• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.388-388
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• 2023

영산강은 황룡강과 지석천이 합류하는 지점이기 때문에 많은 비가 내리면 홍수에 취약한 반면, 인근 지역인 나주시 노안면과 광주광역시 승촌동 지역의 지하수를 풍부하게 해주는 역할을 하고 있다. 특히, 승촌보 인근 지역은 겨울철 수온이 따뜻한 지하수를 활용하여 겨울철 미나리를 대규모로 재배하고 있다. 현재 승촌보 운영 수위를 관리 수위인 E.L.7.5m보다 1.5~2m 낮은 E.L.5.5~6.0m로 운영함에 따라 지하수 수위가 보 관리 수위보다 낮게 형성되고 있다. 이에 K-water 영산강보관리단은 여름철 홍수방어를 위해 설치된 배수문을 겨울철에 닫아 인공소류지를 형성함으로써 겨울철 미나리 재배지역에 지하수가 함양되는지 시험운영을 계획하였다. 배수문 시설을 관리하는 한국농어촌공사 광주지사와 광주광역시 남구청과 협의하였다. 이후 영산강유역환경청 민관협의체 위원장과 주민대표 통장님들께 방문 설명 등 지역주민들의 공감대 형성을 거쳐, '22년 9월 30일 승촌보 인근 승촌배수문 등 5개 배수문을 폐쇄하여 11월 30일까지 소류지에 물을 담수하였다. 또한, 소류지의 수위를 파악하기 위해 GPS 측량으로 해발 표고 산정한 간이 목자판 수위계를 설치하여 소류지내 수위를 모니터링하였다. 승촌배수문(#1)에서 발생한 누수는 스펀지를 바닥에 깔아 보강함으로써 누수를 줄여 소류지 수위를 E.L.6.7m 이상을 유지하였다. 그 결과 영산강에 인접한 SCM-008 지하수 관측소 데이터는 승촌보 운영 수위에 영향을 받고 있음을 확인할 수 있었다. 미나리 재배 기간인 3월에는 수막 재배로 인한 지하수 사용으로 수위가 가장 낮았으며, 여름철에 지하수 수위가 회복되는 패턴을 반복하였다. 10월~11월 시험운영기간 동안 SCM-005, -008, -101 지하수 관측정은 소류지와 중앙배수로에 가까울수록 인공 함양시 수위 상승효과가 크게 나타났으며, 평년(2020년~2021년) 대비 지하수위 상승을 확인하였다. SC-0 지역은 2022년 가뭄으로 다우년 대비 지하수 수위가 낮았으나, 시험운영 기간 중 지하수 수위 하강 속도가 늦춰지거나, 수위가 상승하는 것을 확인하였다. 또한, 인근 마을주민들에게 시험 운영 결과를 공유하였고, 소류지가 예년처럼 건천화되었을 때보다 지하수 수위상승과 중앙배수로나 소류지에서 양수하는 등 용수 이용에 도움이 되었다는 긍정적인 답변을 받았다. 따라서 2023년도에도 겨울철 미나리 재배 시기 동안 배수문을 닫아 소류지를 형성하여 지하수 함양에 도움이 되록하여, 미나리 지역의 농가 수익 증대에 보탬이 되도록 할 예정이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.386-388
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• 2021

2019년도의 세계기상기구(WMO)의 자료에 따르면, 2015~2019년의 전 지구 평균기온은 산업화 이전 시기(1850~1900년)보다 1.1℃ 상승하였다. 평균기온이 1.5℃가 상승할 경우 극한 고온, 호우 및 가뭄 등 자연재해의 발생이 증가할 것이며 이러한 변화가 온난화 속도와 규모에 따라 더욱 심화할 것으로 전망하였다. 이러한 지구온난화의 영향으로 인해 지구 지표면 기온이 점차 상승하게 되면서 열대지방에서나 재배할 수 있었던 과일을 우리나라에서도 열대과일이 재배되어 수확하는 현상을 볼 수 있게 되었다. 유엔 산하 기후변화에 관한 정부 간 협의체 IPCC가 발표한 5차 보고서에 따르면 지금 추세대로라면 21세기 말(2081~2100년) 세계 평균기온 현재보다 3.7도가 상승할 것으로 전망했다. 점진적으로 기온이 상승하면 우리나라의 현재 좋은 품질의 과일을 생산할 수 있는 재배지역이 미래에는 불리한 지역으로 바뀔 수 있다는 위기에 직면하게 되었다고 판단된다. 본 논문에서는 아두이노를 활용하여 재배자가 원하는 식물의 성장을 위해 맞춤 환경을 제공하는 식물재배 시스템을 개발한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_2호
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• pp.755-770
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• 2023

최근 심각한 기후변화, 기상이상 현상 등으로 인해 자연재난의 발생빈도 및 규모가 증가하고 있다. 대형화 재난 발생 시 시간·경제적 제약으로 인해 인공위성, 드론 등 원격탐사 기반의 재난관리의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 재난 발생 시 활용가능한 국내·외 위성들과 최근 우주산업 활성화에 따라 운용 중 및 개발 중인 차세대중형위성, 초소형위성의 현황과 대량의 위성영상들의 활용 기술 동향에 대해 정리하였다. 분석 기술로는 딥러닝의 근간인 인공지능 기술을 접목한 연구들이 있으며, 사용자 중심의 분석 준비 데이터(analysis ready data)를 활용할 수 있는 주요 플랫폼을 소개하였다. 또한 최근 발생된 대형재난인 홍수, 산사태, 가뭄, 산불을 중심으로 위성영상을 활용하여 피해분석을 함으로써 재난관리에 어떻게 활용될 수 있는지에 대해 확인하였다. 마지막으로 개발될 위성을 고려하여 재난 관리 단계별 활용방안에 대해 제시하였다. 본 연구를 통해 위성개발 및 운영현황, 최신 위성영상 분석기술 동향과 다종 위성영상을 활용한 재난대응 방안에 대해 제시되었다. 재난 진행단계에서는 예방과 대비 보다는 대응과 복구에 대한 위성영상의 활용도가 높은 것을 확인할 수 있었다. 향후 다종의 영상이 수급되었을 때 효과적인 재난관리를 위해 인공지능, 딥러닝 등 최신기술 융합 방안과 적용 가능성에 대한 연구를 수행할 예정이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권3호
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• pp.275-284
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• 2024

농업 분야에서 농작물의 생장 변화와 수분량 파악은 매우 중요하다. 본 연구에서는 수분에 민감하게 반응하는 단파적외(Short Wavelength Infrared, SWIR) 센서를 드론에 탑재하여 콩의 생장과 수분량 변화를 관찰하였다. 콩의 생장이 활발해질 때 수분량이 증가하는 현상을 확인했으며, 관수량의 차이에 따라 식생지수와 수분지수가 다르게 감소하는 것을 확인했다. 이는 습해로 인해 콩의 생장 둔화와 수분량 감소가 나타났음을 시사한다. 본 연구는 농작물의 생산성 저하와 습해 피해 감소를 위해 콩의 생장 단계별 식생지수와 수분지수를 세밀하게 모니터링할 것을 제안한다. 이로써 습해 뿐만 아니라 가뭄과 같은 수분 변화가 농작물 생장에 미치는 악영향을 조기에 탐지하여 예방할 수 있을 것으로 판단한다. 드론 기반 SWIR 센서를 통한 수분 스트레스의 조기 진단 가능성을 제시함으로써 대규모 농작물 관리의 효율성을 높이고 수확량을 증가시켜 농업 생산에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권7호
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• pp.503-511
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• 2017

수자원 계획 및 운영을 위한 수요량을 추정하는데 있어, 실제 이용 추세를 반영한 생활용수나 공업용수와 달리 농업용수는 용수공급시설의 규모를 결정하기 위한 방법론이 주로 적용되어 왔다. 이는 불가피하게 농업용수의 과다추정으로 이어질 수 있으며, 전체 수자원 계획의 관점에서 각 용도별 용수 수급계획의 불균형을 초래할 수 있다. 본 연구에서는 기존 방법론과 비교하여 순물소모량 개념의 접근방법의 차이에 대해 고찰하였으며, 이를 제주도 전역에 적용하여 농업용수 수요량 특성을 분석하였다. 수요량 산정에 핵심적인 인자인 증발산량의 정확한 추정을 위하여 SWAT 모형을 적용하고, 제주도 지역의 지형 및 기상, 유출, 물이용 특성을 반영한 유역 모델링을 수행하였으며, 기존 물수지 결과와 비교하여 모델링 자료의 신뢰성을 평가하였다. 과거기간(1992~2013년)에 대해 제주도 전체의 수요량은 연간 427 mm로 분석되었으며, 동부와 서부 해안지역을 중심으로 상대적으로 높은 수요량을 나타내었다. 유역면적 $30km^2$ 이상인 10개 하천유역에 대해서도 연평균 수요량 및 계절별 변화 특성을 분석하였다. 또한, 장래 2020년 지역별 작물재배면적을 적용하여 10년 빈도 가뭄에 대응한 수요량을 산정한 결과 기존 제시된 수요량 대비 54% 수준으로 나타났다. 이는 수요량 산정목적에 따른 접근방법의 차이로 인해서 나타난 결과로서, 수자원 관리 및 운영의 관점에서 보면 순물소모량만큼의 추가적인 수요가 예상되지만, 실제 공급의 관점에서는 기존 수요량만큼의 시설계획이 필요하다고 판단할 수 있다. 본 연구에서 적용된 방법론 및 결과의 실무 활용을 위해서는 공학적인 검증은 물론이고 정책적 제도적인 측면에서의 합리적인 논의가 필요할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1465-1483
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• 2020

증발산은 토양으로부터 발생하는 증발과 식물의 잎에서 발생하는 증산을 통칭하는 것으로, 물 수지, 가뭄, 작물생장, 기후변화 등의 모니터링에 있어 중요한 요소이다. 실제증발산은 식생 지표면의 물 소비량 또는 물 필요량이며 기준증발산에 작물계수를 곱하여 구하므로, 농지의 실제증발산을 구하기 위해서는 기준증발산의 계산이 정확히 이루어져야 한다. 격자형 기준증발산을 합리적으로 산출하기 위하여 그동안 많은 노력들이 있었고 복수의 산출물이 제공되고 있다. 이에 본 연구에서는 FAO56-PM, LDAPS, PKNU-NMSC, MODIS 기준증발산 산출물을 비교평가 함으로써, 우리나라처럼 복합적이고 이질적인 지표면에서 국지적 규모의 수문 및 농업 분야에 활용하기 위하여 어떤 기준증발산 산출 방법이 적합한지 살펴보고자 한다. 2016~2019년 3~11월의 1일 단위 자료와 8일 합성 자료를 기상청 현장관측치와 비교하여 지점별, 연도별, 월별로 분석하고 시계열변화를 검토한 결과, 기계학습을 통해 우리나라 농지에 대한 지역최적화가 상당히 잘 수행된 PKNU-NMSC 자료의 정확도가 월등히 높게 나타났으며, 시간과 장소에 상관없이 안정적인 산출이 이루어졌음을 확인하였다. 또한 본연구에서는 FAO56-PM, LDAPS, MODIS 산출물에 내재한 정확도 특성을 제시하였으며, 이는 기준증발산 자료 사용에 있어 중요한 정보가 될 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.925-938
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• 2022

농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다.