• Fire Science and Engineering
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• v.28 no.6
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• pp.13-21
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• 2014

Forest fire has a number of variables and since the effects of wind fields are bigger than any other variables, it is essential to know wind direction and velocity for the forest fire extinguishing techniques and the prediction of fire spread. With regards to the local area that has a high chance of forest fire, the data from meteorological observatory in the area is used for the estimation of wind velocity. It is relatively easy to obtain automatic weather station (AWS) data which are available for the whole nation. There is a chance that the data from the weather station may be different with the actual data at the mountain areas. In this study simply shaped hills (Sae-byeol hill of Jeju Island and port Ma-geum in An-myeon Island in the sea side) were selected as the experimental locations to minimize the distortion of the wind field by the adjacent geographic features. Spot measurements and analysis of computational fluid dynamics (CFD) for the given geographic features were conducted to examine and compare their consistency. As a conclusion It is possible to predict wind patterns in these simple locations.

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.6 no.3 s.22
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• pp.47-56
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• 2006

With the aim to develop the monitoring technology on background atmosphere and climate change over Korean Peninsula, observations and studies on chemical, physical and optical properties of the atmospheric aerosols are made. Aerosol number concentration are measured with Optical Particle Counter from 2001 to 2003 at Gosan for 8 size intervals from 0.3 to $25{\mu}m$ diameter range. For the seasonal variation, the number concentration of coarse particles in spring at Gosan was higher than other seasons due to the influence of sand storm in spring. There is no significant correlations between fine particles ($0.3{\sim}0.5{\mu}m$) and meteorological parameters, such as relative humidity, wind speed and visual range, while the correlation between the number concentration of small particles ($0.5{\sim}2.23{\mu}m$) and relative humidity showed a positive value. This trend was inversed for the case of wind speed: aerosol number concentration showed a small decreasing tendency with increasing wind speed for small particles but the high wind speed in winter season increased coarse particle concentration. Finally, Particles most efficient in light extinction were found to be at the size of about $0.5{\sim}1{\mu}m$.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.370-370
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• 2021

태풍으로 인한 피해를 줄이기 위해 경로, 강도 및 폭풍해일의 사전 예측은 매우 중요하다. 이중, 태풍의 경로와는 달리 강도 및 폭풍해일의 예측에 있어서 바람장은 수치 모델의 초기 입력값으로 요구되기 때문에 정확한 바람장 정보는 필수적이다. 대기 바람장 예측 방법은 크게 해석적 모델링, 라디오존데 측정과 위성 사진을 통한 산출로 구분할 수 있다. Holland의 해석적 모델링은 비교적 적은 입력값이 필요하지만 정확도가 낮고, 라디오존데 측정은 정확도가 높지만 점 측정에 가깝기 때문에 이차원 바람장을 산출하기에 한계가 있다. 위성 사진을 통한 바람장 산출은 위성기술의 고도화로 관측 채널 수 및 시공간 해상도가 크게 증가하고 있기 때문에 다양한 기법들이 개발되고 있다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망 (Generative Adversarial Network, GAN)을 통해 일련의 연속된 과거 적외 채널 위성 사진 흐름의 패턴을 학습시켜 미래 위성 사진을 예측하고, 예측된 연속적인 위성 사진들의 교차상관 (cross-correlation)을 통해 바람장을 산출하였다. GAN을 적용함에 있어 2011년부터 2019년까지 한반도 근방에 접근했던 태풍 중에 4등급 이상인 68개의 태풍의 한 시간 간격으로 촬영된 총 15,683개의 위성 사진을 학습시켜 생성된 이미지들은 실측 위성 사진들과 매우 유사한 것으로 나타났다. 또한, 생성된 이미지들의 교차상관으로 얻어진 바람장 벡터들의 풍향, 풍속, 벡터 일관성 및 수치 모델과의 비교를 통해 각각의 벡터들의 품질 계수를 구하고 정확도가 높은 벡터들만 결과에 포함하였다. 마지막으로 국내 6개의 라디오존데 관측점에서의 실측 벡터와의 비교를 통해 본 연구 결과의 실효성을 검증하였다. 본 연구에서 확장하여, 이와 같이 AI 기법과 이미지 교차상관 기법을 사용하여 얻어진 바람장으로부터 태풍 강도예측에 필요한 요소인 태풍의 눈의 위치, 최고 속도와 태풍 반경을 직접적으로 산출할 수 있고. 이러한 위성 사진을 기반으로 한 바람장은 단순화된 해석적 바람장을 대체하여 폭풍 해일 모델링의 예측 성능 개선에 기여할 것으로 보여진다.

• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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• v.27 no.3
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• pp.316-322
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• 2005

In this study, the concentration of 17 dioxin congeners in the soil samples near a waste incinerator with respect to distance from incinerator and wind directions were investigated. The effect of PCB source was investigated using the cluster analysis method. The total concentration and I-TEQ concentration of dioxin ranged from 31.065 to 7,257.499 pg/g(dry weight) and from 0.099 to 35.191 pg I-TEQ/g(dry weight.), respectively. There was a weak correlation(not statistically significant) observed between soil concentration and wind direction, and the distance from the incinerator. The reason may be due to the presence of the local combustion sources other than the target incinerator. The fraction of PCDFs and PCDDs was also examined to study the effect of incinerator. The fraction of PCDFs was decreased with the distance from the incinerator. The influence of target incinerator was found within a 500-meter radius. The high concentration in the for site was due to small incinerators and the use of agricultural chemicals such as PCP. To investigate the relationship between soil near the incinerator and the sources, the cluster analysis was conducted using the congener pattern. As a result soil samples were divided into four groups and were qualitatively estimated the influence of sources such as incinerator and PCP by comparing the congener pattern of each roups. It was thought that a cluster analysis was a useful statistical method for the source estimation of dioxin.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.33 no.6
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• pp.469-480
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• 2012

This study was to analyze the characteristics of diurnal variation of high $PM_{2.5}$ concentration, $PM_{2.5}/PM_{10}$ concentration ratio by spatio-temporal wind system (wind speed and wind direction) for high $PM_{2.5}$ concentration (over the 24 hr environmental standard of $PM_{2.5}$, $50{\mu}g/m^3$) in the air quality observation sites (Jangrimdong: Industrial area, Jwadong: Residential area) that were measured for 3 years (2005. 12. 1-2008. 11. 30) in Busan. The observation days of high $PM_{2.5}$ concentration were 182 at Jangrimdong and 27 at Jwadong. The seasonal diurnal variation of hourly mean of high $PM_{2.5}$ concentration and of $PM_{2.5}/PM_{10}$ concentration ratio showed a similar pattern that had higher variation at dawn, and night and in the morning than in the afternoon. Durning daytime in summer at Jwadong, the $PM_{2.5}/PM_{10}$ concentration ratio increased because a secondary particulate matter, which was created by photochemical reaction, decreased the coarse particles of $PM_{10}$ more than the fine particles of $PM_{2.5}$ concentrations in ocean condition. We did an analysis of spatio-temporal wind system (wind speed range and wind direction) in each time zone. The result showed that high $PM_{2.5}$ concentration at Jangrimdong occurred due to the congestion of pollutants emissions from the industrial complex in Jangrimdong area and the transportation of pollutants from places nearby Jangrimdong. It also showed that high $PM_{2.5}$ concentration occurred at Jwadong because of a number of local residential and commercial activities that caused the congestion of pollutants.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.34 no.5
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• pp.763-775
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• 2018

In this study, the effects of wind fences on the dispersion of the particles emitted from a constructing site located in the building-congested area in Busan, Korea, using geographic information system (GIS) and a computational fluid dynamics (CFD) model. We averaged the wind speeds observed for 10 years at the Busan automated synoptic observing system (ASOS) and we used the averaged wind speed as the wind speed at the reference height (10 m above the ground level). The numerical simulations were performed for 16 inflow directions, before and after the construction of wind fences with the heights of 5 m and 10 m (total 48 simulations). The detailed flows were analyzed for the northeasterly and south-southwesterly cases which predominantly observed at the Busan ASOS. In the northeasterly case, high concentration appeared at the elementary school next to the construction site due to transport by the airflow coming from the northeast. In the 5-m wind fence case, the wind speeds were slightly weaker and the spread of the fugitive dust was slightly less than those in the no wind fence case. In the 10-m wind fence case, the dust concentration at the elementary school has the maximum reduction of 37%. In the south-southwesterly case, the flow pattern became complicated in the construction site due to the terrain and buildings. Fugitive dust was stagnant at the south side of the construction site but rather spread to the north, increasing the concentration at the elementary school. After the wind fence was built, the concentrations inside the construction site became high as the wind speeds decreased inside, but, the concentrations in the elementary school rather decreased.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.21 no.3
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• pp.258-275
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• 2000

The purpose of this study is to investigate diurnal variations of snowstorm occurred along the East Coast of the Korean Peninsula. The snowstorm which occurred on 5${\sim}$7 January 1997 have been analyzed. The pressure patterns were analyzed through surface and upper-air chart(850hPa). Diurnal variations of four areas, i. e. Youngdong, Mt. Taebaek, Youngseo and Kyungbuk regions were analyzed through wind direction and speed, cloud amounts, surface temperature, dewpoint temperature, relative humidity and sea level pressure. And snowfall amounts over four areas were analyzed through regional distribution, daily and temporal variations. The snowfall which occurred on January 5 was caused by the weak low pressure which is located in Kyusu region of Japan. The snowfall of January 6 occurred due to the Siberian high's expansion and instability. And northeasterly wind is one factor of the snowstorm which occurred in Mt. Taebaek region on 7 January. Heavy snowfall was caused by westerly wind but easterly wind occurred weak snowfall in Youngdong area. The precipitation of Kyungbuk region(eapecially, Pohang) was less than that of Youngdong region because the air mass which was not modified had influence on Kyungbuk region on 6${\sim}$7 January, 1997.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.209-210
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• 2016

우리나라의 연평균강수량은 약 1362 mm이며, 총강수량의 약 30% 이상이 증발산을 통해 손실되고 있다고 추정되어지고 있다. 증발산은 물 수지 분석에 있어 매우 중요한 성분이며, 많은 부분을 차지하지만 다른 요인들에 비해 직접적인 관측이 어려워 과거에는 경험식을 사용하거나 단순하게 가정에 의해 결정해 왔다. 또한 기상자료로부터 증발산량을 추정하거나 증발접시나 추정식으로 잠재증발산을 추정하고 있다. 또한 최근 기후변화의 가속화에 따른 홍수의 가뭄의 강도와 빈도가 높아지고 있으며, 이에 따라 수자원 관리에 있어서 기초수문조사 항목에 많은 변화를 요구하고 있다. 그 결과 2007년 4월 하천법 개정으로 증발산량 및 토양수분량이 기초수문조사 항목으로 추가되었으며, K-water 연구원에서는 용담시험유역에 플럭스타워를 설치하였고 현재 운영 중에 있다. 덕유산 플럭스타워는 용담시험유역 내에 위치한 금강 수계 구량천 상류부의 덕곡제 유역 내에 설치하였으며, 2011년 4월부터 실제 증발산량을 관측하고 있다. 동경 $127^{\circ}$42'23" ~ $127^{\circ}$44'53", 북위 $35^{\circ}$50'47" ~ $35^{\circ}$52'50"사이로 중부지방에 위치한 유일한 증발산관측 타워이다. 유역 면적은 9.27 km2으로 유로연장 3.48 km, 유역 평균폭 2.66 km, 형상계수는 0.77이며, 덕곡제플럭스 타워 주변의 토지이용은 대부분 산림으로 구성되어 있으며, 침활 혼효림과 낙엽송림으로 임상 분포가 이루어져 있다. 주요 관측기기로는 3차원 풍향 풍속계, $CO_2/H_2O$ 기체분석기, 순복사 측정 센서, 지중열플럭스 측정 센서 등이 있다. 2011년부터 측정된 자료를 바탕으로 에디공분산 방법을 이용하여 증발산량을 측정하였으며, 30분간의 데이터 18,000개 중 취득률 90 % 이상의 데이터를 대상을 분석을 실시하였다. 2011 ~ 2015년도 증발산량 분석 결과는 아래의 표와 같다. 증발산의 패턴은 1월부터 서서히 증가하지만 활발하지는 않고, 4월부터 매우 활발해져 8월에 최대치에 이른다. 10월부터 증발산량은 급격히 감소하기 시작하며 11, 12월에는 증발산이 거의 발생하지 않는 공통적인 경향을 보였다. 2013년 8, 9월은 다른 해와 다른 경향을 보이고 있는데, 이는 2013년 8, 9월에 강우가 많이 발생하여 증발산량이 감소하였기 때문으로 판단된다. 2015년 8월은 다른 년도와 비교했을 때, 매우 높은 증발산량을 보이는데 이는 2015년 8월에 많은 강우에도 식생이 활발하게 작용하였기 때문으로 판단된다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.46 no.3
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• pp.251-258
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• 2022

Donghae Port is adjacently located to a residential area wherein 26,933 generations are creating a living environment. The areas comprise Song-jeong village (5,754 generations) and Bukp-yeong village (21,179 generations). Major cargoes handled in Donghae Port are dusty limestone, cement, anthracite, and bituminous coal, etc. In the process of handling such cargoes, air pollutants including oxide dust and fine dust which adversely impact the living conditions and health of residents are generated, causing air pollution in the vicinity of the port. Currently, Donghae Port is making an effort to improve the operation environment of the infrastructure and equipment in stages, for the purpose of reducing air pollutant emissions caused by the port industries in a long-term perspective. In this study, the sphere of influence of fine dust exposure and the degree of air pollution in the surrounding area were analyzed such as the state of fine dust concentration and diffusion in the vicinity of Donghae Port, fine dust diffusion pattern and spatial distribution of high-concentration considering wind direction and speed characteristics during the day and seasonal cycles. A more effective plan to reduce the concentration of fine dust in nearby areas by combining reduction plan, is being developed in terms of improvement regarding port infrastructure and equipment, and reduction measures considering the characteristics of the atmosphere environment according to the daytime, nighttime and season.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.88-88
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• 2021

최근 수자원과 수질관리 분야에 자료기반 머신러닝 모델과 딥러닝 모델의 활용이 급증하고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 Blackbox 모델의 특성상 고전적인 질량, 운동량, 에너지 보존법칙을 고려하지 않고, 데이터에 내재된 패턴과 관계를 해석하기 때문에 물리적 법칙을 만족하지 않는 예측결과를 가져올 수 있다. 또한, 딥러닝 모델의 예측 성능은 학습데이터의 양과 변수 선정에 크게 영향을 받는 모델이기 때문에 양질의 데이터가 제공되지 않으면 모델의 bias와 variation이 클 수 있으며 정확도 높은 예측이 어렵다. 최근 이러한 자료기반 모델링 방법의 단점을 보완하기 위해 프로세스 기반 수치모델과 딥러닝 모델을 결합하여 두 모델링 방법의 장점을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다(Read et al., 2019). Process-Guided Deep Learning (PGDL) 방법은 물리적 법칙을 반영하여 딥러닝 모델을 훈련시킴으로써 순수한 딥러닝 모델의 물리적 법칙 결여성 문제를 해결할 수 있는 대안으로 활용되고 있다. PGDL 모델은 딥러닝 모델에 물리적인 법칙을 해석할 수 있는 추가변수를 도입하며, 딥러닝 모델의 매개변수 최적화 과정에서 Cost 함수에 물리적 법칙을 위반하는 경우 Penalty를 추가하는 알고리즘을 도입하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 모델을 훈련시킨다. 본 연구의 목적은 대청호의 수심별 수온을 예측하기 위해 역학적 모델과 딥러닝 모델을 융합한 PGDL 모델을 개발하고 적용성을 평가하는데 있다. 역학적 모델은 2차원 횡방향 평균 수리·수질 모델인 CE-QUAL-W2을 사용하였으며, 대청호를 대상으로 2017년부터 2018년까지 총 2년간 수온과 에너지 수지를 모의하였다. 기상(기온, 이슬점온도, 풍향, 풍속, 운량), 수문(저수위, 유입·유출 유량), 수온자료를 수집하여 CE-QUAL-W2 모델을 구축하고 보정하였으며, 모델은 저수위 변화, 수온의 수심별 시계열 변동 특성을 적절하게 재현하였다. 또한, 동일기간 대청호 수심별 수온 예측을 위한 순환 신경망 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 개발하였으며, 종속변수는 수온계 체인을 통해 수집한 수심별 고빈도 수온 자료를 사용하고 독립 변수는 기온, 풍속, 상대습도, 강수량, 단파복사에너지, 장파복사에너지를 사용하였다. LSTM 모델의 매개변수 최적화는 지도학습을 통해 예측값과 실측값의 RMSE가 최소화 되로록 훈련하였다. PGDL 모델은 동일 기간 LSTM 모델과 동일 입력 자료를 사용하여 구축하였으며, 역학적 모델에서 얻은 에너지 수지를 만족하지 않는 경우 Cost Function에 Penalty를 추가하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 훈련하고 수심별 수온 예측결과를 비교·분석하였다.