• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.221-221
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• 2022

방재성능목표란 홍수, 호우 등으로부터 재해를 예방하기 위한 방재정책 등에 적용하기 위하여 처리 가능한 시간당 강우량 및 연속강우량의 목표로, 각 지자체별로 지역특성 및 경제여건 등을 고려하여 지역별 방재성능목표를 설정한다. 지역별 방재성능목표 기준을 설정하기 위해 전국을 168개 티센망으로 분류하고 69개 지점 확률강우량을 활용하여 지방자치단체별 확률강우량을 산정하고, 지방자치단체별 티센면적 비율을 감안하여 각 지자체별 방재성능목표 설정 기준을 마련한다. 이때 확률강우량 산정에 기상청에서 제공하는 종관기상관측(ASOS) 자료를 이용하는데, 종관기상관측(ASOS, Automated Synoptic Observing System)이란 종관규모의 날씨를 파악하기 위하여 정해진 시각에 모든 관측소에서 같은 시각에 실시하는 지상관측으로, 종관규모는 일기도에 표현되어 있는 고기압이나 저기압의 공간적 크기 및 수명을 말하며, 해당 지역의 현재 기상 실시간 제공 및 기상예보에 활용한다. 그러나 ASOS 자료로 산정한 확률강우량을 토대로 설정한 지역별 방재성능목표는 지배관측소개소 및 면적 비율에 따라 강우량이 실제 해당 지역에 내린 강우량에 비해 작거나 크게 산정되어 실제 강우량을 반영하지 못하는 문제가 발생한다. 이에 지진·태풍·홍수·가뭄 등 기상현상에 따른 자연재해를 막기 위해 실시하는 지상관측인 방재성능관측(AWS, Automatic Weather System)을 1997년부터 약 510여개 지점에 설치하여 기상관측자료를 구축하고 있으나, 관측자료가 30년 미만이므로 자료의 일관성 및 신뢰도 확보 등의 문제로 이용하고 있지 않다. 실제로 ASOS 관측소와 AWS 관측소의 시간 강우량 최댓값 차이가 큼에도 불구하고 행안부는 지역별 방재성능목표 수립을 위한 강우량 산정에서 AWS 관측소의 기록은 반영하지 않고 ASOS 관측소 기록만 적용하여 실제 해당 지역의 강우량을 반영하는 방재 대책을 수립하지 못하는 실정이다. 따라서 소규모 유역 및 재해영향평가 등의 경우 인근 지역에 AWS 관측소가 있을 경우, 해당지역의 기상 특성을 대변하는 자료로 보유관측년수가 30년 이상인 AWS 자료의 적극적인 활용이 필요할 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.57 no.5
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• pp.333-346
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• 2024

High-resolution medium-range streamflow prediction is crucial for sustainable water quality and aquatic ecosystem management. For reliable medium-range streamflow predictions, it is necessary to understand the characteristics of forcings and to effectively utilize weather forecast data with low spatio-temporal resolutions. In this study, we presented a comparative analysis of medium-range streamflow predictions using the distributed hydrological model, WRF-Hydro, and the numerical weather forecast Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS) in the Geumho River basin, Korea. Multiple forcings, ground observations (AWS&ASOS), numerical weather forecast (GDAPS), and Global Land Data Assimilation System (GLDAS), were ingested to investigate the performance of streamflow predictions with highresolution WRF-Hydro configuration. In terms of the mean areal accumulated rainfall, GDAPS was overestimated by 36% to 234%, and GLDAS reanalysis data were overestimated by 80% to 153% compared to AWS&ASOS. The performance of streamflow predictions using AWS&ASOS resulted in KGE and NSE values of 0.6 or higher at the Kangchang station. Meanwhile, GDAPS-based streamflow predictions showed high variability, with KGE values ranging from 0.871 to -0.131 depending on the rainfall events. Although the peak flow error of GDAPS was larger or similar to that of GLDAS, the peak flow timing error of GDAPS was smaller than that of GLDAS. The average timing errors of AWS&ASOS, GDAPS, and GLDAS were 3.7 hours, 8.4 hours, and 70.1 hours, respectively. Medium-range streamflow predictions using GDAPS and high-resolution WRF-Hydro may provide useful information for water resources management especially in terms of occurrence and timing of peak flow albeit high uncertainty in flood magnitude.

• Atmosphere
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• v.21 no.1
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• pp.95-108
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• 2011

The effects of an apartment complex on flow and pollutant dispersion in an urban area are numerically investigated using a computational fluid dynamics (CFD) model. The CFD model is based on the Reynolds-averaged Navier-Stokes equations and includes the renormalization group k-${\varepsilon}$ turbulence model. The geographic information system (GIS) data is used as an input data of the CFD model. Eight numerical simulations are carried out for different inflow directions and, for each inflow direction, the effects of an apartment complex are investigated, comparing the characteristics of flow and dispersion before and after construction of the apartment complex in detail. The observation data of automatic weather system (AWS) is analyzed. The windrose analysis shows that the wind speed and direction after the construction of the complex are quite different from those before the construction. The construction of the apartment complex resulted in the decrease in wind speed at the downwind region. It is also shown that the wind speed increased partially inside the apartment complex due to the channeling effect to satisfy the mass continuity. On the whole, the wind speed decreased at the downwind region due to the drag effect by the apartment complex. As a result, the passive pollutant concentration increased (decreased) near the downwind region of (within) the apartment complex compared with that before the construction.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1167-1171
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• 2009

최근 전 세계 많은 지역에서 집중호우로 인한 홍수 피해가 증가하고 있으며, 국내 역시 홍수 피해가 증가하는 추세이다. 이러한 집중호우로 인한 홍수의 피해를 줄이기 위해서는 보다 정확한 강수 예측이 선행되어야하며, 이를 위해 국내에서는 레이더와 인공위성 자료를 이용한 강수 예측기법에 대한 많은 연구가 수행되고 있다. 이러한 강수 예측기법은 공간적으로 균일한 자료를 획득할수 있고, 미계측 유역의 정보를 취득할 수 있는 장점이 있으나, 정확도측면에서 활용성에 한계가 있어 지상 관측자료를 통한 보정 후 예측에 사용하는 실정이다. 본 연구에서는 지상 관측 강우와 이류 모델을 이용한 단시간 강수예측 방법론을 제시하고, 이를 조밀한 지상 관측망을 가진 서울시에 적용하였다. 강수 예측을 위해 서울시 홍수정보시스템의 자료와 Automatic Weather System (AWS) 자료 등의 지상 관측소 자료를 이용하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1053-1057
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• 2008

본 연구에서는 산악형 강수 해석을 위해 제주도내 강우관측 자료를 이용하여 확률강우량 산정 및 고도와의 선형회귀분석을 수행하였다. 제주도내 강우관측 자료는 기상관서 4개소 및 AWS(Automatic Weather System, 자동기상관측소) 13개소의 자료를 활용하였다. 확률강우량 산정시 AWS 강우관측 자료는 AMS(Annual Maximum Series, 연 최대치 계열) 모형을 적용하기에는 자료기간이 충분하지 않으므로 짧은 자료기간에 적합한 PDS(Partial Duration Series, 부분 기간치 계열) 모형을 적용하였다. 따라서 본 연구에서는 PDS의 대표적인 분포형인 GPD(Generalized Pareto Distribution)를 적용하여 지속시간별 확률강우량을 산정하였다. 산정된 지속시간별 확률강우량과 고도와의 관계를 확인하기 위하여 선형회귀분석을 수행하였다. 회귀분석 결과 확률강우량은 고도가 증가함에 따라 선형적으로 증가하였다. 또한, 재현기간이 길어질수록 고도에 따른 확률강우량 증가율도 증가하였다. 다만, 재현기간과 관계없이 지속시간이 짧을 경우 확률강우량과 고도와의 선형 관계는 약해지는 것으로 나타났다.

• Journal of Environmental Science International
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• v.20 no.3
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• pp.301-308
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• 2011

The temporal variations of methene emission and its relation to air temperature were investigated in Upo-swamp during June 2007 through July 2008. To perform this study, the methene emission and air temperature were observed using the buoy-type chamber and automatic weather observation system(AWS), respectively. The methene emissions were much during summertime(June~August). The maximum value(about 73.4 mg/$m^2$/hr) appeared at August. The emission diminished by degrees after August. The methene emissions were fewer from September to May of the following year. The peak value(73.4 mg/$m^2$/hr) of the methene emission is very much compared to that of rice pappy field known as about 28.7 mg/$m^2$/hr.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2009.10a
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• pp.265-266
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• 2009

이 연구에서는 10년간(1997-2006년)의 기상청 AWS(Automatic Weather System) 자료를 이용하여 부산 해안의 바람분포 특성을 분석하였다. 그리고 부산 해안의 바랑분포 특성을 명확히 파악하기 위하여 해륙풍의 영향을 받지 않는 밀양의 바람분포 특성도 해석하여 비교하였다. 부산 해안의 평균풍속은 밀양보다 강하고, 부산 해안 중에서도 성인 영도와 가덕도의 평균풍속은 일광, 해운대 및 대연의 그것보다 약 2.0배 강한 특성을 보인다. 상판분석에 의하여, 부산 해안의 월별 평균풍속은 서로 변화 경향이 매우 유사함을 확인하였다. 부산 해안의 월별 평균풍속의 최대값은 9월에 나타나는데 이는 대풍의 영향과 밀접히 관련되어 있다. 최대순간풍속도 섬인 명도와 가덕도에서 특히 강하고, 부산 해안의 최대순간풍속은 주로 8-9월에 그 최대값이 관측된다. 부산 해안의 풍향별 관측횟수의 백분율을 살펴보면, 겨울은 남서풍-북북동풍이 우세하고 봄은 남서풍과 북동풍이 우세하다. 여름의 풍향 분포는 봄과 비슷하고, 가을의 풍향 분포는 겨울과 유사한 경향을 보인다.

• Journal of Environmental Science International
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• v.20 no.3
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• pp.309-319
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• 2011

In this study, we investigated the effects of Upo-swamp upon local thermal environment with nighttime cooling rate. To do this, we set up the AWS(Automatic Weather observation System) over the central part of Upo-swamp on the early October 2007. We conducted the study by comparing the AWS data with another weather data observed by several meteorological observations of the Korea Meteorological Administration located at the vicinity of Upo-swamp for one year. The air temperature of Upo-swamp was higher than that of the surrounding in cold-climate season. But it was opposite in warm-climate season. We confirmed that Upo-swamp roles to mitigate the daily and annual air temperature ranges. And the daily air temperature variation of Upo-swamp lagged behind the land one. This phenomenon represent that the heat reservoir capacity of Upo-swamp is much larger than that of the ground.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.35 no.2
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• pp.319-326
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• 2015

Rainfall data is necessary component for water resources design and flood warning system. Most analysis are used long-term hourly data of surface synoptic stations from the Meteorological Administration, Ministry of land, Infrastructure and Transport and others. However, It will be used minutely data of more high density automatic weather stations than surface synoptic stations expecting to increase the frequency of heavy precipitation. But minutely data has a problem about quality of rainfall data by auto observation. This study analyzed about quality control method using automatic weather station's minutely rainfall data of meteorological administration. It was performed assessment of the quality control that was classified quality control of miss Data, outlier data and rainfall interpolation. This method will be utilized when hydrological analysis uses minute rainfall data.

• Korean journal of applied entomology
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• v.63 no.1
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• pp.77-80
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• 2024

Aedes albopictus, a common species in the Republic of Korea, is internationally known as a major vector for various diseases, and it is well-adapted to urban environments. Recent insect outbreaks in urban areas, attributed to climate change and urban heat islands, have increased the necessity of researching the effects on mosquito populations. This study analyzed climate data from 25 Automatic Weather System (AWS) stations in Seoul, identifying urban areas with pronounced heat island effects and suburban areas with milder effects. Nine urban heat island conditions were established based on this analysis, under which the hatching rates of Ae. albopictus were examined. The results revealed an increase in hatching rates correlating with the intensity of the urban heat island effect. Regression analysis further indicated that this trend accelerates as the strength of the heat island effect increases. This study suggests that temperature variations resulting from urban heat island phenomena can significantly influence the hatching rates of Ae. albopictus.