• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.294-294
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• 2012

홍수위험도 추정에 있어서 불확실성은 수리, 수문, 구조, 환경 및 사회경제적인 불확실성과 관련 있으며, 수리 수문학적 불확실성은 주로 수리 수문학적 현상과 그 과정에 대한 불완전한 지식, 그리고 그 과정에 포함된 매개변수들에 대한 불완전한 지식과 관련이 있다. 이러한 여러 가지 불확실성은 홍수위험도 추정에 있어서의 불확실성에 중요한 요인으로 작용하므로 불확실성을 설명하기 위한 통계적 정보는 신뢰성 있는 홍수위험도 추정에 있어서 선행조건이라 할 수 있다. 이러한 불확실성 요인중 강우의 공간분포에 대한 신뢰성 있는 추정은 수자원 해석 및 설계에 있어서 필수적인 요소이다. 강우장의 공간변동성에 대한 고해상도 추정은 홍수, 특히 돌발홍수의 원인이 되는 국지성 호우의 확인 및 분석에 있어서 중요하다. 또한 강우의 공간 변동성에 대한 고려는 면적평균강우량 추정의 정확도를 향상시키는데 있어서 중요하며, 강우-유출모델의 모의결과에 대한 신뢰도를 향상시키는데 큰 영향을 미친다. 최근 공간자료에 대한 공간분포예측에 있어서 공간상관성을 고려할 수 있는 공간통계학적 기법의 적용이 증가하고 있으며, 이러한 공간통계학적 기법의 적용에 있어서 신뢰성 있는 모델 매개변수의 추정 및 불확실성 평가는 공간분포 예측결과에 대한 신뢰성을 향상시키는데 중요한 역할을 한다. 외국의 경우 공간분포예측 및 모의, 매개변수의 불확실성 평가 등과 관련하여 활발한 연구가 이루어지고 있는 반면 국내 수자원 분야에서는 아직까지 활발한 연구가 이루어지고 있지 않은 실정이다. 국내의 수문설계실무에서와 같이 확률홍수량을 강우빈도분석과 강우-유출모델을 이용하여 추정할 경우 확률홍수량 추정에 있어서 확률강우량 및 공간분포에 대한 불확실성과 강우-유출모델에서의 불확실성이 확률홍수량 추정에서의 불확실성에 영향을 미치며, 이후 연피해기대치 추정과 같은 홍수위험도 추정의 불확실성에도 영향을 미치게 된다. 따라서 본 연구에서는 강우공간분포의 불확실성을 고려한 홍수량 추정을 위하여 공간추계모의 기법인 CEM을 적용하여 강우공간분포의 불확실성을 정량화하고 강우-유출모델의 입력 강우량에 대한 확률분포를 추정하였다. 강우-유출해석의 경우 유효우량 및 홍수수문곡선 산정을 위하여 국내 수자원 실무에서 가장 많이 적용되고 있는 NRCS CN 기법, Clark 및 Muskingum 모델을 적용하였다. 이로부터 강우공간분포의 불확실성 추정, 소유역별 입력 강우량에 대한 확률분포의 추정 및 재현기간별 확률홍수량의 불확실성 정량화 방안을 제시하였다. 이러한 결과들은 풍수해저감대책, 유역종합치수대책 등 각종 수자원 계획 및 설계실무에서 확률홍수량 및 홍수 또는 재해위험도 추정의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 방법론적 대안으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.33 no.4
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• pp.297-304
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• 2015

The change detection algorithms, based on remotely sensed satellite imagery, can be applied to various applications, such as the hazard/disaster analysis and the land monitoring. However, unchanged areas sometimes detected as the changed areas due to various errors in relief displacements and noise pixels, included in the original multi-temporal dataset at the application of unsupervised change detection algorithm. In this research, the object-based changed detection for the high-spatial resolution satellite images is applied by using the IR-MAD (Iteratively Reweighted- Multivariate Alteration Detection), which is one of those representative change detection algorithms. In additionally, we tried to increase the accuracy of change detection results with using the additional information, based on the cross-sharpening method. In the experiment, we used the KOMPSAT-2 satellite sensor, and resulted in the object-based IR-MAD algorithm, representing higher changed detection accuracy than that by the pixel-based IR-MAD. Also, the object-based IR-MAD, focused on cross-sharpened images, increased in accuracy of changed detection, compared to the original object-based IR-MAD. Through these experiments, we could conclude that the land monitoring and the change detection with the high-spatial-resolution satellite imagery can be accomplished efficiency by using the object-based IR-MAD algorithm.

• Journal of The Geomorphological Association of Korea
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• v.20 no.1
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• pp.85-96
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• 2013

This study collected national secondary and tertiary nationwide natural environment survey data of the National Institute of Environmental Research as well as the National Park's secondary and tertiary natural resource research data executed by the Korea National Park Service. The data collection is aimed at reclassification the geomorphological landscape resources of each park in varying types. The results generated a total of 3,169 geomorphological landscape resources within all the national parks. Among all the geomorphological landscape resources, 794 landscape resources were judged as Level I, which accounts for 36.9%. Next, 546 landscape resources were judged as Level II, or 25.3%, and 459 landscape resources judged as Level III, or 21.3%. Lastly, 191 landscape resources were judged as Level IV, having the lowest conservation level, or 8.9%. The number of Level I landscape resources for each national park includes 207 sites on Seoraksan, 92 sites on Dadohaehaesang Park, 84 sites on Jirisan, and 60 sites at the Taeanhaean, respectively. Dadohaehaesang National Park, Seoraksan National Park, Taeanhaean National Park, Jirisan National Park, Songnisan National Park, and Gyeryongsan National Park were evaluated as national parks having excellent landscape resources. To use these excellent landscape resources, there is a need to increase visitors' satisfaction and increase their interest in and understanding of landscape resources. To achieve this, a landscape viewpoint map must be composed and installed at the entrance or at certain points to provide visitors with useful information regarding the geomorphological landscape resources.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.634-634
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• 2015

최근 국지성 호우와 잦은 태풍으로 인한 돌발홍수가 빈번하게 발생하여 도심지에서의 호안유실과 범람으로 많은 외수침수의 피해가 발생하고 있다. 또한 기후변화에 따른 강우량의 증가와 집중호우로 인한 홍수 피해는 지속적으로 증가할 것으로 예상됨에 따라 대하천 유역을 중심으로 홍수범람예측 연구가 활발히 진행되고 있지만 대하천을 제외한 지방 중소하천의 연구가 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 지방 중소하천 중 태풍과 집중호우의 영향이 많은 제주지역의 주요 하천 중의 하나인 한천 유역을 테스트베드로 선정하여 연구를 진행하였다. 한천은 강우 시에만 유출이 발생하는 건천으로, 집중호우 시 암반하상 조건, 복개, 교각 등으로 수위가 국부적으로 급격히 상승하는 경우가 있었다. 그리고 한천 하류부에는 도심이 위치하고 있어 돌발홍수 발생 시 막대한 피해가 발생한다. 이에 따라 홍수 피해를 줄이기 위한 제도화, 정책결정 등의 구조적 해결방안과 홍수 피해의 규모와 원인을 분석하는 비구조적 해결방안에 대한 연구가 시급하다. 따라서 본 연구에서는 홍수범람 등으로 인한 홍수 피해규모를 산정하여 각 정부부처 및 유관기관, 지자체에서 빠른 정책결정을 내릴 수 있는 자료를 제공하는 목적으로 제주도의 특성을 고려한 홍수범람위험도 산정 알고리즘을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 제주 한천유역의 단면 자료와 빈도별 홍수량 자료를 이용하여 HEC-RAS 모형으로 수리학적 흐름특성 모의를 실사하였다. 모의된 결과를 바탕으로 ArcGIS 소프트웨어인 ESRI사의 ArcMap을 이용하여 빈도별 홍수위 자료와 제주지역 수치표고모형 자료를 활용한 빈도별 홍수범람지도를 산정하고, 좌안과 우안의 제방고로부터 위험도를 산정하여 홍수범람위험도를 각각 구축하였다. 구축된 결과를 이용하여 분석하고자하는 해당 빈도의 홍수위와 홍수량이 발생할 때의 피해지역을 예측하였으며, 예측된 지역과 제주시의 공시지가 자료를 중첩하여 피해지역에 대한 피해액을 산정하였다. 본 연구의 알고리즘을 적용한 2007년 태풍 '나리' 사상의 경우와 비교한 결과, '나리' 사상의 침수 흔적도와 유사한 홍수범람지도를 획득 할 수 있었으며, 모의된 유역의 하천 복개구간을 중심으로 홍수범람이 발생한다는 점과 우안보다 좌안에서의 홍수범람위험도와 피해액이 더 크게 나타난 점 등의 홍수범람 특성을 파악할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 기법을 이용할 경우, 홍수에 의한 취약지에 대한 제방 설계 강화, 하천의 보수 정비 등 정책적 결정에 사용될 수 있을 것이며, 실시간 자료제공, 재해정보시스템 등에 적용하여 홍수범람 피해를 줄일 수 있는 기반기술이 될 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.371-371
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• 2019

우리나라는 홍수기(6~9월)에 집중되는 기상패턴과 하천 중하류부에 발달된 도시의 개발특성으로 인하여 가장 중요한 자연재해 중 하나로 홍수 및 도시침수가 거론되고 있다. 과거 집중호우로 침수 피해가 발생한 사례를 살펴보면, 피해가 발생하는 지역은 지방하천 및 소하천을 중심으로 형성된 도시지역이다. 중앙 지방 정부는 수차례 침수 피해를 겪으며 사후관리가 아닌 재난예방 및 사전관리 등의 방안 마련을 강조하고 있다. 하지만 기후변화에 의한 기상의 불확실성으로 치수 중심의 물관리 및 중 소하천의 하천 특성으로 여전히 홍수 발생에 대비할 수 있는 골든타임 확보 등에 어려움을 겪고 있다. 이러한 어려움을 극복하기 위해 사전 예방적 차원에서의 홍수대응 방안으로 중 소하천을 담당하는 지자체 중심의 홍수피해 저감 방안이 필요하다. 본 연구에서는 A 지자체를 대상으로 모니터링 대상 경계를 설정하여 우량 알람 기준을 예비알람, 주요 관측지점에 대해 강우에 따른 수위 상승 정도를 홍수대응 기준인 직접알람과 연계함으로써 예방적 재난대응 체계를 구축하였다. 모니터링 대상 지역은 해당 지자체를 포함하면서 유역 개념을 적용하여 만경강유역 전체로 설정하였다. 만경강 유역 내 유관기관(지자체, 환경부, K-water, 기상청 등)이 관할하는 우량국(41개소) 및 수위국(28개소), 저수용량이 30만톤 이상이 되는 농어촌공사 저수지(7개소)를 고려하여 홍수분석 모형(COSFIM)을 구축하였다. 해당 모형은 2018년 8월 호우사상에 대해 주요 수위관측 지점에서 $R^2$가 0.8 이상의 우수한 검증 결과를 보였다. 구축된 모형을 통해 예상강우량별 하천 내 수위지점별 최고수위, 최대유량, 도달시간 등 예상 조견표를 제시하여 호우 발생시 지자체 담당자가 참고할 수 있도록 제시하였다. 또한 수위지점별 홍수대응 기준은 평시, 관심, 주의, 경계, 심각 단계로 구분하여 담당자가 수위별 위험 정도를 인지할 수 있도록 지점별 도달되는 수위의 위험 정보를 알람기준으로 제시하였다. 홍수분석 모형은 상류에 위치한 주요시설물의 운영현황을 연계하고 있어 실제 강우 발생 시 기상예보를 고려하여 하천 내 수위관측 지점별 수위 상승 정도를 예상함으로써 사전에 홍수에 대비할 수 있는 단계별 시간 확보에 활용 가능하다. 향후 홍수대응기준은 하천 환경 변화를 반영하여 지속적인 보완이 필요하며 유관기관과의 수문자료 공유체계 확대로 예방적 차원의 홍수 대응 체계가 구축되어야 할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.361-361
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• 2017

한국농어촌공사가 관리하고 있는 농업용저수지는 총 3,377개로 2015년 평균 저수율은 61 %를 기록하였는데, 이는 예년 평균 저수율51 %를 나타내고 있다. 1990년대 후반부터 우리나라에는 기후변화에 따른 온난화 추세를 나타내는 경향을 보이고 있고, 강수량 및 집중호우의 증가추세도 나타나고 있다. 기온과 강수량이 과거와 다른 변화를 보임에 따라 물 공급의 안정성을 확보하기 위해 저수지를 통한 수자원 확보가 이루어지고 있으나, 용수공급능력이 어떻게 변화할 것인지에 대한 정보가 부족한 상태이다. 또한, 논벼의 생육에 있어서 저수지의 적절한 용수공급은 필수적이기 때문에 저수지의 효율적 운영 및 용수이용의 효율적 분석이 필요하다. 최근까지 연구 조사에서 농업용수 이용 효율은 굉장히 낮은 것으로 나타났다. 농업용수 이용 효율의 개선을 위해서는 용수수급 특성을 조사 분석하고, 이에 따른 개선방안을 제시하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 가뭄 등 기상 재해에 대응하고 한정된 농촌용수를 합리적으로 관리하기 위해 대상지구에 대한 농업용수 이용 효율성을 분석하고자 한다. 대상지구는 경기도 화성의 버들저수지 관개지구, 중북 진천의 무수저수지 관개지구의 필요수량과 공급수량을 비교하였다. 필요수량은 HOMWRS를 이용하여 산정하였고, 공급수량은 해당지구의 저수지 운영일지, 양수장 가동일지를 바탕으로 산정하였다. 버들저수지 관개지구의 2008년~2015년 필요수량 및 공급량을 분석한 결과, 필요수량 산정량과 실제 공급수량의 비는 최대 230%에서 최소 110%을 나타냈고, 2008년~2010년의 경우 약 220% 이상의 관개수량이 공급된 것으로 조사되었다. 2014년 및 2015년의 경우 전국적인 극심한 가뭄의 영향으로 필요수량 대비 공급량이 90%정도로 낮아졌으나 공급량 부족은 발생하지 않은 것으로 나타났다. 무수저수지 관개지구의 2008년~2015년 필요수량 및 공급량을 분석한 결과, 공급량과 필요수량의 비는 최소 170%에서 최대 250%로 나타났다. 특히, 2013년도에는 약 250%의 관개수량이 공급되어 초과공급량이 가장 많이 발생하였고, 분석기간 대부분의 년도에서 모두 약 200% 이상이 공급된 것으로 나타났다. 본 연구와 비슷한 지역의 2010년~2015년의 연구 결과를 보면, 경기도 이동지구를 대상으로 공급량과 필요수량의 비는 170%를 공급하는 것으로 나타냈으며, 충북 백곡지구는 210%를 공급한 것으로 나타났다. 본 연구 대상지구의 필요수량 대비 공급량은 과거의 연구와 비슷한 공급율을 보였다. 그러므로 앞으로 극심한 가뭄에 대비하기 위한 효율적인 농업용수 관리방안을 수립할 필요가 있는 것으로 판단된다.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.29 no.3
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• pp.265-277
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• 2019

Changes in the amount, intensity, frequency, and type of precipitation, in conjunction with global warming and climate change, critically impact groundwater recharge and associated groundwater level fluctuations. Monthly gravity levels by the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) are acquired to monitor total water storage changes at regional and global scales. However, there are inherent difficulties in quantitatively relating the GRACE observations to groundwater level data due to the difficulties in spatially representing groundwater levels. Here three local interpolation methods (kriging, inverse distance weighted, and natural neighbor) were implemented to estimate the areal distribution of groundwater recharge changes in South Korea during the 2002-2016 period. The interpolated monthly groundwater recharge changes are compared with the GRACE-derived groundwater storage changes. There is a weak decrease in the groundwater recharge changes over time in both the GRACE observations and groundwater measurements, with the rate of groundwater recharge change exhibiting mean and median values of -0.01 and -0.02 cm/month, respectively.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.37 no.5_2
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• pp.1235-1243
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• 2021

Geostationary Ocean Color Imager 2 (GOCI-II) on Geo-KOMPSAT-2 (GK2B)satellite was developed as a mission successor of GOCI on COMS which had been operated for around 10 years since launch in 2010 to observe and monitor ocean color around Korean peninsula. GOCI-II on GK2B was successfully launched in February of 2020 to continue for detection, monitoring, quantification, and prediction of short/long term changes of coastal ocean environment for marine science research and application purpose. GOCI-II had already finished IAC and IOT including early in-orbit calibration and had been handed over to NOSC (National Ocean Satellite Center) in KHOA (Korea Hydrographic and Oceanographic Agency). Radiometric calibration was periodically conducted using on-board solar calibration system in GOCI-II. The final calibrated gain and offset were applied and validated during IOT. And three video parameter sets for one day and 12 video parameter sets for a year was selected and transferred to NOSC for normal operation. Star measurement-based INR (Image Navigation and Registration) navigation filtering and landmark measurement-based image geometric correction were applied to meet the all INR requirements. The GOCI2 INR software was validated through INR IOT. In this paper, status and results of IOT, radiometric calibration and INR of GOCI-II are analysed and described.

• Journal of Korean Society of Disaster and Security
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• v.14 no.3
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• pp.17-27
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• 2021

In this study, classification models were built using machine learning techniques that can classify the soil creep risk into three classes from A to C (A: risk, B: moderate, C: good). A total of six machine learning techniques were used: K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, and Extreme Gradient Boosting and then their classification accuracy was analyzed using the nationwide soil creep field survey data in 2019 and 2020. As a result of classification accuracy analysis, all six methods showed excellent accuracy of 0.9 or more. The methods where numerical data were applied for data training showed better performance than the methods based on character data of field survey evaluation table. Moreover, the methods learned with the data group (R1~R4) reflecting the expert opinion had higher accuracy than the field survey evaluation score data group (C1~C4). The machine learning can be used as a tool for prediction of soil creep if high-quality data are continuously secured and updated in the future.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.37 no.2
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• pp.177-198
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• 2021

Existing change detection researches have been focused on changes of land use and land cover (LULC), damaged areas, or large vegetated and water regions. On the other hands, increased temporal and spatial resolution of satellite images are strongly suggesting the feasibility of change detection of small objects such as vehicles and ships. In order to check the feasibility, this paper analyzes the performance of existing pixel-based change detection methods over small objects. We applied pixel differencing, PCA (principal component analysis) analysis, MAD (Multivariate Alteration Detection), and IR-MAD (Iteratively Reweighted-MAD) to Kompsat-3A and Google Map images taken within 10 days. We extracted ground references for changed and non-changed small objects from the images and used them for performance analysis of change detection results. Our analysis showed that MAD and IR-MAD, that are known to perform best over LULC and large areal changes, offered best performance over small object changes among the methods tested. It also showed that the spectral band with high reflectivity of the object of interest needs to be included for change analysis.