• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.384-384
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• 2015

우리나라에 처음으로 건설된 경인운하는 한강과 서해를 잇는 길이 18km로 건설되었다. 이로 인해 한강과 서해에서 해수와 담수가 유입되고 유출되면서 매우 복잡한 수체 거동특성을 나타내고 있다. 특히 서해에서의 유입은 조위로 인해 유입량이 매일 변화하며 해수와 담수 간 비중차이로 인해 수심에 따른 거동특성도 상이하다. 따라서 본 연구에서는 수체거동특성을 조사하여 유수소통을 통한 수질관리에 활용하고자 한다. 수체의 거동을 조사하는 방법으로는 순간적인 유속을 조사하는 방법과 장기간 거동을 조사하는 방법이 있는데 본 조사에서는 부이를 이용하여 장기간 수체의 거동을 조사하였으며, 이 결과를 활용하여 EFDC모델을 적용한 모의를 실시하였다. 수체 거동조사는 2013년과 2014년에 걸쳐 주요지점에서 수심별로 수행하였다. 2014년 2월 18일에 아라마루 지점에서 수심 1m와 3m 지점에서 조사를 실시하였다. 이 기간 중 한강의 유입량은 최소 $5.2m^3/sec$, 최대 $14.2m^3/sec$을 나타냈고, 서해 유입량은 갑문의 유입과 배수문의 유출입량을 더하여 최대 $274.6m^3/sec$를 나타냈으며, 서해 유출량은 $136.9m^3/sec$으로 나타났다. 수심 1 m에서는 해수의 유입과 유출량에 의해 뚜렷한 유속의 변화를 확인할 수 있으며, 유출시 최대 유속은 38.5 cm/sec이고, 유입시 최대 유속은 49.3 cm/sec로 나타났다. 수심 3 m에서는 해수의 유입과 유출량에 의해 뚜렷한 유속의 변화를 확인할 수 있으며, 유출시 최대 유속은 34.4 cm/sec이고, 유입 시 최대 유속은 40.0cm/sec로 나타났다. 다양한 상황에 대한 운하수체의 유속 특성을 산정하기 위하여 수리모델을 적용하여 모의를 실시하였으며 한강에서 유입된 수체가 서해에 도달하는 시간을 산정해 보았다. 모의 조건은 2014년 5월 12일부터 22일까지의 유량조건을 경계조건으로 하였으며, particle tracking의 시작지점은 경인아라뱃길 김포터미널 지점 표층 1m를 대상으로 하였다. 모의 결과 김포터미널의 수체가 인천갑문에 도달 하는데 약 6.3일이 소요되는 것으로 산정되었다. 이는 유출입량 변화에 따라 달라지므로 향후 보다 다양한 조건에서 모의를 실시하여 수질관리에 활용할 수 있는 다양한 자료를 제공할 수 있을 것으로 판단되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1371-1388
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• 2023

지구온난화로 인해 촉발된 기후변화가 홍수와 같은 수재해의 빈도와 규모를 증가시키며 국내 또한 장마와 집중호우로 인한 수재해가 증가하는 추세를 보인다. 이에 광범위한 수재해에 대해 효과적인 대응 및 기후 변화에 따른 선제적 대처가 필수적이며 이는 위성레이더 영상을 통해 가능하다. 본 연구에서는 Sentinel-1 위성 레이더 영상으로부터 국내 수체의 특성을 반영하기 위해 한강권역과 낙동강 권역의 일부 수체 영역에 대해 수체 학습 데이터셋 1,423장을 구축하였다. 정밀한 데이터 어노테이션(Annotation)을 위해 다양한 상황에 따른 구축 기준 문서를 작성한 뒤 진행하였다. 구축이 완료된 데이터셋을 딥러닝 모델 중 U-Net에 적용하여 수체 탐지 결과를 분석하였다. 최종적으로 학습된 모델을 학습과에 활용되지 않은 수체 영역에 적용하여 결과를 분석함으로써 전 국토 수체 모니터링의 가능성을 확인하였다. 분석 결과 구축된 수체 영역의 대해서는 F1-Score 0.987, Intersection over Union (IoU) 0.955의 높은 정확도로 수체를 탐지할 수 있었으며, 학습 및 평가에 활용되지 않은 다른 국내 수체 영역에 대해서도 동일하게 F1-Score 0.941, IoU 0.89의 높은 수체 탐지 결과를 나타냈다. 두 결과 모두 전반적으로 일부 그림자 영역과 폭이 좁은 하천에서 오류가 관찰되었으나, 그 외에는 정밀하게 수체를 탐지하였다. 이러한 연구 결과는 수재해 피해 규모 및 수자원 변화 모니터링에 중요한 기여를 할 것으로 기대된다. 추후 연구에서는 보다 다양한 수체 특성을 가진 데이터셋을 추가 구축한다면 오분류한 영역을 개선할 수 있을 것으로 기대되며, 전 국토의 수체를 효율적으로 관리 및 모니터링하는데 활용될 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.190-190
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• 2023

습지, 호수 및 강 등을 포함하는 수체는 증발 및 비교적 높은 열용량을 통하여 주변 기온에 영향을 미친다. 이러한 효과는 수체의 크기, 형태, 그리고 깊이 등 수체의 특성에 따라 다르게 난다. 대부분의 경우 수체는 주변 기온을 저감시키지만, 특정 경우 반대로 기온을 상승시키는 효과를 불러온다. 아울러, 같은 수체라도 수체 주변 지역의 구조나 형태, 그리고 기후 조건에 따라 그 영향이 다르게 나타난다. 이에 대부분 연구자는 수치해석, 원격탐사 기법, 혹은 관측을 사용하는 방법 등을 사용하여 경험적으로 수체마다 기온변화 효과를 달리 평가하였다. 하지만, 이러한 평가는 대부분 국외에서 수행되어왔으며, 강, 하천, 그리고 호수 등이 주로 연구되어왔다. 탄소저감 및 높은 기후조절 효과를 가지는 습지는 물을 포함하고 있어, 당연히 수체로 취급될 수 있다. 습지의 다양한 기능 중 기온조절 효과는 습지의 가치 및 중요성을 평가하기 위하여 반드시 연구되어야 한다. 국외의 경우, 관련 연구가 수행된 바 있지만, 우리나라의 경우 관련 연구가 아직 수행되지 않았다. 수체의 기온조절 효과는 수체의 특성, 주변 지형의 특성, 그리고 기후 조건 등에 영향을 받음으로 국외 연구 결과들을 국내 습지에 그대로 적용할 수 없다. 따라서, 우리나라습지에 대한 평가가 달리 수행되어야 한다. 본 연구에서는 이러한 습지의 기온조절 효과를 평가하고자 광주호 습지를 대상으로 ENVI-met 수치해석 모형을 사용하여 그 지역의 여러 가상의 발전시나리오를 구축하고 모의 결과를 분석하였다. 그 결과, 광주호 습지의 기온저감 효과는 약 2km 정도까지 미치는 것으로 확인되었고, 그 규모는 기후 조건 및 주변 지형의 특성에 따라 달리 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.924-928
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• 2009

국내의 다목적댐 저수지는 물이 흐르는 하천에 용수공급, 홍수조절 및 수력발전을 위해 만든 구조물로 형성된 저류상태를 의미한다. 이러한 수체의 유동에 영향을 미치는 가장 중요한 요소로는 유입수와 저수지에서 하천으로 방류되는 방류수이므로 본 연구에서는 유입수와 방류수에 의한 수체의 유동만을 고려하였다. 대상지는 용담댐 유역중 취수탑이 있는 지점으로 길이는 약 1,250m이고 폭은 평균 375m 정도의 크기를 갖고 있는 지형이다. 대상 지역에서 저수지 수체의 흐름특성을 평가하기 위해 SMS-RMA2 모형을 적용하였으며 용담댐 저수지 구역에 대한 1m 간격의 등고선을 가지고 대상지역에 대하여 격자를 구성하였다. 격자 크기는 평균 길이 방향으로 43m, 폭 방향으로 15m 크기로 구성하였으며 유속이 상대적으로 빠른 취수탑 부근은 좀더 세밀하게 구성하였다. 4년간 수문자료를 분석하여 이 지역의 흐름을 년중 크게 3가지로 구분하였다. 수체거동이 급변하는 여름 강우기 후에 저수지에 물이 풍부한 경우의 흐름, 봄철 저수지 물이 풍부하지 않은 상태에서 주자천으로 부터의 유입은 최하인 상태의 경우 그리고 강우기에 짧은 기간 나타나는 주자천 위주 흐름의 경우로 구분하여 모의하였다. 각각의 경우 전체적인 흐름장은 확연히 다르게 나타났으며 이런 결과로 볼 때 수체의 흐름은 상하류의 유입량 변화에 따라 항상 흐름은 변화하는 것으로 평가되었으나, 저수지 수체의 흐름 속도는 모두 0.05$^{\sim}$1.5cm/sec 정도로 모의된 것은 수체적 대비 방류량이 적어서 나타나는 현상으로 평가되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.68-68
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• 2017

남강은 낙동강 우안으로 합류되는 지류로 남강댐이 위치하고 있으며, 남강댐 하류의 하천은 댐 방류량이 남강 유량에 지배적인 하천이다. 낙동강에 우안에서 합류되는 제 1 지류인 남강은 하폭 대 수심비가 비교적 큰 하천이며 유량 또한 비교적 많은 편이다. 이러한 남강이 낙동강 본류에 유입되는 과정에 낙동강 본류 수체에서는 혼합에 의한 변화가 일어나게 된다. 이러한 혼합의 변화를 관측하고자 현장계측을 실시하였으며, 이를 분석하여 남강의 유입에 따른 낙동강 본류의 변화를 보고자 하였다. 본 연구에서는 현장계측을 통하여 남강이 낙동강으로 유입되는 과정에서 남강의 유량의 따른 낙동강 수체혼합 변화에 관하여 분석하였으며, 이를 바탕으로 낙동강 본류의 수질에 미치는 영향을 보고자 하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.359-359
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• 2023

최근 기후변화로 인한 홍수 및 가뭄과 같은 자연재해가 증가함에 따라 이를 선제적으로 탐지 및 예방할 수 있는 해결책에 대한 필요성이 증가하고 있다. 이러한 수재해를 예방하기 위해서 하천, 저수지 등 가용수자원의 지속적인 모니터링은 필수적이다. SAR 위성 영상의 경우 주야간 및 기상상황에 상관없이 지속적인 수체 탐지가 가능하다. 일반적으로 SAR 기반 수체 탐지 시 송수신 방향이 동일한 편파(co-polarized) 영상을 사용한다. 하지만 co-polarized 영상의 경우 바람 및 강우에 민감하게 반응하여 수체 미탐지의 가능성이 존재한다. 한편 송수신 방향이 서로 다른 편파(cross-polarized) 영상은 강우 및 바람의 영향에 민감하지 않지만 식생에 민감하게 반응하여 수체의 오탐지율이 높다는 단점이 존재한다. 이에 SAR 영상의 편파 특성에 따라 수체 탐지의 정확도 차이가 발생하여 최적의 편파 영상 조합을 구성하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 Sentinel-1 SAR 위성의 VV, VH, VV+VH 편파 영상과 머신러닝 알고리즘 중 하나인 SVM (support vector machine)을 활용하여 수체탐지를 수행하였다. 편파 영상 조합별 수체 탐지 결과의 검증을 위하여 혼동행렬 (confusion matrix) 기반 평가지수를 사용하였다. 각각의 수체탐지 결과의 비교 및 분석을 통하여 SAR 기반 수체 탐지를 위한 최적의 밴드 조합을 도출하였다. 본 연구결과를 바탕으로 차후 높은 시공간 해상도를 가진 SAR 영상의 활용이 가능하다면 수재해 및 수자원 관리의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.952-956
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• 2010

저수지에 설치된 물순환장치는 저수지 수문상황과 자연조건의 변화에 따라 유동특성이 상이하므로 연구자가 고려하는 다양한 조건에서 현장 측정하기는 불가능하다. 이런 문제를 대체하는 방안으로 전산유체유동(CFD) 모형을 적용한 모사를 실시함으로서 다양한 조건에 따른 효과를 평가할수 있게 된다. 본 연구에서는 전산유체유동을 통한 대류식 물순환장치의 유동영향범위와 수질변화 등을 평가하고, 다양한 조건에서 모사를 실시하여 최적운영방안을 도출하고 실제운영에 활용토록 하고자 한다. 수체거동을 모사하기 위해 실제 저수지를 형상화한 Domain을 3가지로 구성하였다. 첫번째는 반경 20m, 깊이 40m Domain에 물순환장치를 중앙에 설치한 것이며(D20), 두 번째는 반경 40m, 깊이 40m에 두 개의 물순환장치를 양쪽에 설치하였고(D40), 세 번째는 반경 100m, 깊이 40m로 설정(D100)하였고 양쪽에 두 개의 물순환장치를 설치한 것으로 구성하였다. CFD에 의한 개별 대류식 순환장치의 유동모사결과 D20은 시간의 경과에 따라 수온성층이 하강하는 현상이 나타났으며 이러한 결과로 판단할때 40m 간격으로 대류식 순환장치를 설치하여 운영하면 탈성층이 나타날 수 있을것으로 판단되었다. D40에 대하여 CFD에 의한 유동모사를 실시하였으며 시간의 경과에 따라 수온성층의 변화는 나타나지 않았다. 이러한 결과로 판단할때 40m 간격으로 한줄로 대류식 순환장치를 설치하여 운영하면 성층을 깨는 현상은 나타나지 않을 것으로 평가되었다. 반면 Dye테스트시 심층에서 상승한 수체는 수온성층 표면에서 수평방향으로 계속 퍼져 나가면서 옆장치에서 상승된 수체와 혼합이 활발히 이루어 지는 현상을 나타내었다. 장치간 거리가 100m인 대류식 물순환장치에 의한 유동모사시 수온성층의 변화는 전혀 나타나지 않았으며, Dye테스트시 심층에서 상승한 수체는 수온성층 위에서 수평방향으로 퍼져 나가면서 옆에서 가동되는 장치에서 상승된 수체와 혼합 현상을 나타내기는 하나 D40보다 혼합시간이 더 걸리는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.444-444
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• 2023

하천 및 저수지와 같은 공간의 수체 탐지는 수자원 관리에서 매우 중요하며, 유역의 수문학적 과정을 이해하는데 도움을 준다. 수문학적 데이터 수집은 우량계, 수위계와 같은 물리적 인프라의 배치가 필요하다. 그러나 상대적으로 저개발된 국가는 수문학적 측정을 위한 인프라가 매우 미흡한 것이 현실이며, 북한과 같은 비접근 지역에 대한 수문학적 과정을 분석하는데는 한계가 있다. 인공위성 원격탐사 센서 중 SAR영상은 지표면에 직접 전파를 방사하고 산란되어 돌아오는 신호를 수신하여 영상을 만들기 때문에 일반적인 광학영상과는 달리 햇빛의 유무와 강우, 구름여부 등의 기상 조건의 영향을 거의 받지 않는 장점이 있다. 또한 국내와 같이 계절적인 요인과 인간활동에 의해 변화되는 물 순환을 SAR 영상은 지표수의 계절적 및 연간 변동성을 모니터링하는데 매우 유용한 자료로 평가되고 있다. 본 연구는 SAR영상을 이용하여 국내의 검증 가능한 지역의 저수지 수면적 변화를 모니터링하고 저수지 수면적과 저수량 분석을 수행하는 것을 목적으로 하였다. 분석자료인 SAR영상은 ESA의 Sentinel-1영상을 2022년 4월부터 2022년 11월의 자료를 수집하여 소양강댐 저수지 수면적과 저수량과의 관계식을 도출하였다. 수체 추출을 위한 SAR 영상은 특히 수로의 일부 가장자리와 홍수터의 식물 존재로 인한 제외지의 매핑에 부정확성을 포함하여 처리에 몇 가지 단점을 갖는 한계도 존재하지만 악천후의 기상 조건에서도 작동할 수 있는 SAR 영상의 능력 덕분에 규칙적인 시간 간격으로 수체면적의 변화에 대한 정보를 제공할 수 있다. 향후 북한 지역의 주요 댐 저수지 수면적에 대한 연간변화와 장기간의 추세를 분석하는 연구를 진행할 계획이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.26-26
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• 2022

본 연구는 하천중심선을 활용하여 Sentinel-1 위성영상기반 중소규모 하천 수체(水體) 추출 방법을 제안한다. 한강 유역의 한탄강 일부를 연구지역으로 선정하였으며, 이 지역을 촬영한 Sentinel-1 위성영상자료를 수집하였다. 여기에 개발한 방법의 검증을 위하여 유사시간대의 고해상도 광학위성 PlanetScope을 함께 수집하였다. 본 연구에서는 하천의 수체를 효과적으로 추출하기 위하여 국토지리정보원에서 제공하는 하천중심선 자료를 활용하였다. 하천중심선을 따라 유클리드 거리를 가중치로 산정한 자료(DST)와 Sentinel-1의 VH, VV 편광을 조합한 k-means 방법을 통해 위성영상의 픽셀을 군집화하였고, 최적의 매개변수 값을 산출하였다. 이 매개변수를 활용하여 Sentinel-1의 VV편광, VH편광 그리고 DST의 상관관계에 따른 타원방정식 형태의 계산식을 도출할 수 있었다. 수집한 자료의 검증결과 평균적으로 정확도는 0.65~0.75, kappa 계수는 0.8 내외를 보여 상당히 일치함을 확인할 수 있었다. 또한, 추가 확보한 30여 개의 Sentinel-1 위성영상을 제안 방법으로 추출한 수체의 면적과 유량 값을 비교해 본 결과, 유사한 변화 양상을 보였다. 본 연구는 하천 중심선자료를 활용하여 참값이 없더라도 수체 면적 추정이 가능함을 확인하였다. 제안한 방법은 현존하는 수체추출 방법보다 간단하고 신속하게 수체를 추출할 수 있을 것으로 보인다. 추후, 딥러닝을 통한 수체 식별을 추가 진행을 통해. 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.2-2
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• 2023

기후변화가 가속화로 인해 수재해의 빈도와 강도 예측이 어려워짐에 따라 실시간 홍수 모니터링에 대한 수요가 증가하고 있다. 합성개구레이다는 광원과 날씨에 무관하게 촬영이 가능하여 수재해 발생시에도 영상을 확보할 수 있다. 합성개구레이다를 활용한 수체 탐지 알고리즘 개발이 활발히 연구되어 왔고, 딥러닝의 발달로 CNN을 활용하여 높은 정확도로 수체 탐지가 기능해졌다. 하지만, CNN 기반 수체 탐지 모델은 훈련시 높은 정량적 정확성 지표를 달성하여도 추론 후 정성적 평가시 경계와 소하천에 대한 탐지 정확성이 떨어진다. 홍수 모니터링에서 특히 중요한 정보인 경계와 좁은 하천에 대해서 정확성이 떨어짐에 따라 실생활 적용이 어렵다. 이에 경계를 강화한 적대적 학습 기반의 수체 탐지 모델을 개발하여 더 세밀하고 정확하게 탐지하고자 한다. 적대적 학습은 생성적 적대 신경망(GAN)의 두 개의 모델인 생성자와 판별자가 서로 관여하며 더 높은 정확도를 달성할 수 있도록 학습이다. 이러한 적대적 학습 개념을 수체 탐지 모델에 처음으로 도입하여, 생성자는 실제 라벨 데이터와 유사하게 수체 경계와 소하천까지 탐지하고자 학습한다. 반면 판별자는 경계 거리 변환 맵과 합성개구레이다 영상을 기반으로 라벨데이터와 수체 탐지 결과를 구분한다. 경계가 강화될 수 있도록, 면적과 경계를 모두 고려할 수 있는 손실함수 조합을 구성하였다. 제안 모델이 경계와 소하천을 정확히 탐지하는지 판단하기 위해, 정량적 지표로 F1-score를 사용하였으며, 육안 판독을 통해 정성적 평가도 진행하였다. 기존 U-Net 모델이 탐지하지 못하던 영역에 대해 제안한 경계 강화 적대적 수체 탐지 모델이 수체의 세밀한 부분까지 탐지할 수 있음을 증명하였다.