• 한국수자원학회논문집
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• 제52권1호
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• pp.21-33
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• 2019

본 연구에서는 비슬산 이중편파 Radar 자료와, GPM 위성자료 및 21개 (Korea Meteorological Administration, KMA) 지상강우자료를 활용하여 분포형 강우-유출 모형(KIneMatic wave STOrm Runoff Model2, KIMSTORM2)을 이용해 남강댐 유역($2,293km^2$)을 대상으로 유출해석을 수행하였다. 모형의 유출 해석은 2016년 10월 5일 02:00~09:00 총 8시간 동안 최대강우강도 33 mm/hr, 유역평균 총 강우량 82 mm이 발생한 태풍 차바(CHABA)를 대상으로 하였으며, Radar 및 GPM 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용한 Radar (CM-corrected Radar) 및 GPM (CM-corrected GPM) 자료를 각각 활용하여 결과를 비교하였다. 이 때, 공간 강우자료에 유출 검보정은 남강댐 유역 내 3개의 수위관측 지점(산청, 창촌, 남강댐)을 대상으로 실시하였으며, 모형의 매개변수 초기토양수분함량, 지표와 하천의 Manning 조도계수를 이용하여 검보정하였다. 유출 결과는 결정계수(Determination coefficient, $R^2$), Nash-Sutcliffe의 모형효율계수(NSE) 및 유출용적지수(Volume Conservation Index, VCI)를 산정하였다. 그 결과 CM-corrected Radar, GPM 자료가 평균 $R^2$는 0.96, NSE의 경우 0.96, 유출용적지수(VCI)는 1.03으로 가장 우수한 결과를 나타내었다. 최종적으로 CM 기법을 이용한 보정된 공간분포자료는 기존의 자료에 비해 시공간적으로 정확한 홍수 예측에 사용 될 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권3호
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• pp.263-273
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• 2016

기존에 레이더 강우자료의 합성에만 국한되었던 조건부 합성방법을 지상관측 토양수분과 위성관측 토양수분 자료에 적용하였다. 연구에 사용한 토양수분 자료는 농촌진흥청에서 제공하는 24개 관측소의 한시간 단위의 지상관측토양수분자료와 AQUA 위성의 Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth observing system (AMSR-E) 센서에서 관측된 토양수분 자료를 사용하였다. 교차검증방법(leave one out cross validation)을 사용하여 조건부 합성방법의 예측성능을 평가 하였고, 관측소별 교차검증 방법의 결과를 공간분포 시켜서 지역적인 특성을 분석하였다. 이 연구에서 도출된 결과는 다음과 같다. (1) 총 113일의 분석 기간 중 100일 이상의 기간에 대하여 조건부합성방법을 적용하였을 경우 AMSR-E 자료에 비해 지상관측자료와의 편차가 감소하는 것으로 나타났다. (2) 조건부 합성 방법의 예측 성능은 관측소의 밀도와 밀접한 관련을 나타내었으며, 관측소가 많이 밀집되어있는 한반도의 서쪽 지역에서 예측성능이 우세하게 나타났다. (3) 강우가 발생하지 않는 기간에 대한 AMSR-E의 낮은 정확도와 달리 조건부 합성방법은 무강우 기간에 대해서도 높은 예측성능을 나타내었다. 본 연구의 결과는 미계측 지역에 대한 토양수분을 추정하는 조건부 합성방법의 적용 가능성을 제시한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권12호
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• pp.849-862
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• 2017

최근 국지성 집중호우 및 급격한 기상변화로 인해 돌발홍수와 같은 기상재해의 발생빈도가 증가함에 따라 고해상도의 기상레이더 강수자료를 사용한 수공학 분야의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기상레이더 강수자료를 활용하는 목적은 기상레이더 강수자료가 제공하는 공간분포를 최대한 활용하는데 있다. 본 연구에서는 고해상도 기상레이더 강수자료의 공간적 특성을 유지하면서 지상 강수자료의 양적특성을 극대화할 수 있는 조건부 합성기법을 보간법에 따라 분석 하였다. 기상레이더 강수자료와 지상 강수자료를 조건부 합성하기 위하여 Kriging, 역거리 가중법 및 Spline 보간법을 적용하였다. 조건부 합성결과는 지상 강수패턴을 현실성 있게 재현하였으며 추가적으로 보간법에 적용되지 않은 강수자료와 모형검증을 수행한 결과 조건부 합성을 통하여 생산된 공간적 강수정보의 수문학적 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1783-1787
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• 2007

본 연구에는 최근 그 활용도가 증가하고 있는 레이더 강우의 국내 적용성을 판단해 보고자 하였다. 이에 따라 건교부에서 운영 중인 임진강 강우레이더의 관측 자료를 사용하여 조건부 합성 기법을 통해 보정된 레이더 강우를 사용하였으며, 대상유역은 안성천 유역으로 결정하였다. 2차원분포형 모형인 $Vflo^{TM}$ 모형에 레이더 강우를 적용한 결과 모형의 매개변수에 대한 보정이 이루어지지 않았음에도 불구하고 관측 결과와 유사한 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 강우레이더에 의해 관측된 가우량 자료 또한 홍수예보 업무 및 기타 수자원 분야에서 국내에 충분한 적용성을 갖고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.111-111
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• 2018

본 연구의 목적은 조건부 합성 기법(Conditional Merging, CM) 기법을 활용하여 GPM(Global Precipitation Measurement) 위성 자료를 보정하고, 이를 격자기반 분포형 강우-유출 모형(KIneMatic wave STOrm Runoff Model2, KIMSTORM2)에 적용하여 보정된 자료의 효율성을 검토하는데 있다. 모형의 유출 해석은 남강댐 유역($2,293km^2$)을 대상으로 하였으며, 2016년 10월에 발생한 태풍 차바에 대하여 GPM 자료와 CM 기법을 적용한 GPM 자료를 각각 활용하여 결과를 비교하였다. 이 때, 강우자료의 보정은 유역 내 위치한 21개 지점의 지상강우자료를 활용하였으며, 각각의 위성강우자료에 유출 검보정은 남강댐 유역 내 3개의 수위관측 지점(산청, 창촌, 남강댐)을 대상으로 실시하였다. 유출 결과는 결정계수(Coefficient of determination, $R^2$), 모형 효율성 계수(Nash-Sutcliffe efficiency, NSE) 및 유출용적지수(Volume conservation index, VCI)를 이용하여 산정하였다. 지상강우자료와 CM 기법을 통해 보정한 강우자료는 대기의 많은 영향을 받는 위성자료의 특성을 보정하여 공간유출 및 첨두유출을 합리적으로 재현할 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.136-136
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• 2017

본 연구의 목적은 이중편파 레이더 강우자료와 현재 실무에서 널이 이용되고 있는 레이더 강우보정 기법 적용에 따른 격자기반 분포형 강우-유출 모형인 KIMSTORM (KIneMatic wave STOrm Runoff Model)을 이용하여 유출해석을 수행하여 보정된 레이더 강우자료를 적용한 분포형 수문모형의 효율성을 검토하는데 있다. 남강댐 유역($2,293km^2$)을 대상으로 2014년 8월 태풍 이벤트(나크리), 2016년 10월 태풍 이벤트(차바)에 대하여 비슬산 레이더 강우자료를 사용하였다. 강우자료의 보정은 21개 지점 강우와 레이더 강우를 이용하여 조건부 합성 보정기법을 이용하였으며, 누적 강우량 그리고 면적 강우량 모두 관측치를 잘 재현함을 확인 할 수 있었다. $R^2$(coefficient of determination), ME (model efficiency), VCI (volume conservation index)를 이용하여 적용성을 평가하였다. 2016년 태풍 차바 이벤트에서의 유출 모형의 보정결과 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 $R^2$, ME는 각각 0.75, 0.13으로 나타났고 조건부 합성 보정기법을 적용하였을 경우 각각 0.87, 0.82로 유출량 정확도가 크게 향상됨을 나타냈다. 다양한 국지성 집중호우 이벤트는 레이더 강우자료의 과대 및 과소추정을 유발하는 오차의 원인으로 조건부 합성 보정기법은 이러한 오차를 줄여 강우-유출 모형의 유출분석 결과 비교시 첨두유량 및 정량적인 면에서 실측 유량과 가깝게 모의되는 결과를 나타냈다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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• pp.814-818
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• 2004

Off-line handwritten character recognition is in difficulty of incomplete preprocessing because it has not dynamic and timing information besides has various handwriting, extreme overlap of the consonant and vowel and many error image of stroke. Consequently off-line handwritten character recognition needs to study about preprocessing of various methods such as binarization and thinning. This paper considers running time of watershed algorithm and the quality of resulting image as preprocessing For off-line handwritten Korean character recognition. So it proposes application of effective watershed algorithm for segmentation of character region and background region in gray level character image and segmentation function for binarization image and segmentation function for binarization by extracted watershed image. Besides it proposes thinning methods which effectively extracts skeleton through conditional test mask considering running time and quality. of skeleton, estimates efficiency of existing methods and this paper's methods as running time and quality. Watershed image conversion uses prewitt operator for gradient image conversion, extracts local minima considering 8-neighborhood pixel. And methods by using difference of mean value is used in region merging step, Converted watershed image by means of this methods separates effectively character region and background region applying to segmentation function. Average execution time on the previous method was 2.16 second and on this paper method was 1.72 second. We prove that this paper's method removed noise effectively with overlap stroke as compared with the previous method.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권5호
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• pp.37-44
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• 2006

MRF (Markov random fields)로 전후 관계가 모델링된 변형된 형태의 ICM 방식을 소개한다. 특징 추출을 위해 부합블록인접의 새로운 MRF 모델을 제시한다. 이 모델은 현재 고려중인 화소를 기점으로 지엽구조인 복수방향의 기하학적 인접화소군들을 발생시켜 집합을 형성한다. 전처리 작업을 통해 산출한 특정 영역 색도분포의 확률적 데이터를 근거로 매 인접화소군 화소들 사이의 색도분포와 인접화소군들 사이의 관련성 여부를 단계별로 확률적으로 비교 판별함으로 해당화소의 영역귀속을 결정한다. 귀속 영역이 판별된 화소에는 특정 색도를 부여하고 타영역의 원소와 차별한다. 이러한 과정을 전 화소들에 확대 적용하면서 관측영상은 영역별로 순차적으로 분류되며 정보가 추출된다. 대상 영상은 탁본영상으로서 바탕영역과 정보영역을 차별적으로 분류, 색도부여를 통해 문자만의 특징을 선별한다. 이 방식은 종래의 ICM 방식의 단점이었던 과/부족 평활 현상을 최소화하는 동시에, 벡터적 판별력 부가에 의한 특정영역 잡음 제거와 얼룩현상 극소화에 효과가 있음이 실험을 통해 확인할 수 있었다. 또한 MICM 방식을 탁본영상의 문자인식에 적용하면 우수한 효과가 있으리라 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.390-390
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• 2011

본 연구는 기초기술연구회의 위성정보 활용 지원 운영사업(과제명: 위성영상을 이용한 하천정보 생산 및 활용에 관한 연구)의 연구비 지원에 의해 수행되었습니다. 지난 2010년 6월 발사된 천리안 위성이 약 9개월간의 정지궤도 시험운행을 마치고 본격적으로 위성자료 서비스를 시작함에 따라 한반도 악기상 관측 및 예측 정확도 향상에 기여할 것으로 예상된다. 최근 기후분야 외에도 수자원, 방재, 농업, 해양 등 다양한 응용분야에서 기상위성을 활용하고자 하는 연구가 수행되고 있으며 자료제공 시간의 단축과 기상자료 산출물의 제공으로 천리안 위성은 향후 광범위하게 활용 될 것으로 예상된다. 본 연구는 천리안 위성의 수자원 분야 활용을 위한 기반연구로 천리안 위성과 동일한 채널 특성을 보유한 MTSAT-1R 기상위성을 이용하여 면적강우량을 추정하고 이를 지상관측소를 이용하는 강우보정기법에 적용하며 강우산정 결과를 레이더 및 티센, 크리깅 등과 비교하였다. 강우추정은 NOAA NESDIS의 Power-law 공식을 이용하였으며 지상관측소를 이용한 강우보정은 조건부 합성기법을 적용하였다. 연구대상 유역은 충주댐 유역과 충주댐 유역 상류에 위치한 영월수위표 지점 상류유역을 대상으로 하였으며 레이더 차폐에 따른 레이더 강우량의 감쇄 효과를 분석하고 지형적 특성에 영향 받지 않는 기상위성을 이용한 강우량 산정 기법의 활용성을 제시하였다. 연구결과 레이더 차폐에 영향 받지 않는 영월 수위표 상류유역의 경우 레이더를 이용한 강우량 산정결과와 기상위성을 이용한 결과가 큰 차이가 없으나 전체 유역면적의 절반 정도가 레이더 차폐 지역에 포함되는 충주댐 유역의 경우 레이더를 이용할 경우 20%~35% 가량 강우량이 과소 추정되는 것으로 나타났다. 본 연구를 토대로 산악지형에 의해 레이더 차폐가 발생되는 유역에 대해 기상위성의 활용을 기대할 수 있을 것으로 판단되었다.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권6호
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• pp.123-132
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• 2019

This study is to estimate the spatial soil moisture using Terra MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) satellite data and machine learning technique. Using the 3 years (2015~2017) data of MODIS 16 days composite NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and daily Land Surface Temperature (LST), ground measured precipitation and sunshine hour of KMA (Korea Meteorological Administration), the RDA (Rural Development Administration) 10 cm~30 cm average TDR (Time Domain Reflectometry) measured soil moisture at 78 locations was tested. For daily analysis, the missing values of MODIS LST by clouds were interpolated by conditional merging method using KMA surface temperature observation data, and the 16 days NDVI was linearly interpolated to 1 day interval. By applying the RNN-LSTM (Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory) artificial neural network model, 70% of the total period was trained and the rest 30% period was verified. The results showed that the coefficient of determination ($R^2$), Root Mean Square Error (RMSE), and Nash-Sutcliffe Efficiency were 0.78, 2.76%, and 0.75 respectively. In average, the clay soil moisture was estimated well comparing with the other soil types of silt, loam, and sand. This is because the clay has the intrinsic physical property for having narrow range of soil moisture variation between field capacity and wilting point.