• 대한원격탐사학회지
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• 제26권1호
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• pp.29-38
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• 2010

높은 공간 해상도의 지상 자료와 상대적으로 저해상도인 원격탐사 자료의 통합을 통한 지표 환경 주제도 작성에서는 이러한 해상도의 차이를 반영한 통합 방법론이 필요하다. 이 연구에서는 상대적으로 저해상도인 원격탐사 자료와 지상 자료로부터 고해상도 주제도 작성과 관련된 다운스케일링을 위한 다중 스케일 지구통계학적 방법론을 적용하였다. 기존 정규 크리깅 시스템을 확장하여 포인트 자료로 간주할 수 있는 지상 자료와 블럭 자료로 간주할 수 있는 원격탐사 자료를 크리깅 시스템에 직접 포함하는 블럭 크리깅 방법론을 이용하였다. 부가적으로 다운스케일링에 따른 불확실성을 묘사하기 위해 블럭 크리깅 기반 시뮬레이션 기법도 함께 이용하였다. SRTM DEM과 MODIS 엽면적 지수 자료의 다운 스케일링 실험 연구를 통해 적용 기법의 적용성을 평가하였다. 두가지 실험 연구 결과, 적용 기법을 통해 효과적으로 상대적으로 고해상도 주제도 생성이 가능함을 확인하였으며, 특히 다중 시뮬레이션 결과는 다운 스케일링된 자료를 입력 자료로 사용하는 GIS 모델에 사용하여 모델 결과의 불확실성 분석에 효율적으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.14-14
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• 2018

세계의 여러 국가에서 과거 발생했던 강수의 통계적 특성에서 벗어나는 극치사상이 빈번하게 관측되고 있다. 이와 같은 현상에 가장 큰 영향을 미치고 있는 요인중 하나는 지구온난화이며 실제 산업화 이후 온실가스의 증가와 더불어 극한 기상현상의 발생 빈도가 증가하였다. 현재 예상치 못한 수문사상의 발생으로 인해 수자원관리에 있어서 많은 어려움을 겪고 있으며, 특히 호우사상은 막대한 인명 및 사회적 피해를 야기하고 있다. 우리나라의 경우 계절적 특징으로 여름철에 강수가 집중되는 양상을 보이고 있으며 따라서 여름철 강수량을 예측하여 호우에 대한 대비책을 마련해야한다. 계절강수 예측은 수문, 산림, 식품, 등을 포함한 사회 경제적 파급 효과가 매우 크지만 아직 신뢰성 있는 예측은 어려운 상태이다. 또한, 발생 강도와 빈도가 큰 극한 강우는 주로 짧은 시간에 걸쳐 발생하기 때문에 예측하기가 어렵다. 최근 다양한 분야의 연구에서 AO, NAO, ENSO, PDO등과 같은 외부적 요인이 수문학적 빈도를 변화시킨다고 알려지고 있어 본 연구에서는 Bayesian 통계기법을 이용한 비정상성 빈도해석모형을 토대로 외부 기상인자에 의한 변동성을 고려할 수 있는 계절강수량 예측모형을 구축한 후 산정된 결과를 입력 자료로 하여 극치강수량을 추정할 수 있는 비정상성 Four - Parameter (4P)-Beta분포를 이용한 알고리즘을 개발하여 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화 시킬 수 있는 모형으로 확장하여 이를 통해 기상변동성을 다양한 시간규모에서 고려하기 위한 정보로 활용하고자 하였다.

• 자원환경지질
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• 제53권6호
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• pp.703-713
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• 2020

수리지질학을 포함한 많은 지질학 분야에 있어 지하 매질의 불균질성을 규명하는 것은 큰 중요성을 가진다. 본 연구에서는 최근 Park(2020)에 의해 소개된 바 있는 대수층을 구성하는 매질의 수리물성을 예측할 수 있는 기법의 개념 및 이론을 간단히 소개하고, 가상의 대수층에 해당 기법을 적용하여 기법에 의한 결과들의 다양한 시사점을 도출하였다. 소개하는 기법은 공분산행렬 적응 진화전략이라는 광역최적화 기법을 사용하며, 개념적으로 대수층에 가해지는 수리적 스트레스에 의한 지하수위 변화 자료를 동화하여 대수층 불균질성을 특성화하는 방법론이다. 가상의 대수층의 수리전도도 예측에 개발 기법을 적용한 결과, 총 40000개 미지의 값을 매우 빠른 시간 내에 예측함을 확인하였다. 또한, 예측의 결과는 레퍼런스 수리전도도와 수치적 및 구조적으로 큰 유사성을 보여 예측의 질적 수준이 높음을 확인하였다. 본 연구에서는 매우 제한적인 케이스에 대하여 적용을 실시하였으나, 기법의 추가개발을 통하여 보다 다양한 케이스에의 적용이 가능할 것으로 예상되며 현재 이를 위한 추가 개발이 이루어지고 있는 상황이다. 개발 기법은 수리지질학 분야 뿐만 아니라 다양한 지질학 및 지구물리 분야에 적용될 수 있는 잠재성을 갖추고 있다.

• 지질공학
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• 제32권4호
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• pp.611-625
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• 2022

지구 자기장의 고영년변화(PSV)를 이용하면 시대 미상의 고고학적 유적에 대한 연대측정이 가능하며, 이를 고고지자기 연대측정 기법이라 한다. 고고지자기 연대측정을 위해서는 비쌍극자기장을 반영하는 그 지역의 PSV 모델이 필요하다. 그동안 국내에서는 자료의 부족으로 시험적 한반도 영년변화 곡선(t-KPSV)을 사용하였으나, 이는 서남 일본의 영년변화(JPSV)로부터 수학적인 계산을 사용한 곡선이므로, 비쌍극자기장의 영향을 고려하지 못하여 신뢰성이 부족하다. 이번 연구는 그동안 한반도에서 수행된 고고지자기학적 연구 결과와 이미 발표되어 신뢰할 수 있는 연구 자료를 바탕으로 한반도 삼국 시대(원삼국 시대 포함)에 해당하는 AD 1~600년 동안의 PSV를 분석하여 곡선을 제시하였다. 제시된 PSV 곡선은 전 지구적 지자기 예측 모델과 비교 분석하였으며, 시험적 한반도 고영년변화(t-KPSV) 곡선과도 비교하였다. 선별된 고고지자기 방향 자료는 시료 수(N) ≥ 6개와 높은 신뢰도를 보이는 통계자료(𝛼₉₅ ≤ 7.8°, k ≥ 57.8)를 보였으며, 전국의 16개 지역에서 총 49개의 자료로 구성된다. 수집한 자료의 고고학적 연대는 방사성 탄소연대측정 결과와 고고학적 편년을 사용하였고, 연대 오차는 ±200년 이하의 기준으로 선별하였다. 선별된 자료들은 편각 341.7~20.1°, 복각 43.5~60.3°의 범위에 분포하며, 이동창문기법(moving window method)을 사용하여 과거 600년간 한반도 PSV 곡선인 KPSV0.6k를 제시하였다. 제시된 모델은 기존의 t-KPSV 곡선과 차이를 보이며, 전 지구적 지자기 모델(ARCH3K.1, CALS3K.4, SED3K.1)에 대비한 결과, 모델들과 방향의 변화 경향이 일치하였으며, 특히 ARCH3K.1 모델이 본 연구에서 제시한 KPSV0.6k와 가장 잘 일치하였다. 이러한 결과는 한국과 일본이 지리적으로는 근접해 있으나 비쌍극자기장 영향이 매우 다르게 나타나며, 따라서 이러한 영향이 고려된 전 지구적 모델이 한반도의 영년변화를 보다 잘 나타낼 수 있는 것으로 해석된다. 따라서 고고지자기 연대측정을 위해서 독자적 영년변화 곡선 구축이 필요하며, 보다 정교한 전 지구적 모델을 위해 보다 많은 신뢰성 높은 한반도의 고고지자기 자료 확보가 필요한 것으로 판단된다. 실제 고고학적 유적지를 대상으로 실시한 고고지자기 연대측정 결과, KPSV0.6k와 ARCH3K.1 모델에선 고고학적 편년과 일치하는 연대를 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.326-326
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• 2022

기후 변화 시나리오는 온실가스, 에어로졸, 토지이용 변화 등 인위적인 원인으로 발생한 복사강제력 변화를 지구시스템 모델에 적용하여 산출한 미래 기후 전망정보(기온, 강수량, 바람, 습도 등)를 생산하는데 활용된다. 또한, 미래에 기후변화로 인한 영향을 평가하고 피해를 최소화하는데 활용할 수 있는 선제적인 정보로 활용된다. GCM과 RCM은 구조 및 모수화 과정, 불확실성 등의 한계로 인하여 상대적으로 큰 시공간적 규모를 가지며, 실제 관측된 기상인자들을 재현하는데 시공간적 차이 즉 편의(bias)가 발생하며. 실제 관측된 기상인자의 시간적 변화 특성을 재현하지 못하는 문제점을 내재하고 있는 것으로 보고되고 있다. 이러한 점에서 기후모델에서 생산된 정보를 수문학적으로 적용하기 위해서는 시공간적 상세화와 편의 보정은 필수적이다. 본 연구에서는 관측자료를 사용하여 재해석 자료를 편의보정 한 뒤. 기후 변화 시나리오를 합성곱 신경망(CNN)을 기반으로 상세화 과정을 진행하여 고해상도 자료를 생산하였으며, CNN 기반 상세화 기법 적용성은 지상 관측자료 대상으로 평가하였다.

• 대한지하수환경학회지
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• 제7권3호
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• pp.125-132
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• 2000

pH, EC와 TDS는 지하수 수질조사의 기본항목으로서, 지하수 수질의 일차적 평가에 중요한 역할을 한다. 영산강 섬진강 유역에서 1998년도에 조사된 3가지의 수질자료에 의하면 이 지역의 지하수는 대체로 양질의 수질 특성을 나타낸다. 선형회귀분석에 의하면 TDS와 EC는 선형적인 상관성을 갖고 있으나, EC와 pH, TDS와 pH는 상관성이 거의없다. TDS와 EC의 관계는 1.0 mg/1=1.52 $mu\textrm{S}$/cm로서 이 지역의 지하수는 자연수의 수질특성을 나타낸다. 지구통계학적 분석에서 3가지의 수질자료는 정상확률함수의 특성을 보이며, 베리오그램은 모두 지수형모델이 적합한 것으로 나타났다. 수질자료의 등치선도에 의하면 영산강 유역의 지하수 수질이 섬진강 유역에 비하여 약간 더 오염되어 있고, TDS와 EC의 큰 상관성 때문에 2개의 등치선도 유형은 매우 유사하다. 그리고 실제 측정된 3가지 수질의 최소 값과 최대 값은 각각의 등치선도에서 그대로 반영이 되지는 않았는데, 그 이유는 크리깅은 최소의 오차를 갖는 추정치들을 만들어 완만한 분포도를 만들어내는 특성을 갖고 있기 때문이다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제28권5호
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• pp.109-120
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• 2012

해저 지반조사에서는 시추공 조사가 제한되고, 비교적 간편한 방법으로 결과물을 얻어 낼 수 있는 물리탐사를 주로 사용하고 있으며, 이러한 해저 지반조사의 한계를 극복하기 위해서 가용할 수 있는 다양한 종류의 지반조사 자료를 수집하고 서로 상반되는 장 단점을 상호 보완하여 이용해야 한다. 이에 본 연구에서는 해상기초 설계를 위해 해상에서 수행되는 다수의 탄성파탐사 자료와 기초 설치 지점에 집중되어 측선 주변에서 수행되는 시추조사 자료를 중첩하여 수치화된 2차원 대표 층상단면을 결정하고, 공간보간 기법(kriging)을 통해 3차원 층상정보를 결정할 수 있는 통합 분석 기법을 수립하였다. 또한 2차원 대표 층상단면 결정 시 물리탐사 결과의 공간적 변동성과 측선과 시추조사 지점과의 이격거리를 고려한 중첩방법을 추가로 제안하였다. 최종적으로 통합분석 기법을 제주도 해상풍력 발전 시범지역에 적용하였으며, 제안 기법의 적용성을 교차검증을 통해 검증하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제35권2호
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• pp.115-130
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• 2014

우리나라에서 악기상으로 인한 재해 유발 가능성이 높아짐으로써, 방재 및 수자원 관리 대책이 필요하다. 국지성 강한 강우에 대한 방재를 위해서는 강우량을 정량적으로 관측 및 예측해야 한다. 본 연구에서는 레이더 강우추정 오차의 지구통계학적 유효반경을 LGC 방법에 적용하여 레이더 추정강우를 조정하는 기법을 개발하였다. 지구통계적 방법을 이용하여 레이더 강우의 실제오차에 대한 유효반경을 결정하였고, LGC 방법을 기반으로 여름철 집중호우 네 사례의 레이더 강우를 조정하였다. 여름철 집중호우 사례의 레이더 1시간 누적강우량과 총누적강우량의 오차는 조정 후 각각 약 40%와 60% 이상 개선효과를 보였다. 그러므로, 여름철 국지적으로 강한 강우 현상의 레이더강우를 예측하는데 있어서 본 연구에서 개발된 조정 알고리즘을 이용하는 것은 적절한 것으로 판단된다.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제9권3호
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• pp.61-66
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• 1993

본 논문에서는 암반 분류를 위해 물리탐사 결과나 그동안 축적된 시공경험 등의 정성적 자료의 사용을 고려하였다. 터널 설계를 위한 요소(parameter)들이 공간적 상관관계를 갖기 때문에 지구 통계학(Geostatistics)을 이용하였으며, 특히, 비모수적 (non-parametric)방법 중의 하나인 지시 크리깅(indicator kriging) 기법을 사용했다. 최적 분류를 위한 선택 기준으로는 오차에 대응하는 비용(the cost of errors)을 사용했으며, 암반분류는 이분적 분류에 한정하였다. 앞으로, 정량적 데이타가 절대적으로 부족한 터널공사등에서 비교적 많은 양이 존재하는 정성적 데이타의 이용은 절실하며, 이러한 점에서 본 연구가 가지는 의미는 크다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제20권3호
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• pp.15-20
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• 2019

확한 토공량 설계를 위해서는 충분한 량의 지반조사 자료가 필요하나 비용적인 문제로 인하여 제한적인 지반조사가 수행되고 있다. 정확한 토공량 예측을 위해서 지반의 층상정보를 추정하는 것은 중요한 사항이며, 이러한 제한적인 지반조사 데이터로부터 정확한 토공량 예측을 위해서는 지구통계학적(geo-statistical) 분석방법으로 지반 층상정보를 예측할 수 있다. 또한, 기시추된 지반 층상정보를 활용하여 기계학습을 통하여 모델을 학습하여 미시추된 지반 층상정보를 예측할 수도 있는데, 본 논문에서는 인공신경망을 통하여 미시추된 지반 층상정보를 예측하고 기존의 정규 크리깅 기법과 성능을 비교한다. 이를 위하여, 84공의 지반 층상정보를 활용한다. 84공의 지반 층상정보의 데이터셋 중에서 75공을 학습 데이터셋으로 활용하였고, 나머지 9공을 검증 데이터셋으로 활용하였다. 검증 데이터셋의 실측된 지반 층상정보와 정규 크리깅 기법과 인공신경망으로 예측된 지반 층상정보를 비교 분석한다.