• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.197-201
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• 2018

인공위성 기반의 원격탐사자료는 홍수, 가뭄 등 자연재해에 대한 모니터링 및 예측에 활용되어 왔으며, 특히 인공위성을 이용한 광역적 강수량 추정 자료는 지형적 제약을 받는 지상관측자료와 비교하여 시공간적으로 연속적이고 균질한 강수량 자료 취득이 가능하다는 장점이 있다. 우리나라의 경우 상대적으로 조밀한 지상관측망이 구축되어 있어 공간적으로 상세한 강수량 정보를 생산할 수 있는 여건을 갖추고 있지만, 북한 지역의 경우 기상, 수문, 통계자료에 관한 자료의 접근 및 품질의 제한성으로 인해 미계측 지역에 대한 강수량의 추정에 한계가 있다. CHIRPS (Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations) 데이터는 1999년부터 미국국제개발처 (U.S. Agency for International Development, USAID), 미국항공우주국 (National Aeronautics and Space Administration, NASA), 미국해양대기청 (National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA)의 지원으로 개발된 전지구 강우데이터 자료이다. CHIRPS는 1981년부터 현재까지 전지구 강우자료를 0.05도 격자 해상도로 제공하고 있으며, 강수량의 추세 분석 및 가뭄 모니터링을 위해 활용되고 있다. 본 연구에서는 CHG (Climate Hazards Group)에서 제공하고 있는 인공위성을 이용한 광역적 강수량 추정 자료인 CHIRPS와 남한 및 북한의 지상관측 강수량 자료와의 비교를 통해 위성으로부터 유도된 격자 강수량자료의 정확도 및 지역적인 강수추정의 불확실성을 평가하고, 수자원 및 재해 분야 이용 가능성을 검토하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.10-10
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• 2023

본질적으로 복잡하고 다양한 특성을 가지는 우리나라(도시, 농어촌, 도서산간, 섬 등)의 물 공급 시스템은 생활수준의 향상, 기후변화 및 가뭄위기, 소비환경 중심의 요구와 한정된 수자원을 잘 활용하기 위한 운영 및 관리가 매우 복잡하다. 이로 인한 수자원 고갈과 가뭄위기 등에 관련한 대책 및 방안으로 대체수자원인 지하수 활용방안들이 제시되고 있다. 따라서, 물 관리 시스템과 관련한 디지털 기술은 오늘날 플랫폼과 디지털 트윈의 도입을 통해 네트워크와 가상현실 세계의 연결이 통합되어진 4차 산업혁명 사업이 현실화되고 있다. 물 관리 시스템에 사용된 새로운 디지털 기술 "BDA(Big Data Analytics), CPS(Cyber Physical System), IoT(Internet of Things), CC(Cloud Computing), AI(Artificial Intelligence)" 등의 성장이 증가함에 따라 가뭄대응 위기와 도시 지하수 물 순환 시스템 운영이 증가하는 소비자 중심의 수요를 충족시키기 위해서는 지속가능한 지하수 공급을 효과적으로 관리되어야 한다. 4차 산업혁명과 관련한 기술성장이 증가함으로 인한 물 부문은 시스템의 지속가능성을 향상시키기 위해 전체 디지털화 단계로 이동하고 있다. 이러한 디지털 전환의 핵심은 데이터에 관한 것이며, 이를 활용하여 가치 창출을 위해서 "Digital Groundwater Technology/Twin(DGT)"를 극대화하는 방식으로 제고해야 한다. 현재 당면하고 있는 기후위기에 따른 가뭄, 홍수, 녹조, 탁수, 대체수자원 등의 수자원 재해에 대한 다양한 대응 방안과 수자원 확보 기술이 논의되고 있다. 이에 따른 "물 순환 시스템"의 이해와 함께 문제해결 방안도출을 위하여 이번 "기획 세션"에서는 지하수 수량 및 수질, 정수, 모니터링, 모델링, 운영/관리 등의 수자원 데이터의 플랫폼 동시성 구축으로부터 역동적인 "DGT"을 통한 디지털 트윈화하여, 지표수-토양-지하수 분야의 특화된 연직 프로파일링 관측기술을 다각도로 모색하고자 한다. "Digital Groundwater(DG)"는 지하수의 물 순환, 수량 및 수질 관리, 지표수-지하수 순환 및 모니터링, 지하수 예측 모델링 통합연계를 위해 지하수 플랫폼 동시성, ChatGPT, CPS 및 DT 등의 복합 디지털화 단계로 나가고 있다. 복잡한 지하환경의 이해와 관리 및 보존을 위한 지하수 네트워크에서 수량과 수질 데이터를 수집하기 위한 스마트 지하수 관측기술 개발은 큰 도전이다. 스마트 지하수 관측기술은 BD분석, AI 및 클라우드 컴퓨팅 등의 디지털 기술에 필요한 획득된 데이터 분석에 사용되는 알고리즘의 복잡성과 데이터 품질에 따라 영향을 미칠 수 있기 때문이다. "DG"는 지하수의 정보화 및 네트워크 운영관리 자동화, 지능화 등을 위한 디지털 도구를 활용함으로써 지표수-토양층-지하수 네트워크 통합관리에 대한 비전을 만들 수 있다. 또한, DGT는 지하수 관측센서의 1차원 데이터 융합을 이용한 지하수 플랫폼 동시성과 디지털 트윈을 연계할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.314-318
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• 2008

물은 인간생활에 있어 없어서는 안 될 매우 중요한 요소로서 물 수요에 대한 안정적인 공급은 국가 및 지역의 수자원 계획에 있어 주요 목표가 되어 왔다. 최근 사회, 경제의 발전과 함께 국민 생활수준의 향상으로 물 수요는 점차 증가하는 추세에 있으며, 용도 또한 다양화 되고 있다. 그러나 우리나라의 기후 및 지형조건은 효율적인 수자원 관리에 매우 어려운 상황으로 이를 극복하기 위해 다양한 대책이 마련되어 시행되고 있다. 과거 우리나라에서는 부족한 수자원을 확보하고 안정적인 물 공급이 가능하도록 하기 위하여 다목적댐을 건설하여 운영하여 왔으나 댐을 통해 확보할 수 있는 물 공급 안정성에 대한 정량적인 평가가 상대적으로 미흡하여 보다 효과적인 수자원 관리의 제약으로 작용하고 있다. 물공급능력지수(Water Supply Capacity Index, WSCI)는 극심한 기상조건 하에서 저수지가 수요량에 대해 어느 정도의 기간동안 용수를 공급할 수 있는 가를 평가할 수 있도록 개발된 정량적인 지표이다. 물공급 능력지수는 가뭄기간 동안 저수지의 용수공급능력을 모니터링 할 수 있도록 하기 위한 목적으로 개발되었으며, 가뭄기간의 저수지 운영 의사결정에 대해 유용한 정보를 제공할 수 있고 저수지에서 용수를 공급받는 지역의 가뭄단계 설정에 활용될 수 있는 지표이다. 본 연구에서는 다목적댐에 대한 물공급능력지수를 산정하여 분석하였으며, 이를 통해 각 댐의 물 공급 안정성을 평가하였다. 물 공급 안정성의 평가는 각 댐별로 산정된 물공급능력지수의 과거 시계열 자료를 검토하고 각 댐의 월별 지수에 대한 변동 분석을 통해 댐별 물 공급 안정성을 판단하였다. 또한 월별로 산정된 각 댐별 물공급능력지수를 비교하여 월별 각 댐의 물 공급 수준을 판단하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.56 no.11
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• pp.729-735
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• 2023

The Moderate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) is a multispectral sensor that has been actively researched in various fields using diverse land and atmospheric products. MODIS was first launched over 20 years ago, and the demand for novel sensors that can produce data comparable to that obtained using MODIS has continuously increased. In this study, land products obtained using the Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) of the Suomi National Polar-orbiting Partnership (Suomi NPP) satellite launched in 2011 were introduced, including land surface temperature and vegetation indices such as the normalized difference vegetation index and enhanced vegetation index. These land products were compared with existing data obtained using MODIS to verify their local applicability in South Korea. Based on spatiotemporal monitoring of an extreme drought period in South Korea and the application of VIIRS land products, our results indicate that VIIRS can effectively replace MODIS multispectral sensors for agricultural drought monitoring.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.9 no.4
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• pp.176-192
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• 2006

The need for a systematic drought management has increased since last countrywide drought in 2001. Naturally various studies for establishing drought plan and preventing drought disaster have been conducted. MODIS image provided by Terra satellite has effective spatial and temporal resolutions to observe spatial and temporal characteristics of a region. MODIS data products are easy for preprocessing and correcting geometrically and provide various data set in regular which are applicable for drought monitoring. In this study, Ansung river and the upstream of South Han river basin was chosen for case study to identify and assess spring drought. The multi-period MODIS image and accumulated precipitation were used to detect not only the drought year but also the vegetation change of normal year and the result were compared with various spatial data. The result shows NDVI and LSWI with is more appropriate than LST for assesing spring drought in Korea and two month cumulative precipitation has moderate relationship with drought. It is necessary to use MODIS image which has same period and same space for effective drought analysis because drought is also affected by landover and altitude.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1784-1788
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• 2010

APEC 기후센터(APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 다중모형앙상블(Multi-model Ensemble, MME) 형태의 계절예측정보를 이용하여 3개월 가뭄전망을 수행하였다. APCC MME는 기후예측모형이 가지는 불확실성을 최소화하기 위한 방법으로, 아시아 태평양 지역 내 9개 회원국 16개 기관 21개 기후모형의 계절예측정보를 활용하여, 개별 모형이 가지는 계통오차(Systematic error)를 앙상블 기법을 통하여 상쇄함으로써 최적의 예측자료를 도출한다. 또한, 기후예측 모형이 예측한 대기순환장은 관측 지점변수와 경험적 통계적 관련성을 가지므로, 이를 바탕으로 상세지역의 이상기후에 대한 정보를 도출할 수 있다. 본 연구에서는 가뭄 관리 및 전망을 위한 입력 자료로서, 기상전문 기관인 APEC 기후센터 (APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 전구 규모의 기온 및 강수 전망자료를 기상청 산하 59개 지점의 전망자료로 통계적 규모 축소화 기법을 통해 3개월 예보를 실시하였다. APCC 계절예측자료를 가뭄모니터링시스템의 자료입력 포맷에 따라 적절히 가공한 뒤, 가뭄 관리 및 전망을 위하여 SPI(Standard Precipitation Index) 및 PDSI(Palmer Drought Severity Index)지수의 입력자료로 사용하여 SPI 및 PDSI 지수를 산정하였다. 또한 분위사상법(Quantile Mapping)을 이용하여 총 59개 지점의 과거 월평균 관측값과 최근 2009년에 대한 모의값의 누적확률분포값을 계산하고 모의값의 확률분포를 관측값의 확률분포에 사상시켜 가뭄 전망을 위한 기상변수의 오차를 보정하고자 하였다. 이러한 계절예측정보를 이용하여 가뭄 전망에 대한 신뢰도가 높아진다면, 사전예방 및 피해완화로 가뭄상황에 대한 신속한 대처 및 피해의 경감이 이루어질 수 있을 것이다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.41 no.2
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• pp.173-184
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• 2008

Climatic water balance has been applied to obtain quantity of various hydrologic components. Hydrologic information is estimated by comparison between rainfall and evapotranspiration under complex terrain condition. Water deficit is defined as that subtraction of actual supply from climatic demand. The water deficit will occur, when monthly evapotranspiration exceed monthly rainfall. Contrary water surplus is defined as that surplus water after meeting the demand by plants. The water surplus will be occurred when monthly rainfall exceeds monthly evapotranspiration. Finally, the discrete moisture indices were calculated and mapped for the whole watershed to estimate dryness and wetness status using the climatic water balance approach. The result of this study can properly interpret the real drought and non drought. Based upon the results, it can be concluded that the climatic water balance model is useful to monitor water conditions for the watershed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.118-118
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• 2021

최근 지구 온난화 현상으로 인한 기후변화로 이상기후 현상이 발생하고 있으며 이로 인해 장기적으로 폭염의 빈도 및 강도 상승에 따른 가뭄 피해 우려가 증가하고 있다. 농업 가뭄은 강수량 부족, 토양 수분 부족, 저수량 부족 등 농업분야에 영향을 주는 인자들과 관련되어 있어 농작물 생육 및 수확량 감소를 야기한다. 우리나라는 논농사가 주를 이루고 있어 국내 농업 가뭄은 주수원공인 농업용 저수지의 가용저수용량으로 판단 가능하다. 따라서 안정적인 농업용수 공급을 위해 수리시설물의 모니터링, 공급량 등의 분석이 이루어져야 하며, 농업 가뭄에 대비하기 위해 농업용 저수지의 가용저수용량 파악이 필요하다. 수자원 분야에서 지점자료의 시·공간적 한계점을 보완하기 위해 인공위성 자료를 활용한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 본 연구에서는 위성영상 자료 및 딥러닝 기반 알고리즘을 적용하여 농업용 저수지 수표면 탐지 및 시계열 분석을 목적으로 한다. 위성영상 자료는 5일 주기 및 10 m 공간해상도를 가진 Sentinel-2 위성영상 자료를 활용하고자 하였으며, 딥러닝에 적용하기 위하여 100장 이상의 영상 이미지를 구축하였다. 딥러닝 기반 알고리즘으로는 Convolutional Neural Network (CNN)을 활용하였으며, CNN은 주로 이미지 분류나 객체 검출 문제를 해결하기 위해 제안된 모델로 최근 픽셀 단위로 분류가 가능한 알고리즘이 개발되어 높은 정확도의 수표면 탐지가 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 CNN 기반 수표면 탐지 알고리즘을 개발하여 Sentinel-2 영상 기준 경기도 안성시를 대상으로 소규모 농업용 저수지의 수표면적에 대한 시계열 데이터를 분석하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.74-74
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• 2021

우리나라의 농업용수 사용량은 152억톤으로 우리나라 전체 물 사용량의 약 42%이며, 농업용수의 관리는 전체 논 면적 865천ha 중 한국농어촌공사에서 487천ha(56%), 지방자치단체에서 221천 ha(26%), 수리 불안전답이 157천ha(18%)이다. 또한 우리나라에 설치된 저수지, 양수장 등과 용수로로 공급되는 농업용수 공급량 중 논에 유입되지 못하고 퇴수되는 물이 약 43%이다. 농업용수 급수 중 용수로의 수위가 낮아 급수관을 통해 논에 유입되지 못하고 배수로로 퇴수되고 있는 실정이다. 농업용수 급수가 원활하기 위해서는 용수로의 수위를 20cm이상 확보하여야 급수관을 통해 논에 급수가 가능하다. 하지만 현장에서는 이러한 물 공급의 문제점을 해결하기 위해 용수로를 비료포대 등으로 막아서 사용함으로써 용수로 시설물의 관리가 되지 않고 토사가 쌓여 급수 애로가 가중되는 상황으로 시설물 관리를 위한 용수로 준설 등 시설 유지관리비가 발생하고 있다. 특히 금강권역(금강, 만경강, 동진강, 삽교천, 충남 서북부)에서 상습적인 가뭄 발생으로 농업용수 사용에 관한 분쟁이 상시적으로 도사리고 있는 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 농업용수의 급수 손실을 최소화하며 원활하고 안정적인 용수를 공급하고자 하였으며, 농민을 대상으로 설문지를 작성하여 응답을 분석하고 농민들의 요구사항을 개선하기 위해 법·제도, 거버넌스, 재원 및 기술·시설로 구분하여 제시하였다. 또한 과거 관행에 의한 유말부 용수공급에 탈피해서 원활한 용수공급이 가능하고 유지관리가 쉬운 장치인 부력식 제수문을 선정하고 제시하였다. 따라서 본 연구에서는 금강권역 상습 가뭄지역의 안정적인 농업용수의 공급관리를 위한 기술 개발 및 적용을 실시하고, 농업용수 공급관련 정량화된 손실현황을 분석한 후 수위확보 장치 적용 전·후 모니터링으로 효과 분석을 실시하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.56 no.10
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• pp.631-639
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• 2023

Flash drought (FD), characterized by the rapid onset and intensification, can significantly impact ecosystems and induce immediate water stress. A more comprehensive understanding of the causes and characteristics of FD events is required to enhance drought monitoring. Therefore, we investigated the FD events took place over the Korean peninsula using Global Land Data Assimilation System (GLDAS) data from 2012 to 2022. We first detected FD events using the stress-based method (Standardized Evaporative Stress Ratio, SESR), and analyzed the frequency and duration of FDs. The FD events were classified into three cases based on the variations in Actual Evapotranspiration (AET) and potential Evapotranspiration (PET), and spatially analyzed. Results revealed that there are regional disparities in frequency and duration of FDs, with a mean frequency of 6.4 and duration of 31 days. When classified into Case 1 (normal condition), Case 2 (AET-driven), and Case 3 (PET-driven), we found that Case 2 FDs emerged approximately 1.5 times more frequently than those driven by PET (Case 3) across the Korean peninsula. Case 2 FDs were found to be induced under water-limited conditions, and led both AET and PET to be decreased. Conversely, Case 3 FDs occurred under energy-limited conditions, with increase in both. Case 2 FDs predominantly affected the northwestern and central-southern agricultural regions, while Case 3 occurred in the eastern region, characterized by forested land cover. These findings offers insights into our understanding of FDs over the Korean peninsula, considering climate factors, land cover, and water availability.