• 한국농림기상학회지
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• 제20권4호
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• pp.337-347
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• 2018

농업활동의 위험은 대부분은 기상에 의해 발생한다. 효율적인 농작업을 위해선 기상정보를 활용해야 한다. 현대 농업은 첨단 기술인 ICT와 융합을 통해 고부가가치를 창출하는 방향으로 발전하고 있다. 본 연구에서는 고랭지배추의 효율적인 재배를 위한 USN 관측장비를 통한 기상관측장비의 품질관리 알고리즘을 다룬다. 기상관측에서 정확한 관측이 중요하다. 이를 위해서 기상청에서는 기상관측 장비별로 품질관리 알고리즘을 개발하여 기상정보의 정확성 검증을 통해 정상자료 여부를 판정한 후 이를 활용한다. 연구자료는 2015년부터 2017년까지 3년간 대표적인 고랭지배추 재배지인 안반덕, 귀네미에 설치된 5개 USN 자료이다. 품질관리 알고리즘은 지속성검사, 기후범위검사, 시간변동성검사, 공간분포검사로 구성되어 있다. 마지막으로 본 연구에서 제안하는 품질관리 알고리즘은 기상자료의 공간적 특성을 고려한 잠재적 이상관측 여부도 확인할 수 있다. 또한 품질관리를 거친 자료를 토대로 고랭지배추와 기상관측자료의 상관성을 분석함으로써 효율적 농산업 관리에 도움이 될 것으로 보여진다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권4호
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• pp.221-228
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• 2020

산업 기술이 발달함에 따라 편리함을 추구하게 되면서 교통수단 역시 발달하고 있다. 대도시에 거주하는 많은 사람들은 버스, 택시, 자가용 등의 교통수단을 이용하여 출퇴근을 하고 있고 여가를 즐기므로 이동시 발생하는 교통사고의 피해를 줄이기 위한 연구가 필요하다. 본 연구는 실시간으로 도로단위 강우량을 추정하는 법을 다루고 있다. 이를 위해 기상청에서 제공하는 강우 관측 자료와 강우 레이더자료를 실시간으로 수집하여 통합 데이터베이스를 만들고 이를 크리깅 방법을 통해 도로단위 강우량으로 추정하였다. 이 외에도 도로의 실시간 교통소통정보도 강우정보와 융합하여 인터렉티브하게 시각화하는 연구를 수행하였다.

• 한국환경과학회지
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• 제27권7호
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• pp.509-518
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• 2018

Weather is the most influential factor for crop cultivation. Weather information for cultivated areas is necessary for growth and production forecasting of agricultural crops. However, there are limitations in the meteorological observations in cultivated areas because weather equipment is not installed. This study tested methods of predicting the daily mean temperature in onion fields using geostatistical models. Three models were considered: inverse distance weight method, generalized additive model, and Bayesian spatial linear model. Data were collected from the AWS (automatic weather system), ASOS (automated synoptic observing system), and an agricultural weather station between 2013 and 2016. To evaluate the prediction performance, data from AWS and ASOS were used as the modeling data, and data from the agricultural weather station were used as the validation data. It was found that the Bayesian spatial linear regression performed better than other models. Consequently, high-resolution maps of the daily mean temperature of Jeonnam were generated using all observed weather information.

• Membrane and Water Treatment
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• 제13권5호
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• pp.219-225
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• 2022

5th Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change Weather (AR5) predicts that recent severe hydrological events will affect the quality of water and increase water pollution. To analyze changes in water quality due to future climate change, input data (precipitation, average temperature, relative humidity, average wind speed, and solar radiation) were compiled into a representative concentration curve (RC), defined using 8.5. AR5 and future use are calculated based on land use. Semi-distributed emission model Calculate emissions for each target period. Meteorological factors affecting water quality (precipitation, temperature, and flow) were input into a multiple linear regression (MLR) model and an artificial neural network (ANN) to analyze the data. Extensive experimental studies of flow properties have been carried out. In addition, an Acoustic Doppler Velocity (ADV) device was used to monitor the flow of a large open channel connection in a wastewater treatment plant in Ho Chi Minh City. Observations were made along different streams at different locations and at different depths. Analysis of measurement data shows average speed profile, aspect ratio, vertical position Measure, and ratio the vertical to bottom distance for maximum speed and water depth. This result indicates that the transport effect of the compound was considered when preparing the hazard analysis.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제61권6호
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• pp.324-332
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• 2019

This study aimed to identify the causality between climatic and soil variables affecting the yield of Italian ryegrass (Lolium multiflorum Lam., IRG) in the paddy field by constructing the pathways via structure equation model. The IRG data (n = 133) was collected from the National Agricultural Cooperative Federation (1992-2013). The climatic variables were accumulated temperature, growing days and precipitation amount from the weather information system of Korea Meteorological Administration, and soil variables were effective soil depth, slope, gravel content and drainage class as soil physical properties from the soil information system of Rural Development Administration. In general, IRG cultivation by the rice-rotation system in paddy field is important and unique in East Asia because it contributes to the increase of income by cultivating IRG during agricultural off-season. As a result, the seasonal effects of accumulated temperature and growing days of autumn and next spring were evident, furthermore, autumnal temperature and spring precipitation indirectly influenced yield through spring temperature. The effect of autumnal temperature, spring temperature, spring precipitation and soil physics factors were 0.62, 0.36, 0.23, and 0.16 in order (p < 0.05). Even though the relationship between soil physical and precipitation was not significant, it does not mean there was no association. Because the soil physical variables were categorical, their effects were weakly reflected even with scale adjustment by jitter transformation. We expected that this study could contribute to increasing IRG yield by presenting the causality of climatic and soil factors and could be extended to various factors.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제53권1호
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• pp.26-28
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• 2020

In September 2018, heat waves were declared to be a type of natural disaster by the Framework Act on the Management of Disasters and Safety. The present study examined the characteristics of heat waves from the perspectives of meteorological phenomena and health damage. The government's efforts to minimize the damages incurred by heat waves are summarized chronologically. Furthermore, various issues pertaining to heat waves that are being raised in our society despite the government's efforts are summarized by analyzing big data derived from reported news and academic articles.

• 한국습지학회지
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• 제21권spc호
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• pp.80-89
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• 2019

본 논문의 목적은 금강유역을 대상으로 Standardized Precipitation Index (SPI) 기상학적 가뭄지수, 농업용 저수지 가뭄지수(Reservoir Drought Index, RDI)간의 관계를 통해 기상학적 가뭄이 농업에 미치는 상관성을 분석하는데 있다. 2014년부터 2016년까지의 강수량, 농업용 저수율 자료를 수집하여 가뭄지수를 산정하였으며, 기상학적 가뭄과 농업가뭄간의 상관성을 평가하기 위해 Pearson 상관계수와 Receiver Operation Characteristic (ROC) 분석을 실시하였다. 상관분석결과 SPI-6와 RDI의 Pearson 및 ROC 적중룰이 각각 0.606, 0.722으로 가장 높게 분석되었고 가뭄의 공간적 발생패턴을 분석하기 위해 공간분포된 SPI-6와 RDI를 중첩한 결과 2015년 8월부터 2015년 10월의 심한 가뭄 발생 시 미호천 상류 유역과 논산천 유역에서 중복적으로 가뭄의 심도의 차이가 발생하는 것을 확인하였다. 저수지 가뭄이 발생한 지역에 대한 저수지의 제원을 이용하여 분석을 수행한 결과, RDI 가뭄이 크게 나타난 지역은 유역배율이 작은 저수지들이 많이 모여 있는 지역일수록 극심한 가뭄을 겪는 것으로 분석되어, 유역배율에 따라 저수지의 농업가뭄 대응능력에 차이가 있음을 확인하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권1호
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• pp.34-45
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• 2021

날씨는 밭작물의 가격 측정과 생산량 및 품질에 영향을 미치기 때문에 농산업에서 가장 많이 고려되는 요소이다. 특히, 밭작물의 경우 평지보다 산지에서 재배되는 등 외부 환경에 많이 노출되어 있다. 본 연구는 수치 산림입지토양도를 이용하여 산지를 구성하고 있는 12개의 토양의 특성 자료와 기상정보 간의 연관성을 파악하였다. 공간적 상관관계가 고려된 GAM, 크리깅, RF를 이용하였으며, 연구자료는 2009년 1월부터 2018년 12월까지의 기상청과 농촌진흥청에서 수집한 일 단위 평균기온, 최고기온, 최저기온, 강우량 자료가 사용되었다. 분석결과 지리적 효과만 반영된 GAM이 상대적으로 추정성능이 우수하였고, 산림입지토양도는 밭작물 재배지 기상정보를 추정에 큰 도움이 되지 않았다. 이에 유의수준을 5%로 통계적 가설검정을 수행하여 중요 요인을 선택하였다. 산림입지토양도의 기후대코드(CLZN_CD)와 토양목본코드 B(SIBFLR_LAR)가 기상정보 추정에 상대적 유의미한 요인으로 선정되었다. 기후대코드를 추가한 모형의 경우 일 평균 기온과 일 최저기온의 공간 보간 성능이 향상되었다. 한반도의 국토는 70%가 산지이고 밭작물은 주로 산지에서 재배되고 있다. 따라서 산지의 기상정보를 추가 수집하여 연구를 수행한다면 생육시기별로 밭작물을 관리하는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권12호
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• pp.1203-1210
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• 2020

가뭄은 다양한 수문학적 또는 기상학적 인자들이 복합적으로 작용하여 발생하기 때문에 가뭄의 사상을 정확히 평가하는 것은 어려운 일이나, 이를 정량적으로 해석하기 위해 다양한 가뭄지수들이 개발되어 왔다. 하지만 현재 활용중인 가뭄지수들은 단일변량의 부족량을 통해 산정되며, 복합적인 원인으로 발생하는 가뭄의 사상을 정확히 판단하지 못하는 문제가 있다. 단순 단일변량의 부족을 가뭄이라고 판단하기는 어렵기 때문이다. 최근에는 빅데이터 분석에서 많이 활용되고 있는 비정형 데이터를 활용하여 지수를 개발하는 연구들이 타 분야에서 진행되고 있으며 우수성이 입증되고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존 가뭄지수에 활용 중인 기상 및 수문정보(강수량, 댐 유입량)에 각각 비정형 데이터(뉴스데이터)를 결합하여 가뭄지수를 산정하고, 산정된 가뭄지수의 검증을 통해 가뭄해석의 활용성을 평가하고자 한다. 결합가뭄지수 산정을 위해 Clayton Copula 함수를 활용하였으며, 매개변수 추정은 교정방법을 이용하였다. 분석결과, 기존의 가뭄지수(SPI, SDI)보다 비정형 데이터를 결합한 가뭄지수가 가뭄기간을 적절히 재현하는 것으로 나타났다. 또한 Receiver Operating Characteristic (ROC) score가 기존의 가뭄지수들보다 높게 산정되어 가뭄해석에 있어 활용성이 우수하였다. 본 연구에서 산정된 결합가뭄지수는 기존 단일변량 가뭄지수의 해석적 한계를 보완하고 비정형데이터를 활용한 가뭄지수의 활용성이 우수하다는 점에서 활용성이 높다고 판단된다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제13권3호
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• pp.15-28
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• 2020

본 논문에서는 미계측 유역에 적용할 수 있는 갈수지수 산정 회귀모형을 개발하고자 하였다. 30개의 중권역 유역을 대상으로 국가수자원종합관리시스템에서 제공하는 장기유출자료를 이용하여 평균 갈수량과 평균저수량, 지속기간별 빈도별 갈수지수를 산정하였으며 이를 유역특성인자 18개와 기상특성인자 3개와의 상관 분석을 통하여 최종적으로 유역면적, 유역 평균 표고, 유역 평균 경사, 수계 밀도, 유출곡선지수, 연증발산량, 연강수량을 선정하여 다중회귀분석을 수행하여 갈수지수 회귀모형을 개발하였다. 개발된 회귀모형을 평가하기 위하여 10개의 검증유역을 미계측 유역으로 간주하여 평균제곱근오차(RMSE) 와 평균절대오차(MAE)를 이용하여 정확도를 추정하였다. 또한 기존의 평균갈수량 산정 회귀모형과의 비교를 통하여 본 논문에서 개발한 모형의 우수성을 검토하였다. 기존의 미계측 유역의 평균 갈수량 회귀모형과 비교·분석에서 보다 우수한 결과를 나타내었는데 이는 기존의 회귀모형보다 다양한 유역 특성인자와 수문특성인자를 고려하여 회귀모형을 개발하였기 때문인 것으로 판단된다.