• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.102-102
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• 2019

토양수분은 수문 및 기상 현상의 주요 요인으로 가뭄, 홍수 및 범람과 같은 자연 재해와 관련이 깊은 인자이다. 이러한 토양수분의 관측 기술 중 위성 데이터를 활용한 원격탐사 기술은 광범위한 지역의 관측이 용이하고 지점이 아닌 공간 데이터를 제공하는 장점을 지니고 있어 토양수분의 관측에 유리하다. 특히 높은 해상도의 위성기반 토양수분 데이터는 토양수분의 변동성이 큰 지역의 수문, 기상학적 현상을 보다 자세히 분석할 수 있게 해주며 가뭄 및 범람과 같은 수자원 관련 재해를 정확하게 분석하는데 요구된다. 이로 인해 최근 Sentinel-1 위성에서 운용중인 Synthetic Aperture Radar(SAR) 데이터를 이용한 매우 높은 공간해상도(10m~1km)를 지니고 있는 토양수분데이터 생산에 관한 연구가 세계적으로 활발히 진행되고 있다. 그러나 국내에서는 Sentinel-1 위성을 이용한 토양수분 데이터 복원에 관한 연구가 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 파주 감악산 설마천 유역에서의 Sentinel-1 위성의 SAR 데이터를 이용한 고해상도 토양수분 데이터를 복원하고자 한다. 파주 설마천 유역은 감악산 일대로 경사가 심하고 식생이 두터운 산악지형이다. SAR를 이용하여 산지에서 신뢰성 있는 토양수분 자료를 복원하기 위해서는 가장 큰 오차의 원인으로 작용하는 경사와 식생을 고려하여야 한다. 먼저 표면 경사의 영향의 경우 SAR 센서의 레이더 입사각과 수치 표고 모델을 이용하여 고려하고자 한다. 다음 과정으로 표면 경사가 고려된 Sentinel-1 데이터의 후방산란계수와 Landsat-8 데이터 및 지점 토양수분 데이터를 이용하여 식생에 따른 후방산란계수의 거동을 Water Cloud Model을 이용하여 분석하였다. Water Cloud Model은 토양위의 식생의 수분이 후방산란계수에 혼동을 주는 구름과 같이 작용한다고 가정하고 식생수분을 후방산란계수와 레이더 입사각 및 식생지수를 통해 계산하는 모델이며 이를 이용하여 토양수분 복원에 있어 식생의 영향을 제거하고자 하였다. 이를 통해 식생과 표면 경사를 고려하여 복원된 토양수분 데이터를 설마천 유역의 지점 데이터와 비교 분석하고 다른 위성기반 토양수분 데이터 및 강우 데이터를 이용하여 평가하였다. 본 연구결과를 통해 한반도 산지에서의 SAR 데이터를 이용한 토양수분 복원 기술의 기초가 마련될 것이며 이를 통해 산지가 대부분인 한반도의 토양수분 거동을 이해하는데 유용한 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구 이후에는 연구결과분석을 통한 산지에서의 고해상도 토양수분 복원 알고리즘을 분석, 보완하고 한반도에서의 SAR 기반 토양수분 데이터의 정확도를 높이는 연구가 진행되어야 할 것이다.

• 한국기후변화학회지
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• 제2권4호
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• pp.253-267
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• 2011

본 논문에서는 주로 국내 연구진과 몇몇 타국 연구진에 의해 이루어진 동북아에서의 구름과 에어로졸이 기후변화에 미치는 영향에 대한 연구결과를 요약하였다. 구름과 에어로졸은 현재 기후변화 예측의 불확정성에 기여하는 가장 중요한 인자의 하나로 인식되고 있으며, 서구의 선진국을 중심으로 활발한 연구가 진행되고 있으나, 상대적으로 국내 연구진에 의한 연구는 매우 미흡한 형편이다. 국내 연구진의 연구가 활발한 분야는 에어로졸 물리적, 화학적, 광학적 성질에 대한 지상 관측인데, 대체적으로 동북아 지역은 타 지역에 비해 매우 높은 농도를 가지고 있음을 나타내고 있다. 한편, 구름에 대한 연구는 매우 미흡하여, 위성, 지상 원격 탐사, 수치모형, 항공 관측 등을 이용한 구름 연구가 시급히 요구되는 실정이다.

• 지질공학
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• 제32권2호
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• pp.271-280
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• 2022

정착해빙은 극지역 해안에 형성되는 고착된 해빙으로, 해양 생태계와 해안에 위치한 과학기지들의 운용에 큰 영향을 끼치는 중요한 인자이기 때문에 지속적인 관측이 중요하다. 본 연구에서는 6, 12, 18일의 시간 기선을 가지는 Sentinel-1 영상레이더(synthetic aperture radar, SAR) 간섭 긴밀도 영상들을 레이어 병합하여 동남극 장보고 과학기지 주변의 정착해빙을 탐지하였다. 2017년 7월부터 2018년 6월까지 총 50장의 간섭 긴밀도 영상을 제작하였으며, 이로부터 1년간의 정착해빙 면적 변화를 도출하였다. Campbell 빙하설을 기준으로 동쪽과 서쪽에서 정착해빙의 면적이 최대가 되는 시기가 상이함을 확인하였다. 이 연구를 통하여 SAR 간섭 긴밀도를 활용한 정착해빙 탐지 가능성을 확인하였으나, 생성 시간이 짧거나 부드러운 표면을 가져 작은 레이더 후방산란을 보이는 정착해빙과 Campbell 빙하설의 흐름 및 붕괴로 인해 급작스러운 움직임을 보이는 빙하설 인접 지역에서의 정착해빙이 미탐지 되는 한계점은 개선이 필요할 것으로 보인다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권4C호
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• pp.239-245
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• 2008

본 연구는 도심지 환경 표면파기법의 개발에 요구되는 지식기반을 구축하기 위한 기초연구로서, 표면파 분산특성에 대한 인접구조물의 영향을 연구하였다. 표면파의 이론적 모델링 기법을 활용하여 지반 강성구조에 따른 표면파 에너지의 전파유형을 분석함으로써 인접구조물의 간섭이 발생할 수 있는 조건을 고찰하였다. 그리고 인접구조물 모형이 설치되어 있는 현장지반과 지하철 박스구조물이 인접한 현장지반에서 표면파 시험을 수행하여, 표면파 전파에 대한 인접구조물의 간섭효과를 실험적으로 평가하였다. 이러한 이론적, 실험적 연구 결과에 의하여 인접구조물이 위치한 지반에 있어서 표면파 탐사의 신뢰도를 결정하는 주 영향인자는 인접구조물로부터의 측선 거리, 지반의 층간 강성대비, 표면파 발진원 형태 등임을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_1호
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• pp.155-165
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• 2020

본 연구에서는 복사전달모델을 사용하여 다양한 변수환경(파장 (340 nm, 477 nm), 에어로솔 종류(스모크, 황사, 황산염), AOD (aerosol optical depth), 지표면 반사도, 관측기하)에 따라 에어로솔 유효 고도(aerosol peak height; APH)에 대한 O₄ 대기질량인자(air mass factor; AMF)의 민감도를 조사하였다. 전반적으로, 477 nm의 O₄ AMF 가 340 nm 보다 APH에 대한 민감도가 크고 안정적으로 산출 가능한 것으로 확인하였다. AOD가 높을 때 APH에 대한 O₄ AMF의 민감도가 커지는 것을 확인하였다. 477 nm에서는 340 nm 보다 지표면 반사도의 영향이 큰 것으로 나타났다. 태양천정각 증가에 따라 340 nm에서의 O₄ AMF가 감소하는 추세를 발견하였으며, 이러한 경향은 태양천정각 40°인 환경에서 높은 Rayleigh 및 Mie 산란에 의한 장벽효과로 인해 O₄ 흡수가 발생하는 광경로 길이가 줄어들기 때문인 것으로 사료된다. 477 nm에서는 태양천정각이 증가함에 따라 Rayleigh 및 Mie 산란에 의한 다중산란이 일부 발생하여 O₄ AMF가 비선형함수 형태로 증가하는 경향을 보였다. 마지막으로, AOD의 불확실성이 APH 산출오차에 미치는 영향을 조사하였다. 황산염 타입에 대한 APH 산출 시, AOD의 불확실성으로 인한APH 산출오차가 다른 에어로솔 타입보다 크게 나타났으며, 황사의 경우 AOD 불확실성에 대한 APH 산출오차에 대한 영향이 미미하게 나타났다. 이러한 결과는 각 에어로솔 타입의 흡수 산란 특성이 다양하기 때문에, 에어로솔 타입이 APH 산출 오차에 영향을 미칠 수 있음을 의미한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1723-1735
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• 2022

산사태는 가장 널리 퍼진 자연재해 중 하나로 인명 및 재산피해 뿐만 아니라 범 국가적 차원의 피해를 유발할 수 있기 때문에 효과적인 예측 및 예방이 필수적이다. 높은 정확도를 갖는 산사태 취약성도를 제작하려는 연구는 꾸준히 진행되고 있으며 다양한 모델이 산사태 취약성 분석에 적용되어 왔다. 빈도비 모델, logistic regression 모델, ensembles 모델, 인공신경망 등의 모델과 같이 픽셀기반 머신러닝 모델들이 주로 적용되어 왔고 최근 연구에서는 커널기반의 합성곱신경망 기법이 효과적이라는 사실과 함께 입력자료의 공간적 특성이 산사태 취약성 매핑의 정확도에 중요한 영향을 미친다는 사실이 알려졌다. 이러한 이유로 본 연구에서는 픽셀기반 deep neural network (DNN) 모델과 패치기반 convolutional neural network (CNN) 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구지역은 산사태 발생 빈도가 높고 피해가 큰 인제, 강릉, 평창을 포함한 강원도 지역으로 설정하였고, 산사태 관련인자로는 경사도, 곡률, 하천강도지수, 지형습윤지수, 지형위치 지수, 임상경급, 임상영급, 암상, 토지이용, 유효토심, 토양모재, 선구조 밀도, 단층 밀도, 정규식생지수, 정규수분지수의 15개 데이터를 이용하였다. 데이터 전처리 과정을 통해 산사태관련인자를 공간데이터베이스로 구축하였으며 DNN, CNN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하였다. 정량적인 지표를 통해 모델과 산사태 취약성도에 대한 검증을 진행하였으며 검증결과 패치기반의 CNN 모델에서 픽셀기반의 DNN 모델에 비해 3.4% 향상된 성능을 보였다. 본 연구의 결과는 산사태를 예측하는데 사용될 수 있고 토지 이용 정책 및 산사태 관리에 관한 정책 수립에 있어 기초자료 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_3호
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• pp.1109-1123
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• 2020

국토 대부분이 산림으로 구성되어 있는 대한민국은 매 년 많은 산불이 발생한다. 산불은 토양의 전단강도를 약화시켜 산사태에 취약한 토양층을 만들기도 하고, 수목의 복구가능여부에 따라 다른 계획 설립이 필요하기 때문에 산불피해면적 뿐만 아니라 피해강도에 대한 파악도 중요하다. 위성 원격탐사를 통한 산불피해강도 추정 연구가 많이 수행되어 왔으나, NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 NBR(Normalized Burn Ratio) 등과 같은 단일 인자의 시계열 변화만을 이용하여 피해강도를 파악하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 Sentinel-1A SAR-C (Synthetic Aperture Radar-C)와 Sentinel-2A MSI(Multi Spectral Instrument)센서의 자료를 이용하여 기계학습방법을 통한 산불 피해강도 탐지 모델들을 제시하였다. 2017년 5월 삼척, 2019년 4월 강릉·동해, 2019년 4월 고성·속초 총 세개의 산불사례를 이용하여 RF(Random forest), LR(Logistic regression), SVM(Support Vector Machine)기계학습 모델을 구축하였다. 연구결과, random forest 모델이 82.3%의 총정확도로 가장 높은 성능을 보여주었다. 모델의 범용성 및 학습자료 민감도 확인을 위해 사례교차검증도 추가 시행하였는데, 그 결과 사례들의 시기적 차이에 의한 식생활력 및 재생도의 차이에 민감도가 높음을 확인하였다. 이는 추후 다양한 시공간적 사례를 추가할 시 개선이 될 것으로 보인다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1423-1444
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• 2022

본 연구에서는 대기 및 지표면 인자들에 대한 중적외 파장역의 복사휘도의 민감도를 복사전달모델인 MODerate resolution atmospheric TRANsmission (MODTRAN)6을 이용하여 분석하고 이를 이용하여 야간에 중적외 파장역 만을 이용한 지표면온도 산출 가능성을 평가하였다. 이를 기반으로 야간에 대해 다양한 조건을 반영한 지표면온도 산출식을 개발하고 처방 온도 자료와 현장 관측 자료를 이용하여 개발된 지표면온도 산출식의 수준을 평가하였다. 중적외 파장역을 활용한 위성 원격탐사에 주로 영향을 미치는 대기연직구조, 이산화탄소와 오존, 지표면온도의 일 변동, 지표면 방출률 그리고 위성의 관측각에 대해 민감도 실험을 실시하였다. 이때 분리대기창 기법 활용 가능성을 평가하기 위해 중적외 파장역을 투과율을 근거로 2개의 밴드로 분리한 후 민감도를 분석한 결과 밴드와 관계없이 대기연직구조에 가장 큰 영향을 받으며 지표면 방출률, 지표면온도의 일 변동, 위성의 관측각 순으로 영향을 받았다. 주요 변인 실험 모두에서 대기의 창에 해당되는 밴드 1은 민감도가 낮은 반면 오존과 수증기 흡수가 포함된 밴드 2에서는 민감도가 높아서 분리대기창 기법을 활용하여 지표면온도 산출이 가능할 것으로 판단하였다. 중적외 2개 밴드와 다양한 변인들을 이용하여 개발된 지표면온도 산출식은 복사모의 시 입력된 기준 지표면온도와 상관계수, 편의 그리고 root mean squared error (RMSE)가 각각 0.999, 0.023K과 0.437K의 수준을 보였다. 또한 26개의 현장관측 지표면온도 자료로 검증한 결과 상관계수는 0.993, 편의는 1.875K, RMSE는 2.079K을 보였다. 본 연구의 결과는 대기 및 지표면 조건이 야간의 중적외 두 밴드에 미치는 영향이 다른 특성을 이용하여 지표면온도를 산출할 수 있음을 제시한다. 따라서 향후에는 중적외 파장역 센서를 탑재한 위성자료를 이용하여 지표면온도를 산출하고 그 수준을 평가해 볼 필요가 있다.

• 자원환경지질
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• 제51권2호
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• pp.167-176
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• 2018

고준위방사성폐기물 처분장 부지선정을 위해서는 암종, 지질구조, 지진, 수리지질, 지구화학, 지질공학 및 지열 등과 같은 다양한 지질학적 인자들에 대한 고려가 필요하며, 특히 선형구조는 다양한 지질인자의 특성을 반영하기 때문에 원자력 발전소, 고준위방사성폐기물 처분장 등과 같은 국가 중요시설물의 후보부지 선정에 있어 매우 중요한 기초자료로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 선형구조분석을 통해 고준위방사성폐기물 광역 처분부지 선정을 실시한 핀란드의 선형구조 분류 방법을 국내 선형구조 자료에 적용하여 살펴보았다. 이를 위하여 기존에 한국지질자원연구원에서 보유한 선형구조도와 신규로 구조지질학, 고지진학, 지형학 전문가들로부터 획득한 새로운 선형구조 자료를 분석에 이용하였다. 새로운 선형구조 분석 자료의 신뢰성 확보를 위해 한반도 지역을 최근에 촬영한 위성영상과 국토지리정보원에서 제공하는 수치표고모델로 제작한 고해상도의 음영기복도를 이용하였다. 취득한 자료들의 전체적인 방향성 분석 결과에서는 북북동-남남서 방향이 가장 우세하게 관찰되었지만, 분석자들의 판독기준의 차이에 따라서 동북동-서남서 및 북북서-남남동 방향의 선형구조들도 높게 판독 되었다. 핀란드의 분류 방법을 적용하여, 광역후보부지 선정에 사용되는 등급 1과 등급 2에 해당되는 선형구조들의 기하학적인 발달특성을 상호 비교해 보았다. 그 결과에서는 전체적으로 등급 1의 경우에는 공통적으로 북북동-남남서 방향이 가장 우세하였으며, 서북서-동남동 방향의 선형구조도 빈도가 높게 나타났다. 등급 2의 경우에도 북북동-남남서 방향의 선형구조가 가장 우세하게 발달하고 있으며, 분석자에 따라 서북서-동남동 또는 동북동-서남서 방향의 선형구조도 빈도가 높게 나타났다. 같은 자료를 바탕으로 실시한 선형구조분석에서도 상이한 판독 결과를 보이는 것은 판독자의 주관적인 경험 및 기준이 작용하였기 때문으로 여겨진다. 따라서 신뢰도 높은 한반도 광역선형구조도를 발간하기 위해서는 상이한 자료들을 통합하는 과정에서 명확한 통합 기준의 설정이 필요하며, 지구물리탐사자료와 같은 추가적인 데이터를 통한 분석이 요구된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.374-390
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• 2021

농산물 중에서도 노지채소는 생육특성상 기상요건의 변화에 민감하게 반응한다. 온난화로 인한 노지 채소류의 급격한 재배적지 및 생산성 변동의 대응 방안으로 작물모형을 활용한 연구가 활발히 진행되어 왔으며 신뢰도 높은 생산성 예측을 위해 관련된 다양한 요인에 대한 분석이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 정밀한 작물 생육 모형의 개발에 앞서 대표적인 노지 채소 작물인 마늘과 양파를 대상으로 문헌 조사를 수행하여 생육 및 생산성과 관련된 모형 개발 연구 동향을 분석하였다. 또한, 작물의 생육 또는 생산성을 예측하는 모형에 관한 문헌들을 분류하여 모형 개발을 위한 시사점을 파악하고자 하였다. 이를 위해 문헌이 수록된 데이터베이스를 이용하여 키워드 조합으로 검색하여 얻어진 관련 문헌들을 수집하였으며, 텍스트마이닝 기법 중 워드클라우드와 의미연결망을 활용하여 수집된 논문들에서 나타난 연구 동향을 분석하였다. 또한 각각의 문헌들을 분석하여 양파와 마늘의 생육 및 수량에 영향을 미치는 요소를 탐색하였다. 그 결과 국내외 모두 식량작물인 벼에 비해 노지채소는 문헌 건수가 월등히 적었다. 또한 텍스트마이닝을 통한 분석결과 연구동향의 경우 기후변화와 원격탐사 등이 주로 검색되었으며, 작물생육 관련인자로는 기온, 관수 등이 많은 것으로 조사되었다. 문헌 분석을 통해 확인된 마늘과 양파의 생산성에 영향을 미치는 조건들은 환경 및 재배요인에 따라 다양하게 나타났는데, 토양 조건의 경우 토양 무기 성분, pH 농도 및 토양 수분 등이, 생산성과 관련된 재배관리 조건으로는 파종 시기, 품종, 종자처리 방식, 관수간격, 시비량 및 비료 성분 등이 주요 인자로 분류되었다. 기상 조건의 경우, 기온, 강수량, 일사량 및 습도 등이 다수의 문헌에서 주요 인자로 사용되었다. 본 연구의 결과들은 차후 추가적인 작물모형 개발에 활용할 수 있는 핵심적인 입력 요소를 파악하기 위해 사용될 수 있을 것으로 기대된다.