• 한국수자원학회논문집
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• 제37권11호
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• pp.969-978
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• 2004

수문학적 모델에 대한 연구보고에 의하면 유출량 모의 측면에서 집중형 모형은 분포형 모형보다 적용성이 좋다고 볼 수 있다. 분포형모형은 컴퓨터 계산환경 및 현장 실험이 허용하는 범위내에서 지형인자를 단순화하여야만 하기 때문에 양적인 오차를 가진다. 하지만 공간적 지형인자를 고려한다는 측면에서 분포형모형은 지표수 흐름을 분석하는데 더욱 효과적이다. 본 연구의 목적은 흐름의 특성을 결정짓는 최소한의 지형인자(흐름경사, 방향, 누적도)를 고려한 저류함수를 이용하여, 격자기반의 공간적 강우-유출모형을 개발하는 것이며, 이러한 작업의 과정은 개인용 컴퓨터에서 이루어진다 모형의 원형은 비교적 작은 유역인 횡성다목적댐을 대상으로 개발하여, 유역면적이 비교적 넓은 합천댐 유역을 대상으로 적용하였다. 댐지짐에 대한 유역유출 모의결과 Nash J.E. 와 Sutcliffe J.V.가 제안한 효율계수는 약 0.9를 상회하였으나, 유역내 상류 수위관측소에 대한 효율계수는 양호하지 못하였는데, 이러한 이유는 대상댐 유역에 대하여 산정된 수위-유량 곡선식의 고수위부분이 과추정 되었다고 판단된다. 본 연구결과 유역의 공간적으로 분포된 유역특성을 고려한 강우-유출모형은 GIS를 이용하여 손쉽게 구현할 수 있었다. 향후 강우레이더와 같이 공간적으로 분포된 강우량의 실시간 취득이 범용화되면, 본 연구의 분포형 모형을 직접 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제11권2호
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• pp.61-72
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• 2008

엽면적 지수(LAI)는 지표 환경에 영향을 미치는 광합성, 증발, 그리고 에너지 균형과 같은 생물물리학적 변화 과정에 있어 매우 중요한 인자이며, 여러 가지 생태학적 모델의 입력 자료로서도 필수적이다. 이러한 중요성에 근거하여 더욱 정확하고 유용한 LAI 추정 기법의 개발이 요구되지만, 현실적으로 LAI는 광역적 실측이 어렵기 때문에 대부분 LAI 연구에서는 정규화식생지수(NDVI)와의 단순 관계식을 통해 추정되어져 왔다. 본 연구에서는 경안천 유역(561.12 $Km^2$)을 대상으로 MODIS LAI Product의 활용성을 평가하고자 NOAA AVHRR NDVI와의 관계식으로 추정된 LAI와 국립산림과학원의 실측 LAI (2003, 2004)를 MODIS LAI와 비교 분석하였다. 그 결과 MODIS LAI는 활엽수림에서는 실측치보다 약 14% 높게, NOAA LAI보다 약 15~30% 높게 추정되었다. 침엽수림에서는 2003년 실측치가 약 5% 높게 추정되었으며, NOAA는 4월을 제외하고 약 7%의 차이를 보였다. 이러한 결과는 일부 지점에서 이루어지는 실측과 MODIS LAI 추출 시 기준자료가 포함하는 공간해상도의 한계 및 토지피복분류의 부정확성 등으로부터 발생한다. 따라서 실측자료에 근거한 MODIS자료의 보정기술을 향상시킴으로써 향후 광역적인 식생정보 제공 및 물수지 모의를 위한 생태학 및 수문학적 모형의 입력자료 등으로의 활용범위가 더욱 확대 가능할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.281-281
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• 2016

기후변화로 인한 기상학적 자연재해로부터 대비하고 안정적인 용수공급을 위해 유역의 다양한 수문 요소들에 대한 분석 필요성이 증가하고 있다. 계절적 강수량의 편차가 큰 우리나라는 유역 통합 물관리가 중요하며, 효율적 수자원 관리와 물안보 확보를 위해 유역내 물순환을 이해하는 것이 중요하다. 유역의 유출을 결정하는 요소들에는 강우, 증발산량, 토양 수분 및 지하수 등이 있으며, 시간적으로는 홍수와 같이 단기에 발생하는 유출과 장기적으로 발생하는 유출이 있다. 장기 유출은 단기 유출에 비해 토양내 수분량이 무시할 수 없을 정도로 영향을 미치게 되므로, 1년 이상의 장기 유출 해석을 위해서는 강우가 발생하지 않는 기간 동안의 토양 수분량 변화와 증발산 영향을 고려할 필요가 있다. K-water에서 자체 개발된 분포형 장단기유출 모델인 K-DRUM은 유역을 격자(grid)단위로 구분하고 각 셀들에 대한 매개변수는 흐름방향도, 표고분포도, 토지이용도, 토지피복도 등을 GIS처리하여 일괄 입력할 수 있도록 함으로써 매개변수 산정과정에서 문제가 되는 경험적인 요인을 제거하였다. 흐름의 구분은 얕은면 흐름, 지표하 흐름, 지하수 흐름으로 구분하여 운동파법과 선형저류법을 적용하였다. 또한 초기 토양함수 자동보정기법으로 실제의 기저유출량을 재현하여 전체적인 유출모의 정확도를 높였으며, FAO-56 Penman-Monteith법을 적용한 증발산량 산정모듈과 Sugawara et al.(1984)이 제안한 개념적 융설 및 적설모듈을 추가하였다. K-DRUM모형을 이용한 유출분석은 용담댐 시험유역을 대상으로 2013년도 1년간의 유출모의를 수행하였다. 입력자료는 용담댐 유역의 지형, 토양 및 토지특성 정보와 시단위 강우 및 기상정보(온도, 바람, 일사 등)를 활용하였다. 분석 결과, 총 관측유출량은 7,151 ㎥/s이고 총 계산유출량 $8,257m^3/s$이며, 관측유출량 대비 계산유출량은 약 115% 정도로 나타났다. 연간 총 강우량은 1303.5 mm로 유역면적 약 $930km^2$을 적용하여 유역 총 강우량을 산정하면 $14,030m^3/s$로서 관측유출량은 유역 총 강우량 대비 51%이고 계산유출량은 59% 정도로 나타났다. 즉 유역 유출율은 약 51% 수준으로 보통의 유역과 유사한 수준이다. 관측된 토양수분량과 K-DRUM 모형의 계산된 토양수분량을 비교하기 위하여 관측 토양수분량의 비율을 이용하여 비교하였다. 모의결과 토양수분은 강우에 의해 변화하며, 관측결과와 유사한 형태로 나타남을 알 수 있었다.

• 한국산림과학회지
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• 제81권4호
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• pp.337-345
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• 1992

산지유역은 대부분이 수원대(水源帶)이고 수자원상 중요한 위치를 차지하고 있기 때문에 수자원의 확보와 홍수재해의 경감을 위해 삼림의 유량조절기능과 우수유출(雨水流出)에 미치는 삼림의 영향을 정량적으로 해석할 필요가 있다. 본 논문은 유출해석모델로 Kinematic wave법을 채용했다. 그리고 모델의 조변수(助變數)(parameter)로서 사면조도계수(斜面組度係數)를 동정(calibration)에 의해 추정해서 그 값으로 삼림의 이수기능(理水機能)을 평가할 수가 있었다. 본 논문에 사용한 수문자료(水文資料)는 동경대학(東京大學) 애지(愛知)연습림의 두 시험유역에서 관측한 자료이다. 삼림이 수기능의 평가방법으로서 제안한 조도계수의 추정방법과 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 조도계수($N_s$)는 산복사면의 표면유(表面流)의 유수저항(流水抵抗)을 나타낸다. 즉 삼림의 성장과 함께 $A_o$층(層)의 발달에 의해 우수(雨水)의 유하(流下)가 방해를 받는다. 2. Kinematic wave법(法)에 의한 모델실험에 의하여 하도(河道)의 직접유출량(直接流出量)을 계산할 때 조변수로서 사면 조도계수의 값을 추정할 수가 있었다. 3. 혈궁유역(穴宮流域)에서의 조도계수는 지수함수적으로 일정치에 점근(漸近)하면서 증대하는 곡선상에 있고, 치산 조림의 성과가 나타나기 시작한 1940년대 전후의 급격한 증대가 특징적이다. 한편 백판유역(白坂流域)에서는 직선적으로 미증(微增)경향이 있는 것으로 지표의 상태에는 거의 변화가 없었던 것이 추찰(推擦)된다. 4. 조도계수값의 증대는 직접유출량의 감소 및 기저유츨량(基底流出量)의 증대와 직접적인 관련이 있었다. 임상(林相)의 양호화(良好化)와 함께 한 강우에 대한 직접유출량의 비율은 상대적으로 감소하고, 기저유출량의 비율이 증가하는 경향이 인정되었다. 그러나 한 강우에 대한 유출량의 절대량은 경년적(經年的)으로 감소해 가는 경향이 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권2_1호
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• pp.295-300
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• 2018

순복사는 지구 에너지 순환의 열원으로 사용되는 총 복사에너지의 총량으로써, 지표면에서는 수문학, 기후 연구 및 농업과 같은 분야에서 중요한 요소이다. 원격탐사를 통해 순복사를 모니터링 함으로써 열섬 현상과 도시화 경향을 파악할 수 있어 매우 중요하지만, 원격 탐사 자료만을 이용한 순복사 추정은 일반적으로 구름의 유무에따라정확도차이가발생한다.따라서본논문에서는천리안위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS) 및 Landsat-8위성 기반의 자료와 건물 높이 차이를 반영한 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD)모델 자료를 이용하여 도시화가 진행 중인 은평구 뉴타운 지역에서의 고해상도 순복사를 1시간 간격으로 산출 및 모니터링을 수행하였다. 은평구 플럭스 타워에서 관측된 순복사와 비교한 결과, RMSE $54.29Wm^{-2}$, Bias $27.42Wm^{-2}$의 정확도를 보였으며, 전체적으로 지점 관측 자료와의 유사한 경향을 보였다. 또한 산출된 순복사는 강수와 같은 기상상태를 잘 나타냈으며, 공간적 분포에서 식생 및 인공물 지역에 대한 순복사의 특징을 잘 나타냈다.

• 한국환경생태학회지
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• 제30권6호
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• pp.986-995
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• 2016

본 연구에서는 금강 대권역에 서식하는 멸종위기 담수어류의 분포, 이들 종에 대한 화학적 지표와의 관계 및 물리적 서식지 특성을 분석하였다. 금강 대권역에 서식하는 멸종위기종의 개체수는 감돌고기(Pseudopungtungia nigra), 꾸구리(Gobiobotia macrocephala), 돌상어(Gobiobotia brevibarba), 퉁사리(Liobagrus obesus), 미호종개(Iksookimia choii) 순으로 나타났다. 멸종위기 야생생물 I급 어류인 감돌고기는 금강 대권역 내 18개 하천에서 가장 광범위하게 분포하여, 향후 감돌고기의 I급 어종 선정에 대한 재평가가 필요한 것으로 사료되었다. 또한 초강 중권역에서 멸종위기어종이 총 4종 384개체가 채집되어 종수 및 개체수가 풍부하였다. 멸종위기어종 서식지에서 이화학적 수질내성도 분석에 따르면, 생물학적 산소요구량(BOD) 및 총인(TP)은 각각 매우 좋음(Ia), 좋음(Ib)으로 평가 되었으며. 암모니아성 질소($NH_{4+}$), 총질소(TN), 인산염 인($PO_{4^-}P$) 등의 수질 항목도 멸종위기종 비 출현지점에 비해 훨씬 양호한 것으로 분석되었다. 한편, 미호종개의 경우 수질의 내성범위가 다른 어종에 비해서 광범위하게 나타나, 화학적 수질특성이 크게 악화되지 않을 경우 수질특성 보다는 미소서식처의 하상구조, 수리수문학적 특성 등의 물리적 서식지 조건이 더 중요한 것으로 나타났다. 또한, 멸종위기종의 분포는 1~3차의 소형하천보다 4~6차 대형하천에서 높게 나타났으며, 주로하천의 상류 및 중상류에 작은 무리를 이루며 서식하는 것으로 나타났다. 멸종위기종 미출현지역과 출현지역의 생태건강도 다변수 평가모델 값은 각각 21.6 "보통상태(Fair)" 및 30.5 "양호상태(Good)"로 나타나 뚜렷한 차이를 보여, 생태건강도가 잘 유지된 곳에서 멸종위기종이 잘 서식하는 것으로 나타났다. 본 연구를 요약해 보면, 감돌고기와 같은 어종의 멸종위기종 선정에 대한 재평가가 향후 필요하며, 수질오염 및 서식지교란이 가속화되고 있어 멸종위기종에 대한 체계적인 보호 및 관리가 필요하다.

• Spatial Information Research
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• 제22권1호
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• pp.55-63
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• 2014

수문학, 기상학 및 기후학 등에서 필수적인 자료중의 하나인 지상기온 자료는 최근 보건, 생물, 환경 등의 다양한 분야로까지 활용영역이 확대되고 있어 그 중요성이 커지고 있으나 지상관측을 통한 지상기온자료의 취득은 시공간적인 제약이 크기 때문에 실측된 기온자료는 시공간 해상도가 낮아 높은 해상도가 요구되는 연구 분야에서는 활용성에 큰 제약을 갖게 된다. 이를 극복하기 위한 하나의 대안으로 상대적으로 높은 시공간 해상도를 가지고 있는 위성영상자료에서 얻을 수 있는 지표면온도 자료를 이용하여 지상기온을 추정하는 많은 연구들이 수행되어 왔다. 본 연구는 이러한 연구의 일환으로써 기상청에서 제공하고 있는 AWS(Automatic Weather Station)에서 취득된 2010년 지상 온도 자료(AWS data)를 바탕으로 대표적인 지표면 온도자료인 MODIS Land Surface temperature(LST data:MOD11A1)와 지상기온에 영향을 미칠 수 있는 Land Cover Data, DEM(digital elevation model) 등의 보조 자료와 함께 다양한 지구통계 기법들을 이용하여 남한 지역의 지상기온을 추정하였다. 추정 전 2010년 전체(365일) LST자료와 AWS자료와의 차이에 대한 RMSE(Root Mean Square Error)값의 계절별 피복별 분석결과 계절에 따른 RMSE값의 변동계수는 0.86으로 나타났으나 피복에 따른 변동계수는 0.00746으로 나타나 계절별 차이가 피복별 차이보다 큰 것으로 분석 되었다. 계절별 RMSE 값은 겨울철이 가장 낮은 것으로 나타났으며 AWS자료와 LST자료와 보조자료를 이용한 선형 회귀분석결과에서도 겨울철의 결정 계수가 가장 높은 0.818로 나타났으며, 여름철의 경우에는 0.078로 나타나 계절별 차이가 매우 크게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 지구통계 기법들의 대표적인 방법론인 크리깅 방법 중 일반적으로 많이 사용되고 있는 정규 크리깅, 일반 크리깅, 공동 크리킹, 회귀 크리깅을 이용하여 지상기온을 추정한 후 모델의 정확도를 판단할 수 있는 교차 검증을 실시한 결과 정규 크리깅과 일반 크리깅에 의한 RMSE 값은 1.71, 공동 크리깅과 회귀 크리깅에 의한 RMSE 값은 각각 1.848, 1.63으로 나타나 회귀 크리깅 방법에 의한 추정의 정확도가 가장 높은 것으로 분석되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권10호
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• pp.863-874
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• 2018

본 연구에서는 SWAT 모형과 random forest를 이용하여 미래 기후변화에 따른 한강유역($34,148km^2$)의 수생태계 건강성을 평가하였다. 국립환경과학원에서 8년간(2008~2015년) 봄철(4~6월)에 모니터링한 부착돌말류 지수(TDI), 저서형 대형무척추동물지수(BMI), 어류평가지수(FAI)는 0~100점, A~E등급으로 평가되며, 이를 본 연구에서 사용하였다. 수생태 건강성에 영향을 미치는 변수로는 수질(T-N, $NH_4$, $NO_3$, T-P, $PO_4$)과 수온을 선정하였으며, 수질 오염도가 낮은 경우에는 수생태계 건강성 점수가 광범위하게 분포되지만 수질 오염도가 높은 경우 수생태계 건강성 점수가 낮아지는 역상관관계를 확인하였다. 기계학습의 분류 분석 기법 중 하나인 random forest 모델을 이용한 세 개의 수생태 건강성 지수 등급분류 결과 정밀도, 재현율, f1-score 모두 0.81 이상의 예측 정확도를 나타내었다. 기상청의 HadGEM3-RA RCP 4.5와 8.5 시나리오를 적용한 미래 SWAT 수문, 수질 결과 기저유출의 증가로 인해 질소 계열 수질 농도는 기준년도 대비 최대 43.2% 증가하였고, 지표유출 감소로 인해 인 계열수질 오염도는 최대 18.9% 감소하는 것으로 분석되었다. 미래 FAI, BMI의 등급은 개선되는 경향을 보이지만 TDI는 등급이 악화되는 것으로 나타났다. 이를 통해 TDI는 질소 계열 수질에 민감하고 FAI, BMI는 인 계열 수질에 더 민감하다고 판단하였다.