• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.929-933
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• 2009

전 세계적으로 기후변화와 이상기후에 대한 관심이 높아지고 있다. IPCC(2001)는 "기후변화"라는 요소가 기온 증가, 강우강도 및 빈도 변화와 이들로 인한 증발산의 변화, 유출량의 시 공간적 변동을 초래하여 수자원의 효율적 관리 및 안정적인 공급에 어려움을 증대시킬 것으로 전망하였다. 이에 따라 세계 각국은 미래 기후에 대한 보다 정확한 정보를 얻기 위하여 IPCC 권장 시나리오인 SRES(Special Report in Emission Scenario)기반의 GCM(General Circulation Model)과 RCM(Regional Circulation Model)을 이용하고 있으며 특히, 최근에는 고해상도 자료를 생산함으로써 국부지역에 대한 지형학적 특성을 효과적으로 모의할 수 있는 RCM 모형을 이용한 연구가 국외를 중심으로 진행되고 있다(권현한 등, 2008). 본 연구에서는 미래 한강 유역의 수자원 변동성을 평가하기 위하여 CA-Markov Chain 기법으로부터 토지이용변화를, 기온과 강수자료을 독립변수로 이용한 다중 회귀식으로부터 미래 NDVI를 추정하고 기상청에서 제공하는 RegCM3-지역지후모형으로부터 축소기법을 이용하여 추정된 KMA RCM 50set 기후변화시나리오를 SLURP 모형에 입력하였다. 2001년부터 2090년까지 총 90년에 대한 한강 유역의 미래 유출모의를 실시한 후 각 댐별 과거와 미래 유출량을 월별로 비교하고 이들의 유황분석을 실시하였다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.12 no.2
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• pp.23-33
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• 2009

Satellite image is very usefully practiced to predict and analyze physical expansion and change of city. Physical expansion and change of city is closely related to the use of land, and continuous growth management focused on the use of land is essential for sustainable city growth. In this research, the change of land cover and land-use were analyzed with basic input data from 1985 to 2000 according to artificial satellite. Moreover, the land-use turnover rate was understood and expansion trend of urban sprawl in Busan metropolitan city and land-use characteristics of the expansion area. The results are, first, the area for urban region was expanded continuously but areas for agriculture area, forest area, and water area had different changes due to administrative district reform of Busan by each year. Second, the urbanization area in Busan was increased by 3.8% from $92.5km^2$ in 1985 to $167.5km^2$ in 2000. Third, the result of analysis on land-use turnover rate showed that agriculture area was turned into urbanized area the most, and forest area was followed by. Fourth, the result of analysis on database and overlay of buildings in Busan established in 2001 showed that agriculture area are had type 1 and 2 neighborhood living facilities (45.63%), apartment house in forest area (18.49%), and factory in water area (31.84%) with high ratio.

• Spatial Information Research
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• v.10 no.1
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• pp.139-152
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• 2002

The purpose of this study is to estimate temporal soil loss change according to long-term land cover changes using G1S and RS. Revised USLE(Universal Soil Loss Equation) factors were prepared by using point rainfall data, DEM(Digital Elevation Model), soil map and land cover map. During the past two decades, land cover changes were traced by using Landsat MSS and TM data. As a result, forest area in 2000 has decreased 25.3 $km^2$ compared with that in 1990. Soil loss has decreased 3751.2 tou/yr. On the other hand, upland area has increased 22.5 $km^2$. Soil loss of upland has increased 5395.4 to/yr. Therefore, soil loss in 2000 increased 6.3 kg/$m^2$/yr compared with that in 1990. This was mainly caused by the increased upland area.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.95-95
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• 2021

전 세계 담수 자원의 예측 및 관리에 있어서 유출량 변화의 예측은 중요하다. 하지만 강수량 대비 유출량의 비율인 유출율이 수자원 시스템에 중요한 영향을 미치는지에 대한 여부는 여전히 불분명하다. 본 연구에서는 전 세계의 1,636개 관측소에서 관측된 유출량과 강수량 자료를 이용하여 최근 60년 (1956-2015) 동안 유출량, 강수량, 증발산량의 관계에 있어서 유출율의 역할에 관해 연구하였다. 수문 기후학적으로 습한 지역과 건조한 지역을 구분할 수 있는 임계값으로 유출율을 사용할 수 있다는 점을 Budyko 공간에서 적용하여 건조 지수와의 비교를 통해 발견할 수 있었다. 유출량 변화에 대한 상세한 분석을 위해 강수량 및 증발산량 변화율에 따라 6가지의 범주를 설정하였고 그 결과 대부분의 관측소에서는 강수량의 변화와 일관된 방향으로 유출량이 변화하는 것으로 밝혀져 유출량의 변화는 강수 변화에 더 민감하다는 결론을 얻었으며 모든 범주에 있어서 유출율은 강수량과 증발산량의 변화에 의한 유출량 변화의 크기에 상당한 영향이 있음이 밝혀졌다. 본 연구의 결과들을 통해 우리는 기후 변화에 따른 유출량 변화에 대한 예측성 향상에 있어서 유출율에 대한 물리적인 이해가 잠재적인 주요한 요소라고 제안한다. 토지 피복 및 토지 이용과 같은 인위적 영향은 유출율을 직접 감소 또는 증가시켜 유출량의 민감도를 변화시킬 수 있다. 본 연구에서 제안된 수치적인 접근 방식은 수자원 가용성에 대한 기후 변화 및 인위적 영향을 완화하기 위해 실행 가능한 정보를 제공할 것으로 보인다.

• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.101 no.3
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• pp.365-373
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• 2012

This study purposed to extract and assess the accuracy of assessment for deforestation area in Wonju city using medium resolution satellite image. The total size of deforestation area during the last nine years (2000-2008) was about 467 ha, and it was occurred annually about 52 ha. The most frequent form of deforestation was settlements (72%). Ninety percent of the size of deforestation was less than 2 ha in size. In addition, 79 percent of deforestation area was found within 500 m from the road network and within 100 m of the Forest/Non-forest boundary. This study compared the deforestation based on the administrative information (GIS deforestationI) with the deforestation (RS deforestation) extracted from the satellite imagery by vegetation indices (NDVI, NBR, NDWI). Extraction accuracy, mean-standard deviation${\times}1.5$ applied 3 by 3 filtering, showed reliable accuracy 35.47% k-value 0.20. However, error could be occurred because of the difference of land-use change and land-cover change. The actual rate of land-cover change deforestation area was 32% on administrative information. The 7.52% of forest management activities area was misjudged as deforestation by RS deforestation. Finally, the comparison of land-cover change deforestation (GIS deforestationII) with the RS deforestation accuracy, as a result NDVI mean-standard deviation${\times}2$ applied 3 by 3 filtering, showed improved accuracy 61.23%, k-value 0.23.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.36 no.2
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• pp.85-94
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• 2018

The change of land covers in 2026 was prediceted based on the change of urbanization in 1996, 2006 and 2016 in Seoul and surrounding areas in this study. Landsat images were used as the basic data, and MLP (Multilayer Perceptron) and MCA (Markov Chain Analysis) were integrated for future prediction for the study area. The land cover transition potentials were calculated by setting up sub-models in MLP and the driving factors of land cover transition from 1996 to 2006 and transition probabilities were calculated using MCA to generate the land cover map of 2016. This was compared to the land cover map of 2016 from Landsat. MLP and MCA were verified and the future land covers of 2026 were predicted using the land cover map from Landsat in 2006 and 2016. As a result, it was predicted that the major land cover changes from 1996 to 2006 were from Barren Land and Grass Land to Builtup Area, and the same trend of transition will be remained for 2026. This study is meaningful in that it is applied for the first time to predict the future coating change in Seoul and surrounding areas by the MLP-MCA method.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.37 no.6_2
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• pp.1819-1827
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• 2021

Land-use/cover change caused by rapid urbanization in South Korea is one of the concerns in flood risk management because groundwater recharge by precipitation hardly occurs due to an increase in impermeable surfaces in urban areas. This study investigated the hydrologic effects of land-use/cover on groundwater recharge in the Yeonje-gu district of Busan, South Korea. A statistical time series analysis was conducted with temporal variations of precipitation and groundwater level to estimate lag-time based on correlation coefficients calculated from auto-correlation function (ACF), cross-correlation function (CCF), and moving average (MA) at five sites. Landform and land-use/cover within 250 m radius of the monitoring wells(GW01, GW02, GW03, GW04, and GW05) at five sites were identified by land cover and digital map using Arc-GIS software. Long lag-times (CCF: 42-71 days and MA: 148-161 days) were calculated at the sites covered by mainly impermeable surfaces(GW01, GW03, and GW05) while short lag-times(CCF: 4 days and MA: 67 days) were calculated at GW04 consisting of mainly permeable surfaces. The results suggest that lag-time would be one of the good indicators to evaluate the effects of land-use/cover on estimating groundwater recharge. The results of this study also provide guidance on the application of statistical time series analysis to environmentally important issues on creating an urban green space for natural groundwater recharge from precipitation in the city and developing a management plan for hydrological disaster prevention.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.608-612
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• 2006

산지사면에서의 토양침식량은 실제 유역을 빠져나가는 토사유출량과 같지 않다. 이는 토사가 이동하는 과정에서 지형적인 요인 등에 의해 퇴적되거나, 가중되는 유수에 의해 더 많은 토양이 침식될 수 있기 때문이다. 토사유출률(SDR)은 유역의 크기뿐만 아니라 지형, 기후, 토양, 식생피복, 토지이용도 등에 관계된다. 본 연구에서는 기후 특성인 강우크기에 따른 토사유출률의 변화를 분석하고자 하였다. 산불 이후 5년 동안 산지 소유역의 시험유역을 운영하여 유출 및 토사유출량을 실측하여 자료를 구축하였고, 이 유역에 산지지역의 토양침식 모형인 SEMMA을 적용하여 토양침식량을 산정하고 유역출구로 이송한 실제 토사유출량과 비교하였다. 5년 동안 SDR은 전반적으로 감소하고, 강우량, 강우강도, 강우에너지와 같은 강우사상의 크기에 따라 증가한다. SDR은 2001년에서 2002년까지 대부분 1.0 이상이고, 2005년에는 1.0을 초과하지 않으며, 강우특성 뿐만 아니라 식생피복, 산불시간경과 등의 인자에 의존한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.2023-2027
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• 2008

교통과 산업의 발달로 농촌인구의 감소가 빠르게 진행되고, 도시로 유입된 인구의 거주 공간 확보를 위해 도시주변의 피복 변화가 빠르게 진행되고 있다. 도시 지표의 대부분이 아스팔트나 콘크리트 등으로 피복되어 있어 도심의 기온이 교외와 비교하여 높게 형성되는 도시열섬현상(urban heat island, UHI)이 두드러지고 있다. 따라서 도시열섬현상 해소 대책으로 다양한 방법들이 분야 별로 제안되고 있다. 본 연구에서는 청주시 소재(미호천과 무심천을 대상으로) 하천으로 부터 떨어진 거리에 따른 열환경에 대하여 토지 피복에 따른 공간적 특성 분석을 수행함으로서 하천이 도심지 열 환경에 미치는 영향에 대하여 조사하였다. 하천을 중심으로 $0{\sim}1000m$ 까지 200m 간격의 버퍼를 생성하고 Landsat 영상에 의한 NDVI와 온도분포도를 이용하여 청주시 하천의 근접성에 따른 NDVI 및 온도 분포 분석 결과, NDVI는 하천을 기준으로 거리가 멀어질수록 점차적으로 증가하는 경향을 보였고 온도는 감소하는 것으로 나타났다. 또한 Quick-bird 영상에 의한 토지피복도와 NDVI, 온도 데이터를 중첩분석한 결과 NDVI는 산림-경작지-초지-나지-시가지 및 건조지 순으로 나타났고 평균온도는 NDVI의 역순으로 나타났다. 특히, 시가지를 비롯하여 공업지, 상업지 등 건조지역과 나지는 평균 $24^{\circ}C$ 이상으로 인구밀집지역은 높은 온도분포를 나타내는 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.279-279
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• 2017

토양유실로 인해 발생된 토사는 강우 유출수와 함께 하류로 흘러들어 하천 및 호소의 탁수문제를 야기시킨다. 토양유실에 관한 현황을 파악하기 위해서는 유역 내 토지이용현황과 피복되어 있는 작물 등의 현황조사와 더불어 유역 내 발생되는 토양유실량에 대한 장기모니터링을 수행할 필요가 있다. 하지만 유역 내 발생되는 토양유실량에 대한 장기모니터링을 수행하기에는 많은 시간과 인력이 필요하므로 토양유실량 산정 및 유사거동특성을 계산하는 모형을 활용한 연구가 국내외 많은 연구자들에 의해 수행되고 있다. 토양유실량을 산정하는 모형 중 가장 많이 사용되고 있는 범용토양유실량산정공식(Universal Soil Loss Equation, USLE)은 5개의 인자를 사용하여 연평균 토양유실량을 산정한다. 국내의 경우 환경부에서 제정한 '표토의 침식 현황 조사에 관한 고시'에 표토침식현황을 조사하는 방법으로 USLE 공식을 사용한다. USLE 모형을 구성하는 인자 중 식생피복인자는 작물의 생육과정에 따른 변화를 고려하지 않고 작물에 대한 획일적인 값을 제시하고 있어 밭에서 발생되는 정확한 토양유실현황을 예측하는데 한계가 있다, 따라서 본 연구에서는 국내에서 사용하는 USLE 모형의 구성인자인 식생피복인자의 한계점을 인식하고 이를 유역별 월단위 인자값으로 산정하는 방법을 제시하기 위해 국내의 4대상 유역 중 대청호 유역, 소양호 유역, 주암호 유역, 임하호 유역을 선정하여 각 유역의 기후 및 지역특성을 고려한 식생피복인자를 제안하였다. 월단위 식생피복인자를 제안하기 위해 SWAT모형을 사용하여 일단위 식생피복인자를 출력하도록 모형을 구성하였으며, 구축된 인자의 지역적 한계를 보완하기 위해 4대강 유역에 대한 작물 재배일정을 조사하여 모형에 반영하여 모의하였다. 모의 결과 산정된 월단위 식생피복 인자는 모든 작물에 대해 작물이 파종되는 시점에서 수확되기까지 점차 감소하는 경향을 보였으며, 작물에 따라서 그리고 동일한 작물일지라도 유역에 따라 다소 차이가 있는 것으로 확인되었다. 따라서 본 연구를 통해 제안된 월단위 식생피복인자는 토양유실에 직접적인 영향을 주는 지표피복변화를 고려한 식생피복인자로써 정확한 토양유실량을 산정하는데 기여할 것으로 판단된다.