• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1087-1090
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• 2001

본 연구의 목적은 동아시아 지역의 NCEP 데이터를 대상으로 1000hPa, 850hPa, 700hPa, 500hPa에서의 기온, 고도와 300hPa 에서의 풍향, 풍속과 지상의 기온, 기압 데이터를 이용하여 유사 일기도 검색시 동일한 파라메터를 사용하여 유사성 정도를 검색하는 알고리즘을 개발하는데 있다. 또한 각 파라메터에 해당하는 격자 데이터로부터 특징값들을 추출하고 이를 이용하여 유사도 측정을 수행하여 유사일기도를 검색하는 알고리즘을 개발하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제15권2호
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• pp.76-84
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• 2013

기상청 동네예보의 공간규모를 농촌현실에 맞게 상세화 하는 일은 농업기상정보의 가치를 높이기 위한 전제조건이다. 이 연구에서는 기온역전조건에서 기상청의 중규모 기온예보를 집수역 내 지형특성이 반영된 국지기온예보로 상세화 할 수 있는 간단한 기법을 제시하였다. 지리산 남사면에 위치한 전형적인 복잡지형의 농촌 집수역($50km^2$)을 대상지역으로 선정하고, 2011년 10월부터 2012년 4월 기간 중 기온역전에 의한 냉기집적이 의심되는 62일에 대해 동네예보 0600기온자료($5km{\times}5km$ 격자)를 수집하였다. 여기에 단일집수역의 냉기호 및 온난대효과를 모의할 수 있는 소기후모형을 적용하여 상세격자($30m{\times}30m$) 단위로 표출하였다. 연구대상지역에 설치된 무인기상관측기 12지점 자료를 이용, 보정된 0600 기온예보값을 검증한 결과, 기온역전일의 평균 ME는 ${\pm}1^{\circ}C$, RMSE는 $1.6^{\circ}C$를 보였다. 이 결과는 동네예보 경우(ME ${\pm}2^{\circ}C$, RMSE $1.9^{\circ}C$)에 비하여 지역적 편기성이 크게 개선된 것으로서, 찬 공기가 집적되는 저지대에서 더욱 개선효과가 컸다. 보정된 예보기온의 추정오차가 $2^{\circ}C$ 미만인 경우는 전체 기온역전일 중 80%에 해당하였으며, 절반 정도는 추정오차가 $1^{\circ}C$ 이내였다. 동상해 위험이 큰 기상조건에서 소기후모형에 의해 보정된 동네예보를 지역 내 각 농장에 제공할 경우 무보정 동네예보를 제공하는 것에 비해 신뢰도를 크게 높일 수 있어 동상해 위험의 조기경보시스템 실용화에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.94-94
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• 2016

돌발홍수는 수십 $km^2$ 이하의 유역에서 강우가 발생한 후 6시간 이내의 단시간에 홍수징후가 나타나는 현상으로 정의될 수 있다. 돌발홍수를 잘 예측하기 위해서는 국지적으로 발생하는 집중 호우를 잘 예측해야 하며 유역내 공간적인 수문반응해석을 통해 돌발홍수를 예측하는 기술이 요구된다. 본 연구에서는 유역내 공간적인 수문반응을 잘 모의하기 위해 TOPLATS 지표해석모형을 이용하였다. TOPLATS(TOPMODEL based Land Atmosphere Transfer Scheme) 모형은 물수지와 에너지수지를 통해 단위격자에 대한 실제증발산량, 토양수분량, 지하수면깊이, 지표유출량, 잠열, 현열, 지열, 순복사량 등을 모의하며 소유역단위로 지하수면깊이를 재분포시키는 특성을 가지고 있다. 돌발홍수 위험도를 산정하기 위해 실제 돌발홍수 피해사례를 조사하였으며 피해지역과 대응되는 격자 수문성분과의 상관성 분석을 통해 돌발홍수 위험도 모형을 산정하였다. 대상지역은 수도권 전체지역을 모의하기 위해 한강, 임진강, 안성천 유역을 대상지역으로 선정하였다. 수도권 지역은 약 11,930 km2이며 2009~2012년동안 총 38건의 돌발홍수 피해사례가 신고되었다. 기상자료는 기상청 AWS와 ASOS 시단위 강우, 기온, 상대습도, 풍속, 일조, 기압자료를 이용하였다. 돌발홍수 피해사례 38건에 대해 대응되는 모의격자의 수문성분을 분석하였으며 27(71%)에서 구조요청시점에 대해 강우량, 지표유출량, 토양수분량, 지하수면깊이가 적절하게 모의되는 것을 확인하였다. 강우조건에 따른 돌발홍수 위험도는 구조요청시점 기준 선행시간 4~6시간까지 71~87%, 구조요청시점으로 한정된 0시간에서는 42~52%로 나타났다. 이상의 결과로부터 지표해석모델을 이용한 격자 수문성분과 통계적 돌발홍수지수모형으로부터 산정된 돌발홍수 위험도는 산지 미계측지역에 대한 돌발홍수를 예측하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.404-414
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• 2023

본 연구에서는 미래 SSP 기후변화 시나리오 자료를 생산하기 위해 과거 30년(1981-2010)에 대한 한반도 농업용 전자기후도를 생산하고 평가하였다. ERA5 재분석 자료와 기상청 ASOS 자료에 지형인자를 고려하는 IGISRM 통계 모형을 이용하여 기후요소 6종(강수량, 평균기온, 최고기온, 최저기온 풍속, 상대습도, 일사량)에 대한 1km 해상도의 격자형 상세자료를 생산하였다. 연 평균(누적) 분포도를 살펴본 결과, 모든 변수는 기상청 ASOS 관측에서 나타난 일반적인 특성을 잘 모의하면서 지형적 효과가 적절하게 반영되었다. 농진청 농업기상 AWS와 기상청 방재기상 AWS를 이용하여 상관계수, Slope, NRMSE를 계산한 결과, 기온관련 변수에서는 재현성이 우수하게 나타났으며, 그 외 변수에서는 재현성이 다소 낮고 지역적 편차가 큰 것으로 나타났다. 관측정보 기반의 농업용 전자기후도는 미래 SSP 기후변화 시나리오 자료를 상세화하는데 기본 자료로 활용될 것이다.

• 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 2023년도 학술발표회
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• pp.230-230
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• 2023

딥러닝 알고리즘 중 과거의 정보를 저장하는 문제(장기종속성 문제)가 있는 단순 RNN(Simple Recurrent Neural Network)의 단점을 해결한 LSTM(Long short-term memory)이 등장하면서 특정한 유역의 강우-유출 모형을 구축하는 연구가 증가하고 있다. 그러나 하나의 모형으로 모든 유역에 대한 유출을 예측하는 지역화 강우-유출 모형은 서로 다른 유역의 식생, 지형 등의 차이에서 발생하는 수문학적 행동의 차이를 학습해야 하므로 모형 구축에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 12개의 유역에 대하여 LSTM 기반 분포형 지역화 강우-유출 모형을 구축한 이후 강우 이외의 보조 자료에 따른 정확도를 살펴보았다. 국내 12개 유역의 7년 (2012.01.01-2018.12.31) 동안의 49개 격자(4km²)에 대한 10분 간격 레이더 강우, MODIS 위성 이미지 영상을 활용한 식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index), 10분 간격 기온, 유역 평균 경사, 단순 하천 경사를 입력자료로 활용하였으며 10분 간격 유량 자료를 출력 자료로 사용하여 LSTM 기반 분포형 지역화 강우-유출 모형을 구축하였다. 이후 구축된 모형의 성능을 검증하기 위해 학습에 사용되지 않은 3개의 유역에 대한 자료를 활용하여 Nash-Sutcliffe Model Efficiency Coefficient (NSE)를 확인하였다. 식생지수를 보조 자료를 활용하였을 경우 제안한 모형은 3개의 검증 유역에 대하여 하천 흐름을 높은 정확도로 예측하였으며 딥러닝 모형이 위성 자료를 통하여 식생에 의한 차단 및 토양 침투와 같은 동적 요소의 학습이 가능함을 나타낸다.

• 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.

• 한국농림기상학회지
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• 제4권4호
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• pp.203-212
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• 2002

주로 도시에 소재하는 표준기상관측소 자료의 공간 내삽에 의해 일 최저기온의 평년값을 추정할 때, 도시 열섬효과의 전이에 의해 전원지역에서 과다추정 되는 오류를 수정하기 위해 본 연구를 수행하였다. 도시열섬효과의 공간적인 확산을 모의하기 위해 먼저 불연속적인 변량인 시군 행정구역단위 인구를 지표피복도 상의 시가지 픽셀에만 할당하여 규칙적인 격자점 단위의 평균인구로 변환함으로써 연속적인 변량인 수치인구모형(DPM)으로 표현하였다. 다섯 가지 평활화 DPM 가운데 최적으로 판명된 사방 2.5 km DPM과 기온추정 오차간 회귀식을 기존의 거리-고도 보정 내삽과정에 결합하였다. 이 방법을 적용하여 추정된 평년(1971-2000) 월별 일 최저기온의 추정오차는 기존방법에 비해 최소 50%가 개선되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제18권3호
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• pp.135-142
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• 2016

운량 기반 기온감률 추정모형을 이용하여 0600과 1500의 기온감률을 모의하고, 최저 및 최고기온 추정과정에 활용되었던 기존의 단일 기온감률($-6.5^{\circ}C/km$, $-9^{\circ}C/km$)에 비해 추정 기온감률이 0600, 1500 기온의 추정오차를 개선할 수 있는지 확인하였다. 경남 하동과 전남 구례, 광양 지역의 '하동 2 수위표' 집수역을 기온감률 추정기법의 실용성 평가 지역으로 선정하고, 이 집수역 내 기상관측지점 12곳의 0600, 1500 기온자료를 2015년 한 해에 대해 수집하였다. 또한 2015년의 기상청 하늘상태 초단기예보 5km 격자자료를 이용, 대상 집수역의 0600, 1500 운량(0~10) 공간평균값을 계산하여 기온감률을 추정하였다. 검증지점의 0600 기온 추정오차는 기존 기온감률을 적용한 경우 평균 ME $-0.39^{\circ}C$, RMSE $1.45^{\circ}C$ 였으나, 새로운 기온감률로 변경한 결과 ME $-0.19^{\circ}C$, RMSE $1.32^{\circ}C$로 개선되었으며, 맑은 날은 ME $-0.8^{\circ}C$에서 $-0.57^{\circ}C$로, RMSE는 $1.72^{\circ}C$에서 $1.42^{\circ}C$로 감소되었고 흐린 날은 ME $-0.17^{\circ}C$에서 $-0.06^{\circ}C$, RMSE $1.16^{\circ}C$에서 $1.01^{\circ}C$로 줄어들었다. 또한 1500 기온에서 기존의 단일 기온감률과 추정 기온감률의 적용결과를 비교하면 맑은 날은 기온 추정오차에 거의 차이가 없었지만, 흐린 날은 기존 ME $-0.69^{\circ}C$, RMSE $1.54^{\circ}C$에서 ME $-0.51^{\circ}C$, RMSE $1.19^{\circ}C$로 개선되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.29-29
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• 2019

급격한 도시화와 기후변화로 인한 자연적인 물순환 구조의 변화는 기존 수자원 이용 경향을 변화시키며 하천건천화 현상을 유발하고 있다. 이를 관리하기 위해 하천건천화 평가 및 예측이 가능한 영향 평가 기술이 필요하며, 국내에서는 GIS 기반의 분포형 수문 모형인 Drying Stream Assessment Tool and Water Flow Tracking (DrySAT-WFT)이 개발되어 활용되고 있다. 그러나 격자기반의 물수지 모형은 단위 cell 안의 수직적인 물의 거동은 파악하기 용이하나, 모형의 특성상 저수지, 댐, 보와 같은 수리 시설물의 방류량에 따른 하도의 흐름 추적에는 어려움이 있다. 본 연구의 목적은 DrySAT-WFT 모형에 댐?보 방류량 자료와 연계한 하도추적 알고리즘을 개발하여 모형의 유출 모의 성능을 개선하고, 1976년부터 2015년까지의 유출 모의를 통해 전국 표준유역을 대상으로 각 유역에 대한 하천건천화 원인 추적 및 평가를 수행하고자 한다. 하천건천화영향요소를 고려하기 위한 모형의 입력 자료로 산림높이, 도로망, 지하수 이용량, 토지이용, 토심, 기상 변화에 대해 1976년부터 2015년까지 구축한 시계열 전국 자료를 활용하였으며, 일별 강우량, 상대습도, 평균풍속, 평균 및 최고, 최저 기온, 일조시간의 기상자료를 구축하였다. 개선된 DrySAT-WFT 유출 모의 결과는 선행 연구와의 비교를 통해 모의 개선점을 정량적으로 제시하고자 한다.