본 연구에서는 딥러닝을 이용한 모형을 이용해서 우리나라 지역에 대한 서리 발생 예측 모형을 구축하였다. 딥러닝 모형의 학습 데이터로 다양한 기상인자들(최저기온, 풍속, 상대습도, 구름량, 강수량)을 사용하였으며, 기상인자들에 대한 통계적 분석 결과, 서리가 발생한 날과 서리가 발생하지 않은 날에 대해 각 요소별로 유의한 차이가 있는 것을 볼 수 있었다. 단일 딥러닝 모형 3가지와 다중 입력 딥러닝 모형 3가지를 이용하여 서리발생을 추정한 결과, 평균적으로 MLP가 가장 정확도가 낮았으며, LSTM, GRU 순으로 정확도가 높게 나타났고, 다중 입력 딥러닝 모형의 경우 3가지 모형이 거의 비슷한 결과가 나타났지만 그 중 평균적으로 GRU와 MLP를 이용한 모형이 가장 정확도가 높았다. 또한, 단일 딥러닝이 다중 입력 딥러닝에 비해 샘플에 따라 정확도 편차도 더 컸다. 이에 따라 결과적으로 단일 딥러닝 기반의 서리발생 예측 모형보다 다중 입력 딥러닝 기반의 서리발생 예측 모형이 안정성과 정확도와 재현율 측면에서 다소 우수한 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 기후변화에 따른 하상변동과 골재 채취량 산정을 위해 논산천 유역을 대상으로 기후변화시나리오 기반의 SWAT 모형을 이용한 강우-유출 모델링과 HEC-RAS 모형을 이용한 장기 하상변동 모델링을 수행하였다. SSP5-8.5 시나리오의 미래 전반기에 대한 강우-유출 및 유사량 해석결과 연강수량의 차이가 최대 600 mm 이상 발생함에 따라 해당 유역의 유사유출량 또한 연간 30,000 ton 이상 차이가 발생하는 것으로 나타났다. 또한, 장기 하상변동 모델링을 통해 논산천 하류 하도의 퇴적구간 및 골재채취 가능량을 산정한 결과 금강 합류부로 부터 약 4.6~6.9 km의 상류부 2.455 km 구간에 대해 골재채취가 가능할 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 극한강우 또는 가뭄 등의 이상기후로 인한 기후위기의 위험성이 커질 수 있으며 이러한 변동성의 증가는 장기적인 골재채취에 영향을 줄 수 있음을 확인하였다. 따라서 향후 장기적인 골재채취 계획 및 정책 수립에 기후변화의 영향을 고려하는 것이 중요할 것으로 판단된다.
강우-유출 모의 과정에서 유효강우는 토양수분을 고려하여 산정되며, 이러한 토양수분을 강우-유출 모형에 반영하기 위해서는 직접 관측된 자료를 활용하거나, 모형 내부에서 간접적으로 산정한다. 본 연구에서 사용한 강우-유출 모형은 유역의 기온에 따른 유역습윤지수(Catchment Wetness Index, CWI)를 산정하고, CWI와 강수량의 조합을 통해 산정되는 토양수분지수(Soil Moisture Index, SMI)를 직접 활용하여 유효강우 및 유출량을 계산하는 IHACRES 모형을 사용하여 연구를 수행했다. 합천댐 유역을 대상으로 CWI와 유효강우 간의 관계가 장기 유출 산정에 미치는 영향에 대해 연구한 결과, CWI와 유효강우는 비선형적인 관계를 가짐을 확인하였으며 이러한 비선형 관계는 장기 유출 모의에 있어 홍수기 보다 비홍수기에서 더 많은 영향을 미침을 확인하였다. CWI가 장기 유출에 미치는 영향을 자세히 분석하고자, 보정기간(2002~2004년)과 검정기간(2005~2007년)으로 나누어 가변 CWI와 일정 CWI 조건하에서 유황에 따른 유출모의성능을 분석하였다. 분석결과 전반적으로 가변 CWI의 결과가 일정 CWI의 결과에 비하여 우수하게 나타났다. 풍수기에서 결정계수는 평수기나 갈수기에 비하여 높은 값을 보이고 있으나 가변 CWI와 일정 CWI간에 차이는 크지 않았다. 이는 강수량이 많은 시기의 유출의 경우 기온에 따른 증발 및 토양수분에 대한 민감도가 상대적으로 작다는 것을 의미한다. 반면, 풍수기에 비해 유출량이 적은 평수기와 갈수기에서는 가변 CWI의 평가지표가 더 우수한 결과를 보이고 있어, 평갈수량을 포함한 장기유출모의시 기온을 고려한 증발과 이에따른 토양수분의 고려가 유출량 산정에 상당한 영향을 미침을 확인할 수 있다. NSE의 경우 풍수기가 평갈수기보다 다소 떨어지는 경향을 볼 수 있으나 NSE가 이상치의 영향을 크게 받는 지표이므로 유량 절대값이 큰 풍수기에서는 당연한 결과라 볼 수 있으며, 그럼에도 전체적으로는 0.9이상의 양호한 수치를 보여주고 있다. 풍수기에는 기온에 따른 CWI가 크게 영향을 미치지 못하지만, 유출량이 적은 평 갈수기에서 CWI의 활용이 장기 유출 모의 정확도를 개선할 수 있을 것이라 사료된다.
우리나라에서 대표적으로 사용되어 온 지하수 함양량 산정방법은 지하수 감수곡선에 의한 기저유출분리법, 유역내의 집중형 개념모형에 의한 물수지 분석, 그리고 지하수위 변동곡선법으로 대별된다. 지하수 함양량은 기후조건, 토지이용 그리고 수문지질학적 불균질성에 따르는 시공간적인 변동성을 나타내므로 전술한 방법들은 이같은 특성을 다루기에는 많은 제약을 가진다. 이 같은 단점을 극복하기 위해 본 연구에서는 통합 지표수-지하수 모형인 SWAT-MODFLOW로부터 얻어진 물수지 성분을 기초로 한 새로운 함양량 추정방법을 제시하고자 한다. 하천변에 위치한 지하수위는 하천흐름과 유사한 동적변화를 나타내는 반면 보다 상류부에 위치한 지하수위는 강수에 대하여 일정한 지체현상을 나타낸다. 이와 같은 지하수위 변동의 특징은 함양의 물리적 특성과 관련되므로 이 같은 현상을 설명하기 위해서는 토양층을 통과한 물이 대수층 함양에 도달하는데 걸리는 시간적 지체를 설명하는 것이 필요하다. SWAT 모형에서는 주어진 날에 대해 물이 토양층을 통과하여 대수층으로 함양되는 과정을 설명하기 위해 지수형태의 감쇠가중함수를 가진 단일 저수지 저류 모듈을 사용한다. 그런데 이 모듈은 지체시간이 긴 경우나 추정된 함양의 시계열이 지하수위 시계열과 잘 맞지 않는 제한 사항을 가지므로, 본 연구에서는 비포화대를 통과하는 시간 지체를 보다 현실적으로 반영할 수 있는 다단 저수지 저류 추적 모듈을 개발하여 SWAT모형에 탑재하였으며, 이 모듈내의 시간지체와 관련된 매개변수는 관측지하수위와 모의 함양량의 상관관계를 검토함으로써 최적화가 이루어지도록 하였다. 본 연구방법의 최종 단계는 모의 지하수위와 관측 지하수위, 그리고 관측 유역유출량과 모의 유출량을 검증함으로써 종결된다. 새롭게 제안된 방법을 우리나라 미호천 유역에 적용하여 지하수 함양량의 시공간적 분포를 추정하였는데 제시된 방법이 유역 모형의 효율성과 지하수위 변동법의 정확성이라는 장점을 모두 가진 방법이어서 추정된 일 함양량은 수리지질학적 불균질성, 기후조건, 토지이용과 토양층과 대수층의 거동까지 반영한 매우 개선된 값으로 판단된다.
기후변화와 도시화는 기저유출이 하천유량에 미치는 계절별 특성에 변동성을 초래한다. 이러한 기저유출의 변동성은 수생태의 혼란을 유발할 뿐만 아니라 불안정한 수자원 관리를 초래할 수 있다. 토지이용변화는 직접유출과 기저유출에 영향을 주며, 결과적으로 다른 수문순환 요소들에게 미치게 된다. 일반적으로 기저유출은 관측된 하천유량을 통해 산정되지만, 모델링의 유량 예측을 통해서 미계측 유역의 기저유출량 산정에 유용하게 사용 될 수 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 1) RECESS 통해 alpha factor를 산정한 후, SWAT 모형에 적용하여 보정 예측을 향상시키고, WHAT 시스템을 미계측 유역의 적용하여 기저유출을 분석하며, 3) 토지이용변화에 따른 기저유출 특성을 평가하는 것이다. 이러한 목적으로 미계측 지역인 갑천 유역에 Period 1(1990-1996)과 Period 2(2000-2006)로 설정하여 적용하였다. RECESS를 통해 alpha factor를 산정한 후, SWAT 모형 보정에 적용한 결과는 유량예측의 정확성을 향상시키고, 기저유출의 특성인 감수부분도 반영되었다. 두기간 사이의 연평균 기저유출을 비교했을 때 토지이용변화는 연평균 기저유출량에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 그러나 두기간 사이의 계절별 기저유출의 분포를 비교했을 때 토지이용변화는 기저유출의 계절별 특성에서 큰 상이성을 초래했다. 따라서 토지이용변화로 인한 갑천 유역의 유량 및 기저유출의 변동성은 금강 본류로 전달되기 때문에 계절별 변화에 따라 전략적으로 분석 및 관리가 필요하다.
본 연구는 토양의 수분 상태를 고해상으로 관측 및 분석하고 농업분야에의 응용 가능성을 평가하기 위한 연구이다. 이를 위하여 Landsat-8 OLI(Operational Land Imager)/TIRS(Thermal Infrared Sensor)의 광학 및 열적외선 위성영상을 연구자료로 전라북도 농업지역을 포함(연구자료 내 46%)하는 2015, 2016, 및 2017년 5-6월에 촬영된 영상 세 장을 이용하였다. 연구지역의 각 영상 촬영일의 토양의 수분 상태는 SPI(Standardized Precipitation Index)3 가뭄지수를 통하여 효과적으로 획득할 수 있으며, 각 영상은 보통, 습윤, 및 건조한 토양 수분 조건을 갖는다. 이러한 각기 다른 토양수분 조건을 갖는 영상을 대상으로 토양의 수분 상태를 관측하고 SPI3 가뭄지수로부터 획득한 토양의 수분 상태와 비교/분석을 수행기 위하여, TVDI(Temperature Vegetation Dryness Index)를 계산하였다. TVDI는 Landsat-8 OLI/TIRS 위성영상으로부터 계산한 LST(Land Surface Temperature) 및 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)의 관계로부터 추정하여 계산된다. LST-NDVI의 형상 공간 내 픽셀의 분포에서 NDVI에 따른 LST의 최대/최소값을 추출하고 이를 대상으로 각각 선형회귀분석(linear regression analysis)을 통하여 NDVI에 따른 LST의 Dry/Wet edge를 결정할 수 있으며, 최종적으로 NDVI에 따른 두 edge 사이에서의 LST 값의 비율을 계산하여 TVDI 값을 계산한다. TVDI 값으로부터 관측된 영상 내 상대적인 토양의 수분 상태를 매우 습윤, 습윤, 보통, 건조, 매우 건조의 5단계로 분류하여 SPI3로부터 획득한 각각의 토양수분 상태와 비교하였다. 연구자료 획득시기인 5-6월 시기의 특성상 모내기로 인하여 영상 내 가장 많은 비율을 차지하는 논 지역의 영향으로 영상 전체 중, 약 62% 이상이 습윤 및 매우 습윤한 상태로 분류되었다. 또한, 보통으로 분류되는 픽셀은 영상 내 밭 지역의 영향 때문으로 분석되었다. 영상 전체에 대해서는 대략적으로 SPI3의 토양수분 상태와 대응하였지만 매우 건조, 습윤, 및 매우 습윤에 해당하는 세분류 결과에서는 SPI3 토양수분 상태와 대응하지 않았다. 또한, 영상에서 논과 밭의 농업지역을 추출 및 분류한 후, SPI3 토양수분 상태와 비교하였을 때, 논 지역의 토양수분 상태 관측 분류 결과는 매우 건조, 보통 및 매우 습윤에서, 밭 지역은 보통의 분류에서만 SPI3 가뭄지수와 대응하지 않았다. 이는 매우 건조한 나지 및 매우 습윤한 모내기로 인한 논 지역, 수계, 구름 및 산지 지형효과 등의 이상치로 인하여 잘못된 Dry/Wet edge 추정의 문제로 사료되어진다. 그러나 5-6월 시기의 농업지역 중, 밭 지역에서는 세분류된 토양의 수분 상태를 효과적으로 관측할 수 있었다. 고해상 광학위성 기반 농업지역에 대한 토양수분 상태의 시 공간적 변화를 관측하여 농업지역의 농업생산량예측 등 그 응용이 가능할 것으로 사료된다.
데이터 처리 속도는 예보 능력과 관련이 있다. 최신의 입력 자료를 이용한 예측 데이터의 고속 생산은 신속한 대처를 가능하게 한다. 또한 알고리즘 작성, 계산, 결과 평가, 알고리즘 개선으로 이어지는 순환 구조를 원활하게 할 뿐만 아니라 오류 발생시 빠른 시간 내에 복구할 수 있게 하는 등 매우 중요한 요소이다. 현재의 조기경보 시스템은 매 계산 주기 마다 섬진강 유역의 10개 시군에 대해 30미터 해상도의 격자형 자료를 400개 이상 생성하고 있으며(중간 데이터 포함) 최대 9일까지 예보되는 자료를 포함할 경우 600개 이상이다. 이는 전국을 30미터 해상도로 약 45개를 생성하는 계산양과 비슷하다. 또한 14,000여개의 필지에 대한 구역 통계와, 각 래스터의 평균, 최대, 최소 등의 통계자료 생성도 함께 수행 해야 한다. 이와 같은 대량의 데이터를 한정된 시간 내로 처리하기 위한 몇 가지 기법을 적용하여 적용하였으며, 아직 적용은 못하였으나 가능성의 여부를 평가해 보는 것으로 본 연구를 진행하였다. 그 결과 앞서 제시된 래스터 캐시, NFS 캐시, 분산 처리를 모두 적용할 경우 데이터 처리 시간을 1/8로 단축 시킬 수 있음이 확인되었다. 또한 GPU를 이용한 연산을 적용할 경우 일부 모듈에 대해 매우 큰 폭으로 수행 시간을 단축 시킬 수 있음을 확인하였다. 다만 캐시를 위한 추가적인 디스크, GPU라는 별도의 하드웨어, 추가된 하드웨어 지원을 위한 고출력 전원 장치와 이에 따른 UPS (Uninterruptible power supply, 무정전 전원공급 장치)까지 상대적으로 높은 사양으로 준비해야 하는 비용적인 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서 제시한 네 가지 기법 중 세 가지는 계산 서버 추가를 통한 수평적 성능 확장에 관한 것이다. 하지만 서버의 추가가 처리 속도 향상으로 이어지지 않음은 물론 오히려 저하시키는 경우가 있다. 본 연구에서는 특정 시간 내로 작업을 완료 시키지 못하면 해당 작업을 반환하여 다른 서버가 처리하는 간단한 방식을 이용한다. 하지만 이런 문제를 지속적으로 발생시키는 계산 서버가 발견된다면 정해진 기준에 따라 계산 작업에서 완전히 퇴출 시켜야 성능 향상에 도움이 된다. 따라서 처리 속도에 대한 정확한 원인을 검사하고 이를 실시간으로 반영할 수 있는 기법이 필요하다.
본 연구는 2017년과 2018년의 기상을 가지고 연도별에 따른 대원, 대풍2호, 풍산나물콩의 생육 및 수량구성요소와 종자 크기, 지방, 단백질 함량을 분석하였다. 두 연도별 생육 시기를 보면 대원과 대풍2호에서 2018년이 2017년보다 생육 시기가 빠른 경향을 보였으나 풍산나물콩은 큰 차이가 없었다. 생육 기간 중 R1~R5에서 평균기온은 모든 품종에서 2018년이 2017년보다 높은 반면에 강수량은 풍산나물콩을 제외한 모든 품종에서 2018년이 2017년보다 적었다. 수분모형으로 각 연도의 일별 토양수분함량을 예측한 결과 2018년이 2017년보다 한발 기간이 길었고 개화시부터 종실비대기 이전까지 한발이 지속된 것으로 예측되었다. 종실 수량과 백립중은 2017년이 2018년보다 더 컸으며, 종실 크기는 2017년의 종실이 2018년보다 큰 경향을 나타내었다. 지방 함량은 모든 품종에서 2017년의 지방함량이 2018년보다 많았고 대풍2호, 대원이 연도별 기상에 따른 큰 차이를 보였다. 반면 단백질 함량은 2018년이 2017년보다 높은 경향을 보였지만 품종별 차이를 나타내었다. 결과적으로 2018년의 개화시부터 종실비대시 이전 기간이 2017년보다 평균기온이 높고 강수량이 적은 기상으로 인하여 콩의 수량, 지방 및 단백질 함량에 영향을 주었다. 이번 연구를 통하여 고온과 한발에 내성이 있음과 동시에 품질 감소가 저하되는 콩 품종 개발 및 재배 연구가 활발하게 이루어질 것이라 생각된다.
순복사는 지구 에너지 순환의 열원으로 사용되는 총 복사에너지의 총량으로써, 지표면에서는 수문학, 기후 연구 및 농업과 같은 분야에서 중요한 요소이다. 원격탐사를 통해 순복사를 모니터링 함으로써 열섬 현상과 도시화 경향을 파악할 수 있어 매우 중요하지만, 원격 탐사 자료만을 이용한 순복사 추정은 일반적으로 구름의 유무에따라정확도차이가발생한다.따라서본논문에서는천리안위성(Communication, Ocean and Meteorological Satellite, COMS) 및 Landsat-8위성 기반의 자료와 건물 높이 차이를 반영한 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD)모델 자료를 이용하여 도시화가 진행 중인 은평구 뉴타운 지역에서의 고해상도 순복사를 1시간 간격으로 산출 및 모니터링을 수행하였다. 은평구 플럭스 타워에서 관측된 순복사와 비교한 결과, RMSE $54.29Wm^{-2}$, Bias $27.42Wm^{-2}$의 정확도를 보였으며, 전체적으로 지점 관측 자료와의 유사한 경향을 보였다. 또한 산출된 순복사는 강수와 같은 기상상태를 잘 나타냈으며, 공간적 분포에서 식생 및 인공물 지역에 대한 순복사의 특징을 잘 나타냈다.
밭 재배면적이 증가하면서 토양내 수분함량에 따른 적정관개가 작물생산성에 중요한 역할을 기 때문에 손쉽게 농가에서 포장의 토양수분함량을 파악하고 대처하는 것이 중요하다. 본 시험은 농경지에서 간단한 일 기상자료와 관개이력으로 물 수지 및 토양수분함량을 일단위로 추정하기 위하여 AFKAE0.5 토양수분추정모형을 개발하고 이를 검증을 하고자 하였다. 다양한 토양의 특성을 단순화 하기 위해 대상토양을 300mm의 균일한 토양으로 가정하였고 대상 토양지하에서 물 이동을 정의하기 위하여 토양수분장력에 따른 3개의 수분영역을 설정하여 투수량과 상승량을 산출하여 물 수지에 반영하였다. 토양 물수지에서 투입요인으로는 강우, 관개, 수분 상승량을 설정하였고 산출요인으로는 증발산, 유거, 투수량을 설정하여 모형을 개발하였다. 각 요인의 물량 산출을 위한 추정모형은 문헌 및 보고서를 이용하여 작성하였으며 모형을 검증하기 위해 공주지역 고추포장을 대상으로 작부기간 동안 AFKAE0.5 모형을 이용하여 모의하여 물 수지를 산출하였으며 모형의 검증을 위하여 실제 포장에서 층위별 센서를 이용하여 측정한 토양수분함량 변화 값을 비교하였다. 대상 포장에 대해 AFKAE0.5 모형의 모의 결과 투입부분으로 연간 강우, 관개, 수분상승량은 각각 1,043, 0, 207 mm이었으며 산출요인으로 증발산, 유거, 투수량은 각각 831, 309, 161 mm로 산출되어 투입된 물보다 산출된 물의 양이 88 mm 많았다. 또한 작부기간중 증발산량에 대해 지하에서 상승하는 수분량이 24.7%에 해당되어 건조기에 지하에서 모세관 등을 통해 상승하는 양도 상당한 것을 알 수 있었다. 작부기간 중 토양수분 측정값과 AFKAE0.5 모형의 모의 값과 토양수분함량의 변화를 일별로 비교한 결과 포화 되었을 때의 수분함량이 유사하였으며 건조에 따른 수분함량 일별 감소비율이 매우 유사하게 나타나고 있어 모형이 적합한 것으로 평가되었다. 개발된 AFKAE0.5 토양 물수지 및 수분추정 모형은 농가에서 손쉽게 자가 포장에 대한 기본적인 영농이력을 알고 있으며 포장의 수분상태를 알 수 있고 적정관개를 할 수 있는 유용한 도구로서 역할을 할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.