• Title/Summary/Keyword: CLUE 모델

Search Result 37, Processing Time 0.039 seconds

The Expectation of the Land Use and Land Cover Using CLUE-S Model and Landsat Images (CLUE-S 모델과 시계열 Landsat 자료를 이용한 토지피복 변화 예측)

  • Kim, Woo-Sun;Yun, Kong-Hyun;Heo, Joon;Jayakumar, S.
    • Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
    • /
    • v.16 no.1
    • /
    • pp.33-41
    • /
    • 2008
  • Land use/land cover is very important to understand the change in the land cover between specific periods. But as there are number of factors which are responsible for the change in the land cover, it is very difficult to identify the specific factors. Therefore in the study we made an attempt to use the land use strategies quantitatively and conducted simulation study. The input data using the CLUE-S model are the satellite data of 1987 and 2001 from Landsat Thematic Mapper (TM) and Enhanced Thematic Mapper (ETM+) and we conducted simulations for 23 years from 1987 to 2010. As a result, the accuracy between the land use map derived from original satellite data and simulation for 2001 was 93.69% and in this reason we could expect land use and land cover in the future.

  • PDF

Land Cover Change Prediction Based on Climate Change Scenarios using CLUE Model (CLUE 모형과 기후변화 시나리오를 이용한 토지피복 변화 예측)

  • Oh, Yun-Gyeong;Choi, Jin-Yong;Lee, Sang-Hyun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2010.05a
    • /
    • pp.1546-1550
    • /
    • 2010
  • 최근 IPCC에서는 제 4차 평가보고서를 통해 대기 속 이산화탄소 농도가 산업혁명 이전에 비해 2005년 기준 약 35% 증가하였으며, 지난 1세기 동안 지구 평균기온이 $0.74^{\circ}C$ 증가하였다고 발표하였다. 이러한 기후변화로 인해 야기된 홍수, 가뭄, 사막화, 생태계 혼란 등의 심각한 환경문제를 해결하고자 UN에서는 1992년 세계 환경 개발에 관한 리우 데 자네이로 정상회의에서 기후변화에 관한 기본협약을 체결하여 국제적인 대책을 마련하기 위해 노력하고 있다. 이 중 토지이용변화에 관한 연구는 기후변화를 야기하는 주요한 요인에 관한 연구로서 온실가스 증가와 생물종다양성, 수문학적인 변화 등을 파악하는 데 활용되고 있다. 따라서 기후변화에 대응하고 지속가능한 개발 정책을 수립하기 위해서는 다양한 경제학적, 사회학적인 시나리오 조건에서 미래의 토지이용변화 양상을 살펴볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 토지이용변화에 영향을 미치는 사회 경제적 요인과 과거의 토지이용변화 패턴을 고려하여 토지이용변화를 모델링 할 수 있는 CLUE(The Conversion of Land Use and its Effects) 모델을 이용하여 SRES(Special Report on Emissions Scenarios) 시나리오에 기초한 토지피복 변화를 살펴보고자 한다. 이는 향후 기후변화를 최소화하기위한 개발전략 수립에 있어서 정책방향을 결정하는 데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

  • PDF

Analysis of Baseflow on Landuse and Climate Change (토지이용 및 기후변화에 따른 기저유출 분석)

  • Choi, Yujin;Sung, Yunsoo;Kim, JongGun;Lim, Kyoungjae
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2018.05a
    • /
    • pp.316-316
    • /
    • 2018
  • 전 세계적으로 다양한 기후변화로 인해 홍수나 가뭄이 자주 발생하고 있다. 이러한 변화에 대응하기 위해 하천관리가 필요하며 효율적인 하천관리를 위해서는 직접유출뿐만 아니라 기저유출에 대한 관리가 필요하다. 건기 및 청천시의 하천유량의 대부분을 구성하는 기저유출은 하천의 건천화와 가뭄 등을 해결하는데 중요한 역할을 한다. 그러나 땅 속을 이동하는 기저유출의 특성상 정확한 측정이 어려워 직접유출에 비해 제한적으로 연구가 수행되어왔다. 특히 유역의 토지이용변화와 기후변화에 따른 기저유출 변화 특성에 대한 연구는 더욱 미비하다. 따라서 본 연구에서는 토지이용변화를 평가한 후 기후변화 시나리오를 이용하여 기후변화와 토지이용 변화에 따른 기저유출 특성을 분석하고자 한다. 우선적으로 갑천 유역에서의 유출량 모의를 위해 장기간 유역단위 유출 및 수질 모의가 가능한 SWAT모델을 사용하였다. 모의된 유출량은 자동보정모듈인 SWAT-CUP을 통해 검 보정을 수행하였다. 그리고 토지이용과 토지이용변화 요소간의 관계를 정량화하여 토지이용변화를 모의할 수 있는 CLUE-S모델을 통해 미래 토지이용변화 자료를 구축하여 SWAT모델의 입력자료로 사용하였다. 또한 기후변화 시나리오인 RCP 시나리오를 SWAT모델 내 기상 입력자료로 사용하였다. 최종적으로 모의 된 미래 유출량은 직접유출과 기저유출 분리가 가능한 WHAT 시스템의 입력자료로 사용하여 미래 토지이용변화와 기후변화를 고려한 기저유출량을 분석하였다. CLUE-S모델을 이용하여 미래 토지이용변화를 예측한 결과 Kappa 값이 0.5 이상으로 미래의 토지이용을 잘 예측하는 것으로 나타났다. 또한 SWAT모델을 통해 모의된 유출량 검 보정 결과 $R^2$와 NSE가 0.7 이상이므로 모델이 자연현상을 잘 모의하는 것으로 판단된다. 미래 토지이용변화와 기후변화가 적용된 SWAT모델을 통해 모의된 유출량을 WHAT 시스템에 적용하여 미래 기저유출을 분석한 결과 도시의 증가, 농지의 감소 그리고 미래 극한사상에 따른 첨두유출량의 증가로 인해 전반적으로 직접유출은 증가하고 기저유출은 감소하는 경향을 보였다. 본 연구의 결과는 향후 다양한 토지이용변화와 기후변화를 고려한 갑천 유역에서의 기저유출 특성을 파악하는 연구의 기초자료로 활용될 수 있을 것이며 향후 도시화 및 가뭄이나 건기 시 효율적인 하천관리 방안을 수립하는데 방향을 제시 할 수 있을 것이라 판단된다.

  • PDF

Analysis of Runoff impact by Land Use Change Using SWAT Model in Urbanizing Watershed (SWAT모형을 이용한 도시화 진행 유역의 토지이용 변화가 유출특성에 미치는 영향분석)

  • Yu, Yung-Seak;Park, Jong-Yoon;Kim, Saet-Byul;Kim, Seong-Joon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2012.05a
    • /
    • pp.117-117
    • /
    • 2012
  • 본 연구에서는 도시화가 진행중인 경안천($561.1km^2$)유역과 안성천($909.1km^2$) 유역을 대상으로 토지이용 변화를 분석하고 그에 따른 유출특성을 파악하는데 있다. 경안천과 안성천 유역의 과거(1975, 1980, 1985, 1990, 1995, 2000)의 토지이용 분석결과 도시지역 면적이 각각 6.9%와 8.3%씩 증가하였다. 본 연구에서는 미래토지이용 예측을 위하여 CLUE-S (Conversion of Land Use Change and its Effects)모델을 이용하였다. 과거 토지이용 변화 특성을 분석하여 토지피복의 변화와 전이 특성값을 결정하였고, 이를 바탕으로 토지면적 시나리오, 변화 제한지역, 회귀식 결과와 토지이용 변화 특성 값을 CLUE-S 모델에 입력하여 미래의 토지이용변화를 모의하였다. 예측된 토지이용 정보를 가지고 2040s (2020-2059)와 2080s (2060-2099)의 기간으로 나누어 수문모의가 가능한 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형에 적용 및 그에 따른 유출특성을 파악하였다. SWAT 모형의 적용성 평가를 위하여 안성천과 경안천 유역을 대상으로 1998~2005의 기간 동안 일별 유출, 자료에 대한 보정 및 검증을 실시하였다. 미래의 토지이용 변화에 따른 유역의 유출특성의 영향은 도시의 비율이 큰 유역에서 더 많이 나타날 것으로 기대된다.

  • PDF

A Probability Mapping for Land Cover Change Prediction using CLUE Model (토지피복변화 예측을 위한 CLUE 모델의 확률지도 생성)

  • Oh, Yun-Gyeong;Choi, Jin-Yong;Bae, Seung-Jong;Yoo, Seung-Hwan;Lee, Sang-Hyun
    • Journal of Korean Society of Rural Planning
    • /
    • v.16 no.2
    • /
    • pp.47-55
    • /
    • 2010
  • Land cover and land use change data are important in many studies including climate change and hydrological studies. Although the various theories and models have been developed, it is difficult to identify the driving factors of the land use change because land use change is related to policy options and natural and socio-economic conditions. This study is to attempt to simulate the land cover change using the CLUE model based on a statistical analysis of land-use change. CLUE model has dynamic modeling tools from the competition among land use change in between driving force and land use, so that this model depends on statistical relations between land use change and driving factors. In this study, Yongin, Icheon and Anseong were selected for the study areas, and binary logistic regression and factor analysis were performed verifying with ROC curve. Land cover probability map was also prepared to compare with the land cover data and higher probability areas are well matched with the present land cover demonstrating CLUE model applicability.

Comparative Analysis of Land Use Change Model at Gapcheon Watershed (갑천 유역을 대상으로 토지이용예측모델 비교 분석)

  • Kwon, PilJu;Ryu, Jichul;Lee, Dong Jun;Han, Jeongho;Sung, Yunsoo;Lim, Kyoung Jae;Kim, Ki-Sung
    • Journal of Korean Society on Water Environment
    • /
    • v.32 no.6
    • /
    • pp.552-561
    • /
    • 2016
  • For the prediction of hydrologic phenomenon, predicting future land use change is a very important task. This study aimed to compare and analyze the two land use change models, CLUE-S and SLEUTH3-R. The analysis of two models were performed based on the MSR value such that the model with more reliable MSR value can be recommended as an appropriate land use change prediction model. The model performance was examined by applying to the Gapcheon A watershed. Land use map of the study area of 2007 obtained from the Ministry of Environment was compared with the predicted land use map obtained from each of the two models. The result from both models showed somewhat similar results. The MSR value obtained from CLUE-S was 0.564, while that from SLEUTH3-R was 0.586. However, when land use map of 2010 was compared with predicted land use map obtained from the two models in same manner, the MSR value obtained from CLUE-S' was 0.500 while that from SLEUTH3-R was decreased to 0.397, an approximately 32.3% decrease from previous value of 2007. Moreover, SLEUTH3-R showed more sensitivity in conversion of urban areas, as compared to other land use types. Therefore, for the prediction of future land use change, CLUE-S model is more reliable than SLEUTH3-R.

A UML based Navigation Model of Web Application Using Contextual Clue (문맥지표를 사용한 UML 기반 웹 응용의 항해 모델)

  • 홍지원;이병정;김희천;우치수
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
    • /
    • 2003.10b
    • /
    • pp.355-357
    • /
    • 2003
  • 본 응용에 새로운 기술이 적용되면서 그 구조가 더욱 복잡해져 사용자가 웹 응용을 사용할 때 자주 혼동을 느낀다. 따라서 사용자가 웹 응용 컨텐츠와 서비스에 효과적으로 접근할 수 있게 하기 위한 항해 설계를 위한 모델이 필요하다. 본 논문에서는 문맥 지표를 사용한 웹 응용의 항해를 UML을 사용하여 모델링하는 방법을 제안한다 본 방법은 웹 응용 구성 요소의 추상화 정도에 따라 다른 항해 모델을 지원하며 모델들 사이의 연결성을 제공하므로 웹 응용 개발에 적용이 용이하다.

  • PDF

The analysis of future land use change impacts on runoff characteristics in urbanized watershed using SWAT model (SWAT 모형을 이용한 도시유역 토지이용 변화가 유출특성에 미치는 영향연구)

  • Kim, Sang-Ho;Ha, Rim;Jung, Chung-Gil;Kim, Seong-Joon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
    • /
    • 2012.05a
    • /
    • pp.159-159
    • /
    • 2012
  • 유역의 도시화는 지체시간, 첨두유량 및 총 유출량 등 홍수 유출특성 뿐만 아니라 개발행위에 따른 토사유출특성 변화를 초래하는 등 다양한 문제를 유발하고 있다. 또한 인구증가, 산업발달, 교통량 증가로 인한 화석연료의 소비증가로 대기 중의 이산화탄소의 농도가 급증하여 기후변화에도 큰 영향을 미치고 있다. 이러한 지나친 도시화 진행을 억제하고 웰빙과 건강에 대한 관심 증대에 따라 저탄소 녹색사업의 일환으로 도시 녹지조성 계획이 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 도시하천인 중랑천 ($288km^2$) 유역을 대상으로 도시화 진행에 따른 토지이용 변화가 강우-유출 특성에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해, 중랑천 유역의 과거 (1975, 1980, 1985, 1990, 1995, 2000) 토지 이용도로부터 각 항목별 면적변화 추이를 분석한 결과, 17.8%의 도시지역 면적 증가가 나타났다. 미래토지이용 예측을 위하여 CLUE-s (Conversion of Land Use change and its Effects) 모델을 이용하였다. 과거 토지이용 변화 특성을 분석하여 토지피복의 변화와 전이 특성값을 결정하였고, 이를 바탕으로 토지면적 시나리오, 변화 제한지역, 회귀식 결과와 토지이용 변화 특성에 따른 CLUE-s 모델을 이용하여 미래 토지이용변화 (2040, 2080) 모의를 실시하였다. 이러한 토지이용 변화에 따른 유출특성변화 모의를 위해, 물리적 기반의 준분포형 강우-유출 모형인 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하였다. 모형의 적용성 평가를 위해, 매개변수 민감도 분석에 따른 도시유역 최적의 유출관련 매개변수를 선정하고 중랑교 지점의 일별 유출량자료(2000~2009)를 이용하여 보정 및 검증을 실시하였다. SWAT 모형의 검보정 후, 예측된 미래 토지이용도를 적용하여 과거와 현재, 미래 토지이용변화에 따른 유출특성변화를 비교분석하였다.

  • PDF

Evaluation and Application of CLUE-S Model for Spatio-Temporal Analysis of Future Land use Change in Total Water Pollution Load Management System (오염총량관리제의 시공간적 미래 토지이용 변화분석을 위한 CLUE-S 모델의 적용 및 평가)

  • Ryu, Jichul;Ahn, Ki Hong;Han, Mideok;Hwang, Hasun;Choi, Jaewan;Kim, Yong Seok;Lim, Kyoung Jae
    • Journal of Korean Society on Water Environment
    • /
    • v.30 no.4
    • /
    • pp.418-428
    • /
    • 2014
  • The purpose of this study is to predict the spatio-temporal changes in land uses and to evaluate land-based pollutant loads in the future under Total Water Pollution Load Management System using CLUE-S model. For these ends, sensitive parameters of conversion elasticities in CLUE-S model were calibrated and these calibrated parameters of conversion elasticities, level II land cover map of year 2009, and 7 driving factors of land use changes were used in predicting future land uses in 2002 with two scenarios(Scenario 1: non area restriction, Scenario 2: area restriction). This projected land use map of 2020 was used to estimate land-based pollutant loads. It was expected that urban areas will increase in 2020 from both scenarios 1 and 2. In Scenario 1, urban areas are expected to increase within greenbelt areas and deforest would be expected. Under Scenario 2, these phenomena were not expected. Also the results of estimation of BOD and TP pollutant loads, the BOD difference between scenarios 1 and 2 was 719 kg/day in urban areas and TP difference was 17.60 kg/day in urban areas. As shown in this study, it was found that the CLUE-S model can be useful in future pollutant load estimations because of its capability of projecting future land uses considering various socio-economic driving factors and area-restriction factors, compared with conventionally used land use prediction model.

A Language Model and Clue based Machine Learning Method for Discovering Technology Trends from Patent Text (특허 문서 텍스트로부터의 기술 트렌드 탐지를 위한 언어 모델 및 단서 기반 기계학습 방법)

  • Tian, Yingshi;Kim, Young-Ho;Jeong, Yoon-Jae;Ryu, Ji-Hee;Myaeng, Sung-Hyon
    • Journal of KIISE:Software and Applications
    • /
    • v.36 no.5
    • /
    • pp.420-429
    • /
    • 2009
  • Patent text is a rich source for discovering technological trends. In order to automate such a discovery process, we attempt to identify phrases corresponding to the problem and its solution method which together form a technology. Problem and solution phrases are identified by a SVM classifier using features based on a combination of a language modeling approach and linguistic clues. Based on the occurrence statistics of the phrases, we identify the time span of each problem and solution and finally generate a trend. Based on our experiment, we show that the proposed semantic phrase identification method is promising with its accuracy being 77% in R-precision. We also show that the unsupervised method for discovering technological trends is meaningful.