• 한국수자원학회논문집
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• 제53권9호
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• pp.647-660
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• 2020

본 연구에서는 아시아 몬순특성을 고려한 전지구모형(General Circulation model, GCM) 선정방법을 개발하고 방법의 적정성을 평가하였다. 몬순기후와 연관된 12개의 기후변수를 선정하였으며, GCM의 과거 기후재현성을 기준으로 모의성능 평가 매트릭스 및 평가체계를 구성하였다. 19개 GCM으로부터 아시아 몬순지역 및 과거(1976 ~ 2005년) 몬순기간에 대한 12개 기후변수를 관측자료와 비교하여 GCM의 기후모의 성능을 평가하였다. GCM의 평가순위 및 강수량 모의성능을 고려하여 적정 5개 GCM (NorESM1-M, bcc-csm1-1-m, CNRM-CM5, CMCC-CMS, CanESM2)을 선정하였다. 과거 몬순계절 및 월 평균 기후에 대하여 선정된 GCM의 기후재현성을 검증하였다. 선정된 5개 GCM은 12개 기후변수에 대한 아시아 지역의 관측 기후특성을 잘 재현하였으며, 전체 GCM을 사용하는 경우에 비해 모의값과 관측값 간의 오차를 줄일 수 있는 것으로 확인되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.35-35
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• 2018

본 연구의 목적은 한강유역을 대상으로 다중 GCMs (General Circulation Models)을 이용하여 장기유출량을 분석하는 데 있다. 기후변화 전망을 분석하기 위해 총 13개의 GCMs을 선정하여 사용하였다. SDQDM (Spatial Disaggregation-Quantile Delta Mapping) 방법을 이용하여 GCMs을 60개 종관기상관측장비 (Automated Synoptic Observing System, ASOS)에 대해 상세화하였다. GCMs은 총 6개의 변수(강수, 최고 기온, 최저기온, 풍속, 상대습도, 일사량)를 제공하였다. 장기유출량 분석은 투수지역과 불투수지역을 모두 고려할 수 있는 HSPF 모형을 선정하여 수행하였다. 장기유출량의 공간적인 범위는 한강유역의 16개 중권역을 기준으로 선정하였고, 시간적인 범위는 과거 기준 기간 (Reference period: 1976-2005), 미래 3개 기간 (Near future period: 2011-2040, Mid-century period: 2041-2070, Distance future period: 2071-2099)으로 30년 단위로 구분하여 선정하였다. 본 연구는 13개의 GCM을 사용하여 추정된 장기유출량의 연간 및 계절적 평균과 변동성을 분석하였다. 본 연구에서 HSPF 모형을 활용하여 분석한 결과는 복잡한 한강유역의 특성을 적절히 반영하여, 기후변화에 따른 수자원 계획 및 통합 유역 관리를 수립하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이라 사료된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권1호
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• pp.119-126
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• 2020

본 연구에서는 한강수계 경안천 유역을 대상으로 미래 기후변화가 수자원에 미치는 영향을 분석하였다. 기후모형에 따른 미래 전망자료의 불확실성을 고려하여 총 16개 GCMs에 의한 미래 기후자료와 SQM 상세화기법을 이용하여 경안천 유역을 대상으로 미래 기후자료를 도출하고 유역모형인 SWAT을 적용하여 과거부터 미래의 장기간에 대한 수문학적 변화를 분석하였다. 미래기간에 대해 GCM에 따른 차이를 분석한 결과 연간 강수량은 1,500 mm, 증발산량은 150 mm, 유출량은 1,380 mm, 평균값 대비 강수량은 -40 % ~ +60 %, 증발산량은 ±15 %, 유출량은 -60 % ~ +90 %로서 GCM에 따른 변동성이 크게 나타났다. 미래기간을 3개 기간으로 구분하여 기간별 기후변화 영향을 분석한 결과, 강수량, 증발산량, 유출량 모두 미래 후반기(2070~2099년)로 갈수록 점차 증가하며, RCP 8.5 시나리오 하에서 상대적으로 더 크게 증가할 것으로 전망되었다. 월별로는 미래 후반기로 갈수록 7~9월을 중심으로 강수량과 유출량이 증가하는 반면, 증발산량은 7월과 8월에 감소하고 9월과 10월에 증가하는 것으로 분석되었다. 본 연구결과는 다양한 GCM 자료에 따른 미래의 기후영향을 이해하고, GCM 기후자료에 따른 미래 기후영향의 불확실성을 판단하는데 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권spc1호
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• pp.1149-1159
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• 2018

본 연구는 우리나라 113개 중권역에 대한 기후변화에 따른 미래 홍수 피해액의 예측을 위하여 26개 GCM 모형에서 생산한 강우자료와 1시간 최대 강수량, 10분 최대 강수량, 1일 강수량이 80 mm 초과한 일수, 일 최대 강수량, 연강수량, 유역고도, 시가화율, 인구 밀도, 자산 밀도, 도로와 같은 사회 간접 시설, 하천개수율, 하수도 보급률, 배수펌프시설, 유수지용량 및 과거 홍수 피해액 자료를 활용하였다. 구축된 자료에 대하여 구속 다중선형회귀 모형(Constrained Multiple Linear Regression Model)을 적용하여 홍수 피해액과 여타 입력자료 사이의 상관관계를 구축하고 RCP 4.5와 8.5에 대한 26개 GCM 모형 산정자료를 활용하여 미래 홍수 피해액을 예측하였다. 홍수피해에 주된 요인이 되는 연강수량, 극치 강우량 등 강우관련 요소들이 전반적으로 증가하며 이로 인하여 과거 홍수로 인한 피해액이 광범위하게 증가할 것으로 판단되고 특히 동해안 및 남강댐 유역에 미래의 홍수피해액이 높게 예측되는 경향을 보인다.

• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 2017년도 정기학술대회 발표논문집
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• pp.127-127
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• 2017

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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• pp.175-175
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• 2011

IDF 곡선은 수리구조물의 설계에 이용되며 본 연구에서는 기후변화를 고려한 GCM의 시간적 공간적 축소화기법을 통하여 미래의 IDF 곡선을 생성하였다. GCM자료로는 HadCM3과 CGCM3의 지역주의와 경제발전을 지향하는 A2시나리오를 이용하였다. GCM자료에 대한 공간적인 축소화기법으로 다중회귀 모형인 SDSM(Statistical DownScaling Model)을 이용하여 2030년, 2050년, 2080년의 미래의 일강우 자료를 생성하였다. 이를 다시 시간적 축소화기법인 GEV분포를 이용한 Scaling-Invariance기법을 적용하여 시단위의 강우자료를 생성하였다. 이를 통해 최종적으로 HadCM3과 CGCM3에 대한 각각 미래의 IDF곡선을 생성하였다. CGCM3의 경우 지속적인 강우강도의 증가를 보였지만 HadCM3의 경우 2050년대 감소하다 2080년대 다시 증가하는 양상을 보였다. 또한 CGCM3의 경우 HadCM3의 경우보다 좀 더 높은 강우 강도를 보였다. 본 연구의 대상지역은 서울지역이며 생성된 자료의 신뢰성을 확보하기위하여 서울기상관측소의 1961년부터~2000년까지의 일단위 강우자료를 이용하여 검 보정을 수행하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제17권2호
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• pp.108-125
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• 2015

다수의 기후요소를 지수화하고 특정지역의 기후 자원량을 분석하여, 종합 및 판단하는 과정은 특정지역의 농업기후자원의 특성을 한 눈에 알 수 있게 한다. 농업기후자원의 특징을 단순 명료하게 표현한 것을 농업기후지수라고 하는데, 이 지수는 기후자원(예, 기온, 일사, 강수)으로부터 작물의 생육과 수량 추측을 위한 가능성과 여러 가지 영농기술을 실시하는데 필요한 기초자료를 제공함으로써 농업생산성의 주요 지표가 될 수 있다. 그러나 농업기후지수는 절대적인 것이 아니기 때문에 기후변화에 따라 항상 변화할 수 있다. 최근 IPCC 제5차 평가보고서에서 온실가스 대표경로(RCP)에 따른 시나리오가 많은 연구에 이용됨에 따라서 기후정보의 역학 및 통계적 규모축소를 통한 미래기후변화전망정보의 불확실성을 고려한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 IPCC 제5차 평가 보고서에 사용된 RCP 시나리오를 기반으로 비모수적 분위사상법을 이용한 상세화된 기후변화 전망정보를 바탕으로 한반도의 농업기후지수(예, 식물기간 및 작물기간, 생장도일, 무상기간)의 시공간적인 변화와 불확실성을 평가하였다. 동일한 과거 기간에 대하여 기후모델(GCM)으로부터 계산된 농업기후지수와 관측자료에 의해 계산된 농업기후지수를 비교한 결과, KMA-12.5km를 제외하고 사용된 8개 개별 GCM의 농업기후지수의 각각의 평균은 4대강 유역 모두에서 관측자료에 의해 계산된 값의 평균과 비교적 잘 일치하여 개별 GCM 뿐만 아니라 다중모델앙상블(MME)의 과거기후 재현성에는 문제가 없는 것으로 확인하였다. 또한 불확실성을 고려하기 위한 MME 계산에서 사용되는 GCM의 개수가 무한적으로 증가한다고 해서 오차가 줄어들지 않았다. 추가 연구가 계속 필요하지만, 본 연구에서 3-4개의 GCM을 사용하는 경우 확실하게 오차가 개선되기 시작하였으며, 대체로 7-8개 이후부터는 더 이상 오차가 개선되지 않았다. 미래전망 결과에서, 4대강 유역 전체에 대하여 inmcm4가 과거 기간의 MME에 대한 RCP 4.5에서 1% 증가, RCP 8.5에서 2% 증가로 9개 개별 GCM 중에서 가장 낮았고, CanESM이 과거 기간의 MME에 대하여 RCP 4.5에서 10%, RCP 8.5에서 15% 증가로 가장 높은 증가를 보였다. 4대강 유역의 시공간분포의 변화에서 관측자료와 다른 경향을 보이는 개별 GCM이 있어서 지형 특성과 개별 GCM의 일변동 특성을 반영할 수 있는 상세화 방법의 개선 및 개발이 필요하다. 도출 및 평가된 본 연구의 농업기후지수는 농업용 상세 전자기후도와의 활용뿐만 아니라, 후속 연구를 위한 농업이상기후지수 및 생산성지수의 평가에 활용될 수 있을 것이다. 예를 들면, 낙동강 유역과 영산-섬진강 유역의 무상기간 증가로부터 '겨울기간이 짧아질 수 있다'라고 가정할 경우, 농업이상 기후지수(예, 저온발생빈도) 분석을 통해 겨울작물의 생산성지수의 불확실성 증감 혹은 재배시스템(예, 이모작 혹은 이기작 등)의 변화에 대한 불확실성 증감 등에 대한 평가에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.37-39
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• 2006

지지 벡터 기계(Support Vector Machine; SVM)는 기본적으로 이진분류를 위해 고안되었지만, 최근 다양한 분류기 생성전략과 결합전략이 고안되어 다중부류 분류에도 적용되고 있다. 본 논문에서는 OVR(One-Vs-Rest) 전략으로 생성된 SVM을 NB(Naive Bayes) 분류기를 이용하여 동적으로 구성함으로써, OVR SVM을 이용한 다중부류 분류 시스템에서 자주 발생하는 동점을 효과적으로 해결하는 방법은 제안한다. 이 방법을 유전발현 데이터를 이용한 다중부류 암 분류에 적용하였는데, 고차원의 데이터로부터 NB 분류기 구축에 유용한 유전자를 선택하기 위해 Pearson 상관계수를 사용하였다. 14개의 암 유형과 16,063개의 유전발현 수준을 가지는 대표적인 다중부류 암 분류 데이터인 GCM 암 데이터에 적용하여 제안하는 방법의 유용성을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권2호
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• pp.327-340
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• 2015

기후모형으로 가장 널리 사용되는 GCM의 불확실성 및 시공간적 편의로 인하여 GCM으로부터 생산된 기상정보를 응용수문분야에서 직접적으로 이용하기 위해서는 상세화 과정이 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 선행연구에서 개발된 비정상성 은닉 마코프 모형(Non-stationary Hidden Markov Chain Model, NHMM)을 기반으로 다지점 공간상관성을 고려할 수 있는 Chow-Liu Tree 알고리즘과 결합하여 유역단위 강우시나리오 상세화 기법(CLT-NHMM)으로 확장하였으며, 낙동강 유역에 적용하여 적용성을 평가하였다. 상관행렬(correlation matrix)을 통한 강우네트워크의 공간상관성 평가결과 유역상관성이 우수하게 모의하는 것을 확인하였으며, 강수의 빈도 및 양적 관점에서 효과적인 모의가 가능하였다. 본 연구에서 제시한 CLT-NHMM 모형은 수자원뿐만 아니라 수문자료를 입력 자료로 하는 농업, 보건, 환경 및 에너지 등 다양한 응용기상분야에 핵심 기술로 활용이 전망된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권11호
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• pp.921-931
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• 2009

병성천의 기후변화에 대한 영향을 평가하기 위하여 CGCM 3.1 T63의 A2 시나리오를 미래기후정보로 선택하였으며, CGCM으로부터 획득된 강수자료를 비롯한 미래기후자료는 다지점 강수발생기를 통하여 지역기후자료로 규모내림되어졌다. 상기 규모내림된 기후자료는 병성천의 유출량 및 수질을 예측하기 위하여 SWAT모형의 입력자료로 사용되었다. 간단한 민감도분석의 결과로서, 대기 중 이산화탄소 농도의 증가는 증발산량의 감소와 토양수분의 증가를 유발하여 유출량을 증가시키는 작용을 하는 것으로 분석되었다. 수문반응은 강수의 변화와 동조되어 2021-2030년의 경우 유출량 감소가 예측되었으며, 2051-2060년의 경우 봄철 유출량 감소와 여름철 유출량 증가가 예측되었다. 토사유출량 또한 수문반응과 유사한 반응을 보임을 확인하였으나, 총 질소와 같은 영양물질은 반드시 수문반응과 비슷한 반응을 보이진 않음을 확인할 수 있었다. 하지만, 본 연구에서 사용된 GCM-규모내림과정-유역모형의 적용과 같은 다중모형화분석에는 각각의 모형화과정에서 많은 불확실성이 내재되어 있음에 유의하여야 할 것이다.