• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.246-246
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• 2017

서울과 같은 대도시 지역은 인구와 산업이 집중되어 있기 때문에 작은 규모의 수재해로도 큰 피해를 입을 수 있다. 또한 국지적으로 발생하는 집중호우는 도시 지역에 돌발홍수를 일으킬 수 있기 때문에 국지 예보는 도시 지역에서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 레이더는 먼 거리에서의 악기상을 빠르게 관측할 수 있기 때문에 도시 지역 수재해 방지에 큰 역할을 할 것으로 기대되고 있다. 특히 X 밴드레이더는 높은 시공간 해상도의 관측 자료를 제공하고 있어 도시 지역에 적합한 레이더로 알려져 있다. 국내에는 건술기술연구원, 고려대학교, 연세대학교에 X밴드 이중편파레이더가 도입되어 서울 지역에서의 수재해 감시 역할을 수행하고 있다. X밴드 이중편파레이더는 반사도, 차등반사도, 차등위상차, 비차등위상차 등 다양한 레이더 편파변수들을 제공하고 있다. 이중 비차등위상차는 감쇄와 부분차폐의 영향을 받지 않아 비차등위상차로부터 추정된 레이더 강우는 큰 강우 강도에서 정확도가 높은 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 이러한 비차등위상차로부터 추정된 레이더 강우량에 대한 정확도를 평가하였다. 이를 위해 2013년부터 2016년까지 관측된 건설기술연구원 X밴드 이중편파레이더 자료(42개 강우사례)를 활용하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.359-359
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• 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.

• 한국측량학회지
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• 제40권4호
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• pp.275-292
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• 2022

기후변화 감시에 위성 자료 활용을 위해 GCOS (Global Climate Observing System)는 시공간 해상도, 시간 변화에 따른 안정성, 불확실도 등의 요구사항을 제시하고 있다. 천리안위성 2A호의 경우, 센서의 한계로 인해 산출물들이 공간해상도 조건에 충족하지 못하는 경우가 많다. 따라서 본 연구에서는 영상융합 기법들을 천리안위성 2A호 영상에 적용하여 산출물 생성 시 활용될 수 있는 최적의 기법을 찾고자 한다. 이를 위해 CS (Component Substitution), MRA (Multiresolution Analysis), VO (Variational Optimization), DL (Deep Learning)에 포함되는 총 6가지 영상융합 기법을 활용하였다. DL의 경우 합성적(Synthesis) 특성 기반 방법을 훈련자료 구축에 사용하였다. 합성적 특성 기반 방법의 과정은 PAN (Panchromatic)과 MS (Multispectral) 영상의 공간해상도 차이만큼 두 영상의 해상도를 낮춰 융합 영상을 생성한 후 원본 MS 영상과 비교한다. 합성적 특성 기반 방법은 공간해상도를 저하시킨 PAN 영상과 MS 영상 간 기하 특성이 같아야 사용자가 원하는 수준의 융합 영상을 제작할 수 있다. 하지만, 훈련자료 구축 시 비유사성이 존재하기에 이를 최소화하는 방법으로 무작위 비율을 활용한 PSGAN 모델(PSGAN_RD)을 추가로 활용하였다. 융합 영상의 검증은 일관성(consistency) 및 합성적 특성 기반 정성적, 정량적 분석을 수행하였다. 분석 결과, 영상융합 알고리즘 중 GSA가 공간 유사도를 나타내는 평가지수에서 가장 높은 수치를 보였으며, 분광 유사도를 나타내는 지수들은 PSGAN_RD 모델의 정확도가 가장 높았다. 융합 영상의 공간 및 분광 특성을 모두 고려한다면 PSGAN_RD 모델이 천리안위성 2A호 산출물 제작에 가장 최적일 것으로 판단하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.237-237
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• 2011

효율적인 지하수 관리를 위해서는 시공간적인 변동성을 고려한 지하수 함양률의 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 진천지역의 분포형 지하수 함양량을 산정하였다. 행정경계와 수자원단위지도에서 제시하는 표준단위유역을 기준으로 하여 진천군을 포함하는 미호천유역을 SWAT-K 구동을 위한 모델영역으로 설정하여 주하도를 따라 34개의 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 청주, 충주, 대전, 이천, 보은, 천안 기상관측소의 자료를 이용하여 기상자료를 구축하였으며, 모형의 계산시간, 모형결과의 정확도 등을 판단하여 30m 공간해상도를 가지는 DEM을 300m 공간 해상도로 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 진천군을 포함한 미호천 전체유역에 대해 지표수-지하수 통합 물수지 분석 결과(2004년~2009년) 연평균 강수량 대비 유출률은 66.6%, 증발산률은 34.6%, 함양률은 20.8%로 나타났다. 지표수 유출과정과 지하수위 변동을 동시에 고려하여 산정한 소유역별 연간 함양량 결과를 산정하였고, 총 34개의 소유역별 연간 지하수 함양량을 제시하였다. 또한 SWAT-K 모형을 이용한 모델 영역중 진천군에 속하는 행정구역별, 표준권역별 연평균 함양량을 산출하였으며, 그 분석 결과 진천군 평균 함양률은 20.5%로 산정되었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.3-8
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• 2017

본 연구에서는 앙상블 중규모기후모델 weather research and forecasting(WRF)를 이용하여 2045년부터 2054년까지 21세기 중반의 기후변화에 대한 우리나라 미래 풍력자원 지도를 제작하였고 월별, 시간대별 자원변화를 검토하였다. 분석결과, 한반도상에서 강한 몬순 순환으로 인해 뚜렷한 월별 시공간 변동성이 해륙풍에 의한 시간대별 변동성보다 컸다. 풍력자원이 큰 강풍지역은 월마다 지역마다 다르게 나타났다. 즉 겨울철 북서계절풍(여름철 남서계절풍)이 주풍일 때 각각 강원산간과 해상 그리고 남서해안에서 자원이 많을 것으로 전망되었다. 최대풍과 최소풍은 1월, 9월에 각각 나타날 것으로 전망되었고, 시간대별로 내륙과 산간은 일중편차가 컸지만 연안지역은 편차가 작을 것으로 전망되었다. 이는 현재기후에 대한 기존분석결과와는 다소 차이가 있는 것으로, 이 연구에서 생산된 미래 풍력자원 지도는 향후 기후 변화 가능성이 큰 지역의 시공간적 풍황을 감안하여 풍력단지 입지 선정 및 풍력운영을 위한 장기계획 마련에 있어서 유용한 자료가 되리라 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.354-354
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• 2011

금강유역에 대한 기후변화 영향을 기후모형 및 수자원영향평가모형을 통하여 정량적으로 분석하기 위하여 한반도 최적 GCM모형으로 기상청에서 제공하는 ECHO-G GCM모형과 역학적 다운스케일링 기법을 이용한 공간해상도 27km의 지역규모의 MM5 RCM모형을 이용하였다. A1B시나리오 기반으로 고해상도 기후변화 시나리오를 작성하여 분석기간을 2015년대(2001-2030), 2045년대(2031-2060), 2075년대(2061-2090)로 구분하여 미래 연평균강수량, 기온 등을 전망하였고, 과거 30년 자료의 100년빈도 강수량과 미래의 100년 빈도강수량의 변동성을 평가하였다. 기본적으로 GCM 및 RCM은 시공간적 스케일의 상이성으로 인해 수자원 영향 평가를 위한 자료로서 직접적인 이용은 현실적으로 곤란하다는 점에서 본 연구에서는 RCM 격자자료를 유역단위에서 강우관측소 지점 단위로 공간적 Downscaling을 실시하였으며 RCM 월자료에 대해서 일단위 자료로 시간적 Downscaling을 수행하여 기후모델로부터 발생하는 시공간적 스케일의 문제점을 극복하였다. 또한 유역단위의 상세수문시나리오를 생산하기 위해서 다지점 비정상성 Downscaling 기법을 활용하여 기존 일강수량 모의기법에서 간과 되었던 비정상성을 고려하여 미래 기후변화에 따른 강수사상의 변동성을 다양한 방법으로 검토하였다. 2001년~2006년 기간동안 SWAT모형을 이용하여 용담댐유역 용담댐 지점의 유입량과 SWAT의 최종방류부의 유량분석값을 비교한 결과 모의치와 실측치가 90.1% 일치하는 것으로 나타났고, 천천수위관측소 지점의 유량을 모형결과와 비교분석 한 결과에서도 91.3% 일치하는 것으로 나타났다. 한편, 대청댐 지점의 유입량과 SWAT의 최종방류부의 유량분석값을 비교한 결과 모의치와 실측치가 84.4% 일치하는 것으로 나타나 금강유역내 용담댐 및 대청댐을 대상으로 유출분석 검토 결과 적용성이 있음을 확인하였다. 기후변화 분석기간은 2011년부터 2090년까지 80년을 대상기간 으로 선정하였으며, 분석결과 2011~2020년 사이 유출량이 18%증가하는 것으로 전망되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.747-763
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• 2022

해양 염분은 전 지구 규모에서 해수 순환에 영향을 미칠 뿐만 아니라, 연·근해 지역 저염분수가 어족자원 및 수산업에 피해를 줄 수 있는 등 해양 식생환경의 변화를 줄 수 있다. 해수의 표면 특성인 sea surface salinity (SSS)에 따라 마이크로웨이브 영역의 방사율이 달라지며, 이를 통해 Soil Moisture Active Passive (SMAP) 등 위성 센서를 활용한 SSS 산출물이 제공되고 있다. 하지만 마이크로파 위성 센서 기반의 SSS 산출물은 낮은 시공간해상도로 자료를 생산하며, 연안지역과 고위도 지역에서 정확도가 낮다. 이러한 이유로 연·근해 지역 SSS의 상세한 시공간적 변화를 관측하기에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 Jang et al. (2022)에서 제시한 기계학습 기반의 개선된 SMAP SSS (SMAP SSS (Jang))를 참조자료로 활용하여, 정지궤도해색센서(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI) 영상으로부터 고해상도 SSS를 추정하는 Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기반의 모델을 개발하였다. 3가지 입력변수 조합을 테스트하였고, Multi-scale Ultra-high Resolution Sea Surface Temperature (SST) 자료가 추가된 scheme 3가 가장 높은 정확도를 보였다(R² = 0.60, RMSE = 0.91 psu). 이를 바탕으로 본 연구영역에서 SST가 SSS 모의에 효과적인 환경변수로 작용함을 보였다. 본 연구에서 제시한 LGBM 기반의 GOCI SSS는 SMAP SSS (Jang)와 비슷한 시공간적 패턴을 보였지만, 더 높은 공간해상도를 바탕으로 SSS의 보다 상세한 공간적 분포와 더불어 SMAP SSS (Jang)에서 산출하지 않는 연안 지역의 정보까지 모의하였다. 또한, 중국 남방지역에 대홍수가 발생하였던 2020년 8월을 대상으로 양자강 유출수(Changjiang Diluted Water)의 거동을 분석한 결과, GOCI SSS는 한국 해양수산연구원의 보도자료와 비교하여 일관성 있는 시공간적 변화를 보였다. 본 연구의 결과로 연안 지역의 저염수 뿐 아니라, 원해 지역에서 광학위성 신호를 활용한 고해상도 SSS 산출의 가능성을 제시하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권1호
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• pp.19-28
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• 2016

본 연구의 목적은 TOPLATS 지표해석모형으로부터 생산된 격자 수문기상성분과 통계적 돌발홍수지수모형을 이용하여 격자 돌발홍수지수를 생산하고 그 적용성을 평가하는데 있다. 대상유역은 2009~2012년동안 38건의 돌발홍수 구조요청 사례가 발생한 수도권 지역을 선정하였다. 지표해석모형의 시공간 해상도는 1 h, 1 km 이며 동일한 해상도의 모의를 위해 필요한 격자 기상자료는 기상청 AWS (automatic weather stations)의 시단위 자료를 역거리법을 이용하여 구축하였다. 돌발홍수 피해사례 38건에 대해 대응되는 모의격자의 수문성분을 분석하였으며 27건(71%)에서 구조요청시점에 대해 강우량, 지표유출량, 토양수분량, 지하수면깊이가 적절하게 모의되는 것을 확인하였다. 강우조건에 따른 격자 돌발홍수지수의 정확도는 구조요청시점 기준 선행시간 4~6시간까지 71~87%, 구조요청시점으로 한정된 0시간에서 42~52%로 나타났다. 이상의 결과로부터 지표해석모델을 이용한 격자 수문성분과 통계적 돌발홍수지수모형으로부터 산정된 격자 돌발홍수지수는 산지 돌발홍수를 예측하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_2호
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• pp.249-261
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• 2020

다중 플랫폼/센서를 활용한 연안 모니터링은 연안 해양환경 변화와 다양한 재해/재난을 높은 시공간 해상도로 정확하게 이해하기 위한 매우 중요한 수단이다. 하지만 다중 플랫폼과 센서를 복합적으로 이용한 통합 관측 연구는 미비한 실정이고, 통합 관측을 통한 효율성, 융합 한계성 등에 대해 평가된 바 없다. 본 연구에서는 다중 원격탐사 플랫폼/센서를 이용한 모의실험을 통해 통합 관측 방법을 제시하고, 그 효용성과 한계점을 진단하였다. 다양한 해양 재해, 재난을 모사하기 위하여 Rhodamine WT (RWT) 형광염료를 이용하여 통합 현장조사를 수행하였다. 2019년 9월 남해-여수 해역에 형광염료를 주입 후 위성(Kompsat-2/3/3A, Landsat-8 Operational Land Imager (OLI), Sentinel-3 Ocean and Land Colour Instrument (OLCI), GOCI), 무인항공기 (Mavic 2 pro, Inspire 2), 유인항공기 플랫폼을 이용하여 염료 패치의 분포와 이동을 탐지하였다. 형광염료 주입 초기 패치 규모는 2,600 ㎡ 이었고, 약 138분 후 62,000 ㎡ 규모까지 확산되었다. RWT 패치는 처음 주입된 지점으로 부터 점차 남서 방향으로 이동하였고, 이는 현장 모의 실험이 진행되는 동안 조위(고조: 7시 7분(286 cm), 저조: 13시 9분(73 cm))가 점차 낮아짐에 따라 조석이 남동 방향으로 흐르는 것과 유사하였다. 무인항공기 영상은 공간해상도와 시간해상도 측면에서 가장 높은 해상력을 보인 반면 탐지 영역이 가장 좁았다. 위성의 경우 탐지 영역은 넓었지만 재방문 주기가 길기 때문에 운용성 측면에서 타 플랫폼과 비교하여 다소 한계가 있었다. 또한 Sentinel-3 OLCI와 GOCI의 경우 분광해상도와 신호 대 잡음비(signal to noise ratio)가 가장 높았지만 소규모 형광염료 탐지에는 공간해상도 측면에서 제한적이었다. 유인항공기에 탑재된 초다분광 영상의 경우 분광해상도가 가장 높았지만 이 역시 운용성 측면에서 다소 제한적이었다. 다중 플랫폼 통합관측 연구를 통해 시간과 공간뿐만 아니라 분광 해상력 증가 향상을 확인 가능하였다. 향후 이 연구 결과가 연안 수치모델과 연계된다면 오염 물질의 이동확산 예측이 가능할 것으로 생각되고, 수치모델의 입력 및 검증 자료로 활용하여 모델 정확도 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_3호
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• pp.1779-1790
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• 2023

위성 자료의 성능이 크게 개선됨에 따라 최근에는 위성을 이용하여 광범위한 영역에 대한 실시간 안개 탐지 알고리즘들이 개발되고 있다. 한반도 주변을 관측하는 기상위성 중 관측주기가 10분으로 시간해상도가 가장 우수한 GEO-KOMPSAT-2A/Advanced Meteorological Imager (GK2A/AMI)는 공간해상도가 500 m이다. 반면 GEO-KOMPSAT-2B/Geostationary Ocean Color Imager-II (GK2B/GOCI-II)는 해상도가 250 m지만, 1시간 주기로 관측하고 가시채널만 보유하고 있다. 따라서 본 연구에서는 한반도 주변에서 발생하는 안개를 10분 및 250 m 해상도로 탐지하기 위해 GK2AB 융합 안개 탐지 알고리즘(Fog Detection Algorithm, FDA)인 GK2AB FDA를 개발하였다. GK2AB FDA는 세 파트로 구성된다. 첫 번째로 현업 운용중인 GK2A 안개 탐지 알고리즘(GK2A FDA)으로 10분 및 500 m 해상도로 안개를 탐지한다. 두 번째 단계에서는 두 위성 자료 간 시공간 일치, 태양천정각과 파장역 차이를 보정한 GK2A normalized visible (NVIS)의 10분 변화량을 이용하여 GK2B NVIS를 10분 간격으로 외삽한다. 마지막 단계에서는 외삽된 GK2B NVIS, 태양천정각, GK2A FDA 산출물 등을 입력자료로 기계학습(의사결정나무)을 이용하여 개발된 GK2AB FDA로 지리적위치에 따라 안개를 탐지(250 m, 10분)한다. GK2AB FDA의 훈련에는 6개 사례, 검증에는 4개 사례가 이용되었다. GK2AB FDA의 정량적 검증에는 지상관측 시정, 풍속 그리고 상대습도 자료를 이용하였다. GK2AB FDA는 GK2A FDA에 비해 공간해상도가 4배 증가함에 따라 안개 및 비안개 화소가 보다 자세히 구분되었다. 또한 검증방법에 관계없이 GK2A FDA에 비해 probability of detection (POD)은 높고 Hanssen-Kuiper Skill score (KSS)는 높거나 비슷함을 보여 안개 탐지 수준이 개선된 것으로 보인다. 하지만 일부 사례에서는 GK2AB FDA의 false alarm ratio (FAR)와 Bias가 크게 나타나 안개를 과대탐지하는 문제를 보이고 있다.