• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.298-298
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• 2020

하천 혹은 그 인근에 설치된 시설물은 수문, 통문, 제방, 댐, 보, 배수펌프장, 상·하수도, 하구둑 등이 존재한다. 이러한 하천 시설물은 홍수나 가뭄 등 수해를 저감하는 역할을 한다. 그러나 많은 하천 시설물은 노후화, 기후변화, 하천환경변화 등으로 구조적 혹은 기능적 안정성의 저하가 우려되는 실정이다. 시설물 유형별 고령화율을 살펴보면, 댐, 하천, 상하수도 순으로 조사되었으며, 준공연수가 30년을 초과한 하천 시설물은 약 40%를 넘어섰다. 그럼에도 불구하고 하천시설물의 관리 구조는 시설물 설치단계까지만 치중되었으며, 이후 계획 재수립 단계까지의 평가 및 모니터링, 유지관리, 정보관리 등에 이르는 선순환 구조가 미흡한 실정이다. 시설물의 노후화에 따라 유지관리 비용이 증가하며, 대형사고로 이어질 수 있기 때문에 적절한 시기에 시설물 점검 및 유지보수가 매우 중요하다. 우리나라의 경우 시설물의 안전 및 유지관리에 관한 특별법에 따라 국가주요시설물은 안전점검을 실시하고 있으며, 시설물통합정보관리시스템(Facility Management System; FMS)에 안전등급을 제공하고 있다. 본 연구에서는 FMS의 하천 시설물 안전등급 현황을 기반으로 시설물의 효과적인 생애주기관리를 위해 하천 시설물의 성능평가모델을 제안하였다. 성능평가모델은 하천 시설물의 사용연수에 따른 안전등급의 예측이 가능하며, 관리자 측면에서 예산투입 등의 의사결정 시 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.311-311
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• 2020

가뭄·홍수 등 수재해 대응대책 수립 측면에서 유역의 자연유출량 산정은 가장 핵심적인 사항이라 할 수 있다. 우리나라는 전국적으로 수위-유량관측소를 설치하여 실시간 유출량 모니터링을 통해 수문정보를 수집하며, 주요지점을 제외한 유역에서는 주기적으로 강우-유출모형의 매개변수 최적화를 통해 산정된 장기유출량 결과를 자연유출으로 가정하여 수자원 계획 수립시 활용하고 있다. 그러나 강우-유출모형의 최적 매개변수 추정을 위해 활용되는 관측 수문자료는 상대적으로 자료의 연한이 짧고, 계절·공간적인 특성으로 인해 매우 제한적이며, 유역의 특성을 충분히 고려하지 못해 미계측유역의 매개변수 추정시 모형의 자료에서 기인한 불확실성이 크게 발생한다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 관측자료에 대한 신뢰성이 유의하며, 공간적으로 고르게 분포된 12개 댐 유역을 대상으로 매개변수 지역화 연구를 수행하였다. SCEM-UA기법을 통해 GR4J 강우-유출모형의 매개변수를 최적화 하였으며, 매개변수와의 상관관계 및 선형회귀분석을 통해 유역특성인자를 선별하여 Copula 함수를 통해 지역화된 매개변수를 추정하였다. 최종적으로 본 연구에서 제시된 방법론에 대한 적합성을 평가하기 위하여 매개변수 최적화가 수행된 유역을 미계측 유역으로 가정하여 교차검증 관점에서 적합성을 검토하였으며, 통계적으로 유의한 결과가 도출되는 것을 확인하였다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.5_3
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• pp.925-938
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• 2022

Agricultural reservoirs are an important water resource nationwide and vulnerable to abnormal climate effects such as drought caused by climate change. Therefore, it is required enhanced management for appropriate operation. Although water-level tracking is necessary through continuous monitoring, it is challenging to measure and observe on-site due to practical problems. This study presents an objective comparison between multiple AI models for water-body extraction using radar images that have the advantages of wide coverage, and frequent revisit time. The proposed methods in this study used Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) images, and unlike common methods of water extraction based on optical images, they are suitable for long-term monitoring because they are less affected by the weather conditions. We built four AI models such as Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), and Automated Machine Learning (AutoML) using drone images, sentinel-1 SAR and DSM data. There are total of 22 reservoirs of less than 1 million tons for the study, including small and medium-sized reservoirs with an effective storage capacity of less than 300,000 tons. 45 images from 22 reservoirs were used for model training and verification, and the results show that the AutoML model was 0.01 to 0.03 better in the water Intersection over Union (IoU) than the other three models, with Accuracy=0.92 and mIoU=0.81 in a test. As the result, AutoML performed as well as the classical machine learning methods and it is expected that the applicability of the water-body extraction technique by AutoML to monitor reservoirs automatically.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.25 no.3
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• pp.117-128
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• 2023

Tree dieback in Geumgang pine forest has occurred in Uljin and Bonghwa since the 2010s. In order to identify status of tree dieback and prevent further damages, a monitoring project for tree dieback in Geumgang pine forest had been launched by Southern regional office of forest service in 2020. This study was conducted to understand the characteristics of tree dieback occurrence and assess the high risk areas using the occurrence data in the project. Pine tree dieback occurred frequently in areas with mountain ridges in high elevation, dry south-facing slopes, mature stands, and high temperature rise in winter. Furthermore, the result of risk assessment showed that 6.2 percent(5,294ha) of Geumgang pine forest(85,000 ha) in total study area are at high risk of tree dieback. As the pine trees in the high risk area are prone to experience the dieback due to temperature and drought-related extreme weather events, regular forest management activities are needed to reduce the drought stress of pine trees. Forest health management for the pine forest with high protection priority can be also useful strategy to counter the risk of decline. This results can be used as the basic information for the adaptive forest management to climate change.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.40 no.3
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• pp.275-284
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• 2024

Monitoring crop growth changes and water content is crucial in the agricultural sector. This study utilized drones equipped with Short Wavelength Infrared (SWIR) sensors, sensitive to moisture changes, to observe soybeans' growth and water content variations. We confirmed that as soybeans grow more vigorously, their water content increases and differences in irrigation levels lead to decreases in vegetation and moisture indices. This suggests that waterlogging slows down soybean growth and reduces water content, highlighting the importance of detailed monitoring of vegetation and moisture indices at different growth stages to enhance crop productivity and minimize damage from waterlogging. Such monitoring could also preemptively detect and prevent the adverse effects of moisture changes, such as droughts, on crop growth. By demonstrating the potential for early diagnosis of moisture stress using drone-based SWIR sensors, this research suggests improvements in the efficiency of large-scale crop management and increases in yield, contributing to agricultural production.

• Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.60 no.6
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• pp.121-131
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• 2018

Climate change has caused changes in environmental factors that have a direct impact on agriculture such as temperature and precipitation. The meteorological disaster that has the greatest impact on agriculture is drought, and its forecasts are closely related to agricultural production and water supply. In the case of terrestrial data, the accuracy of the spatial map obtained by interpolating the each point data is lowered because it is based on the point observation. Therefore, acquisition of various meteorological data through satellite imagery can complement this terrestrial based drought monitoring. In this study, Evaporative Stress Index (ESI) was used as satellite data for drought determination. The ESI was developed by NASA and USDA, and is calculated through thermal observations of GOES satellites, MODIS, Landsat 5, 7 and 8. We will identify the difference between ESI and other satellite-based drought assessment indices (Vegetation Health Index, VHI, Leaf Area Index, LAI, Enhanced Vegetation Index, EVI), and use it to analyze the drought in South Korea, and examines the applicability of ESI as a new indicator of agricultural drought monitoring.

• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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• v.36 no.5
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• pp.333-341
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• 2014

To supply substitution water, $2m^3$ of capacity of rainwater harvesting system is designed calculating rainfall, catchment area and LPCD and has a effects to 34.4% of substitution water supply and 237 days of service day. Rainwater of drinking water quality was judged to be suitable except for bacteria problem, however, groundwater is exceeded in nitrate nitrogen, the evaporation residue and also bacteria, which means that the rainwater is suitable for use as water supply. In addition, to consider cost-benefit ratio, economic analysis conducted. The result is that B/C ratio of RWHS (10 years) is 1.70. It means total benefit is bigger than cost. Except to social factor in this study, there are a variety of benefit such as flood or drought prevention, educational effects inspiring water conservation awareness.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.477-480
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• 2009

최근 북한지역에 발생한 홍수와 가뭄 등 심각한 자연재해의 원인이 악화된 식량난으로 인한 과도한 산림의 훼손으로 추정되고 있어 북한 지역의 산림 생태계에 대한 연구의 필요성을 더욱 확인하는 계기가 되고 있다. 위성자료로부터 얻을 수 있는 식생지수(NDVI)는 농작물, 초목, 산림등과 같은 중요한 식생자원을 모니터링 하기 위해 설계된 도구로 식생의 활력도를 정량적으로 표현할 수 있다. 또한, 식생지수는 개략적인 식생을 파악하는데 주로 사용되기 때문에 초기조사에 많이 이용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 개마고원지대를 포함하는 표고 1000m 이상의 한대림지대의 산림식생에 대해 9년(2000~2008)간의 시계열 MODIS영상에서 나타나는 식생지수의 생물계절 특징을 분석하였다. 식생이 성장하기 시작하는 시기(the beginning of the growing season)는 5월 9일 이후부터 5월 25일 사이의 기간으로 나타났고, 식생의 휴면 시기(the end of growing season)는 9월 14일부터 9월 30일 사이 기간으로 관측되었다. 이는 4월 초에 시작하고 10월에 사라지는 한반도의 일반적이 식생패턴보다 성장은 한달 늦게, 휴면은 한달 이르게 한다는 것이 확인되었다. 또한, 8월 초순의 NDVI 값이 9년 동안 계속적으로 가장 높은 값을 보여주고 있다. 이것은 개마고원지역 및 주변 한대림 지대는 7월 말에서 8월 초순에 식생이 가장 활발한 것을 의미한다. 9년 동안 전반적인 식생지수는 0.2~0.9 값을 보였고, 특이할 점은 9년 동안의 평균적인 NDVI 값에 비해 2002년의 식생의 활동이 봄에 빨리 개화하고 가을에 일찍 지는 패턴을 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.24 no.6
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• pp.1141-1148
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• 2013

End-uses of household water have been influenced by a housing type, life style and housing area which are considered as internal factors. Also, there are external factors such as water rate, weather and water supply facilities. Analysis of influential factors on water consumption in households would give an explanation on the cause of changing trends and would help predicting the water demand of end-use in household. In this paper, we used real data to predict toilet and laundry water-uses and utilized the linear regression model with autoregressive errors. The results showed that the monthly autoregressive error models explained about 71% for describing the water demand of end-use in toilet and laundry water-uses.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.52-52
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• 2015

강수량이 적은 갈수기에는 하천수량이 적어 소량의 오염물질의 유입으로도 하천수질의 악화를 불러일으킬 수 있다. 특히 2014년에는 한강수계의 강수량이 예년의 46%정도이며 이로 인한 저수율은 예년의 75%정도로 저조하여 봄철 갈수기에 수질악화가 우려된다. 한강은 비교적 수질이 양호하여 녹조가 발생하는 일이 낙동강, 금강, 영산강보다 적으나 가뭄의 영향으로 하천수질 악화 및 녹조현상이 발생할 우려가 있다. 그래서 본 연구에서는 남한강과 북한강의 봄철 수질전망을 통한 녹조발생 위험도를 예측하고자 하였다. 수질예측에 사용된 모형은 미국공병단(USACE)에서 개발한 2차원 하천수리 수질모형인 CE-QUAL-W2이며, 본 연구에 이용된 CE-QUAL-W2는 K-water 통합수질예측시스템(SURIAN)을 이용하여 구축하였다. 연구 대상지역은 북한강의 소양강댐 하류와 팔당호지점, 남한강의 강천보, 여주보, 이포보 지점에 대해 조류농도에 대한 예측을 수행하였다. 미래 수질예측을 위한 유량 자료는 평년 빈도유량을 사용하였으며, 기상자료는 유사는 분석을 통해 과거기상과 가장 유사한 패턴을 보이는 년도의 기상자료를 사용하여 모형을 구동하였다. 2~4월 남한강과 북한강의 Chl-a농도에 대하여 2013~2014년 평균치와 2015년 수질예측치를 비교한 결과 북한강은 4월에 예년대비 최고 61% Chl-a 농도가 증가하는 것으로 나타났으며, 남한강은 2월에 Chl-a농도가 최고 106% 증가되는 것으로 예측되었다. 본 연구를 통해 2015년 봄철 갈수기 녹조가 예년보다 증가 할 것으로 나타났으며, 다른 수계보다 비교적 적은 농도이지만 주기적인 수질예측과 하천 모니터링을 통해 하천수질을 관리하고 수질오염을 예방하는 노력을 기울여야 할 것이다.