• 지질공학
• /
• 제30권3호
• /
• pp.347-378
• /
• 2020

SWAT-MODFLOW의 월평균 수문성분 자료를 바탕으로 지하수 함양관련 토양층의 측방유출, 침루량을 산정하는 기본자료인 수문응답단위(HRU)와 이를 구성하는 토지피복, 토지이용, 토양통에서 영향이 큰 지하수 함양량 인자를 분석하였다. 봄, 가을별 bare soil line(BSL)을 통해 PVI를 분석하고 기존의 NDVI, NDTI, NDRI와 함께 함양량 분포와 토양-식생관련 지수의 빈도분석과 회귀분석을 수행하였다. 그 결과 비정규분포 양상을 보이는 NDVI와 NDTI에서 매우 유의한 양의 상관성이 확인되었다. 연구지역의 bare soil line 기울기는 약 1.092~1.343, 절편은 약 -0.004~-0.015이며 상대적으로 월평균강우량이 우세한 5월에는 Red밴드가 다른 시기에 비해 약 3~4배 증가하고 2012년 Singhal and Goyal의 결과와 같이 포물선 형태의 유일한 1개의 변곡점이 발생하는 것을 확인하였다. 따라서 강우를 고려하여 지하수 함양과 토양-식생관련 지수에 대한 다양한 경우의 상관성 분석이 수행된다면, 위성영상자료를 통해 토양-식생에 따른 함양량 변화도 추정할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.1082-1086
• /
• 2008

소양강댐 유역에서 몇 년간 계속되는 고탁수 문제가 좀처럼 개선되고 있지 않는 실정이다. 탁수발생의 원인은 여러 가지가 있지만 농경지를 중심으로 유입되는 토양유실이 가장 직접적인 원인으로 지적되고 있다. 특히, 고랭지 농경지에서 소득 작물에 대한 연작피해 경감, 작물의 생산성 향상과 농민들의 소득 증대와 연관되어 무분별하게 농경지에 행해진 객토와 농약 및 비료는 수질 악화의 매우 큰 영향을 미치고 있다. 이러한 문제로 인하여, 토양유실량 추정을 위한 여러 모형들이 개발되었다. 이 중, SWAT 모형은 미국 농무성의 농업연구소에서 개발된 유역단위 모형으로 대규모의 복잡한 유역에서 장기간에 걸친 다양한 종류의 토양과 토지이용 및 토지관리 상태에 따른 수문과 유사 및 농업화학물질의 거동에 대하여 예측하기 위해 개발된 모형이다. 이 SWAT모형은 유역내 수문 및 유사 모의시, DEM을 기반으로 유역 평균경사도를 이용하여 경사도-경사장 관계식 산정 경사장을 유역내 모든 수문학적 반응단위 (HRU: Hydrologic Response Unit)의 동일하게 적용한다. 이는 SWAT 모의 유사량과 실측 자료에 있어서 큰 차이를 초래할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 해안면 지역의 모든 농경지에 대해 강원발전연구원에서 전수 조사한 실측 경사장 및 경사도 자료를 반영할 수 있도록 소유역내 모든 HRU에 면적 가중 경사도/경사장을 할당해 주는 프로그램을 개발하여 준분포 모형인 SWAT의 단점을 극복하였다. 그 결과 유출량의 경우 면적 가중 실측경사장 및 경사도를 적용 유무에 따라 월 평균유량 3,951,537 m3/month, 3,953,947 m3/month로 2,410 m3/month의 큰 차이를 보이지 않았지만, 유사량의 경우 면적 가중 실측경사장 및 경사도 적용 하였을 경우 10,826 ton/month 이고, 기존 SWAT 예측 유사량은 월평균 3,642 ton/month으로 7,184 ton/month (66.4 % 차이) 큰 차이를 보였다. 이러한 결과는 SWAT 모형 적용시 경사장 및 경사도 산정에 따라, 유사량이 과소 또는 과대 평가 될 수 있음을 보여준다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제10B권7호
• /
• pp.777-784
• /
• 2003

본 논문에서는 다중 신경망을 이용한 인식단위 결합 기반의 인쇄체 문자인식 방법을 제안한다. 입력 문자영상은 한글 문자 형식 6가지와 한글 이외의 기타 문자 형식의 전체 7가지 형식으로 분류되어 인식된다. 한글 문자는 2단계의 MLP 신경망 인식기에 의해 인식된다. 첫째 단계에서는 한글 문자를 자소의 조합 형태에 따라 2개 또는 3개의 인식단위로 나누고, 각 인식단위에서 추출된 방향각도 특징 벡터를 입력으로 하는 MLP 신경망으로 1차 인식한다. 둘째 단계에서는 첫째 단계의 인식단위별 MLP 신경망 인식기의 인식양상 특징을 추출하고 다른 MLP 신경망에 입력하여 최종 한글 문자인식을 한다. 한글 이외의 기타 문자의 인식을 위해서는 단일 MLP 신경망을 사용한다. 인식 실험에서는 실제 우편물 50,000통 영상으로부터 추출한 문자영상 데이터베이스를 이용하였는데, 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법이 매우 우수함을 알 수 있었다.

• 한국관개배수논문집
• /
• 제13권2호
• /
• pp.262-273
• /
• 2006

The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model has been widely used in hydrology and sediment simulation worldwide. In most cases, the SWAT model is first calibrated with adjustments in model parameters, and then the validation is performed. However, very little study regarding the effects on SWAT estimation of subwatershed delineation was performed. Thus, the SWAT model was applied to the Doam-dam watershed with various threshold values in subwatershed delineation in this study to examine the effects on the number of subwatershed delineated on SWAT estimation. It was found the flow effect of subwatershed delineation is negligible. However there were huge variations in SWAT estimated sediment, T-N, and T-P values with the use of various threshold value in watershed delineation. Sometimes these variations due to watershed delineation are beyond the effects of parameter adjustment in model calibration and validation. The SWAT is a semi-distributed modeling system, thus, the subwatershed characteristics are assumed to be the same for all Hydrologic Response Unit (HRU) within that subwatershed. This assumption leads to variations in the SWAT estimated sediment and nutrient output values. Therefore, it is strongly recommended the SWAT users need to use the HUR specific slope length and slope value in model runs, instead of using the slope and the corresponding slope length of the subawatershed to exclude the effects of the number of subwatershed delineated on the SWAT estimation.

• 한국물환경학회지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.569-580
• /
• 2008

In this study, area-weighted slope and slope length module, considering measured field slope and slope length of the agricultural fields within the subwatershed, was developed using the ArcView Avenue programming to reflect the field topography of the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) HRU in simulating the hydrology and water quality. Flow and sediment yield estimated values of the SWAT were compared with and without applying area-weighted slope and slope length module, developed in this study. There was 103% increases in estimated sediment with area-weighted slope and slope length module for the study watershed. The soil erosion and sediment yield from only agricultural field in Hae-an watershed was also assessed. There are 111% increase in estimated soil erosion and 112% increase in estimated sediment by applying area-weighted slope and slope length module. This study shows that the area-weighted slope and slope length module needs to be utilized in estimating the HRU field slope and slope length for accurate estimation of soil erosion and nonponit source pollutant modeling with the SWAT although it is not feasible to measure topographic information for every agricultural fields within the watershed. The area-weighted slope and slope length module can be used in identifying soil erosion hot spot areas for developing cost effective and efficient soil erosion management practices.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
• /
• pp.114-114
• /
• 2019

최근 들어 집중호우 및 토지이용 변화로 인한 고탁수 문제가 빈번히 발생하고 있다. 이러한 탁수 및 수질오염 문제를 해결하기 위해 환경부는 비점오염원 관리지역을 선정하였으며, Best Management Pratices(BMPs), Low Impact Development(LID) 등 다양한 저감 대책을 시행하고 있다. 비점오염원의 발생원인과 발생위치를 정확하게 증명할 수 없으므로 유역 내 수문 및 수질을 모의할 수 있는 Soil and Water Assessment Tool(SWAT) 모델이 다양한 비점오염원 연구에 널리 활용되고 있다. 그러나 SWAT 모델은 Hydrologic Response Unit(HRU)의 경사도와 경사장을 산정할 때 소유역 내 평균 경사도를 이용하여 토양유실량 및 유출특성을 모의에 필요한 매개변수들을 산정한다는 한계점이 있다. 본 연구에서는 이러한 SWAT 모형의 단점을 보완하기 위하여 실제 경작지를 기준으로 HRU를 생성하고, 실측 경사도와 경사장을 적용하기 위한 기술을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 기술을 고탁수로 인해 비점오염원 관리지역으로 지정된 도암호 유역에 적용하여 실측 경사도와 경사장을 적용하여 모의한 유출량과 기존의 SWAT 모델을 통해 모의한 유출량을 비교 분석하였다. 기존 모델의 결과와 본 연구에서 개발한 기술을 적용하여 모의한 결과를 비교하였을 때 수문 컴포넌트 중 중간유출과 기저유출에 있어서 차이가 발생한 것을 알 수 있었다. 또한 본 연구에서 개발된 기술을 적용함으로써 도암호 유역에서 비교적 정확한 토양유실과 Suspended Solids(SS) 모의 결과를 나타냈다. 하지만 본 연구는 도암호 유역만을 대상으로 수행되었기 때문에 다른 비점오염 관리지역에 확대 적용하여 본 연구의 결과를 재검토할 필요가 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.370-374
• /
• 2006

SWAT을 구동하기 위해서는 유역의 지형자료와 시계열 자료뿐만 아니라 토지경작과 오염물질의 거동에 관계하는 많은 비공간 데이터가 필요하다. 이와 같이 방대한 자료를 이용하여 효과적으로 SWAT을 구동하기 위하여 GIS 시스템과 SWAT을 연계 운영할 수 있는 프로그램을 개발하고, 이를 실무에 이용하고 있다. 본 연구에서는 HyGIS(과학기술부, 2004)와 SWAT2000 모형의 연계 시스템인 HyGIS-SWAT의 개발을 위하여 HyGIS-SWAT 데이터 모델을 기반으로 하는 시스템의 운영프로세스를 정립하였으며, 이에 따른 데이터베이스를 설계 및 구축 하였다. 또한 SWAT2000 모형의 구동에 필요한 HRU를 계산하기 위한 알고리즘을 개발하였으며, 입력매개변수의 자동계산 모듈을 개발하였다. 연구결과 HyGIS-SWAT의 시범 시스템을 개발할 수 있었으며, HyGIS-SWAT 데이터 모델과 HyGIS-Model 통합시스템의 운영표준은 HyGIS를 이용한 응용프로그램 개발에 효과적으로 이용될 수 있는 것으로 나타났다. 또한 HyGIS-SWAT의 개발과정에서 축적된 기술은 HyGIS와 다양한 수자원 모형의 연계 시스템 개발 시에 기반기술로 이용될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
• /
• pp.244-246
• /
• 2003

본 논문에서는 낱자 인식기와 자소 조합 인식기를 혼용한 저품질 인쇄체 한글의 고성능 인식 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 입력 문자를 한글 6형식과 기타 형식의 문자, 총 7종으로 분류한, 입력문자를 인식 대상 문자의 수와 자소 복잡도에 따라 하나 또는 두 개의 인식 단위(HRU: Hangul recognition unit)로 분리하여 인식한다. 각 인식 단위 영상에서 추출한 방향각 특징을 다층신경망 인식기를 이용하여 인식한다. 다음으로, 각 다층신경망 인식기의 신뢰도를 조합하여 최종 인식 결과를 도출한다. 제안한 방법을 사용한 실험에서 98.80%의 인식률을 얻을 수 있었으며, 이는 기존 방법에 비해 23.61%의 오류가 감소한 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.1280-1284
• /
• 2008

본 연구는 국내 대표적인 산지 소하천 유역인 설마천 유역을 대상으로 한국형 준분포형 장기유출모형인 SWAT-K를 이용하여 각 수문성분별 특성을 살펴본 것이다. 설마천 유역은 현재 한국건설기술연구원의 시험 유역으로 운영되고 있으며 다년간의 수문성분 관측값을 보유하고 있어 소규모 산지 유역의 수문특성을 분석하기 위한 적지로 판단된다. 분석기간은 2004년 $\sim$ 2006년까지로 정하였으며, 강수와 증발산은 현지 계측자료를, 기상자료는 최인접 기상관측소인 동두천 관측소의 자료를 활용하였다. 특히 급경사 산지에서의 적절한 유출해석을 위해 경사와 경사장간의 회귀식을 반영하여 HRU별로 보정을 수행하였다. 전적비교의 관측유량자료를 이용한 검증결과는 매우 양호하였으며, 증발산 관측치와 모의치를 비교하여 계산된 수문성분비의 적정성을 검토하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
• /
• pp.204-207
• /
• 2008

The purpose of this study is to identify how much the MODIS NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) can explain the soil moisture simulated from SWAT (Soil and Water Assessment Tool) continuous hydrological model. For the application, ChungjuDam watershed (6,661.3 $km^2$) was adopted which covers land uses of 82.2 % forest, 10.3 % paddy field, and 1.8 % upland crop respectively. For the preparation of spatial soil moisture distribution, the SWAT model was calibrated and verified at two locations (watershed outlet and Yeongwol water level gauging station) of the watershed using daily streamflow data of 7 years (2000-2006). The average Nash and Sutcliffe model efficiencies for the verification at two locations were 0.83 and 0.91 respectively. The 16 days spatial correlation between MODIS NDVI and SWAT soil moisture were evaluated especially during the NDVI increasing periods for forest areas.