• Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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• 2003.09a
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• pp.82-86
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• 2003

육역 생태계에서 지면 증발과 식물 증산에 의한 증발산(evapotranspiration)은 대상 지역의 수자원 관리 및 에너지 순환 이해를 위한 가장 기본적인 정보가 되므로 그 정도의 정량화 자료 구축은 매우 의미 있는 작업이다. 경험식을 바탕으로 한 Penman-Monteith 방정식은 증발산량의 계산을 위해서 널리 쓰이고 있는 방법인데 (Allen et al., 1989; Jesen et al., 1990), 이를 통해서 잠재 증발산(potential evapotranspiration)을 도출해 낼 수 있다.(중략)

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.16 no.4
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• pp.803-832
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• 2007

Electricity and heat load profiles by use types on an hourly basis at the least are essential for assessing economic viability of new cogeneration and CES projects and for optimally operating existing cogeneration and CES facilities. We adopt a multilevel model to specify heat load profiles so as to utilize in a flexible manner the panel nature of our data on weather and heating/cooling use. Converting the multilevel model to the linear mixed-effects model, we estimate the model by panel FGLS. The estimated load profile model for each distinct use type accounts for the effects of temperature, humidity, each hour over the year, each day of the week, each type of legal holidays, and heating/cooling area on energy use. To save space, we feature in detail the heating profile of the household.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.414-414
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• 2017

토양수분은 지면환경에서 일어나는 수문 및 에너지 순환을 이해하는 데 있어 중요한 기상인자이다. 토양수분 현장관측은 땅속에 매설된 센서에 의해 상당히 정확하게 이루어지만, 관측점 수가 충분치 않아 공간적 연속성을 확보하지 못하는 어려움이 존재한다. 이에 광역적 및 연속적 관측이 가능한 마이크로파 위성센서가 토양수분 정보 획득을 위한 보조수단으로서 그 중요성이 부각되고 있다. 마이크로파 위성센서는 구름 등 기상조건의 제약을 받지 않으며, 1978년 이래 현재까지 여러 위성에 의해 25 km 및 10 km 해상도의 전지구 토양수분자료가 생산되어 왔다. 마이크로파 센서를 이용한 토양수분자료는 동일지점에 대하여 하루 2회 정도 산출되므로 적절한 시간분해능을 가지지만, 공간해상도가 최고 10 km로서 지역규모의 수문분석에 적용하기에는 충분치 않다. 이러한 토양수분자료의 공간해상도 문제 해결을 위하여 다양한 지면환경요소를 활용한 통계적 다운스케일링이 대안으로 제시되었다. 최근의 선행연구들은 대부분 방정식을 이용한 결합모형을 통해 통계적 다운스케일링을 수행하였는데, 회귀식과 같은 선형결합뿐 아니라 신경망이나 기계학습 등의 비선형결합에서도, 불가피하게 발생할 수밖에 없는 잔차(residual)로 인하여 다운스케일링 전후의 공간분포 패턴이 달라져버리는 문제를 안고 있었다. 회귀분석에 잔차의 공간내삽을 결합시킨 회귀크리깅(regression kriging)은 잔차보정을 통해 이러한 문제를 해결함으로써 다운스케일링 전후의 공간분포 일관성을 보장하는 기법이다. 이 연구에서는 회귀크리깅을 이용하여 일자별 AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) 토양수분 자료를 10 km에서 1 km 해상도로 다운스케일링하고, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성을 평가한다. 지면온도(LST), 지면온도상승률(RR), 식생온도건조지수(TVDI)는 일자별로 DB를 구축하였고, 식생지수(NDVI), 수분지수(NDWI), 지면알베도(SA)는 8일 간격으로 DB를 구축하였다. 이러한 8일 간격의 자료를 일자별로 변환하기 위하여 큐빅스플라인(cubic spline)을 이용하여 시계열내삽을 수행하였다. 또한 상이한 공간해상도의 자료는 최근린법을 이용하여 다운스케일링 목표해상도인 1 km에 맞도록 변환하였다. 우선 저해상도 스케일에서 추정치를 산출하기 위해서는 저해상도 픽셀별로 이에 해당하는 복수의 고해상도 픽셀을 평균화하여 대응시켜야 하며, 이를 통해 6개의 설명변수(LST, RR, TVDI, NDVI, NDWI, SA)와 AMSR2 토양수분을 반응변수로 하는 다중회귀식을 도출하였다. 이식을 고해상도 스케일의 설명변수들에 적용하면 고해상도 토양수분 추정치가 산출되는데, 이때 추정치와 원자료의 차이에 해당하는 잔차에 대한 보정이 필요하다. 저해상도 스케일로 존재하는 잔차를 크리깅 공간내삽을 통해 고해상도로 변환한 후 이를 고해상도 추정치에 부가해주는 방식으로 잔차보정이 이루어짐으로써, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성이 유지되는(r>0.95) 공간상세화된 토양수분 자료를 생산할 수 있다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.1 no.2
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• pp.135-141
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• 1999

The information on agricultural weather over the Korean Peninsula was produced, using the Bio-sphere-Atmosphere Transfer Scheme(BATS). We modified the input and output portions of BATS such that the whole processes can be excuted as a package. Based on this approach, automatic production system of agricultural meteorology information was developed. The results of this model was compared with the observed data. The differences between the model results and observed data for surface temperature, rooting zone temperature and top soil temperature were 2.0$^{\circ}$C, 2.0$^{\circ}$C and 2.6$^{\circ}$C, respectively.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.40-40
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• 2020

가뭄은 발생과정과 피해 영향에 따라 기상학적, 수문학적, 농업적, 사회경제학적 가뭄으로 분류할 수 있으며, 각 가뭄은 서로 직·간접적으로 영향을 미친다. 본 연구에서는 기상학적 가뭄에서 수문학적 가뭄으로의 전이 분석을 위하여 WRF-Hydro(Weather Research and Forecasting and Model Hydrological modeling extension package)모형을 한반도 대상으로 구축하였다. WRF-Hydro 모형을 한반도에 적절히 사용하기 위하여 표면유출, 보수깊이, 표면 거칠기와 같은 파라미터 보정을 모형의 유출량 결과 값과 관측된 유출량 값을 비교 평가하여 수행하였다. 수문학적 가뭄을 정의하기 위해 Standardized Runoff Index(SRI)를 도출하였고, 기상학적 가뭄 정의에는 Standardized Precipitation Index(SPI)를 사용하였다. 한반도 가뭄이 발생한 2008년부터 2015년까지 SPI와 SRI의 기간 및 심도를 정량화하고 가뭄 전이 분석하였다. 분석 결과에 따르면 수문학적 가뭄은 기상학적 가뭄이 발생 5일에서 49일 이후에 발생하며, 발생 횟수가 적으며 크기가 작으나, 상대적으로 긴 가뭄 기간을 보였다. 이러한 분석은 지면 및 수문 모형 기반 한반도 가뭄 사상 예측 및 이해에 기여할 것으로 예상된다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.53 no.12
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• pp.3-12
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• 2016

This paper describes the development of the ground penetrating radar (GPR) system using UWB impulse radar with 48 Channel array. GPR is an effective alternative technology to resolve th disadvantages of metal detectors. Metal detectors have a very low detection probability of non-metallic landmine and high false alarm rates caused by metallic materials under the ground. In this paper, we use the mono-cycle pulse waveform with about 600 ps pulse width to obtain high resolution landmine microwave images. In order to analyze performances of this system, we utilize indoor test facility that made up of rough sandy loam which representative Korean soil. The mimic landmine models of metal/non-metal and anti-tank/anti-personnel landmines buried in DMZ (demilitarized zone) of Korea are used to analyze the detection depth and the shape of the mines using microwave image.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.14 no.4 s.38
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• pp.19-26
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• 2006

This study assessed the accuracies of the ground information extracting methods from the LiDAR data. Especially, it compared two kinds of method, one of them is using directly the raw LiDAR data which is point type vector data and the other is using changed data to DSM type as the normal grid type. The methods using Local Maxima and Entropy methods are applied as a former case, and for the other case, this study applies the method using edge detection with filtering and the generated reference surface by the mean filtering. Then, the accuracy assessment are performed with these results, DEM constructed manually and the error permitted limit in scale of digital map. As a results, each DEM mean errors of methods using edge detection with filtering, reference surface, Local Maxima and Entropy are 0.27m, 2.43m, 0.13m and 0.10m respectively. Hence, the method using entropy presented the highest accuracy. And an accuracy from a method directly using the raw LiDAR data has higher accuracy than the method using changed data to DSM type relatively.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.52 no.5
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• pp.325-335
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• 2019

To characterize historical droughts in the conterminous United States (CONUS), we estimated the actual evapotranspiration ($ET_a$) in the CONUS using the generalized complementary relationship (GCR) for 1895-2016. The $ET_a$ estimates were compared against simulations from the Noah land surface model (LSM). In this study, the evapotranspiration (ET) deficit defined as the difference between the wet-environment ET ($ET_w$) and $ET_a$ was then normalized to calculate the Standardized Evapotranspiration Deficit Index (SEDI) across the CONUS for the years 1895-2016. The SEDI was compared to the Standard Precipitation Index (SPI) at various time scales. The results showed that the GCR $ET_a$ was slightly higher than the Noah LSM-simualted $ET_a$. As time scales increased, the correlation between the SEDI and the SPI was higher. This study suggests that the GCR has promise as a tool in the estimation of $ET_a$ and SEDI can be useful for the drought characterization.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.4
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• pp.969-977
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• 2016

Climate change affects the growth of crops which were planted especially in fields, and it becomes more important to use climate data to predict the yields of the major vagetables. The variation of the crop products caused by climate change is one of the significant factors for the discrepancy of the demand and supply, and leads to the price instability. In this paper, using a panel regression model, we predicted the garlic yields with the weather conditions of different regions. More specifically we used the panel data of the several climate variables for 15 main garlic production areas from 2006 to 2015. Seven variables (average temperature, average maximum temperature, average minimum temperature, average surface temperature, cumulative precipitation, average relative humidity, cumulative duration time of sunshine) for each month were considered, and most significant 7 variables were selected from the total 84 variables by the stepwise regression. The random effects model was chosen by the Hausman test. The average maximum temperature (January), the cumulative precipitation (March, October), the cumulative duration time of sunshine (April, October) were chosen among the variables as the significant climate variables of the model

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.46 no.3
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• pp.319-330
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• 2011

In this study, a soil moisture estimation model was proposed using the ground observation data of soil moisture, precipitation, surface temperature, MODIS NDVI and artificial neural networks. The model was calibrated and verified on the Yongdam dam watershed which has reliable ground soil moisture networks. The test statistics of calibration sites, Jucheon, Bugui, Sangjeon, showed that the correlation coefficients between observations and estimations are about 0.9353 and RMSE is about 1.4957%. Also that of the verification site, Cheoncheon2, showed that the correlation coefficient is about 0.8215 and RMSE is about 4.2077%. The soil moisture estimation model was applied to estimate the spatial distribution of soil moisture in the Yongdam dam watershed and results showed improved spatial soil moisture distribution since the model used satellite information of NDVI and artificial neural networks which can represent the nonlinear relationships between data well. The model should be useful to estimate wide range soil moisture information.