• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.525-525
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• 2023

영산강·섬진강수계는 광역상수원의 수질개선을 위해 제도적인 노력과 예산을 투입하고 있다. 제도 도입 시행 후 20여년이 경과하면서 수변구역 내 오염원 제거가 이루어졌음에도 불구하고 주암호와 동복호의 수질은 크게 개선되지 않고 있다. 따라서, 효율적인 수질개선을 위해서는 섬진강수계 토지매수 대상 지류지천의 과학적 방법을 통한 오염 인자 조사 및 분석, 실측 자료에 기반한 우선순위 산정이 필요하다. 본 연구에서는 수질 전문가 50명을 대상으로 설문조사를 실시하고AHP 기법을 통해 주암호 19개, 동복호 9개, 상사호 9개, 수어호 3개, 탐진호 16개 하천의 우선순위를 분석하였으며, 각 지류지천별 오염원 인자(생활계, 축산계, 산업계, 토지계)와 실측 인자(T-P 농도, T-P 단위면적당 오염부하량)를 이용해 하천별 배점을 산정하였다. 그 결과, 1위부터 10위 우선순위 하천의 경우 배점 합계 점수가 최소 65.9점부터 최대 82.0점까지의 점수 범위를 보였으며, 주로 배점 가중치가 가장 높은 T-P 농도와 T-P 단위면적당 오염부하량이 높은 값을 보였다. 총 배점 대비 인자별 구성 비율을 계산해본 결과, 실측 인자 중 관측 T-P 농도는 평균 33.9%, T-P 단위면적당 오염부하량은 평균 32.7%로 총합 66.6%의 값을 보였다. 또한, 높은 배점값을 보인 지류지천은 오염원 인자에서도 높은 값을 보여 토지매수로 인한 수질개선 효과가 높아질 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.254-254
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• 2021

기후변화로 인한 자연재해는 해마다 크게 증가하고있으며, 홍수 및 가뭄의 강도와 빈도 증가, 지구온난화로 인한 하천 건천화 등 많은 문제들이 대두되고 있다. 특히, 물 순환과정의 핵심요소로 설명되는 유출량의 변동은 용수 공급과 홍수 대응 및 관리, 하천생태계 유지를 위한 환경에 영향을 미치고 있다. 따라서, 갈수량, 풍수량 등을 산정하여 하천별 유황특성을 결정하는 방법을 사용하고 있으나, 이와같은 지표는 계측자료가 과소한 경우 하천의 유황특성을 세부적으로 이해하고 정량적으로 제시하는데에 한계가있다. 따라서, 미계측 유역에서 Soil and Water Assessment Tool (SWAT)과 같은 수리해석모델이 광범위하게 이용되고있으며, SWAT 모델은 유역의 수치표고모형, 토양 특성, 토지이용 현황, 기상 현황, 유역의 매개변수 등을 반영하여 모델이 구동되고 있다. 하지만, 광범위하게 이용되고 적용성이 입증된 모델임에도 불구하고 입력자료의 불확실성 및 조사되지 않은 영농활동 등으로 인해 결과에 불확실성이 내포되어있으며, 불확실성을 줄이기 위해 실측된 하천의 유량 자료를 이용하여 검정 및 보정작업을 거치고 있다. 모델의 보정 방법으로는 SWAT-CUP과 같은 프로그램 이용되고 있지만, 모델에서 이용되는 매개변수로는 보정할수 있는 범위가 한정적이기 때문에 모델의 정확성을 높이는데에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 선암천 유역을 대상으로 모델의 매개변수를 보정하지 않고도 머신러닝 기법을 이용하여 모델의 결과를 향상시켰다. 보정 결과, 유량의 경우 R²가 0.42에서 0.91으로 향상되었으며, 특히 고유량 구간에서의 정확성이 매우 향상되었다. 본 연구에서 평가된 SWAT+머신러닝 결합 모형은 향후 모델 구동에 필요한 입력자료가 부족한 경우와 빠른 검정 및 보정 작업이 필요할 경우 활용될수 있을것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.499-499
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• 2022

급격한 도시화와 이로인한 불투수면의 증가는 유역의 물순환을 왜곡시키고 있다. 직접유출의 증가와 침투량 감소로 이어지며 이는 지하수 함유량의 감소와 하천건천화를 유발한다. 환경부는 더 이상의 물순환 왜곡을 막기위해 물환경보전법상의 물순환율을 정의하고 물순환 관리목표를 설정하였으며, 제3차 강우유출 비점오염원관리 종합대책에서 물순환 사업 추진을 위한 소권역 별 우선순위산정을 과제로써 제시하고 있다. 대표적인 물순환 사업은 저영향개발기법 설치이다. 저영향 개발기법은 토지 및 공간을 이용해야하기 때문에 설치비용이 높고 위치선정에 제약이 많으며 유지관리도 어렵다. 이에 물순환 사업에는 단순 불투수면 뿐만아니라 사회, 경제적 요소까지 고려하여야한다. 본 연구에서는 물순환 우선순위를 산정하기위해 불투수면뿐만 아니라 사회, 경제적 요소까지 고려한 종합적인 우선순위를 산정하였다. 유역 물순환 평가를 위해 PSR framework을 이용하였다. PSR framework는 OECD가 개발한 지속가능성 평가 개념이며, Pressure, State, Response 세 가지 요소로 구분해 평가하게된다. PSR framework의 기본 개념은 인간의 활동들이 환경에 압력 (P)를 주고, 이로 인해 자연의 질과 영향 (S)을 미치며, 이에대한 회복을 위해 인식과 행동을 통해 정책과 제도 등을 통해 반응 (R)한다는 것이다. 본 연구에서는 PSR framework의 평가요소 Pressure는 불투수면 및 강우, State는 물순환, 하수관거, 수질, 수생태계, Response는 협력, 인식, 재정, 토지로 구분하여 평가하였다. 최종적으로 불투수면적 감축 대상 소권역('30년 무대책 불투수면적률 25% 이상)소권역에 대하여 최종우선순위를 산정하였다.

• Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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• v.45 no.6
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• pp.1164-1172
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• 2012

This study aims to make a "farmland use map" using high-resolution images and to analyze the land use change for about 8 years in Goyang, Namyangju, and Yongin cities. We have made a new numerical map named as a farmland use map using high-resolution images taken mostly in 2007 and digital topographical maps in Goyang, Namyangju, and Yongin cities near metropolitan areas to classify farmland use of paddy, upland, plastic film house, and orchard. We also made a land use map by overlaying the farmland use map and the land registration map of each city made in 2007, and compared the land use map made by RDA (Rural Development Administration) in 1999. Paddy areas decreased at a range of 3,000 to 5,000 ha during 8 years and were changed to residential areas in the cities. Upland and orchard areas also showed similar tendency and were changed to residential areas as well. On the other hand, the areas of the plastic film houses in the cities showed an increase or same in size. It is suggested that farmland use map can be broadly used as a base map for various survey projects including soil survey, statistics, and farmland information management.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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• 2000.11a
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• pp.237-240
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• 2000

서울시 암반 지하수의 수리지구화학 및 오염 특성을 토지 이용 특성과 관련하여 시.공간적 측면에서 체계적으로 고찰하고자 3년간에 걸친 모니터링을 수행하고 있다. 본 논문에서는 1차년도 취득 자료에 대한 예비 고찰 결과를 소개한다. 서울시 암반 지하수의수질 유형은 Ca-HCO$_3$ 유형으로부터 Ca-Cl(-NO$_3$) 유형에 걸쳐 폭넓게 분포한다. 서울시 동부 지역 지하수의 경우, 중랑천을 중심으로 상류에서 하류 지역으로 가면서 용존고체함량(TDS)이 높아지는 경향이 있다. K, Ca, Mg 등 주요 양이온과 Ba, Fe, Sr 등 미량원소도 유사한 공간적 분포 특성을 보여준다. 이러한 수질 항목은 대체적으로 지하수 유동에 수반된 수/암 반응의 증가를 잘 반영하는 것으로 해석된다. 반면, NO$_3$, Cl 등 음이온의 변화는 다소 불규칙하여 지역적인 토지이용 특성과 관련한 오염 요인의 기여를 반영한다. 한편, 도시 특성에 따라 서울시 암반 지하수의 수질특성을 전반적으로 고찰한 결과, 외곽의 비오염 지역에 비하여 중심부의 교통혼잡 지역, 남서부의 공단 지역, 서부와 남부의 농업 지역에서 뚜렷한 수질 저하를 보여주었다. 이러한 경향은 특히 Na, Cl, NO$_3$, SO$_4$, Ni, Pb, Se 등의 수질 항목에서 뚜렷하게 나타난다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.14 no.2
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• pp.28-39
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• 2011

This study estimates the characteristics of flow loads by classification items of the Ministry of Environment and by land cover change using HyGIS-SWAT. The result of analyzing the land cover change using the classification items shows that the urban area and the farmland area in Mishim-cheon and Gap-cheon are expanding while the forest area is decreasing. The result of analyzing the characteristics of classification items shows that peak discharge increases and total yearly discharge decreases in Mushim-cheon. The result of analyzing the characteristics by data-construction period shows that peak discharge decreases but total discharge increases in Gap-cheon. Three land cover change scenarios are applicable to the expansion of urban area and farmland area. According to the result of application, urbanization influences and Farmland area expansion influences increase peak discharge, total yearly discharge and sediment concentration.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.334-338
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• 2011

일반적으로 유역에서 발생하는 토양손실은 붕괴사면과 표면침식, 토사류 붕괴에 의한 운반, 하상의 침식등 자연적인 요인과 도로건설, 산림의 벌채, 단지개발 등 인위적인 원인으로 발생할 수 있다. 토양손실의 발생은 농업생산성을 떨어뜨리고 목초지를 손상시키며, 물의 흐름을 방해하여 홍수위 상승, 저수지의 저수용량 감소, 고탁수 등 다양한 문제를 야기 시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해선 우선 토양손실 발생의 위험지역을 선정하고 그 지역을 집중적으로 관리하는 적절한 관리 대책의 마련이 필요하다. 이에 본 연구에서는 낙동강유역 전체를 대상유역으로 선정하고 토양손실 발생에 영향을 주는 여러 요소중 도시화나 농경지 확장 등 인간의 인위적인 개발로 인해 쉽게 변경될 수 있는 토지이용도를 이용하여 세부적으로 분석하였다. 토지이용도를 구성하고 있는 총 8가지의 토지이용항목 중 다른 항목들에 비해 분포면적이 매우 작은 녹지, 습지, 나지를 제외한 5가지의 항목(시가화, 논, 밭, 산림, 수역)의 분포면적을 통해 토지 이용특성에 따른 유사발생의 연관성을 파악하였으며 유역별 유사발생 위험순위를 평가하였다. 유사발생 위험순위 평가결과, 전체 낙동강유역내 유사발생 위험성이 높은 표준유역들로 구성되어있는 중권역은 내성천, 위천합류점, 합천댐유역, 안동댐유역으로 모두 높은 순위를 차지했다. 내성천유역, 위천합류점 유역, 합천댐유역은 구성하고 있는 표준유역의 절반 이상이 높은 순위들로 구성되어 있으며 안동댐유역은 구성하고 있는 소수의 표준유역이 유역내 최상위 순위를 차지하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.462-462
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• 2021

최근 도시화 및 불투수면의 증가와 지하수의 과다한 사용으로 직접유출이 증가하고, 침투량이 감소하며, 하천의 건천화가 발생하고 있다. 이에 환경부에서는 이러한 물순환의 왜곡을 막기위해 물환경보전법상의 물순환율을 정의하고 물순환 관리목표를 설정하였다. 하지만 지역 별 물순환 특성을 반영한 관리계획이 부족하고, 현재 제한된 재원의 효율적 활용을 위해서는 물순환 관리지역에 대한 우선순위 결정도 필요하다. 본 연구에서는 PSR framework를 통해 유역 물순환 평가방법론을 만들고 이를 활용한 지역별 관리계획 및 우선순위를 결정하고자하였다. PSR framework는 지속가능성을 위해 OECD가 개발한 개념 모형이며, Pressure, State, Response 세 가지 요소로 구분해 평가하게된다. PSR framework의 기본 개념은 인간의 활동들이 환경에 압력 (P)를 주고, 이로 인해 자연의 질과 영향 (S)을 미치며, 이에대한 회복을 위해 인식과 행동을 통해 정책과 제도 등을 통해 반응 (R)한다는 것이다. 유역 물순환을 4가지 그룹 (기후, 수문학적, 사회경제학적, 환경적)으로 구분하고 각 그룹 별 평가요소에 대하여 도출하였다. 기후그룹은 강우, 수문학적 그룹은 증발산, 토지이용, 유출특성을, 사회경제학적 그룹은 재정, 사회구조, 기반시설, 정책을, 환경적 그룹은 수질, 수생태계를 선정하였다. 이후 각 요소 별 평가를 위해 다양한 지표를 고려하여 선정하였으며, 각 지표를 PSR framework에 맞춰 재분류하였다. 각 지표를 하나의 점수로 통합하기 위해 지표 별 가중치를 산정하였으며, 이때 연구자의 주관이 반영되지않는 엔트로피 기법을 이용하여 산정하였다. 구한 식을 통해 우리나라 소유역구분을 기준으로 모든 지표를 계산하였으며, 각 지표에 가중치를 적용해 유역 종합점수를 산정하고 유역 별 취약지역 및 취약요소를 평가하였다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.6 no.4
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• pp.85-98
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• 2003

There has recently been an increasing interest of the watershed management as a solution to a wide range of problems related water environment, therefore this study attempted to construct the environment information system to monitor the Geumho River watershed, and to evaluate the impacts of the watershed characteristics on stream water quality. A detailed GIS database to analyze the environmental characteristics at the subwatershed units, including 1:25,000 scale topographical maps, detailed soil maps, land use, 10m-resolution DEMs, roads, streams, vegetation index(NDVI) calculated from Landsat TM imagery, rainfall, and soil loss using RUSLE, is compiled for the study area. The set of variables representing watershed urbanization or industrialization, residential and commercial landuse, industrial landuse, and road area have significantly negative(-) relationship with water quality variables(BOD, COD, SS, T-N, T-P). On the other hand, watershed indicators related to natural environmental conditions, forest cover and vegetation index(NDVI) in each subwatershed were significantly positive(+) relationship with water quality. Three other variables, agricultural landuse, amount of fertilizer and pesticides, and potential soil loss, were not significant in explaining the correlations between watershed environment and stream water quality.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.248-248
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• 2020

토양수분은 증발산, 유출, 침투 등 물수지 요소들과 밀접한 연관이 있는 주요한 변수 중에 하나이다. 토양수분의 정도는 토양의 특성, 토지이용 형태, 기상 상태 등에 따라 공간적으로 상이하며, 특히 기상 상태에 따라 시간적 변동성을 보이고 있다. 기존 토양수분 측정은 토양시료 채취를 통한 실내 실험 측정과 측정 장비를 통한 현장 조사 방법이 있으나 시간적, 경제적 한계점이 있으며, 원격탐사 기법은 공간적으로 넓은 범위를 포함하지만 시간 해상도가 낮은 단점이 있다. 또한, 모델링을 통한 토양수분 예측 기술은 전문적인 지식이 요구되며, 복잡한 입력자료의 구축이 요구된다. 최근 머신러닝 기법은 수많은 자료 학습을 통해 사용자가 원하는 출력값을 도출하는데 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 토양수분과 연관된 다양한 기상 인자들(강수량, 풍속, 습도 등)을 활용하여 머신러닝기법의 반복학습을 통한 토양수분의 예측 가능성을 분석하고자 한다. 이를 위해 시공간적으로 토양수분 실측 자료가 잘 구축되어 있는 청미천과 설마천 유역을 대상으로 머신러닝 기법을 적용하였다. 두 대상지에서 2008년~2012년 수문자료를 확보하였으며, 기상자료는 기상자료개방포털과 WAMIS를 통해 자료를 확보하였다. 토양수분 자료와 기상자료를 머신러닝 알고리즘을 통해 학습하고 2012년 기상 자료를 바탕으로 토양수분을 예측하였다. 사용되는 머신러닝 기법은 의사결정 나무(Decision Tree), 신경망(Multi Layer Perceptron, MLP), K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM), 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅 (Gradient Boosting)이다. 토양수분과 기상인자 간의 상관관계를 분석하기 위해 히트맵(Heat Map)을 이용하였다. 히트맵 분석 결과 토양수분의 시간적 변동은 다양한 기상 자료 중 강수량과 상대습도가 가장 큰 영향력을 보여주었다. 또한 다양한 기상 인자 기반 머신러닝 기법 적용 결과에서는 두 지역 모두 신경망(MLP) 기법을 제외한 모든 기법이 전반적으로 실측값과 유사한 형태를 보였으며 비교 그래프에서도 실측값과 예측 값이 유사한 추세를 나타냈다. 따라서 상관관계있는 과거 기상자료를 통해 머신러닝 기법 기반 토양수분의 시간적 변동 예측이 가능할 것으로 판단된다.