• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.252-252
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• 2023

우리나라는 최근 지역별, 계절별 강수편차가 증가하고, 특정지역에 강수량이 부족하여 국지적 가뭄이 빈발하고 있는 실정이다. 우리나라는 '14년도 강원·경기, '15년도 강원·경기·충북·충남, '17년도에는 전북·전남·경북·경남 지역에서 강수부족에 의한 지역별 가뭄 발생하였다. 특히, '15년 가뭄의 경우 총강 수량 942.9mm로 충남서부권에서 큰 가뭄피해를 초래하고 정부 종합대책 발효 등 가뭄피해의 심각성을 알리는 계기가 되었으며 '23년 현재 전라도를 비롯한 남부지역의 겨울 가뭄 장기화로 용수공급 제한과 비상급수를 실시하고 있다. 최근 30년간 연 강수량은 감소 추세이며, 최근 10년 평균 강수량은 1,264.2mm로 최근 30년(1,305.0mm) 보다 40.8mm 부족하는 등 뚜렷하게 감소하는 추세이다. 가뭄취약지도는 「수자원의 조사·계획 및 관리에 관한 법률」 제7조1항 및 동법 시행령 제5조에 의거 가뭄취약성 평가를 기반으로 작성되며 기후변화 대비 선제적 가뭄대응을 위한 정보제공을 위해 전국을 대상으로 지역이 가지고 있는 특성과 여건을 반영한 지역별 가뭄 취약성 평가결과를 도출함이 목적이다. 본 연구는 "가뭄 취약성 평가 및 가뭄취약지도 구축(2018년)"으로 기 정립된 가뭄취약성 평가를 전국을 대상으로 확대 적용하며 선도 사업에서 각 평가부문별로 적용 범위 등을 보완하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.112-112
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• 2022

본 연구에서는 2005-2020년 용담댐의 운영방식이 기후변화에 얼마나 취약한 지 홍수위험과 이수 안전도 지표를 중심으로 평가하였다. 유입량 모의를 위해 GR6J 강우-유출 모형을 사용했고, 댐 운영룰 추출을 위해 Random Forests 모형을 관측자료에 적합시켰다. 294개의 추계학적 기후스트레스 시계열을 GR6J 모형에 입력해 일유입량을 모의한 후 Random Forests 모형으로 방류량과 저수량을 추정하여 연최대일방류량과 공급신뢰도를 분석하였다. 공급신뢰도는 평균강수량 변화에 주로 영향을 받는 것으로 나타났지만 연최대방류량은 평균강수량과 강수변동성 변화에 모두 민감하게 반응하는 것을 알 수 있었다. 2021-2040년 용담댐 저수량은 평균강수량 증가로 인해 공급신뢰도는 과도하게 상승할 것으로 전망되었다. 하지만 강수변동성 증가 인해 20년 빈도 연최대방류량은 가파르게 상승해 댐 하류지역의 홍수위험은 더 가중될 것으로 전망되었다.

• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1605-1609
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• 2010

CGCM3.1 SRES B1 시나리오의 2D 변수들을 입력값으로 인공신경망 모형을 이용한 스케일 상세화기법으로 강부식(2009)은 소양강댐 유역의 월 누적강수 경향분석을 실시하였다. 원시 GCM 시나리오를 스케일 상세화 시키기 위한 기법의 하나로 인공신경망 모형을 사용할 수 있는데, 이 경우 GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면 근처에서의 일평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수를 잠재적인 예측인자로 사용하여 신경망을 구성하게 된다. 입력변수세트의 구성은 인공신경망의 계산 효율을 좌우하는 중요한 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 변수의 물리적 특성을 고려하여 순차적인 변수선택을 통한 신경망 입력변수 세트를 구성하고 입력세트 간의 학습성과 비교를 통하여, 최적 입력변수 선정 및 신경망의 학습효과를 높일 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 물리적 상관성이 높다고 판단되는 GCM_Prec, huss, ps를 입력변수로 하여 순차적인 케이스를 학습해본 결과 huss와 ps를 입력변수로 하는 케이스에 대해서 적은 오차와 높은 상관성을 보였다, 또한, 신경망의 학습 효과를 높이기 위해 홍수기와 비홍수기로 구분하여 학습한 결과 홍수기와 비홍수기로 구분하여 신경망을 구성하였을 경우가 향상된 모의값을 나타내었다. 기후변화모의자료는 CCCma(Canadian Center for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 관측값으로는 AWS에서 제공된 일 누적강수를 사용하였다. 인공신경망의 학습기간은 1997년부터 2000년이며, 검증기간은 2001년부터 2004년으로 구성하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.197-197
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• 2012

본 연구에서는 대기 순환패턴 및 수문 환경변화에 영향을 미치는 주요인자인 El Ni$\tilde{n}$o-Southern Oscillation (ENSO)의 서로 다른 형태인 Warm-pool (WP) El Ni$\tilde{n}$o, Cold-tongue (CT) El Ni$\tilde{n}$o에 따른 한강유역의 봄철 (March~May)과 여름철 (June~August) 강수 및 유출의 특성을 분석하였다. 봄철 강수량의 경우, WP El Ni$\tilde{n}$o 시기에 증가추세를 보이며, 강수의 변동특성 또한 크게 나타났다. 여름철 강수량의 경우, CT El Ni$\tilde{n}$o 시기에는 평년보다 대체로 건조한 경향을 보이나, WP El Ni$\tilde{n}$o 시기에는 유역 전체에서 습한 경향을 보였으며 강수의 변동성은 매우 작은 것으로 분석되었다. 봄철 유출량의 경우, CT El Ni$\tilde{n}$o 시기와 WP El Ni$\tilde{n}$o 시기에 모두 평년치보다 크게 나타났으며, WP El Ni$\tilde{n}$o 시기에 한강 남부 대부분 유역에서 유출량이 통계적으로 유의한 증가 경향을 보였다. 여름철 유출량의 경우, CT El Ni$\tilde{n}$o 시기에는 대부분 유역에서 평년치보다 감소하나 수문 변량의 변동성은 큰 것으로 분석되었다. WP El Ni$\tilde{n}$o 시기에는 거의 모든 유역에서 유출이 증가하는 것으로 나타났으며, 특히 13개 중권역에서는 유출의 변동성이 작고 통계적으로 유의한 증가패턴이 분석되었다. 따라서 본 연구는 서로 다른 두가지 형태의 El Ni$\tilde{n}$o패턴에 대하여 한강유역의 봄철과 여름철 수자원 변동성에 민감하게 영향을 미치고 있음을 확인하였으며 수자원의 효율적인 예측 및 관리와 안정적인 용수공급을 위한 수문기상인자와 수문자료간의 관계 규명에 유용하게 활용될 것으로 기대한다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.695-698
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• 2008

The SWAT model was used to assess the impacts of potential future climate change on the hydrology of the Upper Geum River Basin(UGRB). Calibration and validation of SWAT were performed on a monthly basis for 1982-1995 and 1996-2005, respectively. The impact of ten 15-year(1988-2002) scenarios were then analyzed relative to a scenario baseline. Among them, scenario 1-6 were set to show the sensitivity response. A doubling of atmospheric CO2 concentration was predicted to result in an maximum monthly flow increase of 11 percent. Non-linear impacts were predicted among precipitation change scenarios of -42, -17, 17, and 42 percent, which resulted in average annual flow changes in UGRB of -55, -24, 26, and 65 percent.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.462-462
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• 2017

유량은 기후적 요인과 인간활동 요인에 의하여 변동된다. 특히 우리나라는 지난 30년 동안 전지구적인 기후변화와 특정지역에서의 인간활동의 변화가 급격하게 진행된 바 있으므로, 합리적인 수자원 계획을 수립하기 위해서는 두 가지 요소들로 인한 유량의 변동량을 정량적으로 분리하여 분석할 필요가 있다. 또한 우리나라와 같이 연강수량의 대부분이 특정 계절에 집중되는 국가나 유역에서는 월별, 계절별 및 년별로 구분된 수문분석을 시행하여야 보다 실질적인 수자원 관리계획을 수립할 수 있다. 그러나 유량의 변동량을 특정 원인별로 구분하여 분석하고자 하는 연구는 기존의 홍수나 가뭄 자체에 관한 연구에 비해 미미한 형편이며, 다양한 시간단위를 이용한 원인별 유량 변동량의 산정에 관한 연구는 더욱 찾아보기 힘들다. 따라서 본 연구에서는 기후변화로 및 인간활동으로 인한 유량 변동량을 정량적으로 분리하기 위하여 수문모형(hydrological model)을 이용한 방법과 수문학적 민감도 (hydrological sensitivity) 분석 방법을 소양강 상류유역 및 섬강 유역에 대해 적용하고 유량 변동량의 결과를 월별, 분기별 및 년별로 구분하여 제시하였다. 먼저 두 유역에 대한 기후변화 및 인간활동의 양상을 강수, 온도, 유량, 인구변화, 불투수층 변화의 추세를 통해 파악하였으며, 인간활동으로 인해 발생되는 급진적인 변동점을 탐색하기 위해 이중누가곡선, Pettitt 검정 및 베이지안 변동점 (Bayesian change point) 분석을 시행하였다. 탐색된 변동점을 활용하여 수문모형에 의한 유량 변동량을 정량화하기 위하여 변동점 이전 구간에 대해 보정 및 검증된 SWAT모형을 사용하였으며, 6가지의 Budyko 곡선 함수들로부터 각각 유량 변동량을 산정하여 수문모형에 의한 유량 변동량을 검증하였다. 최종적으로 수문모형을 이용한 방법을 통해 두 유역에 대한 기후변화 및 인간활동으로 인한 유량 변동량을 정량화하였다. 소양강 상류유역은 기후변화로 인한 유량 변동량이 인간활동으로 인한 유량변동량보다 상대적으로 크게 산정되었으며, 섬강 유역은 소양강 유역과 반대의 결과를 보이는 것으로 분석되었다. 특히 본 연구에서는 해당 분석결과를 월별 및 분기별로 구분하여 제시함으로써, 향후 특정 지역 및 시기에서의 합리적인 수자원 관리계획의 수립에 활용될 수 있는 기초적인 자료를 제공하였다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.43 no.5
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• pp.681-700
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• 2008

In this study, the spatial and temporal patterns of changes in means and extreme events of temperature and precipitation across the Republic of Korea over the last 35 years (1973-2007) are examined. Over the study period, meteorological winter (December-February) mean minimum (maximum) temperature has increased by $+0.54^{\circ}C$/decade ($+0.6^{\circ}C$/decade), while there have been no significant changes in meteorological summer (June-August) mean temperatures. According to analyses of upper or lower $10^{th}$ percentile-based extreme temperature indices, the annual frequency of cool nights (days) has decreased by -9.2 days/decade (-3.3 days/decade), while the annual frequency of warm nights (days) has increased by +4.9 days/decade (+6.8 days/decade). In contrast, the increase rates of summer warm nights (+8.0 days/$^{\circ}C$) and days (+6.6 days/$^{\circ}C$) relative to changes in summer means minimum and maximum temperatures means are greater than the decreasing rates of winter nights (-5.2 days/$^{\circ}C$) and days (-4.3 days/$^{\circ}C$) relative to changes in winter temperatures. These results demonstrate that seasonal and diurnal asymmetric changes in extreme temperature events have occurred. Moreover, annual total precipitation has increased by 85.5 mm/decade particularly in July and August, which led to the shift of a bimodal behavior of summer precipitation into a multi-modal structure. These changes have resulted from the intensification of heavy rainfall events above 40mm in recent decades, and spatially the statistically-significant increases in these heavy rainfall events are observed around the Taebaek mountain region.

• Journal of Soil and Groundwater Environment
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• v.11 no.3
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• pp.31-42
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• 2006

Drought indices, such as PDSI (palmer Drought Severity Index), SWSI (Surface Water Supply Index) and SPI (Standardized Precipitation Index), have been developed to assess and forecast an intensity of drought. To find the applicability of groundwater level data to a drought assessment, a correlation analysis between SPI and groundwater levels was conducted for each time series at a drought season in 2001. The comparative results between SPI and groundwater levels of shallow wells of three national groundwater monitoring stations, Chungju Gageum, Yangpyung Gaegun, and Yeongju Munjeong, show that these two factors are highly correlated. In case of SPI with a duration of 1 month, cross-correlation coefficients between two factors are 0.843 at Chungju Gageum, 0.825 at Yangpyung Gaegun, and 0.737 at Yeongju Munjeong. The time lag between peak values of two factors is nearly zero in case of SPI with a duration of 1 month, which means that groundwater level fluctuation is similar to SPI values. Moreover, in case of SPI with a duration of 3 month, it is found that groundwater level can be a leading indicator to predict the SPI values I week later. Some of the national groundwater monitoring stations can be designated as DIW (Drought Index Well) based on the detailed survey of site characteristics and also new DIWs need to be drilled to assess and forecast the drought in this country.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.20 no.1
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• pp.41-51
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• 2019

With the aging of the population and the slowdown of the job market, elderly workers make up a large portion of the construction workforce. Also, due to the nature of the construction industry, where outdoor work is frequent, the weather has a more sensitive impact on elderly workers than on younger ones. The study aims to analyze the degree of weather risks exposed to elderly workers in the construction industry using the measure of work loss days. To that end, construction accidents that affected 28,514 elderly workers in seven cities from 2012 to 2016 (a total of 12,789 days) were analyzed to calculate work loss days per different weather factors. The results show that the elderly workers were seriously affected when the temperature was between $-12^{\circ}C$ and $-10^{\circ}C$, humidity between 55% and 60%, precipitation between 128mm and 181mm, and wind speed between 5.5m/s and 6.5m/s, with the highest work loss days. The combined effects between the weather factors were also analyzed to identify the conditiosn that leaded to high work loss days of elderly workers. This study contributes to effective safety management and pleasant working environment between weather factors and shedding light on the relationship between weather factors and work loss days of elderly workers.