• 한국농림기상학회지
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• 제16권2호
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• pp.125-130
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• 2014

산림휴양은 야외에서 하기 때문에 날씨의 영향을 많이 받게 된다. 기온이 산림휴양에 미치는 영향은 연구되었으나 강수요인의 영향은 아직 연구되지 않았다. 이 논문은 산림휴양이 가장 많이 이루어지는 장소인 산악 국립공원의 탐방객수에 강수량과 강우일수가 영향을 미치는지를 파악하였다. 강수량과 강우일수를 설명변수로 설정한 산림휴양 수요함수의 추정 결과에 의하면 국립공원 탐방객수에 강우일수는 영향을 미치고 있다. 즉 일정 기간 중에 비나 눈이 온 날씨가 많았는지를 나타내는 강우일수는 탐방객수를 감소시키며 그 정도는 비탄력적이다. 한편 일정 기간 중에 비나 눈이 온 양을 나타내는 강수량은 통계적으로 유의하지 않고 계수부호가 예상과 다르게 나왔다. 이와 같은 결과에 근거하여 국립공원 관리를 포함하는 산림휴양 관리를 효율적으로 하기 위하여 사회경제적 변수뿐만 아니라 기상변수에 대한 체계적인 모니터링이 필요하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.217-217
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• 2017

물 순환이란 물이 지표면으로부터 증발하거나 바다로부터 증발하여 습한 공기가 기단을 형성한 후 적합한 조건이 형성되면 강수를 초래하는 과정이라고 볼 수 있다. 여기서 강수는 여러 경로 즉, 증발산, 지표흐름, 침투, 침루 등을 통해 다시 순환과정을 거친다. 최근 도시화로 인한 불투수면적의 증가로 기후변화, 홍수지체시간 감소, 첨두 및 유출총량의 증가, 침투능 및 증발산량의 감소 등 자연하천의 유출특성과는 다른 유출특성이 나타나며, 물 순환 체계가 왜곡되어 지하수위는 낮아지고, 하천의 유량은 감소되는 등 하천의 정상적인 기능이 저하되고 있다. 이에 우리나라에서는 환경부 및 국토교통부 등 정부기관과 지방자치단체에서 법과 조례를 제정하여 저영향개발기법 (LID, Low Impact Development)을 적용하도록 권고하고 있으며 신도시 개발사업 시 왜곡된 도시의 물 순환체계를 개선하기 위하여 저영향개발기법을 적용하고 있다. 저영향개발 기법의 정량적인 효과를 검증하기 위해서는 미환경청 (U.S. EPA., United States Environmental Protection Agency)에서 개발한 SWMM모델을 이용하여야 한다. 본 연구에서는 도시화로 인해 왜곡된 물순환체계 개선을 위하여 다양하게 설계된 저영향개발기법의 정량적인 효율을 SWMM 모델을 통해 산정하고, 장기적인 측면에서 물순환 회복에 적합한 저영향개발기법의 배치 최적화를 제안하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.96-96
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• 2018

최근 기후변동성으로 유발되는 불안정한 기상상태를 효과적으로 관측하고자 기상레이더가 도입되고 있다. 기상레이더는 경험식으로 산정된 Z-R 관계식을 통하여 레이더 강수량을 제시하게 된다. 이 과정에서 레이더 강수량은 필연적으로 실제 지상에 도달하는 강수량과는 정량적으로 오차가 발생하게 된다. 레이더 강수량에 포함된 오차는 다양한 원인으로 발생하게 되므로 레이더 강수량의 오차 성분을 규명하는 것은 레이더 강수량 활용을 위하여 필수적으로 선행되어야 한다. 본 연구는 지상강수량과 레이더 강수량의 편의를 보정하기 위한 확률통계학적 방법론을 개발하였다. 레이더 강수량의 편의오차를 보정하기 위하여 수문통계학에서 널리 활용되고 있는 계층적 Bayesian 구조를 기반으로 하였으며 자료통합(data pooling) 기법을 이용하여 편의보정 매개변수 추정과정의 불확실성 추정 효율성을 증대시켰다. 본 연구를 통하여 개발된 레이더 강수량 편의보정기법은 계층적 Bayesian 구조를 도입함으로써 편의보정 매개계수의 불확실성을 정량적으로 제시하였으며 유역 단위의 강수상관성을 현실적으로 복원하는 것을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 편의보정기법은 편의보정 과정에서 발생할 수 있는 매개변수의 불확실성 및 레이더 강수량의 오차구조를 정량적으로 규명하여 고해상도의 강수정보를 생산함으로써 고도화된 수문해석을 가능케 할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.123-123
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• 2019

최근 기후변화로 인해 중국, 한국, 일본, 몽골 등을 포함한 동아시아 지역은 태풍, 가뭄, 홍수와 같은 자연재해의 발생 빈도가 증가하고 있는 추세이다. 중국의 경우 2017년 극심한 가뭄으로 1,850만 (ha)의 농작물 피해가 발생하였으며, 몽골 또한 2017년 4월 이후 극심한 가뭄으로 사막화가 급속도로 진행되고 있다. 위성 기반의 강우 자료는 공간과 시간 해상도가 높아짐에 따라 지상관측소 강수량 자료의 대체 수단으로 이용되고 있다. 본 연구에서는 Climate Hazards Groups InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS), Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR), Global Precipitation Climatology Centre (GPCC) 강우 위성 자료를 활용하여 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수 (Standardized Precipitation Index, SPI)를 산정하였다. 시간 해상도는 월별 영상을 기준으로 2008년부터 2017년까지 지난 10년간의 데이터를 이용하였으며, 각각 격자가 다른 위성영상을 기존 기상관측소와 비교하였다. 피어슨 상관계수 (Pearson Correlation Coefficient, R)를 활용하여 강우 위성 영상과 지상관측소의 상관관계를 분석하고, 평균절대오차 (Mean Absolute Error, MAE), 평균제곱근오차 (Root Mean Square Error, RMSE)를 통해 통계적으로 정확도를 분석하였다. 인공위성 강수량 자료는 미계측 지역이 많은 곳이나 측정이 불가능한 지역에 효율성 측면에서 중요한 이점을 제공할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권12호
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• pp.1237-1245
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• 2018

본 연구에서는 주 단위 지하수자원 관리 취약시기 평가 방법을 개발하였다. 강수의 지하수위에 대한 영향을 고려하기 위하여 한계 침투량을 고려한 강우이동평균 방법을 통해 지하수위와의 상관계수를 산정하였다. 취약 시기 평가 기준을 개발하고 평가 기준에 대한 가중치를 엔트로피 방법을 이용하여 산정하였다. 강수와의 상관계수와 산정된 가중치를 이용한 주 단위 지하수자원 관리 취약시기 평가 방법을 개발하였으며, 개발한 방법을 통하여 소규모 행정구역을 대상으로 취약시기를 평가하였다. 본 연구에서 개발된 방법은 지역적일뿐만 아니라 계절적인 지하수자원의 효율적 관리 대책 수립의 근거가 될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.308-308
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• 2022

가뭄은 지구 대기 형성만큼이나 오래된 현상으로 생태계, 수문학, 농업 및 경제에 중대한 영향을 주며 세계 어디에서나 발생할 수 있는 자연재해 중 하나이다. 가뭄에 의한 사회·경제적 피해를 줄이고 가뭄 위험을 관리하기 위해서는 가뭄의 시공간적 특성을 이해하는 것이 중요하다. 하지만, 기존의 가뭄 감시는 가뭄 지표를 계산하여 산정된 결과 값을 바탕으로 해당 지역의 가뭄 유무의 정보를 제공하는 1차원적 방법으로 가뭄 감시 및 관리를 위해서는 시·공간적 정보제공이 필요하다. 본 연구에서는 시·공간적 가뭄 전이 분석을 위해 GPM(Global Precipitation Measurement) 자료를 활용하여 2000년부터 2020년까지 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 산정하였으며, 산정된 SPI를 Spatial drought tracking (S-TRACK) 방법을 적용하여 가뭄의 대륙규모(continetal scale) 시공간적 변화와 전이현상을 살펴보고자 하였다. 본 연구를 결과를 바탕으로 가뭄의 시·공간적 변화에 대한 이해 및 광역규모에서의 가뭄현상의 이동과정을 알아볼 수 있으며, 더 나아가 본 연구의 성과는 기존의 국지적 가뭄 감시 및 예측 방법에 적용하여 가뭄에 대한 효율적인 대응방안을 마련하는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.53-53
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• 2011

가뭄은 강수 부족 및 온도 상승에 따른 물 수지의 불균형으로, 그 특성상 점진적이고 홍수에 비해 피해규모가 광범위 하여 효율적인 대처방안을 마련하기가 어려운 특성을 가지고 있다. 현재 국내의 경우 가뭄관리를 위해 비구조적 대책 방안인 가뭄지수를 활용하여 해당 지역의 부족한 용수의 정도를 시 공간적으로 측정하고 크기와 강도에 대한 정량적 또는 정성적인 평가를 수행하고 있다. 그러나 대부분 강수 및 기온자료를 토대로 한 평가가 주를 이루고 있으며, 그나마 제공되는 지수들의 경우 가뭄을 나타내는 기준이 상이하여 사용자에게 많은 혼란을 가중시키고 있는 실정이다. 따라서 효율적인 가뭄관리를 위해서는 장주기 기상정보를 토대로 국가 또는 권역별 가뭄감시가 이루어져야하며, 기상 분만 아니라 지표와의 물 수지 해석이 반영된 수문정보(유량, 토양수분 등) 기반의 가뭄 정보가 생산되어야 할 것이다. 본 연구에서는 전지구 수문해석이 가능한 지표수문해석모형을 활용하여 남한에 대한 수문성분 기반의 가뭄평가를 수행하고자 한다. 우선 남한 전역에 대한 기상 및 지형 정보를 구축하고 지표수문해석모형에 적용하여 격자별 수문성분을 생산하였다. 수문성분은 가뭄평가에 필요한 정보로 전환되어야 하며, 본 연구에서는 빈도해석기법을 적용하여 가뭄에 대한 발생 빈도 및 규모를 정량화 하였다. 즉, 모형에서 산정된 수문정보로 부터 빈도해석을 수행하여 적정 확률분포형을 결정한 후, 해당기간에 대한 확률값을 산정하여 과거 대비 가뭄에 대한 여부를 판단하였다. 산정된 지수에 대한 평가를 위해 국내 과거 가뭄기록사례를 조사 및 기존 가뭄지수인 SPI 및 PDSI를 활용하였다. 평가 방법은 시계열 및 지역별 분석과 유역별 물수지 분석으로 구분되며, 주로 가뭄기간동안의 가뭄심도와 가뭄 발생 및 해갈에 따른 재현여부를 평가하였다. 평가 결과 가뭄발생 및 해갈시기 그리고 피해지역에 대한 표현에 있어 기록된 사항을 적절히 반영하는 것으로 나타났으며, 기존 가뭄지수 보다 가뭄 재현에 있어 비교적 신뢰성이 높은 것으로 확인되었다. 따라서 지표수문해석모형 기반의 가뭄평가의 경우 적용성이 우수한 것으로 판단되며, 이상의 연구결과는 향후 국내 및 동아시아 가뭄감시 전망에 있어 기초자료로 활용될 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.317-317
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• 2021

효율적인 물관리를 위한 댐 유입량 대한 연구는 필수적이다. 본 연구에서는 다양한 머신러닝 알고리즘을 통해 40년동안의 기상 및 댐 유입량 데이터를 이용하여 소양강댐 유입량을 예측하였으며, 그 중 고유량과 저유량예측에 적합한 알고리즘을 각각 선정하여 머신러닝 알고리즘을 결합한 CombML을 개발하였다. 의사 결정 트리 (DT), 멀티 레이어 퍼셉트론 (MLP), 랜덤 포레스트(RF), 그래디언트 부스팅 (GB), RNN-LSTM 및 CNN-LSTM 알고리즘이 사용되었으며, 그 중 가장 정확도가 높은 모형과 고유량이 아닌 경우에서 특별히 예측 정확도가 높은 모형을 결합하여 결합 머신러닝 알고리즘 (CombML)을 개발 및 평가하였다. 사용된 알고리즘 중 MLP가 NSE 0.812, RMSE 77.218 m3/s, MAE 29.034 m3/s, R 0.924, R2 0.817로 댐 유입량 예측에서 최상의 결과를 보여주었으며, 댐 유입량이 100 m3/s 이하인 경우 앙상블 모델 (RF, GB) 이 댐 유입 예측에서 MLP보다 더 나은 성능을 보였다. 따라서, 유입량이 100 m3/s 이상 시의 평균 일일 강수량인 16 mm를 기준으로 강수가 16mm 이하인 경우 앙상블 방법 (RF 및 GB)을 사용하고 강수가 16 mm 이상인 경우 MLP를 사용하여 댐 유입을 예측하기 위해 두 가지 복합 머신러닝(CombML) 모델 (RF_MLP 및 GB_MLP)을 개발하였다. 그 결과 RF_MLP에서 NSE 0.857, RMSE 68.417 m3/s, MAE 18.063 m3/s, R 0.927, R2 0.859, GB_MLP의 경우 NSE 0.829, RMSE 73.918 m3/s, MAE 18.093 m3/s, R 0.912, R2 0.831로 CombML이 댐 유입을 가장 정확하게 예측하는 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 하천 유황을 고려한 여러 머신러닝 알고리즘의 결합을 통한 유입량 예측 결과, 알고리즘 결합 시 예측 모형의 정확도가 개선되는 것이 확인되었으며, 이는 추후 효율적인 물관리에 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.805-808
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• 2005

엔트로피부호화(entropy coding)는 텍스트와 같은 일반적인 데이터들을 효율적으로 압축하는 반면에, 이미지 데이터들에 대해서는 그 성능이 다소 저하된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선시키기 위한 효율적인 전처리기법(preprocessing technique)을 소개한다. 제안한 전처리기법은 입력된 명암도 등급 이미지를 무손실 압축하기 이전에, 이미지 내에서 인접한 명암도 값들의 발생빈도(occurrence frequency)를 조사한다. 다음으로 각 픽셀 쌍들의 명암도 값들을 발생빈도에 기반한 순서화된 값(ordered number)들로 대체시킨 후, 최종적으로 엔트로피부호화에 의한 압축을 수행한다. 이와 같은 단계들을 거치면서 이미지 데이터의 통계적인 특성(statistical feature)이 보다 강화되기 때문에, 엔트로피부호화에서의 무손실 압축 성능을 효율적으로 개선시킬 수 있다. 실험을 통하여 256 명암도 등급 이미지들을 산술부호화와 허프만부호화를 사용하여 압축한 결과, 제안한 전처리기법이 압축 후 비트율(bit rate)을 최대 37.49%까지 감소시켰음을 확인하였다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제34권1호
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• pp.19-27
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• 2014

Exterior vertical illuminance is an important factor for lighting control. But, there are not many researches about the exterior illuminance on a vertical surface. In this study, we predicted the exterior illuminance on a vertical surface using vertical luminous efficacy. First, we calculated the vertical luminous efficacy according to the sky clearness category. And we performed the statistical analysis of the measured and the calculated illuminance with luminous efficacy. The MBE and RMSE of the predicted exterior illuminance were-1.2% and 15.5%, respectively. Second, the annual illuminance on a vertical surface calculated with the luminous efficacy and the short-term measured solar irradiance was suggested in this study.