• 공학논문집
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• 제5권1호
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• pp.89-107
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• 2004

본 연구는 DRASTIC 모델에 구소선밀도, 토지이용 인자를 추가한 수정 DRASTIC 모델을 개발하여 경기도 화남2지구의 지하수오염 가능성을 예측하고자 하였다. 우리나라의 수리지질 환경에서 대수층은 대부분 암반 대수층인 점을 고려했을 때, 구조선밀도는 지하수 및 오염물질 유동에 직접적인 영향을 미치고, 토지이용은 점오염원 혹은 비점오염원의 영향을 간접적으로 반영할 수 있기 때문이다. 통계분석을 위하여 각 인자별 격자 레이어를 생성하고, 각각의 상관계수를 분석함으로써 신뢰도 여부를 판단하였다. 최종 결과물인 종합오염현황도는 수정 DRASTIC Potential과 여러 가지 오염원의 발생 부하량 값을 논리비교함으로써 수리지질학적인 측면에서의 오염가능성 지역과 수질측면에서의 오염가능성 지역을 예측할 수 있는 방안을 제시할 수 있었다.

• 한국습지학회지
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• 제7권1호
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• pp.107-117
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• 2005

토양침식은 강우분포, 토양, 토지이용과 같은 많은 요인들에 의해 영향을 받는다. 이런 요인들은 시간과 공간에 의해 여러 가지 형태로 나타난다. 본 연구에서는 유역에서의 토양침식 위험지역을 평가하는 것을 목적으로 하고 있으며, 토양침식량 계산은 RUSLE를 이용하였고, RUSLE의 지형 및 공간정보 관련 인자들은 DEM, 토양도, 토지이용도를 이용하여 추출하였고 유역에서 발생하는 토양침식량을 산정하였다. 연구대상유역으로는 한강수계 제1지류인 경안천 유역의 농경지로 하였으며, 토양침식량 분석결과 보통, 특수작물(1210) 재배지역, 과수원(1220), 미경지정리답(1120), 경지정리답(1110)의 순으로 가장 큰 토양침식이 발생하고 있으며, 이 재배지역의 평균 토양침식량 또한 보통, 특수작물 재배지역에서 가장 크게 나타났다. 이 토양침식량 분석결과를 이용하여 농경지의 토양침식 위험지역을 5개 등급으로 구분하여 분석한 결과 토양침식의 위험성이 가장 크다고 판단되는 5등급의 경우 전체 농경지의 2.4%에 해당하는 72.5ha정도가 침식위험지역으로 판단하였다. 이 침식위험지역은 밭작물재배지역이 72.4ha이고 과수원이 0.1ha로 분석되었으며, 기타의 농경지역에서는 5등급의 위험지역은 나타나지 않았다. 또한 토지이용 상황에 관계없이 2등급(1~50ton/ha/yr) 지역이 전체 농경지의 70.2%로 가장 많은 비율로 나타났다.

• 한국토양비료학회지
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• 제45권3호
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• pp.360-369
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• 2012

토양의 생성에는 모재, 기후, 지형, 생물요인, 시간 등의 5가지 요인이 작용하고 있다고 알려져 왔다. 이 연구는 제주도 토양을 대상으로 환경요인만으로 토양통을 예측하는 알고리즘을 이용하여, 정량적인 분석 방법을 이용해 환경요인과 토양분포의 관계를 알아보고자 하였다. 분석을 위한 환경요인으로는 온도, 강수량, 지표지질, 해발고도, 경사도, 경사향, 주변과의 고도차, 지형습윤지수, 해안으로부터의 거리, 산정상으로부터의 거리, 토지이용현황을 선택하였다. 토양통별로 각각의 환경요인의 평균과 표준편차 또는 면적비를 구하고, 이를 이용하여 토양통이 분포할 수 있는 환경요인의 범위와 확률을 구하였다. 환경요인별 확률을 결합시켜 분포 가능한 토양통의 순위를 제시하는 알고리즘을 작성하였고, 이를 이용하여 토양통을 예측한 결과 1순위 내에 33%, 2순위 내에 62%, 5순위 내에 74%를 정확하게 기존의 토양도와 일치시킬 수 있었다. 알고리즘을 이용하여 제주 전 지역의 환경요인을 이용하여 예측되는 토양도를 토양목, 대군 등으로 분류하 여 나타낸 결과 북부 해안가에 Entisols이 분포하고 해발고도가 높아지면서 Alfisols, Andisols이 나타난 반면, 서부지역에서는 해안가의 Alfisols에서 해발고도가 높아지면서 Ultisols, Andisols의 순으로 나타나고 있어, 토양의 생성과 관련되어 모형을 이용한 추가적인 연구가 필요하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.194-198
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• 2008

Significant soil erosion and water quality degradation issues are occurring at highland agricultural areas of Kangwon province because of agronomic and topographical specialities of the region. Thus spatial and temporal modeling techniques are often utilized to analyze soil erosion and sediment behaviors at watershed scale. The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model is one of the watershed scale models that have been widely used for these ends in Korea. In most cases, the SWAT users tend to use the readily available input dataset, such as the Ministry of Environment (MOE) land cover data ignoring temporal and spatial changes in land cover. Spatial and temporal resolutions of the MOE land cover data are not good enough to reflect field condition for accurate assesment of soil erosion and sediment behaviors. Especially accelerated soil erosion is occurring from agricultural fields, which is sometimes not possible to identify with low-resolution MOD land cover data. Thus new land cover data is prepared with cadastral map and high spatial resolution images of the Doam-dam watershed. The SWAT model was calibrated and validated with this land cover data. The EI values were 0.79 and 0.85 for streamflow calibration and validation, respectively. The EI were 0.79 and 0.86 for sediment calibration and validation, respectively. These EI values were greater than those with MOE land cover data. With newly prepared land cover dataset for the Doam-dam watershed, the SWAT model better predicts hydrologic and sediment behaviors. The number of HRUs with new land cover data increased by 70.2% compared with that with the MOE land cover, indicating better representation of small-sized agricultural field boundaries. The SWAT estimated annual average sediment yield with the MOE land cover data was 61.8 ton/ha/year for the Doam-dam watershed, while 36.2 ton/ha/year (70.7% difference) of annual sediment yield with new land cover data. Especially the most significant difference in estimated sediment yield was 548.0% for the subwatershed #2 (165.9 ton/ha/year with the MOE land cover data and 25.6 ton/ha/year with new land cover data developed in this study). The results obtained in this study implies that the use of MOE land cover data in SWAT sediment simulation for the Doam-dam watershed could results in 70.7% differences in overall sediment estimation and incorrect identification of sediment hot spot areas (such as subwatershed #2) for effective sediment management. Therefore it is recommended that one needs to carefully validate land cover for the study watershed for accurate hydrologic and sediment simulation with the SWAT model.

• 한국지리정보학회지
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• 제6권1호
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• pp.119-131
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• 2003

강우-유출과정은 시간적, 공간적 다변성을 지닌 수문학적 인자에 좌우되기 때문에 수문모의를 위해서는 많은 매개변수와 다양한 정보들이 필요하다. 본 연구에서는 지형자료를 활용하기 위한 GIS 기법과 유출분석을 위한 NRCS(Natural Resources Conservation Service) 방법을 이용하여 빈도별 유출양상을 분석하는 것을 목적으로 하였다. FARD 2002 프로그램을 이용하여 확률강우량을 분석하였으며, 대상유역인 보청천 산성유역에 대한 확률강우량은 Log-Pearson Type III가 가장 적합한 분포형으로 나타났다. 유역의 지형학적 특성을 규명하기 위한 DEM 자료의 분석은 TOPAZ 프로그램을 이용하였다. 유역 내 유효우량 산정을 위해 토지이용도와 토양도를 이용하여 NRCS curve number를 산정하였다. NRCS 방법의 적용을 위한 호우형태는 Type II와 Type III를 적용하였다. 적용 결과, 재현기간이 80년 빈도 이상인 호우에 대해서는 Type II, Type III에 상관없이 비슷한 양상으로 나타났다. 또한 대상유역의 하천정비기본계획보고서에서 제시한 빈도별 홍수량과 비교한 결과 재현기간 80년과 100년 빈도 홍수량에 대하여 상대오차가 각각 7.65%와 5.33%로서 비슷한 유출량을 나타내었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권6호
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• pp.481-490
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• 2018

최근 기후변화와 이상기후의 영향으로 인한 홍수재해의 시 공간적 패턴의 변화가 복잡해짐에 따라 홍수범람 예측은 점점 어려워지고 있다. 이러한 기상이변에 따른 홍수피해를 예방하고 대응하기 위한 비구조적 대책으로 홍수위험등급 및 범람범위 등의 정보를 포함하고 있는 홍수위험지도의 작성이 필요하다. 실제로 고정밀도 홍수위험지도를 작성하기 위해서는 1차적으로 지형, 지질, 토지피복, 기상 등의 자료를 기반으로 강우-유출-범람해석을 통해 침수면적 및 침수깊이 등 범람 정보를 획득해야 되며, 2차적으로 피해액 산정을 위해 사회 경제와 관련된 다양한 DB를 필요로 한다. 하지만 개발도상국에서는 이러한 자료가 부족하고, 일부지역에서는 자료자체를 획득할 수가 없어 홍수위험지도 제작이 불가능하거나 그 정확도가 매우 낮은 실정이다. 본 연구에서는 ASTER 또는 SRTM과 같은 범용 지형자료로부터 주요 지형학적 인자를 선정하고, 선형이진분류법(Liner binary classifiers)과 ROC분석(Receiver Operation Characteristics)을 사용하여 실제 홍수유역을 유사하게 모의하는 최적 지형학적 인자를 도출하고, 이를 기반으로 광역 홍수범람지도를 작성하는 방안을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 방법론의 정확도 검증을 위해 북한(2007), 방글라데시(2007), 인도네시아(2010), 태국(2011), 미얀마(2015) 5개국의 대규모 홍수범람에 대해 적용하였다. 실제 홍수범람 영상정보에서 획득된 침수면적과의 공간적 비교 검토 결과, 최저(38%, 방글라데시), 최고(78%)으로 평균적으로 약 60%의 정확도를 나타내는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시하는 지형학적 인자 기반의 홍수범람지도 작성방법은 미계측유역에 대해서도 DEM만을 사용하여 홍수위험 지역을 쉽게 구분할 수 있다는 장점을 가지고 있어 1 2차원 범람해석 모형의 적용이 어려운 대유역에 대해 홍수범람 우려지역에 대한 공간정보를 제공해줄 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권6호
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• pp.503-514
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• 2018

최근 기후변화 및 유역개발로 인하여 메콩강 유역의 수문환경이 급격히 변화하고 있으며, 메콩강을 공유하는 국가의 수재해 예방 및 지속가능한 수자원개발을 위해서는 메콩강 주요지점에서의 유량 정보의 분석 및 예측이 요구된다. 본 연구에서는 물리적 기반의 수문모형인 SWAT과 데이터기반 딥러닝 알고리즘인 LSTM을 이용하여 메콩강 하류 Kratie 지점의 유출모의를 수행하고, 유출모의 정확도 및 두 가지 방법론의 장 단점을 비교 분석한다. SWAT 모형의 구축을 위해 범용 입력자료(지형: HydroSHED, 토지이용: GLCF-MODIS, 토양: FAO-Soil map, 강우: APHRODITE 등)을 이용하였으며 warming-up 및 매개변수 보정 후 2003~2007년 일유량 모의를 수행하였다. LSTM을 이용한 유출모의의 경우, 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 TensorFlow를 활용하여 Kratie 지점기준 메콩강 상류 10개 수위관측소의 두 기간(2000~2002, 2008~2014) 일수위 정보만을 이용하여 심층신경망을 학습하고, SWAT 모형과 마찬가지로 2003~2007년을 대상으로 Kratie 지점에 대한 일수위 모의 후 수위-유량관계곡선식을 이용하여 유출량으로 환산하였다. 두 모형의 모의성능 비교 검토를 위하여 모의기간에 대해 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)을 산정한 결과, SWAT은 0.9, LSTM은 보다 높은 0.99의 정확도를 나타내는 것으로 분석되었다. 메콩강과 같은 대유역의 특정 지점에 대한 수문시계열 자료의 모의를 위해서는 다양한 입력자료를 요구하는 물리적 수문모형 대신 선행 시계열자료의 변동성을 기억 학습하여 이를 예측에 반영하는 LSTM 기법 등 데이터기반의 심층신경망 모형의 적용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제16권3호
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• pp.54-67
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• 2013

본 연구는 근대 대구시를 대상으로 가시권분석과 토지이용현황을 분석하고 GIS를 활용하여 이를 중첩시킴과 동시에 3D 시뮬레이션으로 투시도를 작성하여 근대 대구시의 조망경관 특성을 분석하였다. 근대 대구시의 경관특성은, 가시권역에 포함된 토지이용에서 산림의 비율이 매우 높다는 점이다. 특히, 서쪽의 와룡산, 북쪽의 함지산 및 학봉, 남쪽의 앞산 등 높은 산지와 더불어 서부침식저지와 동부구릉지 및 침식저지에 형성된 산림이 낮은 구릉지 형태로 존재하고 있어서 어디에서나 산림이 조망 가능하며, 시점 주변에 농지가 분포하고 있어서 시점에서 주위 산을 조망할 때, 시야 확보가 가능하고 농지-산림으로 이어지는 자연환경 요소에 의해 연속적인 조망경관이 형성되었다. 또한, 주요 조망대상은 조사구역의 경계를 형성하고 있는 산지이며, 성내에서 경계를 형성하고 있는 산지까지의 내부공간에는 주변지역보다 표고가 높고 산림으로 구성된 조망대상이 위치하고 있어서 성내를 중심으로 서쪽, 남쪽, 북쪽 방향으로 이중구조를 지니고 있으며, 이로 인하여 중첩경관(重疊景觀)이 형성되어 있다.

• 한국환경생태학회지
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• 제29권3호
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• pp.454-461
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• 2015

본 연구에서는 시가화지역의 서로 다른 토지이용을 대상으로 식물군집에 기초한 비오톱 유형분류를 실시하고 비오톱 지도를 작성하였다. 군집분류법에 의한 비오톱 유형화는 생물군집의 서식지인 비오톱의 특성을 잘 반영한다고 할 수 있었다. 연구대상지의 비오톱유형 분류 지표는 이용강도, 토지이용형태, 토지피복유형과 같은 인간행태적 요인으로 나타났다. 유형분류는 4단계 위계로 상위의 Biotope Class를 시작으로 Biotope Group, Biotope Type, Biotope Sub-Type으로 위계를 두어 구분하였다. Biotope Class는 인간간섭여부에 따른 가장 상위 분류로 인간간섭지역과 미간섭지역으로 구분되었다. 인간의 간섭지역은 투수여부에 따라 Biotope Group으로 분류되었고 틈새투수지역은 넓은 틈새와 좁은 틈새의 Biotope Type으로, 투수식생지역은 평지식생지와 사면식생지의 Biotope Type으로 분류되었다. 각 비오톱 유형의 식별종은 감태나무(Lindera glauca), 망초(Conyza canadensis), 주름잎(Mazus pumilus), 얼치기완두(Vicia tetrasperma), 뽀리뱅이(Crepidiastrum sonchifolium), 잔디(Zoysia japonica), 개소시랑개비(Potentilla supina), 큰김의털(Festuca arundinacea)이었다. 본 연구의 검증결과는 기존의 토지이용 현황에 기반하며 연구자의 주관적인 측면이 개입되는 비오톱 유형분류 기준에 대해서 식물사회학적 접근을 통한 유형 분류의 방법론이 유용함을 제시하고 있다. 또한 향후 제작될 수 있는 다양한 형태의 자연환경 지도 유형분류에 있어 보다 객관적이고 과학적인 방법의 적용가능성을 제시한 것에 의의를 갖는다.

• 한국토양비료학회지
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• 제45권4호
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• pp.475-483
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• 2012

최근 농경지의 급격한 감소와 더불어 도시화, 경지정리, 도로공사 및 혁신도시 건설 등으로 토지이용의 변화가 심하게 발생되고 있다. 특히, 토지이용 변화심화지역인 경기도 고양시, 충청남도 천안시, 강원도 원주시를 대상으로 토지 이용변화실태, 토양특성변화양상, 토양도수정내용 및 기업도시 등으로 편입되는 지역의 토양환경분석을 하였다. 이에 대한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 우리나라의 경지면적 (2011년)은 2009년대비 17.3 ha가 감소되었다. 논의 경우 24.2 ha가 감소되었으나, 밭의 경우에는 7.0 ha가 증가하였다. 2. 논의 면적 감소사유로는 논밭전환 (20.7 ha) > 공공시설 (3.2) ${\geq}$ 건물건축 (3.2) > 유휴지 (1.3) > 기타 (0.9) 순이며, 밭 면적의 증가원인은 논밭전환 (20.7 ha) > 개간 (4.5) > 복구 (0.3) 순이었다. 논밭전환의 이유는 논농사에서 농가소득이 높은 밭작물 내지 시설작물로 전환하는 것으로 생각된다. 3. 토지이용변화가 심한 해당시군의 농경지감소 (논, 밭, 과수)는 밭토양조사 (1995~1999) 당시와 비교 (2011년)할 때 고양시는 1,466 ha, 천안시 9,708, 원주시 6,980 ha가 감소되었으며, 1999년 대비 45%~25%의 농경지가 급격히 감소되었다. 4. 환경부 토지이용피복도의 통계자료 활용성을 검토하기 위해 농식품부 통계자료와 비교시 지목별로 큰 차이가 있었다. 따라서, 추후 면밀한 검토를 통하여 활용 방안을 마련해야 할 것이다. 5. 원주시의 토양정보 변경내용을 보면 곡간지의 일부 논토양이 밭 또는 과수원으로 토지이용이 변경되었으며, 배수등급의 경우 도로건설 등으로 인해 저습화되는 등 해당 토양의 일부 특성정보가 변경되었다. 특히, 논토양의 경우 시설재배지, 밭, 과수원, 휴경, 성토화 등으로 토지 이용의 변화가 심하였다. 6. 원주시 혁신도시에 편입되는 논토양은 급지가 떨어지는 3~4급지가 대부분으로 3급지 70.8%, 4급지 29.2%이었다. 밭토양 역시 4급지가 88.7%인 토양으로 우량 급지가 혁신도시 건설에 속하지는 않았다. 앞으로 우량농경지 보전을 위해 제도적 장치의 마련이 필요하다고 생각한다.