To improve the accuracy of the areal rainfall estimates over a river basin, the optimal design method of rainfall network was studied using the stochastic characteristics of measured rainfall data. The objective function was constructed with the estimation error of areal rainfall and observation cost of point rainfall and the observation sites with minimum objective function value were selected as the optimal network. As a stochastic variance estimator, kriging model was selected to minimize the error terms. The annual operation cost including the installation cost was considered as the cost terms and an accuracy equivalent parameter was used to combine the error and cost terms. The optimal design method of rainfall network was studied in the Yongdam dam basin whose raingauge numbers need to be enlarged for the optimal rainfall networks of the basin.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1965-1970
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2010
국내 하천은 하천의 관리, 이용, 개발, 치수경제 및 수질 보전을 위해 각 하천에 대해 하천기본계획이 작성되고 있다. 치수와 관련하여 조도계수는 각 하천의 계획홍수량 산정 및 하천제방 등 구조물 설계에 필수적인 인자로서 조도계수의 정확도에 따라 결과에 큰 오차범위를 가지게 된다. 국내 하천기본계획은 하천의 하상재료 및 하도조건에 따라 산정되어지는 조도계수를 각 하천의 일정빈도 홍수량에 맞추어 일정한 값으로 조도계수를 추정하고 있다. 본 연구에서는 국토해양부에서 2009년 한강유역 19개 지점에 대해 관측한 자료와 하천기본계획상에 제시된 조도계수를 적용하여 산정된 값을 비교 분석하였다. 국토해양부의 관측자료 분석에 있어서 유량 관측시 관측지점의 수면경사 및 하상경사의 관측 결함으로 하천기본계획상에 제시된 지형으로부터 하상경사를 추정하였으며 1차적으로 에너지경사는 하상경사와 동일하다고 가정하였다. 또한, 하천기본계획에 제시된 조도 계수의 값은 어느 일정 홍수빈도에 대하여 산정된 값으로 국토해양부 관측자료 중 갈수기 및 평수기의 자료는 제외하고 홍수기의 관측값에 대하여 분석을 실시하였다. 이러한 가정하에 하천기본계획상에 제시된 조도계수를 인용하여 Manning-Strickler 식으로 부터 산정된 유속과 국토해양부의 관측유속을 비교 분석하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.403-403
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2018
최근 세계적인 기상이변으로 국지적인 대설과 한파가 발생하고 있다. 특히 최근 2018년 1월 8일 미국에 100년만의 한파로 인해 체감온도가 영하 69도까지 떨어지고, 우리나라에서도 2월 8일 제주도 폭설과 한파로 인해 교통이 마비되는 등의 피해가 발생한 것으로 알려져 겨울철 자연재해에 대한 관심이 대두되고 있다. 이로 인해 대설피해 예측 및 저감에 대한 연구가 다수 진행되고 있으나, 적설 관측소는 전국 229개 시 군 구 중 약 100여개에 불과하여 미관측 지역에 대한 데이터 수집에 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 연구에서는 적설 관측 지점별 대설피해 예측함수를 개발하고 적용성을 검토하고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 4단계 구성과정을 통해 연구를 수행하였다. 첫째, 전국 대설피해 관측지점 및 미관측지점을 구분하고, 관측 이력 20년 이상 지역을 표본으로 채택하였다. 둘째, 재해통계 활용 및 문헌조사를 통해 대설피해 유발인자 조사 및 분석하였다. 셋째, 비닐하우스의 최소 설계기준 적설심의 절반인 10 cm 미만에서 발생한 피해는 기타 외적인 요인이 작용하였을 것으로 보고 제외하였다. 넷째, 다중회귀분석을 통해 대설피해 예측 함수를 개발하고 적용성 검토를 실시하였다. 검토 결과 수정된 결정계수가 약 0.8 이상 나타내었으며, 이는 대설피해의 정확하고 예측을 위해 적설심 관측이 매우 중요한 것을 나타내며, 적설관측의 공간적인 정확도가 향상된다면 대략적인 피해규모 예측이 가능한 것으로 판단되었다.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2003.04a
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pp.167-170
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2003
본 연구는 무감독영상해석(Unsupervised Classification)에서 주성분 분석법(Principal Component Analysis)의 응용성을 연구하기 위하여, 주성분 분석법을 K-means, ISODATA 두가지 무감독분류법에 적용하였다. 적용대상지역은 제주도이다. 본 연구에서 주성분 분석 방법중에서 비정규형 주성분 분석방법 (Unstandardized PCA)과 정규형 주성분 분석방법(Standardized PCA) 두가지 경우로 나누어서 각각 연구하였다. 이를 위하여 제주도의 Landsat TM영상과 국토연구원에서 조사한 제주도 식생분류 조사자료와 현장조사 자료 그리고 1/25,000 수치지도를 이용하였다. 그리고 분석된 자료의 정확도를 평가하기 위하여 오차행렬(Error Matrix)을 도입하여 계산하였다. 우선 비정규형 주성분 분석법으로 구한 주성분 영상과 Landsat TM 원래 영상을 오차행렬을 이용하여 제주도의 식생 분류에 각각 적용하였다. 그 결과, K-means 무감독분류법에서는 Landsat TM 자료를 직접 이용한 경우에는 바다와 육상의 분류가 잘 되지 않았으며, 또한 전반적인 영상분류결과가 관측치와 많은 차이를 보였다. 그러나, 주성분 분석법으로 계산된 주성분 영상으로 K-means방법으로 분류 한 결과는 관측치와 잘 일치를 하였다. ISODATA의 경우, Landsat TM 원래영상을 계산하면, K-means으로 분류한 결과보다는 좋은 값을 나타냈으나, 주성분 분석법으로 구한 영상의 계산결과와 비교하면, 주성분 영상으로 구한 분류결과의 정확도가 약 15%정도 높게 나타났다. 정규형 주성분 분석법의 경우를 보면 K-means에서는 Landsat TM원래 자료보다 우수한 결과를 보여주었으나, 비정규형 주성분 분석법으로 계산된 결과보다는 정확도가 다소 떨어지는 단점이 있었고, ISODATA의 경우도 Landsat TM원래 자료보다 약 7%정도의 높은 정확도를 보였으나, 비정규형 영상보다는 약8%정도 낮은 정확도를 보였다. 본 연구에서 주성분 분석법으로 계산된 결과에서 주목되는 것은, 주성분 분석법으로 구한 주성분 영상은 분류방법(K-means, ISODATA, artificial neural networks)에 따라 분류된 결과값이 비슷하게 나타난 반면, Landsat TM원래 자료는 분류방법에 따라 결과값이 많은 차이를 보여 주었다. 그리고 주성분 분석 방법 중에서도 비정규형 주성분 분석법(Unstandardized PCA)이 정규형 주성분 분석법(Standardized PCA)보다 영상분석에서 더 좋은 결과를 보여주는 것으로 나타났다.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.21
no.4
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pp.95-100
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2013
Several observation equipments are being used for determination of the water vapor content and precipitable water vapor (PWV) because the water vapor is highly variable temporally and spatially. In this study, we used GNSS systems such as GPS and GLONASS in standalone and combined modes to compute PWV and validated their accuracy with respect to the results of other water-vapor monitoring systems. The other systems used were radiosonde and microwave radiometer, and the comparisons were convenient because all three systems were collocated at the test site. The differences of PWW were in the range of 0.6-3.4 mm in the mean sense, and their standard deviations were 1.0-3.8 mm. The relatively large difference of GNSS compared with the other two systems were believed to be caused by the fact that the GNSS antenna used in this study was the kind for which the international standard of phase center variations (PCV) calibration is not available. We expect better accuracy of PWV determination and improved availability of it through integrated data processing of GPS/GLONASS when an appropriate antenna with PCV correction model is used.
Rainfall is one of the most important meteorological variables in meteorology, agriculture, hydrology, natural disaster, construction, and architecture. Recently, satellite remote sensing is essential to the accurate detection, estimation, and prediction of rainfall. In this study, the accuracy of Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM (IMERG) product, a composite rainfall information based on Global Precipitation Measurement (GPM) satellite was evaluated with ground observation data in the inland of Korea. The Automatic Weather Station (AWS)-based rainfall measurement data were used for validation. The IMERG and AWS rainfall data were collocated and compared during one year from January 1, 2016 to December 31, 2016. The coastal regions and islands were also evaluated irrespective of the well-known uncertainty of satellite-based rainfall data. Consequently, the IMERG data showed a high correlation (0.95) and low error statistics of Bias (15.08 mm/mon) and RMSE (30.32 mm/mon) in comparison to AWS observations. In coastal regions and islands, the IMERG data have a high correlation more than 0.7 as well as inland regions, and the reliability of IMERG data was verified as rainfall data.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.77-77
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2015
기상이변으로 인한 사회 경제적 피해의 증가로 기상정보에 대한 중요성이 커지면서 해외에서는 민간 기업이 기상 관측망을 구축하는 사례가 나타났다. 미국의 Earth Network은 전 세계에 1만개의 기상 관측센서를 설치하였고, 일본의 통신회사인 NTT DoCoMo는 일본에 4000여 개의 기상 및 환경관측 센서를 구축하였다. 국내에서는 SK플래닛이 자사의 플랫폼 기술과 SK텔레콤의 기지국 인프라를 활용하여 수도권 지역에 국지기상 관측망을 구축하였다. SK플래닛은 2013년 서울지역에 1km 간격으로 264개의 기상센서를 설치하고, 2014년 인천 경기지역에 3km 간격으로 825개의 기상센서를 추가 설치하여, 현재 1089개의 국지기상 관측망을 운용하고 있다. 관측에 사용한 센서는 우량계와 복합 기상센서로 강수량, 기온, 습도, 바람, 기압을 측정한다. 관측된 자료는 데이터로거에서 기상청의 자료처리 표준규격에 따라 처리한 후 M2M 모뎀을 통해 1분마다 서버로 전송한다. 전송된 자료는 기상정보 플랫폼의 수집 서버에서 프로토콜 변환 후 원본자료 DB에 저장하고, 실시간 품질관리를 마친 후 품질관리 자료 DB에 저장한다. 관측 지점의 기본정보 및 작업이력은 메타데이터 DB에 저장되고 관리자 페이지를 통해 조회 및 수정 된다. 관측 자료의 품질 보증은 제조사의 센서 Calibration부터 서비스 모니터링 까지 각 단계별로 체계적인 품질관리를 통해 이루어진다. 품질관리를 마친 국지기상 관측 데이터는 응용프로그램 개발자가 편리하게 사용할 수 있는 API(Application Programming Interface)형태로 제공된다. 2013년 여름부터 수집된 1~3km 해상도의 SK플래닛 국지기상 관측 자료를 통해 그 동안 정량적으로 확인하지 못한 국지성 호우 시의 강수량 편차에 대해 알 수 있었다. 2014년 7월 31일 양평지역에 내린 국지성 호우는 시간당 최대 90mm 이상의 비가 내린 사례로, 귀여리 관측소(SK 플래닛)에 시간당 93.1mm가 내리는 동안 퇴촌 관측소(기상청)에는 17.5mm의 비가 내려, 두 관측지점 간 거리가 3.4km 임에도 불구하고 시간당 75mm 이상의 강수량 차이를 보였다. 앞으로 SK플래닛의 국지기상 관측 자료가 국지성 호우의 조기 경보 및 예측 정확도 향상에 활용되어 재난으로부터 국민의 생명과 재산을 지키는데 많은 도움이 되기를 기대한다.
The objective of this study is to assess Sejong University River Forecast (SURF) model which consists of a continuous rainfall-runoff model and measured streamflow assimilation using ensemble Kalman filter technique for streamflow forecast on Nakdong river basin. The study area is divided into 43 subbasins. The forecasted streamflows are evaluated at 12 measurement sites during flood season from 2006 to 2007. The forecasted ones are improved due to the impact of the measured streamflows assimilation. In effectiveness indices corresponding to 1~5 h forecast lead times, the accuracy of the forecasted streamflows with the assimilation approach is improved by 46.2~30.1% compared with that using only the rainfall-runoff model. The mean normalized absolute error of forecasted peak flow without and with data assimilation approach in entering 50% of the measured rainfall, respectively, the accuracy of the latter is improved about 40% than that of the former. From these results, SURF model is able to be used as a real-time river forecast model.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.21
no.3
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pp.199-207
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2003
In the study, the open area keeping a few visible satellites and the urban area covered with the high building, an electric pole were chosen far evaluation of accuracy of satellite positioning. First, suggest the validity of GPS/GLONASS, TS/RTK-GPS, and compared the accuracy with that of the classical surveying method. As a result, In static relative surveying, the difference of between the known cadastral supplementary control station and that of the acquired is 0.000∼.0006m in GPS alone, GPS/GLONASS, and In the RTK-GPS/TS, 0.010∼0.077m on the non-ambiguity fixed solutions in the urban area 0.008∼0.078m in the open area. it proved to be valid because it is within the allowed connecting errors, i.e 12cm on the baseline of loom in l/l,200 cadastral map.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.10
no.3
s.21
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pp.107-114
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2002
The cadastral surveying is essential for the effective management of a country, the D/B building of NGIS. Many of GPS applications require a positioning accuracy of several centimeters for rover in real-times. But, to achieve higher positioning accuracies in real-time, the double differencing technique should be implemented using carrier phase data. Corrected observations at the reference station can be transmitted and used to form double difference observations at the rover using a data link. In this study, the area accuracy of cadastral survey using the RTK GPS will be assessed, and will produce area of parcel of land. As the result of comparison among area by TS, planer surveying and RTK GPS. parcels-register for site is analyzed by this data. The results show that mean error of area calculated min. $2.42m^{2}{\sim}\;max.\;13.69m^{2}$ and RMSE calculated min. $0.00329\;{\sim}\;max.\;0.01846$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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