• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.36-36
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• 2016

하천정비나 유역종합 치수계획 등 수자원계획을 수립하는 과정에 있어 하천의 설계홍수량 추정은 필수적이며, 하천의 수공구조물의 안전성과 수문학적 위험도를 산정하는데도 활용되고 있다. 그러나 매년 관측되는 강우량 자료에 비해 유출량 자료의 길이가 비교적 짧아 신뢰성 있는 홍수량자료의 구축이 어려운 실정이며, 미계측 유역에 위치한 중소규모 하천의 설계홍수량과 같은 수문학적 자료는 매우 제한적이다. 이러한 이유로 본 연구에서는 기 수립된 하천정비기본계획의 자료들을 활용하여 유역의 특성(면적, 경사, 고도)이 고려되는 새로운 홍수량 산정식을 개발하였으며, Bayesian GLM(generalized linear method) 기법을 활용하여 미계측 유역의 지역화를 통한 홍수량의 추정이 가능하도록 하였다. 또한 Hierarchical Bayesian 기법을 활용하여 개발된 공식에 활용되는 매개변수의 불확실성을 구간을 산정하였다. Bayesian 기법의 도입으로 산정되는 홍수량의 불확실성 구간을 정량적으로 제시할 수 있었으며, 제안된 연구 결과는 미계측 유역의 홍수량을 추정하는 도구로서 활용성이 높을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.13-13
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• 2018

우리나라의 하천 홍수량 자료는 대부분 댐 상류나 홍수위험 지역 등 유역 내 하천관리가 필요한 주요 지점에서만 측정되고 있다. 그러나 매년 관측되는 강우량 자료에 비해 유출량 자료는 유역의 크기가 작아질수록 매우 제한적이며, 신뢰성 있는 홍수량자료의 구축이 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 유역특성인자(유역면적, 유역경사)를 매개변수로 활용하여 권역별 설계홍수량 자료에 대한 지역화 분석을 수행하였으며, 미계측 유역에서 홍수량 추정이 가능하도록 모형을 개발 하였다. 모형에서 발생하는 불확실성을 고려하기 위하여 Bayesian GLM(generalized linear method)기법을 활용하였으며, 최종적으로 모형의 매개변수와 산정되는 홍수량 결과에 대한 불확실성 구간을 정량적으로 제시하였다. 제안된 모형을 통해 일부 유역을 미계측 유역으로 가정하여 홍수량을 추정하였으며, 통계적 지표를 활용하여 기수립된 설계홍수량 자료와의 비교를 통해 모형의 적합성을 평가하였다. 본 연구를 통해 제안된 모형은 검증과정과 도출된 결과를 통해 유역특성에 따른 재현기간별 홍수량을 효과적으로 재현하는데 유리할 뿐만 아니라, Bayesian 기법을 도입하여 매개변수와 도출된 결과에 대한 불확실성의 정량적인 평가가 가능한 장점을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.176-176
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• 2018

This study presents a regional, probabilistic framework for estimating streamflow via spatial scaling in the Great Lakes basin, which is the largest lake system in the world. The framework follows a two-fold strategy including (1) a quadratic-programming based optimization model a priori to explore the model structure, and (2) a time-varying hierarchical Bayesian model based on insights found in the optimization model. The proposed model is developed to explore three innovations in hierarchical modeling for reconstructing historical streamflow at ungaged sites: (1) information of physical characteristics is utilized in spatial scaling, (2) a time-varying approach is introduced based on climate information, and (3) heteroscedasticity in residual errors is considered to improve streamflow predictive distributions. The proposed model is developed and calibrated in a hierarchical Bayesian framework to pool regional information across sites and enhance regionalization skill. The model is validated in a cross-validation framework along with four simpler nested formulations and the optimization model to confirm specific hypotheses embedded in the full model structure. The nested models assume a similar hierarchical Bayesian structure to our proposed model with their own set of simplifications and omissions. Results suggest that each of three innovations improve historical out-of-sample streamflow reconstructions although these improvements vary corrsponding to each innovation. Finally, we conclude with a discussion of possible model improvements considered by additional model structure and covariates.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.57-57
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• 2019

최근 수문기상학 분야에서 레이더 강수량을 활용한 응용연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 레이더 강수량은 경험적으로 설정된 레이더 반사도-강우강도 관계식을 활용하여 레이더 강수량을 산정하기 때문에 실제지상에 도달하는 강수량과 정량적인 오차가 필연적으로 발생한다. 따라서 고해상도의 레이더 강수량을 활용한 신뢰도 높은 수문해석을 위하여 레이더 강수량의 편의보정이 필수적으로 선행되어야한다. 본 연구에서는 불확실성을 고려한 레이더 강수량 편의보정을 위하여 Bayesian 추론기법과 일반화 선형모형(generalized linear model)을 연계하여 레이더 강수량 편의보정 매개변수를 산정하였다. 일반화 선형모형을 적용한 레이더 강수량 편의보정 결과는 현재 널리 사용되고 있는 평균보정(mean field bias) 기법에 비하여 통계지표가 개선된 레이더 강수량 편의보정 결과를 도출하였다. 추가적으로 지형학적 특성에 따른 레이더 강수량 편의보정 매개변수의 변동성을 분석하여 고도 및 이격거리에 따른 편의보정 매개변수의 지역화 공식을 제시하였다. 본 연구를 통하여 개발된 레이더 강수량 편의보정 매개변수 산정 및 지역화 연구는 레이더 관측전략 수립과정에 유용한 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.312-312
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• 2021

최근 이상기후의 발생이 증가함에 따라 집중호우, 가뭄, 태풍 등 자연재해의 발생빈도가 증가하고 있다. 이러한 자연재해 중 태풍 등의 극한 홍수 사상의 발생으로 인하여 재산 및 인명피해가 급증하고 있다. 이러한 태풍과 같은 자연재해로부터 안전한 하천 관리를 수행하기 위해서는 신뢰할 수 있는 수문 관측 자료를 바탕으로 유출량 산정이 필수적이다. 본 연구에서는 금강 유역에서 발생한 주요 태풍 사상을 바탕으로 지역화 연구를 수행하였다. 강우-유출 해석을 위하여 개념적 강우-유출모형인 PDM 모형을 활용하였으며, 유역면적, 수계밀도 등 7개의 유역 특성인자를 활용하여 Monte-Carlo 방법을 이용하여 모형의 최적화 매개변수를 도출하였다. 또한, 최적화 매개변수를 바탕으로 PDM 모형의 매개변수별 지역화 모형을 구축하였다. 금강 유역을 대상으로 지역화 모형을 적용한 결과 NSE 목적함수 값이 0.70 이상인 우수한 결과를 확인하여 개발된 지역화 모형이 태풍 사상의 유출특성과 금강 유역의 유역특성을 우수하게 반영하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 향후 미계측 유역에서도 적용할 수 있는 지역화 모형을 개발하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.311-311
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• 2020

가뭄·홍수 등 수재해 대응대책 수립 측면에서 유역의 자연유출량 산정은 가장 핵심적인 사항이라 할 수 있다. 우리나라는 전국적으로 수위-유량관측소를 설치하여 실시간 유출량 모니터링을 통해 수문정보를 수집하며, 주요지점을 제외한 유역에서는 주기적으로 강우-유출모형의 매개변수 최적화를 통해 산정된 장기유출량 결과를 자연유출으로 가정하여 수자원 계획 수립시 활용하고 있다. 그러나 강우-유출모형의 최적 매개변수 추정을 위해 활용되는 관측 수문자료는 상대적으로 자료의 연한이 짧고, 계절·공간적인 특성으로 인해 매우 제한적이며, 유역의 특성을 충분히 고려하지 못해 미계측유역의 매개변수 추정시 모형의 자료에서 기인한 불확실성이 크게 발생한다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 관측자료에 대한 신뢰성이 유의하며, 공간적으로 고르게 분포된 12개 댐 유역을 대상으로 매개변수 지역화 연구를 수행하였다. SCEM-UA기법을 통해 GR4J 강우-유출모형의 매개변수를 최적화 하였으며, 매개변수와의 상관관계 및 선형회귀분석을 통해 유역특성인자를 선별하여 Copula 함수를 통해 지역화된 매개변수를 추정하였다. 최종적으로 본 연구에서 제시된 방법론에 대한 적합성을 평가하기 위하여 매개변수 최적화가 수행된 유역을 미계측 유역으로 가정하여 교차검증 관점에서 적합성을 검토하였으며, 통계적으로 유의한 결과가 도출되는 것을 확인하였다.

• Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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• v.8 no.1
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• pp.71-89
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• 2005

In the era of knowledge-based society and glocalization the new role and mission of universities is of increasing concern to us. Studies of the successful universities suggest that there are many ways for the future development of universities, for example high qualification, specialization, and internationalization of universities etc. In this context we can also focus particularly on the regionalization of universities in terms of the university as a regional builder. This paper aims to identify the interactions between universities and regions and to explain their's contributions to the regional developments. The result of analysis shows that the university-region interaction is a win-win strategy both for university and for region in the rapid changing social-economic, administrative and educational environments, and more systematic and stepwise approaches are required to ensure a mutually beneficial collaboration.

• Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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• v.14 no.4
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• pp.486-505
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• 2011

The Korean miracle of economic growth or development has been quite well known across the world up to now, while being subject to theorization of its model. Compared with this, however, it is quite surprising to see how little about the spatial aspect of Korean development has been exposed in the field of development studies. In fact, for Korea, competent regional policy has turned out to be an important success factor for the spatial upgrading of a low-tech growth regime into a hi-tech one. This paper dissects Korea's regional policy experiences in three aspects from which it draws up a three-tier lesson. The first aspect is the conventional (overall) regional spatial upgrading policy of a developmental regime put in place since the 1960s onwards. The second is the new regional policy tailored to the regionalization of technological and industrial diffusion for new knowledge-based economy. The third is the prospective regional policy for the future advancement of the Korean economy.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2006.11a
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• pp.403-407
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• 2006

This research aims to reduce severe damages to human beings and properties from floods that ravage Korea every year, by estimating right time to hydraulic structures based on the characteristics of variations in flood flows. To establish this permanent means for the flood mitigation, this research analyse design floods of various dams and hydraulic structures in connection with time of occurrence of the weather abnormalities in Korea. This research was derived the optimal regionalization of the precipitation data which can be classified by the climatologically and geographically homogeneous regions in Korea. Using the L-moment ratios and Kolmogorov-Smimov test, the underlying regional probability distribution was identified to be the GEV distribution among applied distributions. The regional and at-site analyses using L-moment for the design rainfall were tested by Monte Carlo simulation. Error tests were computed and compared with those resulting from at-site Monte Carlo simulation. Consequently, optimal design rainfalls following the regions and consecutive durations were derived by the regional frequency analysis.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.179-183
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• 2009

본 연구에서는 GCM 기후변화 전망 시나리오를 이용하여 유역단위의 기후변화를 추정하였다. 원시 GCM 시나리오를 지역화 시키기 위해서 인공신경망 모형을 사용하였다. GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수는 인공신경망의 잠재적 예측인자로 사용되었으며, AWS에서 관측된 강수량과 온도는 예측변수로 사용되었다. 원시 GCM 데이터는 CCCma(Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 인공신경망 학습과정에서 사용된 기준시나리오(reference scenario)자료의 기간은 1997년부터 2000년까지의 데이터를 사용하였다. 인공신경망을 학습을 통하여 결정된 각 층사이의 가중치를 이용하여 이산화탄소 배출농도를 가정하여 생성된 CGCM3.1/T63 SRES B1 기후변화시나리오(project scenario)를 인공신경망의 입력값으로 하여 미래의 기온과 강수변화를 전망하였다. 신경망의 학습효과를 높이기 위하여 기온과 강수에 대한 평균 및 누적기간을 각각 일단위와 월단위로 설정하였다. 본 연구에서 사용된 인공신경망은 3층 퍼셉트론(다층 퍼셉트론)을 사용하였으며, 학습방법으로는 역전파알고리즘(back-propagation algorithm)을 이용하였다. 민감도분석을 통하여 선택된 예측인자는 소양강댐유역(1011, 1012소유역)에서의 인공신경망 예측인자로 활용되었으며, 2001년부터 2100년까지의 일 평균온도와 일 강수량의 변화경향을 추정하였다. 1011유역, 1012유역에서는 여름철의 온도변화경향이 겨울철에 비하여 높게 나타났다. 일 평균온도의 통계분석 결과 평균예측오차가 가장 적게 나타나는 지역은 1001유역으로 -0.08로 평균예측오차가 가장 적게 나타났으며, 인공신경망기법을 이용하여 스케일 상세화된 일 평균온도와 관측된 일 평균온도가 얼마나 잘 일치하는지를 확인할 수 있는 1012유역에서 CORR이 0.74로 가장 높게 나타났다.