하천은 다양한 환경조건에 따라 변화될 수 있는 공간으로 하천복원을 설계하기 위해서는 현재 하도의 안정성 여부를 파악할 수 있는 하도 평가가 필요하다. 하도 평가는 대상하천의 지형 및 수리 수문 등 다양한 정보가 요구되지만 국내여건상 과거자료 미비로 인해 시 공간적으로 변화된 하천의 지형학적 정보를 파악하기에는 많은 어려움이 있다. 본 연구는 만경강의 과거에서 현재까지의 하도지형 변화를 평가하기 위한 방안으로 영상분석기법을 이용하여 구하도 형성, 하도 종 횡단 변화, 하도 내 미지형 변화 등을 분석하였다. 만경강의 경우1920, 30년대 직강화 공사로 하도길이가 약15 km가 줄었으며, 하도가 절단되는 과정에서 6개소의 구하도 구간이 형성되었다. 이후 만경강은 하도경사 조정과 물이용을 위해 지속적인 보의 설치가 증가되었다. 보의 설치는 저수로 폭, 최심선 길이, 식생사주, 모래사주, 전체 사주 및 수역면적 등 변화의 주요원인이 되었다. 만경강 하도는 현재 하류구간에서 안정하도를 유지하는 것으로 판단되나 중류와 상류 구간 하도는 안정하도에 도달하지 못한 것으로 판단된다.
한반도의 기후변화는 전 세계 평균보다도 빠르게 진행되고 있다. 최근 빈발하고 있는 태풍 및 극한 강우, 폭설과 한파, 온난화 현상 등이 그 예이다. 특히 북한지역은 오랜 식량난과 에너지난 그리고 무분별한 산림벌목과 개발로 인해 산림생태계가 훼손되어 홍수 및 이수와 같은 기후변화 관련 자연재해에 매우 취약하다. 또한 북한지역은 정치적·사회적인 영향으로 미계측 지역으로 분류되어 있어 수문분석에 필요한 충분한 수문자료를 구하기 어려운 지역이다. 또한 기후변화에 대한 관심이 높아 지면서 각종 수리시설물 및 재해대책에 기후변화를 고려한 연구가 한반도를 대상으로 활발히 진행되고 있지만 북한을 대상으로 수행된 연구사례는 극히 드물다. 따라서 본 연구에서는 관측 수문자료를 획득하기 어려운 북한지역을 대상으로 지역화 모형을 적용기 위해 획득하기 쉬운 유역특성변수를 선정하고 남한의 16개 댐 유역의 기상학적, 지형적 특성을 기반으로 매개 변수 추정식을 산정하였다. 그리고 오십천, 강릉남대천, 남강댐, 영강유역에 적용하여 산정된 매개변수 추정식의 적용성을 검토한 결과 북한지역에 매개변수 추정식의 적용성이 매우 높을 것으로 판단되었다.
본 연구에서는 농촌진흥청과 홍콩과학기술대학교의 공동 개발로 생산된 1개월 예측 자료의 오차를 분석하고, 통계적 보정 기법을 활용한 오차 개선 효과를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 2013년부터 2021년까지의 과거 예측(hindcast) 자료, 기상관측자료, 다양한 환경정보들을 수집하고 다양한 환경 조건에서의 오차 특성을 분석하였다. 최고기온과 최저기온의 경우, 해발고도와 위도가 높을 수록 예측 오차가 더 크게 나타났다. 평균적으로, 선형회귀모형과 XGBoost로 보정한 예측자료는 보정 전 예측자료보다 각각 0.203, 0.438(최고기온) 및 0.069, 0.390(최저기온) 정도의 RMSE가 감소했으며, 높은 고도와 위도에서의 오차 개선이 더 크게 나타났다. 모든 분석 조건에서 XGBoost가 선형회귀모형보다 우수한 오차 개선 효과를 나타냈다. 본 연구를 통해 예측 자료의 오차가 지형적 조건에 영향을 받는다는 사실을 확인하였고, XGBoost와 같은 기계학습법이 다양한 환경인자들을 고려하여 효과적으로 오차를 개선할 수 있다는 것을 확인하였다.
Background: The phenomenon of tree dieback in forest ecosystems around the world, which is known to be associated with high temperatures that occur simultaneously with drought, has received much attention. Korea is experiencing a rapid rise in temperature relative to other regions. Particularly in the growth of evergreen conifers, temperature increases in winter and spring can have great influence. In recent years, there have been reports of group dieback of Pinus densiflora trees in Korea, and many studies are being conducted to identify the causes. However, research on techniques to diagnose and monitor drought stress in forest ecosystems on local and regional scales has been lacking. Results: In this study, we developed and evaluated an index to identify drought and high-temperature vulnerability in Pinus densiflora forests. We found the Drought Stress Index (DSI) that we developed to be effective in generally assessing the drought-reactive physiology of trees. During 2001-2016, in Korea, we refined the index and produced DSI data from a 1 × 1-km unit grid spanning the entire country. We found that the DSI data correlated with the event data of Pinus densiflora mass dieback compiled in this study. The average DSI value at times of occurrence of Pinus densiflora group dieback was 0.6, which was notably higher than during times of nonoccurrence. Conclusions: Our combination of the Standard Precipitation Index and growing degree days evolved and short- and long-term effects into a new index by which we found meaningful results using dieback event data. Topographical and biological factors and climate data should be considered to improve the DSI. This study serves as the first step in developing an even more robust index to monitor the vulnerability of forest ecosystems in Korea.
해안지형의 자료는 장기간 해안선의 공간적 및 시간적 변화를 해석하는데 중요한 자료이다. 특히 누적된 자료를 분석하여 해빈지역의 해안침식 또는 퇴적의 추이를 이해하는 것은 향후 연안지역 관리의 측면에서 필수적이다. 본 논문에서는 경기도 안산시에 위치하고 있는 방아머리 해빈을 대상으로 2009년, 2018년, 2019년에 각각 취득된 디지탈 항공영상, 지상 레이져스캐닝 자료 그리고 드론촬영 영상과 국립해양조사원의 조위관측 자료를 이용하여 약 10년 동안의 해안선 변화를 정량적으로 분석하였다. 본 연구의 처리 과정에서는 사진측량학적 기법을 적용하여 2009년의 스테레오 영상으로부터 4.40 m인 해안선을 입체도화 방식으로 추출하였다. 2018년도에는 레이져스캐너로부터 취득한 원자료를 이용하여 수치표고모형을 생성하고 해당되는 해안선을 반자동으로 추출하였다. 2019년도에는 드론영상으로부터 수치표고모형을 생성하여 해안선을 추출하였고 3개년도의 해안선을 이용하여 해안선의 변화율을 산정하였고 정성적으로 분석하였다.
수치지도 Ver. 2.0은 지리정보시스템에 적합하지만 수치지도로부터 외형적으로 정보를 취득하거나, 종이지도 제작을 위한 용이성 등은 오히려 퇴보되었다. 본. 연구에서는 이러한 문제점을 고려하여 지리정보시스템에서 요구하는 기하하적, 논리적 데이터구조를 가지면서 종이지도 또는 수치지도 Ver. 1.0 수준의 정보력을 갖는 수치지도 Ver. 2.0을 제작하고자 한다. 연구를 위하여 동일지역의 종이지형도, 수치지도 Ver 1.0 및 수치지도 Ver 2.0을 대상으로 지형코드, 색상, 지형코드우선순위 등을 분석하였다. 지형코드의 우선순위에 대해서는 실제지형과 같은 순위로 배열함을 원칙으로 하되 위치에 따라 순위가 뒤바뀌는 경우에 대해서는 별도의 코드를 생성하였다. 본 연구의 특성상 색상 등과 같이 주관적인 감각이 포함되는 요소에 대해서는 기존의 도식규정을 준수하며, 지형지물의 외형적 표현방식과 전산자료구조가 서로 대치될 때는 자료구조에 우선순위를 두었다.
국내 해빈지대는 인위적 개발과 기상학적 현상, 특히 태풍의 영향으로 다량의 모래가 유실되고 있어, 장기적 측면에서 침식이 지속적으로 발생하는 해빈지대의 모니터링이 요구되며, 해빈침식 방지를 위한 종합대책 수립 및 시행 작업이 필요하다. 그러나 현재까지 정확한 측량이 이루어지지 않은 채, 모래 유실에 관한 문제 제기나 일시적 대책 마련에 급급하고 있다. 그러므로 본 연구에서는 해운대 사빈지역을 대상으로, GPS 기법을 이용하여 해안지대의 정확한 공간자료 구축 방법을 제시하고, GIS 기법을 활용하여 태풍 Nabi로 인한 사빈지형 변화를 정량 정성적으로 탐지하고 분석하였다. 연구결과, 태풍 후, 사빈 평균고도는 1.95 m, 총면적은 53,441 $m^2$, 총체적은 104,639 $m^3$로, 호안벽의 영향으로 사빈고도는 0.06m 가량 증가하였으나, 강풍과 북북동의 정온입사파 영향으로 해빈면적은 3,096 $m^2$, 체적은 2,320 $m^3$ 가량 침식하였다. GPS GIS 기법을 통합하여 해안지대의 정확한 공간 DB를 구축하고 해안지형 변화를 정량 정성적으로 분석한다면, 국내 해안침식에 대한 체계적이고 효과적인 대책을 고안할 수 있을 것으로 사료된다.
효율적인 연안관리 업무를 추진하기 위해서는 다양한 요인에 의해 변화하는 지형의 특성을 지속적으로 모니터링하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 격포해수욕장을 대상으로 시계열 UAV 영상을 촬영하였으며, UAV 위치정확도 평가를 위해 VRS 측량성과와 비교한 결과 ±11cm(X), ±10cm(Y), ±15cm(Z)의 표준편차를 얻었으며 따라서 수치지도 작업규정상의 허용오차를 만족하는 것으로 확인되었다. 또한 UAV 영상을 통해 구축한 수치표면모델을 이용하여 침식 및 퇴적 변화 모니터링을 실시한 결과 2018년 6월과 2018년 12월 사이에는 평균 0.01m의 퇴적이 발생하였으며, 2018년 12월과 2019년 6월 사이에는 0.03m의 침식이 발생된 것으로 분석되었다. 따라서 2018년 6월과 2019년 6월 사이에는 전체적으로 0.02m의 침식이 발생된 것을 알 수 있었다. 그리고 시계열로 분석한 지형변화 모니터링 결과로부터 침식 및 퇴적 높이 구간별 면적을 분석한 결과 ±0.5m 구간에서 침식과 퇴적면적이 가장 넓게 분포함을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시한 시계열적 UAV 영상을 이용한 3차원 지형 모델링 성과를 활용하여 해안지역의 지형변화를 지속적으로 모니터링 한다면 양빈이나 준설 등과 같은 연안관리 업무를 보다 효과적으로 지원할 수 있을 것이다.
광양만역 종합개발로 인한 만 내 유동 변화를 정량 파악하기 위해, 광양만 전역에 대한 계절별 해황조사, 계절별 유동 조사 및 진단 다중 모델을 이용하여 광양만 순환류 구성 요소 에 대한 변화량을 운동에너지와 위치에너지 계산을 통해 규명하였다. 1) 개발이 진행됨에 따라 유역 면적이 줄어들고 유동도 약해진다 조류 에너지는 광양만이 개발되기 전에 비해 종합 개발 10년 후, 약 10% 감소한다. 마찰 손실은 약 50% 감소한다. 2) 광양만 개발로 인한 조석 잔차류는 약 35~40% 감소한다. 3) 조석 잔차류의 약 1/10 정도인 밀도류는 하계에 크고 추계에 작으며, 개발로 인해 약 10% 증가한다. 4) 취송류는 풍속이 작은 하계에 작고 풍속이 강한 동계에 크다. 취송류는 개발로 인해 약5% 감소한다. 5) 조석 잔차류+밀도류는 하계에 크고 추계에 작다. 개발에 따른 변화는 현재~10년 후 약 5~l2% 증가하나, 개발 전 과거~현재는 9~13% 감소했다. 6) 조석 잔차류+취송류는 개발에 따라 약 10% 감소한다. 7) 조석 잔차류+밀도류+취송류의 잔차류는 개발10년 후가 개발 전에 비해 10% 감소한다. 이는 2차원적 조류 에너지 Flux 변화 결과와 일치한다. 계절별로는 하계가 가장 크게 감소하여, 종합 개발 후 성층강화와 잔차유속 감소로 오염이 크게 진행될 가능성이 있다. 8) 광양만내의 순환류 요소 중 계절 변화가 가장 큰 흐름은 잔차류이고 그 다음이 조석 잔차 취송류, 취송류, 조석 잔차 밀도류 그리고 가장 작은 것이 밀도류이다. 잔차류의 계절 변화는 주로 취송류 변화에 의한다.
지상 LiDAR 측량은 구조물이나 지형의 시간별 변형을 쉽게 파악할 수 있어 토목시설물의 유지관리에 활용성이 높다. 그러나 제방과 같은 하천시설물은 식생의 영향으로 식생 하부의 지형이나 구조물의 변형을 파악하기 어렵다. 식생 제거 필터는 색상필터와 형태필터로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 식생필터의 정확도 향상을 위해 색상과 지형을 결합한 복합필터를 개발하였다. 8개의 색상필터, 6개의 지형필터, 4개의 복합필터를 제방 비탈면의 식생제거에 적용하여 정확도와 계산시간을 비교하였다. 색상필터는 계산시간은 짧으나 식생 영역에서 정확도가 낮게 나타났다. 형태필터는 식생 영역에서는 정확도가 높으나 거석 등 국부적 지형 변화가 심한 곳에는 정확도 낮게 나타났다. 복합필터도 대체로 지형필터와 유사한 경향을 나타내나 ExGGM의 경우 식생 영역과 거석 영역 모두에서 정확도가 우수하였다. 정확도와 계산시간을 고려하며 일반적인 경우에는 복합필터인 ExGGM이 적합하며, 국부적인 지형 변화가 심하지 않은 경우에는 형태필터인 GrMIn 또는 복합필터인 ExGISL이 적합한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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