• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.195-195
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• 2022

도림천의 최상류인 관악산 유역에 서울대학교 관악캠퍼스가 건설되었다. 이로 인해 물순환은 기존의 자연 상태에서 점점 변해 왔는데, 이는 하류 도림천의 홍수 및 수질 오염의 피해를 증가시켰다. 도시화된 서울대학교 관악캠퍼스의 물순환 회복은 하류 홍수피해 방지와 지속 가능한 친환경 캠퍼스를 위해 중요하나, 이에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 SWMM(Storm Wastewater Management Model)을 활용하여 캠퍼스 내 물순환 현황을 시간과 공간에 대해 정량적으로 파악하고, 물순환 회복을 위해 지속 가능한 효율적인 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 유역 현황 조사와 함께 SWMM 구축에 필요한 수문·기상학적 변수와 물리적 매개변수를 확립하였다. 수문·기상학적 변수로는 기상관측장비 ATMOS-41의 설치와 기상청 자료로부터 수집하였으며, 물리적 매개변수는 환경부의 자료를 활용하였다. 그 후, 서울대-도림천 배수분구에 대해 SWMM을 적용하여 월별로 유출량, 침투량, 그리고 증발산량을 모의하였다. 시간에 따른 물순환 분석의 경우 강수량 자료와 불투수율의 변화 정도에 따라 월별 물수지 비율을 파악하고, 공간에 따른 물순환 분석의 경우 동일한 기간에 대해 분할한 16개의 소유역 별 유출량과 유역의 평균 유출량을 비교하여 분석하였다. 대상 유역의 월별 물수지 비율을 모의하는데 효율성을 높이고자 배수 구역 및 관망을 세밀하게 나눈 경우와 그렇지 않은 경우에 대해 분석하였다. 그 결과, 시간에 따른 연평균 물수지 비율의 차이는 2020년 모의 결과와 최근 5년 평균(2015~2019년) 모의 결과 비교 시 각 물수지 항목별로 0.47~2.34%의 차이를 보였다. 공간적으로는 16개 소유역 중 저류시설을 포함한 9개 소유역의 표면 유출량이 유역의 평균 유출량보다 많게 모의 되었다. 또한, 유역을 구성할 때보다 관망을 구성할 때 높은 정확성이 요구됨을 알 수 있었다. 본 연구는 ATMOS-41을 통한 지속적인 수문·기상학적 요소의 모니터링과 SWMM 모델 구축을 통해 앞으로도 변경사항을 추가함으로써 친환경 캠퍼스로의 전환에 이바지할 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.75-75
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• 2015

오염원과 취수장이 동일 구간 내에 공존하는 국내하천의 특성상, 하천 평면 내에서 오염물의 거동 및 혼합 특성을 보다 정확하게 해석하기 위해서는 2차원 이송-분산 모형의 적용이 필요하다. 이를 위해서는 2차원 모형의 주요 매개변수인 종분산계수와 횡분산계수의 적절한 입력이 매우 중요하다. 하지만 국내외적으로 횡분산계수에 대한 연구는 많이 진행된 반면, 현재까지 종분산계수에 대한 연구는 충분히 이루어지지 않은 실정이다. 분산계수를 결정하는 방법에는 실측된 농도 자료의 유무에 따라 크게 두 가지로 분류된다. 실측된 농도 자료가 없는 경우, 이론식이나 경험식을 이용하는 방법이 있다. 반면에 추적자 실험 등을 수행하여 실측된 농도 자료가 있는 경우, 모멘트법 또는 추적법을 적용하여 농도-시간 분포 곡선으로부터 분산계수를 계산하는 것이다. 모멘트법은 임의 지점에서 농도의 횡분포를 통해 얻을 수 있는 2차 모멘트의 종방향 변화율이 횡분산계수와 비례한다는 원리를 이용한 것이며, 추적법은 상류부의 관측된 농도를 입력자료로 하여 하류부의 농도를 계산한 후 계산된 농도와 실측된 하류부 농도의 비교를 통해 분산계수를 산정하는 방법이다. 본 연구에서는 불규칙한 단면 형상을 가지는 자연하천에서의 2차원 종 횡분산계수를 산정하기 위해서 Baek & Seo(2010)가 제안한 2차원 유관추적법(2D Stream-tube Routing Procedure)을 적용하였다. 본 연구에서는 국내 자연하천 중 다양한 사행형태를 갖으며 수질오염 사고의 위험이 높은 구간을 선정하고, 추적자로서 Rhodamine WT를 이용하여 현장실험을 수행하였다. 실험에서 수집된 수리량 및 농도자료로부터 추적자의 2차원적 거동을 분석하였으며, 2차원 유관추적법을 적용하여 종분산계수를 산정하였다. 그 결과 하폭 대 수심비(W/H)와 마찰손실관련 무차원변수(U/U*)의 증가에 따라 종분산계수가 증가됨을 확인 할 수 있었다. 본 연구에서 산출된 종분산계수와 선행 연구에서 수집된 자료를 이용하여 추정식을 개발하였다. 차원해석을 통해 무차원 종분산계수에 영향을 미치는 무차원 인자를 선별하고 회귀분석을 이용하여 종분산계수 추정식을 유도하였다. 추정식을 이용하여 산정한 종분산계수의 범위는 Elder (1959)가 제안한 이론값보다 약 10배 정도로 크게 나타났다. 혼합 특성이 밝혀지지 않은 자연하천에 2차원 확산모형을 적용하고자 할 때 본 연구에서 개발된 추정식으로부터 계산된 종분산계수를 사용할 수 있을 것이다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.33 no.5
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• pp.603-614
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• 2020

This study focuses on the prediction and factors of apartment prices in Seoul using a convolutional neural networks (CNN) model that has shown excellent performance as a predictive model of image data. To do this, we consider natural environmental factors, infrastructure factors, and social economic factors of the apartments as input variables of the CNN model. The natural environmental factors include rivers, green areas, and altitudes of apartments. The infrastructure factors have bus stops, subway stations, commercial districts, schools, and the social economic factors are the number of jobs and criminal rates, etc. We predict apartment prices and interpret the factors for the prices by converting the values of these input variables to play the same role as pixel values of image channels for the input layer in the CNN model. In addition, the CNN model used in this study takes into account the spatial characteristics of each apartment by describing the natural environmental and infrastructure factors variables as binary images centered on each apartment in each input layer.

• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.29 no.3
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• pp.333-343
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• 2015

This research aims at identifying the goshawk's possible and replaceable breeding ground by using the MaxEnt prediction model which has so far been insufficiently used in Korea, and providing evidence to expand possible protection areas for the goshawk's breeding for the future. The field research identified 10 goshawk's nests, and 23 appearance points confirmed during the 3rd round of environmental research were used for analysis. 4 geomorphic, 3 environmental, 7 distance, and 9 weather factors were used as model variables. The final environmental variables were selected through non-parametric verification between appearance and non-appearance coordinates identified by random sampling. The final predictive model (MaxEnt) was structured using 10 factors related to breeding ground and 7 factors related to appearance area selected by statistics verification. According to the results of the study, the factor that affected breeding point structure model the most was temperature seasonality, followed by distance from mixforest, density-class on the forest map and relief energy. The factor that affected appearance point structure model the most was temperature seasonality, followed by distance from rivers and ponds, distance from agricultural land and gradient. The nature of the goshawk's breeding environment and habit to breed inside forests were reflected in this modeling that targets breeding points. The northern central area which is about $189.5 km^2$(2.55 %) is expected to be suitable breeding ground. Large cities such as Cheongju and Chungju are located in the southern part of Chungcheongbuk-do whereas the northern part of Chungcheongbuk-do has evenly distributed forests and farmlands, which helps goshawks have a scope of influence and food source to breed. Appearance point modeling predicted an area of $3,071 km^2$(41.38 %) showing a wider ranging habitat than that of the breeding point modeling due to some limitations such as limited moving observation and non-consideration of seasonal changes. When targeting the breeding points, a specific predictive area can be deduced but it is difficult to check the points of nests and it is impossible to reflect the goshawk's behavioral area. On the other hand, when targeting appearance points, a wider ranging area can be covered but it is less accurate compared to predictive breeding point since simple movements and constant use status are not reflected. However, with these results, the goshawk's habitat can be predicted with reasonable accuracy. In particular, it is necessary to apply precise predictive breeding area data based on habitat modeling results when enforcing an environmental evaluation or establishing a development plan.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.649-652
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• 2007

이 논문에서는 영화, CF 같은 영상물 제작 시 CG/실사 합성을 위해 배경기하정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. Metric Reconstruction 은 카메라 자동 보정을 통해 이루어지며 이는 오랫동안 연구되어 온 분야이다. 접근방법은 영상의 특징점 추적 정보와 카메라 내부변수 가정으로부터 유도되는 자기 보정 방식과 공간상에서 미리 기하 정보를 알고 있는 보정틀을 사용하는 방식으로 크게 분류될 수 있다. CG/실사 합성의 작업 효율성을 위해서는 배경 영상에 보정틀이 보이지 않는 것이 좋은데 자연 특징점(Natural Feature)에만 의존하는 자기 보정 방식의 경우 2K 급 영상에서 CG 객체를 합성했을 때 떨림이 느껴지지 않을 만큼 정확한 결과를 얻기 힘들다. 이 논문에서는 Polleyfeys[2]가 제안하였던 영상 시퀀스를 입력으로 하는 자기 보정 시스템을 바탕으로 마야 작업 환경에서의 핀홀 카메라 모델에 맞도록 카메라 내부변수의 비선형 최적화를 수행하는 방법과 사용자 개입을 통한 카메라 변수 정확도 향상방법을 제안한다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.13 no.3
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• pp.119-130
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• 2010

The Genetic Algorithm has been frequently applied by many researchers as one of the population surface modelling tool in estimating the regional population based on the gridded spatial system. Taking the East-Hwasung area as the case, this study first builds a gridded population data based on the KLIS and eAIS databases as well as municipal population survey data, and then constructs the attribute values of the explanatory variables by way of GIS tools. The GA model is run to maximize its fitness function measuring the correlation coefficient between the observed and predicted values of the 70 population cells. It is shown that the GA output predicted reasonably consistent and meaningful coefficient estimates for the explanatory variables of the model.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.57 no.4
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• pp.263-276
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• 2024

Since the first introduction of one-dimensional transient storage modeling in the field of solute transport analysis in rivers, its application has notably expanded for various purposes, including for hydrology and geobiology over the past few decades. Despite strides in refining transient storage models, there remain unresolved challenges in simplifying complex river transport dynamics into concise formulas and a limited set of parameters. This review paper is dedicated to cataloging and assessing existing transient storage models, outlining the difficulties associated with model structures, parameters, and data, and suggesting directions for future research. We seek to enhance understanding of transient storage by highlighting the importance of continuously evaluating residence time distribution modeling, integrating hydrodynamic models, and using data with minimal assumptions. This paper would contribute to advance our comprehension of the transient storage process, offering insights into sophisticated modeling techniques, pinpointing uncertainty in parameters, and suggesting the necessary avenues for further study.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.171-171
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• 2011

급격한 기상이변과 자연현상의 변화에 의해 자연재해가 발생하며, 이러한 변화로 인해 전 세계적으로 환경뿐만 아니라 방재의 중요성 또한 대두되고 있으나, 강우 강도의 예측 분야에서는 여유추정시간의 차이로 인해 방재현상에 대한 구체적인 협력을 하지 못했던 것이 사실이다. 현재 가장 많이 사용하고 있는 레이더 강우자료와 지상 우량계의 강우자료는 여유추정시간이 3시간에서 4시간 사이의 단기 예측만을 가능하게 한다. 본 연구에서는 이의 개선을 위하여 청미천 유역을 대상으로 GIS를 이용하여 CN value를 추출하고, 지역 강우 모형인 Weather Research Forecast(WRF) - Advanced Research WRF(ARW)를 통하여 모의한 강우자료에 대하여 과거 같은 기간의 강우자료와 비교 검증한 후 지역 강우 모형을 통하여 모의한 자료를 HEC-HMS의 Input자료로 활용하여 지역 유출량을 산정한다. 또한 유역의 지표면 유출 모의를 통하여 강우-유출현상과 수리-수문학적 과정을 상호 연결하고, 강우에 의한 유역 지표면에서의 유출을 도출하며, 최적화된 매개변수들의 조합을 개선하여 대상유역의 현상을 보다 유사하게 나타낼 것이다. 이와 함께 WRF-ARW 모형을 통하여 여유추정시간의 증가를 모색하며 그로인한 홍수예측 및 경계체계를 확립하기 위해 연구를 진행한다. 이 지역강우 모형의 대한민국 지형의 적용성 즉, 대한민국 지형에 가장 잘 어울리는 최적화된 매개변수들의 조합을 알아내고 그의 적용현실성을 찾아내려 한다. 더 나아가 강우에 대한 예측을 통해 홍수 경보 체계를 위한 자료로 활용할 수 있는 방안 또한 모색할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.975-975
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• 2012

최근까지 용수확보와 홍수예방, 하천환경관리 등의 목적으로 많은 댐이 건설되어 왔으며 이러한 댐 건설은 주변지역의 자연 및 사회 환경의 변화를 유발하게 된다. 이는 구체적으로 유출특성의 변화로 나타나며 유출특성의 변화는 수자원의 계획과 관리 측면에 상당한 영향을 끼친다. 따라서 정확한 장기유출량의 예측은 이수 측면에서 대단히 중요하며 이에 대한 신뢰성 있는 해석이 수행되어야 한다. 본 연구에서는 SWAT 모형을 이용하여 댐 건설에 따른 유역의 장기유출특성변화를 분석하였다. 충주댐 상류유역을 대상으로 분석기간을 댐 건설 전(1975~1985년)과 댐 건설 후(1986~1995년, 1996~2005년)로 나누어 적용하였고, 해당 관측소에서 제공하는 수문 기상자료와 지형자료를 이용하여 입력자료를 구축하였다. SWAT 입력 모형의 최적값을 결정하기 위해 유출총량 및 첨두유량 감쇄곡선 형태에 영향을 미치는 유출관련 매개변수를 선정하여 보정하였고, 유역 최종 출구점인 충주댐 지점에서의 일 유출자료에 대해 관측치와 모의치를 비교하였다. 그 결과 상관계수는 0.89와 0.71, 모형효율은 0.87과 0.76으로 매우 양호한 결과를 보였으며 이는 SWAT 모형이 장기 유출 모의에 있어 안정적 결과를 제공함을 판단할 수 있었다. 보정된 결과를 바탕으로 장기유출모의결과 계산평균유량과 계산첨두유량 모두 관측결과와 상대오차 10%이하의 만족스러운 결과를 보였으며 댐 건설 전 후의 유출특성 비교결과 전반적으로 댐 건설 이후 유출률이 증가하는 특성이 나타났다. 댐 건설 후 나타나는 유출률 변화를 규명하고자 수문성분별 모의를 실시하였으며 그 결과 지표유출이 4% 증가 하였고 증발산량이 3% 감소하였다. 이는 대상유역의 도시화에 의한 불투수면적의 증가와 산림면적 감소 때문으로 추정되며, 이로 인하여 댐 건설 후 유출률이 소폭 증가하였음이 판단된다. 이상의 결과들로부터 SWAT 모형은 장기 일 유출량 추정 및 유역 전반의 통합관리 측면에서 적용성과 활용성이 우수하다고 판단되며 댐 건설로 인한 자연환경의 변화는 유역의 유출특성의 변화에 영향을 준다는 결론을 얻을 수 있었다. 이러한 결과를 확장하여 댐 건설 이외에 다양한 요소들을 모형에 적용하고 유역개발에 따른 수문환경의 전반적인 변화에 대한 유출평가가 필요하다고 판단된다.

• Analytical Science and Technology
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• v.22 no.1
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• pp.57-64
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• 2009

A material database has been developed for VOCs and formaldehyde emitted from building materials in this study. New classification system has been made by correlating the classification methods used in Korean Air Cleaning and Environmental Protection Agency. The developed databases include emission rates of TVOC, 5VOC and formaldehyde emitted from each building material. In addition, the databases can be used as an input variable to estimate indoor air quality (IAQ) using computer simulation since they also contain chemical component and general imformation. Box plot was used to do statistical analysis for emission rates of formaldehyde and TVOCs from different types of building materials. Also we confirmed the building materials worsening IAQ by categorizing the emission characteristic of different types of pollutants.