• 대한공간정보학회지
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• 제18권1호
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• pp.11-20
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• 2010

지금까지 국내에서 개발된 분포형 강우-유출모형은 입력 자료의 구축에 많은 시간과 노력이 필요하며, 유출과정에서 운동역학적인 이론에 근거하여 물의 흐름을 수치해석으로 추적해 나가는데 많은 계산시간이 소요되는 단점이 있었다. 그래서 지금까지 분포형모형의 적용유역은 대부분 일정규모 이내의 유역에 국한되어 적용되어왔다. 하지만, 최근 유역관리 개념의 변화에 따라 통합유역관리의 필요성이 증대되면서 댐의 상.하류를 포함한 유역전체의 유출계산이 요구되었다. 본 논문은 자체개발한 GIS기반의 물리학적 분포형 강우-유출모형인 K-DRUM을 국내 대유역인 금강권수계 전체를 대상으로 모의하여 홍수유출시 대유역에 대하여 분포형모형의 실무에서의 적용 가능성을 검토하였다. GIS수문매개변수를 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본 GIS자료들로부터 추출하여 모형의 입력인자로 사용하였으며, 초기 토양함수조건을 설정하는데 있어서 자동보정기법을 적용함으로써 기존의 시행착오법으로 인해 소요되는 시간과 부정확한 설정으로 인해 발생될 수 있는 문제점을 해결하였다. 태풍 "에위니아"를 대상으로 용담, 대청, 공주 지점에서의 유출량 모의 결과 체적오차백분율은 13.3~25.6%, 첨두유량오차백분율은 5.4~22.8%, 총유출량오차는 7.3~12.5%로 실무적용 가능성이 충분한 것으로 판단된다.

• 한국농공학회논문집
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• 제57권2호
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• pp.15-26
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• 2015

The purpose of this paper is to develop a software tool, PGA-CC (Projection of hydrology via Grid-based Assessment for Climate Change) to evaluate the present hydrologic cycle and the future watershed hydrology by climate change. PGA-CC is composed of grid-based input data pre-processing module, hydrologic cycle calculation module, output analysis module, and output data post-processing module. The grid-based hydrological model was coded by Fortran and compiled using Compaq Fortran 6.6c, and the Graphic User Interface was developed by using Visual C#. Other most elements viz. Table and Graph, and GIS functions were implemented by MapWindow. The applicability of PGA-CC was tested by assessing the future hydrology of South Korea by HadCM3 SRES B1 and A2 climate change scenarios. For the whole country, the tool successfully assessed the future hydrological components including input data and evapotranspiration, soil moisture, surface runoff, lateral flow, base flow etc. From the spatial outputs, we could understand the hydrological changes both seasonally and regionally.

• 한국농공학회지
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• 제37권3_4호
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• pp.23-33
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• 1995

Geographic data which are difficult to handle by the characteristics of spatial variation and variety turned into a possibility to analyze with tlie computer-aided digital map and the use of Geographic Information System(GIS). The purpose of this study is to develop and apply a GIS application model (GISCELWAB) for the spatial simulation of surface runoff from a small watershed. This paper discribes the modeling procedure and the applicability of the cell water balance model (CELWAB) which calculates the water balance of a cell and simulates surface runoff of watershed simultaneously by the interaction of cells. The cell water balance model was developed to simulate the temporal and spatial storage depth and surface runoff of a watershed. The CELWAB model was constituted by Inflow-Outflow Calculator (JOC) which was developed to connect cell-to-cell transport mechanism automatically in this study. The CELWAB model requests detail data for each component of a cell hydrologic process. In this study, therefore, BANWOL watershed which have available field data was selected, and sensitivity for several model parameters was analyzed. The simulated results of surface runoff agreed well with the observed data for the rising phase of hydrograph except the recession phase. Each mean of relative errors for peak discharge and peak time was 0.21% and2.1 1% respectively. In sensitivity analysis of CELWAB , antecedent soil moisture condition(AMC) affected most largely the model.

• 한국전자파학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.615-621
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• 2005

본 논문에서는 산악지대, 논, 채소밭, 풀밭, 도로, 수면 등을 포함하는 지표면에 대한 합성 개구면 레이다(SAR) 영상을 생성하여 주는 시뮬레이션 모델을 선보인다. 우선 토양, 수면, 논, 밭과 같은 풀 층과 나무 숲 등에서의 산란 모델을 개발하였다. 그런 다음에, 표고 데이터와 지형 데이터를 이용하여 SAR 영상을 생성하였다. 이용된 지형 변수로는 토양 수분 함유량, 표면 거칠기, 초목 층 높이, 잎 넓이, 잎 길이, 잎 밀도, 가지 길이, 가지 밀도, 나무 기둥 길이, 나무 기둥 밀도를 포함하는 10개이다. 개발된 산란 모델들은 실험 데이터와 비교하는 방식으로 정확성을 증명하였고, 특정 지역에서의 SAR 영상을 생성하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권4호
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• pp.617-623
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• 2019

Numerous water disasters have recently occurred all over the world, including South Korea, due to global climate change in recent years. As water-related disasters occur extensively and their sites are difficult for people to access, it is necessary to monitor them using satellites. The Ministry of Environment and K-water plan to launch the next-generation medium satellite No. 5 (water resource/water disaster satellite) equipped with C-band synthetic aperture radar (SAR) in 2025. C-band SAR has the advantage of being able to observe water resources twice a day at a high resolution both day and night, regardless of weather conditions. Currently, RADARSAT-2 and Sentinel-1 equipped with C-band SAR achieve the purpose of their launch and are used in various environmental fields such as forest structure detection and coastline change monitoring, as well as for unique purposes including the detection of flooding, drought and soil moisture change, utilizing the advantages of SAR. As such, this study aimed to analyze the characteristics of the next-generation medium satellite No. 5 and its application in environmental fields. Our findings showed that it can be used to improve the degree of precision of existing environmental spatial information such as the classification accuracy of land cover map in environmental field works. It also enables us to observe forests and water resources in North Korea that are difficult to access geographically. It is ultimately expected that this will enable the monitoring of the whole Korean Peninsula in various environmental fields, and help in relevant responses and policy supports.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.248-248
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• 2020

토양수분은 증발산, 유출, 침투 등 물수지 요소들과 밀접한 연관이 있는 주요한 변수 중에 하나이다. 토양수분의 정도는 토양의 특성, 토지이용 형태, 기상 상태 등에 따라 공간적으로 상이하며, 특히 기상 상태에 따라 시간적 변동성을 보이고 있다. 기존 토양수분 측정은 토양시료 채취를 통한 실내 실험 측정과 측정 장비를 통한 현장 조사 방법이 있으나 시간적, 경제적 한계점이 있으며, 원격탐사 기법은 공간적으로 넓은 범위를 포함하지만 시간 해상도가 낮은 단점이 있다. 또한, 모델링을 통한 토양수분 예측 기술은 전문적인 지식이 요구되며, 복잡한 입력자료의 구축이 요구된다. 최근 머신러닝 기법은 수많은 자료 학습을 통해 사용자가 원하는 출력값을 도출하는데 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 토양수분과 연관된 다양한 기상 인자들(강수량, 풍속, 습도 등)을 활용하여 머신러닝기법의 반복학습을 통한 토양수분의 예측 가능성을 분석하고자 한다. 이를 위해 시공간적으로 토양수분 실측 자료가 잘 구축되어 있는 청미천과 설마천 유역을 대상으로 머신러닝 기법을 적용하였다. 두 대상지에서 2008년~2012년 수문자료를 확보하였으며, 기상자료는 기상자료개방포털과 WAMIS를 통해 자료를 확보하였다. 토양수분 자료와 기상자료를 머신러닝 알고리즘을 통해 학습하고 2012년 기상 자료를 바탕으로 토양수분을 예측하였다. 사용되는 머신러닝 기법은 의사결정 나무(Decision Tree), 신경망(Multi Layer Perceptron, MLP), K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM), 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅 (Gradient Boosting)이다. 토양수분과 기상인자 간의 상관관계를 분석하기 위해 히트맵(Heat Map)을 이용하였다. 히트맵 분석 결과 토양수분의 시간적 변동은 다양한 기상 자료 중 강수량과 상대습도가 가장 큰 영향력을 보여주었다. 또한 다양한 기상 인자 기반 머신러닝 기법 적용 결과에서는 두 지역 모두 신경망(MLP) 기법을 제외한 모든 기법이 전반적으로 실측값과 유사한 형태를 보였으며 비교 그래프에서도 실측값과 예측 값이 유사한 추세를 나타냈다. 따라서 상관관계있는 과거 기상자료를 통해 머신러닝 기법 기반 토양수분의 시간적 변동 예측이 가능할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_1호
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• pp.667-677
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• 2020

작물 수분 스트레스는 토양수분 함량, 농작물 생리학적 특성 및 원격탐사 기술을 이용하여 감지할 수 있으며, 작물의 생산량 감소를 평가하는데 매우 중요하다. 작물 수분 스트레스 지수(CWSI)는 작물의 엽온과 기온의 차이를 이용하여 산출할 수 있다. 본 연구에서는 드론 기반 열적외 영상을 이용하여 봄배추를 대상으로 관수 처리구(WCP)와 무관수 처리구(WDP)에 대한 CWSI 분포도를 작성하였다. 그 결과, CWSI 공간분포는 배추의 생육이상 반응 요소(구고, 구직경 및 엽록소 함량 측정치)와 높은 일치율을 나타내었다. 따라서 CWSI는 작물 생육이상 모니터링 및 평가에 좋은 수단으로 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국토양비료학회지
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• 제6권2호
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• pp.75-81
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• 1973

산성암(酸性岩)인 화강암(花崗岩)의 풍화잔적물(風化殘積物)을 모재(母材)로하여 발달(發達)한 적황색상(赤黃色上)인 전남통(全南統)에 이어 송정통(松汀統)의 형태(形態), 물리(物理), 화학적특성(化學的特性)과 생성(生成) 및 분류(分類)에 관(關)하여 연구조사(硏究調査)한 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 형태적특성(形態的特性)을 보면 표토(表土)는 갈색(褐色) 내지(乃至) 암갈색(暗褐色)의 양토(壤土)이며 심토(心土)는 황적색(黃赤色) 내지(乃至) 적색(赤色)의 식양토(埴壤土)로 토양구조(土壤構造)의 발달(發達)은 보통(普通)이고 엷은 점토막(粘土膜)이 구조표면(構造表面)에 형성(形成)되여 있다. 기층(基層)은 매우깊고 황적색(黃赤色) 내지(乃至) 황갈색(黃褐色)의 세사양토(細砂壤土) 또는 사양토(砂壤土)로 화강암풍화(花崗岩風化) 잔적물(殘積物)이며 암석구조(岩石構造)와 유사(類似)하다. 2. 물리적특성(物理約特性)에서 토양입자(土壤粒子)의 분포(分布) 비율(比率)을 보면 표상(表土)에서 보다 심토(心土)로 점토(粘土) 함량(含量)이 많으며 기층(基層)으로 내려갈수록 점토(粘土) 함량(含量)이 줄어든다. 3. 화학적특성(化學的特性)은 유기물(有機物) 함량(含量)이 적고 토양반응(土壤反應)이 매우 강(强)한 산성(酸性)이며 염기치환용량(鹽基置換容量) 및 염기포화도(鹽基飽和度)가 낮다. 4. 토양(土壤)의 자연비옥도(自然肥沃度)는 낮어 특별(特別)한 관리(管理)나 충분(充分)한 비료(肥料)의 시용(施用) 그리고 토양침식(土壤浸蝕)을 방지(防止)하여야 경지(耕地)로 이용(利用)이 가능(可能)하다. 5. 송정통(松汀統)의 생성(生成)은 온난습윤(溫暖濕潤)한 기후조건하(氣候條件下)에서 침엽(針葉), 활엽 및 혼성림지대(混成林地帶)에 생성(生成)되며 토양분류(土壤分類)는 적황색토(赤黃色土)라 분류(分類)할 수 있고 미국(美國)의 7차시안(次試案)에 의(依)하면 Fine Loamy, mesic, Typic Hapludults, FAO/UNECO의 방법(方法)에 의(依)하면 Orthic Acrisols에 층(層)할 수 있다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제6권2호
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• pp.91-96
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• 1986

본(本) 시험(試驗)은 자연초지(自然草地) 식물군락(植物群落)의 사료가치(飼料價値)를 평가(評價)하고, 이들 군락(群落)을 식물사회학적(植物社會學的)인 면(面)에서 초지(草地) 식생도(植生圖)를 작성(作成)하기 위(爲)하여 1982년(年)부터 1983년(年)까지 독일(獨逸)의 남부(南部) Bavarian Alps 지역(地域)에서 수행(遂行)되었다. 1. 자연초지(自然草地) 식물군락(植物群落)의 타발적천이(他發的遷移)는 면양방목(緬羊放牧)보다 토양수분(土壤水分)이나 지표수(地表水)가 더 큰 영향(影響)을 미쳤다. 2. Rehberg-Alm의 초지식물(草地植物) 군락(群落)은 Nardetum apligenum, Poo-Prunelletum, Cirsium arvense-Cirsium vulgare-Association, Caricetum davalltanae, Rumicetum alpini, Caricetum paniculatae 및 Disturbed lowland bog-Stand였다. 3. 초지(草地)의 사료가(飼料價)가 낮은 식물군락(植物群落)인 Nardetum alpigenum은 면양방목(緬羊放牧)에 의(依)해 점차적(漸次的)으로 산지초지(山地草地)에서 가장 우수(優秀)한 식물군락(植物群落)인 Poo-Prunelletum으로 개량(改良)될 수 있을 것으로 사료(思料)된다. 4. 이 지역(地域)의 초지사료가(草地飼料價)는 식물군락(植物群落)의 식생구성(植生構成)에 따라 많은 차이(差異)가 있었는데, 가장 높은 사료가(飼料價)를 가진 군락(群落)은 Poo-Prunelletum으로 4.4였고 그 다음은 Nardetum alpigenum으로서 2.5였다. 이 외(外)의 식물군락(植物群落)들은 초지(草地)의 사료가(飼料價)가 낮아 방목지(放牧地)로서는 부적합(不適合)하였다.

• 대기
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• 제26권1호
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• pp.111-126
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• 2016

In the numerical weather model, surface properties can be defined by various parameters such as terrain height, landuse, surface albedo, soil moisture, surface emissivity, roughness length and so on. And these parameters need to be improved in the Seoul metropolitan area that established high-rise and complex buildings by urbanization at a recent time. The surface roughness length map is developed from digital elevation model (DEM) and it is implemented to the high-resolution numerical weather (WISE-WRF) model. Simulated results from WISE-WRF model are analyzed the relationship between meteorological variables to changes in the surface roughness length. Friction speed and wind speed are improved with various surface roughness in urban, these variables affected to temperature and relative humidity and hence the surface roughness length will affect to the precipitation and Planetary Boundary Layer (PBL) height. When surface variables by the WISE-WRF model are validated with Automatic Weather System (AWS) observations, NEW experiment is able to simulate more accurate than ORG experiment in temperature and wind speed. Especially, wind speed is overestimated over $2.5m\;s^{-1}$ on some AWS stations in Seoul and surrounding area but it improved with positive correlation and Root Mean Square Error (RMSE) below $2.5m\;s^{-1}$ in whole area. There are close relationship between surface roughness length and wind speed, and the change of surface variables lead to the change of location and duration of precipitation. As a result, the accuracy of WISE-WRF model is improved with the new surface roughness length retrieved from DEM, and its surface roughness length is important role in the high-resolution WISE-WRF model. By the way, the result in this study need various validation from retrieved the surface roughness length to numerical weather model simulations with observation data.