• 한국물환경학회지
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• 제26권6호
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• pp.994-999
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• 2010

The toxin of Cyanobacteria (blue-green algae) during summer season has been a problem and early prevention should be considered. A variety of methods can be used to forecast algal blooms and this study aims at examining feasibility of chlorophyll-a. The real-time data were collected by automatic water quality monitoring system (AWQMS) in Daecheong reservoir and invalid data were sorted by experts. And then, the sorted data were filled using linear interpolation. When the concentration of chlorophyll-a increased by $15mg/m^3$, water temperature and pH exceeded $26.8^{\circ}C$ and 9.5 respectively. As a result of correlation between chlorophyll-a and other parameters(i.e. water quality items and hydrological data), temperature (r=0.502 - 0.574), pH (r=0.583 - 0.681), total organic carbon (TOC, r=0.583 - 0.681) comparably had higher values. Meanwhile, the data around a day or two showed the highest correlation. In addition, chlorophyll-a is considered to be significantly effected by precipitation and inflow.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권5호
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• pp.357-365
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• 2015

결측 강수량을 보완하기 위한 방법으로 사용되고 있는 거리고도비율법에 포함되어 있는 거리와 고도차의 지수는 동일하게 제곱으로 고정되어 있으나 본 연구에서는 이 두 개의 지수를 각각 분리하여 분석하였다. 적용 사례로 한강 유역에 있는 평창을 기준 관측소로 하고 주변에 있는 5개 지표 관측소(방림, 수주, 청옥산, 진부, 영월1)의 10년(2004~2013년) 간 326개 시우량에 적용한 결과 적합한 거리와 고도의 지수 값은 각각 3.7, 0.57로 나타났다. 수정거리고도비율법의 거리와 고도의 지수는 결측 보완 또는 보간을 필요로 하는 위치의 지형공간적인 특성에 따라 맞게 적용해야 한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권3호
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• pp.36-51
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• 2012

생태환경모델링, 수문모델링, 기후변화 영향평가 등 다양한 분야에서 정규 격자 형태의 기후자료에 대한 요구가 증가하고 있다. PRISM(Precipitation-Elevation Regressions on Independent Slopes Model)은 다양한 격자형태의 기후자료 생산방법 중 고지대의 강수량 추정에 유용한 방법이다. 그러나 국내에서는 이 모델의 매개변수 및 모델에 사용되는 수치표고모형의 공간해상도 최적화에 대한 논의가 충분하지 않았다. 이에 본 연구에서는 PRISM을 개발하였다. 그리고 SCE-UA(Shuffled Complex Evolution-University of Arizona) 기법을 이용하여 2000-2005년 1km 공간해상도의 남한 연평균 강수 격자자료를 생산하는 데 필요한 PRISM 매개변수 최적값 및 DEM의 적정 공간해상도를 추정하였다. 아울러 매개변수와 수치표고모형에 대한 PRISM의 민감도 분석을 수행하였다. 그 결과 PRISM 모델에서 관측소 최대 탐색반경(67km)과 최소반경(31km), 지형고도-강수량의 선형회귀식 산정에 필요한 최소 관측소 개수(4개), 수치표고모형의 적정 공간해상도($1{\times}1km$) 등을 결정하였다. 그리고 PRISM 모의 결과가 수치표고모형의 공간해상도에 매우 민감하다는 것을 확인하였다. 본 연구결과는 PRISM 기법을 국내에 적용할 때 정확도를 향상시키는데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2006년도 총회 및 춘계학술발표회
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• pp.391-393
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• 2006

In this study, the performance of artificial neural network (ANN) models for estimating spatial distribution of water quality was evaluated using electric conductivity (EC) values in landfill site. For the ANN model development, feedforward neural networks and backpropagation algorithm with gradient descent method were used. In Test 1, the interpolation ability of the ANN model was evaluated. Results of the ANN model were more precise than those of the Kriging model. In Test 2, spatial distributions of EC values were predicted using precipitation data. Results seemed to be reasonable, however, they showed a limitation of ANN models in extrapolations.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.121-121
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• 2023

다수의 서로 다른 해상도의 자료를 병합(Merge)하는 것은 강수 자료 사용에 중요한 절차 중 하나이다. 강수 자료는 다수의 소스(관측소, 레이더, 위성 등)에서 관측 자료를 제공한다. 연구자들은 각 원본 자료의 장점을 취하고 단점을 보완하기 위해 다중소스 기반의 재분석 강수 자료를 제작하여 사용하고 있다. 기존의 방법은 자료를 병합하기 위해 서로 다른 공간적 특성을 갖는 자료들을 공간적으로 동일한 위치로 보간(Interpolation) 하는 과정이 필요하다. 하지만 보간 절차는 원본자료에 인위적인 변형을 주기 때문에 많은 오차(Error)를 발생시키는 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구는 병합 과정에서 보간 절차를 제외하고 원본 해상도 자료를 그대로 입력하기 위해 머신 러닝 방법의 하나인 Super resolution convolutional neural network(SRCNN)에 기반한 병합 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 원본 자료의 영향을 모델이 직접 취사선택하여 최종 자료에 도달하기 때문에 병합 과정의 오류를 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제2권2호
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• pp.47-61
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• 2000

북한 시ㆍ군별 벼 생육모의결과를 토대로 벼 재배 적합성 여부를 판정하였다. 생육모의에 필요한 시ㆍ군 별 일 기상자료는 지형기후학적 공간내삽기법을 근거로 한 3단계 과정을 통해 생산하였다. 우선 기온의 경우 51개 남북한 표준관측소의 14년간(1981~1994) 월평균값을 관측지점 위도, 해발고도, 해안거리, 경사도, 개방도 등 지리지형변수에 회귀시켜 얻은 통계모형(RMSE=0.4~1.6$^{\circ}C$)을 북한전역에 적용시켜 1 km$\times$1 km수평 격자점 단위로 월별 평균값을 추정하였다. 강수량의 경우 상대적으로 자료가 풍부한 남한의 지형-강수 관계를 도출하여 이를 북한지방에 적용한 윤 (2000)의 방법에 의해 월별 강수량 분포도를 작성하였다. 일사량의 경우 남한 19개 관측소의 14년간(1984~1997) 월 평균 수평면 전천일사량 관측값의 추정식([일사량, MJ m$^{-2}$ day$^{-1}$)=0.344+0.4756[대기외 일사량]+0.0299[남쪽 개방도]-1.307[운량]-0.01[상대습도], 결정계수 0.92, RMS error 0.95)에 의해 북한 지방 27개 지점의 일사량 자료를 복원하였다. 이를 거리역산가중법으로 공간내삽하여 북한전역의 월별 일사량 분포도를 작성하였다. 두 번째 단계에서는 얻어진 1 km$\times$1km 격자점 기후값을 183개 북한 시ㆍ군별로 공간평균값을 취했다. 마지막으로 시ㆍ군 단위 월별 기후값을 이용하여 통계적인 방법 (Pickering et al., 1994)에 의해 30년간의 일별 기상자료를 생성하였다. 북한의 대표적인 벼 품종 생육조사자료를 토대로 CERES-rice 모형의 유전적 모수를 조정하고, 준비된 기상자료를 입력시켜 183개 시ㆍ군별 벼의 생육을 30년치씩 모의하였다. 생육모의결과 중 성숙기와 수량 관련 특성을 점수화 하여 각 시ㆍ군의 벼 재배용 농업기후학적 잠재력을 정량적으로 표현하였다.

• 자원환경지질
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• 제54권2호
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• pp.161-176
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• 2021

본 연구는 과거와 미래의 연 단위보다 상세한 일단위 지하수 함양량을 평가하기 위해, 분포형 수문모형중의 하나인 VELAS를 이용하여 물수지에 근거한 수문요소별 변동을 분석하고자 하였다. 가뭄에 매우 취약한 충남 홍성군 서부면 양곡리 일대 소유역을 대상으로, VELAS의 입력자료인 수치표고모델, 식생도, 경사도 등의 공간특성자료를 구축하였고, 기후자료는 기상청의 일별 대기온도, 강수, 평균풍속, 상대습도 등의 자료를 공간적으로 보간하였다. 연구지역의 과거 2001년부터 2018년까지 18년 동안 일단위 물수지 분석결과, 연간 강수량은 799.1~1750.8 mm로 평균 1210.7 mm이고, 지하수 함양량은 28.8~492.9 mm로 평균 196.9 mm로 분석되었다. 연 강수량 대비 지하수 함양률은 최소 3.6%에서 최대 28.2%로 변동폭이 매우 크고, 평균 함양률은 14.9%였다. 미래 기후변화 RCP 8.5시나리오에 의한 2019년부터 2100년까지의 일단위 물수지 분석결과, 연간 강수량은 572.8~1996.5 mm(평균 1078.4 mm)이고, 지하수함양량은 26.7~432.5 mm, 평균 174.6 mm(평균 강수량의 16.2%)로서 과거보다 다소 증가하였다. 미래 연간 지하수 함양률은 최소 2.8%, 최대 45.1%, 평균 18.2%로 분석되었다. 물수지를 구성하는 요소들은 강수량과의 상관성이 잘 나타나며, 일단위보다는 연단위로 갈수록 그러한 상관성이 뚜렷했다. 다만, 증발산량은 강수량보다는 기온 등 다른 기후요소에 더 영향을 받는 것으로 보인다. 본 연구를 통해 산정된 연단위 보다 상세 시간 단위에서의 지하수함양량은 가뭄 또는 홍수 등 시기별로 강수량 변동이 심한 경우 지하수개발과 관리에 활용될 수 있는 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권2호
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• pp.319-326
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• 2015

수자원 설계 및 홍수 예 경보 등을 위한 수문분석 시, 강우자료는 필수요소이다. 현재 수문분석 시 비교적 장기간의 자료를 보유하고 있는 기상청, 국토교통부 등의 지상기상관측지점(SSS, Surface Synoptic Stations)에 시 강우자료를 이용하고 있으나, 집중호우가 빈번히 발생하는 현실정과 집중호우의 발생빈도가 증가할 것으로 예상되는 향후에는 더욱 조밀한 관측망을 구성하고 있는 방재기상관측지점(AWS, Automatic Weather Stations)의 분 단위 강우자료를 이용한 분석이 필요하다. 그러나 방재기상관측지점의 분 단위 강우자료는 자동으로 관측되고 있어, 자료품질에 대한 문제점이 매번 지적되고 있다. 본 연구에서는 서울지역을 중심으로 기상청 방재기상관측지점의 분 단위 강우자료의 품질개선 방안에 관한 연구를 실시하였다. 분 단위 강우자료의 품질관리방안은 크게 3단계로 결측치 품질관리, 이상치 품질관리 그리고 강우 보완 품질관리로 구분하여 품질관리 방안을 제시하고 분석을 수행하였다. 마지막으로 서울지점의 분 단위 강우자료와 시 단위 강우자료의 비교분석을 통해 강우 품질관리에 대한 평가를 실시하였다. 이는 향후 분 단위 강우자료를 이용한 수문분석 시, 강우자료 품질관리 방안으로 활용될 것으로 판단된다.

• 대기
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• 제31권2호
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• pp.185-198
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• 2021

In this study, we examined a spatial downscaling method based on Gradient and Inverse Distance Squared (GIDS) weighting to produce high-resolution grid data from a numerical weather prediction model over Korean Peninsula with complex terrain. The GIDS is a simple and effective geostatistical downscaling method using horizontal distance gradients and an elevation. The predicted meteorological variables (e.g., temperature and 3-hr accumulated rainfall amount) from the Limited-area ENsemble prediction System (LENS; horizontal grid spacing of 3 km) are used for the GIDS to produce a higher horizontal resolution (1.5 km) data set. The obtained results were compared to those from the bilinear interpolation. The GIDS effectively produced high-resolution gridded data for temperature with the continuous spatial distribution and high dependence on topography. The results showed a better agreement with the observation by increasing a searching radius from 10 to 30 km. However, the GIDS showed relatively lower performance for the precipitation variable. Although the GIDS has a significant efficiency in producing a higher resolution gridded temperature data, it requires further study to be applied for rainfall events.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권5호
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• pp.451-459
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• 2018

역거리법에 포함된 지수 값을 제곱으로 고정하지 않고 변수로 취급하여 강수량 자료를 바탕으로 지수 값의 최적치를 산출하였다. 이를 위해서 한강 상류부, 한강 하류부, 금강 상류부, 낙동강 중류부 등 4개 Group으로 나누고 각 Group 내 7개 관측소에 대하여 총 52개의 Case를 분석하였다. 각 Group에서 기준 관측소 1개와 주변관측소 4개를 조합한 Case별로 거리 지수 값의 최적치를 구하였다. 이 최적치를 산출하기 위해서 황금비 분할조사법을 적용하였고 강수 자료는 10년(2004~2013년) 간의 시우량 자료를 사용하였다. 이와 같이 구한 최적치를 최근 3년(2014~2016년) 간에 대하여 검증하였다. 본 연구에서 구한 최적의 거리 지수 값은 4개 Group에서 평균적으로 각각 3.280, 1.839, 2.181, 2.005로 나타났고 전체 평균하면 2.326이었다. 그리고 최적의 지수 값을 적용한 역거리법은 지수 값을 제곱으로 한 기존 역거리법과 비교하여 우수함을 보였다.