Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.363-363
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2011
무분별한 개발사업으로 인하여 발생되는 토양 침식 피해를 최소화시키기 위해서는 정확한 토양 침식량을 추정해야 한다. 현재 토양 침식량을 추정하기 위한 공식으로 Wischmeier와 Smith(1997)가 발표한 범양 토양손실공식(RUSLE, Revised Universal Soil Loss Equation)을 주로 사용하고 있다. RUSLE 공식의 매개변수 중 하나인 강우침식능 인자 R은 실무에서는 단일강우 확률강우량의 시간분포 강우량에 대하여 강우침식능을 산정하는 방법을 널리 사용하고 있으나, 연평균 강우침식능을 사용하는 경우도 많다. 국립방재연구소(2009)는 전국 53개소의 1960년대~2008년까지의 1시간 강우자료를 이용하여 연평균 강우침식능을 산정한 바 있고, 본 연구에서는 국립방재연구소의 자료(2009)에 23개소를 추가 하고 2009년~2010년 강우자료를 추가하여 강우침식능을 산정하였다. 강우침식능 산정 시 사용되는 강우 운동에너지 공식은 국내외에서 여러 가지 공식이 제안되고 있으나, 본 연구에서는 RUSLE와 USLE에서 추천하고 있는 식과 노재경 등(1984)의 식, van Dijk(2002) 식을 이용하여 각각의 연평균 강우침식능을 산정하고 전국 연평균 강우침식도를 재산정하였다. 연평균 R값의 76개 지점평균은 RUSLE 식 4890, USLE 식 5538, 노재경 식 4608, van Dijk 식 5444 MJ/ha mm/hr로 산정되었다. 에너지식에 따라 값은 최대 930 MJ/ha mm/hr 차이를 보였으나, 분포 양상은 경북 지역을 제외한 모든 유역에서 비슷함을 알 수 있었다. 노재경 식은 서울과 수원의 관측자료를 이용하여 제안된 식으로 타 식에 비하여 우리나라의 강우특성을 비교적 잘 고려한다고 판단되지만, 시간 및 공간적으로 제한된 데이터를 이용하여 제안된 식이므로 실무 적용을 위해서는 추가적인 검정이 필요할 것으로 사료된다.
This study was performed to estimate the soil loss on a national scale and grade regions with the potential risk of soil erosion. Universal soil loss equation (USLE) for rainfall and runoff erosivity factors (R), cover management factors (C) and support practice factors (P) and revised USLE for soil erodibility factors (K) and topographic factors (LS) were used. To estimate the soil loss, the whole nation was divided into 21,337 groups according to city county, soil phase and land use type. The R factors were high in the southern coast of Gyeongnam and Jeonnam and part of the western coast of Gyeonggi and low in the inland and eastern coast of Gyeongbuk. The K factors were higher in the regions located on the lower streams of rivers and the plain lands of the western coast of Chungnam and Jeonbuk. The average slope of upland areas in Pyeongchang-gun was the steepest of 30.1%. The foot-slope areas from the Taebaek Mountains to the Sobaek Mountains had steep uplands. Total soil loss of Korea was estimated as $50{\times}10^6Mg$ in 2004. The potential risk of soil erosion in upland was the severest in Gyeongnam and the amount of soil erosion was the greatest in Jeonnam. The regions in which annual soil loss was estimated over $50Mg\;ha^{-1}$ were graded as "the very severe" and their acreage was $168{\times}10^3ha$ in 2004. The soil erosion maps of city/county of Korea were made based on digital soil maps with 1:25,000 scale.
Factors of universal soil loss equation, USLE, and its revised version, RUSLE for Korean soils were reevaluated to estimate the national scale of soil loss based on digital soil maps. Rainfall erosivity factor, R, of 158 locations of cities and counties were spacially interpolated by the inverse distance weight method. Soil erodibility factor, K, of 1321 soil phases of 390 soil series were calculated using the data of soil survey and agri-environmental quality monitoring. Topographic factor, LS, was estimated using soil map of 1:25,000 scale with soil phase and land use type. Cover management factor, C, of major crops and support practice factor, P, were summarized by analyzing the data of lysimeter and field experiments for 27 years (1975-2001) in the National Institute of Agricultural Science and Technology. R factor varied between 2322 and 6408 MJ mm $ha^{-1}$$yr^{-1}$$hr^{-1}$ and the average value was 4276 MJ mm $ha^{-1}$$yr^{-1}$$hr^{-1}$. The average K value was evaluated as 0.027 MT hr $MJ^{-1}$$mm^{-1}$. The highest K factor was found in paddy rice fields, 0.034 MT hr $MJ^{-1}$$mm^{-1}$, and K factors in upland fields, grassland, and forest were 0.026, 0.019, and 0.020 MT hr $MJ^{-1}$$mm^{-1}$, respectively. C factors of upland crops ranged from 0.06 to 0.45 and that of grassland was 0.003. P factor varied between 0.01 and 0.85.
인공적으로 조성한 저수지의 대부분은 유역면적이 넓고 집중강우로 인하여 매년 입자성 물질이 상당량 유입하는 편이며 이들의 장기간 축적으로 인하여 저수지 용량을 줄이고 수질관리에 어려움을 야기 시킨다. 따라서 이들에 대한 정화한 예측이 필요한 실정이지만 지표에서의 침식현상은 토양조건, 피복조건, 그리고 지형조건 등의 복합적 요소에 의하여 지배되기 때문에 정확한 유입량을 산정하기에 많은 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 높은 정확도를 갖는 LiDAR(Light Detection and Ranging)기술을 이용하여 DEM, DSM을 제작하고 반사강도 데이터로부터 물질적 특성을 분류하여 연구지역내 범용토양유실공식(USLE; Universal Soil Loss Equation)에 의한 유입퇴적량을 산정하였다. 또한 이들 분포를 기준으로 퇴적물의 유입 가능성이 큰 위치를 파악하였으며 지형특성에 따른 퇴적물의 유입경로를 분석하였다.
Due to the nationwide development, sediment yield has to be estimated to design the sedimentation basin which is used to minimize the effects of construction or disturbing the natural soil condition. But there is no proved equation for the estimation of sediment yield in Korea. Therefore, applicability and the limitation of RUSLE (revised universal sediment loss equation) sediment yield equation is examined for the construction sites, where the rainfall and sediment data are available. General mistakes in estimation of the RUSLE parameters are also discussed. It is found that RUSLE could be applied in Korea as long as the sediment delivery ratio was considered. Appropriate estimation method of sediment delivery ratio are also proposed.
해마다 늘고 있는 토사유출희 인한 피해는 자연재해의 측면에서 매우 중요한 과제로 다루어지고 있으며, 토사유출에 의한 환경피해를 최소화하기 위해 토양유실량의 산정에 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 사면에서의 토양유실량 산정방법 및 산정된 결과에 대한 검증 역시 현실적으로 매우 어렵기 때문에 일반적으로 국내에서는 토양유실량산정을 위해 범용토양유실공식(Universal soil loss equation)을 사용하고 있다. 범용토양유실공식(USEL)은 실험적 근거가 미비한 국내실정에서 일반적으로 활용되고 있기 때문에 공식의 적용에 대한 다양한 실험적 연구가 필요하였다. 따라서 본 연구는 남한강 유역 여주-이포 구간을 대상으로 2002년 6월부터 2002년 10월까지 수행된 자연 상태에서의 토양침식실험과 실험지역의 USLE의 적용을 검토하였다. 토양침식실험을 통하여 산정된 침식율과 범용토양유실공식의 결과를 비교하였으며 USLE의 인자에 따른 토양유실량 산정 결과의 변화를 검토하고자 하였다. 남한강 유역에서의 토양침식 실험결과 자연 상태에서 연간토양유실량은 평균 12.54ton/acre/year이었으며, 최소 0.1ton/acre/year, 최대 34.06ton/acre/year로 나타났다. USLE에 의해 계산된 연간토양유실량은 17.15ton/acre/year로서 실험결과와는 많은 차이가 있었다. 이러한 차이는 토양유실량 산정에 필요한 다양한 조건을 정량화하는 과정에서 발생하는 것으로, USLE식에 활용되는 인자의 적용방법에 따라 커다란 차이를 보였다. 따라서 USLE에 의해 산정된 결과를 사용하기 위해서는 다양한 조건에 대한 검토가 이루어져야하며 USLE 산정에 관한 지속적인 실험적 연구가 이루어져야 하겠다. 증가할 것이다. 또한 부분육을 이용한 완전제품, 적색육제품, 유기농이나 별미식 제품과 같은 형태의 다양한 포장육 제품이 도입 될 것으로 생각되어진다.e in vitro SPF test method will be able to be used as an alternative method for in vivo SPF in case of lotion and cream. replica. A statistically significant improvement of Star Fruit Leaf Extract BG30-treated site was seen in decreased wrinkles. Star Fruit Leaf Extract BG30 results in clinically visible improvement in wrinkling when used topically for 5 weeks. 또한 관계마케팅, CRM 등의 이론적 배경이 되고 있는 신뢰와 결속의 중요성이 재확인하는 결과도 의의라고 할 수 있다. 그리고 신뢰는 양사 간의 상호관계에서 조성될 수 있는 특성을 가진 반면, 결속은 계약관계 초기단계에서 성문화하고 규정화 할 수 있는 변수의 성격이 강하다고 할 수가 있다. 본 연구는 복잡한 기업간 관계를 지나치게 협력적 측면에서만 규명했기 때문에 많은 측면을 간과할 가능성이 있다. 또한 방법론적으로 일방향의 시각만을 고려했고, 횡단적 조사를 통하고 국내의 한 서비스제공업체와 관련이 있는 컨텐츠 공급파트너만의 시각을 검증했기 때문에 해석에서 유의할 필요가 있다. 또한 타당성확보 노력을 기하였지만 측정도구 면에서 엄격한 개발과정을 준수하지는 못했다. 향후에는 모바일 컨텐츠 파트너의 기업의 특성을 조사하여 관계성 변수와의
Park, Youn-Shik;Lim, Kyoung-Jae;Kim, Jong-Gun;Heo, Sung-Gu;Park, Joon-Ho;Ahn, Jae-Hun;Kim, Ki-Sung;Choi, Joong-Dae
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2007.05a
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pp.1696-1700
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2007
현재까지 약 100여개국의 나라에서 Universal Soil Loss Equation (USLE) 가 장기 토양 유실 가능성을 모의하는 데 사용되고 있다. 그러나 RUSLE는 유역에서의 토양 유실 가능성을 모의할 수는 있으나 하천으로 유입되는 유사량을 모의할 수 없으므로, 효과적인 유사량 관리를 위해 유실된 토양 중 얼마나 유역의 최종유출구로 유입되는 유달률(SDR, Sediment Delivery Ratio)을 고려해야 한다. 이를 위해 Sediment Assessment Tool for Effective Erosion Control (SATEEC) 이 수계내 임의의 지점에서의 유사량을 구하기 위해 개발되었다. 이 SATEEC은 USLE에 기반을 두고 있으나 공간적으로 분포된 유달률 맵을 산정하기 위해 면적에 따른 유달률 공식을 이용할 수 있을 뿐만 아니라, 경사에 따른 유달률 공식을 사용할 수도 있다. 본 연구에서는 이러한 SATEEC을 이용하여 강원도 춘천시 남산면 수동리 지역에서의 면적에 따른 유달률 공식을 사용했을 경우와 경사에 따른 유달률 공식을 사용했을 경우에 따른 각각의 임의 수계의 최종 유출구에서의 유사량을 비교하였다. 같은 면적의 소유역을 갖는 각각의 유출구에서의 유사량을 면적에 의한 유달률($SDR_A$) 방법과 하천의 평균경사도를 고려한 유달률($SDR_S$) 식을 사용하여 유사량을 비교하였다. $SDR_S$에 의한 유사량($SY_S$)을 기준으로 하여 $SDR_A$에 의한 유사량($SY_A$)의 비는 $-37.83%{\sim}44.36%$로 큰 차이를 보였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.450-450
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2021
기후변화 보고서에 따르면 집중 호우의 강도 및 빈도 증가가 향후 몇 년동안 지속될 것이라 제시하였다. 이러한 집중호우가 빈번히 발생하게 된다면 강우 침식성이 증가하여 표토 침식에 더 취약하게 발생된다. Universal Soil Loss Equation (USLE) 입력 매개 변수 중 하나인 강우침식능인자는 토양 유실을 예측할때 강우 강도의 미치는 영향을 제시하는 인자이다. 선행 연구에서 USLE 방법을 사용하여 강우침식능인자를 산정하였지만, 60분 단위 강우자료를 이용하였기 때문에 정확한 30분 최대 강우강도 산정을 고려하지 못하는 한계점이 있다. 본 연구의 목적은 강우침식능인자를 이전의 진행된 방법보다 더 빠르고 정확하게 예측하는 머신러닝 모델을 개발하며, 총 월별 강우량, 최대 일 강우량 및 최대 시간별 강우량 데이터만 있어도 산정이 가능하도록 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 강우침식능인자의 산정 값의 정확도를 높이기 위해 1분 간격 강우 데이터를 사용하며, 최근 강우 패턴을 반영하기 위해서 2013-2019년 자료로 이용했다. 우선, 월별 특성을 파악하기 위해 USLE 계산 방법을 사용하여 월별 강우침식능인자를 산정하였고, 국내 50개 지점을 대상으로 계산된 월별 강우침식능인자를 실측 값으로 정하여, 머신러닝 모델을 통하여 강우침식능인자 예측하도록 학습시켜 분석하였다. 이 연구에 사용된 머신러닝 모델들은 Decision Tree, Random Forest, K-Nearest Neighbors, Gradient Boosting, eXtreme Gradient Boost 및 Deep Neural Network을 이용하였다. 또한, 교차 검증을 통해서 모델 중 Deep Neural Network이 강우침식능인자 예측 정확도가 가장 높게 산정하였다. Deep Neural Network은 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 와 Coefficient of determination (R2)의 결과값이 0.87로서 모델의 예측성을 입증하였으며, 검증 모델을 테스트 하기 위해 국내 6개 지점을 무작위로 선별하여 강우침식능인자를 분석하였다. 본 연구 결과에서 나온 Deep Neural Network을 이용하면, 훨씬 적은 노력과 시간으로 원하는 지점에서 월별 강우침식능인자를 예측할 수 있으며, 한국 강우 패턴을 효율적으로 분석 할 수 있을 것이라 판단된다. 이를 통해 향후 토양 침식 위험을 지표화하는 것뿐만 아니라 토양 보전 계획을 수립할 수 있으며, 위험 지역을 우선적으로 선별하고 제시하는데 유용하게 사용 될 것이라 사료된다.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.19
no.4
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pp.130-145
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2016
Soil erosion processes are affected by weather factors, such as rainfall, temperature, wind, and humidity. Among these factors, rainfall directly influences soil erosion by breaking away soil particles. The kinetic energy of rainfall and water flow caused by rain entrains and transports soil particles downstream. Therefore, in order to estimate soil erosion, it is important to accurately determine the rainfall erosivity factor(R) in RUSLE(Revised Universal Soil Loss Equation). The objective of this study is to evaluate the average annual R using 14 years(2002~2015) of 1 minute rainfall data from 55 KMA(Korea Meteorological Administration) weather stations. The R results from 1 min rainfall were compared with previous R studies using 1 h rainfall data. The determination coefficients($R^2$) between R calculated using 1 min rainfall data and annual rainfall were 0.70-0.98. The estimation of 30 min rainfall intensity from 1 min rainfall data showed better $R^2$ results than results from 1 h rainfall data. For estimation of physical spatial rain erosivity(R), distribution of annual rainfall was estimated by IDW(Inverse Distance Weights) interpolation, taking elevation into consideration. Because of the computation burden, the R calculation process was programmed using the python GUI(Graphical User Interface) tool.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.18
no.3
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pp.3-10
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2010
The development of various spatial information and GIS has led to the research on interpretation of natural phenomena and correlational studies. This study is aimed to analyze the correlation between RUSLE(Revised Universal Soil Loss Equation) around Nakdong River area during the period of 1955 to 2005 and the amount of area change in the islets at the estuary terrain calculated in the study "Change Detection at the Nakdong Estuary Delta using Satellite Image and GIS". For the calculation of RUSLE, The 'Revised-USLE' model, a modified USLE model commonly used in Korea was used. For the rainfall erosion factor to calculate and compare the area of islets, the actual observation data for one year before the observation of satellite image from all observatories across Korea was used. The correlation coefficient between RUSLE and area change of islets was 0.57 for Jinwoo Islet; 0.7 for Sinja Islet; 0.87 for Doyodeung. This results showed that there was a great influence from Doyodeung where the main water way of Nakdong River runs. This study showed that the study using USLE for various fields and through identifying the characteristics of each factor is useful to understand natural phenomenon in practice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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