• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.39 no.6_1
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• pp.1371-1388
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• 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
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• 2023.05a
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• pp.2-2
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• 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
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• 2016.05a
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• pp.101-101
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• 2016

하천원격탐사는 원격탐사의 하위 개념으로서 계측하고자 하는 대상인 하천이나 호소 수체에서 발생하는 빛의 반사, 복사 또는 방출되는 양을 획득하고 분석하여 수리량, 지형 등 하천 조사에 활용하는 기법이다. 일반적으로 원격탐사는 주로 위성영상 자료를 활용하여 수행되어 자료취득비용이 고가이고 해외 위성자료에 의존하여 시공간적인 해상도가 매우 낮아 유역에 비해 공간적인 규모가 작고 변동 시간이 짧은 하천에 적용하는 데 한계가 있어 왔다. 또한, 단순한 사진촬영으로 도출할 수 있는 정보에 한계가 있고 자료를 저장 및 분석할 수 있는 기법도 부족하여 하천조사에 원격탐사를 활용한 사례가 드물었다. 그러나, 최근 드론과 같은 운반체 기술이 획기적으로 개선되고 있고 다양한 영상촬영장비의 개발과 IT기술의 발전으로 인해 위성영상에 비해 시공간적 해상도가 매우 정밀한 자료를 저렴한 비용으로 획득 가능해졌다. 또한, 매우 조밀한 파장대로 세분된 빛의 세기를 측정할 수 있는 초분광 영상을 이용한 원격탐사기법도 하천과 같은 좁은 영역에 적용이 가능해졌다. 초분광영상은 가시광선 외에 자외선과 적외선 영역에 해당하는 반사광을 200개 이상의 조밀한 파장대로 나누어 측정할 수 있어 수리량, 하상, 식생 등 하천 수체와 관련된 정보를 조사할 가능성이 증가하였다. 본 연구에서는 하천 수체에서 취득한 초분광 영상을 이용하여 하천특성과의 상관관계를 규명하고 이를 통해 초분광 영상 기반의 하천특성 계측 기법을 개발하고자 하였다. 드론과 같은 항공영상에 적용하기 전에, 우선 지상에서 측정된 초분광 영상과 하상재료 및 수심과의 상관관계를 규명하여 초분광 영상의 하천조사로의 사용 가능성을 점검해 보았다. 폭 10m, 수심 1m의 저수심의 소하천에 적용한 결과, 초분광 영상의 표준화 및 패턴 분석을 통해 수중에 위치한 하상재료를 구분할 수 있었고 주성분분석 등을 통해 수심과 상관성도 일부 도출되어 하천조사에 초분광영상이 활용될 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.277-277
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• 2021

합류부는 인공수로 또는 자연하천에서 흔히 존재하며 매우 복잡한 흐름 구조가 발생하는 곳이다. 특히 본류와 지류의 유속장의 차이에 따라 발생하는 전단층은 흐름과 물질이 혼합되는 경계면이 되며, 흐름 구조가 전단층을 따라 발달한다는 특징으로 인해 수리학적으로 매우 중요하다. 최근 원격탐사 기법의 발전에 따라 위성이나 드론과 같은 무인 이동체를 이용한 하천 계측법이 수질 및 지형변화 연구들에 광범위하게 적용되고 있다. 그 중 RGB 항공영상은 해상도가 높고 취득 비용이 저렴하여 확장성 및 활용도가 높다. 본 연구에서는 합류부 전단층이 촬영된 RGB 항공 영상을 이용해 합류부 전단층 분석에 활용하는 방법을 제안한다. 제안되는 방법은 RGB 항공 영상에서 본류와 지류의 수체 영역을 각각 추출하기 위해 가우시안 혼합 모형(Gaussian mixture model)을 이용한다. 추출된 수체 영역에는 자기조직화지도(self-organizing map)을 적용하고 좌표 변환을 하여 정량적인 특징을 추출한다. 본 연구에서는 알고리듬의 적용 예로서 구글어스를 통해 확보된 낙동강-남강 합류부의 항공 영상을 분석한다. 본 추출법을 이용하면 접촉식 센서를 이용하는 기존의 전단층 계측 방법들에 비해 경제적이고 안전하며 합류부 흐름의 평면적 분석을 가능하게 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.32 no.2
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• pp.153-162
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• 1999

In this study, mixing and dilution characteristics of vertical multijet discharged by multiport diffuser into stagnant water are investigated. The results obtained from the experiment of multiport diffuser performed in the three dimensional flume are as follows. As far as merging process of multiport diffuser is concerned, merging starts at about z/l = 3 although merging length is dependent upon stability condition and thereafter lateral temperature distribution becomes gradually uniform which is typical distribution of plane jet. Analyses of experimental data for minimum dilution show that characteristics of minimum dilution are described based on three regions which are jet region where momentum is dominated, intermediate region, and plume region where buoyancy is dominated. Minimum dilution coefficient in plume region of multiport diffuser obtained in this study is 15% higher than that of plane diffuser. This is because individual jet of multiport diffuser entrains more ambient water before merging is occurred, and therefore dilution increases.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.52-52
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• 2023

저수지는 기존의 육상 수지에 직접적인 영향 뿐 만 아니라 수체가 육상에 머무르는 시간을 늘려 수온 및 수질에는 영향을 미친다. 이들이 환경 및 지역 기후 변화에 직접적인 영향을 미치는 주요인자로 기후 변화에 미치는 긍정적, 부정적 효과와 함께 중요성이 더 증대되고 있다. 위성 원격탐사는 북한 지역 등과 같은 현장 관측 자료의 수집이 어려운 지역을 포함한 전 지구 규모에서 저수량 변화를 추정하는데 유용한 자료를 제공한다. 우리는 광학 위성 (Landsat-8/9)과 능동형 마이크로파 위성 (Sentinel-1)를 활용해 한반도 지역에 분포하고 있는 저수지의 수체 면적을 산출하기 위해 2020년부터 2022년까지 자료를 수집했다. 저수지 표면적 산출은 전통적인 NDWI (Normalized Difference Water Index) 및 후방산란계수 (𝜎₀)에 multi-Otsu 방법을 적용하여 이진화 영상을 얻는 방식을 이용했다. 여전히 남아있는 과탐지 영역은 최대 표면적 영상과 상대 비교를 통해 제거했다. Landsat과 Sentinel-1 위성 원격 탐사 자료 기반 저수지 표면적은 높은 유사성이 있었고, 현장 및 위성 고도계 자료 기반 수면 고도 변화와 높은 관계성를 보여주었다. 실험을 통해 위성 원격탐사 자료를 활용한 한반도 지역 저수지의 저수량 변화을 추정했으며, 현장 관측자료와 비교했다. 이 추정 기술은 전 지구 저수지 및 호수로 확장할 수 있으며, 수문 모델의 검증자료 등으로 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.518-518
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• 2023

자연하천에서 오염물질의 혼합 거동은 비균일한 지형학적 요인으로 인해 매우 복잡한 특성을 나타낸다. 일반적으로 오염물질 거동 모델링에서는 수체에서의 혼합을 Fick의 법칙에 따라 유속에 의한 이송과 난류에 의한 확산으로 계산하고, 국부적인 정체현상 등에 의한 non-Fickian 혼합을 야기하는 하천의 특성을 기하학적 지형 형상으로 구현하여 실제 현상에 근접한 혼합 거동을 재현한다. 하지만 계산의 효율성을 위하여 모델링의 차원을 낮추는 경우, 하천의 지형을 경계조건으로 고려할 수 없게 된다. 특히, 1차원 모델링의 경우 하천의 비균일성을 무시하고 1개의 유선으로 간주하며, 이 경우 non-Fickian 물질이동 해석을 위한 추가적인 현상학적 해석이 필요하다. 지난 50년간, non-Fickian 물질이동 해석을 위한 다양한 현상학적 모형이 제시되어 왔다. 하천을 흐름영역과 정체영역으로 구분하고 두 개의 영역 사이의 물질교환 속도를 모델링하거나, Random walk 개념으로 물질이 이동하는 경우와 이동하지 않는 경우를 확률론적으로 모델링하거나, 물질이 정체되었을 때 다시 빠져나오는 시간을 모델링하는 경우가 그 예이다. 본 연구에서는 선행연구에서 제시한 음함수 형태의 현상학적 모형을 기반으로, 수치적 반복계산 없이 상류 경계에서 임의의 형태의 농도곡선(shape-free breakthrough curve)을 갖는 오염물질운(cloud)이 일정 거리를 유하하며 발생하는 변화를 예측할 수 있는 해를 제시한다. 본 연구의 방법론은 추적법(routing procedure)을 활용한 Fickian 혼합 해석, 전달함수(transfer function) 형태의 정체시간분포 해석, 그리고 라플라스 도메인에서의 해석해 유도를 포함한다. 본 연구에서 제시된 해는 2020년 경상북도 김천시에 위치한 감천의 4.5 km 구간에서 수행한 추적자 실험의 현장 자료를 통해 정확도를 검증하여 타당성을 입증하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.133-133
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• 2019

하천의 하상재료는 전반적인 하천 계획 및 정비 등의 기초자료이다. 특히 하천의 하상재료 조사는 하천의 조도계수 산정, 하천의 유사이송 특성 분석 및 하천 서식처 등의 하천환경 조사를 위하여 수행한다. 지금까지의 하천 하상재료 조사는 사람이 직접 하상토를 채취하거나 사진을 이용하여 대략적인 스케치를 통해 진행하다보니 자료의 품질에 대한 신뢰도가 떨어지고, 사람이 직접조사를 해야 하기 때문에 비용이 많이 필요하여 몇 개 지점을 대상으로 하상재료 조사를 수행해야 하는 등의 한계를 가지고 있다. 따라서 하천 환경 평가를 위한 하상재료 조사를 위해서는 좀 더 체계적이고 과학적인 기술 개발이 요구된다. 특히 물속의 하천 하상재료를 조사하는 것은 육안 또는 카메라를 이용한 조사로는 어려움이 많기 때문에 하천 전체의 공간적인 하상재료 조사를 위해서는 새로운 기술이 필요하다. 이에 본 연구에서는 보다 정확한 조도계수 산정을 위해 초분광 영상을 이용하여 하상재료를 분류하고, 이를 이용하여 하천 환경 평가를 할 수 있는 하상재료 분포도를 만들기 위한 하상재료의 분광특성 분석 연구를 수행하였다. 초분광 영상의 분광특성은 수백개의 밴드가 연속적으로 구성된 정보를 말하며, 영상 내 모든 화소의 파장정보를 포함하는 데이터 큐브형식으로 구성된다. 물체의 파장정보는 분광기나 초분광 영상 촬영 장치를 통해 수집할 수 있으며 파장정보는 파장과 이에 해당하는 영역의 반사도를 측정하여 하상재료의 분광반사특성으로 확인할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 하천의 다양한 하상재료들만의 고유 분광반사특성을 분석하여 하상재료별 분광 라이브러리를 구축하고자 한다. 또한 이와 같이 하상재료별 분광 라이브러리를 구축한 결과를 활용하여 무인기 기반의 초분광 영상을 활용한 하천 하상재료 분류 기술을 개발하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 하상재료별 분광라이브러리를 구축하였고, 실제 하천에서 무인기 초분광 영상에 활용한 결과 수체가 존재하는 영역에서도 초분광 영상을 활용하여 하상재료의 분류가 가능한 것을 확인하였다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.22 no.1
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• pp.20-26
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• 2016

The residence time measures the time spent by a water parcel or a pollutant in a given water body. So residence time of water is widely used as an indicator of how a substance will remain in an estuary and it is used to enable comparisons among different water bodies. To estimate residence time of particulate matters from land and aquaculture, EFDC that includes particle tracking model was applied to the Geoje Bay. Modelled average residence time was about 65 days in the inner part. It meant it takes about 2 months for substance from land and aquaculture to be transported to the outside of Geoje Bay. The results indicated that residence time varied spatially throughout Geoje Bay depending on tidal flushing and, in general conditions, tidal flushing exerts the greatest influence to the flushing of Geoje Bay. This reveals relationships between residence times of particulate matters and physical properties of the bay and Geoje Bay is vulnerable to water quality problem.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.8
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• pp.553-566
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• 2021

River confluence is often characterized by shear layer and the associated strong mixing. In natural rivers, the main channel and its tributary can be separated by the shear layer using contrasting colors. The shear layer can be easily observed using aerial images from satellite or unmanned aerial vehicles. This study proposes a low-cost identification method extracting geographic features of the shear layer using RGB aerial image. The method consists of three stages. At first, in order to identify the shear layer, it performs image segmentation using a Gaussian mixture model and extracts the water bodies of the main channel and tributary. Next, the self-organizing map simplifies the flow line of the water bodies into the 1-dimensional curve grid. After that, the curvilinear coordinate transformation is performed using the water body pixels and the curve grid. As a result, the shear layer identification method was successfully applied to the confluence between Nakdong River and Nam River to extract geometric shear layer features (confluence angle, upstream- and downstream- channel widths, shear layer length, maximum shear layer thickness).