• 한국지구과학회지
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• 제41권6호
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• pp.617-629
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• 2020

기후변화와 지구환경변화에 중요한 역할을 하고 있는 해수면온도는 인공위성 적외선 센서가 관측하는 피층 수온과 측기들이 관측하는 표층 수온으로 나누어질 수 있다. 국외 여러 기관에서 보급되고 있는 해수면온도 관측 자료들은 각각 서로 다른 깊이의 수온을 나타내고 있어서 해양 피층과 표층 수온 사이의 관계를 이해하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 적외선 라디오미터를 해양조사선에 장착하기 위한 시스템을 설계하고 부착하고 운용하여 국내에서 처음으로 해양 피층 수온을 산출할 수 있는 관측 환경을 구축하였다. 선박 관측 전에 실험실에서 라디오미터 기기의 검보정을 실시하여 보정 계수를 산출하였다. 관측된 해수면에서 방출된 복사에너지와 하늘 복사에너지를 피층 수온으로 산출하는 일련의 과정을 적용하였다. 산출된 피층 해수면온도를 현장 관측 표층 수온자료와 비교하여 표층과 피층 수온 차이를 정량적으로 조사하고자 하였으며, Himawari-8 정지궤도 위성 해수면온도 자료와의 비교를 통해 해양 상층 연직구조의 특성을 이해하고자 하였다. 2020년 4월 21일부터 5월 6일까지 남해안의 장목항과 동해 남부를 관측한 해양 피층 수온은 전체적으로 표층 수온과 0.76℃ 정도의 차이를 보였다. 또한 이 두 수온 차이의 평균제곱근오차는 약 0.6℃에서 0.9℃까지의 일간변화를 가지고 있었으며, 하루 중 1-3시에 0.83-0.89℃로 가장 크게 나타났으며, 15시에 0.59℃로 최소의 차이를 가지고 있었다. 또한 편차도 0.47-0.75℃의 일간변화를 나타내었다. 해양 피층 관측 수온과 위성 해수면 온도 간 차이는 약 0.74℃의 평균제곱근오차, 0.37℃의 편차를 나타냈다. 본 연구의 분석을 통해 관측 수심에 따른 피층-표층 수온의 차이를 확인할 수 있었으며, 피층-표층 수온 차의 계절적 변화를 정량적으로 이해하고 또 변동 요인과의 관련성을 연구하기 위하여 연구조사선을 이용한 추가적인 연안 및 대양 관측이 지속적으로 진행되어야 함을 시사한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제9권4호
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• pp.176-192
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• 2006

지난 2001년 발생한 전국적인 봄 가뭄을 계기로 체계적인 가뭄관리의 필요성이 증대 되었으며 가뭄 대책 수립 및 가뭄방재를 위한 다양한 연구가 수행되고 있다. Terra 위성으로부터 제공되는 MODIS 영상은 임의의 지역의 시 공간적 특성을 효과적으로 관찰할 수 있는 주기해상도와 공간 해상도를 보유하고 있다. 또한 적절한 자료처리 과정을 거쳐 제공되는 MODIS data product는 영상전처리 및 기하보정이 용이할 뿐만 아니라 다양한 기간에 대한 합성자료를 지속적으로 제공하여 가뭄 모니터링을 위한 도구로 활용 가능성이 제기 되고 있다. 본 연구에서는 2000년 이후 중부지방을 중심으로 심화되고 있는 봄 가뭄을 탐지하고 평가하기 위하여 안성천 유역과 남한강 상류유역을 대상으로 다중시기 MODIS 영상과 누가 강우량을 활용하였으며 가뭄발생년도와 평년의 식생의 변화탐지 결과를 다양한 지형 공간 자료와 비교하였다. 연구결과 남한의 봄 가뭄 평가를 위한 도구로 지표면복사온도(LST) 보다는 정규식생지수(NDVI)와 지표면수분지수(LSWI)를 활용하는 것이 적절했으며 MODIS NDVI 및 LSWI는 약 2개월의 누가강수량과 일정한 상관성을 갖는 것으로 나타났다. 또한, 토지피복 및 고도에 따라 가뭄에 대한 영향이 달라지는 것으로 나타나 MODIS 영상을 이용한 효과적인 가뭄분석을 위해서는 동일시기 및 동일공간을 대상으로 한 영상자료의 활용이 필요한 것으로 나타났다.

• 한국농림기상학회지
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• 제18권4호
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• pp.337-347
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• 2016

본 연구에서는 전라북도 김제시 부량면 신용리의 벼단작지 및 벼-보리 이모작의 논 생태계에 설치된 플럭스 관측시스템으로부터 1년간 연속적으로 관측된 $CO_2$ 플럭스 자료 및 $CH_4$ 배출량 자료를 활용하여, 논 생태계의 탄소수지를 평가하고자 하였다. 벼 단작지 및 벼-보리 이모작 논 생태계의 $CO_2$ 플럭스는 대표적인 미기상학적 방식인 에디공분산 방법을 이용하였고, $CH_4$ 발생량은 개폐형 챔버방식의 자동화 시스템을 이용하여 측정하였다. 또한, 여러 가지 기상인자(복사, 기온 및 지온 등)도 함께 조사하였다. 관측된 $CO_2$ 플럭스자료는 보정과 결측보충의 과정을 거친 후 탄소수지 분석에 활용되었다. 2014년도의 벼 단작 및 벼-보리 이모작 논 생태계의 $CO_2$의 순생태 교환량은 각각 단위면적($m^2$)당 -436.8, -587.5g C로 분석되었고, $CH_4$ 발생량은 각각 +16.04, $+18.61g\;C\;m^{-2}$로 분석되었다. 벼 재배 기간 동안 $CH_4$ 발생량은 물 관리에 따라 큰 영향을 받는 것으로 나타났는데, 담수상태에서 $CH_4$ 발생량이 배수상태보다 더 높은 것으로 분석되었다. 본 연구는 국내에서 벼 단작과 벼-보리 이모작의 논 생태계의 $CO_2$ 플럭스와 $CH_4$ 배출량을 기반으로 탄소수지를 정량화한 1차적인 연구결과로서, 벼-보리 이모작의 논 생태계가 벼 단작의 논 생태계보다 1년에 약 $128.9g\;C\;m^{-2}$를 더 흡수하는 것으로 평가되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1219-1230
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• 2022

농업관측에서의 다중분광 드론은 식생구분 및 식생활력도 분석에 있어 복사량이나 반사도와 같은 물리량을 기반으로 한 정량적이고 신뢰성 있는 데이터가 필요하다. 작황분석 모니터링을 위한 원격탐사 자료의 경우 동일지역에 대해 여러 시기에 걸쳐 촬영된 영상이 요구되며, 특히 엽면적 지수 또는 엽록소와 같은 생물리자료의 경우 동일한 기준에서의 시계열 자료를 통해 분석되므로 직접적으로 비교 가능한 반사도 자료가 필요하다. 드론영상을 기반 정사영상(정합영상)은 전체 영상 화소값이 왜곡되거나 접합 경계면 화소값의 차이가 발생하여 정확한 물리량 산출에 한계를 가진다. 본 연구는 시계열 작황 모니터링을 위한 드론영상의 보정방법에 따른 지상 반사도와 드론영상 기반 식생지수를 산정하고 그 결과를 지상관측자료와 비교하여 전처리 방법에 따른 드론영상의 분광학적 특성을 구명하고자 수행하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.88-88
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• 2021

최근 수자원과 수질관리 분야에 자료기반 머신러닝 모델과 딥러닝 모델의 활용이 급증하고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 Blackbox 모델의 특성상 고전적인 질량, 운동량, 에너지 보존법칙을 고려하지 않고, 데이터에 내재된 패턴과 관계를 해석하기 때문에 물리적 법칙을 만족하지 않는 예측결과를 가져올 수 있다. 또한, 딥러닝 모델의 예측 성능은 학습데이터의 양과 변수 선정에 크게 영향을 받는 모델이기 때문에 양질의 데이터가 제공되지 않으면 모델의 bias와 variation이 클 수 있으며 정확도 높은 예측이 어렵다. 최근 이러한 자료기반 모델링 방법의 단점을 보완하기 위해 프로세스 기반 수치모델과 딥러닝 모델을 결합하여 두 모델링 방법의 장점을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다(Read et al., 2019). Process-Guided Deep Learning (PGDL) 방법은 물리적 법칙을 반영하여 딥러닝 모델을 훈련시킴으로써 순수한 딥러닝 모델의 물리적 법칙 결여성 문제를 해결할 수 있는 대안으로 활용되고 있다. PGDL 모델은 딥러닝 모델에 물리적인 법칙을 해석할 수 있는 추가변수를 도입하며, 딥러닝 모델의 매개변수 최적화 과정에서 Cost 함수에 물리적 법칙을 위반하는 경우 Penalty를 추가하는 알고리즘을 도입하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 모델을 훈련시킨다. 본 연구의 목적은 대청호의 수심별 수온을 예측하기 위해 역학적 모델과 딥러닝 모델을 융합한 PGDL 모델을 개발하고 적용성을 평가하는데 있다. 역학적 모델은 2차원 횡방향 평균 수리·수질 모델인 CE-QUAL-W2을 사용하였으며, 대청호를 대상으로 2017년부터 2018년까지 총 2년간 수온과 에너지 수지를 모의하였다. 기상(기온, 이슬점온도, 풍향, 풍속, 운량), 수문(저수위, 유입·유출 유량), 수온자료를 수집하여 CE-QUAL-W2 모델을 구축하고 보정하였으며, 모델은 저수위 변화, 수온의 수심별 시계열 변동 특성을 적절하게 재현하였다. 또한, 동일기간 대청호 수심별 수온 예측을 위한 순환 신경망 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 개발하였으며, 종속변수는 수온계 체인을 통해 수집한 수심별 고빈도 수온 자료를 사용하고 독립 변수는 기온, 풍속, 상대습도, 강수량, 단파복사에너지, 장파복사에너지를 사용하였다. LSTM 모델의 매개변수 최적화는 지도학습을 통해 예측값과 실측값의 RMSE가 최소화 되로록 훈련하였다. PGDL 모델은 동일 기간 LSTM 모델과 동일 입력 자료를 사용하여 구축하였으며, 역학적 모델에서 얻은 에너지 수지를 만족하지 않는 경우 Cost Function에 Penalty를 추가하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 훈련하고 수심별 수온 예측결과를 비교·분석하였다.

• 지구물리
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• 제2권1호
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• pp.39-44
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• 1999

심부 지층구조 연구를 위해 획득된 다중채널 반사파 자료를 재처리하여 제4기 단층 및 해저면 부근 천연 가스층 탐지를 위한 고해상도 단면도를 작성하였다. 사용된 자료는 한국해양연구소에서 동해해역 퇴적분지 지각구조 연구를 목적으로 1994년부터 1997년까지 기록한 총 1900 km의 다중채널 반사파 자료 중 근거리 12채널 자료이다. 고해상도용 재처리과정은 자료복사 및 자료편집, 참진폭 회수, 공심점 분류, 초기 뮤트, 중합전 디컨볼루션, 대역필터, 중합, 고주파 통과필터, 중합후 디컨볼루션, 구조보정, 자동이득조절 등의 순서로 이루어지며, 이 중 예측 디컨볼루션, 고주파 통과필터, 짧은 창길이의 자동이득조절 적용 등이 해상도를 높이는데 가장 중요한 처리단계이다. 해저면 하부 약 1초 정도까지의 지층을 대상으로 처리된 중합 및 구조보정 단면상에는 총 200개 이상의 제4기 단층이 인지되며, 이들 대부분은 대륙사면과 울릉분지 경계부에 밀집되어 나타나지만 분지 내에도 상당수 존재한다. 이들 단층중 상당수는 기반암과 제3기 퇴적층에 발달된 단층의 재활성화와 화산활동을 포함한 지구조 운동에 의해 형성된 것으로 추정되며 동해가 구조적으로 다소 불안정된 상태에 놓여 있을 가능성을 지시한다. 또한 3개소 이상에서 발견된 천부 가스층의 존재는 시추나 해저 케이블 및 파이프라인 등 해양구조물 설치시 반드시 경계해야 할 위험 요소가 존재하고 있음을 보여준다. 이러한 천부 가스층의 발견은 최근 관심이 고조되고 있는 가스수화물의 근원 물질이 동해에 존재한다는 긍정적인 면이 있으나, 해저면에 평행한 반사면 등 가스수화물의 전형적인 탄성파 특징은 울릉분지 서부 대륙사면 및 중앙부의 재처리 단면상에서는 발견되지 않는다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_2호
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• pp.1281-1293
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• 2021

최근 GOCI-II 위성이 발사되면서 우리나라는 세계 최초로 약 20년 동안 정지궤도상에 있는 천리안 해양위성 시리즈(GOCI, GOCI-II)를 운용하게 되었다. 본 연구에서는 GOCI-II 주요 해색산출물인 엽록소-a 농도(Chl-a), 유색용존유기물(CDOM), 원격반사도(R_rs)를 GOCI 자료와 비교 분석하여, 위성 임무초기 산출물의 현황을 파악하고 향후 천리안 해양위성 시리즈 데이터 구축을 위한 알고리즘 개선 방향을 논의한다. 2020년 황해, 남해, 울릉분지에서 GOCI-II의 엽록소-a 농도의 공간적인 분포는 GOCI 뿐 아니라 MODIS와도 잘 일치한다(상관계수: 0.83 이상). 특히, 여름철 울릉 분지 영역에서는 GOCI와 GOCI-II 자료의 엽록소-a 농도는 RMSE도 낮으며(~0.08), 편향성(Systematic Bias)도 거의 없었다. 선택된 모든 영역에서 490 nm와 555 nm 원격반사도는 GOCI와 GOCI-II 간 불확도가 낮고, 유사한 경향성이 나타났다. 그러나, 남해와 황해의 443 nm 원격반사도의 경우 GOCI-II가 GOCI에 비해 과소추정하여, 엽록소-a 농도와 유색용존유기물의 과다추정을 유도한다. 또한, 660 nm 원격반사도의 경우에도 systematic bias가 나타나 총부유입자 산출물에 영향을 줄 수 있다. 본 연구는 현재 GOCI-II 자료는 기본적으로 GOCI나 MODIS와 잘 일치하고 있어, 해양환경 관측을 위한 기본적인 신뢰도는 확보되었음을 의미한다. 그러나, 향후 GOCI-II 복사보정, 산출물 검보정, 알고리즘 개선으로 자료의 정량적인 정확도를 개선하는 연구가 반드시 필요하며, 이를 기반으로 20년간 천리안 해양위성자료의 일괄적 재처리로 GOCI, GOCI-II 연속성이 보장된 자료를 제공할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.637-654
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• 2023

최근 지구관측 위성이 급격히 발전함에 따라 사용자의 수가 증가하고 있다. 이에 따라 지구관측위성위원회(Committee on Earth Observation Satellites, CEOS)에서는 분석준비자료(Analysis Ready Data, ARD)라는 개념을 제안하고 분석준비자료의 요구 조건을 CEOS ARD for Land (CARD4L)로 정의하여 사용자 친화적인 위성영상을 제공하기 위해 노력하고 있다. 분석준비자료에는 육상분석에 불필요한 픽셀이 식별된 마스크(Unusable Data Mask, UDM)가 영상과 함께 제공되어야 한다. UDM의 종류는 구름, 구름 그림자, 지형그림자 등이 있다. 지형그림자는 지형기복이 큰 산악지형에서 발생되며 지형그림자가 생긴 지역은 복사조도가 낮기 때문에 분석 결과에 오류를 야기시킨다. 기존 지형그림자 탐지연구는 지형그림자 보정을 위해 지형그림자 픽셀을 탐지하는데 목적을 두었지만, 이것은 지형보정 기법으로 대체 가능하다. 따라서 지형그림자 탐지 목적을 확장할 필요가 있다. 산림과 농업분석을 목적으로 한 차세대중형위성 4호(CAS500-4)의 활용을 위해 본 연구에서는 지형그림자 탐지 범위를 태양의 영향을 적게 받는 지역까지 확장하였다. 본 논문은 남북한을 대상으로 지형그림자 마스크 생성을 위해 지형그림자 탐지 가능성을 분석하는데 목적이 있다. 지형그림자 탐지를 위해서 태양의 위치, 지표면의 경사와 경사방향을 이용한 음영기복 알고리즘을 사용하였다. 한반도를 촬영한 5 m급 공간해상도의 RapidEye 영상과 10 m급 공간해상도의 Sentinel-2 영상들을 대상으로 참값과 비교하며 최적의 음영기복 임계값을 결정하였다. 결정된 임계값을 사용하여 지형 그림자 탐지를 수행하고 결과를 분석하였다. 정성적 결과로는 전체적으로 참값과의 형상이 유사함을 확인하였다. 정량적 실험결과는 F1 score가 대부분 0.8에서 0.94 사이인 것을 확인하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 남북한을 대상으로 자동적인 지형그림자 탐지가 잘 수행됨을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권4호
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• pp.455-464
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• 2014

천리안해양관측위성(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI)이 2010년 6월에 발사된 이후, 영상 자료의 보정과 검증을 위한 여러 차례의 현장 관측이 한반도 주변에서 수행되었다. 한국해양과학기술원 해양위성센터(Korea Ocean Satellite Center, KOSC)에서는 Analytical Spectral Devices (ASD)사의 분광 광도계 FieldSpec3나 TriOS사의 분광 광도계 RAMSES와 같은 현장관측장비의 특성 변화를 확인하기 위하여 미국국립표준기술원(National Institute of Standards and Technology, NIST)의 표준화 절차를 거친 광원과 표준 분광 광도계를 이용하여 각각의 현장 관측 마다 기기의 성능을 측정하였다. 본 논문에서는 해양위성센터에 구축된 광학 실험실과 현장관측 분광 광도계의 상대적 복사 검교정 방법에 대해서 소개하고 있다. 광학 실험실은 98% 이상의 광원 균질성을 지니는 20인치 적분구(USS-2000S, LabSphere)와 360 nm 부터 1100 nm 까지 1.6 nm 파장 간격으로 측정이 가능한 표준 분광 광도계(MCPD9800, Photal), 그리고 ${\pm}0.1mm$의 편평도를 가지는 광학테이블($3600{\times}1500{\times}800mm^3$)을 기본으로 구성되어 있다. 실험실 내부는 정확한 검교정 실험을 위하여 일정한 온습도를 유지하고 있으며, 동일한 광원에 동일한 위치에서 표준과 현장관측용 분광 광도계를 동시에 측정하는 방법을 기본으로 한다. 해양위성센터가 보유하고 있는 ASD 를 측정한 결과, 현장관측용 분광광도계의 결과가 푸른 가시광 영역에서 미세한 차이가 측정 시 마다 나타나는 것을 확인하였고, 더불어 1년간의 상대 검교정 실험에 따르면 평균적으로 4.41% 정도의 파장별 광특성이 변화하는 것을 확인하였다. 이러한 결과는 측정 정확도를 유지하고, GOCI 자료의 신뢰도를 확보하기 위하여 지속적인 검교정 실험을 수행해야 하는 이유를 보여주고 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권12호
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• pp.1181-1191
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• 2013

다목적댐 저수지는 여름철에 발생하는 성층현상이 발생하고 가을철에는 성층화된 저수지의밀도 차로 인한 전도현상이 일어나게 된다. 이러한 현상은 저수지의 시공간적 수온분포의 변화에 의하여 발생하며, 이를 정확히 모의하고 예측하기 위해서는 수온에 작용하는 관련 매개변수의 작용특성을 명확히 파악할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 합천댐 저수지를 대상으로 횡방향 평균 2차원 저수지 수리 수질 해석모형인 CE-QUAL-W2를 적용하여 저수지내 발생하는 수온성층, 탁수의 거동 및 수질을 예측하기 위해 선행되어야 할 수온모의를 통해 합천댐 저수지에 적합한 수온 매개변수 산정에 대한 연구를 진행하였다. 특히 모델에서 합천댐 수온모의와 관련된 매개변수 중 바람차폐계수(WSC), 복사열계수(BETA), 빛소멸계수(EXH2O), 바닥 열교환계수(CBHE)의 민감도 분석을 수행하였다. 첫 번째로, 민감도가 높은 기간을 확인한 결과 WSC, BETA, EXH2O는 공통적으로 4~9월, CBHE는 8~11월로 나타났다. 두 번째로, 매개변수가 영향을 미치는 수심대를 확인한 결과 BETA는 0~9m, EXH2O는 8~14m 구간으로, 수표면과 가까운 표층과 수온약층, CBHE는 바닥에서부터 12m 구간으로 심층구간에서 영향이 나타났다. 마지막으로 연단위 혹은 각월에서의 최적매개변수를 적용한 결과 WSC와 CBHE 매개변수는 모의온도의 편차가 그다지 크지 않았으나, BETA와 EXH2O의 경우 연단위와 월단위 최적매개변수 적용 시 모의수온편차가 각각 월평균 $0.20^{\circ}C$와 $0.51^{\circ}C$로 다소 큰 값을 보이고 있으며, 특히 수온이 최대로 상승하는 5~8월 중에는 $0.4^{\circ}C$와 $1.09^{\circ}C$의 편차를 보여 월단위 매개변수사용의 필요성이 뚜렷이 확인되었다. 이는 현재 저수지수질모형의 검보정에서 입력요구조건에 따라 혹은 관행적으로 사용되고 있는 연단위 매개변수의 사용에 있어서 월단위로의 개선이 필요한 부분으로 사료된다.