In this paper, we present an improved multi-scale gradient algorithm. The proposed algorithm works the effectively handling of both step and blurred edges. In the proposed algorithm, the image sharpening operator is sharpening the edges and contours of the objects. This operation gives an opportunity to get noise reduced image and step edged image. After that, multi-scale gradient operator works on noise reduced image in order to get a gradient image. The gradient image is segmented by watershed transform. The approach of region merging is used after watershed transform. The region merging is carried out according to the region area and region homogeneity. The region number of the proposed algorithm is 36% shorter than that of the existing algorithm because the proposed algorithm produces a few irrelevant regions. Moreover, the computational time of the proposed algorithm is relatively fast in comparison with the existing one.
자연유역에서의 유역 분할에 관한 많은 연구가 진행되어왔음에도 불구하고, 도시유역에서의 유역 분할에 관한 연구는 이루어져있지 않다. 도시유역간의 경계 구분에 있어서 두 개의 유역 사이에 어떤 자연적 경계 또는 행정적 경계가 존재하지 않아 그 구분이 모호한 경우, 각기 다른 유출구를 갖는 우수관망에 의한 도시유역간의 경계는 오직 우수관거시스템의 설계자에 의하여 결정된다. 본 연구에서 제안된 UWDM(Urban Watershed Division Model)은 각 유역의 유출구에서의 첨두유출량을 동시에 감소시키기 위한 유역경계를 결정하게 된다. 이때, UWDM은 복수의 관거 연결 방향을 갖는 맨홀간 연결 방향을 결정함으로써 우수관거 유출구에서의 첨두 유출량을 저감시키기 위한 우수관망을 결정한다. UWDM을 통한 우수관망의 변경은 관거 내 유출 수문곡선의 중첩효과를 변화시키기 때문에, 최적화된 우수관망에서의 수문곡선은 그 중첩효과가 감소된 만큼 유출구에서의 첨두 유출량을 감소시킬 수 있다. 따라서 UWDM은 유역 경계상에서의 맨홀간 관거의 연결 방향을 유전자알고리즘을 이용하여 결정함으로써 인접한 도시유역간의 경계를 최적화할 수 있다. 본 연구에서 제안된 모형은 서울의 50.3 ha의 각기 다른 유출구를 갖는 인접한 두 개의 도시유역에 적용되었으며, 이 모형의 유역 구분에 의하여 두 개의 우수관망 유출구에서의 첨두유출량은 약 22% 감소하는 결과를 나타냈다. 자연유역에서의 유역 분할에 관한 많은 연구가 진행되어왔음에도 불구하고, 도시유역에서의 유역 분할에 관한 연구는 이루어져있지 않다. 도시유역간의 경계 구분에 있어서 두 개의 유역 사이에 어떤 자연적 경계 또는 행정적 경계가 존재하지 않아 그 구분이 모호한 경우, 각기 다른 유출구를 갖는 우수관망에 의한 도시유역간의 경계는 오직 우수관거시스템의 설계자에 의하여 결정된다. 본 연구에서 제안된 UWDM(Urban Watershed Division Model)은 각 유역의 유출구에서의 첨두유출량을 동시에 감소시키기 위한 유역경계를 결정하게 된다. 이때, UWDM은 복수의 관거 연결 방향을 갖는 맨홀간 연결 방향을 결정함으로써 우수관거 유출구에서의 첨두 유출량을 저감시키기 위한 우수관망을 결정한다. UWDM을 통한 우수관망의 변경은 관거 내 유출 수문곡선의 중첩효과를 변화시키기 때문에, 최적화된 우수관망에서의 수문곡선은 그 중첩효과가 감소된 만큼 유출구에서의 첨두 유출량을 감소시킬 수 있다. 따라서 UWDM은 유역 경계상에서의 맨홀간 관거의 연결 방향을 유전자알고리즘을 이용하여 결정함으로써 인접한 도시유역간의 경계를 최적화할 수 있다. 본 연구에서 제안된 모형은 서울의 50.3 ha의 각기 다른 유출구를 갖는 인접한 두 개의 도시유역에 적용되었으며, 이 모형의 유역 구분에 의하여 두 개의 우수관망 유출구에서의 첨두유출량은 약 22% 감소하는 결과를 나타냈다.
분포형 모형은 유역내에서 공간 분포된 임의 지점의 유출해석 결과를 손쉽게 얻을 수 있다. 이때 다양한 특성을 가지는 소유역으로 구성된 유역의 경우, 소유역에 대해 신뢰성 있는 유출량을 얻기 위해서는 소유역별로 보정된 모형을 적용해야 한다. 본 연구에서는 관측 유량자료가 있는 소유역별로 모형을 보정할 수 있는 다지점 보정 기술을 개발하였다. 이를 위해서 다지점 보정 대상매개변수의 선정 및 적용 방법과 소유역 네트워크 정보를 설정하는 방법을 제시하였다. 또한 다지점 보정 모듈을 구현하기 위한 클래스를 설계하고 GUI를 개발하였으며, 소유역별로 설정된 매개 변수를 이용한 유출해석 절차를 정립하였다. 다지점 보정 모듈을 낙동강 수계 선산 유역($977km^2$)에 적용하였다. 적용결과 다지점 보정 모듈은 유역내 소유역에 대한 모형의 보정에 효과적으로 적용할 수 있었으며, 다지점 보정에 의해서 소유역의 유출해석 결과를 향상시킬 수 있었다.
본 논문에서는 복잡 배경으로부터 임의의 다중물체를 효과적으로 검출함과 동시에 고속 분할할 수 있는 문맥자유 마커제어 분수계 변환 (context-free marker controlled watershed transform)을 제안하였다. 먼저 잡음에 강건한 주목 연산자 (attention operator)를 써서 복잡 배경 속의 여러 물체 별로 그 위치를 검출하여 문맥자유 마커를 추출하고, 이를 마커로 한정된 레이블링 (marker constrained labeling)을 하여 최소값 부과과정이 필요 없는 문맥자유 마커제어 분수계 변환을 제안함으로써 과분할없이 신속하게 분할할 수 있도록 하였다. 다중 물체가 포함된 복잡 영상에 적용 실험하여, 대상 물체에 대한 사전정보 없이도 과분할과 처리시간을 대폭 줄여 효과적으로 다중 물체를 검출함과 동시에 고속 분할이 가능함을 확인 할 수 있었다.
본 연구에서는 SWAT-CUP을 이용한 SWAT 모형의 검·보정 과정에서 다중 관측 지점 및 변수를 고려한 분석의 기준을 제시하였으며, 이의 적용을 위해 용담시험유역에서 장기 관측된 유량, 토양수분량, 그리고 증발산량을 활용한 모의수행 및 유역의 수문 유출특성과 물순환 관점의 물수지를 검토하였다. 모형은 유역 내 다중 관측 자료의 특성을 반영할 수 있도록 순차적 보정 방법과 SWAT-CUP에서의 최적 매개변수 값 산정을 위한 모의 실행 및 반복 횟수 설정(초기 1,000회 모의 실행, 이후 500회 모의 반복), 그리고 전체 및 부분 수행 등을 통해 소유역별 각기 다른 매개변수 값으로 보정하였으며(유역출구 유량 ENS 0.85, R2 0.87, 그리고 PBIAS -7.6%), 이를 유역출구 지점에 대해 순차적이 아닌 일괄 적용한 분석결과(ENS 0.52, R2 0.54, 그리고 PBIAS -22.4%)와 비교하여 그 방법상의 우위를 확인하였다. 총 15개년의 모의 결과로부터 용담댐 유역의 직접유출은 35%, 기저 및 중간유출과 회귀유량을 합한 값은 65%로 전체 유출률은 53%이며, 증발산량은 전체 강우의 39%에 상당하는 양이 발생하는 것을 파악할 수 있었으며, 아울러 소유역별 연간 총 유출량(일평균 21.8 m3/sec) 등을 포함한 물이용 가능 수량은 연간 총 6.96억 m3으로 소유역별로는 약 540 ~ 900 mm로 분석되었다.
본 연구의 목적은 다목적 유전자 알고리즘을 이용하여 우수유출 저류지를 소유역에 분담하여 설치 계획하는데있다. 이를 위해 우수유출 저류지의 위치 및 규모를 최적화하기 위한 모형을 개발하였다. 이 모형은 크게 2가지로 나뉘어 지는데, 유역유출모형과 최적해를 구하기 위하여 도입한 다목적 유전자 알고리즘(MOGAs)이다. 이러한 최적화 모형을 모의하기 위하여 목적함수는 첨두유출량과 저류지 저류용량의 함수로 설정하고, 제한조건은 기본적으로 구조적 제한과 저류용량 및 운영목적에 따라 설정하였다. 본 연구를 위해 만들어진 최적화 모형은 안양시 관양유역에 실제 적용해 보았으며, 그 결과 주어진 제약조건내에서 상류지역에 저류지가 설치되는 경우가 최적값으로 나타난 것을 통해 적절하게 잘 모의된 것으로 보인다. 그밖에 On-line 및 Off-line 저류지가 동시에 건설되는 경우에도 함께 최적화 모의가 가능한지도 살펴보았다. 본 연구를 통해 제시한 방법론은 향후 도시유역내의 홍수피해 저감계획시 활용될 수 있을 것이다.
Implemented since 2004, TPLC (Total Pollution Load Control) is the most powerful water-quality protection program. Recently, uncertainty of prediction using steady state model increased due to changing water environments, and necessity of a dynamic state model, especially the watershed model, gained importance. For application of watershed model on TPLC, it needs to be feasible to adjust the relationship (mass-balance) between discharged loads estimated by technical guidance, and arrived loads based on observed data at the watershed outlet. However, at HSPF, simulation is performed as a semi-distributed model (lumped model) in a sub-basin. Therefore, if the estimated discharged loads from individual pollution source is directly entered as the point source data into the RCHRES module (without delivery ratio), the pollutant load is not reduced properly until it reaches the outlet of the sub-basin. The hypothetic RCHRES generated using the HSPF BMP Reach Toolkit was applied to solve this problem (although this is not the original application of Reach Toolkit). It was observed that the impact of discharged load according to spatial distribution of pollution sources in a sub-basin, could be expressed by multi-segmentation of the hypothetical RCHRES. Thus, the discharged pollutant load could be adjusted easily by modification of the infiltration rate or characteristics of flow control devices.
The use of remotely sensed data and geographic information system (GIS) to develop conservation-oriented watershed management strategies on Imha Dam, Korea, is presented. The change of land use for study area was analyzed using multi-temporal Landsat imagery. A soil loss model was executed within a GIS environment to evaluate watershed management strategies in terms of soil loss. In general, remotely sensed data provide efficient means of generating the input data required for the soil loss model. Also, GIS allowed for easy assessment of the relative erosion hazard over the watershed under the different land use change options. The soil loss model predicted substantial declines in soil loss under conservation-oriented land management compared to current land management for Imha Dam. The results of this study indicate that soil loss potential (5,782,829 ton/yr) on Imha Dam in 2003 is approximately 1.27 times higher than that (4,557,151 ton/yr) in 1989. This study represents the first attempt in the application of GIS technology to watershed conservation planning for Imha Dam. The procedures developed will contribute to the evolution of a decision support system to guide the land planning and dam management in Imha Dam.
인구의 증가는 하천 유역지역의 토지이용변화를 가속시켜왔으며, 토지이용변화에 대한 공간분포정보는 이들 지역에 대한 효과적인 관리와 계획에 중요한 자료가 되고 있다. 본 연구의 목적은 1989년, 1999년, 2002년도 IRS LISS III 영상자료를 이용하여 인도 서부에 위치한 Moyar유역지역의 1:50,000축척 토지이용변화도를 생성하는데 있다. 약 9가지의 토지이용분류자료는 3개년간의 영상자료를 시각적 판독방법에 의해 추출하였으며, 토지이용변화 검색은 관측시기 I(1989-1999)과 관측시기 II (1999-2002)에 대한 행렬분석방법에 의해 수행되었다. 본 연구를 통하여 기간 II가 기간 I보다 지속가능한 개발과 난개발을 방지하기 위한 실질적인 정보를 보여 주었다.
A Geographic Information System (GIS) was developed to estimate basin-wide soil losses using the Universal Soil Loss Equation (USLE). It was applied to estimate the annual average soil losses from the Saemangeum watershed. The USLE factors for each subarea of uniform land use and treatments were estimated from the GIS routines from digital topographic maps, land cover and detailed soil maps. A routine was developed to estimate the averaged cropping management factors (C) of USLE for multi-cropping farmlands, based on cropping system records from the district offices. The resulting C factors ranged from 0.28 to 0.35 for multi-cropping areas. The estimated annual average soil loss was approximately 2.9 million tonnes. Typical soil losses from different land uses were 0.8 t/ha at paddies, 33.7 t/ha at uplands and 1.1 t/ha from forested mountains. It was also found that 6.0% of the arable land of the watershed possessed high risks of soil losses, and conservation measures were needed to reduce soil losses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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