• 한국수자원학회논문집
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• 제43권5호
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• pp.483-493
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• 2010

본 연구에서는 국내 기상관측소 중 관측년수가 30년 이상인 관측소 63개 지점에 대한 5개의 수문기상수문인자 즉, 연강수량, 연강수일수, 연평균기온, 연평균상대습도, 연일조시간 자료를 각 지점별로 수집하고, 통계학적 기법인 Wald-Wolfowitz 검정, Mann-Whitney 검정을 이용하여 변동성 분석과 Wavelet Transform을 이용하여 주기성을 분석하였다. 변동성 분석결과 연평균상대습도, 연평균기온에서 공통적으로 변동성이 나타났으며, 연강수량, 연강수일수, 연일조시간은 지역에 따라 상이한 결과를 보였다. 주기성 분석에서는 연강수량, 연강수일수에서 각 지점별로 주기가 나타났으나, 연평균기온, 연평균상대습도, 연일조시간에서는 뚜렷한 주기가 나타나지 않았다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.117-117
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• 2016

The natural hydrologic regime is intimately tied to the structure and function of stream and riparian ecosystems. Consequently, understanding the nature and extent of perturbations to the hydrologic regime, stemming from episodic-to-seasonal and longer-term climatic variations, as well as anthropogenic influences is an important starting point for developing an improved understanding of the coupled human-environmental systems. Herein, we pursued to explicate sensitivity of ecologically relevant flow metrics to climate variability and extremes in the five major river basins, Korea.

• 한국습지학회지
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• 제21권spc호
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• pp.61-68
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• 2019

최근 장기적인 기후 변동성을 고려하기 위하여 대기-해양 순환 패턴을 수치화한 기상인자가 수문 변수 예측에 널리 사용되고 있다. 또한 정확하고 안정적인 예측을 위해 인공신경망 기반의 예측 모형이 꾸준히 발전하고 있다. 기상인자를 활용하여 기후 변동성을 고려한 수문량 예측은 수자원 및 환경 보존의 장기적인 관리에 효율적으로 활용될 수 있으므로 수문 변수에 유의한 인자의 파악과 이를 활용한 예측 모형의 적용은 꾸준한 도전이 될 것이다. 본 연구에서는 우리나라 한강 유역 댐 유입량에 통계적으로 유의한 상관성이 있는 대표 기상인자를 선정하고, 이를 인공신경망 앙상블 모형에 적용하여 댐 유입량 예측을 수행하였다. 이를 위해 앙상블 경험적 모드분해법을 활용하여 댐 유입량과 기상인자간의 통계적 상관성을 확인하였으며, 기존 단일 인공신경망 모형의 한계를 보완한 인공신경망 앙상블 모형을 구축하였다. 예측 수행 결과, 5개 댐 상관계수 평균이 훈련 기간에서 0.88, 검증 기간에서 0.68의 예측력을 보이는 것을 확인하였으며, 본 연구에서의 절차를 토대로 우리나라의 다양한 수문 변수와 기후 변동성간의 관계를 활용한 다양한 적용 사례가 나오길 기대한다.

• 한국습지학회지
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• 제13권1호
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• pp.35-44
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• 2011

기후변동에 따른 식생반응 및 그에 따른 물수지 동역학의 변화를 살펴볼 목적으로 본 연구에서는 식생의 물 이용가능성과 식생 생산량의 지역별 연별 변동성을 분석하였다. 유역의 식생 물이용의 대리변수로서 습윤량에 대한 기화량의 비로 표현되는 Horton 지수의 계산을 통하여 유역에서의 수문 분할과 그에 따른 식생의 물 이용 가능성에 대한 정량화를 시도하였다. 연별 Horton 지수의 추정결과 기후의 변동성과 비교하여 볼 때 상대적으로 일정한 값을 유지하고 있는 것을 살펴볼 수 있다. 이와 더불어 Horton 지수와 식생의 강우이용효율을 비교한 결과, 물 이용가능성에 따른 식생의 물 이용에 대한 흥미로운 패턴이 있음을 살펴볼 수 있었다. 물이 식생 성장에 제한요소가 될 경우 식생의 강우이용효율은 공통적인 최대값으로 수렴한다는 선행연구들의 결과를 본 연구를 통해서도 확인할 수 있다.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권6호
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• pp.81-92
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• 2019

The objective of this study is to evaluate hydrologic impacts of climate change according to downscaling methods using the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model at watershed scale. We used the APCC Integrated Modeling Solution (AIMS) for assessing various General Circulation Models (GCMs) and downscaling methods. AIMS provides three downscaling methods: 1) BCSA (Bias-Correction & Stochastic Analogue), 2) Simple Quantile Mapping (SQM), 3) SDQDM (Spatial Disaggregation and Quantile Delta Mapping). To assess future hydrologic responses of climate change, we adopted three GCMs: CESM1-BGC for flood, MIROC-ESM for drought, and HadGEM2-AO for Korea Meteorological Administration (KMA) national standard scenario. Combined nine climate change scenarios were assessed by Expert Team on Climate Change Detection and Indices (ETCCDI). SWAT model was established at the Mankyung watershed and the applicability assessment was completed by performing calibration and validation from 2008 to 2017. Historical reproducibility results from BCSA, SQM, SDQDM of three GCMs show different patterns on annual precipitation, maximum temperature, and four selected ETCCDI. BCSA and SQM showed high historical reproducibility compared with the observed data, however SDQDM was underestimated, possibly due to the uncertainty of future climate data. Future hydrologic responses presented greater variability in SQM and relatively less variability in BCSA and SDQDM. This study implies that reasonable selection of GCMs and downscaling methods considering research objective is important and necessary to minimize uncertainty of climate change scenarios.

• 한국농림기상학회지
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• 제17권1호
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• pp.45-57
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• 2015

사면스케일에서 토양수분의 시공간적 분포를 이해하기 위해서는 사면의 단면선(Transect line)에 따른 토양수분 분포 및 변동에 대해 기본적인 해석과 이해가 선행되어야 한다. 이에 단면선에 따라 설계된 여러 토양수분 측정지점으로부터 토양수분 자료에 대해 토양수분 특성인자를 고려하여 토양수분의 특성변동에 대해 이해하고자 하였다. 또한 사면의 위치 및 지형 그리고 토성의 공간적 분포의 토양수분 특성에 대한 영향도 분석하였다. 연구 사면에서 깊은 토양 층에서 평균적 토양수분의 공간적 분포는 지표 층에서의 공간적 분포 경향과는 많이 달랐으며, 사면의 지형 및 위치 그리고 토성의 공간적 분포는 토양수분의 시공간적 분포특징에 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 특히 상부흐름의 기여가 상당한 측정지점에서는 토양수분 변동의 안정화가 진행이 되는 것으로 나타나, 수문학적 경계(hydrologic Threshold)에 대한 추가 연구가 진행되어야 할 것으로 보인다. 또한 토양수분의 불균질한 공간적 경향은 우선적 흐름의 영향과 관련이 있다고 보여진다.

• 한국물환경학회지
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• 제36권6호
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• pp.592-610
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• 2020

In South Korea, the concept of water environment was expanded to include aquatic ecosystems with the Integrated Water Management implementation. Watershed-scale modeling is typically performed for hydrologic component analysis, however, there is a need to expand to include ecosystem variability such that the modeling corresponds to the social and political issues around the water environment. For this to be viable, the modeling must account for several distinct features in South Korean watersheds. The modeling must provide reasonable estimations for peak flow rate and apply to paddy areas as they represent 11% of land use area and greatly influence groundwater levels during irrigation. These facts indicate that the modeling time intervals should be sub-daily and the hydrologic model must have sufficient power to process surface flow, subsurface flow, and baseflow. Thus, the features required for watershed-scale modeling are suggested in this study by way of review of frequently used hydrologic models including: Agricultural Policy/Environmental eXtender(APEX), Catchment hydrologic cycle analysis tool(CAT), Hydrological Simulation Program-FORTRAN(HSPF), Spatio-Temporal River-basin Ecohydrology Analysis Model(STREAM), and Soil and Water Assessment Tool(SWAT).

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.101-101
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• 2020

Traditional stochastic simulation of hydroclimatological variables often underestimates the variability and correlation structure of larger timescale due to the difficulty in preserving long-term memory. However, the Long Short-Term Memory (LSTM) model illustrates a remarkable long-term memory from the recursive hidden and cell states. The current study, therefore, employed the LSTM model in stochastic generation of hydrologic and climate variables to examine how much the LSTM model can preserve the long-term memory and overcome the drawbacks of conventional time series models such as autoregressive (AR). A trigonometric function and the Rössler system as well as real case studies for hydrological and climatological variables were tested. Results presented that the LSTM model reproduced the variability and correlation structure of the larger timescale as well as the key statistics of the original time domain better than the AR and other traditional models. The hidden and cell states of the LSTM containing the long-memory and oscillation structure following the observations allows better performance compared to the other tested conventional models. This good representation of the long-term variability can be important in water manager since future water resources planning and management is highly related with this long-term variability.

• 물과 미래
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• 제25권3호
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• pp.97-104
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• 1992

분포형 수문모형은 유역의 공간적 특성과 강우양상을 고려한 강우-유출량의 추정을 위한 효과적인 수단으로 사용되고 있다. 본 연구는 소유역에서의 단기 홍수유출 해석을 위하여 유한요소 수치기법을 수문모형에 도입하고, 이를 소유역을 대상으로하여 유한요소모형의 적용성을 검토하고자 하였다. 모형에 적용된 자료는 2.8km2 인 연화천유역과 1991년 수문자료중 14개의 강우사상이 사용되었으며, 관측 및 모의 발생된 수문량을 비교하였다.

• Current Research on Agriculture and Life Sciences
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• 제30권2호
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• pp.97-104
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• 2012

Over the last century, drainage systems have become an integral component of agriculture. Climate observations and experiments using General circulation models suggest an intensification of the hydrologic cycle due to climate change. This study presents hydrologic simulations assessing the potential impact of climate change on subsurface drainage in Daegu, Republic of Korea. Historical and Long Ashton Research Station weather generator perturbed future climate data from 15 general circulation models for a field in Daegu were ran into a water management simulation model, DRAINMOD. The trends and variability in rainfall and Soil Excess Water ($SEW_{30}$) were assessed from 1960 to 2100. Rainfall amount and intensity were predicted to increase in the future. The predicted annual subsurface drainage flow varied from -35 to 40 % of the baseline value while the $SEW_{30}$ varied from -50 to 100%. The expected increases in subsurface drainage outflow require that more attention be given to soil and water conservation practices.