• 수산해양기술연구
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• 제29권2호
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• pp.94-108
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• 1993

In order to investigate the relation between the environmental properties and catch fluctuation of set net fishing ground located in the coastal waters of Yeosu, oceanographic observation and catches on the grounds were carried out from Jan. to Dec. in 1990 and 1992. The results obtained are summarized as follows; 1) Because of the surveyed area is a costal shallow water, the fishing ground was influenced largely by atmospheric phenomena such as air temperature. precipitation. etc. and so showed large variations in temperature and salinity yearly. The inner water flowed out mainly between Yeosu ad Namhe-do, and then through Kumo-do between Dolsan-do and Kumo-do. On the other hand, off shore water was supplied into the fishing ground from the vicinity of Sori-do and Yokchi-do. thus the fishing ground was occupied usually by various sources of water. 2) The water mass in the fishing ground were divided into the inner water(29.0～30.6$\textperthousand$) and the mixed water(31,7～32.2$\textperthousand$) and off shore water(32.3～32.8$\textperthousand$) accourding to the distribution of salinity from T-S diagram plotted all salinity data observed in 1990 and 1992. In summer the inner and mixing water which was formed by river flowed southerly and spread south-easterly in the vicinity of Kumo-do. The off shore water which supplied from the vicinity of Sori-do and Yokchi-do and inner water formed the thermal front and halo front in summer. 3) The fishes caught by the set net were arranged in the order of catch amounts as follows: Spanish mackerel>Horse mackerel >Hair tail>Common mackerel> Sardine> Anchovy. The Catches of anchovy and sardine were high in April to May and those of hair tail and horse mackerel in July to September, but spanish mackerel were caught during the whole period of fishing. When inner water and mixing water appeared respectively and inner water and mixing water speared together in the set net fishing ground, the set net showed a high catch.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권2호
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• pp.119-124
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• 2007

융설 모형의 중요 매개변수인 적설분포면적은 실제 우리나라에서 적설과 관련한 관측 자료의 부족으로 인해 매개변수 추정이 어렵다. 이러한 문제점 해결을 위해 원격탐사기법을 활용하여 적설분포면적을 추출하였다. 본 연구에서는 1997년부터 2006년까지의 겨울철 NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)의 AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) 위성영상의 8 sets의 총 108개 영상을 이용하여 적설분포면적을 추출하였고, 기상청의 지상기상관측소의 최심적설심 자료를 이용하여 GIS 자료를 구축함으로써 적설심의 공간적 분포를 추출하였다. 이를 국내 5대유역인 한강, 낙동강, 금강, 영산강, 섬진강 유역에 대하여 융설모형의 주요 매개변수인 적설분포면적, 유역 평균, 최대 적설심과 적설분포감소비곡선을 구축하였다. 그 중 적설분포면적감소곡선 (SDC : Snow cover Depletion Curve)는 적설분포면적의 감소형태를 나타내주는 지표로써 융설의 가장 민감한 매개변수이다. 이를 국내 5대강 유역에 대해 구축하여 정량화하였다.

• 한국물환경학회지
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• 제35권3호
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• pp.234-247
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• 2019

In a deep lake and reservoir, thermal stratification is of great importance for characteristics of hydrodynamic mixing of the waterbody, and thereby influencesvertical distribution of dissolved oxygen, substances, nutrients, and the phytoplankton community. The purpose of this study, was to project the effect of a future climate change scenario on water temperature, stratification strength, and thermal stability in the Soyanggang Reservoir in the Han River basin of South Korea, using a suite of mathematical models; SWAT, HEC-ResSim, and CE-QUAL-W2(W2). W2 was calibrated with historical data observed 2005-2015. Using climate data generated by HadGEM2-AO with the RCP 4.5 scenario, SWAT predicted daily reservoir inflow 2016-2070, and HEC-ResSim simulated changes in reservoir discharge and water level, based on inflow and reservoir operation rules. Then, W2 was applied, to predict long-term continuous changes of water temperature, in the reservoir. As a result, the upper layer (5 m below water surface) and lower layer (5 m above bottom) water temperatures, were projected to rise $0.0191^{\circ}C/year$(p<0.05) and $0.008^{\circ}C/year$(p<0.05), respectively, in response to projected atmospheric temperature rise rate of $0.0279^{\circ}C/year$(p<0.05). Additionally, with increase of future temperature, stratification strength of the reservoir is projected to be stronger, and the number of the days when temperature difference of the upper layer and the lower layer becomes greater than $5^{\circ}C$, also increase. Increase of water temperature on the surface of the reservoir, affected seasonal growth rate of the algae community. In particular, the growth rate of cyanobacteria increased in spring, and early summer.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권1B호
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• pp.7-14
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• 2006

영춘 지점의 유출량이 1,000CMS에서 9,000CMS로 나타난 강우사상을 이용하여 레이더 관계식을 산정하였다. 레이더 강우량의 정확성을 높이기 위하여 소유역별 보정계수를 산정하였다. 레이더 관계식, Thiessen, 등우선, 역거리법을 이용하여 유역의 강우량을 비교하였다. 유역의 하천망을 형성 할 수 있는 HEC-GeoHMS 모형을 구축하고, 유출모형인 HEC-HMS 모형의 입력 인자로 이용하였다. 레이더 관계식으로 산정된 강우량을 적용한 유출모의가 가장 좋은 결과를 보였다. 기후 변화로 인한 집중 호우시 레이더관계식을 이용한 유출량 예측시 신속하고 정확한 것으로 판단된다. 레이더 관계식을 이용하여 충주댐 유역의 강우량 산정할 수 있을 것이다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제8권6호
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• pp.37-45
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• 2008

우리나라도 세계적인 기후변화 추세에 따라 장래 수자원의 변동이 예상되고 있다. 이러한 문제에 대응하고 피해를 최소화하기 위해서는 미래의 기후를 예측하는 기상모형으로부터 유용한 정보를 추출하여 활용하는 방안을 마련하여야 한다. 본 연구의 목적은 불확실성 분석을 통한 수자원 운영의 중심이 되는 국내 유역들에 대한 GCM모형의 활용성을 평가하는 것이다. 주된 기법은 Kolmogorov-Smirnov test를 이용하여 관측값과 GCM 모의값의 유의성을 평가하는 것이다. GCM의 시공간적 특성을 고려한 기법이 제안되었으며, 유럽의 ECMWF모형과 국내 기상연구소에서 모의한 서로 다른 해상도를 지니는 Metri-GCM의 표면 강수량과 표면온도 자료 등이 추출되어 적용되었다. 관측값으로는 유역대표 강수량, 온도, 유량 등의 자료가 적용되었다. 분석 결과 GCM의 유역별 적용성을 확인할 수 있었는데, 특히 온도 자료의 경우 대부분의 유역에 모든 모형의 모의 결과가 적용 가능함을 확인하였다.

• 한국환경과학회지
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• 제20권7호
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• pp.819-828
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• 2011

This research was done to clarify the cooling effect of water particles generated from a fountain. This effect is a one way to control the heat island effect of big cities. The result of this research was drawn by setting the jets of water in a certain height, and then studying the diffusion of water particles, which is affected by the size of the particles and the wind speed, and the cooling effect caused by the diffusion. 1) When a diameter of a water drop was 500 ${\mu}m$ and the wind speed was 2.0 to 6.0 m/sec, the water drop diffused 75 to 190m, and the water vapor spread over 175 to 440 m. As a result, there was more than $0.5^{\circ}C$ of cooling effect on the temperature in the atmosphere 130 to 330m around the water fountain. 2) When a diameter of a water drop was 750 ${\mu}m$ and the wind speed was 2.0 to 6.0 m/sec, the water drop diffused 65 to 150 m, and the water vapor spread over 160 to 405 m. Moreover, there was more than $0.5^{\circ}C$ of cooling effect on the temperature in the atmosphere 110 to 275 m around the water fountain. 3) After studying on the relationship between the diameter of water drop and the wind speed, and the diffusion of water particles and the range of the atmosphere that was cooled, a result could be drawn from the research that the smaller the diameter of the water vapor gets and the faster the wind speed becomes, the wider the water particles diffuse and the cooler the atmosphere around the fountain becomes. 4) This research further extrapolates that when the ordinary water(tap water, water from river and stream) is used in a fountain, the cooling effect of the air near the fountain can be approached similarly. If the seawater is used in a fountain, there is to be more to concern not only on cooling effect on the air, but also on other effects on surrounding environment generated by the salt in seawater.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2002년도 학술발표회 논문집(I)
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• pp.43-50
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• 2002

Accurate quantitative forecasting of rainfall for basins with a short response time is essential to predict streamflow and flash floods. Previously, neural networks were used to develop a Quantitative Precipitation Forecasting (QPF) model that highly improved forecasting skill at specific locations in Pennsylvania, using both Numerical Weather Prediction (NWP) output and rainfall and radiosonde data. The objective of this study was to improve an existing artificial neural network model and incorporate the evolving structure and frequency of intense weather systems in the mid-Atlantic region of the United States for improved flood forecasting. Besides using radiosonde and rainfall data, the model also used the satellite-derived characteristics of storm systems such as tropical cyclones, mesoscale convective complex systems and convective cloud clusters as input. The convective classification and tracking system (CCATS) was used to identify and quantify storm properties such as life time, area, eccentricity, and track. As in standard expert prediction systems, the fundamental structure of the neural network model was learned from the hydroclimatology of the relationships between weather system, rainfall production and streamflow response in the study area. The new Quantitative Flood Forecasting (QFF) model was applied to predict streamflow peaks with lead-times of 18 and 24 hours over a five year period in 4 watersheds on the leeward side of the Appalachian mountains in the mid-Atlantic region. Threat scores consistently above .6 and close to 0.8 ∼ 0.9 were obtained fur 18 hour lead-time forecasts, and skill scores of at least 4％ and up to 6％ were attained for the 24 hour lead-time forecasts. This work demonstrates that multisensor data cast into an expert information system such as neural networks, if built upon scientific understanding of regional hydrometeorology, can lead to significant gains in the forecast skill of extreme rainfall and associated floods. In particular, this study validates our hypothesis that accurate and extended flood forecast lead-times can be attained by taking into consideration the synoptic evolution of atmospheric conditions extracted from the analysis of large-area remotely sensed imagery While physically-based numerical weather prediction and river routing models cannot accurately depict complex natural non-linear processes, and thus have difficulty in simulating extreme events such as heavy rainfall and floods, data-driven approaches should be viewed as a strong alternative in operational hydrology. This is especially more pertinent at a time when the diversity of sensors in satellites and ground-based operational weather monitoring systems provide large volumes of data on a real-time basis.

• 생태와환경
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• 제35권2호통권98호
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• pp.79-91
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• 2002

섬진강 상류에 위치한 옥정호의 연직 수온 분포 계절 변화에 대한 시변화 모델 연구를 수행하였다. 미공병단에서 개발한 CE-QUAL-W2모델 구조에 기초하여 호수를 3개의 지류, 50개의 상하류 구획 그리고 49개의 수층으로 구성하였으며 일년동안의 연직 수온 및 유속 분 포를 시뮬레이션하였다. 호수내 5개 지점에서 매월 측정된 연직 수온 분포 자료를 이용하여 보정하고 검증하였다. 또한, 시뮬레이션한 연중 수위 자료 변화를 관측된 자료와 비교하여 호수내 물수지를 확인하였다. 모델 예측값은 실측값과 적절한 일치를 보였으나 7월 관측 자료에서 다소 차이를 보였다. 이것은 우리나라에서 여름 장마동안 급격한 수리 현상 변화를 모델이 표현할 수없는 점과 이 기간동안 사용된 기온자료의 정확성이 부족하였기 때문인 것으로 사료된다. 모델 결과는 옥정호대부분 수역에서 연중 $4^{\circ}C$ 이상을 유지하여 계절에 따른 전도현상이 없는 것을 보여준다. 그러나 상류 얕은 수역 (수심 20미터 이내)에서는 수온이 $4^{\circ}C$ 이하로 떨어지며 겨울에 물이 얼어 흔합이 일어나는 것으로 나타났다. 본 연구로부터 옥정호는 빈혼합 호수라는 결론을 얻었다. 이러한 결론은 위도 $20^{\circ}C$ 부터 $40^{\circ}C$ 사이에 위치한 호수는 일회혼합이라는 일반적 경향과는 크게 다르다. 시뮬레이션한 유속 분포를 검토한 결과 여름 장마기간동안 상류에서 유입되는 물은 수온에 의한 밀도 차이로 인하여 호수 중층으로 유입되는 것이 확인되었다.

• Spatial Information Research
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• 제11권2호
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• pp.101-117
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• 2003

고해상도 위성영상분석은 국지적 규모의 토지피복 변화 및 대기 상태의 모니터링을 위한 효과적인 기술로 인식되어 왔다. 본 연구에서는 고해상도 영상인 IKONOS 영상과 기존에 작성된 토지이용도를 이용하여 국지적 규모의 토지피복도를 새로 작성하였다. 토지피복 분류기법으로는 퍼지분류 기법을 사용하였으며, 소속함수의 결합방법으로 minimum 연산자를 이용하였다. 분리도 분석에서는 모든 밴드에서 분리도가 높지 않은데, 원인은 계절적 영향에 따른 분광반사율의 차이 때문이다. 토지피복도 작성결과 육상에서는 침엽수림과 경지가, 해양에서는 간석지 및 해빈의 변화가 가장 크다. 분류의 전체정확도는 95.0%, kappa 계수는 0.94%로 나타나 높은 분류정확도를 보였다. 분류항목별 정확도에서는 대부분의 분류항목이 90% 이상의 분류정확도를 보였다. 그러나 혼합림과 하천 및 저수지 등은 낮은 분류정확도를 보였다. 이들 원인은 농경지 담수로 인하여 수역으로 분류항목이 변하거나 유사한 분광패턴으로 분류항목이 혼재된 결과이다. 이들 분류항목의 분류정확도를 높이기 위해서는 계절적 요인을 반드시 고려하여야 할 것이다. 결론적으로 IKONOS 영상은 토지이용도 작성 및 수정이 가능하며, 추후 GIS 공간자료와 통합하여 토지피복도를 작성한다면 보다 정확한 의사결정 보조 자료로서 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국지구과학회지
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• 제41권6호
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• pp.557-574
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• 2020

이 연구의 목적은 일기도, 850 hPa 면의 유선, 후방궤적과 기상, 그리고 대기질 모델을 이용하여 비황사기간 동안 청주시 미세먼지 PM2.5의 고농도 원인을 분석하는 것이다. 청주시 PM2.5 고농도 사례일 동안 시계열과 일기도를 분석한 결과, 중국 또는 주변 지역으로부터 PM2.5의 장거리 수송과 관련된 기상 패턴을 나타내었다. 실제로 PM2.5 시계열에서 자체 기여 농도보다 2-3배 이상 증가한 60-80 ㎍ m-3가 장거리 수송과 관련된 배경농도로 관측되었다. PM2.5의 고농도는 대체로 상층 제트류가 한반도를 통과하면서 지상 고기압과 저기압의 발달 위치에 따라 분포하였다. 결과적으로 청주시 PM2.5 고농도 발생 원인은 중국 북경이나 기타 인근 지역에서 산업, 가정 및 에너지 연소 기원으로 발생한 스모그 형태의 대기 오염물질 덩어리가 장거리 수송의 기압배치에 따라 빠른 풍속 대를 타고 이동했기 때문이다. PM2.5를 포함한 대기오염물질이 지상 고기압 확장역이나 절리저기압 또는 지상저기압 배치에 따라 벨트나 띠 형태의 오염 덩어리로 북쪽에서 남쪽으로 청주시 분지 지형을 통과하는 M자형 패턴을 나타내거나, 강줄기 형태의 띠들이 바람의 영향을 받아 U자형으로 변하는 점진적 증가형 패턴으로 나타난다.