• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.359-359
• /
• 2023

최근 기후변화로 인한 홍수 및 가뭄과 같은 자연재해가 증가함에 따라 이를 선제적으로 탐지 및 예방할 수 있는 해결책에 대한 필요성이 증가하고 있다. 이러한 수재해를 예방하기 위해서 하천, 저수지 등 가용수자원의 지속적인 모니터링은 필수적이다. SAR 위성 영상의 경우 주야간 및 기상상황에 상관없이 지속적인 수체 탐지가 가능하다. 일반적으로 SAR 기반 수체 탐지 시 송수신 방향이 동일한 편파(co-polarized) 영상을 사용한다. 하지만 co-polarized 영상의 경우 바람 및 강우에 민감하게 반응하여 수체 미탐지의 가능성이 존재한다. 한편 송수신 방향이 서로 다른 편파(cross-polarized) 영상은 강우 및 바람의 영향에 민감하지 않지만 식생에 민감하게 반응하여 수체의 오탐지율이 높다는 단점이 존재한다. 이에 SAR 영상의 편파 특성에 따라 수체 탐지의 정확도 차이가 발생하여 최적의 편파 영상 조합을 구성하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 Sentinel-1 SAR 위성의 VV, VH, VV+VH 편파 영상과 머신러닝 알고리즘 중 하나인 SVM (support vector machine)을 활용하여 수체탐지를 수행하였다. 편파 영상 조합별 수체 탐지 결과의 검증을 위하여 혼동행렬 (confusion matrix) 기반 평가지수를 사용하였다. 각각의 수체탐지 결과의 비교 및 분석을 통하여 SAR 기반 수체 탐지를 위한 최적의 밴드 조합을 도출하였다. 본 연구결과를 바탕으로 차후 높은 시공간 해상도를 가진 SAR 영상의 활용이 가능하다면 수재해 및 수자원 관리의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2011.05a
• /
• pp.84-84
• /
• 2011

저수지에서 수체의 거동정보는 저수지관리를 위해 매우 중요하며, 이를 수리 및 수질모형에 적용하여 다양한 예측에 활용할 수 있는 기본적인 정보이다. 그러나 저수지 수체의 흐름은 매우 느리고 조사시기에 따라 혹은 수심에 따라 영향을 받으며, 바람 등 외부요인에도 영향을 받게 됨으로 정확한 측정에 많은 어려운 문제가 있다. 따라서 보다 정확한 측정을 위해서는 최신의 기술이 적용되어야 한다. 현장조사에 적용한 저수지 수체거동조사장비(drifter)는 수체의 유동을 관측하는 장치로 GPS 및 Drogue를 장착한 장치가 저수지 수체의 흐름에 따라 이동하면서 위치정보를 무선통신으로 실시간 전송할 수 있도록 만들어진 장치이다. 수체흐름 측정장치는 크게 수체거동정보 생산부이 시스템과 수집서버 및 데이터베이스 서버로 구성되어 있다. 현장 조사시에는 부이에 장착되어 있는 GPS를 통해 현재의 위치가 매번 정해진 시간 간격마다 본체 내부의 메모리에 저장되며, 측정자가 설정한 시간간격으로 위치정보를 수신국으로 전송하도록 구성되어 있다. 수체이동부이의 데이터 수신은 CDMA를 통해 송신된 메일 데이터를 자체적으로 수집하여 데이터형태로 변환한 뒤 실시간으로 표출하고 저장되며, 최대 10개의 부이를 동시에 추적 및 모니터링할 수 있게 구성되어 있다. 본 연구는 용담댐저수지에서 평갈수기 및 풍수기로 구분하여 수체거동을 조사하였다. 평갈수기 조사는 2010년 4월부터 6월까지 총 3차례에 걸쳐 실시하였으며, 풍수기 조사는 8월에 3차례에 걸쳐 실시하였다. 수집된 자료에 의하면 평갈수기 drifter의 평균 속도는 2.25 cm/sec, 최고 속도는 3.46 cm/sec, 최저 속도는 1.15 cm/sec로 나타났으며, 풍수기 조사에서는 평균 속도 2.0 cm/sec, 최고 속도는 2.5 cm/sec, 최저 속도는 1.29 cm/sec로 조사되어 평갈수기와 풍수기간 저수지 수체의 이동속도는 유사한 것으로 평가되었다. 그러나 수기별 조사는 보다 더 많은 정보가 필요하며, 수심에 따른 차이도 있을 것으로 판단되어 좀더 다양한 조사가 수행되어야 보다 정확한 결과를 도출할수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.26-26
• /
• 2022

본 연구는 하천중심선을 활용하여 Sentinel-1 위성영상기반 중소규모 하천 수체(水體) 추출 방법을 제안한다. 한강 유역의 한탄강 일부를 연구지역으로 선정하였으며, 이 지역을 촬영한 Sentinel-1 위성영상자료를 수집하였다. 여기에 개발한 방법의 검증을 위하여 유사시간대의 고해상도 광학위성 PlanetScope을 함께 수집하였다. 본 연구에서는 하천의 수체를 효과적으로 추출하기 위하여 국토지리정보원에서 제공하는 하천중심선 자료를 활용하였다. 하천중심선을 따라 유클리드 거리를 가중치로 산정한 자료(DST)와 Sentinel-1의 VH, VV 편광을 조합한 k-means 방법을 통해 위성영상의 픽셀을 군집화하였고, 최적의 매개변수 값을 산출하였다. 이 매개변수를 활용하여 Sentinel-1의 VV편광, VH편광 그리고 DST의 상관관계에 따른 타원방정식 형태의 계산식을 도출할 수 있었다. 수집한 자료의 검증결과 평균적으로 정확도는 0.65~0.75, kappa 계수는 0.8 내외를 보여 상당히 일치함을 확인할 수 있었다. 또한, 추가 확보한 30여 개의 Sentinel-1 위성영상을 제안 방법으로 추출한 수체의 면적과 유량 값을 비교해 본 결과, 유사한 변화 양상을 보였다. 본 연구는 하천 중심선자료를 활용하여 참값이 없더라도 수체 면적 추정이 가능함을 확인하였다. 제안한 방법은 현존하는 수체추출 방법보다 간단하고 신속하게 수체를 추출할 수 있을 것으로 보인다. 추후, 딥러닝을 통한 수체 식별을 추가 진행을 통해. 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.

• Korean Journal of Remote Sensing
• /
• v.39 no.6_1
• /
• pp.1371-1388
• /
• 2023

Floods are becoming more severe and frequent due to global warming-induced climate change. Water disasters are rising in Korea due to severe rainfall and wet seasons. This makes preventive climate change measures and efficient water catastrophe responses crucial, and synthetic aperture radar satellite imagery can help. This research created 1,423 water body learning datasets for individual water body regions along the Han and Nakdong waterways to reflect domestic water body properties discovered by Sentinel-1 satellite radar imagery. We created a document with exact data annotation criteria for many situations. After the dataset was processed, U-Net, a deep learning model, analyzed water body detection results. The results from applying the learned model to water body locations not involved in the learning process were studied to validate soil water body monitoring on a national scale. The analysis showed that the created water body area detected water bodies accurately (F1-Score: 0.987, Intersection over Union [IoU]: 0.955). Other domestic water body regions not used for training and evaluation showed similar accuracy (F1-Score: 0.941, IoU: 0.89). Both outcomes showed that the computer accurately spotted water bodies in most areas, however tiny streams and gloomy areas had problems. This work should improve water resource change and disaster damage surveillance. Future studies will likely include more water body attribute datasets. Such databases could help manage and monitor water bodies nationwide and shed light on misclassified regions.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.2-2
• /
• 2023

기후변화가 가속화로 인해 수재해의 빈도와 강도 예측이 어려워짐에 따라 실시간 홍수 모니터링에 대한 수요가 증가하고 있다. 합성개구레이다는 광원과 날씨에 무관하게 촬영이 가능하여 수재해 발생시에도 영상을 확보할 수 있다. 합성개구레이다를 활용한 수체 탐지 알고리즘 개발이 활발히 연구되어 왔고, 딥러닝의 발달로 CNN을 활용하여 높은 정확도로 수체 탐지가 기능해졌다. 하지만, CNN 기반 수체 탐지 모델은 훈련시 높은 정량적 정확성 지표를 달성하여도 추론 후 정성적 평가시 경계와 소하천에 대한 탐지 정확성이 떨어진다. 홍수 모니터링에서 특히 중요한 정보인 경계와 좁은 하천에 대해서 정확성이 떨어짐에 따라 실생활 적용이 어렵다. 이에 경계를 강화한 적대적 학습 기반의 수체 탐지 모델을 개발하여 더 세밀하고 정확하게 탐지하고자 한다. 적대적 학습은 생성적 적대 신경망(GAN)의 두 개의 모델인 생성자와 판별자가 서로 관여하며 더 높은 정확도를 달성할 수 있도록 학습이다. 이러한 적대적 학습 개념을 수체 탐지 모델에 처음으로 도입하여, 생성자는 실제 라벨 데이터와 유사하게 수체 경계와 소하천까지 탐지하고자 학습한다. 반면 판별자는 경계 거리 변환 맵과 합성개구레이다 영상을 기반으로 라벨데이터와 수체 탐지 결과를 구분한다. 경계가 강화될 수 있도록, 면적과 경계를 모두 고려할 수 있는 손실함수 조합을 구성하였다. 제안 모델이 경계와 소하천을 정확히 탐지하는지 판단하기 위해, 정량적 지표로 F1-score를 사용하였으며, 육안 판독을 통해 정성적 평가도 진행하였다. 기존 U-Net 모델이 탐지하지 못하던 영역에 대해 제안한 경계 강화 적대적 수체 탐지 모델이 수체의 세밀한 부분까지 탐지할 수 있음을 증명하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2009.05a
• /
• pp.924-928
• /
• 2009

국내의 다목적댐 저수지는 물이 흐르는 하천에 용수공급, 홍수조절 및 수력발전을 위해 만든 구조물로 형성된 저류상태를 의미한다. 이러한 수체의 유동에 영향을 미치는 가장 중요한 요소로는 유입수와 저수지에서 하천으로 방류되는 방류수이므로 본 연구에서는 유입수와 방류수에 의한 수체의 유동만을 고려하였다. 대상지는 용담댐 유역중 취수탑이 있는 지점으로 길이는 약 1,250m이고 폭은 평균 375m 정도의 크기를 갖고 있는 지형이다. 대상 지역에서 저수지 수체의 흐름특성을 평가하기 위해 SMS-RMA2 모형을 적용하였으며 용담댐 저수지 구역에 대한 1m 간격의 등고선을 가지고 대상지역에 대하여 격자를 구성하였다. 격자 크기는 평균 길이 방향으로 43m, 폭 방향으로 15m 크기로 구성하였으며 유속이 상대적으로 빠른 취수탑 부근은 좀더 세밀하게 구성하였다. 4년간 수문자료를 분석하여 이 지역의 흐름을 년중 크게 3가지로 구분하였다. 수체거동이 급변하는 여름 강우기 후에 저수지에 물이 풍부한 경우의 흐름, 봄철 저수지 물이 풍부하지 않은 상태에서 주자천으로 부터의 유입은 최하인 상태의 경우 그리고 강우기에 짧은 기간 나타나는 주자천 위주 흐름의 경우로 구분하여 모의하였다. 각각의 경우 전체적인 흐름장은 확연히 다르게 나타났으며 이런 결과로 볼 때 수체의 흐름은 상하류의 유입량 변화에 따라 항상 흐름은 변화하는 것으로 평가되었으나, 저수지 수체의 흐름 속도는 모두 0.05$^{\sim}$1.5cm/sec 정도로 모의된 것은 수체적 대비 방류량이 적어서 나타나는 현상으로 평가되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.384-384
• /
• 2015

우리나라에 처음으로 건설된 경인운하는 한강과 서해를 잇는 길이 18km로 건설되었다. 이로 인해 한강과 서해에서 해수와 담수가 유입되고 유출되면서 매우 복잡한 수체 거동특성을 나타내고 있다. 특히 서해에서의 유입은 조위로 인해 유입량이 매일 변화하며 해수와 담수 간 비중차이로 인해 수심에 따른 거동특성도 상이하다. 따라서 본 연구에서는 수체거동특성을 조사하여 유수소통을 통한 수질관리에 활용하고자 한다. 수체의 거동을 조사하는 방법으로는 순간적인 유속을 조사하는 방법과 장기간 거동을 조사하는 방법이 있는데 본 조사에서는 부이를 이용하여 장기간 수체의 거동을 조사하였으며, 이 결과를 활용하여 EFDC모델을 적용한 모의를 실시하였다. 수체 거동조사는 2013년과 2014년에 걸쳐 주요지점에서 수심별로 수행하였다. 2014년 2월 18일에 아라마루 지점에서 수심 1m와 3m 지점에서 조사를 실시하였다. 이 기간 중 한강의 유입량은 최소 $5.2m^3/sec$, 최대 $14.2m^3/sec$을 나타냈고, 서해 유입량은 갑문의 유입과 배수문의 유출입량을 더하여 최대 $274.6m^3/sec$를 나타냈으며, 서해 유출량은 $136.9m^3/sec$으로 나타났다. 수심 1 m에서는 해수의 유입과 유출량에 의해 뚜렷한 유속의 변화를 확인할 수 있으며, 유출시 최대 유속은 38.5 cm/sec이고, 유입시 최대 유속은 49.3 cm/sec로 나타났다. 수심 3 m에서는 해수의 유입과 유출량에 의해 뚜렷한 유속의 변화를 확인할 수 있으며, 유출시 최대 유속은 34.4 cm/sec이고, 유입 시 최대 유속은 40.0cm/sec로 나타났다. 다양한 상황에 대한 운하수체의 유속 특성을 산정하기 위하여 수리모델을 적용하여 모의를 실시하였으며 한강에서 유입된 수체가 서해에 도달하는 시간을 산정해 보았다. 모의 조건은 2014년 5월 12일부터 22일까지의 유량조건을 경계조건으로 하였으며, particle tracking의 시작지점은 경인아라뱃길 김포터미널 지점 표층 1m를 대상으로 하였다. 모의 결과 김포터미널의 수체가 인천갑문에 도달 하는데 약 6.3일이 소요되는 것으로 산정되었다. 이는 유출입량 변화에 따라 달라지므로 향후 보다 다양한 조건에서 모의를 실시하여 수질관리에 활용할 수 있는 다양한 자료를 제공할 수 있을 것으로 판단되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.190-190
• /
• 2023

습지, 호수 및 강 등을 포함하는 수체는 증발 및 비교적 높은 열용량을 통하여 주변 기온에 영향을 미친다. 이러한 효과는 수체의 크기, 형태, 그리고 깊이 등 수체의 특성에 따라 다르게 난다. 대부분의 경우 수체는 주변 기온을 저감시키지만, 특정 경우 반대로 기온을 상승시키는 효과를 불러온다. 아울러, 같은 수체라도 수체 주변 지역의 구조나 형태, 그리고 기후 조건에 따라 그 영향이 다르게 나타난다. 이에 대부분 연구자는 수치해석, 원격탐사 기법, 혹은 관측을 사용하는 방법 등을 사용하여 경험적으로 수체마다 기온변화 효과를 달리 평가하였다. 하지만, 이러한 평가는 대부분 국외에서 수행되어왔으며, 강, 하천, 그리고 호수 등이 주로 연구되어왔다. 탄소저감 및 높은 기후조절 효과를 가지는 습지는 물을 포함하고 있어, 당연히 수체로 취급될 수 있다. 습지의 다양한 기능 중 기온조절 효과는 습지의 가치 및 중요성을 평가하기 위하여 반드시 연구되어야 한다. 국외의 경우, 관련 연구가 수행된 바 있지만, 우리나라의 경우 관련 연구가 아직 수행되지 않았다. 수체의 기온조절 효과는 수체의 특성, 주변 지형의 특성, 그리고 기후 조건 등에 영향을 받음으로 국외 연구 결과들을 국내 습지에 그대로 적용할 수 없다. 따라서, 우리나라습지에 대한 평가가 달리 수행되어야 한다. 본 연구에서는 이러한 습지의 기온조절 효과를 평가하고자 광주호 습지를 대상으로 ENVI-met 수치해석 모형을 사용하여 그 지역의 여러 가상의 발전시나리오를 구축하고 모의 결과를 분석하였다. 그 결과, 광주호 습지의 기온저감 효과는 약 2km 정도까지 미치는 것으로 확인되었고, 그 규모는 기후 조건 및 주변 지형의 특성에 따라 달리 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.12-12
• /
• 2021

현행 하도현황조사는 조사망에 따라 조사대상 하천의 하천기본계획 등을 통해 조사지점을 선정하므로 전체 하천구간의 하도특성 파악에 어려움이 있고, 하천기본계획의 수립년도와 현황조사시 기간에 차이가 있을 경우, 하도특성의 경년적 변동성 파악이 어렵다. 최근 이러한 문제점을 극복하기 위하여 하천조사에 인공위성, 드론 등을 활용한 원격탐사방법이 증가하고 있으며, 유역 성과활용도 조사에서도 위성영상자료 활용의 확대요구가 있다. 본 연구는 중랑천을 대상으로 유럽우주국(ESA)의 Sentinel-1을 활용하여 하도현황조사의 기초가 되는 맞춤형 최적화 수체추출기법을 개발하였다. 이를 위하여 중랑천 지역에 대한 50여 장의 Sentinel-1 위성자료를 수집하였고, 하천 중심선에 대한 유클리드 거리를 가중치로 산정하여 K-mean 군집화를 진행하였다. 검증을 위하여 Sentinel-1과 24시간 이내 촬영된 PlanetLab사(社)의 PlanetScope 영상자료로 정확성을 평가하였다. 그 결과 최대 70%에 근접하는 정확도를 보였다. 본 방법은 현존하는 수체추출방법보다 간단하고 신속하게 수체를 추출할 수 있을 것으로 보인다. 추후 딥러닝을 통한 수체 식별을 추가 진행할 예정이며, 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.449-449
• /
• 2018

최근 국내 하천과 호수에서 수온상승 및 기후변화로 인한 녹조발생이 빈번하게 나타남에 따라 녹조발생원인과 예측에 대한 중요성이 빠르게 인식되어가고 있다. 이에 본 연구에서는 보 구간의 연직 수온분포를 분석하고, 측정된 수온분포와 유해 남조류 세포수를 바탕으로 수체안정화도와 남조류의 발생을 비교하였다. 낙동강수계의 8개보를 선정하여 2015년 1월부터 2016년 12월까지 주 1회, 수심 1m 간격으로 측정한 수온을 분석했으며, 유해 남조류 세포수는 환경부 조류경보제 및 수질예보제에서 측정한 자료를 사용하였다. 수온 모니터링 분석 결과 2015년과 2016년 모두 5월 이후 수온성층이 형성되었고, 8월에 비교적 강한 수온성층이 형성되는 것으로 나타났다. 특히 칠곡보와 강정고령보에서 상대적으로 뚜렷하게 나타났는데 이는 수심이 깊고 체류시간이 긴 지형적 특성에 의한 것으로 판단된다. 형성된 수온성층은 안정된 상태로 지속되지 않고 주로 강우 시에 상 하층간의 수온구배가 줄어들어 혼합되는 전도현상이 관찰되었다. 수체안정화도 산정 결과 역시 2015년, 2016년 모두 수온성층 결과와 비슷하게 5월에 수체안정화도가 급증하다 9월 이후에 크게 감소하는 경향을 보였으며, index별로 Schmidt stability, Bouyancy Frequency 항목에서 이러한 경향이 뚜렷하게 나타났다. 또한 5월 이후 수체안정화도가 증가하는 시기에 남조류 세포수의 현존량도 증가하는 것으로 관찰되어 남조류의 발생과 수체안정화도의 증가는 시기적으로 일치하는 것으로 나타났다. 수체안정화도와 남조류 세포수와의 상관성은 2016년이 높았으며 그중 강정고령보에서 상관계수가 Schmidt stability는 0.78, Bouyancy frequency는 0.65로 높은 상관성을 나타내었다. 하지만 2015년의 경우 9월 이후 수체안정화도와 수온이 감소하였지만 남조류 세포수는 증가하여 경향이 일치하지 않는 것으로 나타났는데, 이는 저수온성의 남조류가 우점했기 때문인 것으로 판단된다. 향후 조류 발생 및 예측 등을 효과적으로 재현하는데 있어 자료로 활용하기 위해서는 지속적인 수질 모니터링 및 기상인자 모니터링이 필요할 것으로 판단된다.