• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.4 no.3
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• pp.141-150
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• 2002

This study was conducted to reveal the effects of local climatic conditions on the yearly cone production in progeny test stand of Korean white pine. For this, yearly cone production by locality of progeny test stands was first measured and analyzed. The effects of climatic conditions on the cone production was analyzed by the estimation of yearly local climates based on both a topoclimatological method and a spatial statistical technique. From yearly climatic estimates, 19 climatic indices affecting cone production were computed for each of the progeny test stand. The yearly cone productions were then correlated with and regressed to the climatic indices to examine effects of local climatic conditions on the reproductive growth. According to correlation analysis, it was found that some typical climatic indices by locality were significantly correlated with the cone production. Also, the optimal regression equations which can estimate cone production by local climatic conditions were provided for applying to each of the progeny test stand of Korean white pine.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.116-120
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• 2009

원격탐사 기술은 사람이 직접 방문하여 조사하기 힘든 극지라든가 농업환경에 대한 자료 요구도가 높으면서도 직접 수집이 어려운 비접근 지역에 대한 정보를 추출하는데 유용한 관측수단이다. 본 연구는 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 제공 산출물 중 16일 단위로 작성되는 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index, MOD13)를 이용하여 북한의 벼 수량을 추정하는 것을 목적으로 하였고, 그 가능성과 한계에 대하여 알아보았다. 2000년부터 2008년까지 촬영된 MODIS MOD13 자료를 미국 NASA로부터 제공받아 좌표체계를 우리나라에 맞게 투영하고 NDVI를 추출하여 자료분석에 사용하였다. 통계청에서 발표한 벼 수량 및 생산량 통계자료를 이용하였다. 농촌진흥청 국립농업과학원에서 작성한 북한의 토지피복분류도를 이용하여 서해안 평야지대에 위치한 논을 위도별로 네군데 정하여 관심지역(area of interest)으로 설정하였다. 이 관심지역에 대한 시계열 값을 추출하여 연중 연간 변화를 분석하고 2000년부터 2007년까지 수잉기의 NDVI 값을 이용하여 수량에 대한 상관계수(r)는 $0.77^*$로 5%에서 유의하여 NDVI 값에 따라 벼 수량에 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 수잉기의 NDVI 값과 벼 수량에 대해 회귀분석한 결과($R^2=0.591^*$), NDVI에 따른 벼 수량의 변이를 59.1% 설명할 수 있었다. 이와 같이 회귀식을 이용하여 2008년 북한의 벼 수량은 약 2.80 ton/ha로 추정되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.505-509
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• 2008

우리나라의 최근에 개발된 신도시나 신시가지를 제외한 대부분이 합류식 하수관망으로 구성되어 있다. 이에 따른 초기강우시 도시 인접하천으로 유입되는 유출수가 수질오염을 가중시키고 있다. 분류식 하수관이 설치된 지역이라도 강우에 의해 도시지역 노면에서 우수관을 통해 하천으로 배출되며 유출수 자체도 오염물질 농도가 높고 유해물질까지 함유하고 있는 경우가 많다. 그러므로 도시하천에 대한 종합적인 수질관리를 위해서는 점오염원뿐만 아니라 초기강우시 도시 유출수의 수질 및 오탁부하량 등 비점오염원에 대한 기초조사 및 해석이 선행되어야 한다고 판단된다. 따라서, 이 연구에서는 도시하천의 초기강우에 의한 유출수의 수질특성을 분석하기 위하여 홍제천, 중랑천, 남가좌배수구역 및 군자배수구역 등 4개 도시유역에서 직접 시료를 채취하여 각 수질항목에 대하여 분석하였다. 수질분석은 환경오염공정시험법이나 표준시험법에 준하였고, 현장에서 실측이 가능한 항목들은 현장에서 측정하였으며, 나머지 항목은 시료를 즉시 실험실로 운반하여 분석하였다. 홍제천은 1996년 8월부터 1997년 9월까지 5개 강우사상의 자료를 분석하였고, 중랑천은 2001년 5월부터 2005년 4월까지 7개 강우사상, 남가좌배수구역은 1995년 7월에서 1997년 9월까지 5개 강우사상, 그리고 군자배수구역은 2005년 4월부터 2007년 9월까지 11개 강우사상에 걸쳐 수질분석을 실시하였다. 분석된 수질자료를 이용하여 도시지역의 초기강우에 의한 초기유출수와 수질의 관계를 분석 비교 하였으며, 또한, 초기유출수에 따른 비점오염원별 상관성을 분석하여 유량 측정을 통하여 보다 손쉽게 총 오염부하량을 산출 할 수 있도록 비유량과 SS, $BOD_5$, COD 등의 수질성분간의 상관계수와 회귀식을 도출하여 이들 상관식으로부터 유량변화에 따른 수질성분의 예측에 활용토록 하였다. 그러나, 외삽구간의 유량에 대한 수질 예측 결과에는 큰 오차가 있을 수 있으므로, 보다 다양한 유량에 대한 수질관측자료로 보완된 상관식의 개발로 극복되어질 수 있을 것으로 판단된다. 이 연구의 성과는 도시유출에서 수질과의 상관성과 도시하천의 유량 수질관리에 유용한 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2002.06a
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• pp.31-34
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• 2002

일반적으로 지형이나 지역적 조건으로 인하여 관측소의 위치가 일정하게 분포되어 있지 않다. 이러한 지역적으로 불균형적인 관측소의 분포는 프렉탈 차원으로 표시되어 질 수 있다. 즉 차원이 0 일 때는 모든 관측소가 하나의 장소에 있을 때이고 2 일 때는 모든 관측소가 균일하게 분포되어 있는 경우이다. 현재 우리나라의 관측소들의 위치를 관찰치로 하여 각 관측소간의 거리와 미리 주어진 거리와의 관계를 선형 회귀식을 구하여 프렉탈 차원을 구하였다. 각 관측소가 창설된 연도별 관측소의 위치를 추가함에 따라 프렉탈 차원의 변화를 계산하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.29 no.2
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• pp.101-109
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• 2011

In most of the urbanized cities, socio-economic attributes tend to cluster as patterns of similarity in space, namely spatial autocorrelation, by agglomeration forces. The classical linear regression model, the most frequently adopted in the trip generation step, cannot sufficiently represent this effect. In order to take into account the effect properly, we need a model which adequately deals with the spatial dependence patterns. In this study, the Geographically Weighted Regression (GWR) model is adopted as an alternative method for the local analysis of relationships in multivariate data sets; that is GWR extends this traditional regression framework by estimating local rather than global parameters. This study shows the existence of spatial effects in the production and attraction of home base/non-home based trips through the GWR model using travel data collected in Daegu metropolitan area. Furthermore, LISA is employed to verify the fact that the local spatial autocorrelation exists.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.414-414
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• 2017

토양수분은 지면환경에서 일어나는 수문 및 에너지 순환을 이해하는 데 있어 중요한 기상인자이다. 토양수분 현장관측은 땅속에 매설된 센서에 의해 상당히 정확하게 이루어지만, 관측점 수가 충분치 않아 공간적 연속성을 확보하지 못하는 어려움이 존재한다. 이에 광역적 및 연속적 관측이 가능한 마이크로파 위성센서가 토양수분 정보 획득을 위한 보조수단으로서 그 중요성이 부각되고 있다. 마이크로파 위성센서는 구름 등 기상조건의 제약을 받지 않으며, 1978년 이래 현재까지 여러 위성에 의해 25 km 및 10 km 해상도의 전지구 토양수분자료가 생산되어 왔다. 마이크로파 센서를 이용한 토양수분자료는 동일지점에 대하여 하루 2회 정도 산출되므로 적절한 시간분해능을 가지지만, 공간해상도가 최고 10 km로서 지역규모의 수문분석에 적용하기에는 충분치 않다. 이러한 토양수분자료의 공간해상도 문제 해결을 위하여 다양한 지면환경요소를 활용한 통계적 다운스케일링이 대안으로 제시되었다. 최근의 선행연구들은 대부분 방정식을 이용한 결합모형을 통해 통계적 다운스케일링을 수행하였는데, 회귀식과 같은 선형결합뿐 아니라 신경망이나 기계학습 등의 비선형결합에서도, 불가피하게 발생할 수밖에 없는 잔차(residual)로 인하여 다운스케일링 전후의 공간분포 패턴이 달라져버리는 문제를 안고 있었다. 회귀분석에 잔차의 공간내삽을 결합시킨 회귀크리깅(regression kriging)은 잔차보정을 통해 이러한 문제를 해결함으로써 다운스케일링 전후의 공간분포 일관성을 보장하는 기법이다. 이 연구에서는 회귀크리깅을 이용하여 일자별 AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) 토양수분 자료를 10 km에서 1 km 해상도로 다운스케일링하고, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성을 평가한다. 지면온도(LST), 지면온도상승률(RR), 식생온도건조지수(TVDI)는 일자별로 DB를 구축하였고, 식생지수(NDVI), 수분지수(NDWI), 지면알베도(SA)는 8일 간격으로 DB를 구축하였다. 이러한 8일 간격의 자료를 일자별로 변환하기 위하여 큐빅스플라인(cubic spline)을 이용하여 시계열내삽을 수행하였다. 또한 상이한 공간해상도의 자료는 최근린법을 이용하여 다운스케일링 목표해상도인 1 km에 맞도록 변환하였다. 우선 저해상도 스케일에서 추정치를 산출하기 위해서는 저해상도 픽셀별로 이에 해당하는 복수의 고해상도 픽셀을 평균화하여 대응시켜야 하며, 이를 통해 6개의 설명변수(LST, RR, TVDI, NDVI, NDWI, SA)와 AMSR2 토양수분을 반응변수로 하는 다중회귀식을 도출하였다. 이식을 고해상도 스케일의 설명변수들에 적용하면 고해상도 토양수분 추정치가 산출되는데, 이때 추정치와 원자료의 차이에 해당하는 잔차에 대한 보정이 필요하다. 저해상도 스케일로 존재하는 잔차를 크리깅 공간내삽을 통해 고해상도로 변환한 후 이를 고해상도 추정치에 부가해주는 방식으로 잔차보정이 이루어짐으로써, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성이 유지되는(r>0.95) 공간상세화된 토양수분 자료를 생산할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.511-511
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• 2016

오염부하량은 오염원으로부터 발생하는 발생부하량, 수체로 배출되는 배출부하량, 수체의 특정지점까지 도달하는 유달부하량으로 구분할 수 있으며, 하천의 수질관리대책 수립을 위해서는 정확한 유달부하량 산정이 필요하다. 유달부하량 산정방법에는 실측에 의한 방법, 모델링을 이용한 방법, 유달율을 이용하는 방법 등이 있다. 이중 유달율은 오염원으로부터 배출된 오염물질이 수체의 특정지점에 도달하는 비율이며, 일반적으로 배출부하량과 유달부하량의 비를 의미한다. 따라서 특정 유역의 유달율을 알고 있을 경우 배출부하량을 이용한 유달부하량의 추정이 가능하다. 유달율을 산정하는 방법은 모니터링을 통해 유달부하량과 배출부하량의 비율을 직접 계산하는 방법, 기 개발된 유역특성을 이용한 회귀식을 이용하는 방법, 모델링을 이용하는 방법 등이 있다. 본 연구에서는 청미천 상류유역을 대상으로 수문 수질 모니터링을 통해 유달부하량을 계산하고, 배출부하량과의 비교를 통해 유달율을 산정하여 수질관리대책 마련의 기초자료로 이용하고자 한다. 청미천 상류유역은 경기도 용인시에 위치하고 있으며, 축사가 밀집한 지역으로 수질관리가 필요한 지역이다. 모니터링 지점은 청미천의 지류인 양가천을 따라 3개 지점, 청미천 본류에 1개 지점을 선정하였다. 유량 자료는 초음파 수위계를 이용해 측정한 수위자료와 수위-유량곡선을 이용해 구축하였으며, 수질 자료는 월1회 이상 정기 측정 및 강우시 정밀 측정을 실시하여 구축하였다. 수문 수질 자료를 이용해 유량-부하량 관계식을 도출하고, 이를 이용해 유달부하량을 계산하였다. 또한, 통계자료를 통해 각 모니터링 지점을 말단으로 하는 유역의 오염원 현황 자료를 구축하였으며, 환경부 원단위를 이용하여 모니터링 지점별 배출부하량을 산정하였다. 마지막으로, 유달율은 배출부하량과 유달부하량의 비로 계산하였으며, 선행연구들의 결과와 비교 및 분석하였다. 본 연구의 결과는 향후 청미천 유역의 수질관리대책 마련에 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.444-444
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• 2022

하천 수심 계측은 수심을 사람이 직접 계측하거나 초음파 기반 유속계 (ADCP) 등 최신 계측기기를 이용하여 간접적으로 계측을 실시하고 있다. 하지만 사람이 직접 하천에서 수심을 측정하는 것은 위험이 동반되고, 수심자료의 측정오차가 크게 발생한다. 따라서 수심측정에서 직접 측정 방식의 한계를 극복하기 위해, 초분광 영상의 반사도와 수심이 높은 상관관계를 보이는 것을 활용하여, 초분광 영상 기반 수심 산정 기법을 개발하였다. 초분광 영상 기반 수심 산정 기법은 복수의 파장이 존재하는 초분광영상으로부터 두 개의 파장대의 밴드를 추출하여 모든 경우의 수에 대해 밴드비를 산정한 후, 실측수심과 밴드비 간의 회귀분석을 실시하여 상관계수가 가장 높은 회귀식을 찾아내는 방식이 최적 밴드비 분석법에 기반한다. 최적 밴드비 분석법을 통해 획득된 높은 상관성의 밴드비-수심 관계식을 이용하여 수심을 추정할 수 있다. 이러한 방법은 직접 수심 측정 방식에 비해, 높은 해상도와 밀도, 양질의 데이터를 수집할 수 있는 장점이 있다. 과거 연구에 따르면 저수심부에서의 높은 정확도의 수심추정 결과를 보였지만, 고수심부에서는 실측수심과의 오차도 높아지는 등 정확성이 떨어지는 경향을 보인다. 따라서 본 연구에서는 보다 효율적인 수심계측을 할 수 있도록 최적 밴드비 분석법을 활용한 수심추정에서 신뢰성 있는 수심의 범위를 파악할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 대상지역으로 낙동강 본류와 황강 지류 합류부로 선정하였고, 초음파 기반 유속계(ADCP)와 드론을 활용하여 실측수심과 초분광 영상을 취득하였다. 민감도 분석을 위한 수심자료를 0.5m 단위로 분할하였으며, 구간별로 최적 밴드비 분석을 실시하였다. 그 결과, 구간별로 산정된 상관계수와 평균제곱근오차 (RMSE)를 통해 정확도가 높은 구간을 구별할 수 있었다. 또한 해당 구간을 초과하는 수심은 초분광 영상을 통해 추정이 어려운 것으로 판단되며, 분석한 구간까지를 최대 추정 가능 수심으로 정의하였다. 마지막으로 검증을 위해 최대추정가능수심으로 판단된 구간까지의 데이터만 활용하여 최적 밴드비 분석법을 적용하여 상관계수나 평균제곱근오차 결과의 개선여부 확인을 통해, 본 연구에서 제시한 방법이 정확한 최대추정가능수심 구간을 산정할 수 있는지 확인하였다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.26 no.2
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• pp.87-98
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• 2010

For generating accurate land cover map over the whole Korean Peninsula, post-mosaic classification method is desirable in large area where multiple image data sets are used. We try to derive an optimal mosaic method of multi-temporal Landsat ETM+ scenes for the land cover classification over the Korea Peninsula. Total 65 Landsat ETM+ scenes were acquired, which were taken in 2000 and 2001. To reduce radiometric difference between adjacent Landsat ETM+ scenes, we apply three relative radiometric correction methods (histogram matching, 1st-regression method referenced center image, and 1st-regression method at each Landsat ETM+ path). After the relative correction, we generated three mosaic images for three seasons of leaf-off, transplanting, leaf-on season. For comparison, three mosaic images were compared by the mean absolute difference and computer classification accuracy. The results show that the mosaic image using 1st-regression method at each path show the best correction results and highest classification accuracy. Additionally, the mosaic image acquired during leaf-on season show the higher radiance variance between adjacent images than other season.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.20 no.2
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• pp.65-76
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• 2004

This study aims to estimate daily maximum air temperature estimated using satellite-derived surface temperature and Elevation Derivative Database (EDD). The analysis is focused on the establishment of a semi-empirical estimation technique of daily maximum air temperature through the multiple regression analysis. This tests the contribution of EDD in the air temperature estimation when it is added into regression model as an independent variable. The better correlation is shown with the EDD data as compared with the correlation without this data set. In order to provide a progressive estimation technique, we propose and compare three approaches: 1) seasonal estimation non-considering landcover, 2) seasonal estimation considering landcover, and 3) estimation according to landcover type and non-considering season. The last method shows the best fit with the root-mean-square error between 0.56$^{\circ}C$ and 3.14$^{\circ}C$. A cross-validation procedure is performed for third method to valid the estimated values for two major landcover types (cropland and forest). For both landcover types, the validation results show reasonable agreement with estimation results. Therefore it is considered that the estimation technique proposed may be applicable to most parts of South Korea.