• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 1997.11a
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• pp.235-242
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• 1997

환경문제에 관한 관심이 급속히 증가하고 있는 가운데, 1995년 여름 유조선 씨 프린스호의 여천 앞바다 좌초로 다량의 기름이 유출되었다. 이 사고 이후 두달이 채 지나기도 전에 유조선 제1유일호가 부산 앞바다에서 침몰하는 사고가 발생했다. 통계1)에 의하면, 1991년 1월부터 1995년 9월말까지 우리나라 연안에서 총 1,583 건의 오염사고가 발생하였고, 유출량은 22,541톤, 피해금액 3,231억원으로 집계되었다. 해양오염사고중 기름에 의한 오염사호는 총발생건수의 92%로 대부분을 차지하고 있다. 배출원인은 선박사고가 전체 발생건수의 87%, 육상 및 해양시설에 의한 사고가 10.5%, 배출원인 불명이 2.5%였다. 오염물질 중 기름의 종류별 유출랑은 경유 6,509톤, 벙커유 3,928톤, 선저폐수 759톤으로, 경유가 가장 많고 다음으로 벙커유가 많았다. 해상 기름유출사호는 기름운반선 등에 의해 하루에 한번 꼴로 크고 작은 기름유출사고를 일으키고 있으며, 발생건수가 매년 증가하고 있다. 우리나라 연안에서의 유류 해상 수송량 증가와 선박의 대형화로 대형기름유출사고의 발생 가능성이 잠재하고 있다. (중략)

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2009.10a
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• pp.9-10
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• 2009

해상에서 선박사고에 의한 기름 유출 시, 기름의 위치, 변화과정, 이동 특성을 신속하게 파악하고 예측하는 것은 방제전략에 있어 필수적 요소이다. 따라서 사고 이후의 유출의 현황 정보의 수집은, '유출유 대응 매뉴얼'(IMO, 1988; ITOPF, 2008) 에서 가장 우선시 되고 있다. 일반적으로 유출유 탐지는 선박, 항공기 및 인공위성을 이용한 방법이 사용되고 있으며, 최근 인공위성기술의 발전에 따라, 국제유조선선주오염방지연맹(ITOPF)에서는 인공위성 원격탐사 기술 적용을 통한 유류 모니터링 적용을 권장하고 있다 (ITOPF, 2008). 허베이스피리트호 원유유출 사고는 2007년 12월 7일 아침 7시 6분경 서해안 만리포 북서쪽 10km 해상에서 크레인을 적재한 1만1800t급 바지선이 정박 중인 홍콩 선적 유조선 허베이 스피리트호(14만6000t급)와 부딪치면서 발생했다. 국내에서는 원격탐사를 이용한 기술지원체계가 갖춰져 있지 않기 때문에, 이번 사고의 경우에도 실질적인 지원이 이루어지지 못했다. 본 연구에서는 원격탐사에 의한 유류오염 사고 시 유출유 탐지 및 추출 그리고 정보의 가시화 좌표화를 통해서 실질적인 방제지원시스템을 개발하기 위한 연구 개발의 중간보고를 하기 위한 것이다.

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2008.05a
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• pp.115-116
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• 2008

A big accident of oil spill occasionally occur in coast of Korea according to increase of sailing of oil tank ship in recently. This study was focused on transformation and behavior of spilled oil in ocean and effect of spilled oil on environment and introduce the methods of analysis of spilled oil, compensation for the damage caused by spilled oil.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.306-306
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• 2015

기존 토사유출실험 연구는 대체로 유출구에서 유사의 총량을 일정한 시간 간격으로 측정했다. 이 같은 방식으로는 총 토사유출량의 시간적 변화는 알 수 있으나, 토사유출의 공간적 분포 변화는 알 수 없기 때문에 토사유출의 취약지점을 파악하고 이를 제시할 수 없다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하고자 입체사진측량 기법을 도입하여 토사유출의 공간분포를 측정하고 각 지점이 총 토사유출량에 기여하는 정도를 파악하였다. 토조($2m{\times}1m{\times}0.3m$)로부터 약 1.5 m 높이에서 고해상도 디지털 카메라를 이용하여 토조 내 표면을 촬영하였고, 입체사진측량 기법을 이용해 토조 내 수치표고모형(Digital Elevation Models)을 추출하였다. 수치표고모형 추출 과정에서는 고도값의 오차 범위를 확인하였고 격자 해상도를 다양하게 설정하면서 최적의 격자 해상도를 평가해보았다. 최종적으로 구한 일련의 수치표고모형으로부터 토사유출의 시공간적 변화를 파악할 수 있었으며, 이는 토조 내 토사유출 과정에 대한 보다 세밀한 이해를 가져올 것으로 기대된다.

• 한국석유지질학회:학술대회논문집
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• autumn
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• pp.68-84
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• 1999

Biodegradation is a natural weathering process by microorganisms to decompose spilled oil or environmental contaminants. To accelerate this process, applying nutrients (fertilizer) or more microorganisms to naturally occurring microorganisms is called 'Bioremediation.' Presently, most popular response technique to spilled oil is mechanical cleanup using booms or skimmers. For the alternative to this technique, chemical dispersants, in-situ burning are used. Another promising alternative is bioremediation and it can clean oil contaminated seashore during enough time. In this paper, types of bioremediation technologies, its usage potential, and important consideration issues when applying this technique were summarized.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.2
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• pp.107-113
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• 2019

The flood forecasting model currently used in Korea calculates the runoff of basin using the lumped rainfall-runoff model and estimates the river level using the river and reservoir routing models. The lumped model assumes homogeneous drainage zones in the basin. Therefore, it can not consider various spatial characteristics in the basin. In addition, the rainfall data used in lumped model also has the same limitation because of using the point scale rainfall data. To overcome the limitations as mentioned above, many researchers have studied to apply the distributed rainfall-runoff model to flood forecasting system. In this study, to apply the Grid-based Rainfall-Runoff Model (GRM) to the Korean flood forecasting system, the optimal resolution is determined by analyzing the difference of the results of the runoff according to the various resolutions. If the grid size is to small, the computation time becomes excessive and it is not suitable for applying to the flood forecasting model. Even if the grid size is too large, it does not fit the purpose of analyzing the spatial distribution by applying the distributed model. As a result of this study, the optimal resolution which satisfies the accuracy of the bsin runoff prediction and the calculation speed suitable for the flood forecasting was proposed. The accuracy of the runoff prediction was analyzed by comparing the Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient (NSE). The optimal resolution estimated from this study will be used as basic data for applying the distributed rainfall-runoff model to the flood forecasting system.

• The Science & Technology
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• no.2 s.465
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• pp.58-60
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• 2008

• Journal of Wetlands Research
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• v.13 no.1
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• pp.105-116
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• 2011

Changes in climate have largely increased concentrated heavy rainfall, which in turn is causing enormous damages to humans and properties. Therefore, the exact relationship and the spatial variability analysis of hydrometeorological elements and characteristic factors is critical elements to reduce the uncertainty in rainfall -runoff model. In this study, radar rainfall grid resolution and grid resolution depending on the topographic factor in rainfall - runoff models were how to respond. In this study, semi-distribution of rainfall-runoff model using the model ModClark of Inje, Gangwon Naerin watershed was used as Gwangdeok RADAR data. The completed ModClark model was calibrated for use DEM of cell size of 30m, 150m, 250m, 350m was chosen for the application, and runoff simulated by the RADAR rainfall data of 500m, 1km, 2km, 5km, 10km from 14 to 17 on July, 2006. According to the resolution of each grid, in order to compare simulation results, the runoff hydrograph has been made and the runoff has also been simulated. As a result, it was highly runoff simulation if the cell size is DEM 30m~150m, RADAR rainfall 500m~2km for peak flow and runoff volume. In the statistical analysis results, if every DEM cell size are 500m and if RADAR rainfall cell size is 30m, relevance of model was higher. Result of sensitivity assessment, high index DEM give effect to result of distributed model. Recently, rainfall -runoff analysis is used lumped model to distributed model. So, this study is expected to make use of the efficiently decision criteria for configurated models.

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2018.06a
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• pp.13-13
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• 2018

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2017.04a
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• pp.197-197
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• 2017