Park, Jin-Hyeog;Cha, Kee-Uk;Ryoo, Kyong-Sik;Hur, Young-Teck
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.971-975
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2009
본 연구에서는 격자강우량과 GIS와 연계한 격자기반의 공간수문자료들을 모형의 입력매개변수로 활용하고, 수계망을 통하여 유역 출구까지 운동파(kinematic wave)이론에 의해 유출량을 물리적으로 추적해 나가는 격자기반의 분포형 강우-유출모형인 K-DRUM(Kwater Distributed RUnoff Model)을 개발하였고, 지표유출량에 가장 큰 영향을 주지만 실제 관측 및 적용이 용이하지 않은 유역의 초기토양함수상태에 대한 자동보정기법을 개발하였다. 개발된 자동보정기법을 이용하여 남강댐유역을 대상으로 적용가능성을 평가하였다. 연구에서 사용한 강우사상은 남강댐 유역에 큰 영향을 준 태풍 루사 (2002년 8월 31일 01시$^{\sim}$9월1일 23시), 태풍 매미 (2003년 9월 12일 01시$^{\sim}$9월13일 23시), 2004년의 대류성강우 (2004년 7월14일 01시$^{\sim}$7월 16일 10시) 및 태풍 에위니아 (2006년 7월 8일 18시$^{\sim}$7월11일 12시)의 총 4개의 사상을 대상으로 하였다. 개발한 유역의 초기토양함수상태 자동보정기법에 의한 유출모의의 적용성을 검토하기 위하여 모의에 사용된 매개변수 중 토지피복도에 의해 결정되는 조도계수와 토양도에 의해 결정되는 유효토심, 흡인수두계수, 공극률 및 투수계수는 4개의 강우사상에서 모두 동일한 조건으로 설정하였고, 유역내 토양 내부 수분함유량 산정을 위한 초기 기저유출량은 검토대상 기간 시점부에서 관측된 유출량으로 설정하였다. 초기토양함수상태 자동보정기법 적용을 통한 유출해석의 정확도는 체적오차 백분율(VER)과 첨두 유량 오차 백분율(QER)을 이용하여 평가하였으며, 이를 통해 본 모형이 유출량에 대한 정확성을 확보하고자 하였다. 본 연구에서 개발된 자동보정 기법을 적용한 결과, 초기토양조건을 설정하는데 있어서 기존의 시행착오법으로 인해 소요되는 시간과 유역내 토양 특성과 지형형상을 고려하지 않는 설정으로 인해 발생될 수 있는 문제점을 해결할 수 있었으며, 유출계산 결과도 유량의 크기와 첨두시간 모두 관측값과 비교적 잘 맞는 것을 확인할 수 있었다.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.1D
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pp.23-30
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2006
The variation in the traffic volume on any given roads is the reflection of its user's economic activities and life patterns. And traffic volume flows in every hour usually take different charateristics depending on the location and the function of the roads. This study produced the Monthly Adjustment Factor, Weekly Adjustment Factor and Design hourly Factor, each of which is the index indicating the traffic volume charaterirstics on the highways leading to the recreation areas in the mountainous and seaside tourist sites. Applying these results, it might be possible to calculate the optimal AADT (Annual Average Daily Traffic) and DHV (Design Hour Volume), also be a help to establish a traffic management policy. Finally, it hopes to promote new version of KHCM (Korea Highway Capacity Manual) which includes traffic volume characteristics on recreation areas.
Im Sang-Jun;Brannan Kevin M.;Mostaghimi Saied;Cho, Jae-Pil
Journal of Korean Society of Rural Planning
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v.9
no.4
s.21
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pp.59-64
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2003
U.S. EPA의 BASINS (Better Assessment Science Integrating Point and Nonpoint Sources)에 통합되어 있는 HSPF (Hydrologic Simulation Program-Fortran)와 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 Polecat Creek 유역의 유출과 유사량을 모의하였다. 모형의 보정을 위하여 1996년 9월부터 2000년 6월까지의 하천 유량 및 유사 농도 자료를 이용하였으며, 1994년 10월부터 1995년 12월까지의 관측자료를 이용하여 모형의 검정을 실시하였다. HSPF 모형에 의해 추정된 연 평균 유출량의 상대오차는 보정 및 검정기간에 각각 0.8%, 0.5%이었으며, S WAT 모형에 의해 추정된 연평균 유출량은 실측치와 각각 2.1%, 16.1%의 오차를 보였다. 연 평균 유사량을 비교하면, HSPF 모형이 보정 및 검정기 간에 각각 8.8%와 7.2%의 오차를 보인 반면에 SWAT 모형은 각각 40.0%, 188.4%의 차이를 보였다. HSPF 모형에 의해 추정된 월 평균 유출량 및 유사량의 상관계수는 보정기간에 대하여 0.94와 0.52이었으며, SWAT 모형에 의한 결과는 상관계수가 각각 0.84와 0.39이었다. 이상의 연구 결과에 의하면, HSPF 모형이 SWAT 모형보다 유출과 유사량을 관측치와 유사하게 모의함을 알 수 있었다. 하지만 입력 자료의 구축 및 모형의 적용에는 SWAT모형보다 많은 시간과 노력을 필요로 하였다.
다목적실용위성2호 영상자료의 절대복사 보정계수 산출을 위하여 위성 통과시각에 맞추어 2007년 2월 3일 현장실험을 수행하였다. 측정기기로는 Spectroradiometer GER-3700을 사용하였으며, 관측 Target은 아스팔트, 흙, 콘크리트, 잔디, Tarp 53%로 각 Target의 복사량을 측정한 후 지표면 반사도로 변환하였다. 현장에서 관측된 지표면 반사도를 복사전달모델 MODTRAN의 압력 자료로 사용하여 대기권 밖에서 관측될 복사량을 모의할 수 있었다. 마지막으로, 모의된 각 Target의 복사량과 실제 위성 센서가 관측한 DN(Digital Number) 값의 관계식을 이용하여 절대복사 보정계수를 산출하였다. 본 연구 결과는 센서의 반옹도가 반영되지 않은 임시 결과이며, 추후 보다 많은 현장실험 결과를 추가하여 정확한 절대복사 보정계수를 산출할 계획이다.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2011.05a
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pp.313-314
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2011
감조하천에 대한 이차원 모델링 연구의 대부분은 상류 경계조건은 유량을 사용하고 있으며, 상류경계에서 역류가 발생하는 감조하천의 경우 상류로 갈수록 오차가 커지는 단점을 가지고 있다. 이런 오차를 줄이기 위해서는 상하류 모두 수위 경계조건을 사용하는 것이 바람직하다. 이 연구는 평상시에 역류가 발생하는 한강하구부터 전류수위표까지의 구간에 대해 수위 경계조건을 사용하여 이차원 흐름모델링을 수행하고, 수위-수위 경계조건의 적용성으로 검토하기 위해 수행하였다. 대규모 홍수에 대한 흐름 모형의 보정을 위해 2002년 8월 7일 6시부터 8월 10일 22시까지 88시간 동안 행주대교 관측소의 수위 기록을 사용하여 수치모형에 대한 보정을 수행하였다. 행주대교 관측소의 수위 예측 결과는 Manning 계수가 커질수록 수위가 높아짐을 알 수 있었다. 비홍수기 흐름에 대한 수치모형의 보정을 위해, 2007년 7월 10일부터 7월 19일까지 약 201시간 동안 한강대교와 전류관측소의 수위 관측자료를 사용하였다. 행주대교 관측소에서 수위 관측치와 예측치의 RMS 오차가 최소가 되도록 Manning 계수와 Belanger 법칙의 유량계수를 각각 0.050과 0.86으로 결정하였다.
This study proposes a bias correction method of dual-pol radar rain rate in real time using the dual Kalman filter. Unlike the conventional Kalman filter, the dual Kalman filter predicts state variables with two systems (state estimation system and model estimation system) at the same time. Bias of rain rate is corrected by applying the bias correction ratio to the rain rate estimate. The bias correction ratio is predicted from the state-space model of the dual Kalman filter. This method is applied to a storm event with long duration occurred in July 2016. Most of the bias correction ratios are estimated between 1 and 2, which indicates that the radar rain rate is underestimated than the ground rain rate. The AR (1) model is found to be appropriate for explaining the time series of the bias correction ratio. The time series of the bias correction ratio predicted by the dual Kalman filter shows a similar tendency to that of observation data. As the variability of the bias correction increases, the dual Kalman filter has better prediction performance than the Kalman filter. This study shows that the dual Kalman filter can be applied to the bias correction of radar rain rate, especially for long and heavy storm events.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.76-76
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2015
토양수분은 생태수문학에서 식생과의 상호작용의 중요한 인자이자, 대기와의 상호작용으로 인한 총체적인 물 순환에 밀접한 관련이 있다. 수문학적으로는 증발, 침투, 지하수 함량, 토양 침식, 식생 분포 등을 지배하는 중요한 요소이고, 특히 시 공간적 분포특성은 강수 사상 후 토양으로의 침투 및 토양수분의 재분포, 증발산과 불포화대에서의 오염물의 이송을 예측하는데 매우 중요하다. 또한, '07년 하천법 개정으로 증발산량 및 토양수분량이 신규 수문조사 항목으로 추가되어, 토양수분 측정에 대한 필요성이 높아졌다. 따라서, 2008년 5월, K-water연구원에서는 현재 시험유역으로 운영하고 있는 용담시험유역에 토양수분관측망(6개 관측소)을 구축하였다. 토양수분계는 토양수분을 결정하는 가장 중요한 인자인 강우자료의 획득이 이루어지는 지점에 설치하여 정확도와 신뢰도를 높일 수 있도록 용담시험 유역 내 6개 우량관측소에 설치하였다. 하지만 장비의 노후화에 따른 자료 취득의 어려움으로 인하여 2013년 4월, 토양수분계를 전면 교체하였다. 토양수분계는 기존의 FDR 방식에서 EC 농도에 대한 영향이 가장 적고, 플럭스 타워에 위치한 토양수분계 센서와 동일한 TDR 방식의 센서로 장비를 전면 교체하였다. 센서 설치 장소 변경에 따른 TDR 센서의 검증과 그리고 흙의 종류, 입도, 다짐도, 온도 등에 의한 오차가 발생 여부를 판단하기 위하여 이에 대한 보정을 실시하였다. 원지반 시료채취를 통하여 토양수분량을 측정하였고, TDR 센서에 의해 측정된 토양수분량과 채취된 시료에서 측정된 토양수분량의 결과를 비교하였고, 각 지점별 토양구성비와 전기전도도 조건을 고려하여 각 토층별 계수적용을 달리하여 센서 보정을 실시하였다. 그 결과 기존 센서 제조사에서 제안한 방정식을 그대로 사용하는 것 보다는 센서 검증을 통하여 얻은 계수보정에 의한 토양수분 변환식을 사용하는 것이 정확한 현장 자료를 확보할 수 있고, 신뢰도 높은 자료를 얻을 수 있다고 판단된다.
KOMPSAT-3/3A (K3/K3A) absolute radiometric calibration study was conducted based on a Field Line of sight Automated Radiance Exposure (FLARE) system. FLARE is a system, which has been developed by Labsphere, Inc. adopted a SPecular Array Radiometric Calibration (SPARC) concept. The FLARE utilizes a specular mirror target resulting in a simplified radiometric calibration method by minimizing other sources of diffusive radiative energies. Several targeted measurements of K3/3A satellites over a FLARE site were acquired during a field campaign period (July 5-15, 2021). Due to bad weather situations, only two observations of K3 were identified as effective samples and they were employed for the study. Absolute radiometric calibration coefficients were computed using combined information from the FLARE and K3 satellite measurements. Comparison between the two FLARE measurements (taken on 7/7 and 7/13) showed very consistent results (less than 1% difference between them except the NIR channel). When additional data sets of K3/K3A taken on Aug 2021 were also analyzed and compared with gain coefficients from the metadata which are used by current K3/K3A, It showed a large discrepancy. It is assumed that more studies are needed to verify usefulness of the FLARE system for the K3/3A absolute radiometric calibration.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.11
no.1
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pp.13-18
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2009
Accurate solar radiation data are critical to evaluate major physiological responses of plants. For most upland crops and orchard plants growing in complex terrain, however, it is not easy for farmers or agronomists to access solar irradiance data. Here we suggest a simple method using a sun-slope geometry based topographical coefficient to estimate daily solar irradiance on any sloping surfaces from global solar radiation measured at a nearby weather station. An hourly solar irradiance ratio ($W_i$) between sloping and horizontal surface is defined as multiplication of the relative solar intensity($k_i$) and the slope irradiance ratio($r_i$) at an hourly interval. The $k_i$ is the ratio of hourly solar radiation to the 24 hour cumulative radiation on a horizontal surface under clear sky conditions. The $r_i$ is the ratio of clear sky radiation on a given slope to that on a horizontal reference. Daily coefficient for slope correction is simply the sum of $W_i$ on each date. We calculated daily solar irradiance at 8 side slope locations circumventing a cone-shaped parasitic volcano(c.a., 570m diameter for the bottom circle and 90m bottom-to-top height) by multiplying these coefficients to the global solar radiation measured horizontally. Comparison with the measured slope irradiance from April 2007 to March 2008 resulted in the root mean square error(RMSE) of $1.61MJ\;m^{-2}$ for the whole period but the RMSE for April to October(i.e., major cropping season in Korea) was much lower and satisfied the 5% error tolerance for radiation measurement. The RMSE was smallest in October regardless of slope aspect, and the aspect dependent variation of RMSE was greatest in November. Annual variation in RMSE was greatest on north and south facing slopes, followed by southwest, southeast, and northwest slopes in decreasing order. Once the coefficients are prepared, global solar radiation data from nearby stations can be easily converted to the solar irradiance map at landscape scales with the operational reliability in cropping season.
Hydrological simulation Program-Fortran (HSPF) model was used to simulate streamflow and snow depth at Pyengchang watershed. The selected Global Climate Models (GCMs) provided by the Coupled Model Intercomparision Project Phase 3 (CMIP3) were utilized to evaluate streamflow and snow depth driven by future climate scenarios, including A1, A1B, and B1. Bias-correlation and temporal downscaling processes have been performed to minimize systematic errors between GCMs and HSPF. Based on simulated monthly streamflow and snow depth after calibration, the results indicate that HSPF performs well. The correlation coefficient between the observed and simulated monthly streamflow is 0.94. Snow depth simulations also show high correlation coefficient, which is 0.91. The results indicate that snow depth in 2018 at Pyongchang winter olympic venues will decrease by 17.62%, 9.38%, and 7.25% in January, February, and March respectively, based on streamflow realizations induced by all GCMs ensembles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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