• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.33 no.4
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• pp.393-405
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• 2000

Monthly runoff was estimated using TOPMODEL which simulates ground water movement as well as surface runoff in the area of catchment. SAYUN dam which is being operated by Korea Water Resources Corporation was selected for the study, and the topographic factors of the watershed were analyzed using 1/5,000 digital map and GIS software(Arc/Info). The comparison shows good agreement between observed monthly runoff and the computation results simulated by using TOPMODEL. The catchment area of SAYUN dam was modeled by using various grid sizes in order to check the sensitivity of grid size, and the grid size of 180m was found most proper among 6 different sizes. TOPMODEL was also found superior to the existing monthly runoff models such as Kajiyama, KRIHS and Tank. Because the model requires limited number of parameters and considers topographic aspects, it is reckoned to be very useful for practical use.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.7 no.4
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• pp.289-295
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• 2005

This paper reports on the dendrochronological investigation of tree ring growth of Pinus densiflora in the Gyeongbuk region. Tree ring growth was analysed using basic statistical value and correlation analysis to evaluate the relative contribution of climatic factors. Ta extract age-related trends and nonclimatic signals, each measurement series was standardized using a negative exponential growth function. In the Gyeongbuk region, tree ring growth was positively correlated with the current year in February, March and April, January, February, and March precipitation showed a positive correlation with the current growth year. This suggests that climatic factors (monthly average temperature, precipitation) limit breaking of dormancy and promotion of growth of Pinus densiflora in the Gyeongbuk region.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.46 no.6
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• pp.667-681
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• 2013

In this study, monthly and seasonal dissolved oxygen trends of 19 water quality measurement stations in Sapgyo stream watershed were analyzed using monthly dissolved oxygen (DO) data measured for 16 years (1995~2010). Mann-Kendall trend test and Sen's slope estimator were carried out for trend analysis. Furthermore, Sapgyo stream watershed was divided into four different sections (Sapgyo stream, Muhan stream, Gykgyo stream, and Sapgyo lake) and chi-square test of homogeneity for DO trend was carried out for four different sections. The study results indicated that most of water quality measurement stations showed increasing or non-significant trend of DO on a monthly and seasonal basis. The chi-square test of homogeneity for each water quality measurement station showed the statistical homogeneity in seasonal DO trend; however, the test results showed the statistical non-homogeneity in monthly DO trend for the stations located in the reservoir. Overall, the dissolved oxygen trend in each water quality measurement station showed different patterns depending on the location of each station and season.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.291-291
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• 2017

본 연구에서는 합천댐 방류량에 영향을 받는 황강을 대상으로 하천의 수리기하학적 분석을 통해 장기하상변동 모의를 위한 모의유량을 생성하였다. 낙동강 합류부로부터 상류로 3.5 km 구간을 대상으로 실측된 20개 횡단면에 대한 만제지표를 분석하였으며, 각 횡단면의 만제지표를 이용하여 대상구간의 평균 만제유량을 산정하였다. 대상구간의 평균 만제유량은 $177.37m^3/s$로 나타났다. 산정된 만제유량을 이용하여 황강의 연간 총 유출량을 추정하였으며, 추정된 연간 총 유출량은 $8,513.76m^3/s$로 나타났다. 추정된 황강의 연간 총 유출량은 합천댐의 월별 방류량 비를 통해 월별 유출량으로 배분/생성하였다. 생성된 황강의 월별 유출량 비율과 인근의 실측 하천인 낙동강의 월별 유출량 비율을 비교한 결과 국내하천의 일반적인 특성인 몬순강우 사상에 따른 하천의 월별 유출량과 갈수기와 홍수기 전반에 걸쳐 차이가 있음을 확인하였다. 아울러 댐하류 하천의 장기하상변동 모의를 위한 모의유량의 사용성 확인을 위해 2013-2014년에 실측된 1년간의 하상변동 양상과 비교 분석하였다. Case 1 (추정된 연간 총 유출량을 합천댐 방류량 비를 통해 생성한 모의유량)과 case 2 (인근 하천인 낙동강의 유출량 비를 통해 배분된 모의유량)을 이용하여 장기하상변동 모의를 수행한 결과 case 1에서 실측 하상과 유사한 결과가 나타남을 확인하였다. 따라서 댐하류 하천의 장기하상변동 모의는 일반적인 국내의 강우사상에 따른 하상변동 분석과 차이가 있음을 확인하였으며, 상류에 위치한 댐 방류량을 고려한 하상변동 분석이 필요함을 확인하였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.14 no.1
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• pp.169-178
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• 2019

Now a day, we can perform various predictions by applying machine learning, which is a field of artificial intelligence; however, the finding of best algorithm in the field is always the problem. This paper predicts monthly power trading amount, monthly power trading amount of money, monthly index of production extension, final consumption of energy, and diesel for automotive using machine learning supervised algorithms. Then, we find most fit algorithm among them for each case. To do this we show the probability of predicting the value for monthly power trading amount and monthly power trading amount of money, monthly index of production extension, final consumption of energy, and diesel for automotive. Then, we try to average each predicting values. Finally, we confirm which algorithm is the most superior algorithm among them.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.450-450
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• 2021

기후변화 보고서에 따르면 집중 호우의 강도 및 빈도 증가가 향후 몇 년동안 지속될 것이라 제시하였다. 이러한 집중호우가 빈번히 발생하게 된다면 강우 침식성이 증가하여 표토 침식에 더 취약하게 발생된다. Universal Soil Loss Equation (USLE) 입력 매개 변수 중 하나인 강우침식능인자는 토양 유실을 예측할때 강우 강도의 미치는 영향을 제시하는 인자이다. 선행 연구에서 USLE 방법을 사용하여 강우침식능인자를 산정하였지만, 60분 단위 강우자료를 이용하였기 때문에 정확한 30분 최대 강우강도 산정을 고려하지 못하는 한계점이 있다. 본 연구의 목적은 강우침식능인자를 이전의 진행된 방법보다 더 빠르고 정확하게 예측하는 머신러닝 모델을 개발하며, 총 월별 강우량, 최대 일 강우량 및 최대 시간별 강우량 데이터만 있어도 산정이 가능하도록 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 강우침식능인자의 산정 값의 정확도를 높이기 위해 1분 간격 강우 데이터를 사용하며, 최근 강우 패턴을 반영하기 위해서 2013-2019년 자료로 이용했다. 우선, 월별 특성을 파악하기 위해 USLE 계산 방법을 사용하여 월별 강우침식능인자를 산정하였고, 국내 50개 지점을 대상으로 계산된 월별 강우침식능인자를 실측 값으로 정하여, 머신러닝 모델을 통하여 강우침식능인자 예측하도록 학습시켜 분석하였다. 이 연구에 사용된 머신러닝 모델들은 Decision Tree, Random Forest, K-Nearest Neighbors, Gradient Boosting, eXtreme Gradient Boost 및 Deep Neural Network을 이용하였다. 또한, 교차 검증을 통해서 모델 중 Deep Neural Network이 강우침식능인자 예측 정확도가 가장 높게 산정하였다. Deep Neural Network은 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 와 Coefficient of determination (R²)의 결과값이 0.87로서 모델의 예측성을 입증하였으며, 검증 모델을 테스트 하기 위해 국내 6개 지점을 무작위로 선별하여 강우침식능인자를 분석하였다. 본 연구 결과에서 나온 Deep Neural Network을 이용하면, 훨씬 적은 노력과 시간으로 원하는 지점에서 월별 강우침식능인자를 예측할 수 있으며, 한국 강우 패턴을 효율적으로 분석 할 수 있을 것이라 판단된다. 이를 통해 향후 토양 침식 위험을 지표화하는 것뿐만 아니라 토양 보전 계획을 수립할 수 있으며, 위험 지역을 우선적으로 선별하고 제시하는데 유용하게 사용 될 것이라 사료된다.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2003.10a
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• pp.80-80
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• 2003

서브스톰이 진행될 때 극지방의 지자기 교란은 대류 제트 전류와 서브스톰 전류 쐐기로 구성되는 오로라 제트 전류에 기인한다. 이들은 전기장 강화를 뜻하는 AU 지수와 전기 전도도 강화를 뜻하는 AL 지수로 나타낼 수 있다. 이들 AU, AL 지수와 자기폭풍의 정도를 나타내는 Dst 지수와의 상관관계를 구해봄으로써 서브스톰이 자기폭풍의 형성에 어떻게 기여하는지 조사하였다. 이를 위하여 월별 누적 AU, 누적 │AL│ 값을 구한 뒤 월별 누적 Dst 와의 상관관계를 구하였다. 한편 IMF(Interplanetary Magnetic Field)의 남쪽 자기장 성분으로부터 지구 자기장 내에 강력한 전기장이 형성되어 자기폭풍을 형성한다는 견해가 있다. 전기장 E=V(태양풍 속도)$\times$Bs(IMF의 남쪽 자기장 성분)으로 나타낼 수 있으므로 이로부터 구한 월별 누적 전기장과 누적 Dst 값을 비교해 봄으로써 자기권 대류가 자기폭풍 형성에 어느 정도 기여하는지 조사하였다. 본 연구를 위하여 1966년부터 1987년까지 20년간의 AE(AU, AL) 지수를 이용하였으며 IMF 자료는 ACE 위성이 제공하는 행성간 자기장 자료로 1997년부터 2002년까지의 자료를 이용하였다. 본 연구의 결과는 현재 논쟁이 되고 있는 storm-substorm의 인과관계를 보다 잘 규명할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2013.11a
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• pp.219-220
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• 2013

본 연구에서는 최근 5년간 서울 지역에서 발생한 월별 화재 건수와 동일한 지역에서 같은 기간 동안 가정용으로 사용된 전기량 사이에 존재하는 연관성을 파악하기 위하여, 이 두 변수에 대하여 시계열분석을 수행하였다. 본 연구에서는 통계전용 인터프리터 언어 R이 사용되었으며, 특히 칼만 필터를 이용한 데이터 처리를 위해 R에서 제공되는 KFAS(Kalman Filtering And Smoothing) 패키지가 사용되었다. 우선 시계열분석을 통해 월별 화재발생 건수는 1년을 주기로 하는 사인파 곡선의 형태로 변화하지만, 가정용 전기사용량은 1년에 두 번씩, 즉 여름철과 겨울철에 크게 증가한다는 사실을 확인할 수 있었다. 더 나아가 KFAS의 파라미터를 적절히 조절함으로써, 가정용 전기사용량과 월별 화재발생 건수 사이의 연관성을 가시적으로 보여줄 수 있었다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.57 no.1
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• pp.1-8
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• 2024

Persistent droughts due to climate change will intensify water shortage problems in Korea. According to the 1st National Water Management Plan, the shortage of domestic and industrial waters is projected to be 0.07 billion m³/year under a 50-year drought event. A long-term prediction of water demand is essential for effectively responding to water shortage problems. Unlike industrial water, which has a relatively constant monthly usage, domestic water is analyzed on monthly basis due to apparent monthly usage patterns. We analyzed monthly water usage patterns using water usage data from 2017 to 2021 in Chungcheong, South Korea. The monthly water usage rate was calculated by dividing monthly water usage by annual water usage. We also calculated the water distribution rate considering correlations between water usage rate and climate variables. The division method that divided the monthly water usage rate by monthly average temperature resulted in the smallest absolute error. Using the division method with average temperature, we calculated the water distribution rates for the Chungcheong region. Then we predicted future water usage rates in the Chungcheong region by multiplying the average temperature of the SSP5-8.5 scenario and the water distribution rate. As a result, the average of the maximum water usage rate increased from 1.16 to 1.29 and the average of the minimum water usage rate decreased from 0.86 to 0.84, and the first quartile decreased from 0.95 to 0.93 and the third quartile increased from 1.04 to 1.06. Therefore, it is expected that the variability in monthly water usage rates will increase in the future.

• Cement
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• s.34
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• pp.28-33
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• 1970