본 연구에서는 섬유보강콘크리트(SFRC) 구조물의 수치해석을 위한 K&C모델의 보정기법을 소개하였다. SFRC 1축 및 3축 압축강도 실험결과를 기반으로 보정을 수행하였으며, 단일요소 해석결과를 실험결과와 비교함으로써 보정 기법의 검증을 수행하였다. 또 한, 변형률 속도의 영향을 반형하기 위해 동적증가계수(DIF)를 고려하여 SFRC 구조물의 발사체 관통해석을 수행함으로써 보정기법의 적용 가능성을 확인하였다.

GRACE는 2002년 발사된 이래로 지하수, 빙하, 해수면의 변동에 의한 지구의 질량 재배치를 관측해오고 있다. GRACE 관측으로부터 추정된 지구 중력 모델은 기압보정을 거쳐 대기 질량이 제거된 지구 표면과 그 하부의 질량 변화를 나타낸다. 그러나 대기 총 질량은 지표면과 대기 사이의 물 교환에 의해 변한다. 그 결과 GRACE 중력 모델은 구면 조화 함수의 계수 degree 0, order 0 (C00)에 해당하는 총 대기 질량 변화에 관련된 중력 스펙트럼을 가져야 한다. 주로 계절적인 시간 척도 안에서 변하는 수증기 때문에 C00의 변화(δC00)는 특히 해수면의 계절적 변동과 북반구와 남반구 사이의 질량 균형에 매우 중요하다. 이 결과는 δC00가 기후변동과 관련된 대륙 규모의 질량 변화 연구에 꼭 고려되어야 함을 뜻한다.

도로포장구조체에서 하부구조의 함수비는 포장공용성에 중요한 영향을 미칠 수 있다. 최근 들어 많은 연구자들이 현장 계측을 통한 포장하부구조의 함수비를 주기적으로 측정하기 위해서 TDR(Time-Domain Reflectometry) 함수량계를 사용하고 있다. 일반적으로 TDR 함수량계는 흙의 타입, 입도, 밀도, 온도 등에 의해 오차가 유발된 수 있기 때문에, 현장의 흙을 사용하여 TDR 함수량계의 실내보정실험을 반드시 수행해야 한다. 본 연구에서는 LTPP(Long Term Pavement Performance) 구간의 노상재료와 보조기층재료에 대하여 TDR 함수량계(CS616) 실내보정실험을 수행하였으며, 이 결과로부터 TDR 함수량계의 보정모델을 개발하였다. 또한 현장데이터의 분석을 통해, 함수량계가 동결의 발생여부, 부동수의 양, matric suction 등을 판단하는데 활용될 수 있음을 확인하였다.

This study analyzed future projections on daily mean values and extremes for temperature and daily precipitation over Seoul metropolitan city using bias-corrected high-resolution multi-regional climate models. The factors of uncertainty for the future projection of climate variables were defined. In the time series analysis of future projections for regional climate models, the average daily temperature and the number of days of the hot day-hot night were predicted to have a stable trend in the RCP2.6 scenario, and showed a tendency to increase continuously in the RCP8.5 scenario. The daily mean precipitation and RX1day (annual daily maximum precipitation) had large annual variabilities in the models. In the estimation of the fraction of total variance, the daily mean temperature was dominated by the internal variability in the early 21st century and the most contributing to the scenario uncertainty in the late 21st century. The daily mean precipitation showed a remarkable contribution from the internal variability over the entire period. The number of days of the hot day-hot night showed a similar contribution pattern to that of the daily mean temperature. For the RX1day, the internal variability dominated over the entire period, and the scenario uncertainty had little contribution. This study will help establish more scientific climate change adaptation policies by providing the uncertainty information for future climate change projection.

In this study, uncertainty ranges for bias-corrected temperature and precipitation in seven metro-cities were estimated using nine GCM-RCM Matrix, and climate changes were predicted based on the corrected temperature and precipitation. During the present climate (1981-2005), both uncertainties for annual temperature and precipitation and differences in regional uncertainties were reduced by bias correction methods. Model’s systematic errors such as cold bias of surface air temperature and underestimated precipitation during the second-Changma period were improved by a bias correction method. Uncertainties of annual variations for bias corrected temperature and precipitation were also decrease. Furthermore, not only mean values but also extreme values were improved by bias correction methods. During the future climate (2021-2050), differences in temperature and precipitation between two RCP scenarios (RCP4.5/8.5) were not quite large. Temperature had an obvious increasing tendency, while future precipitation did not change significantly compared to present one in terms of mean values. Uncertainties for future biascorrected temperature and precipitation were also reduced. In mid-21st centuries, models prospected that mean temperature increased thus lower extremes associated with cold wave decreased and upper extremes associated with heat wave increased. Models also predicted that variations of future precipitation increased thus the frequency and intensity of extreme precipitation increased.

In this study, a weighted ensemble method of numerical weather prediction by ensemble models is applied for PyeongChang area. The post-processing method takes into account combination and calibration of forecasts from different numerical models, assigning greater weight to ensemble models that exhibit the better performance. Three different numerical models, including European Center Medium-Range Weather Forecast, Ensemble Prediction System for Global, and Limited Area Ensemble Prediction System, were used to perform the post-processing method. We compared the model outputs from the weighed combination of ensembles with those from the Ensemble Model Output Statistics (EMOS) model for each raw ensemble model. The results showed that the weighted ensemble method can significantly improve the post-processing performance, compared to the raw ensemble method of the numerical models.

본 연구에서는 기후변화 시나리오 자료 생산시 편의 보정(bias correction) 분석 기법을 이용하여 적정 시간 규모 결정 분석 연구를 수행하였다. 기후변화 시나리오는 기후변화에 대응한 수자원의 효율적인 관리를 위해 중요한 근거를 제공하는 자료이다. 그러나 기후변화 시나리오의 경우 시계열 형태로 제공되지만 관측치의 경향성을 효과적으로 반영하지 못하고 있으며, 관측값과 비교하였을 때 상당한 편의(bias)를 보여주고 있다. 이러한 기후변화 시나리오의 계통적 오차(systematic bias)를 줄이기 위해 편의보정 기법을 활용하여 미래 기후변화를 전망하는 것이 일반적이며, 이러한 편의 보정은 월별 또는 계절별로 자료를 분리하여 분석이 이루어지고 있다. 그러나 수문기상자료의 특성을 단순히 계절적 기준으로 분리하기에는 통계적 관점에서 분리한 면이 존재한다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기후변화 시나리오의 편의 보정시 국내 수문기상자료에 적합한 시간규모 및 통계적 분리기준을 제공하는 동시에 이를 자동화 할 수 있는 방안을 수립하고자 한다. 이를 위해서 다음과 같이 연구를 진행하고자 한다. 첫째, 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 RCP 기반 국가표준 기후변화 시나리오를 활용하였다. 둘째, 기후변화 시나리오는 기상청 산하 관측소를 이용하여 지점간 분석을 수행하였으며, 관측일수를 점차 누적한 자료(1일,2일,3일...)를 활용하여 Bias Correction 분석을 수행하였다. 이때 Bayesian 기법을 도입하여 불확실성을 정량화 하였으며, 국내 특성에 맞는 적정 시간 규모를 제공하고자 한다.

The delivery load data obtained from Nakdong river basin are used for developing the model estimating the daily delivery load on the main side streams of Nakdong River. The developed model assesses the daily contamination loads of the main thirteen side streams that contribute to the main stream of Nakdong river. It is developed that the model using the simplified equation that can estimate the daily delivery loads on the side main streams of Nakdong river for a period of having no data of the water quality and flow. The developed model for estimating the daily delivery loads from the main side streams in Nakdong river basin on each item such as BOD, TN, and TP is expressed as Daily delivery load (kg / day) = Production load (kg / day)×(1−α)×(daily runoff / average runoff per year)γ. The estimated values obtained by using the model are almost fit to the calculated values (real data) that have been acquired from the thirteen main side streams in Nakdong river basin. The correlation coefficient values, R, that indicate the correlation between the estimated and the calculated show over 0.7 that mean the estimated values from the used model are adapted to the real data except TN values of Nam-river, Hwang-river, Gam-river, We-river. Especially, the correlation of TP values between the estimated and the calculated implies quite a creditable data to use.

수질모델은 수계내 오염물질의 총량관리를 위한 오염물질관리 목표량 및 허용총량 파악, 그리고 삭감계획의 효과분석 등에 효율적으로 사용할 수 있다. 그러나 선정 또는 개발된 모델의 재현성 제고를 위하여 매개변수의 최적화작업이 필요하다. 본 연구에서는 하천수질관리에 가장 광범위하게 사용되고 있는 미국 EPA에서 개발한 QUAL2E 모델의 반응계수 보정을 위하여 최소자승법을 적용하였으며, 계수가 취할 수 있는 범위를 제약조건으로 갖는 최적화모델을 구축하여 해를