• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.976-980
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• 2007

본 논문에서는 비점원오염 관리를 위한 지역선정을 위하여 계층분석적 의사결정기법에 의한 접근 방법을 제시하였다. 주어진 유역 내에서의 비점원오염의 중요기여 인자간의 관계를 반영한 것이 본 연구의 특징이다. 주요인자로는 경사도, 유달거리, 유효강우비, 불투수면적비, 토양유실량이다. 각 인자의 가중치는 계층분석적 의사결정기법(AHP)으로 구하였으며 각 인자의 가중값과 속성 값의 단순 부가가중 합으로 표현되는 비점원오염 영향지수를 정의하였다. 높은 영향지수를 가지는 지역을 비점원오염 관리지역으로 제안하였으며, 시험유역으로 발안HP#6유역을 선정하여 적용해보았다. 관리지역 결과를 비교하기 위하여 AGNPS 모의를 통한 비점원오염 부하량간의 분석을 시도하였다. 비교 및 분석을 위해 Moran's I를 이용하였으며, T-N은 $0.38{\sim}0.45$, T-P는 $0.15{\sim}0.22$의 범위를 보였다. 이는 두 접근 방법이 상이함에도 공간적으로 유사한 경향을 보인다는 것을 말한다. 본 연구에서 제시하는 방법은 비점원오염 관리지역 선정에 있어서 적용가능 함을 의미한다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.17 no.4
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• pp.349-357
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• 1999

Hydrologic parameters vary spatially and require interpretation of maps which often vary in scale and accuracy. Data requirements can be extensive, and acquisition and manipulation of the data are time-consuming. The purpose of this study is to develop Hydrologic Terrain Factor Extract System (HTFES) using Geo-Spatial Information System(GSIS). The HTFES is a package of spatial data and menu-driven programs that allows user-interactive determination of hydrologic parameters. The program employs Arc/Info, a commercial Geo-Spatial Information System. Spatial analysis techniques were employed to define watershed outlets and to determine important hydrologic parameters. The system delineates drainage boundaries, flow paths, average watershed slope and etc. using relevant digital elevation data.

• Journal of the Korean Geosynthetics Society
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• v.6 no.1
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• pp.39-43
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• 2007

Geocomposites of needle punched and spunbonded nonwovens having the reinforcement and drainage functions were manufactured by use of thermal bonding method. The physical properties (e.g. tensile, tear and bursting strength, permittivity) of these multi-layered nonwovens were dependent on the processing parameters of temperatures, pressures, bonding periods etc. - in manufacturing by use of thermal bonding method. Therefore, it is very meaningful to optimize the processing parameters and physical properties of the geocomposites by thermal bonding method. In this study, an algorithm has been developed to optimize the process of the geocomposites using an artificial neural network (ANN). Geocomposites were employed to examine the effects of manufacturing methods on the analysis results and the neural network simulations have been applied to predict the changes of the nonwovens performances by varying the processing parameters.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.873-877
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• 2012

지형인자는 하천유역의 홍수량을 산정하는데 있어 매우 중요한 인자이다. 유역의 지형인자를 통해 홍수유출 모형에 적용하기 위한 매개변수를 산정하고 강우-유출모형에 적용시켜 홍수수문곡선을 추정하고 있다. 그러나 우리나라에 적합한 매개변수의 추정방법은 아직 미흡하여 외국에서 개발된 경험식을 주로 이용하고 있다. 본 연구에서는 하천유역의 홍수유출을 계산할 때 입력인자로 사용되는 집중시간 및 저류상수 등과 같은 매개변수를 산정하는데 있어 사용되는 경험식들의 조합에 따른 홍수유출량의 변화양상을 분석하였다. 시험유역으로 청미천 유역을 선정하여 각 경험식에 따른 매개변수를 산정하여 비교하였다. 강우-유출 모델로 HEC-HMS를 적용하였으며 모의시 관측된 강우 자료를 전 유역에 걸쳐 분포시키기 위하여 IDW(Inverse Distance Weighted) 방법을 사용하고 공간적으로 분포된 강우자료와 지형자료를 이용한 유출모의가 가능하도록 ModClark(Modified Clark) 방법을 사용하였다. 또한, 중규모 이상의 큰 유역의 경우는 유입시간이 유하시간에 비해 상대적으로 짧아 유입시간을 무시하고 유하시간을 집중시간으로 취급하므로 각 소유역에 대한 집중시간 산정은 유하시간을 산정하는 방법을 적용하였다. 본 연구에서는 집중시간 및 유하시간 산정에 Kirpich, Rziha, Kraven(I), Kraven(II) 공식을 적용하였고, 저류상수 산정에 Clark, Linsley, Sabol, Russel, Peters 공식을 적용하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.504-504
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• 2015

수공구조물을 설계하기 위해서는 설계수문량을 빈도해석을 통해 산정할 수 있다. 빈도해석 중 지점빈도해석을 보완한 지역빈도해석을 적용하기 위해서는 군집분석을 통한 지역구분이 무엇보다 중요하다. 또한 스케일 성질(scaling property)은 강우의 시 공간적 특성을 지속기간별 관측된 강우자료를 이용하여 재현기간에 대한 지속기간의 함수로 강우의 IDF곡선을 제시할 수 있는 방법이다. 따라서 스케일 성질을 통해 군집된 지역에서의 강우자료에 적용하여 스케일 인자(scaling exponent)를 추정한 후 수문학적 동질성을 통계적 특성으로 설명하고자 한다. 본 연구를 수행하기에 앞서 군집 분석은 4개의 군집방법(평균연결법, Ward방법, Two-Step방법, K-means방법)을 적용하였고, 한강유역에 위치한 104개의 강우지점은 4개의 지역으로 구분하는 것이 적절하다고 판단되어 비계층적 방법인 k-means방법을 이용하여 지역을 구분하였다. 본 연구에서는 군집된 결과를 바탕으로 4개의 지역으로 구분된 지역에 포함된 강우지점을 대상으로 스케일 인자를 추정하고 수문학적 동질성을 통계적 방법으로 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.109-109
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• 2016

유역의 물수지는 기상인자, 지형, 토양, 식생 등 여러 가지 인자들에 의해 결정된다. 물수지 분포를 평가하기 위해 수문모형의 모의 시 필요한 수문요소 조건들을 정보화하게 되며, 동시에 토양수분의 특성, 강우 입력자료, 유역의 지형학적 특성들은 불확실성에 기인하는 요소로 작용한다. 이러한 수문모형 모의 시 불확실성을 제거하기 위해 모형 초기조건에 대한 다각적인 분석이 선행이 필요하다. 특히 토양수분은 대기와 지표 사이의 상호작용에 작용하는 중요한 수문기상학적 인자로 평가되고 있다. 토양수분 데이터 자료를 이용하여 강우-유출모형의 입력자료를 구축하여 실제 토양수분의 변동성을 파악하는 연구가 활발히 진행되고 있으며, 유역기반의 유출현황을 산정하기 위해 매우 유용한 초기조건으로 그 역할이 기대된다. 현장에서 관측하는 토양수분 데이터는 넓은 유역의 토양수분을 대표하는 자료로 사용되기에는 한계점이 있으며, 위성기반 토양수분 데이터는 원격탐사를 통해 획득되기 때문에 토양수분의 시 공간적인 변동성 파악에 용의하며 경제성 또한 높다. 이에 따라, 본 연구에서는 유역의 수문순환 분석을 하고, 위성기반 토양수분의 적용 가능성을 평가하기 위해 Aqua위성에 탑재된 Advanced Mircowave Scanning Radiometer Earth Observing System(AMSR-E)와 Metop-A의 Advanced SCATterometer(ASCAT)의 토양수분 데이터를 이용하여 강우-유출모델의 초기조건을 산정하였다. 또한, 이에 대한 검증을 위해 기존 강우인자 초기조건 및 지점에서 관측된 토양수분 초기조건 등을 비교하여 통계분석을 실시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.256-256
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• 2023

집중호우는 전 세계적으로 큰 기후변화 문제 중 하나다. 극심한 집중호우의 빈도수는 지구 온난화로 인해 지난 세기 중반 이후부터 점차 증가하고 있으며 그로인한 인적 및 물적인 피해 또한 증가하고 있다. 이러한 손상을 방지하기 위해서는 적절한 설계 홍수량을 계산하는 것이 중요하다. 최근에는 미계측지역의 유출량 추정 시 분포형 강우-유출 모델을 이용한다. 분포형 모델의 가장 큰 장점은 소유역의 분할 과정을 거칠 필요 없이 유역에서 무작위 점의 유출을 시뮬레이션 할 수 있다는 것이다. 본 연구에서는 2000년 11월 니스에 발생했던 강우를 기반으로 Var 유역의 소유역이자 미계측 지역인 프랑스 니스의 Ubac Vallone의 유출량 및 유출계수를 지형 데이터 등의 물리적 인자와 분포형 강우-유출모델인 MIKE SHE를 이용하여 추정하였다. 또한, 입력되는 인자의 상대적 중요성을 파악하기 위해 민감도 분석을 수행하였다. 본 연구에서는 각 인자에 대한 상대민감도 분석을 바탕으로, 유출량에 상대적으로 큰 영향을 미치는 인자를 제안하였다. 연구 결과, 50년, 100년 및 162년 빈도별 확률강우량에 따른 유출량을 추정하였으며, 162년의경우 총 유출량은 124,384.8m³, 최대 유출량 1.512m³/s, 유출계수 0.53으로 나타났다. 총 유출량과 첨두유량에 대한 상대 민감감도 분석 결과, 수리전도도가 1.5로 첨두유량과의 민감도가 높게 나타났으며, 대수층의 수평방향 수리전도도는 0.48로 총 유출량과의 민감도가 높게 나타났다

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.508-511
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• 2020

미세먼지(PM10, PM2.5)는 배출가스 증가와 함께 빠르게 악화되어 왔으며, 다양한 화학성분 뿐만 아니라 금속 성분이 포함되어 있어 인체에 큰 유해성을 발생한다. 이에 정부는 미세먼지 저감 정책 및 법률을 통해 개선하고자 했지만, 2013년부터 그 효력을 잃기 시작하였다. 이에 본 연구에서는 미세먼지 저감 정책 및 법률을 수립하는데 있어 가장 중요한 요소인 미세먼지 농도를 예측하는 연구를 진행한다. 이전 연구들에서 미세먼지 영향 요소들이 시계열 기반의 데이터(기상인자와 대기오염 인자)인 것을 확인하였기에, 시계열 데이터에 좋은 성능을 보이는 LSTM 알고리즘을 사용하여 학습 후, 서울시 '구별' '시간단위' 미세먼지 농도 예측에 대한 예측 오차(RMSE, MAE) 성능을 비교하였다. 실험 결과 PM10의 경우 (7.2, 4.78), PM2.5의 경우 (4.7, 3.2)의 예측 오차를 보였으며, 금천구의 경우 PM10이 (5.3, 3.71), PM2.5에서 (3.5, 2.5)로 가장 좋은 성능을 보였다.

• Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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• v.45 no.6
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• pp.149-159
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• 2017

There are many studies on the health and protection of Old-growth and Giant Trees, concentrating on empirical judgment and basic protection measures. The problem this study addresses is the relative importance and priority of the health evaluation indicators of Old-growth and Giant Trees. Firstly, this study exports the evaluation indicators of Old-growth and Giant Trees. The evaluation system for the degree of danger of Old-growth and Giant Trees are composed of two layers: 5 fields and 46 indicators. Secondly, using the AHP and PCA method can determine the weight of each field and each index factor. The process of AHP establishes the relative importance judgment matrix of each field and fully proves that the main cause of danger is individual aging. The PCA method suggested that trunk rot status, light conditions, tree surgeries, bacterial diseases, and soil moisture level are the most important factors in each field. These aspects should be given priority in the management and protection of Old-growth and Giant Trees. Weight values obtained in this study seemed to be useful in the evaluation of Old-growth and Giant Trees.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.36 no.6
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• pp.507-514
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• 2018

TSI (TPI-Slope Index) which is the combination of TPI (Topographic Position Index) and slope was newly proposed for landslide and applied to a landslide susceptibility model. To do this, we first compared the TPIs with various scale factors and found that TPI350 was the best fit for the study area. TPI350 was combined with slope to create TSI. TSI was evaluated using logistic regression. The evaluation showed that TSI can be used as a landslide factor. Then a logistic regression model was developed to assess the landslide susceptibility by adding other topographic factors, geological factors, and forestial factors. For this, landslide-related factors that can be extracted from DEM (Digital Elevation Model), soil map, and forest type map were collected. We checked these factors and excluded those that were highly correlated with other factors or not significant. After these processes, 8 factors of TSI, elevation, slope length, slope aspect, effective soil depth, tree age, tree density, and tree type were selected to be entered into the regression analysis as independent variables. Three models through three variable selection methods of forward selection, backward elimination, and enter method were built and evaluated. Selected variables in the three models were slightly different, but in common, effective soil depth, tree density, and TSI was most significant.