• 한국산림과학회지
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• 제85권2호
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• pp.210-224
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• 1996

SLODSVAT 모델은 (1)식생의 환경 조건과 생태 생리학적 특징에 의해 결정된 두개 수관층에서의 복사, 수분증발, 열, 이산화탄소 및 바람(momentum) 등의 이동과, (2)식물의 뿌리, 줄기, 잎으로 이어지는 수분의 흡수와 저장 및, (3)수관에 의한 강우의 차단, 그리고 토양에 의한 강우의 저장과 유하 등을 Simulation한 상호관련된 몇 개의 하위 모델들로 구성되어 있다. 본 연구에서는 독일 중부에 위치한 Solling지방의 독일가문비림(Picea abies L Karst)을 대상으로 기후 관측 결과와 모델링에 의한 결과를 서로 비교해 본 바, SLODSVAT는 서로 다른 환경 조건하에서 수분증발과 열 흐름의 계절적 변화 뿐만 아니라 일변화도 자연적 과정에 맞게 적절히 설명할 수 있음을 알 수 있었고, 또한 대기, 임관 및 토양 구조에 대한 기상학적, 식물학적, 수문학적 자료들이 유능하다면 독일가문비림 생태계에 대한 증산과 증발산의 비를 평가하고 예측함이 가능함을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권6호
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• pp.463-477
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• 2015

최근 빈번하게 발생하는 이상기후 현상은 수자원관리에 많은 어려움을 주고 있으며 예상치 못한 기상관련 재난피해를 야기하고 있다. 특히, 기후변화에 의해 점차 태풍의 세력이 강력해짐에 따라 태풍은 위험기상으로 인지된다. 본 연구의 주요목적은 태풍으로 인하여 발생하는 강우특성 및 종관기후학적 분석을 수행하는 것으로 일본 지역특별기상센터(Regional Specialized Meteorological Center Tokyo Typhoon Center, RSMC)에서 제공하는 1973년부터 2012년의 6시간 간격 최적경로(best track) 자료를 사용하여 우리나라에 상륙한 태풍사상만을 대상으로 태풍의 상륙 지속시간(내습시간)을 총 4개의 시간구간으로 구분하여 각 내습유형에 따른 강우특성 및 종관기후학적 분석을 수행하였다. 본 연구를 통한 결과는 태풍의 진로 및 이동속도를 예측 가능한 현 시점에서, 우리나라 태풍내습시 내습유형에 따른 홍수방어 및 사전대피와 같은 재해관리 측면에서 매우 유용한 정보를 제공할 것으로 사료된다. 향후 연구로서 본 연구를 통해서 확인된 기상학적 패턴을 활용하여 단기 태풍강수량 모의기법 개발이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제22권6호
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• pp.74-84
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• 2017

Soil erosion is often extreme in Korea due to high rainfall intensities and steep slopes, and climate change has also increased the risk of erosion. Despite its significane, erosion-induced soil organic carbon (SOC) emission and water resource loss are not well understood, along with the lack of an integrated surface soil erosion protection policy. Therefore, to design adequate protection policies, land users, scientists, engineers and decision makers need proper information about surface soil and watershed properties related to greenhouse gas emission potential and water conservation capability, respectively. Assuming the total soil erosion of $346Tg\;yr^{-1}$, soil organic matter (SOM) content of 2% (58% of SOM is SOC), and mineralization rate of 20% of the displaced carbon, erosion-induced carbon emission could reach $800Gg\;C\;yr^{-1}$. Also the available water capacity of the soil was estimated to be 15.8 billion tons, which was 14 times higher than the yearly water supply demand in Seoul, Korea. Therefore, in order to prevent of soil erosion, this study proposes a three-stage plan for surface soil erosion prevention: 1) classification of soil erosion risk and scoring of surface soil quality, 2) selection of priority areas for conservation and best management practices (BMP), and 3) application of BMP and post management.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권1호
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• pp.49-60
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• 2018

다변량 지역빈도해석은 기존에 사용되어온 다변량 빈도해석과 지역빈도해석의 장점을 가지고 있는 방법으로 다양한 변수를 고려함으로써 수문현상에 대하여 많은 정보를 얻을 수 있다. 현재까지는 우리나라의 수문자료를 이용하여 다변량 지역빈도해석이 시도된 적이 없어 국내의 수문자료를 대상으로 다변량 지역빈도해석의 적용성을 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 다변량 지역빈도해석의 수문학적 동질지역을 설정하는 단계에 집중하여 이변량 수문자료인 연최대 강우량-지속기간 자료에 대하여 수문학적 동질지역을 설정하였다. 이변량 지역빈도해석에서 사용되는 지역구분방법의 한국의 연최대 강우량-지속기간 자료에 대한 적용성을 평가하였고 그 특성을 분석하였다. 기상청 71개 지점에 대하여 분석을 실시하였다. 군집해석방법으로는 K-medoid 방법을 적용하였고, 불일치 척도와 이질성 척도를 이용하여 지역구분이 적절히 되었는지를 판정하였다. 군집해석 결과 한국은 총 5개의 지역으로 나누어지며, 두 지역을 제외하고는 지역 내 모든 지점의 불일치 척도가 기준치 이하인 것으로 나타났다. 자료연수가 짧은 지점에서 불일치 척도가 높게 나오는 것을 확인하였다. 구분된 모든 지역은 지역 내 지점들의 자료들이 동질한 것으로 나타났고 각 지점간의 상관성이 매우 높은 것으로 나타났다.

• 한국식품과학회지
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• 제51권5호
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• pp.411-419
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• 2019

국내산 및 중국산 들깨 종자에 들어있는 지방산과 이차대사물질들의 프로파일들을 대사체 분석 기술을 이용하여 종합적으로 비교한 결과 PLS-DA score plot 상에서 국내산 들샘, 다미, 소담들깨 종자들과 중국산 들깨 종자들과 서로 분리되는 것을 확인하였다. 들깨 종자들 사이의 차이에 관여하는 물질들을 분석한 결과 지방산, phytosterols, 페놀화합물을 포함하는 23종의 물질들이 관여하는 것으로 확인하였다. 이들의 함량과 재배환경의 상관관계를 분석한 결과, 강수량, 온도, 위도, 고도가 들깨 종자 대사물질의 변화에 영향을 준 것으로 확인하였다. 동일 품종을 사용한 다양한 재배환경의 변화가 들깨 종자의 품질뿐만 아니라 들깨의 생육에 미치는 연구가 더 필요함에도 불구하고 본 연구결과는 재배환경이 다른 지역에서 생산된 들깨 종자를 구별할 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권3호
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• pp.419-430
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• 2021

이 연구는 1960년부터 2019년까지 북한에서 발생한 산지토사재해의 시공간적 발생경향과 일부 발생 및 복구 사례를 분석하기 위하여 실시하였다. 북한의 산지토사재해 발생이력은 1995년(김정일 집권시기)부터 대외적으로 보고되기 시작하였고, 여름철 호우가 주된 유발요인으로 나타났다. 산림황폐율은 인구밀도와 밀접한 관련성(R² = 0.4347, p = 0.02)을 보이며, 산림황폐율이 높은 서해안에서 산지토사재해 발생 보고건수가 많은 것으로 나타났다. 이는 인위적 산림훼손이 산림황폐화의 주된 원인이며, 나아가 산지토사재해 발생에도 현저한 영향을 끼쳤음을 시사한다. 위성영상을 통해 표층붕괴, 토석류 및 땅밀림 발생이 확인되었으며, 이러한 산지토사재해는 일반산지뿐만 아니라 다락밭, 채석장, 임도, 산불피해지 등 산림훼손지에서도 발생한 것으로 나타났다. 대부분의 피해지역은 복구사업의 시행 없이 존치되었지만, 일부 지역에서 산복 녹화공 등의 산지사방사업 또는 사방댐, 유도둑 등의 야계사방사업을 시행한 것으로 확인되었다. 이 연구의 결과는 향후 산림복구 및 사방사업 분야의 남북 교류협력 확대에 필요한 기초정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제14권2호
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• pp.51-59
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• 2021

최근 기후변화로 인하여 국지성 집중호우의 발달로 인해 홍수 피해규모가 대형화 되고 있다. 2020.12 환경부는 100년빈도 홍수범람 지도를 제공하고 있으나 소하천은 50~80년 빈도로 하천구조물이 설계가 되어 있어 피해예상 및 대피정보 제공이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 소하천이자 상습침수구역인 세종특별자치시 금남면 도남천지구의 홍수범람지도를 작성하였다. HEC-RAS를 이용하여 홍수위를 산정하였으며 HEC-GeoRAS를 통해 범람면적을 시각화 하였다. 분석결과 30~80년 빈도 강우 시 특수작물 및 도로 등 재산 피해가 발생하였고 100년 빈도 발생시 일반주택지, 공공용지등 민가에 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 환경부 제공 범람지도와 HEC-GeoRAS 모의결과를 비교 분석한 결과 환경부 제공 범람지도는 소하천을 고려하지 못한 것으로 나타났다. 향후 대하천과 소하천을 고려한 홍수범람지도에 관한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권4호
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• pp.610-621
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• 2021

지진 발생과 집중호우에 의해 땅밀림형 산사태 유형으로 분류되는 땅밀림 현상이 전국적으로 광범위하게 나타나고 있다. 산림청은 땅밀림으로 인한 인명 및 재산 피해를 예방하기 위해 땅밀림 우려지 현장조사 판정표를 통해 땅밀림 발생 위험지를 사전에 파악하고 있다. 한편 최근에는 컴퓨터 기술의 발달로 인공지능의 한 분야인 기계학습 분류기법을 이용하여 산지재해 취약성을 평가하거나 자연재해를 예측하고 있다. 따라서 이 연구에서는 기계학습 분류기법인 k-Nearest Neighbor(k-NN), Naive Bayes(NB), Random Forest(RF), 그리고 Support Vector Machine(SVM) 분류모델을 이용하여 땅밀림 발생 위험등급을 분류하였다. 한국치산기술협회의 2018~2020년 조사 자료 4,618개 중에서 땅밀림 현상의 발생 여부를 고려하여 발생지 총 146개소, 그리고 미발생지 146개소를 임의추출하여 292개 자료를 선정하였으며, 이 중 70%에 해당하는 204개소 자료를 훈련자료로 하여 모델을 구축하였다. 전체 자료의 30%에 해당하는 88개 검증자료에 대해 모델을 평가한 결과, k-NN은 0.727, NB는 0.750, RF는 0.807, 그리고 SVM은 0.750의 분류정확도를 보였다. 또한, Kappa 상관계수는 각각 0.534, 0.580, 0.673 및 0.585, 그리고 AUC는 각각 0.872, 0.912, 0.943 및 0.834로 계산되었다. 따라서 땅밀림 위험지역 판정을 위한 기계학습 분류모델은 RF, NB, SVM, 그리고 k-NN 순으로 높은 성능을 보였다. 기계학습 분류모델은 향후 산지토사재해의 예방 및 대응을 위한 기초자료로 활용 가능하며, 땅밀림 재해 관리 및 피해 경감에 위한 정책 개발에 필요한 정보를 제공할 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제37권1호
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• pp.1-7
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• 2019

본 연구에서는 GNSS (Global Navigation Satellite System) 신호가 전송되는 동안 발생하는 오차 중 대류권 지연오차를 추정하고, 이를 날씨 및 계절별 요소와 비교 분석했다. 이를 위해, 내륙지역인 충주와 평창, 해안지역인 제주, 거문도의 총 4개의 상시관측소를 선정하고, 2016년 중 매주 하루씩, 각 상시관측소마다 총 48일의 데이터를 이용하여 과학기술용 자료처리 소프트웨어로 정밀절대측위를 수행했다. 겨울철 대류권 지연오차는 평균 2400mm 미만으로, 2600mm 수준인 여름의 경우와 비교했을 때 약 200mm 가량 차이가 발생했다. 추정한 대류권 지연오차는 절대적인 지연량의 차이를 제외하면 모든 상시관측소에 대해서 변화 양상이 비슷하며, 해안지역의 지연오차가 상대적으로 크게 나타났다. 또한, 겨울에는 24시간 대류권 지연오차의 변화량이 상대적으로 적으며, 평균적인 대류권 지연오차는 상시관측소의 표고와 직접적인 관계가 있는 것으로 나타났다. 건조하고 온도 차이가 큰 내륙지역에서는 습도보다 강수량에 영향을 받은 대류권 지연오차의 변화가 발생하고, 다습한 해안지역에서는 강수보다 바다의 습도로 인한 변화가 큰 것으로 판단된다. 온도와 증기압의 상관계수는 모든 지역에서 0.9 이상을 나타냈으며, 대류권 지연오차는 온도와 높은 선형적 상관성을 보였다. 향후 연간 데이터 전체를 이용하여 시간적 해상도를 높인 연구분석을 수행함으로써 보다 신뢰도 높은 상관성 분석이 이루어질 필요가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권2호
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• pp.299-316
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• 2019

본 연구는 지리정보시스템(GIS) 환경에서 확률 모델인 Weight Of Evidence (WOE)와 Evidential Belief Function (EBF), 기계학습 모델인 Artificial Neural Networks (ANN) 모델을 이용하여 평창지역의 산사태 취약성도를 공간적으로 분석하고 예측하였다. 본 연구지역은 2006년 태풍 에위니아에 의한 집중호우로 산사태가 많이 발생하여 많은 재산 및 인명피해가 발생하였다. 산사태 취약성도를 작성하기 위해 항공사진을 이용하여 3,955개의 방대한 산사태 발생 위치를 탐지하였고, 환경공간정보인 지형, 지질, 토양, 산림 및 토지이용 등의 공간 데이터를 수집하여 공간데이터베이스에 구축하였다. 이러한 공간데이터베이스를 이용하여 산사태에 영향을 줄 수 있는 인자 17개를 추출하여 입력 인자와 EBF, WOE, ANN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하고 검증하였다. 작성 및 검증을 위해 산사태 자료는 각각 50%씩 나누어서 훈련 및 검증을 실시하였고, 검증결과 WOE 모델의 경우는 74.73%, EBF 모델의 경우는 75.03%, ANN 모델의 경우는 70.87%의 예측 정확도를 나타내었다. 본 연구에 사용된 모델 중 EBF 모델이 가장 높은 정확도를 나타냈으며, 모든 모델에서 70% 이상의 예측 정확도를 보여 본 연구에서 사용된 기법이 산사태 취약성도 작성에 유효함을 나타내었다. 본 연구에서 제안된 WOE, EBF, ANN 모델과 산사태 취약성도는 이전에 산사태가 발생하지 않은 지역의 산사태를 예측하는 데 사용될 수 있다. 이러한 취약성도는 산사태 위험 감소를 촉진하고, 토지 이용 정책 및 개발을 위한 기초자료 역할을 할 수 있으며, 궁극적으로 산사태 재해 예방을 위한 시간과 비용을 절약할 수 있다. 향후 보다 많은 지역에서 산사태 취약성도 작성 방법을 적용하여 산사태 위험 예측을 위한 일반화된 모델을 이끌어 내야 한다.