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.
Background: Little is known about how chemical water quality is associated with ecological stream health in relation to landuse patterns in a watershed. We evaluated spatial characteristics of water quality characteristics and the ecological health of Dongjin-River basin, Korea in relation to regional landuse pattern. The ecological health was assessed by the multi-metric model of Index of Biological Integrity (IBI), and the water chemistry data were compared with values obtained from the health model. Results: Nutrient and organic matter pollution in Dongjin-River basin, Korea was influenced by land use pattern and the major point sources, so nutrients of TN and TP increased abruptly in Site 4 (Jeongeup Stream), which is directly influenced by wastewater treatment plants along with values of electric conductivity (EC), bacterial number, and sestonic chlorophyll-a. Similar results are shown in the downstream (S7) of Dongjin River. The degradation of chemical water quality in the downstream resulted in greater impairment of the ecological health, and these were also closely associated with the landuse pattern. Forest region had low nutrients (N, P), organic matter, and ionic content (as the EC), whereas urban and agricultural regions had opposite in the parameters. Linear regression analysis of the landuse (arable land; $A_L$) on chemicals indicated that values of $A_L$ had positive linear relations with TP ($R^2=0.643$, p < 0.01), TN ($R^2=0.502$, p < 0.05), BOD ($R^2=0.739$, p < 0.01), and suspended solids (SS; ($R^2=0.866$, p < 0.01), and a negative relation with TDN:TDP ratios ($R^2=0.719$, p < 0.01). Conclusions: Chemical factors were closely associated with land use pattern in the watershed, and these factors influenced the ecological health, based on the multimetric fish IBI model. Overall, the impairments of water chemistry and the ecological health in Dongjin-River basin were mainly attributes to point-sources and land-use patterns.
4대강사업은 수자원 확보, 홍수방지, 수질개선 및 생태계 회복, 지역경제활성화 등의 다 목적성을 띤 사업으로 시작되었다. 그러나 본 사업의 적합성 및 타당성에 관한 사회적 논쟁은 아직도 진행 중에 있다 하겠다. 본 연구에서는 4대강사업에 대한 평가는 지속적으로 이루어져야 할 사안으로 보고 물관리시스템의 진화과정적 측면에서 분석하였다. 장기적 관점에서 현재의 물관리 시스템을 통합적 유역관리시스템을 구현하는 방향으로 개선하여야 할 필요성을 강조하고 유역을 단위로 하는 수생태계 통합관리방향으로 가야 한다. 이를 위하여 물관리기본법의 조속한 제정이 필요할 것이다. 물관리기본법(가칭)을 제정하기 위해 각 지자체별 조례제정과 내부 조직 개편이 필요하며, 통합 물 관리 체제 시스템구축을 위해 우선 중앙정부 부처 간의 이해관계와 사회적 합의가 필요하다는 점을 강조하였다.
In this paper, we propose a fast hierarchical image segmentation using mathematical morphology. The proposed segmentation method is composed of five basic steps; multi-thresholding, open-close by reconstructing, mode operation, marker extraction, and region decision. In the multi-thresholding, an input image is simplified by Lloyd clustering algorithm. The multi-thresholded image then is more simplified by open-close by reconstruction and mode operating. In the region decision, to which region each uncertainty pixel belongs finally is decided by a watershed algorithm. Experimental results show that the quality of the segmentation results by the proposed method is not inferior to that by the conventional method and the average times elapsed by the proposed method can be reduced by one tghird of those elapsed by the conventional method.
본 연구는 다목적함수를 고려한 입자군집최적화(Particle Swarm Optimization, PSO) 알고리즘을 Python으로 개발하고, Soil and Water Assessment Tool (SWAT) 모형에 적용하여 자동보정 알고리즘의 적용 가능성을 평가하였다. SWAT 모형의 유출 해석은 안성천의 공도 수위 관측소 상류유역($364.8km^2$)을 대상으로 하였으며, 공도 지점의 2000년부터 2015년까지의 일 유량 자료를 이용하였다. PSO 자동보정은 결정계수(coefficient of determination, $R^2$), 평균제곱근오차(RMSE), NSE 모형효율계수(Nash-Sutcliffe Efficiency, $NSE_Q$), 특히 중간유출과 기저유출의 보정을 위해 $NSE_{INQ}$ (Inverse Q)를 활용하여 SWAT을 보정하였다. PSO을 통한 SWAT 모형의 자동보정과 수동보정의 유출해석 결과, 각각 $R^2$는 0.64, 0.55, RMSE는 0.59, 0.58, $NSE_Q$는 0.78, 0.75, $NSE_{INQ}$는 0.45, 0.09의 상관성 분석결과를 보였다. PSO 자동보정 알고리즘은 수동보정에 비하여 높은 향상을 보였는데 특히 유출의 감수곡선을 개선시켰으며 적절한 매개변수 추가(RCHRG_DP)와 매개변수 범위의 설정으로 수동보정의 한계를 보완하였다.
Considering complexity of industry and environmental surroundings of Geum river basin, factors of environmental pollution are very complicated and multi-changed. It is very needed to survey the discharge, water quality change and pollutant loading from up
Through this research of the analysis on the frequency flood discharges regarding basin property factors, a linear regression system was introduced, and as a result, the item with the highest correlation with the frequency flood discharges from Nakdong river basin is the basin area, and the second highest is the average width of basin and the river length. The following results were obtained after looking at the multi correlation between the flood discharge and the collected basin property factors using the data from the established river maintenance master plan of the one hundred twenty-five rivers in the Nakdong river basin. The result of analysis on multivariate correlation between the flood discharges and the most basic data in determining the flood discharges as basin area, river length, basin slope, river slope, average width of basin, shape factor and probability precipitation showed more than 0.9 of correlation in terms of the multi correlation coefficient and more than 0.85 for the determination coefficient. The model which induced a regression system through multi correlation analysis using basin property factors is concluded to be a good reference in estimating the design flood discharge of unmeasured basin.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.499-499
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2002
The goal of this study is to apply and evaluate the precipitation outflow in river basin using satellite data and GIS for proposing the efficient watershed management method. Not only precipitation outflow data but also various spatial data such as digital map, soil map, geologic map and multi-temporal TM images were used. Using landcover classification result and soil map were applied to estimate the average CN. The CN value of 63.37 by SCS method was produced in AMC-2 condition otherwise the result of direct estimation with observation method was 63 CN value. The relative error of two results was 0.59%. It can be possible to apply the satellite data for precipitation outflow analysis. For more accurate and credible analysis of this, the more multi-temporal satellite and real observation data will be needed.
The purpose of this study is to develop an efficient model for the least cost design of multi-site detention systems. The IDP (Incremental Dynamic Programming) model for optimal design is composed of two sub-models : hydrologic-hydraulic model and optimization model. The objective function of IDP is the sum of costs ; acquisition cost of the land, construction cost of detention basin and pumping system. Model inputs include channel characteristics, hydrologic parameters, design storm, and cost function. The model is applied to the Jung-Rang Cheon basin in Seoul, a watershed with cetention basins in multiple branching channels. The application results show that the detention system can be designed reasonably for various conditions and the model can be applied to multi-site detention system design.
본 연구에서는 금강유역 내 대청댐 및 용담댐유역을 대상으로 기상청에서 제공하는 공간해상도 27 km 지역규모의 A1B시나리오 기반의 RCM모형과 SWAT모형을 이용하여 미래 유출량 전망을 분석하였다. 기본적으로 GCM 및 RCM은 시공간적 스케일의 상이성으로 인해 수자원 영향 평가를 위한 자료로서 직접적인 이용은 현실적으로 곤란하다는 점에서 본 연구에서는 RCM 격자자료를 유역단위에서 강우관측소지점 단위로 공간적 다운스케일링을 실시하였으며 RCM 월자료에 대해서 일단위 자료로 시간적 다운스케일링을 수행하여 기후모델로부터발생하는 시공간적 스케일의 문제점을 극복하였다. 또한 유역단위의 상세수문시나리오를 생산하기 위해서 다지점 비정상성 다운스케일링 기법을 활용하여 기존 일강수량 모의기법에서 간과되었던 비정상성을 고려하여 미래 기후변화에 따른 강수사상의 변동성을 다양한 방법으로 검토하였다. 2001~2006년 기간 동안 SWAT모형을 이용하여 용담댐 및 대청댐 지점의 유입량과 SWAT의 최종방류부의 유출량 분석값을 비교한 결과 모의치와 실측치가 각각 90.1%, 84.3% 일치하는 것으로 나타나 적용성이 있음을 확인하였다. 기후변화 분석기간은 2011년부터 2090년까지 80년을 대상기간으로 선정하였으며, 분석결과 2011~2030년 사이 유출량이 6% 증가하는 것으로 전망되었고, 유출량의 계절적 변화는 여름철의 유출량이 감소하고, 가을과 겨울철의 유출량이 증가하는 것으로 나타나 지금과는 강우의 패턴이 변화될 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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