• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.393-393
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• 2019

국내의 가뭄피해 사례를 보면 1990년 이후 5~7년 주기로 극심한 가뭄이 발생하고 있는 것을 확인할 수 있다. 특히 2014~2015년에 발생한 가뭄으로 인해 보령댐, 횡성댐, 용담댐에서 역대 최저 저수율을 기록하기도 했다. 기후변화로 인해 가뭄의 발생빈도는 더 짧아지고 강도는 더 증가할 것으로 예상됨에 따라 수자원장기종합계획에서는 기후변화에 따른 극한가뭄 대처 방안 중 하나로 용수공급 예비율의 도입이 필요하다고 언급한 바 있다. 국내 대부분의 다목적댐은 용수공급에 이용되는 이수용량 외에 비상시 활용 가능한 비상용량을 확보하고 있다. 비상용량은 평상시에는 용수공급 목적으로 사용되지 않는 것을 원칙으로 하지만 가뭄과 같은 비상시에는 용수공급에 기여할 수 있는 비상용수로 사용할 수 있다. 하지만 비상용량에 대한 명확한 활용방안이 없어 이를 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 다목적댐의 비상용량을 활용한 용수공급예비율 개념을 도입하고, 낙동강수계 내 다목적댐을 대상으로 적정 예비율을 산정하여 예비율 확보에 따른 용수공급능력의 향상 효과를 분석하여 비상용량의 활용 방안을 제시하고자 한다. 적정 예비율 산정을 위해 낙동강 유역내 6개 다목적댐(안동, 임하, 군위, 김천부항, 합천, 밀양)을 대상으로 저수지 모의운영을 실시하였다. 저수지 모의운영 시 댐 연계운영을 실시하여 수계내 조절점을 기준으로 상류 댐의 수문상황에 따라 방류량을 배분하였다, 또한 기후변화의 영향을 고려한 적정 예비율 산정을 위해 APEC 기후센터에서 생산한 일단위 수문시나리오 자료를 유입량 자료로 이용하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.22-22
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• 2017

일반적으로 기후변화 연구에서는 미래 기후변화 전망에 존재하는 불확실성을 고려하기 위해 다양한 Global Circulation Model (GCM) 시나리오를 고려하는 앙상블기법을 사용한다. 하지만 모든 GCM 시나리오들을 전부 사용하는 것은 많은 계산시간과 노력을 요구하기 때문에 비효율 적이다. 따라서 최소한의 시나리오로 최대한의 기후변화 변동성을 포함할 수 있는 대표 시나리오 선정 및 적용이 필요하다. 본 연구에서는 군집분석 기법 중에 하나인 KKZ 알고리즘을 활용하여 지역 수문 영향분석을 위한 대표 시나리오를 선정하였다. 먼저 27개 ETCCDI 기상변수들로부터 대표 기상변수들을 선정하고 미래 기간에 대한 상대변화를 90%이상 포함시키는 대표 시나리오를 선정하였다. KKZ 알고리즘을 활용할 경우 전체 26개 GCM에 대해 우선순위별로 시나리오를 하나씩 증가시켜 선정하기 때문에, 시나리오를 하나씩 증가시킬 때 마다 미래 기후변동성이 어느 정도 표현되는지 분석하였다. 그리고 선정된 GCM 시나리오들을 금강유역을 대상으로 수문 모형에 입력하여 미래 수문영향 분석을 실시하였다. 이를 통해 대표 시나리오를 통해 전망한 미래 수문변화량이 전체 상대변화량 대비 어느 정도의 변화량을 포함시킬 수 있는지 분석하였다. 그리고 홍수 및 가뭄과 관계된 기상변수 그룹을 각각 선정 한 후 이를 바탕으로 새롭게 대표 시나리오들을 선정하였다. 이를 바탕으로 수문 영향분석을 실시하여 각각의 시나리오들이 홍수 및 가뭄전망 상대변화량을 얼마나 잘 포함시킬 수 있는지도 분석하였다. 이와 같이, 본 연구는 적은 수의 대표 시나리오의 선정을 통해 미래 기후변화 변동성을 최대한 포함시킬 수 있음으로서 불필요한 수문모의 시간을 절약할 수 있음을 보여주었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.515-515
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• 2015

토양유실량을 산정하기 위한 모델로 Universsal Soil Loss Equation(USLE)가 전 세계적으로 가장 많이 사용되고 있다. USLE 모형은 농경지에서 면상침식(Sheet erosion)과 세류침식(Rill erosion)을 모의할 수 있는 시험포단위 모형(Field-scale)으로 농경지에서 유실된 토양이 하류 하천으로 얼마나 흘러 들어가 하류 수계의 탁수발생과 이에 따른 수질악화에 얼마나 기여하는지, 즉, 유역단위의 토양유실량을 평가하는데 이용될 수 없다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 Sediment Assessment Tool for Effective Erosion Control (SATEEC) ArcView 시스템이 개발되어 사용되고 있다. SATEEC ArcView 시스템은 USLE모형의 입력자료와 DEM만으로 유역면적에 따른 유달률을 산정하여 유역에서 유실된 토양이 얼마만큼 하류로 유달되는지를 모의할 수 있으며, 유역 경사도에 의한 유달률도 산정할 수 있어 지형적인 특성을 좀 더 다양하게 분석 할 수 있게 개발 되었다. 그러나 ArcView는 출시한지 오래되어 사용자가 많지 않고, 프로그램상의 오류가 많고, 대용량의 데이터 처리가 가능한 64비트 운영체제에서는 설치가 불가능한 단점이 있다. 또한, ArcView의 프로그래밍 언어인 Avenue는 클래스를 정의한다거나 상속을 한다거나 하는 문법을 제공하지 않기 때문에 객체지향 언어로 보기에는 부족하다고 할 수 있다. 또한, 최근의 ArcGIS 기반의 많은 모델들이 서로 연계하여 사용하고 있으나, Avenue는 기타 다른 프로그래밍 언어와 연계하여 사용하기가 쉽지 않은 단점이 있다. 그러나 최근 ArcGIS 버전들의 프로그래밍 언어인 Python은 간결하고 확장성이 좋으며, 다른 언어와의 연계가 쉽다. 또한, ArcGIS 10.x버전부터 제공되는 arcpy 모듈은 사용자와의 접근성이 매우 향상되었다. 따라서 SATEEC ArcView 버전을 ArcGIS 10.1 기반의 Python 으로 재개발하여 기존의 불편한 접근성과 대용량 데이터의 처리가 불가능했던 부분을 개선하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.360-360
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• 2018

기후변화에 따른 강우특성의 변화는 다양한 기상이변과 극한사상의 발현으로 사회적 관심이 높아지고 있는 이슈이다. 일반적인 기후변화 연구는 전지구 기후 모델 (GCM, General Circulation Model) 산출물에 기반하여 생산된 미래 기상정보를 바탕으로 이루어진다. 최근 국내 연구에서 주로 활용되는 자료는 IPCC 5차보고서(AR5)의 과학적 기반자료로 활용되는 CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project, phase 5) GCM 산출물이다. 수자원, 농업, 경제의 다양한 분야에서 기후변화 영향평가가 심층적으로 이루어지고 있는 가운데 미래기간에 대한 GCM 산출물에 대한 신뢰성에 대한 평가 연구는 상대적으로 미흡한 실정이다. 모델의 신뢰성은 산출물의 실제 현상에 대한 재현성을 평가함으로서 가늠할 수 있다. 본 연구에서는 한반도 지역에 대한 전지구 모델의 성능을 평가하기 위해 동아시아 지역의 격자단위 관측자료를 수집하여 과거기간(1970~2005)에 대한 강우특성 공간분포를 분석하고 이에 대한 GCM 산출물의 재현성을 평가하였다. 위도와 경도에 따른 강우특성의 공간적 변동성에 대한 GCM 결과의 상관성과 평균/절대오차를 산정하여 29개 CMIP5 GCM의 순위를 결정하여 제시하였다. 이 분석은 동아시아 해안지역과 한반도 지역을 구분하고 다양한 강우특성에 대한 재현성을 통합적으로 고려하여 이루어졌다. 연구 결과 오차 통계와 대상지역에 따라 GCM 순위가 상이하게 나타났으며 특히 공간분포의 패턴과 절대적 오차를 기준으로 판단한 GCM 순위가 크게 다르게 나타났다. 대체로 Hadley Centre 계열 모델의 동아시아 지역에 대한 강우특성 재현성이 높게 나타났으며 한반도 지역만을 대상으로 평가했을 때 MPI_ESM_MR과 CMCC center 계열 모델의 재현성이 높게 나타났다. 본 연구결과는 향후 한반도 지역의 기후변화 영향평가에 가중있게 고려되어야 할 GCM의 선정과 GCM 성능고려에 따른 기후변화 예측 불확실성 평가에 적용될 수 있으며 다양한 영향평가 연구결과의 신뢰도 제고에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.362-362
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• 2018

본 연구에서는 제주도 서귀포시에 위치한 효돈천 유역(유역면적 $52km^2$)을 대상으로 기후변화로 인한 미래의 수문학적 변화를 전망하였다. 대표적 유역모형인 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)을 기반으로, 제주도 지역의 독특한 유출 특성을 잘 모의할 수 있도록 한계유출모의기법(Chung et al., 2011)과 간헐하천 모의기법(Kim et al., 2013)을 적용하였다. 기후변화 영향을 분석하는데 있어 특정 기후모델 적용에 따른 불확실성을 피하기 위해 IPCC (International Panel on Climate Change)에서 제시하는 대순환모델 (General Circulation Model, GCM) 중 SWAT 모형의 기상입력자료(강수량, 온도, 상대습도, 풍속, 일사량)를 모두 제공하는 9개 GCM을 선정하고, 2개 기후변화 시나리오(RCP 4.5, 8.5)에 따른 미래 전망자료를 SWAT 모형의 입력자료로 활용하였다. 과거기간(1992~2013년)에 대해 SWAT 모의결과로부터 분석한 효돈천 유역의 평균 연 강수량은 2,694 mm, 증발산량은 642 mm, 유출량은 534 mm, 지하수 함양량은 1,521 mm로서, 강수량 대비 유출률은 약 19%로 나타났다. 9개 GCM 자료로부터 미래의 수문변화를 기간별(2010~2039, 2040~2069, 2070~2099)로 구분하여 분석한 결과, 연 강수량, 증발산량, 유출량, 함양량, 유출률 모두 미래 후반기로 갈수록 증가폭이 크게 나타났으며, RCP 8.5에서 상대적으로 더 크게 증가할 것으로 전망되었다. 과거기간 대비 강수량은 최대 24%, 증발산량 18%, 유출량 52%, 함양량 16%까지 증가가 예상되었다. 월별로는 8월과 9월의 강수량 증가로 인해 유출량과 함양량도 같이 8월과 9월에 큰 폭으로 증가할 것으로 전망되었다. 증발산량은 1월에서 8월까지는 증가할 것으로 전망되지만, 9월~12월에는 약간의 감소 또는 큰 변화가 없는 것으로 나타났다. GCM 자료에 따른 결과를 보면 증발산량은 월별 차이가 크지 않으나, 강수량을 비롯하여 유출량과 함양량은 여름철을 중심으로 GCM에 따른 차이가 상대적으로 크게 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.459-459
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• 2017

본 연구에서는 순물소모량 개념의 농업용수 수요량 추정방법을 적용하여 기후변화에 따른 제주도의 미래 수요량 변화를 추정 분석하였다. 지하수를 주 수원으로 하고 관정에 의한 밭작물 위주의 작물재배와, 일정 규모 이상의 강우시에만 유출이 발생하며, 유출량의 대부분이 지하수로 침투되는 물순환 특성 등을 고려할 수 있는 제주도 지역에 적합한 순물소모량 산정방법을 적용하였다. 순물소모량 산정에 필요한 실제증발산량 및 잠재증발산량 등은 유역모형인 SWAT을 이용하여 산정하였다. SWAT 모형의 구동에 필요한 미래 기후자료는 10개의 대표적인 대순환모델(General Circulation Model, GCM) 결과로부터 상세화(Downscaling) 기법을 통해 적용하였으며, RCP 4.5와 RCP 8.5 시나리오를 중심으로 미래 기후변화에 따른 영향을 분석하였다. 미래(2010-2099)의 수문성분별 변화를 살펴본 결과, 연도별 증감과 GCM 모델별 차이는 있으나, 평균적으로 강수량, 잠재증발산량, 실제증발산량, 함양량 등이 점차 증가하는 것으로 나타났으며, RCP 4.5보다는 RCP 8.5 시나리오에서 증가현상이 좀 더 크게 나타났다. 순물소모량 또한 2010년에 비해 2099년을 기준으로 약 100~200mm 정도 증가하는 것으로 나타났으며, RCP 8.5 시나리오에서 증가폭이 크게 나타났다. 그러나 이는 자연적인 기후변화에 따른 단위면적당 순물소모량으로서, 인위적인 요인인 농업형태의 변화(관개면적의 증감, 작물품종의 변화, 인위적 용수절감 등)에 따라 실제 지역별 농업용수 수요량은 다른 경향을 나타낼 수도 있다. 특히 농업용수는 계절별, 지역별 편차가 크게 나타나므로, 자연적 조건에 의한 가용수자원량과 지역별 공급시설에 의한 용수공급량 및 수요예측량의 상호분석을 통해 안정적 물수급을 위한 대응책 마련이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국동물위생학회지
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• 제41권4호
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• pp.257-262
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• 2018

Avian pathogenic E. coli (APEC) causes severe economic losses in the poultry farms, due to systemic infections leading to lethal colisepticemia. It causes a variety of diseases from air sac infection to systemic spread leading to septicemia. Secondary infection contains opportunistic infections due to immunosuppression disease. Collibacillosis causes the great problems in the poultry industry in Korea. Thus, it is necessary to identify and classify the characteristics of E. coli isolate of chicken origin to confirm the diversity of symptoms and whether they are transmitted among the farms. Fragment analysis is identify the difference in the number of Variable-Number Tandem-Repeats (VNTRs) for genotyping. VNTRs have repeating structure (Microsatellite, Short tandem repeats; STR, Simple sequence repeats; SSR) in the chromosome. This region can be used as a genetic marker because of its high mutation rate. And various lengths of the amplified DNA fragment cause the difference in the number of repetition of the DNA specific site. The number of repetition sequences indicates the separated size of fragments, so the each fragments can be distinguished by specific samples. The results of the sample show that there is no difference in six microsatellite loci (yjiD, aidB, molR_1, ftsZ, b1668, yibA). There are differences among the farms in relation of the number of repetitions of other six microsatellite loci (ycgW, yaiN, yiaB, mhpR, b0829, caiF). Four (ycgW, yiaB, b0829, caiF) of these six microsatellite loci show statistically significant differences (P<0.05). It means that the analysis using four microsatellite loci including ycgW, yiaB, b0829, and caiF can confirm among the farms. Five E. coli samples in one farm have same SSR repetition at all markers. But, there are significant differences from other farms at Four (ycgW, yiaB, b0829, caiF) microsatellite loci. These results emphasize again that the four microsatellite loci makes a difference in the amplified DNA fragments, enabling it to be used for E. coli genotyping.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권3호
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• pp.77-88
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• 2019

Drought is the recurrent natural disasters which harshly affect agricultural production and society in various parts in Bangladesh. Information on the spatiotemporal variability of drought events plays a vital role to take necessary action towards drought mitigation and sustainable development. This study aims to analyze the spatial and temporal variation of meteorological drought in Bangladesh during 1981-2015 using Effective Drought Index (EDI). Monthly precipitation data for 36 years (1980-2015) were obtained from 27 meteorological stations. Drought frequency (DF) and areal extent of drought were considered to investigate the spatiotemporal structure of drought. The DF analysis showed that the northern, southwestern and central regions of the country are comparatively vulnerable to meteorological drought. The frequency of drought in all categories has considerably increased during the recent five years from 2011 to 2015. Furthermore, the most significant increasing trend of the drought-affected area was found over the central region especially for pre-monsoon (March-May) season during this period while the decreasing trend of the affected area was found within the eastern region during the study period. To prevent and mitigate the damages of drought disasters in Bangladesh, agricultural and government managers should pay more attention to those regional drought events that occur in pre-monsoon season. The outcome of the present study can be used as explanatory data in building the strategies to drought monitoring and mitigation activities in Bangladesh.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권1호
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• pp.145-159
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• 2019

A good number of drought indices have been introduced and applied in different regions for monitoring drought conditions, but some of those are region-specific and have limitations for use under other climatic conditions because of the inherently complex characteristics of drought phenomenon. Standardized Precipitation Index (SPI) indices are widely used all over the world, including Bangladesh. Although newly developed, studies have demonstrated The Effective Drought Index (EDI) to perform better compared to SPIs in some areas. This research examined the performance of EDI to the SPI for detecting drought events throughout 35 years (1981 to 2015) in Bangladesh. Rainfall data from 27 meteorological stations across Bangladesh were used to calculate the EDI and SPI values. Results suggest that the EDI can detect historical records of actual events better than SPIs. Moreover, EDI is more efficient in assessing both short and long-term droughts than SPIs. Results also indicate that SPI3 and the EDI indices have a better capability of detecting drought events in Bangladesh compared to other SPIs; however, SPI1 produced erroneous estimates. Therefore, EDI is found to be more responsive to drought conditions and can capture the real essence of the drought situation in Bangladesh. Outcomes from this study bear policy implications on mitigation measures to minimize the loss of agricultural production in drought-prone areas. Information on severity level and persistence of drought conditions will be instrumental for resource managers to allocate scarce resources optimally.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권2호
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• pp.63-74
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• 2019

The objective of this study was to evaluate the influence of rainfall observation network on daily dam inflow using artificial neural networks(ANNs). Chungju Dam and Soyangriver Dam were selected for the study watershed. Rainfall and dam inflow data were collected as input data for construction of ANNs models. Five ANNs models, represented by Model 1 (In watershed, point rainfall), Model 2 (All in the Thiessen network, point rainfall), Model 3 (Out of watershed in the Thiessen network, point rainfall), Model 1-T (In watershed, area mean rainfall), Model 2-T (All in the Thiessen network, area mean rainfall), were adopted to evaluate the influence of rainfall observation network. As a result of the study, the models that used all station in the Thiessen network performed better than the models that used station only in the watershed or out of the watershed. The models that used point rainfall data performed better than the models that used area mean rainfall. Model 2 achieved the highest level of performance. The model performance for the ANNs model 2 in Chungju dam resulted in the $R^2$ value of 0.94, NSE of 0.94 $NSE_{ln}$ of 0.88 and PBIAS of -0.04 respectively. The model-2 predictions of Soyangriver Dam with the $R^2$ and NSE values greater than 0.94 were reasonably well agreed with the observations. The results of this study are expected to be used as a reference for rainfall data utilization in forecasting dam inflow using artificial neural networks.