• 한국관개배수논문집
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• 제14권2호
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• pp.225-235
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• 2007

The shape of streamflow hydrograph during the early period of spring is very much controlled by the area and depth of snow cover especially in mountainous area. When we simulate the streamfolw of a watershed snowmelt, we need some information for snow cover extent and depth distribution as parameters and input data in the hydrological models. The purpose of this study is to suggest an extraction method of snow cover area and snow depth distribution using Terra MODIS image. Snow cover extent for South Korea was extracted for the period of December 2000 and April 2006. For the snow cover area, the snow depth was interpolated using the snow depth data from 69 meteorological observation stations. With these data, it is necessary to run a hydrological model considering the snow-related data and compare the simulated streamflow with the observed data and check the applicability for the snowmelt simulation.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 2005년도 학술발표논문집
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• pp.254-259
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• 2005

The shape of a streamflow hydrograph is very much controlled by the area and depth of snow cover in mountain area. The purpose of this study is to suggest extraction methods for snow cover area and depth using NOAA/AVHRR images in Soyanggang watershed. Snow cover area maps ware derived form channel 1, 3, 4 images of NOAA/AVHRR based on threshold value. In order to extract snow cover depth, snow cover area maps were overlaid daily snow depth data form 7 meteorological observation stations. Snow cover area and depth was mapped for period of Dec. 2002 and Mar. 2003. For evaluating snowmelt changes, depletion curve was created using daily snow cover area in the same period. It is necessary to compare these results with observed data and check the applicability of the suggested method in snowmelt simulation.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권2호
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• pp.119-124
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• 2007

융설 모형의 중요 매개변수인 적설분포면적은 실제 우리나라에서 적설과 관련한 관측 자료의 부족으로 인해 매개변수 추정이 어렵다. 이러한 문제점 해결을 위해 원격탐사기법을 활용하여 적설분포면적을 추출하였다. 본 연구에서는 1997년부터 2006년까지의 겨울철 NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)의 AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) 위성영상의 8 sets의 총 108개 영상을 이용하여 적설분포면적을 추출하였고, 기상청의 지상기상관측소의 최심적설심 자료를 이용하여 GIS 자료를 구축함으로써 적설심의 공간적 분포를 추출하였다. 이를 국내 5대유역인 한강, 낙동강, 금강, 영산강, 섬진강 유역에 대하여 융설모형의 주요 매개변수인 적설분포면적, 유역 평균, 최대 적설심과 적설분포감소비곡선을 구축하였다. 그 중 적설분포면적감소곡선 (SDC : Snow cover Depletion Curve)는 적설분포면적의 감소형태를 나타내주는 지표로써 융설의 가장 민감한 매개변수이다. 이를 국내 5대강 유역에 대해 구축하여 정량화하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권4호
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• pp.401-410
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• 2017

Estimation of snow depth using optical image is conducted by using correlation with Snow Cover Fraction (SCF). Various algorithms have been proposed for the estimation of snow cover fraction based on Normalized Difference Snow Index (NDSI). In this study we tested linear, quadratic, and exponential equations for the generation of snow cover fraction maps using data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Aqua satellite in order to evaluate their applicability to the complex terrain of South Korea and to search for improvements to the estimation of snow depth on this landscape. The results were validated by comparison with in-situ snowfall data from weather stations, with Root Mean Square Error (RMSE) calculated as 3.43, 2.37, and 3.99 cm for the linear, quadratic, and exponential approaches, respectively. Although quadratic results showed the best RMSE, this was due to the limitations of the data used in the study; there are few number of in-situ data recorded on the station at the time of image acquisition and even the data is mostly recorded on low snowfall. So, we conclude that linear-based algorithms are better suited for use in South Korea. However, in the case of using the linear equation, the SCF with a negative value can be calculated, so it should be corrected. Since the coefficients of the equation are not optimized for this area, further regression analysis is needed. In addition, if more variables such as Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), land cover, etc. are considered, it could be possible that estimation of national-scale snow depth with higher accuracy.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 2005년도 학술발표논문집
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• pp.156-163
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• 2005

This study was attempted to provide some fundamental data for safety structrural design of biological production facility. Wind load and snow load, acting on agricultural structures is working more sensitive than any other load. Therefore, wind speed and snow depth according to return periods for design load estimation were calculated by frequency analysis using the weather data(maximum instantaneous wind speed, maximum wind speed, maximum depth of snow cover and fall) of 68 regions in Korea. Equations for estimating maximum instantaneous wind speed with maximum wind speed were developed for all, inland and seaside regions. The results were about the same as the current eqution in general. Design wind speed and snow depth according to return periods were calculated and Local design wind load and snow load depending on return periods were presented together with iso-wind speed and iso-snow depth maps. The calculated design snow depth by maximum depth of snow cover were higher than design snow depth by maximum depth of snow fall. Considering wind speed and snow depth, protected cultivation is very difficult in Ullungdo, Gangwon seaside and contiguity inland regions, and strong structural design is needed in the west-south seaside against wind speed, and structure design of biological production facility in these regions need special consideration.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권3호
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• pp.315-324
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• 2013

Spatial information of snow cover and depth distribution is a key component for snowmelt runoff modeling. Wide snow cover areas can be extracted from NOAA AVHRR or Terra MODIS satellite images. In this study eight sets of annual snow cover data (1997-2006) in two mountainous watersheds (A: Chungju-Dam and B: Soyanggang-Dam) were extracted using NOAA AVHRR images. The distribution of snow depth within the Snow Cover Area (SCA) was generated using snowfall data from ground meteorological observation stations. Snow depletion characteristics for the two watersheds were analyzed snow distribution time series data. The decreased pattern of SCA can be expressed as a logarithmic function; the determination coefficients were 0.62 and 0.68 for the A and B watersheds, respectively. The SCA decreased over 70% within 10 days from the time of maximum SCA.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권2B호
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• pp.177-185
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• 2008

적설분포의 정확한 모니터링은 일 기상 예측, 융설 유출 모델링과 동시에 기후와 지구의 연구에 중요한 요소이다. 융설 모형의 중요 매개변수인 적설분포면적은 실제 우리나라에서 적설과 관련한 관측 자료의 부족으로 인해 매개변수 추정이 어렵다. 이러한 문제점 해결을 위해 원격탐사기법을 활용하여 적설분포면적을 추출하였다. 본 연구에서는 1997년부터 2006년까지의 겨울철 NOAA AVHRR 위성영상의 8 sets의 총 108개 영상을 이용하여 적설분포면적을 추출하였고, 기상청의 지상기상관측소의 최심적설심 자료를 이용하여 GIS 자료를 구축함으로써 적설심의 공간적 분포를 추출하였다. 이를 이용하여 국내 주요 7개 댐유역에 대한 융설모형의 주요 매개변수인 적설분포면적, 유역 평균, 최대 적설심과 적설분포면적감소곡선을 구축하였다. 시간의 경과에 따른 적설면적의 감소는 지수함수적 감소곡선으로 표현이 가능하였으며, 곡선의 결정계수($R^2$)는 0.46~0.88의 범위를 보였다. 최대적설면적에서 10일이 경과하면 적설면적은 70-100% 감소하는 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권4호
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• pp.625-638
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• 2018

In this paper, we derive i) a function to estimate snow cover fraction (SCF) from a MODIS satellite image that has a wide observational area and short re-visit period and ii) a function to determine snow depth from the estimated SCF map. The SCF equation is important for estimating the snow depth from optical images. The proposed SCF equation is defined using the Gaussian function. We found that the Gaussian function was a better model than the linear equation for explaining the relationship between the normalized difference snow index (NDSI) and the normalized difference vegetation index (NDVI), and SCF. An accuracy test was performed using 38 MODIS images, and the achieved root mean square error (RMSE) was improved by approximately 7.7 % compared to that of the linear equation. After the SCF maps were created using the SCF equation from the MODIS images, a relation function between in-situ snow depth and MODIS-derived SCF was defined. The RMSE of the MODIS-derived snow depth was approximately 3.55 cm when compared to the in-situ data. This is a somewhat large error range in the Republic of Korea, which generally has less than 10 cm of snowfall. Therefore, in this study, we corrected the calculated snow depth using the relationship between the measured and calculated values for each single image unit. The corrected snow depth was finally recorded and had an RMSE of approximately 2.98 cm, which was an improvement. In future, the accuracy of the algorithm can be improved by considering more varied variables at the same time.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권10호
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• pp.845-854
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• 2006

융설 모형을 이용하여 융설 기간 동안의 하천유출량을 모의하기 위해서는 융설 관련 매개변수의 정립이 반드시 필요하다. 우리나라의 경우 관측 자료의 부족으로 인하여 적설분포면적, 적설심, 적설분포면적 감소곡선과 같은 융설 관련 매개변수의 추출이 불가능하였다. 본 연구에서는 1997년부터 2003년까지의 겨울철(11월-4월) NOAA/AVHRR 위성영상을 이용하여 한반도의 적설분포도를 추출하고 기상청의 69개소 유인지상기상관측소의 기상자료 중 최심적설심 자료로서 공간내삽법을 통하여 동일한 기간의 최심적설심 분포도를 작성한 후 적설분포도와 중첩하여 남한의 적설심 분포도를 추출하였다. 또한, 적설분포면적 감소곡선은 소양강댐과 충주댐 유역을 대상으로 평균기온과 적설분포면적과의 상관관계로부터 각 연도별 선형회귀식을 추출하여 적설분포면적 감소곡선을 작성하였다.

• 생물환경조절학회지
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• 제3권1호
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• pp.1-9
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• 1994

본 연구는 상대적으로 활하중의 영향이 민감하게 작용하는 농업시설의 합리적 구조설계를 위하여 우리나라 60개 지역의 자료를 사용하여 중요한 설계하중의 결정요인인 단위적설중량, 순간최대풍속 및 최대신적설심의 그 적용에 관하여 검토하였고, 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 적설심에 다른 단위적설중량을 분석한 결과 적설심에 따른 차이는 발견할 수 없었고 대체적으로 정규분포를 이루고 있다. 평균기온에 의하여 단위중량을 구분해본 결과 -1$^{\circ}C$ 이상에서는 단위중량이 평균 0.91kg/cm/$m^2$, -1$^{\circ}C$ 이하에서는 평균 0.58kg/cm/$m^2$로 나타나 기온에 의한 차이가 명확했다. 2. 평균최대풍속과 순간최대풍속과의 관계를 도출하여 회귀식을 유도한 결과, 일반적으로 사용하고 있는 순간최대풍속 관계식과는 약간의 차이를 보였다. 해안지방과 내륙지방에 2개지역으로 구분하여 순간최대풍속 관계식을 유도하였다. 3. 재현기간별 최대적설심과 최대신적설심을 비교한 결과, 눈이 적은 지방에서는 큰 차이가 없으나, 비교적 눈이 많은 지방의 경우 재현기간 8년에서는 24.6cm, 57년에서는 45.6cm로 큰 차이를 보여, 난방 및 적절한 관리를 전제로 설계하면 신적설에 의하여 설계하중을 크게 감소시킬 수 있음을 나타냈다. 4. 기존식과 수정식의 설계풍속(진주지역) 및 최대적설심과 최대신적설심(서산지역)의 적용시, 2연동아치형시설의 부재사용량은 각각의 경우에 대하여 +0.3배, -0.3배이었고, 2연동지붕형 시설의 부재사용량은 각각 +0.3배, -0.1배이었기 때문에 시설의 특성에 맞는 설계자료의 선정이 매우 중요하다.