• Journal of Environmental Impact Assessment
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• v.27 no.5
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• pp.447-474
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• 2018

The purpose of this study is to build a new dataset of spatially interpolated climate data of South Korea by performing various geo-statistical interpolation techniques for comparison with the LDAPS grid data of KMA. Among 595 observation data in 2017, 80 % of the total points and remaining 117 points were used for spatial mapping and quantification,respectively. IDW, cokriging, and kriging were performed via the ArcGIS10.3.1 software and Python3.6.4, and each result was then divided into three clusters and four watersheds for statistical verification. As a result, cokriging produced the most suitable grid climate data for instantaneous temperature. For 1-hr accumulated precipitation, IDW was most suitable for expressing local rainfall effects.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2000.06a
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• pp.189-201
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• 2000

접근성이란 특정 목적을 가진 통행자가 한 지점에서 다른 지점으로 얼마나 쉽게 갈 수 있는가 를 나타내는 척도를 말한다. 따라서 접근성은 주로 공간적인 거리나 시간이 가장 중요한 요인으로 작용하며 최근에는 공간적 거리보다는 접근시간이 더 중요한 접근성 척도로 사용되고 있다. 본 연구는 GIS공간분석기법과 접근성이론을 접목하여 도시시설의 적정후보지 평가방법을 정립한 후 현재 검토되고 있는 수도권 도심공항터미널 입지 후보지 중 어떤 후보지가 이용들의 총통행시간을 최소화하는 후보 지인가에 대해 평가해보았다. 평가 결과 다음과 같은 사실을 밝힐 수 있었다. 첫째, 수도권 전체로 볼 때 평균접근시간이 가장 양호한 후보지는 쌍문터미널(현 간이 도심공항터미널)이고, 2위는 현 삼성동 도심공항터미널과 강남고속터미널, 3위는 동서울터미널과 남서울터미널 순으로 나타났다. 둘째, 수도권전체 이용자들의 총통행시간을 최소로 하는 도심공항터미널 후보지는 접근성이 가장 양호한 쌍문동터미널이 아니라 현 서울역이 1위이고, 2위는 강남고속 터미널, 3위는 용산 역으로 나타났다. 셋째, 터미널 후보지간의 가중평균접근 시간은 도심인 서울시내에 입지한 후보지와 수도권 외곽에 입지 한 후보지간에 큰 차이가 없으나 총 이용자 접근시간은 서울시에 입지한 후보지보다 외곽의 후보지가 훨씬 높게 나타나 뚜렷한 차별성을 보이고 있다. 넷째, 최적후보지 1,2,3순위 모두 서울도심과 강남도심에 입지한 지역들로 나타나 교통의 접근성 보다는 아직 인구밀집도가 주요 도시시설의 입지결정에 주요한 결정요인 되는 것으로 나타났다.해석 시스템을 구축할 예정이다. 추후에는 하수도 관망해석 컴포넌트와 하수도 업무 컴포넌트와의 통합부분에 대한 연구가 진행되어야 할 것이다.7.0로 하고 표준(標準) EDTA 용액(溶液)을 소량(少量)넣고 8N-KOH로 pH $12{\sim}13$으로 하고 N-N 희석분말(稀釋粉末)을 지시약(指示藥) 으로써 표준(標準) EDTA 용액(溶液)으로 적정(滴定)하여 Ca 치(値)를 얻었다. Ca와 Mg의 합계결정치(合計決定値)와 Ca 적정치(滴定値) 차(差)로 Mg 치(値)를 얻었다. 음(陰) ion 구분(區分)으로부터 상법(常法)에 의하여 $MgNH_4PO_4$의 침전(沈澱)을 만들어서 HCl에 녹키고 일정량(一定量)의 표준(標準) EDTA 용액(溶液)을 넣어 pH 7.0로 한다음 완충액(緩衝液)으로 pH 10으로 하고 BT 지시약(指示藥)을 써서 표준(標準) Mg $SO_4$용액(溶液)으로 적정(滴定)하여 P 치(値)를 얻었다. 본법(本法)으로 Na-phytate를 분석(分析)한 결과(結果) Na-phytate의 분자식(分子式)을 $C_6H_6O_{24}P_6Mg_4CaNa_2{\cdot}5H_2O$라고 하였을 때의 이론치(理論値)에 비(比)하여 P가 98.9% Cark 97.1%, Mg가 99.1%이고 통계처리(統計處理)한 결과분석치(結果分析値)와 이론치(理論値)는 잘 일치(一致)된다. 그러나 종래법(從來法)에 의(依)한 분석치(分析値)는 이론치(理論値)에 비(比)하여 P가 92.40%, Cark 86.80

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.12
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• pp.849-862
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• 2017

The increased frequency of meteorological disasters has been observed due to increased extreme events such as heavy rainfalls and flash floods. Numerous studies using high-resolution weather radar rainfall data have been carried out on the hydrological effects. In this study, a conditional merging technique is employed, which makes use of geostatistical methods to extract the optimal information from the observed data. In this context, three different techniques such as kriging, inverse distance weighting and spline interpolation methods are applied to conditionally merge radar and ground rainfall data. The results show that the estimated rainfall not only reproduce the spatial pattern of sub-hourly rainfall with a relatively small error, but also provide reliable temporal estimates of radar rainfall. The proposed modeling framework provides feasibility of using conditionally merged rainfall estimation at high spatio-temporal resolution in ungauged areas.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.375-375
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• 2023

본 연구는 농지를 대상으로 토양수분 및 가뭄 현황을 분석하는 데 그 목적이 있다. 토양수분을 파악하기 위해 Terra MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상기반의 토양수분 산정모형을 개발하였다. 해당 모형은 MODIS LST(Land Surface Temperature) 및 NDVI(Normalized Difference Deficit Index)를 기반으로 SCS-CN(Soil Conservation Service-Curve Number) 방법에서 착안한 수문학적 개념 5일 선행강우 및 무강우일수를 입력자료로 하며, 토양 종류 및 계절에 따른 토양수분의 특성을 고려하였다. 모형의 개발을 위해 MODIS LST 및 NDVI 영상을 2013년부터 2022년까지 각각 일별 및 16일 단위로 구축하였으며, 동 기간에 대해 전국 88개소의 기상청 종관기상관측소의 강수량 및 LST 자료를 수집하였다. MODIS LST는 실측 LST 자료를 활용해 조건부합성기법을 적용하여 상세화하였고, 수집된 강수량자료는 역거리가중법을 활용해 공간 보간을 수행하였다. 토양특성의 구분은 농촌진흥청에서 정밀토양도를 수집하여 활용하였다. 공간 분포된 토양수분에서 농지에 해당하는 토양수분을 추출하기 위해 스마트팜맵을 구축하고, 농지 속성에 해당하는 위치 정보를 조회 후 이를 시군구별로 평균하여 일별 평균 토양수분값을 산정하였다. 토양수분 기반의 가뭄 현황 분석을 위해 구축된 정밀토양도에서 작물 생장과 관련된 영구위조점 및 포장용수량을 활용해 5단계(정상, 관심, 주의, 경계, 심각)의 가뭄 위험도를 산정하였으며, 실제 가뭄 현황과의 비교를 통해 토양수분기반의 가뭄 위험도의 실효성을 검증하고자 한다.

• Economic and Environmental Geology
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• v.35 no.2
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• pp.137-147
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• 2002

Natural geological and environmental processes reflect to element abundances in geological materials on the surface. This study aims to elucidate a possibility of geostatistical application to differentiate geochemical anomalies affected by anthropogenic and geogenic factors. A regional geochemical map was produced using 'inverse distance weight interpolation' method for analytical results of stream sediments «150 11m) which were collected from 2,290 first- to second-order streams over the whole Gyeonggi Province. The Jurassic granitic batholith in the southeastern province was selected as a target for the geostatistical examination. Factor analysis was conducted using 22 elements for stream sediments from 445 drainage basins over the granitic body. Co, Cr, Sc, MgO, Fe$_{2}$O$_{3}$, V, and Ni were grouped with high correlation coefficients and the depletion of the components may reflect the whole-rock chemistry of the granite. Regression analysis was done using Co, Cr, and Sc as dependent variables and other six components as independent variables, and the results were drawn as maps. The maps acquired generally show quite similar distribution patterns with those of concentrations of each variable. The similarity in the spatial patterns between the two maps indicates that the application of regression statistics can be valid for the interpretation of regional geochemical data. However, some components show local discrepancies which may be influenced by secondary factors regardless of the basement lithology. The regression analysis may be effective in extracting local geochemical anomalies which may reflect rather anthropogenic pollutions than geogenic influences.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.18 no.3
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• pp.37-48
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• 2010

The purpose of this paper is to evaluate how the rainfall field effect on a runoff simulation using grid radar rainfall data and ground gauge rainfall. The Gwangdeoksan radar and ground-gauge rainfall data were used to estimate a spatial rainfall field, and a hydrologic model was used to evaluate whether the rainfall fields created by each method reproduced a realistically valid spatial and temporal distribution. Pilot basin in this paper was the Naerin stream located in Inje-gun, Gangwondo, 250m grid scale digital elevation data, land cover maps, and soil maps were used to estimate geological parameters for the hydrologic model. For the rainfall input data, quantitative precipitation estimation(QPE), adjusted radar rainfall, and gauge rainfall was used, and then compared with the observed runoff by inputting it into a $Vflo^{TM}$ model. As a result of the simulation, the quantitative precipitation estimation and the ground rainfall were underestimated when compared to the observed runoff, while the adjusted radar rainfall showed a similar runoff simulation with the actual observed runoff. From these results, we suggested that when weather radars and ground rainfall data are combined, they have a greater hydrological usability as input data for a hydrological model than when just radar rainfall or ground rainfall is used separately.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.38 no.3
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• pp.35-42
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• 2022

The N-value from the Standard Penetration Test (SPT), which is one of the representative in-situ test, is an important index that provides basic geological information and the depth of the bearing layer for the design of geotechnical structures. In the aspect of time and cost-effectiveness, there is a need to carry out a representative sampling test. However, the various variability and uncertainty are existing in the soil layer, so it is difficult to grasp the characteristics of the entire field from the limited test results. Thus the spatial interpolation techniques such as Kriging and IDW (inverse distance weighted) have been used for predicting unknown point from existing data. Recently, in order to increase the accuracy of interpolation results, studies that combine the geotechnics and deep learning method have been conducted. In this study, based on the SPT results of about 22,000 holes of ground survey, a comparative study was conducted to predict the depth of the bearing layer using deep learning methods and IDW. The average error among the prediction results of the bearing layer of each analysis model was 3.01 m for IDW, 3.22 m and 2.46 m for fully connected network and PointNet, respectively. The standard deviation was 3.99 for IDW, 3.95 and 3.54 for fully connected network and PointNet. As a result, the point net deep learing algorithm showed improved results compared to IDW and other deep learning method.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.381-381
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• 2017

수자원 분야에 대한 기후변화의 영향은 홍수, 가뭄 등 극치 수문사상의 증가와 변동성 확대를 초래하는 것으로 알려져 있으며, 이에 따라 예년에 비해 발생빈도 및 심도가 증가한 가뭄에 대한 모니터링 및 피해경감을 위해 정부에서는 국민안전처를 비롯한 관계기관 합동으로 생활 공업 농업용수 등 분야별 가뭄정보를 제공하고 있다. 국토교통부와 환경부는 생활 및 공업용수 분야의 가뭄정보 제공을 위해 광역 지방 상수도를 이용하는 급수 지역과 마을상수도, 소규모급수시설 등 미급수지역의 용수수급 정보를 분석하여 가뭄 분석정보를 제공 중에 있다. 하지만, 미급수지역에 대한 가뭄 예?경보는 기준이 되는 수원정보의 부재로 기상 가뭄지수인 SPI6를 이용하여 정보를 생산하고 있다. 기상학적 가뭄 상황과 물부족에 의한 체감 가뭄은 차이가 있으며, 미급수 지역의 경우 지하수를 주 수원으로 사용하는 지역이 대부분으로 기상학적 가뭄지수인 SPI6를 이용한 가뭄정보로 실제 물수급 상황을 반영하기는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 미급수지역의 주요 수원인 지하수의 수위 상황을 반영한 가뭄모니터링 기법을 개발하고자 하였으며, 가용량 분석이 현실적으로 어려운 지하수의 특성을 고려하여 수위 거동의 통계적 분석을 통해 가뭄을 모니터링 할 수 있는 방법으로 접근하였다. 국가지하수관측소 중 관측기간이 10년 이상이고 강우와의 상관성이 높은 관측소들을 선정한 후, 일수위 관측자료를 월별로 분리하여 1월~12월 각 월에 대해 핵밀도 함수 추정기법(kernel densitiy estimation)을 적용하여 월별 지하수위 분포 특성을 도출하였다. 각 관측소별 관측수위 분포에 대해 백분위수(percentile)를 이용하여, 25%~100% 사이는 정상, 10%~25% 사이는 주의단계, 5%~10% 사이는 심한가뭄, 5% 이하는 매우심함으로 가뭄의 단계를 구분하였다. 각 백분위수에 해당하는 수위 값은 추정된 Kernel Density와 Quantile Function을 이용하여 산정하였고, 최근 10일 평균수위를 현재의 수위로 설정하여 가뭄의 정도를 분류하였다. 분석된 결과는 관측소를 기점으로 역거리가중법(inverse distance weighting)을 통해 공간 분포를 시켰으며, 수문학적, 지질학적 동질성을 반영하기 위하여 유역도 및 수문지질도를 중첩한 공간연산을 통해 전국 지하수 가뭄상태를 나타내는 지하수위 등급분포도를 작성하였다. 실제 가뭄상황과의 상관성을 분석하기 위해 언론기사를 통해 확인된 가뭄시기와 백문위수 25%이하로 분석된 지하수 가뭄시기를 ROC(receiver operation characteristics) 분석을 통해 비교 검증하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.50 no.7
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• pp.455-465
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• 2017

Understanding of the two-dimensional velocity field is crucial in terms of analyzing various hydrodynamic and fluvial processes in the riverine environments. Until recently, many numerical models have played major roles of providing such velocity field instead of in-situ flow measurements, because there were limitations in instruments and methodologies suitable for efficiently measuring in the broad range of river reaches. In the last decades, however, the advent of modernized instrumentations started to revolutionize the flow measurements. Among others, acoustic Doppler current profilers (ADCPs) became very promising especially for accurately assessing streamflow discharge, and they are also able to provide the detailed velocity field very efficiently. Thus it became possible to capture the velocity field only with field observations. Since most of ADCPs measurements have been mostly conducted in the cross-sectional lines despite their capabilities, it is still required to apply appropriate interpolation methods to obtain dense velocity field as likely as results from numerical simulations. However, anisotropic nature of the meandering river channel could have brought in the difficulties for applying simple spatial interpolation methods for handling dynamic flow velocity vector, since the flow direction continuously changes over the curvature of the channel shape. Without considering anisotropic characteristics in terms of the meandering, therefore, conventional interpolation methods such as IDW and Kriging possibly lead to erroneous results, when they dealt with velocity vectors in the meandering channel. Based on the consecutive ADCP cross-sectional measurements in the meandering river channel. For this purpose, the geographic coordinate with the measured ADCP velocity was converted from the conventional Cartesian coordinate (x, y) to a curvilinear coordinate (s, n). The results from application of A-VIM showed significant improvement in accuracy as much as 41.5% in RMSE.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.33 no.5_2
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• pp.661-676
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• 2017

This study suggests a new method not only to produce the 1 km-resolution seasonal prediction but also to improve the seasonal prediction skill of temperature over South Korea. This method consists of four stages of experiments. The first stage, EXP1, is a low-resolution seasonal prediction of temperature obtained from Pusan National University Coupled General Circulation Model, and EXP2 is to produce 1 km-resolution seasonal prediction of temperature over South Korea by applying statistical downscaling to the results of EXP1. EXP3 is a seasonal prediction which considers the effect of temperature changes according to the altitude on the result of EXP2. Here, we use altitude information from ASTER GDEM, satellite observation. EXP4 is a bias corrected seasonal prediction using genetic algorithm in EXP3. EXP1 and EXP2 show poorer prediction skill than other experiments because the topographical characteristic of South Korea is not considered at all. Especially, the prediction skills of two experiments are lower at the high altitude observation site. On the other hand, EXP3 and EXP4 applying the high resolution elevation data based on remote sensing have higher prediction skill than other experiments by effectively reflecting the topographical characteristics such as temperature decrease as altitude increases. In addition, EXP4 reduced the systematic bias of seasonal prediction using genetic algorithm shows the superior performance for temporal variability such as temporal correlation, normalized standard deviation, hit rate and false alarm rate. It means that the method proposed in this study can produces high-resolution and high-quality seasonal prediction effectively.