• 한국수자원학회논문집
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• 제57권3호
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• pp.151-164
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• 2024

상수도 공급을 위한 정수장에서 전염소 또는 중염소 공정이 도입된 수처리 공정의 염소농도 관리에 필요한 공정제어를 위하여 AI 기술을 활용한 수질예측 기법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 정수장 수처리 공정에서 실시간으로 관측, 생산되고 있는 수량·수질자료를 이용하여 염소소독 공정제어 자동화를 목적으로 침전지 후단의 잔류염소 농도를 예측하기 위한 AI 기반 예측모형을 개발하였다. AI 기반 예측모형은 과거 수질 관측자료를 학습하여 이후 시점의 수질에 대한 예측이 가능한 기법으로, 복잡한 물리·화학·생물학적 수질모형과 달리 간단하고 효율적이다. 다중회귀 모형과 AI 기반 모형인 랜덤포레스트와 LSTM을 이용하여 정수장의 침전지 후단 잔류염소 농도를 예측하여 비교하였다. 최적의 잔류염소 농도 예측을 위한 AI 모형의 입출력 구조로는 침전지 전단의 잔류염소 농도, 침전지 탁도, pH, 수온, 전기전도도, 원수의 유입량, 알칼리도, NH₃ 등을 독립변수로, 예측하고자 하는 침전지 유출수의 잔류염소 농도를 종속변수로 선정하였다. 독립변수는 침전지 후단의 잔류염소에 영향이 있는 정수장에서 확보가 가능한 관측자료중에서 분석을 통해 선별하였으며, 분석 결과 연구대상 정수장인 정수장에서는 중회귀모형, 신경망모형, 모델트리 및 랜덤포레스트 모형을 비교한 결과 랜덤포레스트에 기반한 모형오차가 가장 낮게 도출되는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 침전지 후단의 적정 잔류염소 농도 예측값은 이전 처리단계에서 염소주입량의 실시간 제어가 가능토록 할 수 있어 수처리 효율 향상과 약품비 절감에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국대기환경학회지
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• 제28권1호
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• pp.22-38
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• 2012

Adaptation of climate change is necessary to avoid unexpected impacts of climate change caused by human activities. Vulnerability refers to the degree to which system cannot cope with impacts of climate change, encompassing physical, social and economic aspects. Therefore the quantification of climate change impacts and its vulnerability is needed to identify vulnerable regions and to setup the proper strategies for adaptation. In this study, climate change vulnerability is defined as a function of climate exposure, sensitivity, and adaptive capacity. Also, we identified regions vulnerable to ozone due to climate change in Korea using developed proxy variables of vulnerability of regional level. 18 proxy variables are selected through delphi survey to assess vulnerability over human health sector for ozone concentration change due to climate change. Also, we estimate the weighting score of proxy variables from delphi survey. The results showed that the local regions with higher vulnerability index in the sector of human health are Seoul and Daegu, whereas regions with lower one are Jeollanam-do, Gyeonggi-do, Gwangju, Busan, Daejeon, and Gangwon-do. The regions of high level vulnerability are mainly caused by their high ozone exposure. We also assessed future vulnerability according to the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Special Report on Emissions Scenarios (SRES) A2, A1FI, A1T, A1B, B2, and B1 scenarios in 2020s, 2050s and 2100s. The results showed that vulnerability increased in all scenarios due to increased ozone concentrations. Especially vulnerability index is increased by approximately 2 times in A1FI scenarios in the 2020s. This study could support regionally adjusted adaptation polices and the quantitative background of policy priority as providing the information on the regional vulnerability of ozone due to climate change in Korea.

• 한국지리정보학회지
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• 제4권3호
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• pp.21-30
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• 2001

유역 및 하천지형을 해석하기 위해 이전에는 지형도와 경험에 의존한 연구가 주로 이용되었으나 최근에는 파생되는 많은 자료를 효과적으로 분석하기 위해 GIS와 원격탐사 자료를 사용하는 컴퓨터 시스템이 도입되고 있다. 이 연구는 동강유역을 대상으로 GIS와 원격탐사 기법을 사용하여 유역과 하천지형을 분석하였으며, 또한 연륜 연대학적 방법으로 하상퇴적지의 생성연대를 추정하였다. 따라서 이 연구를 통하여 제작된 하상미지형도, 유역구분도, 하천차수도는 동강보존에 유효한 자료로 사용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2008년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.788-791
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• 2008

본 연구에서는 한강수계의 소유역을 24개로 분할하였고 강우의 공간 분포를 작성하기 위해 151개의 강우관측소를 이용하여 강우자료를 정리하였다. 한강수계의 주요 제어지점으로 소양강댐, 충주댐, 충주조정지댐, 횡성댐, 화천댐, 춘천댐, 의암댐, 청평댐, 팔당댐을 선정하였다. SSARR(Streamflow Synthesis and Reservoir Regulation) 모형을 기반모형으로 선정하여 모형의 입력자료를 작성하고 2002년의 수문자료를 이용하여 매개변수의 민감도분석을 수행하였다. 민감도 분석 결과, 유역유출과 관련된 매개변수 중 토양습윤상태별 유출율, 침투량별 지하수유입률 및 지표수와 복류수를 분리하는 매개변수가 비교적 큰 민감도를 나타내었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제25권6호
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• pp.17-29
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• 2009

에너지 수요의 증가 및 에너지 탐사와 연관되어 해저 지반의 조사가 증가하고 있다. 해수면 2100m 해저 110m 아래에서 얻어진 압력 코어 시료의 메탄 하이드레이트 생산 시험 후 얻어진 사료를 이용하여 울릉 분지 심해토의 지반공학적 특성을 조사하였다. 기본 토성, 광물학적 특성, 화학 조성, 그리고 미세구조 관찰을 위하여 토성 실험, XRD, 그리고 SEM을 실시하였다. 또한, 멀티 센서 압밀셀을 이용하여 두 시료의 압축성, 전단파 및 전자기파 파악하였다. 강도특성은 직접전단실험 이용하여 산정되었다. 주요 광물로는 카오리나이트, 일라이트, 크로라이트(chlorite), 그리고 캘싸이트(calcite)가 관찰되었다. SEM 결과 잘 발달된 내 외부 간극 구조가 관찰되었다. 수직유효응력의 증가에 따라 전단파 속도, 전기비저항, 실수 유전율, 그리고 전기전도도는 이중선형 거동을 보였다. 직접전단실험으로 얻은 마찰각은 약 $21^{\circ}$로 선행연구와 비슷한 결과를 보였다. 본 연구는 가스 하이드레이트와 같은 에너지 자원의 개발 및 새로운 지반공학적 영역의 확보를 위하여 심해 퇴적토의 거동 이해의 중요성을 보여준다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.404-411
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• 2019

곡교천 유역의 홍수-유출 특성을 파악하는 연구를 수행하기 위하여 HEC-HMS 모형을 적용하였다. 이 유역은 일부 소유역에서 대규모 농업용 저수지가 있어 소유역으로부터 발생한 초기 유출이 저수지에 의해서 상당량 저류되는 특징을 갖고 있다. 이러한 현상을 반영하기 위하여 3가지 침투모의 방법을 사용하였으며, 방법 1은 기존의 유출곡선지수법, 방법 2는 방법 1에 표면법 기능을 추가한 방법, 방법 3은 초기 및 일정손실율 방법이다. 모형은 3가지 방법으로 손실계산, Clark의 단위도법으로 강우의 직접유출 변환, 지수함수적 감소법으로 기저유량, Muskingum 법으로 하도추적 하는 과정을 포함한다. 모형에서 최적화 기법을 시행착오법과 병행하여 최적화 변수를 도출하였다. NSE, RAR, and PBIAS 등의 평가지표를 사용하여 모형의 보정을 수행하였다. 유출체적, 첨두유량, 첨두발생시각 등에 대하여 모의치와 실측치를 비교한 결과 초기손실을 반영할 수 있도록 설계된 방법2와 3에서 우수한 결과를 나타낸 반면, 그렇지 못한 방법 1은 모의치와 실측치의 차이가 큰 것으로 나타났다. 복합 강우인 경우에 방법 3은 방법 2에 비하여 좋은 결과를 나타내지 못하였다. 결론적으로 방법 2가 단일 강우나 복합강우 모두 좋은 결과를 주는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 정책입안자가 홍수관리대책을 수립하는 데 유용한 도구로서 사용되어 질 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국습지학회지
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• 제19권3호
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• pp.345-352
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• 2017

지구온난화에 의해 지구의 평균 기온은 1880년 이후로 약 $0.85^{\circ}C$ 상승하였다. 이는 수문현상에 영향을 미치며 이로 인해 전 세계는 홍수 및 가뭄과 같은 자연재해에 어려움을 겪고 있다. 따라서 미래의 안정적인 물 공급을 위한 수자원 계획 수립을 위해 특히 물 부족 측면에서 기후의 불확실성을 고려한 물 수요의 정확한 예측이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 한국의 안성천 유역을 대상으로 기후변화를 고려하여 미래 물수지 및 물 부족량을 평가하였다. RCP 8.5 기후변화 시나리오를 이용하여 미래 강수량을 모의하였고, 준분포 강우-유출 모형인 SLURP 모형을 통해 유출량을 추정하였다. K-WEAP 모형을 통해 안성천 유역 소유역의 물수지 분석을 위한 시나리오 및 네트워크를 구축하였다. 또한 1965-2011년간 과거 자료로부터 계산된 용수이용량(생활, 공업, 농업용수)을 활용한 선형예측함수식을 통해 장래 물 수요 추정량을 산정하였다. 물 수지 분석 결과, 인구 증가, 급격한 도시화 및 지구온난화에 의한 기후변화로 인해 생활 및 공업용수 이용량은 증가하고, 반면 농업용수 이용량은 점차적으로 감소할 것으로 확인되었다. 전체적으로 안성천유역에서 미래 물 부족 문제가 심각해질 것으로 나타났다. 이에 유역 내 물 부족 문제를 해결하기 위한 사례연구로서 광역상수도 확충 및 제한급수의 두 가지 대안을 제시하였다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제21권1호
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• pp.1-10
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• 2016

동해 표층 해수에서 측정한 이산화탄소 분압($pCO_2$)에 대해 기 확보된 자료는 해양-대기간 $CO_2$ 교환율을 정량화하고자 통계 기법을 적용하기에는 부족한 편이다. 이를 보완하기 위해 위성자료를 이용하여 관측이 이루어지지 않은 해역의 $pCO_2$를 신경망모델을 이용하여 채워 넣는(mapping) 연구를 시도하였다. 본 연구는 동해에서 현장관측자료가 가장 많이 축적된 울릉분지를 대상으로 2003년부터 2012년까지의 표층$pCO_2$자료와, Aqua 위성의 MODIS 센서로 관측한 해표면 온도(SST)와 엽록소(chlorophyll) 자료, 경위도 자료로 신경망모델을 구축하여 $pCO_2$ 분포도 작성과 변동성을 추정하고자 하였다. 신경망모델의 학습은 $pCO_2$ 관측자료와 모델결과값의 상관도가 95% 이상을 달성하도록 하였다. 모델 결과의 평균제곱근오차(RMSE)는 $19.2{\mu}atm$으로 관측자료의 변동 크기와 비교해서 훨씬 작은 수준이었다. SST와 chlorophyll에 연관된 $pCO_2$의 변동성을 살펴보면 chlorophyll 보다는 SST에 대해 더욱 강한 음의 상관 관계를 보였다. 모델이 출력한 $pCO_2$의 변동성은 SST가 내려감에 따라 커지는 경향을 보였다. $15^{\circ}C$ 이하에서는 $pCO_2$ 변동성에 대한 SST와 chlorophyll의 기여도가 뚜렷하게 나타났다. 반면 SST가 $15^{\circ}C$ 이상일 경우에는 $pCO_2$ 변동성은 SST와 chlorophyll의 변화에 대해 그리 민감하게 반응하지 않았다. 신경망모델 출력값으로 추정한 2003-2014년 사이의 울릉분지 표층수의 연평균 $pCO_2$ 증가율은 $0.8{\mu}atm$이었다. 신경망 모델이 울릉분지의 $pCO_2$에 대해 이전 연구보다 해상력과 오차가 향상된 $pCO_2$ 채워넣기를 가능케 해 준 점에 비추어 볼 때 국제정세에 따라 전역 관측이 수월하지 않은 동해의 탄소순환을 이해하는데 유용한 도구로 쓰일 수 있을 것으로 판단된다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제11권2호
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• pp.99-108
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• 2008

화산 칼데라 지역은 한반도 동남부에 잔존하는 칼데라 구조 중 그 규모가 비교적 크며, 칼데라 형성과 관련된 환상단층대가 현재까지 양호하게 보존되어 있는 지역이다. 이 지역에 대한 기존의 중력 및 자력 연구들은 개략적인 분지 기반암의 깊이나 화성암체의 분포 등과 같은 광역적인 지구물리학적 정보를 제공하였으나, 화산 칼데라 내부 및 그 주변 구조를 상세히 규명하기에는 한계가 있었다. 본 연구에서는 화산 칼데라를 동서로 가로지는 측선에 대해 수평, 수직 해상도가 양호한 MT 탐사를 수행하였고, 탐사 자료의 2차원 역산을 통하여 다음과 같은 지구물리학적 결과를 도출하였다. 첫째, MT 역산 결과에서 나타나는 분지 기반암의 깊이는 기존의 중, 자력 자료에서 제시하는 깊이와 잘 부합되나, 일반적인 경우 보다 전기비저항이 낮은 편이었다. 이는 기존의 MT 연구에서 제시한 의성소분지 하부의 대규모 전도성층과 관련될 가능성이 있다. 둘째, 칼데라 외측의 환상단층대 주변부에서는 고비저항대(약 4000 $\Omega{\cdot}m$)가 영상화 되었는데, 이는 환상단층을 따라 관입한 유문암 내지 유문 반암의 반응으로 생각되며, 중력 자료상에서 고밀도 이상과 대응된다. 셋째, 칼데라 중앙부 깊이 1 km 하부에 약 200 $\Omega{\cdot}m$의 저비저항대가 나타나는데, 이는 현재까지 지구물리학적으로 보고되지 않은 구조이다. 화산 칼데라의 진화모델을 고려해 보았을 때, 이 저비저항대는 환상단층 형성 시 침강한 과거 퇴적층으로 생각된다. 또한 중력 자료상에서 나타나는 칼데라 중앙부 지역의 저밀도 이상도 이 퇴적층에 기인할 가능성이 높다고 생각된다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제24권3호
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• pp.375-388
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• 2019

지구의 탄소순환을 이해하고 미래 대기 $CO_2$의 농도와 기후 변화를 예측하기 위해서는 해양과 대기 사이 $CO_2$ 교환율(sea-to-air $CO_2$ flux)의 시공간 변화를 정확하게 추정하는 것이 필요하다. 연구선을 이용한 현장 관측이 갖고 있는 시공간 제약으로 인해 동해에는 매우 제한적인 표층 이산화탄소분압($fCO_2$) 자료만 존재한다. 이 연구에서는 위성 및 수치모형에서 얻은 수온, 염분, 엽록소, 혼합층 자료를 세 종류의 기계학습 모형에 입력하여 동해 남서부해역의 고해상도 표층 $fCO_2$ 시계열 자료를 산출하였다. 세 모형 중 현장 관측 자료를 가장 잘 재현하는 Random Forest (RF) 모형의 평균제곱근오차는 $7.1{\mu}atm$이었다. RF 모형을 이용한 $fCO_2$ 예측에 중요한 역할을 하는 변수는 수온, 염분과 시간 정보였으며, 엽록소와 혼합층 깊이는 $fCO_2$ 예측에 미미한 역할을 하였다. RF 모형에서 예측한 표층 $fCO_2$를 이용하여 계산한 동해 남서부해역의 $CO_2$ 교환율은 $-0.76{\pm}1.15mol\;m^{-2}yr^{-1}$로 이전 현장 관측 연구에서 제시한 교환율( $-0.66{\sim}-2.47mol\;m^{-2}yr^{-1}$) 범위 중 작은 값에 해당한다. RF 모형의 표층 $fCO_2$ 시계열 자료는 1주일 내외의 짧은 시간 사이에도 $CO_2$ 교환율이 상당히 변할 수 있음을 보여주었다. 앞으로 보다 정확한 $CO_2$ 교환율 산출을 위해서는 $fCO_2$가 급격하게 변화하는 봄철에 높은 해상도의 현장 관측을 수행할 필요가 있다.