• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.224-228
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• 2008

2007년 세계경제포럼(WEF)은 우리가 직면한 최우선 해결과제로 기후변화를 언급하였다. 최저 기온 상승과 가뭄 영향 지역 확대, 폭염일수와 지역적 홍수 위험 증가 등 각종 이상기상이 야기하는 피해 확대에 대한 예상과 우려 때문이다(IPCC, 2007). 세계적으로 고온극한과 호우빈도 증가, 태풍 세기가 강화될 것으로 전망되고 있으며(IPCC, 2007), 국내의 경우 겨울철 한파 감소와 대설 피해 증가, 여름철 집중호우의 강도 심화, 가을철 초대형 태풍 발생으로 인한 피해 가능성이 예측 되고 있다(기상연구소, 2007). 현재, 이러한 현상들을 가시화하고 대처방안을 마련하기 위한 일환으로 기후변화 시나리오(GCM)가 작성되어 연구에 이용되고 있다. 그러나 GCM의 경우, 공간적 해상도가 낮아 지형학적 특성 등을 충분히 반영하지 못하는 단점이 있어 최근에는 공간 해상도가 GCM보다 높은 RCM(Regional Climate Model, 지역기후모델)자료를 적용한 연구도 진행되고 있다. 본 논문에서는 SRES A2 온난화가스시나리오 기반의 기상청 RegCM3 RCM($27km{\times}27km$)로 부터 일(daily)단위 자료를 각각 모의하여 비교하고, BLRPM을 이용하여 일(daily)단위 자료를 시(hourly)단위로 분해(disaggregation)하였다. 그리고 이들을 이용하여 지속기간별 확률강우량을 산정하여 미래 기후변화가 극한 강우에 미치는 영향을 평가하였다.

• Journal of Korean Society on Water Environment
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• v.33 no.3
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• pp.256-272
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• 2017

Extreme rainfall has become more frequent over the Korean peninsula in recent years, causing serious damages. In a changing climate, traditional approaches based on historical records of rainfall and on the stationary assumption can be inadequate and lead to overestimate (or underestimate) the design rainfalls. A main objective of this study is to develop a stochastic disaggregation method of seasonal rainfall to hourly extreme rainfall, and offer a way to derive the nonstationary IDF curves. In this study, we propose a novel approach based on a Four-Parameter Beta (4P-beta) distribution to estimate the nonstationary IDF curves conditioned on the observed (or simulated) seasonal rainfall, which becomes the time-varying upper bound of the 4P beta distribution. Moreover, this study employed a Bayesian framework that provides a better way to take into account the uncertainty in the model parameters. The proposed model showed a comparable design rainfall to that of GEV distribution under the stationary assumption. As a nonstationary rainfall frequency model, the proposed model can effectively translate the seasonal variation into the sub-daily extreme rainfall.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.224-224
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• 2019

국제기상기구의 Global Framework for Climate Services (GFCS)의 관점에서 살펴보면 국내의 기상 기후 정보는 기상청을 중심으로 관측 자료와 중장기 예측 및 기후변화 시나리오 정보 등의 다양한 시간규모로 생산되고 있다. 하지만 사용자가 직접적으로 다양한 기후정보를 상세화하여 활용하기 위해서는 기후정보의 구축 및 전처리를 수행해야하는 어려움이 있다. 따라서 APEC Climate Center (APCC)에서 다학제 융합 기반 기후정보 서비스를 중심으로 사용자 인터페이스 플랫폼 (User Interface Platform: UIP)의 기술적 플랫폼으로 APCC Integrated Modeling Solution (AIMS)를 개발하였다. AIMS는 사용자의 관점으로 상세화를 수행할 수 있고, 다양한 응용 분야에 적용하기 쉽게 데이터를 생성하여 연구에 도움을 주고 있다. 본 연구는 AIMS에서 제공하고 있는 기존의 국가별로 제공하는 제 5차 결합 기후모델 비교사업 (The $5^{th}$ phase of the coupled model intercomparision project, CMIP5)에서 해석한 전구기후모델 (General Circulation Model, GCM)의 통계적 상세화 방법인 Simple Quantile Mapping (SQM)과 Spatial Disaggregation Quantile Delta Mapping (SDQDM)를 포함하여 AIMS에 새롭게 추가 된 통계적 상세화 방법인 Bias Correction and Stochastic Analog (BCSA) 방법을 소개하고자 한다. 또한 60개의 종관기상관측 (Automated Surface Observing System, ASOS)자료를 중심으로 생성한 세 가지 통계적 상세화방법의 과거재현성과 RCP4.5, RCP8.5 시나리오를 활용한 미래 불확실성 평가 결과를 이용하여 연구자들의 맞춤형 자료를 생산하고 평가하는데 도움을 줌으로써 다양한 기후자료의 효과적인 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• Water for future
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• v.20 no.4
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• pp.257-266
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• 1987

The existing stochastic models for the data with hydrologic persistence can be classified into two categories; the short-term and long-term models.For the present study, the Hurst coefficients which are the dominant parameter in the Fast Fractional Gaussian Noise(FFGN)model, one of the long-term models. are estimated with historical annual and monthly streamflows. In order to verify the applicability of these estimators the statistical properties of the generated annual streamflows by FFGN model are compared with those of the historical annual streamflows. Then the generated annual streamflows by FFGN model are disaggregated into the monthly streamflows by disaggregation model at two sites, i.e. Waekman and Jindong, in the Nakdong River Basin. On the other hand, the monthly stream flows at the two sites were also generated by the two-site Matalas model which is one of the short-term models. To evaluate the applicability of the above models and to select the better model the statistical properties of the generated monthly streamflows by two models were compared with those of the historicals, respectively.

• Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.62 no.4
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• pp.33-43
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• 2020

In order to reduce damage from farmland inundation caused by recent climate change, it is necessary to predict the risk of farmland inundation accurately. Inundation modeling should be performed by considering multiple time distributions of possible rainfalls, as digital forecasts of Korea Meteorological Administration is provided on a six-hour basis. As building multiple inputs and creating inundation models take a lot of time, it is necessary to shorten the forecast time by building a data base (DB) of farmland inundation probability. Therefore, the objective of this study is to establish a DB of farmland inundation probability in accordance with forecasted rainfalls. In this study, historical data of the digital forecasts was collected and used for time division. Inundation modeling was performed 100 times for each rainfall event. Time disaggregation of forecasted rainfall was performed by applying the Multiplicative Random Cascade (MRC) model, which uses consistency of fractal characteristics to six-hour rainfall data. To analyze the inundation of farmland, the river level was simulated using the Hydrologic Engineering Center - River Analysis System (HEC-RAS). The level of farmland was calculated by applying a simulation technique based on the water balance equation. The inundation probability was calculated by extracting the number of inundation occurrences out of the total number of simulations, and the results were stored in the DB of farmland inundation probability. The results of this study can be used to quickly predict the risk of farmland inundation, and to prepare measures to reduce damage from inundation.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.21 no.3
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• pp.183-191
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• 2021

Non-intrusive load monitoring is a technology that can be used for predicting and classifying the type of appliances through real-time monitoring of user power consumption, and it has recently got interested as a means of energy-saving. In this paper, we propose a system for classifying appliances from user consumption data by combining GAF(Gramian angular field) technique that can be used for converting one-dimensional data to the two-dimensional matrix with convolutional neural networks. We use REDD(residential energy disaggregation dataset) that is the public appliances power data and confirm the classification accuracy of the GASF(Gramian angular summation field) and GADF(Gramian angular difference field). Simulation results show that both models showed 94% accuracy on appliances with binary-state(on/off) and that GASF showed 93.5% accuracy that is 3% higher than GADF on appliances with multi-state. In later studies, we plan to increase the dataset and optimize the model to improve accuracy and speed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.341-341
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• 2012

최근 기후변화로 인한 이상호우의 발생으로 도시유역에서의 홍수피해가 급증하고 있으며 이로 인해 도시유역에서의 설계홍수량 산정이 매우 중요시 되고 있다. 지금까지는 도시유역에서의 설계홍수량을 산정하기 위해 I-D-F 곡선을 이용하고 있으나 현실적으로 시간단위 이하의 관측강우량 자료의 부족으로 인해 신뢰성 있는 시간단위 이하의 설계강우량 산정에 많은 불확실성을 지니고 있다. 도시유역의 경우에는 자연유역에 비해 강우발생시 일반적으로 도달시간이 한 시간 이하이기 때문에 극한 강우사상 즉, 단시간에 집중적으로 많은 양의 강우가 발생 할 경우 시간단위 이하의 강우강도를 이용한 유출해석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 추계학적 강우발생기법을 통해 시간단위 강우시계열자료를 확충한 후 분해기법을 통해 시간단위이하강우를 생성하였다. 이를 위해 Bartlett-Lewis rectangular pulse 모형과 Cascade 분해 기법을 이용하여 5분단위 강우량자료를 모의발생 하였다. 또한 모의치와 관측치를 재현기간별로 비교, 분석하여 그 차이를 확인하였다.

• Korean Journal of Veterinary Research
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• v.36 no.4
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• pp.887-894
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• 1996

Cyclopiazonic acid(CPA) known as stimulating the release of intracellular calcium, aflatoxin $B_1(AFB_1)$ causing gastrointestinal hemorrhage frequently were used as model toxic mycotoxins in these studies. First of all, the effects of various mycotoxins on the platelet aggregation response were determined. The effects of mycotoxins on the ATP release from platelet by aggregating factors were investigated. The results and conclusions obtained from these studies are : 1) CPA promoted ADP, collagen, thrombin, A.A. and PAF-induced rabbit platelet aggregation. $AFB_1$ inhibited collagen, A.A. and PAF-induced rabbit platelet aggregation only. 2) CPA increased both aggregation and disaggregation time, whereas $AFB_1$ decreased in a dose dependent manner. 3) CPA increased ADP, thrombin, A.A. and PAF-induced ATP release. $AFB_1$ increased A.A.-induced ATP release and decreased PAF-induced release in a dose dependent manner. In conclusion, CPA promoted platelet aggregation by the increase of ATP. Antiaggregating effects of AFB1 may be due to decreases of ATP. These data provide the basis for the future study of roles of ATP release in platelet aggregation.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.35-35
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• 2018

본 연구의 목적은 한강유역을 대상으로 다중 GCMs (General Circulation Models)을 이용하여 장기유출량을 분석하는 데 있다. 기후변화 전망을 분석하기 위해 총 13개의 GCMs을 선정하여 사용하였다. SDQDM (Spatial Disaggregation-Quantile Delta Mapping) 방법을 이용하여 GCMs을 60개 종관기상관측장비 (Automated Synoptic Observing System, ASOS)에 대해 상세화하였다. GCMs은 총 6개의 변수(강수, 최고 기온, 최저기온, 풍속, 상대습도, 일사량)를 제공하였다. 장기유출량 분석은 투수지역과 불투수지역을 모두 고려할 수 있는 HSPF 모형을 선정하여 수행하였다. 장기유출량의 공간적인 범위는 한강유역의 16개 중권역을 기준으로 선정하였고, 시간적인 범위는 과거 기준 기간 (Reference period: 1976-2005), 미래 3개 기간 (Near future period: 2011-2040, Mid-century period: 2041-2070, Distance future period: 2071-2099)으로 30년 단위로 구분하여 선정하였다. 본 연구는 13개의 GCM을 사용하여 추정된 장기유출량의 연간 및 계절적 평균과 변동성을 분석하였다. 본 연구에서 HSPF 모형을 활용하여 분석한 결과는 복잡한 한강유역의 특성을 적절히 반영하여, 기후변화에 따른 수자원 계획 및 통합 유역 관리를 수립하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이라 사료된다.

• Journal of Climate Change Research
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• v.9 no.1
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• pp.31-45
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• 2018

This study implemented the prediction of drought properties (number of drought events, intensity, duration) using the user-oriented systematical procedures of downscaling climate change scenarios based the multiple global climate models (GCMs), AIMS (APCC Integrated Modeling Solution) program. The drought properties were defined and estimated with Effective Drought Index (EDI). The optimal 10 models among 29 GCMs were selected, by the estimation of the spatial and temporal reproducibility about the five climate change indices related with precipitation. In addition, Simple Quantile Mapping (SQM) as the downscaling technique is much better in describing the observed precipitation events than Spatial Disaggregation Quantile Delta Mapping (SDQDM). Even though the procedure was systematically applied, there are still limitations in describing the observed spatial precipitation properties well due to the offset of spatial variability in multi-model ensemble (MME) analysis. As a result, the farther into the future, the duration and the number of drought generation will be decreased, while the intensity of drought will be increased. Regionally, the drought at the central regions of the Korean Peninsula is expected to be mitigated, while that at the southern regions are expected to be severe.