우기 전후 댐 저수용량에 대한 이변량 빈도해석과 댐의 용수공급능력 평가

전창현,유철상,주국화,이광만,Jun, Changhyun,Yoo, Chulsang,Zhu, Ju Hua,Lee, Gwang-Man 한국수자원학회 2014 한국수자원학회논문집 Vol.47 No.12

This study proposes an evaluation method of water supply capacity of a dam, which uses the concept of return period by conducting bivariate frequency analysis of dam storage capacity. The proposed method was applied to the Daecheong Dam for the evaluation. Additionally, the return periods of Daecheong Dam were estimated for the representative drought events in Korea, whose results were also reviewed. Summarizing the results is as follows. First, this study evaluated several climatological factors related to the water supply capacity of dams in Korea to conduct the bivariate frequency analysis and selected the storage on May and the storage difference between June and October as variables for analysis. Second, as an evaluation result of the water supply capacity of the Daecheong Dam, it was found that the Daecheong Dam secures the water supply capacity under 20 years of return period. Finally, it was also confirmed that the proposed method in this study is valid to analyze and estimate the return period of representative drought events occurred in the Korean peninsula. 본 연구에서는 댐 저수용량에 대한 이변량 빈도해석을 수행함으로써 재현기간 개념을 이용한 댐의 용수공급능력 평가방법을 제안하였다. 제안된 방법은 대청댐에 적용되어 검토되었다. 추가적으로 국내의 대표적인 가뭄사상에 대한 대청댐의 재현기간을 산정하고, 그결과를검토하였다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 먼저, 본 연구에서는 이변량 빈도해석을 수행하기 위해 한국의 기후 특성을 반영한 댐의 용수공급능력 평가인자를 고려하였으며 5월 저류량 및 6~10월의 저류량 차이를 대상 변량으로 결정하였다. 둘째, 재현기간의 개념을 이용하여 대청댐의 용수공급능력을 평가한 결과, 대청댐은 재현기간 20년 미만에 대한 용수공급능력을 확보하는 것으로 나타났다. 마지막으로, 본 연구에서 제안된 방법은 한반도에 발생했던 대표적인 가뭄사상들을 분석하고, 해당 사상들에 대한 재현기간을 산정하는데 있어서도 유효함을 확인하였다.

위상학적 실내지도 작성시 로봇의 자율 주행을 위한 고려사항 연구

전창현(ChangHyun Jun),유원필(Wonpil Yu),도락주(Nakju Lett Doh) 대한기계학회 2013 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2013 No.6

인공지능 기반 홍수예보 기술의 현황 및 향후 발전방향

전창현(Jun, Changhyun) 대한토목학회 2020 대한토목학회 학술대회 Vol.2020 No.10

위성 기반 재분석 강수 자료를 이용한 한반도 격자형 확률강수량 산정

이진욱,전창현,김현준,변종윤,백종진,Lee, Jinwook,Jun, Changhyun,Kim, Hyeon-joon,Byun, Jongyun,Baik, Jongjin 한국수자원학회 2022 한국수자원학회논문집 Vol.55 No.6

This study estimated the grid-type precipitation quantile for the Korean Peninsula using PERSIANN-CCS-CDR (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks-Cloud Classification System-Climate Data Record), a satellite based re-analysis precipitation data. The period considered is a total of 38 years from 1983 to 2020. The spatial resolution of the data is 0.04° and the temporal resolution is 3 hours. For the probability distribution, the Gumbel distribution which is generally used for frequency analysis was used, and the probability weighted moment method was applied to estimate parameters. The duration ranged from 3 hours to 144 hours, and the return period from 2 years to 500 years was considered. The results were compared and reviewed with the estimated precipitation quantile using precipitation data from the Automated Synoptic Observing System (ASOS) weather station. As a result, the parameter estimates of the Gumbel distribution from the PERSIANN-CCS-CDR showed a similar pattern to the results of the ASOS as the duration increased, and the estimates of precipitation quantiles showed a rather large difference when the duration was short. However, when the duration was 18 h or longer, the difference decreased to less than about 20%. In addition, the difference between results of the South and North Korea was examined, it was confirmed that the location parameters among parameters of the Gumbel distribution was markedly different. As the duration increased, the precipitation quantile in North Korea was relatively smaller than those in South Korea, and it was 84% of that of South Korea for a duration of 3 h, and 70-75% of that of South Korea for a duration of 144 h.

시공간적 인공신경망을 활용한 서울시 공기질 변화 예측

변종윤(Byun, JongYun),전창현(Jun, Changhyun) 대한토목학회 2021 대한토목학회 학술대회 Vol.2021 No.10

국내 대기오염 측정망에 대한 적절성 평가

차호영(Hoyoung Cha),전창현(Changhyun Jun),이진욱(Jinwook Lee),백종진(Jongjin Baik) 한국방재학회 2023 한국방재학회논문집 Vol.23 No.2

본 연구에서는 월별 풍향과 풍속 데이터를 이용하여 대기오염 측정망에 대한 적절성 평가를 수행했다. 이를 위해 먼저, 2020년의 Air Quality Monitoring system (AQMs)에 대한 위·경도를 이용하여 가장 가까운 기상관측소를 파악했다. 다음, 가장 가까운 기상관측소에서 2010년부터 2021년까지 측정한 풍향과 풍속 데이터를 AQMs에 적용했다. 마지막으로 대기오염 영향각과 영향거리를 변동시키면서 대기오염 영향범위가 그려져 있는 지도를 제작했다. 다양한 조건을 변동시키면서 지도에 표시한 대기오염 영향범위의 형태를 살펴본 결과, 강원도에 대기오염 영향범위가 속하지 않는 지역이 존재했다. 전체 면적에 대한 영향범위에 속하지 않은 면적의 비율은 대기오염 영향각 및 대기오염 영향거리와 반비례관계를 가지고 있음을 보여주었으며, 다양한 조건에서 최소 0.01%부터 최대 48.86%까지 나타났다. 이를 통하여, 대기오염 측정소를 추가로 설치할 수 있는 위치를 고려할 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 영향범위에 속하지 않은 면적의 비율은 대기오염 측정소의 추가 설치에 대한 여부의 기준으로 고려될 수 있다는 것으로 기대된다. In this study, we suggested a methodology for evaluating the appropriateness of an air quality network using monthly wind direction and speed. First, the nearest weather station was identified using the latitude and longitude of the Air Quality Monitoring system (AQMs) in 2020. Next, the wind direction and wind speed data measured by the nearest weather station from 2010 to 2021 were applied to AQMs. Finally, a map with the range of air pollution influence was produced while varying air pollution influence distance and air pollution influence angle. On varying conditions, there were consistent areas in Gangwon-do that were without a range of air pollution influence. The percentage of areas without a range of air pollution influence in entire areas called percentage by non-measurement. The results derived are as follows: it showed that the percentage by non-measurement had an inverse relationship with the air pollution influence angle and distance, then it was from 0.01% to 48.86% for each condition. The method could propose additional AQMs locations based on the range of air pollution influence. The results indicate that the proportion of areas excluded from the impact range of air pollution should be considered when establishing regulations for additional installation of air quality monitoring systems.

다중 위성 자료(MODIS와 S-VIRRS)와의 비교를 통한 GK-2A AMI 지표면 온도의 지리적 요인에 따른 적절성 평가

백종진(Jongjin Baik),박종민(Jongmin Park),전창현(Changhyun Jun),이진욱(Jinwook Lee) 한국방재학회 2022 한국방재학회논문집 Vol.22 No.3

In this study, we evaluated the land surface temperatures (LSTs) retrieved from the GEO-KOMPSAT-2A (GK-2A) satellite AMI sensor by comparing them to LSTs measured at 106 ground-based stations (95 ASOS and 11 AAOS stations). In addition, the statistical performance of the GK-2A AMI LST was compared with those of LSTs retrieved from the MODIS and S-VISSR satellites. LSTs were evaluated in terms of inland versus coastal regions and at different inland elevations. A time series analysis of the entire study period confirmed that the GK-2A satellite yielded the smallest bias among four satellite-based LST products. The satellite-based LSTs also exhibited higher correlations with ground-based measurements in the inland region than in the coastal region. In addition, the difference in LSTs at the highest and lowest elevations was approximately 1 ℃. A comparison of the annual mean LST and observation frequency revealed that geostationary satellite-based LSTs tend to be overestimated because of the lower observation frequency (1/3 of the polar orbit satellite frequency). Overall, the GK-2A AMI LSTs can be used to analyze the spatiotemporal variations in the urban heat island effect and heat waves at fine-scale resolutions, while further topographical correction is recommended to improve their accuracy. 본 연구에서는 2020년의 천리안위성 2A호(GEO-KOMPSAT-2A, GK-2A)의 AMI (Advanced Meteorological Imager) 지표면 온도(Land Surface Temperature, LST) 자료와 종관기상관측소 95개소, 농업기상관측소 11개소의 LST 자료에 대해서 검증 및 분석하였다. 또한, 다중 인공위성 자료인 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)와 S-VISSR (Stretched-Visible and Infrared Spin-Scan Radiometer)의 지표면 온도와도 비교하였다. 지점 관측 자료를 기반으로 내륙과 해안, 그리고 내륙지역에서 고도에 따라 구분하여 LST를 분석하였다. 먼저 시계열 분석 결과, 대상 기간 동안 AMI의 시계열적 거동은 다른 위성 자료들과 비교하여 편차가 가장 적은 것으로 나타났다. 내륙과 해안 지역을 구분하여 분석하였을 때 인공위성 기반 LST의 결과는 해안보다 내륙에서 상관성이 높았으며, 평지와 높은 고도와의 온도 차는 약 1 ℃ 정도 차이를 나타났다. 인공위성 자료의 연평균 LST와 관측 횟수를 파악하였을 때, 극궤도 위성의 관측 횟수는 정지궤도 위성의 관측 횟수의 1/3 정도였으며, 이로 인한 연평균 LST가 과대 산정되는 결과를 나타내었다. 결론을 종합하면 다른 인공위성과 비교하였을 때 GK- 2A AMI LST의 활용 가능성은 높은 것으로 확인되었으나, 추후에는 지형적인 조건에 따른 보정이 필요할 것으로 보인다. GK-2A의 AMILST 자료를 활용한다면 열섬 및 폭염 분석에서 더욱 자세한 열변동성을 확인하는 데 도움이 될 것으로 판단된다.

카메라와 3D LiDAR를 이용한 초해상도 3차원 RGB-D 이미지 생성 기법

구건희(Gunhee Koo),현장훈(Janghun Hyeon),전창현(ChangHyun Jun),도락주(Nakju Doh) 대한전자공학회 2018 대한전자공학회 학술대회 Vol.2018 No.6

격자 기반 공간보간 기법을 활용한 국내 PM10 자료의 시공간적 변동성 분석

이진욱(Lee, Jinwook),변종윤(Byun, Jongyun),황승현(Hwang, Seunghyun),전창현(Jun, Changhyun),백종진(Baik, Jongjin) 한국방재학회 2022 한국방재학회논문집 Vol.22 No.1

본 연구에서는 2001년부터 2019년까지 관측된 국내 PM10 자료에 대한 시공간적 변동성 분석을 수행하였다. 이를 위해 연도별로 최소 175개에서 최대 484개의 지점 자료를 역거리가중법을 이용하여 공간보간하였다. 웨이블릿 분석을 통해 일평균 자료에 대한 주기적 변동성에 대해 검토한 결과, PM10은 약 1년 정도의 기간을 두고 규칙적으로 반복하는 것을 확인할 수 있었다. 월평균 및 연평균 자료에 대해 Mann-Kendall 검정을 적용한 결과, 1년에 약 1 μg/m3 정도 감소하는 추세를 보임을 확인하였다. 연평균 자료를 이용하여 격자 단위의 공간적 변화를 살펴본 결과, 북쪽으로 갈수록 상대적으로 PM10이 높게 나타났으며 시간이 지남에 따라 절대적인 관측값 및 편차가 상당히 감소된 것을 확인할 수 있었다. 전체 기간에 대한 연평균 자료들의 평균은 수도권 부근이 상대적으로 높은 것으로 확인되었으며, 표준편차에서도 유사한 경향을 확인할 수 있었다. This study analyzed spatiotemporal variability in domestic PM10 data from 2001 to 2019. From annual numbers of stations between 175 and 484, the point data at each station were spatially interpolated using the inverse distance weighted method. A periodic variability in daily mean data was examined through wavelet analysis, which showed that there was a clear annual pattern with the periodic change following a regular cycle. The Mann-Kendall Test for monthly and annual mean data showed a decreasing trend in about 1 μg/m3 per year. The spatial change in the grid data for annual mean data represented that it was relatively higher in the northern regions than that in the southern regions and its mean and deviation decreased significantly over time. For the entire period of observation data, it was found that annual mean and standard deviation of PM10 concentrations were relatively high in the region near the metropolitan area.

국가가뭄정보통계집 정보를 활용한 전국 지자체 별 가뭄 피해도 군집분석

문기훈(Gi Hoon Moon),정유진(Yu Jin Jung),전창현(Changhyun Jun),주진걸(Jin Gul Joo),유도근(Do Guen Yoo) 한국방재학회 2022 한국방재학회논문집 Vol.22 No.6

최근 한국은 2018년도부터 발생된 연간 가뭄현황에 대한 주요 통계를 국가가뭄정보통계집으로 정기적으로 발간 중이다. 가뭄피해의 명확한 범주화를 위해서는 피해도에 영향을 주는 취득가능한 주요인자에 대한 정립이 우선적으로 필요하다. 본 연구에서는 공인된 자료이며, 자료출처 및 작성근거가 명확한 국가가뭄정보통계집(2018-2020)에서 제시된 피해관련 자료를 활용하고, 지역별 용수사용특성(생활용수, 농업용수)을 추가적으로 반영하여 국내 161개 지자체에 대한 지역별 가뭄피해도의 군집분석을 실시하였다. 가뭄 피해도의 지역적 분류를 위한 군집 알고리즘은 계층 군집 분석 알고리즘(Hierarchical Clustering)을 사용하였다. 가뭄피해도 군집분석을 실시하기 위한 인자구성은 종합가뭄, 생공가뭄, 농업가뭄에 따른 가뭄 피해도를 나타낼 수 있도록 크게 4가지 방법으로 구분하여 분석을 실시하였다. 분석결과 용수별 사용특성과 과거피해이력에 따라 지역적 군집화가 잘 나타나는 것을 확인하였다. 이와 같은 군집화 기반의 지역적 피해도 분류정보와 용수별 가뭄피해의 영향인자(모니터링 자료 등)를 추가적으로 고려할 경우 가뭄상황 및 지역별 용수사용특성에 따른 지자체의 피해민감도를 정량적으로 제시할 수 있을 것으로 기대된다. Recently, Korea has regularly published statistics on the current state of annual droughts that have been occurring since 2018 in the National Drought Information Statistics. For a clear categorization of drought damage, it is necessary to first establish the major factors that affect the degree of damage. In this study, damage-related data from the National Drought Information Statistics Collection (2018-2020) were examined to obtain the regional characteristics of water use resulting in regional drought damage to 161 local governments in Korea. Cluster analysis was performed, and a hierarchical clustering algorithm was used for the regional classification of drought damage. The factor composition was analyzed by dividing it into four major methods to represent the drought damage caused by general, living, and agricultural droughts. The analysis confirmed that regional clustering appeared according to the characteristics of water use and past damage history. If such clustering-based regional damage classification information and factors affecting drought damage by water are considered, it is expected that the damage sensitivity of local governments according to the drought situation and regional water use characteristics can be presented quantitatively.