• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.240-242
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• 2019

본 논문에서는 대한민국 국토에 대한 토지피복지도를 인공위성 영상으로부터 생성하는 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 합성곱 신경망을 이용하여 인공위성 영상의 각 패치를 4 종류의 토지 용도로 분류한다. 이후 인공위성 영상과 토지 용도 분류 결과를 조건부 랜덤 필드에 적용하여 픽셀 단위로 색상과 질감이 유사한 영역을 같은 토지 용도로 분류될 수 있도록 하여 정확한 토지피복지도를 생성한다. 현재 대한민국 국토에 대한 토지피복지도 생성을 위해 구축된 데이터 세트가 없기 때문에 본 연구에서는 합성곱 신경망 학습을 위한 데이터 세트를 직접 구축하였다. 이를 위해 환경공간정보 서비스 웹사이트로부터 인공위성 영상을 취득하고, 각 영상을 패치 단위로 나누어 토지 용도를 직접 분류하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 토지 용도 분류 합성곱 신경망의 성능을 평가하였으며, 최종 생성된 토지피복지도는 제안하는 방법이 효과적으로 토지 용도를 분류할 수 있음을 나타낸다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제31권1호
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• pp.1-30
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• 2022

본 연구는 플라스틱 소재 합성섬유가 야기하는 미세플라스틱 배출을 저감하는 친환경적 소재 의류에 대한 소비자들의 수용성과 지불의사를 조건부가치측정법을 적용하여 측정하였다. 2021년 2월 초에 전국 16개 시·도 거주자들의 지역별, 연령 그리고 성별에 비례한 1,052명을 대상으로 웹기반-설문조사를 실시하였다. 표본의 75% 이상이 합성섬유 의류 대신에 미세플라스틱 배출저감 의류를 구매할 의도가 있었고, 이들 중 80% 이상이 추가로 가격을 지불할 의사가 있다고 응답하였다. 친환경 소재 의류 구매의도 여부를 추정하는 프로빗모형을 표본선택 함수로 보고, 응답자들의 추가 지불의사 여부를 일종의 Heckman 표본선택모형의 변형인 이변량 프로빗모형으로 추정하였다. 응답자들에게 제시된 추가 가격에 대해서는 민감하게 반응하는 반면에, 미세플라스틱 배출 저감 수준에 상관없이 친환경적 소재의류에 대한 수용성과 진술선호가 높은 것으로 나타났다. 순환경제 시대의 소비자들의 미세플라스틱 배출저감 의류에 대한 지불의사는 의류 1벌 당 41,000원에서 51,000원의 범위로 측정되어, 합성섬유 제품에 비해 40-50% 비싸게 지불할 의사가 있는 것으로 나타났다. 또한 미세플라스틱 배출저감 정도가 50%에서 80%로 높아짐에 따라 지불의사 표본평균이 41,000원~50,500원에서 42,000원~51,700원의 범위로 통계적으로 유의하게 높아지는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.140-140
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• 2019

본 연구에서는 Terra MODIS 위성자료와 Tensorflow를 활용해 1 km 공간 해상도의 토양수분을 산정하는 알고리즘을 개발하고, 국내 관측 자료를 활용해 검증하고자 한다. 토양수분 모의를 위한 입력 자료는 Terra MODIS NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 LST(Land Surface Temperature), GPM(Global Precipitation Measurement) 강우 자료를 구축하고, 농촌진흥청에서 제공하는 1:25,000 정밀토양도를 기반으로 모의하였다. 여기서, LST와 GPM의 자료는 기상청의 종관기상관측지점의 LST, 강우 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용해 결측치를 보간하였고, 모든 위성 자료의 공간해상도를 1 km로 resampling하여 활용하였다. 토양수분 산정 기술은 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모형의 딥 러닝(Deep Learning)을 적용, 기계 학습기반의 패턴학습을 사용하였다. 패턴학습에는 Python 라이브러리인 TensorFlow를 사용하였고 학습 자료로는 농촌진흥청 농업기상정보서비스에서 101개 지점의 토양수분 자료(2014 ~ 2016년)를 활용하고, 모의 결과는 2017 ~ 2018년까지의 자료로 검증하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.69-69
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• 2020

수자원 확보 및 홍수 대응을 위해서는 정확한 강우정보를 바탕으로 한 효율적인 댐 운영이 필요하다. 그러나 댐이 위치한 지역은 산지지역으로 강우관측소 밀도의 지역적인 편차로 인해 지상 관측 강우자료 활용 시 강우 정보의 정확도 확보에 한계가 있다. 또한, 강우의 시·공간적 변동성 심화로 기존의 강우계만으로는 정확한 강우량 추정이 어려워 이를 홍수기 댐 운영의 기초정보로 활용 시 합리적 댐 운영에 한계가 있다. 댐 운영 시 강우 관측정보는 댐 유입량 산정을 위한 강우-유출해석 모형의 입력 자료로 활용되기 때문에 강우량 자료의 정확도 확보가 무엇보다 중요하나, 현재 댐 운영에 필요한 강우 관측정보로는 지상우량계 자료가 주로 활용되고 있어 이를 보완하고자 일반적으로 강우의 공간분포를 관측할 수 있는 고해상도 레이더 강우 정보가 활용되고 있다. 본 연구에서는 전력생산(발전) 및 용수공급, 홍수조절 기능을 고려하여 운영되고 있는 한국수력원자력(주)의 수력발전용댐(팔당, 의암, 춘천, 화천, 청평, 도암, 괴산, 섬진강, 보성강댐)에 활용할 수 있도록 환경부 합성레이더 자료를 바탕으로 레이더 강우정보를 산출하고, 레이더 강우의 정확도 향상을 위해 고도영향을 고려한 레이더 강우 보정기술을 개발하고자 한다. 적용한 기법은 강우장의 공간적 구조는 레이더 자료로 획득하고, 강우량은 강우계 관측정보를 합성하는 조건부합성기법을 기본으로 하며, 고도 영향을 고려할 수 있도록 강우분포장 생성 시 주변수를 강우로, 이차변수를 고도로 정의한 표준화된 정규공동크리깅을 활용한 기법이다. 본 연구를 통해 산출된 레이더 강우를 댐 유입 측면에서 기존의 보정기법과 비교하여 정확도를 검토하고, 댐 운영에 활용할 수 있도록 유역평균강우량 정보를 산출하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1317-1321
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• 2010

기후변화의 영향으로 국지성 집중호우가 증가함에 따라 토석류 발생면적과 피해규모는 지속적으로 증가추세에 있다. 강우는 토석류의 유발 뿐 만 아니라 토석류 발생규모에 직접적인 영향을 미치므로 유발강우에 대한 분석은 향후 토석류 대응을 위한 경보기준이나 대책의 설계목표를 설정하는데 있어 매우 중요한 정보를 제공하며(김경석, 2008) 누가강우량, 강우강도, 강우지속시간 및 선행 강우량 등의 강우 특성과 토석류 발생과의 관계를 제시하기 위한 다양한 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 토석류를 유발하는 강우 특성을 레이더 강우와 분포형 수문모형을 이용하여 분석하였다. 특정 격자안에 토석류 발생부가 많이 포함될수록 강우에 의한 영향이 컸을 것이라는 가정을 바탕으로 항공사진을 이용해 취득한 발달 단계별 토석류 맵핑 결과를 활용하였으며 지점강우를 이용하여 조건부 합성방법으로 보정된 1 km 해상도의 레이더 보정강우와 GIS와 연계된 분포형 강우-유출 모형인 HyGIS-GRM을 이용하여 격자별 강우량을 산정하고 강우특성을 비교하였다. 연구결과 토석류는 흐름누적수가 0인 능선부위에서 대부분 발생하였으며 발생부 포인트가 많이 포함될수록 2~3시간 동안의 강우강도가 매우 크게 제시되었다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제24권1호
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• pp.12-21
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• 2021

For successful automatic target recognition(ATR) with synthetic aperture radar(SAR) imagery, SAR target images of the database should have the identical or highly similar resolution with those collected from SAR sensors. However, it is time-consuming or infeasible to construct the multiple databases with different resolutions depending on the operating SAR system. In this paper, an approach for resolution conversion of SAR target images is proposed based on conditional generative adversarial network(cGAN). First, a number of pairs consisting of SAR target images with two different resolutions are obtained via SAR simulation and then used to train the cGAN model. Finally, the model generates the SAR target image whose resolution is converted from the original one. The similarity analysis is performed to validate reliability of the generated images. The cGAN model is further applied to measured MSTAR SAR target images in order to estimate its potential for real application.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.187-187
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• 2021

최근 기후 변화로 인한 한반도의 극한 홍수 및 가뭄의 발생 빈도가 급증하고 있다. 이와 같은 이상 기후의 발생으로 연간 강수량의 편차가 더 커지면서 장래 물 부족 문제가 더욱 심화될 전망이다. 따라서 본 연구에서는 한강 유역의 수문 모형 구축을 통해 미래 물수지 변화를 정량적으로 예측함으로써 기후 변화가 한강 유역의 수문순환요소와 수자원에 미치는 영향을 분석하고 평가하였다. 레이더 강우 시계열 자료의 활용을 위하여 격자 단위로 분석이 가능한 분포형 수문 모형 VIC (Variable Infiltration Capacity)을 사용하였고 모형 구축에는 레이더 강우와 종관기상관측소의 강우 자료에 조건부 합성 기법(Conditional Merging, CM)을 적용하여 보정된 강우 자료를 사용하였다. 제공되는 VIC의 토양, 식생 변수는 공간 해상도가 너무 낮고 유역 내에서도 공간적인 변동성이 크지 않아 침투에 관련된 매개변수를 토지 피복과 연관 지어 격자마다 적정한 매개변수를 회귀 분석하여 새로 산정하였다. 먼저 보정 기간 6년(2009-2014)에 대해 보정을 하고 이후 검증 기간 6년(2014-2019)에 대해 검증을 진행하였다. 보정, 검증 기간에 대한 NSE 값은 각각 0.968, 0.569로 양호한 결과를 보여주었다. 구축된 수문 모형에 기후 변화를 고려하기 위해 GCM 기반의 CMIP6 미래기상자료를 입력해서 미래의 물 수지와 수문순환요소의 변화를 모의하였고 모의 결과, 미래 기간에는 강수의 편차가 더욱 심화되면서 가뭄이 더 빈번하게 발생하는 경향을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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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.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.39-58
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• 2019

본 연구에서는 GPM 위성자료 및 분포형 강우-유출 모형 KIMSTORM2(KIneMatic wave STOrm Runoff Model2)을 이용하여 용담댐 유역(930㎢)을 대상으로 유출모의를 수행하였다. 모형의 유출해석은 2014년 08월 25일 05:00~17:00, 2017년 09월 11일 01:00~12:00, 2018년 06월 26일 23:00~06월 27일 10:00 총 3개의 집중호우 기간으로, 4가지 공간자료: (a) 7개의 지상관측소 강우를 Kriging 기법으로 공간내삽한 자료, (b) 원 GPM 자료, (c) 조건부합성(Conditional Merging, CM)으로 보정한 GPM(CM-GPM) 자료, (d) 지리적편차(Geographical Differential Analysis, GDA)로 보정한 GPM(GDA-GPM) 자료를 각각 준비하였다. 유출 보정은 유역내 3개의 수위관측지점(천천, 동향, 용담댐)을 대상으로 실시하였으며, 4가지 공간자료에 대하여 모형의 매개변수인 초기 토양수분량, 하천 Manning 조도계수, 유효투수계수를 각각 보정하였다. 보정결과는 결정계수(Determination coefficient, R²), Nash-Sutcliffe의 모형효율계수(NSE) 및 유출용적지수(Volume Conservation Index, VCI)를 산정하였다. 그 결과, 3개의 강우에 대한 Kriging, GPM, CM-GPM 및 GDA-GPM의 평균 NSE는 0.94, 0.90, 0.94, 0.94, R2는 0.96, 0.92, 0.97, 0.96, VCI는 1.03, 1.01, 1.03, 1.02로 보정되었다. R², NSE 및 VCI에 있어, CM-GPM과 GDA-GPM이 원 GPM보다 첨두유출량 및 유출용적에 있어 보다 잘 보정되었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제18권3호
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• pp.37-48
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• 2010

본 논문의 목적은 격자형 레이더 강우자료와 지상강우를 이용하여 홍수유출모의 시 강우장이 미치는 영향을 평가하는 것이다. 본 논문에서는 공간 강우장을 생성하기 위해 광덕산 레이더와 지상 관측강우자료를 이용하였으며 각각의 방법에 의해 생성된 강우장이 현실적으로 타당한 시공간적 분포를 재현하는지를 평가하기 위해 홍수 유출모형을 이용하였다. 대상유역은 강원도 인제군에 위치한 내린천 유역이며 유출모형의 지형학적 매개변수들을 구축하기 위해 250m 격자 규모의 수치고도자료, 토지피복도 그리고 토양도를 사용하였다. 강우입력자료는 관측-레이더강우(Quantitative Precipitation Estimation, QPE), 보정-레이더강우(adjusted Radar rainfall), 지상-강우(gauge rainfall)를 이용하였으며 동일한 조건의 $Vflo^{TM}$ 모형에 입력하여 관측 유출량과 비교 하였다. 모의결과, 관측-레이더강우와 지상-강우의 경우 관측치 보다 과소 추정되었으며 보정-레이더강우의 경우 실제 관측치와 유사한 유출모의를 하는 것으로 분석되었다. 이를 통해 기상레이더와 지상강우자료를 합성할 경우 레이더 강우만을 또는 지상강우만을 사용하는 것 보다 수문모형의 입력 자료로써 수문학적 활용성이 더 큼을 확인할 수 있었다.