• 한국지리정보학회지
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• 제17권1호
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• pp.35-49
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• 2014

서울과 주변을 포함하는 수도권에서 발생하는 열섬현상의 특성들을 정량적으로 이해하기 위하여 GIS 및 AWS 관측 자료들을 이용하여 여름과 겨울 야간 기온분포의 공간 경향 그래프를 작성하였다. 또한 기온 변동성에 영향을 미치는 요인들과 31개 AWS 지점들의 야간 평균기온과의 상관성을 분석을 하였다. 그 결과, 야간 평균기온(2004년~2011년) 최고지점과 최저지점의 차이는 여름 $4.5^{\circ}C$, 겨울 $7.1^{\circ}C$ 임을 확인하였다. AWS 지점들 주변의 국지적 지표특성과 기온과의 상관성 분석 결과, 지점별 야간 평균 기온과 반경 1km 이내의 인공피복의 상관계수가 여름(0.84)과 겨울(0.78) 모두에서 높게 나타나 지표면 피복이 중규모적인 도시 열환경 관리에 있어 다른 요인들보다 더 큰 영향을 주는 요인임을 확인하였다. 한편 수도권 야간기온에 대한 회귀모형을 변수선택법을 이용하여 개발한 결과 1km 규모에서 보다 200m 규모에서 상세한 지표특성 변수가 선택됨을 알 수 있었는데, 규모에 따른 모형의 설명력에는 큰 차이가 없었다. 따라서 200m 정도의 상세한 지표특성 자료를 이용하는 기후분석 모델의 구현이 가능함을 알 수 있었으며, 모델의 설명력은 1km 수준으로 분석하였을 때와 비슷한 수준인 57%(겨울)~72%(여름)이었다.

• 한국지구과학회지
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• 제36권4호
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• pp.330-340
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• 2015

본 연구에서는 CCD 카메라가 장착된 Skyviewer로부터 촬영된 하늘 영상 자료를 이용하여 전운량을 산출하는 알고리즘을 개발하였다. 전운량 산출은 RGB 영상 내의 차폐 영역을 제거하고 GBR 빈도분포에 따른 영상을 분류하며, RBR 경계값을 결정하여 구름 화소를 분류한다. 분류된 구름 화소에서 태양광 영역을 제거한 후 유효성 검사를 통해 전운량을 산출하게 된다. 전운량 산출 알고리즘의 정확성을 검증하기 위하여 관측소와 가장 가까운 강원지방기상청의 목측 전운량 자료와 편이(Bias), 평균제곱근오차(RMSE), 상관계수를 분석하였다. 선정된 사례는 계절별 일 사례로 8시부터 17시까지의 정시 자료를 사용하였다. 분석 결과 Skyviewer로부터 산출된 전운량의 편이는 평균적으로 -0.8할의 차이를 보였으며, 평균제곱근오차는 1.6할로 전운량의 차이가 2할 내에서 나타나고 있었다. 또한, 두 관측소는 떨어진 거리의 차이가 있음(약 4 km)에도 불구하고 상관계수가 모든 사례에서 평균 0.91 이상으로 매우 높았다.

• 한국농림기상학회지
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• 제15권1호
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• pp.40-49
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• 2013

기상청에서 시민들에게 제공하는 봄꽃 개화일 예보서비스는 한 지점에서 장기간 수집된 기후자료와 개화일 관측자료로부터 얻은 회귀식에 의존하므로 매일의 기온변화에 따른 수정작업이 어렵고, 과거에 관측되지 않았던 기후변이에 대한 반응을 반영하지 못하며, 기상관서 이외의 지역에 대한 개화일 예보가 불가능한 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위한 방법으로 일별 기온자료만으로 구동되는 생물계절모형을 현업서비스용으로 전환하는 연구를 수행하였다. 남한지역 29개 기상대로부터 1951-1980 기간의 개나리, 진달래, 벚꽃 관측 표준목의 발아일과 개화일 관측자료 및 기온자료를 수집하여 생물계절모형의 최적모수(기준온도, 저온요구도, 고온요구도)를 추정하고 이를 반영한 개화예측모형을 작성하였다. 생물계절관측의 불확실성을 지역별 오차보정 분포도로 표현하여 생물계절모형과 결합함으로써 봄꽃 3종의 개화일 예측방법을 확립하였다. 이 방법에 의해 1971-2012 기간의 29개 지점 봄꽃 개화일을 예측한 다음 실측 개화자료와 비교한 결과 벚꽃의 경우 RMSE가 2~3일로서 실용성이 있음을 확인하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제81권1호
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• pp.40-52
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• 1992

임업(林業)을 비롯한 산업활동(産業活動)을 효율적(效率的)으로 수행(遂行)하기 위해서는 전문(專門) 기상정보(氣象情報)의 활용(活用)이 필수적(必需的)이다. 본(本) 연구(硏究)는 지형기후(地形氣候) 관계식(關係式)을 이용(利用)한 제주도(濟州道) 전역(全域)의 정밀(精密) 기후(氣候) 추정(推定) 및 표출(表出) 방법(方法)을 개발(開發)하였다. 먼저 도전역(道全域)을 250m 간격(間隔)의 직교격자(直交格子)로 구획(區劃)하고 교차점(交叉點)의 해발고도(海拔高度)를 지형도상(地形圖上)에서 판독(判讀)하여 사방 1km 지역(地域)의 평균(平均) 해발고도(海拔高度) 등(等) 다양(多樣)한 지형인자(地形因子)를 정량화(定量化)하였다. 19개(個)의 기상관측소(氣象觀測所)가 위치(位置)한 단위격자(單位格子)의 지형인자(地形因子) 값과 실제(實際) 월별(月別)로 관측(觀測)된 일최저기온(日最低氣溫)의 월 평균값, 일최고기온(日最高氣溫)의 월 평균값, 그리고 일평균기온(日平均氣溫)의 월 평균값에 대하여 각각(各各) 중회귀분석(重回歸分析)하여 36개(個)의 지형(地形)-기온(氣溫) 관계식(關係式)을 도출(導出)하고 이로부터 미관측(未觀測) 격자(格子)에 대한 추정치(推定値)를 계산하였다. 아울러 이 관계식(關係式)에 의한 월별(月別) 기온별(氣溫別) 격자형(格子型) 기후도(氣候圖)을 작성(作成)하여 도전역(道全域)의 기온분포(氣溫分布)의 예측(豫測) 및 활용(活用)을 손쉽게 하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권12호
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• pp.929-940
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• 2011

본 연구에서는 금강유역 내 대청댐 및 용담댐유역을 대상으로 기상청에서 제공하는 공간해상도 27 km 지역규모의 A1B시나리오 기반의 RCM모형과 SWAT모형을 이용하여 미래 유출량 전망을 분석하였다. 기본적으로 GCM 및 RCM은 시공간적 스케일의 상이성으로 인해 수자원 영향 평가를 위한 자료로서 직접적인 이용은 현실적으로 곤란하다는 점에서 본 연구에서는 RCM 격자자료를 유역단위에서 강우관측소지점 단위로 공간적 다운스케일링을 실시하였으며 RCM 월자료에 대해서 일단위 자료로 시간적 다운스케일링을 수행하여 기후모델로부터발생하는 시공간적 스케일의 문제점을 극복하였다. 또한 유역단위의 상세수문시나리오를 생산하기 위해서 다지점 비정상성 다운스케일링 기법을 활용하여 기존 일강수량 모의기법에서 간과되었던 비정상성을 고려하여 미래 기후변화에 따른 강수사상의 변동성을 다양한 방법으로 검토하였다. 2001~2006년 기간 동안 SWAT모형을 이용하여 용담댐 및 대청댐 지점의 유입량과 SWAT의 최종방류부의 유출량 분석값을 비교한 결과 모의치와 실측치가 각각 90.1%, 84.3% 일치하는 것으로 나타나 적용성이 있음을 확인하였다. 기후변화 분석기간은 2011년부터 2090년까지 80년을 대상기간으로 선정하였으며, 분석결과 2011~2030년 사이 유출량이 6% 증가하는 것으로 전망되었고, 유출량의 계절적 변화는 여름철의 유출량이 감소하고, 가을과 겨울철의 유출량이 증가하는 것으로 나타나 지금과는 강우의 패턴이 변화될 것으로 예상된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권9호
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• pp.563-574
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• 2023

최근 기후변화로 인해 유역의 기상자료에 대한 반응이 달라지고 있어 강우-유출 모의에 대한 연구는 중요해지고 있다. 아울러 최근 기계학습 기법에 대한 높은 관심으로 이를 통한 강우-유출 모의 역시 활발하게 증가하고 있으나 기계학습 모형이 전통적으로 사용되어온 개념적 모형에 비해 활용성이 높은지는 아직 확실치 않다. 본 연구에서는 개념적 모형인 GR6J와 기계학습 모형인 Random Forest 성능을 한국 전역의 38개 계측 유역에 대해 계측 유역 예측기법과 미계측 유역 예측기법을 이용해 평가하였다. 먼저 계측 유역 적용기법 평가를 위해 각 모형을 관측 일 유량자료에 학습시키고 분리된 평가기간에 대한 모의성능을 비교하였다. 이후 미계측 유역 모의성능 평가를 위해 인접성 기반 지역화 방법을 Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV)을 이용해 평가하였다. 그 결과 계측 유역 평가에서는 Random Forest 기법이 GR6J 모형보다 일관되게 높은 성능을 보였다. 학습된 데이터를 출력 값으로 재생산하도록 구조화되어 있는 기계학습 기법이 개념적 이론을 통한 모형보다 높은 재현성을 갖기 때문으로 판단된다. 하지만 Random Forest 모형의 성능은 미계측 유역의 예측기법으로는 재현되지 않았고 GR6J 모형보다 성능이 더 낮은 것이 확인되었다. 본 연구는 기계학습 모형은 계측 유역의 유출예측에는 적용성이 높을 수 있으나 미계측 유역에 대한 적용가능성은 전통적인 개념적 모형보다 낮을 수 있음을 제시한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권4B호
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• pp.413-427
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• 2010

도시화란 급격한 인구의 증가와 산업화를 의미하며, 도시화로 인해서 수문학적 물순환과정은 많은 변화를 일으키게 된다. 본 연구에서는 도시화가 강수사상에 끼치는 영향을 분석하였다. 강수사상은 도시화의 효과 이외에도 여러 기후학적인 인자와 기상학적인 요인에 의한 영향을 많이 받게 된다. 따라서 한반도의 여러 지점에서 관측된 강수 자료를 이용하여 분석에 적용하였다. 분석대상자료는 연강수량, 지속기간 1일최대강수량, 강수일수, 10 mm 이상 강수일수, 80 mm 이상 강수일수, 계절별 강수량 및 계절별 강수일수이다. 분석방법은 군집분석을 통해 강수특성이 비슷한 4개의 군집을 구분하여, 군집별로 도시지역과 비도시지역에서 발생한 강수사상을 비교분석하였다. 또한, 대표지점을 선정하여 도시화 지점과 비도시화 지점을 비교분석하였다. 분석 결과에서 호우 피해를 야기할 수 있는 80 mm 이상 강수일수의 증가가 두드러졌다. 시간강수량 자료를 이용하여 확률강수량을 산정하고, 지속시간별 재현기간별 확률강수량을 초과하는 강우사상을 분석하였다. 도시지역이 비도시지역에 비해서 수공구조물 설계에 이용되는 확률강수량을 초과하는 횟수가 더 많이 증가한 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권4호
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• pp.371-384
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• 2014

본 논문에서는 천리안(Communication, Ocean and Meteorological Satellite; COMS)과 TRMM(Tropical Rainfall Measurement Mission)을 통하여 관측한 위성영상자료를 이용한 극치강우(Extreme Rainfall) 추정 알고리즘을 개발하였으며, 2011년 7월 집중호우를 대상으로 그 적용성을 평가하였다. TRMM/PR(TRMM/Precipitation Radar)과 AWS(Automatic Weather System) 자료를 이용하여 고도에 따른 멱급수 회귀방정식으로 Z-R관계식을 추정한 결과 $Z=303R^{0.72}$를 산출하였으며, 지상관측 자료와 비교한 결과 상관계수가 0.57로 분석되었다. 이 값과 TRMM/VIRS(TRMM/Visible Infrared Scanner)와의 관계를 이용하여 극치강우알고리즘을 개발하였으며, 천리안 위성에 적용하여 10분강 우를 추정한 결과 강우강도가 큰 경우에는 과소 추정하는 경향이, 작은 경우에는 과대 추정하는 경향이 있는 것으로 분석되었으나, 전반적인 패턴은 관측과 유사한 경향이 있는 것으로 분석되었다. 또한 이 알고리즘을 같은 센서를 이용하는 천리안 위성에 적용하여 AWS의 상관관계를 분석한 결과, 10분 강우량의 경우 상관계수는 0.517로 평균제곱근 오차는 3.146으로 분석되었고, 공간 상관행렬 오차의 평균은 -0.530~-0.228의 음의 상관을 보이는 것으로 분석되었다. 위성자료를 이용한 극치강우량 추정의 오차 발생 원인은 여러 가지 외부적인 요인으로 판단되며, 지속적인 알고리즘 개선 및 오차보정을 통한 정확도 개선이 필요한 것으로 사료된다. 본 연구의 결과는 추후 다양한 정지궤도위성의 이용을통 한 다중 원격탐사자료의 활용으로 보다 정확한 미계측 유역 수문자료 확충 및 실시간 홍수 예 경보 시스템 구축에 활용이 가능할 것으로 사료된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제14권2호
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• pp.111-117
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• 2008

본 연구는 최근 11년간 (1996년${\sim}$2006년)의 낙동강 하구둑 방류량 자료를 바탕으로 하구둑 방류량의 경년변동 및 월별특성 즉, 낙동강 하구둑 월별총방류량, 일일평한방류량, 일일최대방류량을 산출하였으며, 하구둑 방류와 하천수 유입에 직접적인 영향을 미치는 기상인자들과의 상관성을 검토하였다. 본 연구를 통해 얻어진 결과는 다음과 같다. (1) 낙동강 하구둑으로부터의 11년간 총 방류량은 $224,576.8{\times}10^6m^3$이며 가장많이 방류된 연도는 2003년으로 $56,292.3{\times}10^6m^3$이다. 월별로는 8월이 23.4%의 $52,634.2{\times}10^6m^3$으로 가장 많고 7월이 23.1%, 9월이 17.0%의 순이었다. (2) 방류량 패턴을 시기별로 살펴보면 $7{\sim}9$월은 유하량이 많은 홍수기(방류란 $100{\times}10^6m^3$/day이상), $4{\sim}6$월 및 10월은 유하량이 보통수준인 평수기(방류량 $30{\times}10^6m^3$/day이상), $12{\sim}3$월은 유하량이 적은 갈수기(방류량 $16{\times}10^6m^3$/dayy미만)로 구분할 수 있다. (3) 방류량과 기상인자와의 상관성 비교에 있어서는 대체로 기온이 높고 증발량이 적으며 일조시간이 적은 시기에 많은 방류가 이루어짐을 알 수 있다 (4) 방류량이 많을 경우 주 풍향은 NNE 및 SW, SSW 였다. 이러한 결과는 풍항에 따른 취송류의 영향으로 북풍이 불 경우 담수의 하구 집적화와 남풍이 불 경우 담수가 외해로 유출될 가능성이 높음을 시사한다.

• 자원환경지질
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• 제54권2호
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• pp.161-176
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• 2021

본 연구는 과거와 미래의 연 단위보다 상세한 일단위 지하수 함양량을 평가하기 위해, 분포형 수문모형중의 하나인 VELAS를 이용하여 물수지에 근거한 수문요소별 변동을 분석하고자 하였다. 가뭄에 매우 취약한 충남 홍성군 서부면 양곡리 일대 소유역을 대상으로, VELAS의 입력자료인 수치표고모델, 식생도, 경사도 등의 공간특성자료를 구축하였고, 기후자료는 기상청의 일별 대기온도, 강수, 평균풍속, 상대습도 등의 자료를 공간적으로 보간하였다. 연구지역의 과거 2001년부터 2018년까지 18년 동안 일단위 물수지 분석결과, 연간 강수량은 799.1~1750.8 mm로 평균 1210.7 mm이고, 지하수 함양량은 28.8~492.9 mm로 평균 196.9 mm로 분석되었다. 연 강수량 대비 지하수 함양률은 최소 3.6%에서 최대 28.2%로 변동폭이 매우 크고, 평균 함양률은 14.9%였다. 미래 기후변화 RCP 8.5시나리오에 의한 2019년부터 2100년까지의 일단위 물수지 분석결과, 연간 강수량은 572.8~1996.5 mm(평균 1078.4 mm)이고, 지하수함양량은 26.7~432.5 mm, 평균 174.6 mm(평균 강수량의 16.2%)로서 과거보다 다소 증가하였다. 미래 연간 지하수 함양률은 최소 2.8%, 최대 45.1%, 평균 18.2%로 분석되었다. 물수지를 구성하는 요소들은 강수량과의 상관성이 잘 나타나며, 일단위보다는 연단위로 갈수록 그러한 상관성이 뚜렷했다. 다만, 증발산량은 강수량보다는 기온 등 다른 기후요소에 더 영향을 받는 것으로 보인다. 본 연구를 통해 산정된 연단위 보다 상세 시간 단위에서의 지하수함양량은 가뭄 또는 홍수 등 시기별로 강수량 변동이 심한 경우 지하수개발과 관리에 활용될 수 있는 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.