현재 물부족 국가로 분류되고 있는 우리나라 현실에서 가뭄은 재해 관리에 있어서 중요한 요소가 되고 있다. 위성영상은 광역의 지표면에 대해 오랜 시간 동안 주기적으로 자료를 취득할 수 있게 해주므로, 이를 가뭄의 관측에 활용하면 유용한 결과를 얻을 가능성이 크다. 본 연구에서는 광역의 가뭄현상을 해석하는 데 있어서 위성영상을 활용하는 방안을 제시하고자 하였다. 따라서, 미국 NASA에서 제공하는 MODIS 자료의 식생지수(NDVI)자료를 이용하여 광역의 증발산량을 산정하는 방법을 개발하였다. 위성영상을 이용하여 산정된 증발산량 분포를 강우 분포자료 및 잠재증발산량 분포자료와 결합하여 기후학적 물수지를 산정하였으며, 이를 기반으로 대상지역의 가뭄을 효과적으로 분석할 수 있었다. 본 연구의 결과는 가뭄 해석에 있어서의 위성영상의 활용도를 높이는 데 기여를 할 것이다.
개착식공법과 NATM 공법을 결합한 카린시안(Carinthian) 공법에 대한 관심이 증가하고 있다. 아치콘크리트를 이용한 설계 및 시공 사례가 증가하고 있으나, 아치 단면에 대한 별도의 적용 기준이 없다. 따라서 본 연구에서는 카린시안 공법에 대한 기준을 검토하기 위하여 지반조건과, 터널 상부 지층 두께, 되메움 두께, 상부 지반 지표면의 경사 각도를 변화시키는 등의 다양한 조건들에 대하여 수치해석을 수행하였다. 수치해석 결과들을 회귀분석법으로 분석하고, 유도된 회귀 분석식을 분류하고 정리하여 합리적이고, 경제적이며, 안전한 카린시안 공법의 기준을 제안하고자 하였다.
자연초원(natural grassland)은 연간 강수량이 $250\sim1000mm$, 기온이 $0\sim26^{\circ}C$인 지역에서 형성되는 기후극상의 식생으로써 초본식물, 특히 벼과식물이 우점되어 있다. 이 자연초원은 세계에 널리 분포되어 있는데 지역에 따라 온대초원 열대초원, steppe, prairie, pampa등으로, 식물의 초고에 따라 장초형 초원 단초형초원으로 분류한다. 한국에는 연간 강수량이 많고 연평균기온이 높아서 기후 극상의 자연초원은 성립되지 못하고 식생천이의 도중상으로 소규모의 초본식물군락이 나타난다. 이들은 주로 방치된 경작지나 경작지주변의 인간간섭이 많은곳, 해수나 강물의 영향으로 나무가 생장할 수 없는 곳에 식생천이의 도중상으로 나타나거나, 산림이 산불이나 벌목으로 파괴된 곳에서 제2차천이의 과정으로 초본식물군락이 출현하는데 이것을 야초지(native grassland)라고 한다. 특히 야초지에 가축을 사육할 목적으로 목초를 재배하여 이용할 때는 초지라고 한다. 한국의 야초지식생을 구성하는 주요 우점초종은 억새, 새, 솔새, 잔디, 갈대, 쑥 등이며 건조하고 기온이 높은 여름에는 C-4형 식물이, 수분이 많고 서늘한 봄과 가을에는 C-3형 식물이 높은 생산성을 나타낸다. 야초지는 지표면을 피복하여 바람이나 빗물에 의한 토양침식을 방지할 뿐만아니라 초식동물의 먹이를 생산하고 자연경관을 아름답게 가꾸어 주는 중요한 역활을 하고 있으나 공장부지 주택지 농업용지등으로 개발되어 없어지고 관리가 이루어지지 않아 황폐화 되고 있다. 야초지를 효과적으로 보전하고 이용하기 위해서는 생장이 빠르고 생산성이 높은 우수한 목초를 재배하는 것이 바람직한데 그 방법으로는 겉뿌림초지조성법, 제경법, 시비법이 이용된다.
토지이용의 변화는 수문순환의 변화를 초래한다. 이는 토지이용에 따른 지표 특성의 변화로 열수지가 변화함으로써 미규모 및 중규모 기상현상에 직접적으로 영향을 미치기 때문이다. 최근 4대강 살리기 사업 등의 대규모 토목사업으로 인해 넓은 면적의 지표면 상태가 변화하고 이에 따른 수문순환 변화에 대한 관심과 함께 연구가 진행되고 있다. 또한 최근 수문학 분야에서의 가장 큰 관심은 최신 기법을 적용한 수문분석 및 정확한 수문인자를 추출하고자 하는 것으로 원격탐사나 GIS 기법을 이용할 경우 유역의 물리적인 요소를 고려할 수 있으며 넓은 지역에 대한 정보를 공간적으로 분석할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 길이 103.5km, 유역면적 $1,478km^2$, 한강의 제 1지류인 섬강유역을 대상으로 위성 영상을 이용하여 토지피복에 따른 열수지 변화 특성을 모니터링 하였다. 대상지역의 토지피복은 Landsat TM 위성영상을 이용하여 수역, 도심지, 나지, 초지, 산림, 농경지, 구름 및 그림자 등으로 분류하였으며, 위성영상을 열수지 모델에 적용하여 인자별 격자기반의 공간분포도를 추출하였다. 또한 이를 이용하여 토지피복 종류에 따른 유역내 열환경 특성을 정량적으로 파악하고 열환경 관점에서 유리한 토지피복 조성을 도출하고자 한다.
하천은 육지 표면에서 일정한 물길을 따라 흐르는 물줄기를 의미하며, 하천 매핑 작업은 하천유역의 지형 변화 연구 및 하천 유역의 홍수 모니터링 연구 등에 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 하천의 수위변화로 인한 유역 내 지표면의 수위 및 유량의 불균일성 등으로 인하여, 기존의 지반조사 기술은 하천 매핑 작업에 효과적이지 않다. 공간 정보 자료는 해당 지역에 접근하지 않고도 해당 지역에 관한 지형적인 정보를 획득할 수 있어서, 하천 지형 조사 및 하천 측량 등 하천 유역의 지형연구에 굉장히 유용하게 쓰일 수 있다. 본 연구에서는, 각각의 다른 파라미터를 사용하여 영상분류 기법 중의 하나인 ISODATA(Iterative Self_Organizing Data Analysis) 분류기법을 적용하여 RapidEye 영상으로부터 하천을 추출하는 방법을 제시하였다. 우선, RapidEye 영상으로부터 NIR(Near InfraRed) 밴드 영상과 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) 영상을 생성한 뒤, 이를 각각의 파라미터로 설정한다. 생성된 각각의 영상에 ISODATA 기법을 적용한 뒤, 후처리 과정을 통하여 각각의 영상으로부터 하천을 추출하도록 한다. 각각의 영상에서 추출한 하천의 경계선 또한 Sobel 에지 추출 기법을 통하여 추출된다. 점검 점들을 이용하여 정확도 검증을 수행한 결과, NIR 밴드로부터 추출한 하천의 정확도가 NDVI 영상으로부터 추출한 하천의 정확도보다 더 높다는 것을 알 수 있다.
도시열섬 완화를 위한 계획을 세울 때 가장 먼저 해결해야 할 문제는 도시 내 어느 곳이 열 환경에 가장 취약한 곳인지를 파악하는 것이다. 즉, 도시 내 온도가 상대적으로 더 높은 지역과 낮은 지역(핫스팟과 콜드스팟)이 존재하는지 여부를 파악해야 한다. 본 연구는 전주시를 공간적 범위로 도시열섬의 공간적 밀집지역을 도출하고, 밀집요인을 알아보는데 목적이 있다. 먼저 도시열섬이 밀집해서 발생하는 지역을 알아보기 위해 2017년 Landsat 8 위성영상을 활용해 지표면온도(Land Surface Temperature : LST)를 추출한 뒤 국지적 Moran's I 분석과 Getis-Ord Gi* 분석을 통해 핫스팟 분석을 실시하였다. 그 결과, 통계적으로 유의한 밀집지역은 전주시 원도심이라 불리는 중심부와 공업지역으로 나타났다. 또한 높은 LST를 유발하는 요인을 알아보고자 토지피복도 중 시가화·건조지역의 상세분류로 상관분석과 회귀분석을 진행한 결과, 주거지역의 단독주거시설, 공업지역의 공업시설, 상업지역의 상업·업무시설이 LST를 높이는 요인으로, 별도의 항목이 존재하지 않는 녹지율을 대신해 변수로 선정한 NDVI가 LST를 낮추는 요인으로 작용하고 있었다. 본 연구의 결과는 도시열섬 저감 정책이 어느 곳을 중심으로 이루어져야 하는지, 가장 먼저 고려해야 할 요인은 무엇인지를 판단하고자 할 때 근거가 된다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.
본 연구에서는 두개의 SAR 위성(ALOS-1과 COSMO-SkyMed) 영상에 PSInSAR 기술을 적용하여 각기 다른 센서 특성에 따른 변위 관측 성능의 차이를 분석하였다. 수치지형도 레이어로부터 건물 레이어를 추출하여, SAR 위성 영상으로부터 추출된 PS를 건물구조물과 지표면에서 추출되는 PS로 분류하고 각각 밀도 분석을 수행하였다. 연구지역에서 추출된 PS의 밀도는 ALOS-1 PALSAR의 경우 $0.023point/m^2$, COSMO-SkyMed는 $0.1point/m^2$로 ALOS-1에 비해 4배 이상의 PS가 추출되었다. 또한, 건물에서의 PS 밀도뿐만 아니라 지면에서의 관측 밀도도 크게 증가하였다. ALOS-1 PALSAR의 평균 변위속도는 ${\pm}1cm/yr$ 이내의 값을 갖는 반면 COSMO-SkyMed의 경우 ${\pm}0.3cm/yr$ 이내의 매우 안정적인 값을 보이고 있다. 비록 동일 기간의 자료를 사용한 것이 아니기 때문에 정량적인 비교는 어렵지만, L-band에 비해 X-band SAR 시스템의 변위관측 정밀도가 매우 높다고 할 수 있다. X-band와 L-band SAR 영상 비교분석을 통해 지반침하, 싱크홀과 같이 도심지 지표면에서 유용한 신호를 획득하는 것이 중요한 연구에서 PS 관측 밀도 및 변위 관측 정밀도를 고려하였을 때 X-band SAR 자료가 매우 효과적이다.
개체 추출은 원격탐사 분야의 주된 연구분야 중 하나로, 고해상도 위성영상의 활용도가 높아짐에 따라 보다 세밀하고 특정적인 개체를 추출할 수 있게 되었다. 기존의 화소 기반의 영상 처리 기법들은 고해상도 위성영상의 분광 및 기하학적인 다양성과 복잡성을 제대로 반영하기 어렵기 때문에 근래에는 영상분할 기술을 기반으로 하는 많은 연구가 진행되고 있다. 그런데 단순히 RGB 밴드 영상에 한 가지 영상분할 기법을 적용하는 것으로는 다양한 분광 특성과 형태를 갖는 여러 대상 개체들을 추출하는데 한계가 있다. 지표면의 피복의 종류를 식별하고, 상태를 모니터링 하는데 효과적인 분광지수는 개체 추출 과정에 효율적으로 이용할 수 있다. 본 연구에서는 영상분할 기술을 기반으로 하여 분광지수를 이용한 보다 효과적인 개체 추출 기술을 제안하고자 하였다. 다양한 종류의 개체를 추출하기 위하여 의사결정 트리 분류 기술을 사용하였으며 고해상도 위성인 WorldView-2의 8밴드 다중분광 영상을 이용한 실험을 통해 각 대상 개체를 추출하기에 적합한 분광지수들을 선택하고 이의 효용성을 평가해보고자 하였다. 그 결과, 건물, 도로, 나지, 식생, 수계, 그림자의 6개 클래스에 대한 개체들을 선택적으로 분류할 수 있었고, 식생지수를 비롯한 다양한 분광지수들이 각 개체의 종류를 선별해내는데 효과적으로 사용될 수 있음을 확인하였다.
강원도 남부(영월)와 충북 제천, 단양 등지에 널리 분포하는 석회암에서 유래된 토양은 점토 및 철분함량이 많은 식질계 토양이며 pH와 염기포화도(base saturation)가 높은 붉은색 토양이다. 이 토양은 식양질과 식질 등의 세립(細粒)질로만 구성이 되어 있고 자갈이 있는 토양으로 분류된다. 따라서, 토양의 침투 및 투수속도가 우리나라 토양의 주 모재인 화강암이나 화강편마암 유래 토양과는 다른 양상을 보인다. 본 연구는 세립질 특성을 보이는 석회암 유래 토양의 지표면에서의 침투속도와 토양층위별 투수속도를 측정해 복잡하게 세분되어 있는 토양의 종류를 수문학적인 목적에 따라 단순화하기 위해 만든 수문학적 토양 유형으로 분류하고자 하였다. 실험을 위해 이용된 토양은 과림, 모산, 장성, 마지, 안미, 평안의 6개 토양통이었고 장력 침투계(disc tension infiltrometer)와 투수속도 측정계(Guelph permeameter)로 침투 및 투수속도를 측정했다. 현장 측정 이후 토양층위별로 시료를 채취하여 실험실조건에서 입도분포, 유기물함량을 측정했다. 토양통별 침투 및 투수속도를 측정한 결과는 유기물 층이 존재하는 과림통은 공극이 많고 토층 내에 나무 및 식물뿌리가 존재해 전체적으로 침투 및 투수속도가 빠른 특성을 보여 수문유형을 A로 분류하였다. 모산통은 토층 내에 자갈함량이 아주 높고 투수속도가 다른 토양에 비해 월등히 빠른 특성을 나타냈으나 50 cm이내에서 암반층이 존재하는 관계로 수문유형이 B/D로 분류되었다. 토층이 깊지 않은 장성통은 토층 내에 나무 및 식물뿌리가 많고 암석노출지가 존재해 침투속도가 빠름에도 불구하고 C/D 수문유형으로 분류됐다. 자갈이나 잔돌이 많은 마지통은 잔자갈이 존재하고 침투나 투수속도가 빠른 편으로 B유형이었다. 논으로 사용되는 안미통은 다른 석회암 유래토양에 비해 토층이 깊은 편이며 석회암 충적층에서 유래된 토양으로 선상지 및 곡간지에 분포한다. 관개된 상태에서 로타리 작업에 의해 표토의 특성이 교란되는 논으로 이용되는 특성 때문에 침투 및 투수속도는 느려 D유형으로 분류됐다. 잔돌이 존재하는 평안통은 석회암 붕적, 퇴적층으로부터 유래된 토양으로 산록경사지 및 선상단구에 분포하며 표토층인 A층에서 중 입상구조를 보이며 공극이 많고 작물뿌리가 매우 많아 침투속도는 빠르나 B층에서는 점토 함량이 감소했다 증가하면서 토성이 급격히 바뀌는 특성을 나타내 투수속도는 느린 값을 나타내 수문학적 토양유형은 D유형으로 분류됐다.
본 연구에서는 1995년부터 2014년의 20년기간 동안 우리나라 여름철 극한온도를 나타내기 위해서 일별 임계치를 가지는 TX90pD와 월별 임계치를 가지는 TX90pM을 정의하여 그 유사성을 살펴본 후 극한 온도가 나타나는 날들의 유형을 자기조직화지도를 이용해서 분류하였다. TX90pD와 TX90pM는 임계치를 정의하는 방법이 다름에도 불구하고 그 유사성이 아주 높았으며 자기조직화지도를 통한 유형분류에서 유사한 패턴이 나타났다. 4개로 분류한 군집에서 모두 우리나라에 높은 온도가 나타났으며 고기압성 순환아노말리가 우리나라를 덮고 있는 것을 보아 우리나라 여름철 극한온도의 주된 요인은 고기압성 순환 아노말리에 의한 강한 일사 때문인 것을 유추할 수 있다. 자기조직화지도를 통해서 4개의 군집으로 분류한 극한온도의 패턴을 분류한 결과 주요한 2개의 모드를 찾았으며 적도와 열대 해수면온도 아노말리의 영향을 받는 동아시아-태평양 패턴과 유사한 원격상관패턴과 중위도 영향을 받는 북대서양에서 시작하여 동쪽으로 이동하는 대기 순환장 패턴이 나타나며 합쳐서 약 85% 이상의 높은 비중을 차지하고 있다. 이 두 패턴과 관련된 해수면 온도 아노말리를 살펴 본 결과 첫번째로 동아시아-태평양 패턴과 유사한 원격상관 패턴은 봄철 북서태평양에서의 양의 해수면 온도 아노말리와 관련이 있다. 이 따뜻한 해수면 온도 아노말리에 의해 저기압성 순환이 생성되고 대기-해양 상호작용에 의해서 저기압성 순환 아노말리는 강수 아노말리를 만들면서 유지된다(Xie and Philander, 1995; Wang et al., 2000). 이 때 발생하는 강수 아노말리는 비단열 가열항으로 작용하여 자오선방향으로 전파하는 로스비파를 만들어서 우리나라에 고기압성 순환아노말리를 형성한다. 두번째로 중위도 원격상관 패턴은 봄철 북대서양에서의 양의 해수면 온도 아노말리패턴과 관련이 있다. 봄철 북대서양의 해수면 온도 아노말리는 동쪽으로 전파하는 로스비파의 에너지원으로 작용하여 동아시아 여름 몬순에 영향을 준다(Wu et al., 2009). 이 로스비파의 전파에 의해서 한반도에 단파 복사의 지속적인 유입을 동반하는 고기압성 순환이 형성되어 우리나라의 지표면 온도를 높이는 것에 기여함과 동시에 극한온도의 발생 빈도를 증가시킨다. 이 연구를 통해서 자기조직화지도를 통해서 한반도 여름철 극한온도를 대표하는 두 개의 중요 원격상관 패턴을 분류했다. 이 두 SOM 패턴과 관련된 봄철 북서태평양의 양의 해수면 온도 아노말리와 북대서양의 해수면 온도 아노말리를 지면 강제력으로 규명하여 여름철 우리나라 극한온도의 발생을 예측할 수 있는 잠재적 예측인자를 발견했다. 이 두 지역의 봄철 해수면 온도 아노말리의 지속적인 모니터링을 통해서 우리나라 여름철 극한온도의 발생 빈도를 어느 정도 예측할 수 있으며 특히 6월에 큰 발생 빈도를 나타내는 북대서양해수면 온도를 통해서 초여름의 극한온도 발생 빈도를, 7월과 8월에 더 큰 분포를 가지는 북서태평양의 해수면 온도를 통해서 늦여름의 극한기온 발생 빈도를 알아낼 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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