농업용 저수지는 수자원이 계절적으로 편중된 한반도에서 갈수기 용수 공급을 위한 필수적인 구조물이다. 효율적인 물 관리를 위해서는 중소규모 저수지에 대한 체계적이고 효과적인 모니터링이 필요하며, 합성개구 레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상은 전천후 관측이 가능하다는 특징과 함께 연속적인 저수지 모니터링을 위한 도구가 된다. 본 연구에서는 10 m급 해상도를 갖는 Sentinel-1 SAR 영상과 1 m급 해상도의 Capella X-SAR 영상을 활용하여 울산광역시 차리, 갈전, 뒷골 저수지의 수체를 탐지하였으며, 이를 통해 국내 중소규모 저수지 모니터링에의 활용성을 평가하고자 하였다. Z fuzzy function 기반 임계값 산정을 통한 영상분할기법과 객체 탐지 기반 분할기법인 Chan-vese (CV) 기법을 통해 수체 영역을 산정하였으며, UAV 영상과의 비교를 통해 성능을 정량적으로 평가하였다. 임계값 기반 탐지 정확도는 Sentinel-1의 경우 약 0.87, 0.89, 0.77 (차리, 갈전, 뒷골), Capella의 경우 약 0.78, 0.72, 0.81로 나타났으며, CV 기법 적용 시 모든 저수지에서 정확도가 향상되는 것을 확인하였다(Sentinel-1: 0.94, 0.89, 0.84, Capella: 0.92, 0.89, 0.93). Capella는 모든 저수지/분할기법에 대해 수체와 비수체의 경계를 비교적 뚜렷하게 모의하였으나, 고해상도로 인한 speckle noise가 충분히 평활화되지 않아 오탐지 및 미탐지가 다소 발생하였다. 오탐지의 제거를 위해 광학 센서 기반 보조자료를 활용하여 마스킹한 결과, 정확도가 최대 13% 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 바탕으로 SAR 위성 기반 더욱 정확한 저수지 탐지가 이루어진다면 소규모 저수지를 포함, 종합적인 가용수량에 대한 연속적인 모니터링이 가능할 것이며, 효과적인 수자원 관리에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
직경 5 mm 이하의 미세플라스틱은 인류 활동에 의해 생산되어 하수처리장 처리수, 우수토구, 도로 분진 등 다양한 경로를 통해 하천에 유입되고 있다. 하천에 유입된 미세플라스틱은 하천흐름을 따라 하류로 이동하여 해양환경에까지 이른다. 미세플라스틱은 수체를 따라 이동할 뿐 아니라 수생생물에 의해 섭식되기도 하여 인체 위해성이 우려되는 상황이다. 특히 서울과 경기도의 주요 상수원인 팔당호는 북한강, 남한강, 경안천이 유입되어 형성되기 때문에 미세플라스틱의 유입에 따른 이송-분산 거동 평가가 중요한 영역이다. 본 연구에서는 준3차원 입자추적기법을 이용한 미세플라스틱 거동해석 모형, MPT-Q3D를 개발하였으며 팔당호 내 미세플라스틱의 거동 특성을 분석하였다. MPT-Q3D 모형은 2차원 흐름해석모형과 연계한 입자의 준3차원 거동해석을 위해 step-by-step computation method를 적용하였으며, 전단류에 의한 입자의 수평거동과 난류확산에 및 침강속도에 의한 연직거동 두 단계 계산과정에 따라 입자의 거동을 해석했다. 전단류는 2차원 흐름해석결과로부터 유속의 연직분포식을 적용하여 생성하였으며, 생성된 전단류에 의해 각 연직층 별 유속이 계산되고 𝚫t 이후 입자의 종, 횡 방향 이동거리를 계산한다. 또한 난류확산에 의한 무작위적 거동 계산을 위해 Gaussian 분포를 따른 난수 생성을 통해 무작위적 거동을 계산했다. 각 연직층에 위치한 미세플라스틱 입자의 종, 횡 방향 거동을 계산한 후 입자의 연직거동을 계산한다. 입자의 연직 위치는 난류확산과 침강속도에 따라 계산되며 침강속도는 미세플라스틱의 밀도 및 직경에 따라 결정된다. 현장 샘플링 결과에 따라 팔당호로 유입되는 미세플라스틱은 폴리스틸렌(PS), 폴리에틸렌(PE), 폴리에스테르(Polyester)가 있으므로, 세 종류의 미세플라스틱을 동시에 주입하여 팔당호 내 거동을 분석했다. 남한강, 북한강, 경안천의 유량 차이로 인해 팔당호로 유입되는 미세플라스틱은 대체로 남한강과 북한강의 흐름특성에 영향을 받았다. 경안천의 경우 유량이 낮아 팔당호로 유입되지 못하고 좌안을 따라 하류로 이동됐다. 남한강과 북한강에서 유입된 미세플라스틱은 주로 팔당호 내 소내섬을 거쳐 팔당댐 쪽으로 이동했다. 또한 팔당댐 인근에서는 PP, PE, Polyester 순으로 많은 양이 유입되는 결과가 나타났다.
하천 합류부에 있어 수체의 혼합양상을 분석은 고해상도의 자료가 필요하다. 반면에 수질환경 문제와 기존 모니터링 시스템이 고정된 측정 방식으로 이루어지기 때문에 하천 전체의 정보는 저해상도의 결과값은 나타낸다. 또한, 많은 수중 환경 문제가 1차원에서 3차원에 걸쳐 있지만, 대부분의 관측 시스템은 1차원에 머물러 있음을 확인할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 보다 발전된 관찰 및 계측이 필요하다. 그에 따른 고해상도의 측정 자료를 얻기 위해서는 측정자가부담을 많이 가지며, 측정할 수 있는 영역이나 시간적으로 제한적이다. 해상도는 낮추되 광범위한 데이터를 취득하기 위해서는 적절한 보간법이 선정되어야 한다. 관련 논문을 검토한 결과, 측정 결과에 따른 2차원 횡단면 분포의 내용이 지배적이었고, 3차원 매핑 및 3차원 분석을 통한 수리학적 정보 획득에 관한 연구는 부족한 실정이였다. 특히 3차원 하천 수질 농도의 연구가 불충분했다. 그에 따라 저해상도 측정결과에서의 예측과 보간법에 대한 시각화를 통해 하천의 전체적인 수리·수질정보를 표기하였다. 각각의 보간법을 비교함으로써 하천 매핑에 있어 IDW, Natual Neighbor, Kriging 기법을 적용하여 시각화된 자료와 정량적 평가를 통해 하천매핑의 정밀성을 향상시켰다. 이를 통해 3차원화된 공간보간 자료를 이용한 하천합류부의 혼합양상을 해석하였다. 3차원 데이터를 활용하는 방법으로 측정 및 모니터링 기술의 중요한 데이터로 활용되며, 이러한 데이터는 유해물질 저감 기술 및 평가 예측 기술의 기초 데이터로 활용되고 있다. 유해화학물질 추정, 호수의 고위험 조류군 계층분석 등 다양한 수생건강 진단기술을 활용할 수 있다.
최근 도시하천의 환경생태학적 접근이 활발히 진행중에 있으며, 특히 하천의 유지수량 확보가 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 연구에서는 도시하천을 효율적으로 관리하기 위한 방안으로서 하천의 지형태 현장조사 자료와 영상정보를 연계한 수체적 평가기법을 제안하였으며, 갑천을 대상지역으로 선정하여 분석한 결과 다음의 결론을 얻었다. 첫째, 도시하천의 지형태 특성을 조사하기 위해 사주와 초지에 대한 지형측량을 실시하였으며, 수체적 계산에 영향을 주는 수면부에서의 경사특성을 분석한 결과 사주는 0.024, 초지는 0.220로서 초지가 사주에 비해 약 10배 높은 경사특성을 나타내었다. 또한 IKONOS 영상으로부터 사주와 수체에 대한 분광특성과 최소거리법을 이용하여 영상을 분류하였으며, 수체적 계산을 위해 Median 필터를 통한 일반화를 통해 수체적 계산을 위한 사주영역을 효과적으로 추출하는 기법을 제시하였다. 마지막으로 하천내 지형태 조사자료와 영상에서 추출한 사주영역을 GIS 공간분석 기법을 적용하여 도면화하였으며, 영상 촬영시점의 수위를 1m로 가정했을때의 수체적은 $225,258m^3$로서, 사주의 경사특성을 고려하지 않은 수체적($251,599m^3$)에 비해 약 10.5%의 수체적 개선 효과를 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 Moderate Imaging Spectroradiometer(MODIS), Sea-viewing Wide Field-fo-view Sensor(SeaWiFS), Medium Resolution Imaging Spectrometer(MERIS) 등의 광역관측 위성영상을 이용한 해수나 연안수의 클로로필 농도 분석을 통해 가능성이 확인되었던 밴드 비를 이용한 비교적 간단한 추정 모델을 수체의 크기와 폭이 현저히 작고 탁도가 있는 하천에 대해 클로로필-a 농도값을 추정하고자 고해상도 위성영상에 Two-band 및 Three-band reflectance 모델을 적용하여 가능성을 파악하였다. 특히 RapidEye 영상을 이용하여 일반적으로 탁도가 있는 수체에 대해 Red와 NIR 영역을 활용하는 이들 모델에 Red-edge(RE) 밴드를 적용하였다. Red와 NIR을 이용한 Two-band Reflectance 모델은 계산식의 결정계수 $R^2$ 값이 0.38로 유의성 없는 결과를 나타내었다. 그러나 RapidEye의 Red-edge (RE) 파장 대를 이용한 Red-RE Two-band 모델과 Red-RE-NIR Three-band 모델을 이용한 계산식에 대해서는, 2차함수에 의한 Three-band 모델의 결과는 Red-RE Two-band 모델의 결과와 통계적인 값이 거의 유사하였고 Two-band와 3차함수에 의한 Three-band 모델 추정식은 각각 0.66, 0.73 의 $R^2$값을 나타내어 Red-edge 밴드의 적용 가능성을 보였고, 실측치와의 Root Mean Square Error (RMSE)는 24.8, 22.4 mg $m^{-3}$, Relative Percent Difference(RPD)는 각각 1.30, 1.29로 1.5 이하의 대략적인 추정(Approximate Prediction) 수준을 나타내었다. 고해상도 위성영상에 Red-RE-NIR Three-band 모델을 적용한 계산식을 이용해 대략적인 추정이지만 가장 유의한 수준의 클로로필-a 농도를 추정할 수 있었다. 영상에서 추정된 클로로필-a 분포를 비교하였을 때 3차함수에 의한 Three-band 모델 추정식이 Two-band 모델에 비해 낮은 값의 분포를 보였다. 향후 하천의 스펙트럼을 실측하여 파장별 부유물질, 유기물과의 상관성 및 클로로필 농도와의 간섭 정도를 시뮬레이션하여 보정식을 산출 적용한다면 탁도가 다소 높은 하천에서의 클로로필-a 농도 계산식의 정확도를 더욱 높일 수 있을 것으로 기대된다.
시화호 북측확장단지 조성을 위하여 반월천과 동화천이 유입되는 상류에서 호안 축조 공사가 진행되는 경우 침적된 오열도가 실한 이 지역에서 저니토가 급격하게 교란될 때 시화호 수질에 미치는 영향을 평가하기 위하여 본 연구를 수행하였다. 3차원 수동역학 모델인 TIDE3D를 수질모델인 CE-QUAL-ICM과 결합하고 4개의 $\sigma$층을 사용하여 수체와 저질사이의 상호작용과 층별 변화를 모의하였다. 1년 이상의 장기적인 수질모의결과, 교란된 지점 인근에서는 저층에만 수질의 악화철상이 나타나고 시화호의 형상 및 외부 하천 유입의 복합적인 특성 상 약 5km를 지나면서 저질 교란의 영향이 표층에 나타난다. 현재의 상황에서는 겨울과 봄에 상류 오염유입이 많아서 COD와 TP수질이 좋지 않으나 이에 비해 저질의 교란으로 야기되는 수질 변화는 여름과 가을에 크게 저하되는 것으로 나타나 현존 상태와 반전된 결과를 제시한다. 선행연구(서 등, 2002)에서 취하였던 격자망보다 배정밀도로 상세화 하여 150m${\times}$150m의 격자에서 수치실험 한 결과는 계산시간의 증대를 유발하지만, 격자의존도가 수치해에 미치는 영향이 있는 것으로 판단되며 특히 유동이 배수갑문 인근의 영역에서 신을 통과하는 유량의 차이를 줄여 만족스러운 결과를 제공한다.
최근 과학기술의 급속한 발달과 더불어 인간의 활동 영역이 넓어짐으로써 연안해역 개발과 환경 등의 문제가 전세계적으로 대두되고 있으며, 보다 광범위한 분석을 위해 위성영상을 활용이 증대되고 있는 실정이다. 본 연구는 보다 효율적인 연안해역의 수심 결정에 있어 하이퍼스펙트럴 위성영상을 활용하는데 그 목적을 둔다. 이를 위해 먼저 EO-1 Hyperion 위성영상에서 연구대상지에 해당하는 부분영상을 추출하고, 대기보정과 기하보정을 실시하였다. 그리고 MNF 변환을 통해 밴드를 압축하고, 수체의 특성을 분석하는데 적합한 밴드를 선정하였다. 선정된 밴드내에서 수심 산정을 위한 계수인 Kd를 결정하였으며, 순수한 분광 특성을 가진 화소의 endmember의 결정과 선형분광순수화 기법을 이용한 매핑을 통해 대상 연안의 수심을 최종적으로 결정하였다. 연구 결과, 산정 된 수심은 수치해도상의 수심과 평균 1.2m 정도의 차이를 보였고, 산정 하고자 하는 수심이 깊을수록 오차는 크게 나타났다. 향후 대기보정, endmember 결정, Kd 산정 등의 정확도를 높인다면 보다 경제적이고 효율적인 수심 결정이 가능할 것으로 판단된다.
하천합류부에서 수체혼합양상을 파악하기 위해서는 고해상도의 자료가 필요하다. 특히 하천분석에 있어 수리·수질 특성은 수생태 건강성에 대한 기초자료로 사용되기 때문에 지속적 모니터링을 통해 관측이 필요한시점이다. 또한 현제 기존의 모니터링 체계에서도 1차원적인 고정적인 측정방법을 통해 측정이 진행되기 떄문에 측정지점 주변의 제외한 하천 전체의 수리·수질 특성조사가 이루어지지 않고 있다. 그에 따른 고해상도의 측정자료를 얻기 위해서는 측정자가 부담을 많이 가지며, 측정할 수 있는 영역이나 시간적으로 제한적이다. 해상도는 낮추되 광범위한 데이터를 취득하기 위해서는 적절한 보간법이 선정되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 하천합류부에서의 고해상도 측정방법을 소개하고 계측결과에 따른 보간법 비교하였다. 이를 이용한 저해상도 측정결과에서의 예측과 보간법에 대한 시각화를 통해 하천의 전체적인 수리·수질정보를 표기하였다. 각각의 보간법을 비교함으로써 하천 매핑에 있어 IDW, Natural Neighbor, Kriging 기법을 적용하여 시각화된 자료와 정량적 평가를 통해 하천매핑의 정밀성을 향상시켰다. 본연구를 통해 공간보간을 통한 하천의 측정의 새로운 방안제시가 될것이라 사료된다.
논의 시기별 파장별 분광반사특성을 조사하기 위해, Landsat TM 밴드, RVI, 습윤도의 특성을 분산분석한 결과, 가시광선 영역의 TM 밴드 1, 2, 3의 논지역 평균 자료값은 식물색소에 의한 광흡수와 관련이 많아 군락형성이 최대인 8월 19일과 9월 1일에 가장 낮아졌다가 등숙기인 9월 중 하순에 다시 높아졌다. 중간 적외선 영역인 TM 밴드 5와 7은 수분에 민감하여, 담수상태로 수체의 영향이 컸던 5월 31일과 6월 2일의 자료값이 가장 낮았고, 군락의 최성기에서 성숙기로 접어들면서 식물체의 수분함량이 줄어들어 자료값이 점점 높아졌다. 한편, RVI는 출수ㆍ개화기인 8월 19일과 9월 1일에 가장 높았고, 습윤도는 벼의 생육초기에서 성숙기로 갈수록 계속 낮아졌다. 이앙기인 5월 31일, 출수기인 8월 19일 두시기 자료에서 수분에 민감한 TM 밴드 5, 식생의 특징이 드러나는 RVI, 또한 모든 밴드의 특성이 포함된 습윤도를 벼 재배면적 추정을 위한 정보로 이용하여, 이앙기에 담수상태이고 같은 지역이 출수기에 무성한 식생의 특징을 보이는 곳을 벼 재배지역으로 정하여 벼 재배면적 지도를 작성하였다. 벼 재배면적은 7291.19ha 추정되었고, 지형도를 이용한 100지점의 정확도 검증 결과 92%로 나타났다. 1991년 5월 31일과 8월 19일 두 시기의 Landsat TM 밴드 3, 4, 5, RVI 및 습윤도를 각각 유효밴드로 선정하여 중첩한 총 10개의 밴드를 가진 화상을 생성하여 기존의 분류법에 이용하였다. 최대우도법에 의한 감독분류 결과 벼 재배면적은 9100.98 ha였다. Error matrix에 의한 분류정확도는 97.2%로 나타났고, 지형도를 이용한 정확도는 95%로 나타났다. 분류항목수를 15개와 20개로 한 ISODATA법에 의한 비교사 분류결과 벼 재배면적이 각각 6663.60ha와 5704.56 ha로 추정되었고, 지형도에 의한 분류정확도는 각각 87%와 82%로 나타났다. 통계연보를 기준자료로 하여 분류방법간 비교를 위하여 당진군 우강면에 대하여 벼 재배면적 비교를 한 바 감독분류에 의해 2522.97ha로 가장 크게 추정되었고, 다음이 규칙기반분류와 분류항목수를 20으로 한 무감독분류법으로 각각 1567.31 ha와 1865.61 ha로 추정되었다. 분류항목수를 15로 한 무감독분류에 의한 벼 재배면적이 1638.72 ha로 가장 작게 추정되었다. 이때, 통계연보 자료상의 우강면의 논면적(2242.69ha)에 가장 가깝게 추정된 결과는 규칙기반분류이었다. 벼 재배지역은 추정방법에 관계없이 이앙기와 출수기, 두 시기의 자료를 이용한 경우 다소 차이는 있으나 정확하게 구분되었다. 위성의 분광반사 특성을 이용한 규칙기반분류는 매우 쉽고, 재현성이 있으며, 넓은 지역에 대한 신속한 작업이 가능하다.
본 연구는 RGB, 초분광 센서를 이용하여 시기별 사과 잎의 엽록소와 질소 함량을 예측하여 사과 나무 잎의 질소 영양을 진단하기 위해 수행되었다. 분광 데이터는 사과나무 '홍로/M.9' 2년생을 대상으로 고해상도 RGB와 초분광 센서로 촬영 후 영상처리를 통해 취득하였다. 식물체 데이터는 촬영이 끝난직후 엽록소와 잎 질소 함량을 측정하였다. 엽록소 측정기의 SPAD meter, RGB 센서의 개별 파장, 컬러 식생지수 및 초분광 센서의 214개의 파장과 식물체 데이터를 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 엽록소와 잎 질소 함량 데이터는 시기와 상관없이 질소 시비량에 따라 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 잎은 시기가 지나면서 잎에 있던 영양분이 과실로 전이되어 색이 옅어졌으며 RGB센서의 경우 Red파장에서 시기와 상관없이 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 초분광 센서의 경우 두 시기 모두 질소 시비 수준에 따라 가시광 영역보다 비가시광 영역에서 차이가 크게 나타났다. 반사값를 이용하여 식물체 특성의 예측 모델 결과 엽록소, 잎 질소함량 모두 초분광 데이터를 이용한 부분최소제곱회귀분석을 이용하였을 때 성능이 가장 높게 나타났다(chlorophyll: 81% / 63%, leaf nitrogen content: 81% / 67%). 이러한 원인은 RGB 센서에 비해 초분광 센서는 좁은 FWHM과 400-1,000nm의 넓은 파장 범위를 가지고 있어 질소 결핍에 의한 스트레스로 인해 작물의 분광학적 해석이 가능했을 것으로 판단된다. 추후 분광학적 특성을 이용하여 전 생육 시기의 수체 생리, 생태 모델 개발 및 검증 그리고 병해충 진단 등 연구를 통해 고품질, 안정적인 과실 생산 기술 개발에 기여될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
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제 19 조 (관할 법원)
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.