• 대한지리학회지
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• 제45권5호
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• pp.573-591
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• 2010

이 연구에서는 지난 100년(1908~2007) 동안 서울에서 발생한 열파의 변화추세와 극심한 열파 발생 시 도심내 열환경과 사망자의 시공간적 패턴을 분석하고자 한다. 최근의 온난화 경향에도 불구하고 여름철 강수량증가에 의해 서울시의 열파 발생빈도 및 강도에는 뚜렷한 변화경향이 관찰되지 않는다. 전례 없이 강한 열파가 발생한 1994년 7월의 자동기상관측 및 Landsat TM 위성 영상 추출 열분포 자료들은 도심내 형성되는 고온의 열환경에 의해 노인 질병 사망자 수가 더욱 증가하였음을 잘 보여준다. 이 연구는 차후 도심 정비시 열환경 분포를 고려해야 하는 생리기후학적 근거를 제시하고 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제37권8호
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• pp.631-641
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• 2004

본 연구는 개념적 준분포형 모형인 SLURP 모형의 소양강댐유역의 적용가능성에 대해 다루었다. SLURP모형은 강우의 시공간적 변화를 반영하여 강우-유출을 해석하여 관개계획 및 수자원 관리 효과를 판단할 수 있는 준분포형 모형이다. DEM으로부터 지형분석프로그램인 TOPAZ/SLURPAZ와 연계하여 빠르고 쉽게 지형매개변수와 지형자료를 획득할 수 있다. NOAA/AVHRR 위성영상을 이용하여 월별 NDVI를 산출하였으며, 대상유역 주변의 5개의 기상 관측소를 통해 일별 수문기상자료(이슬점, 일사량, 최대ㆍ최소 대기 기온, 상대습도 등)을 얻었다. DEM NDVI, 수문기상자료를 이용하여 1998년부터 2001년까지 4 개년도의 일별유출량을 모의하였다. 매개변수 최적화를 위하여 민감도 분석 및 SCE-UA 방법을 사용하였으며 대상기간의 Nash-Sutcliffe의 모형효율과 WMO 통계량을 통해 소양강댐 유역의 SLURP모형의 적용성을 검증하였다.

• 한국어류학회지
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• 제26권2호
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• pp.125-132
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• 2014

한강 하구역에서 출현하는 자치어의 시공간적 분포 특성을 파악하고 해양환경요인과 자치어의 분포 및 출현양상과의 연관성을 평가하기 위해 한강 하구역을 대표하는 염하수로, 석모수로, 장봉수로에서 2007년 5월에서 2008년 8월 사이 계절별로 자료를 수집하여 분석하였다. 연구기간 동안 자치어는 총 13개 분류군 총 3,642개체가 출현하였고, 웅어속이 48.8%로 우점하였다. 장봉수로에서 총 11개 분류군이 출현하여 가장 많았다. 석모수로에서는 웅어속이 대량 채집되어 채집량이 2,428개체로 가장 높았다. 춘계와 하계에 출현량이 증가하였으며, 동계에는 흰베도라치만이 출현하였다. 염하수로 및 석모수로에서는 기수종이 주를 이루었고 장봉수로에서는 연안성 어종, 연안 회유성 어종, 연안정착성 어종 등 다양하게 출현하였다. 정준대응분석(CCA) 결과 자치어는 수온 및 염분과 유의한 상관관계를 보였다. 한강 담수유입에 따른 염분에 따라 주요 자치어는 2개의 그룹(염하 석모수로, 장봉수로)으로 구분되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.301-301
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• 2015

효율적인 지하수 관리를 위해서는 시공간적인 변동성을 고려한 지하수 함양량의 정량적 산정이 필수적이다. 본 연구에서는 지표수-지하수 연동해석이 가능하며 토지이용 특성과 국내 토양특성을 가장 잘 표현할 수 있는 한국형 장기 유출 모형 SWAT-K를 이용하여 장성지역의 분포형 지하수 함양량을 산정하였다. 행정경계와 수자원단위지도에서 제시하는 표준단위유역을 기준으로 하여 장성군을 포함하는 유역을 SWAT-K 구동을 위한 모델영역으로 설정하여 주하도를 따라 13개의 소유역으로 구분하였다. SWAT-K를 구동하기 위해서는 기상 및 수문자료를 구축해야 하는데 강우량을 비롯하여 기온, 풍속, 일사량, 상대습도 등의 기상자료가 요구된다. 본 연구에서는 대상유역 내에 위치한 광주, 정읍 기상관측소의 자료를 이용하여 기상자료를 구축하였으며, 모형의 계산시간, 모형결과의 정확도 등을 판단하여 30m 공간해상도를 가지는 DEM을 300m 공간해상도로 가공하여 사용하였다. 토지이용도는 모의시 다양한 토지이용상태를 반영할 수 있도록 중분류(1:25,000) 토지이용도를 사용하였다. 토양도는 국립농업과학원에서 토양도 전산화 사업을 통해 구축된 1:25,000 축척의 정밀토양도를 사용하였다. SWAT-K를 이용하여 장성군을 포함한 전체유역에 대해 지표수-지하수 통합 물수지 분석 결과(2005년~2013년) 연평균 강수량 대비 유출률은 63.0%, 증발산률은 34.6%, 함양률은 19.5%로 나타났다. 지표수 유출과정과 지하수위 변동을 동시에 고려하여 산정한 소유역별 연간 함양량 결과를 산정하였고, 총 13개의 소유역별 연간 지하수 함양량을 제시하였다. 또한 SWAT-K 모형을 이용한 모델 영역중 장성군에 속하는 행정구역별, 표준권역별 연평균 함양량을 산출하였으며, 그 분석 결과 장성군 평균 함양률은 20.3%로 산정되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.410-410
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• 2017

지하수 관리를 위해서는 시공간적인 변동성을 고려한 지하수 함양량의 정량적 산정이 필수적이다. 본 연구에서는 지표수-지하수 연동해석이 가능하며 토지이용 특성과 국내 토양특성을 가장 잘 표현할 수 있는 한국형 장기 유출 모형 SWAT-K를 이용하여 김천지역의 분포형 지하수 함양량을 산정하였다. 행정경계와 수자원단위지도에서 제시하는 표준단위유역을 기준으로 하여 김천시를 포함하는 유역을 SWAT-K 구동을 위한 모델영역으로 설정하여 주하도를 따라 19개의 소유역으로 구분하였다. SWAT-K를 구동하기 위해서는 기상 및 수문자료를 구축해야 하는데 강우량을 비롯하여 기온, 풍속, 일사량, 상대습도 등의 기상자료가 요구된다. 본 연구에서는 대상유역 내에 위치한 구미, 추풍령, 거창, 상주 기상관측소와 김천, 지례, 부항1, 부항2, 선산 강우관측소의 자료를 이용하여 기상 및 강우자료를 구축하였으며, 모형의 계산시간, 모형결과의 정확도 등을 판단하여 30m 공간해상도를 가지는 DEM을 300m 공간해상도로 가공하여 사용하였다. 토지이용도는 모의시 다양한 토지이용상태를 반영할 수 있도록 중분류(1:25,000) 토지이용도를 사용하였다. 토양도는 국립농업과학원에서 토양도 전산화 사업을 통해 구축된 1:25,000 축척의 정밀토양도를 사용하였다. SWAT-K를 이용하여 김천시를 포함한 전체유역에 대해 지표수-지하수 통합 물수지 분석 결과(2008년~2015년) 연평균 강수량 대비 유출률은 61.2%, 증발산률은 36.3%, 함양률은 18.0%로 나타났다. 지표수 유출과정과 지하수위 변동을 동시에 고려하여 산정한 소유역별 연간 함양량 결과를 산정하였고, 총 19개의 소유역별 연간 지하수 함양량을 제시하였다. 또한 SWAT-K 모형을 이용한 모델 영역중 김천시에 속하는 행정구역별, 표준권역별 연평균 함양량을 산출하였으며, 그 분석 결과 김천시 평균 함양률은 18.2%로 산정되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_3호
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• pp.1461-1473
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• 2021

본 연구는 토지피복 자료의 공간 해상도가 미세먼지의 국지적 분포 및 확산 양상에 어떠한 영향을 미치는지 확인하는 데에 목적을 둔다. 이때 시공간적 지표상태 및 기상상태의 변화를 고려하는 CALPUFF 모델을 사용하여, 경기도 안양시의 평촌 신도시 지역에 대해, 미세먼지 모의를 진행하였다. 모델링의 입력 데이터로 20 m, 50 m, 100 m의 세 가지 해상도 토지피복도를 사용하여 비교하였다. 20 m 해상도의 토지피복 자료를 사용했을 경우 모의 영역의 풍속은 가장 크게 모의 되었으며 PM10 농도는 가장 낮게 모의 되었다. 본 연구를 통해 미세먼지의 국지적 분포 및 확산 양상에 토지피복 자료의 공간 해상도가 영향을 미칠 수 있으며 이는 CALPUFF 모의에 영향을 줄 수 있음을 확인하였다. 따라서 향후 CALPUFF를 사용하여 미세먼지를 모의할 때, 토지피복의 형태에 따른 공간 해상도에 대한 영향을 사전에 확인하고 모의를 진행하는 것이 더 정확한 결과를 확보할 수 있음을 제시해볼 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.429-429
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• 2015

면적감소계수(ARF)는 면적강우에 대한 지점강우의 비로 정의되며, 과거 면적확률강우량 산정시 유역 내의 여러 지점강우량을 티센기법, Kriging 기법 등을 통해 공간보정을 실시하고 면적강우량을 산정하였다. 하지만 이러한 방법은 강우의 시공간분포 특성을 정확히 반영하지 못하는 단점이 있기 때문에, 최근에는 많은 연구에서 레이더 강우를 활용한 ARF를 산정한다. 기존의 연구에서 이중편파레이더를 사용하여 낙동강 유역의 호우중심형 ARF를 산정한 바 있기 때문에, 본 연구에서는 산정된 ARF 값을 적용한 설계홍수량은 분석해보고자 한다. 대상유역은 낙동강 유역내의 유역들을 대상으로 하고자 한다. 낙동강 유역에는 약 $175km^2{\sim}2000km^2$의 다양한 면적의 유역들이 존재함을 확인하였다. 따라서 면적별로 대표적인 유역을 선정하여 설계홍수량을 산정하기에 적합한 지역이라 판단된다. 설계홍수량을 산정하기 방법으로는 강우-유출 모형을 이용하고자 한다. 이용할 모형은 호주에서 개발된 IHACRES 모형으로써, 개념적인 모형으로 장기 및 단기 강우사상을 모두 모의할 수 있는 특징을 갖고 있다. 따라서 낙동강 내의 선정된 유역들을 실제 강우자료를 통해 각 유역의 매개변수를 산정하고, 확률강우량과 Huff분포를 이용한 지속시간 24시간의 설계강우량을 산정하고자 한다. 산정된 설계강우량에 앞서 소개한 이중편파레이더 ARF를 적용하여 설계홍수량을 산정하고, ARF를 적용하지 않고 산정한 설계홍수량, 두 값의 차이를 통해 ARF를 통해 감소된 설계강우량의 비와 ARF 적용 유무에 따른 설계홍수량 차이의 비를 비교하여 이중편파레이더 ARF가 면적별로 미치는 영향을 알아보고자 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1037-1044
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• 2020

윈드프로파일러(RWP, radar wind profiler)는 기상 상태와 관계없이 시공간 분해능이 높은 바람장 자료를 제공하며 생산된 바람의 정확도나 품질에 대한 검증이 필수적이다. 기존 정확도 검증 방식은 레윈존데와의 동시 관측을 통해 윈드프로파일러에서 생성된 바람 벡터를 기준 자료로 활용하는 것이다. 본 연구에서는 평균 모멘트 자료로부터 스펙트럼과 원시 시계열 자료를 시뮬레이션하는 알고리즘을 통해 윈드프로파일러의 신호처리 알고리즘을 단계별로 검증하는 방안을 제시하고, LAP-3000의 원시 자료와의 비교를 통해 해당 알고리즘의 가능성을 확인하였다. 기상 신호의 밀도 함수를 모멘트값을 인자로 하는 왜곡된 정규 분포의 밀도 함수로 가정하여 생성하였고, 난수를 통해 시뮬레이션 스펙트럼을 생성하였다. 또한, 난수 위상과 역 이산푸리에 변환으로 간섭 평균된 시뮬레이션 원시 시계열 자료를 생성하고 최종적으로 디리클레 분포(Dirichlet distribution)를 통해 간섭 평균 전 단계의 원시 시계열 자료를 생성하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권3B호
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• pp.233-242
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• 2010

Bastiaanssen(1995)에 의해 개발된 SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land) 모형은 25개의 sub model들을 이용하여 지표의 증발산량과 기타 여러 에너지 교환을 계산하는 이미지-프로세싱 모형이다. SEBAL 모형은 Landsat 또는 기타 여러 위성영상을 통해 얻을 수 있는 열적외선 방사, 표시 및 근적외선 측정 자료 등을 사용한다. 본 연구에서는 한강유역의 주 지류인 경안천 유역에 모형을 적용시켰다. 증발산량(ET)은 4개년의(2001년-2004년) Landsat과 MODIS 위성영상을 입력자료로 사용하여, 에너지 균형원리를 통해 pixel-by-pixel을 기준으로 계산되었다. Landsat(30 m)과 MODIS(1 km) 사이의 비교 결과도 평가되었으며, Landsat과 MODIS 결과들은 FAO Penman-Monteith 증발산량과 비교하였다. 위성영상 ET들과 FAO Penman-Monteith ET 간의 절대 오차는 12% 이내로 확인되었으며, 유역 분포 증발산량의 시공간분포특성 또한 분석하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.104-105
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• 2023

해양 관측과 위성 원격탐사를 이용하여 시공간적으로 다양하게 변하는 생태 어장 환경 및 선박 관련 자료를 획득할 수 있다. 이번 연구의 주요 목적은 야간 불빛 위성 자료를 이용하여 광범위한 해역에 대한 어선의 위치 분포를 파악하는 딥러닝 기반 모델을 제안하는 것이다. 제안한 모델의 정확성을 평가하기 위해 야간 조업 어선의 위치를 포함하고 있는 AIS(Automatic Identification System) 정보와 상호 비교 평가 하였다. 이를 위해, 먼저 AIS 자료를 획득 및 분석하는 방법을 소개한다. 해양안전종합시스템(General Information Center on Maritime Safety & Security, GICOMS)으로부터 제공받은 AIS 자료는 동적정보와 정적정보로 나뉜다. 동적 정보는 일별 자료로 구분되어있으며, 이 정보에는 해상이동업무식별번호(Maritime Mobile Service Identity, MMSI), 선박의 시간, 위도, 경도, 속력(Speed over Ground, SOG), 실침로(Course over Ground, COG), 선수방향(Heading) 등이 포함되어 있다. 정적정보는 1개의 파일로 구성되어 있으며, 선박명, 선종 코드, IMO Number, 호출부호, 제원(DimA, DimB, DimC, Dim D), 홀수, 추정 톤수 등이 포함되어 있다. 이번 연구에서는 선박의 정보에서 어선의 정보를 추출하여 비교 자료로 사용하였으며, 위성 자료는 구름의 영향이 없는 깨끗한 날짜의 영상 자료를 선별하여 사용하였다. 야간 불빛 위성 자료, 구름 정보 등을 이용하여 야간 조업 어선의 불빛을 감지하는 심층신경망(Deep Neural Network; DNN) 기반 모델을 제안하였다. 본 연구의결과는 야간 어선의 분포를 감시하고 한반도 인근 어장을 보호하는데 기여할 것으로 기대된다.