• 대한토목학회논문집
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• 제31권3B호
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• pp.211-220
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• 2011

본 연구에서는 유역 물수지 모의를 위한 개념적인 토양수분모형이 제안된다. 모형은 지표면에 떨어지는 강수량이 지표면 유출, 습윤, 기화, 침루 등으로 분할되는 과정을 모의한다. 경험식으로 추정된 연별 기화량, NRCS-CN 방법으로 추정된 월별 습윤량 및 이 두 가지가 모두 주어진 경우를 구분하여 모형의 매개변수가 각각 추정되어 모형의 성능을 평가한다. 연별 기화량과 월별 습윤량 자료 모두가 모형 보정에 적용될 경우만이 보다 합리적인 강수분할이 모의될 수 있음이 분석된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1027-1031
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• 2008

본 연구는 한반도 영역을 대상으로 2001년 7, 8월과 2002년 6월로 홍수기를 대상으로 RDAPS 모형, AWS, 상층기상관측(upper-air sounding)의 자료를 이용하였다. 또한 수치예보자료를 범주적 예측확률로 변환하고 인공신경망기법(ANN)을 이용하여 강수발생확률의 예측정확성을 향상시키는데 있다. 신경망의 예측인자로 사용된 대기변수는 500/ 750/ 1000hpa에서의 지위고도, 500-1000hpa에서의 층후(thickness), 500hpa에서의 X와 Y의 바람성분, 750hpa에서의 X와 Y의 바람성분, 표면풍속, 500/ 750hpa/ 표면에서의 온도, 평균해면기압, 3시간 누적 강수, AWS관측소에서 관측된 RDAPS모형 실행전의 6시간과 12시간동안의 누적강수, 가강수량, 상대습도이며, 예측변수로는 강수발생확률로 선택하였다. 강우는 다양한 대기변수들의 비선형 조합으로 발생되기 때문에 예측인자와 예측변수 사이의 복잡한 비선형성을 고려하는데 유용한 인공신경망을 사용하였다. 신경망의 구조는 전방향 다층퍼셉트론으로 구성하였으며 역전파알고리즘을 학습방법으로 사용하였다. 강수예측성과의 질을 평가하기 위해서 $2{\times}2$ 분할표를 이용하여 Hit rate, Threat score, Probability of detection, Kuipers Skill Score를 사용하였으며, 신경망 학습후의 강수발생확률은 학습전의 강수발생확률에 비하여 한반도영역에서 평균적으로 Kuipers Skill Score가 0.2231에서 0.4293로 92.39% 상승하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.280-280
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• 2023

강수의 정확한 시·공간적 추정은 홍수 대응, 가뭄 관리, 수자원 계획 등 수문학적 모델링의 핵심 기술이다. 우주 기술의 발전으로 전지구 강수량 측정 프로젝트(Global Precipitation Measurement, GPM)가 시작됨에 따라 위성의 여러 센서를 이용하여 다양한 고해상도 강수량 자료가 생산되고 있으며, 기후변화로 인한 수재해의 빈도가 증가함에 따라 준실시간(Near-Real-Time) 위성 강수 자료의 활용성 및 중요성이 높아지고 있다. 하지만 준실시간 위성 강수 자료의 경우 빠른 지연시간(latency) 확보를 위해 관측 이후 최소한의 보정을 거쳐 제공되므로 상대적으로 강수 추정치의 불확실성이 높다. 이에 따라 본 연구에서는 앙상블 머신러닝 기반 수집된 위성 강수 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 준실시간 강수량 자료를 생성하고자 한다. 모형의 입력에는 시단위 3가지 준실시간 위성 강수 자료(GSMaP_NRT, IMERG_Early, PERSIANN_CCS)와 방재기상관측 (AWS)의 온도, 습도, 강수량 지점 자료를 활용하였다. 지점 강수 자료의 경우 결측치를 고려하여 475개 관측소를 선정하였으며, 공간성을 고려한 랜덤 샘플링으로 375개소(약 80%)는 훈련 자료, 나머지 100개소(약 20%)는 검증 자료로 분리하였다. 모형의 정량적 평가 지표로는 KGE, MAE, RMSE이 사용되었으며, 정성적 평가 지표로 강수 분할표에 따라 POD, SR, BS 그리고 CSI를 사용하였다. 머신러닝 모형은 개별 원시 위성 강수 자료 및 IDW 기법보다 높은 정확도로 강수량을 추정하였으며 공간적으로 안정적인 결과를 나타내었다. 다만, 최대 강수량에서는 다소 과소추정되므로 이는 강수와 관련된 입력 변수의 개수 업데이트로 해결할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 불확실성이 높은 개별 준실시간 위성 자료들을 관측 자료와 병합하여 보정된 최적 강수 자료를 생성하는 머신러닝 기법은 돌발성 수재해에 실시간으로 대응 가능하며 홍수 예보에 신뢰도 높은 정량적인 강수량 추정치를 제공할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.92-92
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• 2023

본 연구에서는 대한민국 도시 유역에 대하여 딥러닝 네트워크 기반의 분산형 수문 모형을 개발하였다. 개발된 모형은 완전연결계층(Fully Connected Layer)으로 연결된 여러 개의 장단기 메모리(LSTM-Long Short-Term Memory) 은닉 유닛(Hidden Unit)으로 구성되었다. 개발된 모형을 사용하여 연구 지역인 중랑천 유역을 분석하기 위해 1km² 해상도의 239개 모델 격자 셀에서 10분 단위 레이더-지상 합성 강수량과 10분 단위 기온의 시계열을 입력으로 사용하여 10분 단위 하도 유량을 모의하였다. 모형은 보정과(2013~2016년)과 검증 기간(2017~2019년)에 대한 NSE 계수는각각 0.99와 0.67로 높은 정확도를 보였다. 본 연구는 모형을 추가적으로 심층 분석하여 다음과 같은 결론을 도출하였다: (1) 모형을 기반으로 생성된 유출-강수 비율 지도는 토지 피복 데이터에서 얻은 연구 지역의 불투수율 지도와 유사하며, 이는 모형이 수문학에 대한 선험적 정보에 의존하지 않고 입력 및 출력 데이터만으로 강우-유출 분할과정을 성공적으로 학습하였음을 의미한다. (2) 모형은 연속 수문 모형의 필수 전제 조건인 토양 수분 의존 유출 프로세스를 성공적으로 재현하였다; (3) 각 LSTM 은닉 유닛은 강수 자극에 대한 시간적 민감도가 다르며, 응답이 빠른 LSTM 은닉 유닛은 유역 출구 근처에서 더 큰 출력 가중치 계수를 가졌는데, 이는 모형이 강수 입력에 대한 직접 유출과 지하수가 주도하는 기저 흐름과 같이 응답 시간의 차이가 뚜렷한 수문순환의 구성 요소를 별도로 고려하는 메커니즘을 가지고 있음을 의미한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.260-267
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• 2011

본 논문은 GrabCut 알고리듬을 기반으로 적외선(infrared; IR) 영상에서 물체를 배경으로부터 분할하는 방법을 제안한다. GrabCut 알고리듬은 관심 있는 물체를 둘러싸는 윈도우가 필요하며, 이는 사용자가 설정한다. 그렇지만 이 알고리듬을 영상 시이퀀스에서 물체인식에 적용하려면 윈도우의 로케이션이 자동으로 결정되어야만 한다. 이를 위해서 본 논문에서는 Otsu 알고리듬으로 한 영상에서 관심은 있으나 알져지지 않는 물체를 적당히 분할하고 블랍 해석을 통해 윈도우를 자동으로 로케이션한다. 그랩 컷 일고리듬은 관심있는 물체와 배경의 확률분포를 추정해야한다. 이 경우에 관심 있는 물체의 확률분포는 자동으로 로케이션된 윈도우 내부의 화소들로부터 추정하고, 배경의 확률 분포는 물체의 윈도우를 둘러싸고 면적은 동일한 영역으로부터 추정한다. 다양한 IR 영상에 대한 분할 실험을 통해 제안한 분할 방법이 IR 영상의 분할에 적합함을 보이고, 기존의 IR 영상 분할 방법과의 비교 및 분석을 통해 제안 알고리듬이 우수한 분할 성능을 보임을 증명한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.261-266
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• 2006

전국의 수문학적인 가뭄평가를 위하여 SWSI 가뭄지수를 보완한 MSWSI 개발하였다. MSWSI의 적용을 위하여 가뭄에 영향을 미치는 수문인자가 동일한 지역 즉, 댐, 하천, 지하수, 강수 유역으로 전국을 32개 및 112개의 유역으로 분할하여 적용함으로서 준분포형으로 수문학적 가뭄을 평가하는 동시에 개발된 가뭄평가 기법의 유역분할 개수에 따른 적용성을 검토하였다. 각 유역에 MSWSI를 적용하여 공간적으로 준분포형의 수문학적 가뭄 정보를 획득하였으며, 시간적으로 1974년부터 2001년까지의 1개월 및 1주 간격으로 평가하여 가뭄평가 분석시간 단위에 따른 적용성을 검토하였다. 과거 가뭄사상년도(1994, 1995, 2001년)의 가뭄조사 기록에 대하여 본 연구 결과를 검증하였으며, 기상학적 가뭄지수인 PDSI와 개발된 수문학적인 가뭄평가지수의 결과에 대하여 비교, 분석하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.229-232
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• 2005

본 논문에서는 새로운 HAC(Histogram Area Calculation)방법과 영상의 객체분할 방법을 소개한다. 히스토그램을 이용한 영상은 색상 공간의 특징 때문에 조명에 매우 민감하여 빛의 강도에 따라 유사성이 저하되는 경우가 있다. 또한 공간적 정보를 가지고 있지 않아, 전혀 다른 모양의 영상일지라도 칼라 분포가 같은 영상으로 볼 수 있다. 이 논문에서 제안한 방법은 히스토그램 영역을 임의의 영역으로 나눠, 영역들의 유사성을 매칭(matching) 시킨다. 2차 검색방법으로 원 영상에서의 색상 질감 정보가 동일한 영역을 군집화 하여, 영상 분할된 객체들을 이용하여 검색하는 방법이다. 실험 결과, 제안한 방법이 전통적인 히스토그램 방법보다 검색 성능이 효율적인 결과를 얻었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권1호
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• pp.30-36
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• 2023

이 연구에서는 콘크리트 표면 이미지를 활용하여 표면공극률을 평가할 수 있는 영상 분할모델을 도출하였다. 물-시멘트비가 다른 3종류의 콘크리트 실험체 (w/c = 54, 35, 및 30%) 가 제작되었으며, 광학현미경을 활용하여 2,729장의 표면 이미지를 취득하였다. 공극이 마스킹 된 표면 이미지 를 활용하여 벤치마킹 테스트, 매개변수 최적화, 최종모델 도출이 실시되었으며, 97%의 검증정확도를 나타내는 영상 분할 모델을 도출할 수 있었다. 영상 분할모델 및 X-Ray Microscope (XRM)을 통해 얻은 공극률을 비교하여 모델을 검증하였으며, 물시멘트비가 높은 시편에 대해선 모델과 XRM이 평가한 공극률이 유사하였고, 물시멘트비가 낮은 시편에 대해서는 모델이 XRM보다 공극률을 낮게 평가하는 경향을 나타내었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권12호
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• pp.1205-1214
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• 2021

강수는 공극수압의 상승에 관여해 토양 강도 및 응력의 변동을 발생시켜 산사태의 주요 원인 인자 중 하나로 지목된다. 따라서 강수는 산사태 발생 임계값 산정에 빈번히 사용되나, 지반 안정성을 직접적으로 산정하고 예측하기에는 무리가 있어 오탐지 사건에 대한 분석에는 한계가 있다. 한편 토양수분은 공극수압의 변동에 보다 직접적인 연관성을 지니므로, 다수의 연구에서 지반 안정성의 정량적인 평가에 활용된 바 있다. 이에 본 연구에서는 산사태 발생에 대한 임계값 산정에 있어 토양수분 인자 활용의 적정성을 평가하고자 하였다. 먼저 두 수문 인자의 거동 분석을 통해 강수에 대한 토양 포화도의 반응성을 파악하고, 선행 강수지수(Antecedent Precipitation Index)를 활용해 산사태 발생 임계값을 산정하였다. 이후 토양 포화도를 활용하여 산사태 발생 임계값을 산정했으며, 분할표를 활용해 두 임계값을 정성적으로 평가하였다. 그 결과, 일 강수량(P_daily)을 단일 인자로 사용해 결정된 산사태 발생 임계값 대비 괴산읍에서는 각각 75% (API), 42% (SM)의 향상을 보였고 창수면에서는 각각 33% (API), 44% (SM)의 향상을 보였다. 따라서 토양수분과 선행 강수지수 모두 임계성공지수(Critical Success Index)를 효과적으로 향상시켰으며 오탐지율을 감소시켰다. 추후 토양 포화도를 통해 산사태 발생에 요구되는 강우 강도를 산정하는 연구와 토양 포화도 수준에 따른 강우 저항성을 산정하는 연구 등 토양수분 자료를 다각적으로 접목한 연구가 수행된다면 산사태 예측 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.619-622
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• 2005

적용대상 유역은 낙동강수계로 하였으며 소유역 분할은 총 25개로 하였으며, 강우관측소의 선정과 Thiessen 계수의 산정은 최근에 한국수자원공사에서 새로 추가한 강우관측소를 위주로 대상 연도별로 달리하여 강우관측소를 선정하였다. 강우자료의 결측치는 RDS 방법을 사용하여 보완하였다. 대상연도별 소유역별로 일간 유역 평균 강우량을 산정하였다. 적용 모형의 선정은 한국수자원공사 실무부서에서의 적용사례가 빈번한 SSARR 모형을 최종적으로 선정하였다. SSARR 모형의 입력자료를 물리적 매개변수, 수문기상 매개변수 및 내부처리 매개변수로 구분하여 구축하였고 매개변수의 민감도분석과 함께 모형의 보정을 실시하였다. 민감도 분석 결과, 유역유출과 관련된 매개변수에서는 고수시와 저수시의 경우 지표수와 복류수의 분리하는 매개변수에서 민감도가 크게 나타났다. 저수시의 경우 지하수 중 회귀지하수가 차지하는 비율이 크게 나타났고, 지표수, 복류수, 지하수 및 회귀지하수의 저류시간에서 비교적 큰 민감도를 나타내었다. 1983년부터 2003년까지 21개년에 걸쳐 25개 소유역별로 일평균 자연유출량을 산정하여 이를 이용한 반순, 순, 월 및 연평균 자연유출량을 산정하였다.