본 연구에는 가뭄의 유발 요인으로 강수량, 기온, 상대습도 등의 기상현상을 활용하고 가뭄 피해로 인한 대응 요소로서 대체수원, 제한급수, 운반급수 등의 비상급수를 적용하여 AI기반 가뭄 대응 정보 구축 방안을 구성하였다. AI 머신 러닝 기법 중 널리 사용되는 의사결정나무 모형을 통하여 예측 기법을 수립하였다. 연구 대상 지역은 비상급수 활용 빈도가 높고 종관기상관측소가 존재하는 충주시, 안동시, 의성군을 선정하였다. 자료 기간은 2014년부터 2019년까지의 자료를 이용하였으며, 가뭄 유발 기상요인으로 ASOS의 강수량 및 기온, 습도를 이용하고 가뭄 피해 요소로 국가 가뭄정보 포털의 비상급수 현황 자료를 활용하였다. 모형 학습 결과 정확도가 약 0.97, F1-Score가 약 0.5로 나왔으며, 이는 비상급수가 필요한 상황과 그렇지 않은 상황을 97%의 확률로 예측할 수 있음을 의미하며, 비상급수가 필요했던 표본만을 대상으로 했을 경우 약 50%의 확률로 예측이 가능한 것을 의미한다. 따라서 의사결정나무 모형을 적용하여 예측 정확도를 분석한 결과 가뭄 대응 비상급수 준비지역 예측을 위한 적용성이 높은 것으로 평가되었다. 그러나 본 연구에서는 기상 조건만을 가뭄 유발 요인으로 반영하였기 때문에, 공급수량 부족 등의 요인을 추가적으로 검토할 필요가 있으므로 가뭄과 연관된 요소인 저수지 용량 등을 추가하고 비상급수 이외의 피해 요소 역시 확장하여 연구를 개선하고자 한다.

회전하는 수조에서 나타나는 순압성 소용돌이의 패턴과 구조 회전에 대한 연구를 수행하였다. 소용돌이는 수면 위에 접촉된 원판을 수조에 대해 상대적으로 회전시키는 방법을 통해 만들어졌다. 회전원판의 크기, 회전방향, 회전속력에 따라 트라이폴라 소용돌이, 삼각형 소용돌이, 사각형 소용돌이, 커다란 원형 소용돌이가 안정하게 나타났고, 모양이 계속 변하는 불안정한 소용돌이도 나타났다. 회전원판과 수조 벽 사이의 간격이 안정한 소용돌이의 패턴에 큰 영향을 주었고 불안정한 소용돌이는 원판이 시계방향으로 빠르게 회전할 때 주로 나타났는데, 그 원인은 원심력적 불안정성이었다. 한편, 트라이폴라 소용돌이에서 나타난 전체 패턴의 구조적 회전 각속도는 원판 가장자리의 선속도에 비례하였고, 고기압성 트라이폴라 소용돌이가 저기압성 보다 더 큰 구조 회전 각속도를 가졌다. 로스비 수와 구조회전의 관점에서 볼 때, 해양에서 발견된 트라이폴라 소용돌이와 본 실험에서 나타난 트라이폴라 소용돌이는 유사하였다.