• 한국수자원학회논문집
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• 제41권9호
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• pp.895-905
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• 2008

유역의 수문현상을 해석하기 위해서는 다양한 지형자료와 수문 시계열자료가 필요하다. 최근 들어 DEM(Digital Elevation Model)과 수자원 주제도와 같은 지형자료 뿐만 아니라 수치예보자료 및 강우레이더의 관측자료와 같은 수문 시계열자료 또한 격자 형태로 제공되고 있으며, 이를 활용한 수문분석에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 이러한 격자형 자료를 이용하여 효과적으로 단기간의 강우-유출 현상을 모의하기 위한 물리적 기반의 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)을 개발하였다. 지표면 유출과 하도 유출의 모의는 운동파 방정식을 이용하고 있으며, 침투량 산정을 위해서 Green-Ampt 모형을 이용하고 있다. 지배방정식은 유한 체적법을 이용하여 이산화 하였으며, TDMA(TriDiagonal Matrix Algorithm) 방법을 이용하여 연립방정식을 풀고, 비선형 항에 대해서는 Newton-Raphson 방법으로 반복 계산함으로써 수렴해를 도출하였다. 개발된 모형은 단순화된 가상의 유역에 대해서 적용한 결과를 $Vflo^{TM}$ 모형의 모의결과와 비교함으로써 타당성을 검토하였다. 또한 위천 유역의 적용을 통해 모형의 검증 및 실제 유역에 대한 적용성을 검토하였으며, 모의결과는 관측유량의 재현성이 높은 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권3호
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• pp.297-306
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• 2014

본 연구에서는 해수유입과 강우유출에 따른 용원수로 내의 염분도 분포를 모의하기 위해 EFDC (Environmental Fluid Dynamics Code) 모형을 이용하였다. 유량경계조건은 대표 방류구에서 유출되는 양을 모니터링하여 면적비 유량법으로 산정하였으며, 수위경계조건으로는 시간별 조위 값을 입력하였다. 강우량에 따른 염분도 모의 결과는 일 강우량 245 mm의 유출조건을 반영하였으며, 그 결과 Site 1~2 지점과 망산도 부근 방류구가 위치한 곳에서는 염분도가 0 ppt에 가까운 수치가 나타났으며, 반면 비강우시에는 30 ppt가 넘는 것으로 나타났다. 용원수로 내측지점(Site 2~5)에서의 2010년 1월 1일~12월 31일까지의 염분도 시계열 변화 모의결과와 월별 실측값을 비교하여 나타내었다. 용원수로의 지점별 염분도를 분석한 결과, 내측지점(Site 1~4)과 송정천지점(Site 7~8)에서 염분도가 낮게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 망산도 부근 염분도를 집중적으로 조사한 결과, 1차 조사결과 누적강우량은 17 mm로 염분도 농도는 21.9~28.8 ppt로 측정되었으며, 2차 조사결과 누적강우 량은 160.5 mm로 염분도 농도는 2.33~8.05 ppt로 나타났다. 결과적으로 용원수로에서는 해수의 순환이 원활하게 이루어지지 않으므로, 이로 인하여 염분도의 차이가 크게 나타났으며 특히 강우시에는 염분도가 급격히 낮아지는 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_2호
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• pp.647-659
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• 2017

마늘과 양파 재배는 작물의 생육 조건과 주산지 기상에 영향을 받는다. 따라서 단수를 예측할 때에는 주산지의 작황과 기상을 고려할 필요가 있다. 본 연구에서는 2006년에서 2015년까지의 작물의 생육 조건을 반영한 MODIS NDVI와 7개 주산지의 기상요인을 다중 회귀 모형에 적용하여 주산지별 마늘 및 양파의 단수예측 모형을 개발하였다. 다중 회귀 모형에서 독립변수 채택은 단계적 선택방법을 이용하였다. 그 결과, 마늘과 양파 단수예측 모형은 2월의 MODIS NDVI가 중요한 독립변수로 채택되었다. 기상요인은 마늘의 경우, 평균온도(3월), 강우량(11월, 3월), 상대습도(4월), 최저온도(6월)가 채택되었으며, 양파는 강우량(11월), 일조시간(1월), 상대습도(4월), 최저온도(6월)가 독립변수로 채택되었다. MODIS NDVI와 기상요인을 이용한 단수예측 모형은 주산지별 마늘, 양파 평균 단수의 84.4%, 75.9% 설명력을 나타내었으며, RMSE는 각각 42.57 kg/10a, 340.29 kg/10a로 나타났다. 따라서 본 모형은 MODIS NDVI와 기상요인에 따른 마늘과 양파의 단수 변화특성을 잘 반영하고 있는 것으로 판단된다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제18권6호
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• pp.21-30
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• 2017

본 연구에서는 도심지 토사재해 예비중점관리 대상지역 중 충주시 안림동, 대전광역시 부사동, 안동시 신안동 3개 연구지역을 선정하여 지반특성을 분석하였다. 연구지역별 특성(수관밀도, 뿌리점착력, 강우특성, 토질특성)을 이용하여 지반특성 간의 상관관계를 고찰하고, 토사재해 예측 모델링을 통해 위험지역을 예측하였다. 토사재해 위험지 예측 모델의 비교 분석을 위하여 산지토사재해 예측프로그램(LSMAP), Stability Index MAPping(SINMAP), 산림청의 산사태위험지도(LHMAP)를 활용하였으며, 토사재해 예측에 적합한 프로그램을 검토하였다. 토사재해 위험도 예측결과 일반적으로 사용되고 있는 SINMAP의 경우 과다한 범위를 위험지역으로 예측하고, 산림청 산사태위험지도(LHMAP)의 경우는 예측지역이 가장 적게 산정되었으며, LSMAP은 SINMAP 및 LHMAP의 중간 정도 범위의 지역을 위험지역으로 예측하였다. 이러한 예측 결과의 차이는 LSMAP이 비교된 두 모델에 비해 분석 매개변수가 비교적 다양하고, 공학적이기 때문인 것으로 판단되며 보다 정밀한 예측이 가능하다는 것을 알 수 있었다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제26권6호
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• pp.106-117
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• 2021

The purpose of this study is prediction of landslide occurrence reflecting the subsurface flow characteristics within the soil layer in the future due to climate change in a large scale watershed. To do this, we considered the infinite slope stability theory to evaluate the landslide occurrence with predicted soil moisture content by SWAT model based on monitored data (rainfall-soil moisture-discharge). The correlation between the SWAT model and the monitoring data was performed using the coefficient of determination (R²) and the model's efficiency index (Nash and Sutcliffe model efficiency; NSE) and, an accuracy analysis of landslide prediction was performed using auROC (area under Receiver Operating Curve) analysis. In results comparing with the calculated discharge-soil moisture content by SWAT model vs. actual observation data, R² was 0.9 and NSE was 0.91 in discharge and, R² was 0.7 and NSE was 0.79 in soil moisture, respectively. As a result of performing infinite slope stability analysis in the area where landslides occurred in the past based on simulated data (SWAT analysis result of 0.7~0.8), AuROC showed 0.98, indicating that the suggested prediction method was resonable. Based on this, as a result of predicting the characteristics of landslide occurrence by 2050 using climate change scenario (RCP 8.5) data, it was calculated that four landslides could occur with a soil moisture content of more than 75% and rainfall over 250 mm/day during simulation. Although this study needs to be evaluated in various regions because of a case study, it was possible to determine the possibility of prediction through modeling of subsurface flow mechanism, one of the most important attributes in landslide occurrence.

• 대기
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• 제15권1호
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• pp.1-16
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• 2005

Land-surface and soil processes significantly affect mesoscale local weather systems as well as global/regional climate. In this study, characteristics of land-surface models (LSMs) and soil models (SMs) that are frequently coupled into mesoscale meteorological models are investigated. In addition, detailed analyses on three LSMs, employed by the PSU/NCAR MM5, are provided. Some impacts of LSMs on heavy rainfall prediction are also discussed.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.295-300
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• 2003

공간적으로 영향을 받는 위치에서의 상호 연관성을 고려한 예측모형 중에서 크리깅 (kriging) 방법은 관측된 데이터를 보간(interpolation)하고, 부드럽게 연결(smoothing)하며, 새로운 데이터를 예측(prediction)하는 통계적 모형으로서 많이 활용되고 있다. 크리깅 모형을 적용하기 위해서는 먼저 주어진 두 위치에서의 비연관성을 나타내는 세미베리오그램 (semivariogram)의 3가지 모수(nugget, sill, range)를 추정해야 한다. 본 연구에서는 전역 적 최적화 방법인 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 도입하여 세미베리오그램 모수들을 추정하였고, 이를 통해 강우량(rainfall)에 대한 크리깅 추정량을 산출하고 효과성을 판단하였다.

• 한국농공학회지
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• 제45권7호
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• pp.83-93
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• 2003

This research compared the observed and model predicted results that include; runoff, sediment yield, and nutrient losses from a 2.71 ha cattle grazing pasture field in North Alabama. Application of water quality computer simulation models can inexpensively and quickly assess the impact of pasture management practices on water quality. AGNPS single storm based model was applied to the three pasture species; Bermudagrass, fescue, and Ryegrass. While comparing model predicted results with observed data, it showed that model can reasonably predict the runoff, sediment yield and nutrient losses from the watershed. Over-prediction and under-prediction by the model occurred during very high and low rainfall events, respectively. The study concluded that AGNPS model can be reasonably applied to assess the impacts of pasture management practices and chicken litter application on water quality.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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• pp.202-206
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• 1994

Mathematical model of the pollution rate of substation insulators is constructed, taking the model parameters as wind speed, wind direction, typhoon conditions and rainfall in an hourly basis. The main feature of model construction is to distinguish the effect of each parameter by separately analyzing the positive and negative pollution causing factors. Model parameters for the insulators of Karatsu substation, Saga, Japan were estimated and model validation was done using the actual data, in which the pollution deposits on the insulators were measured using pilot insulator and 'salt meter'. The proposed model of the pollution rate [mg/cm$^{2}$/hr] enables the identification of the effective parameters and prediction of the pollution rate so that it helps for the automatic decision making for insulator cleaning or the model can be used as a tool for the substation engineers to make precautionary measures.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 2005년도 학술발표논문집
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• pp.51-55
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• 2005

This study aims to evaluate applicability of AVHRR NDVI for drought prediction. Drought, one of the typical natural disasters, has damaged almost every year in different places and at time varied. An AVHRR satellite image can be a comprehensive tool to measure the drought because it is easy to obtain the vegetation status over the nationwide. This study explored a possibility of NOAA AVHRR NDVI applicability to drought because NDVI can provide plant vitality. Using May AVHRR imageries in 1998, 1999, and 2000, NDVIs are derived and compared with the rainfall amount to pursue the relationship between NDVI and drought. From the result, AVHRR NDVI showed a possible applicability in using drought prediction.