• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.139-139
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• 2020

Intergovernmental Panel on Climate Change(IPCC)에 따르면 지난 1세기 반 동안 전 세계 평균 기온은 약 1℃가 상승하였으며, 온실가스 축적에 따라 평균기온은 21세기 중반에서 21세기 말까지 1~3℃가 증가할 것으로 전망되고 있다. 이러한 기온의 상승으로 인한 하천의 수온 변화는 수중에서 온도에 민감한 생화학적 반응의 변화를 유발하여 수질 및 수생태 변화에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 효과적인 수질 및 수생태 관리를 위해서는 기온과 수온 사이의 명확한 관계 정립을 통해 수질변화를 정확하게 예측하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 국내·외로 널리 활용되고 있는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool, SWAT) 모형을 통해 기온-수온 회귀식이 하천 수질변화에 미치는 영향을 정량적으로 분석하고자 하였다. 그러나 기존 SWAT 모형에서의 기온-수온 회귀식은 미국 유역의 환경 특성을 바탕으로 도출되었기 때문에 국내 유역에 적용하기에 한계점이 있다. 따라서 본 연구의 목적은 국내 유역에서의 실측 기온자료와 수온자료를 사용하여 SWAT 모형 내 기온-수온 회귀식을 재도출하고 적용성을 평가하는 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.804-804
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• 2012

기후변화는 범지구적으로 당면한 과제로서 국제적으로도 이에 대한 저감 완화대책 수립 및 시행에 힘쓰고 있다. 이러한 세계적 관심에 따라 최근 우리나라도 국가 물 안보에 대한 보고서 등의 개정에 관심을 기울이고 있는 실정이다. 그러나 이러한 당면한 문제에 대한 계획을 수립하기 위해서는 무엇보다도 직면하고 있는 사실에 대한 이해가 필요하다. 특히 우리나라의 경우에는 비록 국토가 좁은 나라에 속하지만 호우의 계절적 지역적 편차가 큰 편이기 때문에 무엇보다 지역별 변화에 대한 연구가 필요한 실정이다. 지금까지의 수문학 분야의 기후변화에 대한 영향 연구는 대부분 유역을 중심으로 수행되어 왔다. 이는 자연현상을 모의하기 위해서이나 실제적으로 국가예산 계획수립 및 투입은 주로 지자체단위로 이루어지기 때문에 지자체별 영향에 대한 연구도 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서의 지역적 범위는 지자체단위로 하였다. 이러한 지역별 분석의 범위는 최소 단위의 의사결정자들을 위한 범주가 되면 이상적이겠지만 실제적으로 이는 여러 가지 이유로 어려운 점이 있기 때문에 본 연구에서는 우리나라의 광역지자체를 공간적 범위로 설정하였다. 또한 기후변화 시나리오는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change) 4차 보고서의 탄소배출 시나리오 중 널리 사용되고 있는 3종(A1B, A2, B1) 선정하였으며, GCM은 4종(CNRM: CM3, CSIRO: MK3, CONS: ECHO-G, UKMO: HADCM3)을 적용하였다. 최종적으로 각 광역자 치단체별-시나리오별-GCM 별로 4개의 기간 구간 (2080-2009, 2010-2039, 2040-2069, 2070-2099)으로 나누어 평균 일최대강우량 및 연총강우량의 변화를 분석하였으며, 이러한 분석법은 일본 국토교통성의 경우 이러한 방법에 일최대강우량에 적용하여 미래 기후변화로 인하여 치수안전도 변화 분석에 활용한 바 있다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.31 no.3D
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• pp.375-381
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• 2011

This study presents an analysis of $CO_2$ emission reduction effect on bus information system (BIS) which is operated to improve various services of bus transit such as rapid and on-time service. Although the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) released three methodological types of models for analyzing the amount of greenhouse gas reduction, this study used the Tier 3 method that is the most concrete one. A case study was performed to a 8.3 km section of Daejun-Chungjoo BIS system, and dataset required to the Tier 3 method was obtained from ITS-based surveillance systems. The study result showed that the reduction effect of $CO_2$ on BIS operation was yearly $39.45tCO_2/km$. Therefore, such effect can be potentially useful to a measurement of effectiveness (MOE) of BIS projects hereafter.

• Korean Journal of Agricultural Science
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• v.47 no.4
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• pp.933-940
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• 2020

Land-use change matrix data is important for calculating the LULUCF (land use, land use change and forestry) sector of the national greenhouse gas inventory. In this study, land cover changes in 2004 and 2019 were compared using the Wall-to-Wall technique with a land cover map of Sejong City from the Ministry of Environment. Sejong City was classified into six land use classes according to the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) guidelines: Forest land, crop land, grassland, wetland, settlement and other land. The coordinate system of the land cover maps of 2004 and 2019 were harmonized and the land use was reclassified. The results indicate that during the 15 years from 2004 to 2019 forestlands and croplands decreased from 50.4% (234.2 ㎢) and 34.6% (161.0 ㎢) to 43.4% (201.7 ㎢) and 20.7% (96.2 ㎢), respectively, while Settlement and Other land area increased significantly from 8.9% (41.1 ㎢) and 1.4% (6.9 ㎢) to 35.6% (119.0 ㎢) and 6.5% (30.3 ㎢). 79.㎢ of cropland area (96.2 ㎢) in 2019 was maintained as cropland, and 8.8 ㎢, 1.7 ㎢, 0.5 ㎢, 5.4 ㎢, and 0.4 ㎢ were converted from forestland, grassland, wetland, and settlement, respectively. This research, however, is subject to several limitations. The uncertainty of the land use change matrix when using the wall-to-wall technique depends on the accuracy of the utilized land cover map. Also, the land cover maps have different resolutions and different classification criteria for each production period. Despite these limitations, creating a land use change matrix using the Wall-to-Wall technique with a Land cover map has great advantages of saving time and money.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.126-126
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• 2012

기후변화는 전 세계적으로 다양한 영향을 미치고 있으며 특히, 홍수나 대설로 인한 수문변화에 영향을 준다. 본 연구는 준분포형 연속 모형인 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)모형을 이용하여 우리나라 3대 대설지역에 속하는 다목적댐인 충주댐유역(6642.0 m)의 기후변화에 따른 융설이 수문과 수질에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 먼저, 융설 모형의 매개변수인 적설분포면적감소곡선 (Snow Cover Depletion Curve; SCDC)을 구축하기 위하여 10년(2000-2010)동안의 Terra MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상자료와 6개 기상관측소(충주, 제천, 원주, 영월, 대관령, 태백)의 최심적설자료를 이용하여 연도별 SCDC을 구축하였다. 구축 결과, 눈이 50% 피복 일 때 snow volume은 연 평균 0.47로 분석되었다. 이를 SWAT 모형에 적용하여 수문과 수질에 대한 적용성 평가를 실시한 결과, 유출의 경우 NSE는 융설기간 동안 평균 0.8, 전체기간은 평균 0.6으로 나타났으며 수질(Sediment, T-N, T-P)의 경우 각각 평균 0.72, 0.70, 0.85을 나타내었다. 미래 기후자료는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제공하는 SRES(Special Report on Emission Scenarios) A1B, B1 기후변화시나리오의 HadCM3 모델의 결과 값을 이용하였으며 기간은 과거 30년 기후자료(1981-2010, baseline)를 바탕으로 2040s(2020-2059), 2080s(2060-2099)의 두 기간으로 나누어 각각 분석하였으며 기후변화 결과 값의 불확실성을 줄이고자 과거 자료와 GCM의 1981년에서 2000년까지의 값을 비교하여 온도와 강수량의 보정을 실시한 후 LARS-WG를 이용하여 온도와 강수량 자료를 구축하였다. SWAT 모형을 적용한 결과, 평균 1.92 증가한 것으로 나타났으며 유출은 융설기간(Nov-Apr)이 비융설기간(May-Oct)보다 10% 더 증가하였다. 본 연구에서는 SWAT 모형을 통한 유출 및 환경부하량 전망을 목표로 하여 미래 기후변화를 고려한 융설이 다목적댐에서의 유출과 수질 (Sediment, Total Nitrogen, Total Phosphorus)에 미치는 영향을 평가해 보고자 한다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.17 no.3
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• pp.54-67
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• 2014

This study was performed to estimate Greenhouse gases(GHGs) emissions from biomass burning at large forest fire(Ulju, Pohang and Bonghwa) in 2013. The extended methodology to estimate GHGs adopted the IPCC(Intergovermental Panel on Climate Change) Guidelines(2006) equation. For classifying fire damaged area and analyzing burn severity of total three large-fire area damaged, this study used post-fire imagery from Rapideye imagery to compute the Maximum Likelihood Classifiction (MLC). The result of accuracy assessment on burn severity from imagery showed that average overall accuracy was 75.93% and Kapp coefficient was 0.67 Finally, GHGs emissions from biomass burning in the three large-fire area 2013 were estimated as follows: Ulju $CO_2$ 63,260, CO 5.207, $CH_4$ 360, $N_2O$ 28.0 and $NO_x$ $4.4g/kg^{-1}{\cdot}ha^{-1}$, Pohang $CO_2$ 28,675, CO 2.359, $CH_4$ 163, $N_2O$ 12.7 and $NO_x$ $1.9g/kg^{-1}{\cdot}ha^{-1}$ and Bonghwa $CO_2$ 53,086, CO 1,655, $CH_4$ 114, $N_2O$ 23.5 and $NO_x$ $3.6g/kg^{-1}{\cdot}ha^{-1}$.

• Journal of Environmental Science International
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• v.18 no.5
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• pp.509-515
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• 2009

The aim of this study is investigated greenhouse gas emissions of glass industry, and when calculates greenhouse gas emission, using formula(Tier 3) advising in IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change) and using self designed formula(Tier 3+) authors of this study. Studied to propose calculation formula that can compare these two calculation results and apply to domestic. Formula of Tier 3 calculated to theoretical composition of carbonate material, And Formula of Tier 3+ calculated on the basis of chemical substance formation table that get from glass manufacture company(The S company). As a result, Dolomite, Soda ash, Limestone, Industrial Barium carbonate is calculated value of Tier 3+ lower than value of Tier 3, And Industrial Potassium carbonate, Industrial Strontium carbonate was calculated value of Tier 3 lower than value of Tier 3. This study finding, formula of Tier 3+ has higher confidence than formula of Tier 3 when consider revision about purity of injection raw material. And hereafter, When calculate greenhouse gas emissions about nonmetallic mineral industry, use of Tier 3+ is considered that should be encouraged.

• Journal of Environmental Health Sciences
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• v.40 no.5
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• pp.355-366
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• 2014

Objectives: This study seeks to evaluate the vulnerability assessment of the human health sector for $PM_{10}$, which is reflected in the regional characteristics and related disease mortality rates for $PM_{10}$ in Busan over the period of 2006-2010. Methods: According to the vulnerability concept suggested by the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), vulnerability to $PM_{10}$ is comprised of the categories of exposure, sensitivity, and adaptive capacity. The indexes of the exposure and sensitivity categories indicate positive effects, while the adaptive capacity index indicates a negative effect on vulnerability to $PM_{10}$. Variables of each category were standardized by the rescaling method, and each regional relative vulnerability was computed through the vulnerability index calculation formula. Results: The regions with a high exposure index are Jung-Gu (transportation region) and Saha-Gu (industrial region). Major factors determining the exposure index are the $PM_{10}$ concentration, days of $PM_{10}{\geq}50$, ${\mu}g/m^3$, and $PM_{10}$ emissions. The regions that show a high sensitivity index are urban and rural regions; these commonly have a high mortality rate for related disease and vulnerable populations. The regions that have a high adaptive capacity index are Jung-Gu, Gangseo-Gu, and Busanjin-Gu, all of which have a high level of economic/welfare/health care factors. The high-vulnerability synthesis of the exposure, sensitivity, and adaptive capacity indexes show that Dong-Gu and Seo-Gu have a risk for $PM_{10}$ potential effects and a low adaptive capacity. Conclusions: This study presents the vulnerability index to $PM_{10}$ through a relative comparison using quantitative evaluation to draw regional priorities. Therefore, it provides basic data to reflect environmental health influences in favor of an adaptive policy limiting damage to human health caused by vulnerability to $PM_{10}$.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.157-157
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• 2012

본 연구에서는 충주댐유역($6,642km^2$)을 대상으로 미래 기후변화가 다목적댐의 이수운영에 따른 하류하천유량에 미치는 영향을 평가하고자 하였다. 이를 위해, 물리적 기반의 장기유출모형인 SWAT(Soil and water assessment tool) 모형과 저수지의 홍수조절, 용수공급계획, 저수지 제약사항 조사 및 실시간 의사결정지원이 가능한 HEC-ResSim 모형을 적용하였다. 먼저, 미래 댐유입량 산정을 위해 IPCC(Intergovernmental panel on climate change)에서 제공하는 A1B 배출시나리오를 포함하는 MIROC3.2 hires 모형의 결과로부터 충주댐 유역의 총 6개 기상관측소에 대한 과거 30년(1997~2006) 실측자료를 바탕으로 미래 온도와 강수에 대한 편이보정(Bias correction) 및 상세화(Downscaling) 과정을 통하여 미래 기후자료(2040s, 2080s)를 생산하였다. 그 결과, 미래 연평균 온도는 기준년도인 2010년에 비해 최대 $+4.8^{\circ}C$(2080s)의 온도증가를 보였으며, 강수량의 경우 여름과 가을 강수량이 다소 감소하였으나 연평균 강수량은 최대 +34.4%(2080s) 증가하는 것으로 전망되었다. 기후변화에 따른 충주댐의 유입량 산정은 SWAT모형을 이용하여 수자원공사에서 제공하는 1995~2010년까지의 일별 댐유입량 자료를 제공받아 모형의 보정 및 검증을 실시하였다. 기후변화 시나리오 적용에 따른 연평균 댐 유입량은 2080s에 39.8% 증가는 것으로 전망되었다. 이러한 댐유입량의 변화는 댐운영의 변화를 가져올 것으로 예상된다. 따라서, 본 연구에서는 HEC-ResSim모형을 이용하여 충주댐의 월별 용수공급계획(생공용수, 발전용수, 관개용수, 하천유지용수) 및 저수지 운영룰(Rule)에 따른 이수운영모의를 통해 미래 댐유입량 시나리오별 저수위변화 및 방류량을 산정하고 하류 하천의 유황변화를 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.43-43
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• 2023

최근 기후변화로 인해 강수량 및 강우패턴이 변화하고 있으며, 기록적인 가뭄이나 홍수와 같은 극한사상의 발생빈도가 점차 증가하고 있다. 국외의 경우 2000년부터 2021년까지 미국 서부 지역에서 극한 가뭄사상이 발생하였으며, 호주에서는 2017년부터 2019년까지 호주 남동부와 뉴사우스웨일스 지역에 극심한 가뭄이 나타났다. 국내의 경우 2000년대에 들어서 가뭄이 국지적으로 빈번하게 발생하고 있으며, 2022년부터 20023년까지 전라남도 지역에 극심한 가뭄이 발생하였다. CMIP6(Climate Model Intercomparison Project Phase 6)는 기후변화에 관한 정부간 협의체(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC) 6차 평가보고서 (Sixth Assessment Report, AR6)에서 기후 모델 간의 비교와 평가를 위해 설립된 국제 협업 프로젝트로 기후변화를 예측하기 위해 다양한 기후 모델을 사용하여 미래의 기후 시나리오를 제시하였다. SSP (Shared Socioeconomic Pathways) 시나리오는 CMIP6에서 사용되는 미래 사회경제적 발전 경로를 나타내며, 기후변화의 다양한 미래 상황을 평가 및 기후영향을 분석할 수 있다. 국내 논 용수는 주로 저수지와 같은 수리시설물을 통해 공급되는 반면, 밭 용수의 경우 수리시설물로부터 용수를 공급받는 관개전은 일부에 불과하고 대부분의 밭의 경우 용수공급을 강우에 의존하여 가뭄에 더욱 취약한 실정이다. 본 연구에서는 CMIP5 기후모델 기반 RCP (Representative Concentration Pathways) 시나리오 및 CMIP6 기후모델 기반 SSP 시나리오를 적용하여 미래 기후 데이터를 비교하고자 한다. 또한, 미래 기후변화 시나리오를 토양수분모형을 적용하여 미래 밭가뭄을 전망하고자 한다.