• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.183-187
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• 2011

본 연구에서는 3차원 수리해석과 함께 유사의 이송, 침식, 퇴적 현상을 연동하여 모의할 수 있는 유한차분 수치모형인 EFDC(Environmental Fluid Dynamics Code)를 이용하여 주운하천 구간으로 유입되는 다입경 혼합유사의 입경별 시 공간적 퇴적분포 특성을 고찰하고, 하상변동 예측에 있어서 유사의 밀도와 모델의 유한차분 격자 구조에 의한 불확실성 해석을 수행하였다. 유입 유사의 입경별 공간적 퇴적특성은 하천 하류부와 단면 확대부에서 발생하는 3차원적 수리현상과 매우 밀접한 상관성을 보였으며, 굴포천과 합류하는 주운수로 유입부에서는 대부분 입경이 큰 비점착성 유사($63{\mu}m$ 이상)인 사질(sand)입자들이 주로 퇴적되는 것으로 나타났으며, 주운하천 합류부로부터 하류구간까지는 $4\sim63{\mu}m$ 입자의 실트질(silt) 유사가 대부분 이송되어 퇴적되는 것으로 분석되었다. 점착성 유사인 $4{\mu}m$ 이하의 점토(clay)는 단면이 확대되어 유속이 매우 느린 구간이나 사수역을 중심으로 퇴적되는 것으로 나타났다. 단면 횡방향 분포특성은 굴포천과 주운하천이 합류하는 합류부 구간의 주흐름 방향 남쪽에서 흐름의 정체구간이 발생되어 퇴적이 발생하고, 단면 급확대부 양안에서 사수역이 형성되므로 퇴적이 지배적으로 발생되었다. 하상변동 예측의 불확실성 해석을 위해 유사 밀도값에 대한 민감도 분석결과, 하상변동량은 유사밀도($1.3ton/m^3\sim2.65ton/m^3$)가 감소됨에 따라 약 2배까지 증가하는 것으로 분석되어 민감도가 매우 크게 나타났다. 또한 수치격자 구조의 민감도 분석결과, 수층을 3개 층으로 분석한 결과가 단일층 분석결과보다 최대 6배의 하상변동량이 많게 산정되었다. 이는 수심방향의 유속과 부유사 농도의 불균등 분포특성이 실제 자연현상에 더 가깝게 모의되기 때문으로 판단되었다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.12
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• pp.660-669
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• 2017

In order to improve user accessibility and interactivity, system scalability, service speed, and a non-standard internet web environment, we developed a Web-based geovisualization system of oceanographic information using HTML5 and dynamic particles. In particular, oceanographic and meteorological data generated from a satellite remote sensing and radar measurement and a 3-dimensioanl numerical model, has the characteristics of a heterogeneous large-capacity multi-dimensional continuous spatial and temporal variability, based on geographic information. Considering those attributes, we applied dynamic particles represent the spatial and temporal variations of vector type oceanographic data. HTML5, WebGL, Canvas, D3, and Leaflet map libraries were also applied to handle various multimedia data, graphics, map services, and location-based service as well as to implement multidimensional spatial and statistical analyses such as a UV chart.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.2016-2020
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• 2010

기존에 국내외에서 적용되는 지하수 함양량 추정방법인 기저유출 분리법, 연단위 물수지 분석법, 지하수위변동법 등은 집중형 개념을 기반으로 하거나 국지적인 규모로 다뤄지기 때문에 함양량의 시공간적 변동성을 나타내기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 시공간적으로 변하는 지하수 함양량을 정량적으로 추정할 수 있는 기법을 이용, 실제 유역에 적용하였다. 이를 위해 강우-유출 모형은 수문성분 해석 이론이 잘 정립된 SWAT모형과 SWAT모형의 지하수 부분을 MODFLOW모형으로 대체한 SWAT-MODFLOW모형을 선택하였고, 분석 대상유역인 정읍지역을 대상으로 각 소유역 및 수문학적 반응단위(Hydrologic Response Unit: HRU)별로 토지이용과 토양통 특성을 반영하여 지하수 함양량의 시공간적인 변화를 산정하였다. 2001년부터 2008년까지의 소유역별 일단위 지하수 함양량을 산정하였으며, 함양량의 시 공간적 변동성을 분석한 결과 월평균 함양량의 경우 대략 280mm 범위 내에서 유역의 토지이용 및 토양특성, 경사 등에 따라 매우 비 균질하게 분포하는 것을 확인할 수 있었다. 이렇게 산정한 함양량은 지역지하수 관리계획에 유연하고 합리적으로 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.37 no.2
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• pp.191-202
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• 2002

Characteristics and patterns of geographic features and human activities can be interpreted in terms of spatiality and temporality. The necessity to record the historical changes and the ability to reason in the real world has lead to a new field of research so called Integrated Spatio-Temporal analysis. The objective of this study is to investigate temporal maps for Spatio-temporal analysis, which have the integration functionality for visualizing spatiality and temporality of the geographic appearances and human activities. Land information is composed of spatial, attribute and temporal data and requires spatio-temporal representations. It is possible to visualize spatio-temporal variations with spatio-temporal databases and temporal map produced by integrated data models. This study constructs spatio-temporal model for temporal maps of land price variation analysis. Taking advantage of the spatio-temporal model proposed here, it is possible to visualize spatio-temporal variations with spatio-temporal database and temporal map. On a practical level, this study would be extended and utilized to various geographic features.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.17 no.3
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• pp.219-230
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• 2001

The daytime and nighttime sea surface temperature (SST) differences and their seasonal variabilities in the East Sea were studied using Argos drifters data during 1996~1999. The SST differences for 1,438 data set were derived from 30 Argos drifters related to the NOAA satellite-based location and data collection system. The horizontal variation of SST differences in summer in the East Sea were higher than those in winter. The relationship between the SST differences and the half day moving distances of Argos drifters was studied. Monthly SST difference in the northern and southern part of 38$^{\circ}$N in the East Sea was considered. The SST differences derived from NOAA-14 satellite were compared with those from Argos drifter between daytime and nighttime in the turbulent eddy off Wonsan coast of Korea.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 1999.04a
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• pp.340-341
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• 1999

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.217-217
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• 2016

강우는 시 공간적 변동성이 크고 지형특성으로 인한 지역 편차가 큰 특성을 가지고 있다. 따라서 강우 발생을 분석하는 경우, 강우의 시 공간적 변동성과 지역특성을 고려해야한다. 본 연구에서는 지역특성을 고려한 강우 앙상블을 생성하였다. 강우의 지역특성을 고려하기 위해 2010~2015년 동안 발생한 강우사상 중 서울지역을 통과하는 대류성 강우사상 30개를 선정하였다. 지역특성 고려하기 위한 매개변수로 강우강도와 풍향을 선정하고, 매개변수의 가중인자를 결정하였다. 또한 매개변수의 정량화를 위해 강우강도의 경우 대수정규분포, 풍향의 경우 Von mises분포를 매개변수의 확률분포로 선정하고, 선정된 두 확률분포에 Copula함수를 적용하여 결합확률분포를 추정하였다. 아울러 추정된 결합확률분포에 Monte-Carlo Simulation기법을 적용하여 매개변수에 대한 난수를 발생시키고, 이를 이용하여 지역특성을 고려한 강우 앙상블을 생성하였다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• v.5 no.2
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• pp.72-81
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• 2018

Groundwater level (GWL) fluctuation, which can occur due to several artificial and natural reasons, causes reduction of bearing capacity of foundation structures and can lead settlement of ground. As a result, GWL fluctuation affects stability and serviceability of entire building. However, in many case, GWL is considered as fixed value that obtain from geotechnical investigations. That is reason that GWL fluctuation is considered as area of non-geotechnical engineering. In present study, factors causing GWL fluctuation were analyzed at urban and rural area as preliminary research of quantification of GWL fluctuation. GWL varies according to hydrological and geographical characteristics. Also, the influence factors are largely affected by hydrological and geographical characteristics.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.43 no.3
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• pp.392-411
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• 2008

The purpose of this paper is to develop a method for exploring hotspot patterns of house price volatility where there is a high fluctuation in price and homogeneity of direction of price volatility. These patterns are formed when the majority of householders in an area show an adaptive tendency in their decision making. This paper suggests a method that consists of two analytical parts. The first part uses spatial scan statistics to detect spatial clusters of houses with a positive range of price volatility. The second part utilizes local Moran's I to evaluate the homogeneity of direction of price volatility within each cluster. The method is applied to the areas of Gangnam-Gu, Seocho-Gu, and Songpa-Gu in Seoul from August to November of 2003; the Participatory Government of Korea designated these areas and this period as the most speculative. The results of the analysis show that the area around Gaepo-Dong was as a hotspot before the Government's anti-speculative 10.29 policy in 2003; the house prices in the same area stabilized in October, 2003 and the area was identified as a coldspot in December, 2003. This case study shows that the suggested method enables exploration of hotspot of house price volatility at micro spatial scales which had not been detected by visual analysis.

• Spatial Information Research
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• v.10 no.2
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• pp.233-246
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• 2002

The purpose of this paper is to quantitatively measure the effect of location in evaluating the land value through the implementation of GIS coupled with spatial statistical analysis. We assumed that the hedonic price model, which was commonly used in modelling the land value, could not explain the spatial factor effectively. In order to add the spatial factor, the analysis of the spatial autocorrelation was used. The present project used 54 standard land price samples from 1421 parcel land values and applied Kriging to predict stochastically the unsampled values on the basis of spatial autocorrelation between location of vector data. This study confirms that the spatial variogram analysis has an advantage of predicting spatial dependence process and revealing the positive premium and the negative penality on location factor objectively.