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최광순 ( Choi Kwangsoon ),김영성 ( Kim Youngsung ),김동균 ( Kim Dong-kyun ),강신욱 ( Kang Shin Uk ),이승윤 ( Lee Seung Yoon ),정선아 ( Chong Sun A ),이혜숙 ( Yi Hye Suk ),원남일 ( Won Nam Il ),김호준 ( Kim Ho Joon ),박용순 ( Park 한국물환경학회 2020 한국물환경학회·대한상하수도학회 공동 춘계학술발표회 Vol.2020 No.-
본 연구는 영주댐 유역에서 유출된 비점오염물질이 유입하천을 거쳐 호내로 유입되는 거동특성을 분석하기 위하여, 2019년부터 8개 유입하천에 자동채수기를 활용하여 소유역별 비점오염물질 유출특성과 부하량을 분석하였으며, 호내 조사는 2019년 9월부터 담수를 시작하였기 때문에 2020년 홍수기에 호내 8개 지점에서 1m 간격의 수심별 수질을 조사하였다. 비점오염물질의 유출농도 피크는 강우 후 2∼15시간 범위를 보였으며, 조사지점과 강우사상에 따라 상이한 것으로 나타났다. 강우시 SS, TOC, TP는 탁수 유출과 동반하여 증가하였던 반면, 큰 변동이 없었으며 일부 지점은 강우 전에 비해 감소하는 경향을 보였다. 유량가중평균농도(EMC, mg/L)는 소유역별 및 강우사상에 따라 변동이 컸으며, TP의 경우 구천(0.492)>토일천(0.357)>가계천(0.232)>내성천상류(0.132) 순으로 구천 유역에서 비점오염물질의 유출이 많은 것으로 나타났다. 강우시 비점오염물질(TP)의 유출농도는 강우량(r=0.43) 보다 강우강도(r=0.79)에 더 많은 영향을 받는 것으로 나타났다. 연중 유입오염부하량은 수질 항목에 따라 다소 차이를 보였지만 연중 50㎜ 이상의 강우시에 집중되었다. TOC와 TP의 유입부 하량은 토일천에서 큰 반면 TN은 낙화암천에서 큰 경향을 보였는데, 이는 소유역별 비점오염물질 유출특성이 상이하다는 것을 시사한다. 호내로 유입된 비점오염물질은 강우사상에 따른 수심 5∼14m 층으로 유입되는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 댐저수지로 유입되는 비점오염물질의 부하량 산정을 통한 유역대책 수립 및 선택취수시설을 활용한 호내 비점오염물질 배제를 위하 댐 운영을 위한 유용한 자료로 활용될 것으로 본다.
최광순(Kwangsoon Choi),황일중(Il-Joong Hwang) 한국자동차공학회 2011 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2011 No.5
The idle quality of a vehicle is one of the main interests of car manufacturer to meet the needs of customers. To get better fuel economy, car manufacturers continues to try to lower the idle speed and to minimize the parasitic losses by adapting EHPS/MDPS etc. These new technologies to reduce parasitic losses are deteriorating the combustion stability by lowering the engine load especially in idle condition. Therefore it becomes one of the challenging topics to assess the idle quality and to improve the idle quality in developing a new vehicle model. For these reasons, present study developed a method to assess idle quality very easily compared to a classical method which measures the cylinder pressure directly.
GloSea5 모델의 자료처리 시스템 구축 및 시·공간적 재현성평가
문수진,한수희,최광순,송정현,Moon, Soojin,Han, Soohee,Choi, Kwangsoon,Song, Junghyun 한국수자원학회 2016 한국수자원학회논문집 Vol.49 No.9
기상청에서 운영하고 제공하는 전지구 계절예측시스템 GloSea5 (Global Seasonal forecasting system version 5)자료를 활용하여 용담댐유역에 적용하고자 하였다. GloSea5는 예측자료(Forecast; 이하 FCST)와 과거재현자료(Hindcast; 이하 HCST)로 제공되며 공간 수평해상도는 N216 ($0.83^{\circ}{\times}0.56^{\circ}$)으로 중위도에서 약 60km이다. 이를 유역단위 물관리에 활용하기 위해서는 시 공간적인 상세화가 필요하므로 통계적 상세화 기법을 수행하여 변수가 갖는 계통적인 지역 오차를 보정함으로써 자료의 신뢰도를 향상시키고자 하였다. HCST자료는 앙상블 형태로 주어지며 용담댐 유역의 앙상블 평균에 대한 6번 격자의 통계적인 상관성($R^2=0.60$, RMSE=88.92, NSE=0.57)이 가장 높게 나타났다. 또한 계절분석시 여름철의 경우 원시 GloSea5 강우량이 600.1mm로 관측값인 816.1mm 대비 -26.5%로 가장 많은 차이를 보였으며 상세화 후 GloSea5 강우량은 -3.1%의 오차율을 보였다. 대부분의 과소 모의된 결과가 여름철 홍수기에 해당되는 강우로 상세화 이후 강우가 회복되는 매우 중요한 결과를 보였다. 계절별 Moran's I 지수를 이용한 공간적 자기상관분석 결과 역시 통계적으로 유의성 있는 공간적인 분포를 나타냄으로써 자료의 불확실성을 개선하고 시 공간적인 정확도와 타당성을 입증하였다. HCST기간에 대한 GloSea5의 앙상블 강우에 대한 신뢰도를 향상시킴으로써 수문학적인 영향을 평가하기 위한 자료로서의 충분한 가능성을 확보하였으며 이러한 시 공간적인 재현성에 대한 평가결과는 향후 유역단위 물관리를 위한 기초자료로서 매우 중요한 역할을 할 것이다. The GloSea5 (Global Seasonal forecasting system version 5) is provided and operated by the KMA (Korea Meteorological Administration). GloSea5 provides Forecast (FCST) and Hindcast (HCST) data and its horizontal resolution is about 60km ($0.83^{\circ}{\times}0.56^{\circ}$) in the mid-latitudes. In order to use this data in watershed-scale water management, GloSea5 needs spatial-temporal downscaling. As such, statistical downscaling was used to correct for systematic biases of variables and to improve data reliability. HCST data is provided in ensemble format, and the highest statistical correlation ($R^2=0.60$, RMSE = 88.92, NSE = 0.57) of ensemble precipitation was reported for the Yongdam Dam watershed on the #6 grid. Additionally, the original GloSea5 (600.1 mm) showed the greatest difference (-26.5%) compared to observations (816.1 mm) during the summer flood season. However, downscaled GloSea5 was shown to have only a -3.1% error rate. Most of the underestimated results corresponded to precipitation levels during the flood season and the downscaled GloSea5 showed important results of restoration in precipitation levels. Per the analysis results of spatial autocorrelation using seasonal Moran's I, the spatial distribution was shown to be statistically significant. These results can improve the uncertainty of original GloSea5 and substantiate its spatial-temporal accuracy and validity. The spatial-temporal reproducibility assessment will play a very important role as basic data for watershed-scale water management.