Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2004.03a
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pp.593-598
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2004
본 연구에서는 위성영상자료 Landsat TM(1999.8.16), ETM+(2002.9.17)을 활용하여 북한 서한만 지역의 NDVI, 토지피복, 지표온도 분포도를 작성하여 경년에 따른 환경변화를 탐지 및 분석하였으며 ISODATA Clustering 기법을 적용하여 북한 서한만 일대의 간석지 분포도를 작성하였다. 북한 서해안 간석지 면적변화 탐지를 위하여 고지형도 (1918)를 디지털 자료로 변환하여 북한 서해안 전역의 간석지 GIS DB를 구축하였으며 위성영상자료를 이용하여 작성된 간석지 공간 분포도와의 비교ㆍ분석을 통하여 북한 서한만 일대의 84년간의 간석지 면적변화를 탐지하였다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 북한 서해안 지역의 간석지 퇴적 환경정보 및 다양한 연안 환경정보를 구축할 수 있었으며 북한 서해안 지역과 남한 서해안 지역의 간석지 연안환경 비교 분석 등을 위한 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.
북한은 자급자족의 형태로 지하자원과 수력을 이용하여 에너지원으로 사용하고 수입연료를 자제하는 실정이다. 하지만 기존의 발전 설비들의 노후화와 지하자원의 확보의 어려움이 증가 되어 신재생에너지의 개발을 확대하고 있다. 이에 우리나라에서는 남북의 기술교류 확대 및 미래 에너지 자원의 확보를 위하여 북한 자원자원에 대한 연구가 이뤄지고 있다. 기존의 연구에서는 북한지역의 관측값을 활용하거나 저해상도의 바람지도들이 작성되었다. 북한 지역의 바람의 분포를 세밀히 파악하기 위하여 기존의 바람지도 보다 상세한 풍력-기상자원지도가 필요하기 때문에 연구를 진행하였다. 북한의 풍력-기상자원지도를 개발하기 위해 미국 NCAR에서 개발한 중규모 모형인 WRF(Weather Research & Forcasting)을 활용하였다. 좋은 풍력자원을 갖춘 장소에 풍력 단지를 조성하기 위해서는 고해상도의 기상자원지도를 이용해서 파악하는 것이 필요하므로 해상도를 1km으로 설정하여 수행되었다. 본 연구의 결과로 지상 80 m에서의 1km 해상도를 갖는 풍력-기상자원지도를 작성하였다. 개발된 풍력-기상자원지도의 검증을 위해서 우리나라에서 확보가 가능한 북한 27개 지점의 지상 10 m 바람자료들을 활용하였다. 풍속에 대한 검증은 Bias와 RMSE을 이용하였으며, 풍향의 검증은 MAE을 활용하였다. 연 평균의 북한의 풍력-기상자원지도를 보면, 북한의 산맥을 중심으로 다른 지역보다 높은 풍속 분포를 보이고 있으며, 황해도를 포함한 북한의 서해안지역에서 비교적 높은 풍속의 분포를 나타내고 있다. 계절별로 살펴보면 봄철과 겨울철에 여름과 가을철보다 높은 풍력자원이 나타나며, 여름철이 가장 낮은 풍력자원을 갖는 것으로 분석되었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.441-441
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2012
본 연구의 목적은 북한지역에 적용할 수 있는 논벼 재배지역 추출 기법을 개발 및 적용하여 논 분포도를 작성하고, 정확도를 평가하는 것이다. 이를 위하여 북한에 적용 가능한 시계열 위성자료를 수집하고, 논벼 재배지역 추출을 위한 토지피복 분류 기법을 개발하여 북한의 논벼 재배지역 분포도를 작성하고자 한다. 최종적으로 작성된 논 분포도를 북한의 농경지 모니터링을 위한 기초 자료로 제공토록 한다. 본 연구에서는 시계열 NDVI를 적용한 객체기반 무감독 토지피복 분류 방법을 활용하여 북한의 황해남도 재령군을 대상으로 토지피복 분류와 논 지역을 추출을 수행하고자 하였다. 본 연구에서 활용한 영상은 RapieEye로서 5개의 위성이 지구를 관측하고 있기 때문에 매일 동일한 지역의 영상을 폭넓게 획득할 수 있다는 장점이 있으며, Red, Green, Blue, Near Infra Red 밴드 외에 Red Edge 밴드에서 데이터를 획득하여 산림 모니터링, 농작물 모니터링 등에 효과적으로 활용할 수 있다는 특징이 있다. 먼저 2010년 4월, 6월, 9월 영상으로 각 영상의 NDVI를 산정하고 이를 활용하여 객체를 생성하였다. 다음으로 생성된 객체를 바탕으로 무감독 토지피복 분류를 수행하였고, 논 적합지역에 대한 지형 정보를 분류결과에 반영하여 최종적인 토지피복지도 및 논 지역 지도를 구축하였다. 본 연구결과는 원격탐사분야의 응용 기술을 확장하고, 향후 북한지역의 농산물 생산량 파악과 농업수자원 평가 분야에서도 폭 넓게 활용될 것으로 판단된다.
본 연구는 레이더 반사도를 이용한 RAD-RAR시스템의 개발내용에 대한 설명과 이를 검증하기 위해 2006년 레이더 반사도를 이용한 RAD-RAR시스템의 강우량 추정값과 지상 AWS 강우량관측값을 비교 하였다. 2006년 전체를 보았을 때 RAD-RAR의 일 누적관측값은 지상강우량과 비교하여 약 0.84로 높은 상관계수를 보였다. 또한 본 연구에서 북한 지역 등의 지상 관측 공백지역에 대한 강수량 모니터링의 필요성의 증가 때문에, 2009년 황강댐 부근에서 발생한 강수사례를 분석하여보았다. 북한 지역에 대해서는 GTS 지점에서 황강댐 방류 기간에 대해서 비교 및 검증을 수행하였다. 북한 지역에 대한 사례분석 결과는 상관도가 0.75로 남한 지역(상관도: 0.85)에 비해서 상대적으로 낮게 나타났다. 이는 북한 지역에 대한 검증시 사용된 샘플링의 수가 적었기 때문에 일반화하기 어렵고 또한 북한 지역의 GTS 지점에서 관측된 강수량 자료의 높은 신뢰도를 얻기 어려우므로 더 추가적인 분석이 필요하다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.643-643
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2015
최근 북한의 수자원에 대한 관심과 연구가 활발히 이루어지고 있다. 또한, 수자원 취약성과 지속가능한 개발과 관련된 지수에 대한 연구도 꾸준히 이루어지고 있으며, 이 지수를 이용하여 현재 또는 미래의 수자원 취약성을 판단하고 대비하고 있다. 본 연구는 기상청, 통계청, 환경부에서 제공하는 자료 중에서 북한의 지역별 자료의 확보 가능한 자료를 대상으로 기후변화에 대한 기후노출, 민감도, 적응능력을 나타내는 지표들을 선정하여 남한과 북한의 26개 광역자치단체에 대하여 수자원 취약성 순위를 도출하였다. 기후변화를 고려한 지표들은 각각 홍수피해와 물부족을 반영하는 지표인 일최대강수량, 일강수량이 80mm 이상인 날의 수, 연최대 연속강우일수, 3일주기 최대 강수량, 6-9월 강수량, 12-2월 증발산량, 3-5월 증발산량, 12-2월 강수량, 3-5월 강수량, 연속적인 무강우일 수의 최대값, 총인구, 인구밀도를 선택하였으며, 변수들의 가중치 결정은 객관적 가중치 산정 방법인 Shannon의 entropy 기법과 주관적 가중치인 환경부(2012)에서 전문가를 대상으로 유도한 가중치를 적용하여 치수와 이수분야에 대한 취약성을 각각 평가하였다. 수자원 취약성의 정량적 평가를 위하여 TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) 기법을 적용하여 남 북한 지역별 수자원 취약성을 지수화하고 취약성 순위를 도출하였다. 산정된 수자원 취약성 지수가 낮을수록 취약함의 정도가 심각한 것으로 정의할 수 있으며, 연구결과 남 북한을 통틀어서 서울이 가장 취약한 지역으로 나타났으며, 치수 분야에서는 북한의 양강도가 취약성이 낮은 것으로 나타났고, 이수분야에서는 북한의 양강도와 남한의 제주도가 취약성이 낮은 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 남 북한의 지역별 취약성 순위를 통해 우리나라와 북한 수자원의 현황을 제시하며, 미래의 국가 수자원 계획 수립 및 대책을 제시할 수 있는 자료로 활용할 수 있을 것이다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2008.05a
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pp.818-822
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2008
북한 농업용수 수요량의 파악은 앞으로 다가올 농업 수자원 분야의 과제에 대처하고 통일 후의 수자원 개발 계획을 수립하기 위한 가장 기본적인 요소이다. 그러나 농업용수 수요량 파악을 위한 북한에의 접근은 불가능한 것이 사실이며, 위성영상을 이용한 원격탐사 기법의 활용은 이러한 문제를 해결할 수 있는 가장 효과적인 방법이다. 이에 본 연구에서는 먼저 시계열 MODIS 영상을 이용하여 북한 전 지역을 대상으로 논의 분포를 추출한 후, MODIS 영상의 해상도에 의해 발생하게 되는 논 추출의 불확실성이 지형학적 인자에 따라 어떻게 나타나는지 살펴보고 이를 적용하여 논 추출 결과를 보완하였다. 또한 북한 지역에 적용 가능한 농업용수 수요량 산정 방법을 선정하고 시계열 MODIS 영상을 이용하여 추출된 논 지역을 대상으로 북한 전역의 연간 농업용수 수요량을 추정하였다. 본 연구에서 정립된 시계열 MODIS 영상을 이용한 논 추출 방법 및 북한의 농업용수 수요량 산정 방법은 향후 북한의 농업용수 관련 연구에 대한 중요한 기초 자료가 될 수 있을 것으로 기대된다.
북한의 정치체제에 영향을 줄 수 있는 '붕괴', '연착륙', '흡수', '변동' 및 '분쟁화' 등의 5가지 개념들은 북한의 체제변화에 대해 개별적으로 작용하기 보다는 상호연관을 가지면서 작용해 나갈 것이다. 하지만 어떠한 경우의 '변화'도 근본적인 딜레머를 안고 있는 북한의 체제를 회복시키기에는 어느 정도 한계를 가질 것이다.
본 자료에서는 1998년과 2017년의 수출유사도지수 변화를 파악함으로써 북한의 수출상품이 어떠한 소득수준의 국가와 유사한지 알아보았다. 1998년 수출유사도지수는 한국, 홍콩, 태국, 중국, 일본 순으로 높았으며 2017년에는 미얀마, 모로코, 튀니지, 방글라데시, 스리랑카 순으로 높은 것으로 나타났다. 단편적인 비교일 수 있으나, 1998년 북한의 수출 품목은 한국과 2017년에는 미얀마와 가장 유사하다고 해석 가능하다. 이어서 1998년과 2017년 북한의 수출품목의 비중변화를 관찰한 결과 광물성연료(HS 27)의 수출비중이 가장 크게 증가하였으며, 의류(HS 62), 광·슬래그·회(HS 26), 과실(HS 08), 의류(HS 61)가 뒤를 이었다. 반대로 2017년 1998년에 비해 수출비중이 가장 크게 감소한 품목으로는 전기기기(HS 85), 원자로·기계류(HS 84), 식물(HS 12), 플라스틱과 제품(HS 39), 인조스테이플 섬유(HS 55)이다. 비교분석을 위해 북한과 수출유사도지수가 가장 높은 10개 국가의 수출품목 비중 변화 역시 살펴보았는데, 자세한 품목의 비중변화는 부록의 <부표 1~10>에서 확인할 수 있다. 1998년과 2017년 각각 수출유사도지수가 가장 높았던 한국과 미얀마의 수출품목 변화는 특히 주목할 만하다. 전기기기(HS 85)의 수출이 한국에서는 가장 크게 증가한 반면, 북한에서는 가장 크게 수출이 감소한 상품이었으며, 미얀마의 경우 광물성연료(HS 27), 의류(HS 62), 광·슬래그(HS 26)의 수출이 증가한 것으로 드러난다.
최근 문화 및 통일협력 교류등으로 인하여 북한에 대한 사회적인 관심이 날로 증가하고 있 는데 반하여 북한의 폐쇄성으로 인한 북한에 대한 정보는 매우 미비한 실정이다. 이러한 시 점에서 북산지역에 관한 토지이용도나 토지피복도는 북한의 실정을 이해하는데 매우 유용하 게 사용될 수 있으며 기본적인 기반자료로서의 역할을 할 수 있다. 토지 이용구분은 토지의 물리적 특성보다는 인간의 이용목적에 기반을 둔 분류체계로서 확실한 특정 토지 이용 정보 를 획득하기 위해서 현지조사나 항공사진판독 등에 주로 의존한다. 하지만 현재 북한의 경 우는 접근이 불가능하므로 토지 이용도의 제작이 불가능한 실정이며, 따라서 토지이용도 보 다는 토지피복도의 제작이 보다 현실적 접근이라 할 수 있다. 본 연구에서는 KOMPSAT EOC 영상에 나타난 북한의 토지피복 특성을 파악하고 EOC 영상으로 판독 가능한 북한 토 지피복의 판독 특성의 기준을 제시하는 것을 목적으로 한다. Landsat TM 영상과 SPOT 영 상, 북한의 1:50000 지형도를 참고자료로 하여 EOC 영상을 육안 판독한 결과 다락밭, 비탈 밭 등과 같은 남한에서는 볼 수 없는 다른 피복들이 존재하였다. 이와 같은 피복을 포함한 북한의 자연환경과 지형구조 등을 고려한 북한의 각 토지 피복의 판독특성을 정의하고 북한 에 적합한 토지피복 분류체계를 수립하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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