• Spatial Information Research
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• v.12 no.4 s.31
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• pp.351-370
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• 2004

At present, environmental monitoring of linear infrastructure is based mainly on field sampling. The 'integrated mapping' approach has received only limited attention from field scientists. The increased environmental regulation of corridor targets has required remote sensing research to develop a sensor or technique for targets ranging from 15 m to 100 m in swath width. In an attempt to identify the optimal remote sensing system for linear targets, an overview is provided of the application requirements and the technology currently available. The relative limitation of traditional remote sensing systems in such a linear application is briefly discussed. It is noted that airborne video could provide, in a cost-effective manner, information required for a very narrow and long strip target utilising the narrow view angle and dynamic stereo coverage. The value of this paper is warranted in proposing a new concept of video infrastructure monitoring as a future research direction in the recognition of sensor characteristics and limitations.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.21 no.5
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• pp.592-597
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• 2020

Currently, river survey data is mainly performed by acquiring longitudinal and cross-sectional data of rivers using total stations or the GNSS(Global Navigation Satellite System). There is not much research that addresses the use of LiDAR(Light Detection and Ranging)systems for surveying rivers. This study evaluates the applicability of using LiDAR data for surveying rivers The Ministry of Land, Infrastructure and Transport recently launched a drone-based river fluctuation survey. Pilot survey projects were conducted in major rivers nationwide. Studies related to river surveying were performed using the ground LiDAR(Light Detection And Ranging)system.Accuracy was ensured by extracting the linearity of the object and comparing it with the total station survey performance. Data on trees and other features were extracted to generate three-dimensional geospatial information for the point-cloud data on the ground.Deviations were 0.008~0.048m. and compared with the results of surveying GNSS and the use of drone LiDAR data. Drone LiDAR provided accurate three-dimensional spatial information on the entire target area. It was able to reduce the shaded area caused by the lack of surveying results of the target area. Analyses such as those of area and slope of the target sites are possible. Uses of drones may therefore be anticipated for terrain analyses in the future.

• Journal of Wetlands Research
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• v.25 no.4
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• pp.306-314
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• 2023

Stream sediments are an important component of water quality management because they are receptors of various pollutants such as heavy metals and organic matters emitted from upland sources and can be secondary pollution sources, adversely affecting water environment. To effectively manage the stream sediments, identification of primary sources of sediment contamination and source-associated control strategies will be required. We evaluated the performance of machine learning models in identifying primary sources of sediment contamination based on the physico-chemical properties of stream sediments. A total of 356 stream sediment data sets of 18 quality parameters including 10 heavy metal species(Cd, Cu, Pb, Ni, As, Zn, Cr, Hg, Li, and Al), 3 soil parameters(clay, silt, and sand fractions), and 5 water quality parameters(water content, loss on ignition, total organic carbon, total nitrogen, and total phosphorous) were collected near abandoned metal mines and industrial complexes across the four major river basins in Korea. Two machine learning algorithms, linear discriminant analysis (LDA) and support vector machine (SVM) classifiers were used to classify the sediments into four cases of different combinations of the sampling period and locations (i.e., mine in dry season, mine in wet season, industrial complex in dry season, and　industrial complex in wet season). Both models showed good performance in the classification, with SVM outperformed LDA; the accuracy values of LDA and SVM were 79.5% and 88.1%, respectively. An SVM ensemble model was used for multi-label classification of the multiple contamination sources inlcuding landuses in the upland areas within 1 km radius from the sampling sites. The results showed that the multi-label classifier was comparable performance with sinlgle-label SVM in classifying mines and industrial complexes, but was less accurate in classifying dominant land uses (50~60%). The poor performance of the multi-label SVM is likely due to the overfitting caused by small data sets compared to the complexity of the model. A larger data set might increase the performance of the machine learning models in identifying contamination sources.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.333-333
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• 2021

최근 전 지구적인 기후변화 및 온난화의 영향으로 태풍 및 집중호우가 빈번하게 일어나고 있으며, 이로 인한 한천범람 등 홍수재해로 인명 및 재산 피해가 크게 증가하고 있다. 우리나라에서도 태풍 및 집중호우로 인한 호수피해는 매년 발생하고 있으며, 피해 빈도와 강도가 증가하고 있는 실정이다. 이러한 현실을 고려하였을 때에 하천 인근 주민의 생명과 재산을 보호하기 위하여 실시간으로 홍수위 예측을 수행하는 것은 매우 중요하다 할 수 있다. 국내에서 수위예측을 위하여 대표적으로 저류함수모형(Storage Function Model, SFM)을 채택하고 있지만, 유역면적이 작아 홍수 도달시간이 짧은 중소하천에서는 충분한 선행시간과 정확도를 확보하기 어려운 문제점이 있다. 이는 유역면적이 작은 중소하천에서는 유역 및 기상 특성과 관련된 여러 인자 사이의 비선형성이 대하천 유역에 비해 커지는 문제점이 있기 때문이다. 본 연구에서는 위와같은 문제를 해결할 수 있도록, 수문자료와 딥러닝 기법을 적용하여 실시간으로 홍수위를 예측할 수 있는 방법론을 제시하였다. 지난 태풍 및 집중호우로 인하여 급격한 수위상승이 있던 낙동강 지류하천에 대하여 LSTM(Long-Short Term Memory) 모형 기반 실시간 수위예측 모형을 개발하였으며, 선행시간 30~180분 별로 홍수위를 예측하고 관측 수위와 비교함으로써 모형의 적용성을 검증하였다. 선행시간 180분 기준으로 영강 유역 수위예측 결과와 실제 관측치의 평균제곱근 오차는 0.29m, 상관계수는 0.92로 나타났으며, 밀양강 유역의 경우 각각 0.30m, 0.94로 나타났다. 본 연구에서 제시된 딥러닝 기반모형에 10분 단위 실시간 수문자료가 입력된다면, 다음 관측자료가 입력되기 전 홍수예측 결과가 산출되므로 실질적인 홍수예경보체계에 유용하게 사용될 수 있을 것이라 보인다. 모형에 적용할 수 있는 더욱 다양한 수문자료와 매개변수 조정을 통하여 예측결과에 대한 신뢰성을 더욱 높일 수 있다면, 기존의 저류함수모형과 연계하여 홍수대응 능력을 향상시키는데 도움이 될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.63-63
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• 2020

최근 머신러닝 기술의 발전에 따라 비선형 시계열자료에 대한 예측이 가능해졌으며, 기존의 과정기반모형을 대체하여 지하수, 하천수 예측 등 다양한 수문분야에 활용되고 있다. 본 연구에서는 기존의 연구들과 달리 과정기반모형을 이용한 하천수 모의결과를 개선하기 위해 과정기반모형과 결합하는 방식으로 머신러닝 기술을 활용하였다. 머신러닝 기술을 통해 관측값과 모의값 간의 차이를 예측하고 과정기반모형의 모의결과에 반영함으로써 관측값을 정확히 재현할 수 있도록 하는 시스템을 구축하고 평가하였다. 과정기반모형으로는 Weather Research and Forecasting model-Hydrological modeling system (WRF-Hydro)을 소양강 유역을 대상으로 구축하였다. 머신러닝 모형으로는 순환 신경망 중 하나인 Long Short-Term Memory (LSTM) 신경망을 이용하여 장기시계열예측이 가능하게 하였다(WRF-Hydro-LSTM). 머신러닝 모형은 2013년부터 2017년까지의 기상자료 및 유입량 잔차를 이용하여 학습시키고, 2018년 기상자료를 이용하여 예상되는 유입량 잔차를 모의하였다. 모의된 잔차를 WRF-Hydro 모의결과에 반영시켜 최종 유입량 모의값을 보정하였다. 또한, 연구에서 제안된 새로운 방법론의 성능을 비교평가하기 위해 머신러닝 단독 모형으로 유입량을 학습 후 모의하였다(LSTM-only). 상관계수와 Nash-Sutcliffe 효율계수(NSE)를 사용해 평가한 결과, LSTM을 이용한 두 방법(WRF-Hydro-LSTM과 LSTM-only) 모두 기존의 과정기반모형(WRF-Hydro-only)에 비해 높은 정확도의 하천수 모의가 가능했으며, PBIAS 지수를 사용하여 평가한 결과, LSTM을 단독으로 사용하였을 때보다 WRF-Hydro와 결합했을 때 더 관측값과 가까운 모의가 가능함을 확인할 수 있었다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.11 no.4
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• pp.81-89
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• 1991

An interesting property of meandering river patterns is that they slowly deform, as bank erosion on one side of a channel and deposition on the other side result in the location of the channel. In this study we used a sine-generated meander pattern proposed by Langbein and Leopold(1966) to develop a solution of a linear, second-order differential equation of transverse bed slope(bed topography) proposed by Odgaard(1986). A new model for transverse bed slope(bed topography), that accounts for the phase lag and the influence of the width to depth aspect ratio, was developed in this study and compared with results of field measurements.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.292-296
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• 2009

우리나라의 용수공급체계는 주로 여름에 집중된 강우를 댐이나 저수지에 저류하였다가 연중고르게 사용자들에게 공급하는 방법을 취하고 있다. 이때 도시지역의 생활용수는 갈수기에도 가장먼저 공급되어져야하는 우선순위를 가지는 반면, 농업용수는 가장 우선적으로 그 사용을 제한받는다. 하지만, 도시화로 인해 도시의 하수처리장 배출수량은 지속적으로 증가하고 있으며, 그 처리수의 대부분은 하천으로 방류되어 유실되고 있다. 방류수 수질기준에 맞추어 방류되는 처리수는 대량방류로 인해 자주 하천에 수질문제를 야기하기도 한다. 그러나 실제로 하수처리장의 처리수는 갈수기에 매우 유용하게 사용될 수 있는 수원 중 하나이다. 그러므로 그 처리수의 재이용에 관한 연구를 적절히 수행한다면, 갈수기에도 농업용수사용의 제한을 최소화할 수 있을 것이다. 그러므로 본 연구에서는 처리수 재이용 모형을 혼합정수계획법으로 개발하고, 하수처리장 처리수의 농업용수나 공공용수로의 사용을 제안하였다. 개발된 처리수 재이용 모형에서는 하천으로 방류되던 처리수를 농업용수나 공공용수로 재사용하는 시스템을 구축한다는 가정 하에, 그 공사비를 최소화하는 것을 목적으로 하였다. 또한 관말의 최소유지압력 등 수리학적인 제약조건을 만족시키도록 설계하였으며, 이 때문에 야기되는 비선형성을 선형화하여 계산시간이 짧은 동시에 전역해에 가까운 해를 찾을 수 있도록 하였다. 개발된 모형은 가상의 처리수 재이용 모형에 적용되어 시스템의 설계자에게 갈수기 용수공급의 최적 대안을 제시해 줄 수 있는 가능성을 보였다.

• Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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• 2006.10a
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• pp.626-631
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• 2006

본 연구는 2006년 7월 집중호우에 의해 많은 인적.물적 피해가 발생한 강원도 지역의 피해 현장을 조사하였으며, 그 중 성토사면붕괴를 붕괴유형별로 구분하고 발생원인과 특성을 분석하여 그에 따른 적절한 대책방안을 제시하였다. 집중호우에 의한 성토사면의 붕괴유형 중 토석류에 의한 도로횡단 배수구조물의 기능상실로 유수가 노면으로 침출되고 수압이 발생하여 도로가 유실된 유형과 하천선형 불량으로 만곡수충부(물이 직접 부딪히는 부분)에서 유속이 빨라져 세굴에 의한 붕괴가 전체성토붕괴사면의 83%를 차지하였다. 이에 대한 대책방안으로는 토석류를 계곡상부에서 부터 예방할 수 있는 방법으로 사방댐 및 그물망 공법 등이 좋은 대책방안이 될 수 있으며, 토석류에 의한 유송잡물을 모두 통과할 수 있도록 충분히 큰 배수시설을 설치하는 방법도 좋은 대책방안이 될 수 있다. 무엇보다 열대성 국지 폭우를 이제 일상의 한반도 기후현상으로 받아들여 주먹구구식의 일회성 대책방안을 지양하고 바뀐 강우특성과 빈도를 고려하여 계획 홍수위를 재산정하고 그에 따라 하천정비계획을 재검토해야 할 것이다.

• Water for future
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• v.28 no.4
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• pp.195-204
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• 1995

New dispersion coefficient equation which can be used to estimate dispersion coefficient by using only hydraulic data easily obtained in natural streams has been developed. Dimensional analysis was performed to select physically meaningful parameters, One-Step Huber method, which is one of the nonlinear multi-regression method, was applied to derive a regression equation of dispersion coefficient. 59 measured hydraulic data which were collected in 26 streams in the United States and were analyzed in the Part I of this study, were used in developing new dispersion coefficient equation. Among 59 measured data sets, 35 data sets were used in deriving regression equation, and 24 data sets are used for verification. The new dispersion coefficient equation, which has been developed in this study was proven to be superior in explaining dispersion characteristics of natural streams more precisely compared to existing dispersion coefficient equations.

• Water for future
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• v.18 no.1
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• pp.85-94
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• 1985

A method is developed for the separation of the major base flow in a river hydrograph combining the numerical techniques and the empirical methods. The linearized Boussinesq equation and the storage function are used to obtain the base flow recession. The shape of base flow curve made by the recharge of the groundwater table aquifer resulting from rainfall in determined by the Singh and Stall's graphical method, and the continuous from for the curve is approximated by the multiple and polynomial regression. this procedure was successfully tested for the separation of base flow and the establishment of hydrograph in a natural watershed. It was found that the direct numerical method applied to the homogeneous linear second order ordinary differential equation system is not suited to obtain the recession curve, and the case that the loss is generated in the partially penetrating stream can not be solved by the method of this study.