• 한국수자원학회논문집
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• 제55권12호
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• pp.1125-1135
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• 2022

적설에 의한 피해는 자주 발생하지 않지만 발생하면 광범위한 지역에 피해를 준다. 적설에 의한 피해를 예방하기 위해서는 지역별로 피해를 유발하는 적설심을 미리 파악해 둘 필요가 있다. 하지만 관측하고 있는 적설심은 특정 관측지점으로 한정되어 피해를 유발하는 지역별 피해유발적설심을 파악하는데 어려움이 있다. 이를 극복하기 위한 일반적인 방법은 관측지점의 적설을 보간하여 공간적으로 확대하는 것이다. 하지만 이것은 매우 적은 자료를 가지고 고도 등 지형적인 특성이 다른 넓은 영역을 통계적으로 추론해야 하는 한계로 인해 지역에 대한 피해유발 피해유발적설심의 구명에 더 혼란을 주기도 한다. 이를 보완하기 위해서는 넓은 영역을 관측하는 위성영상을 활용할 수 있으며, 그 중에서도 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar; SAR)를 이용한 위상차분 간섭기법(DInSAR)을 활용할 수 있다. 위상간섭영상은 두 개의 다른 시기에 측정된 합성개구레이더 영상의 위상간섭을 이용한 것으로 일반적으로 미세한 지형의 변화를 추적할 때 사용되기도 한다. 본 연구에서는 유럽우주국(ESA)에서 운영하는 Sentinel-1B 위성의 dual polarimetric IW 모드 C-band SAR 데이터를 사용하여 DInSAR 분석을 수행하여 적설심의 공간분포를 추정하였다. 또한 정지궤도복합위성 천리안 2호(GK-2A)의 L2 적설심 추정 자료를 이용하여 비교하였다. 적용 결과, 적설예측의 정확도는 격자별로 계산할 경우, DInSAR 는 약 0.92%, GK-2A 는 약 0.71% 를 나타내 DInSAR의 적용성이 높게 나타났다. 즉, DInSAR 방법을 이용하여 계산된 적설심과 기상관측소에서 관측된 적설심을 공간보간하여 비교한 결과, 적설의 분석 결과 적설심을 과대추정하는 경우가 발생하기는 했으나, 적설심의 공간분포를 추정하는데 충분한 정보를 제공했으며, 이러한 방법으로 파악된 적설심의 공간분포는 실제 피해발생지역의 적설심을 보다 정확하게 추정하는데 기여할 수 있으며, 이것은 지역별 피해유발적설심을 파악하는데 도움이 될 것이다.

• 한국농공학회논문집
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• 제49권3호
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• pp.33-40
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• 2007

This study is to grasp and analyse the temporal and spatial distribution of record-breaking heavy snowfall rarely occurred in the middle and southwest region of South Korea during March of 2004 and December of 2005 respectively. Snow cover area was extracted using the channels 1, 3 and 4 of NOAA AVHRR images and the snow depth distribution was spatially interpolated using snowfall data of meteorological stations. Using administration boundary and Digital Elevation Model from 1:5,000 NGIS digital map, the snowfall impact was assessed spatially and compared with the reports at that time. The damaged area by heavy snowfall over 15 cm snow depth could be identified successfully within the spatial extent of snowfall area extracted by NOAA AVHRR image.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권3호
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• pp.315-324
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• 2013

Spatial information of snow cover and depth distribution is a key component for snowmelt runoff modeling. Wide snow cover areas can be extracted from NOAA AVHRR or Terra MODIS satellite images. In this study eight sets of annual snow cover data (1997-2006) in two mountainous watersheds (A: Chungju-Dam and B: Soyanggang-Dam) were extracted using NOAA AVHRR images. The distribution of snow depth within the Snow Cover Area (SCA) was generated using snowfall data from ground meteorological observation stations. Snow depletion characteristics for the two watersheds were analyzed snow distribution time series data. The decreased pattern of SCA can be expressed as a logarithmic function; the determination coefficients were 0.62 and 0.68 for the A and B watersheds, respectively. The SCA decreased over 70% within 10 days from the time of maximum SCA.

• 물과 미래
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• 제56권2호
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• pp.62-68
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• 2023

• 한국농림기상학회지
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• 제22권2호
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• pp.92-101
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• 2020

대설로 인한 시설 농가의 피해를 예방하고 경감시키기 위해서는 기존의 적설 깊이와 더불어 적설하중에 대한 예보가 추가로 제공되어야 한다. 본 연구에서는 눈의 밀도 및 적설하중과 관련하여 해외 연구에서 사용하고 있는 이론과 공식들을 검토하고, 이를 국내에서 장기간의 농업기상관측 이력을 가지고 있는 수원에 적용하여 얻는 적설하중 결과를 소개하였다. 지난 30년(1988~2017) 간 국내 94개 기상대와 무인자동기상 관측소에서 측정된 적설(3시간 신적설, 최심신적설, 최심적설) 깊이 자료를 이용하여 우리나라 대설주의보와 대설경보에 해당하는 적설 깊이의 빈도를 살펴보았다. 우리나라 권역별 적설빈도 공간분포를 보면 대설주의보에 해당하는 신적설은 전북지역에서 많이 발생했고, 대설경보에 해당하는 신적설은 경북과 강원지역에서 많이 나타났다. 기록적인 대설은 경북과 강원지역에서 나타났으나, 최근의 겨울철 대설 피해는 경기, 경북, 전남에서 나타났다. 즉 적설 깊이가 깊더라도 적설하중이 무겁지 않다면 큰 피해가 발생하지 않는 것을 확인할 수 있었다. 수원지역의 적설하중을 추정한 결과를 보면 공식들에 따라 다양한 값들과 특징을 보였다. 대부분 적설 깊이가 깊을 때 적설하중이 무겁게 나타났지만 최대적설하중과 최심적설이 반드시 같은 날에 발생하지는 않았다. 이러한 수원지역의 결과는 다른 지역에서의 적설하중을 추정하는데 도움을 줄 수 있고, 온실구조 설계 기준의 표준 확립과 적설하중 예보를 통해 농가의 경제적 손실을 줄이는데 기여할 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권9호
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• pp.543-551
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• 2023

눈은 기후계와 지표면 에너지 평형에 영향을 끼치는 필수 기후 인자이며, 겨울 동안 저장한 고체 형태의 물을 봄에 유출, 지하수 함양 등에 제공하여 물 평형에도 결정적인 역할을 한다. 본 연구에서는 Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS), Modern.-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, version 2 (MERRA-2), ERA5-Land 적설심 자료의 통계 분석을 통해 남한에서의 활용 가능성을 평가하였다. 기상청에서 제공하는 Automated Synoptic Observing System (ASOS) 지상관측자료와 재분석자료간의 통계분석 결과, LDAPS와 ERA5-Land의 상관계수가 0.69 이상으로 상관성이 높게 나타났으나 LDAPS는 RMSE가 0.79 m로 오차가 크게 나타났다. MERRA-2의 경우 일부 기간 동안 일정한 값이 연속적으로 산출되어 자료간 증감 추이를 적절하게 모의하지 못하였기에 상관계수가 0.17로 상관성이 낮게 나타났다. LDAPS와 ASOS의 지점별 통계분석 결과 상대적으로 평균 강설량이 높게 나타나는 강원도 인근에서 성능이 높게 나타났으며, 평균 강설량이 낮게 나타나는 남부 지역에서 성능이 낮게 나타났다. 마지막으로, triple collocation (TC)를 통해 본 연구에서 활용된 4개의 독립적인 적설심자료 간의 오차 분산을 산정하였으며, 나아가 가중치 산정을 통해 융합된 적설심 자료를 생산하였다. 재분석자료는 LDAPS, MERRA-2, ERA5-Land 순으로 오차 분산이 높게 나타났으며, LDAPS의 경우 오차 분산이 높게 산정되어 가중치가 낮게 산정되었다. 또한, ERA5-Land 적설심 자료의 공간 분포가 변동성이 적게 나타나, TC로 융합된 적설심 자료는 저해상도 영상인 MERRA-2와 유사한 공간 분포가 나타났다. 자료의 상관성, 오차, 불확실성을 고려하였을 때, ERA5-Land 자료가 남한을 대상으로 적설 관련 분석을 하기 적합한 것으로 판단된다. 또한, 타 자료와 경향성은 높게 나타나나 과대 산정되는 경향이 있는 LDAPS 자료를 대상으로 적절한 보정이 수행될 시, 지역 및 기후적 다양성을 높은 해상도로 표출할 수 있는 LDAPS 자료를 적극적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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• pp.110-113
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• 2006

This study is to grasp and analyse the temporal and spatial distribution of record-breaking heavy snowfall rarely occurred in the middle and southwest region of South Korea during March of 2004 and December of 2005 respectively. Snow cover area was extracted using the channels 1, 3 and 4 of NOAA AVHRR images and the snow depth distribution was spatially interpolated using snowfall data of meteorological stations. Using administration boundary and Digital Elevation Model from 1:5,000 NGIS digital map, the snowfall impact was assessed spatially and compared with the reports at that time.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제13권4호
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• pp.25-36
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• 2020

기후변화로 인해 다양한 자연재해의 발생빈도 및 강도가 증가하고 있으며, 이를 대비하기 위하여 행정안전부에서 가뭄과 대설까지 포함한 자연재해저감 종합계획을 발표하였다. 강설량은 기온과 지형적 요인의 영향을 크게 받는다. 산악지형이 많은 강원도는 강설량이 많아 큰 적설량이 관측되지만, 겨울철 평균 온도가 상대적으로 높은 남부지방은 적설량이 작다. 무강설과 결측으로 인해 관측값에 0이 포함된 경우가 존재한다. 자료에 포함된 0은 통계적으로 민감하게 작용하며, 최적 확률분포 선정과 매개변수 추정이 어려워지는 문제점이 발생한다. 본 연구에서는 창원, 통영, 진주 관측소의 최심신적설에 대해 혼합분포를 적용하여 0을 구분하였고, 0에 근사한 값을 나누는 기준인 임계값을 매개변수 𝛿로 가정함으로써 무적설 기준을 자동으로 모형에서 추정하도록 하였다. Bayesian기법 활용하여 혼합분포모형의 매개변수를 추정하였고, 산정된 빈도별 확률적설심의 불확실성을 정량화하였다. 대관령 지점과 비교한 결과, 본 연구의 혼합분포모형은 적설량이 적은 지점에 대해 적용성이 우수한 것으로 평가되었다.

• 한국제4기학회지
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• 제13권1호
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• pp.45-52
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• 1999

본 연구에서는 동해시의 강수 분포 특성을 파악하고자(1993~1997) 해안, 동해 레이더 기상대, 서부 산지의 고도 148m, 고도 320m, 고도 842m와 같은 고도의 경포해안, 설악산 관리사무소, 소금강 관리사무소의 AWS, 대관령 기상관측소 등의 일.월별 강수자료를 분석하였다. 이 결과를 요약하면 다음과 같다. 동해시에서 1시간 최다 강수량은 62.4mm, 일 최다 강수량은 200mm, 월 최다 강수량은 355.5mm이고, 일 신적설 최심은 35.5cm이다. 여름철 강수량은 해안에서 서부 산지로 고도가 높아질수록 증가하는 경향이고, 겨울철 강수량은 해안이나 높은 산지에 많은 편이다. 동해시에 나타난 호우 중 강우량이 가장 많았던 경우는 태풍이 통과할 때이고, 그 다음은 장마전선, 저기압 통과 순이다. 일 강수량 20mm 이상이 나타난 날은 총 81일인데 이 중 44일이 여름철에 나타났다. 이는 장마전선의 북상과 오호츠크해 고기압에 의한 북동기류의 유입 때문이다. 동해시에서는 종관 환경 에 따라 해안과 높은 산지에 강설량의 차이가 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.443-443
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• 2022

적설은 자주는 아니지만 가끔 비교적 넓은 범위에 피해를 발생시킨다. 적설에 의한 피해를 예방하기 위해서는 피해를 유발하는 적설심을 미리 파악해 둘 필요가 있다. 하지만 관측하고 있는 적설심은 특정 관측지점으로 한정되어 피해를 유발하는 한계적설심을 파악하는데 어려움이 있다. 이를 극복하기 위한 일반적인 방법은 관측지점의 적설을 보간하여 공간적으로 확대하는 것이다. 하지만 이것은 매우 적은 자료를 가지고 넓은 영역을 통계적으로 추정해야하는 한계로 인해 피해 유발 한계적설심의 구명에 더 혼란을 주기도 한다. 이를 보완하기 위해서는 넓은 영역을 관측하는 위성영상을 활용할 수 있으며, 그 중에서도 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar; SAR)를 이용한 InSAR(Interferometric Synthetic Aperture Radar) 기법은 이를 위해 적절한 방법일 수 있다. 영상의 간섭계는 두 개의 다른 시기에 측정된 합성개구레이더 영상의 위상차를 이용한 것으로 일반적으로 다른 조건들이 일치할 때 지형의 변화를 추적할 때 사용되곤 한다. 그런데 만약 두 시기 사이에 특별한 지형적인 변화를 일으키는 요인이 없고 단지 적설만이 존재한다면 두 영상의 위상차는 적설의 효과로 볼 수 있을 것이다. 적설이 전파의 전달경로를 다르게 만들어 위상차를 발생시키는 것으로 가정할 수 있다. 이때 발생하는 위상차는 적설심과 적설의 굴절률에 의해 다를 수 있다. 이에 본 연구에서는 적설 전후에 수집된 인공위성 합성개구레이더 자료의 위상차를 분석한 간섭영상을 이용해 적설심의 공간분포를 추정하여 비교해 보고자 한다. 이를 위해 적설에 대한 투과가 가능한 C밴드 레이더를 사용하는 Sentinel-1의 영상을 사용하였다. 적설심의 공간분포는 실제 피해발생지역의 적설심을 보다 정확하게 추정하는데 기여할 수 있으며, 이것은 실제 피해유발적설심을 파악하는데 도움이 될 것이다.