토지피복도 자료원에 따른 대청댐유역 수질특성 비교

이근상,박진혁,최연웅,Lee, Geun Sang,Park, Jin Hyeog,Choi, Yun Woong 한국공간정보학회 2012 한국공간정보학회지 Vol.20 No.5

This study compared the influence of water quality according to the data sources of spatial information. Firstly, land cover map was constructed through image classification of Daecheong-dam basin and the accuracy of image classification from satellite image showed high as 88.76% in comparison with the large-scaled land cover map in Ministry of Environment, to calculate Event Mean Concentration (EMC) by land cover that impact on the evaluation of nonpoint source pollutant loads. Also curve number and direct runoff were calculated by spatial overlay with soil map and land cover map from image classification. And Seokcheon and Daecheong-Dam basin showed high in the analysis of curve number and direct runoff. Samgacheon-Joint and Sokcheon-Downstream basin showed high in the nonpoint source pollutant loads of BOD from direct runoff and EMC. And Samgacheon-Joint and Bonghwangcheon- Downstream basin showed high in the nonpoint source pollutant loads of TN and TP. Nonpoint source pollutant loads from image classification were compared with those by the land cover map from Ministry of Environment to present the effectivity of nonpoint source pollutant loads from satellite image. And Daecheong-Dam Upstream basin showed high as 10.64%, 11.70% and 20.00% respectively in the errors of nonpoint source pollutant loads of BOD, TN, and TP. Therefore, it is desirable that spatial information including with paddy and dry field is applied to the evaluation of nonpoint source pollutant loads in order to simulate water quality of basin effectively. 본 연구에서는 공간정보 자료원에 따른 수질특성의 영향을 비교하였다. 먼저, 비점오염부하량 평가에 영향을 미치는 토지피복별 기대평균농도(EMC)를 효과적으로 계산하기 위해, 영상분류를 통해 대청댐유역의 토지피복도를 구축하였으며, 이를 환경부 대분류 자료와 비교한 결과 88.76%의 높은 정확도를 확보하였다. 또한 토양도와 영상분류에 의한 토지피복도를 공간 중첩하여 유출곡선지수와 직접유출을 계산하였으며, 분석 결과 석천과 대청댐 유역이 가장 높게 나타났다. 그리고 직접유출과 기대평균농도를 조합하여 계산한 BOD에 대한 비점오염부하량은 삼가천합류점과 소옥천하류 유역이 높게 나타났으며, TN과 TP에 대한 비점오염부하량에서는 삼가천합류점과 봉황천하류 유역이 높게 나타났다. 영상분류에 의한 비점오염부하량의 효용성 평가를 위해 환경부 토지피복도에 의한 비점오염부하량과 상호 비교한 결과, 대청댐상류 유역에서 BOD, TN, TP에 대한 오염부하량의 오차가 각각 10.64%, 11.70%, 20.00%로 가장 크게 나타났다. 따라서 유역내 수질특성을 효과적으로 모의하기 위해서는 논과 밭이 포함된 공간정보를 활용하는 것이 비점오염부하량 평가에 바람직하다고 본다.

공간정보 기반 산사태 발생지역 예측비율 평가

이근상,이호준,고신영,조기성,Lee, Geun-Sang,Lee, Ho-Jun,Go, Sin-Young,Cho, Gi-Sung 한국국토정보공사 공간정보연구원 2014 지적과 국토정보 Vol.44 No.2

최근 집중호우에 의한 산사태 발생이 빈번해짐에 따라 산사태 취약지역을 분석하고 산사태 발생을 예측하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 산사태 발생지역의 토양특성을 분석하였으며, 배수 특성별 우도비를 평가한 결과 배수가 좋은 토양에서 산사태 발생 가능성이 높게 나타났다. 또한 DEM 자료에서 추출한 경사도의 우도비를 평가한 결과 $20{\sim}40^{\circ}$ 경사구간에서 산사태 발생 가능성이 높게 나타났다. 그리고 공간분석에 의한 사면방향도의 우도비를 평가한 결과 북향에서 산사태 발생 가능성이 높게 나타났다. 아울러 토양배수, 경사도 그리고 사면방향도의 우도비를 중첩하여 산사태 취약도를 평가할 수 있었으며, 산사태 발생지역에 대하여 분석과 검증 프로세스를 수행함으로써 미래 산사태 발생 예측비율을 평가할 수 있었다. Recently landslide occurs frequently by heavy rainfall, therefore there area many studies to analyze the vulnerable district of landslide and forecast the occurrence of landslide. This study analyzed soil characteristics in the occurrence district of landslide and the occurrence possibility of landslide ranked high in well draining soil as the result of frequency ratio according to the characteristics of drainage. Also as the result of frequency ratio of slope derived from DEM data, the occurrence possibility of landslide ranked high in slope range of $20{\sim}40^{\circ}$. And Also as the result of frequency ratio of aspect by geospatial analysis, the occurrence possibility of landslide ranked high in north aspect. Also, it is possible to evaluate the vulnerability of landslide by overlapping frequency ratio of the drainage of soil, slope and aspect. And future prediction ratio of landslide occurrence can be evaluated by performing the analysis and validation process respectively on the subject of the occurrence district of landslide.

UAV 공간정보 기반의 태양광발전소 부지의 일사량 분석

이근상,이종조,Lee, Geun-Sang,Lee, Jong-Jo 한국국토정보공사 공간정보연구원 2018 지적과 국토정보 Vol.48 No.1

최근 신재생에너지 정책의 영향으로 태양광발전소 건설이 꾸준히 증가하고 있다. 고효율 태양광발전소 사업을 위해서는 태양광발전소 부지에 대한 일사량 분석자료를 이용하여 태양광 패널에 대한 최적의 위치와 방향을 결정하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 UAV 공간정보를 기반으로 취득한 DEM 자료를 이용하여 태양광발전소 부지에 대한 일사량 분석을 실시하였다. 분석 결과 2017년 평균 일사량은 $1,474,466W/m^2$ 로 계산되었으며 대상면적을 고려한 전체 일사량은 $33,639MW/m^2$를 보였다. 월별 일사량을 분석하는 것은 태양광발전소 유지보수 업무 측면에서 중요하다. 월별 태양광발전소 부지의 평균일사량 분석에서는 5~7월의 평균 일사량이 $160,000W/m^2$ 이상으로 계산되었으며 1~2월 및 11~12월의 평균 일사량은 $80,000W/m^2$ 이하로 나타났다. 또한 본 연구에서는 UAV 공간정보로부터 계산된 일사량과 국립기상과학원에서 제시한 결과와 비교하였으며, 대상지역의 93.7%가 남향으로 구성되어 있기 때문에 대상지의 평균 일사량이 국립기상과학원의 전국 자료에 비해 약간 높게 나타났다. 따라서 본 연구는 UAV를 이용하여 새로 개발된 태양광발전소 부지에 대한 일사량을 신속하게 계산하는데 이용될 수 있으리라 판단된다. Recently the construction of solar plant showed a steady growth in influence of renewable energy policy. It is very important to determine the optimal location and aspect of solar panel using analyzed data of solar radiation to solar plant area beforehand. This study analyzed solar radiation in solar plant area using DEM acquired from UAV geospatial information. Mean solar radiation of 2017 was calculated as $1,474,466W/m^2$ and total solar radiation of 2017 considering solar plant area showed $33,639MW/m^2$ on analyzed result. It is important to analyze monthly solar radiation in aspect of maintenance works of solar plant. Monthly solar radiation of May to July was calculated over $160,000W/m^2$ and that of January to February and November to December showed under $80,000W/m^2$ in monthly solar radiation analysis of solar plant area. Also this study compared with solar radiation being calculated from UAV geospatial information and that of National Institute of Meteorological Sciences. And mean solar radiation of study area showed a little high in comparison with whole country data of National Institute of Meteorological Sciences, because the 93.7% of study area was composed of south aspect. Therefore this study can be applied to calculate solar radiation in new developed solar plant area very quickly using UAV.

대구시 건축사 공제회

이근상,Lee, Geun-Sang 대한건축사협회 1968 建築士 Vol.3 No.9

공간정보를 활용한 도심지 토사유실 위험도 평가

이근상,Lee, Geun-Sang 한국국토정보공사 공간정보연구원 2015 지적과 국토정보 Vol.45 No.2

최근 기후변화에 따른 집중호우로 토사유실이 심각해지고 있다. 이러한 토사유실은 산사태, 수질, 농경지 생산성 저하 등의 주요 원인이 되고 있다. 따라서 토사유실 모델링에 매우 민감하게 작용하는 DEM, 토양도 그리고 토지피복도와 같은 공간정보를 활용하여 토사유실에 영향을 주는 주요 원인지역을 찾는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 RUSLE 모형을 이용하여 토사유실량을 평가하였다. 완산구에서는 효자 4동과 평화2동의 토사유실량이 각각 10,869ton/yr과 10,477ton/yr으로 높게 나타났으며 덕진구에서는 우아2동의 토사유실량이 17,603ton/yr으로 높게 나타났다. 또한 토사유실 잠재성 평가에 이용되는 단위 토사유실량 분석결과, 완산구에서는 효자1동과 평화1동이 각각 $1,485.7ton/km^2$과 $1,297.0ton/km^2$로 높게 나타났으며, 완산구에서는 인후3동의 단위토사유실량이 $2,557.7ton/km^2$으로 가장 높게 나타났다. 따라서 본 연구에서 도출한 성과는 도심지 토사유실 및 토석류 위험도를 예측하고 대비하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다. Recently, soil erosion have been thickening from heavy rainfall according to climate change. These soil erosion is main reason to cause landslide, the water quality, agricultural counterproductivity and so on. Therefore, it is important to find out the main source area to cause soil erosion using geospatial data including DEM, soil map and land cover those are very sensitive to soil erosion modeling. This study evaluated soil erosion using RUSLE model. Hyoja 4-Dong and Pyonghwa 2-Dong among Wansan-Gu showed high as 10,869 ton/yr and 10,477 ton/yr respectively and Ua 2-Dong of Deokjin-Gu showed high as 17,603 ton/yr in soil erosion. And Hyoja 1-Dong and Pyonghwa 1-Dong among Wansan-Gu showed high as $1,485.7ton/km^2$ and $1,297.0ton/km^2$ respectively and Inhu 3-Dong of Deokjin-Gu showed high as $2,557.7ton/km^2$ in unit soil erosion that was applied to the evaluation of soil erosion potential. It is anticipated that achievement of this study can apply to forecast and prepare the risk of soil erosion and debris flow in urban area.

소양강댐 고탁수 발생 원인 분석(태풍 에위니아 강우사상과 고랭지밭 특성을 중심으로)

이근상,염경택,박언상,송상진,Lee, Geun-Sang,Yeom, Gyeong-Taek,Park, Eon-Sang,Song, Sang-Jin 한국수자원학회 2007 물과 미래(한국수자원학회지) Vol.40 No.5

재귀호출 알고리듬 기반의 홍수전파 특성 분석

이근상,장영운,최연웅,Lee, Geun Sang,Jang, Young Wun,Choi, Yun Woong 한국공간정보학회 2013 한국공간정보학회지 Vol.21 No.5

본 연구에서는 무주 남대천을 대상으로 재귀호출 알고리듬을 이용하여 제방 파제시 홍수위별 홍수전파 특성을 분석하였다. 먼저 벙구보와 차산보를 파제 지점으로 설정하여 재귀호출 알고리듬에 의한 홍수위별 홍수전파 차수를 분석하였으며, 홍수전파 차수별 격자수와 누계 침수면적을 계산하였다. 또한 홍수전파 차수와 DEM 격자크기를 기준으로 홍수위별로 홍수가 전파되는 시간을 계산하였다. 재귀호출 알고리듬에 의한 홍수전파 차수의 분포특성을 통해 홍수 전파 과정을 파악할 수 있었으며, 홍수전파 차수별 누계 침수면적 그래프의 기울기 패턴을 통해 홍수에 취약한 지역을 선정함으로써 수재해 업무에 기초자료로 제공할 수 있었다. 또한 홍수위별로 홍수전파 시간을 계산함으로써 홍수시 주민들의 대피경로 및 대피시간과 같은 계획을 수립하는데 매우 효과적인 정보를 제공해 줄 수 있을 것으로 판단된다. This paper analyzed the flood propagation characteristics of each flood elevation due to failure of embankment in Muju Namdae Stream using recursive call algorithm. A flood propagation order by the flood elevation was estimated by setting destruction point at Beonggu and Chasan small dam through recursive call algorithm and then, the number of grids of each flood propagation order and accumulated inundation area were calculated. Based on the flood propagation order and the grid size of DEM, flood propagation time could be predicted each flood elevation. As a result, the study could identify the process of flood propagation through distribution characteristic of the flood propagation order obtained from recursive call algorithm, and could provide basic data for protection from flood disaster by selecting the flood vulnerable area through the gradient pattern of the graph for accumulated inundation area each flood propagation order. In addition, the prediction of the flood propagation time for each flood water level using this algorithm helped provide valuable information to calculate the evacuation path and time during the flood season by predicting the flood propagation time of each flood water level.

LiDAR와 MBES를 이용한 댐 저수지 3차원 공간영상정보 구축

이근상,최연웅,Lee, Geun-Sang,Choi, Yun-Woong 한국공간정보학회 2010 한국공간정보학회지 Vol.18 No.3

최근 댐 저수지 주변의 3차원 공간정보 구축은 퇴사량 조사와 같은 댐 관리 업무에 매우 중요한 부분이나 기존에는 지형측량을 위해 토탈스테이션과 단빔음향측심기(SBES)를 사용한 관계로 정밀한 지형자료 취득이 어려웠다. 본 연구에서는 LiDAR와 멀티빔음향측심기(MBES)를 이용하여 댐 저수지 주변의 정밀 지형자료를 구축하는 기법을 제시하였다. 먼저, 육상부에 대해 LiDAR 측량을 수행한 후 지상기준점을 이용한 캘리브레이션을 수행하였으며 건물이나 수목을 제거하는 알고리즘을 통해 육상부의 DEM 자료를 구축하였다. 구축된 LiDAR DEM을 GPS 지형측량과 검측한 결과 표준오차는 0.108m로 나타났으며, 따라서 LiDAR 허용오차를 만족하는 3차원 지형자료를 구축할 수 있었다. 또한 저수지에 대해서는 MBES를 수행한 후 지형측량과의 검측과정을 통해 IHO의 수심측량 허용오차 기준을 만족하는 지형정보를 구축할 수 있었다. 그리고 LiDAR와 MBES 측량자료를 통합한 후 고해상도 정사영상지도와의 연계를 통해 퇴사량 예측 및 지형변화 모니터링 등과 같은 댐 관리 업무에 활용 가능한 3차원 공간영상정보를 구축할 수 있었다. Recently, the construction of three dimensional spatial information of Dam reservoir area is very important part in Dam management work such as sediment survey, but it is difficult to acquire detailed terrain data because totalstation and single beam echo sounder are applied to terrain survey. This study presented method to construct detailed terrain data of Dam reservoir area using LiDAR and multi beam echo sounder. First, LiDAR survey was carried out in land zone and calibration process was applied by ground control point. And also the DEM of land zone was constructed by using algorithm, which eliminated building and vegetation class. As the result of validation of LiDAR DEM using GPS terrain survey, it was possible to construct three dimensional terrain data that was satisfied with the tolerance error of LiDAR, which was the standard error of LiDAR DEM showed as 0.108m. Also multi beam echo sounder was applied to the survey of water zone and it could construct spatial information that was satisfied with bathymetry surveying tolerance error of International Hydrographic Organization by validation with terrain survey data. And LiDAR and multi beam echo sounder data were integrated and it was possible to construct three dimensional spatial imagery information that can be applied to Dam management work such as the estimation of sediment amounts or the monitoring of terrain change by linking with high resolution orthophoto.

UAV 기반 식생지수를 활용한 상록수 분포면적 분석

이근상,Lee, Geun-Sang 한국국토정보공사 공간정보연구원 2017 지적과 국토정보 Vol.47 No.1

도시화에 따른 녹지의 감소로 서식처 피괴, 대기오염, 열섬효과 등 많은 환경문제들이 발생하고 있다. 최근에는 자연경관에 대한 관심이 높아지면서 겨울철에도 서식하는 상록수의 적정 관리가 중요하게 대두되고 있다. 본 연구에서는 UAV 기반 식생지수를 이용하여 상록수 분포면적을 분석하였다. 먼저 고정익 UAV에 RGB와 NIR+RG 카메라를 탑재하였으며 Pix4D SW 기반 GCP점을 활용하여 영상접합을 수행하였다. 그리고 취득한 정사영상으로부터 밴드계산 기능을 통해 NDVI와 SAVI 식생지수를 계산하였다. 식생지수 구간별 상록수 분포의 정확도를 평가하기 위해 검정점을 이용하였으며, 분석 결과 "NDVI > 0.5"와 "SAVI > 0.7" 구간에서 Kappa 계수가 각각 0.822와 0.816로 가장 높게 나타났다. GIS 공간분석을 통해 계산한 "NDVI > 0.5"와 "SAVI > 0.7" 구간에서의 상록수 분포면적은 각각 $11,824m^2$와 $15,648m^2$로 계산되었으며 이는 전체면적 대비 4.8%와 6.3%에 해당되는 비율이다. 이와 같이 도심지 환경, 대기오염, 기후변화, 열섬효과 등과 관련하여 식생을 분석하는 업무에서 UAV가 최신의 고해상도 정보를 제공해 줄 수 있으리라 판단된다. The decrease of green space according to the urbanization has caused many environmental problems as the destruction of habitat, air pollution, heat island effect. With interest growing in natural view recently, proper management of evergreen tree which is lived even the winter season has been on the rise importantly. This study analyzed the distribution area of evergreen tree using vegetation index based on unmanned aerial vehicle (UAV). Firstly, RGB and NIR+RG camera were loaded in fixed-wing UAV and image mosaic was achieved using GCPs based on Pix4d SW. And normalized differences vegetation index (NDVI) and soil adjusted vegetation index (SAVI) was calculated by band math function from acquired ortho mosaic image. validation points were applied to evaluate accuracy of the distribution of evergreen tree for each range value and analysis showed that kappa coefficient marked the highest as 0.822 and 0.816 respectively in "NDVI > 0.5" and "SAVI > 0.7". The area of evergreen tree in "NDVI > 0.5" and "SAVI > 0.7" was $11,824m^2$ and $15,648m^2$ respectively, that was ratio of 4.8% and 6.3% compared to total area. It was judged that UAV could supply the latest and high resolution information to vegetation works as urban environment, air pollution, climate change, and heat island effect.

모바일 GIS를 이용한 필지별 토사재해정보시스템 개발

이근상,최연웅,Lee, Geun-Sang,Choi, Yun-Woong 한국국토정보공사 공간정보연구원 2016 지적과 국토정보 Vol.46 No.1

최근 기후변화에 따른 집중호우로 인해 도심지 옹벽 및 축대붕괴, 토사유실 그리고 산사태가 발생하고 있다. 본 연구에서는 토양도, DEM, 토지피복도와 같은 공간정보를 RUSLE 모델에 적용하여 토사유실모델링을 수행하였다. 특히 토사유실량을 지적도와 연계하여 필지별로 토사유실 및 단위토사유실 등급도를 작성하였으며, 토사유실 등급별로 필지수를 계산할 수 있었다. 또한 도시계획이나 건설 분야에서 토사유실 등급을 현장에서 확인할 수 있도록 모바일 GIS 기반의 토사재해정보시스템을 개발하였다. 토사재해정보시스템을 통해 토지대장, 건축물대장 그리고 도로구간대장에 대한 현황을 확인할 수 있으며, 필지별로 RUSLE 인자와 토사유실량 그리고 토사재해등급을 확인할 수 있었다. 또한 행정동과 토사유실등급별로 해당 필지의 위치와 속성을 검색함으로써 현장에서 토사재해업무를 효과적으로 지원할 수 있을 것으로 판단된다. The collapses of retaining walls or embankments, the soil erosion and landslides around urban areas are occurring by heavy rainfalls because of the recent climate change. This study conducts the soil erosion modeling, while applying the spatial information such as soil maps, DEM and landcover maps to the RUSLE model. Especially this study draws up the soil erosion grade map and the unit soil erosion grade map by parcels through coupling the soil erosion with the cadastral map, and by that can calculate the number of parcels by soil erosion grades. Also the sediment disaster information system based on the mobile GIS is developed to identify the soil erosion grades of site in the urban plannings and the construction fields. The sediment disaster information system can identify the present conditions of the registers of lands, buildings and roads, and confirm the RUSLE factors, the soil erosion, the sediment disaster grades by parcels. Also it is anticipated that this system can support the sediment disaster work of site effectively through searching the locations and attributes of the specific parcels by Administrative Dong and the soil erosion grades.