• 한국수자원학회논문집
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• 제39권10호
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• pp.823-832
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• 2006

강우는 물과 에너지 순환에서 가장 중요한 역할을 한다. 이 연구에서는 두개의 다른 원격탐사 센서를 이용하여 추출한 강우자료의 불확실성 (uncertainty)에 대하여 검토해 보았으며, 이에 의한 오차가 비선형 수치수문모형에서 수문인자(유출)를 모의할 때 어떻게 영향을 미치는가를 살펴보았다. 지상에서 관측된 강우 관측을 이용하여 WSR-88D (NEXRAD)에 의해 추출한 레이더 강우, 그리고 IR (Infrared) 밴드를 기반으로 하는 인공위성 강우관측을 비교 검토하였으며, 세 가지의 서로 다른 강우와 현장에서 측정된 기상자료를 입력 자료로 사용하여, 오프라인 CLM (Community Land Model) 수문모형으로 유출량을 모의하였다. 이 연구에서 물리적 이론을 기반으로 하는 CLM수문 모형의 매개변수는 지표면-대기의 수문반응 (land-atmosphere interaction)을 적절하게 묘사하도록 정의되었다고 가정한다. 다른 원격탐사 센서를 이용하여 추출한 강우자료는 시공간적으로 다른 양상을 보여 주며, 수치모형의 실험 결과는 강우입력의 불확실성이 수문반응의 결과에 어떻게 영향을 미치는지를 보여준다. 이 연구는 앞으로 우리나라에서 개발 및 활용가능성이 있는 레이더 강우와 인공위성 강우에 대한 사전 지식을 제공하고, 동시에 수치 수문모형을 수행할 때 수문반응의 불확실성에 대한 정보를 제공해 주며, 결국은 기후 변화에 따른 수자원의 재분배를 이해하는데 이바지할 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제4권1호
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• pp.57-66
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• 2001

본 연구에서는 도시표면온도를 추출하기 위하여 다시기 Landsat TM band 6 영상을 이용하여 과학기술부의 4가지 모델 즉 two-point linear model, linear regression model, quadratic regression model, cubic regression model에 대하여 각각 공간분석을 실시하였으며 그 결과를 AWS(automatic weather station) 관측자료와 상관 및 회귀분석 함과 동시에 GIS 공간분석 기법을 이용하여 도시 표면온도의 공간적 분포특성을 규명하였다. Landsat TM band 6으로부터 추출된 표면온도를 기초로 하여 토지피복별 표면온도 분포를 분석한 결과 도시 및 나지 지역이 가장 높은 온도분포대를 형성하고 있었으며, 표면온도와 NDVI간의 상관분석결과 평균 -0.85 정도의 음의 상관성을 확인할 수 있었다. 이와 같은 결과는 향후 기상환경 특성을 고려한 도시계획수립에 있어 중요한 인자로 작용할 것으로 사료된다.

• 한국대기환경학회지
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• 제19권5호
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• pp.583-594
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• 2003

Ozone is an important atmospheric pollutant that is occurred in tropospheric chemical process and it also affects the human health and plants. For a correct application of abatement strategies for ozone, it is necessary to understand the factors that control atmospheric ozone removal by dry deposition processes. The present study investigates the numerical simulation of the dry deposition velocity (V$^{d}$ ) obtained from PNU/DEM (Pusan National University Deposition Model). PNU/DEM includes seasonal categories, meteorological factors, surface properties and land-use types and proposes for an accurate numerical computation. And, this study examines the ability of the PNU/DEM to compute V$_{d}$ of ozone over water surfaces and evaluates PNU/DEM by comparing its estimated V$_{d}$ to past observed V$_{d}$ over water. The parametrization was found to yield V$_{d}$ values generally in good agreement with the observations for the deciduous forest and the coniferous forest. Ozone is removed slowly at wet surface or water due to its low water solubility. Therefore V$_{d}$ values over water were lower than Vd values over the other surfaces. Comparison of PNU/DEM simulated V d values to observations of ozone V$_{d}$ that have been reported in the literature implies that PNU/DEM produces realistic results.

• 한국농공학회논문집
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• 제62권1호
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• pp.51-60
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• 2020

The purpose of this study is to determine the spatial and temporal resolutions that can represent land surface characteristics comprised of various land use using Landsat/AMSR2-based soil moisture data. We estimated the Landsat (30 m×30 m)-based soil moisture values using the soil moisture regression model. Then, the Landsat (30 m×30 m)-based soil moisture (reference values) were resampled to the relatively coarse resolutions from 1 km to 4 km, respectively. Comparing the reference values to the resampled soil moisture values, we confirmed that uncertainties were increased with the spatial resolutions of 2 km~4 km indicating that the spatial resolution of 1 km×1 km is required to represent the complicated land surface. Also, the AMSR2 soil moisture values have less uncertainties compared to SMAP data with the temporal resolution of 1~2 days. Thus, our findings can be useful for various areas such as agriculture, hydrology, forest, etc.

• 대기
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• 제33권4호
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• pp.355-365
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• 2023

To proactively manage climate risk, near-term climate predictions on annual to decadal time scales are of great interest to various communities. This study evaluates the near-term climate prediction skills in East Asia with DePreSys4 retrospective decadal predictions. The model is initialized every November from 1960 to 2020, consisting of 61 initializations with ten ensemble members. The prediction skill is quantitatively evaluated using the deterministic and probabilistic metrics, particularly for annual mean near-surface temperature, land precipitation, and sea level pressure. The near-term climate predictions for May~September and November~March averages over the five years are also assessed. DePreSys4 successfully predicts the annual mean and the five-year mean near-surface temperatures in East Asia, as the long-term trend sourced from external radiative forcing is well reproduced. However, land precipitation predictions are statistically significant only in very limited sporadic regions. The sea level pressure predictions also show statistically significant skills only over the ocean due to the failure of predicting a long-term trend over the land.

• 한국지리정보학회지
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• 제9권2호
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• pp.79-90
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• 2006

본 연구의 목적은 도시지역에 SWMM 모형에 필요한 적정규모의 배수유역(HSU) 및 관거망 공간정보의 정밀도 수준을 파악하는 데 있다. 공간정밀도 수준의 차이가 지표면 유출유량의 모의결과에 미치는 영향은 매우 미미한 수준에서 억제가 가능하였으나, 오염부하량 유출의 모의결과는 토지이용이 서로 다른 다수의 단위소유역들을 재합성하여 새로운 단위소유역을 작성하면 유출 오염부하량이 감소됨이 확인되었다. 한편, 관거의 공간정밀도 차이에 따른 유출량 모의결과는 유출첨두시간에 약간의 차이를 보이지만 전체 모의 기간을 통하여는 유출 패턴과 총유량에 미치는 영향은 매우 낮았다. 관거 유출과정 중에 다소의 유출부하량 계산의 오차가 발생하였으나, 그 규모는 관거 정밀도가 낮은 Case-3을 제외하고는 약 5~10% 정도였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제36권5호
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• pp.799-810
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• 2003

일반적으로 수문모형은 직접 또는 간접적으로 정의되는 지형매개변수에 대한 지형학적 해석을 필요로 한다. GIS는 지형의 수치자료로부터 이러한 매개변수를 추출하여 제공할 수 있다. 따라서 본 연구는 수치지형도상의 실제 하천망 및 threshold area를 추출하고, 정방행렬의 고도수치를 표현하는 수치고도모형(Digital Elevation Model :DEM)로부터 하천망을 추출시, 실제 지형도상에서 나타나는 threshold area의 통계적 변화에 따른 변화를 검토하였다. 또한 실제 수치지형도에서 추출한 유역의 지형매개변수와 DEM으로부터 추출한 지형매개변수를 지형학적 순간단위도(Geomorphological Instantaneous Unit Hydrgraph : GIUH)모형의 입력자료로 활용될 때, DEM의 격자 크기와 하천망 추출에 필요한 threshold area의 변화에 대한 유역 특성 고유치의 민감도를 분석한 것이다. 본 연구 결과 DEM의 격자크기와 threshold area의 변화에 따라 GIUH 모형은 민감하게 변화하고 있음을 알 수 있었으며, 보청천 산성교 적용 대상지역의 경우 DEM격자크기는 25m∼50m의 크기가 적정하고, 하천망을 추출할 때 사용되는 threshold area는 초과확률 30%∼5o%크기가 적정함을 보여줬다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.409-418
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• 2021

토지피복도는 국토정책, 환경정책을 위한 의사결정 근거 자료로 활용되는 매우 중요한 자료이다. 토지피복도는 원격탐사 자료를 활용하여 제작되는데, 이때 사용되는 데이터의 취득 시기에 따라 동일한 지역을 대상으로 하더라도 분류 결과가 달라질 수 있다. 본 연구에서는 단시기 데이터의 분류 정확도를 개선하기 위해 다중시기 위성영상을 활용하였으며 계절에 따른 지표면의 분광 반사 특성 차이를 딥러닝 알고리즘의 하나인 U-Net 모델에 학습시켜 분류하였다. 또한 단시기 분류 결과와 정확도 비교를 통해 분류 정확도의 향상 정도를 비교하였다. 구역 내에 30%의 녹지와 한강을 포함하여 다양한 토지피복으로 이루어진 서울특별시를 연구대상지로 설정하고 2020년 분기별 Sentinel-2 위성영상을 산출하였다. 대한민국 환경부에서 작성한 세분류 토지피복도를 활용하여 U-Net 모델을 학습시켰다. 학습한 U-Net 모델을 통해 단시기, 2시기, 3시기, 4시기로 모델을 학습하여 분류한 결과, 단시기를 제외하고 토지피복도 분류 정확도 확보기준인 75%를 상회하는 81%, 82% 79%의 정확도를 나타냈다. 이를 통해 다중 시계열 학습을 통해 토지피복의 분류 정확도 향상이 가능하다는 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권5호
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• pp.463-471
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• 2008

The quality of orthoimages mainly depends on the elevation information and exterior orientation (EO) parameters. Since LiDAR data directly provides the elevation information over the earth's surface including buildings and trees, the concept of true orthorectification has been rapidly developed and implemented. If a LiDAR-driven digital surface model (DSM) is used for orthorectification, the displacements caused by trees and buildings are effectively removed when compared with the conventional orthoimages processed with a digital elevation model (DEM). This study utilized LiDAR data to generate orthorectified digital aerial images. Experimental orthoimages were produced using digital terrain model (DTM) and DSM. For the preparation of orthorectification, EO components, one of the inputs for orthorectification, were adjusted with the ground control points (GCPs) collected from the LiDAR point data, and the ground points were extracted by a filtering method used in a previous research. The orthoimage generated by DSM corresponded more closely to non-ground LiDAR points than the orthoimage produced by DTM.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권8호
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• pp.667-681
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• 2011

본 연구의 목적은 전지구 수문해석도구인 지표수문해석모형을 활용하여 국내 가뭄해석에 적용성을 평가하는데 있다. 이에 댐 상류 유역의 관측유입량 자료를 대상으로 모형의 모의능력을평가하고 남한 전역에 대한 수문성분(유출, 토양수분)을 생산하였다. 격자별 일 단위 유출 및 토양수분자료를 해당기간별 누가 시계열(3, 6, 12개월)로 변환하여 가뭄지수를 생산하였고, 빈도해석에 따른 누가확률값 산정 및 표준화를 통해 SRI 및 SSI를 산정하였다. 산정된 지수의 평가를 위해 국내 과거 가뭄기록사례를 조사하고 기존 가뭄지수인 SPI 및 PDSI를 활용하였다. 본 연구 결과의 평가는 시계열별, 지역별 분석 및 유역별 물수지 분석을 통해 수행되었으며, 주로 가뭄기간동안의 가뭄심도와 가뭄 발생 및 해갈의 재현여부를 평가하였다. 분석결과 SRI 및 SSI 모두 시 공간적으로 과거 기록된 피해기간 및 지역 상황을 잘 반영한 것으로 나타났으며, 가뭄기간 동안의 정량적인 수문정보 생산이 가능하다는 점에서 유역단위 가뭄관리에 유용하게 활용될 것이라는 결론을 얻었다.