• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.294-297
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• 2011

신뢰성 높은 수위-유량관계곡선식을 산정하기 위해서 정확한 유량측정 자료를 수집하는 것은 대단히 중요하다. 정확한 유량측정 자료를 판단하는 대표적인 지표 중 하나가 바로 불확실도이다. 따라서 하천에서 측정되는 유량의 정확성을 높이기 위해서는 과거에 측정된 자료에 대한 불확실도를 정량적인 비교분석과 고찰을 통해 개선하는 것이 바람직하다. ISO는 무작위 불확실도와 계통 불확실도를 산정하여 결합한 후, 총 불확실도를 산정하는 방법을 사용하고 있으며, USGS(U.S. Geological Survey) 불확실도의 산정은 경험식을 통한 개별적인 성분을 평가하고 각각의 성분을 이용하여 불확실도를 산정하게 된다. 따라서, 유량측정성과의 정확도를 판단하기 위하여 과거 낙동강 유역에서 측정된 유속계 성과를 바탕으로 ISO기준 신뢰도 95%와 USGS기준 신뢰도 68%에 대한 불확실도를 산정하여 비교분석 및 평가를 실시하였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.10a
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• pp.401-404
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• 2007

Augustine volcano is an active stratovolcano located at the southwest of Anchorage, Alaska. Augustine volcano had experienced seven significantly explosive eruptions in 1812, 1883, 1908, 1935, 1963, 1976, and 1986, and a minor eruption in January 2006. We measured the surface displacements of the volcano by radar interferometry and GPS before and after the eruption in 2006. ERS-1/2, RADARSAT-1 and ENVISAT SAR data were used for the study. Multiple interferograms were stacked to reduce artifacts caused by different atmospheric conditions. Least square (LS) method was used to reduce atmospheric artifacts. Singular value decomposition (SVD) method was applied for retrieval of time sequential deformations. The observed surface displacements from satellite radar interferometry were compared with GPS data. Satellite radar interferometry helps to understand the surface displacements system of Augustine volcano.

• Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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• 2005.10a
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• pp.399-403
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• 2005

Slope angle, ground water table and thickness of soils are the key factors affecting landslide stability. However examining the factors such as thickness of soils; geological structure, slope angle, and height, in order to use the global landslide susceptibility forecasting analysis is very expensive and time consuming effort. So most researchers prefer to use the simplest methods such as the C strata and the USGS methods. In this research thickness of soils was calculated using these two methods and stability analysis was performed with the thickness of soils calculated by the two methods at the SINMAP based on ArcView 3.2. The two safety factor maps were compared with the past landslide records. The thickness of soils calculated by USGS method showed more unstable safety factors.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.23 no.3
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• pp.221-227
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• 2007

We present an analysis of urban development and growth with reconnaissance satellite photographs of Columbus metropolitan area acquired by the Corona program in 1965. A two-dimensional polynomial linear transformation was used to rectify the photos against United State Geological Survey (USGS) Large-scale Digital Line Graph (DLG) data georeferenced to Universal Transverse Mercator (UTM) coordinates. The boundaries of the Columbus metropolitan area were extracted from the rectified Corona image mosaic using a Bayesian approach to image segmentation. The inferred 1965 urban boundaries were compared with 1976 USGS Land Use and Land Cover (LULC) data and boundaries derived from 1988 and 1994 Landsat TM images. The urban area in and around Columbus approximately doubled from 1965 to 1994 (${\sim}110%$) along with population growth from 1960 to 1998 (${\sim}50%$). Most of the urban expansion results from development of residential units.

• Korea Petroleum Association Journal
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• no.7 s.219
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• pp.80-81
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• 2000

이 자료는 미국 지질학연구소(USGS)가 최근 발표한 보고서 '세계석유예측 2000'의 내용중 미발견석유매장량의 요약부분을 발췌ㆍ편집한 것임<편집자주>

• Atmosphere
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• v.19 no.2
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• pp.169-182
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• 2009

To improve the performance of climate and numerical models, concerns on the land-atmosphere schemes are steadily increased in recent years. For the realistic calculation of land-atmosphere interaction, a land surface information of high quality is strongly required. In this study, a new land cover map over the Korean peninsula was developed using MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) data. The seven phenological data set (maximum, minimum, amplitude, average, growing period, growing and shedding rate) derived from 15-day normalized difference vegetation index (NDVI) were used as a basic input data. The ISOData (Iterative Self-Organizing Data Analysis), a kind of unsupervised non-hierarchical clustering method, was applied to the seven phenological data set. After the clustering, assignment of land cover type to the each cluster was performed according to the phenological characteristics of each land cover defined by USGS (US. Geological Survey). Most of the Korean peninsula are occupied by deciduous broadleaf forest (46.5%), mixed forest (15.6%), and dryland crop (13%). Whereas, the dominant land cover types are very diverse in South-Korea: evergreen needleleaf forest (29.9%), mixed forest (26.6%), deciduous broadleaf forest (16.2%), irrigated crop (12.6%), and dryland crop (10.7%). The 38 in-situ observation data-base over South-Korea, Environment Geographic Information System and Google-earth are used in the validation of the new land cover map. In general, the new land cover map over the Korean peninsula seems to be better classified compared to the USGS land cover map, especially for the Savanna in the USGS land cover map.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.27 no.5
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• pp.304-314
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• 2015

We have reviewed the current status of coastal vulnerability index(CVI) to be guided into an appropriate CVI development for Korean coast and applied a methodology into the east coast of Korea to quantify coastal vulnerability by future sea_level rise. The CVIs reviewed includes USGS CVI, sea_level rise CVI, compound CVI, and multi scale CVI. The USGS CVI, expressed into the external forcing of sea_level rise, wave and tide, and adaptive capacity of morphology, erosion and slope, is adopted here for CVI quantification. The range of CVI is 1.826~22.361 with a mean of 7.085 for present condition and increases into 2.887~30.619 with a mean of 12.361 for the year of 2100(1 m sea_level rise). The index "VERY HIGH" is currently 8.57% of the coast and occupies 35.56% in 2100. The pattern of CVI change by sea_level rise is different to different local areas, and Gangneung, Yangyang and Goseong show the highest increase. The land use pattern in the "VERY HIGH" index is dominated by both human system of housing complex, road, cropland, etc, and natural system of sand, wetland, forestry, etc., which suggests existing land utilization should be reframed in the era of climate change. Though CVI approach is highly efficient to deal with a large set of climate scenarios entailed in climate impact assessment due to uncertainties, we also propose three_level assessment for the application of CVI methodology in the site specific adaptation such as first screening assessment by CVI, second scoping assessment by impact model, and final risk quantification with the result of impact model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.395-395
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• 2018

기후변화 및 토지이용변화에 따라 강우량 및 증발산량 등과 같은 물순환계 구성요소가 변화하면 유역에서의 물순환계가 영향을 받게 된다. 이렇게 변화된 유역의 물순환계를 종합적으로 관리하기 위해서는 물순환 개선 기술을 통한 지속가능하고 건전한 물순환체계의 구축이 필요하다. 유역 물순환 개선 기술은 기후변화가 진행 중에 있거나 예상되는 지역에 대하여 강우-유출수를 지연, 저류, 침투시켜 지속가능한 물순환체계를 유지 회복하도록 하는 기술이라 할 수 있다. 한국건설기술연구원에서는 기후변화 대비 수자원 적응기술 개발 연구단(CCAW, Climate Change Adaptation for Water resources)의 연구비 지원을 받아 유역 건전성 및 취약성을 평가 하고 취약한 유역에 대한 물순환 개선기술을 확보하기 위한 연구를 수행 중에 있다. 특히, 수년간 국가연구개발사업을 통해 개발되고 사업화에 성공한바 있는 유역 물순환 평가 모형인 CAT(Catchment hydrologic cycle Assessment Tool)을 수정 개선하여 수요자 중심의 활발한 현장 적용을 도모하고 있다. 본 연구에서는 개발된 유역 물순환 개선 및 평가시스템의 적용성 평가를 위하여 대상유역으로 태국의 Lam Takhong 저수지 유역을 선정하였다. Lam Takhong 저수지 유역은 유역면적은 $1,423km^2$이며 저류량은 약 $440{\times}106m^3$이다. 입력자료인 DEM, Land Cover 자료는 USGS Hydro1K (https://earthexplorer.usgs.gov/), 하천망 및 유역경계 자료는 USGS HydroSHEDS (https://hydrosheds.cr.usgs.gov/dataavail.php), 기상 및 관측 유입량, 저수지 제원 등의 자료는 APEC 기후센터의 협조를 받아 1976년부터 2016년까지의 일단위 자료를 이용하였다. 모의결과는 저수지 월별 관측 유입량과 상류 유역의 모의 유출량을 이용하여 비교-분석 하였다. Lam Takhong 저수지 상류 유역은 APEC 기후센터에서 SWAT 모형을 이용하여 저수지 유입량 분석을 수행한 바 있다. 따라서 본 연구의 결과를 SWAT 모의결과와 비교하여 그 적용성을 검증하였다. 월별 관측 유입량과 저수지 상류 유역 모의 유출량을 비교한 결과 CAT의 경우 결정계수(R2) 값이 0.86, SWAT은 0.76으로 나타나 CAT의 적용 결과가 좀 더 우수한 것으로 나타났다. 모의 결과는 매개변수 최적화 과정을 거치지 않은 결과이며 SWAT 모형과의 결과 비교를 위하여 매개변수는 동일하게 적용하였다. 향후 매개변수 최적화 모듈을 통해 검 보정 단계를 거친다면 정밀한 분석이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2008.03a
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• pp.80-85
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• 2008

최근 도심지역이 급변하고 고해상도 위성영상의 보급이 증가함에 따라 고해상도 위성영상을 이용한 수치표고모델과 정사영상 생성에 관한 연구가 활발해 지고 있다. 본 연구에서는 IKONOS, SPOT5, QUICKBIRD, KOMPSAT2 위성영상을 이용하여 DEM 과 정사영상을 생성하였으며 USGS DTED 와 기준점을 이용하여 결과의 정확도를 비교 분석하였다. 보다 정확한 DEM 생성을 위해 자동 피라미드 알고리즘을 적용하고 영상 정합시 에피폴라 기하학을 적용하였다. 정사 영상 생성시 DTED 높이값을 이용하여 보정을 수행하였으며 생성 속도를 높이기 위하여 리샘플링 그리드를 적용하였다. 본 연구에서 DEM 과 정사영상 생성시 QUICKBIRD 와 SPOT5 의 경우 영상의 용량이 매우 커 메모리 부족문제와 알고리즘 수행 속도 저하가 발생함을 확인하였다. 이를 개선하기 위하여 DEM 생성시 정합 후보점의 개수를 줄이는 알고리즘을 고안하여 기존에 메모리 문제로 생성하지 못했던 QUICKBIRD와 SPOT5 의 DEM 을 생성하였으며 정사 영상 생성시 리샘플링 그리드를 적용하여 고해상도 정상영상 생성 속도 개선에 상당한 효과를 가져왔다. 그러나 고해상도 위성 영상의 용량이 점점 커져감에 따라 이러한 메모리 문제와 처리 속도 저하에 관한 문제는 추후 계속적으로 연구되어야 할 부분이라고 할 수 있다. 본 연구에서 생성한 IKONOS, SPOT5, QUICKBIRD DEM 의 정확도를 USGS DTED 와 비교한 결과 13${\sim}$15 m 정도의 RMS 높이 오차가 산출되었으며 생성된 IKONOS, QUICKBIRD, KOMPSAT2 정사영상을 기준점과 비교한 결과 3 m 정도의 거리오차가 산출되었음을 확인하였다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.53 no.4
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• pp.309-340
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• 2019

Although overseas countries have already developed data life cycle for the preservation and curation of data since the 1990s, the research in Korea has been very insufficient. In this study, we analyzed the data life cycles developed in DCC, ICPSR, IWGDD, DataONE, USGS and UKDA to propose data life cycle for efficient management of research data. As a result of the analysis, the common components derived are 'Plan', 'Create & Collect', 'Process', 'Preserve', 'Dispose', 'Access & Use', 'Describe', 'Assure' and 'Backup & Secure'. In addition, the nine components were subdivided into stages to describe the details to be carried out at that stage. It is expected that the content of this study will be applicable in the future development of data life cycle for research data management in Korea.