• 대한지리학회지
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• 제30권3호
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• pp.207-229
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• 1995

한반도는 중위도의 아시아대륙 동안에 위치하여 있고 지형적으로 복잡하므로 계절 을 통해 다양하게 탁월한 천후가 출현한다. 이러한 탁월천후의 특성은 일기출현율과 그 연 변화상에 잘 반영되고 있을 것으로 생각된다. 따라서 본 논문은 cybernetics의 일부로 있는 정보이론을 이용하여 남한의 탁월일기의 다소와 그 연변화형에 대해 일기의 평균정보량인 일기엔트로피를 구하고, 주성분분석기법을 응용하여 추출된 일기엔트로피의 연변화형과 그 공간 스케일에 따라 객관적인 작업에 의해 계량적으로 기후지역구분을 한 것이다. 주로 소 백, 태백산맥을 경계로 그 이서와 이동은 일기엔트로피의 출현월과 주성분분석 기법을 응용 하여 수량적으로 추출된 일기엔트로피의 연변화형이 각각 다르게 나타난다. 또한 이것은 해 안과 내륙에 위치하느냐에 따라서도 지역별로 그 정도차가 크다. 남한에서는 최소 일기엔트 로피의 출현월에 다라 8개형의 지역이 나타나며, 주성분분석에 의한 일기엔트로피의 연변화 형에 따라서는 16개형 지역으로 분류된다. 이를 종합하면 남한은 31개 지역으로 지역구분 된다.

• 대한지리학회:학술대회논문집
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• 대한지리학회 2001년도 춘계학술대회 요약집
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• pp.138-144
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• 2001

• 대한지리학회지
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• 제31권3호
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• pp.469-488
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• 1996

한국은 아시아대륙의 북동쪽에 위치한 반도로서 삼면이 바다로 둘러싸인 독특한 주위지형을 이루고 있고, 산맥 등의 산악효과와, 반도의 속성인 바다-육지의 열용량 차이 및 종관규모의 대기운동의 영향 등을 받는다. 따라서, 반도의 대기흐름 양상은 지역차가 현저하므로 정확한 일기예보 및 일기예보 구역설정이 매우 어렵다. 그러나 각 지역의 일기대표성은 매월의 일기엔트로피와 情報此(information ratio) 개념을 기초로 하면 수리적, 지리적 요인 및 계절변화 등을 포함한 보다 恒常的인 모습으로 밝힐 수 있다. 이것은 각 지역이 갖는 일기엔트로피란 어느 기간중 매일 완전한 일기예측이 그 지역에 부여될 때의 일일 평균정보량이고 일기의 불확정성의 測度로서 일기일수의 치우친 비율을 나타내므로 결국 일기엔트로피 값의 대소는 일기출현의 특성을 잘 나태낸다. 그러므로 날씨 및 기후는 일기출현율과 그 월변화의 특성을 잘 반영하고 있다고 할 수 있다. 따라서 본 논문은 남부지방의 날씨 및 기후특성을 명확히 반영하고 잇는 탁월일기의 출현 다소와 월변화에 대해 정보이론을 이용하여 일기엔트로피와 情報此를 수량적으로 추출하고 그 공간스케일의 시간적 변동을 살펴 대표지점으로서 부산, 대구, 광주, 군산 지역의 일기대표성을 밝히고 그에 따라 남부지방의 일기예보구역을 설정한 것이다.

• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 2006년도 추계 학술발표회 발표논문집
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• pp.147-149
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• 2006

• 한국지구과학회지
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• 제27권2호
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• pp.159-176
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• 2006

본 연구는 중부지방에서 각종 기후인자의 영향을 명확히 반영하여 중부지방의 날씨 및 기후 특성을 잘 나타내는, 탁월일기 및 강수현상의 하계 순별 출현 다소(강수 없음, 0.1-10.0mm/일, 10.1-30.0mm/일, 30.1mm 이상/일)와 그 변화에 대해, 정보이론을 이용하여 일기엔트로피와 정보비를 추출하고 응용하여, 그 공간 스케일의 시간적 변동을 살핀다. 그리고 본 연구는 하계 순의 중부 지방의 25개 관측 지점별 일기 및 기후 대표성의 특성을 규명하고 공간적 질서를 밝혀 일기예보 및 핵심 기후지역(기후대표성) 설정을 시도한 것이다. 그 결과 최대 일기엔트로피(제1위: 춘천, 1.870bits, 7월 하순)는 대부분 8월 초순에 나타나고, 최소 일기엔트로피(제1위: 강화, 0.960 bits, 9월 중순)는 6월 초순과 9월 하순에 나타난다.15개 기준지점(속초, 철원, 대관령, 춘천, 강릉, 서울, 인천, 원주, 수원, 충주, 서산, 청주, 대전, 보령 및 부여)의 정보비 분포와 일기대표성의 특성은 주로 9월 중순(제1위 충주 기준 시 청주 0.75, 6월 초순)에 가장 크며, 7월 하순(제1위 보령 기준 시 대관령 0.06, 7월 하순)에 가장 작다는 것을 밝혔다. 그리고 중부지방의 일기예보 및 기후대표성(기후지역)을 나타내는 핵심지역은 부여-인천-강릉지역을 잇는 삼각형내의 중부 내륙지방이 해당됨을 밝혔다.

• 한국지역지리학회지
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• 제2권2호
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• pp.49-73
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• 1996

한반도의 대기흐름은 태백 소백 산맥 등의 산악효과로 산악지협에서는 짧은 거리에서도 기후요소의 값이 크게 변화하며, 반도의 속성인 바다-육지의 열용량 차이에 의한 영향도 크게 받아 특히 해안지역에서는 국지기상이 종관규모 일기계와 지역적 특성이 결합되어 복잡하게 나타난다. 따라서 한국은 수리적, 지리적 요인에 의해 산지 및 해안지역 등에 따라 강수현상 및 탁월일기의 다소와 그 계절변화가 크고 이러한 탁월한 일기의 특징은 강수출현율과 그 월변화에 잘 반영되고 있다. 그런데 우리나라의 기후특성을 잘 반영하는 강수현상의 공간적 분포나 시간적 변동은 복수 지점의 여러 기후요소와 상호 관련하여 발생하며, 강수의 특정한 process가 시 공간상에 편중할 때 강수현상의 지역성 즉 대표성은 나타난다. 이러한 각 지역의 강수현상(일기)의 대표성은 정보이론을 이용하여 얻은 일기의 평균정보량이며 통계학적인 parameter인 일기 엔트로피와 정보비 개념을 기초로 하면 수리적 지리적 요인 및 계절변화 등을 포함한 보다 항상적인 모습으로 밝힐 수 있다. 본 연구는 각종 기후인자의 영향을 예민하게 반영하여 한국의 기후특성을 잘 나타내는 강수현상의 출현다소와 월변화에 대해, 정보이론을 이용하여 한국의 69개 관측지점의 일기 엔트로피와 정보비를 수량적으로 추출하고 응용하여 그 공간 스케일의 시간적 변동을 살핀 것이다. 그리고 부산, 청주, 광주의 일기대표성을 정보비의 거리에 따른 감쇠특성(반감거리)과 정보비 차에 의해 밝히고 그에 따라 일기 대표범위를 설정한 것이다. 그 결과 일기대표성은 청주가 4, 7, 10월에 가장 크고 1월은 가장 작다. 광주는 1월에 일기대표성이 가장 크고 4월과 7월은 가장 작다. 부산의 일기대표성은 크지 않으며 10월은 가장 작다.

• 대한지리학회:학술대회논문집
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• 대한지리학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.89-91
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• 2005

• 대한지리학회지
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• 제33권1호
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• pp.17-40
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• 1998

기후지역 구분(기후환경 유형화)의 가장 중요한 역할은 기후환경의 실태를 나타내 그 대세를 알기 쉽게 표현하는 귀납적 일반화를 행하기 위한 수단이다. 본 연구는 기후대표성과 그 범위의 체계적인 과학적 설정을 위해 한반도의 기후특성을 잘 반영하고 있는 13개 기후요서(강수일, 강수량, 일기엔트로피, 기온, 신적설, 상대습도 등)를 선정하고, 이에 관해 수집된 자료를 많은 변수 처리와 공간 및 속성자료를 동시에 분석해야 할 필요성으로, GIS 분석기능과 연계하여 다변량해석법의 일종인 주성분분석법, 정보이론에 의한 엔트로피아 정보비 개념을 사용해 기후요소별로 유형화를 시킨 후, 이들을 다시 GIS를 이용 중첩시켜 기후특성에 관한 속성값을 담고 있는 플라곤들을 대상으로 군집분석하여 한국 기후환경에 대한 종합적 유형화를 시도하였다. 이 결과 일기의 평균 정보량인 일기엔트로피와 그 정보비는 일기출현의 특성을 잘 나타내므로 그것을 측도로 하는 기후환경의 지역별 일기 대표성 및 범위의 설정이 가능하였고, 주성분분석법을 응용하여 추출된 기후요소들의 연변화형의 주성분 백터와 진폭계수는 실제의 기후요소들의 분포와 연변화 특징을 잘 나타내, 이를 기초로 하는 한국의 기후환경을 유형화하였으며, 위의 유형화된 결과물을 GIS 지도대수와 통계분석 프로그램인 S-Plus 및 SAS를 연계시켜 분석한 결과 형성된 997개 기후유형과 이 997개 유형에 포함된 109개 변량을 대상으로 군집분석을 하여, 남한의 기후환경을 3구분 즉, 대구분(8), 중구분(26), 소구분(48)으로 유형화시킨 결과를 얻어냈다.

• 한국환경과학회지
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• 제12권4호
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• pp.399-417
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• 2003

The seasonal variation and frequency of rainfalls of Korea peninsula in Changma period show strong local weather phenomenon because of it's topographical and geographical factors in Northeast side of Asia. Based on weather entropy(statistical parameter)-the amount of average weather information-and information ratio, we can define each area's weather representativeness, which can show us more constant form included topographical and geographical factors and seasonal variation. The data used for this study are the daily precipitation and cloudiness during the recent ten years(1990-1999) at the 73 stations in Korea. To synthesize weather Entropy, information ratio of decaying tendency and half$.$decay distance, Seoul's weather representativeness has the smallest in Summer Changma period. And Puyo has the largest value in September.