• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.317-317
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• 2020

수재해는 수자원 인프라의 부족 및 관리 미흡 등 많은 요인들이 있지만 강우의 유무와 크기가 가장 원초적인 요인들 중 하나이다. 정확한 강우량 추정 및 강우발생시간 예측은 수재해로 인한 피해를 예방하고 빠르게 대처할 수 있다. 그러나 강우예측에는 많은 불확실성을 내포하고 있기 때문에 이러한 불확실성을 이해하고 줄여 나가는 것이 필요하다. 최근 컴퓨터의 성능의 발전에 비례해 강우 예측 자료들도 점진적으로 발전을 거듭하고 있다. 이를 강우-유출 모형에 적용시 유출량 예측의 정확성 또한 비례하여 한층 더 발전할 수 있을 것이다. 하지만 신뢰성이 낮은 입력자료를 대상으로 하는 유출해석 모형은 많은 불확실성을 내포할 것이다. 따라서 본 연구에서는 위천 유역에 대해 LENS(Limited area ENsemble prediction System) 강우앙상블 예측자료의 적용성을 검토하고 그리드 기반 강우 유출 모델 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model) 에 적용하여 유출예측의 불확실성을 평가하고자 하였다. 또한 강우예측 및 유출예측은 수 많은 매개변수를 포함하며 최종적인 예측은 더 큰 불확실한 범위로 산출될 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Python3 기반 코딩으로 LENS 자료 구축 및 GRM 모형의 매개변수 보정을 각 2000회 씩에 걸쳐 총 2회 실시하여 수문학적, 지형학적 인자에 따른 불확실성 범위를 보정하고자 하였다. 매개변수의 보정은 비정형우도(Informal likelihood) NSE, 정형우도(Formal likelihood) Lognormal(Log-likelihood function)의 우도에 따른 행위모델을 산정하여 보정하였다. 따라서 본 연구에서는 선행연구들을 참고한 정형, 비정형 우도의 임계치를 이용한 불확실성해석에 적용하였으며 이는 사용자의 행위모델선정 임계치 범위 선정으로 인한 불확실성을 줄여나감에 기여할 수 있을것으로 사료된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권5D호
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• pp.749-757
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• 2008

최근 집중호우나 태풍에 의한 홍수피해가 급증하면서, 댐방류시 하류하천의 홍수범람지역에 대한 가시화 정보가 요구되고 있다. 본 연구에서는 남강댐 하류지역을 대상으로 홍수범람지역을 가시화할 수 있는 3차원 GIS 시스템을 개발하였다. 먼저, TextureMaker와 HeightMaker 모듈을 이용하여 NGIS 수치지형도에서 추출한 DEM과 IKONOS 위성영상을 iWorld 엔진에 탑재 가능한 형태로 최적화 하였으며, 홍수분석모형(COSFIM)과 FLDWAV 수리모델을 이용하여 예측한 하천 횡단측선별 실시간 홍수위정보를 기반으로 댐하류 지역에 대한 홍수범람지역을 효과적으로 추출할 수 있게 되었다. 이러한 홍수범람 가시화 정보는 실시간 댐운영에 필요한 침수취약지역 파악 및 신속한 홍수재해 대처계획 수립에도 효과적으로 이용될 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.291-291
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• 2022

북한의 황강댐은 우리나라와 북한이 공유하고 있는 대표적인 하천인 임진강 상류에 존재하는 댐으로서 팔당댐의 약 1.5배의 규모를 가지고 있으며, 하류로의 발전방류와 함께 유역 외 지역인 예성강 지역으로 방류량의 일부를 도수시키며 이를 통해 예성강 1, 2호 발전소에서의 발전을 실시하고, 생활, 공업, 농업용수를 예성강 유역에 공급하는 것으로 파악된다. 2009년 9월 6일 임진강 상류 황강댐에서의 대규모 방류로 인해 경기도 연천군 일대에 홍수가 발생하였으며 이로 인한 인명 및 재산피해가 발생한 바 있다. 이에 우리나라에서는 임진강 하류에 군남홍수조절지를 설치하고 상류의 필승교 수위표를 이용하여 홍수경보체제를 운용하고 레이더 강우와 수문모형을 이용한 감시체계를 유지하고 있으나 황강댐 운영현황이 불확실함에 따라 정확한 예보가 어려운 실정이다. 본 연구에서 미계측 지역의 홍수예보를 위해 산정한 상당상수량이란 저수지의 현재 수위로부터 특정 수위까지 도달하는데 요구되는 강우량을 말하며 강우예보 시점에서 저수지의 최대 수위를 신속하게 파악할 수 있는 홍수예경보 수단이다. 미계측 유역인 임진강 상류 황강댐 유역의 상당강우량을 산정하기 위해 인공위성영상에서 획득한 댐 수위의 시계열 자료를 활용하여 간접적으로 보정된 황강댐 상류의 수문모형을 이용하였으며 현재 댐 수위로부터 주요 수위(방류개시수위, 상시만수위, 계획홍수위)에 도달하게 되는 상당강우량을 산정하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.361-361
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• 2022

최근 기후변화의 영향으로 국지성 집중호우에 의한 홍수 피해가 빈번히 발생하고 있으며, 이로 인한 인명 및 재산 피해가 증가하고 있다. 2020년의 경우, 최장 기간 장마로 인해 금강유역을 비롯한 전국에서 산사태, 제방 붕괴, 침수 등 많은 피해가 발생하였다. 이러한 홍수피해 저감을 위해서는 신뢰도 높은 홍수량 예측이 요구된다. 특히, 토양수분과 같이 시간에 따른 유역 수문 정보를 모의 과정에서 고려하는 것이 매우 중요하다. 아울러, 유역 전반에 대한 토양수분 정보는 실시간으로 획득하는 것이 어려워 이를 고려할 수 있는 강우-유출모형을 활용하는 것이 바람직하다. 이러한 수문모형으로 SURR(Sejong University Rainfall Runoff) 모형이 있으며 다양한 적용 및 평가를 통해 모형 활용성에 대한 증진이 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 저류함수 기반의 시단위 연속형 강우-유출모형(SURR 모형)을 활용한 강우-유출 모의를 수행하여 홍수 피해가 컸던 금강유역을 대상으로 모형의 적용성을 평가하고자 한다. 평가기간은 2006~2020년으로써 유량관측 지점별 매개변수 검·보정을 수행하였다. 관측 및 모의 유량에 대한 도시적 및 통계적(CC, RMSE, NSE) 평가를 수행하여 유출 모의에 대한 정확도를 평가하였다. 평가결과, 관측 및 모의 유량 간의 거동이 유사한 것으로 나타났으며 첨두유량 및 시간이 비교적 잘 일치하는 것으로 나타나 대상유역의 신뢰도 높은 유출량을 모의하는데 적합한 것으로 확인되었다. 본 연구 결과는 향후 AI 기법과 연계한 돌발홍수 예측 연구에 활용하여 정확도 높은 유역 홍수량 예측 및 선행시간 확보에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.97-97
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• 2022

AI 모형을 적용한 도시지역 침수예측에 대한 연구는 꾸준히 수행되어 왔다. AI 모형을 이용해 도시침수예측을 하기 위해서는 모형에 강우자료를 학습시키게 되는데, 시계열 강우분포 자료를AI 모형의 학습자료로 사용하기에 자료의 양이 너무 많기 때문에 총 강우량만을 이용하여 도시침수예측을 수행한 바 있다(Kim et al., 2021). 하지만 총 강우량만을 AI 모형에 학습시킬 경우, 지속기간 동안 강우가 고르게 분포하는지 불규칙적으로 분포하는지에 대한 정보가 포함되지 않았기 때문에 침수예측력이 떨어질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 시계열 강우자료의 통계치를 산정하여 AI 모형에 학습시킴으로써 강우분포특성을 고려한 침수예측을 통해 예측력을 높이고자 한다. 총 강우량만을 학습시킬 경우, 같은 지속시간에 같은 양의 강우가 내리더라도 고른 분포를 가진 강우에 의해서는 실제 침수는 작게 일어나므로 과대예측을, 전체 지속시간 중 특정 시간대에 편향된 분포를 가진 강우에 의해서는 실제 침수가 크게 일어나므로 과소예측을 하는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 표준편차를 평균 강우량으로 나눈 값인 변동계수, 강우분포의 뾰족한 정도를 나타내는 첨도, 평균값에 대해 어느 방향으로 비대칭인지를 나타내는 왜도 값을 추가로 학습시킴으로써 시계열 강우자료 전체를 학습시키지 않고도 강우분포를 학습시키지 않았을 때 발생하는 과소·과대예측 문제를 해결할 수 있다. 또한 변동계수 대신 표준편차를 학습시키는 모형, 변동계수와 표준편차를 모두 학습시키지 않는 모형, 변동계수와 표준편차를 모두 학습시키는 모형과의 침수예측 결과 비교를 통해 표준편차와 변동계수 중 어떤 통계치를 학습시키는 것이 적합한지와 비슷한 통계치 자료를 모두 학습시켰을 때의 과적합 문제 등에 대한 결론를 얻을 수 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제112권4호
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• pp.490-501
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• 2023

본 연구에서는 강우의 침투과정 및 수분 재분포 현상을 분석하기 위하여 실내 컬럼실험을 수행하였으며, 토층 내 함수비를 효율적으로 측정하기 위하여 딥러닝 기법 중 하나인 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 사용하여 함수비 예측 모델을 구축하였다. 컬럼실험으로부터 획득된 디지털 이미지를 구축된 CNN 모델에 적용한 결과 시간에 따른 토층별 함수비를 효과적으로 측정할 수 있었으며, 토층별로 설치된 함수비 센서에 따른 함수비와도 비교적 잘 일치하는 것으로 나타났다. 결과적으로 CNN을 활용하여 토층 내 연속적인 함수비 분포를 파악하는 것이 가능하였으며, 토성 및 지반 함수비 조건에 따른 침투 과정을 효과적으로 분석할 수 있었다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제48권3호
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• pp.153-161
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• 2023

Background: Fukushima Medical University (FMU) is located 57 km northwest of the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant. Our laboratory has been conducting environmental radiation measurements continuously before and after the nuclear accident. We aimed to report the observed behavior of radiation originating from the released radioactive materials due to the accident, predict future trends, and disseminate the results to the local residents. Materials and Methods: Measurements of the counting rate by a diameter of 76 mm and a length of 76 mm thallium-doped sodium iodide (NaI[Tl]) scintillation detector (S-1211-T; Teledyne Brown Engineering Environmental Services) in the central part of the laboratory, and the dose rate outward at the window by NaI(Tl) scintillation detector and digital processor (EMF211; EMF Japan Co. Ltd.) were conducted. Results and Discussion: Measurements by Teledyne S-1211-T showed that in the early stages, radiation from radioactive isotopes with short half-lives was dominant, while radiation from radioactive isotopes with longer half-lives became dominant as the measurement period became longer. Through nonlinear least squares regression, both short and long half-lives were successfully determined. It was also possible to predict how the radiation dose would decrease. The environmental radiation trends around FMU were measured by the EMF211. Both measurements were affected by rainfall and snow accumulation. Decontamination work on the FMU campus impacted measurements by the EMF211 especially. Conclusion: The results of two types of measurements, one at the center and the other at the window side of the laboratory, were presented. By applying a simplified model, radiation from radioactive isotopes with short and long half-lives was identified. Based on these results, future trends were predicted, and the information was used for public communication with the local residents.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1269-1276
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• 2023

작물 수확량 예측은 토양, 비, 기후, 대기 및 이들의 관계와 같은 다양한 측면으로 인해 다국적 식사와 강력한 수요에 필수적이며, 기후 변화는 농업 생산량에 영향을 미친다. 본 연구에서는 온도, 강수량, 습도 등의 데이터 세트를 운영한다. 현재 연구는 농부와 농업인을 지원하기 위해 다양한 분류기를 사용한 기능 선택에 중점을 두고 있다. 특징 선택 접근법을 활용한 작물 수확량 추정은 96% 정확도를 나타내었다. 특징 선택은 기계학습 모델의 성능에 영향을 미친다. 현재 그래프 분류기의 성능은 81.5%를 나타내며, 특징 선택이 없는 Random Forest 회귀 분석은 78%의 정확도를 나타냈다. 또한, 특징 선택이 없는 의사결정 트리 회귀 분석은 67%의 정확도를 유지하였다. 본 논문은 제시된 10가지 알고리즘을 대상으로 특징 선택 중요성에 대한 실험결과를 나타내었다. 이러한 결과는 작물 분류 연구에 적합한 모델을 선택하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

• Computers and Concrete
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• 제33권5호
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• pp.559-572
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• 2024

Problems of under-sized dams (small dams with large basin area) could get worse under the global warming condition. This study evaluates the possible change of these problems with the Namgang Dam, an under-sized dam in Korea. For this purpose, first, this study simulates the dam inflow data using a rainfall-runoff model, which are then used as input for the reservoir operation. As a result, daily dam storage, dam release, and dam water supply are derived and compared for both past observed period (1973~2022) and future simulated period (2006~2099) based on the global warming scenarios. Summarizing the results are as follows. First, the inflow rate in the future is expected to be increased significantly. The maximum inflow could be twice of that observed in the past. As a result, it is also expected that the frequency of the water level reaching the high level is increasing. Also, the amount and frequency of dam release are to be increased in the future period. More seriously, this increase is expected to be concentrated on rather extreme cases with large dam release volume. Simply, the condition for flood protection in the downstream of the Namgang Dam is becoming worse and worse. Ironically, the severity of water shortage problem is also expected to become much worse. As the most extreme case, the frequency of no water supply was zero in the observed period, but in the future period, it becomes once every five years. Both the maximum consecutive shortage days and the total shortage volume are expected to become more than twice in the future period. To prevent or mitigate this coming problem of an under-sized dam, the only countermeasure at this moment seems to be its redevelopment. Simply a bigger dam with larger dam reservoir can handle this adverse effect more easily.

• 한국농공학회논문집
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• 제66권4호
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• pp.1-15
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• 2024

In recent years, climate change has been responsible for unusual weather patterns on a global scale. Droughts, natural disasters triggered by insufficient rainfall, can inflict significant social and economic consequences on the entire agricultural sector due to their widespread occurrence and the challenge in accurately predicting their onset. The frequency of drought occurrences in South Korea has been rapidly increasing since 2000, with notably severe droughts hitting regions such as Incheon, Gyeonggi, Gangwon, Chungbuk, and Gyeongbuk in 2015, resulting in significant agricultural and social damage. To prepare for future drought occurrences resulting from climate change, it is essential to develop long-term drought predictions and implement corresponding measures for areas prone to drought. The Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Sixth Assessment Report outlines a climate change scenario under the Shared Socioeconomic Pathways (SSPs), which integrates projected future socio-economic changes and climate change mitigation efforts derived from the Coupled Model Intercomparison Project 6 (CMIP6). SSPs encompass a range of factors including demographics, economic development, ecosystems, institutions, technological advancements, and policy frameworks. In this study, various drought indices were calculated using SSP scenarios derived from 18 CMIP6 global climate models. The SSP5-8.5 scenario was employed as the climate change scenario, and meteorological drought indices such as the Standardized Precipitation Index (SPI), Self-Calibrating Effective Drought Index (scEDI), and Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) were utilized to analyze the prediction and variability of future drought occurrences in South Korea.