• 한국환경과학회지
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• 제28권1호
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• pp.125-135
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• 2019

For the purposes of enhancing usability of Numerical Weather Prediction (NWP), the quantitative precipitation prediction scheme by machine learning has been proposed. In this study, heavy rainfall was corrected for by utilizing rainfall predictors from LENS and Radar from 2017 to 2018, as well as machine learning tools LightGBM and XGBoost. The results were analyzed using Mean Absolute Error (MAE), Normalized Peak Error (NPE), and Peak Timing Error (PTE) for rainfall corrected through machine learning. Machine learning results (i.e. using LightGBM and XGBoost) showed improvements in the overall correction of rainfall and maximum rainfall compared to LENS. For example, the MAE of case 5 was found to be 24.252 using LENS, 11.564 using LightGBM, and 11.693 using XGBoost, showing excellent error improvement in machine learning results. This rainfall correction technique can provide hydrologically meaningful rainfall information such as predictions of flooding. Future research on the interpretation of various hydrologic processes using machine learning is necessary.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.117-117
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• 2020

The main objective of this study was to setup model and evaluate the model performance for streamflow simulation in Burundi using Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model. The total area of Burundi is 27,834 ㎢. The elevation of Burundi ranges from 780 m to 2,700m. The West and East are low lands, while the Central part is high land. The topographic data (30 meters Digital Elevation Model) and land use and land cover data of Burundi were obtained respectively from Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) and the Regional Centre for Mapping of Resources for Development (RCMRD). The soil data used was obtained from Food and Agriculture Organization (FAO). The local weather data and discharge data were provided by Burundi Hydro meteorological Service (IGEBU). Mean Areal Precipitation (MAP) and Mean Areal Temperature (MAT) were estimated. The streamflow simulation was done for the period 1980-2017. The calibration and validation of river discharge was performed at a daily time step from 2005 through 2011 as the calibration period and 2012 up to 2017 as the validation period. The findings show that streamflow decreases during Jun to September and increases during March to May and October to December.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.117-117
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• 2021

본 연구에서는 Sentinel-1A/B C-band SAR(Synthetic Aperture Radar) 위성영상을 기반으로 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모형을 활용해 금강 유역 상류 40×50 km² 면적에 대한 토양수분을 산정하였다. 10 m 공간 해상도의 Sentinel-1A/B SAR 영상은 8일 간격으로 2015년부터 2019년까지 5년 동안 구축하였고, SNAP(SentiNel Application Platform)을 통해 기하 보정, 방사 보정 및 잡음(Noise) 보정을 수행하고 VV 및 VH 편파 후방산란계수로 변환하였다. ANN 모형 검증자료로 TDR(Time Domain Reflectometry)로 측정된 9개 지점의 실측 토양수분 자료를 구축하였으며, 수문학적 개념인 선행강우를 고려하기 위해 동지점에 대한 강수량 자료를 구축하였다. ANN은 각 지점에 해당하는 토양 속성별로 모델링하고, 전체 기간 및 계절별로 나누어 모의하였으며, 전체 자료의 60%와 40%를 각각 훈련 및 테스트 데이터로 사용하였다. 산정된 토양수분은 상관계수(Correlation Coefficient, R)와 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 활용하여 검증을 수행할 예정이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.515-530
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• 2021

본 연구에서는 Sentinel-1 C-band SAR(Synthetic Aperture Radar) 위성영상을 기반으로 다중선형회귀모형을 활용하여 금강 유역 상류에 위치한 용담댐 유역의 토양수분을 산정하였다. 10 m 공간 해상도의 Sentinel-1A/B SAR 영상은 6일 간격으로 2015년부터 2019년까지 5년 동안 구축하였고, SNAP(SentiNel Application Platform)을 사용하여 기하 보정, 방사 보정 및 잡음(Noise) 보정을 수행하고 VV 및 VH 편파 후방산란계수로 변환하였다. 토양수분 산정 모형의 검증자료로 TDR로 측정된 6개 지점의 실측 토양수분 자료를 구축하였으며, 수문학적 개념인 선행 강우를 고려하기 위해 동지점에 대한 강수량 자료를 구축하였다. 다중선형회귀모형은 전체 기간 및 계절별로 나누어 모의하였으며, 독립변수의 증감에 따른 상관성 분석을 진행하였다. 산정된 토양수분은 결정계수(R²)와 평균제곱근오차(RMSE)를 활용하여 검증하였다. 초지 지역에서 후방산란계수만을 이용한 토양 수분 산정 결과 R²가 0.13, RMSE가 4.83%으로 나타났으며 선행강우를 5일까지 사용했을 경우 R²가 0.37, RMSE가 4.11%로 상관성이 상승하는 모습을 보였다. 이 때, 토양수분의 계절별 변동성과 감소 패턴의 반영을 위해 무강우누적일수의 적용과 계절별 회귀식을 작성한 결과 R²가 0.69, RMSE가 2.88%로 상관성이 크게 상승하였다. SAR 기반 토양수분 추정 시 선행강우 및 무강우누적일수의 활용이 효과적이었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권9호
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• pp.719-728
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• 2015

본 연구의 목적은 고해상도 정량적강수추정치(QPE)를 이용하여 도시유출해석을 수행하고 소배수분구별 강우와 유출량의 공간 변동성을 분석하여 적용성을 평가하는 것이다. 대상유역은 강남역을 중심으로 하는5개 배수분구(서초3, 4, 5, 역삼, 논현)을 선정하였으며, 유역면적은 $7.4km^2$이다. QPE 생산을 위해 KMA AWS (34소), SKP AWS (156소), 광덕산 레이더 자료를 통해 서울지역의 강우자료를 구축하였으며 크리깅 기법과 조건부합성 방법을 적용하여 4가지 QPE(QPE1: KMA AWS, QPE2: KMA+SKP AWS, QPE3: 광덕산 레이더, QPE4: QPE2+QPE3)를 생산하였다. 시공간 해상도는 10분, 250 m이며, 2013년 7월에 발생한 6개 호우를 대상으로 하였다. 복잡한 실제 관망을 도시유출해석모형에 입력하기 위해 773개 맨홀과 772개 소배수분구, 1,059개 하수관거로 재구성하여 분석을 수행하였다. QPE2와 QPE4는 QPE1에 비해 소배수구역별 면적강우량의 변동폭이 최대 1.9배까지 차이가 나타나 작은 유역에서도 강우공간변동성이 있음을 확인하였다. 또한 소배수 구역별 첨두유량 분석결과에서도 강남과 서초 AWS에 비해 QPE2와 QPE4의 변동폭이 최대 6배 큰 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구의 대상지역과 같이 수 km2 이하의 도시유역에서도 강우와 첨두유량의 공간변동성이 발생함을 알 수 있었으며, 정확한 도시유출해석을 위해서는 고해상도 강우자료를 활용하는 것이 바람직한 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1589-1597
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• 2021

연안지역의 해저지하수 유출(SGD)은 하천과 함께 영양염류와 미량금속 등을 해양으로 유입시키는 주요 수송로 역할로써 중요성이 대두되고 있다. 이에 우리나라 육상의 연안지역인 낙동강 대권역 유역에 대해 1986년부터 2020년까지 35개년의 월별 SGD를 추정하고 계절적 변화와 시공간적 특성을 분석하였다. SGD 산출지점인 낙동강 연안유역은 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM(Digital Elevation Model) 자료를 이용하여 210개의 유역을 추출하였으며, 우리나라에 적용가능한 가장 높은 해상도의 전지구 모델인 FLDAS(Famine Early Warning Systems Network Land Data Assimilation System) 10 km recharge를 통해 추정한 낙동강 연안유역의 연평균 SGD는 466.7 m²/yr 로 나타났다. 낙동강 연안유역 SGD는 시계열적으로 큰 변동성은 없었으나 여름에 집중되던 SGD유출이 가을철로 주요유출 시기가 확대되는 경향을 보였다. 또한 공간적으로는 큰 수계와 인접한 연안지역에서 계절에 관계없이 SGD 유출이 많고 1980년대 이후로 시간적 변화에 따라 다소 증가하고 있는 경향을 확인하였다. 이러한 결과는 낙동강 지역의 강수패턴의 시기가 확대되며, 기저유량이 많은 지역의 집수량이 높은 데에 따른 것으로 사료된다. 본 연구는 우리나라의 SGD 특성을 탐구하기 위한 모델링 기법을 제시한 선행적 연구이며 우리나라 해저지하수 유출이 해양에 미치는 영향과 연안관리를 위한 기초자료로 활용성이 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.646-654
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• 2020

이 논문은 강수의 공간분포를 측정할 수 있는 전자파 기반 센서를 개발하는 것이며, 악천후 관측의 핵심인 강우, 강설, 바람장을 동시 측정할 수 있는 전파강수계(EWRG, Electromagnetic Wave Rain Gauge)에 관한 것이다. 본 연구를 통해 LFM 방식의 송수신 신호를 이론적으로 분석하였다. 또한 전파강수계 송수신기를 개발하기 위해서 LFM 송수신기 설계 및 모의실험을 수행하였다. 본 논문은 소형 HMIC(Hybrid Microwave Integrated Circuit)를 사용하여 K-BAND 펄스 구동 형 6W SSPA(Solid State Power Amplifiers) 송수신기 개발을 하였다. 65도의 고온의 환경에서 1%의 짧은 Duty를 가지는 6W 이상의 출력파워, 5dB이하의 수신 NF(Noise Figure)를 가지고 있다. 제작된 모듈은 파형발생부가 내장되어 LFM과 Square Pulse파형을 방출하며 수신부는 40dB이상의 수신 이득을 가진다. 이 논문에서 개발된 송수신기는 다른 소형 기상 레이더에 적용할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권3호
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• pp.465-480
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• 2018

2017년 1월 20일 영동 뇌설 사례는 강수 초기 3시간 동안 20 cm 이상의 강한 강설이 낙뢰와 함께 영동 해안 지역에 나타났다. 이 연구에서는 강한 강수 기간 동안 고층 관측 자료를 이용하였고, 고층 관측 장비는 북강릉 지점의 연직바람관측장비, 라디오미터 그리고 레윈존데를 사용하였다. 북강릉과 강릉원주대학교에서 강한 강수가 나타났을 때 연직 바람과 기온의 특징을 조사한 결과는 다음과 같다: 1) 2~6 km에서 강한 북동풍 그리고 4~6 km에서 $-18^{\circ}C\;km^{-1}$ 이상의 기온 감률을 보이는 강한 대기불안정이 관측되었다. 이러한 특징은 대류운이 6 km 이상 고도까지 발달하였음을 나타낸다. 2) 1 km 이하에서 기온의 감소가 나타났으며, 이것은 북강릉 지점 AWS 지상 기온이 약 30분 동안 $4^{\circ}C$ 감소한 것과 잘 일치한다. 이러한 기온 감소는 동서 방향의 좁은 영역에서 나타나고 레이더 에코와 낙뢰 분포 영역도 동일한 위치에서 관측되었다. 이것은 중위도 저기압의 한랭전선형 강수의 특징과 유사하다. 결과적으로 영동 뇌설 사례는 한랭전선형 강수와 대류성 강수의 영향이 결합된 시스템으로 분석하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권4호
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• pp.245-255
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• 2015

고해상도의 정량적 실황강우장을 산정하기 위해서는 양질의 고밀도 강우관측망 정보가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서 정량적 실황강우장 산정을 위한 입력자료로 SK 플래닛의 고밀도 복합기상센서 관측망과 기존 기상청 관측망을 이용하고자 하였다. 이를 위해 서울지역에 위치한 SK 플래닛의 복합기상센서 관측망을 소개하고, 2013년 7~9월 3개월 동안의 관측자료의 품질을 분석하였다. 품질분석 결과, SK 플래닛 관측소가 일부 관측소를 제외하고 대부분 기존 관측망과 유사하게 강우를 관측하는 것을 확인할 수 있었다. 다만, 일시적인 기계 및 자료 전송 오류로 인해 발생할 수 있는 결측치 및 이상치가 미치는 영향을 최대한 저감하기 위해서 오자료를 실시간으로 보정할 수 있는 품질보정 기법을 개발하였으며, 개발된 기법이 적절히 강우를 보정하는 것을 확인하였다. 이를 통해 결측률이 20% 미만이면서 오자료의 영향이 최소가 되는 190개소(기상청 34개소, SK 플래닛 156 개소)를 정량적 실황강우장 산정에 활용하였다. 또한, 약 $3km^2$의 밀도를 갖는 고해상도 관측망을 이용하여 산정된 강우분포장의 재현성을 기존 기상청 관측망의 결과비교를 통해 평가한 결과, 고밀도 관측망을 통해 산정된 강우분포장의 빈도곡선이 레이더 공간분포장과 유사하며, 기존 기상청 관측망의 공백을 보완할 수 있음을 확인하였다. 특히, 이 결과를 통해 고밀도의 강우관측 결과를 활용한다면 레이더 참강우장에 근사한 공간분포된 강우를 산정할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권2_1호
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• pp.237-248
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• 2018

본 연구에서 영동지역 강수 전(2016년 12월 13일) 운저 고도인근 수상체 분포를 스캐닝 라이다와 레윈존데 자료 및 구름분해모델(Cloud Resolving Storm Simulator; CReSS)의 모의 결과를 통해 분석하였다. 강수 전운저 인근에서 관측된 라이다의 연직 후방산란 신호와 평광비 프로파일은 유사한 특징을 보였다. 이를 모델의 재현 결과와 비교하였을 때, 찬 구름 내부(< $0^{\circ}C$)에 존재하는 운빙(ice), 눈(snow)과 운저 인근에 형성된 과냉각 수 적층, 운저 아래에서 낙하하는 부착(rimed)형 눈의 존재를 관측한 결과라 판단된다. 또한, 고도에 따른 광학속성 프로파일의 변화 형태에 따라 연직으로 구간을 세분화하여 연직 수상체의 형상과 밀도에 대해 분석한 결과를 제시하였다.