• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.209-214
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• 2004

국지적으로 단시간 내에 많은 양의 강한 비가 내리는 현상인 집중호우는 발생부터 성장, 쇠퇴까지의 과정이 단기간에 이루어지고, 그 변동성이 아주 크다. 그러므로 정확한 예보를 위해서는 단시간예보(nowcasting) 기법이 필요한데, 이를 위해서는 연속적이고, 정확한 관측이 필요하다. 집중호우의 관측에는 우량계, 레이다, 위성 관측 등이 사용되는데 이 연구에서는 GOES-9호 위성영상자료를 이용하였고, 2003년 여름의 8개 강수사례에 대해 분석하였다. 집중호우시의 강수량을 산출하기 위해 Power-law Curve를 사용하였고, NOAA/NESDIS에서 개발하여 현업에 사용 중인 Auto-Estimator의 무강수 픽셀 보정방법을 이용하여 산출된 강수량을 보정하였으며, 이를 기상청의 자동기상관측자료 (Automatic Weather Station: AWS)와 비교하였다. 위성영상자료의 시간 대표성을 분석하기 위해 위성의 관측 시간에 대해 전, 후, 중심을 기준으로 각각 15분, 30분, 60분 누적강수량과 비교하였고, AWS의 공간 대표성을 분석하기 위해 위성영상자료의 3×3, 5×5, 9×9 픽셀을 면적 평균하여 각각 비교하였다. 분석 결과 대부분의 사례에서 위성의 관측시간을 시작으로 60분 동안 누적한 강수량과 상관성이 가장 크게 나왔고, 면적에 대해서는 거의 차이가 없었다. 또한, 무강수 픽셀 보정방법의 하나로 구름의 성장률을 보정해 주었다. 그 결과 구름의 성장률을 보정해 주었을 때 상관계수가 0.05 이상 상승하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.311-315
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• 2007

본 연구에서는 칼만필터(Kalman filter) 개념을 도입한 추계학적 편차보정 기법을 활용하여 실시간으로 레이더 및 관측강우에 대한 불확실성을 줄일 수 있는 레이더 최적강수 산정기법 개발에 관한 연구를 수행하였다. 개발된 레이더 강우량 추정기법은 한강유역을 대상으로 적용되었으며, 여기서 사용된 레이더 자료는 기상청에서 수집한 레이더 합성 CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 자료이다. 자료기간은 2004년 7월 및 2006년 7월의 각 한달치 10분 간격의 레이더 자료가 사용되었고, 본 기간에 대응하는 약 130여개 지점의 기상청 AWS(Automatic Weather Station) 강우 관측자료가 편차보정을 위해 사용되었다. 매개변수별 편차추정 분석을 수행한 결과, 한강유역의 주어진 자료기간에 대한 적절한 편차추정을 위해 N=10, $i_T=2mm/h$의 매개변수를 선정하여 레이더 강수추정 오차에 대한 편차를 계산하여 개발 보정기법을 적용하였다. 그 결과 본 연구에서 개발한 추계동역학적 편차보정 기법은 Marshall-Palmer 기법의 높은 편차를 1에 가깝게 줄일 수 있는 것으로 나타났고, 홍수기 급박한 재해상황에서 보다 신속히 레이더 강수장을 제공할 수 있는 현업적 보정기법으로써의 유용성이 매우 높은 것으로 평가되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.206-206
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• 2023

지구온난화로 인한 기후변화에 따라 평균강수량과 증발량이 증가하며 강우지역 집중화와 강우강도가 높아질 가능성이 크다. 우리나라의 경우 협소한 국토면적과 높은 인구밀도로 기후변동의 영향이 크기 때문에 한반도에 적합한 유역규모의 수자원 예측과 대응방안을 마련해야 한다. 이를 위한 수자원 관리를 위해서는 유역에서 강수량, 유출량, 증발량 등의 장기적인 자료가 필요하며 경험식, 물리적 강우-유출 모형 등이 사용되었고, 최근들어 연구의 확장성과 비 선형성 등을 고려하기 위해 딥러닝등 인공지능 기술들이 접목되고 있다. 본 연구에서는 ASOS(동해, 태백)와 AWS(삼척, 신기, 도계) 5곳의 관측소에서 2011년~2020년까지의 일 단위 기상관측자료를 수집하고 WAMIS에서 같은 기간의 오십천 하구 일 유출량 자료를 수집 후 5개 관측소를 기준으로Thiessen 면적비를 적용해 기상자료를 구축했으며 Angstrom & Hargreaves 공식으로 잠재증발산량 산정해 3개의 모델에 각각 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온), 일 강수량과 잠재증발산량, 일 강수량 - 잠재증발산량을 학습 후 관측 유출량과 비교결과 기상자료(일 강수량, 최고기온, 최대 순간 풍속, 최저기온, 평균풍속, 평균기온)로 학습한 모델성능이 가장 높아 최적 모델로 선정했으며 일, 월, 연 관측유출량 시계열과 비교했다. 또한 같은 학습자료를 사용해 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP) 앙상블 모델을 구축하여 수자원 분야에서의 인공지능 활용성을 평가했다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.21 no.4
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• pp.305-311
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• 2019

Recently, global climate change causes abnormal weather and disaster countermeasures do not provide sufficient defense and mitigation because they were established according to the historical climate condition. Repeated torrential rains, in particular, are causing damage even in the robust urban flood defense system. Therefore, in this study, the change of runoff considering the spatial distribution of rainfall and urban characteristics was analyzed. For rainfall concentrated in small catchment, rainfall in the watershed must be accurately measured. This study is based on the rainfall data observed with Automated Surface Observing System (ASOS) and Automatic Weather Stations (AWS) provided by the Seoul Meteorological Administration. Effluent from the pumping station was estimated using the EPA-SWMM model and compared and analyzed. Catchments with rainwater pumping station are small with large portion of impermeable areas. Thus, when the ASOS data where is located from from the chatchment, runoff is often calculated using rainfall data that is different from rainfall in the catchment. In this study, the difference between rainfall data observed in the AWS near the catchment and ASOS away from the catchment was calculated. It was found that accurate rainfall should be used to operate rainwater pumping stations or forecast urban flooding floods. In addition, the results of this study may be helpful for estimating design rainfall and runoff calculation.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.40-40
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• 2021

수재해 방지를 위한 수문해석 모형에서 정량적인 강수자료의 역할은 매우 중요하다. 최근에는 기후변화로 인한 국지성 집중호우 등 돌발 강수의 빈도가 증가하고 있어 지상에 설치된 우량계보다 시·공간적 변동성을 반영할 수 있는 격자형 위성 강수자료의 활용성이 커지고 있다. 하지만 위성강수자료는 관측 시에 대기의 상태 또는 위성별 관측 센서, 공간적 스케일 차이 등에 의해 실제 내린 강수와의 편의가 존재한다. 이를 해결하기 위해 지점 강수자료를 이용한 통계적, 지형정보학적 상세화 기법이 적용되고 있으나, 대부분의 연구에서 강수자료의 양적 보정만을 목적으로 수행되었다. 본 연구에서는 머신러닝 기반의 랜덤포레스트(random forest) 모델을 사용하여 다중위성 강수자료(CHIRPSv2, CMORPH, GSMaP, TRMMv7)와 기상청에서 제공하는 AWS, ASOS 지점 강수를 사용하여 최적 위성강수자료를 생성 후 각 위성강수자료와 비교·분석하였다. 2003년에서 2017년까지의 각 위성강수자료를 수집하여 같은 공간 스케일로 전처리한 뒤 모델에 입력하였으며 AWS 강수자료는 훈련, ASOS 강수자료는 검증에 이용되었다. 그 결과, 생성된 최적 위성강수자료는 각 위성강수자료보다 지점강수와의 편의가 줄고 높은 상관관계를 나타내고 있다. 이는 앞으로 사용될 위성강수자료의 시·공간적 보정 및 단기예측에 활용할 수 있으며, 특히 원격탐사자료의 의존도가 높은 미계측 대유역 수문해석에 정량적인 강수자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.218-218
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• 2016

차량용 강우 센서는 강우측정이 어려운 지역의 강수량 측정이 가능하고, 실시간으로 강우정보를 생성해 내기 때문에 차세대 강우측정기로써 전망이 기대된다. 차량용 강우 센서는 일반적인 강우관측기와 달리 물 입자가 커질수록 빛의 산란이 크게 일어나는 현상을 이용한다. 산란이 크게 일어나면 강우 센서에 입력되는 값이 줄고 이는 강수가 높다는 것을 의미한다. 강우가 발생하면 자동차 전면 유리창에 부착된 강우 센서가 감지하는 우적량을 강우량으로 환산하는 방법을 통해 강우량을 산정한다. 강우가 쌓이고 나서 나중에 그 값을 측정하는 것이 아니라 즉시 그 값을 계산하여 강우량을 산출해야하기 때문에 단계가 복잡하다. 수식이 복잡할수록 오차가 발생할 확률도 크고 처리 속도도 느려지기 때문에 W-S-R 관계식을 이용하여 복잡한 수식을 간단하게 정리할 필요가 있다. AWS 기상관측소와의 비교 분석을 위해 차량에 우량계를 장착하였으며 W-S-R 관계식을 통하여 상관관계 분석하여 회귀식을 도출 한다. W-S-R 관계식이라 함은 와이퍼의 속도관계(W), 강우센서(S), 실제 강우(R)을 의미한다. 여기서 와이퍼의 속도관계는 와이퍼의 한 번 이동 했을 시 실제 강우는 실내강우발생 장비를 제작하여 10~80mm의 강우를 발생시키고 그 값은 우량계로 관측한다. 본 연구에서는 물 입자의 산란과 차량용 강우 센서 간의 관계식 도출과 W-S-R 관계식을 이용하여 실제 강우 정보와의 상관관계를 위한 분석을 통한 회귀식 개발을 목표로 한다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.18 no.4
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• pp.287-297
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• 2016

This study aims to identify the relationship between climatic factors and stand mean Diameter at Breast Height (DBH) for two major tree species; Pinus densiflora and Quercus mongolica in Andong-dam basin. Forest variables such as age, diameter distribution and number of trees per hectare from the $5^{th}$ and $6^{th}$ National Forest Inventory data were used to develop a DBH estimation model. Climate data were collected from six meteorological observatory station and twelve Automatic Weather System provided by Korea Meteorological Administration to produce interpolated daily average temperature map with Inverse Distance Weighting (IDW) method. Andong-dam basin reflects rugged mountainous terrain, so temperature were adjusted by lapse rate based correction. As a result, predictions of model were consistent with the previous studies; that the rising temperature is negatively related to the growth of Pinus densiflora whereas opposing trend is observed for Quercus mongolica.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.116-116
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• 2023

대규모 댐과 같은 수공구조물의 파괴시 상당한 피해가 발생하므로 구조물설계시 가능최대강수량(PMP) 기준이 적용된다. 포락선 방법은 가장 극심했던 강우량의 포락선을 작성하여 PMP를 산정하는 방법으로 기상 및 강수량자료가 부족시 PMP 추정이 어려운 경우에 사용한다. 포락선의 근사식은 지속시간의 거듭제곱인 멱함수 형태로 나타내며, 우리나라의 경우 1일을 전후로 계수와 차수가 다른 식을 사용한다. 이러한 근사식은 우리나라의 이상홍수 발생빈도 및 규모가 커짐에 따라 검토될 필요성이 있다. 또한, PMP 산정시 활용하는 제한된 수의 지상관측자료는 시공간적 변동성을 완전히 포착할 수 없어 한계가 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위하여 기상레이더 자료를 기반으로 우리나라 전역의 최대 강우깊이-지속시간 관계를 분석 및 새로운 PMP 포락선을 제시한다. 활용한 레이더는 CMAX(Column Maximum)로 2009~2018년간 10분 단위자료를 수집하였다. 레이더 자료와 비교하기 위하여 지상관측자료 AWS를 함께 수집하였다. AWS는 1997~2022년간 1분 단위자료로 우리나라 전역의 547개 지점관측자료를 활용하였다. 레이더자료는 Z-R 관계식으로 변환하여 가외치(outlier)를 제거 및 보정하였다. 그 후, 정규 크리깅기법으로 생성한 지상관측 강우장과 병합하는 CM(Conditional Merging)기법을 적용하였다. 우리나라 최대 강우깊이-지속시간 관계를 산정한 결과, 기존 포락선의 값이 낮게 산정되었음을 확인하였다. 이는 기후변화 등에 따라 최근 극한 호우가 발생한 것으로 판단된다. 또한, 실제 근사식은 멱함수 거동에서 벗어난 형태로 나타났고, 지점관측자료가 기상레이더 값보다 과소추정되는 경향을 확인하였다. 특히 같은 기간에서 확인하였을 때, 강우지속시간이 짧을수록 AWS값과 레이더자료의 강수량이 2배 정도 차이를 보여 지점관측소가 없는 지역의 국지성 호우 존재를 확인할 수 있었다. 추후, 미래에 더 긴 레이더 시계열을 사용한다면, 더욱 신뢰성 있는 자료로 활용할 수 있을 것으로 판단한다.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2010.04a
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• pp.185-191
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• 2010

우리나라의 산악기상은 평지에서 나타나는 기상과는 다른 양상을 띠게 되어 서로 가까운 지역일지라도 전혀 다르고 복잡한 기상현상을 나타낸다. 국내에서는 모든 바람에 관한 자료는 평지의 AWS(Automatic Warning System) 기상관측 자료에 의해서만 의존한다. 본 연구는 임내 국부산지에서의 기상 모니터링 시스템을 웹기반으로 구축하였으며, 이를 통하여 얻어진 바람데이터와 인근 AWS에서의 얻어진 자료를 비교 분석 하였다. 분석 결과 습도와 온도는 유사한 패턴을 보이고 있으나 풍향과 풍속은 전혀다른 패턴을 보여주고 있어 실제산지에서의 기상데이터는 AWS와 일치하지 않는 것을 알 수 있다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.24 no.6
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• pp.773-784
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• 2018

In this study, we examined the UA (upwelling age) using wind data of AWS/ASOS in the East Sea coast and the correlation between UA and SST (sea surface temperature) from May to August in 1995 to 2016. The data used the 6 observations of the wind data of AWS/ASOS and the SST data of the COD/RISA provided by the National Institute and Fisheries Science near the East Sea coast. The UA was calculated quantitatively low but it rose when the actual cold water mass occurred. Correlation analysis between UA and SST showed the negative (-) r (correlation coefficient) predominately. At the time of cold-water mass in June to August 2013, the r had a very high negative value of -0.65 to -0.89 in the 6 observations. It proved that as the UA increases, the SST is lower. By knowing the UA, we were able to evaluate the trend of upwelling in the cold-water mass of the East Sea coast in the long term and it will contribute to minimizing the damage to aquatic organisms according to the size and intensity of the upwelling.