주댐의 방류량과 두 유역을 제외한 잔여유역의 기상변수인 강우량, 온도, 풍속이 입력되었다. 팔당댐 유입량 예측 모형의 NSE는 보정 기간(1986-2019), 검증 기간(2020)에 대해 각 0.9990, 0.7878로 유입량을 정확도 높게 예측하였다. 기후변화의 영향을 평가하기 위해 기상청에서 제공하는 RCP4.5의 상세화된 고해상도(1km) 미래 기상자료를 구축된 모형에 입력하여 미래의 팔당댐 유입량을 모의하였다. 모의 결과, 미래 기간에는 팔당댐 일 유입량의 변동성이 증가하면서 유황이 불안정해지고 극한에 해당하는 빈도 갈수량이 크게 감소하는 것으로 예측되었다. 따라서 극한기후로 인해 물 공급이 제한되는 재난 상황에 대비하여 물 공급에 대한 자립성을 높일 수 있는 새로운 물관리 정책이 필요할 것이다.

• 대한지리학회지
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• 제41권1호
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• pp.106-120
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• 2006

자연재해 및 인위적 재해는 지리학에서 인문지리와 자연지리를 통합할 수 있는 주제로 기대되고 있으나 실제로 지리정보를 이용한 분석방법에 대한 연구와 시스템이 개발된 사례는 많지 않다. 태풍 루사와 매미가 국내 개인 및 국가에 입힌 손실만큼 손보사에게 끼친 손실이 막대하여, 보다 과학적이고 합리적인 자연재해 피해액에 대한 추정과 재보험 가격산정을 위한 시나리오 구성이 요구되었다. 태풍을 사례로 한 본 연구에서는 태풍경로에 따른 풍속예측모델을 적용하기 위하여 전국단위의 필요한 지리정보를 구축하였다. 1: 5,000 수치 지도를 기본지도로 사용하였으며, 기상자료 및 계약물건의 소재지에 대한 주소자료를 점형 자료로 구축하였으며, 과거 관측된 태풍의 주요 기압의 변화 값을 속성으로 하여 경위도 좌표로 선형 자료로 구축하였으며, 토지피복도는 풍속의 정확도를 높이기 위한 자료로 모델의 변수 조정에 사용하였다. 모든 자료를 전국을 1km 간격의 격자형자료로 변형하여 중첩할 수 있고, 태풍 풍속모델과 격자별 피해가능정도를 구할 수 있도록 하였다. 풍속에 대한모델의 정확도는 실제 기상측정지점의 측정값과 비교하여 검증과정을 거쳤으며(전체 평균 $R^2=0.68$), 변이가 큰 기상측정지점 변화를 준 보정과정을 통해 예측시스템의 정확도를 향상시켰다. 풍속에 따른 피해율을 적용한 피해민감도곡선을 주거지역, 공업지역, 기타지역으로 나누어 적용하고 실제 손해배상액과 비교해 본 결과, 과대평가된 부분과 과소평가된 부분을 동시에 관찰할 수 있었다 본 연구와 시스템 구축으로 민간보험사는 재보험 요율에 근거자료를 보유할 수 있을 뿐더러 유사 재해 시 대응할 수 있는 시나리오를 작동함으로 자원의 배분계획을 수립할 수 있고 대외적 신인도를 제고할 수 있을 것으로 예측된다. 향후 하천범람모형 및 태풍과 지진으로 인한 해일 모형, 내수 침수모형을 추가하여 종합적인 재해모형으로 완성할 예정이다.

• 전기학회논문지
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• 제64권1호
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• pp.107-112
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• 2015

This paper introduces an evolutionary nonlinear regression based compensation technique for the short-range prediction of wind speed using AWS(Automatic Weather Station) data. Development of an efficient MOS(Model Output Statistics) is necessary to correct systematic errors of the model, but a linear regression based MOS is hard to manage an irregular nature of weather prediction. In order to solve the problem, a nonlinear and symbolic regression method using GP(Genetic Programming) is suggested for a development of MOS wind forecast guidance. Also FCM(Fuzzy C-Means) clustering is adopted to mitigate bias of wind speed data. The purpose of this study is to evaluate the accuracy of the estimation by a GP based nonlinear MOS for 3 days prediction of wind speed in South Korean regions. This method is then compared to the UM model and has shown superior results. Data for 2007-2009, 2011 is used for training, and 2012 is used for testing.

• Spatial Information Research
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• 제21권4호
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• pp.1-6
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• 2013

본 연구는 2002년부터 2009년까지 국내에서 발생한 돌풍에 대한 시계열 및 공간분포를 분석하였다. 태풍 기간 동안에 발생한 돌풍에 대해서는 제외하였으며, 지형에 의한 풍속 할증 효과는 KBC 2005 기준을 적용하여 보정하였다. 분석 결과, 돌풍 발생 빈도는 해안지역을 따라 높은 빈도가 나타났으며, 대상 기간 중 최대 286회의 발생 빈도를 보였다. 본 연구에서는 뇌우에 의한 돌풍과 종관 기상에 의해 발생한 돌풍의 시계열 분포의 비교를 통해 뇌우에 의한 돌풍의 불확실성이 높음을 확인하였다. 또한 누적운량과 뇌우 돌풍의 공간적 상관분석을 통해 두 인자간 높은 상관관계가 있음을 근거로 하여 돌풍에 대한 공간적 위험도를 평가하는데 활용할 수 있음을 제시하였다.

• 전기학회논문지
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• 제65권5호
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• pp.851-856
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• 2016

Wind speed is heavily fluctuated and quite local than other weather elements. It is difficult to improve the accuracy of prediction only in a numerical prediction model. An MOS (Model Output Statistics) technique is used to correct the systematic errors of the model using a statistical data analysis. The Most of previous MOS has used a linear regression model for weather prediction, but it is hard to manage an irregular nature of prediction of wind speed. In order to solve the problem, a nonlinear regression method using SVR (Support Vector Regression) is introduced for a development of MOS for wind speed prediction. Experiments are performed for KLAPS (Korea Local Analysis and Prediction System) re-analysis data from 2007 to 2013 year for Jeju Island and Busan area in South Korea. The MLR and SVR based linear and nonlinear methods are compared to each other for prediction accuracy of wind speed. Also, the comparison experiments are executed for the variation in the number of UM elements.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제33권5호
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• pp.1-8
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• 2013

Wind resource data of short-term period has to be corrected a long-term period by using MCP method that Is a statistical method to predict the long-term wind resource at target site data with a reference site data. Because the field measurement for wind assessment is limited to a short period by various constraints. In this study, 2 different MCP methods such as Linear regression and Matrix method were chosen to compare the predictive accuracy between the methods. Finally long-term wind speed, wind power density and capacity factor at the target site for 20 years were estimated for the variability of wind and wind energy. As a result, for 20 years annual average wind speed, Yellow sea off shore wind farm was estimated to have 4.29% for coefficient of variation, CV, and -9.57%~9.53% for range of variation, RV. It was predicted that the annual wind speed at Yellow sea offshore wind farm varied within ${\pm}10%$.

• 전기학회논문지
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• 제64권12호
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• pp.1748-1755
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• 2015

A linear regression is widely used for prediction problem, but it is hard to manage an irregular nature of nonlinear system. Although nonlinear regression methods have been adopted, most of them are only fit to low and limited structure problem with small number of independent variables. However, real-world problem, such as weather prediction required complex nonlinear regression with large number of variables. GP(Genetic Programming) based evolutionary nonlinear regression method is an efficient approach to attach the challenging problem. This paper introduces the improvement of an GP based nonlinear regression method using ADF(Automatically Defined Function). It is believed ADFs allow the evolution of modular solutions and, consequently, improve the performance of the GP technique. The suggested ADF based GP nonlinear regression methods are compared with UM, MLR, and previous GP method for 3 days prediction of wind speed using MOS(Model Output Statistics) for partial South Korean regions. The UM and KLAPS data of 2007-2009, 2011-2013 years are used for experimentation.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.82-90
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• 2009

본 연구에서는 화재 시 효과적인 연기배출을 위해 국내 건축법에서 규정하고 있는 배연창이 고층건물의 연돌효과 및 배연성능에 미치는 영향을 분석하기 위해 현장실험과 모델링 해석을 병행하였다. 현장실험은 배연창이 설치된 고층건물을 대상으로 정상조건 및 배연창 개방조건에서 외기온도에 따른 계단실, 부속실 및 복도에서의 압력분포 측정을 통해 연돌효과를 분석하였다. 모델링 해석에서는 연기유동 해석용 네트워크모델인 CONTAMW을 이용하여 모델링결과 및 실험결과의 비교분석을 통한 보정기밀도를 적용하여 이상적인 대상건물을 구현하고 배연창의 배연성능을 평가하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.179-179
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• 2018

최근 기후변화에 대한 관심이 급증하면서 기후변화로 인한 여러 가지 문제점들이 드러나며 가뭄에 대한 관심도 증가하고 있다. 수자원 관리에 있어 가뭄 예측은 반드시 필요한 항목이다. 우리나라는 기후변화로 인해 강수량과 기온이 변화할 것으로 보이며, 이는 증발산량의 변화를 초래한다. 증발산량은 가뭄에 대한 중요한 인자 중 하나이며, 따라서 효율적인 수자원 관리를 위해 잠재증발산량(Potential Evapotranspiration, PET)의 변화를 예측하는 것은 반드시 필요하다고 할 수 있다. 미래의 잠재증발산량을 분석하고 예측하기 위해서는 주로 기후모델을 이용한 미래예측자료가 사용된다. 이에 본 연구에서는 다중 RCMs를 이용하여 미래 잠재증발산량의 변화를 추정하고자 하였다. 독일의 전지구기후모델(Global Climate Model)인 MPI-ESM-LR를 기반으로 다양한 지역기후모델(Regional Climate Model)로부터 생산된 미래 자료를 사용하였다. 사용된 RCM은 MM5, RSM, WRF이며, RCP 8.5 시나리오에 대하여 부산 지점에 해당하는 격자로부터 잠재증발산량 추정을 위한 기온, 풍속, 일사량, 상대습도를 추출하였다. 추출된 각 기상자료에 대해 Penman 방법을 적용하여 미래 잠재증발산량을 산정한 후 Quantile Mapping 기법을 이용하여 편의보정을 수행하였다. 산정된 미래 잠재증발산량을 분석한 결과, 부산지점의 경우 미래 잠재증발산량이 현재대비 다소 증가 할 것으로 나타났다. 따라서 이에 대한 대비가 필요할 것으로 판단된다.