• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.341-343
• /
• 2018

Agriculture has the longest history in many industries and is directly or indirectly linked to human development. However, recently agriculture in Korea has difficulties in farm management due to the decrease of rural population, aging of society, increase of material costs, and climate change on the Korean peninsula. Smart farms using ICT are proposed as an alternative to solve these problems. Smart farms manage the temperature and water supply facilities of farms through various sensors, but there is a limit to the delicate management of crops. Therefore, in this paper, unlike the conventional moisture sensor, the water supply is varied according to the depth of the soil, thereby realizing an optimized environment for plant growth.

• Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
• /
• v.41 no.6
• /
• pp.33-43
• /
• 1999

Drought is a serious diaster in agriculutre, especially to upland crops. Hence, the Agricultural Drought Analysis Model (ADAM) that is integratable with GIS was applied to analyae agriculture drought in upland. ADAM is composed of two sub-models , one is a Soil Water Balance Model (SWBM) and the other is a Drougth Analysis Model (DAM) that is based on the Runs theory. The ADAM needs weather data, rainfall data and soil physical characteristics data as input and calculates daily soil moisture contents. GIS was integrated to the ADAM for the calculation of regional soil moisture using digitized landuse map, detaile dsoil map, thiessen network and district boundary . For the agriculutral drought analysis, the ADAM adapt the Runs theory for analyzing drought duration, severity and magnitude . Log-Pearson Type-III probability distribution function and Kolmogorov-Smirnov test were used to test the fitness of good of the model. The integration of ADAM with GIS was successfully implemented and would be operated effectively for the regional drought analysis.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.159-159
• /
• 2016

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.

• Journal of Wetlands Research
• /
• v.20 no.1
• /
• pp.27-34
• /
• 2018

Reproductive phenology and physiological responses of Epilobium hirsutum L. to moisture content and nutrient content of soil were analysed in order to obtain basic data for effective conservation and restoration. Epilobium hirsutum L. is a perennial plant. But Epilobium hirsutum L. grew reproductively in all moisture and nutrient gradients. Flower bud, flowers and peduncle were respectively ripened in earlier under highest moisture condition and highest nutrient condition. And, number of flowers and peduncle were more quickly increased under highest moisture condition and highest nutrient condition. Chlorophyll content was high under highest moisture condition and higher middle moisture condition. However, we found no significant difference of chlorophyll content regard to nutrient gradients. There was no difference in minimum chlorophyll fluorescence among all moisture and nutrient gradients. The photochemical efficiency values of PS II were 0.75 in all moisture gradients, and it was 0.78 in highest nutrient gradient. The chlorophyll content of Epilobium hirsutum L. increased as the moisture content increased, and the Fv/Fm value increased as the organic matter increased. Our results showed that high moisture and nutrient content of soil advance their breeding season and promote reproductive growth. It might be important basic informations for the maintenance of population and the management of habitat of Epilobium hirsutum L. an endangered plant species.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
• /
• v.23 no.4
• /
• pp.83-100
• /
• 2020

This study evaluated the accuracy of soil moisture and evapotranspiration by calculating the hydrological parameters in Korean peninsula using Land Information System(LIS) developed by US NASA. We used Noah-MP surface model to calculate hydrological parameters, and used MERRA2(Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, Version 2) for hydrological forcing data. And, International Geosphere-Biosphere Program(IGBP) and University of Maryland(UMD) land cover maps were applied to compare the output accuracy, and Automated Synoptic Observing System(ASOS) of KMA was used as ground observation data. In order to evaluate the accuracy of the output data, the correlation coefficient(CC), BIAS, and efficiency factor (NSE, Nash-Sutcliffe Efficiency) were analyzed with soil moisture and evapotranspiration by ASOS ground observation data. As a result, the correlation coefficient of soil moisture using IGBP was 0.56 on average, and evapotranspiration was about 0.71. On the other hand, soil moisture using UMD was 0.68 on average and evapotranspiration was about 0.72, and the correlation coefficient by UMD was evaluated as high accuracy compared to the results by using IGBP. The correlation coefficient of soil moisture was an average of 0.68 and evapotranspiration was an average of 0.72 when MERRA2 was used as hydrological forcing data. On the other hand, the soil moisture applied with ASOS was an average of 0.66, and evapotranspiration was an average of 0.72. It is judged that the ASOS point data was reanalyzed as 0.65°× 0.5°grids, which is the same spatial resolution with MERRA2, resulting in differences in accuracy depending on the region.

• Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
• /
• v.43 no.4
• /
• pp.415-423
• /
• 2010

Pore network models are useful tools to investigate soil pore geometry. These models provide quantitative information of pore geometry from 3D images. This study presents a pore network model to quantify pore structure and hydraulic characteristics. The objectives of this work were to apply the pore network model to characterize pore structure from large images to quantify pore structure, calculate water retention and hydraulic conductivity properties from a three dimensional soil image, and to combine measured hydraulic properties from experiments with calculated hydraulic properties from image. Soil samples were taken from a site located at the Baltimore science center, which is located inside of the city. Undisturbed columns were taken from the site and scanned with a computer tomographer at resolutions of 22 ${\mu}m$. Pore networks were extracted by medial-axis transformation and were used to measure pore geometry from one of the scanned samples. Water retention and unsaturated hydraulic conductivity values were calculated from the soil image. Properties of soil bulk density, water retention and unsaturated hydraulic conductivity were measured from three replicates of scanned soil samples. 3D image analysis provided accurate detailed pore properties such as individual pore volumes, pore length, and tortuosity of all pores. These data made possible to calculate accurate estimations of water retention and hydraulic conductivity. Combination of the calculated and measured hydraulic properties gave more accurate information on pore sizes over wider range than measured or calculated data alone. We could conclude that the hydraulic property computed from soil images and laboratory measurements can describe a full structure of intra- and inter-aggregate pores in soil.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2011.05a
• /
• pp.437-437
• /
• 2011

Palmer(1965)는 정상적인 기후에서 현저하게 벗어난 비정상적인 습윤 부족기간을 이상 습윤부족이라 정의하였으며, 가뭄을 장기간의 이상 습윤부족으로 인해 나타나는 현상으로 정의하였다. 특정 지역에서 정상적인 기후조건을 유지하기 위해 필요한 강수량을 산정하고 이를 실제 발생한 강수량과 비교함으로써 수분의 과잉 또는 부족을 검토하였다. 수분의 과잉이나 부족 정도를 지수로 표현함으로써 현재의 수분상황을 나타낼 수 있는 방법을 제시하였으며, 이를 팔머가뭄지수(Palmer Drought Severity Index, PDSI)라 한다. PDSI를 산정하기 위해서는 현재 시점의 수분상황에 대한 고려가 필요하며, Palmer(1965)는 개념적인 물수지 모형이라 할 수 있는 수분수지 모형을 구성하고 이를 이용하여 현재의 수분상황을 판단하기 위한 정보를 생성한 후 그 결과를 바탕으로 PDSI를 산정하는 방법을 제안하였다. 그러나 PDSI는 수분수지 모형에 있어 토양층의 단순화 및 유출의 과소 평가 가능성 등 여러 가지 문제점이 제기된 바 있으며, 미국의 캔자스 및 아이오와 지역을 배경을 개발된 방법이므로 이를 우리나라의 수문학적 조건을 적절히 표현할 수 있는 지에 대한 확인이 필수적이라 할 수 있다. 본 연구에서는 평저수기 기저유출이 지배적으로 나타나는 우리나라의 수문학적 특성을 고려하여 기존 PDSI 방법이 이를 적절히 표현할 수 있는가를 검토하였다. 그 결과 기존 PDSI의 수분수지 모형은 우리나라의 유출 특성을 적절히 표현하기 어렵다는 점을 확인할 수 있었으며, 그 원인을 분석하여 제시하였다. 이와 함께 우리나라의 유출 특성을 보다 적절히 나타낼 수 있도록 하기 위해 수분수지 모형에 대한 수정 방안을 검토하여 제시하였다.

• Journal of Biosystems Engineering
• /
• v.22 no.4
• /
• pp.479-486
• /
• 1997

식물 뿌리에 대한 지식은 식물-토양 사이의 관계 이해, 토양의 호율적 관리, 식물에 의한 영양분과 수분의 흡수 과정 이해, 그리고 토양 등급 지수를 만드는데 있어서 아주 중요하다 식물 뿌리에 관한 정보를 정량화하기 위하여는 뿌리를 흙으로부터 씻어내고 뿌리의 길이, 표면적, 중량과 같은 식물 뿌리의 특성을 측정하여야 한다 하지만 이렇게 뿌리를 씻어 낸 다음 뿌리의 특성을 측정하는 기존의 방법을 이용할 경우 막대한 시간과 노동력이 필요하여 뿌리에 관한 많은 양의 정보를 얻는데 큰 어려움이 있다. 이 연구에서는 식물 뿌리를 관측하는데 필요한 시간과 노동력을 줄일 수 있는 식물 뿌리 측정법을 세선 작업과 자외선 명암 증진법을 이용한 영상 정보 처리 장치를 바탕으로 하여 개발하였다. 개발된 화상 정보 처리 장치를 이용하여 옥수수 뿌리의 길이를 재었을 때 기존의 뿌리 길이 측정 방법보다 2.5 배 발리 측정할 수 있는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.227-227
• /
• 2016

일반적으로 가뭄은 신뢰성 높고 활용이 쉬운 강수량 자료를 활용하여 판단되고 있으나, 복합적인 대응을 하기 위해서는 증발산량, 토양수분 등 다양한 변수를 고려해야 한다. 이러한 수문기상정보들은 관측자료의 자료 확보기간이 통계 분석을 하기에 짧거나, 시공간적 대표성 부족 등의 단점이 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 지면모델이 대안으로 널리 활용중이나, 이를 실제로 가뭄에 활용한 응용연구는 상대적으로 부족한 실정이다. 본 연구에서는 미국 NASA의 전지구지표자료동화체계 GLDAS (Global Land Data Assimilation System) 산출물을 활용하여 지면모델 기반의 수문기상정보를 국내 가뭄감시 연구에 적용하고자 하였다. 이를 위해, GLDAS 프로젝트를 통해 제공되는 다중모델 기반의 증발산량, 토양수분 결과를 비교 분석하고 이를 직접 활용할 수 있는 가뭄판단 지수에 적용하여 성능을 검토하였다. 이를 통해 GLDAS 산출 정보가 가뭄판단에 있어 발휘하는 성능을 평가함으로써, 향후 본원에서 구축할 지면 모델 앙상블 시스템의 가뭄감시정보 산출의 효과를 간접적으로 검토하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.361-361
• /
• 2022

최근 기후변화의 영향으로 국지성 집중호우에 의한 홍수 피해가 빈번히 발생하고 있으며, 이로 인한 인명 및 재산 피해가 증가하고 있다. 2020년의 경우, 최장 기간 장마로 인해 금강유역을 비롯한 전국에서 산사태, 제방 붕괴, 침수 등 많은 피해가 발생하였다. 이러한 홍수피해 저감을 위해서는 신뢰도 높은 홍수량 예측이 요구된다. 특히, 토양수분과 같이 시간에 따른 유역 수문 정보를 모의 과정에서 고려하는 것이 매우 중요하다. 아울러, 유역 전반에 대한 토양수분 정보는 실시간으로 획득하는 것이 어려워 이를 고려할 수 있는 강우-유출모형을 활용하는 것이 바람직하다. 이러한 수문모형으로 SURR(Sejong University Rainfall Runoff) 모형이 있으며 다양한 적용 및 평가를 통해 모형 활용성에 대한 증진이 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 저류함수 기반의 시단위 연속형 강우-유출모형(SURR 모형)을 활용한 강우-유출 모의를 수행하여 홍수 피해가 컸던 금강유역을 대상으로 모형의 적용성을 평가하고자 한다. 평가기간은 2006~2020년으로써 유량관측 지점별 매개변수 검·보정을 수행하였다. 관측 및 모의 유량에 대한 도시적 및 통계적(CC, RMSE, NSE) 평가를 수행하여 유출 모의에 대한 정확도를 평가하였다. 평가결과, 관측 및 모의 유량 간의 거동이 유사한 것으로 나타났으며 첨두유량 및 시간이 비교적 잘 일치하는 것으로 나타나 대상유역의 신뢰도 높은 유출량을 모의하는데 적합한 것으로 확인되었다. 본 연구 결과는 향후 AI 기법과 연계한 돌발홍수 예측 연구에 활용하여 정확도 높은 유역 홍수량 예측 및 선행시간 확보에 도움이 될 것으로 기대된다.