• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.185-185
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• 2015

미계측 지역에서의 토양수분을 예측하기 위한 공간보간 기법으로 크리깅 방법과 조건부합성기법을 한반도에 적용하여 비교 분석하였다. 연구에 사용된 토양수분 자료는 2011년 5월 1일부터 2011년 9월 30일까지이며, Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth observing system(AMSR-E)의 위성관측 자료와 농촌진흥청에서 제공하는 지상관측 자료를 이용하였다. leave-one-out 교차검증 방법을 사용하여 공간보간 성능을 평가했고, 관측지점별 시계열 분석 결과 총 24개 관측지점 중 14개 관측지점에서 CM의 결과가 우세한 것으로 나타났다. 특정 관측일에 대해 예측 성능 분석 결과 총 113일 중 68일에 대해 CM의 결과가 우세한 것으로 나타났다. 각 관측지점의 예측 성능을 공간적으로 분석하기 위하여 관측소별 예측 성능 지도를 작성하여 공간적인 특성을 분석한 결과 관측소가 밀집되어있는 한반도의 서쪽지역에서 예측이 성능이 좋게 나왔다. 이러한 결과는 위성으로부터 관측된 토양수분 자료의 공간적인 특성을 고려하여 지상관측 자료와 합성하는 것이 토양수분의 공간적인 보간성능을 향상 시킬 수 있다는 것을 의미한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.111-111
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• 2018

본 연구의 목적은 조건부 합성 기법(Conditional Merging, CM) 기법을 활용하여 GPM(Global Precipitation Measurement) 위성 자료를 보정하고, 이를 격자기반 분포형 강우-유출 모형(KIneMatic wave STOrm Runoff Model2, KIMSTORM2)에 적용하여 보정된 자료의 효율성을 검토하는데 있다. 모형의 유출 해석은 남강댐 유역($2,293km^2$)을 대상으로 하였으며, 2016년 10월에 발생한 태풍 차바에 대하여 GPM 자료와 CM 기법을 적용한 GPM 자료를 각각 활용하여 결과를 비교하였다. 이 때, 강우자료의 보정은 유역 내 위치한 21개 지점의 지상강우자료를 활용하였으며, 각각의 위성강우자료에 유출 검보정은 남강댐 유역 내 3개의 수위관측 지점(산청, 창촌, 남강댐)을 대상으로 실시하였다. 유출 결과는 결정계수(Coefficient of determination, $R^2$), 모형 효율성 계수(Nash-Sutcliffe efficiency, NSE) 및 유출용적지수(Volume conservation index, VCI)를 이용하여 산정하였다. 지상강우자료와 CM 기법을 통해 보정한 강우자료는 대기의 많은 영향을 받는 위성자료의 특성을 보정하여 공간유출 및 첨두유출을 합리적으로 재현할 수 있을 것으로 예상된다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.11 no.1
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• pp.233-262
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• 1994

본 연구는 주식시장(株式市場)의 이상현상(異狀現象)중의 하나인 요일효과(曜日效果)(day of the week effect)를 전통적인 회귀분석(回歸分析)이 아닌 ARCH 또는 GARCH 모형을 사용하여 조건부(條件附) 평균수익률(기대수익률)(平均收益率(期待收益率)) 뿐만아니라 조건부(條件附) 분산(分散)에도 나타나는지에 대하여 분석하였으며, 규모별(規模別)에 따라 요일효과(曜日效果)에 어떠한 차이가 나타나는지를 분석하였다. 본 연구의 추정결과를 요약하면, 조건부(條件附) 평균수익률(기대수익률)(平均收益率(期待收益率)) 및 조건부(條件附) 분산(分散) 모두에 있어 요일효과(曜日效果)가 뚜렷하게 존재하는 것으로 나타났다. 즉, 조건부(條件附) 평균수익률(平均收益率)에 대해서는 월요일(月曜日)은 부(負)의 효과, 토요일(土曜日)은 정(正)의 효과가 나타났으며, 조건부(條件附) 분산(分散)에 대해서는 월요일(月曜日)은 정(正)의 효과가, 토요일(土曜日)은 부(負)의 효과가 발견되었다. 그러나 한국(韓國)의 주식시장의 본격적인 성장기이면서 주식가격의 등락이 심했던 $86\sim92$년(年)간의 표본기간 동안에는 조건부(條件附) 분산(分散)에 대한 요일효과(曜日效果)는 존재하였으나, 조건부(條件附) 평균수익률(平均收益率)에 대한 요일효과(曜日效果)는 존재하지 않는 것으로 나타났다. 그리고 소형지수(小型指數)가 중(中) 대형지수(大型指數)와는 다른 주가행태를 보이는 것으로 나타났으며, 다음과 같은 몇 가지의 규모별(規模別) 차이(差異)를 보였다. 첫째, 조건부(條件附) 평균수익률(平均收益率)에 대한 분석에서 중(中) 대형지수수익률(大型指數收益率)을 사용하였을 경우에는 요일효과(曜日效果)가 나타난 반면에, 소형(小型) 지수수익률(指數收益率)의 경우에는 화요효과(火曜效果)가 존재하는 것으로 나타났다. 둘째, 조건부(條件附) 분산(分散)에 대한 분석에서 정(正)의 공휴일효과(公休日效果)가 다른 규모별 지수수익률(指數收益率)의 경우에는 나타나지 많았지만 소형(小型) 지수수익률(指數收益率)의 경우에는 존재하는 것으로 나타났다. 세째, 소형(小型) 지수수익률(指數收益率)의 경우 모형 추정후의 정규잔차(定規殘差)(normalized residuals) 및 정규자승잔차(定規自乘殘差)(normalized squared residuals)에 대한 시계열상관(時系列相關) 검정결과 모형의 부적합성(不適合性)이 나타났다. 본 연구는 기존의 기대수익률(期待收益率) 위주의 요일효과(曜日效果) 분석에서 주식수익률(株式收益率)의 분산(分散) 즉, 변동성(變動性)에 촛점을 두어 분석하였으며, 이는 투자자의 정확한 위험측정(危險測定)수단의 제공이라는 면에서 의의(意義)가 있을 것으로 생각된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.1
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• pp.21-33
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• 2019

This study performed to simulate the watershed storm runoff using data of S-band dual-polarization radar rain, GPM (Global Precipitation Mission) satellite rain, and observed rainfall at 21 ground stations operated by KMA (Korea Meteorological Administration) respectively. For the 3 water level gauge stations (Sancheong, Changchon, and Namgang) of NamgangDam watershed ($2,293km^2$), the KIMSTORM2 (KIneMatic wave STOrm Runoff Model2) was applied and calibrated with parameters of initial soil moisture contents, Manning's roughness of overland and stream to the event of typhoon CHABA (82 mm in watershed aveprage) in $5^{th}$ October 2016. The radar and GPM data was corrected with CM (Conditional Merging) method such as CM-corrected Radar and CM-corrected GPM. The CM has been used for accurate rainfall estimation in water resources and meteorological field and the method combined measured ground rainfall and spatial data such as radar and satellite images by the kriging interpolation technique. For the CM-corrected Radar and CM-corrected GPM data application, the determination coefficient ($R^2$) was 0.96 respectively. The Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) was 0.96 and the Volume Conservation Index (VCI) was 1.03 respectively. The CM-corrected data of Radar and GPM showed good results for the CHABA peak runoff and runoff volume simulation and improved all of $R^2$, NSE, and VCI comparing with the original data application. Thus, we need to use and apply the radar and satellite data to monitor the flood within the watershed.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.11a
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• pp.193-196
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• 2015

조건부대체 알고리즘(CRA: Conditional Replenishment Algorithm)은 좌우 영상의 해상도가 서로 다른 융합형 3DTV 서비스 환경에서 입체영상의 화질을 개선하기 위해 제안된 기법이다. 조건부대체 알고리즘에서는 비용함수를 도입하여 quad-tree 구조를 가지는 가변크기의 처리단위 (PU: Processing Unit)의 최적 모드를 결정하는데, 본 논문에서는 관심 PU 의 모드를 결정하는 단계에서 주변 PU 들의 모드를 함께 고려함으로써 모드가 고립되는 현상을 방지하는 방법을 제안한다. 제안 방법을 통해 기존의 CRA 의 결과로 발생 가능한 특정 PU의 두드러짐 현상을 제거할 수 있기 때문에 합성된 입체 영상의 주관적 화질이 향상된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.390-390
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• 2011

본 연구는 기초기술연구회의 위성정보 활용 지원 운영사업(과제명: 위성영상을 이용한 하천정보 생산 및 활용에 관한 연구)의 연구비 지원에 의해 수행되었습니다. 지난 2010년 6월 발사된 천리안 위성이 약 9개월간의 정지궤도 시험운행을 마치고 본격적으로 위성자료 서비스를 시작함에 따라 한반도 악기상 관측 및 예측 정확도 향상에 기여할 것으로 예상된다. 최근 기후분야 외에도 수자원, 방재, 농업, 해양 등 다양한 응용분야에서 기상위성을 활용하고자 하는 연구가 수행되고 있으며 자료제공 시간의 단축과 기상자료 산출물의 제공으로 천리안 위성은 향후 광범위하게 활용 될 것으로 예상된다. 본 연구는 천리안 위성의 수자원 분야 활용을 위한 기반연구로 천리안 위성과 동일한 채널 특성을 보유한 MTSAT-1R 기상위성을 이용하여 면적강우량을 추정하고 이를 지상관측소를 이용하는 강우보정기법에 적용하며 강우산정 결과를 레이더 및 티센, 크리깅 등과 비교하였다. 강우추정은 NOAA NESDIS의 Power-law 공식을 이용하였으며 지상관측소를 이용한 강우보정은 조건부 합성기법을 적용하였다. 연구대상 유역은 충주댐 유역과 충주댐 유역 상류에 위치한 영월수위표 지점 상류유역을 대상으로 하였으며 레이더 차폐에 따른 레이더 강우량의 감쇄 효과를 분석하고 지형적 특성에 영향 받지 않는 기상위성을 이용한 강우량 산정 기법의 활용성을 제시하였다. 연구결과 레이더 차폐에 영향 받지 않는 영월 수위표 상류유역의 경우 레이더를 이용한 강우량 산정결과와 기상위성을 이용한 결과가 큰 차이가 없으나 전체 유역면적의 절반 정도가 레이더 차폐 지역에 포함되는 충주댐 유역의 경우 레이더를 이용할 경우 20%~35% 가량 강우량이 과소 추정되는 것으로 나타났다. 본 연구를 토대로 산악지형에 의해 레이더 차폐가 발생되는 유역에 대해 기상위성의 활용을 기대할 수 있을 것으로 판단되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.160-160
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• 2017

본 연구는 앙상블 칼만필터(Ensemble Kalman Filter)를 통해 인공위성 기반 토양수분 자료를 수문모형에 동화하여 단위 격자에 대한 수문인자를 산출하고자 한다. 수문모형은 Variable Infiltration Capacity(VIC) model을 대상으로 수행하였으며, 시범 유역으로는 소양강댐 유역을 선정하였다. 입력자료는 2007년 이후 8년간 자료를 수집하였으며, 2007-2010년 관측 유량 자료를 사용하여 모형을 보정하고, 2011-2014년 자료를 통하여 검증하였다. Isolated-Speciation Particle Swarm Optimization(ISPSO) 기법을 통하여 매개변수를 추정하였고, 보정기간 뿐 아니라 검증 기간에 대해서도 높은 모형효율성계수를 얻을 수 있었다. VIC 모형 자료 동화 대상 자료로는 AMSR2 위성 토양 수분 자료, 지상관측 토양수분 보간자료 및 조건부합성방법을 통한 위성/지점 융합 토양수분을 선정하였다. 위성 토양 수분 자료는 값을 과대 추정하는 경향이 있었으며, 지상관측 보간 자료는 유량이 큰 사상에 대한 첨두 유량을 과소 추정하는 경향을 보였다. 인공위성자료와 지상 자료를 합성한 조건부합성기법 토양수분자료는 더 정확한 추정이 가능하여 모의의 정확도가 향상되었다. 본 연구를 통해서 미계측 유역에 대해 격자별 수문기상인자 정보를 제공할 수 있으며, 데이터베이스를 구축하여 다양한 수문분석에 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.9-9
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• 2021

기후변화의 영향으로 과거에 경험하지 못한 이상강우 발생 증가로 댐 및 수자원 관리에 어려움이 증대되고 있다. 특히, 강우의 시·공간적 변동성 심화로 기존 지상강우계만으로는 정확한 유역 단위의 강우량 추정이 어려우며 관측강우자료의 불확실성은 댐 운영의 부정확성을 야기할 수 있다. 최근 지상강우계의 대안으로 시·공간 해상도가 우수한 강우레이더의 활용 및 현업적용이 증대되고 있다. 본 연구에서는 안정적인 수력댐 운영 및 수재해 예방을 위해 고해상도 강우레이더와 지상관측 강우자료를 활용하여 수력댐 유역의 강우추정 정확도를 개선하고자 하였다. 이를 위해 환경부 합성레이더 강우자료와 지상강우관측자료를 이용하여 조건부 합성기법으로 격자강우자료의 정확도를 개선하였다. 대상 유역은 한국수력원자력(주)의 수력발전용댐(팔당, 의암, 춘천, 화천, 청평, 도암, 괴산, 섬진강, 보성강댐) 이다. 특히, 레이더 오차 분석을 통해 지형효과의 고려가 필요한 수력댐 유역을 선정하여 고도영향 조건부합성기법을 적용하도록 하였다. 이를 통해 수력댐 유역의 지형 및 기상 특성을 차별화한 보정이 가능하였다. 또한, 소유역별 레이더 유역평균강우의 오차를 실시간으로 저감하기 위해 화음탐색법과 칼만필터 기법을 적용하여 수력댐 수계 내 172개 소유역의 유역평균강우량을 실시간으로 최적화 할 수 있도록 하였다. 본 연구를 통해 개발된 수력댐 유역의 고해상도 강우 정보를 기반으로 GIS 웹 표출 시스템에 개발하여 수력댐 운영 업무활용 할 수 있도록 지원하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.413-413
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• 2015

최근 국내외적으로 정도 높은 강우장을 모의하기 위해 레이더 자료와 강우자료를 합성하려는 연구가 수행되고 있다. 이는 정밀하게 강우를 관측할 수 있는 지점 강우의 장점과 강우의 공간분포를 파악할 수 있는 레이더 자료의 장점을 결합하여 고품질의 자료를 생산할 수 있기 때문이다. 기존에는 연속수정법, 조건부 합성기법, 코크리깅, 가우시안 합성기법 등과 같은 자료합성 기법을 이용하여 레이더 자료와 지상강우를 합성한 연구가 수행되었다. 그러나 강우자료의 간헐적인 특징으로 인하여 두 자료를 합성하려는 시도는 간단하지 않은 문제로 나타났다. 이에 본 연구에서는 간헐적 특성의 자료를 고려한 자료합성 기법을 제안하였다. 먼저, 자료를 0이 포함되지 않은 경우와 0이 포함된 경우의 2가지 유형으로 구분하였다. 기존에는 주로 자료에 0에 포함되지 않은 경우에 대한 합성기법이 평가되었지만, 본 연구에서는 0이 포함된 경우에 대한 합성기법에 초점을 맞추었다. 자료합성 기법 중 코크리깅 기법을 이용하여 0이 포함된 레이더 자료와 강우자료를 합성하는 방법을 제안하였고 이를 0이 포함되지 않은 경우를 이용한 합성 결과와 비교하였다. 아울러 제안된 합성기법을 한강 유역의 자료에 적용하여 그 결과를 비교 및 평가 하였다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.40 no.3
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• pp.259-271
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• 2019

A statistical downscaling method was adopted in order to establish the high-resolution wave prediction system in the East Sea coastal area. This system used forecast data from the Global Wave Watch (GWW) model, and the East Sea and Busan Coastal Wave Watch (CWW) model operated by the Korea Meteorological Administration (KMA). We used the CWW forecast data until three days and the GWW forecast data from three to seven days to implement the statistical downscaling method (inverse distance weight interpolation and conditional merge). The two-dimensional and station wave heights as well as sea surface wind speed from the high-resolution coastal prediction system were verified with statistical analysis, using an initial analysis field and oceanic observation with buoys carried out by the KMA and the Korea Hydrographic and Oceanographic Agency (KHOA). Similar to the predictive performance of the GWW and the CWW data, the system has a high predictive performance at the initial stages that decreased gradually with forecast time. As a result, during the entire prediction period, the correlation coefficient and root mean square error of the predicted wave heights improved from 0.46 and 0.34 m to 0.6 and 0.28 m before and after applying the statistical downscaling method.