흐르는 물을 저장하여 공업, 농업, 상수도, 수력발전 등의 다양한 이용과 관광자원으로도 활용할 수 있는 저수지는 중요한 사회기반시설중의 하나이다. 그러므로 저수지의 유지관리는 행정 및 기술적 방안들을 동원하여 관리주체별로 정기적으로 수행되며, 저수지의 유지관리를 위해서는 저수지 하상 파악이 우선적이다. 이를 위하여 본 연구에서는 비교적 신뢰가 높은 Echo sounder를 이용한 방류전의 저수지 수심 측량과 방류후의 저수지 지형 측량을 UAV에 의하여 실시하였다. 그리고 수심 측량 자료를 Inverse Distance Weighting 보간, Kriging 보간, Minimum curvature 보간, Radial basis function 보간 등의 공간 보간별로 저수지의 내용적을 산출하여 UAV에 의한 방류 후 내용적 및 단면적을 비교 분석함으로 다음과 같은 결과를 알 수 있었다. 첫째, UAV에 의한 지형 자료와 Echo sounder에 의한 수심 자료를 공간 보간 기법별 적용 결과 Kriging 보간이 약 97%의 저수지 내용적 정확도를 확인 할 수 있었다. 둘째, 저수지 하상의 형상 비교를 위하여 검토 단면 설정 후 지형 선형과 보간별 선형의 상이 면적차를 비교한 결과 Kriging 보간이 최소 단면적 차이를 보임으로 지형 선형과의 가장 유사 형상임을 알 수 있었다. 따라서 Echo sounder에 의해 취득된 수심 자료로 저수지 하상의 최적 모델링 구축시 저수지의 효율적 유지관리에 기초적 자료 제공이 가능하리라 판단된다.
본 연구는 2001년 1월, 2004년 3월, 2005년 12월 그리고 2010년 1월의 4개 폭설사상을 대상으로 3가지 적설심분포도를 구축하고 그 결과를 비교하고자 하였다. 첫째는 우리나라 76개의 지상기상관측소의 최심적설자료를 대상으로 IDW (Inverse Distance Weighting) 기법을 적용하여 구축한 경우(Snow Depth Map; SDM), 둘째는 SDM를 Terra MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) 영상에 의한 적설분포지역(Snow Cover Area; MODIS SCA)으로 추출한 경우(SDM+MODIS SCA; SDM_M), 셋째는 둘째 경우에 DEM (Digital Elevation Model)을 이용하여 고도에 따른 적설심 감률을 고려한 경우(SDM_M+DEM; SDM_MD)이다. 4개년도의 적설분포도를 작성한 결과, Terra MODIS 영상에 의한 적설분포면적은 남한면적($99,575.3km^2$)의 62.9%, 44.1%, 52.0%, 69.0% 였다. 3가지 경우에 대한 평균 적설심을 비교한 결과, SDM보다 SDM_M이 각각 0.9cm, 1.9cm, 0.8cm, 1.5cm 작게, SDM_M보다 고도를 고려한 SDM_MD는 1.3cm, 0.9cm, 0.4cm, 1.2cm 크게 나타났다.
국제사회는 기후변화에 따른 이상 현상의 징후가 발생함에 따라 이의 영향 예측을 위해 많은 모델들을 개발 및 적용하고 있다. 현재 우리나라에서도 여러 분야의 기후 영향모델 활용이 증가하면서 모델의 입력자료 중 특히 기후자료의 구축 방법 및 한반도 기후의 특성 파악에 대한 연구가 절실히 요구되고 있다. 본 연구에서는 보간을 위하여 공간통계학방법 중 IDSW(Inverse Distance Squared Weighting:거리자승역산가중)를 적용하였다. 이 방법은 미관측지점의 값을 추정하기 위하여 주변 관측지점들을 고려하며, 그 영향은 거리에 반비례함을 반영한다. 여기서 주변 관측지점 선정시 반경 100km내의 가장 인접한 순으로 최대 3개의 관측지점을 선택하게 제약을 두었다. 그 결과 한국의 기온과 강수량 모두 과거 30년 동안에 연평균 약 $0.4^{\circ}C$, 412mm 증가하는 것으로 나타났다. 또한 미래에도 2007년에 비해 2100년의 기온이 $3.96^{\circ}C$, 강수량이 319mm 증가하는 것으로 나타났다. 기후변이성의 특성은 과거 30년 동안 기온의 경우 강원도 일부지역이 높게 나타났으며 강수량의 경우 남부지역이 높게 나타났다. 변화 경향은 기온의 경우 강원도 지역이 변이성이 증가하는 경향을 보였으며, 강수량의 경우 남동부부지역이 변이성이 증가하는 경향을 보였다. 미래 30년간의 변이성 분석결과 기온은 중서부 지역에서, 강수량은 동부지역에서 높은 것으로 나타났고, 변화경향은 기온의 경우 남서부로 갈수록 변이의 정도가 증가되는 경향을 보였으며, 강수량의 경우 중서부와 남부 일부가 변이가 증가되는 경향을 보였다.
본 연구에서는 용담댐 상류, 천천 시험유역을 대상으로 분포형 수문모형을 이용하여 강우의 공간분포 특성에 의한 유역에서의 침식 및 퇴적양상을 분석하고, 유출 및 유사량 모의결과에 미치는 영향을 분석하였다. 일반적으로 강우의 공간적 분포를 묘사하기 위해 사용되는 지점 강우 내삽기법(Thiessen Polygon: TP, Inverse Distance Weighting: IDW, Kriging) 및 레이더 강우 합성기법(Gauge-Radar ratio: GR, Conditional Merging: CM)을 이용하여 태풍으로 인한 3개의 집중호우 사상기간동안의 강우장을 생성한 후 각 기법들에 의해 생성된 강우장의 양적, 공간적 특성을 평가하였다. 또한, 각 기법별로 생성된 공간분포형 강우를 분포형 수문모형에 적용하여 강우의 공간분포에 따른 유역에서의 강우-유사-유출분석 및 유역에서의 침식 및 퇴적양상을 비교 분석하였다. 그 결과, 지상 우량계를 이용한 내삽기법의 경우 유사한 우량주상도 및 수문응답을 나타내었으며, 원시 레이더 자료 및 GR기법에 의한 결과는 각각 과소, 과대산정된 반면 CM기법은 레이더 강우의 공간적 특성을 유지하면서 양적으로도 개선된 결과를 보여주었다. 또한 양적으로 유사한 강우장임에도 불구하고, 각 기법에 의한 강우장의 공간적 특성으로 인하여 대상유역내 침식 및 퇴적양상은 매우 상이하게 나타났다.
농업을 비롯한 산업활동을 효율적으로 수행하기 위해서는 전문 기상정보의 활용이 필수적이다. 영농활동에 있어서 의사지원시스템의 핵심으로 떠오르고 있는 작물 생장모형은 부단히 변화하는 대기환경에 대한 공간정보를 요구하기 때문에, 모형의 실용화를 위해서는 기상 관측밀도가 낮은 광범위한 작물 생육지역을 대상으로 일별 기상요소에 대한 공간분포를 추정해야 한다. 이러한 취지에서 본 연구는 미관측 지점을 포함하는 우리 나라 전국을 대상으로 작물모형의 구동에 필요한 최소 기상요소들 중에서 일 최고 및 일 최저기온의 공간적인 분포를 추정하고 그 추정 정도를 검증하고자 하였다. 이를 이해 먼저 58개 지점의 23년간 실측 기온자료로부터 지형기후학적 방법에 의하여 격자단위의 월별 기온평년값을 추정하고, 조화해석법에 의하여 일별값으로 변환하였다. 66개 기상청 관측소에서 수집된 임의 날짜의 최고/최저기온값과 관측소 해당 격자점의 평년값간 편차를 구한 다음, 미관측 격자점을 포함하는 한반도 전역의 기온편차를 거리역산가중법에 의하여 내삽.추정하였다. 각 격자점의 최종적인 기온 추정값은 기온 평년값에 이 편차를 더함으로써 얻었다. 얻어진 온도 분포는 위성자료로부터 추정한 지표온도분포 양상과 크게 다르지 않았다. 300여개의 자동기상관측 장비들로부터 수집된 자료와 비교한 결과, 추정오차는 $1.5^{\circ}C$~2.5$^{\circ}C$였다.
분포형 모형이 개발되어 지면서 이러한 유역의 공간적인 특성을 고려한 정확한 강우 자료와 조밀한 계측망의 요구는 더욱 커지고 있다. 그러나 현실적으로 조밀한 계측망에 의해 측정된 정확한 강우 자료를 얻기는 쉽지 않다. 일반적으로 강우관측소가 적정 밀도를 가지고 유역을 대표 하도록 설치되어 있으나 부족한 실정이고, 설치되어 있더라도 강우의 시 공간적 변동성을 반영하기가 쉽지 않다. 또한 여러 가지 이유로 결측이 되는 경우도 있다. 강우는 측정된 점 관측 자료를 이용해 유역의 평균 강우분포를 추정하게 된다. 따라서 결측 강우자료는 시간의 연속성 측면에서 그 보정이 반드시 필요하며 보정 후 강우자료의 공간적 분포를 산정할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 결측 강우량의 보정을 위하여 퍼지-유전자 알고리즘을 이용하였는데 이 방법을 기존의 방법 즉, 산술평균법, 역거리법, 년정상강우량법, 거리-고도비율법과 비교하였다. 보정결과 기존의 방법은 실측의 70~80%의 정확도를 보였으나 퍼지-유전자 알고리즘은 90%정도의 정확도를 보였다. 특히, 민감도 분석 결과를 바탕으로 수평거리와 고도차에 대한 적정 차수를 제안하였다.
본 논문에서는 기존 연구결과들과 달리 비행체의 운동을 선형방정식으로 표현할 수 있다는 가정을 도입하지 않고 비례항법유도법칙의 최적성에 관한 해석 결과를 제시한다. 비례항법유도법칙은 비행체-표적 거리의 지수함수를 가중치로 갖는 제어 에너지를 최소화하는 최적의 유도법칙임을 비선형 방정식 기반으로 유도한다. 이때 가중함수의 지수와 비례항법상수와의 관계에 대해 설명한다. 또한 이러한 해석의 유효한 조건을 도출한다.
This study generated and evaluated the high resolution (5 km) gridded data of monthly mean, maximum and minimum temperature from 2002 to 2005 over South Korea using a modified PRISM(Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model: K-PRISM) developed by Daly et al. (2003). The performance of K-PRISM was evaluated by qualitative and quantitative ways using the observations and gridded data derived by inverse distance weighting (IDW) and hypsometric methods (HYPS). For the generation of high resolution gridded data, geographic informations over South Korea, such as the digital elevation, topographic facet and coastal proximity, are derived from the 1 km digital elevation data. The spatial patterns of temperature derived by K-PRISM were more closely linked to topography and coastal proximity than those by IDW. The K-PRISM performed much better than IDW for all months and temperatures, but it was equal to or slightly better than the HYPS. And the performances of K-PRISM were better in the minimum and mean temperature (winter) than the in maximum temperature (summer).
This study is to evaluate the parameter behavior of VfloTM distributed rainfall-runoff model by applying 3 kinds of rainfall interpolation methods viz. Inverse Distance Weighting (IDW), Kriging (KRI), and Thiessen network (THI). For the 1,544 $km^2$ Dongcheon watershed of Nakdong river, the model was calibrated using 4 storm events in 2007 and 2009, and validated using 2 storm events in 2010. The model was calibrated with Nash-Sutcliffe model efficiency of 0.97 for IDW, 0.94 for KRI, and 0.95 for THI respectively. For the sensitive parameters, the saturated hydraulic conductivity ($K_{sat}$) for IDW, KRI, and THI were 0.33, 0.31, and 0.43 cm/hr, and the soil suction head at the wetting front (${\Psi}_f$) were 4.10, 3.96, and 5.19 cm $H_2O$ respectively. These parameters affected the infiltration process by the spatial distribution of antecedent moisture condition before a storm.
The objectives of this study were to introduce spatial interpolation methods which have been applied in recent papers, to apply three methods (nearest monitor, inverse distance weighting, kriging) to domestic data (Ulsan cohort) as an example of estimating the personal exposure levels. We predicted the personal exposure estimates of 2,102 participants in Ulsan cohort using spatial interpolation methods based on information of their residential address. We found that there was a similar tendency among the estimates of each method. The correlation coefficients between predictions from pairs of interpolation methods (except for the correlation coefficient between nearest montitor and kriging of CO and $SO_2$) were generally high (r=0.84 to 0.96). Even if there are some limitations such as location and density of monitoring station, spatial interpolation methods can reflect spatial aspects of air pollutant and spatial heterogeneity in individual level so that they provide more accurate estimates than monitor data alone. But they may still result in misclassification of exposure. To minimize misclassification for better estimates, we need to consider individual characteristics such as daily activity pattern.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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