토양수분량 측정은 대표적으로 유전율을 측정하는 방식으로 토양수분 측정을 수행하고 있으며 비교적 정확하고 연속적인 자료를 수집할 수 있는 장점을 가지고 있다. 하지만 토양수분량은 인근의 동종(homogeneous)의 지형일지라도 측정 위치에 따라 값과 변화 특성의 차이가 발생한다. 이는 각 지점마다 토양, 식생, 지형 등의 다양한 환경 때문에 발생하며, 이러한 다양한 환경을 모두 고려하여 분석하기란 쉽지 않다. 이를 극복하기 위해 시간적 안정성 해석(Temporal stability analysis) 개념을 통해 기 설치된 토양수분의 지속적인 토양수분 패턴을 식별하고 선택된 대표 센서 위치에서 전체적인 평균을 산출하는 연구가 있었으며, 미국에서도 위성을 활용한 지상검증 연구를 위해 측정 그리드(grid)별로 시간적 안정성 해석 개념을 통해 지상 측정 네트워크 체계를 갖추었다. 국내에서도 최근 인공위성을 활용하여 토양수분을 산정하는 연구가 많아짐에 따라 측정 지역의 대표 토양수분 값을 선정하는 연구의 수요가 증가하였으며 수문자료의 지속성을 위해 결측을 최소화 방안으로 관측소 이중화 지점을 선정하는 연구의 필요성도 증가하였다. 따라서 본 연구에서는 기존에 설치되어있는 설마천, 청미천 토양수분 관측소에 구역별 시간 안정성 해석법을 수행하여 추후 지점의 대표 토양수분을 산정할 수 있으며 이중화 설치 지점을 제시하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
북한 지역에서 시작되어 한반도의 금문댐까지 연결되는 임진강은 북한지역의 유출량 미계측으로 인해 유출량 산출에 많은 어려움이 있어왔다. 본 연구에서는 위성 데이터를 활용하여 미계측 유역의 유출량을 추정 할 수 있는 기법을 제시하였다. Satellite-derived Flow Signal (SDF)는 위성 기반 특정 지역의 유출 정보를 제공하며, JAXA의 GCOM-W1 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2) 센서에서 산출된다. 본 연구에서는 SDS 뿐 아니라 유출에 크게 관련이 있는 지표 토양수분 데이터와 식생인자를 임진강 유출 값을 예측하기 위한 입력 값으로 활용하였다. 토양수분 데이터는 Metop-A 위성에 탑재된 Advanced Scatterometer(ASCAT) 센서에서 산출되는 데이터를 활용하였으며, 식생데이터는 Aqua 위성에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 센서에서 측정되는 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) 데이터를 활용하였다. 추가적으로 SDS, 토양수분, NDVI 데이터는 다양한 lag time으로 약 150여개의 입력데이터로 세분화되었다. 150개의 방대한 입력인자는 Partial Mutual Information(PMI) 방법을 통해 소수 중요 인자들로 간추려져 기계 학습 입력인자로 활용되었다. 기계학습에 있어서는 Support Vector Machine(SVM), Artificial Neural Network (ANN) 기법을 활용하였다. SVM, ANN을 통해 모델화된 유출데이터는 금문댐 유출데이터와 비교/분석되었다. SVM 기법 기반의 유출량은 실제 유출량과 0.73의 상관계수를 보여주었고, ANN 기법 기반의 유출량은 0.66의 상관계수를 결과를 나타내었다. 하지만 SVM 기반 유출데이터는 과소 산정 되는 경향을 보였으며, ANN 기법 기반의 유출량은 과대산정되는 결과가 산출되는 한계점이 있음을 파악할 수 있었다.
농업은 여러 산업 중에서 가장 오랜 역사를 가지고 있으며, 인류의 발달에 직, 간접적으로 연관되어 있다. 그러나 최근 우리나라의 농업은 농촌인구의 감소 및 고령화, 자재비용 상승 및 한반도 기후 변화로 인해 농가 경영에 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 ICT를 이용한 스마트 농장이 대안으로 제시된다. 스마트 농장은 다양한 센서를 통하여 농장의 온도 관리 및 급수장치를 관리하나, 작물에 따른 섬세한 관리에 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존 수분센서와 달리 토양의 깊이에 따라 수분 공급을 달리하여 식물의 생장에 최적화된 환경을 구현하였다.
본 논문에서는 스마트 기기(게이트웨이, 폰, 패드 등)와 정보를 공유하기 위한 복합 환경센서 플랫폼을 설계한다. 복합 환경센서 플랫폼은 온/습도 센서, 토양 온도/습도 센서, 태양광 센서 등을 하나의 플랫폼에서 지원할 수 있도록 설계되었으며, 수집된 정보는 ZigBee 통신을 통해 스마트 게이트웨이로 전달되고, 이 게이트웨이를 통해 스마트 폰/패드 등과 트윗트를 통해 정보를 공유할 수 있다.
본 연구에서는 수원 성균관대학교 내 Frequency Domain Reflectometry (FDR) 토양수분 측정 장비 및 COSMIC-ray 중성자 측정 장비를 통한 토양수분 지점 관측 사이트를 확립하였다. 또한 양질의 토양수분 데이터 확보를 위해 연구지역 내 토질실험, 토질별 FDR 토양수분 데이터 및 COSMIC-ray 중성자 개수의 시계열 분석, 관측한 토양수분 데이터와 위성 기반 토양수분 데이터와의 비교분석을 실시하였다. 2014년도부터 6개 지점에서 표층으로부터 5 cm에서 40 cm까지 총 24개의 FDR 센서를 5~10 cm 깊이별로 설치하여 토양수분 데이터를 측정하였다. 해당 지점들의 토질 분석결과, Sand에서 Loamy Sand까지의 다양한 토질이 불균질한 층을 이루어 분포되어 있는 것으로 판단되었다. 측정된 토양수분 데이터는 강우 데이터와 높은 상관성을 보이며, 위성 산출 토양수분 데이터와의 비교에서도 상대적으로 높은 상관관계와 낮은 평균제곱근편차(Root mean square deviation, RMSD)값을 보여주었다. 2014년도 설치 지역 토양수분 데이터의 신뢰도가 확보됨에 따라 2015년도에는 10개의 FDR 토양수분 측정 장비 및 COSMIC-ray 중성자 측정 장비가 추가로 설치되어 성균관대학교의 Soil Moisture site with FDR and COSMIC-ray(SM-FC) 연구지역이 구축되었다. SM-FC에 설치된 COSMIC-ray 중성자 측정 장비의 최초 검증을 위해 2015년 8~11월의 COSMIC-ray 중성자 데이터 및 FDR 토양수분 데이터가 활용되었다. 중성자기반 토양수분 값과 전체 지점 FDR 토양수분 평균값을 비교한 결과 매우 높은 상관관계를 볼 수 있었다 (상관계수 0.95). 이러한 연구를 통해 성균관대학교 SM-FC는 향후 한반도 지역 위성 및 모델 토양수분 데이터를 검증하는 대표 연구지역이 될 것으로 기대된다.
인공위성을 이용한 토양수분의 측정은, 범지구적인 물순환 분석에 있어서, 수문학적인 인자들의 시공간적인 변화를 예측, 분석하는데 있어 가장 효율적인 방법으로 제안되어왔다. 현재 국/내 외 적으로 사용하는 토양수분 위성은 Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS), Advanced SCATerometer (ASCAT)이 많이 사용되고 있으며, 더불어 일본에서 최근에 발사 된 Advanced Microwave Scanning Radiomter 2 (AMSR2) 센서를 통한 토양수분도 데이터도 적극 활용 되고 있다. 각 위성은 토양수분을 산출 하는 알고리즘, 파장대 그리고 위성 통과 시간 등이 각기 다르므로, 이러한 위성의 데이터를 사용하기 위해서는 지점 데이터와의 검증이 필수적으로 필요하게 된다. 이에따라 본 연구에서는 위성 데이터와 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)와의 비교를 통해 각 위성데이터의 동아시아 지역에서의 효용성을 평가하였다. 동아시아의 건조한 지역에서는 SMOS가 가장 좋은 토양수분 데이터 결과를 보여주었으며, 다른 많은 지역에서는 ASCAT이 우세한 결과를 보여주었다. 하지만 한반도 지역의 특정 지역에서는 AMSR2의 토양수분 값이 ASCAT을 뛰어넘는 좋은 결과를 보여주는 결과가 도출되었다. 추가적으로, SMOS의 경우 Radio Frequency Interference (RFI)의 영향으로 한반도지역 토양수분을 측정하는 것에는 많은 무리가 있음을 알 수 있었다.
미계측 지역에서의 토양수분을 예측하기 위하여 조건부합성방법을 한반도에 적용하여 비교 분석하였다. 토양수분 자료는 농촌진흥청에서 제공하는 지상관측 자료와 GCOM-W1 위성의 Advanced Microwave Scanning Radiometer2 (AMSR2) 센서의 자료를 사용하였다. 위성관측 토양수분자료의 오차를 제거하기 위하여 지상관측자료에 정규화 하였고, 정규화된 위성관측 자료와 지상관측자료를 조건부합성 방법을 이용하여 합성하였다. 조건부 합성방법의 성능을 평가하기 위하여 leave-one-out 교차검증 방법을 사용하였고, 분석 결과 지상관측자료에 위성자료를 합성한 조건부합성방법이 지상관측자료만을 사용한 크리깅 방법에 비해 우세하게 나타났다. 또한 각 관측지점에서의 조건부합성 방법을 이용한 토양수분 예측 성능을 공간분포 시켜 지역적인 특성을 분석한 결과 관측소의 밀도와 지형적인 특성이 조건부합성방법의 성능에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 원격탐사기법으로 관측된 토양수분 자료의 공간적인 특성을 고려하여 지상 관측 자료와 합성하는 것이 토양수분 공간보간성능을 향상 시킬 수 있다는 것을 의미한다.
국가 물관리 측면에서 증발산량과 토양수분량은 자연계 손실로서 국내 수자원 총량의 약43%(563억 m3/년)를 차지하며, 수자원의 계획과 개발, 물순환 과정 규명 및 다양한 수재해 분석 등을 위한 수문 요소이다. 정부는 2005년 「수문조사 선진화 5개년 계획」과 2008년 「제1차 수문조사기본계획(2010~2019년)」을 통해 2019년까지 증발산량과 토양수분량 관측소 확대(각각 25개 지점) 기반을 마련하였고 「수자원의 조사·계획 및 관리에 관한 법률」에 따라 매년 공인 수문 자료로 증발산량과 토양수분량을 측정하고 있다. 증발산량과 토양수분량은 댐 유역의 정밀한 물순환 해석에도 매우 중요한 정보로서 현재 K-water에서의 관측은 일부 시험유역(용담댐 유역)의 flux tower에 의한 에디공분산법(Eddy Covariance Method) 및 토양수분 센서(TDR, Time Domain Reflectometery)에 의한 지점 자료의 생산만 각각 이루어지고 있다. 본 연구에서는 K-water 댐 유역의 증발산량 및 토양수분량 관측 현황과 그간 관측된 자료의 특성을 각종 경향성 분석 등과 함께 소개하고자 한다, 증발산량의 경우는 2개소의 flux tower를운영(덕유산 지점 2011년 이후, 용담 지점 2017년 이후)하고 있으며, 토양수분량은 총 7개소(계북, 천천, 상전, 안천, 부귀, 주천 지점 2013년 이후, 장계 지점 2017년 이후)에 TDR센서를 설치, 계측 운영 중이다. 이렇게 관측된 자료는 매년 홍수통제소 주관 관련 전문가 공인심사를 통해 일자료 기준으로 한국수문조사연보에 수록되고 있으며, K-water에서도 연보를 통해 공개된 자료를 기준으로 공공데이터포털(data.go.kr) 등과 연계하여 온라인 자료 서비스 중이다. 한편, 최근 2020년 「제2차 수문조사 기본계획(2020~2029년)」에서는 수자원 위성 개발연구와 연계하여 위성을 활용한 증발산량과 토양수분량 산정 연구의 필요성이 강조되고 있다. 하지만 본 연구에서 살펴본 지점 자료만으로는 댐 유역을 포함한 광역단위의 시계열 공간정보를 생산하기 한계가 있으며, 댐 유역과 국내 전 지역의 공간 시계열 증발산량 및 토양수분량 자료 산정과 활용 방안에 대해 정립하고, 나아가 위성영상을 활용한 댐 유역 증발산량·토양수분량 관측 가이드라인 마련 등을 위해서는 국가적으로 많은 재원의 투입과 노력이 필요한 상황이다.
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.
본 논문은 가전로봇 항해 성능 개선을 위하여 사용된 SLAM기반 확률적 필터 개선 알고리즘을 이용하여 최근 각광받고 있는 사물인터넷과 융합한 아파트 실내나 베란다에서 사용이 가능한 스마트 가든 시스템을 설계 구현하였다. 이를 위하여 개방하드웨어 제어기인 아두이노와 센서들을 이용하였고, 세 가지 무선방식(블루투스, 이더넷, 와이파이)으로 자동 급수 및 조명, 성장모니터링을 제어 및 관찰이 가능하도록 설계하였다. 본 시스템은 이미 많은 활용이 되고 있는 기존의 식물공장과 같은 대규모 재배 시스템이 아니고 아파트와 같은 실내에서 사용 할 수 있도록 하기 위하여 개발되었다. 개발된 시스템은 스마트폰 앱을 통한 제어는 물론 토양센서, 조도센서, 습도센서, 온도센서 등을 이용하여 환경데이터를 수집하고 수집된 데이터를 분석하여 급수펌프와 LED 램프, 온도를 제어하기 위한 환기팬 등의 기능으로 구성되었다. 무선 원격제어 방법으로는 블루투스, 이더넷, 와이파이 등이 모두 가능하도록 구현 하였다. 따라서 사용자가 집안에 없을 때 원격 제어 및 모니터링이 가능하도록 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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