• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.162-168
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• 2007

기후변화는 강수유형, 기온상승과 일사량의 변화로 인한 증발산량의 변화, 유역 식생피복변화로 인한 지표-대기 관계의 변화와 같은 현상을 통해 지역 부존 수자원과 유출량에 큰 변화를 가져올 수 있다. 특히 지표면의 76%를 차지하고 있는 식생피복은 지표와 대기 사이의 물 순환과정에서 중요한 인자이다. 본 연구에서는 넓은 지역에 대한 식생피복의 파악이 용이한 NOAA 위성의 AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) 센서로부터 얻을 수 있는 정규화 식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)를 통하여 현 식생정보를 정량화하였다. 이로부터 토지피복별 NDVI와 기상인자(기온, 강수량, 일조시간, 풍속, 습도) 사이의 상관관계를 분석하고, 이를 기후변화 시나리오에 의한 기상인자로 부터 토지피복에 따른 미래 NDVI를 추정하였다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.16 no.2
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• pp.47-64
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• 2013

Landscape structure changes over the past three decades were determined with land use and land cover(LULC) maps, and their relationships with mean air temperature time series were the analyzed for the Busan metropolitan area and South Kyeongsang Province, Korea. The geometric structures of the LULC data were quantitatively represented based on FRAGSTATS, a spatial pattern analysis program for quantifying landscape structure. FRAGSTATS-derived landscape metrics confirmed that there were major changes in LULC and landscape fragmentation in the region. Meteorological observation records showed that mean air temperature had increased from $14.1^{\circ}C$ in the 1990's to $14.8^{\circ}C$ in the 2000's in Busan. For South Kyeongsang Province, they increased from $13.2^{\circ}C$ to $13.9^{\circ}C$ during the same time period. These long-term temperature changes are correlated with typical spatial pattern changes of LULC in the southeastern region of the country. Spatial metrics analysis showed that urban area expanded from 9.7% to 26.8% of Busan while forest and agricultural land decreased by 9.6% and 14.9%, respectively over the past thirty years. The significant urbanization are tightly associated with deforestation, removal of agricultural land, and fast temperature increases since the 1990's. The urban area of South Kyeongsang Province rapidly increased, and it became 12 times as large as it was. The degree of temperature increases differed among three different sub-regions. The temperature increasing rate was lowest in the coastal region while the colder mountainous region had the highest figure.

• Journal of Wetlands Research
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• v.18 no.3
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• pp.226-231
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• 2016

Land Generated Waste Load Unit(LGWLU) estimation based on land use data is required to understand the impact of land use on water quality. The method of estimating LGWLU based on the monitoring data requires a lot of time and manpower. In this study, we propose a method of land pollution unit load estimation based on land use data with LP optimization. Optimization is the process to obtain the best possible optimal solution in a given condition. This study carried out optimization by using excel solver in Microsoft Excel. This study derived LGWLU of BOD, T-N, T-P in Gongju-Si and Seocheon-Gun by using the 2012 land use map made by ministry of environment based on 2010 satellite image. This study about LGWLU estimation is expected to be able to determine more clearly the water pollution caused by land use changes.

• Journal of the Korean association of regional geographers
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• v.11 no.2
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• pp.278-290
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• 2005

This study deals with the geomorphic, environmental and land use changes by comparative analysis using Landsat TM images of 1988 year and ETM ones of 2002 year, partly together with the new Quick Bird images having 60cm resolution for more detail analysis, focusing on the Oncheon gun(county) in Pyeongnam Province, west coast zone of North Korea. The main analysis methodology is neural network classification, which is more advanced techniques for the classification of land cover and land use, with higher accuracy rate and lower errors. The TM images of 1988 year show, mainly, the on-construction tide embank for the reclamation at Gwangryangman bay and salt farm on the reclaimed tidal flat. But, ETM images of 2002 year present stabilized reclaimed land, salt farm and rice field, recently transformed from salt farm. Especially, new tidal land has been naturally developed on the coastal shallow out of tide embank and salt farm. The results of the study may help to database coastal environmental changes and to support for reasonable and productive land use of North Korea, and to manage and plan unified national land in the near future.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.326-326
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• 2022

기후 변화 시나리오는 온실가스, 에어로졸, 토지이용 변화 등 인위적인 원인으로 발생한 복사강제력 변화를 지구시스템 모델에 적용하여 산출한 미래 기후 전망정보(기온, 강수량, 바람, 습도 등)를 생산하는데 활용된다. 또한, 미래에 기후변화로 인한 영향을 평가하고 피해를 최소화하는데 활용할 수 있는 선제적인 정보로 활용된다. GCM과 RCM은 구조 및 모수화 과정, 불확실성 등의 한계로 인하여 상대적으로 큰 시공간적 규모를 가지며, 실제 관측된 기상인자들을 재현하는데 시공간적 차이 즉 편의(bias)가 발생하며. 실제 관측된 기상인자의 시간적 변화 특성을 재현하지 못하는 문제점을 내재하고 있는 것으로 보고되고 있다. 이러한 점에서 기후모델에서 생산된 정보를 수문학적으로 적용하기 위해서는 시공간적 상세화와 편의 보정은 필수적이다. 본 연구에서는 관측자료를 사용하여 재해석 자료를 편의보정 한 뒤. 기후 변화 시나리오를 합성곱 신경망(CNN)을 기반으로 상세화 과정을 진행하여 고해상도 자료를 생산하였으며, CNN 기반 상세화 기법 적용성은 지상 관측자료 대상으로 평가하였다.

• Water for future
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• v.37 no.2
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• pp.90-97
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• 2004

하천에 대한 수문학적 모델링은 사용하는 자료의 질에 따라 그 결과가 크게 영향을 받는다는 것은 이미 알고 있는 사실이다. 여러 수문관련 연구에서 문제시되고 있는 것은 적절한 정확도로서 수문과정을 양적으로 표현하기에 충분한 자료가 없다는 것이다. 대유역에서 토지이용 및 기후변화에 따른 수문학적인 영향을 규명하기 위해서는 지형, 지질, 토양, 식생, 기상에 대한 자세한 정보가 없이는 불가능하다. 원격탐사기법이 발전되면서 다양한 센서로부터 대유역에 관련된 수문정보들을 획득할 수 있게 되었다. 원격탐사 자료를 최대한 활용하기 위해서는 수문관련 연구 및 모델에 이러한 자료들을 효과적으로 접합시키는 방법을 강구해야 한다(Peck 등, 1981; Rango, 1987; Schultz, 1988; Engman과 Gurney, 199k).(중략)

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1578-1582
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• 2007

SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용한 수문 환경인자 예측에 있어서 적절한 소유역의 분할은 그 결과에 매우 중요한 영향을 미친다. 소유역의 크기, 규모 및 분할개수에 따라 유역모델링 과정과 그 결과에 큰 영향을 미치기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 SWAT 모형의 거동 특성과 유역수준별 소유역 분할에 대한 기준을 제시할 목적으로 낙동강의 제1지류이자 국제수문개발계획(International Hydrologic Project, IHP)의 국내 대표유역 중 하나인 위천 유역을 대상으로 하여 각 유역별 소유역 분할 수에 따른 연평균 유출, 유사량 및 환경인자의 변화를 검토하였다. 여기서, SWAT 모형의 적용을 위하여 DEM, 토지이용도/토지피복도, 토양도 등의 GIS 자료와 강우량 및 기상자료를 이용하였다. 이로부터 본 논문은 위천 유역에 대한 적정 소유역 분할 기준을 제시하였으며, 이를 바탕으로 모형 구축시간 및 모의시간 단축할 수 있어 모형의 적용 효율을 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Environmental Impact Assessment
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• v.10 no.1
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• pp.39-47
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• 2001

본 연구는 지리정보시스템 및 원격탐사기법을 응용하여 북한의 자연환경을 조사하기 위한 기초연구로서 수행되었으며, 과거 약 20년 동안의 평양 및 남포지역의 산림면적의 변화 및 경관구조 변화측면에서의 산림 파편화 양상을 조사하였다. 조사자료로는 Landsat MSS 및 TM 영상의 NDVI값을 이용하였으며, 보다 정확한 피복분류를 위하여 변형된 Cluster-Busting 알고리즘을 활용하여 산림과 비산림지역으로 단순화시켜 분석하였다. 경관구조의 변화를 살피기 위해서 조각밀도, 형태 및 핵심내부지역의 면적 등의 경관지수(Landscape Indices)를 활용하였다. 분석과정을 거쳐서 도출된 결론은 다음과 같다. 첫째, Cluster-busting 방법을 활용한 토지피복 분류결과 87.3%의 총 분류 정확도를 얻었으며, Binary Map을 이용한 변화감지(Change Detection)기법 또한 그 결과가 정확한 것으로 판단되었다. 둘째, '79년에서 '98년에 이르는 기간동안, 평양의 경우 '79년 산림면적의 15%, 그리고 남포지역의 경우 14%가 감소하였다. 셋째, 경관지수를 이용하여 북한 산림의 파편화 변화를 조사한 결과 산림조각의 개수는 늘어나고 조각의 평균면적 및 핵심내부면적은 감소하였으며 조각크기의 다양성 또한 낮아졌다. 산림조각 형태지수 또한 매우 증가하였는데 이러한 결과들은 평양 및 남포지역의 산림조각이 파편화되고 그 형태 또한 불규칙적이며 복잡하게 변화하였음을 보여주고 있다.

• Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.52 no.1
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• pp.61-68
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• 2010

토지피복은 대부분의 수문 수질 모형의 중요한 매개변수로서, 수자원 변화 예측에 중요한 입력자료로 활용되고 있다. 본 연구에서는 개선된 CA (Cellular Automata)-Markov 기법을 이용하여 충주댐유역의 미래 산림식생변화에 대한 예측을 시도하였다. 예측과정으로 과거의 Landsat TM 영상 (1985, 1990, 1995, 2000)을 이용하여 기법의 정확도 검증 및 산림분포의 변화경향을 파악하고, Landsat 산림은 2000년과 2005년의 NOAA AVHRR NDVI값을 기준으로 침엽수림, 혼효림, 활엽수림의 3종으로 구분한 후, 이를 이용하여 2030년, 2060년, 2090년의 식생변화를 추정하는 방법을 제안하였다. 이 방법의 적용결과, 2000년과 비교하여 2090년의 활엽수림과 혼효림은 각각 14.3 %, 11.6 % 증가하였으며, 침엽수림은 24.9 % 감소하는 것으로 나타났다. 과거의 경향성에 의해 예측을 시도한 본 연구결과는 미래 토지피복 변화에 따른 수문 수질 영향 분석시 지표 조건의 불확실성을 줄이는데 활용될 수 있다고 판단된다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.42 no.4
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• pp.632-647
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• 2007

Lots of geographic phenomena have dynamic spatial patterns with time changes, and there have been lots of researches on exploring these dynamic spatial patterns. However, most of these researches focused on the static pattern analysis in a given period, rather than dealing with dynamic changes in the spatial pattern over time with the continual or cumulative perspective. For this reason, investigation of the inertia of spatial process in terms of temporal changes is needed. From this background, the purpose of this paper is to propose the methodology to explore the changes in spatial pattern cumulatively by considering the inertia of the spatial statistics over time, and to apply it to the case study That is, we introduce the new spatial statistic, and produce the z-values of the statistic using Monte Carlo Simulation, and then to explore the changes in spatial patterns over time cumulatively. To do this, the method to combine the J statistic with CUSUM statistic for exploring spatial patterns, and to apply it to the changes in the commercial landuse in Erie County, New York State. Through the proposed method for spatio-temporal Patterns, we could explore continual changes effectively in the spatial patterns reflecting the statistics by temporal spot cumulatively.