• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.311-311
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• 2022

전 세계적으로 기후변화 및 산업화로 인해 대규모 홍수, 가뭄, 폭염, 산불 등의 재해가 빈번하게 발생하고 있으며, 이러한 재해 및 재난을 조기에 발견하고 최소화를 위한 대응 체계 및 관리방안의 필요성이 증대되고 있다. 이러한 자연재해들의 특징은 추가 재해를 유발할 수 있다는 것으로 재해의 강도가 증가할 뿐만 아니라 여러 가지 재난 및 재해를 동시에 유발하는 형태로 변화하기 때문에, 단일자연재해 평가 기술을 바탕으로 복합자연재해에 대한 분석 및 감지가 진행되어야 한다. 최근 기후변화로 인한 기상 패턴의 변화 및 가뭄 발생빈도의 증가가 뚜렷하며, 국외에서는 폭염과 가뭄을 고려한 복합자연재해로 'Flash Drought'로 정의된 돌발가뭄에 대한 연구가 이루어지고 있다. 폭염과 가뭄은 단순 강우 부족으로 인한 가뭄, 높은 기온으로 인한 폭염 등이 서로 독립적으로 발생하는 경우와 강우부족과 폭염의 지속으로 인한 상호연관성이 존재하는 복합자연재해 등으로 구분할 수 있다. 돌발가뭄은 강수 부족 또는 폭염이 지속되거나 강도가 높아질 경우, 지면온도가 상승하여 토양수분이 필요 이상으로 증발하여 단기간에 발생하는 초단기 가뭄으로 복합자연재해에 해당하며, 이러한 돌발가뭄은 농업분야에서 작물 생장 및 영농기 활동에 큰 영향을 미치기 때문에 모니터링 및 감지 기술이 필요하다. 본 연구에서는 수문기상학적 요소를 활용하여 폭염 및 가뭄을 고려한 복합자연재해에 대한 상관분석을 수행하였다. 기상청에서 제공하는 기상자료(일최고기온/평균기온/최저기온, 강수량, 상대습도, 일조량 등)에 대한 전국 76개소 대상 기상자료를 구축하였으며, Sentinel, Landsat, MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 등과 같은 위성영상 자료를 구축하여 폭염과 가뭄에 대한 각각의 인자를 선정하고 상관 관계를 분석하였다. 본 연구의 결과는 향후 복합자연재해 감지 및 예측 기술 개발에 활용하여 재해 예방 및 대응에 대한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.435-435
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• 2016

기후변화에 따라 강우 패턴이 변화하며, 집중호우 발생 빈도의 증가가 예상된다. 이로 인해 저수지 상류에서 유실된 토사는 저수지로 유입하여 정수 처리비용 증가, 1차생산성 감소, 어류폐사, 하천경관 악화 등 다양한 문제를 유발한다. 따라서 위와 같은 탁수 피해 저감을 위해 과학적인 모니터링과 예측, 저수지 운영과 관리기술 개발 등의 대응이 요구된다. 본 연구에서는 극한 탁수사상 발생시 대응 기술의 일환으로 저수지 탁수예측 모델의 신뢰도 향상을 위해, 기존 탁수예측 모형인 CE-QUAL-W2(이하 W2)의 탁수 예측 알고리즘을 개선하고 소양강댐 저수지에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 최근 W2모델 3.72 버전까지 출시되었으나, 모델은 단순 침강속도만 고려하여 저수지 밀도 특성을 반영하지 못하고, TSS 모의시 독립침강을 가정하여 응집 침강 및 장기탁수 예측에 취약한 한계점을 가지고 있다. 따라서, 과거 연구내용을 바탕으로 수온에 따른 점성계수 변화(Stoke's), 다중 부유 입자별 침강속도 고려 기능을 추가하였으며, 새롭게 점착성유사의 응집 침강을 고려할 수 있는 기능을 추가하여 모델을 개선하였다. 모델에 점착성 유사 모의 전략은 입자 크기 $63{\mu}m$를 기준으로 비점착성유사(NCS)와 점착성유사(CS)로 구분하고, 비점착성유사는 독립침강, 점착성 유사는 응집침강을 가정하였다. 응집 후 중간 입경의 추정은 Gailani et al(1991)의 식을 사용하였으며, 침강속도 계산 공식은 Hwang and Mehta(1989)식을 적용하였다. 수정된 모델은 소양강댐 운영이후 최대 탁수사상이 발생했던 2006년을 대상으로 기존 탁수해석 결과와 수정된 모델의 모의결과를 실측값과 비교 분석 하였다. Stoke's 식 적용시 기존의 모의결과 대비 AME 평균 23%, RMSE 평균 18%가 개선되는 것으로 나타났으며, Hwang and Metha식 적용시에 SS 모의값이 전반적으로 과소평가되는 것으로 나타났다. 또한, 실측 방류 탁수 농도와 모의값을 비교하여 평가 하였으며, 모의기간인 Julian Day 173~365(192일) 동안 모의 결과의 총 TSS 부하량은 실측값의 약 80%수준을 보였으며, TSS 방류 부하기준 Stoke's 식 적용시 기존 모의대비 오차가 1.3% 개선되는 것으로 나타났다.

• Journal of Korean Society of Disaster and Security
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• v.11 no.2
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• pp.45-52
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• 2018

This study identifies the cause of the accident and presents a new concept for safe urban stream management by numerical simulating the flood event of Cheonggyecheon on August 17, 2017, using rain data measured through a dense weather observation network. In order to simulate water retention in the CSO channel listed as one of the causes of the accident, a reliable urban runoff model(XP-SWMM) was used which can simulate various channel conditions. Rainfall data measured through SK Techx using SK Telecom's cell phone station was used as rain data to simulate the event. The results of numerical simulations show that rainfall measured through AWSs of Korea Meteorological Administration did not cause an accident, but a similar accident occurred under conditions of rainfall measured in SK Techx, which could be estimated more similar to actual phenomena due to high spatial density. This means that the low spatial density rainfall data of AWSs cannot predict the actual phenomenon occurring in Cheonggyecheon and safe river management needs high spatial density weather stations. Also, the results of numerical simulation show that the residual water in the CSO channel directly contributed to the accident.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.246-246
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• 2021

본 연구는 강우 발생시 유량을 추정하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 본 연구는 선행연구의 모형 개발방법론에서 벗어나 딥러닝 알고리즘 중 하나인 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 유량을 추정하였다. 합성곱 신경망은 일반적으로 분류 문제 (classification)을 해결하기 위한 목적으로 개발되었기 때문에 불특정 연속변수인 유량을 모의하기에는 적합하지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 합성곱 신경망의 완전 연결층 (Fully connected layer)를 개선하여 연속변수를 모의할 수 있도록 개선하였다. 대부분 합성곱 신경망은 RGB (red, green, blue) 사진 (photograph)을 이용하여 해당 사진이 나타내는 것을 예측하는 목적으로 사용하지만, 본 연구의 경우 일반 RGB 사진을 이용하여 유출량을 예측하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는 수문학적 이미지는 입력자료로 활용했다. 합성곱 신경망의 구조는 Convolution Layer와 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 이후 Flatten Layer, 2개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 다시 1개의 Dense Layer가 이어지는 구조로 설계하였다. 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 분류모형에 이용되는 softmax 또는 sigmoid 함수를 대신하여 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 이와 함께 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)를 이용하였으며, 모형의 학습 평가 및 검정을 판단하기 위해 MSE 및 MAE를 사용했다. 또한, 모형평가는 NSE와 RMSE를 이용하였다. 그 결과, 모형의 학습 평가에 대한 MSE는 11.629.8 m3/s에서 118.6 m3/s로, MAE는 25.4 m3/s에서 4.7 m3/s로 감소하였으며, 모형의 검정에 대한 MSE는 1,997.9 m3/s에서 527.9 m3/s로, MAE는 21.5 m3/s에서 9.4 m3/s로 감소한 것으로 나타났다. 또한, 모형평가를 위한 NSE는 0.7, RMSE는 27.0 m3/s로 나타나, 본 연구의 모형은 양호(moderate)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구를 통해 제시된 방법론에 기반을 두어 CNN 모형 구조의 확장과 수문학적 이미지의 개선 또는 새로운 이미지 개발 등을 추진할 경우 모형의 예측 성능이 향상될 수 있는 여지가 있으며, 원격탐사 분야나, 위성 영상을 이용한 전 지구적 또는 광역 단위의 실시간 유량 모의 분야 등으로의 응용이 가능할 것으로 기대된다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.25 no.4
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• pp.376-386
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• 2023

Due to climate changes, landslide hazards in the Republic of Korea (hereafter South Korea) continuously increase. To establish the effective landslide mitigation strategies, such as erosion control works, landslide hazard estimation in the long-term perspective should be proceeded considering the influence of climate changes. In this study, we examined the change in landslide-damaged areas in South Korea responding to climate change scenarios using the multivariate regression method. Data on landslide-damaged areas and rainfall from 1981-2010 were used as a training dataset. Sev en indices were deriv ed from rainfall data as the model's input data, corresponding to rainfall indices provided from two SSP scenarios for South Korea: SSP1-2.6 and SSP5-8.5. Prior to the multivariate regression analysis, we conducted the VIF test and the dimension analysis of regression model using PCA. Based on the result of PCA, we developed a regression model for landslide damaged area estimation with two principal components, which cov ered about 93% of total v ariance. With climate change scenarios, we simulated landslide-damaged areas in 2030-2100 using the regression model. As a result, the landslide-damaged area will be enlarged more than the double of current annual mean landslide damaged area of 1981-2010; It infers that landslide mitigation strategies should be reinforced considering the future climate condition.

• Korean journal of applied entomology
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• v.25 no.4 s.69
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• pp.221-228
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• 1986

An empirical model to predict initial disease occurrence and subsequent progress of Alternaria leaf spot was constructed based on the modified degree day temperature and frequency of rainfall in three years field experiments. Climatic factors were analized 10-day bases, beginning April 20 to the end of August, and were used as variables for model construction. Cumulative degree portion (CDP) that is over $10^{\circ}C$ in the daily average temperature was used as a parameter to determine the relationship between temperature and initial disease occurrence. Around one hundred and sixty of CDP was needed to initiate disease incidence. This value was considered as temperature threshhold. After reaching 160 CDP, time of initial occurrence was determined by frequency of rainfall. At least four times of rainfall were necessary to be accumulated for initial occurrence of the disease after passing temperature threshhold. Disease progress after initial incidence generally followed the pattern of frequency of rainfall accumulated in those periods. Apparent infection rate (r) in the general differential equation dx/dt=xr(1-x) for individual epidemics when x is disease proportion and t is time, was a linear function of accumulation rate of rainfall frequency (Rc) and was able to be directly estimated based on the equation r=1.06Rc-0.11($R^2=0.993$). Disease severity (x) after t time could be predicted using exponential equation $[x/(1-x)]=[x_0/(1-x)]e^{(b_0+b_1R_c)t}$ derived from the differential equation, when $x_0$ is initial disease, $b_0\;and\;b_1$ are constants. There was a significant linear relationship between disease progress and cumulative number of air-borne conidia of Alternaria mali. When the cumulative number of air-borne conidia was used as an independent variable to predict disease severity, accuracy of prediction was poor with $R^2=0.3328$.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.37 no.3
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• pp.515-530
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• 2021

This study is to estimate soil moisture (SM) using Sentinel-1A/B C-band SAR (synthetic aperture radar) images and Multiple Linear Regression Model(MLRM) in the Yongdam-Dam watershed of South Korea. Both the Sentinel-1A and -1B images (6 days interval and 10 m resolution) were collected for 5 years from 2015 to 2019. The geometric, radiometric, and noise corrections were performed using the SNAP (SentiNel Application Platform) software and converted to backscattering coefficient of VV and VH polarization. The in-situ SM data measured at 6 locations using TDR were used to validate the estimated SM results. The 5 days antecedent precipitation data were also collected to overcome the estimation difficulty for the vegetated area not reaching the ground. The MLRM modeling was performed using yearly data and seasonal data set, and correlation analysis was performed according to the number of the independent variable. The estimated SM was verified with observed SM using the coefficient of determination (R²) and the root mean square error (RMSE). As a result of SM modeling using only BSC in the grass area, R² was 0.13 and RMSE was 4.83%. When 5 days of antecedent precipitation data was used, R² was 0.37 and RMSE was 4.11%. With the use of dry days and seasonal regression equation to reflect the decrease pattern and seasonal variability of SM, the correlation increased significantly with R² of 0.69 and RMSE of 2.88%.

• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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• v.32 no.9
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• pp.851-856
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• 2010

A sulfur utilizing nitrite denitrification process could be placed after the shortcut biological nitrogen removal (SBNR) process. In this study, removal of nitrite using sulfur oxidizing denitrifier was characterized in batch tests with granular elemental sulfur as an electron donor and nitrite as an electro acceptor. At sufficient alkalinity, initial nitrite nitrogen concentration of 100 mg/L was almost completely reduced in the batch reactor within a incubation time of 22 h. Sulfate production with nitrite was 4.8 g ${SO_4}^{2-}/g$ ${NO_2}^-$-N, while with nitrate 13.5 g ${SO_4}^{2-}/g$ ${NO_3}^-$-N. Under the conditions of low alkalinity, nitrite removal was over 95% but 15 h of a lag phase was shown. For nitrate with low alkalinity, no denitrification occurred. Sulfate production was 2.6 g ${SO_4}^{2-}/g$ ${NO_2}^-$-N and alkalinity consumption was 1.2 g $CaCO_3/g$ ${NO_2}^-$. The concentration range of organics used in this experiment did not inhibit autotrophic denitrification at both low and high alkalinity. This kind of method may solve the problems of autotrophic nitrate denitrification, i.e. high sulfate production and alkalinity deficiency, to some extent.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.1413-1416
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• 2005

본 연구에서는 인접하는 유역과 어떠한 동적인 상호작용없이 유출이 독립적으로 결정되는 자연방류형 단일저류지를 대상으로 기존의 연구에서 임계지속기간 결정에 빈번히 이용되었던 최대첨두유량 발생시간, 최대저류용량 발생시간, 최대 저류비 발생시간을 기준으로 한 임계지속기간을 산정하여 분석하므로써 자연방류형 단일저류지의 임계지속기간의 결정에 있어 합리적인 성과를 도출하고자 하였다. 적용결과, 최대 저류용량을 기준으로 한 경우에는 저류지 규모와 같은 제약조건을 가져오게 되고, 최대 저류비를 기준으로 한 경우에는 강우지속기간에 따라 저류비는 지속적으로 감소하므로 두 기준을 통하여 임계지속기간을 결정하는 것은 적합하지 않은 것으로 판단되었다. 따라서 허용방류량 고정개념을 통하여 최대 저류비, 최대 저류용량을 통하여 임계지속기간을 산정하였다. 그 결과 자연방류형 단일 저류지에서는 최대 저류용량을 통하여 적정 임계지속기간을 검토할 수 없는 것으로 판단되었다. 그러므로 최대 저류비를 이용하여 자연방류형 저류지에서의 최대 저류비를 발생시키는 시간분포를 정리한 결과 전체적으로 Huff 2분위가 최대 저류비를 발생시키는 것으로 나타났다. 그리고 첨두저류비 변화율을 검토한 결과 매우 제한적인 조건이기는 하지만 허용방류량 고정개념을 이용한 경우에 한하여 지속기간별 최대 첨두유량의 임계지속기간과 자연방류형 단일저류지의 임계지속 기간을 동일하게 간주하는 것이 큰 무리는 아닌 것으로 판단되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.929-933
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• 2009

전 세계적으로 기후변화와 이상기후에 대한 관심이 높아지고 있다. IPCC(2001)는 "기후변화"라는 요소가 기온 증가, 강우강도 및 빈도 변화와 이들로 인한 증발산의 변화, 유출량의 시 공간적 변동을 초래하여 수자원의 효율적 관리 및 안정적인 공급에 어려움을 증대시킬 것으로 전망하였다. 이에 따라 세계 각국은 미래 기후에 대한 보다 정확한 정보를 얻기 위하여 IPCC 권장 시나리오인 SRES(Special Report in Emission Scenario)기반의 GCM(General Circulation Model)과 RCM(Regional Circulation Model)을 이용하고 있으며 특히, 최근에는 고해상도 자료를 생산함으로써 국부지역에 대한 지형학적 특성을 효과적으로 모의할 수 있는 RCM 모형을 이용한 연구가 국외를 중심으로 진행되고 있다(권현한 등, 2008). 본 연구에서는 미래 한강 유역의 수자원 변동성을 평가하기 위하여 CA-Markov Chain 기법으로부터 토지이용변화를, 기온과 강수자료을 독립변수로 이용한 다중 회귀식으로부터 미래 NDVI를 추정하고 기상청에서 제공하는 RegCM3-지역지후모형으로부터 축소기법을 이용하여 추정된 KMA RCM 50set 기후변화시나리오를 SLURP 모형에 입력하였다. 2001년부터 2090년까지 총 90년에 대한 한강 유역의 미래 유출모의를 실시한 후 각 댐별 과거와 미래 유출량을 월별로 비교하고 이들의 유황분석을 실시하였다.