• 한국대기환경학회지
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• 제24권5호
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• pp.604-612
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• 2008

The ozone concentration is one of the important environmental issue for measurement of the atmospheric condition of the country. This study focuses on applying the Autoregressive Error (ARE) model for analyzing the ozone data at middle part of the Gyeonggi-Do, Anyang monitoring site in Korea. In the ARE model, eight meteorological variables and four pollution variables are used as the explanatory variables. The eight meteorological variables are daily maximum temperature, wind speed, amount of cloud, global radiation, relative humidity, rainfall, dew point temperature, and water vapor pressure. The four air pollution variables are sulfur dioxide $(SO_2)$, nitrogen dioxide $(NO_2)$, carbon monoxide (CO), and particulate matter 10 (PM10). The result shows that ARE models both overall and monthly data are suited for describing the oBone concentration. In the ARE model for overall ozone data, ozone concentration can be explained about 71% to by the PM10, global radiation and wind speed. Also the four types of ARE models for high level of ozone data (over 80 ppb) have been analyzed. In the best ARE model for high level of ozone data, ozone can be explained about 96% by the PM10, daliy maximum temperature, and cloud amount.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제8권2호
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• pp.97-104
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• 2005

Usually, propagation attenuation of millimeter wave occurs by rainfall, snowfall, temperature, effect of pressure of air. In 60GHz wave band wireless communication network, temperature change becomes big factor of propagation loss department. Also, temperature change causes disturbance of 60GHz frequency at transceiver. In this study, we used 60GHz transceiver and found propagation loss of wireless path and operating frequency disturbance characteristics. In transceiver that there is no temperature compensated device, operating frequency of TX changed by 60.865GHz at temperature of $-5^{\circ}C$, and appeared by 60.730GHz when is $50^{\circ}C$. Therefore, operating frequency change width by temperature change are about 100MHz, greatly. But, in transceiver that there is temperature compensated device, operating frequency of TX changed by 60.830GHz at temperature of $-5^{\circ}C$, and appeared by 60.710GHz when is $50^{\circ}C$. Therefore, operating frequency change width by temperature change are about 20MHz. According to these result, we constructed between buildings examination wireless site for point to point wireless communication using 60GHz band transceivers who have do temperature compensated device, and investigated data transmission characteristics about ambient temperature change. Therefore, if use transceiver that have temperature compensated device, may overcome the wireless transmission error in 60GHz band wireless communication LAN networks despite of ambient temperature change.

• 한국농공학회지
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• 제43권5호
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• pp.163-171
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• 2001

Reaeration phenomena, the physical process of absorption of oxygen from atmosphere, is one of the important parameters of dissolved oxygen simulation in streams. This study was aimed at predicting reaeration coefficients in rural small streams, examining the influence of drop structure on reaeration and the seasonal fluctuation of reaeration coefficients. Reaeration coefficients of five streams including four tributaries of Bokha watershed in Gyeonggi Ichon and Onyang stream in Chungnam Onyang were measured. Constant rate injection (CRI) method using propane and Rhodamine-WT as gas and dye tracer was adopted. Reaeration coefficients ranged between 6.16 and 29.16 reciprocal day, higher than those in USGS database. Prediction equation,$k_2=CV^{0.593}$, was regressed from the measured data at 95% confidence level, with an absolute error of 21.2% and a standard error of 4.0 reciprocal days. Reaeration coefficients of experimental reaches with drop structure showed percentile increases of 42.3 to 159.2 compared to those without it, an indication that drop structure plays an important role on stream reaeration. Taking into consideration the seasonal fluctuation of reaeration coefficients, the values measured during September and October were the highest, mainly due to the removal of aquatic plants. by intensive rainfall during summer.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제19권4호
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• pp.1153-1164
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• 2008

The ozone data is one of the important environmental data for measurement of the atmospheric condition of the country. In this article, the Autoregressive Error (ARE) model have been considered for analyzing the ozone data at the northern part of the Gyeonggi-Do, Uijeongbu monitoring site in Korea. The result showed that both overall and monthly ARE models are suited for describing the ozone concentration. In the ARE model, seven meteorological variables and four pollution variables are used as the as the explanatory variables for the ozone data set. The seven meteorological variables are daily maximum temperature, wind speed, relative humidity, rainfall, dew point temperature, steam pressure, and amount of cloud. The four air pollution explanatory variables are Sulfur dioxide(SO2), Nitrogen dioxide(NO2), Cobalt(CO), and Promethium 10(PM10). Also, the high level ozone data (over 80ppb) have been analyzed four ARE models, General ARE, HL ARE, PM10 add ARE, Temperature add ARE model. The result shows that the General ARE, HL ARE, and PM10 add ARE models are suited for describing the high level of ozone data.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권6호
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• pp.1117-1124
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• 2010

미세먼지 농도는 국가의 중요한 환경 척도 중의 하나이다. 본 연구에서는 경기도 남부에 위치한 수원시 2003년-2009년 미세먼지 농도를 주위에서 쉽게 구할 수 있는 대기자료와 기상자료를 이용하여 자기회귀오차모형으로 월별로 분석하였다. 미세먼지 농도 분석을 위한 대기자료는 이산화황, 이산화질소, 일산화탄소, 오존 등을 사용했고, 기상자료로는 일 최고온도, 풍속, 상대습도, 강수량, 일사량, 운량을 사용하였다. 분석 결과, 자기회귀오차모형으로 월별 미세먼지 농도를 13%-49% 정도 설명할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.123-123
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• 2019

최근 기후변화로 인해 중국, 한국, 일본, 몽골 등을 포함한 동아시아 지역은 태풍, 가뭄, 홍수와 같은 자연재해의 발생 빈도가 증가하고 있는 추세이다. 중국의 경우 2017년 극심한 가뭄으로 1,850만 (ha)의 농작물 피해가 발생하였으며, 몽골 또한 2017년 4월 이후 극심한 가뭄으로 사막화가 급속도로 진행되고 있다. 위성 기반의 강우 자료는 공간과 시간 해상도가 높아짐에 따라 지상관측소 강수량 자료의 대체 수단으로 이용되고 있다. 본 연구에서는 Climate Hazards Groups InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR), Global Precipitation Climatology Centre (GPCC) 강우 위성 자료를 활용하여 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)를 산정하였다. 시간 해상도는 월별 영상을 기준으로 2008년부터 2017년까지 지난 10년간의 데이터를 이용하였으며, 각각 격자가 다른 위성영상을 기존 기상관측소와 비교하였다. 피어슨 상관계수 (Pearson Correlation Coefficient, R)를 활용하여 강우 위성 영상과 지상관측소의 상관관계를 분석하고, 평균절대오차 (Mean Absolute Error, MAE), 평균제곱근오차 (Root Mean Square Error, RMSE)를 통해 통계적으로 정확도를 분석하였다. 인공위성 강수량 자료는 미계측 지역이 많은 곳이나 측정이 불가능한 지역에 효율성 측면에서 중요한 이점을 제공할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권11호
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• pp.951-959
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• 2016

본 연구에서는 제주도의 한천 유역을 대상으로 유역모델링 기법으로 많이 활용되고 있는 SWAT 모형을 이용하여 실시간 관측되고 있는 하천유량의 신뢰성과 활용성을 평가하였다. 평상시 거의 건천의 형태를 나타내는 간헐하천 특성을 고려하기 위하여 기존 연구에서 검증되었던 간헐하천모의 알고리즘을 적용하였으며, 2008~2013년을 대상으로 유역별 관측사상과 모의사상을 비교 분석하였다. 모형효율과 결정계수를 통해 모형 적용성을 평가한 결과, 보정기간에 대해 모형효율(ME) 0.88, 결정계수($R^2$) 0.93, 검증기간에 대해서는 각각 0.79와 0.89로서 매우 양호한 것으로 분석되었다. 모의치와 관측치의 차이가 크게 나타나는 일부 사상들에 대한 검토 결과, 강수량에 비해 관측유출률이 너무 크거나 낮은 경우가 있었는데 이는 기존 호우시 유출률 및 모델링 결과와 비교할 때 관측유량의 계측 및 수위-유량 산정과정에서의 오류의 가능성을 예상할 수 있었다. 이러한 관측유량에 대한 보완을 위해 모의자료를 이용하여 강수량과 유출량 간의 회귀관계를 도출하였으며, 2009~2010년을 대상으로 회귀식을 적용한 결과 유역모델링에 의한 모의유량과 잘 일치하는 것으로 나타났다. 따라서, 모델링 결과가 충분한 신뢰성을 보장한다는 가정 하에, 유도된 회귀식을 활용하여 신뢰성 있는 유출량을 간편하게 예측할 수 있으며, 관측자료의 결측치나 이상치를 즉각적으로 검증하는 데에도 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서와 같이 관측자료의 검증 및 결측치에 대한 보완을 통하여 모형 적용시 보정과정에서의 오류를 최소화함으로써 제주도 지역의 독특한 유출 특성을 고려한 정교한 모델링과 물수지 분석에 크게 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권5호
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• pp.411-422
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• 2016

우리나라는 수공구조물 설계할 때 강우빈도해석과 강우-유출 모형으로 홍수량을 산정하여 사용하고 있다. 그러나 강우자료의 확률분포 및 자료기간 등에 따른 매개변수 추정에 많은 불확실성이 존재하나 이를 고려한 해석은 이루어지지 않고 있다. 이러한 점에서 Gumbel 분포형과 확률가중 모멘트법을 기준으로 확률강우량의 신뢰구간을 평가함과 동시에 매개변수의 불확실성을 평가하는데 있어서 우수한 성능을 발휘하는 Bayesian방법을 도입하여 서울지역의 확률강우량의 불확실성을 정량적으로 평가하였다. 두 가지 방법의 비교결과 확률가중모멘트법의 신뢰구간이 Bayesian 방법의 불확실성 구간보다 전반적으로 크게 나타났다. 신뢰구간의 경우 정규분포를 따르기 때문에 좌우대칭의 형태를 갖는 반면에 Bayesian 방법의 불확실성은 Gumbel 분포로부터 유도되어, 보다 현실적인 불확실성 평가가 가능하였다. 자료의 구간 및 기간에 따른 확률강우량의 불확실성을 평가한 결과 자료에 증가에 따른 불확실성 감소를 확인할 수 있었으며, Bayesian 방법이 자료 증가에 따른 불확실성 범위 감소가 보다 뚜렷하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.127-137
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• 1992

다목적댐 유역에서의 호우(濠雨)발생지 저수지 실시간(實時間) 운영을 위해서는 Telemeter 설비를 통해 온라인으로 전송된 강우(降雨) 및 유입량(流入量)(수위(水位)) 관측자료를 이용하여 강우(降雨)-유출(流出) 모형(模型)의 매개변수(媒介變數) 신속하게 보정(補正)하고 정확한 유입량을 예측하여야 한다. 지금까지는 유출모형의 매개변수 보정을 모형 운영자의 주관적인 판단 아래 시행착오(試行錯誤)에 의한 수동보정(手動補正) 방법을 사용하여 왔으나 최적화 기법을 이용하여 강우-유출모형의 매개변수를 자동으로 보정할 수 있는 방법을 제시하는 것이 본 연구의 목적이다. 최적화 기법으로는 다양한 조건하에서도 해의 안정성이 우수한 Pattern-Search법을 선정하였으며 목적함수로는 모형에 의해 산정된 유출량과 관측 유출량과의 편차의 제곱에 대한 누계치를 최소화 하는 것으로 하였다. 본 연구를 위하여 개발한 최적화 기법을 현재 한국수자원공사(韓國水資源公社)에서 소양강 다목적댐의 실시간 홍수조절에 사용하고 있는 저유함수(貯留函數) 유출모형의 매개변수를 과거의 홍수사상(洪水事象) 사용하여 자동으로 보정 하는데 적용하였다. 적용결과에 시행착오에 의한 수동보정 방법보다 시간 및 노력면에서 보다 효율적일 뿐아니라 홍수예측 기능도 보다 우수하여 저수지의 실시간 홍수예측 및 홍수조절에 알맞은 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제33권3호
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• pp.365-374
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• 2000

본 연구는 관측된 단일 강우-유출사상으로부터 최적화 모형과 추계학적 기법을 결합하여 침투율 공식의 최적매개변수와 단위도를 결정하였다. 수문계측유역에서의 최적 단위도와 침투율을 결정하기 위하여 관측 유출수문곡선과 계산치의 절대오차누계를 최소화하는 모형과 절대최대오차를 최소화하는 선형계획모형을 정립하였다. 손실율의 매개변수를 섭동하기 위하여 추계학적 최적화방법 중의 하나인 Multistart 알고리즘을 채택하였다. Multistart는 분석가능영역을 효과적으로 탐사하여 Kostiakov, Philip, Horton 공식의 최적매개변수를 결정하였다. 유역평균침투능 $\Phi$지표를 적용하면 유일한 단위도의 종거가 결정되지만, Kostiakov, Philip, Horton 및 Green-Ampt공식은 매개변수의 값에 따라 단위도의 종거와 침투율은 달라진다. Green-Ampt공식의 매개변수는 시산법을 적용하여 결정하였다. 제안한 방법의 적용성을 검정하기 위하여 강우-유출 관측자료를 보유한 유역에 관하여 침투식의 매개변수와 단위도를 결정하였으며, 이전 연구자들의 결과보다는 나은 해를 구하였다.