• 대한토목학회논문집
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• 제30권3B호
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• pp.285-293
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• 2010

지표에서의 토양수분은 수문학적, 생태학적 과정에서 지표면과 대기 사이의 물과 에너지의 교환을 조절하는 매우 중요한 인자로써 최근 이의 시공간적 변동성에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 2004년 6~9월에 걸쳐 추진되었던 Soil Moisture Experiment 2004(SMEX04) 프로젝트를 통하여 측정된 미국 Arizona 주의 Walnut Gulch Experimental Watershed 유역에 대한 토양수분 데이터를 이용하여 건조 지역에서의 토양수분의 시공간적 변동성을 통계적 방법으로 해석하였다. 시간 안정도를 분석하여 각 지점의 강우사상에 대한 민감도를 분석하였고 공간 변동성 분석을 통해 유역 내 강우관측소 주변 5개 지점을 대상으로 각 지점의 평균토양수분과 이의 표준편차 및 변동계수와의 관계를 파악하였다. 연구 결과, 대상지역에서 토양수분의 공간적인 분포는 대수정규분포가 적합하다는 것과 건조지역에서 보이는 공통된 특징인 높은 공간적 변동성을 확인할 수 있었다. 또한 시간 안정도 분석을 통해 지점별로 시간과 강우 발생에 대해 민감한 정도를 분석하였으며, 강우사상이 토양수분에 큰 영향을 주는 인자인 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 도출된 토양수분의 시공간적 변동 특성은 차후 인공위성 토양수분 데이터의 retrieval algorithm을 개선하는데 도움이 될 것이다.

• Spatial Information Research
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• 제21권6호
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• pp.91-98
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• 2013

우리나라는 2004년부터 오염총량관리가 가능한 수질오염총량관리제를 도입하였으며 지방자치단체는 수질모델을 이용하여 소유역별 기준배출부하량을 산정하고 있다. 그러나 수질모델의 입력자료 중 하천 모식도 작성은 대부분 수작업으로 이루어지고 있어 많은 시간과 비용이 투자된다. 따라서 본 연구에서는 하천 네트워크 분석이 가능한 한국형 Reach File을 이용하여 수질모델의 모식도 작성을 자동화하는 알고리듬을 개발하고자 하였다. 또한 GIS를 활용하여 직선형태의 기존 모식도 대신 하천형태를 가지고 있는 모식도를 작성하였다. 이것은 오염원, 취수원 등 다양한 공간정보와 중첩하여 분석이 가능하다. 본 연구에서는 우선적으로 한국형 Reach File의 선형 도형자료를 이용하여 동일한 거리를 가진 요소를 분할할 수 있는 요소 자동 분할 알고리듬을 개발하였다. 이후 한국형 Reach File의 점형 도형자료를 이용하여 수질모델 모식도의 순서와 유형을 자동으로 입력할 수 있는 요소 속성 자동입력 알고리듬을 개발하였다. 알고리듬을 검증하기 위해 개발된 알고리듬을 경안천 유역에 적용하고 그 결과를 확인하였다. 본 연구 결과 모식도 작성의 자동화가 가능하였으며 이는 수질모델링의 비용과 시간을 절약할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 모식도를 이용한 수질모델 입력자료 자동작성 시스템 개발이 이루어진다면 빠르고 편리한 수질모델링이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국지형학회지
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• 제25권3호
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• pp.1-18
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• 2018

In Korea, 64% of the land is known as mountain area, but the definition and classification standard of mountain are not clear. Demand for utilization and development of mountain area is increasing. In this situation, the unclear definition and scope of the mountain area can lead to the destruction of the mountain and the increase of disasters due to indiscreet permission of forestland use conversion. Therefore, this study analyzed the variables and criteria that can extract the mountain boundaries through the questionnaire survey and the terrain analysis. We developed a mountain boundary extraction algorithm that can classify topographic mountain by using selected variables. As a result, 72.1% of the total land was analyzed as mountain area. For the three catchment areas with different mountain area ratio, we compared the results with the existing data such as forestland map and cadastral map. We confirmed the differences in boundary and distribution of mountain. In a catchment area with predominantly mountainous area, the algorithmbased mountain classification results were judged to be wider than the mountain or forest of the two maps. On the other hand, in the basin where the non-mountainous region predominated, algorithm-based results yielded a lower mountain area ratio than the other two maps. In the two maps, we was able to confirm the distribution of fragmented mountains. However, these areas were classified as non-mountain areas in algorithm-based results. We concluded that this result occurred because of the algorithm, so it is necessary to refine and elaborate the algorithm afterward. Nevertheless, this algorithm can analyze the topographic variables and the optimal value by watershed that can distinguish the mountain area. The results of this study are significant in that the mountain boundaries were extracted considering the characteristics of different mountain topography by region. This study will help establish policies for stable mountain management.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권12A호
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• pp.2109-2119
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• 2001

본 논문에서는 MPEG-2 비트열로부터 객체 기반 MPEG-4로의 고속 변환을 위한 정보 추출 알고리즘을 소개한다. 객체 기반 MPEG-4로의 변환을 위한 정보로써 객체 영상과 형상 정보, 매크로블록 움직임 벡터, 헤더정보가 MPEG-2로부터 추출된다. 추출된 정보를 이용하면 객체 기반 MPEG-4로의 고속 변환이 가능하다. 가장 중요한 정보인 객체 영상 추출은 MPEG-2의 움직임 벡터와 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 이루어진다. 사용자의 인지정보를 이용하여 프레임 내에서 객체를 추출하고, 추출된 객체로 연속된 프레임에서 객체를 추적하게 된다. 수행 중 객체의 빠른 움직임으로 만족스럽지 못한 결과를 내더라도, 사용자가 개입하여 다시 좋은 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 객체 추적 과정은 크게 두 단계로 객체 추출 단계와 객체 추적 단계로 나누어져 있다. 객체 추출 단계는 블록분류와 워터쉐드 알고리즘으로 자동 분할된 영상에서 사용자가 직접 객체를 추출하는 단계이다. 사용자가 개입하는 단계이기 때문에, 번거로울 수 있으나 손쉽게 추출할 수 있도록 구현하였다. 객체 추적 단계는 연속된 프레임 에서 객체를 추적하는 단계로 MPEG-2 움직임 벡터와 객체 모양 정보를 이용하여 고속으로 구해지고 워터쉐드 알고리즘으로 윤곽선 보정작업을 하였다. 실험 결과 MPEG-2 비트스트림으로부터 객체 기반 MPEG-4로의 고속변환이 가능함을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권9호
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• pp.861-874
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• 2012

SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형의 적용성 검증을 위해서는 매개변수 민감도 분석 및 검 보정, 예측 불확실성 분석을 필요로 한다. 최근 SWAT 모형의 불확실성을 분석하기 위한 다양한 기법들이 개발되었는데, 본 연구는 충주댐 유역(6,581.1 $km^2$)을대상으로유역출구점의 실측 일 유출량자료(1998~2003)를 바탕으로 SWAT 모형의 유출관련 매개변수에 대한 불확실성 분석을 실시하였다. 이때 사용된 분석 기법으로는 SUFI2 (Sequential Uncertainty FItting algorithm ver.2), GLUE(Generalized Likelihood Uncertainty Estimation), ParaSol (Parameter Solution) 등을 적용하였다. 이러한 기법은 모두 SWAT-CUP (SWAT-Calibration Uncertainty Program; Abbaspour et al., 2007) 모형에 탑재되어있으며, 모형의 결과로써 검 보정, 매개변수의 민감도 분석, 각종 목적 함수 및 불확실성의 범위 등이 자동으로 산출되므로 모형의 사용자가 불확실성 평가 기법의 분석 및 비교를 손쉽게 할 수 있다. 그 결과 대표적인 목적 함수인 결정 계수($R^2$; Legates and McCabe, 1999)와 NS (Nash and Sutcliffe, 1970) 모형효율은 모두 0.67에서 0.92 사이의 값을 나타내어 대체적으로 모의가 잘 이루어졌음을 알 수 있었다. 그러나 불확실성의 범위를 나타내는 지표인 p-factor 및 r-factor에서는 평가 기법 별로 그 차이가 확연하게 드러났다. 여기서 p-factor는 불확실성 범위에 실측치가 포함되는 비율이며, r-factor는 불확실성의 상대적인 범위로 각각 1과 0에 가까울수록 모의기법의 성능이 우수함을 의미한다. 세가지 알고리듬 중에서 SUFI2의 p-factor가 약 0.79로 가장 높게 나타났으며, ParaSol의 r-factor가 0.03으로 가장 작게 나타났다. 본 연구의 결과는 SWAT 모형을 이용한 수문 모의에서 수문분석에 따른 예측결과의 불확실성을 정량적으로 평가함으로서, 모형의 적용성 평가 및 모의결과의 신뢰성 확보에 근거자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 지구물리
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• 제9권4호
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• pp.321-331
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• 2006

최근 급격한 인구증가와 산업화, 도시화로 포장지역의 증가에 따른 불투수지역의 증가로 유역의 유출 특성의 변화를 유발시키고 있다. 도시화 유역의 효율적인 관리를 위해서는 유역에 대한 정확한 지형인자 및 수문관련 인자들이 추출되어야 함에 따라 본 연구에서는 지리정보체계와 유전자알고리즘의 결합을 통하여 입력정보의 정확성을 향상시키고, 매개변수를 추정하였다. 이러한 목적에 따라 본 연구에서는 전형적인 한국의 도시화하천으로서 본류와 상류로부터 오전천, 당정천 등의 지류를 지니고 있는 안양천을 연구대상으로 선정하여 유출량 해석에 XP-SWMM을 적용하였고, 이의 적용과정을 개선하기 위하여 지리정보체계와 유전자 알고리즘을 적용하였다. XP-SWMM 매개변수들의 민감도 분석을 통하여 도시 유출의 거동특성을 조사하였으며, 이를 바탕으로 매개변수들의 개선규칙을 설정하였고 이러한 규칙 및 사실등을 통하여 유전자 알고리즘을 구성하였다. GIS를 이용하여 지형도로부터 각각의 소유역에 대하여 면적, 경사도, 유역폭 등 수문정보를 얻었고, 토지이용도와 토양도로부터 불투수비, 토지이용상태, 침투능에 대한 정보를 얻었다. 도시유출 모형인 XP-SWMM을 선택하여 모의 후 민감도 분석을 통해 선정된 매개변수에 대하여 보정은 자동보정으로 무작위 탐색법의 일종인 유전자알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 사용하여 매개변수들을 추정하였고, 이의 적용성을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권7호
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• pp.471-479
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• 2024

기후변화로 인한 집중호우의 발생으로 홍수 피해가 심각해지고 있다. 하천의 수위 변동성을 예측하고 신속한 홍수 예·경보를 위해 물리적 기반의 수문 모형이 활용됐다. 최근에는 수문 데이터 간의 비선형적인 관계를 기반으로 머신러닝, 딥러닝 알고리즘을 활용한 수문 모의가 주목받고 있다. 본 연구에서는 Long Short-Term Memory (LSTM) 알고리즘을 활용하여 섬진강 수계의 하천 수위를 예측하고자 한다. 또한 Climate Prediction Center morphing method (CMORPH) 기반의 격자형 강우 자료를 알고리즘의 입력자료로 적용하여 지상 데이터의 한계를 보완하고자 한다. CMORPH 데이터와 LSTM 알고리즘을 결합한 모형의 수위 예측 결과는 평균 CC가 0.98, RMSE는 0.07 m, 그리고 NSE는 0.97로 나타났다. 향후 딥러닝과 원격자료를 활용하여 수위 예측을 수행한다면 지상 관측 데이터의 단점을 보완하고, 신뢰도 높은 예측 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대되는 바이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제36권3호
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• pp.417-426
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• 2016

본 연구에서는 SWAT 모형으로 일 유출량을 모의할 경우에 수문곡선의 첨두부가 과소하게 산정되는 문제를 개선하기 위해서 지표유출의 집중 시간과 토양수의 연직 유하시간의 상대적 길이를 고려하여 초과침투량의 일부를 지표유출량에 추가로 할당하고 지표유출량의 크기에 따라 집중 시간이 가변적으로 계산되도록 지표유출해석 알고리즘을 수정하였다. 개선된 SWAT 모형을 충주댐 상류유역에 적용한 결과 첨두유량이 $5,000m^3/s$를 넘는 경우 평균적으로 약 10% 만큼 첨두부 증가효과를 나타내었다. 특히 큰 홍수가 발생하였던 1990년, 2002년, 2006년 세 개 사상에 대해 각각 9.9%, 18.6%, 12.6% 만큼 첨두유량이 증가하는 등 일 유출수문곡선의 첨두부를 보다 정확하게 모의하였다.

• 한국물환경학회지
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• 제36권4호
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• pp.300-313
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• 2020

The Bayesian approach can be used to estimate hydrologic model parameters from the prior expert knowledge about the parameter values and the observed data. The purpose of this study was to compare the performance of the two Bayesian methods, the Metropolis-Hastings (MH) algorithm and the Generalized Likelihood Uncertainty Estimation (GLUE) method. These two methods were applied to the TANK model, a hydrological model comprising 13 parameters, to examine the uncertainty of the parameters of the model. The TANK model comprises a combination of multiple reservoir-type virtual vessels with orifice-type outlets and implements a common major hydrological process using the runoff calculations that convert the rainfall to the flow. As a result of the application to the Nam River A watershed, the two Bayesian methods yielded similar flow simulation results even though the parameter estimates obtained by the two methods were of somewhat different values. Both methods ensure the model's prediction accuracy even when the observed flow data available for parameter estimation is limited. However, the prediction accuracy of the model using the MH algorithm yielded slightly better results than that of the GLUE method. The flow duration curve calculated using the limited observed flow data showed that the marginal reliability is secured from the perspective of practical application.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.32-40
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• 2011

저속촬영이 가능한 현미경을 통해 얻어진 세포동영상에서 세포활동의 추적 및 분석은 종양의 전이, 바이러스의 침입, 상처회복, 세포분열과 같은 복잡한 생물학적 과정을 이해하는데 있어 매우 중요한 역할을 담당한다. 세포추적의 자동화를 위해서는 각 프레임에서의 세포검출, 전후 프레임 내 세포들의 상관관계 조사, 새로운 세포의 인식 및 세포분열의 확인 등과 같은 일련의 작업들이 수행되어야 한다. 본 논문에서는 이를 위한 효과적인 자동 세포 추적 알고리즘을 제시한다. 첫 번째 프레임에서는 세포영역의 특성 분석을 통해 얻어진 특징벡터를 이용하여 각 세포의 마커 영역을 추출하고, 여기에 워터쉐드 알고리즘을 적용함으로써 세포 분할을 수행한다. 연속된 프레임들에서는 이전 프레임의 분할결과를 이용하여 현재 프레임에서의 분할 과정이 수행된다. 그리고 각 세포의 기하학적 특성과 밝기 특성의 결합 비용함수를 사용하여 전후 프레임 간 세포의 올바른 상관관계를 조사함으로써 세포 추적의 정확도를 개선한다. 실험에서 세포영상 분석을 위한 소프트웨어 패키지인 CellProfiler와의 비교/분석을 통해 제안 알고리즘의 효율성을 입증하였다.