고해상도 위성자료를 이용하여 갯벌의 다양한 퇴적환경을 공간자료화하거나 표층 생물상 분포를 파악하기 위한 연구는 여러 연구자들에 의해 수행되어졌다. 그러나 갯벌 속에 존재하는 저서생물에 대한 양을 추정하는 연구는 미미한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 태안 근소만에 대하여 위성자료를 이용하여 갯벌의 DEM과 퇴적상 등의 분포를 공간자료화하고 이들로부터 생물상과 관련이 있는 노출시간 등의 2차 주제도를 제작하였다. 또한, 현장조사에 의해 얻어진 갯벌 생물 종/개체수와 갯벌의 퇴적환경 공간자료를 비교분석하여 갯벌 저서생물의 공간적 연관성을 파악하였다. 노출시간은 4개의 등급으로 구분하였으며 퇴적상 현장조사와 연계하여 우점종을 분석한 결과, 노출시간이 가장 긴 노출시간 I 등급 지역은 두토막눈썹참갯지렁이와, 칠게와 가재붙이가 대표종으로 분석되었다. II 지역의 모래 우세지역에는 쏙이 그리고 펄 우세지역에는 세가시육질꼬리옆새우가 우점종으로 나타났다. III과 IV 지역은 조하대쪽으로 모래 성분이 전체적으로 우세하게 나타났는데 펄털콩게와 바지락이 우정하고 있는 것으로 분석되었다.
토양수분은 증발산, 유출, 침투 등 물수지 요소들과 밀접한 연관이 있는 주요한 변수 중에 하나이다. 토양수분의 정도는 토양의 특성, 토지이용 형태, 기상 상태 등에 따라 공간적으로 상이하며, 특히 기상 상태에 따라 시간적 변동성을 보이고 있다. 기존 토양수분 측정은 토양시료 채취를 통한 실내 실험 측정과 측정 장비를 통한 현장 조사 방법이 있으나 시간적, 경제적 한계점이 있으며, 원격탐사 기법은 공간적으로 넓은 범위를 포함하지만 시간 해상도가 낮은 단점이 있다. 또한, 모델링을 통한 토양수분 예측 기술은 전문적인 지식이 요구되며, 복잡한 입력자료의 구축이 요구된다. 최근 머신러닝 기법은 수많은 자료 학습을 통해 사용자가 원하는 출력값을 도출하는데 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 토양수분과 연관된 다양한 기상 인자들(강수량, 풍속, 습도 등)을 활용하여 머신러닝기법의 반복학습을 통한 토양수분의 예측 가능성을 분석하고자 한다. 이를 위해 시공간적으로 토양수분 실측 자료가 잘 구축되어 있는 청미천과 설마천 유역을 대상으로 머신러닝 기법을 적용하였다. 두 대상지에서 2008년~2012년 수문자료를 확보하였으며, 기상자료는 기상자료개방포털과 WAMIS를 통해 자료를 확보하였다. 토양수분 자료와 기상자료를 머신러닝 알고리즘을 통해 학습하고 2012년 기상 자료를 바탕으로 토양수분을 예측하였다. 사용되는 머신러닝 기법은 의사결정 나무(Decision Tree), 신경망(Multi Layer Perceptron, MLP), K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM), 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅 (Gradient Boosting)이다. 토양수분과 기상인자 간의 상관관계를 분석하기 위해 히트맵(Heat Map)을 이용하였다. 히트맵 분석 결과 토양수분의 시간적 변동은 다양한 기상 자료 중 강수량과 상대습도가 가장 큰 영향력을 보여주었다. 또한 다양한 기상 인자 기반 머신러닝 기법 적용 결과에서는 두 지역 모두 신경망(MLP) 기법을 제외한 모든 기법이 전반적으로 실측값과 유사한 형태를 보였으며 비교 그래프에서도 실측값과 예측 값이 유사한 추세를 나타냈다. 따라서 상관관계있는 과거 기상자료를 통해 머신러닝 기법 기반 토양수분의 시간적 변동 예측이 가능할 것으로 판단된다.
최근 수자원의 공급중심에서 효율적 이용으로의 정책변화에 따라 도시화에 따른 지하수위 및 하천수위에 대한 연구는 더욱 중요시되고 있다. 현재 도시화로 인한 땅속으로 침투되지 못하고 유출되는 강우는 도시화 이전인 1962년의 5배가 넘는 수준이다. 1962년 당시엔 40%에 이르던 빗물 침투율도 23%로 떨어져 물 부족 가능국가이면서도 강우 침투율은 저조하다. 이것은 도시화의 심화로 인한 시가지의 확대, 토지이용 고밀도화로 인한 불투수층 증가에서 비롯된 것으로서 지하수가 메마르고 토양이 건조해져 매년 평균 지하수위는 하강하고 있고 이것은 하천수위의 하강과 밀접한 관계가 있다. 본 연구에서는 경기도지역을 대상으로 도시화가 진행된 지역의 수문시계열 자료들을 수집하고 분석하였다. 수문시계열자료로서는 지하수위, 하천수위자료를 수집하였고, 토지피복도를 참고하여 시가지 증가율을 확인하였다. 도시화가 진행된 도심지역 내 지하수위 관측소를 중심으로 하천수위 중 자료에 문제가 없는 곳을 선정하였다. 선정된 지역 중 5개 지역에서 지하수위의 하강 및 하천수위의 하강이 관측되었다. 각 지역마다 연평균 하천수위 연평균 지하수위, 토지피복도를 도시하고, 토지피복도의 변화에 따른 불투수층확산지역의 지하수위와 하천수위의 변화를 분석하였다. 대부분의 지역에서 시가지 증가율에 따른 불투수층이 증가함에 따라 지하수위와 하천수위는 하강하고 있었다. 그러므로 도시화가 진행되면서 지하수위와 하천수위에 수문학적으로 부정적인 영향을 준다고 설명할 수 있고 여기에 최근 한국의 기후변화가 수자원에 미치는 영향도 고려한다면 수위하강은 더욱 가속화 될 것이다.
Lee, Jung-Kyu;Lee, Hyojeong;Baek, Seul-Min;Kim, Khan-Hyuck;Jin, Ho;Hemingway, Doug;Garrick-Bethell, Ian
천문학회보
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제39권2호
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pp.99.1-99.1
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2014
달은 global magnetic fields가 존재하지 않으나, 달 표면에 국지적으로 자기장이 존재하며 이러한 현상의 원인은 계속 연구중이다. 달의 자기이상 현상이 나타나는 지역 중 광학적으로 밝고 어두운 패턴이 관측되는 지역을 Swirl이라한다. Mare Crisium ($17.18^{\circ}N$, $59.1^{\circ}E$)은 표면에 2개의 자기이상 지역과 광학적으로 밝은 지역들이 존재하지만, Swirl로 잘 알려진 Reiner Gamma와 같은 지역의 광학적 밝기와 패턴의 차이가 있다. 이를 위해 본 연구에서는 Lunar Prospector (LP) 위성의 magnetometer (MAG) 자료를 이용하여 자기장 분포에 관한 연구 및 Clementine 위성의 UV/VIS 영상자료를 이용하여 광학적 특성 연구를 진행하였다. LP의 MAG 자료는 Mare Cirisium지역의 22.3 km 고도에서 관측된 744개의 자료를 활용하였으며, Clementine의 영상자료는 750 nm, 950 nm의 반사도에 따른 Optical Maturity (OMAT)를 활용하였다. Mare Crisium의 북쪽지역은 자기이상 현상과 OMAT의 고유특성이 동시에 나타나며 이는 swirl과 유사하다. 특히, Mare Cirisum서쪽에 있는 Proclus crater 잔해 일부가 Mare Crisium의 북쪽지역까지 퍼져있어 이와 관련하여 자기장 존재여부에 따른 광학적 특성의 차이점을 조사하였다. 본 논문에서는 Mare Crisium 지역의 Swirl 진위여부를 추론하며, 본 논문에서 이용한 방법의 유용성에 대하여 검증하고자 한다.
최근 세계적으로 기상이변에 의해 한파와 폭설이 발생하고 있으며, 이로 인한 피해를 예측하기 어려워 졌다. 우리나라의 대설피해는 지역별로 상이해 강설 특성을 파악하기 위해 강설자료와 과거의 기상현상자료를 분석하여야 한다. 대표적인 대설피해로 설압피해, 적설피해, 착설피해와 간접피해로 분류 되며 시설재배면적에 가장 많은 영향을 미치는 설압피해는 쌓인 눈의 압력으로 인하여 파손 및 붕괴를 유발한다. 본 연구에서는 과거 재해연보 자료(1994년~2018년)와 기상청에서 제공되는 적설자료를 활용해 대설피해 관련 자료를 수집 및 분석하여 온실에 손상을 입힐 수 있는 적설심을 분석하였다. 로지스틱 회귀분석을 위한 자료 구축은 재해연보의 피해기간을 기반으로 하여 종속변수로 사용하였다. 이후 적설심자료를 최심신적설로 변형하였으며 온도와 함께 독립변수로 사용하였다. 우리나라의 대설 사례가 많은 영동지역은 강설빈도가 높아 대설 방지대책 및 대설 연구자료가 다른 지역에 비해 많은 것으로 판단된다. 이에 따라 최근 빈도가 증가하고 있으며 대설피해 사례가 10건 이상이고 관측지점이 피해지역과 가까운 지역, 적설관측자료가 연속적으로 관측되어 있는 남원, 보령, 장수, 부안을 공간적 범위로 선정하였다. 연구의 결과로 대설 피해 재난관리가 가능한 적설심 기준 설립에 도움을 줄 것으로 판단된다.
감조하천이 위치한 연안 지역의 경우, 강우 및 태풍과 발생과 동시에 만조위가 겹치게 되면 큰 홍수 피해를 입는 지역이다. 감조하천은 조석의 영향으로 인해 물의 흐름 및 수위가 주기적으로 진동하는 특성을 보이고 있다. 조석 현상은 주로 기조력에 의한 주기적인 운동이 발생하지만, 풍속, 저기압 등의 영향도 함께 포함되어 있다. 연안 지역에 대한 홍수 위험 관리를 위해, 본 연구에서는 연안 지역 내 위치한 조위 관측소의 조위 자료를 주기적인 운동을 보이는 조석 성분과 확률론적인 운동을 보이는 파고 성분으로 분리하고자 하였다. 자료 내 각각 세부적인 특성을 확인하기 위해 주파수 대역별 필터링이 가능한 이산형 웨이블릿 변환을 통해 자료를 6단계로 분해하였다. 분해된 각 성분 별 주기성 및 주파수 분석을 실시하여 조석 성분 및 파고 성분으로 분리하였으며, 최종적으로 자료 내 각각 66% 및 34%의 비중을 차지하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과를 활용한다면, 파고의 영향을 고려한 연안 지역의 홍수 관리의 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 지역 연구의 활성화와 더불어 지역 자료의 중요성이 점점 강조되고 있다. 그런데 실제 이용가능한 지역 자료의 공간단위는 연구 분석을 위한 기능지역 단위와 일치하지 않는 경우가 종종 발생하며, 이로 인해 발생하는 문제를 해결하기 위해 이용가능한 지역 단위 자료를 연구 분석을 위한 공간 단위로 재구성하는 방법이 요구된다. 본 연구는 면적 가중치 내삽법, pycnophylactic 방법, dasymetric 방법, Area-to-point 내삽법 등을 검토하고 도시지역 자료의 효율적인 재구성 방법으로 면적 가중치 내삽법을 수정하여 인구 가중치 내삽법(population weighted interpolation)을 제안하였다. 인구 가중치 내삽법은 미국 뉴욕주 이리 카운티(Erie County)를 연구 사례로 면적 가중치 방법 pycnophylactic 방법을 RMS 에러, 자료 분포 유형, 공간 자기상관의 측면에서 비교되었다.
우리나라는 농산물시장개방이후 휴경면적의 증가, 농지전용, 도시화의 가속화, 시설작물 재배면적 변화 영향에 의한 논과 밭의 이용 패턴변화 등으로 농촌지역의 토지이용구조가 변화되어 왔다. 이는 곧 국내 토지이용패턴의 변화로 연결되고, 농업구조의 변화는 농촌경관, 농업용수 이용, 농촌지역 비점오염 물질 발생패턴의 변화를 야기할 것으로 예상되고 있다. 본 연구에서는 금강권역을 연구지역으로 하여, 농업지역의 토지이용변화 중 논 내 시설작물 재배면적 변화에 주안점을 두고 토지이용변화 예측모형인 CLUE-s(Conversion of Land Use and its Effects at Small regional extent) 모형을 이용하여 미래 농업지역의 토지이용변화를 예측하고자 하였다. CLUE-s 모형의 입력 자료로 국가수자원관리종합시스템(WAMIS)의 1980~2010년까지 5년 간격 토지이용 통계자료 및 환경부 2008, 2013년 중분류 토지이용 자료에서 금강유역을 추출하여 구축하였다. 모형의 입력자료를 위해 토지이용 항목을 총 7개(수역, 시가지, 논, 밭, 시설재배지, 산림, 초지)로 분류하고 특별토지이용 정책 자료로 농업진흥구역도 및 국토환경성 평가도를 이용하였다. 관측자료의 경향을 이용하여 환경부 중분류 토지이용 변화를 기준으로 농업지역(논, 밭, 시설재배) 변화에 대한 회귀식을 도출하였다. 본 연구의 결과를 활용하여 농업지역 변화에 따른 수문 및 수질의 영향을 파악하고 미래 토지이용 변화에 따른 농촌지역 비점오염 물질 발생패턴 등을 분석하기 위한 기초 자료로 활용할 것으로 판단된다.
딥러닝 알고리즘 중 과거의 정보를 저장하는 문제(장기종속성 문제)가 있는 단순 RNN(Simple Recurrent Neural Network)의 단점을 해결한 LSTM(Long short-term memory)이 등장하면서 특정한 유역의 강우-유출 모형을 구축하는 연구가 증가하고 있다. 그러나 하나의 모형으로 모든 유역에 대한 유출을 예측하는 지역화 강우-유출 모형은 서로 다른 유역의 식생, 지형 등의 차이에서 발생하는 수문학적 행동의 차이를 학습해야 하므로 모형 구축에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 12개의 유역에 대하여 LSTM 기반 분포형 지역화 강우-유출 모형을 구축한 이후 강우 이외의 보조 자료에 따른 정확도를 살펴보았다. 국내 12개 유역의 7년 (2012.01.01-2018.12.31) 동안의 49개 격자(4km2)에 대한 10분 간격 레이더 강우, MODIS 위성 이미지 영상을 활용한 식생지수 (Normalized Difference Vegetation Index), 10분 간격 기온, 유역 평균 경사, 단순 하천 경사를 입력자료로 활용하였으며 10분 간격 유량 자료를 출력 자료로 사용하여 LSTM 기반 분포형 지역화 강우-유출 모형을 구축하였다. 이후 구축된 모형의 성능을 검증하기 위해 학습에 사용되지 않은 3개의 유역에 대한 자료를 활용하여 Nash-Sutcliffe Model Efficiency Coefficient (NSE)를 확인하였다. 식생지수를 보조 자료를 활용하였을 경우 제안한 모형은 3개의 검증 유역에 대하여 하천 흐름을 높은 정확도로 예측하였으며 딥러닝 모형이 위성 자료를 통하여 식생에 의한 차단 및 토양 침투와 같은 동적 요소의 학습이 가능함을 나타낸다.
기후변화 및 집중호우 등으로 최근 농경지 침수 피해는 증가하고 있다. 농경지 침수 피해에 대한 대책 수립을 위해서는 수리 수문 모델링을 통한 침수 피해 예측이 선행되어야 한다. 농경지 침수 모의를 위해서는 유역 특성 자료, 농경지 특성 자료 및 하천 특성 자료 등을 구축해야 한다. 하지만 농경지 면적, 배수 구획, 표고 등과 농촌유역 소하천 단면 특성 자료는 측량 자료가 존재하지 않는 경우가 대부분이며, 미계측 농경지의 침수 모의를 위해서는 농경지 및 하천 특성 자료를 생성할 필요가 있다. 본 연구에서는 미계측 농경지를 대상으로 자료 생성 및 침수 모의 기법을 개발하고 적용성을 분석하고자 한다. 측량 자료가 존재하는 청미천 유역 단평지구를 대상지구로 선정하였으며, 항공사진, KRF (Korea reach file) 자료, DEM (Digital elevation model), 항공사진 등을 이용하여 하천 및 농경지 특성 자료를 생성하였다. 측량 자료와 생성 자료를 이용하여 하천수위 및 농경지 수위를 각각 산정하고, 배수지연 등 농경지의 수문 특성을 반영하여 침수 모의를 수행하였다. 본 연구의 결과는 향후 미계측 농경지의 침수 모의를 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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