강원도 지역은 산지지형이 많고 여름철 장마나 이상기후에 의한 국지적인 집중호우에 의해서 산사태가 발생하기 쉬운 자연조건을 가지고 있는데, 특히 강우는 산사태를 유발하는 직접적인 원인이 되는 요소이다. 산사태 발생면적과 4개월간의 누적강우량과의 관련성을 분석해 보면, 3개월간의 강우량이 1,100mm 이상이 되는 지역에서는 극심한 산사태 피해가 발생하게 되고 누적강우량이 많을수록 산사태의 규모도 커진다. 이러한 분석결과는 산사태 취약지역에서 강우에 의해 산사태가 발생할 가능성이 있다는 것을 의미함과 동시에 일정이상의 강우가 발생하면 취약성이 낮은 지역에서도 산사태가 발생할 가능성이 충분히 존재함을 의미한다. 따라서 이 연구에서는 강원도 남부지역을 대상으로 산사태 유발인자들에 대한 GIS DB를 구축하고 산사태 취약성을 평가한 자료를 이용하여, 강우조건을 달리하면서 산사태 취약지의 분포 변화를 모의 실험하였다. 그 결과 강우량이200mm이상 발생하였을 때 산사태 발생가능성이 생성되는 것을 확인할 수 있었다.
2013년 한국 도로용량편람은 그 원형이나 다름없는 미국 편람과는 달리 특수상황의 하나로 신호교차로 주변에서의 공사구간으로 인한 포화교통류율 변화를 산정하는 방법론과 모형을 특별히 제시하고 있다. 보정된 포화교통류율을 바로 제어지체의 산정모형에 적용한 결과 값들이 실제 빈번하게 발생하는 교통수요가 접근부의 용량에 근접하거나 초과하는 상황에서는 현장의 지체경험과 크게 차이난다는 것이 주지의 사실이 되고 있다. 이는 차량과 공사구간의 형태와 기하구조, 신호운영조건 등이 복잡하게 상호작용하는 것을 기존 제어지체 산정모형이 제대로 반영하지 못하기 때문이라 사료된다. 본 연구는 신호교차로 부근에서 시행되는 공사구간 때문에 야기되는 지체의 변화를 보다 잘 수용하는 제어지체 산정의 수정모형을 제시하고 있다. 도로용량편람의 제어지체를 구성하는 세 가지 지체 요소별로 수정 방법을 제시하고 있으며 현 편람의 지체산출과 시뮬레이션 결과를 비교, 평가하는데 시공간적 범위를 확장해야 하는 초점을 간과하지 않았다. 많은 시행착오를 거친 매개변수의 정산 노력과 많은 수의 미시 모의시험 실행 결과를 종합해 보면 제안하는 수정모형과 방법론이 도시 및 교외 간선도로 상 도로점용 공사구간의 계획과 평가에 하자 없이 활용될 수 있는 가능성을 보여주었다.
조력발전용 수문의 성능을 평가하기 위한 평면 수리모형실험을 수행하여 수문의 유량계수 및 수문별 공간적 유속 분포 특성을 규명하였다. 수리모형실험은 평면 개수로에 현장 규모 수문의 1/70 축척 모형 10개를 제작 및 설치하고, 수문 구조물 전 후면에는 Apron 구간을 설치하여 수행되었다. 특히, 유량계수 평가에 영향을 미칠 수 있는 수문 구조물 전 후면에서의 수위 계측위치 및 계측방법을 합리적으로 결정하려고 시도하였다. 실험 유량 및 조위 조건을 변화시키면서 실험을 수행한 결과 본 실험에서의 수문 유량계수는 1.3~1.4로 평가되었다. 한편, 수문 10개 각각의 평균유속을 비교한 결과, 평균유속이 10개 평균값에 비해서 중앙부 수문에서는 2~3% 빠르고, 측면부 수문에서는 4~5% 느린 결과를 얻었다.
엽면적 지수(LAI)는 지표 환경에 영향을 미치는 광합성, 증발, 그리고 에너지 균형과 같은 생물물리학적 변화 과정에 있어 매우 중요한 인자이며, 여러 가지 생태학적 모델의 입력 자료로서도 필수적이다. 이러한 중요성에 근거하여 더욱 정확하고 유용한 LAI 추정 기법의 개발이 요구되지만, 현실적으로 LAI는 광역적 실측이 어렵기 때문에 대부분 LAI 연구에서는 정규화식생지수(NDVI)와의 단순 관계식을 통해 추정되어져 왔다. 본 연구에서는 경안천 유역(561.12 $Km^2$)을 대상으로 MODIS LAI Product의 활용성을 평가하고자 NOAA AVHRR NDVI와의 관계식으로 추정된 LAI와 국립산림과학원의 실측 LAI (2003, 2004)를 MODIS LAI와 비교 분석하였다. 그 결과 MODIS LAI는 활엽수림에서는 실측치보다 약 14% 높게, NOAA LAI보다 약 15~30% 높게 추정되었다. 침엽수림에서는 2003년 실측치가 약 5% 높게 추정되었으며, NOAA는 4월을 제외하고 약 7%의 차이를 보였다. 이러한 결과는 일부 지점에서 이루어지는 실측과 MODIS LAI 추출 시 기준자료가 포함하는 공간해상도의 한계 및 토지피복분류의 부정확성 등으로부터 발생한다. 따라서 실측자료에 근거한 MODIS자료의 보정기술을 향상시킴으로써 향후 광역적인 식생정보 제공 및 물수지 모의를 위한 생태학 및 수문학적 모형의 입력자료 등으로의 활용범위가 더욱 확대 가능할 것이다.
본 연구에서는 대상유역인 경안천 유역 (유역면적 $260km^2$)에 대한 지하수 함양량 추정을 위해, 완전 분포형 모형인 MIKE SHE를 적용하였다. 모형 입력자료로서 DEM 토지이용도, 정밀토양도 등과 같은 GIS 자료를 구축하고, 기상자료를 이용하여 증발산 입력자료를 생성하였다. 유역 최종 출구점인 경안 수위표 지점에서의 유출자료를 활용하여 모형 보정과 검증을 수행한 결과, 관측치의 경향을 잘 모의하는 것으로 나타났으며, 유역내 운영되고 있는 마평 지하수위 관측소의 관측지하수위와 모의치를 비교한 결과도 매우 양호하게 나타났다. 모형을 이용하여 대상유역에 대한 연간 지하수 함양량을 산정하고, 기존의 감수곡선법에 의해 계산된 값과 비교한 결과 비슷한 모의값을 보였다. 결론적으로 모형을 통한 지하수위 모의 및 함양량 모의에 신뢰성이 높게 나타났으며, 함양량의 시공간적인 분포 특성 파악에 유의하게 활용될 수 있을 것으로 생각된다.
무인항공기 영상은 작물의 생육단계에 따라 고해상도로 신속한 수집이 가능하기 때문에 정밀농업 관리를 위한 공간 변이 분석에 활용되고 있다. 본 연구의 목적은 무인항공기를 이용한 최적 식생지수를 선정하여 맥류 작황 추정식을 유도하는 것이다. 무인항공기 영상은 맥류 생육 기간인 2월 하순부터 6월 하순까지 6회에 걸쳐 촬영하였으며, 같은 기간 동안 5개 품종(큰알보리, 흰찰쌀보리, 새찰쌀보리, 금강밀, 조품밀)을 대상으로 휴대용 분광복사계를 이용하여 현장분광반사율을 측정하고 초장, 지상부건물중, 단위면적당 경수 등 생육인자를 조사하였다. 그 결과, 6개의 식생지수 중 RVI, NDVI, NGRDI 및 GLI가 생육인자와 높은 상관관계를 나타내었다. 또한 현장 생육조사 자료를 사용하여 식생지수와 생육인자의 비교를 시도하였다.
본 연구에서는 Landsat TM 자료와 GIS 기법을 이용하여 지표면 에너지 수지 요소를 공간적으로 추출하고, 추출된 에너지 수지 요소의 적용성을 검토하기 위해서 광역 증발산량을 추정하였다. 추정결과에 대한 정확도 및 열수지 요소가 증발산량에 미치는 영향을 분석하기 위해서 민감도분석과 오차분석을 실시하였다. 연구 대상지역은 금강 상류의 보정천이며, 1995년도 1월 11일, 4월 1일, 5월 3일, 10월 10일 및 11월 27일에 획득된 5개의 Landsat TM자료를 이용하였다. 연구결과 지표면의 경사 방향과 토지피복 형태에 따라 증발산량의 변화가 크게 나타났으며, 경사 방향이 북동이나 남동방향일 경우 식생지수(NDVI; Normalized Difference Vegetation Index) 값이 증가함으로써 지중열 전도량이 증가하게 되어 상대적으로 증발산랴이 감소하는 것으로 나타났다. 민감도 및 오차분석 결과, 순방사량이 12.5% 내지 23.6%의 민감도로서 지표면 온도와 대기온도 및 풍속 등도 다른 인자에 비해 가장 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.
As the fastest growing office transaction volume in Korea, there's been a need for development of indicators to accurately diagnose the office capital market. The purpose of this paper is experimentally calculate to the office price index for effective benchmark indices in Seoul. The quantitative methodology used a Case-Shiller Repeat Sales Model (1991), based on actual multiple office transaction dataset with over minimum 1,653 ㎡ from Q3 1999 to 4Q 2019 in the case of 1,536 buildings within Seoul Metropolitan. In addition, the collected historical data and spatial statistical analysis tools were treated with the SAS 9.4 and ArcGIS 10.7 programs. The main empirical results of research are briefly summarized as follows; First, Seoul office price index was estimated to be 344.3 point (2001.1Q=100.0P) at the end of 2019, and has more than tripled over the past two decades. it means that the sales price of office per 3.3 ㎡ has consistently risen more than 12% every year since 2000, which is far above the indices for apartment housing index, announced by the MOLIT (2009). Second, between quarterly and annual office price index for the two-step estimation of the MIT Real Estate Research Center (MIT/CRE), T, L, AL variables have statistically significant coefficient (Beta) all of the mode l (p<0.01). Third, it was possible to produce a more stable office price index against the basic index by using the Moore-Penrose's pseoudo inverse technique at low transaction frequency. Fourth, as an lagging indicators, the office price index is closely related to key macroeconomic indicators, such as GDP(+), KOSPI(+), interest rates (5-year KTB, -). This facts indicate that long-term office investment tends to outperform other financial assets owing to high return and low risk pattern. In conclusion, these findings are practically meaningful to presenting an new office price index that increases accuracy and then attempting to preliminary applications for the case of Seoul. Moreover, it can provide sincerely useful benchmark about investing an office and predicting changes of the sales price among market participants (e.g. policy maker, investor, landlord, tenant, user) in the future.
East Asia, which includes China, Japan, Korea, and Mongolia, is highly impacted by hydroclimate extremes such drought, flood, and typhoon recent year. In 2017, more than 18.5 million hectares of crops have been damaged in China, and Korea has suffered economic losses as a result of severe drought. Satellite-derived rainfall products are becoming more accurate as space and time resolution become increasingly higher, and provide an alternative means of estimating ground-based rainfall. In this study, we verified the availability of rainfall products by comparing widely used satellite images such as Climate Hazards Groups InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS), Global Precipitation Climatology Centre (GPCC), and Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks-Climate Data Record (PERSIANN-CDR) with ground stations in East Asia. Also, the satellite-based rainfall products were used to calculate the Standardized Precipitation Index (SPI). The temporal resolution is based on monthly images and compared with the past 30 years data from 1989 to 2018. The comparison between rainfall data based on each satellite image products and the data from weather station-based weather data was shown by the coefficient of determination and showed more than 0.9. Each satellite-based rainfall data was used for each grid and applied to East Asia and South Korea. As a result of SPI analysis, the RMSE values of CHIRPS were 0.57, 0.53 and 0.47, and the MAE values of 0.46, 0.43 and 0.37 were better than other satellite products. This satellite-derived rainfall estimates offers important advantages in terms of spatial coverage, timeliness and cost efficiency compared to analysis for drought assessment with ground stations.
본 연구에서는 동해 전역에 대해서 파랑 후측 모의 실험을 실시하고, 이 결과를 바탕으로 너울성 파랑에 의해 큰 피해가 발생한 바 있는 강릉항 지역에서의 폭풍파랑 특성을 조사하였다. 이를 위해 먼저 본 연구의 파랑 후측 모의 실험 결과를 강릉항, 일본 Niigata, Hamada 등의 지점에서의 파랑관측 결과와 비교하였다. 이에 따르면, 본 연구의 파랑 계산 결과는 비교적 잘 일치하였는데, 강릉항의 경우, 유의파고 및 첨두주기의 Pearson 상관 계수는 각각 0.92, 0.72에 달하는 것으로 나타났다. 이 후 강릉항 파랑 계산 결과에 대해 극치 분석을 실시하였는데, 본 연구에서는 POT 기법을 적용하고, 추출된 폭풍파랑을 GPD(Generalized Pareto) 함수에 적용하여 파랑 계산 결과 얻은 폭풍파랑의 재현주기를 산정하였다. 본 연구의 분석에 따르면, 2008년 2월 24일 발생한 폭풍 파랑의 재현 주기는 8.2 개월로 1년이 되지 않는 것으로 파악되었다. 그리고 재현주기가 1개월 이상되는 폭풍파랑에 대해 회귀분석을 실시해 유의파고 및 유의파 주기의 관계식을 구하였는데, $T_{1/3}=7H_s^{0.25}$인 것으로 파악되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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