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천리안 위성 자료를 활용한 한반도의 일별 지면 온도 산정을 위한 적정 관측시간 설정 연구
이용관,정충길,이지완,김성준,Lee, Yong Gwan,Jung, Chung Gil,Lee, Ji Wan,Kim, Seong Joon 한국농공학회 2016 한국농공학회논문집 Vol.58 No.4
This study is to estimate COMS (Communication, Ocean and Meteorological Satellite) daily land surface temperature (LST) of Korea Peninsula from 15 minutes interval COMS LST (COMS LST-15) satellite data. Using daily observed LST data of Automated Agriculture Observing System (AAOS) 11 stations from January 2013 to May 2015, the COMS daily LST was compared and validated. For the representative time for daily mean LST value from COMS LST-15, the time of 23 : 45 and 0:00 showed minimum deviations with AAOS daily LST. The time zone from 23 : 45 to 1:15 and from 7 : 30 to 9 : 45 showed high determination coefficient (R2) of 0.88 and 0.90 respectively. The daily COMS LST by averaging COMS LST-15 of the day showed R2 of 0.83. From the 5 cases of results, the COMS daily LST could be extracted from the average LST by using 15 minutes data from 7 : 30 to 9 : 45.
SEBAL 모형과 Terra MODIS 영상을 이용한 혼효림, 논 지역에서의 공간증발산량 산정 연구
이용관,정충길,안소라,김성준,Lee, Yong Gwan,Jung, Chung Gil,Ahn, So Ra,Kim, Seong Joon 한국수자원학회 2016 한국수자원학회논문집 Vol.49 No.3
본 연구는 Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) 모형을 이용해 국내의 혼효림(설마천)과 논(청미천) 유역에 대해 일 증발산량을 산정하고 각 유역의 플럭스 타워 실측 증발산량과 비교하였다. SEBAL 모형의 입력 자료로 위성자료는 2개년(2012-2013)의 Terra MODIS product 중 Albedo, Land Surface Temperature (LST), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)를 활용하였으며, 기상자료는 유역 인근에 위치한 기상청 기상관측소로부터 풍속, 일사량 자료를 제공받아 공간 내삽(Interpolation)하여 활용하였다. 모의결과 플럭스 타워의 연평균 증발산량은 설마천에서 302.8 mm, 청미천에서 482.0 mm, SEBAL 모의 증발산량은 각각 183.3 mm, 371.5 mm로 산정되었다. 전체 모의기간에 대한 SEBAL 모의 증발산량의 실측 증발산량과의 결정계수는 설마천 플럭스 타워에서 0.54, 청미천 플럭스 타워에서 0.79로 나타났다. 두지점에서 SEBAL 모의 증발산량이 과소 추정된 주된 이유로는 일별 hot pixel과 cold pixel로부터 산정한 현열 플럭스의 과대추정으로 인한 것으로 판단된다. This study is to estimate Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) daily spatial evapotranspiration (ET) comparing with eddy covariance flux tower ET in Seolmacheon mixed forest (SMK) and Cheongmicheon rice paddy (CFK). The SEBAL input data of Albedo, Land Surface Temperature (LST), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) from Terra MODIS products and the meteorological data of wind speed, and solar radiation were prepared for 2 years (2012-2013). For the annual average flux tower ET of 302.8 mm in SMK and 482.0 mm in CFK, the SEBAL ETs were 183.3 mm and 371.5 mm respectively. The determination coefficients ($R^2$) of SEBAL ET versus flux tower ET for total periods were 0.54 in SMK and 0.79 in CFK respectively. The main reason of SEBAL ET underestimation for both sites was from the determination of hot pixel and cold pixel of the day and affected to the overestimation of sensible heat flux.
다중선형 회귀모형과 천리안 지면온도를 활용한 토양수분 산정 연구
이용관,정충길,조영현,김성준,Lee, Yong Gwan,Jung, Chung Gil,Cho, Young Hyun,Kim, Seong Joon 한국농공학회 2017 한국농공학회논문집 Vol.59 No.1
This study is to estimate the spatial soil moisture using multiple linear regression model (MLRM) and 15 minutes interval Land Surface Temperature (LST) data of Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS). For the modeling, the input data of COMS LST, Terra MODIS Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), daily rainfall and sunshine hour were considered and prepared. Using the observed soil moisture data at 9 stations of Automated Agriculture Observing System (AAOS) from January 2013 to May 2015, the MLRMs were developed by twelve scenarios of input components combination. The model results showed that the correlation between observed and modelled soil moisture increased when using antecedent rainfalls before the soil moisture simulation day. In addition, the correlation increased more when the model coefficients were evaluated by seasonal base. This was from the reverse correlation between MODIS NDVI and soil moisture in spring and autumn season.
도시성장 시나리오와 CLUE-s 모형을 이용한 우리나라의 토지이용 변화 예측
이용관 ( Yong-gwan Lee ),조영현 ( Young-hyun Cho ),김성준 ( Seong-joon Kim ) 한국지리정보학회 2016 한국지리정보학회지 Vol.19 No.4
본 연구는 도시성장 시나리오와 CLUE-s 모형을 이용해 한반도의 시공간적인 미래 토지이용 변화를 예측하였다. 이를 위한 CLUE-s 모형의 입력 자료로 2008년 환경부 토지이용도와 국가수 자원관리종합시스템(WAMIS)에서 1980년부터 2011년까지 5년 간격의 토지이용 통계 자료를 구축하였다. 토지이용 항목은 총 6개(수역, 시가지, 논, 밭, 산림, 초지)로 분류하였으며, 다양한 토지 변화요소(Driving Factor)와 특별토지이용 정책 자료로 환경부의 국토환경성평가 지도를 적용하였다. 시나리오 예측 결과는 각 도별로 2008년의 토지피복 통계와 비교를 통해 검증하였다. 시가지를 대상으로 한 실측값과의 오차율은 경기도(9.47%), 강원도(9.96%), 충청북도(10.63%), 충청남도(7.53%), 전라북도(9.48%), 전라남도(6.92%), 경상북도(2.50%), 경상남도(8.09%)로 나타났다. 이러한 오차의 원인은 미래 도시성장을 수학적으로 예측하기 위해 모형 내에서 조정된 성장률과 국가 정책으로 인한 실제 성장률의 차이로 인한 것으로 판단된다. 2100년의 미래 토지 이용 변화 예측 결과 시가지는 2008년에 비해 28.24% 상승할 것으로 예측되었으며 논, 밭, 산림은 각각 8.27%, 6.72%, 1.66% 감소할 것으로 예측되었다. In this study, we used the CLUE-s model to predict the future land-use change based on the urban growth scenario in South Korea. The land-use maps of six classes (water, urban, rice paddy, upland crop, forest, and grass) for the year 2008 were obtained from the Ministry of Environment (MOE), and the land-use data for 5-year intervals between 1980 and 2010 were obtained from the Water Resources Management Information System (WAMIS), South Korea. For predicting the future land-use change, the MOE environmental conservation value assessment map (ECVAM) was considered for identifying the development-restricted areas, and various driving factors as location characteristics were prepared for the model. The predicted results were verified by comparing them with the land-use statistics of urban areas in each province for the year 2008. The prediction error rates were 9.47% in Gyeonggi, 9.96% in Gangwon, 10.63% in Chungbuk, 7.53% in Chungnam, 9.48% in Jeonbuk, 6.92% in Jeonnam, 2.50% in Gyeongbuk, and 8.09% in Gyeongnam. The sources of error might come from the gaps between the development of political decisions in reality with spatio-temporal variation and the mathematical model for urban growth rate in CLUE-s model for future scenarios. Based on the land-use scenario in 2008, the land-use predictions for the year 2100 showed that the urban area increased by 28.24%, and the rice paddy, upland crop, and forest areas decreased by 8.27, 6.72, and 1.66%, respectively, in South Korea.
이용관(Lee, Yong-Gwan),김혜란(Kim, Hye-Ran),이진수,박창호 대한교통학회 2006 대한교통학회 학술대회지 Vol.52 No.-
철도건널목은 철도와 도로법에 정한 도로가 평면 교차하는 지점으로서 열차와 공로차량 (公路車輛) 또는 보행자 간 상충이 발생하는 고유의 특성을 가진다. 철도건널목 사고는 도로교 차로 사고에 비하여 발생 빈도는 적으나 사고 발생시 피해의 규모가 상대적으로 크기 때문에 막대한 사회적· 경제적 손실을 초래한다. 철도건널목 사고를 줄일 수 있는 원천적인 해법은 건널목 업체화이다. 그런데 재원조달의 어려움으로 인해 모든 건널목을 입체화하는 것은 불가능하므로 합리적인 기준에 의거 건널목 입체화 우선 대상지를 선정하여 순차적으로 사업을 진행해야 한다. 도로 교통량이나 사고 발생 이력자료 둥이 우선순위 판단기준으로 활용된 바 있으나 이는 철도건널목 사고가 발생하게 되는 인과 요소가 반영되지 않았다. 철도건널목 사고의 유형 및 발생 원인은 매우 다양하나 차량이 건널목에 진입하지 말아야 할 때 신호를 무시하여 건널목에 진입하거나, 운전자는 신호를 준수하고자 하였으나 건널목 진입 이전에 차량을 정지시키지 못하여 건널목에 진입하게 되어 발생하는 경우가 대부분이다. 전자의 경우는 운전자에게 사고의 제1원인이 있으나 후자의 경우는 운전자가 철도건널목 및 관련 제어시설을 인지하기 어렵거나, 철도건널목 및 정지신호 인지 후에 안전한 정지 제어가 어렵도록 하는 물리적 여건에 원인이 있다.
Terra MODIS 위성영상과 SEBAL 모형을 이용한 공간증발산량 산정 연구 - 용담댐 유역을 대상으로 -
이용관 ( Yong Gwan Lee ),김상호 ( Sang Ho Kim ),안소라 ( So Ra Ahn ),최민하 ( Min Ha Choi ),임광섭 ( Kwang Suop Lim ),김성준 ( Seong Joon Kim ) 한국지리정보학회 2015 한국지리정보학회지 Vol.18 No.1
The purpose of this paper is to build a spatio-temporal evapotranspiration(ET) estimation model using Terra MODIS satellite image and by calibrating with the flux tower ET data from watershed. The fundamentals of spatial ET model, Surface Energy Balance Algorithm for Land(SEBAL) was adopted and modified to estimate the daily ET of Yongdam Dam watershed in South Korea. The daily Normalized Difference Vegetation Index(NDVI), Albedo, and Land Surface Temperature(LST) from MODIS and the ground measured wind speed and solar radiation data were prepared for 2 years(2012-2013). The SEBAL was calibrated with the forest ET measured by Deokyusan flux tower in the study watershed. Among the model parameters, the important parameters were surface albedo, NDVI and surface roughness in order for momentum transport during calculation of sensible heat flux. As a result of the final calibration, the monthly averaged albedo and NDVI were used because the daily values showed big deviation with unrealistic change. The determination coefficient(R2) between SEBAL and flux data was 0.45. The spatial ET reflected the geographical characteristics showing the ET of lowland areas was higher than the highland ET.