• 대한원격탐사학회지
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• 제25권4호
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• pp.375-381
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• 2009

본 논문에서는 다양한 종류의 지표면에 대하여 분석하여 산란 특성을 연구하고 SAR 클러터 영상을 제작하고 실제 SAR 클러터 영상과 비교한다. 먼저 지표면의 특성을 분석하기 위해 각각의 지표면에 대해서 입력변수를 측정한다. 측정한 데이터를 이용하여 Oh 모델, PO 모델, radiative transfer model(RTM)을 이용하여 각도 별 산란계수를 구하였다. SAR 영상 생성을 위해 먼저 측정 지역의 DEM (digital elevation map)과 LCM (land cover map)데이터를 제작한다. DEM 데이터의 단일 픽셀(pixel)의 높이 정보를 이용하여 픽셀의 입사각을 계산하고 입사각에 따른 해당 지표면의 산란 계수를 대입한다. LCM 데이터는 해당 지역의 답사를 통해 논, 밭, 산, 길, 인공물 등을 1:5000 지도에 기입하여 SAR 영상 생성에 사용한다. DEM 데이터와 LCM 데이터를 사용하여 입사각과 지표면 종류에 따른 계수를 계산하고 영상잡음(speckle)과 영상질감(texture)을 이용하여 SAR 클러터 영상을 생성하고 실제 영상과 비교한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.213-213
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• 2015

밭에서의 점적 관개를 이용한 노지 재배의 경우 적정 관개 계획 수립을 위해서는 작물 및 토양의 수분 정보에 대한 정확한 파악이 필요하다. 본 연구에서는 밭 토양을 GIS(Geographic Information System)를 통해 격자 형태로 분할하여 작물의 증발산량 및 토양의 수분함량을 모의할 수 있는 격자 기반 토양 물수지 모형을 개발하였다. 본 모형을 통해 작물의 소비수량 및 필요 수량을 파악함으로써 작부기간 중 필요한 관개수량을 제시하는 것이 가능하다. 고도화 기상자료로는 국가농림기상센터에서 운영 중인 고해상도 WRF(Weather Research and Forecasting) 모형에서 생산된 격자 형태의 복사, 온도, 바람, 강수 자료를 사용하였고 고도화 기상자료의 격자 해상도 별로 모의되는 작물 및 토양의 수분 정보 간 비교 및 분석을 실시하였다. 토양 물수지 모형에 입력되는 격자형태의 자료로는 기상, 토성 및 토지이용 자료가 있으며 기상자료의 경우 가로 및 세로의 크기가 각 270, 810, 2430m로 동일한 3가지 경우로 나누어 적용했으며 토성 및 토지이용 자료의 경우 기상 격자의 최소 크기에 맞춰 가로 및 세로의 크기가 각 270m인 격자로 분할하였다. 이와 같은 과정에 의한 모의 결과 각 격자별 작물 증발산량, 토양수분함량 및 관개수량의 일 연별 시계열 자료를 얻을 수 있으며 동시간대 격자별 수문인자 값을 산정하고 위치에 따른 공간적 상호 상관성을 분석하였다. 결과적으로, 고도화 기상자료의 격자 크기에 따른 밭 토양 물수지 분석 결과를 통해 고도화 기상 격자의 규모별 밭 토양 물수지 분석 효용성을 파악하고자 하였다. 더불어, 시험 지역(Test Bed) 선정을 통해 토양수분 및 증발산량을 실측하고 본 모형의 모의 결과와 비교함으로써 검정하는 것을 향후 연구 계획으로 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.490-490
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• 2015

산림 사면에서의 토양층 수문반응은 물순환을 이해하는데 중요하다. 본 연구에서는 토양수분자료를 이용하여 토양수분의 계절적, 공간적 변화를 분석하였다. 연구대상지역은 경기도 파주시 적성면 설마리의 설마천 유역 내에 위치한 범륜사사면과 충청북도 음성군의 청미천 유역내의 수레의산사면이다. 정밀측량을 통해 획득한 수치고도모형(Digital Elevation Model, DEM)을 이용하여 관측지점들을 각각 선정하였다. 대상사면에 토양층별 토양수분의 분포변화를 분석하기 위해 각 지점별 10, 30, 60cm에서 토양수분량 측정시스템(Time Domain Reflectometry, TDR)방식의 토양수분측정장비(miniTRASE)를 설치하여 2시간 간격으로 2014년 3월부터 12월까지 토양수분을 측정하였다. 각 지점별 사면에서 획득된 토양수분 시계열자료는 토양수분의 시공간적 분포특성을 파악하기 위해 지점별 토양수분량의 통계분석(평균, 표준편차, 변동계수)를 수행하였다. 설마천유역의 범륜사사면에서는 2014년도에 특히 강우량이 적어 토양수분의 평균과 표준편차의 월별 변화에서는 기저토양수분 값을 주로 유지하고 강우에 대한 변동성이 크지 않은 것으로 나타났고, 청미천유역의 수레의산 사면에서는 시간적 토양수분변화는 계절적 강우분포 패턴에 따라 반응이 나타났다. 청미천유역의 토양수분자료를 이용하여 토양수분의 계절적, 공간적 변화를 분석한 결과 지표근처 토양층(10, 30cm)와 저층(60cm)에서의 공간적 변화특성이 다르게 나타났다. 이는 저층(60cm)에서의 지표하 흐름, 기반암 존재의 영향차이에 의한 것으로 판단되고, 사면의 위치에 따라 토양수분의 안정화 정도가 다른 것을 확인할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.114-114
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• 2021

본 연구에서는 Sentinel-1 SAR 센서 기반 이미지자료와 딥러닝기법을 이용하여 고해상도 토양수분을 산정하였다. 입력자료는 지표특성(모래함량, 점토함량, 경사도), 인공위성 기반의 강우와 LANDSAT 기반의 이미지자료(NDVI, LST, 공간분포 토양수분)를 사용하였다. 강우자료의 경우 GPM(Global Precipitation Measurement) 일강우 자료를 사용하였으며, 관측일 기준으로 5일전까지의 강우자료와 5일평균강우를 구분하여 사용하였다. LANDSAT 기반의 토양수분 이미지자료와 지점관측 토양수분을 이용하여 검·보정 이후 딥러닝 모형의 입력자료로 사용하였다. 입력자료는 30m × 30m 해상도로 Resample 하여 딥러닝 모형의 학습을 진행하였으며, 학습에 사용된 모형을 이용하여 Sentinel-1 기반의 고해상도(10m × 10m) 토양수분이미지를 산정하였다. 검증지점은 거창군 거창읍, 계룡시 두마면, 장수군 장수읍 및 무주군 무주읍 토양수분 관측지점을 선정하였다. 거창군 거창읍의 산정결과, LANDSAT 기반의 토양수분 이미지와 DNN 기반의 토양수분 이미지가 매우 유사하게 나타났으며, 모의값(DNN 기반 토양수분)이 실측값(LANDSAT 기반의 토양수분)을 잘 반영한 것(R: 0.875 ; RMSE: 0.013)으로 나타났다. 또한 학습모형을 토지피복이 유사한 지역에 적용하여 토양수분을 산정한 결과 검증지점 계룡시(R: 0.897 ; RMSE: 0.014), 장수군(R: 0.770 ; RMSE: 0.024) 및 무주군(R: 0.909 ; RMSE: 0.012)의 모의값이 실측값과 매우 유사한 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 Seninel-1 SAR센서 이미지자료와 딥러닝기법을 연계한 고해상도 토양수분자료가 농업, 수문, 환경 등 다양한 분야에서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.161-161
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• 2021

본 연구에서는 금강 상류의 용담댐 유역(930.0 km²)을 대상으로 Sentinel-1 SAR(Synthetic Aperture Radar) 및 Sentinel-2 MultiSpectral Instrument(MSI) 위성영상을 활용한 토양수분 산출연구를 수행하였다. 연구에 사용된 자료는 10 m 해상도의 Sentinel-1 IW(Interferometric Wide swath) mode GRD(Ground Range Detected) product의 VV(Vertical transmit-Vertical receive) 및 VH(Vertical transmit-Horizontal receive) 편파자료와 Sentinel-2 Level-2A Bottom of Atmosphere(BOA) reflectance 자료를 2019년에 대해 각 6일 및 5일 간격으로 구축하였다. 위성영상의 Image processing은 SNAP(SentiNel Application Platform)을 활용하여 Sentinel-1 영상의 편파 별(VV, VH) 후방산란계수와 Sentinel-2의 적색(Band-4) 및 근적외(Band-8) 영상을 생성하였다. 토양수분 산출 모형은 다중선형회귀모형(Multiple Linear Regression Model)을 활용하였으며, 각 지점에 해당하는 토양 속성별로 모형을 생성하였다. 모형의 입력자료는 Sentinel-1 위성의 편파별 후방산란계수, Sentinel-1 위성에서 산출된 식생지수 RVI(Radar Vegetation Index)와 Sentinel-2 위성에서 산출된 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 활용하여 식생의 영향을 반영하고자 하였다. 모의 된 토양수분을 검증하기 위해 6개 지점의 TDR(Time Domain Reflectometry) 기반 실측 토양수분 자료를 수집하고, 상관계수(Correlation Coefficient, R), 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE) 및 IOA(Index of Agreement)를 활용하여 전체 기간 및 계절별로 나누어 검증할 예정이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권3B호
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• pp.233-240
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• 2006

직접유출을 산정하기 위한 SCS Curve Number 방법에서 CN의 값에 영향을 주는 요소 중의 하나는 선행토양함수조건(AMC)이며, 실무에서도 가장 큰 유출량을 산정토록 하는 AMC-III 조건을 주로 사용하고 있다. 본 연구에서는 1961년부터 2002년까지 42년간의 서울 기상청관측소의 우기시(6월~9월) 일강우자료를 이용하여 AMC의 강우량 대비 발생분포를 분석하였다. 그리고 기후변화에 따른 AMC의 변동특성을 분석하기 위하여 대기대순환모형(GCM)의 예측치에 따른 강우량 대비 AMC의 확률질량함수를 분석하였다. 연구 결과, 본 연구에서 사용한 기후변화시나리오에 의하면 AMC-I의 발생비율은 감소하였고, AMC-III의 발생비율은 증가하는 것으로 파악되었다. 반면에 AMC-II는 커다란 변화를 보이지 않는 것으로 파악되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권12호
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• pp.1235-1247
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• 2013

본 연구에서는 충주댐($2750{\times}10^6m^3$) 및 조정지댐($30{\times}10^6m^3$)을 포함한 유역을 대상으로 미래 기후변화가 댐 저수량에 미치는 영향을 분석하기 위해 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 활용하였다. 3지점의 9개년(2002~2010)동안의 자료를 이용하여 검보정을 실시한 결과 유출량에 대해서는 Nash-Sutcliffe 모델 효율(NSE)이 0.73으로, 두 댐의 저수위에 대해서는 0.86으로 나타났다. 미래 기후변화 시나리오자료는 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 제공하는 GCMs (General Circulation Models) 중 HadCM3 모델의 SRES(Special Report on Emission Scenarios)에 의한 B1과 A2 시나리오를 구축하였다. 미래 월별 기온과 강수자료는 과거 30개년(1977~2006, baseline period) 자료는 편의보정(bias-correction) 기법을 이용하여 오차보정 후, Change Factor (CF) method를 이용하여 상세화 하였다. 미래 연평균 기온은 2040s (2031~2050)에 $0.9^{\circ}C$, 2080s (2071~2099)에는 $4.0^{\circ}C$까지 증가할 것으로 예측되었고, 연평균 강수량은 2040s에 9.6%, 2080s에 20.7% 증가하는 것으로 나타났다. 과거 대비 미래 증발산량은 15.3%까지 증가하고, 토양수분은 최대 2.8% 감소하였다. 과거 9개년 평균 댐 방류스케줄에 따른 미래 댐 연평균 유입량은 가을철을 제외한 대부분 기간에 최대 21.1%까지 증가하는 경향을 보였다. 미래 가을철 댐 유입의 감소로 인해 현재 방류 패턴으로는 연말까지 결국 저수량을 회복하지 못하는 것으로 나타났다. 미래 풍수년과 갈수년에는 댐 저수량의 시간적 변동이 더욱 불안정해지므로 각각 저수량의 상향 및 하향 조정에 주의를 기울여야 한다. 따라서 기후변화 적응을 위한 댐 방류 패턴 조절이 필요하다고 판단된다.

• 한국농공학회논문집
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• 제60권6호
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• pp.43-54
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• 2018

The accurate estimation of reference crop evapotranspiration ($ET_o$) is essential in irrigation water management to assess the time-dependent status of crop water use and irrigation scheduling. The importance of $ET_o$ has resulted in many direct and indirect methods to approximate its value and include pan evaporation, meteorological-based estimations, lysimetry, soil moisture depletion, and soil water balance equations. Artificial neural networks (ANNs) have been intensively implemented for process-based hydrologic modeling due to their superior performance using nonlinear modeling, pattern recognition, and classification. This study adapted two well-known ANN algorithms, Backpropagation neural network (BPNN) and Generalized regression neural network (GRNN), to evaluate their capability to accurately predict $ET_o$ using daily meteorological data. All data were obtained from two automated weather stations (Chupungryeong and Jangsu) located in the Yeongdong-gun (2002-2017) and Jangsu-gun (1988-2017), respectively. Daily $ET_o$ was calculated using the Penman-Monteith equation as the benchmark method. These calculated values of $ET_o$ and corresponding meteorological data were separated into training, validation and test datasets. The performance of each ANN algorithm was evaluated against $ET_o$ calculated from the benchmark method and multiple linear regression (MLR) model. The overall results showed that the BPNN algorithm performed best followed by the MLR and GRNN in a statistical sense and this could contribute to provide valuable information to farmers, water managers and policy makers for effective agricultural water governance.

• 한국농림기상학회지
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• 제9권4호
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• pp.217-227
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• 2007

서부양벚과실파리(Rhagolettis indifferens Curran)은 미국 북서부지역 및 California 북부에서 재배되는 단체리(Prunus avium)에 가장 큰 피해를 주는 해충이다. 체리의 수출을 위한 식물검역에서 Zero Tolerance의 규제를 받고 있는 이 해충의 방제를 위해 농가에서는 월동 후 우화 시점부터 지속적으로 약제를 살포하고 있으며, 살충제 처리의 적기를 예측할 수 있는 모형이 절실히 필요한 실정이다. 본 연구는 서부양벚과실파리를 대상으로 월동 후 성충의 우화 및 발생시기, 유충의 밀도변화, 번데기의 용화시기 및 밀도변화 등을 정량적으로 추적하여 개체군 밀도의 경시적 변동과 월동 후 우화시기를 예측하는 모형 검정의 기초자료로 사용코자 수행하였다. 이를 위하여 황색끈끈이트랩, 우화케이지, 용화트랩 등을 이용하여 실제 과원에서 각 태별 발생경과를 경시적으로 조사하였으며, 체리 과실이 달리는 시기부터 일정 간격으로 과실을 수거하여 시기별 과실 내부의 유충 수를 조사하였고, 실내에서 용화케이지를 이용하여 용화시기를 조사하였다. 그 결과 월동 성충의 우화는 5월 중순에 시작하여 6월 초순에 정점에 도달하였고, 6월 중순부터 7월 상순까지 과실 당 1마리 이상의 유충이 존재하였다. 7월 중순에 번데기의 수가 정점에 도달하였으며, 월동 중에 토양습도 등의 조건에 따른 번데기의 발육속도 및 생존율을 측정하기 위해 대량의 번데기를 확보하였다. 이 연구에서 얻어진 자료에서 나타난 과실파리의 월동 후 개체군 밀도변동과 용화시기를 Song et al.(2003)의 모형에서 예측한 결과와 비교한 결과 모형에 의해 예측된 발생일과 실측 발생일과는 1$\sim$2일 차이로 매우 정확하게 예측이 되었다. 이로 미루어 볼 때 본 연구에서 획득한 포장 실측자료는 누적 우화일, 유충의 발육단계, 산란일 등 다른 중요한 생물학적 사건을 예측하는 모형의 정확도 검정에도 잘 활용될 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권2호
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• pp.121-141
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• 2017

최근 전력구 지중 송전선의 허용 전류용량에 대한 정부규제로 인해 전력구 공사에 현장 되메움재의 열적 거동에 대한 연구가 중요해졌다. 점차 증대되는 고용량 전력공급에 대한 수요와 더불어, 허용 전류용량을 산정하기 위해, 전력 케이블 주변 온도 증가를 유발하는 요인을 예측하고 분석하는 것이 시급하다. 전력구 내부의 과도한 열확산으로 인한 지중 송전선로 주변의 온도 증가는 지중 송전선 자체의 열저항을 증가시켜 절연 파괴 및 열 폭주 현상을 야기한다. 따라서 전력구 설계 및 시공시, 되메움재에 따른 전력구 현장 열거동 메커니즘을 규명하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 현장 시험시공을 기반으로, 전력구내부와 주변지반의 온도 변화 및 열저항을 산정하기 위한 수치해석 모델을 개발하였다. 전력구 열거동 파악을 위한 수치해석은 현장시험 시공시 획득한 4개의 다른 종류의 되메움재의 열적 그리고 물리적 물성치를 기반으로 수행되었다. 또한, 실내 시험을 통해 산정한 각 되메움재의 열저항을 수치해석 모델에 입력변수로 적용했다. 전력구 내부에 일정한 열량이 공급될 때, 되메움재의 단위중량, 함수비, 열적 특성 등 여러 변수를 고려한 열거동 메카니즘을 모사할 수 있도록 열거동 수치해석 모델을 구성하고 1년 동안의 수행된 현장계측값과 비교를 통하여 개발된 수치해석 모델을 검증하였다.