• 한국농공학회논문집
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• 제57권2호
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• pp.1-13
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• 2015

The Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5), coordinated by the World Climate Research Programme in support of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) AR5, is the most recent, provides projections of future climate change using various global climate models under four major greenhouse gas emission scenarios. There is a wide selection of climate models available to provide projections of future climate change. These provide for a wide range of possible outcomes when trying to inform managers about possible climate changes. Hence, future agrometeorological indicators estimation will be much impacted by which global climate model and climate change scenarios are used. Decision makers are increasingly expected to use climate information, but the uncertainties associated with global climate models pose substantial hurdles for agricultural resources planning. Although it is the most reasonable that quantifying of the future uncertainty using climate change scenarios, preliminary analysis using reasonable factors for selecting a subset for decision making are needed. In order to narrow the projections to a handful of models that could be used in a climate change impact study, we could provide effective information for selecting climate model and scenarios for climate change impact assessment using maximum/minimum temperature, precipitation, reference evapotranspiration, and moisture index of nine Representative Concentration Pathways (RCP) scenarios.

• 한국농공학회논문집
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• 제63권4호
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• pp.1-12
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• 2021

Agricultural drought is a natural phenomenon that is not easy to observe and predict and is difficult to quantify. In South Korea, the amount of agricultural water used is large and the types of use are varied, so even if an agricultural drought occurs due to insufficient precipitation, the drought actually felt in the irrigated area is it can be temporally and spatially different. In order to interpret the general drought in the past, drought disasters were evaluated using single indicators such as drought damage area, precipitation shortage status, and drought index, and a comprehensive drought management system is needed through drought diagnosis survey. Therefore, we intend to conduct research on agricultural drought assessment and diagnosis using re-evaluation of agricultural facilities and irrigation water supply network due to changes in various conditions such as climate change, irrigation canal network, and evaluation of water supply capacity of agricultural facilities. In this study, agricultural drought diagnosis was conducted on two agricultural reservoirs located in Sangju, Gyeongsangbuk-do, with structural or non-structural evaluations to increase spatiotemporal water supply and efficiency in terms of water shortages. The results of the agricultural drought diagnosis evaluation can be used to identify irrigated areas and canal network vulnerable to drought and to prioritize drought response.

• 한국환경과학회지
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• 제30권12호
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• pp.1053-1065
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• 2021

In this study, the prediction technology of Hydrological Quantitative Precipitation Forecast (HQPF) was improved by optimizing the weather predictors used as input data for machine learning. Results comparison was conducted using bias and Root Mean Square Error (RMSE), which are predictive accuracy verification indicators, based on the heavy rain case on August 21, 2021. By comparing the rainfall simulated using the improved HQPF and the observed accumulated rainfall, it was revealed that all HQPFs (conventional HQPF and improved HQPF 1 and HQPF 2) showed a decrease in rainfall as the lead time increased for the entire grid region. Hence, the difference from the observed rainfall increased. In the accumulated rainfall evaluation due to the reduction of input factors, compared to the existing HQPF, improved HQPF 1 and 2 predicted a larger accumulated rainfall. Furthermore, HQPF 2 used the lowest number of input factors and simulated more accumulated rainfall than that projected by conventional HQPF and HQPF 1. By improving the performance of conventional machine learning despite using lesser variables, the preprocessing period and model execution time can be reduced, thereby contributing to model optimization. As an additional advanced method of HQPF 1 and 2 mentioned above, a simulated analysis of the Local ENsemble prediction System (LENS) ensemble member and low pressure, one of the observed meteorological factors, was analyzed. Based on the results of this study, if we select for the positively performing ensemble members based on the heavy rain characteristics of Korea or apply additional weights differently for each ensemble member, the prediction accuracy is expected to increase.

• 한국습지학회지
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• 제15권2호
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• pp.223-231
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• 2013

전 세계적으로 발생하고 있는 국지성 집중호우, 가뭄, 혹서, 태풍, 해수면 상승 등과 같은 징후는 기후변화가 진행되고 있음을 보여준다. 이러한 기후변화로 인해 일정빈도이상의 과도한 강우가 발생하면 필리핀의 마닐라는 높은 도시화와 홍수에 취약한 구조 때문에 홍수피해가 빈번하게 발생한다. 마닐라의 홍수조절 기능 및 생활용수 공급은 Angat댐을 통해서만 관리되기 때문에 홍수방지와 원활한 물공급을 위해 가정용우수저류시설은 최적의 대체자원이 될 수 있다. 가정용우수저류시설에 의해 공급되는 물은 여과 및 살균과 같은 수처리 과정을 거쳐 식수로 사용될 수 있으며 수처리 과정을 거치지 않은 잡용수는 세정, 세차, 청소 등의 목적으로 사용할 수 있다. 본 연구에서는 다양한 기후조건을 적용하여 가정용우수저류시설의 잠재가용량과 잠재가용성을 결정하기 위해 마닐라에 위치한 5개 강우관측소에서 갈수해, 평수해, 강수해로 구분하여 강우자료를 수집하였다. 필리핀은 대부분의 지역이 도시화되어 과도한 강우 발생시 많은 양의 우수가 발생되었으며 본 연구의 결과를 통해 가정용우수저류시설의 사용은 잡용수의 대체자원으로서 적절한 대안이 될 것으로 판단된다.

• 한국습지학회지
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• 제13권1호
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• pp.1-11
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• 2011

우리나라는 1990년대 이후 겨울에서 봄철로 이어지는 시기에 지역적으로 만성적인 가뭄이 계속되고 있고, 특히 2001년에는 기상관측이래 때 이른 무더위와 극심한 가뭄으로 전국적으로 피해를 입었다. 가뭄에 대한 경제적인 손실은 홍수에 비해서 2~3배정도 달하고 있으며 미국 해양기상청(NOAA)이 선정한 20세기 최대의 자연재해 중 세계 각지에서 발생한 4개의 가뭄이 상위 5위안에 랭크된 바 있고, 미국 국립가뭄경감센터(NDMC)에서 발표한 통계재해 유형별 연평균피해액 중 가뭄피해가 가장 큰 것으로 분석되었다. 국내에도 2001년 봄 가뭄 시 국내총생산 성장률 0.45% 소비자물가 0.31% 상승하는 등 가뭄에 의한 경제적인 손실과 영향력은 막대하였음에도 불구하고 홍수 등에 대비해서는 수해방지종합대책 등 국가차원의 사전대책을 마련하여 시행하고 있는 반면, 가뭄에 대해서는 종합적인 사전예방대책보다는 응급복구 위주로 되어 있고 가뭄상황을 객관적으로 표현할 수 있는 지표도 명확하지 않아 이에 대한 체계적인 연구가 시급한 실정이다. 본 연구에서는 RCM 강수모의 자료를 이용하여 표준강수지수(SPI)를 산정하여 가뭄의 변동성을 평가하였다. 또한 산정 되어진 표준강수지수를 이용하여 가뭄의 시공간적인 변동성 분석을 실시하여 2015년대, 2045년대 및 2075년대로 나누어 가뭄지수의 주성분 분석을 통하여 현재와의 차이점을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권2호
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• pp.175-185
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• 2023

기후변화로 인해 가뭄의 위험도가 증가함에 따라, 전 세계적으로 가뭄의 피해 최소화를 위한 가뭄 대응 연구가 진행 중이다. 특히, 최근에는 가뭄의 지역적 패턴을 복합적으로 분석하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있지만, 여전히 대하천 유역에서 가뭄 위험지역을 정량적으로 파악하는 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 표준강수지수(SPI)와 수정표준강수지수(M_SPI)를 산정하고, RCP4.5 및 RCP8.5 기후변화 시나리오에 대한 공간자기상관분석을 수행하여 가뭄 핫스팟 지역을 분석했다. SPI는 연구 지역 내의 분석단위별로 매개변수를 추정하여 지수를 산정하지만, M_SPI는 연구 지역 전체에 대한 매개변수를 추정하여 지수를 산정하기 때문에, 대상 지역 내의 전체적인 관점에서 기상학적 가뭄 판단에 더 합리적이다. 연구 결과, M_SPI를 사용했을 경우, 장기가뭄이 단기가뭄보다 명확히 큰 가뭄 핫스팟 지역을 나타냈다. 또한 가뭄 핫스팟 지역은 시간이 지남에 따라 낙동강 유역의 중심에서 섬진강 유역의 방향으로 이동하는데, RCP 4.5 시나리오는 단기/장기 가뭄의 이동패턴이, RCP 8.5 시나리오에서는 장기가뭄의 이동패턴이 뚜렷하였다.

• 상하수도학회지
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• 제23권6호
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• pp.871-879
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• 2009

The Korea has high population density, so the precipitation per capita is only one tenth to world average. The water resource in Korea is insufficient. But the leakage in the water distribution system is about 25%, and it is lower than other countries where water utilities are managed well. The pipelines' management also is getting worse because the leakage in the pipelines lower the ground density surrounding pipes. So, managing the leakage in the water distribution system is very important in the view of increasing the water resources and doing the efficient management of the pipeline system. Accordingly this study aimed to conduct a cause-analysis with scientific approaches considering key local factor related to water loss of distribution system and derive better performance indicators which are able to evaluate the real state of water loss management reasonably. Also this research aimed to develop a methodology capable of judging condition of infrastructure of water distribution system.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.136-136
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• 2022

This study investigates the possibility of coupling empirical mode decomposition (EMD) for runoff prediction from machine learning (ML) models. Here, support vector regression (SVR) and convolutional neural network (CNN) were considered for ML algorithms. Precipitation (P), minimum temperature (Tmin), maximum temperature (Tmax) and their intrinsic mode functions (IMF) values were used for input variables at a monthly scale from Jan. 1973 to Dec. 2020 in the Grand river basin, Canada. The support vector machine-recursive feature elimination (SVM-RFE) technique was applied for finding the best combination of predictors among input variables. The results show that the proposed method outperformed the individual performance of SVR and CNN during the training and testing periods in the study area. According to the correlation coefficient (R), the EMD-SVR model outperformed the EMD-CNN model in both training and testing even though the CNN indicated a better performance than the SVR before using IMF values. The EMD-SVR model showed higher improvement in R value (38.7%) than that from the EMD-CNN model (7.1%). It should be noted that the coupled models of EMD-SVR and EMD-CNN represented much higher accuracy in runoff prediction with respect to the considered evaluation indicators, including root mean square error (RMSE) and R values.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_2호
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• pp.1819-1827
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• 2021

최근 도시화로 인한 토지피복의 변화로 불투수층이 증가함에 따라, 강수의 자연적인 지하수 함양이 방해되어 도시홍수와 같은 재난 문제가 발생하고 있다. 따라서 토지피복의 변화에 따른 강수와 지하수위 간 상관관계를 규명하기 위해 본 연구는 소규모 도심지역인 부산광역시 연제구를 대상으로 교차상관분석(Cross-correlation function, CCF) 및 이동평균분석(Moving average method, MA)을 통해 강수와 지하수위간 지연시간을 산정하였다. 지연시간을 산정하기 위해 자기상관분석, 교차상관분석, 이동평균분석을 수행하였으며 피어슨 상관함수를 목적함수로 설정하여 강수량과 지하수위 간 가장 높은 상관계수를 가지는 시차 값을 지연시간으로 결정하였다. 관측공 반경 250 m 내 토지피복형태와 지형은 토지피복지도와 수치지형도를 이용하여 Arc-GIS를 통해 분석하였다. 연구결과 토지피복형태가 도심영향이 많은 불투수층으로 이루어진 GW01, GW03, GW05 (Urban: 71-96%)의 경우 지연시간이 길게 나타났으며(CCF: 42-71일, MA: 148-161일) 식생영향이 많은 투수층으로 이루어진 GW04 (Urban: 35%)는 짧은 지연시간(CCF: 4일, MA: 67일)을 보였다. 토지경사도에 따른 지연시간의 차이는 보이지 않았으며 이는 토지피복형태가 강수와 지하수위 간 지연시간에 영향을 강하게 미치는 요소이기 때문에 토지경사도에 따른 영향이 작용하지 못한 것으로 판단된다. 본 연구를 통해 부산 연제구의 토지 이용에 따른 지하수위와 강수량의 지연시간을 규명함으로써 도시 내 강수의 자연적인 지하수 함양을 위한 도시 녹지공간 조성과 수문학적 재난 예방을 위한 관리계획의 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권5호
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• pp.323-336
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• 2020

기후변화로 인하여 한국의 연 강수량은 20세기부터 증가해 왔으며 미래에도 계속 증가할 것이라 전망되고 있다. 이와 함께 홍수 발생 가능성이 동반 상승하고 있기에 합리적인 홍수위험도 평가에 기반한 국가 단위 적응정책 수립이 필요하다. 이에 본 연구는 전국의 홍수위험도를 일괄적으로 평가할 수 있는 체계를 정의하고 홍수위험지수(Flood Risk Index, FRI)를 산정했다. IPCC AR5의 개념을 참고하여 위험도를 위해, 노출, 대응능력의 조합으로 평가하는 체계를 확립하였다. FRI는 자료 기반으로 산출되었으며, 요소별 가중치를 부여하여 설명력 향상을 도모하였다. FRI와 피해자료간 스피어만(Spearman) 상관성 분석을 한 결과 적절한 수준으로 잠재적인 홍수피해 크기를 평가할 수 있다는 것이 검증되었다. 미래 홍수위험도 평가를 위해 HadGEM3-RA 기반의 RCP 4.5, 8.5 시나리오를 투영했을 때 21세기 초, 중반에는 약화되었다가 21세기 말엔 현재보다 높은 위험도를 보이는 경향이 있었다.