• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.605-609
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• 2010

기상변화와 지구온난화로 인해 국지성 호우의 강도와 빈도가 늘어나고 있으며 이로 인해 소양강, 도암댐, 임하댐 유역의 탁수 문제 등, 토양 유실에 관한 문제가 심각해지고 있다. 정확한 토양 유실 모의를 위하여 지난 수 십 년간 Universal Soil Loss Equation(USLE) 등의 모형이 사용되었지만 이러한 모형들에 관한 연구 중 강한 집중 호우에 의해 발생하는 걸리 침식(Gully Erosion)을 적용한 경우는 많지 않다. 이에 본 연구에서는 걸리 침식을 고려한 토양 유실량 및 유사량 산정을 위하여 입력자료가 간단하고 ArcView GIS를 기반으로 융합이 가능한 Sediment Assessment Tool for Effective Erosion Control (SATEEC) system, nLS, Unit Stream Power-based Erosion/Deposition (USPED) 연계 모형을 개발하여 강원도 양구군 해안면 유역에 적용하였다. 기존 SATEEC system에서는 강우 시 유역에서 발생하는 면상 침식(Sheet Erosion), 세류 침식(Rill Erosion)의 모의만이 가능하였지만, 본 연구에서 개발한 연계모형에서는 nLS 모형을 이용한 걸리 헤드 발생 지역 선정과 USPED 모형을 이용한 걸리 발생 지역에서의 토양 유실량 산정이 가능하기 때문에, 걸리 침식을 고려한 토양 유실량 산정이 가능하다. 연계 모형의 모의 결과 해안면 유역의 최종 유출구에서 발생하는 평균 유사량은 101,933 ton/year 로 산정 되었다. 토양 유실량과 유사량을 모의함에 있어, 면상, 세류, 걸리 침식을 종합적으로 고려해야 실제 지형에서 발생하는 토양 유실량 및 유사량을 좀 더 정확하게 예측할 수 있을 것이며, 본 연구에서 개발된 연계 모형을 이용한다면 실제 유역에서 발생하는 여러 형태의 토양 유실을 모의 할 수 있을 것이라 판단된다.

• 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.

• Korean Journal of Soil Science and Fertilizer
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• v.32 no.1
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• pp.31-38
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• 1999

Rainfall factor. R, and soil factor, K were estimated to use the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) to predict the amount of soil erosion from a land on slope in Kangwon-do, Korea. The average of R factor was 405 with a range from 251 to 601. The R factor differed among regions. The R factor at Taegwalryung, in the highland region, was 409 and those at Inje and Hongchon, in the mid mountainous regions, ranged from 310 to 493. The R factors at Wonju and Chuncheon, in the plain regions, ranged from 505 to 601. The R factors at Sokcho, Kangnung and Samchok, in the east coastal region, which ranged from 251 to 368, were lowee than those in the western part of the Taebaeg Mountains. The R factor during the winter including the effect of winter freezing and thawing was 12 to 30% of the annual average value in the east coastal and highland regions, while that in the western part of Taebaeg Mountains was lower than 7%. The average of K factor in the surface soil was 0.21 with a range from 0.06 to 0.42. The K factors of Odae and Weoljeong serieses were the lowest, while that of Imog was the highest. The average of K factor in the subsoil was 0.28 with a range from 0.07 to 0.45. The K factor of the subsoil was 1.3 times higher than that of top soil. The average of K factor in he soil including the effect of the gravel covering and percolation was 0.18 with a range from 0.03 to 0.33. In contrast. the K factor excluding the effect of the gravel covering was lower than this. The average of K factor in the frozen subsoil was 0.33, which was 1.6 times higher than that of the non frozen subsoil.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.255-259
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• 2005

본 연구는 1981-1991년 농업과학기술원 라이시미터에서 수집한 결과를 이용하여 집중강우시 경사지 밭토양의 물유출 특성을 구명하였다. $7\~9$월 집중강우시 토양 침투수나 지표 유거수는 농업지역에서 환경으로 물질이 이동하는 주요 경로이며 특히 경사지 밭토양에서 지표 유거수는 토양유실의 주원인 중 하나이기 때문에 이에 대한 이해는 매우 중요하다. 이를 위해 강우량, 지표 유거수량, 지하 침투수량 측정 자료 중 호우주의보가 발령되는 일강우량 80mm이상일 때를 대상으로 하여 토성과 경사도에 따른 강우량과 유거수, 침투수의 관계를 분석하였다. 강우량이 적을 때 강우에 대한 침투수와 유거수의 비율은 강우시 표토의 토양수분함량에 많은 영향을 받는다. 이는 표토의 토양수분함량에 따라 유출 또는 침투 발생 유효강우량이 결정되기 때문이다. 강우량이 적을 때의 유거수량과 침투수량을 판단하기 위해 범용토양유실예측공식(Universal soil loss equation, USLE)에서는 0.5 inch 즉, 12.5 mm 이상의 강우를 유출에 대한 유효강우로 가정하고 있으며 많은 모형에서 토양의 침투속도, 포장용수량, 강우시점의 토양수분함량의 함수로 유출 또는 침투 유효강우량을 산정하고 있다. 그러나 강우량이 클 때는 강우에 대한 침투수와 유거수에 비율에 토양수분함량이 미치는 영향이 비교적 적기 때문에 토양의 수분함량에 대한 고려없이 강우와 침투수, 유거수에 대한 관계를 평가하는 것이 가능하였다. 경사도 $10\%$, 경사장 15m, 피복작물 콩인 양토를 기준으로 할 때 강우량과 침투수의 관계는 $I_{10}(mm)=0.44R(mm)+5.8(r^2=0.55)$이었다. y절이 발생한 이유는 이전 강우에 의해 침투되고 있는 물이 있음을 함축하며 기울기 0.40은 강우의 $40\%$가 지하로 침투하였음을 의미한다. 침투수량은 토성별로 양토를 1.0으로 기준할 때 사양토가 1.12로 가장 컸고, 식양토 0.94, 식토 0.91로 평가되었다. 이는 토성간의 침투속도 및 투수속도의 경향이 반영된 것이다. 경사에 따라서는 경사도가 증가할수록 지수적으로 감소하였으며 $10\% 경사일 때를 기준으로 $I(mm)=I_{10}{\times}1.17{\times}e^{-0.0164s(\%)}$로 나타났다. 같은 조건에서 강우량과 유거수의 관계는 $Ro_{10}(mm)=5.32e^{0.11R(mm)}(r^2=0.69)$로 나타났다. 이는 토양의 투수특성에 따라 강우량 증가에 비례하여 점증하는 침투수와 구분되는 현상이었다. 경사와 토양이 같은 조건에서 나지의 경우 역시 $Ro_{B10}(mm)=20.3e^{0.08R(mm)(r^2=0.84)$로 지수적으로 증가하는 경향을 나타내었다. 유거수량은 토성별로 양토를 1.0으로 기준할 때 사양토가 0.86으로 가장 작았고, 식양토 1.09, 식토 1.15로 평가되어 침투수에 비해 토성별 차이가 크게 나타났다. 이는 토성이 세립질일 수록 유거수의 저항이 작기 때문으로 생각된다. 경사에 따라서는 경사도가 증가할수록 증가하였으며 $10\% 경사일 때를 기준으로 $Ro(mm)=Ro_{10}{\times}0.797{\times}e^{-0.021s(\%)}$로 나타났다.

• 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.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.11
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• pp.465-474
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• 2009

To measure the amount of nonpoint source pollution, some efforts are tried to utilize satellite imagery. But, as the factors for water models do not relate with the landcover categories for satellite imagery, satellite imagery are adapted to roughly classified thematic map or used only for the image interpretation. The purpose of this study is to establish the landcover categories of satellite imagery to relate with the water models. To establish the categories of the landcover for the water models, it was investigated to get main factors of water flow models for the nonpoint source pollution and to review the existing study and the classification system. For this result, it was convinced that the basic unit on the nonpoint source pollution, landcover coefficients of SCS Curve Number, the crop factor of Universal Soil Loss Equation, Manning's roughness coefficients are the useful parameters to extract information from the satellite imagery. After the setup the categories for the landcover classification, it was finally defined from the consultation of the water model specialist. Woopo wetland watershed was selected to the study area because it is a representative wetland in Korea and needs the management system for nonpoint source pollution. There were used Landsat ETM Plus and SPOT-5 satellite imagery to assess the result of the image classification.

• Proceedings of the KSEEG Conference
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• 2003.04a
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• pp.157-160
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• 2003

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