• 한국수자원학회논문집
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• 제33권4호
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• pp.495-503
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• 2000

본 연구는 대구시의 4월 평균기온자료에 대해 간섭모형을 적용하여 온도변화의 양상이 어떠했는지를 분석하고 향후의 기온 변화를 예측해 보았다. 본 연구에서는 현재까지의 도시별 이산화탄소 배출량 변화를 정량적으로 추정하기 어려운 이유로 간섭의 시점을 시계열상에 나타난 시점으로 선정하였고 그 결과 간섭시점은 크게 1947년과 1970년인 것으로 나타나고 있다. 미래의 이산화탄소 배출량이 어떻게 변할 것인가에 따라 그 결과는 많이 달라지겠지만 만약 이산화탄소 배출량이 계속 현 상태를 유지한다면 상당한 기온의 상승이 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1784-1788
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• 2010

APEC 기후센터(APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 다중모형앙상블(Multi-model Ensemble, MME) 형태의 계절예측정보를 이용하여 3개월 가뭄전망을 수행하였다. APCC MME는 기후예측모형이 가지는 불확실성을 최소화하기 위한 방법으로, 아시아 태평양 지역 내 9개 회원국 16개 기관 21개 기후모형의 계절예측정보를 활용하여, 개별 모형이 가지는 계통오차(Systematic error)를 앙상블 기법을 통하여 상쇄함으로써 최적의 예측자료를 도출한다. 또한, 기후예측 모형이 예측한 대기순환장은 관측 지점변수와 경험적 통계적 관련성을 가지므로, 이를 바탕으로 상세지역의 이상기후에 대한 정보를 도출할 수 있다. 본 연구에서는 가뭄 관리 및 전망을 위한 입력 자료로서, 기상전문 기관인 APEC 기후센터 (APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 전구 규모의 기온 및 강수 전망자료를 기상청 산하 59개 지점의 전망자료로 통계적 규모 축소화 기법을 통해 3개월 예보를 실시하였다. APCC 계절예측자료를 가뭄모니터링시스템의 자료입력 포맷에 따라 적절히 가공한 뒤, 가뭄 관리 및 전망을 위하여 SPI(Standard Precipitation Index) 및 PDSI(Palmer Drought Severity Index)지수의 입력자료로 사용하여 SPI 및 PDSI 지수를 산정하였다. 또한 분위사상법(Quantile Mapping)을 이용하여 총 59개 지점의 과거 월평균 관측값과 최근 2009년에 대한 모의값의 누적확률분포값을 계산하고 모의값의 확률분포를 관측값의 확률분포에 사상시켜 가뭄 전망을 위한 기상변수의 오차를 보정하고자 하였다. 이러한 계절예측정보를 이용하여 가뭄 전망에 대한 신뢰도가 높아진다면, 사전예방 및 피해완화로 가뭄상황에 대한 신속한 대처 및 피해의 경감이 이루어질 수 있을 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제16권4호
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• pp.343-348
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• 2014

일 평균기온을 이용하여 난지형 마늘의 출현시기와 출현율을 일별로 예측하는 동적 모형을 개발하였다. 난지형 마늘은 최적온도인 $12.7^{\circ}C$보다 증가하면서 출현율과 출현속도가 감소하였다. 일 평균기온을 입력하여 난지형 마늘의 일별 출현속도를 예측할 수 있는 베타함수와, 출현속도를 누적하여 마늘 출현율의 변화를 예측하는 비선형 모형을 개발하였다. 개발된 모형으로 생장상의 실험결과를 잘 설명할 수 있었다. 모형을 재배기간 온도조건이 다른 온도구배터널에 적용해본 결과 온도구배터널 재배 마늘의 출현시기와 출현율을 비교적 잘 예측할 수 있었다. 그러나 노지 포장에서는 모형에서는 출현시기가 실제 관측된 것보다 5일 정도 빠를 것으로 예측되어 토양수분 등 온도이외의 다른 요인을 반영할 수 있도록 모형의 개선이 필요하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.291-295
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• 2007

강수진단모형을 이용하여 저수지 이수운영을 위한 실시간 유량예측기법을 개발하였다. 강수진단모형은 현재 기상청 현업에서 수행중인 강우수치예보를 기반으로 상세 지역의 지형 효과에 의한 강수를 예측하는 정량강수예측모형(QPM; Quantitative Precipitation Model)으로서 부경대학교 환경대기과학과에서 개발된 모형이다. QPM은 중규모 예측 모형으로부터 계산된 수평 바람, 고도, 기온, 강우 강도, 그리고 상대습도 등의 예측 자료를 이용하고, 소규모 상세지형 효과를 고려함으로써 중규모 예측 모형에서 생산된 강수량 예측 값을 상세 지역의 지형을 고려한 강수량 예측 값으로 재구성하여 결과적으로 3km 간격의 상세지역 강우산출과 지형에 따른 강수량의 분포 파악이 용이할 뿐만 아니라 계산 효율성을 개선된 모형이다. QPM 검증을 위하여 기상학적 평가와 수문학적 평가를 수행하였다. 호우 사례별 일강수량의 시공간 분포로 부터, QPM을 활용한 시스템에 의한 예측결과가 원시자료 RDAPS 보다 고해상도의 예측 및 지형효과의 반영도가 높았으며, AWS의 관측자료와 비교하여 보다 높은 예측성을 보여 주었다. 대상기간인 2006년 1월 1일부터 6월 20일까지 관측강우는 총 391.5mm 였으며 RQPM은 실적강우에 비하여 119.5mm 정도 과소산정하고 있으나 분위사상과정을 거치게 되면 351.7mm로서 실적강우에 불과 10.2% 못미치고 있다. 이는 고무적인 결과로 볼 수 있으며 현업에서의 활용성이 기대되는 수준이라 볼 수 있다. 강우-유출모의를 위한 QPM신뢰도를 높이기 위하여 분위사상법(Quantile Mapping)을 이용하여 QPM모의에 존재할 수 있는 계통오차에 대한 추가적인 보정을 수행하였다. 수문학적 평가를 위하여는 장기연속유출모형인 SSARR모형을 기반으로 개발된 RRFS(Rainfall-Runoff Forecast System)을 이용하여 2006년 1월${\sim}$9월까지의 용담댐 유입량에 대하여 모의예측결과와 관측유입량 비교를 통한 검증을 수행하였다. 위 기간중 예측유입량의 RMSE(Root Mean Squared Error), COE(Sutcliffe Coefficient of Efficiency), MAE(Mean Absolute Error), $R^2$값은 각각 7.50, 0.68, 2.59, 0.69 값을 보이고 있다. 본 연구에서는 QPM에 의한 예측성의 향상 및 구축된 시스템에 의한 일강수량의 장기예측 가능성을 확인하였고, 향후 시스템을 현업에 활용하기 위해서 생산된 예측자료의 보다 장기적인 검증을 통한 시스템의 안정화가 필요할 것으로 사료된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권3호
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• pp.110-119
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• 2017

평년의 기온분포도의 제작방법에 따라 이를 활용하여 산출되는 농업기후정보에 어느 정도의 오차를 유발하는지 평가하고자 하였다. 1983-2012 기간에 발생한 기온을 일별로 평균하여 배경기온(365일 ${\times}$ 1세트)을 준비하고, 여기에 소기후모형을 적용하여 평균된 일별 기온분포도('EST 평년' 기온)를 제작하였다. 또한 30년동안 발생한 매년, 매일의 배경기온(365일 ${\times}$ 30세트)으로부터 실황 추정용 소기후모형에 적용하여 30세트의 기온분포도를 제작한 후 일 단위로 다시 평균한 기온분포도('OBS 평년' 기온)를 참값으로 간주하여 비교하였다. 평년 기온분포도에 따라 '후지' 사과의 개화일과 종상일을 예측하고, 늦서리의 위험정도를 비교한 결과, 휴면에 진입하는 늦가을 이후부터 봄철까지의 기온을 온도시간단위로 환산하여 사용하는 개화일의 경우, 평균 2.9일의 오차를 보인 반면, 4월의 최저기온 분포를 2차방정식에 대입하여 산출한 종상일의 경우 평균 11.4일의 비교적 큰 오차가 발생하는 것으로 나타났다. 또한, 늦서리의 위험을 판정하는 방법은 개화일과 종상일의 편차를 이용하는데 EST 평년 기온을 근거로 판정할 경우, 하동군 악양면의 12.5% 면적에 해당하는 농가는 종상일이 개화일과 같거나 늦게 출현하여 위험지역으로 분류되었지만, OBS 평년 기온에 따르면 악양면의 모든 지역에서 종상일이 개화일보다 늦게 나타나는 곳은 없었다. 차후 컴퓨터 자원과 구동시간에 큰 제약이 없다면 실황 추정기술에 따라 평년기간 30세트의 일별자료를 복원하여 기존 EST 평년 자료를 대체하는 것이 필요하다고 판단된다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2015년 정기학술대회
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• pp.189-190
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• 2015

전 세계는 지난 135년간(1880~2014년) 지구온난화에 따른 빈번해진 이상기후로 평균 기온은 $0.85^{\circ}C$ 상승하였으며 이로 인해 강우강도, 강우량이 증가하고 있다. 이처럼 기후변화는 수문현상에 많은 영향을 미쳐 물 순환 과정의 정확한 파악을 더욱 어렵게 하고 있으며 안정적인 물 공급을 위한 수자원계획 수립에 불확실성을 증대 시키고 있기 때문에 정확한 물 수요 예측이 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 한반도 중서부에 위치한 안성천을 대상으로 준 분포 강우-유출 모형인 SLURP모형에 기후변화 RCP8.5 시나리오를 적용하여 기후변화에 따른 안성천의 유출량을 산정하였다. 정확한 물 수요 예측을 위해 K-Weap(통합수자원평가계획모형)모형을 통해 유역별 네트워크 및 시나리오를 구성하고, 용수이용량(생활, 공업, 농업)의 과거자료를 선형예측함수식을 통해 장래 추정량을 생성 하였다. 이처럼 세분화된 자료를 통한 물 수지 분석 결과, 안성천 유역은 인구 증가, 급격한 도시화로 인한 용수 이용량 증가 그리고 기후변화에 따른 지구온난화로 인해 농업용수는 점차적으로 물 부족이 감소하고 있지만, 생활, 공업용수 이용량에 대한 물 부족량이 증가하고 있는 것으로 확인되었다. 본 연구에서는 물 부족을 해소할 수 있는 방안을 제시하고자 2가지의 대안을 구성해보았으며, 먼 미래의 물 부족시대에 대비할 수 있는 기초적인 자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.99-99
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• 2023

기후변화는 물 관리의 가장 큰 리스크 요인이므로 물 관리 계획을 수립하는 과정에서 기후변화의 영향을 고려하는 것이 필수적이다. 기후변화에 대한 수자원 예측 관련 연구가 이루어지고 있으나, 대부분의 연구에는 수문학적 모델링이나 시뮬레이션이 동반되는데, 이 과정에는 시간과 비용이 많이 들어가며, 지역이나 연구목적에 따른 정밀한 매개변수의 보정은 전문지식이 필요하기 때문에 현업에서 연구결과를 의사결정에 활용하기에는 한계가 있다고 볼 수 있다. 이에 따라 수문학적 모델링의 입력 및 출력 결과를 딥러닝의 학습자료로 하여 수문모델을 사용하지 않아도 효율적으로 결과를 도출할 수 있는 딥러닝 기반 Surrogate 모형에 대한 연구가 이루어지고 있으나 수자원 분야에 접목된 사례는 부재한 실정이다. 따라서 이 연구를 통해 국내 유역을 대상으로 Surrogate 모형을 구축한 뒤, 그 성능을 평가하고자 한다. 이를 위한 Surrogate 모형 구축 과정은 다음과 같다. 충주댐 유역을 대상으로 과거 20년간의 강우 및 기온 자료를 수집한 뒤, 이 자료를 바탕으로 기후변화의 영향을 고려한 3,162개의 시나리오를 생성한다. 그 후 장기유출모형 IHACRES에 생성된 시나리오를 입력자료로 하여 유입량 결과를 도출하고, 이 결과를 Python코드 기반의 딥러닝 학습자료로 하여 최적 예측 결과를 도출해내는 Surrogate 모형을 생성한 뒤 기존 장기유출모형과의 성능을 비교하고자 한다. 이와 같은 Surrogate 모형은 추가적인 데이터와 매개변수의 보정 과정이 없어도 장기유출모형과 같은 결과를 짧은 시간내에 상당히 정확하게 모사할 수 있어 시간과 비용을 줄일 수 있으며, 비전문가도 쉽게 사용할 수 있다는 장점을 가진다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권12호
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• pp.1217-1227
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• 2018

본 연구에서는 순환신경망을 이용한 댐 유입량 예측모형의 적용성 검토를 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 소양강댐 유역 및 충주댐 유역을 대상으로 그간 댐 운영을 통해 축적된 기상 및 수문 빅데이터를 활용하여 인공신경망 모형과 엘만 순환신경망 모형을 구축하였다. 모형의 학습과 예측을 위하여 유역별 유입량, 강우량, 기온, 일조시간, 풍속자료가 입력자료로 사용되었고 10일간 일별 댐유입량 자료가 모델의 출력자료로 구조화 하여 학습을 진행한 후 검증을 목적으로 2016년 7월 ~ 2018년 6월까지 2개년에 대한 댐 유입량 예측을 수행하였다. 학습된 모형의 유입량 예측 결과를 비교분석한 결과, 소양강댐 유역에서는 인공신경망 모형과 순환신경망 모형 간 예측성능은 큰 차이를 보이지 않았으며, 충주댐 유역에서는 순환신경망 모형의 예측 결과가 인공신경망 모형에 비해 비교적 우수한 성능을 보임에 따라 엘만 순환신경망을 이용하여 댐 유입량 예측모형을 구축할 경우 예측성능은 기존의 인공신경망 모형과 비슷하거나 다소 우수할 것으로 판단된다. 또한 엘만 순환신경망은 갈수기 댐 유입량 예측에 있어서 인공신경망에 비해 예측결과의 재현성이 우수한 것으로 나타났으며, 엘만 순환신경망 학습에 있어 다중 은닉층 구조가 단일 은닉층 구조보다 예측 성능 향상에 효과적인 것으로 분석되었다.

• 응용통계연구
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• 제21권4호
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• pp.705-716
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• 2008

본 연구는 한반도 지역의 지상기온에서 나타나는 기후변화시그널의 탐지와 예측을 목적으로 하고 있으며, 일본기상청 전지구 수치모델(MRI/JMA CGCM) 모의실험자료인 통제실험자료(대기 중 $CO_2$ 농도 변화가 없다는 가정 아래 실험된 자료)와 시나리오실험자료($CO_2$ 농도가 4배까지 연 1%씩 증가하는 가정 아래 실험된 자료)를 사용하였다. 수치모델 자료기간은 142년 자료이며, 관측치로 사용되는 ECMWF 재분석자료는 43년 자료이다. 모든 자료는 42개 격자점으로 이루어진 동일한 공간구조로 구성되었다. 베이지안 지문법과 자기회귀과정인 회귀모형(AUTOREG 모형)을 각각 적용하여 격자점별로 탐지 작업을 수행하였다. 탐지 결과가 유의한 격자점에 대하여 2100년까지 예측 작업을 수행하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권2호
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• pp.325-331
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• 2017

최근 세계적인 기상이변으로 인해 자연재해가 빈번하게 발생하고 있으며, 겨울철 대표적인 자연재해인 대설에 의한 재난 발생 빈도도 증가하고 있다. 그러므로 대설 피해 저감이나 대설 피해액 예측에 대한 연구들이 다수 수행되고 있다. 본 연구에서는 과거 22년간 발생했던 대설 피해 사례를 재해연보에서 조사하여 시군구별로 빈도 분석을 하였다. 그 결과 대설 피해 발생 빈도가 높았던 충청도, 전라도, 강원도를 대상으로 대설피해액 예측을 위한 다중회귀모형을 구축하였다. 설명변수로 기상학적 요소인 최심신적설량, 최고기온, 최저기온, 상대습도와 사회 경제적인 요소인 시군구의 면적과 비닐하우스 면적, 농가인구, 60세 이상 농가인구를 선택하여 모형을 구축하였다. 또한 대설 피해를 야기하는 적설심에 대한 분석을 위해 최심신적설심 별 구간을 구분하여 모형을 별도로 구축하였다. 그 결과, 적설심이 낮았던 피해 사례까지를 모두 고려한 경우에는 모형의 예측력이 매우 낮았지만, 피해를 야기한 적설심이 큰 경우만을 분리하여 모형을 구축한 경우에는 70% 이상의 매우 향상된 예측력을 보였다. 이는 적설심이 25 cm 이상 큰 경우에는 적설하중에 의해 설해가 발생할 가능성이 있으며, 이를 대설 피해 기준 적설심이라고 가정할 수 있을 것으로 판단되었다.