1996년 4월 23일 강원도 고성군에서 발생한 산불에 대한 현장조사와 주요수목인 굴참나무와 소나무에 대한 열량에 대한 실험을 하였다. 산불의 확산에 영향을 주는 주된 요인은 크게 기상, 연료, 지형 3가지로 구분할 수 있는 데 기상 조건에서는 산불위험경보 수준이었고, 연료 조건에서는 높은 열량값을 가지고 이쓴 소나무 순림이 전체 산림의 63%를 차지하고 있었다. 산림의 지형에서는 지형의 변화와 기복이 크며 단순상향사면형의 지형이 어우러진 골짜기 형태로 급경사지가 대부분이었다. 주요 수목인 소나무와 굴참나무의 열량 실험에 대한 분석 결과는 소나무의 경우 부위별 전체 열량값이 13.43kcal/g, 굴참나무는 9.46kcal/g로 나타났다. 열분해에 의한 질량손실의 경우 소나무가 굴참나무보다 약 35.71~10.05% 더 높은 질량 손실률을 나타냈다. 따라서 소나무가 굴참나무보다 열에 대한 저항성이 낮다고 볼 수 있다.
Landsat TM 위성영상을 이용하여 전라북도 줄포만 간석지의 미지형을 무감독분류의 ISODATA 기법으로서 분석한 결과 mudflat, mixed flat, sandflat 의 3지형으로 분류되었다. 각각의 미지형들은 퇴적물 입도와 지형에 있어서 상이한 특성을 나타내었으며, mudflat은 내만쪽에 위치하고 snadflat은 만의 입구 그리고 mixedflat은 그 사이에 각각 분포하였다. 각 지역의 지형특성으로는 2m 내외의 갯골이 평탄면 사이에 분포하는 mudflat과 평균기복이 10cm 이하로서 아주 평탄한 지형으로 물결무늬가 발달한 sandflat 그리고 이 양자의 중간형태를 취하는 mixedflat 으로 구분되었다. 아울러 Landsat TM의 7개의 밴드중에서 밴드 5와 7이 간석지의 미지형분류, 밴드4는 육지와 간석지의 분류 그리고 밴드 3은 해면과 간석지의 분류에 각각 효율적임이 밝혀졌다.
기상청에서 제공하는 넓은 지역의 수평면 일조시간 정보를 복잡한 산간집수역의 지형특성을 반영한 실제 일조시간 분포도로 변환하기 위해 지형효과를 정량화하기 위한 실험을 수행하였다. 경남 하동군 악양면 단일 집수역을 대상으로 정밀 DEM을 이용하여 그림자모형화 및 공제선분석 기법을 적용하여 일중 시간대별 음영기복도 1년 자료를 제작하였다. 2015년 5월 15일부터 2016년 5월 14일까지 1년 간 지형조건이 서로 다른 3지점에서 바이메탈식 일조계로 측정한 일조시간자료에 음영기복도 상 해당 지점의 휘도값을 추출하여 회귀시킴으로써 맑은 날의 휘도-일조시간 반응곡선을 얻었다. 이 곡선식을 하늘상태(운량)에 따라 보정할 수 있는 방법을 고안함으로써 일조시간 상세화 모형을 도출하였다. 이 모형의 신뢰도를 기존 수평면 일조시간 추정기법과 비교한 결과 추정값의 편의가 크게 개선된 것은 물론, 일적산일조시간 기준 RMSE가 1.7시간으로 지형효과를 반영하기 전보다 37% 이상 개선되었다. 어떤 지역을 대상으로 일조시간을 상세화 하기 위해서는 먼저 대상 지역의 매 시간 음영기복도의 격자점 휘도를 모형에 입력시켜 해당 시간대의 청천 일조시간을 추정한다. 다음에 같은 시간대의 기상청 동네예보(하늘상태)에 의해 구름 효과를 보정한다. 이렇게 추정된 매 시간 일조시간을 하루 단위로 적산하여 그 날의 누적 일조시간을 얻는다. 이 과정을 연구대상 집수역에 적용하여 수평 해상도 3m의 정밀한 일조시간 분포도를 얻을 수 있었다.
MT 탐사는 측점 주변의 지형과 바다와 같은 외부적 환경 요인에 의해서도 자료에 영향을 받는데, 특히 섬에서 수행된 MT 탐사 자료에는 지형효과와 해양효과가 복합적으로 작용하게 되며, 올바른 해석을 위해서는 두 효과에 대한 이해가 필요하다. 본 연구에서는 지형과 해양의 영향이 포함된 MT 반응(겉보기비저항, 위상)을 분석하기 위해 깊은 바다에 둘러싸인 원뿔 형태의 소규모 섬 모델을 생성하였다. 지형만을 고려한 지형모델, 지형과 바다를 동시에 고려한 섬 모델에 대하여 2차원 순산모델링과 3차원 순산모델링을 수행하고 MT 반응을 확인하였다. 3차원 섬 모델에 대해 2차원 모델링을 수행하면, 측선의 직교 방향에 대한 지형 변화와 바다를 고려하지 못하는데, 3차원 모델링을 수행함으로써 모든 방향의 지형 변화와 섬을 둘러싼 바다를 고려한 MT 반응을 얻을 수 있었다. 언덕과 같이 주변의 기복이 심한 지형에서는 겉보기비저항 XY 성분과 YX 성분의 벌어짐 현상이 전형적으로 발생하였다. 저비저항 이상체가 해수면 아래 1 km 심도에 존재할 경우, MT 반응에서 지형과 바다로 인한 변동과 구분할 수 있으며, 심도 증가에 따라 이상체의 영향이 감쇠하였다. 다양한 조건에서 모델링을 수행하고 MT 반응을 분석함으로써, 현장 MT 자료에 대한 이해를 높이고 자료 해석에 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.
경사면일사량은 수평면일사량과 해당위치 지형경사도 간의 기하학적 관계인 일사수광비율을 통해 추정할 수 있다. 그러나 이렇게 추정한 일사량은 주변에 햇빛을 차단하는 장애물이 없다는 것을 가정하기 때문에 만약 실제 농사를 짓고 있는 농장 등에 이를 적용할 경우에 지형으로 인한 차광 등의 영향을 충분히 반영하지 못한다. 음영기복도는 태양의 위치와 지형의 기복으로 인한 직달일사의 변이를 밝기(휘도)로 수치화한 격자 형태의 자료로서, 하나의 격자는 가장 어두운 값 0에서 가장 밝은 값 255까지의 값을 갖는다. 본 연구에서는 지형으로 인한 차광효과를 모의하기 위해 30m 해상도의 DEM을 이용하여 연구지역의 음영기복도를 제작하고 휘도 분석을 수행하였다. 연구지역에 설치된 AWS 22개 지점의 기상자료를 수집하여 일조율 80% 이상인 날을 선별하고, 관측일사량과 각 지점의 휘도를 비교하여 휘도가 지형으로 인한 차광효과를 설명할 수 있는지 확인하였다. 분석결과 휘도와 일사량 간에 상관관계가 있는 것을 확인하였으며, 지형의 영향이 큰 지점에서의 직달일사가 시작되는 시점과 끝나는 시점은 태양고도 보다는 휘도와 잘 부합하는 것으로 나타났다. 추가적인 연구를 통해 주변 지형의 영향을 반영한 휘도를 이용한 상세한 일사량 추정이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 영주댐 하류 하천을 대상으로 2차원 수치모형인 Nays2DH를 적용하여 펄스방류 등 다양한 유량 조건에서 하류 하천의 역동성을 파악하기 위해 하도의 지형변화 특성 및 하상기복지수를 분석하였다. 수치모의에 적용되는 유량패턴은 등류 흐름, 정규화된 단일홍수, 펄스방류, 그리고 정규화된 펄스방류 등 4개의 유형이다. 수치모의 결과, 정규화를 적용한 펄스방류 조건일 때 하상고 및 하도의 변화가 가장 큰 것으로 나타났다. 총 하상 변화량은 등류 흐름 조건일 때 29.88 m, 정규화된 단일 홍수 조건일 때 27.46 m, 펄스 방류일 때 29.63 m 그리고 정규화된 펄스 방류일 때 31.87 m로이며, 이 조건에서 세굴과 퇴적의 변동 폭이 가장 크게 나타났다. 하상기복지수(BRI)를 분석한 결과, 등류 조건, 펄스방류, 그리고 정규화된 펄스방류 조건은 시간이 지날수록 BRI가 증가한다. 그러나, 정규화된 단일홍수에서는 첨두유량(14 hrs) 이후 30 hrs 까지 BRI가 급격하게 증가하지만, 그 이후부터는 증가 폭이 점점 감소하고, 56 hrs부터는 감소하였다. 수치모의가 끝날 때(72 hrs) BRI는 등류일 때 2.95, 정규화된 단일홍수일 때 3.31, 펄스방류일 때 3.34, 정규화된 펄스방류일 때 3.78이다. 따라서, 정규화된 펄스방류가 단일홍수나 등류보다 더 큰 역동성을 줄 수 있고, 하류로 갈수록 역동성이 커지면서 댐 하류하천의 환경개선에 효과를 가져올 수 있을 것으로 기대한다.
멀티빔 음향측심기를 이용하여 후포퇴(Hupo Bank) 주변의 정밀해저지형 분석하였다. 멀티빔 음향측심기는 광범위한 광대역 빔을 발사하여 조사선의 항적에 따른 지형기복을 관측할 수 있는 시스템으로 조사 측선과 측선 사이의 미측심구간에 대한 자료의 밀도를 높여 정밀해저지형을 구현할 수 있다. 이러한 조사를 통해 연구해역에서는 길이 84km, 폭 1-15km 그리고 수심 5.3-160m를 보이는 후포퇴를 중심으로 서측에는 모오트(moat)가 동측에는 scarp와 해저협곡(submarine canyon)이 분포한다. 또한 후포퇴의 정상부에는 최소 5.3m의 수심을 보이는 왕돌초(Wangdol reef)가 존재한다. 본 연구해역에 분포하는 모오트는 깊이가 30m 그리고 폭이 30-40m로 움폭파인 수로 형태를 보인다. scarp는 수심차가 약 60m로 절단면의 특성을 보이며 해저협곡은 3.5km에서 최대 13.5km의 폭을 보인다.
수치고도모형을 이용한 흐름분배 알고리즘들은 지형을 따른 흐름의 분산특성을 잘 기술해 주는 방향으로 발달되어 왔지만, 수로격자의 연결성, 지형기복을 따른 다양한 분산특성, 수로격자크기 등과 관련한 한계성을 가지고 있다. 기존 흐름 알고리즘들이 흐름분배 결정에 사용한 지형 데이터들은 수치고도모형에서 산출가능한 흐름누적면적과 경사도로서 유역내 지배적인 흐름경로인 수로격자의 위치와 크기에 대한 고려를 하지 않는다. 따라서 본 연구에서는 기존 알고리즘들의 단점인 수로의 연결성과 복잡한 지형을 따른 다양한 흐름분산 특성을 기술할 수 있는 흐름 분배 알고리즘을 제안하고, 유전자 알고리즘을 이용하여 수로격자의 위치와 크기를 가장 잘 표현할 수 있도록 최적화하였으며, 기존의 방법에 비해 개선된 결과를 얻을 수 있었다.
SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상으로부터 3차원 정보를 추출하는 방법에는 InSAR기법과 radargrammetry기법이 있다. 지금까지는 정밀한 DEM의 생성을 위해서 InSAR가 주로 사용되어 왔으나 InSAR는 지형의 기복이 심하거나 혹은 식생지역에서도 두 영상사이에 높은 상관도를 요구한다. 이에 비해 radargrammetry는 InSAR에 비해서 두 영상의 상관도에 덜 민감하기 때문에 경우에 따라서 DEM을 생성하는데 더 효과적일 수 있다. 특히 두 영상의 상관도를 유지하기가 어려운 X-밴드 SAR 위성영상의 경우는 DEM의 생성에 radargarmmetry가 더 유용할 수 있다. 본 연구에서는 C-밴드 위성인 RADARSAT-1의 입체위성영상과 X-밴드인 TerraSAR-X 입체위성영상에 radargrammetry기법을 적용하여 DEM을 생성하고, 그 특성을 분석하였다.
지형의 기복변화를 수치적으로 표현하는 수치표고모델에서 보간 기준점의 선정방법은 매우 중요하다. 하지만 아직까지 정확한 기준이 정해진 것 없이 사용자가 임의로 선정하여 보간을 수행하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 수치표고모델을 보다 정확하고 효과적으로 구축하기 위한 보간 기준점 선정방법을 연구하였다. 점의 수를 적용한 선정 방법과 비정규적으로 분포되어 있는 점들을 정규 격자형태로 가정하고 구한 점들간의 평균거리를 적용한 기준점 선정 방법이 분석되었다. 그 결과 점들간 평균거리를 적용한 크리깅 방법이 수치표고모델을 구축하는데 보다 효과적인 방법임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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