• 한국수자원학회논문집
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• 제55권12호
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• pp.1149-1154
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• 2022

본 연구는 기상청에서 운영하고 있는 관측지점을 대상으로 강설량과 강설 일수를 위도와 고도 분포를 고려하여 겨울철 강설 측정 장비의 성능 시험을 위한 대표 관측지점과 실내외실험을 위한 조건을 제시하기 위해 수행하였다. 30년간(1981~2010) 관측한 겨울철 강설 자료를 사용하여 강설 일수의 계급별 분류, 관측지점의 위도 및 해발고도 분포를 고려하여 대표관측지점 10개소를 선정하였다. 분석결과 실외 실험에 적합한 지점은 연평균 강설 일수와 5 cm 이상의 적설 일수가 각각 57.5일, 13.2일로 나타난 대관령을 선정하였다. 실내 실험조건은 기온 -15~5℃ 습도 50% 이상의 조건이 적합하다고 사료된다. 연구 결과는 겨울철 대설재난에 대응할 수 있는 장비의 성능 시험을 위한 조건과 실외 실험장소에 대한 기초자료 로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 대한지리학회지
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• 제38권4호
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• pp.463-477
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• 2003

본 연구에서는 서울, 강릉, 군산, 대구를 사례 지점으로 선정하여 전구적인 기온 상승이 우리나라의 강설변화에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 신적설량은 1950년대 이후 감소하는 추세이지만 군산에서는 1990년대 이후 증가하였다. 강설일수의 변화 경향도 신적설량의 변화 경향과 거의 비슷하다. 신적설량은 봄철의 전구 평균기온 편차와 ‘부’적인 상관관계를 갖는다. 군산에서 두 변수간의 상관관계가 가장 높고 강릉에서는 낮다. 군산과 강릉의 신적설량은 시베리아 고기압의 강도와 높은 상관관계를 갖는데, 군산에서는 ‘정’적인. 강릉에서는 ‘부’적인 관계이다. 강설일수도 신적설량과 비슷한 경향이다. 그러므로 앞으로 전지구적으로 기온 상승이 계속되어 시베리아 고기압의 강도가 약화된다면, 군산에서는 신적설량이 줄고 강릉에서는 늘 가능성이 높다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.125-136
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• 2018

대설 재난은 한국에서 태풍 및 호우 다음으로 두 번째로 많은 자연 재해라고 할 수 있다. 대설 재난으로 인한 2005년에서 2014년 사이의 연 평균 경제 피해액은 약 80억원이다. 심각한 경제적 피해에도 불구하고 한국에서 대설 재난에 대한 경제 효과 연구는 거의 없다. 본 연구의 목적은 다중 회귀모형을 이용하여, 대설 재난의 경제적 피해액과 강설량, 강설일, 인구밀도, 비도시지역 비율 및 수도권 더미 변수 등 간의 연관성을 확인하는 것이다. 2005년부터 2014년 사이의 대설 재난 피해액 관련 데이터는 행정안전부 (국민안전처)에서 발행하는 자연 재해 연보를 이용하였으며, 강설량 및 강설일과 같은 날씨 관련 데이터는 기상청에서 수집하였다. 인구와 비도시 관련 데이터는 지자체 통계 데이터를 사용하였다. 연구 결과 강설일, 강설량, 비 도시면적 비율 등이 대설 재난 피해에 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 한국의 대설 재난 관리 정책에 적용될 수 있다.

• 국토계획
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• 제53권6호
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• pp.117-130
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• 2018

Heavy snow is a natural disaster that causes serious economic damage. Since snowfall has been increasing recently, there is a need for measures against heavy snowfall. In order to make a policy decision on heavy snowfall, it is necessary to estimate the precise amount of damage by heavy snowfall. The direct damage of the heavy snow is severe, however the indirect damage caused by the road congestion and the urban dysfunction is also serious. Therefore, it is necessary to estimate indirect damage of snowfall. The purpose of this study is to estimate the effects on the regional economy from the limitation in traffic logistics caused by heavy snow using the transport demand model and inoperability input-output Model. The result shows that the amount of production loss caused by the heavy snow is KRW 2,460 billion per year and if the period of snowfall removal is shortened by one day or two days, it could be reduced to KRW 1,219 or 2,787 billion in production loss.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권3호
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• pp.42-51
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• 2017

대설은 우리나라의 법적 자연재해 중 하나이다. 최근 기상현상에 의한 사회경제적 영향력을 함께 예보하는 영향예보가 부각되고 있으며, 이를 위해서는 먼저 각 지역의 기후적 특징을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 영향예보의 기반마련을 위해 자기조직화지도를 활용하여 적설동질지역을 구분하여 지역별 적설 특징을 분석했다. 연구결과 적설동질지역은 7개 군집으로 나타났으며, 강설량 및 관측일수, 최대강설량을 이용하여 각 그룹의 특징을 구분했다. 대관령, 강릉시, 정읍시는 강설량이 많은 지역으로, 경상도는 강설량이 적은 지역으로 구분되었다. 선행연구와 비교결과 대표적인 지역이 잘 구분되었으나 강설의 특징은 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 각 지역의 영향예보를 위한 정책결정에 기초자료로 활용될 수 있다.

• 한국환경과학회지
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• 제16권12호
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• pp.1439-1449
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• 2007

Heavy snowfall was occurred over the south-western part of the Korean Peninsula called as Honam Districts, on two days from 21 December 2005. The development mechanism of snowfall and its characteristics were analysed using observation and numerical data provided by Korea Meteorological Administration. In comparison with other years Arctic air mass developed and maintained during all December 2005 due to active planetary waves with three branches. And jet streams at lower and higher levels make easy development of snow convection cells. Especially thermal low induced by mesoscale heat and dynamic sources, also help the developments of convection cells in strong ascension. The understanding the relation between synoptic and mesoscale circumstance, therefore, is also important to predict the heavy snowfall and to prevent the disaster.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권3호
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• pp.545-556
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• 2015

본 연구에서는 기상관측소의 적설심 자료와 RCP 기후변화 시나리오를 이용하여 미래 강설량을 예측하고 기후변화에 따른 폭설 취약지역을 평가하였다. 과거 폭설의 시간적, 공간적인 규모 및 상황을 파악하기 위해 전국 92개 기상관측소의 과거 40년간(1971~2010년) 적설심 자료를 수집하였다. 2000년대로 갈수록 특히 대설경보 기준(20cm)이상 폭설발생 일수는 증가하였다. 이후 기상관측소별로 보정된 AR5 RCP 4.5, 8.5 기후변화 시나리오에 의해 각 관측소별로 산정된 온도 경계값과 물당량을 이용하여 미래 강설 가능량을 추정하였다. Baseline (1984~2013) 최대 적설심은 122cm로 분석되었고, 4.5 시나리오의 경우 186.1cm (2020s), 172.5cm (2050s), 172.5cm (2080s)로, 8.5 시나리오에 따른 최대 적설심은 254.5cm (2020s), 161.6cm (2050s), 194.8cm (2080s)로 폭설발생이 증가되는 것으로 나타났다. 미래 폭설 취약지역을 분석하기 위해, 현재 적용되고 있는 전국지역별 원예특작물시설의 설계기준 적설심(cm), 축사 설계기준 적설하중($kg/m^2$), 건축물 설계기준 적설하중($kN/m^2$) 자료를 수집하여 적용하였다. 미래 폭설 취약지역을 분석한 결과, 과거의 폭설 취약지역의 시설물은 미래에 두 배가량 더 취약하며, 취약지역이 더 확대되는 것으로 나타났다.

• 대한지리학회지
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• 제43권6호
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• pp.843-857
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• 2008

본 연구에서는 강원도 산지지 역의 자연재해의 빈도 및 피해액의 분포 특성을 파악하고 이와 관련된 기후요소의 변화를 분석하였다. 최근 5년($2003{\sim}2007$년) 동안 강원도 산지지역에서는 총 27회의 자연재해가 발생하였으며 그 중 호우에 의한 재해가 16회로 가장 많다. 재해가 가장 빈번했던 지역은 평창군 진부면으로 총 9회 발생하였다. 강원도 산지지역에서 자연재해에 의한 피해는 그 주변지역보다 크며, 산지지역 내에서는 해발고도가 높은 지역에서 피해가 더 크다. 강원도 산지지역의 북서부 지역에는 주로 호우에 의한 피해만 있었으며, 태풍에 의한 피해는 산지의 남부 지역에 집중되었다. 강풍에 의한 피해는 대부분의 산지에서 나타나는 반면 대설에 의한 피해는 적다. 강원도 산지지역에서 강수량, 강수강도 및 호우일수는 증가하였고 2000년대에 들어서 강수강도의 증가 경향이 뚜렷하다. 반면 2000년대 이후 강설일수, 강설량 및 대설일수는 뚜렷하게 감소하고 있다. 강원도 산지지역에서는 최근 호우에 의한 재해가 가장 빈번하였고 강풍의 경우 감소하는 경향이나 호우와 함께 발생할 경우 그 피해가 크므로 호우 및 강풍에 의한 재해에 대한 대비가 중요하다.

• 한국환경과학회지
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• 제23권8호
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• pp.1481-1493
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• 2014

In order to understand the relation between the distribution of sea surface temperature and heavy snowfall over western coast of the Korean peninsula, several numerical assessments were carried out. Numerical model used in this study is WRF, and sea surface temperature data were FNL(National Center for Environment Prediction-Final operational global analysis), RTG(Real Time Global analysis), and OSTIA(Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis). There were produced on the basis of remote sensing data, such as a variety of satellite and in situ observation. The analysis focused on the heavy snowfall over Honam districts for 2 days from 29 December 2010. In comparison with RTG and OSTIA SST data, sensible and latent heat fluexes estimated by numerical simulation with FNL data were higher than those with RTG and OSTIA SST data, due to higher sea surface temperature of FNL. General distribution of RTG and OSTIA SST showed similar, however, fine spatial differences appear in near western coast of the peninsula. Estimated snow fall amount with OSTIA SST was occurred far from the western coast because of higher SST over sea far from coast than that near coast. On the other hand, snowfall amount near coast is larger than that over distance sea in simulation with RTG SST. The difference of snowfall amount between numerical assessment with RTG and OSTIA is induced from the fine difference of SST spatial distributions over the Yellow sea. So, the prediction accuracy of snowfall amount is strongly associated with the SST distribution not only over near coast but also over far from the western coast of the Korean peninsula.

• 한국도로학회논문집
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• 제19권3호
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• pp.83-90
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• 2017

PURPOSES : In this study, systematic road snow-removal capabilities were estimated based on previous historical data for road-snowremoval works. The final results can be used to aid decision-making strategies for cost-effective snow-removal works by regional offices. METHODS : First, road snow-removal historical data from the road snow-removal management system (RSMS), operated by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport, were employed to determine specific characteristics of the snow-removal capabilities by region. The actual owned amount and actual used amount of infrastructure were analyzed for the past three years. Second, the regional offices were classified using K-means clustering into groups "close" to one another. Actual used snow-removal infrastructure was determined from the number of snow-removal working days. Finally, the correlation between the de-icing materials used and infrastructure was analyzed. Significant differences were found among the amounts of used infrastructure depending on snowfall intensity for each regional office during the past three years. RESULTS:The results showed that the amount of snow-removal infrastructure used for low heavy-snowfall intensity did not appear to depend on the amount of heavy snowfall, and therefore, high variation is observed in each area. CONCLUSIONS:This implies that the final analysis results will be useful when making decisions on snow-removal works.