• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.291-295
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• 2009

최근 기후변화로 인한 여름철 집중호우의 빈발로 산지하천 유역 관리의 필요성이 대두되고 있다. 산지하천은 급경사지가 주를 이루어 붕괴 위험지역이 존재하는 경우가 많고 집중호우 발생시에는 산사태, 토석류 등의 2차적인 재해 발생 위험성도 큰 편이다. 산지 하천유역의 효과적인 관리를 위해서는 유출현상을 강우 및 기타 수문기상자료에 근거하여 추정하는 유출해석과 더불어 호우에 따른 토사유출량의 산정, 하천유역의 지형학적 분석 등이 종합적으로 필요하며 재해발생 위험지역에는 초기단계의 적절한 대응을 위해 센서기술을 기반으로 한 감시체계의 구축이 요구되기도 한다. 본 연구에서는 2006년 7월 대규모 홍수피해가 발생한 강원도 인제의 내린천 유역을 대상으로 기상청 기상레이더와 분포형 수문모형을 이용한 유출해석을 수행하였으며 기상레이더 자료의 수문학적 활용성과 유역관리를 위한 분포형 모형의 활용성을 평가하였다.

• Water for future
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• v.49 no.6
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• pp.37-45
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• 2016

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.53-57
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• 2006

현재, 많은 분야에서 데이터 모델링을 지원하는 GIS관련 프로그램으로 ArcObject 컴포넌트를 제안하고 있다. 특히 수자원분야에서 유역과 하천네트워크의 정확하고 효과적인 표현을 위해 ArcHydro Model이 개발되었으며 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 안성군 고삼면의 안고용수구역을 대상으로 ArcHydro Model을 이용하여 관개 네트워크를 구성하기 위해 유역경계, 하천망, 수리시설물의 위치도, 수혜구역도 등의 기본 공간자료들을 구축하고, 이 자료들을 이용하여 수리시설물에 따른 수혜구역을 가시적으로 확인가능하도록 하기 위해 하천의 위상관계를 정립하고 공간자료간의 연계성을 구성하였다. 또한 수리시설물의 농업용수 수요공급량의 정량적인 정보를 획득하기 위하여 ArcHydro Model에 한국농촌공사에서 개발한 AWDS (Agricultural Water Demand and Supply Estimation System. 농촌용수 수요공급량 시스템)와 연계하고, 시설물정보, 수요량분석, 공급량분석을 할 수 있는 메뉴를 구성하여 그 정보를 획득하였다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.26 no.2
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• pp.147-159
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• 2024

Lack of streamflow observations makes model calibration difficult and limits model performance improvement. Satellite-based remote sensing products offer a new alternative as they can be actively utilized to obtain hydrological data. Recently, several studies have shown that artificial intelligence-based solutions are more appropriate than traditional conceptual and physical models. In this study, a data-driven approach combining various recurrent neural networks and decision tree-based algorithms is proposed, and the utilization of satellite remote sensing information for AI training is investigated. The satellite imagery used in this study is from MODIS and SMAP. The proposed approach is validated using publicly available data from 25 watersheds. Inspired by the traditional regionalization approach, a strategy is adopted to learn one data-driven model by integrating data from all basins, and the potential of the proposed approach is evaluated by using a leave-one-out cross-validation regionalization setting to predict streamflow from different basins with one model. The GRU + Light GBM model was found to be a suitable model combination for target basins and showed good streamflow prediction performance in ungauged basins (The average model efficiency coefficient for predicting daily streamflow in 25 ungauged basins is 0.7187) except for the period when streamflow is very small. The influence of satellite remote sensing information was found to be up to 10%, with the additional application of satellite information having a greater impact on streamflow prediction during low or dry seasons than during wet or normal seasons.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.349-349
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• 2020

기후변화로 인한 돌발홍수와 같은 집중적인 강우현상은 노후화된 제방의 안정성 저하 및 붕괴 등을 야기시킨다. 향후 홍수량이 증가함에 따라 하천의 통수면적이 부족하여 침수 및 범람의 위험성이 증가할 것으로 생각된다. 계획규모 이상의 홍수가 발생하여 홍수위가 제방고보다 높을 때 월류에 의한 제방붕괴로 이어지며, 이러한 월류에 의한 제방붕괴는 가장 전형적인 것이다. 지금까지 월류에 의한 제방붕괴에 관한 연구는 연구자의 다양한 관점 및 방법을 통해 진행되고 있다. 실제 제방붕괴를 관측하는 것은 불가능하므로 기존의 소규모 수리실험 및 모델링을 통한 제방붕괴 메커니즘 분석에는 사실상 한계가 있다. 이러한 점에서 실규모 수리실험을 통한 월류에 의한 제방붕괴 메커니즘을 3차원으로 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 드론 영상을 이용하여 제방붕괴 메커니즘 분석 연구를 수행하였다. 제방은 시간의 흐름에 따라 붕괴양상이 발전한다는 점 등에서 매우 복잡한 물리적 특성이 있다. 드론의 오토촬영 기법을 통한 제방이 붕괴되는 순간을 촬영하기는 쉽지 않기 때문에 셔터스피드촬영 기법을 적용하였다. 특히, 짧은 시간에 변화되는 제방의 붕괴양상을 구체적으로 표현하기 위해 두 대의 드론을 횡·종 방향으로 동시에 비행하여 분석 시 3차원 입체감을 최대화하였다. 이후 횡·종 방향에서 동 시간대 수집된 드론 이미지를 분류하여 PIX4D 매핑 기법을 활용한 최소 정합을 통하여 드론을 활용한 제방붕괴 메커니즘 분석의 활용 가능성을 제시하였다. 향후 스마트 시대의 물산업 경쟁력을 제고함에 있어, 폭이 좁은 하천에 효율적이며 고해상도 시공간 자료를 확보할 수 있는 드론을 활용한 스마트 하천재해 예측 및 관리기술 개발을 통한 하천 원격탐사의 경쟁력을 확보하는 것이 중요하다고 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.6-7
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• 2021

Vegetation development in rivers is one of the important issues not only in academic fields such as geomorphology, ecology, hydraulics, etc., but also in river management practices. The problem of river vegetation is directly connected to the harmony of conflicting values of flood management and ecosystem conservation. In Korea, since the 2000s, the issue of river vegetation and land formation has been continuously raised under various conditions, such as the regulating rivers downstream of the dams, the small eutrophicated tributary rivers, and the floodplain sites for the four major river projects. In this background, this study proposes a method for classifying the distribution of vegetation in rivers based on remote sensing data, and presents the results of applying this to the Naeseong Stream. The Naeseong Stream is a representative example of the river landscape that has changed due to vegetation development from 2014 to the latest. The remote sensing data used in the study are images of Sentinel 1 and 2 satellites, which is operated by the European Aerospace Administration (ESA), and provided by Google Earth Engine. For the ground truth, manually classified dataset on the surface of the Naeseong Stream in 2016 were used, where the area is divided into eight types including water, sand and herbaceous and woody vegetation. The classification method used a random forest classification technique, one of the machine learning algorithms. 1,000 samples were extracted from 10 pre-selected polygon regions, each half of them were used as training and verification data. The accuracy based on the verification data was found to be 82~85%. The model established through training was also applied to images from 2016 to 2020, and the process of changes in vegetation zones according to the year was presented. The technical limitations and improvement measures of this paper were considered. By providing quantitative information of the vegetation distribution, this technique is expected to be useful in practical management of vegetation such as thinning and rejuvenation of river vegetation as well as technical fields such as flood level calculation and flow-vegetation coupled modeling in rivers.

• Journal of Environmental Impact Assessment
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• v.27 no.5
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• pp.475-488
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• 2018

Surveying urban tributary vegetation is based mainly on field sampling at present. The tributary vegetation survey integrating UAV NIR(Unmanned Aerial Vehicle Near Infrared Radiance) imagery and in-situ point photo has received only limited attentions from the field ecologist. The reason for this could be the largely undemonstrated applicability of UAV NIR imagery by the field ecologist as a monitoring tool for urban tributary vegetation. The principal advantage of UAV NIR imagery as a remote sensor is to provide, in a cost-effective manner, information required for a very narrow swath target such as urban tributary (10m width or so), utilizing very low altitude flight, real-time geo-referencing and stereo imaging. An exhaustive and realistic comparison of the two techniques was conducted, based on operational customer requirement of urban tributary vegetation survey: synoptic information, ground detail and quantitative data collection. UAV NIR imagery made it possible to identify area-wide patterns of the major plant communities subject to many different influences (e.g. artificial land use pattern), which cannot be acquired by traditional field sampling. Although field survey has already gained worldwide recognition by plant ecologists as a typical method of urban tributary vegetation monitoring, this approach did not provide a level of information that is either scientifically reliable or economically feasible in terms of urban tributary vegetation (e.g. remedial field works). It is anticipated that this research output could be used as a valuable reference for area-wide information obtained by UAV NIR imagery in urban tributary vegetation survey.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.228-228
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• 2020

과거 무분별하게 획일화되어 개발되었던 하천 개발 사업으로 인해 수질오염과 생태계 훼손으로 하천의 건천화 현상이 발생함에 따라 최근 하천복원 사업이 적극적으로 계획·추진되고 있다. 수생태계의 건강성과 종적 연속성을 회복하기 위한 하천복원사업에 앞서 하천환경의 현상태에 대한 평가는 매우 중요한 부분이다. 유럽과 미국에서는 드론을 활용하여 하천관리 및 재해 피해조사가 활발하게 이루어지고 있었다. 국내의 센서기술과 무선통신 기술의 발전으로 인해 실시간 수집 가능한 정보의 범위가 늘어남에 따라 국내 하천환경 분야에서는 드론을 활용하여 획득된 원격탐사(RS) 자료와 지리정보 데이터베이스를 접목한 하천 공간조사 연구가 증가하고 있는 추세이다. 본 연구에서는 2019년 국토부에서 제시한 하천환경 평가체계에 따라 국내 도시하천중 하천복원사업을 시행하였던 청미천 지역에 대해 현장 조사와 UAV 영상, 항공영상을 활용하여 하천환경평가 결과를 비교하고자 한다. 하천환경평가체계 지침서는 캐나다(2013) 온타리오 하천평가기법을 참조하였으며, 급경사/중경사/완경사로 구분되며 사전조사와 현장조사 야장으로 구성되나 본 연구에서는 물리 평가지표만을 대상으로 하였다. UAV를 이용하여 촬영한 영상을 PIX4D 프로그램을 활용하여 정합한 후 획득된 색체정보를 활용하여 하천환경평가를 실시하였으며, 항공영상은 국토지리정보원의 국토정보플랫폼 국토정보맵에서 다운받은 자료를 활용하였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.65-69
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• 2007

A L-Band microwave radiometer for remote sensing of sea and river surface salinity has been developed. The processes of the design and implementation of the microwave radiometer, and the experiment results are presented in this paper. The developed L-Band microwave radiometer was field-tested in Sum-Jin River. The initial results shows that the microwave radiometer measures the sea and river surface salinity with the sensitivity of 1.5psu successfully.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.24 no.2
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• pp.205-211
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• 2008

The river management in Korea had been focused on line based 2D spatial data for the developing river management application system. In this study, the polygon based 3D spatial data such as aerial photos and satellite images were selected and used through comparing their resolution levels for the river environment management. In addition, 1m detailed DEM (Digital Elevation Model) was constructed to implement the real topography information around river so that the damage area scale could be extracted for flood disaster. Also, the social environment thematic maps such as a cadastral map or land cover map could be used to verify the real damage area scale by overlay analysis on aerial photos or satellite images. The construction of these spatial data makes possible to present the real surface information and extract quantitative analysis to support the scientific decision making for establishing the river management policy. For the further study, the lidar surveying data will be considered as the very useful data by offering the real height information of riverbed as the depth of river so that flood simulation can give more reality.