• Journal of the Korean earth science society
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• v.38 no.7
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• pp.481-495
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• 2017

The purpose of this study is to investigate and analyze the relationship between meteorologicalclimatic factors and fruit property data from Aronia sampling points during May to August 2016 in the Danyang area. For this purpose, we investigated the meteorological factor, the physicalchemical property of fruit and soil, and the property change of fruit according to the setting of rain and daylight shielding from Aronia sampling points. The result indicate that first, meteorologicalclimatic factors such as the maximum air temperature, the accumulated precipitation, the relative humidity, and daylight hours are a positive influence on products and maintenance of quality of Aronia as well as a suitable field for cultivating Aronia in the Danyang. However, a strong wind in April and May deeply affects the falling phenomenon of the flowering and blooming season. Second, the quality and products of Aronia show the high correlation coefficients of more than 0.9 with agricultural meteorologicalclimatic factors such as daily maximum temperature, daily soil temp, daily soil pH, cumulated precipitation, and daily soil humidity. Also, they can be predicted by the regression equations using these factors. Third, it is necessary to maintain the rain shielding in these fields because antocyanin and saccharinity components within Aronia decreased in case of heavy rainfalls. And, the result of regression analysis saccharinity and antocyanin within aronia from normal fields and rain shieldingfields at Aronia sampling points show a high correlation, respectively.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.340-340
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• 2019

지구온난화로 유발되는 기후변동성이 증가함에 따라서 정확한 수문인자의 예측은 전 세계적으로 주요 관심사항이 되고 있다. 최근에는 고성능 컴퓨터 자원의 증가로 수문기상학 연구에서 동일한 학습량에 비하여 정확도의 향상이 뚜렷한 기계학습 구조를 활용하여 위성영상 기반의 대기예측, 태풍위치 추적 및 강수량 예측 등의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에는 기계학습 중 시계열 분석에 널리 활용되고 있는 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 기법의 대표적인 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크를 이용하여 수문인자를 예측하였다. LSTM 네트워크는 가중치 및 메모리 요소에 대한 추가정보를 셀 상태에 저장하고 시계열의 길이 조정하여 모형의 탄력적 활용이 가능하다. LSTM 네트워크를 이용한 다양한 수문인자 예측결과 RMSE의 개선을 확인하였다. 따라서 본 연구를 통하여 개발된 기계학습을 통한 수문인자 예측기술은 권역별 수계별 홍수 및 가뭄대응 계획을 능동적으로 수립하는데 활용될 것으로 판단된다. 향후 연구에서는 LSTM의 입력영역을 Bayesian 추론기법을 활용하여 구성함으로 학습과정의 불확실성을 정량적으로 제어하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.293-293
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• 2020

기후변화로 인해 다양한 재난이 복합적으로 발생하고 있으며, 특히 해안과 인접해 있는 지역은 풍랑, 지진해일 등으로 인해 다양한 위험에 노출되어 있는 실정이다. 이에 따라 각 지자체는 자연재해대책법에 의거하여 자연재해저감종합계획을 수립하고 저감대책을 마련하고 있으나, 수립 절차에 따른 비용과 시간이 많이 소요되고 있다. 따라서 위험지역의 지리적·사회적 조건을 고려한 맞춤형 재해예방기법 도출방안이 필요하다. 이에 본 연구에서는 과거 피해이력과 침수예상도 정보가 반영된 위험성평가 지도를 활용하여 위험지역 유형을 4단계(관심, 주의, 경계, 위험)로 구분하고, 단계별 구조물적 대책과 비구조물 대책의 적용방안을 제시하였으며, 구조물적 대책과 비구조물적 대책의 도출에는 지역맞춤형 요소와 특성요소를 활용하였다. 지역맞춤형 요소는 자연인자, 재해영향인자, 재해원인인자, 지형인자, 사회인자로 구분하였으며, 각 인자별로 세부인자를 선택하여 논리연산에 따라 재해예방기법을 도출하였다. 특성요소는 효율성, 시공성, 공공성으로 구분하였고, 각 구분별 세부요소를 평가하여 재해예방기법의 우선순위를 도출하였다. 본 연구를 통해 향후 해안가 복합재난이 예상되는 지역을 대상으로 지역맞춤형 재해예방기법을 도출할 수 있을 것이며, 자연재해저감종합계획 수립 시에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.867-867
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• 2012

기후변화와 변동으로 인해 기온, 강수, 증발산 등의 수문순환 요소들이 과거와는 다르게 빠른 속도로 변하고 있다. 이에 따라 지난 수십 년간 기후변화가 수문학적 극한사상에 미치는 잠재적 영향은 수자원공학 관련 분야에서 관심 대상이 되어왔으며, 많은 선행 연구들은 극한 수문사상의 규모 및 빈도가 증가한다는 결과를 보여 주었다. 우리나라의 경우 최근 10년간(1999~2008년) 1일 100mm 이상 집중호우의 발생빈도는 총 385회로, 70~80년대 222회에 비해 무려 1.7배나 증가했다. 2011년의 경우 7월초부터 8월 중순까지 지속적인 장마와 집중호우로 인해 1285.3mm의 누적강수량이 발생하였으며, 서울 및 수도권 지역에서 100년 빈도 설계강수량을 초과하는 집중호우 발생으로 서울의 도심지역 곳곳이 침수되어 많은 재산피해와 인명피해를 입혔다. A1B 기후변화 시나리오에 따르면 21세기말(2071~2100년)에는 20세기말(1971~2000년)에 비해 약 17%가 증가할 것으로 전망하고 있다. 이처럼 기후변화는 특히 도시수공시설물을 설계하는데 있어 가장 중요한 변수인 극한강우사상을 변화시키기 때문에 도시배수시설물을 계획하고 설계하는 수공기술자들에게 기후변화를 고려하는 일은 자명한 일이다. 또한, 기후변화로 인한 수문과정의 점진적 변화 영향은 도시배수관련 기반시설물의 첨두홍수량과 빈도를 변화시킬 것으로 예상하고 있다. 이에 본 연구에서는 기후변동이 도시배수체계에 미치는 영향을 평가하기 위해 외부기상인자의 변동을 반영할 수 있는 비정상성 빈도해석기법을 이용하여 지속시간 1기간, 3시간, 24시간 빈도별 설계강수량을 산정한 후 도시유출모형인 XP-SWMM 모형을 통해 도시배수체계에 미치는 영향을 평가하였다. 이를 통해 현재의 도시배수체계와 비교함으로써 기후변동이 도시배수체계에 미치는 영향을 정량화하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.945-945
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• 2012

본 연구에서는 낙동강 수계의 안동댐 유역을 대상지역으로 선정하여 미래 기후변화 시나리오에 따른 댐 유역의 수환경 영향을 예측해 보고자 하였다. 특히 미래기후에 대한 수환경 평가는 기후자료를 입력 값으로 요구하는 강우-유출모형을 이용하거나 유량 이외에 유사, 영양물질과 같은 수질인자를 동시에 모의할 수 있는 유역모형을 이용하여 평가하는 것이 일반적이다. 이를 위해 선행연구로 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제공하는 AR4 시나리오의 RCM 자료를 ANN(Artificial Neural Network)기법을 이용하여 안동댐 유역의 총 4개 기상관측소에 대한 과거 20년(1991~2010) 실측자료를 바탕으로 미래 강수 및 습도 그리고 온도에 대해 상세화 하여 미래 기후 시나리오를 생산하였다. 또한 안동댐 유역 단위의 수질을 예측하기 위해 토양과 토지이용 및 토지관리 상태에 따른 수문-수질 모의가 가능한 유역모형인 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)을 이용하였다. 과거의 기상자료와 수질자료를 이용하여 유역모델의 검 보정을 실시하였으며 모형의 보정 및 검증결과에 따른 적합성과 상관성을 판단하기 위해 결정계수($R^2$)와 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 사용하였으며, 모형의 효율성 검증으로는 Nash and Sutcliffe(1970)가 제안한 모형효율성계수(NSE)를 사용하였다. 최종적으로 기후 시나리오에 대해서 전망된 지역상세기후를 유역모형의 입력자료로 이용하여 안동댐 유역의 미래수문 및 수질을 예측하고자 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.230-230
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• 2019

대규모순환패턴과 같은 기후시스템에서의 상태와 변화를 정량화하여 나타낸 기상인자는 수문기상학적 변수와 밀접한 연관이 있는 것으로 알려져 있으며, 이에 따라 비정상성 빈도해석의 수행에 있어서 확률분포모형의 매개변수에 대한 공변량으로 널리 활용되고 있다. 본 연구에서는 비정상성 강우빈도해석 시 매개변수의 공변량으로 우리나라의 극치강우의 장기경향성을 잘 반영할 수 있는 기상인자를 선정하고자 한다. 먼저, 시계열자료를 주기성을 가지는 내재모드함수와 장기경향성을 나타내는 잔여값으로 분해할 수 있는 앙상블 경험적 모드분해법을 이용하여 우리나라 전역에 분포된 61개 지점에서 관측된 연 최대치 강우자료의 평균 및 분산에 대한 잔여값을 추출하였다. 다음으로 11개의 월 단위 기상인자에 대한 계절별 연 평균 시계열과 추출된 평균 및 분산의 잔여값과의 상관계수를 산정하였다. 그 결과, 11개의 기상인자 중 Atlantic Meridional Mode (AMM), Atlantic Multi-decadal Oscillation (AMO), North Atlantic Oscillation (NAO)가 우리나라 연 최대치 강우자료의 평균 및 분산에 대한 장기경향성과 높은 상관성이 있는 것으로 나타났다. 계절적으로는 AMM과 AMO의 경우 이전 년도 가을철 평균이 전 지점 평균 약 0.6, NAO는 이전 년도 여름철 평균이 전 지점 평균 0.3 이상의 유의한 상관계수를 가지는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.284-284
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• 2016

최근 기후변화의 영향으로 재해의 빈도와 피해의 규모는 점점 커지고, 예측의 불확실성 또한 증가하고 있다. 이에 따라 기후변화와 관련된 자연재해에 대처하기 위한 다양한 연구들이 수행되어 왔지만, 대부분의 기후변화 관련 연구는 미래 강우량과 해수면 상승을 분리하여 각각의 인자들에 따른 재난영향을 평가하였다. 그러나 연안지역에서는 강우 증가로 인해 발생하는 재해와 해수면 상승으로 인한 재해 등 두 개 이상의 재해가 복합적으로 작용할 수 있으므로 이를 동시에 고려한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 해수면의 영향을 직접적으로 받는 태화강 유역을 대상유역으로 선정 하였고, 기후변화에 따른 강우의 증가와 해수면 상승이 연안지역에 미치는 영향을 평가하였다. 이를 위해 유역의 토지피복도, 수치고도자료, 토양도, 해당 유역의 단면 등을 이용하여 수리 수문모형을 구성하였다. 기후변화에 따른 강우 증가량을 고려하여 시나리오별 유출량을 산정하였고, 산정된 유출량 및 기점수위를 경계조건으로 입력하여 기후변화 시나리오에 따른 해수면 상승을 고려한 홍수위를 산정하였다. 이를 통하여 산정된 홍수위와 하천설계기준 해설에서 제시하고 있는 제방 여유고를 비교 검토하였다. 결과적으로, 목표기간별로 현재상태보다 최대 25.5%까지 첨두유출량이 증가하였고, 해수면 상승으로 인한 홍수위 변화는 하구부근에서 기점을 기준으로 약 7.1km까지 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한 여유고의 부족 구간을 검토한 결과, 전체 구간 40.17km 중 약 31.7km인 79.5%가 여유고를 만족하지 못하였고, 해수면 상승을 고려하지 않았을 경우에는 여유고를 만족하지 못하는 구간이 최대 3.8% 감소하였다. 연안지역의 기후변화로 인한 미래 강우량 증가와 해수면 상승을 동시에 고려한다면, 심각한 홍수 피해가 생길 것으로 예상된다. 따라서 이를 고려한 치수대책이 시급할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.190-190
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• 2020

한국에서 겨울철에 주로 발생하는 자연재해는 대설이다. 마우나리조트 사고나 동해안 폭설 피해 등 직·간접적인 대설피해가 증가함에 따라 대설피해에 대한 관심이 증가하는 추세이다. 본 연구에서는 우리나라 230개 시군구를 대상으로 기후변화에 따른 대설피해에 대한 취약성 분석을 실시하였다. 대설 취약성 분석을 위해 RCP 기후변화 시나리오를 이용하였고, PSR(Pressure-State-Response) 구조를 적용하여 압력, 상태, 대응지수로 대설피해에 영향을 줄 수 있는 요인들을 분류하였으며 엔트로피 이론을 이용하여 각 인자의 가중치를 계산하였다. 그 결과 각 지역의 대설피해 취약성 순위를 도출해낼 수 있었고 도출해낸 취약성 순위를 바탕으로 향후 대설피해에 대한 대응마련을 실시할 경우 우선순위를 판단하는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.38-38
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• 2020

SPI지수는 강수량이 감소하기 시작하면 필요한 물수요에 비해서 상대적으로 물부족을 유발하게 되고, 가뭄발생의 발단이 된다는 것에 착안하여 개발된 지수이다. 하지만 다른 가뭄지수와 마찬가지로 강수량 또는 유출량 시계열을 상대적인 표준정규분포로 산정하였기 때문에 인근 지역에 비해 상대적으로 강수량이 많은 지역도 실제로 발생하지 않은 가뭄이 발생한다고 분석이 된다. 이러한 현상을 완화시키기 위해 수정된 가뭄분석 기법이 요구된다. 이에 Jeung et. al(2019)은 이런 현상을 완화시키기 위해 SPI지수 계산과정에서 해당지점의 시계열을 대상으로 계산되는 Gamma 분포를 전국으로 확장 시켜 산정 후 표준정규분포에 적용하여 가뭄지수를 산정하였다. 또한 과거 제한급수가 발생했던 지역을 대상으로 극한가뭄과 가뭄지속기간을 이용하여 M-SPI지수의 효용성을 확인한 결과, 제한급수 실시년도와 SPI, M-SPI 결과와의 비교결과 과거 가뭄을 정확하게 모사하는 것을 확인하였다. 하지만 M-SPI는 전국을 하나의 지역으로 가정하여 산정하였고, 증발산량과, 고도 등 지형의 특성을 고려하지 않았기 때문에 일부의 가뭄사상을 재현하지 못하였다. 이에 본 연구에서는 기상학적 인자와, 지형학적 인자를 고려하여 지역화를 하고, 각 지역별로 대표 확률분포를 산정하여 가뭄지수를 산정하고자 한다. 또한 한국 기상청에서 제공하고 있는 국가 표준기후변화 시나리오를 수집하여 M-SPI에 적용하여 미래 극한 가뭄빈도의 변화를 전망하고자 한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.41 no.11
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• pp.1095-1106
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• 2008

Climate change and global warming are prevalent all over the world in this century and many researchers including hydrologists have studied on the climate change. This study also studied the impact of climate change on streamflows of a basin in Korea. The SWAT model was used to assess the impacts of potential future climate change on the streamflows of the Daecheong Dam Basin. Calibration and validation of SWAT were performed on a monthly basis for the year of 1982-1995 and 1996-2005, respectively. The impact of seven 15-year(1988-2002) scenarios were then analyzed for comparing it to the baseline scenario. Among them, scenario 1 was set to show the result of doubling $CO_2$, scenario 2-6 were set to show the results of temperature and precipitation change, and scenario 7 was set to show the result of the combination of climatologic components. A doubling of atmospheric $CO_2$ concentration is predicted to result in an maximum monthly flow increase of 11 percent. Non-linear impacts were predicted among precipitation change scenarios of -42, -17, 17, and 42 percent, which resulted in average annual flow changes in Daecheong Dam Basin of -55, -24, 25, and 64 percent. The changes in streamflow indicate that the Daecheong Dam Basin is very sensitive to potential future climate changes and that these changes could stimulate the increased period or severity of flood or drought events.