• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.42 no.3 s.120
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• pp.355-367
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• 2007

As the global warming has been influenced on various sectors including agriculture, fisheries and health, it is essential to project more accurate future climate for an assessment of climate change impact and adaptation strategy. The purpose of this study is to examine the boundary changes in the subtropical climate region in South Korea using observed 30-year(1971-2000) data and projected 100-year data based on the IPCC SRES A1B emission scenario. We have selected Trewartha's climate classification among various climate classification, defining the subtropical climate region as the region with monthly mean temperature $10^{\circ}C$ or higher during 8-12 months. By observed data, the subtropical climate region was only limited in Jeju-do and the farmost southern coastal area(Busan, Tongyeong, Geoje, Yeosu, Wando, Mokpo) of South Korea. The future projected climate region for the period of 2071-2100 included have shown that subtropical climate region extended to most of stations except for the ares of Taebaeksan and Sobaeksan Mountains.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.57-61
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• 2009

본 연구에서는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 미래 기후변화가 댐 유역의 하천수질에 미치는 영향을 분석하였다. 충주댐 상류유역($6,585.1km^2$)에 대해 민감도 분석을 통해 최적의 유출및 유사관련 매개변수를 선정하였으며, 충주호 유입하천 상류 2개 지점/영월1, 영월2)과 유역 출구점을 대상으로 일별 유출량 및 월별 수질자료를 바탕으로 모형의 보정(1998-2000)및 검증(2001-2003)을 실시하였다. 미래 기후자료는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제공하는 SRES/Special Report on Emission Scenarios) A2, A1B, B1 기후변화시나리오의 MIROC3.2 hires와 ECHAM5-OM 모델의 결과 값을 이용하였다. 먼저 과거 30년 기후자료(1977-2006, baseline)를 바탕으로 각 모델별 20C3M(20th Century Climate Coupled Model)의 모의 결과 값을 이용하여 강수와 온도를 보정한 뒤 Change Factor(CF) Method로 Downscaling 하였으며, 미래 기후변화 시나리오는 2020s, 2050s, 2080s의 세 기간으로 나누어 각각 분석 하였다. 기후변화 시나리오 적용에 따른 SWAT 모의결과로부터 기후변화가 수문학적 거동 및 하천수질에 미치는 영향을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.371-371
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• 2011

본 연구에서는 한강유역 내 관측기간이 충분한 기상청 지상관측소 10개소를 선정하고 CCCma(Canadian Century for Climate modeling and analysis)에서 제공하는 자료에 대한 인공신경망기법 상세화 적용을 실시하였다. 인공신경망의 학습을 위해 CGCM3.1/T63 20C3M시나리오(reference scenario)의 22개 2D변수 중 물리적으로 민감도가 높다고 판단되는 GCM_Prec, huss, ps를 입력변수로 선정하였으며 인공신경망 학습기간은 1991년~1995년, 검증기간은 1996년~2000년, 예측기간은 2011년~2100년으로 A1B, A2 B1 시나리오 등 다양한 기후변화 시나리오를 통해 예측band를 제시하고자 하였다. 하지만 공간상관을 고려하기 위하여 각 관측소에 대하여 인공신경망 학습을 하는 경우 관측소간 spatial correlation 및 spatial cluster구현이 어렵기 때문에 Spatial Rectangular Pulse모형을 이용하고자 하였으나, 강수면적에 대한 scale의 결정이 어렵다는 단점을 확인 하고 본 연구에서는 Random Cascade 모형을 이용하여 ${\beta}$를 통한 강수면적 scale(rainy area fraction)을 결정하고자 하였다. Random Cascade모형의 기법은 격자단위의 downscaling기법으로 강수대의 공간적 형상을 재현하며 스케일에 비종속적인(scale-invariant)프랙탈 특성을 이용하여 매개변수를 최소화 할 수 있는 장점을 가진 기법으로 한강유역 1Km내외 강우장을 만들어 topographic effect를 첨가하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.938-942
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• 2010

현재 기후변화가 심화되면서 기상변동성이 커지고 이에 따라 사막화 현상의 심화, 엘니뇨(El Nino), 라니냐(La Nina), 태풍, 집중호우 등의 이상기후 현상이 전 지구상에 걸쳐 광역적으로 나타나고 있는 실정이다. 이러한 기후변화는 앞서 말한 것과 같이 여러 기후인자들을 변화시켜 수자원의 양적변화 등 지속가능한 수자원 개발 관리에 큰 영향을 미치므로 이에 대한 연구가 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 대표적으로 여러 가지 2CO2 시나리오에 대한 대기 순환 모형의 적용 결과를 이용하여, 이러한 기후변화가 수문순환에 영향을 미치는 기후인자인 기온, 강수량, 습도 및 풍속, 그리고 물의 수량 및 수질 등에 미치는 영향을 분석하고, 이를 기반으로 기후변화와 관련된 환경 및 수자원의 정책 개발에 대한 연구들이 주로 수행되고 있다. 국내 역시 기후 변화와 관련된 연구들이 수행되고는 있으나, 기후변화와 연계된 유량과 수질 예측에 대한 연구가 절실히 요구되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 IPCC의 배출 시나리오(Special Report on Emissions Scenarios, 이하 SRES) 중 인구증가율이 높고 경제발달과 기술변화가 느리고 환경에 무관심한 극한현상을 나타내는 A2 시나리오와 청정 및 자원 효율적인 기술 등 급격히 발전하고 조사대상 유역특성과 유사한 B1 시나리오를 선정하고, 이에 대한 유역의 기온과 강우량을 GCM을 적용하여 모의하였다. 또한 향후의 기후변화가 유출 수질(BOD, TN, TP)에 미치는 영향을 2020년, 2050년, 2080년에 대하여 평가하기 위하여 GIS 기반의 유역 모형인 SWAT을 대상모형으로 선정하였다. 신뢰성 평가를 위해 현재 상태에서의 모의를 검 보정 하여 실제 A2, B1 기후변화 시나리오에 따른 기온 및 강우량 변화 등에 대한 영향을 평가하여 보았다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.804-804
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• 2012

기후변화는 범지구적으로 당면한 과제로서 국제적으로도 이에 대한 저감 완화대책 수립 및 시행에 힘쓰고 있다. 이러한 세계적 관심에 따라 최근 우리나라도 국가 물 안보에 대한 보고서 등의 개정에 관심을 기울이고 있는 실정이다. 그러나 이러한 당면한 문제에 대한 계획을 수립하기 위해서는 무엇보다도 직면하고 있는 사실에 대한 이해가 필요하다. 특히 우리나라의 경우에는 비록 국토가 좁은 나라에 속하지만 호우의 계절적 지역적 편차가 큰 편이기 때문에 무엇보다 지역별 변화에 대한 연구가 필요한 실정이다. 지금까지의 수문학 분야의 기후변화에 대한 영향 연구는 대부분 유역을 중심으로 수행되어 왔다. 이는 자연현상을 모의하기 위해서이나 실제적으로 국가예산 계획수립 및 투입은 주로 지자체단위로 이루어지기 때문에 지자체별 영향에 대한 연구도 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서의 지역적 범위는 지자체단위로 하였다. 이러한 지역별 분석의 범위는 최소 단위의 의사결정자들을 위한 범주가 되면 이상적이겠지만 실제적으로 이는 여러 가지 이유로 어려운 점이 있기 때문에 본 연구에서는 우리나라의 광역지자체를 공간적 범위로 설정하였다. 또한 기후변화 시나리오는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change) 4차 보고서의 탄소배출 시나리오 중 널리 사용되고 있는 3종(A1B, A2, B1) 선정하였으며, GCM은 4종(CNRM: CM3, CSIRO: MK3, CONS: ECHO-G, UKMO: HADCM3)을 적용하였다. 최종적으로 각 광역자 치단체별-시나리오별-GCM 별로 4개의 기간 구간 (2080-2009, 2010-2039, 2040-2069, 2070-2099)으로 나누어 평균 일최대강우량 및 연총강우량의 변화를 분석하였으며, 이러한 분석법은 일본 국토교통성의 경우 이러한 방법에 일최대강우량에 적용하여 미래 기후변화로 인하여 치수안전도 변화 분석에 활용한 바 있다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.10
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• pp.877-889
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• 2009

This study is to assess the future potential impact of climate change on stream water quality for a 6,581.1 km$^2$ dam watershed using SWAT (Soil and Water Assessment Tool) model. The ECHAM5-OM climate data of IPCC (The Intergovernmental Panel on Climate Change) A2, A1B, and B1 emission scenarios were adopted and the future data (2007-2099) were corrected using 30 years (1977-2006, baseline period) weather data and downscaled by Change Factor (CF) method. After model calibration and validation using 6 years (1998-2003) observed daily streamflow and monthly water quality (SS, T-N, and T-P) data, the future (2020s, 2050s and 2080s) hydrological behavior and stream water quality were projected.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.17 no.3
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• pp.1-19
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• 2014

This study aims to assess the slope stability variation of Jeonbuk drainage areas by RCM model outputs based on A1B climate change scenario and infinite slope stability model based on the previous research by Choi et al.(2013). For a large-scale slope stability analysis, we developed a GIS-based database regarding topographic, geologic and forestry parameters and also calculated daily maximum rainfall for the study period(1971~2100). Then, we assess slope stability variation of the 20 sub-catchments of Jeonbuk under the climate change scenario. The results show that the areal-average value of safety factor was estimated at 1.36(moderately stable) in spite of annual rainfall increase in the future. In addition, 7 sub-catchments became worse and 5 sub-catchments became better than the present period(1971~2000) in terms of safety factor in the future.

• Journal of Climate Change Research
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• v.4 no.4
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• pp.397-407
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• 2013

Seasons in Korea have very distinguishable features. Due to continental high pressure, spring in Korea is dry and has low precipitation. Due to climate change derived from the increase of greenhouse gases, climate variability had increased and it became harder to predict. This caused the spring drought harsher than usual. Since 1990s, numbers of chronic drought from winter to spring increased in southern regions of Korea. Such drought in the spring damages the growth and development of the crops sown in the spring and decreases its quantity. For stable agricultural production in the future, it is necessary to assess vulnerability of the relationship between spring drought and agricultural production as well as to establish appropriate measures accordingly. This research used CCGIS program to perform vulnerability assessment on spring drought based on climate change scenario SRES A1B, A1FI, A1T, A2, B1, B2 and RCP 8.5 in 232 regions in Korea. As a result, Every scenario showed that vulnerability of spring drought decreased from 2000s to 2050s. Ratio of decrease was 37% under SRES scenario but, 3% under RCP 8.5 scenario. Also, for 2050 prediction, every scenario predicted the highest vulnerability in Chungcheongnam-do. However, RCP-8.5 predicted higher vulnerability in Gyeonggi-do than SRES scenario. The reason for overall decrease in vulnerability of agriculture for future spring drought is because the increase of precipitation was predicted. The assessment of vulnerability by different regions showed that choosing suitable scenario is very important factor.

• Journal of Climate Change Research
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• v.4 no.2
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• pp.141-158
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• 2013

In this study, the projection of future heating and cooling degree days (HDDs and CDDs) has been conducted over South Korea for the period 1996~2005 with 2046~2055 and 2091~2100, using CCSM3 and MM5 simulations driven by the six IPCC SRES emission scenarios (A2, A1B, A1FI, A1T, B1, and B2). Annual mean surface air temperature increases by $1.2{\sim}3.4^{\circ}C$ at the end of the 21st century comparing to the present-day (1996~2005) in South Korea. HDDs decrease by 8~25% and CDDs increase up to 242~1,448% with corresponding changes in temperature. These increases and decreases also change the duration of HDDs and CDDs. HDDs duration decreases by 1 month, while the expansion of CDDs duration is much longer than 2 months. Thus, projected future HDDs and CDDs changes appear that cooling energy demand in summer season would increase and heating energy demand in winter would decrease in the future. Especially, these remarkable changes would be obvious at high mountain area, Gangwon-do and at south area, Jeju island. In the sense of future energy supply and policy, electrical energy for cooling in summer could be getting much more its importance rather than fossil energy used for heating in winter.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.16 no.3
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• pp.193-210
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• 2013

This study aims to assess the slope stability variation of Jeollabuk-do drainage areas by RCM model outputs based on A1B climate change scenario and infinite slope stability model based on the specific catchment area concept. For this objective, we downscaled RCM data in time and space: from watershed scale to rain gauge scale in space and from monthly data to daily data in time and also developed the GIS-based infinite slope stability model based on the concept of specific catchment area to calculate spatially-distributed wetness index. For model parameterization, topographic, geologic, forestry digital map were used and model parameters were set up in format of grid cells($90m{\times}90m$). Finally, we applied the future daily rainfall data to the infinite slope stability model and then assess slope stability variation under the climate change scenario. This research consists of two papers: the first paper focuses on the methodologies of climate change scenario preparation and infinite slope stability model development.