• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.118-118
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• 2021

최근 지구 온난화 현상으로 인한 기후변화로 이상기후 현상이 발생하고 있으며 이로 인해 장기적으로 폭염의 빈도 및 강도 상승에 따른 가뭄 피해 우려가 증가하고 있다. 농업 가뭄은 강수량 부족, 토양 수분 부족, 저수량 부족 등 농업분야에 영향을 주는 인자들과 관련되어 있어 농작물 생육 및 수확량 감소를 야기한다. 우리나라는 논농사가 주를 이루고 있어 국내 농업 가뭄은 주수원공인 농업용 저수지의 가용저수용량으로 판단 가능하다. 따라서 안정적인 농업용수 공급을 위해 수리시설물의 모니터링, 공급량 등의 분석이 이루어져야 하며, 농업 가뭄에 대비하기 위해 농업용 저수지의 가용저수용량 파악이 필요하다. 수자원 분야에서 지점자료의 시·공간적 한계점을 보완하기 위해 인공위성 자료를 활용한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 본 연구에서는 위성영상 자료 및 딥러닝 기반 알고리즘을 적용하여 농업용 저수지 수표면 탐지 및 시계열 분석을 목적으로 한다. 위성영상 자료는 5일 주기 및 10 m 공간해상도를 가진 Sentinel-2 위성영상 자료를 활용하고자 하였으며, 딥러닝에 적용하기 위하여 100장 이상의 영상 이미지를 구축하였다. 딥러닝 기반 알고리즘으로는 Convolutional Neural Network (CNN)을 활용하였으며, CNN은 주로 이미지 분류나 객체 검출 문제를 해결하기 위해 제안된 모델로 최근 픽셀 단위로 분류가 가능한 알고리즘이 개발되어 높은 정확도의 수표면 탐지가 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 CNN 기반 수표면 탐지 알고리즘을 개발하여 Sentinel-2 영상 기준 경기도 안성시를 대상으로 소규모 농업용 저수지의 수표면적에 대한 시계열 데이터를 분석하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.401-401
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• 2020

최근 전 세계적으로 기후변화로 인한 자연재해가 빈번하게 발생하고 있으며, 우리나라 역시 해마다 가뭄과 홍수 등의 피해가 큰 실정이다. 특히 가뭄으로 인한 피해는 농업분야와 직결되어 있으며, 미래식량과 물안보에 영향을 미친다. 최근에는 국내 물관리일원화 정책에 따른 통합물관리 시행으로 수요관리에 의한 물이용 효율성이 물관리 기본원칙으로 포함되어 있어, 농업용수 분야의 물절약 필요성과 중요성은 더욱 증대되고 있는 실정이다. 농업농촌부문 가뭄대응 종합대책의 일환으로 2016년부터 농업용수 이용자 측면에서 물절약 실천을 유도하기 위한 물절약 교육 모델의 개발과 농업인 대상 시범교육이 실시되고 있으나 일부 지역에만 단발성 사업으로 제한적으로 추진되고 있는 실정이다. 따라서 물절약 교육 및 홍보사업을 보다 체계적이고 광법위하게 적용하여 농업 현장에서의 가시적인 물절약 성과를 도출하기 위한 노력이 요구된다. 이에 대한 일환으로 본 연구에서는 물절약 교육 콘텐트 개발 및 현장 교육에 반영하기 위하여 농업인 대상 물절약 의식과 행동실천 여부에 대해 조사를 실시해 보았다. 포항 및 영덕지역의 한국농어촌공사 관할지구 내 농업용수 이용자 중 수리시설감시원(이하 '수감원') 100여명을 대상으로 설문조사로 파악해 보았다. 설문에 참여한 수감원들은 대부분 65세 이상의 고령으로 농업에 오랜 기간 종사한 경험의 소유자로서 소규모 농업경영이 주를 이루었다. 대부분 농사기간동안 물부족 경험이 있었으며, 모내기 및 벼생육기 강우조건에 따라 물부족을 경험한 것으로 파악되었다. 이로 인해 설문 참여자들의 물절약 필요성에 대해서는 높은 공감대를 나타내었으며, 특히 농업인 대상 물절약 교육의 필요성에 대해서 매우 높은 공감대를 나타내었다. 농업인의 물과다 사용 및 물꼬관리 부실 등 필지단위 물관리 부실에 대해서도 상당히 인정하는 편이었으며, 이러한 농업인의 관행적인 물관리 행태에 대해서 변화를 유도할 수 있는 수리계조직 부활을 통한 농업인 물관리 직접 참여 등의 대안이 필요하다는 의견에 대해서도 긍정적이었다. 또한 농업인 용수이용에 대한 비용 부담에 대해서도 다소 긍정적인 의견도 제시되었다. 본 연구 결과로 농업인의 적극적인 물관리 및 물절약 참여를 이끌어 낼 수 있는 실현가능한 관련 제도 마련의 필요성과 체계적이고 지속적인 물절약 교육 및 홍보 정책 추진의 필요성이 제기된다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.17 no.2
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• pp.108-125
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• 2015

The agro-climatic index is one of the ways to assess the climate resources of particular agricultural areas on the prospect of agricultural production; it can be a key indicator of agricultural productivity by providing the basic information required for the implementation of different and various farming techniques and practicalities to estimate the growth and yield of crops from the climate resources such as air temperature, solar radiation, and precipitation. However, the agro-climate index can always be changed since the index is not the absolute. Recently, many studies which consider uncertainty of future climate change have been actively conducted using multi-model ensemble (MME) approach by developing and improving dynamic and statistical downscaling of Global Climate Model (GCM) output. In this study, the agro-climatic index of Korean Peninsula, such as growing degree day based on $5^{\circ}C$, plant period based on $5^{\circ}C$, crop period based on $10^{\circ}C$, and frost free day were calculated for assessment of the spatio-temporal variations and uncertainties of the indices according to climate change; the downscaled historical (1976-2005) and near future (2011-2040) RCP climate sceneries of AR5 were applied to the calculation of the index. The result showed four agro-climatic indices calculated by nine individual GCMs as well as MME agreed with agro-climatic indices which were calculated by the observed data. It was confirmed that MME, as well as each individual GCM emulated well on past climate in the four major Rivers of South Korea (Han, Nakdong, Geum, and Seumjin and Yeoungsan). However, spatial downscaling still needs further improvement since the agro-climatic indices of some individual GCMs showed different variations with the observed indices at the change of spatial distribution of the four Rivers. The four agro-climatic indices of the Korean Peninsula were expected to increase in nine individual GCMs and MME in future climate scenarios. The differences and uncertainties of the agro-climatic indices have not been reduced on the unlimited coupling of multi-model ensembles. Further research is still required although the differences started to improve when combining of three or four individual GCMs in the study. The agro-climatic indices which were derived and evaluated in the study will be the baseline for the assessment of agro-climatic abnormal indices and agro-productivity indices of the next research work.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.29 no.4
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• pp.417-425
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• 2019

Agricultural groundwater use accounts for 51.8% of total groundwater use, so accurate estimation of groundwater use is important for efficient groundwater management. The purpose of this study is to develop a method for estimating the groundwater use of agricultural (rice farming and dry-field farming) wells using regression tree model based on the measured data of 370 wells. Three input variables of the model were evaluated as being significant: well depth, pipe diameter, and pump capacity, and the importance of each variable was 75% for well depth, 17% for pipe diameter, and 8% for pumping capacity. The daily usage of agricultural (rice farming and dry-field farming) wells by the regression tree model was estimated to be very similar to the actual usage, compared to the previous estimation method proposed by the Ministry of Construction and Transportation. In the future, it is expected that the reliability of the usage statistics will be improved if additional observed data is secured and this classification method is modified.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.459-459
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• 2017

본 연구에서는 순물소모량 개념의 농업용수 수요량 추정방법을 적용하여 기후변화에 따른 제주도의 미래 수요량 변화를 추정 분석하였다. 지하수를 주 수원으로 하고 관정에 의한 밭작물 위주의 작물재배와, 일정 규모 이상의 강우시에만 유출이 발생하며, 유출량의 대부분이 지하수로 침투되는 물순환 특성 등을 고려할 수 있는 제주도 지역에 적합한 순물소모량 산정방법을 적용하였다. 순물소모량 산정에 필요한 실제증발산량 및 잠재증발산량 등은 유역모형인 SWAT을 이용하여 산정하였다. SWAT 모형의 구동에 필요한 미래 기후자료는 10개의 대표적인 대순환모델(General Circulation Model, GCM) 결과로부터 상세화(Downscaling) 기법을 통해 적용하였으며, RCP 4.5와 RCP 8.5 시나리오를 중심으로 미래 기후변화에 따른 영향을 분석하였다. 미래(2010-2099)의 수문성분별 변화를 살펴본 결과, 연도별 증감과 GCM 모델별 차이는 있으나, 평균적으로 강수량, 잠재증발산량, 실제증발산량, 함양량 등이 점차 증가하는 것으로 나타났으며, RCP 4.5보다는 RCP 8.5 시나리오에서 증가현상이 좀 더 크게 나타났다. 순물소모량 또한 2010년에 비해 2099년을 기준으로 약 100~200mm 정도 증가하는 것으로 나타났으며, RCP 8.5 시나리오에서 증가폭이 크게 나타났다. 그러나 이는 자연적인 기후변화에 따른 단위면적당 순물소모량으로서, 인위적인 요인인 농업형태의 변화(관개면적의 증감, 작물품종의 변화, 인위적 용수절감 등)에 따라 실제 지역별 농업용수 수요량은 다른 경향을 나타낼 수도 있다. 특히 농업용수는 계절별, 지역별 편차가 크게 나타나므로, 자연적 조건에 의한 가용수자원량과 지역별 공급시설에 의한 용수공급량 및 수요예측량의 상호분석을 통해 안정적 물수급을 위한 대응책 마련이 필요할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.204-208
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• 2007

본 연구에서는 SLURP 모형을 이용하여 농업용 저수지의 수문학적 영향을 분석하고자 하였다. 안성천 유역내 공도수위관측소 지점의 상류유역을 대상으로, 유역내 고삼 및 금광 농업용 저수지를 고려하여 두 저수지 지점 및 공도 지점에서 저수지의 고려시 및 미고려시에 대한 각각의 하천유출 거동을 분석하였다. 우선 공도수위관측소의 9개년$(1998{\sim}2006)$ 동안의 일별 하천 유출량 자료를 이용하여 모형의 보정(1999, 2002, 2004)과 검증(1998, 2006)을 실시한 결과, 보정과 검증기간의 Nash-Sutcliffe 모델효율계수는 각각 $0.70{\sim}0.82\;%,\;0.56{\sim}0.61\;%$이었다. 금광 및 고삼 저수지지점에서는 저수지 고려 및 미고려시 유출율의 차이는 2개년에 대하여 각각 $10.5{\sim}31.1\;%$의 차이를 보였다. 한편 공도지점에서의 하천유출량은 3.7 %, 7.2 %의 차이를 보여 두 저수지 유역에서 발생한 유역 유출량이 저수지 운영에 의하여 저류 및 방류시키는 영향을 반영한 것으로 판단되었다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.17 no.2
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• pp.130-138
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• 2015

According to the "Safety Evaluation Detailed Instructions (Dam)", a precise safety inspection is carried out for dams that exceed a certain scale. However, as the Hydrological Safety Evaluation from various evaluation standards is designed to evaluate the safety of existing dams considering PMF(Probable Maximum Flood), the evaluation is much less applicable for most agricultural reservoirs. Therefore, the Hydrological Safety Guidelines for agricultural reservoirs are expected to be re-evaluated considering the diverse risk factors with the coefficient model and AHP(Analytic Hierarchy Process) in this study. The coefficient model has been developed by selecting the hydrological safety superordinate subordinate evaluation factors to reflect diverse risk factors of agricultural reservoirs. This study indicated that in the short term, improving the safety check condition evaluation grade will be useful to improve the hydrological safety of the agricultural reservoir because it can be performed immediately.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.5_1
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• pp.647-660
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• 2022

To prepare an atmospheric correction model suitable for CAS500-4 (Compact Advanced Satellite 500-4), this letter examined an atmospheric correction experiment using Sentinel-2 images having similar spectral characteristics to CAS500-4. Studies to compare the atmospheric correction results depending on different Aerosol Optical Depth (AOD) data are rarely found. We conducted a comparison of Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes (FLAASH), Sen2Cor, and Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum - Vector (6SV) version 1.1 and 2.1, using Geo-Kompsat 2A (GK2A) Advanced Meteorological Imager (AMI) and Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD data. In this experiment, 6SV2.1 seemed more stable than others when considering the correlation matrices and the output images for each band and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI).

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.24 no.4
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• pp.295-304
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• 2022

The purpose of this study is to detect the sorghum panicle using YOLOv5 based on RGB images acquired by a unmanned aerial vehicle (UAV) system. The high-resolution images acquired using the RGB camera mounted in the UAV on September 2, 2022 were split into 512×512 size for YOLOv5 analysis. Sorghum panicles were labeled as bounding boxes in the split image. 2,000images of 512×512 size were divided at a ratio of 6:2:2 and used to train, validate, and test the YOLOv5 model, respectively. When learning with YOLOv5s, which has the fewest parameters among YOLOv5 models, sorghum panicles were detected with mAP@50=0.845. In YOLOv5m with more parameters, sorghum panicles could be detected with mAP@50=0.844. Although the performance of the two models is similar, YOLOv5s ( 4 hours 35 minutes) has a faster training time than YOLOv5m (5 hours 15 minutes). Therefore, in terms of time cost, developing the YOLOv5s model was considered more efficient for detecting sorghum panicles. As an important step in predicting sorghum yield, a technique for detecting sorghum panicles using high-resolution RGB images and the YOLOv5 model was presented.

• Journal of Bio-Environment Control
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• v.28 no.1
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• pp.16-27
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• 2019

Using virtual reality technology, users can learn and experience many interactions in virtual space like the actual physical space. This study was conducted to develop air flow simulator that allows farmers and consultants to consult air flow through VR devices by creating a greenhouse or pigpen model. It can help educate farmers about the importance of ventilation effects for agricultural facilities. We proposed CFD visualization system by building a virtual reality environment and constructing database of CFD and structure of agricultural facilities. After consultants can set up situations according to environmental conditions, the users experience the visualized air flow of agricultural facility according to the ventilation effects. Also it can provide a quantified environmental distribution in the agricultural facility. Currently, the CFD data in agricultural facilities are established during winter and summer. In order to experience various environmental conditions in the developed system, The experts need to run CFD data under various environmental conditions and register them in the system requirements.