• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.10-13
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• 2015

본 연구에서는 관측지점의 공간분포에 따라 영향반경을 결정하는 M-PRISM(Modified PRISM)을 이용하여 고해상도의 장기 격자자료를 생성하고자 하였다. 장기 기상관측자료를 제공하는 국내 60개 종관기상관측점의 자료를 기반으로 $5km{\times}5km$ 해상도의 일강수량, 일최고 및 일최저기온 등의 자료를 생성하였고 정량적 평가지표를 산정하여 평가하였다. 이와 더불어 일강수량에 대해서는 강수발생빈도를 추정할 수 있는 정성적 평가지표를 산정하고 기존 PRISM과 비교하였다. 정량적 평기지표에서는 두 모형 사이에 뚜렷한 차이를 보이지 않았지만 정성적 평가지표에서는 M-PRISM이 우수한 결과를 나타내었다. 특히 강수 공간분포의 변동성이 큰 호우사상의 경우 M-PRISM이 효용성이 더욱 크게 나타남을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.203-203
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• 2020

동해안에 위치한 영동지역은 산지로 둘러싸여 있어 지형적인 여건으로 지상강우관측망의 밀도가 낮으며, 지상관측소의 관측한계를 보완하기 위해 사용되고 있는 기존 대형 레이더는 지형 차폐로 인해 영동지역에서는 정확한 강우정보를 관측하기 어렵다. 강우정보는 홍수예측을 위해 필수적인 정보이므로, 집중호우와 태풍으로 인한 홍수재해가 빈번히 발생하는 영동지역에서는 관측공백의 해소가 필요하다. 이를 위해 환경부에서는 동해안 지역에 2기의 전파강수관측소를 설치, 운영 중에 있다. 해당 관측소 자료는 30km 관측반경 범위 내에서 수 백 미터 이하의 격자 강우자료를 생산할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 전파강수관측소의 자료를 강우 및 홍수 재해정보 생산에 활용하고자 한다. 대상지역은 영동지역에 위치한 삼척오십천으로 해당 지역은 친수적으로 조성되어 강우로 인한 시민의 인명피해가 위험이 존재하는 곳이다. 본 연구에서는 새로 설치된 삼척 전파강수관측소로 관측된 자료를 이용하여 고해상도 격자 및 유역평균강우정보를 생산하고, 지역특성을 반영하여 강우정보 기반으로 하천홍수 위험을 판단할 수 있는 하천흐름계산도표를 개발하여 평가하고자 한다. 생산된 고해상도 격자 강우자료는 70m 격자 해상도를 갖으며, 분포형 비차등위상차를 이용하여 추정된 강우정보이다. 유역평균강우는 삼척오십천 유역과 삼척시 동단위 행정구역별로 산출된다. 또한 하천흐름계산도표는 삼척오십천 유역의 현장답사를 통해 시민의 접근성, 하천수위 급상승으로 인한 피해가능성을 고려하여 6개 지점을 선정하여 개발하고, 전파강수관측소 관측강우정보를 활용하여 홍수예측정보로의 적절성을 평가한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.93-93
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• 2016

최근 증가하고 있는 기후변화에 의해 설계빈도를 상회하는 강우의 발생빈도가 증가하고 있으며, 이로 인한 도시유역의 내수범람 피해가 증가하고 있다. 도시유역에서 발생하는 침수 피해의 경우 인적 물적 자원이 집중되어 있는 도시의 특성으로 인해 침수로 인한 직접적 피해 규모가 상당할 뿐만 아니라 침수 발생 후 세균 및 박테리아에 의해 발생하는 수인성 전염병의 유행 등과 같은 2차적 피해 또한 심각한 사회적 비용을 초래할 수 있어 도시유역의 침수 피해를 저감시키기 위한 대책이 절실히 요구되어지고 있다. 도시유역의 침수를 예방하기 위한 대책은 구조적 비구조적 대책으로 구분되어 질 수 있으며 구조적 대책의 경우 침수 피해 예방에 직접적인 효과를 낼 수 있다는 장점이 있으나 대규모 사업예산 및 사업 기간으로 인해 직접적 효과를 보기까지 상대적으로 긴 시간이 필요할 뿐만 아니라 사업 진행 중 대상지역 거주민들의 민원으로 인한 갈등 조정 등으로 인해 사업실행에 어려움을 겪고 있다. 이러한 측면에서 비구조적 대책의 일환인 수치해석을 통한 침수피해 재현 및 침수원인 파악을 통한 구조개선 제안은 구조적 대책의 단점을 보완할 수있는 좋은 대안이 될 수 있다. 도시유역의 경우 비도시유역과 대조적인 차이점으로는 높은 비율의 불투수층, 복잡한 지형, 다수의 인공 구조물 및 배수관망 시스템 등을 들 수 있으며, 침수해석 모형의 정확도를 높이기 위해서는 복잡한 지형의 효율적인 처리가 무엇보다 중요하다. 일반적으로 이용되는 2차원 침수해석 모형들은 직교구조 격자 또는 비구조 격자를 이용하여 지형을 묘사하고 있으며 DEM 자료를 직접 사용하는 직교구조 격자의 경우 지형 데이터 생성이 상대적으로 쉽다는 장점이 있으나 복잡한 지형을 표현하기 위해서는 불필요한 지역까지 높은 해상도를 이용해야 하며 이로 인하여 모의시간이 지나치게 길어지는 문제점이 발생한다. 비구조 격자의 경우 상대적으로 복잡한 도시 유역을 잘 묘사할 수 있다는 장점이 있으나 격자망 생성에 필요한 데이터가 많고 격자망 생성에 지나치게 많은 시간과 노력이 소요된다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 위에서 언급한 두 가지 방법의 장점만을 취할 수 있도록 메쉬 세분화 기법을 이용한 2차원 침수해석 모형을 개발 하여 복잡한 지형은 고해상도 메쉬를 이용하여 보다 자세히 묘사하고 상대적으로 복잡하지 않은 지형은 저해상도 메쉬를 이용하여 계산시간을 단축시킬 수 있도록 하였다. 수치해석 기법으로는 엇갈림 격자를 이용하는 Leap-Frog 기법과 유한차분 (Finite difference Method)기법을 이용하였다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.29 no.6
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• pp.667-675
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• 2011

In this paper, we propose an automatic image-to-image registration between high resolution multi-sensor images. To do this, TerraSAR-X image was shifted according to the initial translation differences of the x and y directions between images estimated using Mutual Information method. After that, the Canny edge operator was applied to both images to extract linear features. These features were used to design a cost function that finds matching points based on the similarities of their locations and gradient orientations. For extracting large number of evenly distributed matching points, only one point within each regular grid constructed throughout the image was extracted to the final matching point pair. The model, which combined the piecewise linear function with the global affine transformation, was applied to increase the accuracy of the geometric correction, and the proposed method showed RMSE lower than 5m in all study sites.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.615-616
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• 2022

본 논문에서는 간단한 선형 회귀를 이용하여 복잡한 불 시뮬레이션(Fire simulation)에서 표현되는 불똥 입자(Fire-flake particle)을 효율적으로 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 일반적으로 불 시뮬레이션에서 불꽃은 격자기반으로 표현하고, 불똥은 입자로 표현하는 입자-격자 하이브리드 시스템을 이용한다. 이러한 방식을 그대로 인공신경망에 사용을 하게 되면 상대적으로 메모리가 많이 필요하며 계산양도 증가된다. 특히, 불똥 입자가 존재하지 않는 부분에서도 격자 공간에 대한 메모리를 할당해야 되기 때문에 고해상도 불똥 효과를 학습하는데 있어서 많은 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 격자 단위가 아닌, 입자 단위로 불똥 입자 생성을 학습할 수 있는 방법을 제안한다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.20 no.1
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• pp.109-116
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• 2012

The effect of the grid resolution on the hydrodynamic simulation has been investigated by using CCHE2D and EFDC. Since a high resolution of the grid results in the increase of computation time, an appropriate grid resolution should be selected by considering the efficiency of simulation according to the objectives of projects. In order to understand the effect of grid resolution and determine the optimal grid resolution, several cases with different lateral grid resolutions have been simulated for the reach of Nakdong river at the confluence of Kumho river for the floods in 2006. Orthogonal curvilinear grids for the domain have been constructed from the survey products at the sections with the longitudinal interval of 20 m. Area-elevation curve and the comparison of simulated results with measured stage at the specific station have been used to check the effect of grid resolution. From the results, the existence of optimal grid resolution has been observed, which ensure both efficiency of computation and certainty of results.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.189-196
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• 2007

고성능 연구개발망이 보급되면서, 각 지역에 분산되어 있는 전문가들 간의 원격 공동작업을 지원해주는 원격 협업환경에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 고해상도 디스플레이를 이용한 원격 협업환경은 참여자들에게 현장감있는 공동작업을 지원하며, 실제로 다자간 HD급 영상회의 혹은 대용량 가시화 데이터 표현 등에 활발히 사용되고 있다. 또한 협업환경에 대한 편리한 상호작용 지원기술도 사용자의 편의성 향상을 위한 주요 요소로써 비중있게 다루어지고 있다. 본 논문에서는 고품질 미디어 서비스와 사용자 편의성을 고려한 인터랙션 기법을 결합한 네트워크 기반의 원격 협업환경을 실현하기 위한 통합 소프트웨어 구조를 제안한다. 구체적으로 설명하면, 고품질 영상을 송수신할 수 있는 미디어 기술, 고해상도 격자형 디스플레이에 영상을 표현하기 위한 디스플레이 기능, 포인팅/트래킹 장비를 이용하여 디스플레이 상호작용을 지원하는 컴포넌트화된 협업 서비스들을 사용자의 의도에 따라 유연하게 통합할 수 있는 원격 협업환경을 위한 소프트웨어 구조를 설계한다. 추가적으로 상기 협업 서비스들을 일부 구현하여 실현가능성을 검증하기 위한 시연 과정을 소개한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.111-111
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• 2022

우리 사회가 수자원 관리 정책 결정에 사용 가능한 수문 이상 기상 정보를 제공하기 위해서는 초고해상도 지표면 수문 모델 개발이 필수적이다. 본 연구에서는 기존 저해상도 기후 모델들의 지표 수문학적인 과정들을 개선하기 위해 초고해상도 하도 추적 모델링 기술을 통해 역학적인 상세화가 시도되었다. 100-km 격자의 VIC 모델에서 재생산된 지표 배출량과 기저 배출량을 입력 데이터로 사용하여 다양한 공간 규모의 하도 추적 모델에서 사용하여 산정된 하천유량의 신뢰도를 평가하였다. 본 연구에서는 90미터 (3 arc second), 450 미터(15 arc second), 그리고 900 미터 (30 arc second) 격자 규모의 금강 유역 하천망 지도를 사용하여 과거 장기 하천 유량 데이터(1948년-2016년)를 재생산하였다. 본 연구에서는 금강 유역 내의 지점 관측 하천 유량 데이터와 재생산된 유량 데이터의 불확실성을 평가하였다. 본 연구의 주요 결과는 보다 고해상도의 하천망 지도를 하도 추적 모델에 사용 시 산정된 하천 유량 데이터의 불확실성이 감소하는 경향을 발견하였다. 끝으로, 초고해상도 지표 수문-하도 추적 모델을 통한 상세화 기술의 한계점과 개선 방안을 논의하였다. 본 연구는 기후변화로 인한 이상 기상 또는 기후의 위험성 증가에 효율적으로 선제 대응할 수 있는 핵심 수문 기후 모델링 기술을 개발에 중요한 기여할 것이다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.6_1
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• pp.1505-1514
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• 2022

Image matching is a crucial preprocessing step for effective utilization of multi-temporal and multi-sensor very high resolution (VHR) satellite images. Deep learning (DL) method which is attracting widespread interest has proven to be an efficient approach to measure the similarity between image pairs in quick and accurate manner by extracting complex and detailed features from satellite images. However, Image matching of VHR satellite images remains challenging due to limitations of DL models in which the results are depending on the quantity and quality of training dataset, as well as the difficulty of creating training dataset with VHR satellite images. Therefore, this study examines the feasibility of DL-based method in matching pair extraction which is the most time-consuming process during image registration. This paper also aims to analyze factors that affect the accuracy based on the configuration of training dataset, when developing training dataset from existing multi-sensor VHR image database with bias for DL-based image matching. For this purpose, the generated training dataset were composed of correct matching pairs and incorrect matching pairs by assigning true and false labels to image pairs extracted using a grid-based Scale Invariant Feature Transform (SIFT) algorithm for a total of 12 multi-temporal and multi-sensor VHR images. The Siamese convolutional neural network (SCNN), proposed for matching pair extraction on constructed training dataset, proceeds with model learning and measures similarities by passing two images in parallel to the two identical convolutional neural network structures. The results from this study confirm that data acquired from VHR satellite image database can be used as DL training dataset and indicate the potential to improve efficiency of the matching process by appropriate configuration of multi-sensor images. DL-based image matching techniques using multi-sensor VHR satellite images are expected to replace existing manual-based feature extraction methods based on its stable performance, thus further develop into an integrated DL-based image registration framework.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.190-190
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• 2019

호우로 인해 도시지역에 발생하는 홍수의 대표적인 특성은 도로와 저지대의 내수침수라고 할 수 있다. 이러한 침수현상을 모의하고 예측하기 위해서는 일반적으로 도시유출해석 모형과 연계된 2차원 침수해석 모형을 활용한다. 다만, 이러한 물리적, 수치해석 도구들은 공간적인 해상도가 높고, 대상영역이 넓을수록 많은 연산시간이 소요되므로 집중호우와 같이 단시간에 많은 비가 발생하는 경우 홍수예보에 활용하는데 한계가 있다. 따라서 시나리오 기반의 침수위험 정보를 사전에 정의하나, 위험기준을 정의하는 방법에 따라 위험지역과 위험도가 달라질 수 있다. 이에 본 연구에서는 시공간적으로 상세한 침수 예상 정보를 빠르고, 정확하게 제공하기 위해서 침수시나리오 기반의 침수위험 예보 기준 지도를 작성하고, 기준 지도 작성 시 위험기준 요소의 정의를 다양하게 적용하여 서울시의 침수위험 지역과 위험도의 변화를 분석하고자 한다. 여기서 침수시나리오는 76개 강우 시나리오와 SWMM모형, 2차원 침수해석모형(GIAM)을 활용하여 생산한 결과를 활용하였다. 생산된 침수시나리오는 6m 시공간 해상도를 갖지만, 예측강우를 활용한 돌발홍수예보 프로토타입의 기준 격자망을 고려하여 500m 해상도로 변환하여 분석에 활용한다. 본 연구에서는 침수위험의 유무, 위험 정도를 분류하는 위험기준을 영역 내 최대침수심, 평균침수심, 침수면적 비율 등으로 다양화하고, 각 위험기준 요소별 침수위험 예보 기준 지도를 작성한다. 또한, 실제 침수발생 사례에 작성한 침수위험 예보 기준 지도를 적용하여, 침수위험 지역과 위험도를 가장 적합하게 구현한 위험기준을 찾고자 한다.