• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.47-51
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• 2009

증발산량을 산정하는 것은 자연현상과 인문현상을 이해하는 것의 기초가 된다. 이에, 최근 증발산량을 추정하는 많은 연구가 진행되고 있는 가운데 원격탐사 기법을 이용하는 것이 효과적인 것으로 알려지고 있다. 본 연구에서 소개할 SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) (Bastiaanssen, 1995) 모형은 Landsat이나 NOAA 또는 MODIS 같은 원격탐사 위성으로부터 획득한 디지털 이미지 데이터(위성영상)를 이용하여, 지표에서 일어나는 증발산과 기타의 에너지 교환을 계산하는 이미지-프로세싱 모델이다. 우리나라 대상 유역에 위성영상을 사용하여 증발산량을 추정하는 SEBAL 모형의 적용 가능성을 검토하여, 유역 내 증발산량 분포의 시공간적 특성을 분석하고자 하였다. 연구 대상 지역은 유역 면적 약 6661.1km2의 충주댐 유역으로, Terra MODIS 위성영상을 이용하였다. SEBAL 증발산량의 평가를 위해 Penman-Monteith 공식에 의해 계산된 증발산량을 이용하여 비교하였으며, 그 결과 오차가 허용 가능한 10% 이내로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.127-127
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• 2011

본 연구에서는 RHESSys (Regional Hydro-Ecologic Simulation System) 모형을 이용하여 산림 유역의 생태수문학적 거동을 평가하고자 한다. 설마천 유역($8.48\;km^2$)을 대상으로 2007~2009년의 관측 일유출량을 이용하여 유출량을 검 보정하였고, 증발산량 및 토양수분은 신뢰할 만한 실측자료를 바탕으로 모형의 보정(2007-2008)및 검증(2009)을 실시하였다. 또한 지구의 탄소순환을 규명할 수 있는 식생의 순광합성량과 총일차생산량에 대한 모형의 검 보정은 Terra 위성의 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 센서를 이용한 산출물인 순광합성량과 총일차생산량 자료를 바탕으로 모형의 보정(2007)및 검증(2008)을 실시하였다. 모형의 최적의 수문, 생리생태학, 토양의 매개변수를 선정하여 검증한 결과, 유출량에 대한 Nash-Sutcliffe 모형효율은 0.84, 증발산, 토양수분, 총일차생산량, 순광합성량의 결정계수는 0.49, 0.18, 0.38, 0.93 이었다.

• 한국농공학회논문집
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• 제52권1호
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• pp.19-24
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• 2010

The purpose of this study is to estimate monthly Morton evapotranspiration (ET) using normalized difference vegetation index (NDVI) from MODIS satellite images. Morton ET for land surface conditions was evaluated by using daily meteorological data, and the monthly averaged Morton ETs for each land cover were compared with the monthly NDVIs of three years (2000-2002) at Chungjudam Watershed. There was a high correlation between monthly NDVI and Morton ET for the watershed with average coefficient of determination, 0.80. By comparing the MODIS NDVI ET with SLURP Morton ET, the SLURP ET was smaller than the MODIS NDVI ET. This was estimated from the consideration of soil moisture condition for the ET occurrence in the SLURP model, the limited information from the monthly NDVI values, and the errors from the derived regression equations.

• 한국관개배수논문집
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• 제21권1호
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• pp.89-98
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• 2014

This study is to evaluate the future potential impact of climate change on soil erosion loss in a metropolitan area using Revised Universal Soil Loss Equation(RUSLE) with land use information of the Ministry of Environment and rainfall data for present and future years(30-year period). The spatial distribution map of vulnerable areas to soil erosion was prepared to provide the basis information for soil conservation and long-term land use planning. For the future climate change scenario, the MIROC3.2 HiRes A1B($CO_2720ppm$ level 2100) was downscaled for 2040-2069(2040s) and 2070-2099(2080s) using the stochastic weather generator(LARS-WG) with average rainfall data during past 30 years(1980-2010, baseline period). By applying the climate prediction to the RUSLE, the soil erosion loss was evaluated. From the results, the soil erosion loss showed a general tendency to increase with rainfall intensity. The soil loss increased up to 13.7%(55.7 ton/ha/yr) in the 2040s and 29.8%(63.6 ton/ha/yr) in the 2080s based on the baseline data(49.0 ton/ha/yr).

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1092-1096
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• 2008

최근 국내에서 저해상도 위성영상을 이용한 적설 분포의 추출연구가 융설과 관련된 수문학적 연구에 이용되기 시작하였다. 한반도와 같이 넓은 지역을 대상으로 추출하는 과정에서 대기에 의한 방해가 너무 큰 영상은 구름 아래 지표면의 정보를 얻을 방법이 없어 해당 날짜의 영상을 제외 할 수밖에 없는 문제가 생긴다. 본 연구에서는 센서의 특성과 영상의 촬영 시간, 그리고 촬영 각도가 달라 서로 다른 대기의 영향을 받는 Terra MODIS 위성영상과 NOAA AVHRR 위성영상을 이용하여 각각의 적설 분포를 추출하는 방법을 비교 연구함으로써 영상을 분석하는데 있어 구름의 영향을 최소화 하고자 하였다. 2004년부터 2006년까지 겨울철의 적설이 발생한 기간을 대상으로 총 3개년의 영상을 분석한 결과를 바탕으로 두 영상으로부터 추출된 적설분포의 차이를 우리나라의 충주댐 유역을 중심으로 비교하였다. 밴드별 파장대의 반사 특성을 이용한 MODIS snow cover와 임계값을 선정하여 구하는 NOAA AVHRR는 서로 다른 적설분포를 보였다고 판단되며, 이는 해상도와 영상 합성, snow cover 추출 알고리즘의 차이 및 대기 현상의 영향 등으로 인하여 추출면적 값이 차이를 보이는 것이라 생각된다. 두 영상에 의한 추출면적의 비교분석 결과, 적설분포의 추출에 있어서 두 영상을 서로 절충하여 사용할 수 있다고 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1087-1091
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• 2008

Evapotranspiration (ET) is an important factor while simulating daily streamflow in hydrological models. The LAI (Leaf Area Index) value reflecting the conditions of vegetation generally affects considerably in the estimation of ET, for example, when using FAO Penman Monteith equation. Recently in evaluating the vegetation condition as a fixed quantity, the remotely sensed LAIs from MODIS satellite data are avaliable, and the time series values of spatial LAI coupled with land use classes are utilized for ET evaluation. The 4 years (2001-2004) MODIS LAI data were prepared for the evaluation of continuous hydrological model, SLURP (Semi-distributed Land Use-based Runoff Processes). The model was applied for simulating the dam inflow of Chungjudam watershed ($6661.58\;km^2$) located in the upstream of Han river basin of South Korea. From the model results, the FAO Penman Monteith ET was affected by the MODIS LAIs. Especially for the ET of deciduous forest, the Total ET was 33.9 % lager than coniferous forest for the 3.8 % lager of LAI. The watershed average LAI caused a 7.0 % decrease in average soil moisture of the watershed and 14.3 % decrease of ground water recharge.

• 한국농공학회논문집
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• 제51권2호
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• pp.7-14
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• 2009

The purpose of this study is to identify how much the MODIS NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) can explain the forest soil moisture simulated from SWAT (Soil and Water Assessment Tool) model. For ChungjuDam watershed ($6,661.3\;km^2$) which covers 82.2% of forest, the SWAT model was calibrated for four years (2003-2006) at two locations of the watershed using daily streamflow data and was verified for three years (2000-2002) with average Nash and Sutcliffe model efficiencies of 0.69 and 0.75 respectively. For the period from March to June, the average spatial correlation between 16 days composite MODIS NDVI and the corresponding SWAT forest soil moisture was 0.90. The two variables averaged for each data set during that period showed an inverse relation with the average coefficient of determination of 0.55.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.129-133
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• 2009

본 연구에서 소개할 SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) (Bastiaanssen, 1995) 모형은 Landsat이나 NOAA 또는 MODIS 같은 원격탐사 위성으로부터 획득한 디지털 이미지 데이터(위성영상)를 이용하여, 지표에서 일어나는 증발산과 기타의 에너지 교환을 계산하는 이미지-프로세싱 모델이다. SEBAL 모형은 1995년 Bastiaanssen에 의해 처음 제안되었고, 미국의 Idaho 주립대학과 Idaho Department of Water Resources에서 NASA와 기업의 지원을 받아 활발히 연구 되었으며, 25개의 sub model들을 이용하여 지표의 증발산량과 기타 여러 에너지 교환을 계산한다. 여기서, 열적외선 방사, 표시 및 근적외선 측정은 Landsat 또는 기타 여러 위성영상을 통해 얻을 수 있으며, SEBAL 모형은 이러한 자료를 활용한다. 모형에서의 증발산량(ET)은 에너지 균형원리를 통해 pixel-by-pixel을 기준으로 계산되며, 본 연구에서 SEBAL 모형은 한강 유역 내의 경안천 유역 증발산량 map 생성을 위해 6개년도 지점 Landsat 위성영상을 이용하어 추정되었다. 연구의 목적은 SEBAL 모형을 통해 생성 된 30m 해상도의 공간 증발산량 map의 활용성 평가와 검증이며, 검증을 위해 FAO Penman-Monteith 공식을 이용하여 추정된 증발산량 값을 이용하였다. 그 결과, 오차가 2.7% 이내로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.421-421
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• 2012

본 연구의 목적은 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 기후변화가 다목적 댐 유역의 방류량에 미치는 영향을 분석하는 것으로, 연구 대상 유역은 북동부 산악지역에 위치한 충주댐 및 충주조정지댐을 유역 출구로 하는 다목적댐유역(충주댐 유역: $8360km^2$)이다. 모형유역의 32개 AWS와 10개 기상관측소의 강우 및 기상자료를 입력 하였으며, 모형의 검보정을 위해 댐 상 하류 4개 지점(영월1, 영월2, 충주댐, 충주조정지댐) 수위, 방류량 측정자료를 이용하였다. 미래 기후변화가 댐유역에 미치는 영향 분석을 위하여 IPCC (Intergovermental Panel on Climate Change)에서 제공하는 SRES (Special Report on Emission Scenarios) MIROC3.2 hires 모델 AIB와 B1 시나리오를 사용하였으며, LARS-WG (Long Ashton Research Station Weather Generator)를 사용하여 유역 규모의 기후자료를 상세화 하였다. 모형의 결과를 토대로 미래 2040s(2020년-2059년)와 2080s(2060년-2099년)의 환경유지유량을 추정하고, 미래 댐 유입량과 수위 관리의 시계열 변화를 예측하여 관리방안을 제시하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.83-83
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• 2012

본 연구에서는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 토양수분과 유출량을 이용한 미래 기후변화에 따른 유역수문에 미치는 영향평가를 실시하였다. 미래 기후변화 영향평가는 용담댐 유역 ($930km^2$)을 대상으로 수행하였다. 모형의 검보정은 유출 3개 지점(용담, 동향, 천천)에서 2004~2008년으로, 토양수분 5개 지점(장수, 안천, 천천, 계북, 부귀)에서 2004~2008년으로 실시하였다. 모형의 적합성과 상관성을 판단하기 위하여 Nash-Sutcliffe 모형효율을 사용하였다. 미래 기후변화 시나리오는 IPCC (Intergovermental Panel on Climate Change)에서 제공하는 SRES (Special Report on Emission Scenarios) A1B, B1 기후변화 시나리오의 MIROC3.2 hires 모델의 결과 값을 이용하였다. 유역 규모의 기후자료 생성을 위해 추계학적 일 기상자료 생성 모형인 LARS-WG (Long Ashton Research Station - Weather Generator)를 사용하여 2040s (2020~2059년)와 2080s (2060~2099년) 기간에 대하여 강수와, 최고온도, 최저온도에 대하여 상세화하였다. 추후 토양수분의 변화를 통한 수문 영향 평가와 미래 기후변화 시나리오에 따른 수문 거동을 알아 볼 수 있을 것이다.