• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.10 no.2
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• pp.91-102
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• 2007

To anticipate and respond to harmful algae produced in a big artificial lake like Daecheong reservoir, development of a regional analysis computer system using GIS or RS technique is needed in addition to biological and chemical research. The purpose of this study is to develop a cyanobacterial blooming prediction model to prevent harmful algae produced in Daecheong reservoir and construct an early forecasting system based on GIS. For this purpose this paper examines previous studies related to the relationship between cyanobacteria and environmental factors in Daecheong reservoir and selects precipitation and air temperature as two important environmental factors for the development of cyanobacterial blooming prediction model. Data used in this study are water quality and weather data for three water regions in Daecheong reservoir between 2000 and 2004. Based on qualitative correlation analysis between cyanobacteria and environmental factors, this paper presents a Rump model which enables us to predict cyanobacteria in water regions of Daecheong reservoir. Under this model the prediction of initial occurrence time and growth period of cyanobacteria are possible. The model is also applied to the GIS-based early forecasting system for cyanobacteria, and finally a GIS which can predict cyanobacteria produced in Daecheong reservoir and can manage the related data is developed.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 1999.04a
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• pp.57-58
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• 1999

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.526-526
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• 2015

우리나라는 국토의 대부분이 산악으로 이루어진 지형학적 특성과 여름철에 비가 집중된다는 기상학적 요인으로 인해 물관리가 어려운 편이다. 최근에는 기후변화로 인한 이상 기상 현상으로 돌발성 호우와 가뭄 등의 발생 빈도가 증대되면서 용수공급 관리는 더욱 더 어려움을 겪고 있다. 이러한 가운데 장기 기상정보는 안정적인 이수기 용수 공급을 위한 댐 수위 운영 및 홍수기 운영 목표 수위 계획 수립 등에 활용도가 매우 높다. 최근 기상청은 2014년 6월 이후부터 기존의 장기예보를 확률 예보 방식으로 변경하면서 기온과 강수량에 대하여 평년 대비 높음(많음), 비슷, 낮음(적음)으로 단순 예보하는 기존의 방식에서 발생가능성에 대해 카테고리 별로 확률(%)을 발표하고 있다. 기후변화의 불확실성이 증가하는 가운데 개정된 새로운 형태의 확률장기예보를 물관리에 정량적으로 적용하여 보다 정확도 높은 중장기 물관리 체계가 구축되어야 할 것이다. 본 연구는 현재 기상청에서 제공하는 확률장기예보를 실제 댐 운영에 적용하기 위한 연구로서 과거 자료와 확률장기예보를 조합하여 2014년 6월~2015년 2월의 유역 강수량의 확률 분포를 전망하였다. 대상 지역은 안동댐 유역으로 과거 자료는 최근린법에 기초한 기상청 산하 관측소인 안동, 태백, 봉화, 영주의 1986~2013년의 월 자료를 사용하였고, Thissen법을 근거로 유역 강수량을 계산하였다. 확률장기예보는 안동댐 유역을 포함하는 대구 경북지역을 대상으로 한 동일한 기간의 예보 자료를 활용하였다. 과거 강수량은 각 월별로 적합도 검정 후 Gamma분포를 채택하였으며 이를 기반으로 예보의 카테고리 별 기준값을 산정한 후 장기예보의 확률정보를 조합하여 강수량의 확률 분포를 작성하였다. 이를 2014년 6월~2015년 2월의 실제 강수량과 비교한 결과 2014년 11월과 2015년 1월 경우 가장 큰 확률의 카테고리 강수 범위 안에 실제 강수량이 포함되었으나 나머지 월에서는 실제 값과 카테고리 확률 간에 상이한 결과를 보였다. 본 연구는 예보 자료 수의 제한 및 안동댐과 예보 구역의 지역 차에 의한 자료 차이 등이 배제되어 있기 때문에 참고 자료로만 활용 될 수 있을 것이라고 판단되며, 확률장기예보 정보를 이용하여 유역 강수량의 확률 분포를 산정함으로서 물관리 부문에서 예보의 정량적 적용 가능성을 최초로 제시했다는 것에 의의가 있다. 추후 기후 모델 특성과 확률장기예보 산출 기법 등을 보다 심도 깊게 고려하여 정확도 개선에 대한 연구가 보완되어야 할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2002.03b
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• pp.49-59
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• 2002

이 연구에서는 강원도 삼척시를 대상으로 산불취약지역 분석모델을 개발하고, 개발된 분석모델을 기반으로 산불취약지역을 표출하였으며, 이를 위한 전산프로그램을 개발하였다. 산불취약지역 공간분석자료로는 NGIS 사업을 통해 구축된 1/25천 축척의 수치지형도, 수치임상도 그리고 과거 산불발화위치자료를 사용하였다. 산불발화위치에 대한 공간적 분포특성(지형, 임상, 접근성)을 기반으로 모델을 설정하였으며, 공간분석은 간단하면서도 일반인들이 이해하기 쉬운 Conditional probability, Likelihood ratio 방법을 사용하였다. 그리고 각각의 모델에 대한 검증(cross validation)을 실시하였다. 모델 검증방법으로는 과거 산불발화위치자료를 발생시기에 따라 두 개의 그룹으로 나누어 하나는 예측을 위한 자료로 사용하고, 다른 하나는 검증을 위한 자료로 사용하였다. 모델별 예측성능은 prediction rate curve를 비교·분석하여 판단하였다. 삼척시를 대상으로 한 예측성능에서 Likelihood ratio 모델이 Conditional probability 모델보다 더 낳은 결과를 보였다. 산불취약지역 분석기술로 작성된 상세 산불취약지역지도와 현재 산림청에서 예보하고 있는 전국단위의 산불발생위험지수와 함께 상호보완적으로 사용한다면 산불취약지역에 대한 산불감시인력 및 감시시설의 효율적인 배치를 통하여 일선 시군 또는 읍면 산불예방업무의 효율성이 한층 더 증대될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.119-119
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• 2019

최근 기후변화와 이상기후의 영향으로 국지성 호우 및 가뭄, 홍수, 태풍 등 재해 발생 규모가 커지고 그 빈도 또한 많아지고 있다. 이러한 자연재해 및 이상현상에 대한 피해를 예방하고 빠르게 대처하기 위해서는 정확한 강우량 추정 및 강우의 시간적 예측이 필요하다. 이러한 강우의 불확실성을 해결하기 위해서 기상청 등에서는 단일 수치예보가 가지는 결정론적인 예측의 한계를 보완한 초기조건, 물리과정, 경계조건 등이 다른 여러 개의 모델을 수행하여, 확률적으로 미래를 예측하는 앙상블 예측 시스템을 예보기술에 응용하고 있으며 기존 수치모델의 정보와 예보 불확실성에 대한 정보를 동시에 제공하고 있다. 그러나 다양한 자연조건에 대한 불완전한 물리적 이해와 연산 능력 등의 한계로 높은 불확실성이 내포되어 있으므로 불확실성을 최소화하기 위한 편의보정이 수행될 필요가 있다. 강우분석의 적용 이전에 해당 자료의 타당성과 신뢰도의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 LENS(Local ENsemble prediction System) 예측값과 시강우 관측값을 단기예측모델에 맞추어 3시간 누적하여 비교하였다. 비교 기간은 호우가 집중되는 2016년 10월로 선정하였으며 대상지역은 울산중구로 선정하였다. LENS를 대상 지역의 관측소 지점값과 행정구역 면적값을 따로 추출한 후, 불확실성을 최소화하기 위해 활용되고 있는 CF 기법과 QM 기법을 이용하여 LENS 모델을 재가공하고 이에 따른 편의보정 기법에 따른 LENS 모델을 과거의 실제강우 관측값과의 비교분석을 이용해 적용성을 검토 및 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1063-1067
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• 2008

최근 국지적 집중호우로 인한 인명과 재산피해가 증가하고 있는 실정이며 이러한 피해를 경감하기 위한 하나의 방책으로써 홍수예경보 시스템 구축에 관한 관심이 증가하고 있다. 기존의 홍수예보 시스템은 강우의 실제 관측치를 모형의 입력자료로 하여 홍수유출을 계산함으로 인해 예보시간이 촉박하였다. 실시간 강우를 이용하여 유출계산을 수행하고 그 결과가 위험하다고 판단될 때 홍수예경보를 하므로 집중호우와 같은 악기상 조건에서는 적용에 한계가 있다. 따라서 정확한 기상예보를 활용한 기상-수자원 연계기법을 개발하여 홍수예경보 시스템에 적용한다면 악기상 감시예측기술의 향상과 더불어 재해의 방지차원에서 매우 유용한 대책이 될 것이다. 이에 본 연구에서는 단기 예측강우의 국내유역 적용성 여부를 검토하기 위해 30km의 공간 해상도를 가진 단기지역예보모델인 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System) 강수자료를 활용하여 기상학적 및 수문학적 정확도를 분석하였으며, 이를 바탕으로 예측강수의 높은 활용성이 기대되는 실제 한강수계의 주요 댐 지점에 HEC-1 모형을 이용하여 댐 유입량을 산정하고 그 적용성을 평가하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.57-59
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• 2018

오늘날 우리나라의 강수량은 대부분 하절기에 집중되고 있으며 국지성 집중호우에 의한 돌발홍수 발생으로 인명피해가 크게 발생하고 있는 실정이다. 이를 대비하기 위해서는 빠른 시간 안에 좁은 지역에 대한 기상정보 분석이 필요하다. 본 논문에서는 보다 효과적인 기상예보를 위하여 홍수예보모델을 기반으로 모의테스트를 진행 후 결과 분석을 바탕으로 고성능 컴퓨팅 (HPC) 기반 홍수예보시스템을 설계하였다.

• Journal of Korean Society of Disaster and Security
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• v.13 no.2
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• pp.27-38
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• 2020

Climate variations have become worse and diversified recently, which caused catastrophic disasters for our communities and ecosystem including economic property damages in Korea. Heat wave of summer season is one of causes for such damages of which outbreak tends to increase recently. Related short-term forecasting information has been provided by the Korea Meteorological Administration based on results from numerical forecasting model. As the study area, the ◯◯ province was selected because of the highest mortality rate in Korea for the past 15 years (1998~2012). When comparing the forecasted temperatures with field measurements, it showed RMSE of 1.57℃ and RMSE of 1.96℃ was calculated when only comparing the data corresponding to the observed value of 33℃ or higher. The forecasting process would take at least about 3~4 hours to provide the 4 hours advanced forecasting information. Therefore, this study proposes a methodology for temperature prediction using LSTM considering the short prediction time and the adequate accuracy. As a result of 4 hour temperature prediction using this approach, RMSE of 1.71℃ was occurred. When comparing only the observed value of 33℃ or higher, RMSE of 1.39℃ was obtained. Even the numerical prediction model of the whole range of errors is relatively smaller, but the accuracy of prediction of the machine learning model is higher for above 33℃. In addition, it took an average of 9 minutes and 26 seconds to provide temperature information using this approach. It would be necessary to study for wider spatial range or different province with proper data set in near future.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.14 no.4
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• pp.265-268
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• 2012

There are increasing number of allergic patients due to the increasing outdoor activities and allergenic pollens by local climate changes. Korea Meteorological Administration provides daily forecasts for pollen allergy warnings on the Internet. The forecast models are composed of pollen concentration models and risk grade levels. The accuracy of the models was determined in terms of risk grade. Pollen concentration models were developed using the observed data during from 2001 to 2006 and accuracy was validated against the data during from 2010 to 2011. The accuracy was different from location to location. The accuracy for most tree species was higher in April than that in May. The accuracy for weed species was higher in October than in September. Our result suggest that the models presented in this study can be used to estimate daily number and risk grade of pollens.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.341-341
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• 2020

서울시는 '10년, '11년, '18년의 기록적인 호우로 인해 막대한 재산피해를 기록하였다. 이로 인해 서울시는 수재해 최소화 대책의 필요성을 인지하여 방재시설물 확충 등의 구조적 대책과 함께 침수지역 예측, 호우 영향 예보와 관련된 비구조적 대책 수립을 위해 노력하고 있다. 그 일환으로 '18년에 『서울시 강한 비구름 유입경로 및 침수위험도 예측 용역』을 수행하였으며 이를 통해 레이더 기반의 비구름 이동경로 추정 기술, 침수시나리오 기반의 침수위험지역 추정기술 등을 적용한 서울시 도시침수 예측시스템을 개발하였다. 그러나 침수피해에 선제적으로 대응하기 위해서는 실시간으로 예측강우정보를 생산하고 이를 통해 침수위험지역을 추정하는 기술이 필요하다. 이에 본 연구를 통해 예측강우정보 생산 기술 적용, 예측강우정보를 이용한 실시간 침수위험지역 추정 기술 개발을 수행하여 서울시 도시침수 예측시스템을 고도화하였다. 예측강우정보의 경우 현재 기상청에서 광역 단위 호우특보 및 읍면동 단위 동네예보를 통해 제공되고 있지만, 풍수해 업무에 적용하기에는 제한적이며, 실시간 침수위험지역 추정의 경우 침수해석모델의 모의시간, 라이센스 등의 문제로 인해 한계를 보이고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 레이더 실황강우정보를 활용한 이류모델 기반의 예측강우정보 생산 기술을 적용하여 풍수해 업무 적용이 용이하도록 하였으며, 예측강우정보를 이용한 최적 침수시나리오 추정 기술 개발을 통해 실시간 침수위험지역 추정이 가능하도록 하였다. 서울시 도시침수 예측시스템은 25개 자치구를 대상으로 강우량, 호우이동경로, 침수 정보를 제공하고 있다. 강우정보는 기상청 및 SK-TechX 기반의 10분 및 1시간 단위 AWS 관측정보, 이류모델 기반 10분 단위 레이더 예측정보, 국지예보모델 기반 1시간 단위 LDAPS 예측정보를 제공하며. 호우이동경로는 레이더 실황강우정보와 LDAPS 바람장을 이용하여 서울시 및 수도권 지역의 10분 단위 1시간 예측경로를 제공한다. 침수정보는 실시간으로 레이더 예측강우정보를 이용하여 최적의 침수시나리오를 추정하여 격자 단위 상세 침수정보와 시군구 단위 침수위험지도를 제공한다. 본 시스템을 통해 실시간 침수위험지역 확인이 가능해짐에 따라 서울시의 효율적인 풍수해 업무 지원이 가능할 것으로 판단된다.