• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.22 no.3
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• pp.107-116
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• 2020

In this data paper, we share the dataset obtained during 2019 from the test-bed to develop soil moisture estimation technology for upland fields, which was built in Seosan and Taean, South Korea on May 3. T his dataset includes various eco-hydro-meteorological variables such as soil moisture, evapotranspiration, precipitation, radiation, temperature, humidity, and vegetation indices from the test-bed nearby the Automated Agricultural Observing System (AAOS) in Seosan operated by the Korea Meteorological Administration. T here are three remarkable points of the dataset: (1) It can be utilized to develop and evaluate spatial scaling technology of soil moisture because the areal measurement with wide spatial representativeness using a COSMIC-ray neutron sensor as well as the point measurement using frequency/time domain reflectometry (FDR/TDR) sensors were conducted simultaneously, (2) it can be used to enhance understanding of how soil moisture and crop growth interact with each other because crop growth was also monitored using the Smart Surface Sensing System (4S), and (3) it is possible to evaluate the surface water balance by measuring evapotranspiration using an eddy covariance system.

• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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• v.22 no.7
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• pp.1233-1241
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• 2000

The purpose of this study is to see the remediability and pilot system operating condition on diesel contaminated areas. Air permeability(k) and trend of gas phase ($O_2/CO_2/VOCs$) concentration to determine the remediation rate of the contaminated sites are very important. So we tested air permeability and trend of gas phase concentration. Throughout soil vapor extraction(SVE) and bioventing hybrid pilot test on different conditions, the range of air permeability(k) was 1985~1194 darcy. The tests result in soil vapor extraction and bioventing hybrid system was appropriate on this test sites, and the suitable injection air flow rate was $3.5m^3/hr$.

• Proceedings of the Korean Institute of Landscape Architecture Conference
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• 2017.10a
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• pp.147-149
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• 2017

경수 용기재배는 뿌리분의 손상 없이 식재를 할 수 있어 이식 후 활착이 용이하고, 식재시기의 계절적 제약을 적게 받아 부적기 이식 시 하자를 현저히 줄일 수 있다. 용기재배 시 용기 내 토양온도는 토양의 물리화학반응과 식물의 생육 및 물과 양분의 흡수에 영향을 주는 중요한 토양환경요소의 하나이다. 목본성 식물 용기재배의 경우 제한된 근권부의 토양이 외부기온에 의해 불안정할 수 밖에 없다. 재배용기의 유형에 따른 지온의 변화를 측정한 결과 지중재배형의 용기가 단열성능이 큰 것으로 나타났다. 지상재배 방식의 용기 중에서는 Bag in Pot-루트 스커트 형의 용기가 단열성능이 큰 것으로 나타났으며, 이는 지중재배방식의 용기와 유사한 용기 내 지온 안정화 정도를 보이는 것으로 나타났다. 향후 후속 연구에서는 본 연구를 토대로 디자인 개발된 용기의 시제품을 제작하여 테스트하고, 재배농가에 적용가능성을 검토하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.117-117
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• 2021

본 연구에서는 Sentinel-1A/B C-band SAR(Synthetic Aperture Radar) 위성영상을 기반으로 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모형을 활용해 금강 유역 상류 40×50 km² 면적에 대한 토양수분을 산정하였다. 10 m 공간 해상도의 Sentinel-1A/B SAR 영상은 8일 간격으로 2015년부터 2019년까지 5년 동안 구축하였고, SNAP(SentiNel Application Platform)을 통해 기하 보정, 방사 보정 및 잡음(Noise) 보정을 수행하고 VV 및 VH 편파 후방산란계수로 변환하였다. ANN 모형 검증자료로 TDR(Time Domain Reflectometry)로 측정된 9개 지점의 실측 토양수분 자료를 구축하였으며, 수문학적 개념인 선행강우를 고려하기 위해 동지점에 대한 강수량 자료를 구축하였다. ANN은 각 지점에 해당하는 토양 속성별로 모델링하고, 전체 기간 및 계절별로 나누어 모의하였으며, 전체 자료의 60%와 40%를 각각 훈련 및 테스트 데이터로 사용하였다. 산정된 토양수분은 상관계수(Correlation Coefficient, R)와 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 활용하여 검증을 수행할 예정이다.

• Journal of Soil and Groundwater Environment
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• v.7 no.4
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• pp.48-58
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• 2002

As a pilot experiment for developing the monitoring system for oil spill from storage tank, previous approach of monitoring contaminated oil from mixed soil sample had the limitation that it cannot reflect the real situations of the contamination. In this study, more realistic contamination condition and water contents were considered. Fluorescence intensity was not affected by water contents. To acquire the stability of media, sand, Ca-bentonite, alumina, Fe-oxide, bead and silica were tested. Only sand was suitable to our system. These results should provide basic information for constructing reliable monitoring system.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.30-30
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• 2019

본 연구는 지점별 연평균 강우침식인자 값을 2018년 호우사상을 포함한 최신자료로 업데이트하기 위한 것이다. 이를 위하여 기상자료개방포털의 QC 테스트를 통과한 강수량 자료를 2018년 자료까지 수집하여 입력데이터로 활용하였다. 본 연구에서는 국립농업과학원에서 개발한 강우인자 계산기를 이용하여 지점별 연평균 강우침식인자 값을 재산정한 뒤, 기존 연구의 결과값과의 차이점을 비교 분석하였다. 산정된 지점별 강우침식인자 값을 바탕으로 강우침식인자의 공간분포 지도인 등강우침식도를 작성하였으며, 기존에 학계에 보고된 선행연구 결과의 등강우침식도와 비교하여, 강우침식인자의 지역별 분포의 최근 변화 양상을 분석하여 제시하였다.

• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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• v.39 no.2
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• pp.59-65
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• 2017

In this study, A dust inhibitor for $PM_{10}$ was prepared by using molecular structure, molecular weight, viscosity, hydrophilicity, swelling and wetting / moisturizing properties of natural polysaccharide which is widely used as food and cosmetic materials. Various dust control effects were confirmed and superior results were obtained than simple water spraying and synthetic PVA as a control. In addition, the comparison of water evaporation, pot test of cabbage seed germination, effects on fish and aquatic plants, and effects on herb plant growth were studied and the safety of soil and water quality was studied. The availability of the dust inhibitor was confirmed.

• Korean Journal of Microbiology
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• v.44 no.2
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• pp.156-163
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• 2008

In this study, we isolated 32 strains of kerosene degrading bacteria from oil contaminated soil by enrichment culture. Isolates were screened for kerosene degradation efficiencies and K14 were selected which had the highest removal efficiency for 1,000 mg/L of kerosene. K14 were identified as Pseudomonas aeruginosa by morphological, biochemical test and 16S rDNA analysis. The optimal culture condition were determined as initial inoculated cell concentration, 1.0 g/L; substrate concentration, 1,000 mg/L; temperature $30^{\circ}C$; pH 7. When we enforced batch test in this condition, K14 degraded 72% of kerosene with 1,000 mg/L during 72 hr. And, at low concentration (200 mg/L), K14 degraded 95.8% of kerosene during 48 hr. As a result, kerosene biodegradation by Pseudomonas aeruginosa K14 could be useful for clean up of groundwater and soil contaminated with crude oil.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.45 no.1
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• pp.53-64
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• 2012

In this study (II), the module developed in the previous study (I) has been tested on application and numerical stability. The runoff module was compared the result of analysis with two different models (FFC2Q and $Vflo^{TM}$) considering characteristic of infiltration. To examine the application and stability of developed module, runoff aspect was simulated under the variety case of rainfall intensity, effective soil depth, elapsed time. The development module was presented typical type of infiltration process looking physically, the different of saturation point on soil type, and characteristic of soil type. Also, the module was reflected in the runoff feature about rainfall intensity and time distribution. Finally, this paper drew a conclusion that result of rainfall-runoff analysis as compared with difference models (FFC2Q and $Vflo^{TM}$) has a high accuracy.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.450-450
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• 2021

기후변화 보고서에 따르면 집중 호우의 강도 및 빈도 증가가 향후 몇 년동안 지속될 것이라 제시하였다. 이러한 집중호우가 빈번히 발생하게 된다면 강우 침식성이 증가하여 표토 침식에 더 취약하게 발생된다. Universal Soil Loss Equation (USLE) 입력 매개 변수 중 하나인 강우침식능인자는 토양 유실을 예측할때 강우 강도의 미치는 영향을 제시하는 인자이다. 선행 연구에서 USLE 방법을 사용하여 강우침식능인자를 산정하였지만, 60분 단위 강우자료를 이용하였기 때문에 정확한 30분 최대 강우강도 산정을 고려하지 못하는 한계점이 있다. 본 연구의 목적은 강우침식능인자를 이전의 진행된 방법보다 더 빠르고 정확하게 예측하는 머신러닝 모델을 개발하며, 총 월별 강우량, 최대 일 강우량 및 최대 시간별 강우량 데이터만 있어도 산정이 가능하도록 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 강우침식능인자의 산정 값의 정확도를 높이기 위해 1분 간격 강우 데이터를 사용하며, 최근 강우 패턴을 반영하기 위해서 2013-2019년 자료로 이용했다. 우선, 월별 특성을 파악하기 위해 USLE 계산 방법을 사용하여 월별 강우침식능인자를 산정하였고, 국내 50개 지점을 대상으로 계산된 월별 강우침식능인자를 실측 값으로 정하여, 머신러닝 모델을 통하여 강우침식능인자 예측하도록 학습시켜 분석하였다. 이 연구에 사용된 머신러닝 모델들은 Decision Tree, Random Forest, K-Nearest Neighbors, Gradient Boosting, eXtreme Gradient Boost 및 Deep Neural Network을 이용하였다. 또한, 교차 검증을 통해서 모델 중 Deep Neural Network이 강우침식능인자 예측 정확도가 가장 높게 산정하였다. Deep Neural Network은 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 와 Coefficient of determination (R²)의 결과값이 0.87로서 모델의 예측성을 입증하였으며, 검증 모델을 테스트 하기 위해 국내 6개 지점을 무작위로 선별하여 강우침식능인자를 분석하였다. 본 연구 결과에서 나온 Deep Neural Network을 이용하면, 훨씬 적은 노력과 시간으로 원하는 지점에서 월별 강우침식능인자를 예측할 수 있으며, 한국 강우 패턴을 효율적으로 분석 할 수 있을 것이라 판단된다. 이를 통해 향후 토양 침식 위험을 지표화하는 것뿐만 아니라 토양 보전 계획을 수립할 수 있으며, 위험 지역을 우선적으로 선별하고 제시하는데 유용하게 사용 될 것이라 사료된다.