• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.38 no.8 s.157
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• pp.595-604
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• 2005

Precipitation simulation for making the data size larger is an important task for hydrologic analysis. The simulation can be divided into two major categories which are the parametric and nonparametric methods. Also, precipitation simulation depends on time intervals such as daily or hourly rainfall simulations. So far, Markov model is the most favored method for daily precipitation simulation. However, most models are consist of state transition probability by using the homogeneous Markov chain model. In order to make a state vector, the small size of data brings difficulties, and also the assumption of homogeneousness among the state vector in a month causes problems. In other words, the process of daily precipitation mechanism is nonstationary. In order to overcome these problems, this paper focused on the nonparametric method by using uni-variate and multi-variate when simulating a precipitation instead of currently used parametric method.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.64-64
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• 2022

이상기후로 인해 돌발적이고 국지적인 호우 발생의 빈도가 증가하게 되면서 짧은 선행시간(~3 시간) 범위에서 수치예보보다 높은 정확도를 갖는 초단시간 강우예측자료가 돌발홍수 및 도시홍수의 조기경보를 위해 유용하게 사용되고 있다. 일반적으로 초단시간 강우예측 정보는 레이더를 활용하여 외삽 및 이동벡터 기반의 예측기법으로 산정한다. 최근에는 장기간 레이더 관측자료의 확보와 충분한 컴퓨터 연산자원으로 인해 레이더 자료를 활용한 인공지능 심층학습 기반(RNN(Recurrent Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), Conv-LSTM 등)의 강우예측이 국외에서 확대되고 있고, 국내에서도 ConvLSTM 등을 활용한 연구들이 진행되었다. CNN 심층신경망 기반의 초단기 예측 모델의 경우 대체적으로 외삽기반의 예측성능보다 우수한 경향이 있었으나, 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 크게 나타나므로 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하기 힘들어 예측정확도를 향상시키는데 중요한 소규모 기상현상을 왜곡하게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계를 보완하기 위해 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 적용한 초단시간 예측기법을 활용하고자 한다. GAN은 생성모형과 판별모형이라는 두 신경망이 서로간의 적대적인 경쟁을 통해 학습하는 신경망으로, 데이터의 확률분포를 학습하고 학습된 분포에서 샘플을 쉽게 생성할 수 있는 기법이다. 본 연구에서는 2017년부터 2021년까지의 환경부 대형 강우레이더 합성장을 수집하고, 강우발생 사례를 대상으로 학습을 수행하여 신경망을 최적화하고자 한다. 학습된 신경망으로 강우예측을 수행하여, 국내 기상청과 환경부에서 생산한 레이더 초단시간 예측강우와 정량적인 정확도를 비교평가 하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.291-291
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• 2020

제주도는 강수의 지표침투성이 좋은 화산섬의 지질특성상 지표수의 개발이용여건이 취약한 관계로 용수의 대부분을 지하수에 의존하고 있다. 따라서 제주도는 정책 및 연구적으로 오랜 기간동안 지하수의 보전관리에 많은 노력을 기울여 오고 있다. 하지만 최근 기후변화로 인한 강수의 변동성 증가로 인해 지하수위의 변동성 또한 증가할 가능성이 있으며 따라서 지하수위의 급격한 하강에 대비하여 지하수위의 예측 및 지하수 취수량 관리의 필요성이 요구되고 있다. 지하수에 절대적으로 의존하고 있는 제주도의 수자원 이용 여건을 고려할 때, 지하수의 취수량 관리를 위한 지하수위의 실시간 예측이 필요한 실정이다. 하지만 기존의 예측방법에 의한 제주도 지하수위 예측기간은 충분히 길지 않으며 예측기간이 길어지면 예측성능이 낮아지는 문제점이 있었다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 딥러닝 알고리즘인 Long Short Term Memory(LSTM)를 활용하여 제주도 남동쪽 표선유역 중산간지역의 1개 지하수위 관측정에 대해 지하수위를 예측하고 분석하였다. R 기반의 Keras 패키지에 있는 LSTM 알고리즘을 사용하였고, 입력자료는 인근의 성판악 및 교래 강우관측소의 일단위 강수량자료와 인근 취수정의 지하수 취수량자료 및 연구대상 관측정의 지하수위 자료를 사용하였으며, 사용된 자료의 기간은 2001년 2월 11일부터 2019년 10월 31일까지 이다. 2001년부터 13년의 보정 및 3년의 검증용 시계열자료를 사용하여 매개변수의 보정 및 과적합을 방지하였고, 3년의 예측용 시계열자료를 사용하여 LSTM 알고리즘의 예측성능을 평가하였다. 목표 예측일수는 1일, 10일, 20일, 30일로 설정하였으며 보정, 검증 및 예측기간에 대한 모의결과의 평가지수로는 Nash-Sutcliffe Efficiency(NSE)를 활용하였다. 모의결과, 보정, 검증 및 예측기간에 대한 1일 예측의 NSE는 각각 0.997, 0.997, 0.993 이었고, 10일 예측의 NSE는 각각 0.993, 0.912, 0.930 이었다. 20일 예측의 경우 NSE는 각각 0.809, 0.781, 0.809 이었으며 30일 예측의 경우 각각 0.677, 0.622, 0.633 이었다. 이것은 LSTM 알고리즘에 의한 10일 예측까지는 관측 지하수위 시계열자료를 매우 적절히 모의할 수 있다는 것을 의미하며, 20일 예측 또한 적절히 모의할 수 있다는 것을 의미한다. 따라서 LSTM 알고리즘을 활용하면 본 연구대상지점에 대한 2주일 또는 3주일의 안정적인 지하수위 예보가 가능하다고 판단된다. 또한 LSTM 알고리즘을 통한 실시간 지하수위 예측은 지하수 취수량 관리에 활용할 수 있을 것이다.

• Atmosphere
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• v.12 no.4
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• pp.56-68
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• 2002

In this study, an overview of the Earth Observing System (EOS) program is provided with discussions on its spacecrafts and instruments, and on the scientific issues. The EOS satellites aim at monitoring the Earth environmental system by observing parameters of subsystems such as atmosphere, ocean, land, and biosphere. The first EOS flagship, Terra, was launched on December 1999. Five instruments onboard Terra can measure cloud and aerosol properties, radiation, terrestrial surface, and ocean color. The second EOS flagship, Aqua, which was launched on May 2002, loads six instruments that measure clouds, radiation, precipitation, terrestrial surface, ocean color and sea surface temperature. The observational data available from the EOS satellites may complement data from the Communication-Oceanography-Meteorology satellite, which will be launched in 2008, for meteorological and environmental forecasts.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 1998.05a
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• pp.62-67
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• 1998

낙동강 수계 다목적댐 하류 지역에 대한 홍수조절 의사결정 능력을 향상시키고자 강우- 유출 모형으로 선정된 저류함수법으로 낙동강 수계 다목적댐 하류부의 유역유출 체계를 먼저 구 성하였다. 저류함수법에 의한 낙동강 수계 유역유출 체계도는 유역의 물리적 특성을 감안하여 소 유역은 41개, 하동망은 28개로 구성하였다. 또한 수문학적 하도추적 기법이 갖는 결점을 보완하기 위하여 낙동강 본류 및 상류에 댐이 있는 금호강, 황강, 남강, 밀양강 등 1 지류 이상의 홍수추적 을 수리학적 모형으로 보완하여 유역유출 체계를 이원화하여 두시스템을 상호·연계할 수 있도록 하였다. 상기 두 시스템을 '93년 8월 홍수(8, 7~8, 15)에 시험 적용하였다. 모형수행 경과 홍수기 댐운영시 저류함수모형에 의한 강우 유출 모형과 수리학적 하도추적 모형을 통합한 시스템을 동시에 적용하여 상호 보완 과정을 통해 운영한다면 다목적댐의 홍수조절 의사결정능력을 향상시킬 수 있다고 판단된다. 본 연구에서는 사용자가 해석적 방법으로 유역에서 수문자료를 이용하여 매개변수를 대화식으로 산정할 수 있는 GUI 시스템을 EXCEL97 환경에서 개발하여 신뢰성 있는 Rating curve가 확보 상·하류에 위치한 12개 수위관측소에서 89개 홍수사상을 대상으로 유역의 매개변수를 산정하였다. 또한, 미계측 유역의 저류함수 관련 매개변수 확장을 위하여 12개 소유역 에 대한 매개변수의 평균값과 유역면적, 하도연장 및 경사, 유역의 사면경사 등의 지형인자들을 조합하여 지역화분석을 수행하여 미계측 유역의 매개변수 산정식으로 제안하였다. 본 회귀식으로 산정된 소유역별 매개변수를 '93년 8월 홍수(8, 7~8, 15)에 적용한 결과, 낙동강 수계 본류상 주요 수위관측소별 홍수량예측이 이근천공식 보다 양호한 결과를 주어 본 연구에서 제시한 유역의 매 개변수 회귀식은 미계측 유역의 매개변수 산정시 충분한 활용성을 입증하였다. 저류함수법에 의 한 낙동강 수계 다목적댐 하류부의 유역유출 체계도는 수리학적 하도추적 모형과의 연계와 유역 의 물리적 특성을 감안하여 현재의 홍수통제소에서 운영하는 홍수예경보 시스템의 유출체계도와 우리공사 물관리 상황실의 저수관리 모형의 유출체계도를 기준으로 재구성하여 다목적댐 하류부의 소유역은 41개, 하도망은 28개로 결정하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.5
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• pp.325-335
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• 2019

To characterize historical droughts in the conterminous United States (CONUS), we estimated the actual evapotranspiration ($ET_a$) in the CONUS using the generalized complementary relationship (GCR) for 1895-2016. The $ET_a$ estimates were compared against simulations from the Noah land surface model (LSM). In this study, the evapotranspiration (ET) deficit defined as the difference between the wet-environment ET ($ET_w$) and $ET_a$ was then normalized to calculate the Standardized Evapotranspiration Deficit Index (SEDI) across the CONUS for the years 1895-2016. The SEDI was compared to the Standard Precipitation Index (SPI) at various time scales. The results showed that the GCR $ET_a$ was slightly higher than the Noah LSM-simualted $ET_a$. As time scales increased, the correlation between the SEDI and the SPI was higher. This study suggests that the GCR has promise as a tool in the estimation of $ET_a$ and SEDI can be useful for the drought characterization.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.214-220
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• 2006

본 연구의 목적은 지역별 농업가뭄의 평가를 위하여 농업가뭄지표의 적용성을 분석하는 것이다. 가뭄발생 상황에 분석은 SPI, PDSI, SWSI, CMI, Decile 및 Percent of Normal에 대하여 농업가뭄에 대한 적용성을 검토하였다. 기존 가뭄지수에 대한 가뭄발생시기 및 심도에 대한 분석을 통하여 농업가뭄을 잘 나타낼 수 있는 농업용 저수지 저수율과 3개월 지체된 표준강수지수, 평년강우비율, 무강우일수 등 4가지를 농업가뭄지표로 선정하였으며, 이들 지수를 통하여 가뭄평가에 적용하였다. 농업가뭄 평가를 위하여 평시대비단계, 가뭄우려단계, 가뭄확산단계의 3단계로 구성된 기존의 가뭄단계를 가뭄진행상황의 판단을 위해 6단계로 세분하여 이에 대한 기준을 정립하였다. 농업용 저수지의 저수율에 따른 농업가뭄의 판단은 영농시기에 대한 농업용수의 공급에는 적당하지만, 겨울에서 봄으로 이어지는 영농준비시기 및 논에서의 영농이 끝난 후의 가을철 이후의 가뭄에 대해서는 대표적인 기준으로서는 미흡한 것으로 나타났다. 농업용 저수지의 저수율에 따른 농업가뭄의 표현은 저수율의 지연효과, 저수율과 가뭄심도의 일반화된 상관성을 수립하기 어려운 단점이 있으므로, 영농상황에 따른 시기별 저수율의 고려할 수 있도록 구성하고, 표준강수지수, 평년강우비율 및 무강우일수 등의 지수를 이용하여 보완하도록 하였다. 이를 통해 제시된 농업가뭄지표 및 가뭄단계에 의한 농업가뭄 평가 결과 농업가뭄 발생시기, 지속기간 및 심도에 대한 적용성이 우수한 것으로 분석되었다. 농업가뭄지표 및 농업가뭄단계는 농업가뭄 평가 및 웹기반 정보제공시스템의 구축을 통하여 농업가뭄 분석 및 판단에 이용하고 있다. 농업가뭄의 분석 및 평가를 위한 농업가뭄 평가시스템은 가뭄분석을 위한 자료의 수집 및 분석, 농업가뭄심도의 분류, 지역별 농업가뭄 상황의 도식화 등을 수행하도록 구성되어 있다. 농업가뭄 평가시스템을 통해 구축된 시기별, 지역별 분석결과는 DB를 통하여 관리되며, 홈페이지를 통하여 실시간 분석결과를 제공할 수 있도록 웹기반 정보제공시스템을 구축하였다. 이상과 같은 농업가뭄 평가 및 웹기반 정보제공시스템은 현재 한국농촌공사 농어촌연구원에서 시범운영중에 있으며 농업가뭄의 평가 및 대책수립을 위한 지원수단으로 효율적으로 활용될 수 있을 것으로 판단되었다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.21 no.5
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• pp.503-524
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• 2000

Intercomparisons between four kinds of data have been done to estimate the accuracy of satellite observations and model reanalysis for middle and lower tropospheric thermal state over regional oceans. The data include the Microwave Sounding Units (MSU) Channel 2 (Ch2) brightness temperatures of NOAA satellites and the vertically weighted corresponding temperature of ECMWF GCM (1980-93). The satellite data for midtropospheric temperatures are MSU2 (1980-98) in nadir direction and SC2 (1980-97) in multiple scans, and for lower tropospheric temperature SC2R (1980-97). MSU2 was derived in this study while SC2 and SC2R were described in Spencer and Christy (1992a, 1992b). Temporal correlations between the above data were high (r${\ge}$0.90) in the middle and high latitudes, but low(r${\sim}$0.65) over the low latitude and more convective regions. Their values with SC2R which included the noises due to hydrometeors and surface emission were conspicuously low. The reanalysis shows higher correlation with SC2 than with MSU2 partially because of the hydrometeors screening. SC2R in monthly climatological anomalies was more sensitive to surface thermal condition in northern hemisphere than MSU2 or SC2. The first EOF mode for the monthly mean data of MSU and ECMWF shows annual cycle over most regions except the tropics. The mode in MSU2 over the Pacific suggests the east-west dipole due to the Walker circulation, but this tendency is not clear in other data. In the first and second modes for the Ch2 anomalies over most regions, the MSU and ECMWF data commonly indicate interannual variability due to El Ni${\tilde{n}$o and La Ni${\tilde{n}$a. The substantial disagreement between observations and model reanalysis occurs over the equatorial upwelling region of the western Pacific, suggesting uncertainties in the model parameterization of atmosphere-ocean interaction.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.21 no.5
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• pp.419-425
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• 2009

Although earthquake damage was negligible in Korea during the last a few decades, its historic records suggest that the peninsula have experienced severe earthquake damages throughout the history. The potential for disastrous earthquakes, therefore, should always be considered. Harbors handle 99.6% of imported and exported cargo in Korea. Thus, it is necessary to secure the safety of harbors against seismic events and to establish a support system of emergency measures. Although instrumental seismic data are favored for seismic hazard estimation, their history in the peninsula is limited only to the past 30 years, which does not represent the long-term seismic characteristics of the peninsula. We use historic earthquakes with magnitude greater than 5 to observe long-term regional seismic hazards. Results of historic earthquake records indicate relatively high seismic hazard at harbors in Pohang, Ulsan and Incheon. Analysis of instrumental earthquake records reveal relatively high seismic hazard for harbors located along the East coast including Okgye, Mukho, Donghae, Samcheok, Pohang, and Ulsan.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.23 no.3 s.81
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• pp.7-19
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• 2005

Mode choice Analysis is essential analysis stage in transportation demand forecasting process. Therefore, methods for calibration and forecasting of mode choice model in aspect of practical view need to be discussed in depth. Since 1980s, choice models, especially Logit model, are spread widely and rapidly over academic area, research institutes and consulting firms in Korea like other developed countries in the world. However, the process of calibration and parameter estimation for practical application was not clearly explained in previous papers and reports. This study tried to explain clearly the calibration process of mode choice step by step and suggested a forecasting mode choice model that can be applicable in real policy analysis by using household survey data of Pusan metropolitan are. The study also suggested a way of estimating attributes which was not observed during the household survey commonly such as travel time and cost of unchosen alternative modes. The study summarized the statistical results of model specification for four different Logit models as a process to upgrade model capability of explanation for real traveler's choice behaviors. By using the analysis results, it also calculated the value of travel time and compared them with the values of other previous studies to test reliability of the estimated model.