BACKGROUND: Recently, the project for improvement of water quality and preservation of the Yeongsan and Seomjin river basin was actively promoted. However, the publicity for many results of the project is not actively done, thus they are rarely used. Furthermore, there are not sufficient information about the projects preformed by other research institutions. Therefore, the watershed management system for efficient water management is needed in the Yeongsan and Seomjin river basin. CONCLUSION: Firstly, establishment of the Yeongsan and Seomjin river basin management research center, Secondly, construciton of wed-based water management research network. These results will serve as a basic data for efficient water management.
본 연구에서는 한강 하류부(팔당댐-인도교) 구간의 하도에 대한 Manning 조도계수를 1차원 부정류 모형인 NETWORK을 이용하여 산정하였다. 전체 구간을 팔당댐-광장, 잠수교-인도교등 두 구간으로 구분하고 과거 홍수사상자료를 이용하여 유량 규모별로 조도계수를 구하였다. 산정된 조도계수를 기존 연구결과와 비교하였으며 조도계수의 변화에 따른 수위의 변화를 검토하였다.
This study used the nearest feature model to connect forest patches within the western Geum River Basin. Due to many different forest patch sizes, 3 alternative methods were tested to determine the best way to establish an ecological network with forest patches. Alternative 1 used all forest patches to determine whether patches were large enough. Alternative 2 used forest patches over 10 ha in size. Alternative 3 used natural conservation indices to select forest patches containing better qualities in the natural conservation level. As a result 635 out of 724 patches of over 10 ha were selected for comparison. Alternative 1 showed that forest patches of less than 10 ha were outliers interrupting the establishment of the ecological network. They generated an unnecessary ecological network to link core areas to comparison features. The ecological network was improved by using forest patches greater than 10 ha in size(Alternative 2). Each comparison feature was much more hierarchically connected to core areas in Alternative 2 than in Alternative 1. Forest patches filtered by natural conservation indices were useful for obtaining the best ecological network. Alternative 3 clearly showed the connections in the ecological network between core areas and forest.
In this study, the effect on the spatial distribution and diffusion of Arishigona, Sanaji and Bang-gae appearing in Jeolla-do was analyzed using geomorphic elements. Based on result, the AriShigona is distributed in the western plains of the Yeongsan River basin and around from the Noryeong mountain range to Mudeung mountain range, the Sanaji is mainly diffused in the middle and upper parts of the Seomjin River and the lower parts of the Mangyeong River, Dongjin River and the Boseong River basin, and the Bang-gae is found to be distributed in the Seomjin River and the upper part of the Yeongsan River basin. Although the cultural centers of these Rice-paddy Weeding Songs are different but they appear to have a similar distribution pattern in Jeolla-do. This is used as a diffusion path of cultural elements by crossing lineaments in various directions and serving bridge role at the same time. However, in the region where the lineaments do not intersect, the continuity of Rice-paddy Weeding Songs are relatively low, which are considered to be reflected in the spatial distribution and propagation of the sound due to the influence of the drain network rather than the lineament. The results of this study can provide basic data for spatial distribution of Rice-paddy Weeding Songs, and regionality and cultural division by diffusion characteristics.
Spatial precipitation data is one of the essential components in modeling hydrological problems. The estimation of these data has achieved significant achievements own to the recent advances in remote sensing technology. However, there are still gaps between the satellite-derived rainfall data and observed data due to the significant dependence of rainfall on spatial and temporal characteristics. An effective approach based on the Convolutional Neural Network (CNN) model to correct the satellite-derived rainfall data is proposed in this study. The Mekong River basin, one of the largest river system in the world, was selected as a case study. The two gridded precipitation data sets with a spatial resolution of 0.25 degrees used in the CNN model are APHRODITE (Asian Precipitation - Highly-Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation) and PERSIANN-CDR (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks). In particular, PERSIANN-CDR data is exploited as satellite-based precipitation data and APHRODITE data is considered as observed rainfall data. In addition to developing a CNN model to correct the satellite-based rain data, another statistical method based on standard deviations for precipitation bias correction was also mentioned in this study. Estimated results indicate that the CNN model illustrates better performance both in spatial and temporal correlation when compared to the standard deviation method. The finding of this study indicated that the CNN model could produce reliable estimates for the gridded precipitation bias correction problem.
중국은 '중국의 아시아 비즈니스 중심화'라는 전략을 수립하고 항만 및 물류분야 인프라 구축 및 집중 개발정책을 적극 추진하고 있다. 그 중점적인 개발 대상은 상하이항과 장강유역이다. 이러한 중국정부의 상하이항과 장강유역의 개발이 동북아시아의 물류집중화를 더욱 촉진시키고 있고, 또한 중화권의 해운항만이 더욱 활성화되는 기폭제가 되고 있다. 이에 따라, 우리나라의 대응전략으로 크게 세 가지를 제시하였다. 첫째, 중화물류권의 성장에 따른 우리선사들의 차별화된 서비스와 네트워크, 둘째, 장강 유역에서 화물 운송 서비스사업에 나서기 위해서는 중국 기업과 합작 투자, 셋째, 상하이항과 장강 개발에 따른 환황해권 해상교통망을 구축하는 것이다.
본 연구에서는 TOPSIS(Techniques for Order Performance by Similarity to Ieal Solution)을 이용하여 낙동강수계 34개 지천에서의 수질측정망 설치 지점에 대하여 평가하였다. 낙동강수계에서는 지난 2011년부터 195개 지천에서 수질 및 유량을 측정하고 있다. 특히, 34개 중점관리지점은 오염원이 많고 수질이 불량한 지역으로서 지속적인 수질이 관리가 필요하다. 관리가 필요한 지점 선정을 위해 평가항목은 10개 지표를 선정하였으며 선정된 지표를 표준화하고, 엔트로피 방법(Entropy Method)을 이용하여 가중치를 부여하였다. 가중치 산정결과, 인근 측정망 유무가 가장 크고 평균 수질과 산업단지 유무도 높은 가중치를 얻었다. 평가결과, 상위 지점은 인근 측정망이 없고 산업단지와 폐수처리시설이 있고 평균 수질이 타 지점보다 높은 지점이다. 평가된 자료는 향후 낙동강수계에서의 신규 수질측정망 설정 및 지속적인 지류에서의 수질 관리를 위해 필요한 연구 결과로 판단된다.
하천에서의 홍수유출 예측은 하천의 치수적인 측면에서도 중요하다. 본 논문에서는 신경회로망 모형을 이용해서 개발된 홍수유출 예측 시스템의 적용성을 검토하였다. 입력층에는 강우자료와 홍수량 자료를 출력층에는 홍수유출량이 예측되도록 구성하였다. 홍수유출 예측 시스템 구성시 예측모형 선정을 위해 신경회로망 모형과 상태공간 모형을 이용하여 홍수시 실시간 하천유출량 예측을 수행하였다. 두 모형의 예측결과 비교시 신경회로망 모형이 실시간 홍수량 예측에 적합한 모형으로 선정되었다. 신경회로망 모형은 Web 상에서 사용이 가능하게 변환하여 홍수유출 예측시스템의 기본모형으로 개발하였다.
하천측량은 하천기본계획 및 각종 하천 정비의 기초자료를 취득하기 위해 활용되며 하천의 물리적 형태와 하천 정비 이후의 변화를 예측하기 위해서도 활용된다. 항공수심라이다(ABL: Airborne Bathymetric LiDAR) 시스템은 그린 레이저를 사용하여 수면과 하상을 동시에 측량할 수 있는 시스템으로써 하천의 수심 및 하상 측량에 효과적으로 활용될 수 있다. 항공수심라이다 데이터를 하천 측량에 활용하기 위해서는 취득된 점군 데이터부터 수면과 하상 점들을 분리하고 추출하는 과정이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 대표적인 지면필터링 기법인 ATIN(Adaptive Triangular Irregular Network) 알고리즘을 적용하여 항공수심라이다의 점군 데이터로부터 저수심 하천의 수면과 하상 점군을 분리하기 위한 방법론을 구축하고 제안된 방법론의 효용성을 검증하였다. 이를 위해 충청남도 곡교천 일대에서 Leica Chiroptera 4X 센서로부터 취득된 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다. 연구결과 수면과 하상에 대한 분류 정확도는 88.8%, Kappa 계수는 0.825를 얻을 수 있었으며, 항공수심라이다 데이터를 하천측량에 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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