• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.140-140
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• 2021

Urban flood management is a crucial and challenging task, particularly in developed cities. Therefore, accurate prediction of urban flooding under heavy precipitation is critically important to address such a challenge. In recent years, machine learning techniques have received considerable attention for their strong learning ability and suitability for modeling complex and nonlinear hydrological processes. Moreover, a survey of the published literature finds that hybrid computational intelligent methods using nature-inspired algorithms have been increasingly employed to predict or simulate the streamflow with high reliability. The present study is aimed to propose a novel approach, an ensemble tree, Bayesian Additive Regression Trees (BART) model incorporating a nature-inspired algorithm to predict hourly multi-step ahead streamflow. For this reason, a hybrid intelligent model was developed, namely GA-BART, containing BART model integrating with Genetic algorithm (GA). The Jungrang urban basin located in Seoul, South Korea, was selected as a case study for the purpose. A database was established based on 39 heavy rainfall events during 2003 and 2020 that collected from the rain gauges and monitoring stations system in the basin. For the goal of this study, the different step ahead models will be developed based in the methods, including 1-hour, 2-hour, 3-hour, 4-hour, 5-hour, and 6-hour step ahead streamflow predictions. In addition, the comparison of the hybrid BART model with a baseline model such as super vector regression models is examined in this study. It is expected that the hybrid BART model has a robust performance and can be an optional choice in streamflow forecasting for urban basins.

• 한국대기환경학회지
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• 제29권1호
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• pp.86-96
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• 2013

The realtime monitoring of radon ($^{222}Rn$) concentrations has been carried out from Gosan site, Jeju Island for three years of 2006~2008, in order to evaluate the background level and timely variational characteristics of atmospheric radon. The mean concentration of radon measured during the studying period was $2965mBq/m^3$ with its annual mean values in the range of $2768{\sim}3124mBq/m^3$. The relative ordering of the seasonal mean concentrations was seemed to vary such as winter ($3578mBq/m^3$) > fall ($3351mBq/m^3$) > spring ($2832mBq/m^3$) > summer ($2073mBq/m^3$). The monthly mean concentrations were in the order of Jan>Feb>Oct>Nov>Dec>Mar> Sep>Apr>May>Jun>Aug>Jul, so that the highest January value ($3713mBq/m^3$) exceeded almost twice as the July minimum ($1946mBq/m^3$). The hourly concentrations in a day showed the highest level ($3356mBq/m^3$) at around 7 a.m., increasing during nighttime, while reaching the lowest ($2574mBq/m^3$) at around 3 p.m. From the backward trajectory analysis for a continental fetch of radon, the high concentrations (10%) of radon matched with the air mass moving from the Asia continent to Jeju area. In contrast, the low concentrations (10%) of radon were generally correlated with the air mass of the North Pacific Ocean. In comparison by sectional inflow pathways of air mass, the radon concentrations were relatively high from the north China and the Korean peninsula.

• 한국지구과학회지
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• 제22권3호
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• pp.223-236
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• 2001

1999년 9월부터 2000년 7월까지 서울시 한남동과 경기도 과천시 두 지역을 중심으로 대기 중 수은의 농도를 시간대별로 관측하였다. 두 지역의 여러 가지 여건 차이에도 불구하고, 양 지역의 농도는 각각 5.34(N=2576), 5.25ngm$^{-3}$(N=1992)를 기록하였다. 본 자료를 이용하여 양 지역의 농도 분포 특성을 비교하였다. 24시간 주기로 볼 때, 한남동 지역은 야간대에 그리고 과천 지역은 주간대에 높은 강도를 띠는 것으로 나타났다. 계절적으로는 한남동 지역에서 겨울 그리고 과천 지역에서는 여름에 최고농도를 기록하였다. 양 지역에서 수은의 농도를 조절하는 요인을 여러 가지 통계적 기법으로 고찰하였다. 본연구의 결과에 의하면, 연구 지역의 대기중의 수은 분포는 지역적 발생원의 차이에 의해 크게 영향을 받는 것으로 나타났다.

• 환경영향평가
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• 제24권2호
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• pp.111-118
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• 2015

본 연구는 서울의 오존 장기변동 특성을 대표하는 대표측정소를 선정하기 위한 통계적인 기법을 구축하기 위하여 수행되었다. 2002년부터 2011년까지 10년간의 오존 시간 농도자료를 분석에 적용하였다. KZ 필터, 상관관계 매트릭스, 군집분석, 공간 분석 방법을 적용하여 대표측정소를 선정하였다. 상관관계 분석 결과 서울 신정동, 사당동, 번동 측정소의 오존 장기간 변동 추세가 높은 상관관계를 나타내었다. 군집분석에서도 세 측정소가 같은 군집으로 분석되었다. 공간분석 결과, 세 측정소가 다른 측정소와 공간적인 상관관계가 높게 나타났다. 이러한 분석결과와 상관계수값을 고려하였을 때, 신정동 측정소가 서울의 오존 장기변동 추세를 대표하는 측정소로 적합하였다. 본 연구 결과는 오존 이외의 대기오염물질의 분석을 위한 대표측정소 선정에도 적용될 수 있으며, 국가대기측정망의 공간적인 분포의 적절성을 평가하기 위해서도 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제21권5호
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• pp.591-598
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• 2015

본 연구에서는 태풍 나크리에 의한 해운대 해수욕장의 쇄파대 수리특성을 SWASH 모형을 이용하여 분석하였다. 국립해양조사원에서 제공하는 파랑관측자료를 바탕으로 태풍 나크리 내습 시의 대표파를 선정하였다. 수치모형에서 입사파는 JONSWAP Spectrum에 의한 불규칙파로 선정하였다. SWASH 모형에 의해 산정된 해빈류 패턴은 현지관측자료와 비교하였으며 수치모형에서 산정된 최대소상고는 비디오 모니터링 자료 및 경험식과 비교하였다. 최대소상고의 위치는 비디오 모니터링 자료에 나타난 파흔을 이용하여 유추하였으며 태풍 NAKRI(1412) 내습 시 S 계열의 파랑이 지배적으로 작용하였으며 동백섬측에서 미포측으로 연안류가, 해운대 해수욕장 중앙부근에서 이안류가 발생하였다. SWASH 모형을 이용하여 산정한 최대소상고(1.15 m)는 비디오 모니터링 자료(1.26 m)와 유사한 경향성을 나타냈으며 Stockdon et al.에 의해 제시된 경험식(1.33m)과 비교적 유사하게 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.637-644
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• 2016

본 논문은 터널 환경 측정 시스템 개발 및 측정 I [1], II [2]의 후속논문이다. 본 연구의 대상이 되는 터널인 솔안터널은 백두대간을 관통하는 연장 16.7 km의 루프식 단선 터널로 산악지형에 위치하며 화물열차와 승객열차가 혼용인 일반철도 터널이다. 본 논문에서는 솔안터널의 환경 측정을 위하여 터널 내부에 3개의 위치에 설치된 환경 측정 장치에서 약 1년간 측정된 온도 및 습도를 분석하였다. 선행의 연구에서는 도심지 및 도심지 인근에 위치한 터널 내부에서 측정 결과 결과에 대하여 분석하였지만, 본 논문에서는 산악지형에 위치한 터널 내부에서 측정한 온도 및 습도 등을 외부에서의 기상 측정 결과와 비교한 것으로 선행 연구와 차별성을 지닌다. 솔안터널 내부에 측정된 온도 및 습도를 월별로 지역에서의 기상 측정 결과와 비교하였으며, 여름과 겨울을 대표하는 대표적인 일자에 대해서 철도터널에서의 시간별 온도 및 습도의 변화도 분석하였다. 또한 터널 내 측정 위치에 따른 환경 특성도 분석하였다. 본 연구에서 제시한 철도터널의 환경측정 분석 결과는 터널의 환기 및 화재 시뮬레이션 등 터널의 기류의 컴퓨터 해석 및 터널의 공기질 및 온열환경과 관련된 연구에 폭넓게 사용될 수 있다.

• 자원환경지질
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• 제38권1호
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• pp.79-89
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• 2005

해안대수층은 조석의 영향을 받아 지하수위가 주기적으로 변동하는 곳이 많으며, 이러한 특성을 이용하여 대수층의 수리지질학적 특성을 평가할 수 있다. 본 연구에서는 제주도 동부 해안대수층에 구축되어 있는 해수침투 감시 관측망 에서 관측된 자료를 이용하여 조석의 영향에 의한 지하수위의 변동 특성을 분석하였다. 그리고 대수층의 수리인자를 추정하고 지하수위의 평균수리경사 산정 및 시간에 따른 수리경사 변화를 정량적으로 분석하였다. 제주도 동부지역의 경우 조석이 지하수위에 영향을 미치는 범위는 해안으로부터 3~5 km 사이이며, 수리확산계수는 2.94${\times}10^7m^2d^{-1}$ ~4.36${\times}10^7m^2d^{-1}$의 범위를 가진다. 71시간 모니터링한 연속자료에 대해 이동평균법을 이용하여 주기적으로 변동하는 지하수위의 수리경사를 산정한 결과, 수리경사는 대체로 ~$10^{-4}$ 내외의 범위를 보인다. 한동-1, 2호공 구간의 수리경사 는 ~$10^{-6}$으로 수리경사가 0에 가까우며, 해안으로부터의 거리 차이에 의해 지하수위의 변동폭이 다르게 나타난다. 그 결과 조석의 간·만조에 따라 두 관측공에서의 지하수위는 역전되는 현상이 나타나며, 지하수의 유동방향도 달라진다. 따라서 해안대수층에서의 지하수 유동방향을 해석할 때에는 반드시 조석에 의한 영향을 고려해야 할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.657-664
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• 2021

본 연구에서는 수도권 지역의 대기오염물질(PM_2.5, PM₁₀, O₃) 농도와 지형 고도, 건물 면적비, 인구 밀도의 상관성을 조사하였다. 지형 고도와 건물 면적비를 분석하기 위해 국토지리정보원에서 제공하는 수치지형도를 이용하였고, 건물 면적비를 계산하기 위해 수도권 지역을 TM 중부원점을 기준으로 수평 9 km × 9 km 격자로 구분하였다. 인구 밀도는 국가통계포털의 행정구역별 면적과 인구수 자료를 이용하였다. 대기오염물질 농도 자료는 수도권에 위치한 도시대기측정소 146개 지점의 PM_2.5, PM₁₀, O₃ 농도 측정 자료를 이용하였다. 분석 기간은 2010년 1월부터 2020년 12월까지이고, 1시간 평균 농도 자료를 이용하여 월평균 농도를 계산하였다. 지형 고도는 경기도 북부와 동부 지역에서 높았고 서해안에 근접할수록 낮았다. 건물 면적비와 인구밀도 분포는 서로 유사하였고, 서울특별시에서 가장 높았으며, 산악과 해안지역에서는 낮게 나타났다. 월평균 PM_2.5과 PM₁₀ 농도는 봄철과 겨울철(1월~3월)에 높았고 O₃ 농도는 늦봄부터 초여름(4~6월)까지 높았다. 농도가 높은 3개월에 대해서 AMQS 지점별 평균 농도를 비교·분석하였다. 건물면적비나 인구밀도와 대기오염물질 농도 사이에는 음의 상관 관계가 분석되었다(인구밀도와 PM_2.5, PM₁₀ 농도 사이는 약한 음의 상관관계가, O₃ 농도와는 비교적 강한 음의 상관관계). 반면, 대기오염물질 농도와 도시대기측정소 측정 고도 사이의 뚜렷한 상관성을 나타나지 않았는데, 향후, 이에 대한 연구 수행이 필요할 것으로 판단된다.

• 대기
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• 제15권1호
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• pp.47-57
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• 2005

Extending the success of the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM), the spaceborne measurement of precipitation by Global Precipitation Measurement (GPM) is initiated. The GPM consists of a core satellite which will have a dual-frequency precipitation radar (DPR) and a constellation of small satellites equipped with microwave radiometers. The GPM is inherently a global program. Responding to the GPM plan, many other nations are much interested in participating in the GPM team or simply utilizing GPM products aiming at the development of meteorological technology. Korea can fully function its role if Korea is selected as a CAL/VAL site for the GPM because Korea maintains a well-established dense rain gauge network (AWS), precipitation radars, and the Haenam super site for surface observation. In this feasibility study, the necessities of the GPM project in the context of academical and social backgrounds and associated international and domestic activities are investigated. And GPM-related core technologies and application areas are defined. As a result, it is found that GPM will represent a great opportunity for us because of its ability to provide not only much enhanced three-hourly global rain products but also very useful tools for the enhancement of weather forecasting capabilities, management of water resources, development and implementation of monitoring techniques for severe weather phenomena, agricultural managements and climate application. Furthermore, rain retrieval and CAL/VAL technologies obtained during the involvement in the international GPM project will serve as basic knowledges to run our own geostationary satellite program.

• Environmental Analysis Health and Toxicology
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• 제29권
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• pp.12.1-12.8
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• 2014

Objectives Cohort studies of associations between air pollution and health have used exposure prediction approaches to estimate individual-level concentrations. A common prediction method used in Korean cohort studies is ordinary kriging. In this study, performance of ordinary kriging models for long-term particulate matter less than or equal to $10{\mu}m$ in diameter ($PM_{10}$) concentrations in seven major Korean cities was investigated with a focus on spatial prediction ability. Methods We obtained hourly $PM_{10}$ data for 2010 at 226 urban-ambient monitoring sites in South Korea and computed annual average $PM_{10}$ concentrations at each site. Given the annual averages, we developed ordinary kriging prediction models for each of the seven major cities and for the entire country by using an exponential covariance reference model and a maximum likelihood estimation method. For model evaluation, cross-validation was performed and mean square error and R-squared ($R^2$) statistics were computed. Results Mean annual average $PM_{10}$ concentrations in the seven major cities ranged between 45.5 and $66.0{\mu}g/m^3$ (standard deviation=2.40 and $9.51{\mu}g/m^3$, respectively). Cross-validated $R^2$ values in Seoul and Busan were 0.31 and 0.23, respectively, whereas the other five cities had $R^2$ values of zero. The national model produced a higher cross-validated $R^2$ (0.36) than those for the city-specific models. Conclusions In general, the ordinary kriging models performed poorly for the seven major cities and the entire country of South Korea, but the model performance was better in the national model. To improve model performance, future studies should examine different prediction approaches that incorporate $PM_{10}$ source characteristics.