• 식물분류학회지
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• 제51권1호
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• pp.49-99
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• 2021

광덕산은 충청남도 천안시와 아산시의 경계에 위치한, 이 일대에서는 가장 높은 산이다. 본 연구에서는 2015년 4월부터 2017년 10월까지 총 20회에 걸쳐 광덕산의 관속식물상을 조사하여, 97과 287속 428종 9아종 30변종 1품종의 총 468분류군을 확인하였다. 이 중 특산식물, 식물구계학적특정식물, 국외반출승인대상종, 희귀식물 및 멸종위기야생식물, 그리고 외래식물 및 생태계교란식물에 해당하는 58과 112속 129분류군이 주요식물로 조사되었다. 광덕산의 식물상은 크게 남동방면, 남서방면, 북방면, 정상부의 4개 구역으로 구분되었으며, 각 구역별로 분포하는 식물상이 뚜렷이 구분되었다. 광덕산의 식물상에 대한 본 조사 결과와 이전의 조사 결과를 종합하여 볼 때, 광덕산은 식물구계학적으로 중요한 의미가 있다고 생각되어 보전 및 연구가치가 큰 것으로 판단된다.

• 광물과 암석
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• 제33권4호
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• pp.325-337
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• 2020

경기육괴 북부 화천군과 철원군 경계부의 광덕산 일대에 분포하는 쥐라기 화강암은 복운모화강암, 함석류석복운모화강암, 운모화강암, 반상흑운모화강암으로 이루어져 있다. 이 암석들은 서브알칼리 계열 중 칼크-알칼리 계열에 해당하며, Al 포화지수를 이용한 A/CKN vs. A/KN 다이어그램에서 고알루미나질 영역에 도시된다. 암석기재학적·지화학적 자료는 연구지역에서 가장 후기에 관입한 것으로 알려진 반상흑운모화강암은 복운모화강암, 함석류석복운모화강암 및 운모화강암과는 별개의 모그마로부터 기원하였음을 지시한다. 이들 화강암질암을 형성한 마그마의 근원암의 성질을 알아보기 위해 Rb/Sr vs. Rb/Ba 다이아그램과 Al2O3/TiO2 vs. CaO/Na2O 다이어그램에 도시한 결과, 반상흑운모화강암은 복운모화강암, 함석류석복운모화강암, 운모화강암 보다 이질 성분을 덜 함유하는 근원암으로부터 유래하였음을 알 수 있다. 스파이더 다이어그램에서 친석원소인 Cs, Rb, Ba의 값이 부화되어 나타나고, 고장력 원소인 Nb, P, Ti의 값이 결핍된 값의 지화학적 특성을 보이는 것으로 보아, 광덕산 일대에 분포하는 쥐라기 고알루미나질 화강암질암은 섭입대 환경에서 형성되었으며, 전암 저어콘 포화지온계로부터 692-795℃ 온도 조건에서 용융되었음을 알 수 있다.

• 대기
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• 제21권4호
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• pp.447-454
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• 2011

As dust storms originated in Neimongu Plateau and Manchuria became more frequent in Korea, there was a growing need for Asian Dust (Hwangsa) monitoring stations in North Korea, which is a pathway of Asian Dust to South Korea. The South Korean and the North Korean Governments agreed to build the Automatic Weather System and the PM10 measurement instruments in the Gaeseong Industrial Zone and the Keumgangsan Tourist Region, North Korea in 2007. PM10 mass concentration data in the Keumgangsan Tourist Region could be collected only during the period from September 2007 to May 2008. In this study, daily, monthly and diurnal variations of PM10 mass concentration of the Keumgangsan are analyzed and compared with those of Sokcho and Gwangdeoksan. Three sites show similar variations in daily and monthly means. Correlation coefficients (r) between Sokcho and Keumgangsan, and between Gwangdeoksan and Keumgangsan are 0.89 and 0.67, respectively. But diurnal variation at Keumgangsan has a distinct feature compared to the other sites. Diurnal PM10 variation shows two peaks around 8 AM and 4-5 PM and very low at night. The difference between the daily maximum and minimum is $20{\sim}60{\mu}g\;m^{-3}$ during September to November 2007. Temperature, relative humidity and wind speed from the Keumgangsan AWS data were compared with those from the Changjon station, and showed good correlation each other except wind speed.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.132-132
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• 2021

Access to accurate spatial precipitation in many hydrological studies is necessary. Existence of many mountains with diverse topography in South Korea causes different spatial distribution of precipitation. Rain gauge stations show accurate precipitation information in points, but due to the limited use of rain gauge stations and the difficulty of accessing them, there is not enough accurate information in the whole area. Weather radars can provide an integrated precipitation information spatially. Despite this, weather radar data have some errors that can not provide accurate data, especially in heavy rainfall. In this study, some location-based variable like aspect, elevation, plan curvature, profile curvature, slope and distance from the sea which has most effect on rainfall was considered. Then Automatic Weather Station data was used for spatial training of variables in each event. According to this, K-fold cross-validation method was combined with Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System. Based on this, 80% of Automatic Weather Station data was used for training and validation of model and 20% was used for testing and evaluation of model. Finally, spatial distribution of precipitation for 1×1 km resolution in Gwangdeoksan radar station was estimates. The results showed a significant decrease in RMSE and an increase in correlation with the observed amount of precipitation.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.142-142
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• 2022

Adjusting weather radar data is a prerequisite for its use in various hydrological studies. Effect of spatial variables are considered to adjust weather radar data in many of these researches. The existence of diverse topography in South Korea has increased the importance of analyzing these variables. In this study, some spatial variable like slope, elevation, aspect, distance from the sea, plan and profile curvature was considered. To investigate different topographic conditions, tried to use three radar station of Gwanaksan, Gwangdeoksan and Gudeoksan which are located in northwest, north and southeast of South Korea, respectively. To form the suitable fuzzy model and create the best membership functions of variables, ANFIS-PSO model was applied. After optimizing the model, the correlation coefficient and sensitivity of adjusted Quantitative Precipitation Estimation (QPE) based on spatial variables was calculated to find how variables work in adjusted QPE process. The results showed that the variable of elevation causes the most change in rainfall and consequently in the adjustment of radar data in model. Accordingly, the sensitivity ratio calculated for variables shows that with increasing rainfall duration, the effects of these variables on rainfall adjustment increase. The approach of this study, due to the simplicity and accuracy of this method, can be used to adjust the weather radar data and other required models.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권3호
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• pp.37-48
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• 2010

본 논문의 목적은 격자형 레이더 강우자료와 지상강우를 이용하여 홍수유출모의 시 강우장이 미치는 영향을 평가하는 것이다. 본 논문에서는 공간 강우장을 생성하기 위해 광덕산 레이더와 지상 관측강우자료를 이용하였으며 각각의 방법에 의해 생성된 강우장이 현실적으로 타당한 시공간적 분포를 재현하는지를 평가하기 위해 홍수 유출모형을 이용하였다. 대상유역은 강원도 인제군에 위치한 내린천 유역이며 유출모형의 지형학적 매개변수들을 구축하기 위해 250m 격자 규모의 수치고도자료, 토지피복도 그리고 토양도를 사용하였다. 강우입력자료는 관측-레이더강우(Quantitative Precipitation Estimation, QPE), 보정-레이더강우(adjusted Radar rainfall), 지상-강우(gauge rainfall)를 이용하였으며 동일한 조건의 $Vflo^{TM}$ 모형에 입력하여 관측 유출량과 비교 하였다. 모의결과, 관측-레이더강우와 지상-강우의 경우 관측치 보다 과소 추정되었으며 보정-레이더강우의 경우 실제 관측치와 유사한 유출모의를 하는 것으로 분석되었다. 이를 통해 기상레이더와 지상강우자료를 합성할 경우 레이더 강우만을 또는 지상강우만을 사용하는 것 보다 수문모형의 입력 자료로써 수문학적 활용성이 더 큼을 확인할 수 있었다.

• 대기
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• 제26권4호
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• pp.509-522
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• 2016

Heavy snowfall events have occurred frequently in the Yeongdong region but understanding of these events have trouble in lack of snowfall observation in this region because it is composed of complex topography like the "Taebaek mountains" and the "East sea". These problems can be solved by quantitative precipitation estimation technique using remote sensing such as radar, satellite, etc. Two radars which are able to cover over Yeondong region were installed at Gangneung (GNG) and Gwangdeoksan (GDK). This study uses radar and water equivalent of snow cover to investigate the characteristics of radar echoes and the $Z_e-R$ relations associated with the 10 Yeongdong heavy snowfall events during the last 5 years (2010~2014). It was found that the heights which the probability of detection (POD) of snow detection by GNG radar is more than 80% are 3,000 m and 1,500 m in convective cloud and stratiform cloud, respectively. The vertical gradient of radar reflectivity is less decreased in convective cloud than stratiform cloud. However, POD by GDK radar are lower than 80% at all layers because the majority of Yeondong observational stations are more than 100 km away from GDK radar site. Furthermore, we examined $Z_e-R$ relation from the 10 events using GNG radar and compared the "a" and "b" obtained from these examinations at Sokcho (SC) and Daegwallyeong (DG). These "a" and "b" are estimated from radar echo at 500 m (SC) and 1,500 m (DG). The values of "a" differ in their stations such as SC and DG are 30~116 and 6~39, respectively. But "b" is 0.4~1.7 irrespective of stations. Moreover, the value of "a" increased with surface air temperature. Therefore, quantitative precipitation estimation in heavy snowfall events by radar echo using fixed "a" and "b" is difficult because these values changed according to those precipitation characteristics.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1159-1172
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• 2020

본 연구에서는 강우예측을 위해 U-Net과 SegNet에 기반한 합성곱 신경망 네트워크 구조에 장기간의 국내 기상레이더 자료를 활용하여 심층학습기반의 강우예측을 수행하였다. 또한, 기존 외삽기반의 강우예측 기법인 이류모델의 결과와 비교 평가하였다. 심층신경망의 학습 및 검정을 위해 2010부터 2016년 동안의 기상청 관악산과 광덕산 레이더의 원자료를 수집, 1 km 공간해상도를 갖는 480 × 480의 픽셀의 회색조 영상으로 변환하여 HDF5 형태의 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로 30분 전부터 현재까지 10분 간격의 연속된 레이더 영상 4개를 이용하여 10분 후의 강수량을 예측하도록 심층신경망 모델을 학습하였으며, 학습된 심층신경망 모델로 60분의 선행예측을 수행하기 위해 예측값을 반복 사용하는 재귀적 방식을 적용하였다. 심층신경망 예측모델의 성능 평가를 위해 2017년에 발생한 24개의 호우사례에 대해 선행 60분까지 강우예측을 수행하였다. 임계강우강도 0.1, 1, 5 mm/hr에서 평균절대오차와 임계성공지수를 산정하여 예측성능을 평가한 결과, 강우강도 임계 값 0.1, 1 mm/hr의 경우 MAE는 60분 선행예측까지, CSI는 선행예측 50분까지 참조 예측모델인 이류모델이 보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 5 mm/hr 이하의 약한 강우에 대해서는 심층신경망 예측모델이 이류모델보다 대체적으로 좋은 성능을 보였지만, 5 mm/hr의 임계 값에 대한 평가결과 심층신경망 예측모델은 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하는 데 한계가 있었다. 심층신경망 예측모델은 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 뚜렷해지며, 이로 인해 강우 예측의 정확도가 저하되었다. 이류모델은 뚜렷한 강수 특성을 보존하기 때문에 강한 강도 (>5 mm/hr)에 대해 심층신경망 예측모델을 능가하지만, 강우 위치가 잘못 이동하는 경향이 있다. 본 연구결과는 이후 심층신경망을 이용한 레이더 강우 예측기술의 개발과 개선에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 구축한 대용량 기상레이더 자료는 향후 후속연구에 활용될 수 있도록 개방형 저장소를 통해 제공될 예정이다.