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김형록 연구실
광주과학기술원 환경에너지공학과
김형록 교수
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김형록 연구실

광주과학기술원 환경에너지공학과 김형록 교수

본 연구실은 수문학을 기반으로 위성 원격탐사를 이용한 토양수분 관측, 위성자료의 오차 평가와 보정, 인공지능 기반 수문·기상 예측, 그리고 수치예보 및 기후모델 연계 기술을 중점적으로 연구하며, 가뭄·홍수·극한기상 등 기후재난 대응과 환경 관측 고도화에 기여하는 융합 연구를 수행하고 있다.

대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
기후변화 대응을 위한 수문·기후 관측 및 응용 thumbnail
기후변화 대응을 위한 수문·기후 관측 및 응용
주요 논문
5
논문 전체보기
1
article
|
인용수 17
·
2024
From theory to hydrological practice: Leveraging CYGNSS data over seven years for advanced soil moisture monitoring
Hoang Hai Nguyen, Hyunglok Kim, Wade T. Crow, Simon Yueh, Wolfgang Wagner, Fangni Lei, Jean‐Pierre Wigneron, Andreas Colliander, Frédéric Frappart
IF 11.4
Remote Sensing of Environment
https://doi.org/10.1016/j.rse.2024.114509
Remote sensing
Environmental science
Water content
Hydrology (agriculture)
Geology
Geotechnical engineering
2
article
|
인용수 45
·
2023
True global error maps for SMAP, SMOS, and ASCAT soil moisture data based on machine learning and triple collocation analysis
Hyunglok Kim, Wade T. Crow, Xiaojun Li, Wolfgang Wagner, Sebastian Hahn, V. Lakshmi
IF 11.4
Remote Sensing of Environment
https://doi.org/10.1016/j.rse.2023.113776
Remote sensing
Satellite
Scatterometer
Collocation (remote sensing)
Environmental science
Computer science
Sampling (signal processing)
Scale (ratio)
Water content
Meteorology
3
article
|
인용수 20
·
2023
A Bayesian machine learning method to explain the error characteristics of global-scale soil moisture products
Hyunglok Kim, Wade T. Crow, Wolfgang Wagner, Xiaojun Li, V. Lakshmi
IF 11.4
Remote Sensing of Environment
https://doi.org/10.1016/j.rse.2023.113718
Environmental science
Remote sensing
Satellite
Scatterometer
Sensitivity (control systems)
Computer science
Pooling
Scale (ratio)
Bayesian inference
Water content
정부 과제
5
과제 전체보기
1
2025년 8월-2028년 8월
|195,761,000
AI 요소모델(Emulator)-수치예보모델 연계 기반 한국형 위험기상 조기예측 기술 개발: GNSS-R 군집위성 및 수문위성 활용
본 연구의 최종 목표는 군집형 수자원 위성 관측자료를 활용하여 고빈도·고해상도 토양수분 예측 surrogate 모델을 구축하고, 이를 한국형수치예보모델(KIM)과 연계하여 위험기상 예측 정밀도를 향상시키는 End-to-End 예측 체계를 실현하는 것임. 특히, CYGNSS, SMAP, ASCAT, SMOS, Sentinel-1 등 서로 다른 궤도·주파수 특...
AI?수치예보모델 연계
위성 기반 수문자료
AI 기반 수치예보
위험기상 조기경보
자연재해 대응 기술
2
2025년 7월-2026년 7월
|60,000,000
위성자료 기반 북한 기후변화 대응 역량 분석 및 남북 과학기술 협력모델 개발: 검증관측소 구축 가능성 중심으로
본 연구의 최종목표는 위성자료를 활용하여 북한의 기후변화 대응 역량을 체계적으로 분석하고, 이를 기반으로 남북 간 과학기술 협력 가능성을 평가하여, 단계별 협력 및 공동사업 모델을 정책적으로 제시하는 것이다. 북한은 기후재난(가뭄, 홍수, 산불 등) 발생 빈도가 증가하고 있음에도 불구하고, 지상관측 인프라가 극히 부족하여 기후변화 대응에 큰 한계를 보이고 ...
기후변화 대응
단계별 협력모델
그린데당트
위성자료
검증관측소 구축
3
2025년 3월-2030년 12월
|1,071,000,000
인공지능-역학 하이브리드 고해상도 전지구기후모델 개발 및 활용연구
AI 및 역학모델 기반 공간해상도 25 km이내 신규 요소 기술 개발 및 이를 활용한 AI-역학 하이브리드 전지구기후모델(AID-GCM) 개발하는 최종목표를 위해, 요소 모델별(대기, 지면, 해양, 해빙 등) AI 적용 기술 개발, 그리고 이 요소 모델들을 통합한 AI-역학 하이브리드 전지구기후모델 개발, 최종적으로 하이브리드 결합 시스템의 장기 시뮬레이션...
전지구기후모델
인공지능
빅데이터
기후변화
극한기상