• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1471-1475
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• 2010

본 연구에서는 미래 기후변화 시나리오를 이용하여 우리나라의 미래 산림식생 분포 변화를 예측하고 이를 SWAT 모형에 적용하여 영산강호유역의 증발산량 변화를 분석하고자 하였다. 현 기상관측자료(1971~2000)를 이용하여 현재의 기후를 판정하고, 기상청에서 제공한 GCM(MIROC3.2)의 통계학적 다운스케일링으로 구성된 RCM 자료를 이용하였다. 산림식생의 분포는 임상도에 의한 현존 식생군락과 환경인자(강수량, 기온, 지형인자, 토양유기물 함량 등)간의 상관분석을 실시하여 상관관계가 높은 주요 환경변수들을 결정하고, 이들을 종속변수로 하는 다항로짓모형을 구성하여 추정하였다. 이 모형을 이용하여 미래의 주요 환경변수들을 입력, 미래 2020s, 2050s, 2080s의 우리나라 산림식생 분포를 예측하였다. 예측된 산림식생 분포를 적용하여 미래 증발산량을 분석하기 위해 남쪽의 따뜻한 지역으로서 활엽수림이 있는 영산호유역($3,455.0km^2$)을 선택하였다. 1998~2002 5년간의 유출량 자료를 이용 모형을 보정하였다. 모형의 검증은 보정 매개변수의 평균값들을 통해 2003~2008년 유출량을 모의 하였다. 예측된 미래식생분포를 이용하여 토지이용도를 재구축하였으며 재구축 결과 활엽수는 $715.2km^2$ 늘어나며 혼효림은 현재에 비해 2080s에 $167.1km^2$ 침엽수는 $548.1km^2$ 줄어드는 경향을 보였다. 영산호유역에서는 미래의 증발산량이 증가하며, 식생분포를 고려하였을 경우 2080s년에는 고려하지 않은 경우에 비해 약 4.52mm 감소하는 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1084-1088
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• 2007

국내에서 농업용수 취수, 수위 유지 등의 목적으로 18,000 개의 크고 작은 보가 하천에 설치되어 있으나 농경지의 도시화, 비닐하우스 단지화 등 토지이용의 변화와 대형 저수지의 축조/양수장 설치 등에 따른 취수 시설물의 통합 및 보체의 노후화 등으로 매년 50-150개의 보가 본래의 기능을 상실하여 용도 폐기되고 있다. 그러나 폐기된 보들이 철거 되지 않고 하천에 존치되어 하천생태통로의 단절, 수질 악화 등의 문제가 지속적으로 야기되고 있다. 외국의 경우에는 1970년대부터 본격적으로 기능을 상실한 보, 소형댐 등은 물론 일부 기능이 있는 하천횡단 시설물을 철거하여 하천환경복원을 추진하고 있다. 우리나라의 경우에는 최근 들어 기능을 상실한 보나 소형 댐 등에 한하여 하천생태통로 및 생태환경 복원 차원에서 철거의 필요성이 대두되기 시작하였다. 실제 철거도 이루어지고 있으나 체계적인 연구나 가이드라인 없이 지자체에 의해 이루어지고 있는 실정이다. 보는 하천을 횡단하는 구조물로 보의 상류에 저류지가 형성되고 많은 양의 퇴적물이 쌓여 그에 따른 하상의 단차가 형성된다. 이런 보가 철거됨으로 인해 막대한 양의 유사가 이동하게 되고, 철거 형태에 따라 하상 침 퇴적이 발생하고 그 위치나 양에 따라 하천 형태가 변할 수 있다. 이런 변화를 예측하여 철거에 따른 문제 등을 사전에 방지할 수 있는 기술이 필요하고, 철거에 대한 가이드라인 등이 마련되어야 할 것이다. 본 연구는 한강 제 1지류인 곡릉천에 위치한 곡릉2보의 철거에 따른 하상 변동, 하천 형태 변화 등 물리적 영향을 조사하고, 보 철거 후 장 단기적인 하도 및 하상 변동 등을 예측하는 기술을 개발하는 것이다. 연구 대상 보인 곡릉2보의 철거에 따른 모니터링 결과, 하상의 종단 변화는 그리 크게 생기지 않았으며 보 상 하류 횡단면에서 변화가 다소 큰 것으로 나타났다. 또한, 하상 재료의 부분적 변화도 발견되었으나, 전반적인 하천의 변화는 크지 않은 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.300-300
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• 2021

최근 기후변화와 기상이변으로 예측하지 못한 게릴라성의 국지성호우로 인해서 과거 장마와 같은 피해가 아닌 변화된 강우패턴으로 막대한 피해가 나타나고 있다. 또한, 이러한 게릴라성 호우는 예측 또한 어려운 경향을 나타낸다. 이러한 피해를 방지하기 위해 단기유출 예측을 위해 사용되는 다양한 모형들 가운데 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)을 사용하였으며, GRM모델은 단기유출해석에 사용되며 국내에서 개발된 물리적 기반 모형이다. 본 연구에서는 한강의 하류인 청미천 유역을 대상으로 강우-유출 분석을 진행하였으며, 환경부의 11개 기상관측소의 자료를 이용한 티센망도 기반의 면적강우량으로 산정하였고 이를 GRM에 적용하였다. 강우자료의 Event 선정기간은 2011년 6월 29일부터 2011년 7월 1일까지 86.83mm 강수가 내린 Event이다. 공간자료는 국토지리정보원의 90M DEM(Digital Elevation Model), 농촌진흥청의 정밀토양도와 토심, 환경부 환경공간서비스의 대분류 토지이용도를 이용하였다. 또한, 검정을 위해서 정형우도인 NSE, 비정형우도인 Log-normal 우도를 이용하여 분석하였으며, 각각의 결과값은 NSE 0.966, Log-normal은 -1214.97의 값을 나타냈다. 추후, 다양한 적합지표를 이용하여 GRM의 강우패턴별, 유역별대표매개수가 산정된다면 홍수방어를 위한 강우-유출 모형으로 매우 유용하게 활용될 것으로 판단된다.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.14 no.3
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• pp.352-359
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• 2018

Purpose: This study aims to suggest new strategy of planning water management and land use in response to abnormal weather which allow waterfront to be the cities through the experience of Netherlands resilient project. Method: A planning direction is developed based on Dutch national resilient policy and strategy as well as resilient theory of technical and social aspects, focusing on a new waterfront development that responds to abnormal weather. Results: The water control strategy, for flexibly responding to the sea level rise and flooding caused by the climate change through the experience of Dutch resilience, is as follows: 1)Customized prevention plan according to the local property 2)Creating spatial planning by considering disaster risk level and fragility 3)Establishing urban planning by considering the flood risk level. Conclusion: A new urban development method, particularly a resilience strategy based on the waterfront space where is most vulnerable to climate change, is required to cope with the abnormal climate beyond the conventional planning.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.35-35
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• 2019

본 연구에서는 분포형 수문 모형 Drying Stream Assessment Tool and Water Flow Tracking (DrySAT-WTF)을 활용해 우리나라의 1976년부터 2015년까지의 유출량을 산정하고, 이를 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron) 인경신경망 모형(Artificial Neural Network Model)에 적용해 미래 유출을 예측하였다. DrySAT-WFT은 전국 표준 유역을 대상으로 하천 건천화 원인 추적 및 평가를 위해 개발된 모형으로 유출모의를 위한 기상자료 외에 건천화 영향 요소를 고려하기 위한 산림 높이, 도로망, 지하수 이용량, 토지이용, 토심 변화에 대한 DB를 적용 가능한 것이 특징이다. DrySAT-WFT를 위한 기상자료로 모의 기간에 대한 일별 강우량, 상대습도, 평균풍속, 평균 및 최고, 최저 기온, 일조시간을 구축하였으며, 연대별 건천화 영향 요소 DB를 구축하여 적용하였다. 전국 다목적 댐 보 12지점의 유량을 활용해 모형의 보정(2005-2010) 및 검증(2011-2015)을 실시한 결과, 평균 결정계수(Coefficient of determination, $R^2$)는 0.76, 모형효율성계수(Nash-Sutcliffe efficiency, NSE)는 0.62, 평균제곱근오차(average root mean square error, RMSE)는 3.09로 신뢰성 있는 유출 모의 결과를 나타내었다. 미래 유출량 예측을 위한 MLP-ANN은 1976년부터 2015년까지의 유출 모의 결과를 Training Set으로 훈련하여 $R^2$가 0.5 이상이 되어 신뢰성을 확보하였고, 2016년부터 2018년까지의 기간을 1개월 단위로 실제 유출량과 예측 유출량을 비교하며 적용성을 검증 및 향상시켰다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.934-938
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• 2009

금강상류유역에 위치한 용담다목적댐은 2001년에 준공되어 전북지역과 서해안 산업 개발지역에 공급하고 있다. 용담댐 하류유역에 관한 연구는 많이 진행되고 있지만, 상류유역에 관한 연구는 그 수가 미비하여 본 연구에서는 SWAT 모델을 이용하여 용담댐 상류유역에 대한 유출량과 유사량을 기측정된 자료와 비교 검토함으로써, 적정성을 평가하고자 한다. 본 연구에서는 준 분포형 강우-유출 모델인 SWAT 모델을 이용하여 용담댐유역에 대한 유출량과 유사량을 산정하였다. 모형을 구축하고자 DEM과 토지이용도, 토양도를 사용하여, 총 208개의 HRU를 생성하였으며, 천천과 동향 수위국 및 용담댐에 대해서 월유출량을 Calibration 결과는 천천의 EI와 $R^2$는 각각 0951과 0.952이며, 동향의 EI와 $R^2$는 각각 0.868과 0.869로 나타났으며, 용담댐의 EI와 $R^2$는 각각 0.938과 0.964로 나타났다. 월 유사량에 대한 천천의 EI와 $R^2$는 각각 0.943과 0.947이며, 동향의 EI와 $R^2$는 각각 0.759과 0.772으로 나타났다. 이로서, 본 연구에서는 용담댐 상류유역에 대한 하천유입량과 유사량의 변화를 기구축된 자료와 비교 검토한 결과 SWAT 모델이 용담댐 상류유역의 유출특성을 잘 반영하는 것으로 나타나, 향후 용담댐 하천 유입량과 유사량 변화를 예측하는데에 많은 도움이 될 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.25 no.2
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• pp.133-140
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• 2007

In this study we did the monitor the change of a urban land coverage to forecast and to deal with various city problems according to urban development. The amount of change of a land coverage used the landsat satellite image and was calculated by analyzing the situation and the distribution aspect of land cover of the road circumstance by time series. We interpreted two images which are taken picture different time and calculated the amount of the area change through integration of the spatial analysis technique of remote sensing and GIS for this study. We could create the development model of the urban area by continuous analysis of satellite and geographic data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.502-502
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• 2022

최근 기후변화와 기상이변으로 예측하지 못한 게릴라성의 국지성호우로 인해서 과거 장마와 같은 피해가 아닌 변화된 강우패턴으로 막대한 피해가 나타나고 있다. 또한, 이러한 게릴라성 호우는 예측 또한 어려운 경향을 나타낸다. 이러한 피해를 방지하기 위해 단기유출 예측을 위해 사용되는 다양한 모형들 가운데 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)을 사용하였으며, GRM모델은 단기유출해석에 사용되며 국내에서 개발된 물리적 기반 모형이다. 본 연구에서는 한강의 하류인 청미천 유역을 대상으로 강우-유출 분석을 진행하였으며, 환경부의 11개 기상관측소의 자료를 이용한 티센망도 기반의 면적강우량으로 산정하였고 이를 GRM에 적용하였다. 강우자료의 Event 선정기간은 2011년 6월 29일부터 2011년 7월 1일까지 86.83mm 강수가 내린 Event이다. 공간자료는 국토지리정보원의 90M DEM(Digital Elevation Model), 농촌진흥청의 정밀토양도와 토심, 환경부 환경공간서비스의 대분류 토지이용도를 이용하였다. 또한, 검정을 위해서 정형우도인 NSE, 비정형우도인 Log-normal 우도를 이용하여 분석하였으며, 각각의 결과값은 NSE 0.966, Log-normal은 -1214.97의 값을 나타냈다. 추후, 다양한 적합지표를 이용하여 GRM의 강우패턴별, 유역별대표매개수가 산정된다면 홍수방어를 위한 강우-유출 모형으로 매우 유용하게 활용될 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.40 no.3 s.108
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• pp.296-309
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• 2005

In this study, we investigated the change of future land-surface and relationships of land-surface change with geo-spatial information, using a Bayesian prediction model based on a likelihood ratio function, for analysing the land-surface change of the Gongju area. We classified the land-surface satellite images, and then extracted the changing area using a way of post classification comparison. land-surface information related to the land-surface change is constructed in a GIS environment, and the map of land-surface change prediction is made using the likelihood ratio function. As the results of this study, the thematic maps which definitely influence land-surface change of rural or urban areas are elevation, water system, population density, roads, population moving, the number of establishments, land price, etc. Also, thematic maps which definitely influence the land-surface change of forests areas are elevation, slope, population density, population moving, land price, etc. As a result of land-surface change analysis, center proliferation of old and new downtown is composed near Gum-river, and the downtown area will spread around the local roads and interchange areas in the urban area. In case of agricultural areas, a small tributary of Gum-river or an area of local roads which are attached with adjacent areas showed the high probability of change. Most of the forest areas are located in southeast and from this result we can guess why the wide chestnut-tree cultivation complex is located in these areas and the capability of forest damage is very high. As a result of validation using a prediction rate curve, a capability of prediction of urban area is $80\%$, agriculture area is $55\%$, forest area is $40\%$ in higher $10\%$ of possibility which the land-surface change would occur. This integration model is unsatisfactory to Predict the forest area in the study area and thus as a future work, it is necessary to apply new thematic maps or prediction models In conclusion, we can expect that this way can be one of the most essential land-surface change studies in a few years.

• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.19 no.4
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• pp.375-384
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• 2005

This study was conducted selecting 44 places with a block unit subject to urban area in Gangnam-gu, to analyze a temperature change according to land use and green structure. In this study, it was used the broad-wide urban temperature, supported by Landset TM and ETM+ satellite image 6scene(1999${\~}$2002). The result of the research, the land use pattern has slightly influence on a temperature change of urban area. The result from correlation analysis between temperature and the factors affected by land cover type, such as building-to-land ratio(A correlation coefficient is 0.368${\~}$0.709) have positive correlation and green area ratio(a correlation coefficient is -0.551${\~}$-0.860) have negative correlation. The result from correlation analysis between temperature and green capacity of the land, crown projection area ratio, each factor have negative correlation with temperature, as showing that a correlation coefficient of green capacity of the land is -0.577(June 2006)${\~}$-0.882(June 1999) and crown projection area ratio's is -0.549(June 2001)${\~}$-0.817(June 1999). The result of the regression analysis for establishing urban area temperature change prediction model showed that green capacity of the land of the explanation variable was accepted.