• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.101-101
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• 2019

전 지구적 기온상승으로 인한 기후변화는 사회적, 수문학적, 다양한 분야에 영향을 미친다. 또한 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)의 보고서에 따르면 미래에도 지속적으로 기온상승이 예상되며, 이러한 현상은 인류의 삶에 큰 영향을 미칠것으로 예상된다. 또한 수자원 및 관련 분야에서도 기온 상승에 따른 강수량, 강수의 주기 변동, 극한 기후사상의 심도(severity)와 빈도 변화에 따른 다양한 연구가 진행되고 있으며, 미래의 강우량과 온도를 예측하는 기후변화연구에서는 다양한 기후모형을 고려하여 분석한다. 하지만 모든 기후모형이 우리나라에 적합한 것은 아니므로 과거 기후를 모의한 결과를 토대로 성능이 뛰어난 모형의 결과에 더 높은 가중치를 주고 미래를 예측하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 기후모형으로 GCM (General Circulation Model) 모의 결과가 이용되는데 우리나라에 대한 GCM 결과의 정확성을 분석하는 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 21개의 GCM을 대상으로 과거 모의 자료(1970년~2005년)를 실제 관측소에서 관측된 강수량과 비교하여 각 GCM들의 성능을 평가하고 이를 토대로, GCM들의 우선순위를 선정하였다. 또한 격자 기반 GCM 결과를 IDW (Inverse Distance Weighted) 방법을 사용하여 기상관측소로 지역적 상세화를 수행하였으며, GCM과 관측자료 사이의 편이를 보정하기 위해 6가지의 Quantile Mapping 방법과 Random Forest 기법을 사용하였다. 또한 편이 보정 기법 중 성능이 좋은 기법을 선택하여 관측소에 적용하였다. 편이 보정된 GCM 모의결과에 대한 성능을 토대로 우수한 GCM 순위를 도출하기 위해 다기준의사결정기법 중 하나인 TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)를 이용하였다. 그리고 GCM의 전망기간인 2010년부터 2018년까지의 Machine learning 방법과 Quantile mapping의 기법을 비교 및 성능이 우수한 편이 보정 방법을 선택한 후 전망기간 동안의 GCM 성능의 우선순위를 선정하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.306-306
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• 2019

전지구적 기온상승으로 인해 미래기후의 관한 연구가 중요시 되고 있다. 위와 같은 현상으로 인하여 다양한 기후변화 연구가 진행되고 있다. 미래기후 연구에는 GCM (General Circulation Model) 모의 결과가 이용된다. 격자 자료로 구성된 GCM은 연구 지점으로 지역적 상세화와 연구지역의 관측자료 사이의 편이 보정(bias correction)이 필수적이다. 위와 같은 근거로 편이 보정 방법의 선택은 매우 중요하며 편의 보정의 방법에 따라서 결과가 다르게 도출될 수 있다. 또한 국내외 연구에서는 다양한 상세화 기법과 편이 보정 기법을 분석 및 평가하는 연구가 진행되고 있으며, 편의 기법 중 대표적인 기법인 Quantile mapping과 Random Forest 기법이 있다. Quantile mapping 기법은 GCM의 과거 모의 데이터와의 편이 보정에 있어서 우수하게 나타났으나, GCM 데이터의 미래 예측 기간(2010년~2018년)까지의 데이터에서는 극한 강수를 정량적으로 분석 가능한 Random Forest 기법이 편이 보정 과정에서 성능이 우수할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 우리나라 21개 관측소를 기준으로 총 4개의 GCM(GISS, CSIRO, CCSM4,MIROC5)의 과거 기간 자료(1970년~2005년)를 실제 관측소에서 관측된 강수량을 편의 보정하는 방법에 있어서 편의 보정 기법의 성능을 비교한 결과와 GCM 미래 예측 기간 자료(2010년~2018년)에서의 편의 보정 기법의 성능 결과를 비교하였다. 이를 토대로 편이 보정 기법의 결과를 6개의 평가지수를 이용하여 정량적으로 분석하였으며, 다기준의사결정기법인 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)를 이용하여 편이 보정기법들의 성능에 있어서 우선순위를 선정하였다. 본 연구에서 편이 보정 방법으로 Quantile mapping 방법을 사용했으며, Quantile mapping의 기법으로는 비모수 변환법(non-parametric transformation)과 분포기반 변환법(distribution derived transformation)이 사용되었다. 또한 머신러닝 방법 중 하나인 Random Forest 방법을 동시에 사용하여 결과를 비교하였다. 또한 GCM 자료가 격자식으로 제공하고 있기 때문에 관측소 강수량도 공간적으로 환산하여야 하는데, 본 연구에서는 역거리 가중치법(inverse distance weighting, IDW) 방법을 이용하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.283-283
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• 2023

만경강은 전라북도 북부를 남서쪽으로 흐르는 하천으로 유로연장 80.86km, 유역면적 1,504.35km²에 이르며 유로는 영산강에 이어 6번째, 유역면적은 안성천, 삽교천에 이어 8번째에 해당하는 하천이다. 만경강은 금강, 동진강 등과 함께 호남평야의 중앙을 서쪽으로 흐르며 호남평야에 농업용수를 공급하고, 전주시와 완주군, 김제시에 공업용수를 공급하는 중요한 하천 중 하나이다. 만경강 상류에는 대아저수지, 경천저수지 등 다수의 농업용 저수지가 설치되어 있으며, 농업용수 공급을 위한 다수의 취입보와 양수장이 설치·운용되고 있다. 만경강 중상류에서 위치한 취입보 중 가장 큰 비중을 차지하고 있는 것은 완주군(오성교)관측소와 완주군(용봉교)관측소 사이에 위치한 어우 취입보로 최대 허가량은 약 10m³/s이며, 연간 취수량은 약 1억 4천만톤이다. 어우 취입보에서 취수한 용수는 대간 도수로를 통해 새만금간척지까지 농업용수를 공급한 후 완주군(삼례교)관측소 하류에 위치한 비비정 배수갑문을 통하여 만경강으로 회귀한다. 어우 취입보의 영향으로 인하여 만경강 중상류에 위치한 3개의 관측소(완주군(오성교), 완주군(용봉교), 완주군(하리교))는 비정상적인 상하류 관계가 발생하고 있다. 만경강은 이와 같은 다수의 취입보와 양수장 운영으로 상하류 역전이 발생하고 있으나, 유역 내 물수지 분석을 통해 실제 취수량 등을 고려할 경우 농번기에도 정상적인 상하류 관계가 발생하는 것을 확인할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 만경강에 위치한 저수지 3개소(경천저수지, 용담댐, 대아저수지)의 방류량과 고산정수장의 회귀수 자료, 어우 취입보에 설치된 자동유량자료 및 취입보(7개소)의 허가량과 취수량 자료를 확보하여 물수지 분석을 실시하였다. 또한, 만경강 중상류에 위치한 관측소의 2022년 개발된 수위-유량관계곡선식을 활용하여 환산유량을 산정하였으며 물수지 분석을 실시하여 상하류 검토와 누가유출 및 유출률을 검토한 결과 상하류 관계가 비교적 안정적인 것으로 확인되었다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제25권1호
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• pp.34-39
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• 2013

본 연구에서는 연안의 파후 자료를 이용하여 파랑 관측기간에 따른 오차범위의 정량적인 분석과 변화양상 분석을 수행하였다. 표본 관측기간은 1개월부터 6년까지 Bootstrap 기법을 이용하여 무작위로 추출하였다. 분석 결과, 전체적으로 관측기간이 1년보다 작은 경우에는 관측기간이 증가할수록 오차범위는 급격한 감소양상을 보이고 있으며, 관측기간이 1년 이상인 경우에는 관측기간의 증가에 따른 오차범위 감소 정도는 매우 완만한 것으로 파악 되었다. 절대적인 추정오차를 기준 파고 1 m 조건에서 10% 정도(${\pm}0.1m$)로 가정하는 경우, 추정오차를 달성할 수 있는 최소 관측 기간은 거제 홍도 및 속초 지점은 2년 이상 자료로 이 조건을 만족하지만, 안마도 지점은 3년 이상의 관측 자료를 이용해야 이 조건을 만족하는 것으로 파악되었다. 한편 파고 백분위수는 값이 증가할수록 신뢰구간은 급격한 증가 양상을 보이는 반면, 주기 백분위수는 꼬리영역(2.5- & 97.5-백분위수 영역)을 제외하고는 0.5초 이내로 비교적 일정한 정도를 유지하고 있는 것으로 파악되었다. 항만가동률 평가에서 필요한 유의파고의 97.5-백분위수에 대한 정량적인 분석결과, 오차범위는 속초 0.75 m, 거제-홍도 0.5 m, 안마도 1.2 m 정도로 파악되었다.

• 한국해안해양공학회지
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• 제19권3호
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• pp.266-273
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• 2007

낙동강 하구둑 지점의 1일 수량 및 COD 농도 관측자료를 이용하여 산정한 오염부하량을 기준(기준 오염부하량)으로 하여 관측간격에 따른 월별 및 연별 COD 추정 오염부하 변화와 수량 및 수질변화를 분석하였다. 수량 및 수질 변화비율을 이용한 영향인자 분석결과, 오염부하 양상은 흐름 강주도형(오염부하 추정에 흐름의 영향이 매우 큰 경우)으로 파악되었다. 또한, 관측간격 변화에 따른 추정 오염부하를 분석한 결과, 평균은 관측간격에 따라 큰 차이를 보이고 있지는 않으나, 표준편차가 관측일수가 증가함에 따라 뚜렷한 증가양상을 보인다. 월평균 수량 및 수질자료를 이용하여 추정한 오염부하량은 평균적으로 100% 정도, 특히 하계에는 $300\sim400%$ 정도의 추정오차가 발생할 수 있는 것으로 파악되었다. 따라서, 월평균 자료를 이용한 오염부하 추정은 신뢰수준이 매우 낮기 때문에 적어도 $10\sim20$일 이내의 관측간격 자료를 이용하여 추정하는 것이 권장되며, 하계의 수량은 1일 간격이 필수적이며, 수질농도는 $5\sim7$일 정도의 관측간격이 요구된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권4호
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• pp.273-287
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• 2008

1994년부터 2003년까지 임의로 선택한 달들에 대하여 NOAA/AVHRR 인공위성 자료와 해양 현장수온 관측 자료사이에서 획득된 845개의 일치점 자료를 활용하여 북동아시아 해역에서 해양 피층-표층 해수면온도 차이의 특성을 분석하였다. 해양상층 수 m내에서의 해수면온도의 일간 변화를 이해하기 위하여 일치점 데이터베이스는 낮과 밤, 표층 뜰개-선박 관측에 따라서 모두 네 가지 부류로 분류하였다. 주간표층 뜰개에 의한 수온 자료는 인공위성 해수면온도와 $0.56^{\circ}C$의 가장 작은 제곱평균오차를 보여서 위성관측 수온과 가장 잘 일치하였다. 주간 선박관측에 의한 CTD 수온 자료는 $1.12^{\circ}C$의 큰 제곱평균오차를 보여서 네 부류 중에서 가장 좋지 않은 정확도를 보였다. 위성 해수면온도와 현장 관측 해수면온도의 차이는 그 외에도 대기의 수증기 함량 효과, 연안으로부터 거리의 영향 등 다양한 요인에 의해 발생하였다. 그 중에서 가장 주목할 만한 오차는 수 m 이내 수온의 수직적 구조의 일간 변화에서 발생하였으며, 이는 표층 부이는 20 cm 정도, 선박 관측기기는 수 m현장에서 서로 다른 깊이의 수온을 관측하기 때문에 발생한 것으로 판단된다. 본 연구는 그동안 광범위하게 사용되어온 위성 SST는 어떤 경우에는 ${\pm}3^{\circ}C$의 큰 오차를 만들 수 있으므로 국지적 해양에서 해양 피층-표층 해수면온도 차이와 수온의 수직적 구조에 대한 보다 깊은 이해가 뒷받침되어야 하며, 이를 바탕으로 위성 SST를 사용자의 목적에 맞추어 주의 깊게 사용되어야 함을 제시한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.30-30
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• 2015

유역에 내린 강우의 총량은 홍수나 갈수 측면에서 매우 중요하다. 점 강우량에 의해 측정된 강우량을 이용하여 유역 총강우량으로 환산하는 과정에 많은 오차가 포함되어 있다. 선행연구에 따르면, 우량계를 통한 강우관측에서 언더캐치(undercatch)에 의한 계통오차는 일반적으로 5~16%, 우연오차는 약 5%가 발생된다고 보고하였으며, 점 우량계 자료를 내삽하여 공간자료로 변환할 경우 0.1km 규모에서 표준오차가 4~14%, 1km 규모에서는 33~45%, 10km 규모에서는 약 65% 정도 발생된다고 한다. 이러한 우량계 관측오차 및 강우자료 처리과정에서 발생되는 오차는 유역의 유출량 계산에 영향을 주어 홍수예보 정확도를 크게 떨어뜨릴 수 있다. 우리나라에서는 지금까지 유역 총강우량 산정 측면에서 지점강우량의 불확실성에 대한 연구가 많이 이루어지지 못하였다. 본 연구에서는 우리나라에서 주로 사용되고 있는 전도형 우량계를 이용하여 소규모 구역에서 관측되는 강우관측의 불확실성을 분석하고자 하였다. 연구에 사용된 우량계는 0.5mm 급 표준 전도형 우량계로 정밀도는 시간당 1~100mm 기준으로 ${\pm}1%$를 기록하여 기상검정규격인 ${\pm}3%$를 만족하고 있다. 이 우량계는 한국건설기술연구원 안동하천실험센터 내에 장애물이 없는 평지에 60m 간격으로 총 6대($2{\times}3$)를 설치하여 2014년 7월 11일부터 9월 2일까지 54일간 관측을 수행하였다. 관측기간 동안 2대의 우량계가 수일동안 강우가 기록되지 않아서 분석에서 제외하였다. 우량계 상호 간의 누적강우량(54일간)을 비교한 결과 2.5~25.5mm의 차이를 나타냈다. 강우강도별 강우량 합계를 비교한 결과 시간당 1mm 이상에서는 약 1%의 차이가 났으며, 시간당 15mm 이상에서는 7.4%의 차이를 나타내어 강도가 큰 강우사상에서 우량계 간의 관측오차가 더 크게 나타났다. 또한 우량계 상호 간의 상관계수를 분석한 결과, 우량계 간의 거리가 가까울수록 그리고 누적시간이 길수록 상관계수는 커지는 것을 확인할 수 있었다. 도출된 결과를 토대로 하면 앞서 언급한 바와 같이 점 우량계 자료를 내삽하거나 유역 또는 계산격자의 대푯값으로 사용하여 1시간 이하 단위로 유출모의를 할 경우 심각한 오차를 발생시킬 수 있음을 시사한다. 보다 신뢰성 있는 홍수예보와 효율적인 유역관리를 위해서는 점 중심의 강우 관측이 아닌 면적 우량에 대한 관측이 이루어져야 하며 이를 위한 기술의 개발이 필요하다.

• 한국진공학회지
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• 제2권3호
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• pp.294-298
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• 1993

CuGaSe2 단결정을 고순도(99.9999%)의 Cu, Se 원소를 화학조성비로 칭량한 후 Se을 3mole% 과잉으로 첨가하여 합성된 ingot를 사용하여 iodine(99.9999%)을 수송매체로 한 화학수송법으로 성장시켰다. 성장된 단결정은 검정색을 띠고 있었으며, 10K에서 optical energy gap이 1.755eV로 주어졌다. Ar-ion laser로 여기시켜 측정한 photoluminescence(PL) 스펙트럼으로부터 1.667eV, 1.085eV, 1.025eV에 위치한 세 개의 PL peak를 얻었다. Thermally stimulated current(TSC) 측정에서 0.660eV, 0.720eV의 deep donor level을 관측하였으며, PL peak intensity의 thermal quenching으로 구한 activation energy는 0.010eV이었다. CuGaSe2 단결정에서 PL mechanism은 edge emission 및 donor-acceptor pair recombination임을 규명했다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제11권2호
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• pp.56-67
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• 2006

본 연구에서는 국가 지하수관측소에서 획득한 지하수위, 전기전도도 및 수온 관측자료에 대해 모수 및 비모수 경향 분석을 실시하였다. 분석대상은 2003년까지 3년 이상 모니터링을 실시하고 있는 관측소의 지하수 자료이며, 이에는 충적관측정 95개소와 암반관측정 169개소가 해당된다. 모수분석으로 일평균 및 월중앙값에 대해 선형회귀분석을, 그리고 비모수분석으로 월중앙값에 대해 Mann-Kendall test 및 Sen's test를 적용하였다. 선형회귀분석을 통해서는 약50%의 관측정에서 수위, 전기전도도 및 수온이 증가경향을 나타내었고 나머지 절반은 감소하는 것으로 나타났다. 그러나 월중앙값을 이용한 비모수 경향분석에서는 99% 신뢰수준에서 지하수위는 $14.8{\sim}20.0%$가 감소경향으로 나타났고, 전기전도도는 $24.2{\sim}36.9%$가 증가경향을 보였으며, 수온의 경우에는 $27.4{\sim}32.5%$가 증가경향을 보였다. 높은 비율의 관측정에서 증가 혹은 감소의 경향성을 보이는 것은 분석대상 기간이 상대적으로 짧은(최장 6년) 것에 기인한 결과일 수 있다. 한편 현장조사를 실시하여 평가한 결과에서 나타난 지하수위 혹은 전기전도도의 감소 혹은 증가경향 자체가 직접적인 지하수 장해를 의미하지는 않는다. 결국 장기적인 경향성과 더불어 해당 인자의 값 자체 및 감소율을 고려하여야 한다. 본 연구는 국가 지하수관측소 자동 측정자료에 대한 최초의 전면적인 경향분석 결과이다. 이번 연구사례를 토대로 국내 지하수 자원의 전체적인 변동상황을 파악하기 위해서는 정기적인 경향분석을 수행할 필요가 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권4호
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• pp.299-311
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• 2006

본 논문은 비산출률을 모르는 관측정에서 지하수함양량을 산정하기 위해 물수지분석법의 매개변수를 지하수위상 승량으로 추정하는 방법을 제시하고, 제주도 북부지역의 2개 관측정에 적용하였다. 식생근계의 토양에 대한 물수지가 일단위로 분석되었다. 직접유출랑은 SCS방법으로 계산하고, 실제증발산량은 Penman-Monteith식으로 산정한 잠재증발산량에 작물계수와 수분스트레스계수를 곱하여 산정하였다. 강수량과 이전 토양수분량에서 직접유출량과 잠재증발산량을 제하였으며 토양수분보유능을 초과하는 수량을 지하수함양으로 보았다. SCS 유출곡선지수, 토양수분 보유능, 작물계수 등의 매개변수는 강우사상 동안의 함양량과 지하수위상승량의 선형관계를 이용하여 추정하였다. 관측정이 위치한 지점에서 출현가능한 비산출률의 최대한계값($n_m$)을 강수량과 지하수위상승량 관계로부터 유도하였다. 관측된 지하수위상승량과 함양량 계산값의 선형관계로부터 비산출률과 결정계수($R^2$)를 산정하고, 계산된 비산출률이 최대한계값($n_m$)이내에 위치하며 $R^2$이 가장 큰 매개변수값을 모의를 통하여 선정하였다. 사례지역에 적용한 결과 추정된 매개변수로 산정한 함양량이 지하수위상승량의 변동을 81%이상 설명하는 것으로 나타나 지하수위 자료는 지하수함양량 산정을 위한 물수지분석법의 매개변수 추정에 유용한 것으로 판단된다.