The accuracy of digital elevation models (DEMs) is crucial for properly estimating flood inundation area. DEM pixel size is especially important when generating flood inundation maps of small streams with a channel width of less than 50 m. In Korea, DEMs with large spatial resolutions of 30 m have been widely applied to generate flood inundation maps, even for small streams. Additionally, when making river master plans, field observations of stream cross-sections, as well as reference points in the middle of the river, have not previously been used to enhance the DEM. In this study, it was graphically demonstrated that high-resolution DEMs can increase the accuracy of flood inundation mapping, especially for small streams. Also, a methodology was proposed to modify the existing low-resolution DEMs by adding additional survey reference points, including river cross-sections, and interpolating them into a high spatial resolution DEM using the inverse distance weighting method. For verification purposes, the modified DEM was applied to Han stream on Jeju Island. The modified DEM showed much better accuracy when describing morphological features near the stream. Moreover, the flood inundation maps were formulated with the original 30 m pixel DEM and the modified 0.1 m pixel DEM using HEC-RAS modeling of the actual flood event of Typhoon Nari, and then compared with the flood history map of Nari. The results clearly indicated that the modified DEM generated a similar inundation area, but a very poor estimate of inundation area was derived from the original low-resolution DEM.
This study estimates and evaluates the extreme value of 30 m-resolution daily maximum and minimum temperatures over South Korea, using inverse distance weighting (IDW), parameter-elevation regression on independent slopes model (PRISM) and generalized extreme value (GEV) method. The three experiments are designed and performed to find the optimal estimation strategy to obtain extreme value. First experiment (EXP1) applies GEV firstly to automated surface observing system (ASOS) to estimate extreme value and then applies IDW to produce high-resolution extreme values. Second experiment (EXP2) is same as EXP1, but using PRISM to make the high-resolution extreme value instead of IDW. Third experiment (EXP3) firstly applies PRISM to ASOS to produce the high-resolution temperature field, and then applies GEV method to make high resolution extreme value data. By comparing these 3 experiments with extreme values obtained from observation data, we find that EXP3 shows the best performance to estimate extreme values of maximum and minimum temperatures, followed by EXP1 and EXP2. It is revealed that EXP1 and EXP2 have a limitation to estimate the extreme value at each grid point correctly because the extreme values of these experiments with 30 m-resolution are calculated from only 60 extreme values obtained from ASOS. On the other hand, the extreme value of EXP3 is similar to observation compared to others, since EXP3 produces 30m-resolution daily temperature through PRISM, and then applies GEV to that result at each grid point. This result indicates that the quality of statistically produced high-resolution extreme values which are estimated from observation data is different depending on the combination and procedure order of statistical methods.
The objective of this study was to estimate the trends of each pollutant using the air pollution monitoring networks data from January 2005 to December 2008 in Daegu area. Also, the spatial characteristics of each pollutant were determined using the Pearson correlation coefficients and COD (coefficients of divergence). In this study, the trends of hourly, monthly, seasonal, and total average concentrations of each pollutant for the 10 sites were analyzed. The Ihyeon site showed highest concentration for the $SO_2$, $NO_2$, and PM10}. In the case of $O_3$, the Jisan site showed highest concentration among the other sites. Also, industrial area presented highest concentration for the $SO_2$, CO, and PM10. On the other hand, $NO_2$ showed highest in commercial area. The IDW (inverse distance weighting) method was used to estimate characteristics of spatial distribution. The results provide identify spatial distribution for each pollutant. Also, the Pearson correlation coefficients and COD values provide spatial variability among the monitoring sites. The COD of each pollutant showed very low values for all of the sites pairs. On the other hand, the Pearson correlation coefficients showed high values for all of the sites pairs. Finally, analysis of spatial variability can be used to characterize the spatial uniformity and similarity of concentrations from each pollutant.
침전물 변화의 이해는 수질모니터링에 있어서 중요한 요소이다. 수질 변수는 시공간에 의해 변하므로 시간분석이나 공간분석 한 가지만으로는 모형화하거나 명확히 설명하기 어렵다. 본 연구에서는 1985년부터 2005년까지 메콩강 하류 유역에서 수집된 침전물 기록과 공간 자료를 근거로 온도, 페하 수준 및 용존산소 수준을 파악하고, 역거리가중법을 이용하여 시공간 경향과 시각 분석을 평가하고자 한다. 그 결과, 온도와 페하의 최대값은 이 기간 동안 큰 변화없이 나타났고 최대 용존산소는 2002년까지 점점 증가하여왔다. 최소 페하와 용존산소는 이 기간 동안 불안정한 경향으로 변화하였다. 역거리가중법 보간을 이용한 경향 분석에서는 연구 지역의 전반적인 수온이 계속 증가했다는 것을 보여주었고, 페하는 1993년부터 2005년 동안 감소하는 경향을 나타냈다. 용존산소농도는 1989년 이후 증가하였고 2002년부터는 많이 확산되지 않았다.
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.
현재 농공단지의 지역적 공간분포 특성파악이 미흡한 실정으로 전국 농공단지의 규모측면에서 매출액, 종사자를 지표로 규모성장률 측면에서는 매출액성장률, 종사자성장률을 지표로 공간적 특성을 파악하였다. 분석을 위해 포트폴리오 분석과 ArcView 3.2를 활용한 IDW 내삽 방법을 이용하였다. 분석결과 전국 농공단지의 대부분은 규모와 규모성장률이 낮은 값을 보였다. 지역별로 포트폴리오 분석결과 경남지역이 규모와 규모성장률 값이 높게 나타난 반면 IDW 내삽에서는 전북지역이 높게 나타났다. 이는 개별적인 농공단지의 값과 주변 농공단지와 연계되었을 때의 값의 차이를 보이는 것요로 농공단지의 개별적인 활성화뿐만 아니라 주변 농공단지와 연계된 지원과 관리방안이 휠요하다.
폭설은 짧은 시간에 많은 양의 눈이 오는 기상현상으로, 자연재해에 속하며 각종 피해를 유발한다. 우리나라는 주로 산지가 많고 삼면이 바다로 둘러싸인 지형으로 폭설의 발생 및 영향은 국지적으로 차이가 많이난다. 이에 우리나라 폭설의 지역별 위험도를 이해하기 위해서는 체계적인 지역구분과 연구가 필요하다. 본 연구는 우리나라 폭설의 지역별 위험도를 분석하기 위해 지난 39년 겨울철동안(Oct-Apr, 1971-2010) 68개의 지상기상관측소에서 측정한 일별 최심신적설량을 이용하여 우리나라 대설지역을 바탕으로 크게 울릉도, 영동 해안북부(속초와 강릉), 서태백산맥(춘천, 홍천, 양평, 원주 등), 소백산맥북서부(부여, 보은, 대전 등), 남해안 (해남, 완도, 장흥 등)의 폭설지역으로 세분화하였다. 폭설지역을 기상청의 대설특보 기준에 따라 대설주의보(5cm이상)와 대설경보(20cm이상)가 발령됐던 기간으로 빈도분석을 시행하였다. 대설주의보의 발생일수는 총 5,712일로 전체 폭설 발생일의 68%를 차지한다. 이 중 대설경보의 발생일수는 총 1,976일로 전체 폭설 발생일의 23%를 차지한다. 울릉도에서는 대설주의보의 발령일수가 총 602회로 가장 눈이 많은 지역으로 나타났으며, 그 반대로 가장 눈이 적은 지역인 남해안은 3cm이상일 경우에 대설주의보를 발령하며, 이 지역에서의 대설주의보의 발령일수가 지역별 평균 21회였다. 영동북부해안에서는 대설주의보의 발령일수가 지역별 평균 180회, 서태백산맥에서의 대설주의보 발령일수가 지역별 평균 87회, 소백산맥북서부에서의 대설주의보 발령 일수가 지역별 평균 122회로 우리나라의 폭설지역에 속하는 것으로 나타났다. 각 관측소의 39년 겨울철 최심 신적설량을 대설주의보와 대설경보의 빈도수에 따른 지역별 위험 지역을 IDW (Inverse Distance Weighting) 기법을 이용하여 공간 분포도를 작성하였다. 본 연구의 결과는 폭설 위험 지역의 지역별 빈도 분석 결과를 위험 분포도로 도시화하여 매년 반복적으로 발생하는 폭설로 인한 피해 경감 및 사회 경제적 안정에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
전지구적 기온상승으로 인해 미래기후의 관한 연구가 중요시 되고 있다. 위와 같은 현상으로 인하여 다양한 기후변화 연구가 진행되고 있다. 미래기후 연구에는 GCM (General Circulation Model) 모의 결과가 이용된다. 격자 자료로 구성된 GCM은 연구 지점으로 지역적 상세화와 연구지역의 관측자료 사이의 편이 보정(bias correction)이 필수적이다. 위와 같은 근거로 편이 보정 방법의 선택은 매우 중요하며 편의 보정의 방법에 따라서 결과가 다르게 도출될 수 있다. 또한 국내외 연구에서는 다양한 상세화 기법과 편이 보정 기법을 분석 및 평가하는 연구가 진행되고 있으며, 편의 기법 중 대표적인 기법인 Quantile mapping과 Random Forest 기법이 있다. Quantile mapping 기법은 GCM의 과거 모의 데이터와의 편이 보정에 있어서 우수하게 나타났으나, GCM 데이터의 미래 예측 기간(2010년~2018년)까지의 데이터에서는 극한 강수를 정량적으로 분석 가능한 Random Forest 기법이 편이 보정 과정에서 성능이 우수할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 우리나라 21개 관측소를 기준으로 총 4개의 GCM(GISS, CSIRO, CCSM4,MIROC5)의 과거 기간 자료(1970년~2005년)를 실제 관측소에서 관측된 강수량을 편의 보정하는 방법에 있어서 편의 보정 기법의 성능을 비교한 결과와 GCM 미래 예측 기간 자료(2010년~2018년)에서의 편의 보정 기법의 성능 결과를 비교하였다. 이를 토대로 편이 보정 기법의 결과를 6개의 평가지수를 이용하여 정량적으로 분석하였으며, 다기준의사결정기법인 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)를 이용하여 편이 보정기법들의 성능에 있어서 우선순위를 선정하였다. 본 연구에서 편이 보정 방법으로 Quantile mapping 방법을 사용했으며, Quantile mapping의 기법으로는 비모수 변환법(non-parametric transformation)과 분포기반 변환법(distribution derived transformation)이 사용되었다. 또한 머신러닝 방법 중 하나인 Random Forest 방법을 동시에 사용하여 결과를 비교하였다. 또한 GCM 자료가 격자식으로 제공하고 있기 때문에 관측소 강수량도 공간적으로 환산하여야 하는데, 본 연구에서는 역거리 가중치법(inverse distance weighting, IDW) 방법을 이용하였다.
본 논문에서는 BIM을 활용한 흙막이 시스템을 개발하고 소개한다. 선행 연구 분석을 통해서 흙막이 BIM 시스템을 이루는 기술들에 대한 조사를 바탕으로 요소 기술들을 개발하였다. 첫 번째 요소 기술로, 선행 연구 및 표준 등을 활용해 BIM라이브러리를 구축하여 범용성과 재사용성을 확보하였다. 두 번째로, 토공 2D 기반의 토공 물량 산출법들을 분석하고 흙막이 BIM 시스템으로 활용하되 추가로 IDW 보간법을 활용하여 지형 생성 및 토공량 산출 시스템을 구축하였다. 세 번째로, 물량 산출을 위한 4가지 수식을 제안하여 객체 마다 각각 다르게 물량 산출법을 적용하여 개발하였다. 이후, 시스템에서 산출되는 물량산출서와 2D 기반 물량산출서와의 비교와 검증을 통해서 시스템이 앞으로 나아가야할 방향과 한계에 대해 알아보았다.
본 연구는 3면이 바다로 둘러싸인 우리나라에서 해안지대 기온 관측자료에 포함되어있지도 모르는 바다의 영향을 정량적으로 추정하기 위해 수행하였다. 1981-2009 기간 중 전국 66개 기상관서에서 관측한 일별 최고 및 최저기온자료를 수집하여 월별 평균을 계산하고 이들 가운데 27개 내륙지점 자료만을 이용하여 거리역산가중평균법에 의해 남한 전역의 가상기온 분포도를 제작하였다. 이 가상기온분포도 상에서 해안에 가까운 나머지 39개 지점의 국지기온을 지리지형정보 및 소기후모형에 의해 정밀하게 추정하였다. 실측 기온과 이 추정기온과의 편차를 '외견상의 바다효과'로 간주하고 39개 지점의 해안거리 대수를 독립변수로 하는 회귀모형을 월별로 작성하였다. 이 모형에 의하면 우리나라의 바다는 잠재적으로 여름철 일 최고기온에 $6^{\circ}C$ 냉각효과, 겨울철 일 최저기온에는 $7.5^{\circ}C$의 가온 효과가 있다. 해안은 물론 내륙의 기온자료에도 포함된 공통오차를 제거한 '실제의 바다효과'를 추정한 결과 서해안의 경우 여름철 냉각효과는 $1.5^{\circ}C$, 겨울철 가온효과는 $1.0^{\circ}C$인 반면, 남해안과 동해안은 각각 $3.0^{\circ}C$ 및 $3.5^{\circ}C$ 내외로 판명된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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