• 한국농공학회논문집
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• 제59권3호
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• pp.83-96
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• 2017

This study presented a surface water quality modeling framework considering the spatial resolution of pollutant load estimation to better represent stream water quality characteristics in the Saemangeum watershed which has been focused on keeping its water resources sustainable after the Saemangeum embankment construction. The watershed delineated into 804 sub-watersheds in total based on the administrative districts, which were units for pollutant load estimation and counted as 739 in the watershed, Digital Elevation Model (DEM), and agricultural structures such as drainage canal. The established model consists of 7 Mangyung (MG) sub-models, 7 Dongjin (DJ) sub-models, and 3 Reclaimed sub-models, and the sub-models were simulated in a sequence of upstream to downstream based on its connectivity. The hydrologic calibration and validation of the model were conducted from 14 flow stations for the period of 2009 and 2013 using an automatic calibration scheme. The model performance to the hydrologic stations for calibration and validation showed that the Nash-Sutcliffe coefficient (NSE) ranged from 0.66 to 0.97, PBIAS were -31.0~16.5 %, and $R^2$ were from 0.75 to 0.98, respectively in a monthly time step and therefore, the model showed its hydrological applicability to the watershed. The water quality calibration and validation were conducted based on the 29 stations with the water quality constituents of DO, BOD, TN, and TP during the same period with the flow. The water quality model were manually calibrated, and generally showed an applicability by resulting reasonable variability and seasonality, although some exceptional simulation results were identified in some upstream stations under low-flow conditions. The spatial subdivision in the model framework were compared with previous studies to assess the consideration of administrative boundaries for watershed delineation, and this study outperformed in flow, but showed a similar level of model performance in water quality. The framework presented here can be applicable in a regional scale watershed as well as in a need of fine-resolution simulation.

• 한국방재학회 논문집
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• 제8권3호
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• pp.23-27
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• 2008

대규모 육지수문모형(Land Surface Model, LSM)에서 종합적인 육지 물흐름 및 에너지흐름의 예측을 위해 새로운 지표면-지표하 연계 물흐름 모형이 지표하 물흐름 모의를 위한 3차원 체적평균 토양수분 이송방정식(Volume Averaged Soil-moisture Transpor, VAST)을 지표수 흐름모의를 위한 1차원 확산방정식과 연계하여 개발되었다. 각 흐름특성에 맞는 복합적인 수치해석법이 적용되어, 시간분할 방법에 의해 3차원 VAST 방정식의 종방향 흐름이 완전음해법에 의해 해석된 후, 횡방향 흐름이 양해법으로 구해지며, 그 후에 1차원 확산방정식은 MacCormack 유한차분법으로 계산한다. 이 새로운 흐름연계모형은 최신의 육지수문모형인 CLM(Common Land Model)내의 기존 1차원 수리수문계산부분을 대체하게 된다. CLM과 결합된 새로운 연계흐름모형은 오하이오 계곡부근의 시험유역에 적용되었으며, 모의결과는 지표면-지표하 물흐름 상호작용의 모의와 지표수 흐름추적방법을 사용한 새로운 모형의 유출예측이 실측치에 더 근접함을 보여준다. 이 개선된 육지수문모형은 지역적, 대륙적, 그리고 지구전체를 다루는 수문기상연구와 기후변화로 인한 재해예방을 위하여 기상모형인 CWRF(Climate extension of the next-generation Weather Research and Forecasting)와 연계될 예정이다.

• 한국환경과학회지
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• 제24권1호
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• pp.31-46
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• 2015

In this study, the regional climate (WRF) and air quality (CMAQ) models were used to simulate the effects of future urban growth on surface ozone concentrations in the Seoul metropolitan region (SMR). These analyses were performed based on changes in ozone concentrations during ozone seasons (May-June) for the year 2050 (future) relative to 2012 (present) by urban growth. The results were compared with the impacts of RCP scenarios on ozone concentrations in the SMR. The fractions of urban in the SMR (25.8 %) for the 2050 were much higher than those (13.9 %) for the 2012 and the future emissions (e.g., CO, NO, $NO_2$, $SO_2$, VOC) were increased from 121 % (NO) to 161.3 % ($NO_2$) depending on emission material. The mean and daily maximum 1-h ozone in the SMR increased about 3 - 7 ppb by the effect the RCP scenarios. However, the effect of urban growth reduced the mean ozone by 3 ppb in the SMR and increased the daily maximum 1-h ozone by 2 - 5 ppb over the northeastern SMR and around the coastline. In particular, the ozone pollution days exceeding the 1-h regulatory standard (100 ppb) were far more affected by urban growth than mean values. As a result, the average number of days exceeding the 1-h regulatory standard increased up to 10 times.

• 한국농공학회논문집
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• 제52권4호
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• pp.83-91
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• 2010

Generally, the GCM (General Circulation Model) data by IPCC climate change scenarios are used for future weather prediction. IPCC GCM models predict well for the continental scale, but is not good for the regional scale. This paper tried to generate future temperature and precipitation of 8 scattered meteorological stations in South Korea by using the MIROC3.2 hires GCM data and applying LARS-WG downscaling method. The MIROC3.2 A1B scenario data were adopted because it has the similar pattern comparing with the observed data (1977-2006) among the scenarios. The results showed that both the future precipitation and temperature increased. The 2080s annual temperature increased $3.8{\sim}5.0^{\circ}C$. Especially the future temperature increased up to $4.5{\sim}7.8^{\circ}C$ in winter period (December-February). The future annual precipitation of 2020s, 2050s, and 2080s increased 17.5 %, 27.5 %, and 39.0 % respectively. From the trend analysis for the future projected results, the above middle region of South Korea showed a statistical significance for winter precipitation and south region for summer rainfall.

• 환경영향평가
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• 제22권6호
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• pp.609-626
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• 2013

Air quality models have been widely used to study and simulate many air quality issues. In the simulation, it is important to raise the accuracy of meteorological predicted data because the results of air quality modeling is deeply connected with meteorological fields. Therefore in this study, we analyzed the effects of meteorological fields on the air quality simulation. This study was designed to evaluate MM5 predictions by using different initial condition data and different observations utilized in the data assimilation. Among meteorological scenarios according to these input data, the results of meteorological simulation using National Centers for Environmental Prediction (Final) Operational Global Analysis data were in closer agreement with the observations and resulted in better prediction on ozone concentration. And in Seoul, observations from Regional Meteorological Office for data assimilations of MM5 were suitable to predict ozone concentration. In other areas, data assimilation using both observations from Regional Meteorological Office and Automatical Weather System provided valid method to simulate the trends of meteorological fields and ozone concentrations. However, it is necessary to vertify the accuracy of AWS data in advance because slightly overestimated wind speed used in the data assimilation with AWS data could result in underestimation of high ozone concentrations.

• 지역연구
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• 제35권4호
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• pp.61-73
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• 2019

도시의 개발과 고밀화는 도시공간의 기온이 주변지역보다 높아지는 도시열섬(Urban Heat Island)현상의 원인이 되고 있으며, 도시열섬현상은 기후변화와 함께 그 강도가 증가하고 있다. 이와 더불어 여름철 도시의 대기온도가 상승할 때 소득이 낮은 계층, 고령인구, 건강에 문제가 있는 사회적 취약계층은 높아진 열환경에 대처할 수 있는 능력이 부족하다. 따라서 본 연구의 목적은 서울시의 열섬지역을 공간통계 기법인 Hotspot 분석을 통해 도출하고, 로지스틱 회귀분석을 활용하여 열섬지역의 물리적 환경과 인구 및 사회경제적 특성을 분석하는 것이다. 서울시 423개 행정동을 대상으로 동별 평균 대기온도를 이용하여 도시열섬 Hotspot 분석을 실행한 결과, 서울시 중구, 종로구, 용산구, 영등포구에서 도시열섬 지역이 집중적으로 분포하는 것을 확인하였다. 로지스틱 회귀분석을 통해 열섬지역의 물리적 환경 특성을 분석한 결과, 주거시설 연면적 비율, 상업시설 연면적 비율, 용적률, 불투수면 비율, 정규화식생지수(NDVI)가 열섬지역에 영향을 미치는 유의한 변수로 나타났다. 또한, 열섬지역의 인구 및 사회·경제적 특성을 고려한 열환경 취약지역을 분석한 결과, 기초생활수급자 비율, 독거노인 비율, 기초생활수급을 받는 독거노인 비율 등이 유의한 변수로 나타났다. 본 연구의 결과는 도시열섬현상에 영향을 미치는 물리적 환경변수를 도출하고 사회적 취약계층의 공간적 분포와 도시열섬지역이 중첩되어 있는 지역을 판별함으로써 향후 취약계층을 고려한 도시 열환경 설계와 정책 개발에 있어 시사점을 제공할 것으로 기대한다.

• 한국농공학회논문집
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• 제62권6호
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• pp.1-9
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• 2020

Reservoir storage and water level information is essential for accurate drought monitoring and prediction. In particular, the agricultural drought has increased the risk of agricultural water shortages due to regional bias in reservoirs and water supply facilities, which are major water supply facilities for agricultural water. Therefore, it is important to evaluate the available water capacity of the reservoir, and it is necessary to determine the water surface area and water capacity. Remote sensing provides images of temporal water storage and level variations, and a combination of both measurement techniques can indicate a change in water volume. In areas of ungauged water volume, satellite remote sensing image acts as a powerful tool to measure changes in surface water level. The purpose of this study is to estimate of reservoir storage and level variations using satellite remote sensing image combined with hydrological statistical data and the Normalized Difference Water Index (NDWI). Water surface areas were estimated using the Sentinel-2 satellite images in Seosan, Chungcheongnam-do from 2016 to 2018. The remote sensing-based reservoir storage estimation algorithm from this study is general and transferable to applications for lakes and reservoirs. The data set can be used for improving the representation of water resources management for incorporating lakes into weather forecasting models and climate models, and hydrologic processes.

• 한국습지학회지
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• 제22권4호
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• pp.302-311
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• 2020

기후변화로 인해 홍수의 빈도와 강도가 증가하고 있으므로, 구조적인 방법만으로 홍수피해에 대처하기에는 한계가 있다. 따라서, 장래 홍수피해 예측을 위해 과거 홍수피해 자료를 수집하고 분석하는 것은 비구조적인 홍수대책으로 필요한 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 지리적, 기후적 영향으로 심각한 홍수피해가 빈번하게 발생하고 있는 경상북도 지역의 홍수피해추정을 위해, 홍수피해의 주요 발생원인 중 하나인 강우특성에 대한 최근 20년(1999-2018) 동안 홍수피해자료의 회귀분석을 실시하였다. 또한, 울릉군을 제외한 22개 경상북도 시군별로 제시된 지역회귀함수의 강우특성과 지형특징과의 관계를 분석하고, 각 시군의 100년 빈도 강우량에 대한 홍수피해 위험도를 추정하였다. 홍수피해 추정결과, 경상북도에서는 동해안에 인접한 군지역에서 상대적으로 높은 피해위험도가 예측되었다. 본 논문에서 개발된 지역 피해추정함수는 계획 또는 예보 강우량에 대한 홍수피해 위험도를 산정하는 비구조적 대책 중 하나로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권2호
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• pp.325-331
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• 2017

최근 세계적인 기상이변으로 인해 자연재해가 빈번하게 발생하고 있으며, 겨울철 대표적인 자연재해인 대설에 의한 재난 발생 빈도도 증가하고 있다. 그러므로 대설 피해 저감이나 대설 피해액 예측에 대한 연구들이 다수 수행되고 있다. 본 연구에서는 과거 22년간 발생했던 대설 피해 사례를 재해연보에서 조사하여 시군구별로 빈도 분석을 하였다. 그 결과 대설 피해 발생 빈도가 높았던 충청도, 전라도, 강원도를 대상으로 대설피해액 예측을 위한 다중회귀모형을 구축하였다. 설명변수로 기상학적 요소인 최심신적설량, 최고기온, 최저기온, 상대습도와 사회 경제적인 요소인 시군구의 면적과 비닐하우스 면적, 농가인구, 60세 이상 농가인구를 선택하여 모형을 구축하였다. 또한 대설 피해를 야기하는 적설심에 대한 분석을 위해 최심신적설심 별 구간을 구분하여 모형을 별도로 구축하였다. 그 결과, 적설심이 낮았던 피해 사례까지를 모두 고려한 경우에는 모형의 예측력이 매우 낮았지만, 피해를 야기한 적설심이 큰 경우만을 분리하여 모형을 구축한 경우에는 70% 이상의 매우 향상된 예측력을 보였다. 이는 적설심이 25 cm 이상 큰 경우에는 적설하중에 의해 설해가 발생할 가능성이 있으며, 이를 대설 피해 기준 적설심이라고 가정할 수 있을 것으로 판단되었다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제32권6호
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• pp.373-383
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• 2020

본 연구에서는 한반도 중심 해역을 포함하는 북서태평양 영역에서의 폭풍해일 예측을 위해 NEMO(Nucleus for European Modelling of the Ocean) 모형을 이용하여 지역규모의 폭풍해일 예측시스템을 구축하였다. 이 시스템은 조석과 해일 예측으로 구성되어 있으며보다 정확한 폭풍해일을 예측하기 위해 수심자료와 대기-해양 경계에서의 모수화(parameterization) 최적화 과정을 수행하였다. 이를 통해 2018년 8~10월과 태풍 솔릭 사례에 대하여 국립해양조사원 조위 관측자료를 이용한 통계 방법을 적용하여 검증을 수행하고, 이를 POM(Princeton Ocean Model) 기반의 예측모델 결과와 비교하였다. 수행결과 NEMO 기반의 폭풍해일 예측시스템이 POM 기반의 예측결과에 비해 평균오차와 RMSE가 각각 약 29%와 약 20% 감소한 것으로 나타났으며, 태풍 시기에도 NEMO 기반 예측결과에서 전반적으로 오차가 낮게 나타났다.