• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.393-393
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• 2015

대부분의 중규모 유역 내에는 하도가 형성되므로, 유역의 출구는 하도(지류)와 대규모 유역의 하도(본류)가 합류하게 되며, 합류부에서 멀리 떨어지지 않은 곳에 지류 유역의 유출량 산정을 위한 수위관측소가 위치하게 된다. 수위관측소에서는 일반적으로 연속적인 수위관측과 수위-유량관계곡선(rating curve)으로 유량을 산정하게 되는데, 배수영향을 크게 받는 합류부 구간에서는 단일 수위-유량관계가 나타나지 않으므로 유량산정이 어렵게 되는 문제가 발생한다. 이는 배수영향이 발생할 경우, 유량 함수의 주요 변수에는 수위 뿐만 아니라 수면경사 등의 매개변수가 추가되기 때문이다. 현장에서는 하천 흐름방향으로 두 개의 수위관측소를 설치하여 관측소 간의 수면경사를 측정하고, 이를 유량 산정에 활용할 수 있다. 그러나 지류 합류부의 배수 영향 구간에서 수면경사를 알기 위하여 두 개의 수위관측소를 설치하는 것은 경제적이지 않으며, 현재 설치되어 있는 장비와 시설을 활용하여 유량을 산정할 수 있는 방법의 개발이 필요하다. 본 논문의 목적은 합류부 배수영향을 받는 지류 구간에 설치된 수위관측소에서 유량을 산정하기 위한 방법을 개발하는 것이다. 이를 위하여 발생가능한 모든 하천 흐름조건에 대한 배수영향 수면곡선을 요약한 HPG(Hydraulic Performance Graph)를 본류와 지류가 합류하는 시스템에 적용하였다. HPG의 개발을 위하여 본류와 지류로 구성된 수지상 하천망을 HEC-RAS 모형으로 구축하고 부정류 모의로 구축된 모형을 보정 검증하였고, 본류와 지류에 위치한 기존 두 수위관측소 수위와 유량과의 관계 표를 작성하여 크리깅 보간을 수행하였다. 크리깅으로 보간된 HPG와 두 수위관측소에서 계측된 수위를 이용하여 대상 홍수사상 기간 금호강의 유출량을 산정하였고, 유량 산정 결과는 금호강 성서 자동유량측정 자료와 거의 일치하는 것을 확인하였다.

• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.108 no.1
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• pp.59-66
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• 2019

This study was conducted to evaluate the effect of the synthetic forest road network by calculating the optimal road density and layout of the forest road network in order to construct the systematic road network in the forested area. For this, five comparative routes were additionally planed and compared through evaluation indicators. As a result, the optimum road density of the study site was estimated to be 18.4 m/ha, and the synthetic forest road network was the best in the four indicators such as average skidding distance, standard deviation of skidding distance, development index, and circuity factor. In addition, the synthetic forest road network was comparable to the main road network by about 4 %p in the timber volume available and potential area size for logging, but the construction cost of the road was about 20 %p lower. It showed a synthetic forest road network was better in terms of economy.

• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.11
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• pp.427-432
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• 2020

In order to establish an effective forest management plan, it is necessary to investigate tree management information such as tree height and DBH(Diameter at breast height). However, research on convergence and application of data acquisition technology to improve the efficiency of existing forest survey methods is insufficient. Therefore, in this study, tree management information was constructed and analyzed using point cloud data acquired through a 3D scanner. Data on the study site was acquired using fixed and mobile 3D scanners, and the efficiency of the mobile 3D scanner was presented through comparison of working hours. In addition, tree management information for object management was constructed by classifying vegetation by object using point cloud data, and by constructing information on chest height diameter and height. As a result of the accuracy evaluation compared with the conventional measurement method, the difference in tree height was 0.02-0.09m and DBH was 0.01-0.04m. If information on the location of vegetation and crowns of each object is constructed through additional research in the future, the efficiency of the work related to forest management information construction can be greatly increased.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.19 no.11
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• pp.744-749
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• 2018

Informatization and visualization technology for real space is a key technology for construction of geospatial information. Three-dimensional (3D) modeling is a method of constructing geospatial information from data measured by various methods. The 3D laser scanner has been mainly used as a method for acquiring digital elevation data. On the other hand, the unmanned aerial vehicle (UAV), which has been attracting attention as a promising technology of the fourth industrial revolution, has been evaluated as a technology for obtaining fast geospatial information, and various studies are being carried out. However, there is a lack of evaluation on the quantitative work efficiency and data accuracy of the data construction technology for 3D geospatial modeling. In this study, various analyses were carried out on the characteristics, work processes, and accuracy of point cloud data acquired by a 3D laser scanner and an unmanned aerial vehicle. The 3D laser scanner and UAV were used to generate digital elevation data of the study area, and the characteristics were analyzed. Through evaluation of the accuracy, it was confirmed that digital elevation data from a 3D laser scanner and UAV show accuracy within a 10 cm maximum, and it is suggested that it can be used for spatial information construction. In the future, collecting 3D elevation data from a 3D laser scanner and UAV is expected to be utilized as an efficient geospatial information-construction method.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.39 no.6
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• pp.549-554
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• 2021

Precise 3D road geospatial information is the basic infrastructure for autonomous driving and is essential data for safe autonomous driving. MMS (Mobile Mapping System) is being used as equipment for road spatial information construction, and related research is being conducted. However, there are insufficient studies to analyze the effect of the baseline reference point distance, which is an important factor in the accuracy of the MMS outcome, on the accuracy of the outcome. Therefore, in this study, the accuracy of the data acquired using MMS by reference point distance was analyzed. Point cloud data was constructed using MMS for the road in the study site. For data processing, 4 data were constructed considering the distance from the reference point for MMS data, and the accuracy was analyzed by comparing the results of 12 checkpoints for accuracy evaluation. The accuracy of the MMS data showed a difference of -0.09 m to 0.11 m in the horizontal direction and 0.04 m to 0.19 m in the height direction. The error in the vertical direction was larger than that in the horizontal direction, and it was found that the accuracy decreased as the distance from the reference point increased. In addition, as the length of the road increases, the distance from the reference point may vary, so additional research is needed. If the accuracy evaluation of the method using multiple reference points is made in the future, it will be possible to present an effective method of using reference points for the construction of precise road spatial information.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.24 no.3
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• pp.299-309
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• 2006

In recent years, a large natural disasters have occurred due to worldwide abnormal weather and the amount of damage has been increased more resulting from high density population and a large-sized buildings of the urbanized area. In this study. we estimate the flooded area according to rainfall probability intensify and sea level in Woreong dong, Masan occurred flood damages by typhoon Maemi using SWMM, a dynamic rainfall-runoff simulation model in urban area, and then analyze the damage of flood expected area through connecting with GIS database. In result, we can predict accurately expected area of inundation according to the rainfall intensity and sea level rise through dividing the study area into sub-area and estimating a flooded area and height using SWMM. We provide also the shelter information available for urban planning and flood risk estimation by landuse in expected flood area. Further research for hazard management system construction linked with web or wireless communication technology expects to increase its application.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.336-336
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• 2018

수문 모형에서 토지이용 자료는 수문해석에서 중요한 환경변수라고 할 수 있으며, 토지이용 자료의 정확도 및 해상도에 따라서도 수문해석 결과가 달라지기도 한다. 특히, SWAT 모형은 수문해석을 위한 알고리즘에서 고려하는 토지이용 관련 매개변수가 다양하며, 수문 모형의 적용성을 평가하는데 토지이용 관련 매개변수를 정확하게 추정하는 것이 중요한 요인이라 할 수 있다. 일반적으로 수문 모형의 검보정을 위해서는 각 년도에 맞는 토지이용자료를 이용하여야 하고, 각 년도별 매개변수를 달리하여 검보정을 실시하여야 하지만 토지이용 자료의 부족함과 수문모형 검보정의 편의성을 위해 특정년도의 토지이용 자료를 이용하여 고정된 매개변수를 이용하고 있다. 특히, 장래 수문변화를 고려하는 연구에서는 장래 토지이용 변화를 고려하여, 토지이용 변화에 따라 변화하는 매개변수를 고려하고 있으나 장래 수문해석에 있어 모든 매개변수를 토지이용 자료로만 추정할 수 없기 때문에 기 검보정에 사용한 매개변수를 일부 수용하여 적용하고 있는 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 모형의 검보정에 있어 고정된 매개변수를 사용한 경우 (a)와 토지이용 변화에 따라 변화하는 토지이용 특성과 매개변수 간의 상호 관계를 이용한 경우 (b)를 비교하여 토지이용 변화에 따른 매개변수 변화를 고려한 경우의 수문 모형의 수문모형 해석 결과를 검토하였다. 본 연구에서는 연도별 토지이용 자료를 생산하기 위해서 무료로 공개하는 위성영상 중 자료의 공간해상도와 분광해상도가 상대적으로 좋은 Landsat 위성영상 자료와 Sentinel 위성영상을 고려하였다. 또한 연구대상지는 토지이용 변화를 뚜렷이 확인할 수 있고 유역 말단 부분에 수문 모니터링 (혹은 유량 자료가 구축된 곳)이 이루어지고 있는 지역으로 선정하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.121-121
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• 2019

특정 지역에 집중적으로 비가 내리는 현상인 국지성호우가 빈번히 발생함에 따라 하천 주변 사회기반시설의 침수 위험성이 증가하고 있다. 침수 위험성 판단 여부는 주로 수위정보를 이용하며 수위 예측은 대부분 수치모형을 이용한다. 본 연구에서는 빅데이터 기반의 RNN(Recurrent Neural Networks)기법 알고리즘을 활용하여 수위를 예측하였다. 연구대상지는 조위의 영향을 많이 받는 한강 전역을 대상으로 하였다. 2008년~2018년(10개년)의 실제 침수 피해 실적을 조사한 결과 잠수교, 한강대교, 청담대교 등에서 침수 피해 발생률이 높게 나타났고 SNS(Social Network Services)와 같은 비정형화 자료에서는 청담대교가 가장 많이 태그(Tag)되어 청담대교를 연구범위로 설정하였다. 본 연구에서는 Python에서 제공하는 Tensor flow Library를 이용하여 수위예측 알고리즘을 적용하였다. 데이터는 정형화 데이터와 비정형 데이터를 사용하였으며 정형화 데이터는 한강홍수 통제소나 기상청에서 제공하는 최근 10년간의 (2008~2018) 수위 및 강우량 자료를 수집하였다. 비정형화 데이터는 SNS를 이용하여 민간 정보를 수집하여 정형화된 자료와 함께 전체자료를 구축하였다. 민감도 분석을 통하여 모델의 은닉층(5), 학습률(0.02) 및 반복횟수(100)의 최적값을 설정하였고, 24시간 동안의 데이터를 이용하여 3시간 후의 수위를 예측하였다. 2008년~ 2017년 까지의 데이터는 학습 데이터로 사용하였으며 2018년의 수위를 예측 및 평가하였다. 2018년의 관측수위 자료와 비교한 결과 90% 이상의 데이터가 10% 이내의 오차를 나타내었으며, 첨두수위도 비교적 정확하게 예측되는 것을 확인하였다. 향후 수위와 강우량뿐만 아니라 다양한 인자들도 고려한다면 보다 신속하고 정확한 예측 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.21 no.12
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• pp.411-416
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• 2020

Field investigations of forests are carried out by writing measured data by hand, and it is a hassle to reorganize the results after a field survey. In this study, a method using object modeling and augmented reality (AR) was applied in a test forest to increase the efficiency of a field investigations. Using a 3D laser scanner, data on were acquired 387 trees within an area of 1 ha at the study site. The coordinates, height, and diameter were calculated through object extraction and modeling of a tree. The proposed can reduce the time required to acquire data in the field and can be used as basic data for building related systems. In addition, the modeling results of trees and a survey using GNSS and AR techniques can be used check coordinates, labor, and attribute information, such as the chest height diameter of the trees being surveyed in the field. The shortcomings of the survey method could be improved. In the future, the method could greatly improve the efficiency of tree surveys and monitoring by reducing the manpower and time required for field surveys.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.25 no.4
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• pp.151-162
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• 2022

Recently, the forests in Korea have accumulated damage due to continuous forest disasters, and the need for technologies to monitor forest managements is being issued. The size of the affected area is large terrain, technologies using drones, artificial intelligence, and big data are being studied. In this study, a standard dataset were conducted to develop an algorithm that automatically detects suspicious trees damaged by forest pests using deep learning and drones. Experiments using the YOLO model among object detection algorithm models, the YOLOv4-P7 model showed the highest recall rate of 69.69% and precision of 69.15%. It was confirmed that YOLOv4-P7 should be used as an automatic detection algorithm model for trees suspected of being damaged by forest pests, considering the detection target is an ortho-image with a large image size.