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제안 방법
- 기후변화 시나리오를 이용한 강우량 규모축소를 하기 위해서는 인공신경망의 학습을 위해 지점 강우 자료 수집이 선행되어야 한다. 강우관측소의 월강우자료를 바탕으로 6, 7, 8, 9월 소양강 유역 평균 면적 강우량을 산정하여 인공신경망 학습의 목표값으로 사용하였다. 또한 학습을 위한 인공신경망의 입력값으로 사용된 20C3M(20th Century Climate in Coupled Model)은 기후변화를 야기할 수 있는 모든 복사 강제력(relative forcing)이 포함된 20세기 기후변화 앙상블 모의실험 자료이다.
- 대상유역으로는 한강유역 상류에 해당하는 소양강 유역을 정하고 인공신경망을 이용하여 2001년부터 2100년까지 여름철 6, 7, 8, 9월의 강수량으로 규모축소(dwonscaling)하였다. 또한 IPCC에서 미래의 환경을 효과적으로 예측하기 위하여 작성된 배출시나리오에 대한 특별 보고서를 제시하고 있는데 그 가운데 A1B를 적용하여 예측된 시나리오에 따라 대상유역의 강수량 변화를 비교 분석하였다.
- 또한 학습을 위한 인공신경망의 입력값으로 사용된 20C3M(20th Century Climate in Coupled Model)은 기후변화를 야기할 수 있는 모든 복사 강제력(relative forcing)이 포함된 20세기 기후변화 앙상블 모의실험 자료이다. 입력변수는 EHCO-G 모델이 기상청 홈페이지를 통해서 제공하는 총 6개의 변수 가운데 월별 강수량, 월별 평균 온도, 월별 상대습도 3개 변수를 입력변수로 사용하였다.
- 96으로 학습이 잘 된 것으로 나타났다. 학습을 마친 인공신경망 모형에 EHCO-G 모델의 A1B 시나리오 모의결과를 입력자료로 사용하여 2001년부터 2100년까지의 월별 강우량으로 규모 축소하였다. 그림 2에서 보여주는 것과 같이 7월과 8월의 경우 월강우의 값이 5000mm에 가까운 매운 큰 값이 나왔고 6월과 9월의 경우 7, 8월에 비하여 작은 강우량 값으로 규모 축소되었다.
대상 데이터
- 대상 유역은 소양강댐을 유역내에 포함하고 있으며 강우자료에 대한 보유기간 길고, 또한 다양한 수자원 연구 분야에서 대상 유역으로 활용되고 있는 지역이다. 대상 유역은 소양강 유역은 유역면적 2,783㎢이며, 유로연장은 최원유로연장 571.95㎞, 하천총길이 41,312.62㎞이다. 소양강 유역은 12개의 표준 유역을 포함하고 있으며 유역내에는 6개의 수위관측소와 15개의 강우관측소가 위치하고 있다.
- 본 연구에서는 우리나라 제1권역인 한강의 상류에 해당하는 소양강 유역을 대상 유역으로 선정하였다. 대상 유역은 소양강댐을 유역내에 포함하고 있으며 강우자료에 대한 보유기간 길고, 또한 다양한 수자원 연구 분야에서 대상 유역으로 활용되고 있는 지역이다. 대상 유역은 소양강 유역은 유역면적 2,783㎢이며, 유로연장은 최원유로연장 571.
- 본 연구에서는 IPCC에서 제공하고 있는 GCM 모델 가운데 우리나라 기상청이 연구에 참여하여 직접 자료를 생산·제공하고 있는 EHCO-G 모델 모의결과를 사용하였다. 대상유역으로는 한강유역 상류에 해당하는 소양강 유역을 정하고 인공신경망을 이용하여 2001년부터 2100년까지 여름철 6, 7, 8, 9월의 강수량으로 규모축소(dwonscaling)하였다. 또한 IPCC에서 미래의 환경을 효과적으로 예측하기 위하여 작성된 배출시나리오에 대한 특별 보고서를 제시하고 있는데 그 가운데 A1B를 적용하여 예측된 시나리오에 따라 대상유역의 강수량 변화를 비교 분석하였다.
- 강우관측소의 월강우자료를 바탕으로 6, 7, 8, 9월 소양강 유역 평균 면적 강우량을 산정하여 인공신경망 학습의 목표값으로 사용하였다. 또한 학습을 위한 인공신경망의 입력값으로 사용된 20C3M(20th Century Climate in Coupled Model)은 기후변화를 야기할 수 있는 모든 복사 강제력(relative forcing)이 포함된 20세기 기후변화 앙상블 모의실험 자료이다. 입력변수는 EHCO-G 모델이 기상청 홈페이지를 통해서 제공하는 총 6개의 변수 가운데 월별 강수량, 월별 평균 온도, 월별 상대습도 3개 변수를 입력변수로 사용하였다.
- 본 연구에서는 우리나라 제1권역인 한강의 상류에 해당하는 소양강 유역을 대상 유역으로 선정하였다. 대상 유역은 소양강댐을 유역내에 포함하고 있으며 강우자료에 대한 보유기간 길고, 또한 다양한 수자원 연구 분야에서 대상 유역으로 활용되고 있는 지역이다.
이론/모형
- 본 연구에서는 IPCC에서 제공하고 있는 GCM 모델 가운데 우리나라 기상청이 연구에 참여하여 직접 자료를 생산·제공하고 있는 EHCO-G 모델 모의결과를 사용하였다.
- 각층을 구성하고 있는 각각의 노드들은 상호 연결되어 있고 이 연결선들은 각각의 연결강도를 가지고 있게 된다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 훈련하는데 가장 많이 사용되고 있는 역전파 알고리즘(backpropagation algorithm)을 사용하였다. 역전파 알고리즘으로 인공신경망 모델을 학습시키는데 2가지 단계를 거치게 되는데 첫 번째는 입력값을 전달함수를 이용하여 출력값 방향으로의순방향 처리와 두 번째는 목표값과 계산값의 차이를 역방향으로 진행시키면서 오차가 최소화되도록 층과 층 사이의 연결강도를 조절하는 것이다.
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