• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
• /
• 제11권5호
• /
• pp.9-19
• /
• 2006

지하수 함양량을 정확하게 산정하는 것은 지하수계의 적절한 관리를 위해서 매우 중요하다. 국내에서 주로 사용되는 지하수 함양량 추정방법은 지하수위 변동법, 기저유출 분리법, 연단위 물수지 분석법 등이 있다. 그러나, 이들 방법은 집중형 개념을 기반으로 하거나 국지적인 규모로 다뤄지기 때문에 기후조건, 토지이용, 토양조건, 수리지질학적 비균질성에 의한 함양량의 시공간적 변동성을 반영할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 유역내의 토양 및 토지이용에 따른 비균질성을 반영할 수 있는 SWAT 모형을 이용하여 시공간적 변동성을 고려한 지하수 함양량을 산정하는 방법을 제시하였다. SWAT 모형은 유역내 일단위 지표면 유출량, 증발산량, 토양저류량, 함양량, 지하수유출량 등의 수문성분을 계산할 수 있는 모형이다. 본 연구에서는 SWAT 모형을 미호천 유역의 최상류인 무심천 유역에 적용하였다. 2001년-2004년까지의 기간동안 지하수 함양량을 포함한 유역의 일단위 수문성분들을 모의하였으며, 유역출구점에서의 실측 일유춘자료와 모의 일유출자료의 비교를 통해서 모의결과의 유효성을 검토하였다. 지하수 함양량의 시공간적 변화를 분석한 결과, 지하수 함양량의 변동성은 토지이용도 뿐만 아니라, 유역경사와 같은 지형인자에도 큰 영향을 받는 것으로 분석되었다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.182-193
• /
• 2011

지역 규모에 따른 한국 남부해역 표층 수온의 시 공간적 변동 패턴을 비교하고자 시기적으로는 31년간(1980~2000)의 동계와 하계를, 지역적으로는 남부해역 전체 해역(A 지역)을 비롯하여 제주도를 중심으로 서부 해역(B 지역)과 동부 해역(C 지역) 등 세 해역을 선정하였다. 수온의 시간적 변동 패턴을 위해서는 회귀분석을, 수온의 공간적 변동패턴 분석을 위해서는 수온의 가중평균중심과 표준편차타원체 분석이 각각 적용되었다. 수온의 회귀분석 결과 세 지역에서 두계절 모두 장기적으로 상승하는 경향을 보였다. 하지만 31년 평균수온이 하계에는 세 지역 모두 유사하였지만, 동계에는 C 지역이 B 지역보다 높게 나타났다. 두 계절 수온의 공간적 변동 패턴은 세 지역에서 각기 다름을 보였다. A 지역에서는 동-서 방향, B 지역에서는 남동-북서 방향, C 지역에서는 남서-북동 방향으로 나타났다. 아울러 동계에 수온의 가중평균중심 위치와 평균 수온과의 관계가 A와 B 지역에서는 상관성이 있는 반면, C 지역에서는 상관성이 없게 나타났다. 따라서 수온의 시 공간적 변동패턴 분석 시 지역적 규모를 고려해야 함을 알 수 있다.

• 한국지역지리학회지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.35-50
• /
• 2001

공간상의 지리현상은 축척에 따라 공간적 분포패턴이 다르게 표현되고 측정될 수 있다. 특정한 지리현상은 특정한 축척에서 보다 선명하게 관찰될 수 있다. 지표면의 정보를 담고 있는 위성영상 역시 공간해상도의 영향에 의해 독특한 특성을 보이고 있다. 위성영상의 분석을 위한 적정해상도를 모색하기 위해서는 영상으로부터 분류되는 속성의 특성을 파악하여야 한다. 본 연구에서는 순천만 해안습지를 대상으로 위성영상으로부터 토지피복 정보를 추출하고, 공간 해상도의 변화에 따른 변화를 살펴보았다. 순천만 영상을 대상으로 토지피복 분류정확도를 파악한 후 30m 해상도부터 480m 해상도까지 30m 간격의 16가지 해상도로 영상을 제작하여 분류정확도의 변화를 살펴보았다. 순천만 해안습지는 다양한 토지유형이 다양한 크기로 분포하고 있어 해상도의 변화에 따라 토지피복 특성이 변화하고 있으며, 순천만의 위성영상 역시 축척 효과에 의해 해상도에 따라 속성정보의 특성의 변화가 뚜렷하게 나타난다.

• Journal of the korean society of oceanography
• /
• 제38권4호
• /
• pp.173-184
• /
• 2003

Major differences between wind speeds from atmospheric pressure maps (Na wind) and near­surface wind speeds derived from satellite scatterometer (NSCAT) observations over the East (Japan) Sea have been examined. The root­mean­square errors of Na wind and NSCAT wind speeds collocated with Japanese Meteorological Agency (JMA) buoy winds are about $3.84\;ms^{-1}\;and\;1.53\;ms^{-1}$, respectively. Time series of NSCAT wind speeds showed a high coherency of 0.92 with the real buoy measurements and contained higher spectral energy at low frequencies (>3 days) than the Na wind. The magnitudes of monthly Na winds are lower than NSCAT winds by up to 45%, particularly in September 1996. The spatial structures between the two are mostly coherent on basin­wide large scales； however, significant differences and energy loss are found on a spatial scale of less than 100 km. This was evidenced by the temporal EOFs (Empirical Orthogonal Functions) of the two wind speed data sets and by their two­dimensional spectra. Since the Na wind was based on the atmospheric pressures on the weather map, it overlooked small­scale features of less than 100 km. The center of the cold­air outbreak through Vladivostok, expressed by the Na wind in January 1997, was shifted towards the North Korean coast when compared with that of the NSCAT wind, whereas NSCAT winds revealed its temporal evolution as well as spatial distribution.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제42권5호
• /
• pp.601-608
• /
• 2015

미국의 Jeopardy! 퀴즈쇼와 같은 DeepQA 환경에서 인간을 대신해 컴퓨터가 효과적으로 답하기 위해서는, 광범위한 지식 베이스와 빠른 시공간 추론 능력이 요구된다. 본 논문에서는 방향 및 위상 관계 추론을 위한 효율적인 공간 추론 방법 중 하나로, 혼합 공간 추론 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 전향 추론과 후향 추론을 결합한 혼합 추론 방식을 취함으로써, 불필요한 추론 계산을 줄여 질의 처리 속도도 향상될 뿐 아니라 공간 지식 베이스의 변화에 효과적인 대처가 가능하도록 설계하였다. 본 연구에서는 이 알고리즘을 기반으로 구현한 혼합 공간 추론기와 샘플 공간 지식베이스를 이용하여 성능 분석 실험들을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제안한 혼합 공간 추론 알고리즘의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• Spatial Information Research
• /
• 제11권3호
• /
• pp.227-240
• /
• 2003

본 연구는 2D 기반의 동적 공간모형(dynamic spatial landscape models)을 통해 지표 변화 과정을 이해하고 예측할 수 있는 방법론을 제시하는데 그 초점을 두고 있다. 동적 공간모형 에 기반한 연구는 크게 지표의 공간 패턴에 대한 모형화와 변화 과정에 관한 모형화 및 모의로 구성되어 있는데 지표 변화와 관련된 규칙은 변화 원인과 그 과정에 따라 다르게 정의될 수 있다. 이때 지표 패턴의 이질성은 변화와 밀접한 관계를 가지고 있기 때문에 연구 지역의 GIS 맵으로부터 공간 패턴의 특성을 모형화 하여 이를 기반으로 변화에 관한 동적 공간 모형이 적용되어야 한다. 본 논문에서는 이를 위한 모형기반 접근법이 설명되어 있고 자연 화재로 인한 지표 변화 과정에 적용되어 동적 공간 모형이 개발되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
• /
• pp.154-154
• /
• 2018

To interpret the climate projections for the future as well as present, recognition of the consequences of the climate internal variability and quantification its uncertainty play a vital role. The Korean Peninsula belongs to the Far East Asian Monsoon region and its rainfall characteristics are very complex from time and space perspective. Its internal variability is expected to be large, but this variability has not been completely investigated to date especially using models of high temporal resolutions. Due to coarse spatial and temporal resolutions of General Circulation Models (GCM) projections, several studies adopted dynamic and statistical downscaling approaches to infer meterological forcing from climate change projections at local spatial scales and fine temporal resolutions. In this study, stochastic downscaling methodology was adopted to downscale daily GCM resolutions to hourly time scale using an hourly weather generator, the Advanced WEather GENerator (AWE-GEN). After extracting factors of change from the GCM realizations, these were applied to the climatic statistics inferred from historical observations to re-evaluate parameters of the weather generator. The re-parameterized generator yields hourly time series which can be considered to be representative of future climate conditions. Further, 30 ensemble members of hourly precipitation were generated for each selected station to quantify uncertainty. Spatial map was generated to visualize as separated zones formed through K-means cluster algorithm which region is more inconsistent as compared to the climatological norm or in which region the probability of occurrence of the extremes event is high. The results showed that the stations located near the coastal regions are more uncertain as compared to inland regions. Such information will be ultimately helpful for planning future adaptation and mitigation measures against extreme events.

• Ocean and Polar Research
• /
• 제23권4호
• /
• pp.433-440
• /
• 2001

Marine organisms in Antarctica live in an environment which exhibits variability in physical processes over a wide range of temporal scales, from seconds to millennia. This time scale tends to be correlated with the spatial scale over which a given process operates, though this relationship is influenced by biology. The way organisms respond to variability in the physical environment depends on the time-scale of that variability in relation to life-span. Short-term variations are perceived largely as noise and probably have little direct impact on ecology. Of much greater importance to organisms in Antarctica are seasonal and decadal variations. Although seasonality has long been recognised as a key feature of polar environments, the realization that decadal scale variability is important is relatively recent. Long-term change has always been a feature of polar environments and may be a key factor in the evolution of the communities we see today.

• 한국측량학회지
• /
• 제35권4호
• /
• pp.313-318
• /
• 2017

Land surface temperature is essential for monitoring abnormal climate phenomena such as UHI (Urban Heat Islands), and for modeling weather patterns. However, the quality of surface temperature obtained from the optical space imagery is affected by many factors such as, revisit period of the satellite, instance of capture, spatial resolution, and cloud coverage. Landsat 8 imagery, often used to obtain surface temperatures, has a high resolution of 30 meters (100 meters rearranged to 30 meters) and a revisit frequency of 16 days. On the contrary, MODIS imagery can be acquired daily with a spatial resolution of about 1 kilometer. Many past attempts have been made using both Landsat and MODIS imagery to complement each other to produce an imagery of improved temporal and spatial resolution. This paper applied machine learning methods and performed downscaling which can obtain daily based land surface temperature imagery of 30 meters.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.194-198
• /
• 2008

Significant soil erosion and water quality degradation issues are occurring at highland agricultural areas of Kangwon province because of agronomic and topographical specialities of the region. Thus spatial and temporal modeling techniques are often utilized to analyze soil erosion and sediment behaviors at watershed scale. The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model is one of the watershed scale models that have been widely used for these ends in Korea. In most cases, the SWAT users tend to use the readily available input dataset, such as the Ministry of Environment (MOE) land cover data ignoring temporal and spatial changes in land cover. Spatial and temporal resolutions of the MOE land cover data are not good enough to reflect field condition for accurate assesment of soil erosion and sediment behaviors. Especially accelerated soil erosion is occurring from agricultural fields, which is sometimes not possible to identify with low-resolution MOD land cover data. Thus new land cover data is prepared with cadastral map and high spatial resolution images of the Doam-dam watershed. The SWAT model was calibrated and validated with this land cover data. The EI values were 0.79 and 0.85 for streamflow calibration and validation, respectively. The EI were 0.79 and 0.86 for sediment calibration and validation, respectively. These EI values were greater than those with MOE land cover data. With newly prepared land cover dataset for the Doam-dam watershed, the SWAT model better predicts hydrologic and sediment behaviors. The number of HRUs with new land cover data increased by 70.2% compared with that with the MOE land cover, indicating better representation of small-sized agricultural field boundaries. The SWAT estimated annual average sediment yield with the MOE land cover data was 61.8 ton/ha/year for the Doam-dam watershed, while 36.2 ton/ha/year (70.7% difference) of annual sediment yield with new land cover data. Especially the most significant difference in estimated sediment yield was 548.0% for the subwatershed #2 (165.9 ton/ha/year with the MOE land cover data and 25.6 ton/ha/year with new land cover data developed in this study). The results obtained in this study implies that the use of MOE land cover data in SWAT sediment simulation for the Doam-dam watershed could results in 70.7% differences in overall sediment estimation and incorrect identification of sediment hot spot areas (such as subwatershed #2) for effective sediment management. Therefore it is recommended that one needs to carefully validate land cover for the study watershed for accurate hydrologic and sediment simulation with the SWAT model.