• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.507-507
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• 2016

하천의 수온은 하천의 생태적 환경적인 시스템의 거동을 결정짓는 가장 중요한 요소이며, 특히 수생생물이나 하천 수질에 대해서는 중요한 제약요건으로 작용하게 된다. 특히, 냉수성 생물의 경우에는 수온의 변동이 치명적일 수 있으며 각종 수문환경 측면에서 악영향을 미치게 된다. 이러한 수온의 예측 및 모델링을 위하여 여러 가지 방법이 제시되고 있으나, 크게 회귀모형, 결정론적, 추계학적인 3가지 방법론으로 분류할 수 있다 (Cassie, 2006). 일반적으로 결정론적 방법은 지배방정식에 의거하여 하천 내에서의 다양한 열교환을 모의하며 복잡한 열평형을 모의하는데 적합하나 상대적으로 많은 자료를 요구하는 단점이 있다. 대조적으로 추계학적 방법의 경우에는 상대적으로 적은 인자를 통해서도 모의 가능한 장점이 있기 때문에 가용 자료가 부족할 경우에도 모의할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 캐나다 동북부 Quebec 지방의 Du Loup 지역의 소하천을 대상으로 하여 2011년부터 2014년 까지 수온을 측정하고 이를 결정론적/추계학적 방법론으로 통하여 모의하여 그 효율성을 고찰하고자 하였다. 이를 위하여 Hobo Pro thermograph (${\pm}0.2^{\circ}C$), Kipp & Zonen Pyranometer (${\pm}10uV/m^2$) 등을 설치하여 자료를 수집하였으며, 물리수문학적 수온모형인 CEQUEAU 모형과 추계학적 방법인 ARMAX 및 NARX 모형을 통하여 수온을 모의하였다. 모의 결과에 따라서, 저수지를 비롯한 불확정 요소가 존재할 경우에는 상대적으로 추계학적 모형이 안정적인 결과를 보여주는 것으로 나타났으며, 본 연구를 통하여 제시된 방법론은 향후 소하천 지역의 환경 및 수질 관련 분석에 유용한 자료로서 활용될 것으로 판단된다. 수 있을 것이다.

• Proceedings of the KGS Conference
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• 2003.05a
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• pp.104-105
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• 2003

21세기는 에너지 크라이스가 일어날 것으로 예측하고 있다. 우리는 냉난방을 화석연료, 원자력에 의존도가 높은 에너지 사용 구조적 특징을 지니고 있다. 그러나 이들은 환경에 큰 충격을 주고 있어 이에 대한 대체 에너지원 개발이 절실히 요구된다. 지하수는 년 중 일정한 온도를 유지하고 있으므로 그 열을 이용하면 친환경적은 물론 대제 에너지원으로 경제적 가치가 있다. 이와 같은 자연적 조건을 이용하여 지하수 수온과 Heat Pump을 연결해 주택, 공공건물의 냉난방을 구축 할 때의 COP를 분석하는데 그 목적을 두고있다. (중략)

• The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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• v.27 no.2
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• pp.49-70
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• 2022

Sea Surface Temperature (SST), one of the ocean features, has a significant impact on climate, marine ecosystem and human activities. Therefore, SST prediction has been always an important issue. Recently, deep learning has drawn much attentions, since it can predict SST by training past SST patterns. Compared to the numerical simulations, deep learning model is highly efficient, since it can estimate nonlinear relationships between input data. With the recent development of Graphics Processing Unit (GPU) in computer, large amounts of data can be calculated repeatedly and rapidly. In this study, Short-term SST will be predicted through Convolutional Neural Network (CNN)-based U-Net that can handle spatiotemporal data concurrently and overcome the drawbacks of previously existing deep learning-based models. The SST prediction performance depends on the seasonal and interannual SST variabilities around the southern coast of Korea. The predicted SST has a wide range of variance during spring and summer, while it has small range of variance during fall and winter. A wide range of variance also has a significant correlation with the change of the Pacific Decadal Oscillation (PDO) index. These results are found to be affected by the intensity of the seasonal and PDO-related interannual SST fronts and their intensity variations along the southern Korean seas. This study implies that the SST prediction performance using the developed deep learning model can be significantly varied by seasonal and interannual variabilities in SST.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.565-565
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• 2012

최근 지구환경변화에 의한 이상기후현상으로 수자원을 안정되게 확보하고, 확보된 수자원의 이용 효율을 극대화하기 위한 방안들이 절실하게 요구되고 있으며, 수자원 이용효율 극대화의 일환으로 댐간 연결사업이 대두되고 있다. 그러나, 유역이 다른 두 댐을 인위적으로 연결할 경우 그 영향을 최소화하는 방책들이 필요하며, 특히 홍수기 발생하는 탁수의 댐간 이동문제는 중요한 검토항목 중 하나이다. 댐에 저류된 물은 기후조건(기온, 일사량 등), 유입수의 수질조건(수온, 탁도 등)의 영향으로 밀도분포를 형성하게 되고, 이는 시간적, 공간적으로 변화하게 된다. 일반적으로 여름철에는 수면으로부터 열에너지가 공급되어 댐 저수지 상하부에 큰 수온차가 발생하여, 강한 수온 밀도성층이 형성된다. 이 수온 밀도성층은 여름철 발생하는 홍수의 규모에 따라 파괴 또는 유지되며, 댐내 탁도분포는 다양하게 변화하게 된다. 강한 수온 밀도성층을 파괴하기 힘든 중소규모의 홍수가 유입할 경우에는, 밀도성층 하부로 탁수가 유입하여 장기간 댐내에 채류하게 되며, 이를 선택적으로 취수하여 방류하지 않으면 계절적인 수온변화에 저수지 전역으로 확산되어, 늦 가을 맑은 날 저수지내 물이 탁해지는 현상이 발생한다. 한편, 홍수규모가 클 경우는 홍수유입과 동시에 수온 성층이 파괴되어 저수지 전체로 탁수가 확산되며, 홍수초기부터 신속하게 방류하지 않으면 홍수 후 맑은 날 탁수가 방류되는 현상이 발생한다. 이러한 탁수장기화 현상은 댐 유지관리 선진국에서는 철저하게 관리되고 있다. 따라서, 댐 연결사업 추진 시에는 홍수사상별 댐 저수지내 탁수거동을 정확하게 분석하고, 특히 취수설비가 댐본체에서 분리되어 댐 저수지내 임의의 지점에 위치 할때는 취수설비 계획지점 전면의 탁수 거동현상을 고려하여 고탁수의 댐간 이동을 최소화 할 수 있는 설비 운영계획을 수립하여야 한다. 본 연구에서는 EFDC의 댐 수리 및 수질예측모형을 이용하여 댐의 탁수모델을 구축하였으며, 고탁수가 발생하는 유역의 댐에서 취수한 물을 다른 댐으로 공급하게 될 경우, 방류지역의 댐에 미치는 영향을 평가 분석하였다. 총 6개의 홍수사상('99년 홍수, '02년 루사, '03년 매미, '06년 에위니아, '09년 홍수 등)을 선정하여, 방류지역 댐의 탁수 거동해석을 실시하였다.

• Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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• v.17 no.2
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• pp.65-69
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• 1981

The oceanic effect on the climate of the southern coast of Korea was analysed based on the sea surface temperature and in order to study relationships between the fluctuation of the sea surface temperature and that of climatic elements. Meteolorogical data from 1960 to 1979 were used. In the year when difference between the air and water temperature was maximum, the air temperature in southern coast was higher than normal year. A fluctuation of the sea surface temperature plays an important influence to determine the variation of the air temperature in the coastal area. Humidity of the coastal climate depends upon the oceanic effect in summer, but not in winter. This results may be due to prevailing wind effect. The oceanic effect on the precipitation in the coastal area is not found.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.40 no.3
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• pp.183-191
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• 2021

A time-series variation of temperature, salinity, and underwater sound speed was analyzed using an Array for Real-time Geostrophic Oceanography (ARGO) float which autonomously collects temperature and salinity for about 10month with 2 days cycle among 12 floats in the center of the Yellow Sea. As a result, the underwater sound channel appeared below the thermocline as the surface sound channel, which is dominant in the winter season, reduced in April. Besides, for a certain time in the spring season, the sound ray reflected the sea surface frequently due to the short-term temperature inversion effect. Based on the case of successful observation of ARGO float in the shallow water, using prolonged monitoring unmanned platform may contribute to predicting sound transmission loss if the temperature inversion and sound channel including background environment focusing are investigated in the center of the Yellow Sea.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.16 no.2
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• pp.92-102
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• 2004

In this paper, an analytical solution of calculating the excess temperature field due to a point heat source is presented in the presence of spring-neap modulation of convective alongshore flow. The basic form of the solution is identical to that given by Jung et al. (2003) but the convective term in the exponential kernel function is extended and a spring-neap variation in the horizontal eddy diffusivity is newly introduced. A set of calculations have been performed to examine the sensitivity of the heat build-up to the change in current fields and turbulent dispersion. Results indicate that the excess temperature field is confined within the tidal excursion distance, while the excess temperature field beyond the distance is mainly controlled by the horizontal diffusion. The heat build-up within the distance is considerably affected by the spring-neap variation in the horizontal eddy diffusivity; the relatively high excess temperature more than 1$^{\circ}C$ is extended further when the eddy diffusivity has spring-neap modulation.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.spc1
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• pp.1167-1181
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• 2021

In relation to the algae bloom, four types of blue-green algae that emit toxic substances are designated and managed as harmful Cyanobacteria, and prediction information using a physical model is being also published. However, as algae are living organisms, it is difficult to predict according to physical dynamics, and not easy to consider the effects of numerous factors such as weather, hydraulic, hydrology, and water quality. Therefore, a lot of researches on algal bloom prediction using machine learning have been recently conducted. In this study, the characteristic importance of water quality factors affecting the occurrence of Cyanobacteria harmful algal blooms (CyanoHABs) were analyzed using the random forest (RF) model for Bohyeonsan Dam and Yeongcheon Dam located in Yeongcheon-si, Gyeongsangbuk-do and also predicted the occurrence of harmful blue-green algae using the machine learning and deep learning models and evaluated their accuracy. The water temperature and total nitrogen (T-N) were found to be high in common, and the occurrence prediction of CyanoHABs using artificial neural network (ANN) also predicted the actual values closely, confirming that it can be used for the reservoirs that require the prediction of harmful cyanobacteria for algal management in the future.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.52-52
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• 2022

남조류 (cyanobacteria)의 대량증식에 의한 녹조현상은 수질 악화 및 수중 생태계에 악영향을 끼친다. 기존 연구에서는 시아노박테리아 증식에 영향을 미칠 수 있는 다양한 요인을 식별하였다. 특히, 최근 (2020)에 수행된 한 연구는 2013년부터 2018년까지 4대 강에 위치한 16개의 지점에서수집된 세 가지 환경 변수, 수온, 유속 및 인(phosphorus)농도 데이터를 사용하여 시아노박테리아 발생에 대한 예측 모델을 개발하였으며 온도가 남조류에 발생에 대한 가장 지배적인 요인임을 시사하였다. 온실가스 배출에 의한 기온의 상승으로 특징되는 기후변화는 전 지구에 급격한 환경변화를 유발하고 있으며 이는 남조류 증식에도 영향을 줄 수 있다. 이에 본 연구에서는 한국의 4대 강에서 다년간 수집된 수온(℃) 및 녹조 (cells/㎖) 데이터에 기반하여 온도-환경변수 민감도 (scaling)를 분석함으로써 기후변화와 남조류 증식의 연관성을 판단해 보고자 한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.5 no.6
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• pp.637-644
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• 2010

The purpose of this study is to analyze characteristics of water quality factor scientifically and develop the multiple regression model predicting dissolved oxygen to save periodic replacement costs for dissolved oxygen sensor. Correlation analysis using the environmental data obtained from 2 different land-based fish farms of the Geogeum-do, Geheung-gun coastal area during the periods from November 2008 to January 2009 shows that water temperature was negatively correlated with dissolved oxygen and pH butpH was positively correlated with salinity and dissolved oxygen. The information of Keumho fish farm in 2009 is presented by the tables which are monthly statistics of water quality factors and seasonable difference by the Duncan's post-test. Also we developed multiple regression model predicting dissolved oxygen, the usefulness of which was verified by the comparison graph between estimates and actual observations. The developed regression model shows that seawater temperature and salinity give negative affect to dissolved oxygen while pH gives positive affect to it. Lastly the seawater temperature has much higher explanatory power than pH factor.