• 한국농공학회논문집
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• 제58권1호
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• pp.73-80
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• 2016

The aim of this study is to analyze the contribution of regional water resources through the gap between water used for rice production and water used for consumption. The blue water use for rice production and for consumption was quantified and the regional blue water flows were estimated using the virtual water concept from 1995 to 2010. About $1134.4Mm^3/yr$ of blue water flowed among the provinces and metropolises of Korea, and about 28.5 % of total blue water flows came from Jeonnam province. In addition, blue water usage for rice was classified into three categories: water for production, internal consumption, and overproduction in each region. In Jeonnam, $633.8Mm^3/yr$ of blue water totally used for rice production, and 50.9 % and 15.5 % were used for external and internal rice consumption, respectively. The other 33.6 % was used for over production of rice for food security. This study assumed the blue water flows depended on the gap between virtual water use for rice production and consumption. However, the analysis of regional blue water usage and flows might show the importance of other region's water resources, and make policy decision-makers aware of the integrated water management among the regions.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.211-211
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• 2020

The concept of virtual water has been largely applied in the study of regional, national, and global water flows with particular emphasis on water scarcity. Despite water traditionally being managed locally, certain global forces influence the local water resource scarcity/availability and hence virtual water exchanges worldwide. It is therefore of necessity that the significant forces be examined to understand the relationship between available water in a region and the variability and trends in environmental, social, and economic factors that are of utmost importance in the formulation of water resources management policies. This study therefore reviewed recent literature from 2003 - 2019 to determine the significant indicators of virtual water trade at different spatiotemporal levels. The study examined and compared the major approaches to virtual water trade flows accounting, and also identified and discussed policy implications and future research options concerning the analysis of virtual water trade. Available information has shown that virtual water trade is significantly influenced by economic (GDP, Demand-Supply of goods and services), geographical (Distance), institutional (population) and environmental (water availability, arable land, precipitation) factors. Reports further show that the selection of a given approach for virtual water trade flows accounting will depend on the scope of the study, the available datasets, and other research preferences. Accordingly, this study suggests that the adoption of multidisciplinary approaches to virtual water trade, taking into consideration the spatial and temporal variations in water resources availability and the complexity of environmental and socioeconomic factors will be pivotal for establishing the basis for the conservation of water resources worldwide.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권1호
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• pp.85-97
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• 2017

최근 전 세계적으로 지구온난화, 기후변화 등으로 태풍, 지진해일, 폭염 및 폭설 등과 같은 수재해의 피해가 대규모로 확대되었다. 특히 태풍으로 인한 경제적 손실은 1960년대 이후 경제개발 및 도시화로 인한 인구과밀지역에서 크게 나타나고 있다. 본 연구에서는 2016년 한반도를 강타한 태풍 차바를 비롯하여 태풍 루사('02), 태풍 매미('03) 및 태풍 볼라벤('12)에 대하여 한반도 내습 전 후 촬영된 위성 현황에 대하여 조사 및 분석을 실시한 결과, 기존 위성을 활용함에 있어 한계를 느끼게 되었다. 국내 위성은 주로 기상, 해양, 지형 및 통신 등의 목적으로 개발 운영됨으로 물 관리 및 수재해 대응에 필요한 시 공간적 데이터 관측 정보가 많이 부족하였다. 때문에 국외 위성으로 범위를 넓혀 조사를 실시하였으며, 이에 GMS, TRMM, COMS 및 GPM 등의 위성 자료를 수집하였다. 향후 한반도에 빠르고 정확한 수재해 정보를 얻기 위하여 시 공간적 데이터 분석단위를 만족시키는 수자원 위성의 개발 및 적용이 필요하다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
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• pp.1273-1281
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• 1993

Estimation of daily and seasonal evaportranspiration is essential for water resource planning irrigation feasibility study, and real-time irrigation water management . This paper is to evaluate the applicability of neural networks to the estimation of evapotranspiration . A neural network was developed to forecast daily evapotranspiration of the rice crop. It is a three-layer network with input, hidden , and output layers. Back-propagation algorithm with delta learning rule was used to train the neural network. Training neural network wasconducted usign daily actural evapotranspiration of rice crop and daily climatic data such as mean temperature, sunshine hours, solar radiation, relative humidity , and pan evaporation . During the training, neural network parameters were calibrated. The trained network was applied to a set of field data not used in the training . The created response of the neural network was in good agreement with desired values. Evaluating the neural networ performance indicates that neural network may be applied to the estimation of evapotranspiration of the rice crop.

• 한국방재학회 논문집
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• 제7권5호
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• pp.159-166
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• 2007

Large scale flood disasters bring human losses and properties, which lead to the decrease of our productive value and change social environment. Human loss and economic damage are considered to be the same system but they are viewed as separated systems. The total amount of human loss can be represented as the total amount of economic damage estimated in the frame of social system while it will be possible to make mutual changing by clearing the relations between social and economic systems. In this regard, an attempt to estimate economic loss considering per capita Gross Domestic Production (GDP) caused by flood-related mortality was carried out to the typhoon Rusa of 2002 in Kangwon-do. The proposed method tried to capture quantitative factors which are affecting the loss of per capita GDP. The approach has great importance not only to set up governmental policy but also methodological progress in the research due to impact of disaster-related mortality on GDP loss.

• 한국환경농학회지
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• 제24권3호
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• pp.303-313
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• 2005

Agricultural environmental indicators (AEIs) are useful tool for evaluating environmental performance induced by agri-environmental policy measures. General and specific criteria have been set to assess the linkages between policy measures and environmental states. In addition, a number of specific AEIs such as nutrient balance indicators and farm management indicators have been posit to review environmental performance associated with agri-environmental policy measures. The proposed environmental subjects encompass soil quality, qualities of underground and surface water, water resource preservation, species and genetic diversity, diversity for wildlife habitats, and agricultural landscapes. The developed AEIs may contribute to establishment or adjustment of environmental targets and ex-ante or ex-post evaluation for environmental performance associated with policy measures. In addition, the AEIs may be useful to consider introduction of new agri-environmental measures and enhance policy efficiency by assessing environmental performance, considering specific locality, and harmonizing support measures.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1107-1118
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• 2021

지구온난화로 인해 발생한 기후변화는 한반도의 홍수, 가뭄 등의 발생빈도를 증가시켰으며, 이로 인해 인적, 물적 피해가 증가한 것으로 나타났다. 수재해 대비 및 대응을 위해서는 국가 차원의 수자원 관리 계획 수립이 필요하며, 유역 단위 수자원 관리를 위해서는 장기간 관측된 유량 자료를 이용하여 도출된 유량지속곡선이 필요하다. 전통적으로 수자원 분야에서 유량지속곡선을 도출하기 위하여 물리적 기반의 강우-유출 모형이 많이 사용되고 있으며, 최근에는 데이터 기반의 딥러닝 기법을 이용한 유출량 예측 기법에 관한 연구가 진행된 바 있다. 물리적 기반의 모형은 수문학적으로 신뢰도 높은 결과를 도출할 수 있으나, 사용자의 높은 이해도가 요구되며, 모형 구동 시간이 오래 걸릴 수 있는 단점이 있다. 데이터 기반의 딥러닝 기법의 경우 입력 자료가 간단하며, 모형 구동 시간이 비교적 짧으나 입력 및 출력자료 간의 관계가 블랙박스로 처리되어 수리·수문학적 특성을 반영할 수 없는 단점이 있다. 본 연구에서는 물리적 기반 모형으로 국내외에서 적용성이 검증된 Soil Water Assessment Tool (SWAT)의 매개변수 보정(Calibration)을 통해 장기간의 결측치 없는 데이터를 산출하고, 이를 데이터 기반 딥러닝 기법인 Long Short-term Memory (LSTM)의 훈련(Training) 데이터로 활용하였다. 시계열 데이터 분석 결과 검·보정 전체 기간('07-'18) 동안 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)와 적합도 비교를 위한 결정계수는 각각 0.04, 0.03 높게 도출되어 모형에서 도출된 SWAT의 결과가 LSTM보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 또한, 모형에서 도출된 연도별 시계열 자료를 내림차순하여 산정된 유량지속곡선과 관측유량 기반의 유량지속곡선과 비교한 결과 NSE는 SWAT과 LSTM 각각 0.95, 0.91로 나타났으며, 결정계수는 0.96, 0.92로 두 모형 모두 우수한 성능을 보였다. LSTM 모형의 경우 저유량 부분 모의의 정확도 개선이 필요하나, 방대한 입력 자료로 인해 모형 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유량지속곡선 산정 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권4호
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• pp.425-440
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• 2023

Monitoring water surface has become one of the most prominent areas of research in addressing environmental challenges.Accurate and automated detection of watersurface in remote sensing imagesis crucial for disaster prevention, urban planning, and water resource management, particularly for a country where water plays a vital role in human life. However, achieving precise detection poses challenges. Previous studies have explored different approaches,such as analyzing water indexes, like normalized difference water index (NDWI) derived from satellite imagery's visible or infrared bands and using k-means clustering analysis to identify land cover patterns and segment regions based on similar attributes. Nonetheless, challenges persist, notably distinguishing between waterspectralsignatures and cloud shadow or terrain shadow. In thisstudy, our objective is to enhance the precision of water surface detection by constructing a comprehensive water database (DB) using existing digital and land cover maps. This database serves as an initial assumption for automated water index analysis. We utilized 1:5,000 and 1:25,000 digital maps of Korea to extract water surface, specifically rivers, lakes, and reservoirs. Additionally, the 1:50,000 and 1:5,000 land cover maps of Korea aided in the extraction process. Our research demonstrates the effectiveness of utilizing a water DB product as our first approach for efficient water surface extraction from satellite images, complemented by our second and third approachesinvolving NDWI analysis and k-means analysis. The image segmentation and binary mask methods were employed for image analysis during the water extraction process. To evaluate the accuracy of our approach, we conducted two assessments using reference and ground truth data that we made during this research. Visual interpretation involved comparing our results with the global surface water (GSW) mask 60 m resolution, revealing significant improvements in quality and resolution. Additionally, accuracy assessment measures, including an overall accuracy of 90% and kappa values exceeding 0.8, further support the efficacy of our methodology. In conclusion, thisstudy'sresults demonstrate enhanced extraction quality and resolution. Through comprehensive assessment, our approach proves effective in achieving high accuracy in delineating watersurfaces from satellite images.

• 한국환경생태학회지
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• 제33권4호
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• pp.453-461
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• 2019

및 분해가 제한됨에 따라 나타난 것으로 판단된다. 소나무 수고생장률본 연구는 이화령, 육십령, 벌재 등 백두대간 마루금 생태복원사업지에서 복원사업 5년 경과 후 토양특성과 소나무 생장을 모니터링하고 토양특성이 소나무 생장에 미치는 영향을 분석하였다. 복원사업은 소나무 조림목을 이용하여 2012년-2013년에 완료되었으며, 2018년 4월에 각 복원사업지에서의 토양을 채취하고, 소나무의 수고와 흉고직경을 측정하였다. 토양 pH는 복원초기에 비해 크게 변화가 없었으나, 이화령과 벌재에서 7.7과 6.4의 높은 값을 보였다. 복원초기에 비해 유기물함량은 전반적으로 70-80%가 감소하였고, 유효인산은 크게 변화가 없었다. 유기물함량의 감소는 복원 후 초기 고사유기물의 유입 및 분해가 제한됨에 따라 나타난 것으로 판단된다. 소나무 수고생장률($m\;yr^{-1}$)은 지역에 따라 유의한 차이를 보였는데, 육십령에서 1.02로 가장 높았으며, 그 뒤로 벌재(0.75), 이화령(0.17)순이다. 수고생장률은 토양 pH, 양이온함량(Na, Ca 등)과 부의 상관관계를 보인 반면, 유효인산과는 양의 상관관계를 보였다. 특히 이화령 지역의 저조한 소나무 생장률은 높은 토양 pH로 인한 낮은 양분가용성과, 높은 Na와 Ca 농도로 인한 뿌리로의 수분흡수 저해로 인한 것으로 판단된다. 한편 복원 5년 경과 후 나타난 유기물함량의 급격한 감소는 향후 화학비료, 바이오차 등을 이용한 토양개량이 필요할 것으로 보인다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.233-246
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• 2023

수문순환의 이해와 효율적 수자원 관리의 측면에서 토양수분의 중요성이 조명되고 있으나, 국내에는 양질의 지점 토양수분 자료의 부재로 그 활용도가 매우 낮은 실정이다. 때문에 인공위성 기반의 토양수분을 적용할 때에도, 기준자료가 되는 지상 관측자료가 없어 객관적인 평가 및 교정이 어려운 실정이다. 코즈믹 레이 중성자 탐지센서(cosmic-ray neutron probe, CRNP)를 활용한 토양수분 관측소는 위성 자료의 검보정을 위한 기준 자료 생산에서 핵심적인 역할을 수행할 수 있다. CRNP는 비침습식으로 설치가 가능하여 토양층 교란과 식생 환경의 피해를 최소화할 수 있고, 공간 대표성을 가진 중간 규모의 관측 범위를 가지고 있다는 장점이 있다. 이러한 특징은 지형이 복잡하고 식생이 우거진 지형이 많은 우리나라에서의 활용이 용이하다는 장점으로 이어진다. 따라서 본 연구는 한국형 코즈믹 레이 토양수분 관측 시스템(Korean cOsmic-ray Soil Moisture Observing System, KOSMOS) 구축의 일환으로, CRNP를 활용한 토양수분 관측소의 국내 적용성을 평가하고자 수행되었다. CRNP 관측소는 전력 및 설치 부지 확보의 용이성과 추후 타 수문기상 인자와의 효율적 활용을 고려하여, 한강홍수통제소의 홍천군 군업리 관측소에 병행 설치되었다. CRNP 토양수분 자료의 평가를 위해 12개소의 지점 토양수분 센서를 추가로 설치하였으며, 시간 안정성 분석을 통해 공간적 대표성을 평가하였다. CRNP에서 생성되는 중성자는 평균 1,087 counts per hour 정도로 설마천 관측소에 비해 낮게 나타나 홍천 관측소의 환경이 더 습윤한 환경임을 알 수 있었다. 관측된 중성자 자료의 중성자 보정과 초기교정을 통해 토양수분을 산정하였으며, 산정된 토양수분 자료는 짧은 교정 기간에도 지점 자료와의 검증에서 r=0.82로 높은 상관성을 보여주었고, root mean square error=0.02 m³/m³의 높은 정확도를 보여주었다. 추후 계절성을 반영할 수 있도록 연간 자료가 축적된 후 재교정을 수행하면 보다 높은 정확도를 보여줄 것으로 판단된다. 이러한 결과는 CRNP 토양수분 자료의 우수성을 검증한 선행연구들과 더불어, KOSMOS 구축 시 양질의 토양수분 자료를 생산할 수 있음을 시사한다.