• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.17 no.3
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• pp.1-19
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• 2014

This study aims to assess the slope stability variation of Jeonbuk drainage areas by RCM model outputs based on A1B climate change scenario and infinite slope stability model based on the previous research by Choi et al.(2013). For a large-scale slope stability analysis, we developed a GIS-based database regarding topographic, geologic and forestry parameters and also calculated daily maximum rainfall for the study period(1971~2100). Then, we assess slope stability variation of the 20 sub-catchments of Jeonbuk under the climate change scenario. The results show that the areal-average value of safety factor was estimated at 1.36(moderately stable) in spite of annual rainfall increase in the future. In addition, 7 sub-catchments became worse and 5 sub-catchments became better than the present period(1971~2000) in terms of safety factor in the future.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.899-903
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• 2012

최근 이상기후 현상에 기인한 집중호우 및 가뭄에 의한 피해가 급증하면서 수자원 관리에 대한 필요성이 증대되고 있다. 지구온난화에 의한 미래 기온의 상승과 강수량 패턴변화는 증발산이나 토양수분 등의 변화로 이어져 궁극적으로 물순환의 변화를 초래하고 있다. 현재 우리나라의 유출은 대부분 여름철에 집중되며 이에 따라 여름철에 홍수가 발생하고 있다. 최근에는 기후변화의 영향으로 인해 그 발생빈도도 잦아지고, 피해 규모도 증가하고 있는 실정이다. 이에 따라 기후변화에 따른 섬진강 유역의 유출량 변동을 구례, 압록, 송정지점을 대상으로 분석하였다. 기후변화에 대한 자료는 GCM모형 중 기후변화센터(CCIC)에서 제공 해주는 MM5 지역 기후모델 인 A1B시나리오 자료를 사용하였으며, 편이보정(bias-correction)을 통해 미래의 기상자료를 현재 기상자료에 적용할 수 있는 데이터로 보정하여 사용하였다. 섬진강 유역을 대상으로 하여 미래 기후변화가 유량에 미치는 영향을 분석하기 위해 미래 기상 자료를 구축 하였으며, 준분포형 유출모형인 SWAT 모형을 이용하였다. SWAT모형의 검 보정결과 시나리오 값은 실측값보다 다소 적은 양의 유출이 일어나는 것으로 검 보정되었으나, 상관계수는 보정자료의 경우에 압록 0.970, 구례 0.976, 송정 0.956로 나타났다. 이러한 결과에 의해 시나리오 자료는 편이보정을 통해 자료의 일관성을 확보하였다. 연평균 유출량 모의결과 2011~2070년 미래 시나리오 자료는 2001~2010년보다 0.79배 감소하는 경향이 있지만 2071~2100년은 2001~2010년 유출량보다 1.53배 증가하는 것으로 나타났다. 또한 본 연구를 통하여 미래 섬진강유역의 유출변화를 파악하였고, 섬진강유역의 미래 수자원의 변동성을 전망해 볼 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.463-463
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• 2011

농업은 다른 산업과 달리 원천적으로 기후 조건과 변화에 크게 좌우되는 분야로, 기후변화로 인한 영향에 가장 민감한 분야이다. 안정적이고 지속적인 농작물 생산을 위해서는 기후변화가 농업수자원에 미치는 영향에 대하여 정확히 파악하고, 이로 인해 발생할 수 있는 부정적 효과를 최소화하기 위한 연구가 필요하다. 즉 기온 상승, 강수량 및 강우강도 변화 및 일조시간의 변화 등의 기후변화에 따른 농업수자원에 미치는 영향에 대한 평가가 필요하다. 기후변화가 관개용수에 미치는 영향은 기온 상승과 강수량 증가로 크게 나누어 볼 수 있다. 기온상승은 증발산량 증가로 이어져 관개용수 증가의 원인이 된다. 강수량의 증가는 관개용수를 감소의 원인이 될 수 있지만, 계절별 강우 편차 및 강우 강도의 변화는 유효우량의 감소의 원인이 될 수 있다. 이는 관개기의 농업용수의 안정적 공급과 관리의 어려움이 예상되어 결과적으로 농업용수의 안정성을 위협받을 수도 있다. 즉, 전체 수자원에 큰 비중을 차지하고 있는 논벼의 순용수량에 있어서 기후변화가 미치는 영향에 대한 연구가 필요하다. 또한 농업용수개발과 수자원의 효율적인 관리계획 수립을 위해서는 기후변화에 따른 농업용수 수요분석이 이루어져야 한다. 따라서 본 연구에서는 기후변화 시나리오에 따른 순용수량을 산정하고, 이를 빈도분석하여 논벼의 수요량 변화를 분석하고자 하였다. 이를 위하여 이를 위하여 먼저 CGCM3.1 (Coupled Global Climate Model Ver. 3.1) 및 LARS-WG (Long Ashton Research Station Weather Generator)를 이용하여 2011년부터 2100년까지의 A1B, A2 및 B1 시나리오별로 기상자료를 생성하였다. 이를 바탕으로 물수지 방법을 이용하여 논에서의 순용수량을 산정하고, 한발기준 10년빈도 순용수량을 산정하여 논벼의 수요량을 분석하였다. 연구 결과는 향후 기후변화로 인한 농업용수 변화를 파악하고 전망함으로써, 추후 발생할 수 있는 부정적 효과를 최소화하기 위한 대응 전략 및 농업수자원 정책의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.446-446
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• 2012

농업은 다른 산업과 달리 원천적으로 기후 조건과 변화에 크게 좌우되는 분야로, 기후변화로 인한 영향에 가장 민감한 분야라고 할 수 있다. 안정적이고 지속적인 작물 생산을 위해서는 기후변화가 농업수자원에 미치는 영향에 대하여 정확히 파악하고, 이로 인해 발생할 수 있는 부정적 효과를 최소화하기 위한 연구가 필요하다. 특히 기온 상승, 강수량 및 강우강도 변화, 증발산량 및 일조시간 변화 등의 기후변화는 우리나라의 가뭄 발생의 양상에도 변화를 야기하게 될 것이다. 따라서 현 상황을 바탕으로 미래에 발생할 가뭄에 대하여 예측하고, 그 취약성을 줄이기 위한 합리적인 계획이 필요하다. 즉 기후변화에 대처하기 위해서는 향후 발생할 수 있는 가뭄의 특성을 파악하여 미래 수자원 관리에 활용하기 위한 가뭄특성 분석이 필요하다. 가뭄은 기상학적 가뭄, 기후학적 가뭄, 농업적 가뭄, 대기학적 가뭄, 수문학적 가뭄, 사회경제적 가뭄 등으로 구분할 수 있는데, 일반적으로 강우량 등의 기상조건을 분석하는 방법에서부터 저수량과 유역 유출량, 그리고 토양수분 등의 수문학적 조건들로 가뭄을 분석하는 방법들까지 매우 다양하다. 가뭄의 정량화는 가뭄을 표현하는 대상의 특성에 따라 평가방법이 달라질 수 있다. 가뭄의 경향이나 그 정도를 파악하기 위해서는 하나의 가뭄 지수가 아닌 다양한 항목을 바탕으로 평가가 이루어져 한다. 현재 기후변화와 관련한 가뭄 연구에 있어서 기상학적 가뭄지수인 SPI (Standardized Precipitation Index) 중심으로 많은 연구 이루어졌을 뿐, 농업적 가뭄지수를 바탕으로 한 연구는 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 기후변화에 따른 우리나라의 농업가뭄 특성을 분석하기 위하여 토양수분지수 (Soil Moisture Index)를 이용하여 중권역별 가뭄 평가하고 그 변화를 분석하였다. 본 연구를 위하여 이를 위하여 CGCM3.1 (Coupled Global Climate Model Ver. 3.1) 및 LARS-WG (Long Ashton Research Station Weather Generator)를 이용하여 2011년부터 2100년까지의 A1B, A2 및 B1 시나리오별로 기상자료를 생성하고, 이를 바탕으로 SMI 지수를 산정하여 유역별 가뭄 발생 빈도 및 심도를 시나리오별로 분석하였다. 본 연구 결과는 향후 기후변화로 인한 농업가뭄 발생의 양상 및 특성을 파악하고 전망함으로써, 추후 발생할 수 있는 부정적 효과를 최소화하기 위한 대응 전략 및 농업수자원 정책의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Climate Change Research
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• v.2 no.4
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• pp.317-331
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• 2011

The CERES-Barley crop simulation model of DSSAT package was used to assess the impacts of climate change on potential yield of winter covered barley in Korea. 56 sites over the southern part of Korean peninsula were selected to compare the climate change impacts in various climatic conditions. The climatological normals (1971~2000) and the three future climatological normals (2011~2040, 2041~2070, and 2071~2100), based on A1B climate change scenarios of Korea, were used in this study, and the three future climatological normals were simulated under three environmental conditions, where only temperature change, only carbon dioxide change, and both of temperature and carbon dioxide change with future A1B climate change scenarios, respectively. Results: The CERES-Barley model was suitable for predicting climate change impacts on the potential yield of winter covered barley, because of the agreement between observed and simulated outcomes (e.g., the coefficient of determination of grain yield equals 0.84). (1) The only increased temperature effect with the climate change scenarios was mostly negative to the potential yield of winter covered barley and its magnitude ranges from -21% to +1% for the three future normals. (2) The effect of the only elevated carbon dioxide on the potential yield of winter covered barley was positive and its magnitude ranged from 12% to 43% for the three future normals. (3) For increased temperature and elevated carbon dioxide change cases, potential yields increased by 13%, 21%, 19% increase for the 2011~2040, 2041~2070, 2071~2100 normals, respectively.

• Journal of Climate Change Research
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• v.4 no.4
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• pp.397-407
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• 2013

Seasons in Korea have very distinguishable features. Due to continental high pressure, spring in Korea is dry and has low precipitation. Due to climate change derived from the increase of greenhouse gases, climate variability had increased and it became harder to predict. This caused the spring drought harsher than usual. Since 1990s, numbers of chronic drought from winter to spring increased in southern regions of Korea. Such drought in the spring damages the growth and development of the crops sown in the spring and decreases its quantity. For stable agricultural production in the future, it is necessary to assess vulnerability of the relationship between spring drought and agricultural production as well as to establish appropriate measures accordingly. This research used CCGIS program to perform vulnerability assessment on spring drought based on climate change scenario SRES A1B, A1FI, A1T, A2, B1, B2 and RCP 8.5 in 232 regions in Korea. As a result, Every scenario showed that vulnerability of spring drought decreased from 2000s to 2050s. Ratio of decrease was 37% under SRES scenario but, 3% under RCP 8.5 scenario. Also, for 2050 prediction, every scenario predicted the highest vulnerability in Chungcheongnam-do. However, RCP-8.5 predicted higher vulnerability in Gyeonggi-do than SRES scenario. The reason for overall decrease in vulnerability of agriculture for future spring drought is because the increase of precipitation was predicted. The assessment of vulnerability by different regions showed that choosing suitable scenario is very important factor.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.371-371
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• 2011

본 연구에서는 한강유역 내 관측기간이 충분한 기상청 지상관측소 10개소를 선정하고 CCCma(Canadian Century for Climate modeling and analysis)에서 제공하는 자료에 대한 인공신경망기법 상세화 적용을 실시하였다. 인공신경망의 학습을 위해 CGCM3.1/T63 20C3M시나리오(reference scenario)의 22개 2D변수 중 물리적으로 민감도가 높다고 판단되는 GCM_Prec, huss, ps를 입력변수로 선정하였으며 인공신경망 학습기간은 1991년~1995년, 검증기간은 1996년~2000년, 예측기간은 2011년~2100년으로 A1B, A2 B1 시나리오 등 다양한 기후변화 시나리오를 통해 예측band를 제시하고자 하였다. 하지만 공간상관을 고려하기 위하여 각 관측소에 대하여 인공신경망 학습을 하는 경우 관측소간 spatial correlation 및 spatial cluster구현이 어렵기 때문에 Spatial Rectangular Pulse모형을 이용하고자 하였으나, 강수면적에 대한 scale의 결정이 어렵다는 단점을 확인 하고 본 연구에서는 Random Cascade 모형을 이용하여 ${\beta}$를 통한 강수면적 scale(rainy area fraction)을 결정하고자 하였다. Random Cascade모형의 기법은 격자단위의 downscaling기법으로 강수대의 공간적 형상을 재현하며 스케일에 비종속적인(scale-invariant)프랙탈 특성을 이용하여 매개변수를 최소화 할 수 있는 장점을 가진 기법으로 한강유역 1Km내외 강우장을 만들어 topographic effect를 첨가하고자 한다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.6B
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• pp.665-673
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• 2008

This study is to assess the future potential climate and land use change impact on streamflow and stream water quality of the study watershed using the established model parameters (I). The CCCma (Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis) CGCM2 (Canadian Global Coupled Model) based on IPCC SRES (Special Report Emission Scenarios) A2 and B2 scenarios were adopted for future climate condition, and the data were downscaled by Stochastic Spatio-Temporal Random Cascade Model technique. The future land use condition was predicted by using modified CA-Markov (Cellular Automata-Markov chain) technique with the past time series of Landsat satellite images. The model was applied for the future extreme precipitation cases of around 2030, 2060 and 2090. The predicted results showed that the runoff ratio increased 8% based on the 2005 precipitation (1160.1 mm) and runoff ratio (65%). Accordingly the Sediment, T-N and T-P also increased 120%, 16% and 10% respectively for the case of 50% precipitation increase. This research has the meaning in providing the methodological procedures for the evaluation of future potential climate and land use changes on watershed hydrology and stream water quality. This model result are expected to plan in advance for healthy and sustainable watershed management and countermeasures of climate change.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.16 no.3
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• pp.193-210
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• 2013

This study aims to assess the slope stability variation of Jeollabuk-do drainage areas by RCM model outputs based on A1B climate change scenario and infinite slope stability model based on the specific catchment area concept. For this objective, we downscaled RCM data in time and space: from watershed scale to rain gauge scale in space and from monthly data to daily data in time and also developed the GIS-based infinite slope stability model based on the concept of specific catchment area to calculate spatially-distributed wetness index. For model parameterization, topographic, geologic, forestry digital map were used and model parameters were set up in format of grid cells($90m{\times}90m$). Finally, we applied the future daily rainfall data to the infinite slope stability model and then assess slope stability variation under the climate change scenario. This research consists of two papers: the first paper focuses on the methodologies of climate change scenario preparation and infinite slope stability model development.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.124-124
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• 2012

기후변화가 수자원에 미치는 영향을 예측하는 데에 널리 사용되는 GCMs (General Circulation Models)는 모의 결과의 시 공간적 해상도가 낮기 때문에 상세화 (Downscaling) 기법을 거쳐 수문 모형에 적용된다. 상세화 기법은 크게 역학적 상세화 (Dynamical downscaling)와 통계적 상세화 (Statistical downscaling)로 구분되며, 종류가 매우 다양하고 각각의 모의 능력에 차이가 있으므로 적절한 기법을 선택할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 통계적 상세화 기법 중 인공신경망과 LARS-WG 모형을 활용하여 CGCM3.1 T63의 모의 결과를 상세화하고, 두 모형의 모의 결과를 비교하는 데에 있다. 인공신경망은 비선형함수에 의한 전이함수 모형인 반면 LARS-WG는 추계학적 기상 발생기 모형으로, 각 모형을 이용해 CGCM3.1 T63의 강수량 및 평균기온 모의 결과를 서울 지역에 대해 공간적으로 상세화하였다. 모형의 검 보정은 1971년부터 2000년까지 30년 동안의 서울 관측소 일 기상 자료와 CGCM3.1 T63 (20C3M 시나리오) 모의 결과를 이용하여 수행하였다. 각 기법의 비교 및 평가는 2001년부터 2011년까지 11년 동안의 일 기상 자료와 CGCM3.1 T63 (IPCC SRES A1B 시나리오) 모의 결과를 이용하였다. 분석 결과, 인공신경망 모형은 입력 자료의 형태에 따라 모의 결과가 크게 달라지는 특성을 보였으며, LARS-WG 모형은 강수량을 실제보다 과소 추정하는 경향을 보였다. 본 연구에서는 강수량과 평균기온만을 대상으로 하였으나, 추후에 다른 기상인자를 고려함으로써 모형의 적용성을 보다 종합적으로 판단할 수 있을 것이다.