• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권2호
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• pp.329-340
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• 2021

연구목적: 본 연구는 인공신경망 라이브러리 기술을 이용하여, 기상 데이터 변화 예측을 통한 한반도 가뭄 취약지역 분석을 목적으로 하였다. 연구방법: 연구지역 중 북한 지역의 다양한 기상데이터의 확보가 힘든 특수성을 고려하여 연구지역의 월별 누적강수량 데이터를 활용하였으며, 통계프로그램 R을 이용하여 인공신경망 알고리즘을 통한 기상데이터 추정을 수행하였다. 연구결과: 본 논문에서 진행한 연구 결과, 실제 데이터와 예측 데이터 간의 상관계수 값은 인공신경망 알고리즘을 활용한 결과가 회귀분석 결과보다 평균 0.043879 더 높은 것으로 확인되었다. 결론: 연구의 결과는 가뭄 대응을 위한 재난대응 기초 연구 자료로 활용 가능할 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.82-82
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• 2021

전 세계적으로 가뭄은 농업·식량안보·수자원관리·생태계 등 다양한 분야에서 부정적인 영향을 미치고 있다. 일반적으로 가뭄은 강수량의 부족으로 발생하고, 지표수와 지하수의 가용성이 제한됨에 따라 작물생산 및 사회·경제적으로 피해가 발생한다. 이러한 영향은 특정 가뭄 모니터링 및 조기 경보와 관련하여 가뭄 지표를 결정할 때 중요한 고려사항이다. 가뭄을 분석하기 위해서는 가뭄 지표를 적용하여 정확하게 반영하고 나타내는 것이 중요하다. 가뭄의 특성을 객관적으로 정량화하기 어렵기 때문에 다양한 지표와 계산을 통한 가뭄 모니터링 및 분석 기술이 필요하며, 강수량, 토양수분, 증발산량 및 식생과 관련하여 가뭄 지표가 개발되었다. 본 연구에서는 혼합 가뭄 지표 (Drought Indicator Blends) 활용하여 우리나라의 가뭄을 분석하였다. 혼합 가뭄 지표는 NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)의 기후 예측 센터 (Climate Prediction Center, CPC)에서 여러 가뭄 지수를 단기 또는 장기로 구분하여 통합, 개발되었다. 단기 및 장기 혼합 제품은 PDSI (Palmer Drought Severity Index), Z-Index, SPI (Standardized Precipitation Index)를 결합하여 가뭄을 추정한다. 혼합 가뭄 지표는 해당 지역의 단기 및 장기 가뭄을 이해하는데 유용하게 활용할 수 있으며, 현재까지 미국에서 활발하게 연구가 진행되고 있다. 단기 지표는 비관개 농업, 토양수분 등 강수량에 밀접한 관련이 있는 가뭄과 관련되어 평가하며, 장기 지표의 경우 관개 농업, 지하수위 등 장기간 가뭄과 연관성을 가지고 있다. 단기 및 장기 혼합 가뭄 지표를 우리나라에 적용함으로써 기존 단일 가뭄 지수를 활용한 가뭄 분석 이상으로 다방면에서 효율적인 가뭄 모니터링을 할 수 있을 것이라 판단된다.

• 대기
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• 제31권5호
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• pp.637-656
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• 2021

The United States has been known as the world's major producer of crops such as wheat, corn, and soybeans. Therefore, using meteorological long-term forecast data to project reliable crop yields in the United States is important for planning domestic food policies. The current study is part of an effort to improve the seasonal predictability of regional-scale precipitation across the United States for estimating crop production in the country. For the purpose, a dynamic downscaling method using Weather Research and Forecasting (WRF) model is utilized. The WRF simulation covers the crop-growing period (March to October) during 2000-2020. The initial and lateral boundary conditions of WRF are derived from the Pusan National University Coupled General Circulation Model (PNU CGCM), a participant model of Asia-Pacific Economic Cooperation Climate Center (APCC) Long-Term Multi-Model Ensemble Prediction System. For bias correction of downscaled daily precipitation, empirical quantile mapping (EQM) is applied. The downscaled data set without and with correction are called WRF_UC and WRF_C, respectively. In terms of mean precipitation, the EQM effectively reduces the wet biases over most of the United States and improves the spatial correlation coefficient with observation. The daily precipitation of WRF_C shows the better performance in terms of frequency and extreme precipitation intensity compared to WRF_UC. In addition, WRF_C shows a more reasonable performance in predicting drought frequency according to intensity than WRF_UC.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.781-791
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• 2022

산불로 인한 피해를 최소화하기 위해서 산불위험 예보 정보를 제공하는 것은 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 우리나라를 대상으로 기계학습 기반의 산불위험 중기예보(1일 후부터 7일 후까지) 모델을 개발하였다. Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS)의 기상예보 자료와 기 개발된 산불위험지수(Fire Risk Index, FRI)의 과거 및 현재 정보, 그리고 기타 환경요소(i.e., 고도, 산불다발지수, 가뭄지수)의 현재 정보를 반영하여 모델을 개발하였다. 본 연구에서는 실시간 학습을 통해 모델을 개발하였으며, 효율적인 모델 개발을 목적으로 과거 산불위험지수와 가뭄지수의 유무를 고려하여 세가지 경우(Scheme 1: 과거 산불위험지수 및 가뭄지수, Scheme 2: 과거 산불위험지수, Scheme 3: 과거 산불위험지수 변화 추세 및 가뭄지수)로 연구를 수행하였다. 본 연구에서 개발된 산불위험예보모델은 예보기간에 상관없이 높은 정확도(피어슨 상관계수(Pearson correlation) >0.8, relative root mean square error <10%)를 나타냈으며, 실제 산불 발생 건에 대해서도 유의미한 결과를 보였다. 과거 산불위험지수의 추세보다는 산불위험지수 값 자체를 입력변수로 사용하는 것이 높은 정확도를 보였으며, 가뭄지수 사용과 관계없이 좋은 결과를 나타냈다.

• 한국농공학회지
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• 제22권4호
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• pp.73-81
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• 1980

In the light of these analysis of the recorded rainfall data from the meteorological observatories in Kyungpook area, hydraulic and hydrological data based on the representative watershed area and questionnaire or visiting letters to the 21 Land Reclamation Association in Kyungpook province, the hydrological backgrounds being the question to the irrigation facilities in Kyungpook Province or nation wide were studied partialy and the system of conservation and management of agricultural water sources facilities, prevention countermeasures to the drought and flood disasters, prediction of available surface waterflow and need or needless of new facilities establishment were reviewed in this paper. In the results, Technical and financial management and conservation investments of the already constructed ficalities should urgently and firstly be considered than the newly being established one.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제30권5호
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• pp.453-465
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• 2023

The prediction problem of univariate records, though not addressed in multivariate records, has been discussed by many authors based on records values. There are various definitions for multivariate records among which depth-based records have been selected for the aim of this paper. In this paper, by means of the maximum likelihood and conditional median methods, point and interval predictions of depth values which are related to the future depth-based multivariate records are considered on the basis of the observed ones. The observations derived from some elements of the elliptical distributions are the main reason of studying this problem. Finally, the satisfactory performance of the prediction methods is illustrated via some simulation studies and a real dataset about Kermanshah city drought.

• 한국농공학회논문집
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• 제60권2호
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• pp.55-63
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• 2018

This study analyzed the applications of near real-time drought monitoring using satellite rainfall for the Korean Peninsula and un-gaged basins. We used AWS data of Yongdam-Dam, Hoengseong-Dam in Korea area, the meteorological station of Nakhon Rachasima, Pak chong for test-bed to evaluate the validation and the opportunity for un-gaged basins. In addition, we calculated EDI (Effective doought index) using the stations and co-located PERSIANN-CDR, TRMM (Tropical Rainfall Measurement Mission) TMPA (The TRMM Multisatellite Precipitation Analysis), GPM IMERG (the integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM) rainfall data and compared the EDI-based station data with satellite data for applications of drought monitoring. The results showed that the correlation coefficient and the determination coefficient were 0.830 and 0.914 in Yongdam-dam, and 0.689 and 0.835 in Hoengseng-Dam respectively. Also, the correlation coefficient were 0.830, 0.914 from TRMM TMPA datasets and compasion with 0.660, 0.660 based on PERSIANN-CDR and TRMM data in nakhon and pakchong station. Our results were confirmed possibility of near real-time drought monitoring using EDI with daily satellite rainfall for un-gaged basins.

• 한국농공학회논문집
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• 제52권1호
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• pp.13-18
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• 2010

In this study the validities of runoff prediction methods are reviewed around ESP (Ensemble Streamflow Prediction) techniques. The improvements of runoff predictions on Yongdam river basin are evaluated by the comparison of different prediction methods including ESP incorporated with qualitative meteorological outlooks provided by meteorological agency as well as the runoff forecasting based on the analysis of the historical rainfall scenarios. As a result it is assessed that runoff predictions with ESP may give rise to more accurate results than the ordinary historical average runoffs. In deed the latter gave the mean of yearly absolute error as to be 60.86 MCM while the errors of the former ones amounted to 44.12 MCM (ESP) and 42.83 MCM (ESP incorporated with qualitative meteorological outlooks) respectively. In addition it is confirmed that ESP incorporated with qualitative meteorological outlooks could improve the accuracy of the results more and more. Especially the degree of improvement of ESP with meteorological outlooks shows rising by 10.8% in flood season and 8% in drought season. Therefore the methods of runoff predictions with ESP can be further used as the basic forecasting information tool for the purpose of the effective watershed management.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1239-1248
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• 2021

본 논문은 학문적인 이해를 기반을 둔 예측을 수행하기 위해 FDNN(: Flood drought index neural network) 알고리즘을 제시한다. 데이터에 의존한 예측이 아닌 학문적인 이해를 기반을 둔 예측을 딥러닝에 적용하기 위해, 알고리즘을 수리, 수문학을 기반으로 구성하였다. 강수량의 입력으로 하천의 유량을 예측하는 모델을 구성하여 K-교차검증을 통해 모델의 성능을 측정한다. 제시한 알고리즘의 성능을 증명하기 위해 시계열 예측에서 가장 많이 사용되는 LSTM(: Long short term memory) 알고리즘의 예측 성능과 비교하여 제시한 알고리즘의 우수성을 나타낸다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권2호
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• pp.131-140
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• 2020

본 연구는 심층학습 기법인 Long Short Term Memory (LSTM)를 이용하여 지하수위를 예측 후 표준지하수위지수(Standardized Groundwater level Index, SGI)를 산정함으로써 미래 가뭄 발생 가능성의 분석을 목적으로 하고 있다. LSTM 모형을 이용하여 금호강 유역의 지하수위를 미래 3년에 대해 예측을 하였으며, 예측시 최근 3년을 제외한 관측 자료로 학습 후 RMSE를 통해 검증하였다. 예측 자료와 관측 자료를 이용하여 시간적 SGI를 산정하였다. 산정된 SGI는 연구 지역 내 보간을 하였고, 보간된 SGI는 소유역별 평균값으로 공간적 SGI를 산정하였다. 산정된 시공간적 SGI를 이용하여 시공간적 가뭄 발생 가능성에 대해 분석하였다. 시공간별로 가뭄 발생 가능성에서 차이가 발생하는 것을 확인하였다. 향후 심층학습 모형의 개선 및 검증 방법의 다양화를 통해 신뢰성이 더욱 높은 예측 결과를 도출할 수 있고, 연구 적용 지역의 확대를 통해 전국적인 가뭄 대응 정책에 활용이 될 수 있으며, 더 나아가 미래 수자원 관리 차원에서 중요한 정보를 제공할 수 있을 것이다.