• Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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• v.9 no.2
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• pp.107-113
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• 1976

This study is conducted to find out soil erodibility factor K value which is one of the most important factor to estimate soil loss using a new method for predicting K value, the nomograph, that was first proposed by Whischmeier. K values for 83 soil series including upland and forest soils in Korea were checked up. The result were as follows: The average K value was 0.27 with ranging between 0.05 and 0.51. K values were higher for finer textured soils than for coarser textured soils widely ranged in a textural class, and higher for silty textured and low permeable soils. K value was correlated inversely with organic matter content in range of 3 to 13 percent, but the tendency was not related in range of lower than 3 percent.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.431-431
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• 2022

Rainfall Erosivity는 "강우침식인자"로 불리고 있지만, 호우사상이 토양침식을 일으킬 수 있는 잠재적인 가식성 인자로서 "강우가식성 지표"로 부르는 것이 타당하다. 본 연구의 목적은 연평균 강수량을 이용하여 연평균 강우가식성 지표를 추정하는 전국 단위 경험식을 개발하는 것이다. 기존에 학계에 보고된 경험식은 1971 ~ 1999년 기간의 31개 지점으로부터 도출된 경험식이 있으나, 2000년대 이후의 강우사상을 포함하고 있지 않다. 이에 본 연구에서는 1981 ~ 2020년 기간의 60개 지점에 대한 기상청 강우자료를 이용하였으며 선행연구자들이 각각 산정한 연평균 강우침식인자를 토대로 새로운 강우침식인자 추정식을 개발하였다. 또한, 역거리 방법으로 등강우침식도를 작성하여 1981 ~ 1990년, 1991 ~ 2000, 2001 ~ 2010년, 2011 ~2020년의 각 10년 주기별 강우침식인자의 지역별 분포를 비교하였다. 연구 결과 국지성 집중호우로 인해 연평균 강우가식성 지표값의 지역별 편차가 심하게 나타나는 것을 알 수 있었다.

• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.97 no.4
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• pp.363-367
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• 2008

The purpose of this study was to evaluate the change of the amount of soil erosion by comparisons between burned and unburned area after forest fire. The amount of soil erosion in burned area was more high 11.2 times in year of fire, 8.4 times in 1 later year, 2 times in 5 later year and 1.3 times in 10 later year than in unburned area. The ratio of soil erosion in burned area was reduced to 98% of 10 later year as compared to the year of fire. Therefore, the soil erosion in the burned area almost tended to stabilization like unburned area passing ten year after forest fire. The most affecting factors on the amount of soil erosion in burned and unburned area were unit rainfall, number of unit rainfall and number of rainfall accumulated.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1142-1146
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• 2008

토양수분은 지표수의 유출과정을 설명하는 과정에서 중요인자이며, 생태수문학의 핵심변수이자 기상모형의 결정적인 입력변수이다. 또한 토양수분의 공간적 시간적 특징들은 강우 및 지하수와 토양수분간의 순환 구조를 규명하는데 매우 중요하다. 본 연구에서는 산지사면의 토양수분을 체계적으로 측정하는데 필요한 시스템의 구축을 위한 기초조사 및 사전분석에 대한 연구를 수행하였다. 우수한 토양 수분 측정 장비인 TDR 장비 매설에 앞서 대상유역 선정에 대한 여러 가지 고려사항을 검토하고 수치지형 분석 등을 통한 사전분석을 실시하였다. 대상유역을 선정하기 위해서는 대상유역의 자료획득의 용이함, 지정학적, 시스템 운영적 측면에서의 가용성, 그리고 정밀측량 및 부수적요인 등 여러 요소의 고려가 요구된다. 본 연구에서는 경기도 파주시 적성면 설마리의 설마천 유역내 감악산 범륜사 우측 산지 사면을 측정대상 사면으로, 지정학적 위치, 식생분포, 지질구조 및 심도 등의 토양특성의 고려를 통해서 선정하였다. 또한 대상 사면에 흐름 발생 및 분포를 계산하기 위해서 대상사면의 지표 및 기반암 표고를 정밀 측량하였으며, 기반암 또는 풍화대까지의 깊이를 실측하여 지표면 및 지하면의 수치지형 모형을 구축하였다. 이를 대상사면 및 지하면에 대하여 표고수치지형모형(Digital Elevation Model:DEM)으로 도식한 후 흐름 발생 공간 분포를 계산하였다. 흐름발생공간분포예측은 단방향 알고리즘, 다방향 알고리즘, 흐름 분배 알고리즘 그리고 다중무한방향 알고리즘을 사용하여 지형인자인 기여사면적과 지형습윤지수를 계산하였다. 각 분배알고리즘의 의해 도출된 지형인자들로 인한 흐름발생 공간적 분포특성을 비교하였다. 이는 합리적인 토양수분 측정시스템을 구축하는데 중요한 의사결정 수단으로 판단된다.

• Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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• v.16 no.2
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• pp.106-111
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• 1983

As calculation of R factor value in the Universal Soil-Loss Equation is tedious, a new simple method (IAS Index) to approximate the R factor value is proposed. Although the several methods have been tested to get R value, no one fits our conditions. IAS Index is simply calculated by summing up the amount of rainfall over two months with maximum $EI_{30}$ values. The Index is highly correlated to $EI_{30}$ value in western part of peninsular. The difference is less than 10% between $EI_{30}$ value and IAS Index. Therefore, R factor can be estimated from IAS index, summing up the rainfall amount of June and August in this region. However, IAS Index works poorly in other region, especially, eastern coastal side. The large difference may be partly due to side distribution of $EI_{30}$ value, which means no special $EI_{30}$ peaks during heavy rainy months. In this case, IAS Index is not applicable directly.

• Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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• v.35 no.2
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• pp.87-92
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• 2002

Soil erosion is detrimental to sustain soil productivity in north Korea, since agriculture of this country depends largely upon the slope land in mountainous area. Taking any measure for protection from erosion should be based on prediction of soil loss. Estimation of rainfall factor, R, in north Korea for the Universal Soil Loss Equation was attempted. The monthly precipitation data of the twenty six locations provided by the Korean Meteorological Adminstration were used. From the relationship between II_30 and the July-August precipitation concentration percents, the regional adjustment factor was obtained. The rainfall factor was calculated with the monthly precipitation data and the regional adjustment factor. The annual precipitation in north Korea ranged from 606 to 1,520mm, and the July-August precipitation concentration percents were 34.4 to 53.8. The regional adjustment factor ranged from 0.53 to 1.33 showing lower value in the highland and east coastal region than in the mid mountainous inland and west region. The R-factor value estimated from the monthly precipitation and the regional adjustment factor ranged from 107 to 483, which was lower than average value in south Korea.

• Journal of Soil and Groundwater Environment
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• v.12 no.5
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• pp.33-36
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• 2007

In recent years the convective-dispersive equation has been often discredited in predicting subsurface solute transport under field conditions due to presence of preferential flow paths. Kim et al. (2005) proposed a simple equation that can predict the breakthrough of solutes without excessive data requirements. In their Generalized Preferential Flow Model (GPFM), the soil is conceptually divided in a saturated "distribution layer" near the surface and a "conveyance zone" with preferential flow paths below. In this study, we test the model with previously published data, and compare it with a classical convective-dispersive model (CDM). With three parameters required-apparent water content of the distribution zone, and solute velocity and dispersion in the conveyance zone-GPFM was able to describe the breakthrough of solutes both through silty and sandy loam soils. Although both GPFM and CDM fitted the data well in visual, variables for GPFM were more realistic. The most sensitive parameter was the apparent water content, indicating that it is the determining factor to apply GPFM to various soil types, while Kim et al. (2005) reported that changing the velocity of GPFM reproduced solute transport when same soils were used. Overall, it seems that the GPFM has a great potential to predict solute leaching under field conditions with a wide range of generality.

• Spatial Information Research
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• v.17 no.3
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• pp.261-268
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• 2009

This study accomplished to draw a soil erosion map and a grade map of soil loss hazard in Korea. RUSLE and Rainfall-runoff (R) factor, which was estimated by using the rainfall data observed in 59 meteorological stations from 1977 to 2006 (for 30 years). FARD was used to analyze the frequency, and the whole country R factor was estimated according to the frequency. In the analysis of estimating the whole country R factor, Nakdong river has the smallest vaule, but Han river has the biggest value. According to the result of analyzing soil loss, soil loss occurred in a grass land, a bare land and a field in size order, and also approximately 17.2 ton/ha soil loss happened on the whole area. The average soil loss amount by the unit area takes place in a bare land and a grass land a lot. The total amount of soil loss in 5-year-frequency rainfall yields 15,000 ton and, what is more, a lot of soil loss happens in a paddy field, a forest and a crop field. The grade map of soil loss hazard is drawn up by classifying soil loss hazard grade by 5. As a result of analyzing soil loss, the moderate area which is the soil loss hazard grade 2 takes up the largest part, 72.8% of the total soil loss hazard area, on the contrary, the severe soil loss hazard area takes up only $1,038km^2$ (1.1%) of the whole area. The severe soil loss hazard area by land cover shows $93.5km^2$ in a bare land, $168.1km^2$ in a grass land and $327.4km^2$ in a crop field respectively.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.112-115
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• 2012

현재 전 세계적으로 물 부족 현상이 대두되는 가운데 그 양상은 더욱 심해지고 있다. 이러한 물 부족 현상의 악화됨에 따라 수자원 관리의 중요성이 부각되고 있다. 효율적인 수자원의 관리를 위해서는 근본적으로 물 순환 과정인 수문현상의 이해가 필요하다. 수문현상은 증발산, 강우, 침투, 유출 등의 일련의 과정을 말하는 것으로 이를 해석하기 위해서는 많은 수문 인자들의 정확한 관측이 필요하다. 특히 지표와 대기간의 에너지 및 물의 교환에 대한 중요한 요소인 토양수분은 수문현상의 해석을 위해 필수적인 인자이다. 따라서 수문현상의 정확한 해석을 위해서는 토양수분의 관측이 필요하며, 이에 대한 많은 관측이 이루어져 왔다. 최근에는 원격탐사의 기술의 발달로 토양수분의 관측에 대해 시공간적인 장점을 가지는 인공위성을 이용하고 있다. 토양수분관측에 있어서 많은 위성들이 이용되고 있으나 대다수의 경우 발사시점이 오래되었으며, 현재 2009년 ESA (European Space Agency) 의 지구관측 미션의 일환으로 발사된 SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity) 가 이용기간이 남아있다. 단, SMOS는 한국을 포함한 동아시아 및 유럽지역에 대해 RFI (Radio Frequency Interference) 의 전파방해로 우리나라의 경우 토양수분 Product의 직접적인 이용이 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 SMOS의 Product인 밝기온도를 이용하여 복원알고리즘을 통해 토양수분을 복원하였다. 또한 복원된 알고리즘의 정확성을 평가하기 위해 한반도의 지점관측된 토양수분 데이터를 이용하여 본 알고리즘을 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.208-208
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• 2016

수문순환과정의 시공간적 거동을 해석하고 이를 정량화 하는 것은 효율적인 수자원 관리 및 계획을 위해 반드시 선행되어야 하는 연구이다. 특히 토양수분은 물 에너지 순환에서 지표면과 대기 사이의 복잡한 관계를 이해하기 위한 중요한 수문인자로, 이를 정확하게 측정하기 위한 방법들이 다각도로 발전되어 왔다. 그 중 위성 데이터를 활용한 토양수분 산정은 미계측 지역의 토양수분을 지속적이고 광역적이게 관측할 수 있는 선진 기술로 각광받고 있다. 그러나 대부분의 위성 자료들이 가지고 있는 공간 해상도는 복잡한 지형 환경을 대상으로 한 지역의 원격 탐사로서는 국지적인 수문학적 현상들을 분석하는데 어려움을 가지고 있다. 특히 우리나라의 경우 국토의 70% 정도가 산지로 이루어져 있으며 경사도가 $5^{\circ}$ 이하의 평탄한 지역은 약 23%에 그치는 등 복잡한 식생 지형 환경을 가지고 있다. 따라서 인공위성의 해상도와 식생 투과도를 고려할 때 저 해상도의 위성 토양수분만으로는 우리나라와 같이 면적에 비해 복잡한 환경에 기반 한 수문학적 현상들을 충분히 분석하는데 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 support vector machine (SVM) 기계학습을 활용하여 ASCAT과 AMSR2 위성 토양수분의 상세화를 수행하여 고해상도의 토양수분을 산정하였고, 이를 지점관측 자료와 비교해 상세화도 자료의 신뢰성을 평가하였다. 검증된 고해상도 토양수분 데이터는 향후 자연재해 분석에 있어 예측의 정확성을 높이고 수문순환 및 기후 모델링에 있어서 중요한 입력 인자로 활용될 것으로 기대된다.