• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.23-23
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• 2015

가뭄은 홍수와 더불어 매우 심각한 자연재해이며, 그 특성상 광역적이고 장기간 발생함에 따라 구체적인 발생시점, 규모, 범위 등을 규명하기가 어렵다. 그동안 가뭄관리 기관에서는 가뭄의 특성을 규명하고자 가뭄 지수를 활용하여 발생시점, 발생빈도, 피해규모, 범위 등을 정량적으로 분석해 왔다. 그러나 가뭄특성은 가뭄 지수의 해석방법 및 판단기준에 따라 다르게 나타나는 문제가 있다. 또한, 대부분 가뭄지수가 단일 기상(강수, 기온 등) 및 수문(유출량, 토양수분량, 증발산량 등)정보 기반으로 산정됨에 따라 대상지역의 가뭄특성을 적절히 고려하지 못하고 있다. 따라서 지역적 가뭄특성을 명확히 나타내기 위해서는 단일변수 기반의 가뭄지수의 활용보다는 두 개 이상의 변수가 고려된 가뭄지수를 활용하는 방안이 필요하다. 본 연구에서는 강수량 및 토양수분량 기반의 이변량 결합가뭄지수(Bivariate Joint Drought Index, BJDI)를 산정하고 기존 단일변수(강수량, 토양수분량)에 의한 가뭄지수와 함께 지역별 가뭄특성을 분석하였다. 이를 위해 강수량은 1977~2012년 동안의 기상청 관할 59개 기상관측소 자료, 토양수분량은 지표수문해석모형으로 부터 산정한 결과를 이용하였다. 59개 지점에 대한 SPI (Standardized Precipitation Index), SSI(Standardized Precipitation Index) 및 BJDI를 산정하였다. 또한, 지점별, 가뭄지수별 빈도해석을 통해 재현기간을 산정하고 과거 가뭄피해사례를 바탕으로 가뭄특성을 정량적으로 비교 및 분석하였다. 그 결과, 재현기간은 동일한 심도일지라도 SPI, SSI, BJDI 순으로 BJDI가 가장 낮게 나타났으며, 지역별로는 중부지역이 높고, 남부지역에서는 낮게 산정되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.460-464
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• 2008

본 연구에서는 하천환경의 현재 상태를 진단할 수 있는 하천환경평가기법을 제시하고, 수원천을 평가하였다. 이를 위해 윤세의(2007)가 제시한 도시하천평가기법의 53개 평가항목 중 설문조사의 결과를 이용하여 중요도가 높은 하천환경 관련 항목을 선별하고, 이를 하천환경평가기법의 평가항목으로 사용하였다. 평가항목은 총 27개이고, 평가결과는 총괄지수, 특성지수, 부문지수, 항목지수와 평가등급으로 나타내었다. 수원천의 조사구간은 광교저수지 하류부에서 세류대교까지 약 6.0 km이었고, 총 39개의 구간에 대하여 하천환경평가기법과 도시하천평가기법의 평가지수를 비교하였다. 하천환경평가를 적용한 결과 수원천의 총괄지수는 $2.57{\sim}3.86$으로 나타났고, 하천특성 지수는 $2.20{\sim}2.95$, 생태환경 특성지수는 $1.91{\sim}4.02$로 나타났다. 또한 두 가지 평가기법에 대한 총괄지수와 특성지수의 평균등급은 동일하게 계산되었고, 부문지수 평균등급은 수로, 하상 등의 부문에서 등급변동이 나타났지만 2개 등급 이상의 차이를 보이지 않았다. 이러한 평가결과를 통해 도시하천 평가기법으로부터 파생된 하천환경평가기법의 적용가능성은 확인하였다. 앞으로 많은 대상하천을 선정, 평가를 실시하고, 하천의 연속성과 평가인자들 간의 연계성 등을 반영하는 부분에 대한 연구가 더 필요하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.123-123
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• 2011

가뭄은 다른 기상재해들과 달리 특정한 기후현상에 의해 발생하는 사건이 아닌 장기간의 강우 부족으로 인한 물 부족으로부터 기인하며, 가뭄의 특성상 가뭄의 시작과 끝을 명확히 구분하기 힘들며, 심도를 결정짓는 것 또한 어려움이 있다. 이러한 가뭄의 특성을 파악하기 위한 연구는 계속되고 있으며, SPI(Standardized Precipitation Index), PDSI(Palmer Drought Severity Index), SWSI(Surface Water Supply Index), EDI(Effective Drought Index), CMI(Crop Moisture Index)등과 같은 가뭄의 특성을 잘 반영한 가뭄지수의 개발 또한 끊임없이 이어지고 있다. 하지만 이러한 가뭄지수들은 기상학적, 기후학적, 농업적, 수문학적등과 같은 분류에 의해 가뭄의 표현이 상이한 결과를 보여주며, 동일한 방법으로 산정된 가뭄평가지수라 하더라도 지역적인 적합성 정도에서 또한 차이를 보인다. 본 연구에서는 우리나라의 실제 가뭄의 발생사례를 바탕으로 각종 가뭄지수들의 적합도와 가뭄의 변동특성을 파악하고자 한다. 우리나라의 가뭄특성을 확인하기 위하여 보고서 등 각종 문헌과 신문기사를 통해 1973년부터 2009년까지 실제 가뭄발생 기록을 정량화하고 행정구역단위의 우리나라 전역에 공간분포로 표현하였다. 69개 기상관측소의 강수 및 기온 자료를 통해 기상청과(SPI, PDSI, PN, 강수량십분위) 동일한 방법으로 가뭄지수를 산정 후 마찬가지로 행정구역단위의 우리나라 전역에 확장하였으며, 이렇게 생성된 각종 가뭄지수 및 기후변수의 공간분포와 실제 가뭄발생사례의 공간분포를 비교 분석함으로서 각 가뭄지수 및 기후변수의 적합성을 평가하였다. 각 가뭄지수 및 기후변수의 적합성을 평가하기 위하여 ROC space 상의 검정통계량을 이용하였다. 분석결과 PN(Percent of Normal)이 실제 가뭄의 현상을 가장 잘 표현했으며, 강수량, SPI 3, 강수량 십분위 등이 높은 상관성을 보였다. 또한 SPI12, PDSI, PN, 강수량십분위 등이 행정구역에 따른 산포정도가 비교적 낮게 나타났다. 본 연구를 통해 우리나라 전 지역 가뭄의 시 공간적인 가뭄변동특성을 파악하고, 기존에 사용되고 있는 가뭄지수의 적합도 평가를 통해 우리나라 가뭄특성을 가장 잘 반영한 가뭄지수의 선정과 각종 기후특성을 잘 반영하는 좀 더 향상된 가뭄지수 개발에 도움을 줄 수 있으며, 가뭄의 시 공간적인 예측에 대해 적합한 가뭄지수 선택에 도움을 줄 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.317-317
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• 2022

가뭄은 지역에 따라 다양한 특성을 가지기 때문에 가뭄의 진행 상황이나 심각한 상태를 정의할 수 있는 객관적인 지표가 필요한 실정이다. 이러한 이유로 가뭄 지수(drought index)를 정량적으로 산정하여 제시하였고 국내외에서 꾸준한 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 의령군을 대상으로 가뭄지수를 산정하였고, 1973년부터 2017년까지의 강수자료 및 가뭄 관련 지역 특성을 통하여 가뭄 위험 지수(DRI)를 추정하였고, 또한 가뭄 취약성 지수(DVI)와 가뭄 위험요소 지수(DHI)를 통해 가뭄위험도를 1등급에서 4등급으로 분류하여 제시하였다. 본 가뭄지수는 강수특성 뿐만 아니라 의령군의 지역적 특성을 다양하게 고려하였다. 따라서, 의령군 상황에 맞게 소지역별로 가뭄의 취약성 및 위험요소를 동시에 추정하여 합리적인 가뭄의 위험성을 정량적으로 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.35 no.1
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• pp.54-68
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• 2014

In order to analyze the land surface properties in Seoul and its surrounding metropolitan area, several indices and land surface temperature were calculated by the Landsat satellites (e.g., Landsat 5, Landsat 7, and Landsat 8). The Landsat data came from only in the fall season with Landsat 5 on October 21, 1985, Landsat 7 on September 29, 2003, and Landsat 8 on September 16, 2013. The land surface properties used are the indices that represented Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI), Modified Normalized Difference Wetness Index (MNDWI), Normalized Difference Wetness Index (NDWI), Tasseled cap Brightness, Tasseled cap Greenness, Tasseled cap Wetness Index, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Normalized Difference Built-up Index (NDBI) and the land surface temperature of the area in and around Seoul. Most indices distinguish very well between urban, rural, mountain, building, river and road. In particular, most of the urbanization is represented in the new city (e.g., Ilsan) around Seoul. According to NDVI, NDBI and land surface temperature, urban expansion is displayed in the surrounding area of Seoul. The land surface temperature and surface elevation have a strong relationship with the distribution and structure of the vegetation/built-up indices such as NDVI and NDBI. While the NDVI is positively correlated with the land surface temperature and is also negatively correlated with the surface elevation, the NDBI have just the opposite correlations, respectively. The NDVI and NDBI index is closely associated with the characteristics of the metropolitan area. Landsat 8 and Landsat 5 have very strong correlations (more than -0.6) but Landsat 7 has a weak one (lower than -0.5).

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.456-456
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• 2011

국내에서는 1999년부터 국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS) 구축 및 운영을 통해 물관리정보화사업을 추진하고 있으며 기초정보분석 중심에서 수자원 계획 수립과 정책 결정을 지원할 수 있는 시스템으로 확대하여 대국민 수자원 정보 제공과 홍보를 활성화하려고 노력하고 있다. 하지만 지금까지 국내에서는 수자원 현황을 평가하기 위해 상수도보급율, 하천개수율 등을 이용하여 수자원의 단편적인 분야만을 평가하여 왔으며 이들 개별지표들만으로 국내 수자원 상황에 대해 국민들이 체감하는데 한계가 있어 이들 사업의 성과를 지수화하여 수자원 정책과 사업의 효과를 국민들에게 적극적으로 홍보할 필요가 있다. 이를 지원하기 위해 2007년부터 2009년까지 수자원 각 분야별 수자원계획수립 업무지원체계를 구축하였으며 수자원 현황 평가를 위해 분야별 평가지수를 개발하고 수자원 통합지수를 선정하여 중권역별로 산정한 바 있다(건설교통부, 2007; 국토해양부, 2008, 2009). 보다 합리적인 수자원 평가를 위해서는 분야별(물이용, 치수, 하천환경) 평가 지수의 공간적 범위 확대 및 세부지표를 추가 고려함으로써 과거에서부터 현재까지의 분야별 변화 패턴을 파악해야 한다. 이를 통해 수자원 관련 정책 및 사업의 성과를 평가하고 구축된 기초자료 및 분석정보를 제공해 줄 수 있는 도구의 개발이 무엇보다 중요하다고 하겠다. 따라서 본 연구에서는 기 개발된 분야별 평가지수 산정 결과와 분야별 현황과의 비교 분석을 통해 지수의 현장 적용성을 검토함으로써 기 개발된 지표의 취약점 및 한계점을 제시하였다. 보다 합리적이고 타당한 분야별 평가를 위해 세부지표를 추가로 선정하였으며 선정된 분야별 세부지표를 PSR 구성체계에 맞추어 구성하였다. 또한 분야별 현황 및 특성을 평가할 수 있는 분야별 평가지수를 개발하였으며 물이용 특성을 평가할 수 있는 지수를 '물이용안전성지수', 치수 특성을 평가할 수 있는 지수를 '홍수안전성지수', 하천환경 특성을 평가할 수 있는 지수를 '하천환경건강성지수'라 명명하였다. 또한 분야별 평가지수를 통합하여 수자원 현황을 평가하고 관리할 수 있는 수자원 통합지수인 '물만족지수'를 개발하여 제시하였다. 분야별 평가지수를 구성하는 각 세부지표의 특성을 파악하여 지표 산정 범위를 점, 선, 면으로 확대하여 제시하였으며 세분화된 공간단위별로 기초자료를 조사, 수집하여 시계열 DB를 구축하였다. 개발된 분야별 평가지수 및 물만족지수를 연도별 표준유역별로 구축된 DB를 이용하여 산정하고 비교 분석하였으며 상대적인 분야별 안전성 및 건강성을 평가하여 지수의 적용성을 검토하였다. 지표 관련 기초자료 및 분석을 통해 생성된 정보자료는 수자원정책 수립과정에서 매우 유용한 정보를 제공해 줌으로써 정책결정을 지원할 수 있고, 일반인과 관련 전문가들에게 수자원 관련 다양한 정보를 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.181-181
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• 2011

최근 정부에서는 자연형 하천정비사업을 추진하고 있으나 정비방안이나 정비공법을 선정하기 위한 하천의 환경특성분석은 기술적 관점에서 주관적으로 이루어지고 있는 실정이다. 경제적이고 효율적인 하천정비를 위해서는 객관적이고 계량적인 지표를 이용한 구간별 하천환경 특성분석이 필요하다. 그러나, 적절한 구간구분기준과 하천환경특성을 분석하기 위한 합리적 판단방법이 마련돼 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 하천환경지수라는 계량적 지표를 개발하여 국가하천을 대상으로 구간별 하천환경특성을 분석하였다. 하천환경지수는 하천의 형태적 특성, 생태 환경적 특성, 이 치수적 특성, 사회 문화적 특성과 관련된 여러 인자들 중에서 인자선정원칙과 자료의 구득성을 고려하여 선정된 16개 인자로 구성하였고, 하천환경지수의 적용가능성을 검토하기 위하여 합리적인 하천구간 구분기준도 제시하였다. 아울러 국가하천에 대한 GIS 정보와 선정된 하천환경지수 및 구간구분기준을 적용하여 국가하천에 대한 하천환경특성을 분석하였다. 본 연구의 결과는 구간별 하천환경 정비사업 우선순위 및 정비방안을 설정하고자 할 때 적용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.463-463
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• 2012

본 연구에서는 유역의 공간적 자기상사성 평가를 통하여 하천유역의 특성을 파악하고자 하였다. 이를 위해 자기상사성 분석의 지표인 허스트지수 및 프랙탈차원을 산정하였다. 허스트지수(h)의 산정은 모형에 있어서 상당히 중요한 부분을 차지한다. 이 지수에 따라 지형의 모양은 서로 상이하게 다루어질 수 있기 때문이다. 허스트지수의 산정은 Hurst가 제시한 방법(허스트지수), Peters의 수정식, Mandebrot와 Wallis의 Pox 도표, 투영면적 및 표면적 비율 방법(면적지수)이 있으며, 본 연구에서는 유역의 공간 자기상성 분석을 위해 면적지수에 의한 방법과 허스트지수에 의한 방법을 적용하였다. 지형자료는 LiDAR 측량 및 하천 횡단측량에 의해 생성된 정밀 DEM을 활용하여 허스트지수 및 프랙탈차원을 산정하였다. 면적지수 및 허스트지수에 의한 프랙탈차원과 평균경사도와의 관계에서 아라천유역은 결정계수 R2값이 94.9 %, 99.5 %로 비교적 결정계수값이 크게 나타났으며, 경사도와 표면적과의 관계에서 결정계수 R2값은 81.8 %로 분석되었다. 이는 면적지수와 허스트지수에 의해 산정된 프랙탈 차원은 유역의 지형특성 인자로 타당성을 갖는 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.45 no.2
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• pp.119-143
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• 2011

This study identifies the characteristics of recent citation-based indicators for assessing a single paper in the context of their co-relationships. Five predefined indicators were examined with three variants of h-index which are convened in this study; the formers are PageRank, SCEAS Rank, CCI, f-value, and single paper h-index and the latters are $h_S$-index, h1-index, and $h_S$1-index. The correlation analysis and cluster analysis were performed to group the indicators by common characteristics, after which the indicators were calculated with the dataset from KSCI DB. The results show statistical evidence that distinguishes h-index type indicators from others. The characteristics of the indicators were verified with citation frequency factors using correlation analysis. Finally, the implications for applications and further studies are discussed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1607-1611
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• 2009

본 연구에서는 현재 가뭄을 관측하는데 주로 이용되는 가뭄지수의 단점 등을 보완하고자 가뭄에 관련되는 식생지수를 연계한 공간해상도 높은 가뭄지수를 제시하였다. 우리나라 지상관측을 통해 산출할 수 있는 PDSI(Palmer Drought Severity Index)와 SPI(Standardized Precipitation Index) 같은 가뭄지수는 기온과 강수량 등의 기후자료만을 이용하여 산정할 수 있다. 두 가뭄지수는 관측하기 어려운 가뭄의 시기와 심도를 설명하고자 여러 연구를 통해 개발한 지수이지만, 두 가뭄지수만을 가지고 우리나라 전역의 가뭄의 공간적인 분포를 설명하기에는 다소 무리가 있다. PDSI의 경우 강수량과 기온과 토양의 수분함유량을 가지고 산출하는데, 전 관측지점을 똑같은 토양수분함유량을 가지고 있다는 가정 하에 계산되고, SPI의 경우 강수량만을 이용하여 산정한다. PDSI의 경우 과거의 가뭄의 정도를 판단하는데 매우유용하다고 알려져 있다. 하지만, 현재의 가뭄정도를 나타내는 데는 문제를 가지고 있고, SPI의 경우는 누적강수량을 가지고 시간단위로 계산한다는 점에서 다양한 가뭄의 정도를 예측할 수 있지만, 입력 자료로 강수량만 들어간다는 점에서 약점을 가진다. 이런 기후지수만을 이용한 가뭄정보 생산이 공간정보를 구현하는데 한계를 가지는 문제점을 개선하고자 가뭄에 직간접적으로 관련이 있는 보다 세밀한 공간정보를 가진 식생, 토지이용, 고도 등의 자료와 기후정보로부터 산정된 가뭄지수간의 관계를 분석하였다. 나아가 기존의 기후지수보다 고해상도를 가진 위성의 정규식생지수(NDVI; Normalized Difference Vegetation Index)와 같은 식생지수를 이용하여 기존보다 더 향상된 해상도의 가뭄지수를 산정하고자 하였다. 우리나라 지상관측소 76개 지점 중에 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 정규식생지수 자료와의 관계를 분석하고자 자료의 보유기간이 짧은 지점과 섬지점 등을 제외한 57개 지점을 선정하고, 연구기간동안의 강수량과 기온자료를 이용하여 PDSI와 SPI를 산출하였다. PDSI와 SPI자료를 고해상도 가뭄지수 산정의 기본 변수로 사용하기 위하여 역거리가중평균법을 이용한 연구기간동안의 한반도 지역 PDSI와 SPI 가뭄지수 지도를 생산하였다. 각각의 가뭄지수와 식생 상태를 나타내는 NDVI와의 상관특성과 계절 변화에 따른 변화특성을 분석하고, CART(Classification and Regression Trees) 알고리즘을 이용하여, 지상 자료만을 사용한 가뭄지수가 가지는 시공간적 변화 특성 제시에 대한 문제점을 개선한 보다 해상도가 높은 조합가뭄지수를 제시하였다.