• 한국지리정보학회지
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• 제23권2호
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• pp.53-69
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• 2020

산업화와 도시개발로 인한 불투수층 면적의 증가는 수문순환 체계를 왜곡시켜 심각한 건천화를 야기한다. 이를 관리하기 위해 건천화의 정량적인 평가 및 예측이 가능한 하천건천화 영향평가 기술이 필요하다. 본 연구에서는 분포형 수문모형(Drying Stream Assessment Tool and Water Flow Tracking, DrySAT-WFT)과 시계열 GIS자료를 활용하여 전국 5대강 유역의 댐·보 유역을 대상으로 하천유입량 감소원인 평가를 실시하였다. 이를 위해 5개 하천건천화 영향요소(토양침식, 산림성장, 도로-하천 단절, 지하수이용, 도시개발)를 선정하여 1976년부터 2015년까지 GIS 기반의 시계열 공간자료를 연대별로 구축하였다. DrySAT-WFT는 2005~2015년까지 8개의 다목적댐(충주댐, 소양강댐, 안동댐, 임하댐, 합천댐, 섬진강댐, 주암댐, 용담댐) 및 4개의 유량 관측지점(오수천, 미호천, 마륵, 초강)에 대해 하천유량 검보정을 실시하였고, 검보정 결과 결정계수(R²)는 평균 0.76(0.66~0.84), Nash-Sutcliffe 모형효율은 평균 0.62(0.52~0.72)의 값을 보였다. 이를 토대로 2010년대(2006~2015)의 기상조건을 기준으로 연대별(1980년대: 1976~1985, 1990년대: 1986~1995, 2000년대: 1996~2005, 2010년대: 2006~2015) GIS자료를 이용하여 댐·보 유역의 하천유입량 변화를 계산하므로서 각 영향요소별 하천유입량 감소 기여비율을 산정하였다. 모의결과, 1980년대를 기준으로 5대강 유역평균 2010년대 풍수량(Q95)은 4.1~6.3%의 감소율을 보였고, 평수량(Q185)은 6.7~9.1%의 감소율을 보였으며, 갈수량(Q355)은 8.4~10.4%의 감소율을 보였다. 하천건천화 영향요소 중에서 지하수 이용량의 증가로 인한 기저유량 감소(하천건천화 기여율: 40.5%)가 가장 큰 영향을 주었으며, 다음으로는 산림성장에 의한 증발산량 증가(하천건천화 기여율: 29.0%)로 나타났다.

• 한국농림기상학회지
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• 제16권4호
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• pp.403-417
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• 2014

기상이변의 증가추세는 인류가 직면한 기후변화의 또 다른 속성이며 농업부문에서는 이미 심각한 재해로 이어지고 있다. 기상이변은 다양한 공간규모에 걸쳐 일어나지만 그 영향을 완화시킬 처방은 국지적인 규모에서만 가능하다. 따라서 기후변화 대응을 위한 조기경보체계는 반드시 '위치와 장소'를 기반으로 그곳의 영농정보를 바탕으로 할 때만 효율적이다. 기존 조기경보체계는 다양한 영농현장에 대한 구체적 위험을 알려주지 못하며, 농가의 개별적 상황이 대응조치에 반영되지 못하고, 악기상의 장기 누적효과에 의해 발생하는 '지발재해'나 둘 이상의 기상요소가 동시에 작용하는 '복합재해'에 대한 고려가 없다. 본 강좌에서는 선행연구들에 의해 확보된 '농가맞춤형 기상위험 관리기술'을 토대로, 필지단위 국지기상조건을 재배중인 작물의 종류와 발육단계에 맞춘 '재해위험지수'로 정량화하고, 이를 평년기준과 비교하여 재해발생 가능성을 판단하며, 적절한 대응방안과 함께 재배농가에게 일대일로 전달하는 '맞춤형 농업기상서비스' 구축에 관하여 논의한다. 이 서비스를 현업화하기 위한 1단계 4년의 조기경보체계 실증연구가 2014년에 시작되었고, 2017년까지는 남한 21개 대권역 가운데 하나인 유역면적 $4,914km^2$에 60,202호의 농가로 이루어진 섬진강권역을 대상으로 현업서비스를 구축하게 된다. 연구수행과정에서 얻어지는 경험은 2단계 전국 대상 사업으로 확대되어 기후변화와 기상이변 증가에 따른 농업부문 재해위험을 개별농가 차원에서 실질적으로 경감시키는 데 기여할 것이다. 금세기 농업분야 최대의 도전인 기후변화를 슬기롭게 극복하기 위해 '기후스마트농업'이 학계의 대안으로 자리 잡았지만, 국내 성공의 전제조건으로서 농업기상 조기경보체계의 지속적인 개발과 이를 토대로 한 맞춤형 농업기상서비스의 전국 확대가 필요하다.

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2014년도 추계 학술발표논문집
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• pp.25-48
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• 2014

기상이변의 증가추세는 인류가 직면한 기후변화의 또 다른 속성이며 농업부문에서는 이미 심각한 재해로 이어지고 있다. 기상이변은 다양한 공간규모에 걸쳐 일어나지만 그 영향을 완화시킬 처방은 국지적인 규모에서만 가능하다. 따라서 기후변화 대응을 위한 조기경보체계는 반드시 '위치와 장소'를 기반으로 그곳의 영농정보를 바탕으로 할 때만 효율적이다. 기존 조기경보체계는 다양한 영농현장에 대한 구체적 위험을 알려주지 못하며, 농가의 개별적 상황이 대응조치에 반영되지 못하고, 악기상의 장기 누적효과에 의해 발생하는 '지발재해'나 둘 이상의 기상요소가 동시에 작용하는 '복합재해'에 대한 고려가 없다. 본 강좌에서는 선행연구들에 의해 확보된 '농가맞춤형 기상위험 관리기술'을 토대로, 필지단위 국지기상조건을 재배중인 작물의 종류와 발육단계에 맞춘 '재해위험지수'로 정량화하고, 이를 평년기준과 비교하여 재해발생 가능성을 판단하며, 적절한 대응방안과 함께 재배농가에게 일대일로 전달하는 '맞춤형 농업기상서비스' 구축에 관하여 논의한다. 이 서비스를 현업화하기 위한 1단계 4년의 조기경보체계 실증연구가 2014년에 시작되었고, 2017년까지는 남한 21개 대권역 가운데 하나인 유역면적 4,914km2에 60,202호의 농가로 이루어진 섬진강권역을 대상으로 현업서비스를 구축하게 된다. 연구수행과정에서 얻어지는 경험은 2단계 전국 대상 사업으로 확대되어 기후변화와 기상이변 증가에 따른 농업부문 재해위험을 개별농가 차원에서 실질적으로 경감시키는 데 기여할 것이다. 금세기 농업분야 최대의 도전인 기후변화를 슬기롭게 극복하기 위해 '기후스마트농업'이 학계의 대안으로 자리 잡았지만, 국내 성공의 전제조건으로서 농업기상 조기경보체계의 지속적인 개발과 이를 토대로 한 맞춤형 농업기상서비스의 전국 확대가 필요하다.

• 대한환경공학회지
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• 제38권3호
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• pp.117-127
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• 2016

새만금유역을 대상으로 수질개선을 위한 다양한 방법을 검토하고 환경유지용수 확보에 따른 수질개선 효과를 평가하였다. 만경강과 동진강의 환경유지용수 확보를 위해 강변저류지설치, 저수지증고, 신규댐 건설, 용수 취배수체계 조정, 용담댐, 섬진강댐 물 이용체계를 조정하는 방안을 선정하였다. 환경유지용수 확보 가능한 방안에 따른 시나리오 구성을 통해 수질개선효과를 예측하기 위하여 유역모형 SWAT과 수질모델 QUAL2K를 연계하여 BOD와 T-P항목에 대해 수질변화를 모의하였다. 시나리오 적용을 통한 모의 결과 총량관리단위유역말단인 만경B 지점의 경우 관개기 BOD 수질개선율은 28.70%, T-P의 수질개선율은 17.09%로 나타났고, 비관개기BOD 수질개선율은 28.51%, T-P의 수질개선율은 28.68%로 나타났다. 동진 A 지점의 경우 관개기 BOD 수질개선율은 14.39%, T-P 수질개선율은 14.59%, 비관개기 BOD 수질개선율은 15.54%, T-P 수질 개선율은 19.46 %로 나타나 환경유지용수가 수질개선에 효과가 있는 것으로 분석되었고 특히, 비관개기 수질개선에 효과가 크다는 것을 알 수 있었다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제6권3호
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• pp.142-151
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• 2001

한반도 남해안의 여수해협에서 지역적으로 대비가 가능한 3 개의 단위층(UH, LH, PL)이 탄성파(3.5 kHz) 자료의 분석을 통해 세분되었다. 단위층 UH는 최상부에 위치하는 펄층으로서 북쪽으로 가면서 얇아지면서 본 해역의 북부(광양만 입구)에 이르러 삼각주에 얹히는 특징을 보여 현세의 해수면 상승과 관련된 해침체계역 (transgressive systems tract)으로 해석된다. 그 하부의 단위층 LH는 본 해역의 북부에서 후퇴경향을 보이는 삼각주 퇴적체($LH_1$)로서 해저면에 노출되는 반면, 본 해역의 중${\cdot}$남부(여수해협)에서 하곡, 계곡, 소분지 등을 충진한 해침퇴적체($LH_2$)로서 UH층과 PL층(플라이스토세 퇴적층)사이에 놓이는 특징을 보인다. 그리고 단위층 UH와 $LH_2$의 경계면은 북쪽으로 가면서 점차 얕아지는 경향을 보이고, 그것의 지형도는 현재 발달되어 있는 조류로의 모습과 매우 유사하여 북쪽(육지 방향)으로 가면서 점차 젊어지는 조석침식면(tidal ravinement surface)으로 해석된다. 따라서 마지막 빙하최성기(last glacial maximum) 이후의 범세계적 해수면 상승(eustatic sea-level rise)은 본 해역의 중${\cdot}$남부를 침수시켜 조석침식면에 의해 두 층(UH와 $LH_2$)으로 세분되는 해침체계역을 형성시킨 반면, 본 해역의 북부에서는 조석침식면이 없이 두 개의 후퇴형 삼각주 로브로 구성된 독특한 해침체계역 ($LH_1$)을 형성시킨 것으로 보인다. 이렇듯 동일한 해수면 상승시기에도 불구하고 지역에 따라 퇴적층의 누적양상(stacking pattern)이 달라지는 이유는 지형, 퇴적물 공급, 조류 등의 지역간 차이 때문이며, 특히 본 해역의 북부에서 해수면 상승과 더불어 조석침식면이 발달하지 못한 까닭은 비교적 넓고 반폐쇄적인 분지형 지형과 섬진강으로부터 많은 퇴적물 공급, 그리고 비교적 약한 조류 때문인 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제6권3호
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• pp.31-42
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• 1986

본(本) 연구(硏究)는 장래(將來) 예상(豫想)되는 유역내(流域內)의 수자원(水資源) 수요문제(需要問題)에 대처(對處)하여 수자원(水資源)의 기초(基礎)가 되는 강수(降水)를 공간적(空間的)으로 모의발생(模擬發生)(Simulation)하기 위한 모델을 개발(開發)한 것으로서, 유역(流域)의 중심(中心) 관측소(觀測所)인 기간관측소(基幹觀測所)와 그 주변의 준기간(準基幹) 관측소간(觀測所間)의 강수현상(降水現像)에 대(對)한 공간적(空間的) 확률구조(確率構造)로부터 준기간(準基幹) 관측소(觀測所)의 강수계열(降水系列)를 모의발생(模擬發生)하였다. 섬진강 유역(流域)을 대상(對象)으로 기간(基幹) 관측소(觀測所)로는 하동(河東)을 택(擇)하고 준기간(準基幹) 관측소(觀測所)로는 임실, 보성, 순창, 동복, 구례를 택(擇)하여 강수(降水)의 공간적(空間的) 모의발생(模擬發生) 모델을 검토(檢討)하였으며 얻어진 성과(成果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1) 강수상태(降水狀態)의 공간적(空間的) 분리(分離)는 강수상태별(降水狀態別)(강수(降水)-강수계(降水系), 무강수(無降水)-강수계(降水系), 강수(降水)-무강수계(無降水系), 무강수(無降水)-무강수계(無降水系)) 발생확률(發生確率)이 안정(安定)된 값을 보여 공간적(空間的) 모의발생시(模擬發生時) 유효(有効)한 방법(方法)임을 알았다. 2) 기간(基幹) 관측소(觀測所)의 일강수계열(日降水系列)로부터 모의발생(模擬發生)한 준기간(準基幹) 관측소(觀測所)의 일강수계열(日降水系列)은 연평균(年平均) 강수량(降水量)의 경우(境遇) 관측치(觀測値)와 비슷한 결과(結果)를 보였으나, 하계(夏季)의 강수량(降水量)은 약간(若干) 과소(過少)하게 나타났다. 3) 준기간(準基幹) 관측소(觀測所)의 월강수량(月降水量)에 대한 Correlogram과 Power Spectrum은 관측표본(觀測標本)과 잘 맞고 있어 주기성(周期性)의 재현(再現)은 충분(充分)한 것으로 생각된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권3호
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• pp.153-163
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• 2017

데이터 처리 속도는 예보 능력과 관련이 있다. 최신의 입력 자료를 이용한 예측 데이터의 고속 생산은 신속한 대처를 가능하게 한다. 또한 알고리즘 작성, 계산, 결과 평가, 알고리즘 개선으로 이어지는 순환 구조를 원활하게 할 뿐만 아니라 오류 발생시 빠른 시간 내에 복구할 수 있게 하는 등 매우 중요한 요소이다. 현재의 조기경보 시스템은 매 계산 주기 마다 섬진강 유역의 10개 시군에 대해 30미터 해상도의 격자형 자료를 400개 이상 생성하고 있으며(중간 데이터 포함) 최대 9일까지 예보되는 자료를 포함할 경우 600개 이상이다. 이는 전국을 30미터 해상도로 약 45개를 생성하는 계산양과 비슷하다. 또한 14,000여개의 필지에 대한 구역 통계와, 각 래스터의 평균, 최대, 최소 등의 통계자료 생성도 함께 수행 해야 한다. 이와 같은 대량의 데이터를 한정된 시간 내로 처리하기 위한 몇 가지 기법을 적용하여 적용하였으며, 아직 적용은 못하였으나 가능성의 여부를 평가해 보는 것으로 본 연구를 진행하였다. 그 결과 앞서 제시된 래스터 캐시, NFS 캐시, 분산 처리를 모두 적용할 경우 데이터 처리 시간을 1/8로 단축 시킬 수 있음이 확인되었다. 또한 GPU를 이용한 연산을 적용할 경우 일부 모듈에 대해 매우 큰 폭으로 수행 시간을 단축 시킬 수 있음을 확인하였다. 다만 캐시를 위한 추가적인 디스크, GPU라는 별도의 하드웨어, 추가된 하드웨어 지원을 위한 고출력 전원 장치와 이에 따른 UPS (Uninterruptible power supply, 무정전 전원공급 장치)까지 상대적으로 높은 사양으로 준비해야 하는 비용적인 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서 제시한 네 가지 기법 중 세 가지는 계산 서버 추가를 통한 수평적 성능 확장에 관한 것이다. 하지만 서버의 추가가 처리 속도 향상으로 이어지지 않음은 물론 오히려 저하시키는 경우가 있다. 본 연구에서는 특정 시간 내로 작업을 완료 시키지 못하면 해당 작업을 반환하여 다른 서버가 처리하는 간단한 방식을 이용한다. 하지만 이런 문제를 지속적으로 발생시키는 계산 서버가 발견된다면 정해진 기준에 따라 계산 작업에서 완전히 퇴출 시켜야 성능 향상에 도움이 된다. 따라서 처리 속도에 대한 정확한 원인을 검사하고 이를 실시간으로 반영할 수 있는 기법이 필요하다.