• 한국수자원학회논문집
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• 제55권3호
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• pp.205-215
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• 2022

대기온실가스 증가로 인해 전지구 평균기온은 이미 1.0℃ 이상 상승했고 폭염, 가뭄, 홍수 등 극한 기상현상의 빈도는 점점 더 높아질 것으로 전망되고 있다. 본 연구에서는 전북·충청지역의 이·치수안전도 확보에 큰 역할을 하고 있는 용담댐의 기존 운영방식이 기후변화에 얼마나 취약한 지 의사결정 지표를 중심으로 평가하였다. 현실적인 기후 스트레스 테스트를 위해 GR6J 강우-유출 모형, Random Forests 댐운영 모형을 관측자료에 적합시켰고 추계학적 기법으로 생성된 294개의 기후스트레스 시계열을 모형에 입력해 연최대일방류량, 저수량신뢰도, 공급신뢰도의 변화를 분석하였다. 그 결과 2021~2040년 기간 용담댐 저수량신뢰도는 과도한 수준으로 증가할 것으로 전망되었고 이에 반해 공급신뢰도의 증가는 저수량 신뢰도에 미치지 못할 것으로 나타났다. 평균강수량과 강수변동성의 증가로 20년 빈도 연최대방류량은 50%의 확률로 43% 증가할 것으로 나타났다. 용담댐의 기존운영방식은 저수량 확보에 과도하게 치중되어 있는 것으로 판단되며 이 운영이 지속될 경우 용담댐 하류지역의 홍수위험은 더 가중될 것으로 예상된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.781-791
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• 2022

산불로 인한 피해를 최소화하기 위해서 산불위험 예보 정보를 제공하는 것은 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 우리나라를 대상으로 기계학습 기반의 산불위험 중기예보(1일 후부터 7일 후까지) 모델을 개발하였다. Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS)의 기상예보 자료와 기 개발된 산불위험지수(Fire Risk Index, FRI)의 과거 및 현재 정보, 그리고 기타 환경요소(i.e., 고도, 산불다발지수, 가뭄지수)의 현재 정보를 반영하여 모델을 개발하였다. 본 연구에서는 실시간 학습을 통해 모델을 개발하였으며, 효율적인 모델 개발을 목적으로 과거 산불위험지수와 가뭄지수의 유무를 고려하여 세가지 경우(Scheme 1: 과거 산불위험지수 및 가뭄지수, Scheme 2: 과거 산불위험지수, Scheme 3: 과거 산불위험지수 변화 추세 및 가뭄지수)로 연구를 수행하였다. 본 연구에서 개발된 산불위험예보모델은 예보기간에 상관없이 높은 정확도(피어슨 상관계수(Pearson correlation) >0.8, relative root mean square error <10%)를 나타냈으며, 실제 산불 발생 건에 대해서도 유의미한 결과를 보였다. 과거 산불위험지수의 추세보다는 산불위험지수 값 자체를 입력변수로 사용하는 것이 높은 정확도를 보였으며, 가뭄지수 사용과 관계없이 좋은 결과를 나타냈다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.793-810
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• 2022

실시간 범람 모니터링을 위해 인공위성 SAR영상을 활용하는 수체탐지에 대한 필요성이 대두되었다. 주야와 기상에 상관없이 주기적으로 촬영 가능한 인공위성 SAR 영상은 육지와 물의 영상학적 특징이 달라 수체탐지에 적합하나, 스페클 노이즈와 영상별 상이한 밝기 값 등의 한계를 내포하여 다양한 시기에 촬영된 영상에 일괄적으로 적용 가능한 수체탐지 알고리즘 개발이 쉽지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 Convolutional Neural Networks (CNN)기반 모델인 U-Net 아키텍처에 레이어의 조합인 모듈을 추가하여 별도의 전처리 없이 수체탐지의 정확도 향상 방법을 제시하였다. 풀링 레이어의 조합을 활용하여 형태학적 연산처리 효과를 제공하는 Morphology Module과 전통적인 경계탐지 알고리즘의 가중치를 대입한 컨볼루션 레이어를 사용하여 경계 학습을 강화시키는 Edge-enhanced Module의 다양한 버전을 테스트하여, 최적의 모듈 구성을 도출하였다. 최적의 모듈 버전으로 판단된 min-pooling과 max-pooling이 연속으로 이어진 레이어와 min-pooling로 구성된 Morphology 모듈과 샤를(Scharr) 필터를 적용한 Edge-enhanced 모듈의 산출물을 U-Net 모델의 conv 9에 입력자료로 추가하였을 때, 정량적으로 9.81%의 F1-score 향상을 보여주었으며, 기존의 U-Net 모델이 탐지하지 못한 작은 수체와 경계선을 보다 세밀하게 탐지할 수 있는 성능을 정성적 평가를 통해 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권5B호
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• pp.445-458
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• 2010

본 연구에서는 연 및 월별 기후요소와 지역특성이 증발접시 증발량과 Penman 증발량에 미치는 영향 차이를 분석하였다. 이를 위하여 우리나라 전국 52개 기상관측지점에서 관측된 연 및 월별 기후자료를 수집하여 추세분석을 실시하였고, 다변량 회귀분석 등을 실시하여 연구지역의 지리적 요소와 기후요소가 증발접시 및 Penman 증발량에 미치는 영향을 비교분석하였다. 단계입력방식의 다변량회귀분석 결과에 의하면 년별 증발접시 증발량의 경우 지리적 요소로서 도시화율이, 기후요소로서 기온, 습도, 풍속, 일사량 등이 포함되어 이들 지리적 및 기후요소의 영향을 받는 것으로 나타났고, 풍속에 의해서 가장 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 한편 Penman 증발량은 지리적 요소가 회귀식에 포함되지 않아서 지리적 요소의 영향을 받지 않는 것으로 나타났으나, 강수량을 제외한 다른 기후요소(기온, 습도, 풍속, 일사량)가 회귀식에 포함되어 이들 기후요소에 의해서 유의한 수준에서 영향을 받는 것으로 나타났다. 특히 풍속에 의해서 가장 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 증발접시 증발량 추세의 경우 7월에 지리적 요소로서 해안근접성이 회귀식에 포함되어 증발접시 증발량 추세에 영향을 미치는 것으로 나타났지만 연별 및 다른 계절에서는 지리적 요소 및 기후요소가 회귀식에 포함되지 않아서 증발접시 증발량 추세에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 한편 Penman 증발량 추세는 년별 및 월별 모두에서 지리적 요소가 회귀식에 포함되지 않아서 이들 지리적 요소에 의해서 영향을 받지 않는 것으로 나타났다.

• 대기
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• 제23권1호
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• pp.85-92
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• 2013

2001년 4월 제주 고산기후관측소에서 AERONET sun/sky radiometer와 MPL을 통해 관측된 에어로졸 광학적 두께, 단산란 알베도, 비대칭 변수, 에어로졸 소산계수 프로파일 등을 대기복사모델의 입력 자료로 이용하여 대기가열효과를 산정하고, 이들 광학변수가 대기복사가열률에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구에서는 NCAR Climate Community Model (CCM-3.6)에 포함되어 있는 복사 모듈인 Column Radiation Model (CRM-2.1.2)을 연직 54층으로, AERONET sun/sky radiometer로부터 관측된 4 파장 (440, 670, 870, 그리고 1020 nm)에서의 관측 자료를 19개의 파장에서 계산 가능하도록 수정하였다. 에어로졸층이 존재하지 않은 맑은 날 (4월 14일과 16일)은 지표면과 대기상단에서의 에어로졸 직접복사강제력이 각각 $-20{\sim}-25\;W\;m^{-2}$와 $-10{\sim}-15\;W\;m^{-2}$로, 대기 중 흡수는 $+10{\sim}+15\;W\;m^{-2}$였다. 에어로졸층이 관측된 4월 15일과 4월 17~18일의 경우 지표면, 대기, 대기상단의 에어로졸 복사강제력이 맑은 날에 비해 3~4배 정도 크게 나타났다. 4월 14일과 16일에의 대기복사가열률 (${\Delta}H$)는 $1{\sim}2\;K\;day^{-1}$ 범위에서 산출되었으며, 4월 15일과 4월 17~18일에는 MPL 관측에서 보여지는 에어로졸층에서의 ${\Delta}H$와 ${\Delta}H_{aerosol}$가 각각 $3\;K\;day^{-1}$ 이상과 $1{\sim}3\;K\;day^{-1}$ 범위에서 산정되었다. 에어로졸 광학적 두께와 비대칭 변수의 변화에 따른 에어로졸층의 ${\Delta}H$ 변화는 미미하였으나, 단산란 알베도의 10% 변화는 지표면과 대기상단에서의 에어로졸 직접복사강제력의 30%, 대기복사강제력의 약 60%, 그리고 에어로졸층 ${\Delta}H$의 약 35% 변화를 유발하였다. 이는 에어로졸 광학적 두께 10% 변화와 비교하여 대기흡수 또는 에어로졸층의 가열 및 냉각 효과가 6배 가량 큰 결과로, 태양복사를 효과적으로 잘 흡수하는 에어로졸의 양에 의해 대기 가열 또는 ${\Delta}H$가 크게 좌우됨을 의미한다. 2001년 4월부터 2008년 3월까지 제주 고산기후관측소에서의 AERONET sun/sky radiometer 관측 자료를 이용하여 계산한 ${\Delta}H$와 ${\Delta}H_{aerosol}$의 월변화를 보면, ${\Delta}H$는 4~8월 사이에 대류권 하부에서 약 $1.0\;K\;day^{-1}$ 이상으로 뚜렷하게 나타났으나, ${\Delta}H_{aerosol}$의 경우 2월부터 6월까지 고도 2 km 이하에서 약 $0.8\;K\;day^{-1}$ 이하의 범위에서 나타나는데, 이는 대부분의 에어로졸이 지표면 부근의 대기경계층에 존재하며, 봄철 황사와 오염 에어로졸의 증가에 의한 영향으로 판단된다.

• 환경영향평가
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• 제30권5호
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• pp.271-296
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• 2021

댐 저수지 수온성층은 수직혼합을 억제하여 저층의 빈산소층 형성과 퇴적물 영양염류 용출을 일으키는 원인이므로 미래 기후변화에 따른 저수지 성층구조의 변화는 수질 및 수생태 관리 측면에서 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 대청댐 저수지를 대상으로 고빈도 자료기반의 통계적 저수지 유입 수온 예측 모델을 개발하고, RCP(Representative Concentration Pathways) 기후변화 시나리오를 고려한 미래 유입 수온변화와 대청호 성층구조의 변화를 예측하는 데 있다. 대청호 유입 수온 예측을 위해 개발한 Random Forest 회귀 예측모델(NSE 0.97, RMSE 1.86℃, MAPE 9.45%)은 실측 수온의 통계량과 변동성을 적절히 재현하였다. 지역 기후 모델(HadGEM3-RA)로 예측된 RCP 시나리오별 미래 기상자료를 Random Forest 모델에 입력하여 유입 수온을 예측하고 3차원 저수지 수리 모델을 이용하여 기후변화에 따른 대청호의 미래(2018~2037, 2038~2057, 2058~2077, 2078~2097) 수온성층 구조 변화를 예측하였다. 예측 결과, 미래 기후 시나리오별로 대기 온도와 저수지 유입 수온의 증가속도는 각각 0.14~0.48℃/10year와 0.21~0.43℃/10year의 범위로써 지속적으로 증가하였다. 계절별 분석 결과, RCP 2.6 시나리오의 봄과 겨울철을 제외한 모든 시나리오에서 유입 수온은 증가 경향이 통계적으로 유의하였으며, 탄소저감 노력이 약한 기후 시나리오로 갈수록 수온의 증가속도가 빨랐다. 저수지 표층 수온의 증가속도는 0.04~0.38℃/10year 범위였으며, 모든 시나리오에서 성층화 기간이 점진적으로 증가되었다. 특히 RCP 8.5 시나리오 적용 시 성층일수는 약 24일 증가하는 것으로 전망되었다. 연구 결과는 기후변화가 호소의 성층강도를 강화하고 성층형성 기간을 장기화한다는 선행연구 결과와 일치하며, 수온성층의 장기화는 저층 빈산소층 확대, 퇴적물-수체간 영양염류 용출량 증가, 수체 내 조류 우점종의 변화 등 수생태계 변화를 유발할 수 있음을 시사한다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제8권1호
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• pp.47-60
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• 1983

상온통풍(常溫通風)을 이용(利用)한 In-bin drying에 대(對)한 많은 실험결과(實驗結果)에 의(依)하면 우리나라 10월(月)의 기상조건(氣象條件)은 저온건조(低溫乾燥) system에 적합(適合)한 건조능력(乾燥能力)을 가지고 있는 것으로 나타났다. 최근(最近) Computer를 이용(利用)한 Simulation model이 개발(開發)되어 건조현상(乾操現象)에 관(關)한 경제적(經濟的)이고 효율적(效率的)인 분석(分析)이 가능(可能)하게 되었다. 이러한 분석결과(分析結果)에 의(依)하면 초기함수율(初期含水率)이 높은 벼를 Full-bin을 이용(利用)한 상온통풍건조(常溫通風乾操)를 할 경우(境遇) 건조기간(乾燥期間)이 길어지며 bin내(內)의 상층부(上層部) 곡물(穀物)이 변질(變質)되는 문제점(問題點)이 발생(發生)하였다. 또한 벼의 수확작업체계(收穫作業體系)가 관행(慣行) 및 Binder작업체계(作業體系)에서 점차(漸次) Combine작업체계(作業體系)로 전환(轉換)되어감에 따라 포장(圃場)에서의 건조(乾燥)가 어려우며 예취(刈取), 탈곡작업과정(脫穀作業過程)에서의 기계적(機械的)인 곡물(穀物) 손실(損失)을 줄이기 위(爲)하여 함수율(含水率)이 비교적(比較的) 높은 벼를 수확(收穫)하여야 한다. 본(本) 연구(硏究)의 목적(目的)은 상온통풍건조(常溫通風乾燥)에 있어서 건조능력(乾燥能力)을 증가(增加)시키기 위(爲)하여 곡물(穀物)을 일정기간(一定期間) 나누어서 bin에 넣고 건조(乾燥)를 하는 Layer drying의 Simulation model을 개발(開發)하고 이 Model에 수원지방(水原地方)의 7년간(年間) 평균(平均) 기상자료(氣象資料)를 입력(入力)시켜 곡물(穀物)의 초기함수율(初期含水率), 투입량(投入量), 투입기간(投入期間)의 변화(變化)에 따른 Layer drying현상(現象)을 규명(糾明)하는데 있다. Simulation에 사용(使用)된 bin의 크기는 직경(直徑) 2m, 깊이 1.5m이며 송풍(送風)팬의 용량(容量)은 0.5HP이었다. Simulation분석(分析) 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. (1) Layer drying의 Simulation model을 개발(開發)하였으며 이 Model은 벼의 상온통풍건조(常溫通風乾燥) 실험(實驗)에서 함수량(含水量) 변화(變化)의 이론치(理論値)와 실제실험치(實際實驗値)가 잘 일치(一致)하였다. (2) 곡물투입기간(穀物投入期間) 1일(日)을 Full-bin drying으로 간주(看做)할 때 Layer drying의 건조성능(乾燥性能)은 Full-bin보다 높은 것으로 나타났다. (3) 연속송풍(連續送風)(24시간(時間))을 할 경우(境遇) 곡물투입기간(穀物投入期間)이 증가(增加)함에 따라 건조기간(乾燥期間)의 감소경향(減少傾向)은 단속송풍(斷續送風)인 경우(境遇)보다 적었지만 건조기간(乾燥期間)은 단축(短縮)되었다. 그러나 건조(乾燥)에너지의 소모(消耗)는 단속송풍(斷續送風)일 때보다 크게 나타났다. (4) 단속송풍(斷續送風)(9 : 00AM~6 : 00PM)일 경우(境遇) 곡물투입기간(穀物投入期間)을 증가(增加)시키면 건조기간(乾燥期間)이 크게 줄어 들었다. (5) 곡물(穀物)의 초기함수율(初期含水率)이 21% 이하(以下)일 경우(境遇) 연속(連續) 및 단속송풍(斷續送風)에서 건조기간(乾燥期間)의 차이(差異)가 별로 없었다. (6) 곡물(穀物)의 초기함수율(初期含水率)이 높으면 Full-bin drying에서는 상부층(上部層)에 곡물(穀物)이 변질(變質)될 우려(憂慮)가 있으나 Layer drying에서는 곡물투입량(穀物投入量)을 조절(調節)하면 이것을 방지(防止)할 수 있었다. (7) 건조(乾燥)가 완료(完了)된 후(後) 층별(層別) 최종곡물(最終穀物) 함수율(含水率)은 모든 건조조건(乾燥條件)에서 동일(同一)하였으나 bin의 하부층(下部層)은 과건조(過乾燥) 물상(物象)을 일으켰다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1413-1425
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• 2023

기후변화로 인한 대형 산불의 빈도가 증가함에 따라 극심한 인명 및 재산상의 피해를 초래하고 있다. 이로 인해 많은 식생이 소실되며, 그 강도와 발생 형태에 따라 생태계 변화에 영향을 끼친다. 생태계 변화는 다시 산불 발생을 유발하여 2차 피해를 야기한다. 따라서 산불 피해지에 대한 정확한 탐지 및 면적 산정의 중요성이 지속적으로 제기되고 있다. 효율적인 산불 피해지 모니터링을 위해 산불 발생 후 실시간 지형 및 기상정보는 물론 피해지역의 영상을 대규모로 취득할 수 있는 위성영상이 주로 활용되고 있다. 최근, 합성곱 신경망(convolution neural network, CNN) 기반 모델부터 고성능 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 이르기까지 딥러닝 알고리즘이 빠르게 발전하면서 산림원격탐사에서 이를 적용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 현재까지 적용된 딥러닝 모델은 제한적이며 현업에서의 합리적인 활용을 위한 정량적 성능평가에 대한 보고가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 모델에 따른 성능향상과 데이터 설계에 따른 성능향상을 중점적으로 비교 분석하였다. 미국 캘리포니아 지역을 대상으로 CNN 기반 모델의 U-Net, High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR)을 활용하여 산불 피해지 모델을 구축하였다. 또한, 기본 파장대역과 함께 식생활력도 및 지표의 수분함량 정도를 고려하고자 normalized difference vegetation index (NDVI), normalized burn ratio (NBR)와 같은 산불 관련 분광지수를 산출하여 입력 이미지로 사용하였다. U-Net의 mean intersection over union (mIoU)이 0.831, HRNet-OCR이 0.848을 기록하여 두 모델 모두 우수한 영상분할 성능을 보였다. 또한, 밴드 반사도뿐 아니라 분광지수를 추가한 결과 모든 조합에서 평가지표 값이 상승하여 분광지수를 활용한 입력 데이터 확장이 픽셀 세분화에 기여함을 확인하였다. 이와 같은 딥러닝 방법론을 발전시킨다면 우리나라의 산불 피해지에 대한 신속한 파악 및 복구 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 생태와환경
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• 제51권1호
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• pp.105-123
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• 2018

우리나라의 수자원관련 인공위성 영상정보의 활용능력은 현재 선진국대비 20~30% 수준에 머무르고 있다. 지금까지 수자원분야에서 인공위성영상의 대부분의 활용은 수문모형의 입력자료로서 토지피복도를 사용하는 수준이다. 이 또한 2000년대 건설교통부 '유역조사사업'을 통하여 미국의 Landsat 영상을 활용하여 전국적으로 1975년부터 2000년까지 5년 간격의 기본적인 토지피복도 (USGS level 1~30 m 해상도)를 작성하여 이를 보급한 것으로부터 정착되었다 (국가수자원관리종합정보시스템 http://www.wamis.go.kr/). 2000년 이후로는 환경부가 토지피복도를 제작 공급하는 부처로 구분되어, 이후의 자료로는 2008년 10 m 해상도의 토지피복도가 구축되어 있다. 한편 2000년부터 위성영상을 획득하기 시작한 Terra/Aqua MODIS 위성은 영상정보 활용의 획기적인 전환점을 만들었다고 할 수 있다. 웹상에서 제공하는 다양한 수자원/수문관련 공간정보들이 거의 실시간으로 제공되고 있는 것이다. 공간해상도 또한 250~1,000 m 수준이라 수자원분야에는 충분히 활용이 가능하며, 상세화 (Downscaling) 기술을 개발하여 정보의 수준을 끌어올리기도 한다. 정부는 2005년 8월 국가과학기술위원회에서 '미래 국가유망기술 21'을 확정하였는데, 21개 핵심분야 중에서 공공성 (국가안위 위상제고)을 고려하여 "전지구 관측 시스템과 국가자원 활용"을 선정한 바 있다. 특히 '우주와 지구', '정보와 지식', '안전', '국토관리 및 사회인프라'기술분야에서 제안된 기술들 중에는 원격탐사기술을 중심으로 구성하여, 미래의 원격탐사기술이 수자원분야에 활용될 것을 고지한 바 있다. 이에 건설교통부는 2006년 5월 '국토이노베이션기술개발사업'을 추진하면서 건설교통 R&D 혁신로드맵의 "재해예방 및 감지기술 분야"에서 홍수재해 예방시 원격탐사기술이 큰 비중을 차지하는 것으로 제안한 바있다. 한편, 2013년에는 국토교통부 국토교통과학기술진흥원에서 '위성정보를 활용한 글로벌 수자원 감시, 평가, 예측시스템 개발'을 위한 기획을 거쳐 2014년 7월 '국토관측센서 기반 광역 및 지역 수재해 감시 평가 예측기술 개발 연구단 (2014~2019)'이 발족되었다. 기술개발 내용으로는 위성정보 기반의 수문기상인자 산출기술, 미계측유역 수자원변동 분석기술, 수문학적 가뭄감시 및 전망기술, 하천건천화 추적기술 등이 포함되어, 수자원분야에서 원격탐사기술의 획기적인 발전이 기대되고 있다. 또한, 정부는 2020년대에 수자원 전용위성을 쏘아올릴 계획을 가지고 있어, 인공위성영상을 활용한 연구는 급성장할 것으로 예상된다. 현재 원격탐사 기술개발을 위한 다양한 위성영상 분석소프트웨어 (PG-STEAMER, ERDAS, ER-MAPPER, IDRISI, ArcGIS 등)들이 적정한 가격으로 개발되어 있으므로, 분석툴에 대한 물리적인 환경은 갖추어져 있다고 볼 수 있다. 지난 30여년 동안 GIS를 이용한 다양한 수자원 관련연구가 정착되어 온 것과 마찬가지로, 이제 원격탐사관련 위성영상정보의 활용연구가 활성화되어 다양한 기술개발을 통한 수자원분야의 우주기술시대를 맞이하기를 기대해 본다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권5호
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• pp.453-466
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• 2006

본 연구는 CCCma CGCM2 기후모형을 이용하여 SRES A2, B2 시나리오 모의를 통한 기후변화가 2050년, 2100년 소양강댐유역의 수문환경에 미치는 변화양상을 SLURP 수문모형을 이용하여 분석하는데 목적이 있다. 수문영향을 평가하기 위해 사용된 모형의 입력자료는 NDVI의 경우, 1998년부터 2002년까지 5개년에 걸친 월별 NDVI를 사용하여 기온-NVDI와의 선형회귀분석을 통해 A2, B2 각 시나리오별 NDVI 값을 추정하였으며 대상유역의 토지이용에 따른 각 항목의 경년변화를 분석하기 위해 Landsat TM 위성영상을 이용하여 1985년부터 2000년의 5년 시간간격을 갖는 4장의 토지피복도를 생성하였다. 생성된 토지피복도를 사용하여 CA-Markov 연쇄기법을 통한 향후 50년, 100년 후의 토지이용변화상태를 모의하였다. 각 시나리오별 50년, 100년 후의 추정된 기상, NDVI, 토지이용도를 통하여 SLURP 모형에 적용한 결과, 토지이용현황은 CA-Markov 연쇄기법을 통해 모의된 향후 50년, 100년의 이용현황은 산림의 분포면적은 감소하는 반면 주거지, 나지, 초지 등은 두드러지게 증가하였다. 또한, 연쇄기법의 모의 시간간격 이 관측값의 모집단의 시간해상도에 비해 지나치게 클 경우 각 항목별 추이경향은 일정부분에서 수렴되었다. 또한, 기후변화에 따른 수문영향을 분석하기 위해 가상시나리오에 대한 증발산량 평가를 실시하였다. 증발산량 평가는 FAO Penman-Monteith 산정 공식을 통하여 기온, 일사량, 풍속에 대한 가상시나리오를 적용하여 분석하였다. 기후변화와 가상시나리오에 따른 수문분석 결과, 모의유출량은 SRES A2, B2 시나리오상에서 현재의 관측자료보다 대략 50%의 감소를 보이고 있으며 토지이용변화가 현재와 동일할 경우 SRES 시나리오를 적용한 경우보다 약 3$\sim$5%가량 더 감소됨을 확인하였다.