최근 기상이변에 따른 국지성 돌발 홍수의 빈번한 발생으로 인해 레이더 등을 이용한 초단기 강수예보의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 시공간 분포를 적절하게 표현할 수 있는 레이더 강우시계열자료와 GIS기반의 분포형모형을 연계하여 국내 댐유역에 적용해 봄으로써, 분포형모형의 홍수유출시 실무에서의 적용가능성을 검증해 본 것이다. 본 연구에서 사용한 물리적기반의 분포형모형으로는 미국 오클라호마 대학에서 개발한 Vflo모형을 이용하였으며, 낙동강권역의 남강댐유역($2,293km^2$)을 시험유역으로 적용하였다. 입력강우로는 진도레이더로 부터 레이더강우 전처리프로그램인 K-RainVieux를 이용하여 모형의 격자해상도에 맞는 분포형 강우를 생성하였다. 또한, GIS수문매개변수를 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본 GIS자료들로 부터 추출, 물리적기반의 분포형모형(Vflo)의 입력인자로 사용하여 모형의 초기설정을 향상시켰다. 본 연구의 성과는 향후 돌발홍수에 대응한 실시간 단기 강우유출예측시스템을 구축하기 위한 기반이 될 것으로 사료된다.
낙뢰 발생에 따른 휘도온도 특성을 분석하기 위하여 MTSAT-1R 수증기와 적외 1채널에서 추정된 휘도 온도를 사용하여 낙뢰 발생 유무에 따른 휘도온도 특성을 분석하였다. 비(非) 낙뢰시 두 채널간의 휘도온도 차이가 큰 반면, 낙뢰가 발생했을 때 두 채널의 휘도온도가 225 K과 205 K 부근에서 2번의 최대 극대가 나타나며 휘도온도 차이가 0에 수렴하였다. 또한 낙뢰가 발생할 시에 두 채널간의 휘도온도 차이를 이용하여 Machado et al., (2008)이 남미지역에 제시한 확률적인 낙뢰빈도 예보법이 남한지역에도 적용 가능함을 보였다. 낙뢰 발생 시에 나타나는 위성 휘도온도의 분포를 및 특성을 이용하여 최근 5년(2002-2006)간 낙뢰활동이 가장 왕성했던 2006년 06월 10일의 사례에 적용한 결과, 기본적인 종관장 분석 자료 및 다중 채널 (수증기, 적외)간의 휘도온도 및 그 차이를 종합적으로 활용할 때 낙뢰 예측성의 향상 가능성을 확인하였다. 이러한 위성 자료를 이용한 낙뢰 분석은 MTSAT-1R과 유사하고 2009년 말에 발사 예정인 통신해양기상 위성 (COMS)의 악기상 활용성을 증대시키는데 도움이 될 것이다.
최근 기상이변에 따른 국지성 돌발 홍수의 빈번한 발생으로 인해 레이더 등을 이용한 초단기 강수예보의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 시공간 분포를 적절하게 표현할 수 있는 레이더 강우시계열자료와 GIS기반의 분포형모형을 연계하여 국내 댐유역에 적용해 봄으로써, 분포형모형의 홍수유출시 현업에서의 적용가능성을 검증하였다. 본 연구에서 사용한 물리적기반의 분포형모형으로는 $Vflo^{TM}$모형을 이용하였으며, 금강권역의 용담댐유역($930km^2$)을 시험유역으로 적용하였다. 입력강우로는 2005년 8월 국지성호우사상, 2007년 태풍 "에위니아"와 "빌리스"를 대상으로하여, 진도레이더로 부터 레이더강우 전처리프로그램인 K-RainVieux를 이용하여 모형의 격자해상도에 맞는 분포형 강우를 생성하여 지역편차보정한 결과 누적강수총량은 2%내외, 편이(bias)값은 $0.886{\sim}0.908$로서 양호한 결과를 보여주었다. GIS수문매개변수를 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본GIS자료들로 부터 추출, 물리적기반의 분포형모형($Vflo^{TM}$)의 매개변수로 사용하였으며, 3가지 강우사상에 대한 다첨두수문곡선 모의결과 총유출량 및 첨두유량 오차가 20%미만으로 나타나 실무에서의 사용시 홍수량 예측에 충분한 적용성이 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 성과는 향후 돌발홍수에 대응한 실시간 단기 강우유출예측시스템을 구축하기위한 기반이 될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 ANFIS 기반의 유황별 댐 예측유입량 산정 기법(Flow regime-based ANFIS Dam Inflow Prediction, FADIP)을 개발하고, 이를 단순 ANFIS 기반 댐 예측유입량 산정 기법(ANFIS Dam Inflow Prediction, ADIP)과 비교 평가하였다. 대상유역은 국내 주요 다목적댐인 충주댐 유역과 소양강댐 유역을 선정하였으며, 입력자료로 댐 유입량, 강수량, 장기기상예보 자료를 사용하였다. 모델의 훈련 및 보정기간으로 충주댐 유역은 1987~2010년, 소양강댐 유역은 1984~2010년을 선정하였다. 검정기간은 두 유역 모두 2011~2016년을 활용하였다. 훈련 및 보정결과 FADIP는 ADIP에 비해 평수기, 저수기에 훈련이 개선되는 것으로 나타났다. 검정결과 ADIP는 통계모델의 학습방법 특성상 일반적인 사상에 학습이 이루어져, 저수기에 예측성이 떨어지는 것으로 나타났다. 반면 FADIP는 ADIP에 비해 전기간의 정확도가 향상되었으며, 특히 평수기와 저수기에 예측성이 우수하였다. 따라서 FADIP는 다목적댐 이수관리에 활용성이 높을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 한반도의 지역별 강수량 예측을 위한 신경망 기법을 소개한다. 시계열 패턴 예측 문제에 적용될 수 있는 기존의 다양한 신경망 모델의 특성을 분석하고 이로부터 강수량 예측 문제에 적합한 모델 및 학습 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 모델은 계층적구조의 신경망으로 각 노드의 출력값은 일정기간동안 버퍼에 저장되어 상위계층에 입력으로 작용한다. 본 연구에서는 제안된 모델에 대하여 이중연결형태의 시냅스 구조를 채택하고, 이에 대한 네트워크의 동작특성과 학습알고리즘 등을 정의한다. 이러한 이중연결구조는 기존의 다층퍼셉트론에서 바이어스 노드의 역할을 담당하며, 노드가 갖는 특징들간의 관계를 효과적으로 반영함으로써 기존의 전형적인 시계열 예측 신경망인 FIR(Finite Impulse Response) 네트워크와 비교할 때 학습의 효율을 개선시킨다. 제시된 이론은 월별 및 계절별 강수량 예측 실험에 적용하였다. 신경망 예측기의 학습자료로서 과거 수십년동안 관측된 강수량 데이터와 해수표면온도 데이터를 사용하며 예측 실험결과로부터 제시된 이론의 타당성을 고찰한다.
북한은 2017년 9월 3일 풍계리 핵실험장에서 6차 지하 핵실험을 단행하였다. 이전에 수행했던 핵실험들과 달리 풍계리 핵실험장 주변에서 몇 차례의 유발지진이 발생하였고 이로 인해 지하에 갇혀 있던 방사성제논이 대기 중으로 방출되는데 영향을 끼쳤을 것으로 예상된다. 본 연구에서는 북한의 6차 핵실험 이후에 발생한 유발지진을 고려하여 핵실험으로 발생한 방사성제논의 몇 가지 방출 시나리오에 따른 대기확산 모의실험을 본 연구진이 개발한 LADAS (Lagrangian Atmospheric Dose Assessment System) 모델에 기상청의 수치예보자료를 적용하여 수행하였다. 방사성제논의 가능한 검출 위치와 시간을 찾기 위해, 1일 간격 및 1주일 간격의 지연방출뿐만 아니라 유발지진으로 유출된 지연방출 시나리오도 설정하였다. 포괄적핵실험금지조약기구(Comprehensive Nuclear-Test-Ban Treaty Organization)에서 운영중인 전세계관측망(International Monitoring System)과 원자력안전위원회의 133Xe 탐지 결과는 유발지진으로 유출된 방사성제논의 방출 시나리오에 따른 모의실험의 결과와 대체로 부합되었다.
본 연구에서는 미급수지역의 주요 수원인 지하수의 수위 변동 상황을 기반으로 한 미급수지역 가뭄 예보 기법 개발을 목적으로 하였다. 이를 위해 지역화된 표준지하수지수(SGI)와 표준강수지수들(SPIs)의 상관관계를 분석하였다. 관측 지하수위로부터 산정된 SGI의 자기회귀 특성 및 지속기간별 SPI와 SGI의 상관관계를 동시에 고려할 수 있는 NARX (nonlinear autoregressive exogenous model) 인공신경망 모형을 이용하여 지역별 예측모형을 구축하였다. 학습기간 동안 관측 SGI와 모델 출력 SGI의 상관계수는 0.7 이상인 곳이 전체 167개 지역별 모형 중 146개(87%)로 상관성이 높은 것으로 분석되었다. 적용기간에 대해서는 평균제곱근오차와 상관계수로 모형을 평가하였다. 본 연구를 통해 기상청에서 제공하는 59개 관측소별 강수량 전망 값으로부터 산정된 지속기간별 SPI와 관측된 지하수위를 이용한 지역별 SGI 전망이 가능하도록 하였으며, 미급수지역의 가뭄 예 경보를 위한 기초자료로 활용이 가능토록 하였다.
최근 지구온난화에 따른 기후변화 문제의 심각성이 커지면서 국가 온실가스 배출량을 상쇄시킬 수 있는 산림의 탄소흡수에 대한 중요성이 높아지고 있으며, 기후변화협약에 따라 국가의 산림 탄소흡수량을 국지적인 수준에서 과학적이고 정밀하게 산출할 것이 요구되고 있다. 본 연구에서는 위성영상과 일기상 자료를 함께 활용함으로써 산림 광합성의 민감한 일변화를 반영하고, 안정된 산림으로서 대표성을 가지는 광릉숲(Gwangneung Forest) 극상림(climax forest)의 플럭스관측 자료를 참조하여 GPP(gross primary production) 재현 모델을 수립하고, 수종 및 임령에 따른 탄소흡수량 조견표를 적용하여, 우리나라의 국지지역에 최적화된 Tier 2.5 수준의 일일 탄소흡수능 격자자료를 산출하였다. 2013년 1월 1일부터 2015년 12월 31일까지 1,095일간의 실험에서, 일일 기준탄소흡수능(reference amount of CO2 absorption, RACA) 산출 모델은 상관계수 0.948의 높은 정확도를 나타냈으므로, 향후 Tier 3 수준의 일일 실제탄소흡수능(actual amount of CO2 absorption, AACA)을 정확히 산출하기 위해서는 장기간의 상세산림조사 자료와의 결합이 필요할 것이다.
2009년 2월 9일 화왕산에서는 대보름 행사인 '억새 태우기'가 많은 사람들이 지켜보는 가운데 시작되었지만 예상하지 못한 강풍으로 산불로 확대되어 많은 인명피해가 발생하였다. 본 연구에서는 3차원 계산 유체역학 모형인 CFD_NIMR_SNU 모형을 이용하여 복잡한 산악지역에서 국지적 가열에 따른 바람장을 모사함으로써 이날 발생한 산악 화재의 특성을 분석하였다. 화재가 발생한 지역의 지표 온도는 가열이 없을 때, $300^{\circ}C$ 및 $600^{\circ}C$ 일 때의 3가지 가열 강도조건을 주어 모사하였다. 지표 가열은 화재 발생 지역 중앙에서 수직 바람장을 $0.7m\;s^{-1}(300^{\circ}C)$와 $1.1m\;s^{-1}(600^{\circ}C)$만큼 증가시켰다. 난류운동에너지는 화재의 열에너지 자체 및 열적 순환에 의해 증가된 운동에너지에 의해 증가하였다. 화재로 인한 열은 복잡한 지형과 강한 경계 바람 조건과 함께 화왕산의 예상하지 못한 난류와 강풍 조건을 유도하였다. CFD_NIMR_SNU 모형은 인명피해를 발생시킨 산불을 이해하는데 도움이 되는 귀중한 분석 자료를 제공하였다. 모사 결과에 따르면 화재 발생 지점은 풍상측의 높은 지형으로 인하여 화재 발생 직전까지는 바람이 거의 억제되었던 것으로 보인다. 이러한 바람의 억제는 화재 발생에 따른 뜨거운 공기의 상승과 강한 경계 바람 조건에 의해 쉽게 되돌려졌다. 즉, 강한 경계 바람과 화재로 인한 가열이 함께 작용하여 강한 난류가 만들어졌고, 여러 명의 사상자가 발생한 산악 화재로 확산되었던 것이다. CFD_NIMR_SNU 모형은 중규모 모형과의 결합을 통하여 좁은 영역의 화재로 인한 난류 예보를 생산하는 등 산불 예방을 위해 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 국지예보시스템(LDAPS)과 전산유체역학(CFD) 모델을 접합하여, 부산 중구 광복동에 소재한 건물 밀집 지역의 상세 흐름과 PM2.5 농도 분포를 조사하였다. 도로 배출이 건물 밀집 지역의 PM2.5 농도에 미치는 영향을 분석하기 위해, PM2.5의 연간 시·군·구별, 배출 원소 별, 연료 별 도로이동오염원·비산먼지 배출량 자료와 월별·일별·시간 별 배출 계수를 이용하여 부산의 단위 면적당 시간별 PM2.5 배출량을 산정하였다. 본 연구에서는 건물 옥상과 도로변에서 수행된 특별 측정 자료를 이용하여 수치 모의 결과를 검증하고, 도로배출 유·무에 따른 PM2.5 농도 분포 특성을 분석하였다. 대상 기간(2020년 06월 22일) 동안 대상 지역에서는 바람이 약하게 나타났다. 새벽 시간에는 북동풍과 북서풍이 불고 주간에는 주로 남동풍이 불었다. 도로 배출을 고려하지 않은 경우에 LDAPS-CFD 접합 모델은 측정 지점(PKNU-AQ Sensor)의 PM2.5 농도를 과소모의 하였으나, 도로 배출을 고려하여 수치 모의한 PM2.5 농도는 도로 배출의 영향으로 PM2.5 농도가 증가하여 측정 결과와 유사하게 나타났다. 2020년 6월 22일 07시와 19시의 유입 풍향은 각각 북동풍과 남동풍이지만, 주변 지형과 건물에 의해 흐름이 변화되어, 두 시각 모두 측정 지점 주변에서는 주로 남풍 계열의 흐름이 나타났다. 07시와 19시의 유사한 흐름에 의해, 두 시각의 PM2.5 농도 분포도 매우 유사하게 나타났다. 건물 옥상 측정 지점에서 수치 모의된 PM2.5 농도는 도로 배출 영향을 크게 받지 않았으나, 도로변 에서는 도로 배출 영향을 상대적으로 크게 받았다. 도로 배출을 고려한 경우, 풍속이 약한 북쪽 도로와 긴 도로 협곡에 위치한 서쪽 도로에서 PM2.5 농도가 높고, 상대적으로 건물의 밀집도가 낮은 동쪽 도로에서는 PM2.5 농도가 낮게 나타났다. LDAPS-CFD 접합모델은 모든 도로에서 배출량이 동일하게 적용되기 때문에, 좁은 골목과 건물 밀도가 낮은 지역의 지형 특성이 반영되어 도로 별 PM2.5 농도 특성이 다양하게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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