기후변화 및 집중호우 등으로 최근 농경지 침수 피해는 증가하고 있다. 농경지 침수 피해에 대한 대책 수립을 위해서는 수리 수문 모델링을 통한 침수 피해 예측이 선행되어야 한다. 농경지 침수 모의를 위해서는 유역 특성 자료, 농경지 특성 자료 및 하천 특성 자료 등을 구축해야 한다. 하지만 농경지 면적, 배수 구획, 표고 등과 농촌유역 소하천 단면 특성 자료는 측량 자료가 존재하지 않는 경우가 대부분이며, 미계측 농경지의 침수 모의를 위해서는 농경지 및 하천 특성 자료를 생성할 필요가 있다. 본 연구에서는 미계측 농경지를 대상으로 자료 생성 및 침수 모의 기법을 개발하고 적용성을 분석하고자 한다. 측량 자료가 존재하는 청미천 유역 단평지구를 대상지구로 선정하였으며, 항공사진, KRF (Korea reach file) 자료, DEM (Digital elevation model), 항공사진 등을 이용하여 하천 및 농경지 특성 자료를 생성하였다. 측량 자료와 생성 자료를 이용하여 하천수위 및 농경지 수위를 각각 산정하고, 배수지연 등 농경지의 수문 특성을 반영하여 침수 모의를 수행하였다. 본 연구의 결과는 향후 미계측 농경지의 침수 모의를 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 일단위로 제공되는 RCP 시나리오를 Poisson Cluster 기법을 활용하여 시간강우량으로 생성할 수 있는 모형을 개발하는데 목적이 있다. 일반적으로 시간단위 강우량의 경우 수자원 설계 또는 강우-유출 분석시 가장 기본이 되는 입력 자료로서 이에 대한 모의기법 확립이 기후변화에 따른 수문학적 영향 검토의 신뢰성을 결정짓는 핵심 요소이다. 그러나 국내 다수 연구를 살펴보면 기후변화 시나리오의 시 공간적 상세화 기법을 활용한 일단위 상세화 연구는 다수 존재하였지만, 일단이 이하의 시간적 규모에 대한 연구는 미진한 실정이다. 이러한 이유로 본 연구에서는 시단위 상세화 기법시 일반적으로 사용되고 있는 Poisson Cluster 기법을 활용하여 국내 실정에 맞는 시단위 상세화 기법을 개발고자 한다. 본 연구에서는 RCP 시나리오를 시단위강우량 자료로 생성하기 위해 다음과 같은 연구를 진행하였다. 첫째, 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 RCP($27km{\times}27km$) 시나리오를 활용하였으며, 1km 격자 단위로 시공간적 상세화 기법을 수행하였다. 둘째, 시공간적으로 상세화 된 자료를 Poisson Cluster 기법을 기반으로 시간단위 자료를 생성하였으며, 기본적인 통계치(평균, 분산, 왜곡도 등)를 활용하여 관측값과 비교 분석 하였다. 마지막으로, 미래 기후변화 시나리오를 동일한 방법으로 시간단위 자료를 생성하고 연 최대값을 추출하여 빈도해석을 통해 미래 극치 확률강우량을 평가하였다. 본 연구 결과 시간단위 자료를 제공함으로써 미래 수자원 설계 및 영향평가를 효과적으로 수행할 것으로 기대되며, 수문기상변화 예측을 위한 신뢰성 있는 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
국토정보의 3차원 모형 생성에 관한 관심이 대두되면서 효율적인 3차원 자로 구축에 대한 연구가 진행되고 있다. 특히 도심 지역의 건물 고도 모형 생성에 관하여 항공사진, 위성영상 및 LIDAR에 관한 기법 개발이 활발해 지고 있다. 항공사진 및 위성영상만을 이용하여 건물고도 모형을 생성할 경우, 기복변위로 인해 입체 영상의 영상정합 시 오정합이 발생하므로 건물 고도 모형 생성에는 많은 어려움이 있다 이에 단일 자료만을 이용하지 않고 관련 자료원을 함께 사용함으로써 보다 효과적이고 정확한 자료 생성을 위하여 항공사진과 수치지형도를 활용하는 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 수치지형도(1/1,000)와 항공사진(1/5,000)을 이용하여 효과적인 건물 고도 모형 생성 관한 연구를 수행하였으며, 관심점 검출 기법과 영상 정합 시 탐색 범위의 기하학적 제약 수단인 수직선 제적 이론을 병합한 새로운 기법을 개발하였다. 본 연구 성과를 검증하기 위하여 연구 성과와 수치도화 장비를 이용한 건물 고도 모형과의 정확도를 비교 평가하였다.
IDF 곡선은 수리구조물의 설계에 이용되며 본 연구에서는 기후변화를 고려한 GCM의 시간적 공간적 축소화기법을 통하여 미래의 IDF 곡선을 생성하였다. GCM자료로는 HadCM3과 CGCM3의 지역주의와 경제발전을 지향하는 A2시나리오를 이용하였다. GCM자료에 대한 공간적인 축소화기법으로 다중회귀 모형인 SDSM(Statistical DownScaling Model)을 이용하여 2030년, 2050년, 2080년의 미래의 일강우 자료를 생성하였다. 이를 다시 시간적 축소화기법인 GEV분포를 이용한 Scaling-Invariance기법을 적용하여 시단위의 강우자료를 생성하였다. 이를 통해 최종적으로 HadCM3과 CGCM3에 대한 각각 미래의 IDF곡선을 생성하였다. CGCM3의 경우 지속적인 강우강도의 증가를 보였지만 HadCM3의 경우 2050년대 감소하다 2080년대 다시 증가하는 양상을 보였다. 또한 CGCM3의 경우 HadCM3의 경우보다 좀 더 높은 강우 강도를 보였다. 본 연구의 대상지역은 서울지역이며 생성된 자료의 신뢰성을 확보하기위하여 서울기상관측소의 1961년부터~2000년까지의 일단위 강우자료를 이용하여 검 보정을 수행하였다.
본 연구는 한반도 국토 전역을 모니터링 하기 위해 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상을 이용하는데 있어서 필요한 기본적 자료처리 및 모니터링 시스템 구축을 목표로 한다. 현재 MODIS관련 product는 대부분 NASA에서 제공하는 알고리즘을 구현하여 제작되며 이러한 product들은 여러 웹싸이트에 접근하여 획득하도록 되어있다. 이러한 방식은 장기적으로 국토를 모니터링 하는데 필요한 자료를 원활하게 공급하지 못하게 되는 단점을 가지고 있다. 그러므로 이 연구는 한반도의 국토환경을 모니터링 하는데 MODIS 자료를 원활히 공급하기 위한 처리 시스템을 구축하고자 한다. 본 연구에서는 Windows환경을 기반으로 사용자 인터페이스를 제공하고 다양한 MODIS 관련 모듈을 내부적으로 자동화 처리하여 보다 쉽게 사용할 수 있도록 개선하였다. 특히 MODIS 원시영상(Production Data Set) Level0 취득부터 보정된 영상자료 Level1B까지의 자동화 처리에 중점을 두었고, Level2이후의 주로 육상(Land)부분에 해당하는 자료를 생성하는 부분을 구현한다. 이러한 MODIS 자료의 생성 이후에 국토 모니터링에 필요한 토지 피복 변화, 산불 탐지 등의 정보를 생성하는 알고리즘 구현 등으로 범위를 확장하려고 한다.
재현자료를 생성할 때 순차회귀 다중대체(SRMI)를 이용하는 방식이 가장 널리 알려져 있으며, 이를 구현한 소프트웨어로 R-패키지 synthpop이 활용되고 있다. 본 논문에서는 확률적 주성분 분석(PPCA)을 이용하여 재현자료를 생성하는 방안을 제안하고 2개의 데이터 세트를 이용한 모의실험으로 SRMI 방식과 PPCA 방식을 비교하였다. 모의실험에서 PPCA 방식으로 생성한 재현자료는 쌍별 상관계수를 기준으로 원자료와의 유사성이 가장 우수함을 확인하였다. 향후 PPCA 방식을 이용하여 시계열 자료에 대한 재현자료 생성을 연구하고자 한다.
국제 수로 기구(IHO, International Hydrographic Organization)에서는 해도제작을 위한 해양조사의 기준을 마련하고, 전세계적으로 사용되는 해도의 정확도를 표준화하고 있다. IHO에서는 탐사 기술의 발달을 반영하여, 기존의 단 빔 음향 측심기 이외에도 멀티 빔 음향 측심기(Multibeam Echo Sounder)와 사이드 스캔 소나(Side Scan Sonar)를 이용한 해양 탐사 시에 요구되는 정확도와 탐사 자료에 대한 메타 데이터(Metadata)의 작성을 요구하고 있다. 본 논문은 수로 측량에서 얻어진 측량 자료들의 처리절차와 자료관리 기법에 대한 연구이다. IHO 해양탐사 기준에 맞는 탐사 자료 처리와, 메타 데이터를 자동으로 생성하여 측량자료관리 DB구축 및 관리를 주 기능으로 하는 시스템을 설계하고 구현한다. 특히, 본 논문은 해양 탐사 자료 처리 시스템을 개발하기 위하여, 해양 자료 처리 과정을 표준화하고, 국제적 해양 자료의 교환 표준인 MGD77과 호환 가능한 메타 데이터를 자동 생성하며, 1Hz로 수집되는 GPS 측위자료로부터 특징점(Waypoint)을 정의하고, 이를 추출하여 측심선을 벡터화 (Trackline Vectorizing) 하는 알고리즘을 구현한다. 개발된 시스템은 현재 국립 해양조사원의 해양2000호에서 획득된 탐사자료에 적용, 운영되고 있다.
지능형교통체계(ITS:Intellegent Transport System)의 구현을 위한 가장 중요한 요소중의 하나는 교통정보의 생성이다. 교통정보의 생성은 루프 검지기, 폐쇄회로(CCTV), probe 차량, 경찰, 통신원 등을 수집된 제보자료들을 분석 및 가공함으로써 이루어진다. 그러나 이들 수집원은 주어진 시간에 있어 모든 네트웍을 통해서 자료가 완전히 수집되어지는 것은 아니다. 즉, 특정 지역에 수집원이 몰려 있는 경우가 있는 반면, 전혀 수집되어지지 않는 지역이 발생할 수도 있다. 이러한 공간적인 불균형적 특성은 동시에 발생한 다량의 자료를 처리하는 기술과 자료가 수집되지 않은 지역에 대한 처리기술을 요하게 된다. 본 논문은 전술한 바와 같은 사항에 대하여 ITS의 진행 단계별로 드러날 수 있는 문제점을 검토하고, 자료통합에 대한 일반적인 개념을 우선 설명한다. 다음에 특정시각에 주어진 자료의 통합을 위해 퍼지선형회귀모형(fuzzy linear regression model)과 데이터 퓨전(data fusion)기법의 내용을 소개하고, 신뢰성있는 단일 교통정보생성을 위한 테이터 퓨전 알고리즘을 제시한다. 또한 제시된 알고리즘을 토대로 가상의 자료를 이용하여 적용가능 봉? 타진해 보았다. 제시되어진 알고리즘은 향후 교통정보 수집환경이 어느 정도 형성된다고 볼 때, 예측치와 실측자료간의 자료검증을 통하여 신뢰도를 가질 경우 보다 광범위하게 사용되어질 수 있을 것으로 판단된다.
최근 기후변화에 따른 수자원 평가를 위해 장기유출모형이 적극 활용되고 있다. 또한, 장기유출모형의 입력자료인 기후변화 시나리오를 적용한 수문학적 기상자료 생성을 위해 추계학적 기상모형(Stochastic weather generator)이 이용되고 있다. 이러한 장기유출모형의 수문학적 프로세스, 기상모형의 결과는 일단위에 기초하고 있다. 특히, 입력자료로 이용되는 강우량은 대상유역 단위의 면적강우량 산정, 즉 실제 강우의 공간적 특성이 반영된 강우생성이 무엇보다 중요한 것으로 판단된다. 따라서, 추계학적 기상모형을 이용하여 강우생성시, 강우의 공간적 특성이 고려된 호우(Storm) 생성이 중요하다. 이러한 호우생성을 위해 호우규모에 따른 면적감소계수에 대한 분석이 요구된다. 따라서, 본 연구에서는 충주댐 유역을 대상으로 일단위의 동시강우 자료를 수집하여, 호우규모에 따른 면적감소계수의 특성을 파악하여 논의하였다.
다년동안 지속되는 가뭄현상이 빈번하게 발생하고 있지만, 우리나라에서는 지금까지 장기 가뭄보다 단기 가뭄에 초점을 맞춰 연구가 진행되어 왔다. 다년 가뭄을 반영하지 않고 댐의 저수용량을 평가할 경우, 저수용량이 과소평가될 수 있기 때문에 다년간의 가뭄을 반영한 시계열 모형을 통해 다양한 시나리오를 생성하고 분석해야 한다. 본 연구에서는 2015년부터 2017년까지 장기 가뭄이 발생한 보령댐의 1998년-2017년까지의 관측 월평균 유입량 자료를 바탕으로 Autoregressive Moving Average(ARMA)시계열 모형과 Hurst Coefficient를 추가하여 장기지속성을 반영하도록 개발된 시계열 모형인 Autoregressive Fractionally Integreated Moving Average(ARFIMA)를 사용하여 보령댐 500년 기간의 유입량 자료를 생성하였다. Hurst Coefficient는 Hurst가 제안한 Rescaled Range(R/S)방법 외에도 경험식, 이론식을 모두 사용하여 산정하였다. 생성된 자료가 관측 자료의 장기지속성을 잘 반영하는지에 대한 검증을 위해 관측자료의 누적유입량으로부터 선형 이동평균방법을 사용하여 가뭄기준을 산정하고, 생성한 유입량 자료가 장기가뭄을 반영하고 있는지 판단하였다. 그 결과 가뭄의 장기지속성을 잘 반영하는 시계열 모형을 선정하였으며, 향후 연구를 통해 미래 기후변화 시나리오를 반영한 장기가뭄 분석을 수행할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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