• 지질공학
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• 제31권4호
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• pp.631-646
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• 2021

본 연구에서는 2011년부터 2020년까지의 연구지역에서 발생한 산사태와 강우 요인들을 통해 강우 지속성과 산사태 발생 빈도의 연관성을 분석하였다. 연구지역은 강원도, 경기도, 경상남도, 경상북도, 전라남도, 전라북도, 충청남도의 총 7개 지역이며 분석에 활용한 강우 요인은 6월, 7월, 8월의 월 강우량과 여름기간(6~8월) 강우량, 장마기간 강우량, 여름기간 강수일수, 장마기간 강수일수이다. 연구지역별로 산사태 발생이 많았던 해의 강우 요인을 비교·분석하여 강우 지속성이 산사태 발생에 미치는 영향을 파악하였다. 연구결과 강우량뿐만 아니라 장마기간 강수일수도 산사태 발생에 영향을 미치는 것으로 확인되었으며, 2020년의 산사태 발생 급증은 2020년의 장마기간 강수일수가 많은 것에서 기인한 것으로 추정되었다. 이러한 결과는 추후 강우 지속성의 영향을 고려한 산사태 경보 기준의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4B호
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• pp.389-398
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• 2006

본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측모형을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저 갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 연속적으로 선행 유출량을 나타내는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 먼저, 본 연구에서 제안한 방법은 SOM에 의해 강우-유출 관계를 분류하고, SOM에 의한 분류에 따라 각각의 모형을 구성한다. 개별적으로 구축된 모형은 유출량의 예측을 위해 각각의 양상에 따라 분류된 자료를 이용한다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 방법은 과거의 인공신경망의 일반적인 적용에 의한 결과보다 더 나은 예측능력을 보여주었으며, 더불어 유출량의 과소 및 과대추정과 Persistence 현상과 같은 문제점이 나타나지 않았다.

• 대한지리학회지
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• 제45권6호
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• pp.748-765
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• 2010

본 연구에서는 장마철 우리나라의 지역 평균 강수량을 이용하여 강수의 지속성에 따른 종관 특성의 차이를 살펴보았다. 그 결과 일강수량 10mm 이상이 4일 이상 지속되는 강수(장기 강수)와 1~2일에 그치는 강수(단기 강수) 사이에는 종관 특성에 차이가 있음을 알았다. 장기 강수의 경우 우리나라 동쪽에 기압능이 발달, 저기압과 전선의 정체를 유도하였고, 또 강수 1일 전에 찬 공기가 화중지방으로 남하, 전선이 활발해져 강수의 지속성에 기여하였다. 단기 강수의 경우 저기압이 우리나라를 정체 없이 통과하였다. 또한 장기 강수와 단기 강수의 경우에 우리나라 부근의 전선이 대류권 전체에 미치는 경압성이 큰 구조를 보였다. 장기 강수의 전선 구조가 일본 남서부 지역 장기 강수의 경우와 다르며, 단기 강수의 경우는 양 지역에서 같다. 이는 장마가 반드시 일본 바이우(Baiu)의 연장선상에 있는 것은 아님을 의미한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권1B호
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• pp.1-9
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• 2008

소양강댐 유역의 관측유입량과 융설 모의의 포함 유무에 따른 모의 결과를 비교함으로써 적설 및 융설 모형의 필요성을 분석하였다. 사용한 융설 모형은 Sugawara 등의 개념적 융설 모형이고, 강우-유출 모형은 NWS-PC를 사용하였다. 모형의 매개변수는 다단계 자동보정법에 의해 추정하였고, 각 단계별로 SCE-UA 알고리즘에 의해 최적화되었다. 매개변수 추정시와 검증 모의에서 RMSE, PBIAS, NSE, PME 통계량은 융설을 포함한 모의가 그렇지 않은 모의보다 좋은 결과를 나타내었다. 소양강댐의 관측유입량은 약 두 달 이상의 자기상관성을 나타내었고, 융설을 포함하지 않은 경우에 모의된 유량시계열은 20일 정도의 자기상관성을 나타내었다. 융설을 포함한 경우의 모의유량 시계열은 관측 유량시계열과 유사하게 약 두 달 이상의 자기상관성을 나타내었다. 이와 같은 결과로 소양강댐 유역의 강우-유출 모의시 적설 및 융설 모형을 포함하여야 모형의 정확성을 향상시킬 수 있다.

• 한국환경과학회지
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• 제11권7호
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• pp.721-727
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• 2002

The characteristics of drinking groundwater quality at Chung Cheong Nam Do was analyzed by investigating the 3,086 groundwater data which were carried out the water quality inspection from Jan. 1998 to Dec. 1998. It was found that all the mean concentration of items was not over the drinking water quality standard except Zn at Yeongee area. The highest mean concentration of nitrate was $8.2 mg/{\ell}$ at Hongsung area. And the mean concentrations of nitrate and ammonium at Sucheon, Yesan, Yeongee were relatively higher. It was considered that the groundwater of that area was contaminated by breeding livestock as farm pollutants. The mean concentrations of chloride, hardness and evaporation residual at coastal regions were higher than inland regions. Especially the mean concentration of chloride was 2.5 times higher. It was considered that the groundwater at coastal regions was affected by seawater. It was found that the correlation between Fe and Mn was relatively high(r=0.776) and the correlation between hardness and evaporation residual was very high(r=0.983). The rainfall series and detection rate of E-coli had the hydrologic persistence. The correlation between the detection rate and rainfall series over 150 mm was very high (r=0.9146). Therefore it is surely required to control the groundwater sanitation in the rainy season.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.301-306
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• 2006

본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA) 이론을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저..갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 선행 유출량의 지속성을 갖는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 도입하여 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 이는 기존의 인공신경망 모형이 하나의 모형을 구성하여 유출량의 전 범위에 해당하는 자료를 예측하는 방법을 개선한 것으로 SOM에 의해 패턴이 분류된 강우-유출관계의 각 패턴별 예측모형을 통해 분류된 자료들의 예측을 수행하는 방법이다. 이와 같이 SOM을 강우-유출예측모형의 전처리과정으로 이용함으로서 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 현상들을 해결할 수 있었고, 예측력 또한 기존의 인공신경망 모형의 결과에 비해 우수하였다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제12권5호
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• pp.766-771
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• 1999

The first paper of this series compared the effects of rates and frequencies of application of dairy slurry on herbage yields and stand persistence of orchardgrass (Dactylis glomerata L.), reed canarygrass (Phalaris arundinacea L.), and alfalfa (Medicago sativa L.)-grass mixtures managed as a 4-cutting system. This paper compares the effects of rates and frequencies of application of dairy slurry on herbage yield and stand persistence of alfalfa, orchardgrass, tall fescue (Festuca arundinacea Schreb.), and alfalfa-orchardgrass mixture managed as a 5-cutting system. The results presented here are part of a larger study having a primary objective of comparing alfalfa, various grasses, and alfalfa-grass mixtures for utilizing nutrients from dairy slurry applied to established stands. A randomized complete block design with treatments in a split plot arrangement with four replicates was used. The main plots consisted of 9 fertility treatments: 7 slurry rate and frequency of application treatments, one inorganic fertilizer treatment, and an unfertilized control. The sub-plots were the forage species. Manure used for the study was composed from stored solids scraped from the alleyways of a free-stall dairy barn. Water was added to from a slurry having about 8 % solids. Slurry was pumped from the liquid spreader tank into 10.4 L garden watering cans for manual application to the plots. Herbage yields of alfalfa, tall fescue, and alfalfa-orchardgrass were generally not affected by slurry application rates and were not significantly different from the inorganic fertilizer treatment. Tall fescue significantly outyielded all other forage species at all manure and the inorganic fertilizer treatments in the second year when rainfall during the growing season was unusually high. Grasses generally had a greater response to manure applications than alfalfa and alfalfa-orchardgrass. Increasing rates of manure did not increase herbage yields of alfalfa and alfalfa-orchardgrass. Herbage yields within each species were not affected by frequency of application of the same total rate. Stand ratings of alfalfa, orcahrdgrass and alfalfa-orchardgrass were significantly lower for the very high manure application rate compared to the control treatment. Based upon the results of this study, multiple annual applications of slurry manure can be made onto these species at rates up to $1,700kg\;total\;N\;ha^{-1}\;yr^{-1}$ without detrimental effects on herbage yield and stand persistence.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.276-276
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• 2021

최근 댐과 같은 수공구조물의 건설로 대규모 홍수피해는 급격히 줄어들었지만, 돌발홍수(flash flood)로 인한 저지대 침수 등의 도시홍수 발생빈도가 급증하고 있다. 2020년에는 최장의 장마가 관측되었으며, 전국적으로 홍수로 인한 침수피해가 발생하였다. 홍수에 선제적으로 대응하기 위해서 신뢰성 있는 홍수예·경보가 필요하며, 이를 위해서는 신속하고 정확성있는 강우예측이 선행되어야 한다. 이에 본 연구에서는 초단기 강우예측을 목적으로 둔 레이더 기반의 강우앙상블 예측모형을 개발하였다. 라그랑지안 지속성(Lagrangian persistence)을 기반으로 개발하였으며, 강우장의 이동 패턴은 이류특성을 활용해 추정하였다. 즉, 강우장의 예측정확도를 향상시키기 위해 공간적 규모별 캐스캐이드(cascade) 방법으로 분리해 이동 경로를 추정하였다. 예측시간에 따른 강우량은 각 캐스캐이드에 자기회귀모형을 적용하였다. 레이더 강우량은 2016-2020년 사이에 발생한 강우사상에 대한 환경부 홍수통제소에서 제공한 레이더 합성장을 이용하였다. 예측강우량에 대한 평가는 RMSE, Pearson's Correlation, FSS 등 통계치를 통해 수행하였다. 본 연구에서 소개된 강우예측 모형은 초단기 홍수예측에 정확도 높은 강우 정보를 제공할 수 있으며, 이에 따라 홍수피해를 저감하는데 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.603-611
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• 2020

도로에 발생하는 포트홀은 운전자들의 안전과 만족도, 차량파손에 직접적으로 영향을 미치는 요소로 실시간에 준하는 검지와 대응이 요구된다. 순찰 빈도를 높이면 포트홀의 조속한 검지와 대응이 가능하나, 많은 인력과 비용, 시간이 소요된다. 또한 포트홀은 우천에 따라 발생특성이 달라지기 때문에 순찰의 효율성을 제고하기 위해서는 경제적 관점과 서비스 제공의 관점에서 최적빈도에 대해 고민해야 할 필요가 있다. 이에 본 연구는 장기간에 걸쳐 수집된 포트홀 발생이력과 기상정보를 활용하여 우천이 포트홀 발생에 미치는 영향과, 지속성, 강우강도의 영향에 대해 정량적 분석을 시도하였다. 그리고 이 결과를 근거로 리스크 기반의 최적화·가변화 순찰 전략을 제시하였다. 분석 결과 우천 시에는 포트홀 발생확률은 2.4배 증가하고, 비가 그친 후에도 그 영향은 3일간 지속됨을 알 수 있었다. 또한 강우강도 1mm 당 포트홀 발생확률은 0.46% 증가하며, 1mm 수준의 적은 비에도 발생특성이 민감하게 반응함도 확인하였다. 이러한 특성에 근거한 포트홀 관리 최적 빈도는 신뢰수준 95% 수준에서 우천 비영향권일 경우 3일에 1회, 영향권에서는 1일 2회 이상의 순찰이 필요하다는 결론이 도출되었다.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권1호
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• pp.145-159
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• 2019

A good number of drought indices have been introduced and applied in different regions for monitoring drought conditions, but some of those are region-specific and have limitations for use under other climatic conditions because of the inherently complex characteristics of drought phenomenon. Standardized Precipitation Index (SPI) indices are widely used all over the world, including Bangladesh. Although newly developed, studies have demonstrated The Effective Drought Index (EDI) to perform better compared to SPIs in some areas. This research examined the performance of EDI to the SPI for detecting drought events throughout 35 years (1981 to 2015) in Bangladesh. Rainfall data from 27 meteorological stations across Bangladesh were used to calculate the EDI and SPI values. Results suggest that the EDI can detect historical records of actual events better than SPIs. Moreover, EDI is more efficient in assessing both short and long-term droughts than SPIs. Results also indicate that SPI3 and the EDI indices have a better capability of detecting drought events in Bangladesh compared to other SPIs; however, SPI1 produced erroneous estimates. Therefore, EDI is found to be more responsive to drought conditions and can capture the real essence of the drought situation in Bangladesh. Outcomes from this study bear policy implications on mitigation measures to minimize the loss of agricultural production in drought-prone areas. Information on severity level and persistence of drought conditions will be instrumental for resource managers to allocate scarce resources optimally.