• Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.54 no.4
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• pp.83-92
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• 2012

짐바브웨는 식량부족을 격어 오고 있으며, 이는 기후변화에 따른 수자원의 부족, 인구증가, 개발 및 환경보전 등으로 인하여 앞으로는 더욱 심화될 것으로 보인다. 3가지 배출시나리오 (A2, A1B, B1)에 대한 13개의 GCM 기후자료로부터 상세화한 기후예측값과 AquaCrop 작물모형을 이용하여 기후변화가 짐바브웨의 주곡인 옥수수의 수확량에 미치는 영향과 모형예측값의 불확실성을 분석하였다. 작물생육환경이 잘 유지된다고 가정하고 옥수수 잠재생산량을 모의한 결과 기준년도 (1970s)에 비해 2020s, 2050s and 2090s 년대에 평균 (범위) 8 % (6-9 %), 14 % (10-15 %) 및 16 % (11-17 %) 증가할 것으로 예측되었다. 같은 기간에 대한 물의 생산성은 평균 (범위) 7 % (4-13 %), 13 % (6-30 %) 및 15% (6-23 %) 증가할 것으로 예측되었다. 기온의 꾸준한 상승과 대기중 이산화탄소 농도 증가로 인한 시비효과로 인하여 미래에는 옥수수 단위 생산량과 물의 생산성이 증가할 것으로 예측되었으며 증가 범위를 보면 모형간의 변동성이 상당히 큰 것을 알 수 있었다. 본 연구결과는 기후변화가 짐바브웨의 옥수수 생산량에 미치는 영향과 변동성을 제시하므로서 장기적인 식량계획의 기초자료로 이용될 수 있을 것이다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.49 no.3
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• pp.207-215
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• 2016

In this study, it is analyzed how large scale climate variation has an effect on climate systems over Korea using correlation analysis between climate indices and Intrinsic Mode Functions (IMFs) of precipitation and temperature. For this purpose, the estimated IMFs of precipitation and temperature from the accompanying paper were used. Furthermore, cross correlation coefficients and lag time between climate indices and IMFs were calculated considering periodicities and tendencies. As results, more accurate correlation coefficients were obtained compared with those between climate indices and raw precipitation and temperature data. We found that the Korean climate is closely related with climate variations of $El-Ni{\tilde{n}}o$ in terms of periodicity and its tendency is followed with increasing sea surface temperature due to climate change.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.147-147
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• 2016

최근 기후변화로 인한 기상이변이 빈번히 발생하면서 그로 인한 피해도 점점 증가하고 있다. 이를 최소화하기 위해서는 기후변화가 강수에 미치는 영향에 대한 연구가 필요하며, 특히 강수의 기후변화를 고려한 장기적인 변동에 대한 예측이 매우 중요하다. 그 중, 기후변화로 인한 강수현상의 변화를 분석하기 위한 방법 중 하나로 강수 현상이 주변 기후 요소의 분포에 영향을 받는다는 가정 하에 기상인자를 통하여 강수를 예측하는 방법이 있다. 우리나라에 영향을 미치는 주변 기상인자들과 강수 간의 상관관계를 분석하여 상관관계가 높게 나타나는 기상인자를 통해 우리나라 강수량을 예측하면 장기적인 관점에서 강수 예측의 정확도를 높일 수 있다. 하지만 상관관계 분석에 있어서 강수 원 자료 와 기상인자간의 상관관계를 비교할 경우 원 자료가 가지는 큰 변동성으로 인해 정확한 상관관계 분석이 이루어지지 않을 가능성이 크다. 따라서 강수자료를 분해하여 분해된 요소별로 상관관계를 분석하여 분석의 정확도를 높일 필요가 있다. 다양한 자료 분해 방법중 경험적 모드분해법(Empirical Mode Decomposition, EMD)을 사용할 경우 자료의 분해에 있어서 주기성, 경향성에 따라 분해가 가능하며, 비정상성을 가지고 있는 시계열에 대해 효과적으로 분해가 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 30년 이상의 자료기간을 가지는 지점의 강수량 자료를 바탕으로 경험적 모드분해법을 이용하여 강수자료를 분해하고, 이를 다양한 기상인자와의 상관관계를 분석함으로써, 우리나라 강수량 변동과 연관이 있는 기상인자들을 선별하였다. 선별된 기상인지를 바탕으로 다중회귀분석을 수행하여 기상인자를 독립변수로 하는 강수 예측식을 구축하여 우리나라 강수의 예측 가능성을 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.396-396
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• 2021

본 연구의 목적은 HSPF(hydrological simulation program-FORTRAN) 모형을 이용하여 기후변화에 따른 남한의 유출량 변화를 분석하는 데 있다. 상세화 작업을 수행한 13개의 GCM(global climate model)을 이용하여 기후변화 시나리오를 구축하여 미래 유출량을 추정하는 데 사용하였다. 미래 유출량을 생산하기 위해 앞에서 선정한 13개 GCM을 사용하여 수문기상자료를 구축하였다. 모의기간은 S0: reference period (1976-2005), S1: near future period (2011-2040), S2: mid-century period (2041-2070), S3: distance future period (2071-2100) 총 4개로 구분하였다. 공간적으로는 109개 중권역을 대상으로 HSPF 모형을 모의한 다음 최종적으로 남한을 대상으로 분석하였다. HSPF 모형의 매개변수 보검정은 장기간의 일별유량자료가 구축된 총 6개 댐 상류유역을 선정하여 수행하였다. 유출량은 기본적으로 강수량과 증발산량에 굉장히 영향을 받으며, 미래 수문기상자료를 분석한 결과 남한의 강수량과 증발산량이 모두 증가하는 경향을 보인다. 다만 강수량의 상대적인 변화가 증발산량의 변화보다 크기 때문에 전반적으로 미래 유출량을 증가하는 것으로 분석되었다. 특히 미래 강수량은 미래 변동성이 굉장히 큰 특징을 가지고 있으며 이러한 이유로 미래 유출량의 변동성도 큰 것으로 분석되었다. 계절적으로 살펴보면 여름과 가을의 미래 유출량이 증가하고 겨울에는 감소하는 것으로 분석되었다. 가을과 겨울의 변동성이 매우 큰 특징을 보이며 미래 극한 홍수와 가뭄의 출현 빈도가 높아질 것으로 보인다. 본 연구 결과는 남한의 기후변화 적응 대책을 수립하는 데 있어 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.25 no.4
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• pp.471-494
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• 2016

This study investigates the effect of remittance and agricultural aid inflows on GDP growth rate volatility in response to climate change shocks in twenty-eight African countries by using system generalized method of moments from 1996 to 2013 with three years grouped data. The climate change shocks are indicated by four variables; natural disasters, rainfall variability, fluctuation in temperature and the weighted anomaly standardized precipitation (WASP) index. Consequently, natural disasters and temperature variability have a significant effect on GDP volatility, while rainfall variability and WASP index have no adverse consequence on stabilization of the economy. On the other hand, in general, remittances and agricultural aid are helpful to stabilize the economy and especially remittances inflows can play a crucial role as insurance when natural disasters occur.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.3
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• pp.139-153
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• 2017

The variation in runoff due to global climate change and urbanization should be identified quantitatively because these two factors have been significantly accelerated during the last three decades in South Korea. However, only a few research to analyze the impacts due to two factors over different time scales can be found. Therefore, in this study, the hydrological model based approach and the hydrological sensitivity approach were used to separate relative impacts by two factors on monthly, seasonal, and annual time scales at the Soyang River upper basin and the Seom River basin in South Korea. The 3 techniques such as the double mass curve method, the Pettitt's test, and the BCP analysis were performed to detect change point occurred by abrupt change in the collected observed runoff. After detection of change ponts, SWAT models calibrated on the natural periods were used to calculate the changes due to human activities. Also, 6 Budyko based methods were auxiliary to verify the results from hydrological based approach.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.36 no.6_1
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• pp.1379-1391
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• 2020

UAV in the agricultural application are capable of collecting ultra-high resolution image. It is possible to obtain timeliness images for phenological phases of the crop. However, the UAV uses a variety of sensors and multi-temporal images according to the environment. Therefore, it is essential to use normalized image data for time series image application for crop monitoring. This study analyzed the variability of UAV reflectance and vegetation index according to Aviation Image Making Environment to utilize the UAV multispectral image for agricultural monitoring time series. The variability of the reflectance according to environmental factors such as altitude, direction, time, and cloud was very large, ranging from 8% to 11%, but the vegetation index variability was stable, ranging from 1% to 5%. This phenomenon is believed to have various causes such as the characteristics of the UAV multispectral sensor and the normalization of the post-processing program. In order to utilize the time series of unmanned aerial vehicles, it is recommended to use the same ratio function as the vegetation index, and it is recommended to minimize the variability of time series images by setting the same time, altitude and direction as possible.

• 사료
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• s.44
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• pp.63-67
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• 2010

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2006.11a
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• pp.209-212
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• 2006

황해와 동중국해의 해황 변동에 관한 연구는 현장관측을 중심으로 체계적으로 많이 수행되어 왔지만, 인공위성자료를 이용한 황해와 동중국해의 해황 변동 연구는 미비한 실정이다. 이것은 인공위성자료를 통해 얻을 수 있는 관측항목이 표층수온자료에 국한되어 있었기 때문이다. 그러나 SeaWiFS 해색위성과 같은 인공위성자료들을 이용하여 부유물 농도, 엽록소 농도 등이 원활하게 생산되고 있으며 최근 연구결과에 의해 염분과 유향성분 동도 추정 및 추출이 가능케 되었으므로 이들 인공위성자료를 이용한 황해와 동중국해의 해황 변동에 관한 연구를 수행하게 되었다. 특히 2004 년도는 계절변동에 있어서 이상기후의 해라고 점철되고 있다. 2004년 봄철의 폭설과 일시적인 고온현상, 여름철에는 10년만의 무더위, 겨울철에는 36년만에 가장 포근한 날씨가 지속되었다. 이러한 이상기후의 발생은 해양과 대기의 상호작용에 의해서 기인했을 것이라고 생각되어 한반도 주변 해역에서 황해와 동중국해의 해황변동이 연안해역의 해황변동과 어떠한 연관성이 존재하고, 이러한 요인들은 2004년도에 발생한 이상기후와 어떤 상관관계를 갖는지 연구하기 위한 기초연구를 진행하였다. 2003년 12월 - 2004년 2월과 2004년 12월 2005년 2월에 통일한 시기에 관측된 NOAA 표층수온 분포 영상자료들을 황해와 동중국해 해역을 중심으로 월별로 비교해보면 2003년 12월 - 2004년 1월에 관측된 표층수온 분포값보다 2004년 12월 - 2005년 1월에 관측된 표층수온 분포값이 상대적으로 높은 분포 특성을 나타내고 있었다. 이와 같은 현상은 국립수산과학원의 2004년 10월과 12월의 정선관측자료에서도 나타나고 있었다. 그러나 이와는 반대로 2004년 2 월에 관측된 표층수온 분포값보다 2005년 2월에 관측된 표층수온 분포값이 상대적으로 낮은 분포 특성을 나타내고 있었다. 따라서 인공위성자료를 이용한 황해의 2004년 해황 분석 결과는 이상수온 상승의 원인이 쿠로시오 해류의 변통과 관련성이 높다고 판단되며 이에 대한 지속적인 연구가 현재 진행중에 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.15-15
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• 2015

기존 기후변화 영향평가 불확실성 연구들은 거의 대부분 GCM의 불확실성이 가장 크다고 결론내리고 있으나, ES 불확실성과의 정량적 비교는 하지 못했으며, 기존 접근방법은 민감도 분석 수준에 머무르고 있다. 이에 본 연구에서는 기후변화 영향평가 각 단계별 불확실성을 포괄적으로 정량화하고 수행단계별 불확실성의 전파정도를 추정할 수 있는 새로운 approach를 제안하였다. 첫째, 전체 불확실성, 각 단계별 불확실성 증가 정도, 각 단계별 불확실성의 비율을 제시할 수 있는 새로운 approach를 제안하였다. 또한 불확실성을 정량적으로 추정할 수 있는 방법으로 maximum entropy(이하 ME)를 선정하였으며, 이를 본 연구에서 제시한 approach에서 적용성을 살펴보았다. 둘째, 본 연구에서는 기후변화 영향평가 불확실성 단계별 정량화를 위해 2개 배출시나리오, 4개 GCM 시나리오, 2개 상세화기법, 2개 수문모형을 사용하여 기본적 기후변화 영향평가 단계를 모두 수행하였다. 기존 approach에서는 GCMs의 변화율(89.34)이 가장 커 GCMs의 불확실성이 가장 큰 것으로 나타났으나 제시한 approach에서는 배출시나리오의 불확실성이 전체 대비 58.66 %로 기후변화 영향평가에서 가장 큰 불확실성 발생 원인으로 파악되었다. 모형 불확실성에서는 GCMs의 불확실성(전체 대비 33.57 %)이 가장 높게 나타났다. 또한 배출시나리오의 ME는 3.32, GCMs의 ME는 5.22, 상세화기법의 ME는 5.57, 수문모형의 ME는 5.66으로 단계적으로 불확실성이 증가하였다. 다음으로 유량과 강수를 이용하여 불확실성 정량화를 수행하였으며, 강수를 이용한 불확실성 정량화에서는 유량을 이용한 결과와 다르게 배출시나리오 다음으로 상세화기법의 불확실성이 큰 것으로 나타나 어떤 수문변수에 초점을 두느냐에 따라 불확실성 정량화저감 노력 대상이 달라질 수 있음을 제시하였다. 마지막으로 자연변동성에 의한 불확실성이 기후변화 전체 불확실성의 45.47 % 정도로 나타났으며, 이는 미래 기후변화에 의해 발생하는 불확실성이 과거 자연변동보다 2배 이상으로서, 기후변화에 의한 미래전망의 불확실성이 매우 크게 증가한다는 매우 중요한 결과를 제시하였다.