• 한국토양비료학회지
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• 제19권3호
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• pp.211-216
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• 1986

농경지토양(農耕地土壤)에 대한 정밀토양조사(精密土壤調査) 결과(結果)를 활용(活用)하여 남부지방(南部地方)에서 성행(盛行)하고 있는 논토양(土壤) 다모작(多毛作) 이용(利用)을 위한 적성등급(適性等級) 구분기준(區分基準)을 확립(確立)코자 2개년간(個年間) 토양별(土壤別) 기초시험(基礎試驗)을 실시(實施)한 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 토양별(土壤別) 심토(心土)를 채취(採取)하여 벼앞그루 작물(作物)과 벼를 무비조건(無肥條件)으로 2모작(毛作)한 잠재생산력은 "배수약간양호(排水若干良好)" 한 미사식양질토양(微砂埴壤質土壤)에서 가장 높았고 "배수불량(排水不良)"한 사질토양(砂質土壤)에서 가장 낮았으며 토양별(土壤別) 생산력비교가 용이(容易)하였다. 2. 유기물분해력(有機物分解力)도 "배수약간양호(排水若干良好)" 한 토양(土壤)이 "배수약간불량(排水若干不良)" 한 토양(土壤)보다 높았고 사양질토양(砂壤質土壤)은 밭상태(狀態) 및 담수초기(湛水初期)의 저온시(低溫時)에 분해력(分解力)이 높은 반면에 담수후기(湛水後期)에는 식양질토양(埴壤質土壤)이 높았다. 3. 강우후(降雨後) 경운가능상태(耕耘可能狀態) 도달일수(到達日數)는 식양질계토양(埴壤質系土壤)이 식질계토양(埴質系土壤) 보다 5일정도(日程度) 빨랐고 경운가능기간(耕耘可能期間)은 "배수약간양호(排水若干良好)" 한 토양(土壤)의 식질(埴質)에서 가장 긴 반면(反面)에 식양질(埴壤質)은 가장 짧았으며 "배수약간불량(排水若干不良)" 한 토양(土壤)은 토성간(土性間) 차이(差異)가 경미(輕微)하였다. 4. 지하수위(地下水位)가 낮을 수록 생산력지수는 높았고 "배수약간양호(排水若干良好)"한 토양(土壤)은 지하수위(地下水位)의 변이(變異)가 중립질토성(中粒質土性)에서 낮았고 조립질(組粒質) 및 세립질(細粒質)은 높았으나 "배수불량(排水不良)" 답(畓)은 그 반대(反對)이었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.65-81
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• 2021

본 연구에서는 LIS(Land Information System)를 기반으로 구축된 K-LIS(Korea-Land surface Information System)의 KLDAS(Korea Land Data Assimilation System)를 사용하여 남한 전역을 대상으로 토양수분 및 증발산량을 산출하였다. K-LIS를 구동하고, KLDAS를 구축하기 위해 사용된 수문기상 데이터 세트는 MERRA-2(Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, version 2), GDAS(Global Data Assimilation System) 그리고 종관기상관측(ASOS, Automated Synoptic Observing System) 자료이다. ASOS는 지점 자료이므로 KLDAS에 적용하기 위해 0.125°의 공간해상도를 가진 격자형 자료로 변환하였다(ASOS-S, ASOS-Spatial). KLDAS에 적용된 수문기상 데이터 세트를 지상관측자료(ASOS)와 비교한 결과 ASOS-S, MERRA-2, GDAS의 R² 평균은 각각 온도(0.994, 0.967, 0.975), 기압(0.995, 0.940, 0.942), 습도(0.993, 0.895, 0.915), 강우량(0.897, 0.682, 0.695)으로 분석되었다. 또한, 토양수분의 R² 평균은 ASOS-S(0.493), MERRA-2(0.56), GDAS(0.488)이며, 증발산량의 R² 평균은 ASOS-S(0.473), MERRA-2(0.43), GDAS(0.615)로 분석되었다. MERRA-2, GDAS는 다수의 위성 및 지상관측자료를 활용하여 품질관리된 데이터 세트인 반면, ASOS-S는 103개 지점의 관측자료를 사용한 격자 자료이다. 따라서, 관측자료간 거리 차이로 인한 오차가 발생하여 정확도가 낮아진 것으로 판단되며, 향후 ASOS보다 많은 지점의 관측자료를 확보하여 적용한다면 격자화로 인한 오차가 줄어들어 정확도가 높아질 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제20권1호
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• pp.47-56
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• 2018

농업은 인간의 활동 중 기상 활동에 가장 종속적이며, 기후 변화 및 기상 재해와 같은 대기 변동성의 증가 속에서 농업기상서비스의 중요성은 점점 증가하고 있다. 유용한 농업기상서비스를 제공하기 위해서는 관측 자료의 품질 관리와 더불어 실제 농경 활동 현장을 대표할 수 있는 곳에서의 기상 관측이 필수적이다. 이를 위해 기상청에서는 자동농업기상관측망(AAOS)을 실제 농경지 근처로 재배치하는 등 관측망 환경을 개선하고 있지만, 아직까지 모든 농업기상관측이 실제영농 환경이 아닌 잔디밭에서 이루어지고 있는 문제가 남아 있다. 기온, 상대 습도, 토양 온도, 토양 수분 관측요소는 지표면의 식생 형태와 관개 등의 영농 활동에 큰 영향을 받는데, 현재의 농업기상관측은 이러한 요소들의 영향을 관측하는데 근본적인 한계가 있다. 본 연구에서는 AAOS 관측 자료의 시간적, 연직적 변이를 분석하고, 실제 농경지 위에 설치된 국가농림기상센터(NCAM) 타워에서 관측하고 있는 공통 기상 및 토양 관측 요소를 비교하여, AAOS 관측 자료의 특성 및 문제점을 분석하였다. 분석 시기는 결측이 가장 적고 추수 이전인 8월과 추수 이후인 10월로 선정하였다. 각 관측 요소별로 관측 높이 및 깊이에 차이가 있었으므로, 차이가 가장 적은 높이 또는 깊이 값을 비교대상으로 선정하였다. 기온의 경우 AAOS 4 m 관측 값이 NCAM타워 관측 값이 비해 낮과 밤 또는 추수이전과 이후 모두 낮았으며, 큰 일중 변화 없이 일정한 차이를 유지하였다. 수증기압 역시 NCAM 관측 값이 AAOS 관측 값에 비해 항상 높았으며, 8월이 10월에 비해 더 큰 차이를 보였다. AAOS 순단파복사의 경우 AAOS 관측 반사복사량이 NCAM 관측 값에 비해 높은 경향을 보였다. 한편, 토양 관측 요소는 대기 관측요소에 비해 더 큰 차이를 보였다. 추수 이전인 8월에는 대부분 논에 물이 차 있었으며, 그로 인해 NCAM 관측 토양 온도가 AAOS 관측 토양 온도에 비해 낮았으며, 일 변화 폭 역시 작았다. NCAM 관측 토양 수분은 강수 여부와 관계 없이 지속적으로 포화상태를 유지하는 반면, AAOS 관측 토양 수분은 강수에 의해 증가한 뒤 감소하는 경향을 보였다. 추수 이후인 10월에는 8월과 다른 경향을 보였다. 토양 온도의 경우, NCAM 관측 값과 AAOS 관측 값의 일 평균값은 비슷하였으나 일 변화 폭은 NCAM 관측 값이 더 컸다. 토양 수분은 NCAM 관측 값이 지속적으로 높았으나, 두 관측 값 모두 강수에 의해 상승하고 증발 또는 배수에 의해 감소하는 경향을 보였다. 이상의 결과는 AAOS 관측 자료의 품질 관리 문제와 함께 논과 잔디밭이라는 지표면 피복 및 영농 활동의 영향을 반영하지 못하는 대표성 문제를 보여주는 것으로서, 본 연구는 2011년 이후 이루어지고 있는 기상청 농업기상관측장비의 농지 부근 이동 작업에 이은 후속 조치로, 농업기상 관측을 대표할 수 있도록 잔디밭이 아닌 논, 밭, 과수원 등 실제 지역 대표 농업 현장에 설치되어야 함을 제언한다.

• 한국지구과학회지
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• 제37권7호
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• pp.434-447
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• 2016

2011-2015년 동안 한국 중부 태안과 청주 강내의 배경 관측지점에서 측정한 PM10, PM2.5 질량 농도를 분석하였다. 황사 사례를 제외한 PM10 질량 농도의 계절변동에서 겨울-봄 동안 높은 농도는 서풍 기류에 의한 영향이 반영되고 있으며, 여름에는 북태평양 기단과 잦은 강수로 낮은 수준을 보이고 있었다. 따라서, 일평균 PM10 질량 농도 $81{\mu}gm^{-3}$ (미세먼지 예보 '약간 나쁨' 이상) 이상의 사례도 겨울-봄 동안에 발생이 많으며, 특히 중국 동부 배출원에 가까운 태안에서 더 많은 사례가 발생하고 있었다. 인위적으로 발생한 연무는 입경 $2.5{\mu}m$ 미만 입자의 구성 비율이 높다. 천리안 위성의 밝기온도차 분석에서 대기와 입자가 작은 연무는 $-0.5^{\circ}K$ 이상에서 관측된다. 2011-2015년 동안 태안과 청주 강내에서 관측한 연무 사례일의 PM10 질량 농도와 NOAA 19 위성 밝기온도차를 분석하였다. PM10 질량 농도는 $200{\mu}g\;m^{-3}$ 보다 낮지만, PM2.5/PM10 질량 농도비는 0.4보다 높고 밝기온도차는 $-0.3-0.5^{\circ}K$ 범위에 분포하고 있었다. 그러나, PM10 질량 농도 $190{\mu}g\;m^{-3}$ 이상인 황사 사례의 밝기온도차는 PM2.5/PM10 질량 농도비가 0.4보다 낮고, 밝기온도차는 $-0.7^{\circ}K$ 이하의 범위에 분포하고 있었다. 이러한 연무의 밝기온도차 경계값 범위를 적용한 결과는 MODIS AOD, OMI AI의 에어로졸 분포 범위와 일치하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권4호
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• pp.525-536
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• 2014

본 연구에서는 주요 수문 변수인 유출량, 저수위, 유량 등의 관측 자료가 부재한 미계측 유역에 대한 수문학적 가뭄 평가 및 감시를 위해 원격 탐사 자료를 활용하는 방법론을 최근 심각한 가뭄 피해를 입은 지역인 남한강상류 유역에 적용하였다. 수문 변수의 관측 자료가 부재한 지역에 대해서는 원격 탐사를 이용하여 수문 변수보다 추정이 용이한 강수량, 증발산량 등 기상 변수의 추정을 통해 물 수지에 기초하여 가뭄상태에 대한 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 2002-2013년의 기간에 대하여 원격 탐사 자료를 이용하여 대기의 온도를 추정하고, 이로부터 증발산량을 도출하여 강수량과 증발산량 차의 백분위가 유량 백분위와 가지는 상관성을 분석하였다. Aqua위성에 탑재된 MODIS 센서의 $1{\times}1km$ 공간 해상도의 지표면 온도와 $5{\times}5km$ 공간해상도의 대기 연직 온도 자료를 이용하여 월별 최고 및 최저 대기 온도를 추정하였으며, Hargreaves 방법을 이용하여 증발산량을 추정하였다. 미국몬태나주립대학교에서 Penman-Monteith 방법을 이용하여 추정한 기존 자료(MOD16)의 잠재 증발산량과 비교한 결과 상대적으로 결정계수는 더 작았으나 상당히 작은 오차를 보였다. 남한강상류 유역에 대하여 TRMM 위성으로부터 도출한 강수량과 함께 1, 3, 6, 12개월 시간 척도의 P-PET(강수량 증발산량) 백분위를 구해 유량 백분위와의 상관관계를 분석하였다. 남한강상류 유역은 여름철(r = 0.89, tau = 0.71)과 가뭄 평가에 중요한 가을철(r = 0.63, tau = 0.47)에 1개월 P-PET 백분위가 유량 백분위와 95% 신뢰도로 통계적으로 유의한 높은 상관관계를 나타냈다. 이 유역은 강수의 영향이 특히 크게 나타나는 지역으로 일반적으로 건조한 지역과는 달리 증발산량이 유량과 양의 상관관계를 보였다. 연구 결과로부터 원격 탐사 자료가 미계측 유역에서 수문학적 가뭄 평가 및 감시에 유용하게 활용될 수 있음을 보였으며 특히 공간적으로 분포된 높은 해상도의 추정 자료는 지역별로 차별화된 가뭄 대책 수립에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권3호
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• pp.247-261
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• 2018

본 연구에서는 금강유역($9,645.5km^2$)을 대상으로 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)을 이용하여 HadGEM3-RA RCP 4.5와 8.5 기후 변화 시나리오에 따른 미래 기간(2020s: 2010~2039, 2050s: 2040~2069, 2080s: 2070~2099 )의 지하수위 변화를 평가하였다. 이를 위해 SWAT 모형의 검 보정은 11년(2005~2015)동안의 유역내 2개 댐지점(대청댐, 용담댐)의 일별 유입량 및 저수량, 5개 관정지점(JSJS, OCCS, BEMR, CASS, BYBY)의 일단위 지하수위 관측자료, 3년 5개월(2012년 8월~2015년 12월) 동안의 3개 보지점(세종보, 공주보, 백제보)의 일별 유입량 및 저수량 자료를 이용하였다. 2개 댐의 유입량 및 저수량 검보정 결과, Nash-Sutcliffe 모델효율(NSE)은 각각 0.57~0.67, 0.87~0.94, 결정계수($R^2$)는 각각 0.69~0.73, 0.63~0.73의 범위를 보였으며, 3개 보의 유입량 및 저수량의 NSE는 각각 0.68~0.70, 0.94~0.99, $R^2$는 각각 0.83~0.86, 0.48~0.61로 검보정 되었다. 5개 지점의 지하수위에 대한 $R^2$는 0.53~0.61이었다. 유역 전체의 미래 기온은 기준년도(1976~2005) 대비 2080s RCP 8.5 시나리오에서 최고 $4.3^{\circ}C$ 상승하고 강수량은 6.9% 증가하였으며, 미래 지하수위는 5개 지하수위 관측지점 중 금강 상류 3개 지점(JSJS, OCCS, BEMR)에서 각각 -13.0 cm, -5.0 cm, -9.0 cm 감소하였고, 금강 하류 2개 지점(CASS, BYBY)에서는 각각 +3.0 cm, +1.0 증가하였다. 미래 지하수위는 유역 내 강수량의 계절별 공간적 편차에 따른 지하수 충전량의 차이에 기인한 것으로 판단된다.

• 한국유기농업학회지
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• 제19권3호
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• pp.357-372
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• 2011

남부지역 친환경 논 재배에 적합한 나물콩 품종을 선발하고자 풍산나물콩 등 29 품종을 공시하여 밭 재배와 비교하여 생육특성, 습해정도 및 수량성을 비교 검토하였다. 1. 논 재배시 개체당 협수 및 개체당 립수는 밭 재배에 비해 큰 차이로 적었으며, 경태는 대체로 얇았고 성숙기는 공시 품종 대부분에서 밭 재배에 비해 5~14일 정도 지연 되었다. 2. 무 농약(살충제) 재배시 영양생장기에는 땅거미 등의 천적으로 인하여 콩의 생장에 큰 문제는 발생하지 않았으나, 노린재류의 피해는 입비대기에 심했는데, 품종 간 피해 정도가 달라 친환경 논 재배에 적합한 내충성 나물콩 품종 선발이 가능하였다. 노린재 저항성을 보인 품종으로는 소원콩, 풍원콩, 소록콩, 풍산나물콩, 소백나물콩, 광안콩, 푸른콩, 부광콩, 팔도콩 및 녹채콩이었다. 3. 개화기 이후 한 달 이상 지속된 강우와 무 농약(살균제) 재배로 인하여 협의 탄저병 및 종실의 자반병, 미이라병의 감염정도가 품종간 크게 나타나, 친환경 논 재배에 적합한 내병성 나물콩 품종 선발이 가능하였다. 포장에서 병 발생이 적은 품종으로는 팔도콩, 광안콩, 도레미콩, 소명콩, 풍산나물콩, 익산나물콩, 서남콩, 소진콩, 푸른콩, 보석콩, 남해콩 및 소록콩이었다. 4. 공시품종들의 백립중은 9.8~17.2g 범위에 속하였으며 대부분의 품종에서 밭 재배 대비 0.1~3.7g 증가하는 경향이었으나, 일부 품종에서는 오히려 약간 감소하였다. 정부수매 규격상 소립나물콩(선별체 직경 4.0~5.6mm)에 해당되는 품종은 다원콩(9.8g), 다채콩(9.9g), 보석콩(10.3), 서남콩(10.4g), 소강콩(10.7g), 한남콩(11.0g), 소명콩(11.1g) 및 원황콩(11.3g)이었다. 5. 풍산나물콩(266kg/10a)에 비해 수량이 높았던 품종은 소록콩(308kg), 한남콩(288kg), 보석콩(281g), 소원콩(271g)이었으며, 흑색 종피를 가진 다원콩은 146kg에 불과한 낮은 수량성을 나타냈다. 6. 수확된 종자의 발아특성을 살펴보면 평균발아기간은 2일 이내였으며, 대부분의 품종에서 발아세는 77~99%, 최종 발아율은 89~100%로 높은 발아율을 나타냈으나, 다원콩 및 장기콩에서는 경실종자 및 부패립으로 인하여 발아세 및 발아율이 70% 이하로 매우 낮았다. 7. 공시된 나물콩 품종들의 내병성, 내충성, 내도복, 립중, 수량성, 내습성 정도 및 콩나물 특성을 종합적으로 고려해서 판단해 보면 서남콩, 한남콩, 도레미콩, 보석콩, 풍원콩, 광안콩, 소원콩, 다기콩, 팔도콩, 은하콩, 및 풍산나물콩이 높은 수량과 립 크기의 균일한 분포를 나타내어 친환경 논 재배에 유망시 되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권2호
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• pp.65-73
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• 2010

구름과 강수특성을 분석하기 위해 대관령에 구름물리관측시스템(Cloud physics Observation System, 이하 CPOS)을 2003년부터 운영해 오고 있다. 주요 관측 기기는 다음과 같다: FSSP (Forward Scattering Spectrometer Probe), OPC (Optical Particle Counter), VS (Visibility Sensor), PARSIVEL disdrometer, MWR (Microwave Radiometer), MRR (Micro Rain Radar). 앞의 4개 장비는 지상구름 (안개)과 강수 특성을, 뒤의 2개 장비는 연직구름의 특성을 실시간으로 관측하고 있다. CPOS 산출물을 검증하기 위해 FSSP는 흡습성 물질 시딩 실험 중 OPC와, MWR의 가강수량은 라디오존데와, PARSIVEL과 MRR은 우량계와 비교 연구가 수행되었다. 그 결과를 보면 대부분이 0.7이상의 좋은 상관도를 보인다. 이와 같이 신뢰도를 확보한 CPOS 관측 자료는 구름과 에어로솔의 간접효과나 기상조절 실험에 유용한 자료로 활용될 수 있을 것이다. FSSP의 입자 크기 분포를 시정값으로 환산해 보았으며 FSSP 환산 시정값은 visibility sensors (SVS)와 PWD22 (Present Weather Detect 22)의 시정계 값에 비해 1.7~1.9배 과도한 경향을 보였다. 이는 FSSP에 의해 관측되는 입자 크기($2{\sim}47\;{\mu}m$)의 한계 때문으로 사료된다. 향후 다른 입자크기분포를 측정할 수 있는 장비를 도입하여 추가 분석을 추진할 계획이다.

• 한국지구과학회지
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• 제42권3호
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• pp.264-277
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• 2021

본 연구의 목적은 최근 발생한 태풍들의 이동속도와 관련하여 대기 중 총가강수량의 변화를 분석하는 것이다. 이 연구를 위해 미국기상위성연구소 및 기상청 천리안위성 2A호(GEO-KOMPSAT-2A)의 총가강수량 및 주야간 RGB 합성영상 자료뿐만 아니라 기상청의 기온, 강수량 및 풍속 등의 지상 관측 자료가 사용되었다. 기상청에서 제공하는 태풍 위치 및 이동속도를 활용하여, 2020년 태풍 바비, 마이삭, 하이선과 2019년 태풍 타파, 그리고 2018년 태풍 콩레이의 이동속도를 위도별 태풍 평균속도 통계자료와 비교하였다. 그 결과, 타파와 콩레이는 태풍의 위도별 평균속도와 유사하게 나타났으나 바비와 마이삭은 위도 약 25°N-30°N 구간에서 이동속도가 크게 감소하여 나타났다. 이는 대기 중의 수증기 띠가 전선의 형태로 바비와 마이삭 두 태풍의 전방에 위치하여 이들 태풍의 이동에 방해를 주었기 때문이었다. 즉 이동하는 태풍의 전방에 하층제트로 인해 발생한 수증기 띠가 전선을 형성할 경우, 이 전선과 태풍 사이에 위치하는 고기압 역은 더욱 발달하면서 열대야와 함께 블로킹 효과로 작용하여 태풍의 이동속도가 느리게 나타났다. 결과적으로 대기 중의 수증기가 많았던 바비와 마이삭의 경우, 1차로 하층제트를 따라 수증기 띠가 전선을 형성함으로 인한 집중호우가, 2차로 전선과 태풍 사이에 고기압 역의 하강기류로 인한 열대야 현상이, 그리고 3차로 태풍 자체의 육지 상륙에 의한 강풍과 폭우가 연달아 발생하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.64-80
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• 2018

우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.