• 지질공학
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• 제19권3호
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• pp.365-371
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• 2009

본 연구에서는 비점오염원의 효율적인 관리방안을 확립하기 위하여 단위재배지로부터의 오염물질 배출특성을 조사하였다. 무강우일수가 상대적으로 길었던 약 20%의 강우사상을 제외한 나머지 강우사상에 대해서는 강우량과 강우에 의한 유출수량의 상관성은 상관계수 0.92로 매우 높았으며, 유출수량이 유출계수에 미치는 영향인자로는 유출직전의 강우강도가 주요인자임을 알 수 있었다. 한편, 유출수로부터 발생하는 오염물질의 EMCs(유량가중평균농도)가 높은 강우사상의 결과로 무강우일수가 길었던 강우사상에서 무강우에 의해 건조된 토양의 영향에 기인한 것임을 알 수 있다. 유출수로부터 발생되는 TSS, BOD, COD, TN 및 TP 등의 부하량은 동일한 강우사상에서 유사한 경향을 나타내므로 부유물질을 제어함으로써 다른 오염물질의 제거도 가능할 것으로 추정된다. 따라서 강우량계급별 유출계수 만을 이용한 오염물질부하량은 많은 오차를 나타낼 것이며, 오염부하 예측시스템을 개발할 때에는 강우량, 무강우일수, 선행강우량 등을 인자로 고려한 재배지토양조건을 충분히 고려하여야 할 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권1호
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• pp.51-64
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• 2011

본 연구에서는 대유역의 홍수모의가 가능한 연속형 강우-유출모형을 개발하고자 하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 가변저류변수와 유출곡선지수를 기반으로 하는 시단위 지표유출량 산정방법을 개발하였으며 수문성분을 토양수분에 대한 연속방정식에 적용하여 연속적인 강우에 대한 토양수분 모의가 가능하도록 모형을 구성하였다. 또한 유출수문성분과 유역 저류함수모형을 연계하여 유역에 대한 연속적인 유출모의가 가능하도록 하였으며 하도 저류함수모형을 이용하여 대유역에 대한 유출모의가 가능하도록 모형을 개발하였다. 대상유역은 낙동강 유역을 채택하였으며 2006년(보정기간) 및 2007~2008년(검증기간)의 홍수기간 동안 본류와 지류에 위치한 8개 유량관측지점에 대해서 모형의 정확도 평가를 수행하였다. 모든 평가지점에서 모의유량이 관측유량과 유사한 결과를 보이며 보정기간과 검증기간의 모형효율성계수는 각각 0.81~0.95와 0.70~0.94 범위의 우수한 결과를 보이는 것으로 나타났다. 또한 강우에 대한 토양수분의 거동과 수문 성분 발생량에서도 합리적인 결과를 도출하는 것으로 확인되었다. 이상의 결과로부터 본 연구에서 개발된 연속형 강우-유출모형은 대유역의 홍수예측에 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제35권10호
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• pp.17-31
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• 2019

본 연구에서는 강우로 인한 산사태와 토석류의 거동분석을 위한 연계해석기법이 제안되었다. 산사태 발생 위치 및 체적을 토석류의 초기 발생 위치 및 체적 조건으로 사용하고 강우-침투에 의해 형성된 습윤대에 의해 정의되는 하부 지반의 습윤 조건이 토석류에 의한 연행침식작용 분석에서 고려되어 강우-침투, 산사태, 토석류에 이르는 일련의 과정에 대하여 일관된 해석이 수행될 수 있도록 구성되었다. 본 연계해석기법은 지리정보시스템을 기반으로 광역적 분석이 가능하도록 구성되었다. 본 연계해석기법을 활용한 해석 결과와 기존 연구자들에 의해 보고된 관측 결과를 비교하여 해석기법에 대한 검증 및 적용성을 확인하였다. 그 결과 시간에 따른 토석류 전방 위치 및 토석류의 속도, 체적, 운동량 측면에서 해석과 실험 결과가 서로 유사하게 나타났으며, 복잡한 지형을 갖는 자연사면에 적용한 경우에도 해석결과와 관측 결과가 유사하게 나타나 합리적인 예측결과를 도출하였다. 최종적으로 강우에 의한 산사태-토석류 연계해석 결과를 관측값과 비교한 결과, 산사태 해석은 약 83%의 예측률을 보였으며, 토석류의 최종 체적은 관측값과의 오차가 관측값의 약 3%($871m^3$)로 매우 작게 나타났다. 본 연구에서 제안된 산사태-토석류 연계해석기법은 기존의 산사태와 토석류 흐름을 분리해서 분석하는 문제를 극복하였으며, 특히 강우에 의한 산사태뿐만 아니라 토석류에 의한 연행침식작용에 대한 강우의 영향을 분석할 수 있다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.848-854
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• 2005

본 논문에서는 국내 환경에 적용할 수 있는 EHF(44 GHz) 대역의 강우 감쇠 특성을 예측하기 위한 연구를 수행하였다. 일반적으로 10 GHz 이상에서 동작하는 무선 통신 시스템이 강우에 의한 영향을 많이 받는 것으로 알려져 있다. 이러한 강우 감쇠는 빗방울의 크기 분포를 통해서 예측이 가능하다. 따라서 무선 통신 시스템을 설계하거나 강우에 의한 감쇠 영향을 분석하기 위해서는 국내 환경에 적용 가능한 정확한 빗방울 크기 분포 예측 모델 개발이 중요하다. 본 논문에서는 충남대학교에서 측정을 통해 얻어진 데이터를 바탕으로 일반적인 확장 감마 분포를 이용하여 빗방울 크기 분포 예측 모델을 제시하였으며, 실제 강우 감쇠 측정 데이터와 잘 일치하는 결과를 얻었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.473-478
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• 2013

본 논문에서는 KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System)의 재분석 자료를 이용하여 지능형 뉴로-퍼지 알고리즘 RBFNNs(Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks) 기반 호우특보 판별 모델을 개발한다. 기존의 호우예측 시스템들의 예측능력은 일반적으로 기상데이터의 가공 기법의 영향을 받는다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 기상데이터의 전처리를 통한 호우예측 방법을 소개한다. 기상 데이터 전처리 기법은 KLAPS 데이터를 기반으로 지점별 변환, 누적강수량 생성, 시계열 데이터 가공, 호우특보 추출 방식에 의하여 설계된다. 최종적으로, 향후 t(t=1,2,3) 시간 후 6시간 동안 누적강수량에 대해 예측하고 호우특보를 결정하기 위한 정보를 제공한다. 또한 다항식의 형태, 규칙의 개수, 퍼지화 계수와 같은 제안된 모델의 중요 파라미터는 최적화 기법인 차분 진화(Differential Evolution; DE)를 이용하여 최적화한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제22권3호
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• pp.152-163
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• 2020

실제적인 산사태 대응조치 단계 이전에 산사태위험지수를 통하여 산사태 발생 위험도를 모니터링하고 예측하기 위하여, LAMP의 고해상도 강우와 토양수분 예측 자료를 DB화 하고, 산사태 연구자들의 연구대상 지역에 적합한 지도 투영법과 공간해상도로 변환하는 절차를 ArcGIS를 이용하여 마련하였다. 이를 위하여 ERA5 재분석 강수와 농촌진흥청 10m 깊이 토양수분자료를 이용하여 LAMP 모델 강수 및 토양수분 자료를 정량적 그리고 정성적으로 평가하여 모델의 특성을 파악하였다. 또한, LAMP 강우, 토양수분, 증발산 등의 결과 자료를 10m 초고해상도 ArcGIS 포맷 자료로 변환하는 과정을 실무적으로 상세히 기술하여, 국내 지역에서 WRF 모델의 NetCDF 자료를 ArcGIS로 이용자들이 손쉽게 변환할 수 있도록 기술적 편의를 제공하였다.

• 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.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제10권spc호
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• pp.135-142
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• 2022

Recently, with the development of data processing technology and the increase of computational power, methods to solving social problems using Artificial Intelligence (AI) are in the spotlight, and AI technologies are replacing and supplementing existing traditional methods in various fields. Meanwhile in Korea, heavy rain is one of the representative factors of natural disasters that cause enormous economic damage and casualties every year. Accurate prediction of heavy rainfall over the Korean peninsula is very difficult due to its geographical features, located between the Eurasian continent and the Pacific Ocean at mid-latitude, and the influence of the summer monsoon. In order to deal with such problems, the Korea Meteorological Administration operates various state-of-the-art observation equipment and a newly developed global atmospheric model system. Nevertheless, for precipitation nowcasting, the use of a separate system based on the extrapolation method is required due to the intrinsic characteristics associated with the operation of numerical weather prediction models. The predictability of existing precipitation nowcasting is reliable in the early stage of forecasting but decreases sharply as forecast lead time increases. At this point, AI technologies to deal with spatio-temporal features of data are expected to greatly contribute to overcoming the limitations of existing precipitation nowcasting systems. Thus, in this project the dataset required to develop, train, and verify deep learning-based precipitation nowcasting models has been constructed in a regularized form. The dataset not only provides various variables obtained from multiple sources, but also coincides with each other in spatio-temporal specifications.

• 한국농공학회논문집
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• 제58권3호
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• pp.57-69
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• 2016

In this study, we analyzed the extreme rainfall distribution scenarios based on probable rainfall calculation and applying various time distribution models over the landslide high risk zones in urban areas. We used observed rainfall data form total 71 ASOS (Automated Synoptic Observing System) station and AWS (Automatic Weather Station) in KMA (Korea Meteorological Administration), and we analyzed the linear trends for 1-hr and 24-hr annual maximum rainfall series using simple linear regression method, which are identified their increasing trends with slopes of 0.035 and 0.660 during 1961-2014, respectively. The Gumbel distribution was applied to obtain the return period and probability precipitation for each duration. The IDF (Intensity-Duration-Frequency) curves for landslide high risk zones were derived by applying integrated probability precipitation intensity equation. Results from IDF analysis indicate that the probability precipitation varies from 31.4~38.3 % for 1 hr duration, and 33.0~47.9 % for 24 hr duration. It also showed different results for each area. The $Huff-4^{th}$ Quartile method as well as Mononobe distribution were selected as the rainfall distribution scenarios of landslide high risk zones. The results of this study can be used to provide boundary conditions for slope collapse analysis, to analyze sediment disaster risk, and to use as input data for risk prediction of debris flow.

• 한국지리정보학회지
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• 제13권4호
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• pp.101-110
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• 2010

태풍 및 국지성 폭우로 인한 침수 및 범람지역의 발생이 증가하고 있어 재해 이력에 대한 체계적 구축과 침수 예측에 대한 정략적 분석을 통한 재해 예방이 필요하다. 본 연구는 피해지역의 수치영상을 기반으로 피해조사 범위 산정의 기반 자료와 속성정보를 제공하기 위하여 지리정보체계 매핑 기술을 사용하여 수치영상과 피해지역 연속지적도의 속성정보 융합을 통해 현장 실사용 재해정보지도를 구축하였다. 또한, 재해정보의 고도화를 위해 홍수범람 시뮬레이션을 통해 대상 지역의 빈도별 홍수량을 산정하여 돌발홍수 예측지역을 표시하였으며 지적 정보를 활용하여 빈도별 침수면적 및 침수피해율을 산출하였다. 따라서, 집중호우에 따른 홍수 시나리오 분석을 통해 사전에 자연재해 예방 및 대책을 위한 의사결정을 지원함으로써 자연재해관리 업무 효율성 및 대응능력 강화에 기여할 수 있는 방안을 제시하였다.