• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1514-1518
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• 2009

가뭄은 일반적으로 물 수요에 비하여 공급이 부족하여 나타나는 현상을 말한다. 공급 가능한 물의 부족은 강수량의 부족으로부터 시작되며, 강수량의 부족은 토양 수분의 부족과 하천의 유량 감소로 이어져 농작물의 피해와 우리 사회가 필요로 하는 생 공용수의 부족을 초래한다. 2009년 현재 우리나라는 작년 가을부터 시작된 강수량의 부족으로 인해 강원도 내륙지방과 전라남도, 경상남도 등 남부지방을 중심으로 가뭄이 발생하고 있고 이는 당분간 지속될 것으로 예상되어 물 부족에 의한 피해의 우려를 낳고 있다. 우리나라는 기상 특성상 여름철 장마기간 및 태풍으로 인해 발생한 많은 양의 강수를 이용하여 나머지 기간 동안 필요한 용수를 확보하는 체계를 이루고 있으나 2008년에는 여름철 강수의 부족으로 인해 2008년 말부터 지금까지 제한급수 등 가뭄 피해가 발생하고 있다. 본 연구에서는 기상청 주요 지점에 대해 2008년부터 2009년 초반까지의 강수량 관측자료를 이용하여 강수현황을 검토하였으며, Palmer 가뭄지수(Palmer Drought Severity Index, PDSI), 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI), 물공급능력지수(Water Supply Capacity Index, WSCI) 등의 가뭄지수를 이용하여 현재 가뭄의 정도 및 공간적인 분포 현황을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.28-28
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• 2011

치수는 고대국가로부터 현재의 국가에 이르기까지 중차대한 국가사업이다. 근대를 지나면서 산업화가 가속화되었고 수자원의 사용과 관리는 더욱 세분화 되었다. 또한 수자원의 사용과 관리에 앞서 기후와 밀접한 관계가 있는 수자원의 물리적 특성을 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 최근 우리나라도 급격한 산업화로 인한 환경파괴와 지구온난화로 인한 강수의 편중이 더욱 심해지고 있다. 즉, 한반도도 전 세계가 직면한 기후변화로 인한 자연재해로 부터 안전하지 않다는 것을 의미한다. 특히 수자원을 관리함에 있어 가뭄의 경우에는 장기적으로 진행되는 경우가 많고 피해 규모와 복구 등도 가뭄의 진행 기간과 밀접한 관계를 가지므로 적극적인 대비가 필요하다. 따라서 가뭄을 연구함에 앞서 과거 한반도의 가뭄의 경향성 및 주기성 같은 특성을 분석할 수 있는 연구가 수반되어야 할 것으로 사료된다. 이에 따라 본 논문에서는 과거 한반도 가뭄 사상의 특성분석을 위해 대표 가뭄지수로 SPI(Standardized Precipitation Index)와 PDSI(Palmer Drought Severity Index)를 선정하여 우리나라 전역에 위치한 총 59개 기상관측소의 1980년~2009년까지의 기상자료를 수집하여 유역별 월평균 가뭄지수를 산정하였다. 또한 이를 이용하여 가뭄발생의 경향성 및 주기성을 중심으로 과거한반도 가뭄의 통계학적 특성분석을 실시하였다. 각 지수의 경향성을 분석한 결과, SPI3와 SPI6는 봄과 겨울에는 가뭄이 심화되는 경향을 보였고 여름철에는 가뭄이 완화되는 경향을 보였다. 반면 SPI12의 경우는 섬진강과 영산강은 유의하지는 않으나 전 기간에 걸쳐 가뭄이 심화되는 경향을 보였고 한강, 낙동강, 금강유역은 가뭄이 완화되는 것으로 나타났다. PDSI의 경우에는 SPI와는 반대로 섬진강과 영산강은 전 기간에 걸쳐 가뭄이 완화되는 경향을 보였고 한강, 낙동강, 금강유역은 유의한 수준에서 가뭄이 심화되는 경향을 보임으로써, SPI와 PDSI에 의한 가뭄평가 경향성이 유역별로 다소 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 한편, 각 유역의 주기성을 분석한 결과로는 모든 유역에서 1년~3년 또는 6년 이하의 주기성을 나타냈으며, SPI의 경우 지속기간이 길어질수록 6년 이상의 저빈도 주기성을 나타냈고, SPI3는 짧게는 1년 미만의 고빈도 주기를 보이는 경우도 있었으며, SPI6와 SPI12는 4년~6년 주기를 나타냈다. 또한 PDSI도 마찬가지로 6년 내외의 장주기를 보였다. 특히 유역별로 분석할 경우 남부지역의 가뭄발생 주기가 중부지역보다 길게 나타나는 성향을 보였다. 그리고 SPI와 PDSI, 두 가뭄지수의 공통주기를 분석한 결과에서는 상관관계가 적은 것으로 확인 되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제36권4호
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• pp.561-573
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• 2003

본 연구에서는 서울지점 월강수량 자료에 나타난 가뭄의 재현 및 지속특성을 관측자료의 분석하고, 아울러 포아송 과정을 적용하여 비교하였다. 가뭄을 나타내는 지수로서 표준강수지수(SPI)를 이용하였으며, 10개월의 지속기간을 적용하였다. 관측자료의 분석을 위한 절단수준으로는 -1.00, -1.50, -2.00을 적용하였다. 관측자료의 분석을 통해서 나타난 서울지점 가뭄의 재현 및 지속특성은, 먼저, 보통 가뭄은 대략 2년에 한번 발생하며, 평균 지속기간은 4∼5개월 정도이다. 심한 가뭄은 대략 3∼5년 정도에 한번 발생하며, 평균 지속기간은 대략 2∼4개월 정도로 나타났다. 아주 심한 가룸의 경우에는 8∼23년에 한번 발생하며, 그 평균 지속기간은 2∼4개월 정도이다. 특히, 심한 가뭄의 경우(절단수준 -1.5 및 -2.0 기준)에는 장기 건조기 전반부가 후반부에 비하여 그 재현기간이 매우 크게 나타났으며, 반대로 지속기간은 매우 짧았던 것으로 나타났다. 이는 기본적으로 장기건조기 전반부에 강수 자체의 변동성이 더 컷다는 데서 그 원인을 찾을 수 있으며, 여기에 겨울철 강설량이 포함되지 않은 강수량을 사용한 것도 한 원인으로 작용한 것으로 판단된다. 마지막으로, 관측치에 나타난 결과와 포아송 과정을 적용한 결과를 비교해 본 결과 포아송 과정이 가뭄의 재현 및 지속특성을 잘 설명하고 있음을 파악할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권8호
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• pp.691-702
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• 2006

본 연구에서는 우리나라 가뭄의 공간적인 특성을 파악하고 가뭄의 진행에 따른 피해규모를 산정하기 위하여 가뭄 심도-영향면적-생기빈도 곡선을 작성하여 제시하였다. 이를 위하여 전국의 기상관측소 지점별로 SPI를 산정하였으며, 산정된 지점별 SPI 자료를 이용하여 EOF 분석을 실시하였다. EOF 분석으로부터 추출된 핵심 공간패턴자료들은 다시 공간적으로는 Kriging 기법을 이용하여 보다 세밀한 공간정보를 갖는 자료로 확장되었으며, ARMA 모형을 이용하여 장기간의 가뭄사상을 모의발생하였다. 모의발생된 공간적인 장기간의 가뭄사상들로부터 특정 가뭄심도별 영향면적별 생기빈도 곡선을 작성할 수 있었다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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• pp.205-205
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• 2011

본 연구에서는 한반도의 유역별 대표 기상관측 지점을 선정하여 기후변화로 인하여 미래에 나타날 수 있는 가뭄의 경향성을 분석하였다. 분석을 위한 자료는 실제 강수량 자료(1974~1999년)와 A2시나리오를 따르는 5개의 GCMs(General Circulation Model) 자료를 통계적 상세화한 강수량 자료(1974~2099년)를 이용하여 산정한 지속기간 6개월의 SPI(Standardized Precipitation Index)를 사용하였다. 분석을 위한 대표 기상관측 지점으로는 춘천, 서울, 대전, 대구, 전주, 광주, 부산 지점을 선정하였으며 GCM으로는 호주(CSIRO : MK3), 미국(GFDL : CM2_1), 독일/한국(CONS : ECHO-G), 일본(MRI : CGCM2_3_2), 영국(UKMO : HADGEM1)의 GCM을 선정하였다. 가뭄의 통계적 특성을 분석하기 위하여 Mann-Kendall 검정을 통한 경향성 분석과 Wavelet Transform 분석을 통한 주기성 분석을 하였으며 Drought Spell을 이용하여 가뭄심도별 발생빈도를 보았다. 그 결과, 경향성 분석에서는 각 GCMs의 차이를 볼 수 있었으며 CSIRO : MK3.0, GFDL : CM2_1, MIUB : ECHO-G 모델에서는 전체적으로 가뭄이 완화되고 MRI : CGCM2_3_2, UKMO : HADGEM1 모델에서는 가뭄이 심화되는 것으로 나타났다. 주기성 분석에서는 춘천, 서울에서는 낮은 주기를 대전, 대구, 전주, 광주, 부산지점에서는 다소 긴 주기를 보여주었다. Drought-spell에 의한 분석에서는 전 관측지점에서 SPI의 이론적인 확률밀도 함수값과 유사하게 나타나고 있었으며 이를 통해, 미래에는 극심한 가뭄의 빈도가 증가하고 있는 것을 예측할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.434-434
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• 2011

가뭄은 홍수와는 달라서 정확한 발생시점, 지속시간, 피해반경 등을 정의하기 어렵다. 가뭄은 가뭄지수를 통해서 정의되며 정해진 지속시간에 따라서 가뭄의 특성을 평가하는 것이 일반적이다. 이러한 가뭄의 심도를 평가하기 위해서 많이 사용되는 지수로 표준강수지수(standardized precipitation index)가 있다. 본 연구에서는 6개월 지속시간에 SPI 지수를 대상으로 연구를 수행하였다. 최근 가뭄연구에서 시공간적 거동을 평가하는 연구가 중요한 연구주제로 자리 잡고 있다. 가뭄은 홍수와는 달리 공간적으로 전이되는 특성을 가지고 있어서 가뭄의 시작점과 영역반경을 평가하는 것은 가뭄을 예측하는데 있어서 기본적으로 선결되어야 한다. 그러나 상대적으로 가뭄의 시공간적 분석 연구는 많이 진행되지 않았다. 본 연구에서는 질량모멘트 개념을 도입하여 가뭄의 중심과 영역을 평가하는 기법을 개발하였다. 가뭄의 중심(centroid)은 1차모멘트를 통해서 추정되며 가뭄의 영역은 2차모멘트 즉, x방향의 공분산, y방향의 공분산, xy의 공분산을 통해서 타원(ellipse)형태로 수치적 접근이 가능하다. 다음 그림과 같이 가뭄의 중심을 1차모멘트로 추정하게 되면 +형태로 표시될 수 있으며 분산을 타원체로 표현하여 가뭄의 영역을 정의할 수 있다. 1, 2차모멘트를 추정하는데 있어서 Threshold 로 -2.0 이하의 값만을 이용하였으며 각 격자별 SPI 강도를 가중인자로 이용하였다. 그림과 같이 가뭄이 서해안에서 시작되어 시간에 따라 중동부로 퍼져나가는 것을 정량적으로 확인할 수 있다. 본 모형을 통해서 추출된 1, 2차 모멘트 정보를 활용하여 가뭄의 특성을 범주화하고 이를 기상학적 특성과 연결시키면 기상특성을 고려한 가뭄 예측모형으로의 개발도 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.257-257
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• 2012

본 연구에서는 일본 문부과학성 과제인 혁신(革新, KAKUSHIN)과제를 통해 제공되는 고해상도(20km, 1시간) 기후모형(MRI-AM20km) 출력치를 이용하여 기후변화로 인한 가뭄 발생 특성을 변화를 살펴보았다. 가뭄 특성의 정량화를 위해 표준강수지수를 적용하였으며 일본에서 기록된 주요 가뭄 사상(1980~2001)에 대해 지상 관측 자료 (AMeDAS)를 이용하여 SPI를 산정하고 그 적용성을 파악하였다. 극한가뭄의 거동특성을 파악하기 위해 SPI가 -1.0 이하인 경우를 유효가뭄, -2.0 이하인 경우를 극한가뭄으로 분류하고 가뭄의 강도 및 빈도, 계절적 발생 특성을 파악하였다. 그 결과 대부분의 다른 기후모형과 마찬가지로 MRI-AM20km도 연강수량에 있어서 아시아 몬순 지역 대부분의 국가에서 증가할 것으로 예상하고 있지만, 특히 극한 가뭄의 경우 그 강도 및 빈도가 유의하게 증가할 수 있다는 가능성이 있음을 예상하고 있다. 또한 국가별 가뭄심도-영향면적의 관계를 살펴본 결과 대부분의 아시아 몬순 지역에 대해서 동일한 영향 면적에 대한 가뭄의 강도가 증가하고 지속기간이 증가할수록 그 경향은 더욱 뚜렷하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 향후 가뭄특성을 지역화하고 대상 지역을 전 세계로 확장하여 가뭄 특성을 정량화할 필요가 있으며, 다양한 모형 출력치를 이용한 결과를 통해 결과의 타당성을 확인할 필요가 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.224-224
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• 2015

The East Asia monsoon is one of the most complex atmospheric phenomena caused by Land-Sea thermal contrast. It plays essential role in fulfilling the water needs of the region but also poses stern consequences in terms of flooding and droughts. This study analyzed the influence of Global Sea Surface Temperature Anomalies (SSTA) on occurrence of droughts in the East Asia monsoon region ($20^{\circ}N-50^{\circ}N$, $103^{\circ}E-149^{\circ}E$). Standardized Precipitation Index (SPI) was employed to characterize the droughts over the region using 30-year (1978-2007) gridded rainfall dataset at $0.5^{\circ}$ grid resolution. Due to high variability in intensity and spatial extent of monsoon rainfall the East Asia monsoon region was divided into the homogeneous rainfall zones using cluster analysis method. Seven zones were delineated that showed unique rainfall regimes over the region. The influence of SSTA was assessed by using lagged-correlation between global gridded SSTA ($0.2^{\circ}$ grid resolution) and SPI of each zone. Sea regions with potential influence on droughts in different zones were identified based on significant positive and negative correlation between SSTA and SPI with a lag period of 3-month. The results showed that SSTA have the potential to be used as predictor variables for prediction of droughts with a reasonable lead time. The findings of this study will assist to improve the drought prediction over the region.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.552-555
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• 2007

In this study, the MODIS NDVI for the period of $2000{\sim}2007$ was collected and processed to obtain VCI and SVI which are the quantitative indexes of drought. The VCI and SVI based on NDVI can be used for understanding seasonal pattern of vegetation, drought identification and quantitative analysis of drought. VCI and SVI compared with monthly precipitation ratio to average, Standardized Precipitation Index(SPI), and etc., which are used to identify spring drought, to analyze drought region, similarity and difference in drought severity. In addition, frequency of Spring droughts were calculated for the period of $2000{\sim}2007$, and the usability of the MODIS images as a tool for establishing countermeasures against drought was presented by analyzing drought frequently areas.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.304-304
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• 2022

가뭄은 인간 활동과 생태계의 다양한 측면에 영향을 미치는 중요한 자연재해 중 하나이다. 가뭄을 사전에 예측하여 필요한 완화 조치를 취하고 환경적 피해를 줄이는 것이 중요하다. 이에 따라 다양한 인공지능 기술을 이용한 가뭄 예측은 수문학, 수자원 관리, 농업 등의 분야에서 중요성이 커지고 있다. 최근에는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 하는 중장기 강수예보를 위한 다양한 방법이 제시되고 있다. 이 논문의 목적은 가뭄 예보를 목적으로 월 강수량 예측을 위한 딥러닝 모델의 성능을 평가하는 것이다. 이를 위해 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 적용하였으며, 1981-2020년 기간의 월 강수 자료가 모델을 구축하기 위해 사용되었다. 관측자료를 기반으로 학습된 모델을 이용하여 테스트 기간에 대해 월 강수량을 예측하였다. 예측된 강수량을 통해 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)을 산정하고, 예측 정확도를 분석하였다. 이 연구는 가뭄 예보를 위한 딥러닝 모델의 적용 가능성을 보여준다.