• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.54-54
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• 2023

하천유역조사는 관련 법률의 규정에 의해 물관리정책의 수립에 필요한 기초정보를 제공하는 것을 목적으로 기본현황, 이수, 치수 환경생태 등 유역관리에 필요한 주요 조사항목을 대상으로 수행되고 있다. 조사방법 중 원격탐사자료 활용한 조사는 드론 모니터링 영상 및 위성영상자료를 이용해 댐·제방과 같은 치수 시설물의 안전관리, 수질 모니터링, 하천지형조사, 하상변동조사 등에 활용되고 있다. 최근에는 일반 RGB 영상뿐만 아니라 수백개의 분광밴드를 포함한 초분광영상을 이용한 하천조사 연구가 이루어지고 있다. 초분광영상은 분광해상도가 높아 다항목 조사에 활용할 수 있다는 장점이 있지만, 많은 양의 분광정보를 포함하고 있기 때문에 초기 수집 자료의 용량이 너무 크고, 분석을 위한 전처리 과정이 까다롭다는 단점이 있다. 반면, 10개 이하 밴드의 분광정보를 수집하는 다분광영상은 2개 밴드를 이용해 정규식생지수(NDVI)를 즉각적으로 모니터링할 수 있고, 작물의 생육현황 등을 분석할 수 있어 농업 및 산림분야에서 널리 활용되고 있다. 초분광영상을 이용한 수심산정 연구는 최적 밴드비 탐색 기법(OBRA)을 활용해 측정수심과 상관관계가 높은 밴드비를 이용해 수심맵을 구축하는 방식이 활용되어왔다. 본 연구에서는 기존의 초분광영상을 활용한 수심산정기법을 다분광영상에 적용하여 분광밴드수가 축소된(경량화된) 자료를 활용한 수심산정 가능성을 확인하기 위해 동일한 현장에서 초분광과 다분광 두가지 영상을 촬영하였으며, 각각 수심맵을 구축해 하천분야에서 다분광영상의 활용도를 평가하였다. 또한, 기존의 OBRA의 한계를 개선하기 위해 가우시안 혼합 모델(GMM; Gaussian Mixture Model)을 활용해 영상을 군집화하여 수심산정 정확도를 개선하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.375-375
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• 2023

본 연구는 농지를 대상으로 토양수분 및 가뭄 현황을 분석하는 데 그 목적이 있다. 토양수분을 파악하기 위해 Terra MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상기반의 토양수분 산정모형을 개발하였다. 해당 모형은 MODIS LST(Land Surface Temperature) 및 NDVI(Normalized Difference Deficit Index)를 기반으로 SCS-CN(Soil Conservation Service-Curve Number) 방법에서 착안한 수문학적 개념 5일 선행강우 및 무강우일수를 입력자료로 하며, 토양 종류 및 계절에 따른 토양수분의 특성을 고려하였다. 모형의 개발을 위해 MODIS LST 및 NDVI 영상을 2013년부터 2022년까지 각각 일별 및 16일 단위로 구축하였으며, 동 기간에 대해 전국 88개소의 기상청 종관기상관측소의 강수량 및 LST 자료를 수집하였다. MODIS LST는 실측 LST 자료를 활용해 조건부합성기법을 적용하여 상세화하였고, 수집된 강수량자료는 역거리가중법을 활용해 공간 보간을 수행하였다. 토양특성의 구분은 농촌진흥청에서 정밀토양도를 수집하여 활용하였다. 공간 분포된 토양수분에서 농지에 해당하는 토양수분을 추출하기 위해 스마트팜맵을 구축하고, 농지 속성에 해당하는 위치 정보를 조회 후 이를 시군구별로 평균하여 일별 평균 토양수분값을 산정하였다. 토양수분 기반의 가뭄 현황 분석을 위해 구축된 정밀토양도에서 작물 생장과 관련된 영구위조점 및 포장용수량을 활용해 5단계(정상, 관심, 주의, 경계, 심각)의 가뭄 위험도를 산정하였으며, 실제 가뭄 현황과의 비교를 통해 토양수분기반의 가뭄 위험도의 실효성을 검증하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.352-352
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• 2021

가뭄은 강수량의 부족으로 인한 기상학적 가뭄과 지표수 및 지하수의 부족으로 인한 수문학적 가뭄, 토양의 건조 상태로 인한 농업적 가뭄, 용수 및 전력공급의 제한으로 인한 사회·경제적 가뭄으로 분류될 수 있으며, 일반적으로는 어느 지역의 인간생활 및 사회 경제 활동이나 동식물 생육에 피해를 가져올 정도로 강수량 부족이 장기화되는 비정상적인 현상으로 정의할 수 있다. 메가가뭄의 선제적인 대비를 위한 메가가뭄의 사전감지를 위해 본 연구에서는 매년 가뭄 발생 및 확산 여부 판단을 통해 메가가뭄 예방/대비 목적의 년 단위 가뭄 전주기 분석을 위한 메가가뭄상태 판단 절차 방법론을 제시하였다. 메가가뭄 상태 판단 절차 방법론은 메가가뭄 확산 유무에 따라 6단계의 절차로 진행된다. 1단계로 전년도의 가뭄상태(Carry over의 유무)와 가뭄피해 실적자료(통합가뭄위험도 활용 )를 분석하여 확산여부를 판단하며, 2단계로 당해연도에 가뭄이 발생할 것인지를 장기예보와 더불어 MODIS 위성자료를 이용한 평년대비 토양건조상태로 감지한다. 3단계로 1개월 및 10일 예보자료를 이용해 기상학적 가뭄의 발생 여부를 가뭄지수로 판단하고, 4단계로 기상학적 가뭄 하에서 농업 및 수문학적 가뭄의 진행여부를 저수율, 지하수위, 현장대응 정보의 신속한 수집을 통해 확산여부를 판단한다. 5단계는 가뭄 관련 인터넷 뉴스데이터기반의 농작물 피해, 식수제한, 녹조발생 등의 피해상황을 통해 가뭄 피해발생지역을 도출하여 확산여부를 판단하며, 6단계는 기상, 농업, 수문, 사회 경제적 가뭄을 평가함과 더불어 다음년도 가뭄확산에 대비하는 순으로 메가가뭄 상태 판단 절차 방법론이 진행된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.114-114
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• 2021

본 연구에서는 Sentinel-1 SAR 센서 기반 이미지자료와 딥러닝기법을 이용하여 고해상도 토양수분을 산정하였다. 입력자료는 지표특성(모래함량, 점토함량, 경사도), 인공위성 기반의 강우와 LANDSAT 기반의 이미지자료(NDVI, LST, 공간분포 토양수분)를 사용하였다. 강우자료의 경우 GPM(Global Precipitation Measurement) 일강우 자료를 사용하였으며, 관측일 기준으로 5일전까지의 강우자료와 5일평균강우를 구분하여 사용하였다. LANDSAT 기반의 토양수분 이미지자료와 지점관측 토양수분을 이용하여 검·보정 이후 딥러닝 모형의 입력자료로 사용하였다. 입력자료는 30m × 30m 해상도로 Resample 하여 딥러닝 모형의 학습을 진행하였으며, 학습에 사용된 모형을 이용하여 Sentinel-1 기반의 고해상도(10m × 10m) 토양수분이미지를 산정하였다. 검증지점은 거창군 거창읍, 계룡시 두마면, 장수군 장수읍 및 무주군 무주읍 토양수분 관측지점을 선정하였다. 거창군 거창읍의 산정결과, LANDSAT 기반의 토양수분 이미지와 DNN 기반의 토양수분 이미지가 매우 유사하게 나타났으며, 모의값(DNN 기반 토양수분)이 실측값(LANDSAT 기반의 토양수분)을 잘 반영한 것(R: 0.875 ; RMSE: 0.013)으로 나타났다. 또한 학습모형을 토지피복이 유사한 지역에 적용하여 토양수분을 산정한 결과 검증지점 계룡시(R: 0.897 ; RMSE: 0.014), 장수군(R: 0.770 ; RMSE: 0.024) 및 무주군(R: 0.909 ; RMSE: 0.012)의 모의값이 실측값과 매우 유사한 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 Seninel-1 SAR센서 이미지자료와 딥러닝기법을 연계한 고해상도 토양수분자료가 농업, 수문, 환경 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.2-2
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• 2021

최근들어 하천내 식생이 차지하는 비율이 크게 증가하고 있으며, 이러한 현상은 하천의 규모나 위치, 댐 유무에 관계없이 전국적으로 발생하고 있다. 식생 면적 비율의 증가는 하천의 육역화로 이어질 뿐만아니라 홍수위를 상승시켜 홍수 안전에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 2020년 8월 섬진강에서 발생한 홍수를 대상으로 식생이 홍수위에 미치는 영향을 분석하였다. 섬진강에는 초본류 뿐만아니라 버드나무류의 목본류가 상당히 분포하고 있으며 이와 같은 식생이 홍수흐름에 큰 영향을 미친 것으로 보인다. 분석을 위해 홍수 이후 섬진강 현지 답사를 통해 식생분포 현황 및 홍수로 인한 영향을 조사하였다. 섬진강의 식생분포 조사를 위해서는 2020년 4월 조사된 유럽 우주국 Sentinel-2 위성영상을 사용하였으며, 정규식생지수(NDVI)와 정규수분지수(NDWI)를 이용하여 하천내 식생밀도를 단계별로 구분하였다. 군집된 식생지수에 따라 USGS의 매닝계수 산정표를 기본으로 식생분포 군집별 조도계수를 산정하여 대상 구간내에 2차원으로 분포시켰다. 수치모형은 NAYS2D 모형을 사용하였으며 대상구간은 섬진강 고달교에서 구례교까지 21.5km이다. 계산조건은 2020년 8월 홍수중 구례교 수위관측소를 기준으로 최대수위가 발생한 시점의 자료를 활용하였다. 고달교에서는 홍수통제소에서 제공하는 홍수량을 상류경계 조건으로 입력하였고 구례교에서는 해당 시각의 수위를 하류경계조건으로 입력하였다. 모형의 검증을 위해 대상구간의 중간에 있는 압록수위관측소 수위를 활용하였다. 식생 유무에 따른 홍수위변화는 조도계수 값에 의해 반영되도록 하였는데 식생이 있는 경우는 현재 상태, 식생이 없는 경우는 모든 지점에 모래와 자갈이 분포하는 것으로 가정하여 계산된 홍수위를 비교하였다. 분석 결과 대상구간에는 전체 면적중 약 56%를 식생이 차지하고 있으며 이로 인해 0.5~1.0m의 홍수위 상승이 발생하는 것으로 분석되었다. 수목으로 인해 2020년 8월과 같은 큰 홍수시에도 홍수위가 크게 상승하는 것으로 분석되었는데 이와 같은 점을 고려하면 하천내 식생이 홍수위에 미치는 영향을 감안하여 적극적인 식생관리 방안이 시행될 필요가 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.413-413
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• 2020

Godunov형 모형을 이용한 홍수모델링에서는 일반적으로 구조적 사각격자나 비구조적 삼각격자가 주로 적용된다. 2차원 수치모형을 이용한 홍수모델링에서 연구유역의 정보가 격자의 노드나 중심에 입력되므로 적용격자의 유형과 생성방법에 따라 모형의 입력자료 오차에 영항을 줄 수 있다. 따라서, 연구유역이 지형 변동성이 심한 지역이거나 흐름형상이나 흐름변동이 심한 구간이라면, 고해상도 격자를 통해 모형의 입력자료 오차를 최소화할 할 수 있다. 본 연구에서는 2가지 유형에 대한 연구를 수행하였다, 첫 번째는 홍수해석을 위한 2차원 모형의 격자형상과 해상도에 따른 홍수위 및 홍수범람범위를 비교·분석하는 연구를 수행하였다. 연구유역은 2000년 10월 29일부터 11월 19일까지 홍수가 발생한 영국의 Severn 강 유역이다. 연구유역의 홍수 모델링을 위한 지형자료는 3m 해상도의 LiDAR(Light Detection And Ranging)를 이용하여 구축하였으며, 격자유형 및 해상도에 따른 2차원 홍수위 및 홍수범람범위를 비교·분석하기 위해서 홍수 발생기간 동안 촬영된 4개(2000년 8월 11, 14, 15, 17일)의 ASAR(Advanced Synthetic Aperture Radar) 영상자료를 활용하였다. 즉, ASAR 영상으로 촬용된 최대범람시기 및 홍수류의 배수기를 활용하여 최대범람범위뿐만 아니라 홍수가 증가하는 시기와 하류단 배수로 인해 홍수가 감소하는 시기를 모두 포함하는 홍수범람범위에 대한 격자유형별 2차원 홍수범람모형의 계산 결과에 대해 비교하였다. 두 번째는 아마존 강 중류유역의 2,500K㎡ 면적에 해당하는 대규모 유역에 대해 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) 지형자료를 이용하여 홍수기와 갈수기에 대해 2차원 모델링을 수행하고 그 결과를 위성자료와 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.119-119
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• 2021

최근 국내에서는 이상기후변화로 인해 수환경 변화가 일어나고 있으며, 이로인해 하천이나 저수지에 조류의 과대성장이 빈번히 발생되고 있다. 조류의 과대성장으로 인해 조류가 생산하는 독성물질, 이취미 물질은 수질을 악화 및 생태계에 큰영향을 미치는 실정이다. 또한, 조류는 하천, 저수지에 넓은 분포로 발생하게 되며, 현재 조류 조사방법은 다양한 계측장비를 통해 조사를 진행하고 있으나, 조류를 직접 채취하여 검경하거나, 보트 또는 조사선에 센서를 부착하여 측정하기 때문에, 점 또는 선단위의 간혈적 조사가 진행된다. 따라 많은 인력과 시간이 소요된다. 국내에선 인력과 시간을 줄이기 위해 최근 위성영상과 드론을 활용한 조류 원격탐사 모니터링에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 안동댐 인근 예안교에서 드론과 초분광센서를 이용하여 초분광데이터를 수집 및 조류 맵핑을 진행하였다. 사용된 드론은 DJI사의 RGB드론과 M-600Pro를 사용하였으며, 초분광 센서는 CORNING사의 microHSITM 410 SHARK를 이용하였으며, 파장 400-1000 nm에서 NIR(visNIR)파장을 분석할 수 있다. 드론에 짐벌을 장착하여 초분광센서를 수표면과 평행하게 두고 촬영 및 영상을 수집하였다. 방사보정을 하기위해 영상을 촬영 구간에 방사 보정용 반사천을 두고 동시간에 같이 촬영 하여 방사보정을 진행하였다. 본 연구에서는 초분광센서와 드론을 활용하여 조류 맵핑에 대한 연구를 하기위해 시료를 채취하여 검경결과와 비교분석을 하였으며, 초분광영상 분석을 통해 조류 최적밴드비를 산정하고 조류 맵핑을 진행하여 촬영구간에 대한 2차원 조류 맵핑 제시하여 하천에 적용하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.321-321
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• 2022

유역 모델링은 유역에 강우의 유출 과정을 재현할 수 있는 과정이다. 과거 유역 모델링은 1차원 수준에서 유출과정을 모의하는데 그쳤으나, 기술이 발전함에 있어 입력하는 매개변수 수가 증가함에 따라 모의값의 신뢰성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 다양한 매개변수 중 공간매개변수로써 널리 활용되고 있는 수치표고모델의 신뢰성과 범용성을 확인하고자 한다. 유역모델링 연구에 있어, 수치표고모델 정확성은 결과값의 신뢰성을 좌우하는 중요한 인자 중 하나이다. 수치표고모델이란 실제 지형이 나타내는 표고 정보를 수치화 하여 격자 안에 담은 형태의 파일로 대표적으로 DEM(Digital Elevation Models)과 DSM(Digital Surface Models)로 나눌 수 있다 DEM의 경우 해당 지형의 고도정보만을 담고있으며, DSM은 지표면 상의 나무, 건물 등 포함한 지표면의 고도를 담고 있다. 현재 NASA에서는 전 지구의 30m격자 크기로 SRTM-DSM을 제공하고 있으며, 우리나라 국토지리정보원에서도 90m 격자크기의 DEM을 제공하고 있다. 본 연구에서는 남한강 유역의 수치표고모델을 세 가지 Case로 나눠서 유출량 변화 검토를 진행하였다. 산지가 많은 남한강 유역의 10개의 소유역을 선정하였고, 다음과 같이 3개의 Case를 적용하였다. Case1, DEM 자료를 입력했을 경우, Case2, DSM 자료를 입력했을 경우, Case3 DSM+DEM 자료를 입력했을 경우, 각 Case에 대해 유출량을 산정하였고, 그 결과값을 분석하였다. 해당 유역에 세 가지 Case 모두 유출량의 변화량의 큰 차이를 보이지 않았으며, 공간매개변수 적용에 있어 타당성을 보였다. 따라서 본 연구는 인공위성을 통해 산출된 수치표고모델의 신뢰성을 확인 하였고, 활용가능성을 검토 하였다. 이에 따라 향후 연구에 수치표고모델 적용에 있어 미계측유역에도 활용가능한 연구로 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.27-27
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• 2022

본 연구는 본 연구에서는 내륙에 위치한 하천(백제보)과 호소(남양호)를 대상으로 수체반사도를 활용하여 유역특성에 따른 반사도의 변화를 확인하고 Chlorophyll-a(Chl-a)의 농도를 추정하고자 하였다. 각 유역별 특성분석을 위해 제원자료, 토지피복도 및 11개(수소이온농도, 용존산소, BOD, COD, 부유물질, 총질소, 총인, 수온, 전기전도도 및 Chlorophyll-a)의 수질인자 자료를 구축하였다. 백제보는 2016-2017년 유인항공기에 탑재된 초분광센서를 이용하여 반사도를 측정하였고, 남양호는 2020-2021년 초분광센서가 탑재된 Drone과 Sentinel-2 MSI영상으로부터 반사도를 측정하였으며 두 유역 모두 촬영 범위에 대하여 현장샘플링을 실시하였다. 유역특성, 수질인자간 상관성 및 밴드별 상관성 분석을 실시하였다. 수질인자 간 상관성 분석 결과 Chl-a와 광학적 특징이 있는 SS, TOC가 상관성이 높게 나타났으며, 반사도의 경우 Chl-a가 고농도일수록 Near-Infrared, Blue 파장과 상관성이 높게 나타났다. 해당 분석결과를 기반으로 각 유역에 대해 Chl-a Machine-learning 기법과 원격탐사자료를 이용하여 Chl-a의 농도를 산정하였으며 백제보, 남양호 각각 결정계수(R²) 0.80, 0.88의 성능을 보였다. 추후 고해상도 광학위성영상을 통해 유역특성을 고려한 광범위한 지역 규모의 Chl-a의 시공간적 분석이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.372-372
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• 2022

스마트시티 하천관리를 위해 선행된 연구에서는 도시하천관련 데이터를 수집-정제-제공하는 도시하천 통합데이터 플랫폼을 개발하였다. 이에 하천 분석을 위한 유역 유출, 하천 흐름 그리고 도시유출 등의 모듈과 하천 환경, 친수, 종합 평가 모델을 연계하여 도시하천관리 연계플랫폼으로 연구개발을 진행하였다. 본 연구에서는 스마트시티 하천관리를 위한 시나리오 기반 제방 파제 시뮬레이션 분석 결과 가시화 모듈에 관한 연구를 진행한다. 부산 EDC 지역을 대상으로 DEM, 항공영상, 위성영상, 하천 지리 정보, 하천 단면도 등의 데이터를 결합하여 하천 및 유역 전산 3D 형상 모델링을 진행한다. 또한 하천 내부 유량 및 파제 제체 모델링, 유동장 격자 모델링을 통해 제방 붕괴 범람 시뮬레이션 대상 지역을 구현한다. 해당 EDC 지역 구현 모델에 연속방정식, 운동량방정식, 수송방정식 등 지배방정식과 삼상 유동 기법 등 수치 해석 기법을 활용하여 제방 파제 시뮬레이션을 수행한다. 시뮬레이션의 침수범위 및 침수심 분포 결과는 위경도를 포함한 ASCII Grid로 반환되며 GeoServer를 통한 좌표계 설정 및 도시하천 연계플랫폼에서 가시화하는 연구를 진행하였다. 제방 파제 시나리오는 제방 높이 2m, 제방 폭 7.5m, 파제 길이 20m로 설정하여 4개의 붕괴 위치를 지정하였고, 지정된 위치에 대한 제방 파제 3D 시뮬레이션을 통해 도출된 Case 별 2D/3D 영상과 침수심 공간 분포에 대한 Raster Graphics를 전처리하여 시나리오별 침수범위-침수심을 도시하천 연계플랫폼 상에서 가시화하는 연구를 진행하였다. 도시하천 연계플랫폼의 시나리오 기반 제방 파제 시뮬레이션 모듈을 통하여 스마트시티의 제방 파제 피해 양상 및 대책 마련 의사결정 보조로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.