• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.404-404
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• 2012

최근 지구 온난화에 따른 이상 기후변화로 인해 국지성 집중호우와 같은 강우양상이 지속적으로 발생하고 있으며, 집중호우의 빈도 및 규모 또한 커지면서 이에 따른 인명 및 재산피해가 증가하고 있는 실정이다. 이처럼 국지성 호우의 형태로 집중될 경우 중소천에서는 범람이 순식간에 일어나 피해가 가중될 수 있다. 하지만 소하천에서의 홍수발생특성을 고려한 홍수방재시스템의 구축과 같은 대책 수립은 국가하천이나 지방하천에 비해 여러 가지 측면에서 미흡한 것이 현실이다. 따라서 실제 상황에서 효과적인 홍수범람 예측평가 및 실시간 경보발령을 기반으로 한 방재시스템으로 이어지기 위해서는 소하천 유역의 위험성을 평가하기 위한 명확한 기준이나 시스템에 대한 정리와 적절한 대안의 마련이 필요하다. 이에 본 연구에서는 소하천에 적용하기 위한 GIS기반 분포형 홍수범람모형을 개발하고 연구대상지역의 지형자료(수치고도모델, 토지이용도, 토양도)와 기상자료(강우, 기온)를 입력자료로 하여 홍수범람모형을 모의 한 후 일강우(200mm/day, 300mm/day)시 발생 가능한 침수예상도와 비교 분석하였다. 모의 결과 침수예상도와 개발 모형의 침수해석 결과가 비교적 잘 일치하는 것을 확인할 수 있었다. 연구결과는 향후 소하천정비사업 지구 우선선정을 위한 기준제시 및 피해예상지역의 선정을 통해 재해예방효과를 거두기 위한 선정 기준으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Korean Journal of Ecology and Environment
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• v.46 no.1
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• pp.53-59
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• 2013

The purpose of this study was to analyze the topographic effect of the LAI (Leaf Area Index), which has been widely used as an index that quantifies the structure of forest vegetation in Deogyusan National Park. With this aim, the study was conducted through a regression analysis which took as explanation the following variables: the elevation, slope, aspect, and soil moisture conditions. The LAI was taken as the response variable. Overall, the correlation between the Field-LAI and topographic factors was less than 0.5, which was relatively low. Except for topographic altitude, there was no statistical significance regarding the correlation with other factors. Meanwhile, regarding the orientation of the correlation, the higher the attitude, the steeper slope, the lower the soil moist, the lower the LAI value. The topographic altitude was found as a statistically significant explanation variable. The TWI (Topographic Wetness Index), which was used in this study to explain the soil moisture conditions, was not significantly related to the LAI distribution. The results of this study are expected to be utilized as basic data in more accurate forecasting the LAI distribution using remote sensing data.

• Economic and Environmental Geology
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• v.55 no.4
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• pp.353-366
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• 2022

Spatial estimation of geoscience data (geo-data) is challenging due to spatial heterogeneity, data scarcity, and high dimensionality. A novel spatial estimation method is needed to consider the characteristics of geo-data. In this study, we proposed the application of Gaussian Mixture Model (GMM) among machine learning algorithms with multivariate data for robust spatial predictions. The performance of the proposed approach was tested through soil chemical concentration data from a former smelting area. The concentrations of As and Pb determined by ex-situ ICP-AES were the primary variables to be interpolated, while the other metal concentrations by ICP-AES and all data determined by in-situ portable X-ray fluorescence (PXRF) were used as auxiliary variables in GMM and ordinary cokriging (OCK). Among the multidimensional auxiliary variables, important variables were selected using a variable selection method based on the random forest. The results of GMM with important multivariate auxiliary data decreased the root mean-squared error (RMSE) down to 0.11 for As and 0.33 for Pb and increased the correlations (r) up to 0.31 for As and 0.46 for Pb compared to those from ordinary kriging and OCK using univariate or bivariate data. The use of GMM improved the performance of spatial interpretation of anthropogenic metals in soil. The multivariate spatial approach can be applied to understand complex and heterogeneous geological and geochemical features.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.130-134
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• 2006

본 연구의 목적은 하천 복원과 관리에 필수적인 하천의 특성 분석 및 물순환 분석시스템 구축에 있다. 연구 대상지역으로 최근 하천의 생태 기능 회복을 위해 도심생태하천조성 사업이 추진되고 있는 대전 3대 하천유역을 선정하였다. 대전 3대 하천 유역의 물수지와 도시화에 따른 영향을 파악하기 위하여 SWAT을 이용한 물순환 분석시스템을 구축하였다. 모형적용 결과, 유출량과 지하수 수위 변화 등 대전 3대 하천 유역의 특성을 관측치에 가깝게 모의할 수 있었다. 모델의 검보정 실시결과에서 나타난 모델의 계산 값들의 관측된 유출량뿐 아니라 기저유출량 및 지하수 수위와의 높은 상관관계는 본 연구에서 구축한 모델의 구조나 변수의 유효성에 많은 신뢰도를 제공한다고 판단된다. SWAT을 이용하여 대전 3대 하천 유역의 물수지 분석 및 도시화에 따른 영향을 평가하였다. 물수지 분석결과에 의하면, 전체적으로 총 유출량 중 지하수 유출량이 47%정도, 중간 유출량이 31% 그리고 지표유출량이 22%이다. 각 소유역의별 유출 성분 분석결과는 각 소유역의 토지 이용도, 토양 그리고 지형적 특징에 따른 유출 특성을 확인하였다. 도시화 영향 분석 결과 전체적으로 1975년에서 2000년까지 갑천 유역의 약 5%가량의 도시화는 총 유출량의 변화에 있어서는 현저한 차이를 보이지 않았으나, 각 유출 성분의 경우에는 많은 영향이 있는 것으로 나타났다. 특히 지표유출량은 45% 가량의 증가를 보였고, 전체 유역의 지하수함양 량이 5%정도 감소한 반면, 도시화가 31%정도 진행된 소유역의 경우에는 17%정도의 현저한 감소를 나타냈다. 본 연구에서 수행한 물수지 분석 및 도시화 영향분석 결과는 향후 대천 3대 하천의 생태하천복원을 위한 물순환 정상화 대책마련 및 하천의 유량확보방안 마련에 기초자료를 제공할 수 있을 것이다.득증대를 꾀함으로 농촌문제 해결에 도움이 될 것으로 기대된다. 본 연구를 통해 GIS 와 RS의 기술이 농촌분야에 더 효율적으로 적용될 것으로 기대되며, 농업기술센터를 통한 정보제공을 함으로써 대농민 서비스 및 농업기관의 위상이 제고 될 것으로 기대된다.여 전자파의 공간적인 가시화를 수행할 수 있었다. 본 전자파 시뮬레이션 기법이 실무에 이용될 경우, 일반인이 전자파의 분포에 대한 전문지식을 습득할 필요 없이, 검색하고자 하는 지역과 송전선, 전철 등 각종 전자파의 발생 공간 객체를 선택하여 실생활과 관련된 전자파 정보에 예측할 수 있어, 대민 환경정보 서비스 질의 개선측면에서 획기적인 계기를 마련할 것으로 사료된다.acid$(C_{18:3})$가 대부분을 차지하였다. 야생 돌복숭아 과육 중의 지방산 조성은 포화지방산이 16.74%, 단불포화지방산 17.51% 및 다불포화지방산이 65.73%의 함유 비율을 보였는데, 이 중 다불포화지방산인 n-6계 linoleic acid$(C_{18:2})$와 n-3계 linolenic acid$(C_{18:3})$가 지질 구성 총 지방산의 대부분을 차지하는 함유 비율을 나타내었다.했다. 하강하는 약 4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은 존재하므로 이러한 전

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.2 no.3
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• pp.46-59
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• 1999

Remote sensing provides informations on the changes of the hydrological states and variables over with the temporal and spatial distribution to monitor hydrological conditions and changes for large area. Especially, it can extract a spatial distribution of hydrological parameters such as surface albedo, vegetation informations, and surface temperature to effectively manage water resources of the watershed. In this study, we analyzed the characteristic of temporal and spatial changes in surface hydrological parameters which is necessary to identify the spatial distribution of water resources. 5 Landsat TM data of 1995 which is collected for Bochong-chon watershed, located in the upper stream of Keum River, were used to estimate characteristics on the change of hydrological parameters and atmospheric correction was carried out using COST model. The study showed that the difference of the albedo by the land cover was very sensitive depending upon the change of sun elevation and the amount of water in the soil. The difference between the surface temperature analysis and the measured air temperature was from $2.5^{\circ}C$ to $3.86^{\circ}C$.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 1990.07a
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• pp.49-52
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• 1990

강우강도가 큰 집중호우가 지표면에 도달하게 되면 강우량중 상당 부분이 수문학적 손실성분인 침수, 증발산, 차단 및 저류등으로 시간에 따라 분포된다. 이 가운데 지표면에 분포된 식생계 및 낙엽등에 의한 차단(canopy interception effect)과, 지표가 포화시의 증발산(wetted environmental evapotranspiration) 및 각종 저류, 즉 지표면 저류(depression storage), 지표토양층에의 저류(retention storage) 성분 등을 들 수 있으며 이들 각 손실성분은 직접유출로 나타나는 초과우량의 발생시간을 지체시켜 주는 역할을 하나 차단성분 및 저류성분은 시간이 경과함에 따라 결국은 증발산 또는 침투성분으로 흡수된다. 따라서 침투성분은 초과우량 추정에 매우 큰 영향을 줄 뿐 아니라 지표면 아래의 흙의 변형을 야기시키며, 중간유출 및 지하수유출에 기여 한다. 대부분의 호우사상은 강우초기에 강우강도가 지표 흙의 침수계수(hydraulic conductivity)보다 작기 때문에 모두 각 손실성분에 의해 손실되며, 강우강도가 점차 커져 침수능을 초과하면 지표면에 순간적으로 물이 고이게 되는데 이것을 지표심수(surface ponding)라하고, 강우시작부터 이 때까지가 침수시간(ponding time)이 된다. 이 지표침수가 나타나는 순간이 곧 직접유출 시작 시간으로 볼 수 있을 뿐 아니라, 침수시간은 지표면의 물수지면에서 볼 때 초기손실량 및 침수율 결정에 중요한 인자가 된다. 본 연구에서는 각 손실 성분별로 유역의 제반 특성을 고려하여 구한 매개변수로부터 시간에 대한 손실율을 결정하여 산지 하천유역에 발생하는 부정강우사상(unsteady rainfall)의 초과우량을 추정하는 모델을 유도하였다. 대상유역으로는 현재 건설부에서 수행하고 있는 국제수문개발계획(IHP) 대표시험유역 가운데 평창강 수계내의 장평유역으로서, 본 유역은 자기 우량계 및 자기 수위계가 운용되고 있고, 인접 대관령 측후소로부터 기상자료를 획득, 이용할 수 있는 비교적 분석에 양호한 조건을 지닌 유역이다. 모델의 유도 과정은 대상유역 식생계로 피복된 산지유역임으로, 식생차단 저류효과를 고려해서 지표면의 흙에 도달되는 순강우주상도를 얻고 이로부터 침수시간 및 침투율을 결정해서 초과우량을 산정하는 모델을 유도하였다. 강우 지속시간내 즉, 유역이 완전 포화시의 증발산율의 결정은 Morton 모델로부터, 침수시간 및 침투율 결정은 Green-Ampt 방정식을 부정강우사상에 적용할 수 있도록 수정된 모델을 사용하였으며, 분석에 이용된 호우는 1986 ~ 1987년도 발생된 호우사상 가운데 강우강도 및 총 강우량이 비교적 큰 7개 강우사상을 선정하였다. 각 호우사상별로 손실율울 지표면에서 물수지개념을 이용하여 계산하고 산술지상에 구성시킨 결과는 다음 그림과 같다. 이 그림에서 굵은 실선으로 나타낸 곡선(B. L. R)은 각 손실을 곡선을 시간축에 따라 산술평균한 대표손실율곡선이다. 이 대표손실율곡선은 역지수함수형으로서 곡선식의 유도는 회기분석을 이용하였다. 초과우량 주상도를 얻기 위하여 이 대표손실을 곡선을 관측 강우주상도에 적용시켜 본 결과 식생계에 의한 차단 저류율은 약 6mm/hr 정도인 것으로 나타났으며, 이로 인한 침수시간 지체효과는 1~3시간 정도로서 비교적 그 영향이 큼을 알았다. 또한 각 호우사상별 침수시간 계산 결과 그 변동이 큰 것으로 나타났는데 이는 초기 강우강도에 민감하기 때문인 것으로 판단되낟. 한편 유역 포화시의 증발산율은 우기의 기상자료를 이용하여 구한 결과 0.05 - 0.10 mm/hr 의 범위로서 이로 인한 강우손실량은 큰 의미가 없음을 알았다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.288-288
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• 2016

유역단위 오염부하량 산정에는 SWAT, HSPF 등의 물리적 매개변수 기반 분포형 모형이 주로 사용되고 있으나, 공간분포형 입력자료로 인한 많은 매개변수는 모의 과정을 복잡하게 하며, 보정 과정에 있어 많은 시간과 노력을 요구하는 단점이 있다. 이로 인해 실무에서는 원단위법이나 유량-부하량 관계식과 같은 통계적 분석에 의한 회귀식이 주로 사용되고 있다. 그 중 LOADEST는 회귀식 기반 프로그램으로, 다양한 연구자들에 의해 연구되고 있으나, 수질 모형과의 모의능력을 비교하는 연구는 부족하다. 본 연구에서는 청미천 상류유역을 대상으로 유역특성에 따른 LOADEST 기반 회귀식의 매개변수를 추정하여 오염부하량을 모의하고, SWAT 모형에 의한 오염부하량 모의결과와 비교 평가하고자 한다. 모형의 구동 및 회귀식 매개변수 추정에 필요한 입력 자료는 용인시 백암면 일대에서 2013년부터 2015년까지 모니터링한 수질, 유량 및 기상자료와 지형자료 (토지이용도, 토양도, 수치표고자료)를 이용하여 구축하였다. LOADEST 기반 회귀식의 매개 변수 추정은 김계웅 (2015)이 개발한 방법을 사용하였으며, 유역면적, 토지이용비율 등은 지형자료를 이용하여 산정하였다. SWAT 모형의 보정은 2013년부터 2014년까지의 자료를 이용하였으며, 2015년 자료를 이용하여 검정하였다. 본 연구의 결과는 비점오염원 모델에 대한 이해를 넓히고, 오염부하량 모의를 위한 모형 선정에 있어 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.100-100
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• 2019

최근 대기 중 미세먼지의 농도가 높은 일수가 급증하면서, 미세먼지를 저감하고자 하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 미세먼지는 주로 자동차 혹은 공장 등 인간 활동에 의한 오염물질 배출에 의해 발생하는 것으로 알려져 있으며, 태양복사에너지, 토양수분, 강우, 풍속 등의 수문기상학적 인자에 의해 발생, 이동, 소멸의 과정을 거친다. 현재 우리나라에서는 미세먼지 농도를 관측하기 위해 지점 기반의 관측소를 운영하고 있으며, 관측소가 위치하지 않은 지역의 미세먼지 농도는 선형 보간법 등을 활용한 내삽 기법을 통해 제공하고 있다. 그러나 미세먼지 농도는 다양한 수문기상인자들의 영향에 의한 차이가 크게 나타나기 때문에 지점 기반의 자료로는 해당 지역의 미세먼지 농도를 추정하는 데 어려움이 많다. 본 연구에서는 미세먼지의 공간적인 분포를 추정하고자 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 에어로졸 자료와 Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 수문기상인자를 활용하여 미세먼지 농도에 영향을 주는 것으로 판단되는 다양한 수문기상인자들과의 상관성을 분석하였다. 미세먼지와 각 인자간의 상관성을 분석하여 높은 상관성을 갖는 수문기상인자들을 도출하고 최적의 선형회귀분석 모델을 구축하기 위해 베이지안 모델 평균(Bayesian Model Averaging, BMA)을 사용하였으며, 지점 데이터와의 비교를 통해 활용성을 검증하였다. 전체적으로 수문기상인자를 사용한 선형회귀분석 결과에서는 미세먼지농도 변화의 경향을 반영하고 있는 것을 확인할 수 있었으나, 계절별, 지역별 등 대기 특성을 고려하지 않아 각 기간의 급격한 농도 변화를 감지하기에 어려움이 있었다. 이러한 연구를 바탕으로 수문기상인자와 미세먼지 농도의 패턴이 더욱 정확히 분석된다면, 미세먼지 농도 모니터링과 정확한 예보 시스템의 구축에 효과적으로 활용 될 것으로 기대된다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.4
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• pp.171-181
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• 2013

Recently, ground penetrating radar(GPR) has been widely used in detecting metallic and nonmetallic buried landmines and a number of related researches have been reported. A novel preprocessing method is proposed in this paper to flag potential locations of buried mine-like objects from GPR array measurements. GPR operates by measuring the reflection of an electromagnetic pulse from discontinuities in subsurface dielectric properties. As the GPR pulse propagates in the geologic medium, it suffers nonlinear attenuation as the result of absorption and dispersion, besides spherical divergence. In the proposed algorithm, a logarithmic transformed regression model which successfully represents the time-varying signal amplitude of the GPR data is estimated at first. Then, background signals may be densely distributed near the regression model and candidate signals of targets may be far away from the regression model in the time-amplitude space. Based on the observation, GPR signals are decomposed into candidate signals of targets and background signals using residuals computed from the estimated value by regression and the measurement of GPR. Candidate signals which may contain target signals and noise signals need to be refined. Finally, targets are detected through the refinement of candidate signals based on geometric signatures of mine-like objects. Our algorithm is evaluated using real GPR data obtained from indoor controlled environment and the experimental results demonstrate remarkable performance of our mine-like object detection method.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.23 no.6
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• pp.537-546
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• 2007

In hyperspectral remote sensing, linear spectral mixture model is a common procedure decomposing into the components of a mixed pixel and estimating the fraction of each end-member. Although linear spectral mixture model is frequently used in geology and mineral mapping because this model is simple and easy to apply, this model is not always valid in forest and urban area having rather complex structure. This study aims to analyze possible error for applying linear spectral mixture model. For the study, we measured laboratory spectra of mixture sample, having various materials, fractions, distributions. The accuracy of linear mixture model is low with the mixture sample having similar fraction because the multi-scattering between components is maximum. Additionally, this multi-scattering is related to the types, fraction, and distribution of components. Further analysis is necessary to quantify errors from linear spectral mixture model.