• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제19권5호
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• pp.45-55
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• 2015

현재 전 세계적으로 자연적, 인위적 요인으로 인하여 이상기후가 나타나고 있다. 이상기후의 대표적인 것으로 슈퍼태풍, 극한폭설, 폭염과 같은 극한 기후현상이 초래된다. 1970년대 산업화 시대 이후 급격하게 지구의 온도가 상승하는 것을 알 수 있으며, 이로 인하여 발생하는 가장 큰 문제점은 지구 온난화이다. 지구 온난화에 영향을 미치는 온실가스의 종류로는 이산화탄소, 과불화탄소, 아산화질소, 메탄과 같은 다양한 종류의 화학성분이 존재하며 특히 이산화탄소가 약 90%의 비중을 차지하는 것을 알 수 있다. 콘크리트의 경우 건설재료로써 탁월한 내구성능을 지니고 있으며, 사회기반시설물 건설 재료로 70%이상 사용되고 있다. 그러나 콘크리트는 타설직후 물리 화학적으로 다양한 환경조건으로부터 성능저하 현상이 발생하기도 한다. 특히 대기중의 이산화탄소는 콘크리트 알칼리도 저하에 따른 철근을 부식시키고 내구성 저하를 초래하게 된다. 따라서 본 연구에서는 풍속, 일조시간에 관하여 양생 한 후 콘크리트의 탄산화 실험을 접목시켜 탄산화 깊이와 탄산화 속도계수를 측정하고 이를 바탕으로 만족도 확률 곡선을 통하여 성능중심평가(Performance Based Evaluation(PBE))를 수행 할 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권3호
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• pp.205-215
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• 2022

대기온실가스 증가로 인해 전지구 평균기온은 이미 1.0℃ 이상 상승했고 폭염, 가뭄, 홍수 등 극한 기상현상의 빈도는 점점 더 높아질 것으로 전망되고 있다. 본 연구에서는 전북·충청지역의 이·치수안전도 확보에 큰 역할을 하고 있는 용담댐의 기존 운영방식이 기후변화에 얼마나 취약한 지 의사결정 지표를 중심으로 평가하였다. 현실적인 기후 스트레스 테스트를 위해 GR6J 강우-유출 모형, Random Forests 댐운영 모형을 관측자료에 적합시켰고 추계학적 기법으로 생성된 294개의 기후스트레스 시계열을 모형에 입력해 연최대일방류량, 저수량신뢰도, 공급신뢰도의 변화를 분석하였다. 그 결과 2021~2040년 기간 용담댐 저수량신뢰도는 과도한 수준으로 증가할 것으로 전망되었고 이에 반해 공급신뢰도의 증가는 저수량 신뢰도에 미치지 못할 것으로 나타났다. 평균강수량과 강수변동성의 증가로 20년 빈도 연최대방류량은 50%의 확률로 43% 증가할 것으로 나타났다. 용담댐의 기존운영방식은 저수량 확보에 과도하게 치중되어 있는 것으로 판단되며 이 운영이 지속될 경우 용담댐 하류지역의 홍수위험은 더 가중될 것으로 예상된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권11호
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• pp.969-983
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• 2021

수문기상인자 중 하나인 증발산은 수자원 계획 및 관리 시 고려되며, 특히 물수지모형 등 수문모형의 입력자료로 활용된다. FAO56 PM 방법은 기상인자로부터 기준증발산량(reference evapotranspiration, ET₀)을 추정하며, 상대적으로 높은 정확성을 보여준다. 그러나 FAO56 PM 방법은 많은 기상인자가 필요하기 때문에 증발산 추정에 한계가 있다. 이러한 점에서 온도인자 기반의 Hargreaves 식의 매개변수를 Bayesian 모형을 통해 지역적으로 재추정하여 기준증발산량을 산정하였다. 통계 지표(CC, RMSE, IoA)를 활용하여 모형검증을 수행한 결과, 검증 기간에 대해 RMSE는 7.94 ~ 24.91 mm/month에서 6.77 ~ 12.94 mm/month로 기존 Hargreaves 식으로 추정된 증발산량에 비해 정확도가 크게 개선되었다. 본 연구에서는 산정된 기준증발산량을 활용해 증발 요구량(E₀) 기반의 가뭄지수 EDDI (evaporative demand drought index)를 제시하였다. 가뭄지수로서 적용성을 확인하기 위해 강수량 및 SPI와 함께 최근 2014 ~ 2015년, 2018년 가뭄사상을 평가하였다. 한강유역에 위치한 춘천, 홍천의 2018년 가뭄 발생 당시, 주단위 EDDI가 2 이상까지 증가하였으며, 이를 통해 EDDI가 강수부족보다는 폭염에 대한 반응정도가 큰 것을 확인할 수 있었다. 가뭄지수 EDDI는 SPI와 함께 가뭄 분석 및 평가에 대해 활용성이 높은 것으로 사료된다.

• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2020년도 춘계학술대회
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• pp.54-54
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• 2020

배추는 근본적으로 저온성 작물로 고온에 견디는 힘이 약할 뿐 아니라 가뭄이나 다습에도 취약하다. 그런데 2007년 이 후 매년 봄·초여름 가뭄이 지속되고 있으며, 예전처럼 강우에 의한 피해보다는 빈번히 나타나는 고온, 가뭄, 폭염 등 이상기상 환경조건에서 병 발생 및 생장지연으로 고랭지배추의 안정 생산이 위협받고 있다. 가뭄이 매년 지속됨에 따라 고랭지배추 재배지에서도 관수의 필요성이 인식되면서 관수를 실시하고 있으며, 대부분 스프링클러로 관수하고, 분수호스나 점적호스도 일부 이용하고 있으나 아직 토양수분, 토성이나 작물상태, 재배시기 등 환경요인을 고려한 과학적인 수분관리가 이루어지지 못하고 있어 고품질 안정생산을 위해서는 수분관리의 과학화가 필요한 실정이다. 관비재배는 적정한 비료를 필요한 위치에 공급하는 방식으로 비료의 효율을 높이면서 환경오염을 최소화하고, 비료과다 시용에 따른 환경오염 등을 회피할 수 있는 좋은 수단이다. 본 연구는 앞으로 고랭지배추 점적관수재배시 가뭄 극복과 효율적인 시비를 위한 적정 관비농도를 구명하고자 하였다. 배추품종은 수호를 이용하였으며 관비 EC농도(dS/m)는 0.4, 0.6, 0.8, 1.0, 1.2, 1.4 등 6처리를 두었으며 기준시비량은 N-P-K=32.0-7.8-19.8kg/10a로 하였다. 시험은 고령지농업연구소내 유리온실에서 4월 상순부터 5월 하순까지 직경 20cm 사각화분에 정식하여 재배하였다. 관비는 정식후 15일부터 7일 간격으로 5회 주었으며 관비량은 1회 화분당 65ml를 주었다. 화분은 완전임의배치 3반복으로 배치하였다. 초장은 정식후 38일까지 컸으며 엽장은 정식후 52일까지도 크는 경향을 보였다. 엽폭은 정식후 45일에 가장 많이 컸다. 초장, 엽장, 엽폭 모두 관비농도가 높을수록 커지는 경향이었으며 EC농도(dS/m) 1.4에서 가장 높게 나타났다. 주당 엽수와 주중도 EC농도가 높아질수록 많아졌으며 EC농도 1.4 처리에서 가장 많았고 그 다음이 EC 1.2 처리였다. 그러므로 관비 농도는 EC 1.4 dS/m 로 주는 것이 배추 생육에 좋을 것으로 생각된다.

• 한국조경학회지
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• 제46권6호
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• pp.60-74
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• 2018

본 연구는 폭염 시 동-서향 가로의 북측 보도($N35^{\circ}10.73{\sim}10.75^{\prime}$, $E128^{\circ}55.90-58.00^{\prime}$, 표고: 50m)에서 기상측정장비, 순복사계, 반사구와 열화상카메라를 이용한 실측을 통해 가로수와 쉘터에 의한 차양이 인체가 체감하는 열환경에 주는 영향을 MRT, L-MRT, UTCI, 바닥면, 벽면, 천개면의 구성요소별 방사온도로 평가하였다. 이를 위해 1 및 2열 가로수와 생울타리, 쉘터와 어-닝, 햇빛 노출지에 대한 열환경을 측정하였다. 9일간 오전 10시부터 오후 4시까지의 선 자세의 인체가 흡수한 매 1분 간격 인체-생기상학적 자료 그리고 1일간 오후 1시 16분부터 35분까지 보도 구성요소의 방사온도를 분석한 결과는 다음과 같다. 가로수와 쉘터에 의한 차양은 여름철 낮 동안 UTCI를 감소시킴으로써 열스트레스를 완화하였는데, 햇빛 노출지에 비해 1 가로수와 생울타리는 0.4단계~0.5단계, 2열 가로수와 생울타리는 0.5단계~0.8단계, 쉘터와 어-닝은 0.3단계~1.0단계로 낮추어 주었다. 하지만 폭염 시에는 가로수와 쉘터 하부의 열환경도 이용자들에게 대부분의 시간대에 "매우 강한 열스트레스"를 주는 것으로 나타났다. 그리고 햇빛에 노출된 보도 상의 열환경은 "매우 강한 열스트레스" 또는 "극심한 열스트레스"를 주는 것으로 나타났다. 체온 $37^{\circ}C$를 기준으로 한 보도 구성요소의 열스트레스 부하온도는 포장면 $7.4^{\circ}C{\sim}21.4^{\circ}C$, 도로면 $14.7^{\circ}C{\sim}15.8^{\circ}C$, 쉘터의 캐노피 $12.7^{\circ}C$, 어-닝 $8.6^{\circ}C$, 가로시설물 $7.0^{\circ}C$, 건물벽면 $3.5^{\circ}C{\sim}6.4^{\circ}C$ 순으로 나타났다. 열스트레스 부하율은 포장면 34.9%~81.0%, 도로면 9.6%~25.2%, 쉘터의 캐노피 24.8%, 건물벽면 14.1%~15.4%, 어-닝 7.0%, 가로시설물 5.7% 순으로 나타났다. 보도에서 보행자의 열적 쾌적성을 개선하기 위해서는 차양을 통해 포장면 및 도로면 그리고 건물벽면의 방사온도를 낮추는 것이 가장 효율적이며, 이를 위해서는 최소한의 정지와 전정을 통해 가로수의 수관투영면적과 LAI를 높여야 하며, 도로변에 지엽이 치밀한 생울타리를 조성하는 것은 필수적이다. 그리고 쉘터나 어-닝의 표면온도를 낮추기 위해서 서멀 라이너, 고반사 재료, 식생 녹화 등의 대책을 강구할 필요가 있다. 아울러 건물벽면에 재귀반사 재료를 사용함으로써 반사광을 제어하여야 하며, 적극적으로는 보도 포장 표면온도를 낮추기 위해 보도 포장면에 물을 뿌리는 것이 효율적이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1031-1042
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• 2023

인공위성은 시공간적으로 연속적인 지구환경 데이터를 제공하므로 위성영상을 이용하여 효율인 작물 수확량 예측이 가능하며, 딥러닝(deep learning)을 활용함으로써 더 높은 수준의 특징과 추상적인 개념 파악을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 Landsat 8 위성 영상을 활용하여 다시기 영상 데이터를 이용하여 5대 수급 관리 채소인 배추와 무의 수확량을 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 2015년부터 2020년까지 배추와 무의 생장시기인 6~9월 위성영상을 이용하여 강원도를 대상으로 배추와 무의 수확량 예측을 수행하였다. 본 연구에서는 수확량 모델의 입력자료로 Landsat 8 지표면 반사도 자료와 normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index, lead area index, land surface temperature를 입력자료로 사용하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 모델을 기반으로 우리나라 작물과 입력데이터에 맞게 튜닝한 모델을 제안하였다. 위성영상 시계열 데이터를 이용하여 딥러닝 모델인 convolutional neural network (CNN)을 학습하여 수확량 예측을 진행하였다. Landsat 8은 16일 주기로 영상이 제공되지만 구름 등 기상의 영향으로 인해 특히 여름철에는 영상 취득에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 6~7월을 1구간, 8~9월을 2구간으로 나누어 수확량 예측을 수행하였다. 기존 머신러닝 모델과 참조 모델을 이용하여 수확량 예측을 수행하였으며, 모델링 성능을 비교했다. 제안한 모델의 경우 다른 모델과 비교했을 때, 높은 수확량 예측 성능을 나타내었다. Random forest (RF)의 경우 배추에서는 제안한 모델보다 좋은 예측 성능을 나타내었다. 이는 기존 연구 결과처럼 RF가 입력데이터의 물리적인 특성을 잘 반영하여 모델링 되었기 때문인 것으로 사료된다. 연도별 교차 검증 및 조기 예측을 통해 모델의 성능과 조기 예측 가능성을 평가하였다. Leave-one-out cross validation을 통해 분석한 결과 참고 모델을 제외하고는 두 모델에서는 유사한 예측 성능을 보여주었다. 2018년 데이터의 경우 모든 모델에서 가장 낮은 성능이 나타났는데, 2018년의 경우 폭염으로 인해 이는 다른 년도 데이터에서 학습되지 못해 수확량 예측에 영향을 준 것으로 생각되었다. 또한, 조기 예측 가능성을 확인한 결과, 무 수확량은 어느 정도 경향성을 나타냈지만 배추의 경우 조기 예측 가능성을 확인하지 못했다. 향후 연구에서는 데이터 형태에 따라 CNN의 구조를 조정해서 조기 예측 모델을 개발한다면 더 개선된 성능을 보일 것으로 생각된다. 본 연구 결과는 우리나라 밭 작물 수확량 예측을 위한 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1607-1622
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• 2022

본 연구의 목적은 도시폭염 저감을 위한 기법인 쿨루프를 연구지역에 적용하여 토지피복 객체 간 지표 온도와 흡수일사 간 공간적 상관관계 분석으로 실질적 효과 파악을 목적으로 한다. 이를 위해 실제 쿨루프가 적용된 경상남도 김해시 장유무계동 인근을 연구지역으로 선정하였으며, 드론 DJI Matrice 300 RTK에 열적외 영역센서 FLIR Vue Pro R, 가시광선 영역센서 H20T와 다중분광영역 센서인 Micasense Red-Edge를 활용하여 계측하였다. 계측 일정은 2021년 7월 27일 아침 7시 15분부터 약 1시간 30분 간격으로 총 9장의 열지도와 동일 시간대의 흡수일사 분포도, 쿨루프(113개) 및 일반옥상(367개) 지붕 객체를 추출하였다. 흡수일사 분포도는 ArcGIS의 3D 분석 기능인 Solar Radiation Analysis Tool을 통해 산출한 전천일사 분포도에 Micasense Red Edge를 통해 촬영한 Blue, Green Red, Near Infrared, Red Edge Range 영역대 센서의 조합을 통해 구축한 연구 지역의 알베도 값을 반영하여 구축한다. 전술된 자료를 기반으로 일반옥상과 쿨루프 지붕 객체별 지표온도와 흡수일사 간 Pearson 상관계수를 산출하였다. 분석 결과 일 평균 기준 일반옥상 0.550, 쿨루프 0.387의 상관계수 값을 나타내고 있었다. 하지만, 시간대별 상관성의 변화를 파악한 결과 분석일 기준 태양고도가 높은 시기인 11시 30분과 13시의 경우 일반옥상과 쿨루프 간 상관계수의 차이는 0.022, 0.024 값을 보여 유사한 상관성을 보이고 있다. 그 외 시간대는 일반옥상의 상관계수 값이 쿨루프 보다 약 0.1 이상 높은 값을 보이고 있다. 본 연구는 드론을 통해 취득한 고해상도 영상을 활용하여 쿨루프의 실질적 일사차단 영향의 가능성을 대조군이 되는 일반 옥상과의 상관성 비교를 통해 파악한 사례 연구이다. 향후 본 연구 결과를 기반으로 효율적인 도시열섬 저감기법 적용이 가능할 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.207-221
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• 2023

본 연구는 천리안위성 2A호의 Level 1B (L1B) 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 심층신경망(deep neural network, DNN) 기법을 적용하고 검증을 실시하였다. 지상기온은 지면으로부터 1.5 m 높이의 대기온도로 일상생활뿐만 아니라 폭염이나 한파와 같은 이슈에 밀접한 관련을 갖는다. 지상기온은 지표면 온도와 대기의 열 교환에 의해 결정되므로 위성으로부터 산출된 지표면 온도(land surface temperature, LST)를 이용한 지상기온 추정 연구가 활발하였다. 하지만 천리안위성 2A호 산출물 LST는 Level 2 정보로 구름영향이 없는 픽셀만 산출되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 Advanced Meteorological Imager 센서에서 측정된 원시데이터에 오직 복사와 위치보정을 마친 L1B 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 DNN 모델을 제시하고 그 성능을 가늠하기 위해 위성 LST와 지상관측 기온 사이의 선형회귀모델을 기준모델로 사용하였다. 연구기간은 2020년부터 2022년까지 3년으로 평가기간 2022년을 제외한 기간은 훈련기간으로 설정했다. 평가지표는 기상청의 종관기상관측소에서 정시에 관측된 기온정보로 평균 제곱근 오차를 사용하였다. 관측지점에서 추출된 픽셀 중 손실된 픽셀의 비율은 LST는 57.91%, L1B는 1.63%를 보였으며 LST의 비율이 낮은 이유는 구름의 영향 때문이다. 제안한 DNN의 구조는 16개 L1B 자료와 태양정보를 입력 받는 층과 은닉층 4개, 지상기온 1개를 출력하는 층으로 구성하였다. 연구결과 구름의 영향이 없는 경우 DNN 모델이 root mean square error (RMSE) 2.22℃로 기준모델의 RMSE 3.55℃ 보다 낮은 오차를 보였고, 흐린 조건을 포함한 총 RMSE는 3.34℃를 나타내면서 구름의 영향을 제거할 수 있을 것으로 보였다. 하지만 계절과 시간에 따른 분석결과 여름과 겨울철에 모델의 결정계수가 각각 0.51과 0.42로 매우 낮게 나타났고 일 변동의 분산이 0.11과 0.21로 나타났다. 가시채널을 고려해 태양 위치정보를 추가한 결과에서 결정계수가 0.67과 0.61로 개선되었고 시간에 따른 일 변동의 분산도 0.03과 0.1로 감소하면서 모든 계절과 시간대에 더 일반화된 모델을 생성할 수 있었다.

• 생태와환경
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• 제49권1호
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• pp.42-50
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• 2016

본 연구는 기후변화에 대응하기 위해서 국립공원의 관리방향을 설정하고, 이에 따른 정책을 수립하기 위한 기초 자료를 제공하는 데 목적이 있다. 이를 위해서 국립환경과학원에서 개발한 기후변화 취약성 평가 도구인 LCCGIS 프로그램의 취약성 대용변수 24개를 이용하여 현재와 미래의 국립공원의 기후변화 취약성을 분석하였다. 국립공원의 기후변화 취약성에 대한 현황과 미래전망을 분석하고 평가하기 위하여 기후노출의 대용변수는 기후변화 시나리오 (RCP 8.5)를 적용하여 $1km{\times}1km$ 격자 단위의 GIS 공간주제도를 제작하여 값을 추출하고, 민감도 및 적응 능력의 대용변수의 값은 국립공원 기본 통계값을 이용하여 추출하였다. 3개의 취약성 평가항목의 값은 현재 (2010년대)와 미래 (2050년대)에 대해서 추출하였으며, 미래 예측 시나리오가 없는 민감도 및 적응 능력과 관련된 대용변수는 현재 상태가 지속된다는 가정 아래 현재의 값을 미래에도 동일하게 적용하였다. 현재 (2010년대) 기후노출은 설악산, 오대산, 지리산, 치악산국립공원이 상대적으로 크고, 미래 (2050년대)에는 지리산, 오대산, 설악산, 한려해상이 클 것으로 예상되었다. 특히, 폭염의 변화가 가장 큰 공원은 월출산국립공원이고 가뭄이 크게 변하는 공원은 계룡산국립공원이며, 월악산국립공원이 폭우의 변화가 가장 클 것으로 나타났다. 국립공원 기후변화 민감도는 지리산국립공원이 가장 민감하고 적응 능력도 가장 높게 평가되었다. 민감도가 가장 낮은 곳은 가야산국립공원이고, 적응 능력은 치악산국립공원이 가장 낮았다. 기후변화 취약성은 설악산, 오대산, 치악산, 덕유산, 한려해상국립공원이 현재시기에 높게 평가되었고, 미래 취약성의 변화가 큰 공원은 지리산, 월악산, 치악산, 소백산국립공원 순으로 전망되었다. 전반적으로, 국립공원의 기후변화 취약성을 평가하는 항목인 기후노출, 민감도, 그리고 적응 능력은 국립공원의 지역적인 기후환경에 따라서 상대적으로 차이가 나타나기 때문에 전 공원을 대상으로 획일적인 적응대책을 수립하기보다는 국립공원의 지역적인 기후환경 특성을 반영한 적응대책 마련이 필요할 것이다. 국립공원을 대상으로 기후노출, 민감도 및 적응 능력의 대용변수를 이용하여 기후변화 취약성을 평가한 본 연구의 결과는 국립공원의 지역적인 기후환경 특성을 고려한 기후변화 적응대책을 수립하는 데 기초자료로서 활용될 것으로 기대된다. 하지만 국립공원의 기후변화 취약성 평가와 관련된 연구가 거의 없는 실정에서 LCCGIS프로그램 상에서 제시되는 대용변수만을 사용하여 분석하였기 때문에, 국립공원의 전반적인 환경을 제대로 반영하지 못할 수 있다. 향후 연구에서는 국립공원의 기후변화 취약성을 평가하기 위하여 보다 적합한 대용변수의 객관적인 검토와 함께 가중치 설정에 대한 연구가 진행될 필요가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_3호
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• pp.1985-1999
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• 2021

본 연구의 목적은 EPA(Environmental Protection Agency)에서 활용하는 도시열섬 저감기법(옥상녹화, 쿨루프, 차열도료포장 및 차열블럭포장 등)을 연구지역에 적용하여 토지피복 객체간 비교 분석으로 실질적 효과 파악을 목적으로 한다. 이를 위해, 경상남도 김해시 장유무계지역을 연구지역으로 선정하고, 드론 DJI Matrice 300 RTK에 열적외선 영역센서 FLIR Vue Pro R과 가시광선 영역센서인 H20T 1/2.3" CMOS, 12 MP를 활용하여 계측하였다. 계측 일정은 7월 27일 아침 7시 15분부터 저녁 7시 15분까지 1시간 30분 간격으로 총 9장의 열지도와 비교군 토지피복 객체(711개) 열섬 저감기법 토지피복 객체(180개) 를 추출하였다. 추출한 180개의 객체 별 효과값 산출 후, 기법 종류별 효과를 종합한 결과 주간시간 기준 쿨루프 4.71℃, 옥상녹화 3.40℃, 차열도료포장 0.43℃, 차열블록포장 -0.85℃의 열섬 저감효과가 있는 것으로 분석되었다. 시간대별 효과 비교 결과 촬영일 기준 남중시각 인근인 13시에서 기법들의 열섬 저감효과가 가장 높은 것으로 나타났으며, 해당 시각을 지난 13시에서 14:30분 사이에 쿨루프 -8.19℃, 옥상녹화 -5.56℃, 차열도료포장 -1.78℃, 차열블록포장 -1.57℃의 온도 저감의 효율이 변화하였다. 본 연구는 드론과 같은 고해상도 영상을 활용하여 도시열섬 저감기법을 검증한 사례 연구이다. 향후, 고정밀 공간해상도를 가지는 초소형 위성 등의 직접적인 활용 예시가 가능할 것으로 사료된다.