• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.121-121
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• 2021

기후변화의 영향으로 국내의 강우량과 강우패턴의 변화가 나타나고 있다. 최근 30년 여름철 집중호우의 평균강수량은 1980년 694.5 mm에서 2000년대 768.7 mm로 평균강수량이 74.2 mm 증가하였다. 평균강수일수는 36일에서 40일로 약 4일 증가하였다. 집중호우의 증가로 국소적 홍수에 의한 재해규모가 증가하고 있는 실정이다. 토양침식은 물의 순환과정에서 있어 나타나는 하나의 현상으로 토양손실을 의미한다. 강우량과 지형 및 토양특성이 토양침식량을 결정하는 주요한 요인이다. 토양침식은 농경지 감소, 고탁수 하천유입, 하천 및 호소내 퇴적으로 인한 수생태환경 변화 등의 다양한 문제를 발생시키고 있다. 그동안 우리나라는 토양침식량을 예측하기 위해 연평균 토양침식예측모형을 적용하고 있으며, 최근에 강우강도를 고려한 토양침식모형에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 동일한 강우량을 Huff 방법을 이용하여 24시간 강수량 자료를 만들고 물리적기반 토양침식모형에 적용하여 나타나는 토양침식과 퇴적 공간분포에 대하여 분석하고자 한다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.31 no.3B
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• pp.277-284
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• 2011

The limitations of existing Markov chain model for reproducing extreme rainfalls are a known problem, and the problems have increased the uncertainties in establishing water resources plans. Especially, it is very difficult to secure reliability of water resources structures because the design rainfall through the existing Markov chain model are significantly underestimated. In this regard, aims of this study were to develop a new daily rainfall simulation model which is able to reproduce both mean and high order moments such as variance and skewness using a piecewise Kernel-Pareto distribution. The proposed methods were applied to summer and fall season rainfall at three stations in Han river watershed in Korea. The proposed Kernel-Pareto distribution based Markov chain model has been shown to perform well at reproducing most of statistics such as mean, standard deviation and skewness while the existing Gamma distribution based Markov chain model generally fails to reproduce high order moments. It was also confirmed that the proposed model can more effectively reproduce low order moments such as mean and median as well as underlying distribution of daily rainfall series by modeling extreme rainfall separately.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.05a
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• pp.91-94
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• 2007

본 연구는 소유역의 강수계측망별 빈도해석에 의한 확률강우량 예측으로 최적 설계홍수량을 추적하고자 한다 빈도해석은 대전유역내 지방기상청의 낮은 계측망 멸도와 13개 소구역으로 분할된 지자체의 높은 계측망 멸도에서 측정된 강우량 자료를 대상으로 하였다 해석에는 낮은 밀도의 한 지점에서 $1969{\sim}2005$년까지 36년간 자료와 높은 밀도의 13 개 지점에서 $2002{\sim}2006$년까지 6년간 자료를 연초과치 계열로 확장하여 각각 2개군으로 구성하였다 강우자료 분석결과 낮은 밀도의 지속기간 1시간에서 79.1mm, 장시간에서 327.0mm, 높은 밀도의 지속기간 1시간에서 85.0mm, 24시간에서 245.0mm로 나타났다. 본 연구에서는 Gumbel 분포와 2변수 Gamma 분포 및 일반극치분포, $2{\cdot}3$ 변수 대수정규분포, 2변수 Weibull 분포에 ${\chi}^2$검정, K-S 검정으로 적합도를 검정하여 Gumbel 분포가 가장 적합한 것으로 나타났다 유도된 강우강도-지속기간-재현기간 관계식은 소유역내 확률강우강도 예측과 설계홍수량 산정에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1104-1108
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• 2010

최근 수자원의 효율적인 배분을 위한 수자원관리의 중요성에 대한 인식과 하천의 환경적 기능에 대한 사회적 요구 증대로 수자원 기초조사에 의해 수집되어진 자료의 활용빈도가 다양한 분야에서 증가하고, 높은 신뢰도와 정확도를 요구하고 있다. 개발된 수위-유량 관계식의 신뢰도 검증은 일반적으로 지점별 수위-유량 관계식과 수위자료에 의해 산정된 유하량을 유역의 면적평균 강우량을 이용하여 산정한 유출률과 비교 분석하는 수문학적 방법에 의해 이루어지고 있는 실정이다. 최근에는 공간적인 비균질성을 고려하여 유출과정에서 운동역학적인 이론을 기반으로 물의 흐름을 수리학적으로 추적해 나가는 물리적 기반의 분포형 유출모형의 활용도가 높아지고 있음에 따라 본 연구에서는 낙동강수계 임하댐유역을 대상으로 물리적 기반의 분포형 모형인 $Vflo^{TM}$을 적용하여 유출량을 산정하고, K-water에서 수자원 환경기초조사 성과로 개발된 임하댐 상류 영양 수위관측소의 수위-유량 관계 곡선식을 이용하여 산정된 유출량과 비교함으로써 수자원기초조사 성과의 신뢰도를 검증하였다. 분포형 유출모형 적용에 필요한 매개변수 추출을 위해 GIS 기법을 이용하여 DEM, 토지피복도, 토양도에서 $Vflo^{TM}$의 입력인자인 경사도, 흐름방향, 조도계수, 수리전도도, 유효공극률, 토양심도를 추출 산정하였으며, 임하댐 유역의 8개 우량관측소 시우량자료를 이용하여 강우의 공간적인 통계 특성을 잘 반영하는 크리깅(Kriging) 기법에 의한 분포형 강우를 생성하였다. 또한, 본 모형을 통해 검증된 초기함수조건 등의 유역의 특성을 이용한 단기유량예측을 통하여 홍수량 예측 및 수문조사 효율성 향상에 매우 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.31 no.6B
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• pp.531-539
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• 2011

It has been widely acknowledged that climate system associated with extreme rainfall events was difficult to understand and extreme rainfall simulation in climate model was more difficult. This study developed a new model for extracting rainfall filed associated with extreme events as a way to characterize large scale climate system. Main interests are to derive location, size and direction of the rainfall field and this study developed an algorithm to extract the above characteristics from global climate data set. This study mainly utilized specific humidity and wind vectors driven by NCEP reanalysis data to define the rainfall field. Geometric first and second moments have been extensively employed in defining the rainfall field in selected zone, and an ellipsoid based model were finally introduced. The proposed geometric moments based ellipsoid model works equally well with regularly and irregularly distributed synthetic grid data. Finally, the proposed model was applied to space-time real rainfall filed. It was found that location, size and direction of the rainfall field was successfully extracted.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.194-199
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• 2006

쌍천유역의 강수량과 지하수위의 관계를 분석한 결과 융설효과를 확인하였고 갈수기에 지하수위가 현저히 저하됨을 확인하였다. 쌍천유역의 지하수위와 GOI의 상관관계를 분석한 결과 70일 이동평균값을 이용한 GOI가 가장 높은 상관관계를 보여주었다. 융설효과를 고려하기 위해서 먼저 유역의 DEM 자료를 이용하여 100m 간격으로 고도별 면적분포를 구하고 기온이 100m당 $0.5^{\circ}C$씩 감소하는 것을 고려하여 강수사상이 발생하면 $0^{\circ}C$ 이하가 되는 고도에서는 강설사상이 발생하는 것으로 가정하였다. 이 때 고도별 면적분포에서 구해지는 면적비를 고려하여 강수사상을 강우와 강설로 나누었다. 이후에 고도를 고려한 기온이 $0^{\circ}C$ 이상인 날에 그 고도의 설적이 모두 녹는 것으로 가정하였고 강우가 발생한 것으로 처리하였다. 유역평균 일최대침투량을 알아내기 위하여 강수량자료를 일정값 이상은 고정하여 수정된 강수량자료로 70일 이동평균값을 구하고 이 값들과 지하수위와의 상관관계를 분석해 본 결과 40mm가 일최대침투량으로 가정하였을 때 가장 높은 상관관계를 보여주었다. 쌍천유역의 경우 40mm가 한계침투량이다. 이렇게 수정된 강수자료를 이용하여 이동평균을 구하여 지하수위와의 상관관계를 구해본 결과 쌍천유역의 2003년부터 2005년까지 2개년 자료에 대해서 융설을 고려했을 때 상관관계가 더 높아짐을 알 수 있고 한계침투량을 고려했을 때도 상관관계가 더 높아짐을 알 수 있으며 융설효과와 한계침투량을 동시에 고려했을 경우에 가장 높은 상관관계를 얻을 수 있었다.$2.8g/cm^3$로 가정했을 때, 경상분지의 화강암류의 압력평균값이 약 $0.73{\sim}3.16kbar$의 범위를 가졌고, 경상분지내 백악기 화강암류의 정치 깊이는 $2.6{\sim}11.4km$범위를 가졌다. 이는 경상분지 화강암류에 대해 유추된 기존의 정성적인 생각과 일치한다는 것을 알 수 있었고, 각섬석의 $Al^T$함량을 이용한 여러 경험적, 실험적인 압력계가 많은 제한점이 있지만 경상분지의 백악기 불국사화강암류에는 정성적으로 유효함을 알 수 있었다. 우리는 최종적으로 경상분지내 백악기 화강암류는 천부관입 암체이고 노출된 화강암류가 천부지각이라는 것을 알 수 있었다. 것이 아니라 낙관적 예측을 수행하는 경향이 있음을 발견할 수 있었다.원밭, 화산회밭으로 6개 유형으로 분류할 경우 각각의 분포면적은 41.9%, 23.3%, 17.5%, 13.9%, 1.1. 2.2% 이었다. 도시화 및 도로확대 등 다양한 토지이용 및 지형개변으로 과거의 토양정보가 많이 변경되었다. 그래서, 앞으로는 인공위성자료 및 항공사진을 이용하여 빠르고 쉽게 활용할 수 있는 토양조사 방법개발과 기 구축된 토양도의 수정, 보완 작업이 필요한 절실히 요구되고 있는 현실이다.브로 출시에 따른 마케팅 및 고객관리와 관련된 시사점을 논의한다.는 교합면에서 2, 3, 4군이 1군에 비해 변연적합도가 높았으며 (p < 0.05), 인접면과 치은면에서는 군간 유의차를 보이지 않았다 이번 연구를 통하여 복합레진을 간헐적 광중합시킴으로써 변연적합도가 향상될 수 있음을 알 수 있었다.시장에 비해 주가가 비교적 안정적인

• Korean Journal of Ecology and Environment
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• v.44 no.4
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• pp.358-363
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• 2011

This study investigated the characteristics of natural organic matter(NOM) with tXAD resin and FT-IR in the Yeongsan river system of Gwangju region. NOM fractionation by XAD 8/4 resins was used to classify hydrophobic and hydrophilic substances. FTIR was applied to classify functional groups in the structure of NOM. In the XAD investigation, most of the four site-samples were mainly hydrophilic substances. In March, hydrophobic substances were dominant in the Gwangju 1 site (GJ-1), while hydrophilic substances were dominant for the other sites. In May, samples of all four sites were hydrophilic with a vigorous activity of microorganism due to increasing temperatures. The October results were very similar with those from March. In the FT-IR investigation, most of the broad and large peaks were assigned to the aliphatic group, particularly the OH group, C-H, $C-H_2$, $C-H_3$, and C-O alcohol group. All were related to hydrophilic substances. Other peaks showed the aromatic group, particularly the C=O (Ketone) Group. As a result, there is an identification of NOM in the Yeongsan river system composing mainly of hydrophilic substances and functional groups (OH, C-H etc.) of the aliphatic compound.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.56 no.8
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• pp.509-520
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• 2023

Various drought indices are widely used for assessing drought conditions which are affected by many factors such as precipitation, soil moisture, and runoff. The values of drought indices varies depending on hydro-meteorological data and calculation formulas, and the judgment of the drought condition may also vary. This study selected four calculation components such as precipitation data length, accumulation period, probability distribution function, and parameter estimation method as the sources of uncertainty in the calculation of standardized precipitation index (SPI), and evaluated their contributions to the uncertainty using root mean square error (RMSE) and linear mixed model (LMM). The RMSE estimated the overall errors in the SPI calculation, and the LMM was used to quantify the uncertainty contribution of each factor. The results showed that as the accumulation period increased and the data period extended, the RMSEs decreased. The comparison of relative uncertainty using LMM indicated that the sample size had the greatest impact on the SPI calculation. In addition, as sample size increased, the relative uncertainty related to the sample size used for SPI calculation decreased and the relative uncertainty associated with accumulation period and parameter estimation increased. In conclusion, to reduce the uncertainty in the SPI calculation, it is essential to collect long-term data first, followed by the appropriate selection of probability distribution models and parameter estimation methods that represent well the data characteristics.

• Journal of the Korean association of regional geographers
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• v.2 no.2
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• pp.49-73
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• 1996

This study produces quantitatively weather entropy and information ratio using information theory about frequency in the appearance of precipitation phenomenon and monthly change, and then applies them to observation of the change of their space scale by time. As a result of these, this study defines Pusan, Chongju and Kwangju's weather representativeness and then establishes the range of weather representativeness. Based on weather entropy (statistical parameter)-the amount of average weather information-and information ratio, we can define each area's weather representativeness, which can show us more constant form included topographical, geographical factors and season change. The data used for this study are the daily precipitotion and cloudiness during the recent five years($1990{\sim}1994$) at the 69 stations in Korea. It is divided into class of no precipitation, that of precipitation. The results of this study can be summarized as follows: (1) The four season's mean value of information ratio is the highest value. as 0.641, on the basis of Chongju. It is the lowest as 0.572, on the basis of Pusan. On a seasonal basis, the highest mean value of information rate is April's (spring) in Chongju, and the lowest is October's(fall) in Pusan. Accordingly weather representativeness has the highest in Chongju and the lowest in Pusan. (2) To synthesize information ratio of decaying tendancy and half-decay distance, Chonju's weather representativeness has the highest in April, July and October. And kwangju has the highest value in January and the lowest in April and July. Pusan's weather representativeness is not high, that of Pusan's October is the lowest in the year. (3) If we establish the weather representative character on the basis of Chongju-Pusan, the domain of Chongju area is larger than that of Pusan area in October, July and April in order. But Pusan's is larger than Chongju's in January. In the case of Chongju and Kwangju, the domain of Chongju area is larger than that of Kwangju in October, July and April in order, but it is less than that of Kwangju area in January. In the case of Kwangju-Pusan, the domain of Kwangju is larger than that of Pusan in October, July in order. But in April it is less than Pusan's.

• 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.