• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.224-224
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• 2019

국제기상기구의 Global Framework for Climate Services (GFCS)의 관점에서 살펴보면 국내의 기상 기후 정보는 기상청을 중심으로 관측 자료와 중장기 예측 및 기후변화 시나리오 정보 등의 다양한 시간규모로 생산되고 있다. 하지만 사용자가 직접적으로 다양한 기후정보를 상세화하여 활용하기 위해서는 기후정보의 구축 및 전처리를 수행해야하는 어려움이 있다. 따라서 APEC Climate Center (APCC)에서 다학제 융합 기반 기후정보 서비스를 중심으로 사용자 인터페이스 플랫폼 (User Interface Platform: UIP)의 기술적 플랫폼으로 APCC Integrated Modeling Solution (AIMS)를 개발하였다. AIMS는 사용자의 관점으로 상세화를 수행할 수 있고, 다양한 응용 분야에 적용하기 쉽게 데이터를 생성하여 연구에 도움을 주고 있다. 본 연구는 AIMS에서 제공하고 있는 기존의 국가별로 제공하는 제 5차 결합 기후모델 비교사업 (The $5^{th}$ phase of the coupled model intercomparision project, CMIP5)에서 해석한 전구기후모델 (General Circulation Model, GCM)의 통계적 상세화 방법인 Simple Quantile Mapping (SQM)과 Spatial Disaggregation Quantile Delta Mapping (SDQDM)를 포함하여 AIMS에 새롭게 추가 된 통계적 상세화 방법인 Bias Correction and Stochastic Analog (BCSA) 방법을 소개하고자 한다. 또한 60개의 종관기상관측 (Automated Surface Observing System, ASOS)자료를 중심으로 생성한 세 가지 통계적 상세화방법의 과거재현성과 RCP4.5, RCP8.5 시나리오를 활용한 미래 불확실성 평가 결과를 이용하여 연구자들의 맞춤형 자료를 생산하고 평가하는데 도움을 줌으로써 다양한 기후자료의 효과적인 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.240-240
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• 2015

As Simpson et al. (1990) emphasized the importance of the straining process in the stratification and mixing in the estuarine circulation process, various researches have investigated on the relative contribution of each process to the overall potential energy anomaly dynamics. However, many numerical works have done only for two dimensional modeling along channel or the short distance cross sectional three dimensional simulations as Burchard et al. (2008) and the estuarine channel was not simulated so far. But, in the study on the physics of shallow coastal seas, spatial dimension in the three dimensional way affects significantly on results of a particular numerical model. Therefore, the comparison of two and three dimensional models is important to understand the real physics of mixing and stratification in an estuary. Also, as Geyer and MacCready (2013) pointed out that the lateral process seems to be important in determining the periodic stratifications, to study such process the three dimensional modeling must be required. The present study uses a numerical model to show the signification roles of each term of the time-dependent dynamic equation for the potential energy anomaly (PEA) in controlling along and lateral channel flows and different stratification structures. Moreover, we present the relationships between the ${\Phi}$-advection, the depth mean straining, vertical mixing and vertical advection can explain well how water level, salinity distribution and across velocity 2D model are slightly different from 3D.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.373-373
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• 2018

화력발전소, 석유화학공단 등 대규모 배출원에서 발생되는 이산화탄소를 활용하여 온실가스의 배출을 줄이고, 경제적 가치를 창출할 수 있는 탄소자원화는 기후변화 대응을 위한 국가전략프로젝트 중 하나이다. 전 세계적으로 탄소자원화 기술은 아직 상용화 단계이지만 최근 강화된 온실가스 감축 의무로 인하여 탄소자원화 시장은 더욱 확대될 전망이다. 화력발전소의 이산화탄소 발생 과정에서 배출되는 수증기는 응축기술을 통하여 새로운 수원으로 활용이 가능하다. 응축된 물의 최적 활용과 사용처 지향적 효율적 물순환을 위한 시설 내 스마트 워터 그리드(SWG) 개념의 물분배 시스템은 발전 산업 내에 탄소자원화의 핵심기술로 사용될 수 있다. SWG는 시설 내 용수공급 관리에서의 관망 운영, 물 수요 관리 등 ICT를 활용한 종합적인 물 분배 시스템으로, 본 연구에서는 SWG 물순환 시스템의 국내외 기술조사를 통해 발전 산업 시설 내에 적용성을 검토하였다. 물의 재이용 시스템을 포함한 SWG 기술, 지능형 관망 운영 기법 기술, 실시간 수질 감시 체계 기술 연구를 기반으로, ICT 기반 용수공급 정보 관리 기술과 수운영 모니터링 기술을 통하여 SWG가 발전 산업 연계 기술로써 적용될 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제시된 SWG 시스템을 적용한 산업 인프라를 통하여 산업적 파급 효과를 높이고, 이를 활용한 인력과 비용 절감이 기대되며, 저에너지, 고효율화를 위한 기술력과 글로벌 물 시장진출 경쟁력을 향상시키기 위한 기초연구자료로써 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.145-145
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• 2019

Groundwater and rainwater are the only sources of freshwater in small islands as many islands lack surface water sources. Groundwater occurring in the form of freshwater lens floating on denser seawater is highly dependent on natural recharge from rainfall. A sharp interface numerical model for regional and well scale modeling is selected to assess the sustainability of freshwater lens in the island of Tongatapu. In this study, 29 downscaled General Circulation Model(GCM) predictions are input to the recharge model based on water balance modelling. Three GCM predictions which represent wet, dry and medium conditions are selected for use in the groundwater flow model. Total freshwater volume and number of saltwater intruded wells are simulated under various climate scenarios with GCM predicted rainfall pattern, sea level rise and pumping. Simulations indicate that the sustainability of the freshwater lens is threatened by the frequent droughts which are predicted under all scenarios of recharge. The natural depletion of the lens during droughts and increase in water demands, leads to saltwater upconing under the pumping wells. Implementation of drought management measures is of utmost importance to ensure sustainability of freshwater lens in future.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.168-168
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• 2018

최근 기후변화로 인하여 전 세계적으로 과거 강우사상에서 확인되지 않는 극치사상이 빈번하게 관측되고 있으며 이에 따른 피해도 증가하고 있다. 미래의 기상학적 변동성 및 기후변화 영향은 지구순환모형 (General Circulation Models, GCM)을 통해 구체화되며 가장 일반적인 기후변화 전망자료로서 활용된다. 그러나 산정된 기후변화 시나리오마다 서로 그 특성에 차이가 있으며 이러한 이유로 다양한 원인으로 인해 큰 변동성을 가지는 미래 극치강우를 하나의 시나리오로 분석하기에는 무리가 있다. 또한 다양한 시나리오를 통해 분석한 결과값이 상이하며 이러한 시나리오별 산정 결과의 차이는 사용자에게 혼란을 야기할 수 있어 이를 하나의 결과로 나타낼 필요성이 있으나 정량적인 대푯값을 얻기 위해 특정 시나리오를 선택하는 것은 신뢰성에 문제가 있다. 본 연구에서는 시나리오들을 정량적 지표에 의거하여 혼합된 하나의 시나리오로 표출하고자 하였다. CORDEX-RCMs 시나리오 중 HadGEM3-RA, RegCM, SNU_WRF 및 GRIMs를 입력 자료로 하여 다중모형앙상블(Multi-Model Ensemble, MME)을 통해 낙동강 유역의 극치강우에 대한 하나의 최적 기후변화 시나리오를 도출하고자 하였으며 계층적 베이지안 (Hierarchical Bayesian Model, HBM) 기법을 통하여 기후변화 시나리오에 내제된 불확실성에 대한 정량적인 해석을 수행하였다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• v.28 no.3
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• pp.109-125
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• 2021

For the government of president Moon's AI SW HRD policy, he proclaimed AI democracy that anyone can utilize artificial intelligence technology to spread AI education for the people of the country. Through cognitive map analysis, this study presents expected policy outcomes due to the input of policy factors to overcome crisis factors and utilize opportunity factors. According to the cognitive guidance analysis, first, the opportunity factor is recognized as accelerating the digital transformation to Covid 19 if AI SW HRD is well nurtured. Second, the crisis factor refers to the rapid paradigm shift caused by the intelligence information society, resulting in job losses in the manufacturing sector and deepening imbalance in manpower supply and demand, especially in the artificial intelligence sector. Third, the comprehensive cognitive map shows a circular process for creating an AI SW ecosystem in response to threats caused by untact caused by Corona and a circular process for securing AI talent in response to threats caused by deepening imbalance in manpower supply and demand in the AI sector. Fourth, in order to accelerate the digital circulation that has been accelerated by Corona, we found a circular process to succeed in the Korean version of digital new deal by strengthening national and corporate competitiveness through AI-utilized capacity and industrial and regional AI education. Finally, the AI utilization empowerment strengthening rotation process is the most dominant of the four mechanisms, and we also found a relatively controllable feedback loop to obtain policy outputs.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.26-26
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• 2023

General circulation models (GCMs) are widely used in hydrological prediction, however their coarse grids make them unsuitable for regional analysis, therefore a downscaling method is required to utilize them in hydrological assessment. As one of the downscaling methods, convolutional neural network (CNN)-based downscaling has been proposed in recent years. The aim of this study is to generate the process of dynamic downscaling using CNNs by applying GCM output as input and RCM output as label data output. Prediction accuracy is compared between different input datasets, and model structures. Several input datasets with key atmospheric variables such as precipitation, temperature, and humidity were tested with two different formats; one is two-dimensional data and the other one is three-dimensional data. And in the model structure, the hyperparameters were tested to check the effect on model accuracy. The results of the experiments on the input dataset showed that the accuracy was higher for the input dataset without precipitation than with precipitation. The results of the experiments on the model structure showed that substantially increasing the number of convolutions resulted in higher accuracy, however increasing the size of the receptive field did not necessarily lead to higher accuracy. Though further investigation is required for the application, this paper can contribute to the development of efficient downscaling method with CNNs.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.126-126
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• 2021

Stormwater reduction plays an important role in the safety and resilience to flooding in urban areas. Due to rapid climate change, the world is experiencing abnormal climate phenomena, and sudden floods and concentrated torrential rains are frequently occurring in urban basins and the amount of outflow due to stormwater increases. In addition, the damage caused by urban flooding and inundation due to extreme rainfall exceeding the events that occurred in the past increases. To solve this problem, water supply, drainage, and water supply for sustainable urban development, the water management paradigm is shifting from sewage maintenance to water circulation and water-sensitive cities. So, in this study, The purpose of this study is to examine measures to increase the resilience of urban ecosystem systems for urban excellence reduction by analyzing the effects of green infra structures and LID techniques and evaluating changes in resilience. In this study, for simulating and analysis of runoff for various stormwater patterns and LID applications, Storm Water Management Model (SWMM) was used.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.330-330
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• 2021

본 연구에서는 새롭게 개발 중인 SSP 시나리오의 일단위 강수량과 온도 자료를 활용하여 청미천 유역의 미래 가뭄의 예측 및 분석을 실시하였다. SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5에 따른 새롭게 개발 중인 CMIP6 (Coupled Model Intercomparison Project) GCM (General Circulation Models) 중 ACCESS-ESM1.5(Australian Community Climate and Earth System Simulator model)를 이용하였다. GCM 자료는 Quantile Mapping 방법을 사용하여 편이보정 되었고, 유출분석은 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 사용하여 청미천 유역에 대해 수행하였다. 청미천 유역의 가뭄분석을 위해 기상학적 가뭄지수인 SPI(Standardized Precipitation Index)와 SPEI(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index), 수문학적 가뭄지수인 SDI(Standardized Streamflow Index)를 산정하였다. 그 후, 시간에 따른 가뭄의 특성을 분석하기 위해 가까운 미래 (2025-2064)와 먼 미래 (2065-2100) 로 구분하여 분석을 진행하였다. 그 결과, 청미천 유역의 가뭄 발생은 SSP시나리오, 가뭄지수에 따라 차이점을 확인할 수 있었다. SSP 시나리오의 경우 SSP5-8.5에서 가장 심각한 가뭄이 발생하였다. 가뭄지수의 경우 강수만을 고려한 SPI는 먼 미래에 비해 가까운 미래에서 더욱 심각한 가뭄이 발생하였다. SDI의 경우 강수량의 변동이 일반적으로 하천의 흐름에 영향을 미치기에 SPI와 비슷한 양상을 나타내었다. SPEI의 경우 시간에 따른 기온상승으로 먼 미래에 심각한 가뭄이 발생하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.197-197
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• 2020

기후변화 연구의 주요 요소 중 하나는 온도, 강수량 및 증발과 같은 기후 요인의 변화를 연구하는 것이다. General Circulation Model(GCM)은 다양한 기후 요인의 변화를 연구하는 데 일반적으로 사용되고 있다. Coupled Model Intercomparison Project(CMIP)는 전 세계의 30여 개 이상의 기관에서 개발한 GCM의 모의 결과를 연구 및 공유하기 위해 개발되었다. 기후 연구에서 대표적으로 사용하고 있는 CMIP5의 GCM은 미래 시나리오인 Representative Concentration Pathway(RCP)를 기반으로 전망 기간의 기후요소를 예측한다. 현재 개발하고 있는 CMIP6의 미래 시나리오인 Shared Socioeconomic Pathways(SSP)는 인구, 경제개발, 생태계, 자원, 제도 및 사회적 요인에 대한 미래의 사회적, 경제적 변화에 따른 기후변화에 대한 대응을 포함하고 있으며, CMIP6의 미래 시나리오는 사회적 및 경제적 결합을 통해 기후변화에 대한 정책 영향에 대한 증진된 결과를 도출할 것으로 예측하고 있다. 따라서 본 연구는 CMIP5의 INM-CM4와 CMIP6의 INM-CM5를 사용하여 대한민국의 과거 기간(1970-2005)의 월 강수량에 대한 성능을 비교하였다. 격자형 자료인 GCM을 Inverse distance weight를 사용하여 대한민국 22개 관측소로 거리 보간을 수행하였으며, 편이보정 방법으로는 분위사상법(Quantile mapping) 방법 중 Smoothing Spline 방법을 사용하여 관측소와의 오차를 수정하였다. 산정된 강수량을 토대로 6개의 평가지표(NRMSE, Pbias, NSE, PRCP100, PRCP200, PRCP300)를 사용하여 GCM의 성능을 평가하여 INM-CM4와 INM-CM5의 성능을 비교하였다.