• 한국지리정보학회지
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• 제7권1호
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• pp.28-38
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• 2004

본 연구는 수치지형자료의 해상도와 보간법의 변화에 따른 정확도 분석을 실시하여 도시소유역의 유출현상을 해석하고자 하였다. 수치자료는 격자크기별로 TIN 보간법을 이용하여 DEM 자료를 생성하고, 정확도 분석은 수치지도의 등고선을 이용하여 결정계수($R^2$)와 회귀식을 도출하였다. 검증된 DEM 자료를 사용하여 소유역구분, 면적, 유역폭, 지면경사도 등의 지형인자를 추출하여 도시유출모형에 적용시켜 여서-문수지구의 도시 소유역에 가장 적합한 유출모형을 알아보고자 한다. 모형의 적용 결과 SWMM의 유출수문곡선이 ILLUDAS의 유출수문곡선보다 실측값에 더 근사하게 나타났고, SWMM의 경우 실측값과 최대 19%, 최소 5%, 평균 13%의 오차를 나타냈다. 본 연구대상지역과 같은 도시소유역은 강우지속시간이 첨두도달시간에 미치는 영향은 미미하게 나타났다. 본 연구의 결과로 SWMM 모형이 여서-문수지역의 도시유출모형으로 적합하며 적용면에서도 더 다양한 기능과 정확성을 나타낸다고 판단된다.

• 한국경제지리학회지
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• 제14권2호
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• pp.143-156
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• 2011

최근 심각한 사회문제가 되고 있는 도시환경 문제 해결을 위해, 이를 효과적으로 관리하는 방안이 활발히 연구되고 있다. 환경 지표는 환경을 정량적인 지표로 측정하는 수단으로서, 환경 정책 및 의사결정의 근거로 활용하고 있다. 이 중 대기질 지표는 대기오염 지수를 통해 공기가 얼마나 오염되어 있는지를 표준화하는 지수이다. 우리나라는 미국의 AQI를 국내 대기환경 기준으로 변환한 AEI를 개발하여 대기오염의 정도를 측정한다. 이에 본 연구는 우리나라의 대표 도시인 서울을 연구 지역으로 선정하고, 대기오염 지수와 도시공간구조 특성인 행정 동별 토지이용 및 교통 자료간의 상관성 분석을 시행하였다. 이를 위해 서울시 대기오염 자동 측정망을 통해 측정된 2007년 대기오염 측정 자료를 바탕으로 공간내삽법인 IDW에 의해 전체적인 경향면을 생성하고, 회귀분석, GWR 그리고 대기오염 물질별 시계열적 농도 변화를 분석하였다.

• Asian Journal of Atmospheric Environment
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• 제11권4호
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• pp.330-343
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• 2017

Climate change is an important issue, with many researches examining not only future climatic conditions, but also the interaction of climate and air quality. In this study, a new version of the emissions processing software tool - Python-based PRocessing Operator for Climate and Emission Scenarios (PROCES) - was developed to support climate and atmospheric chemistry modeling studies. PROCES was designed to cover global and regional scale modeling domains, which correspond to GEOS-Chem and CMAQ/CAMx models, respectively. This tool comprises of one main system and two units of external software. One of the external software units for this processing system was developed using the GIS commercial program, which was used to create spatial allocation profiles as an auxiliary database. The SMOKE-Asia emissions modeling system was linked to the main system as an external software, to create model-ready emissions for regional scale air quality modeling. The main system was coded in Python version 2.7, which includes several functions allowing general emissions processing steps, such as emissions interpolation, spatial allocation and chemical speciation, to create model-ready emissions and auxiliary inputs of SMOKE-Asia, as well as user-friendly functions related to emissions analysis, such as verification and visualization. Due to its flexible software architecture, PROCES can be applied to any pregridded emission data, as well as regional inventories. The application results of our new tool for global and regional (East Asia) scale modeling domain under RCP scenario for the years 1995-2006, 2015-2025, and 2040-2055 was quantitatively in good agreement with the reference data of RCPs.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권2호
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• pp.174-189
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• 2015

본 연구는 낙동강 유역의 수생태계 건강성 조사지점에서 생물 및 서식환경, 수질에 대한 건강성을 조사 및 평가한 결과자료를 이용하여 공간정보로 재구축하고 공간분석기법을 활용하여 낙동강 유역의 수생태계 보전 및 복원 정책의 합리적인 의사결정을 지원하고 효율적인 관리방안을 제시하는데 목적이 있다. 낙동강 유역의 수생태계 건강성을 분석하기 위하여 250개 조사구간의 수생태계 건강성 조사 및 평가 결과자료를 각 지점별 위치정보를 기반으로 점형 자료로 구축하였다. 그리고 공간적인 분석기법의 적용을 위해 면형 자료로 재구축 할 필요성이 있으며, 이를 위해 Kriging 보간법(ArcGIS 10.1, Geostatistical Analysis)을 활용하여 공간적 영향력 및 트랜드를 분석하였고 면형 자료로 재구축 하였다. 이를 바탕으로 낙동강 유역 건강성의 공간분포 특성을 분석하기 위해 Hotspot(Getis-Ord Gi, $G^*_i$)과 LISA(Local Indicator of Spatial Association), 표준편차타원체(Standard deviational ellipse) 분석을 활용하였다. Hotspot 분석 결과 생물지수(TDI, BMI, FAI)의 Hotspot 유역은 안동댐 상류, 왕피천, 임하댐 유역으로 생물지수의 건강성 등급이 양호한 것으로 분석되었으며, Coldspot 유역은 낙동강 남해, 낙동강 하구, 수영강 등의 유역으로 나타났다. LISA 분석 결과 이례지역은 가화천, 합천댐 상류, 영강 상류 유역으로 분석되었으며 이 지역은 생물 건강성 지수가 높은 유역이지만 주변 유역의 건강성이 낮아 수생태계 건강성에 대한 관리가 필요한 유역으로 분석되었다. 이화학적 요인(BOD)의 Hotspot 유역은 낙동강하류 유역과 수영강, 회야강, 낙동강남해 유역으로 나타났으며, Coldspot 유역은 안동댐, 임하댐, 영강 등 낙동강 지류의 상류 유역으로 분석되었다. 서식 및 수변환경(HRI)요인의 Hotspot과 LISA 분석결과 요인별 Hotspot과 Coldspot이 다르게 분석되었으나 일반적으로 낙동강 상류, 안동댐, 임하댐, 합천댐 유역 등 낙동강 본류와 지류의 상류 유역 서식 및 수변환경 건강성이 좋은 것으로 분석되었다. 서식 및 수변환경 요인이 Coldspot으로 나타난 유역들은 생물지수와 이화학적 요인의 건강성 지수도 낮게 나타나 서식 및 수변환경의 관리가 필요한 유역으로 판단할 수 있다. 표준편차타원체로 분석한 시계열 분석결과 생물과 서식 및 수변환경에 의한 수생태계 건강성이 좋은 지역이 점점 북쪽으로 이동하는 경향을 나타내고 있으며 BOD 결과는 조사년도에 따라 방향과 집중도가 각각 다르게 나타나는 것으로 분석되었다. 이러한 수생태계 건강성 분석 결과는 조사지점별 건강성 관리정보뿐만 아니라 향후 공간정보 기술기반 수환경 연구와 실무연구진을 위한 집수구역 단위 수생태계를 관리할 수 있는 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국측량학회지
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• 제39권2호
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• pp.93-101
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• 2021

Recently, with the urban redevelopment and the spread of the planned cities, there is increasing interest in the wind environment, which is related not only to design of buildings and landscaping but also to the comfortability of pedestrians. Numerical analysis for wind environment prediction is underway in many fields, such as dense areas of high-rise building or composition of the apartment complexes, a precisive 3D building model is essentially required in this process. Many studies conducted for wind environment analysis have typically used the method of creating a 3D model by utilizing the building layer included in the GIS (Geographic Information System) data. These data can easily and quickly observe the flow of atmosphere in a wide urban environment, but cannot be suitable for observing precisive flow of atmosphere, and in particular, the effect of a complicated structure of a single building on the flow of atmosphere cannot be calculated. Recently, drone photogrammetry has shown the advantage of being able to automatically perform building modeling based on a large number of images. In this study, we applied photogrammetry technology using a drone to evaluate the flow of atmosphere around two buildings located close to each other. Two 3D models were made into an automatic modeling technique and manual modeling technique. Auto-modeling technique is using an automatically generates a point cloud through photogrammetry and generating models through interpolation, and manual-modeling technique is a manually operated technique that individually generates 3D models based on point clouds. And then the flow of atmosphere for the two models was compared and analyzed. As a result, the wind environment of the two models showed a clear difference, and the model created by auto-modeling showed faster flow of atmosphere than the model created by manual modeling. Also in the case of the 3D mesh generated by auto-modeling showed the limitation of not proceeding an accurate analysis because the precise 3D shape was not reproduced in the closed area such as the porch of the building or the bridge between buildings.

• 한국농림기상학회지
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• 제8권4호
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• pp.250-259
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• 2006

열흘간격의 순평년 온습도 변화에 따른 산불발생위험성을 분석하기 위해 1995년부터 2004년까지 과거 10년 동안의 산불통계자료와 1971년부터 2000년까지 순평년 평균온도 및 습도자료를 이용하였다. 순평년온습도 변화에 따른 산불발생위험성 평가를 위해 산불발생빈도가 높고 대형산불 발생이 가장 많은 시기인 3월 하순부터 4월 중순까지를 대상으로 하였다. 분석을 위해 가장 일반적으로 사용하는 거리역산가중 (IDW)방법을 이용하여 우리나라 전역의 산불발생빈도 및 온습도 표면을 1 km 간격으로 추정하였다. 산불발생빈도가 가장 높은 4월 초순은 중부내륙, 경기동부, 동해안 지역에서 산불발생 빈도가 높게 나타났으며, 순평년 온습도 변화에 따른 산불발생위험 회귀분석 결과 결정계수($R^2$)가 0.4-0.6 사이에 분포하여 온도와 습도를 독립변수로 하는 다중회귀분석 방법보다 설명력이 향상되는 결과를 보였다. 산불발생에 영향을 미치는 평균온도의 범위는 3월 하순이 $6-10^{\circ}C$, 4월 초순은 $9-12^{\circ}C$, 4월 중순은 $11-14^{\circ}C$ 구간에서 산불발생이 많았고, 평균습도의 경우 3월 하순은 62-67%, 4월 초순은 61-65%, 4월 중순은 60-67% 구간에서 산불발생빈도가 높았다.

• 환경영향평가
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• 제27권6호
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• pp.717-726
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• 2018

미세먼지는 대기오염 중 심각한 질병을 야기할 수 있는 대기오염 원인물질이다. 이에 대부분의 연구는 위성영상을 활용하거나 모델링 기법을 이용하여 지역적 미세먼지 분포경향을 분석하였다. 하지만 측정소값을 기준으로 공간보간기법을 적용하여 분석하는 방법은 국내에서 부족한 실정이다. 본 연구에서는 서울시 39개의 미세먼지 측정망을 기준으로 2018년도 서울시의 1월, 2월, 3월, 4월 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$의 월별 공간적인 분포 변이를 분석하였다. 또한 본 연구를 통해 얻어진 분포도를 기반으로 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$의 차이값을 보여주는 분포도를 제작하였으며, $PM_{10}$의 배출량이 많은 지역과 $PM_{2.5}$의 배출량이 많은 지역을 선정하였다. 또한 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$의 분포를 비율로 계산하여 분포지도를 제작함으로 각 지역별 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$의 상호관계를 확인하였다. 본 연구는 공간분석 기법을 통하여 서울시 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$를 분석하는 공간적 분포변이 결과를 해석하였다. 본 연구의 결과 $PM_{10}$은 도로변 측정소에 높은 측정값을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.

• 토지주택연구
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• 제2권4호
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• pp.517-528
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• 2011

도시의 무분별한 개발로 인해 수도권의 주요도시는 환경문제를 겪고 있다. 이 중 대기오염은 도시민들이 신체적 경제적 피해를 받고 살아가게 되는 원인으로 작용하고 있다. 이에 인간활동으로 인해 배출되는 대기오염물질을 도시환경이 어느 정도 수용가능한지 예측하고, 이를 통해 적정 도시개발 수준을 검토할 필요성이 제기되고 있다. 본 연구는 대기오염물질 배출량에 따라 대기오염의 양상이 다르게 나타날 것이란 전제 하에, 경기도 과천시를 대상으로 대기환경기준 하에서 허용가능한 대기오염물질 배출량을 산정하고, 이를 기반으로 적정 인구규모를 도출하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, IDW 보간법을 통해 일산화탄소(CO), 이산화질소($NO_2$), 아황산가스($SO_2$) 농도를 추정한 결과 과천시 전체적으로는 대기환경기준을 초과하지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 대기오염물질 배출량과 농도와의 상관분석 결과 일산화탄소(CO)와 이산화질소($NO_2$) 농도는 이동오염원과 총오염원, 아황산가스($SO_2$) 농도는 이동오염원과 상관관계가 높은 것으로 나타났다. 셋째, 회귀분석을 통해 대기환경기준 하에서 대기오염물질 배출량을 산정하고 이를 기반으로 지탱가능한 인구수를 산정한 결과, 일산화탄소(CO)의 경우 지탱가능인구수가 실제 인구수보다 높게 나타났고, 이산화질소($NO_2$)와 아황산가스($SO_2$)의 경우는 주거지와 상업시설이 밀집된 도심부와 경계부에서 지탱가능한 인구수를 초과하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 시도된 환경용량 측정은 대기환경기준 하에서 어느 정도의 인간활동이 적절한 수준인지를 제시해 주었다는데 의의가 있다. 이를 통해 도시환경이 지니는 용량의 범위 내에서 개발행위를 관리함으로써 지속가능한 도시개발이 가능할 것이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제18권4호
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• pp.208-220
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• 2016

본 연구는 매년 발생하고 있는 산불, 산사태 등의 산림 재해방지를 위해 호남과 제주의 산악지역을 대상으로 최적의 산악기상관측망 입지를 선정하는 연구를 수행하였다. 먼저 적정위치 선정을 위해 고려해야 하는 항목들을 공간자료화한 후 공간 분석을 통해서 후보지를 선정하고 현장 조사를 통해 정량적 평가를 수행함으로써 최종적인 적정위치를 선정하였다. 공간자료는 과거 10년간의 산불발생 정보와 과거 7년간의 산사태위험등급 정보, 산림청의 국사경계도, 국유지의 임도와 등산로 그리고 기상청의 자동기상관측소(AWS)와 산림청의 산악기상관측소 위치정보, 30m 해상도의 수치표고모델(DEM)을 사용하였다. 공간분석은 산불과 산사태의 1-2등급의 위험지에 대한 추출 및 중첩 분석, 산림청 국유지 내에 100m 버퍼를 준 임도와 등산로의 접근성 분석, 기상관측소의 2.5km 버퍼를 준 중복성 분석, 산악기상관측 입지 환경 조성을 위한 고도 200m 이상의 지형특성 분석을 통해 종합적인 중첩분석을 수행하였다. 공간분석 결과, 총 159개의 중첩 폴리곤이 추출되었고 구글어스 등을 활용하여 능선과 정상부에 총 64개의 적정위치 후보지를 선정하였다. 선정된 후보지는 기상관측환경, 접근성, 통신 및 전력공급 환경, 기상관측소의 중복성에 대한 정량적인 현장 평가를 통해서 총점이 70점 이상인 지점을 '적합'으로 판정하여 고득점 순으로 산악기상관측망의 적정위치 26개소를 선정하였다. 따라서 적정위치 선정 기법에 의해 구축된 산악기상관측망의 기상정보는 향후 산불, 산사태 등과 같은 산림재해위험 예측력의 향상과 산림 복잡 지형에 대한 미기상 연구에 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 자원환경지질
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• 제54권2호
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• pp.161-176
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• 2021

본 연구는 과거와 미래의 연 단위보다 상세한 일단위 지하수 함양량을 평가하기 위해, 분포형 수문모형중의 하나인 VELAS를 이용하여 물수지에 근거한 수문요소별 변동을 분석하고자 하였다. 가뭄에 매우 취약한 충남 홍성군 서부면 양곡리 일대 소유역을 대상으로, VELAS의 입력자료인 수치표고모델, 식생도, 경사도 등의 공간특성자료를 구축하였고, 기후자료는 기상청의 일별 대기온도, 강수, 평균풍속, 상대습도 등의 자료를 공간적으로 보간하였다. 연구지역의 과거 2001년부터 2018년까지 18년 동안 일단위 물수지 분석결과, 연간 강수량은 799.1~1750.8 mm로 평균 1210.7 mm이고, 지하수 함양량은 28.8~492.9 mm로 평균 196.9 mm로 분석되었다. 연 강수량 대비 지하수 함양률은 최소 3.6%에서 최대 28.2%로 변동폭이 매우 크고, 평균 함양률은 14.9%였다. 미래 기후변화 RCP 8.5시나리오에 의한 2019년부터 2100년까지의 일단위 물수지 분석결과, 연간 강수량은 572.8~1996.5 mm(평균 1078.4 mm)이고, 지하수함양량은 26.7~432.5 mm, 평균 174.6 mm(평균 강수량의 16.2%)로서 과거보다 다소 증가하였다. 미래 연간 지하수 함양률은 최소 2.8%, 최대 45.1%, 평균 18.2%로 분석되었다. 물수지를 구성하는 요소들은 강수량과의 상관성이 잘 나타나며, 일단위보다는 연단위로 갈수록 그러한 상관성이 뚜렷했다. 다만, 증발산량은 강수량보다는 기온 등 다른 기후요소에 더 영향을 받는 것으로 보인다. 본 연구를 통해 산정된 연단위 보다 상세 시간 단위에서의 지하수함양량은 가뭄 또는 홍수 등 시기별로 강수량 변동이 심한 경우 지하수개발과 관리에 활용될 수 있는 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.