Earticle

An earthquake of 5.8 magnitude occurred in Gyeongju on September 2016, and a 5.4 earthquake which is the second largest earthquake ever recorded also occurred in Pohang on November 2017. As the magnitude and frequency of earthquakes increase in Korea, unprecedented seismic damages, land creeping and liquefaction have been observed, and the perception that Korea is a safe zone for earthquake is changing. Recent characteristics of earthquake in Korea are shallow crustal earthquakes, which are difficult to predict and have a large vibration in comparison with seismic scale. We do not have a lot of experience in earthquake, so it is urgent to prepare countermeasures against earthquake-induced sediment disaster. In this study, we measured by the three point method on the slope of mountain where cracks and erosion occurred or possible occurred due to the earthquake occurred in Pohang, 2017. As a result of investigating surface fluctuation focusing on the cracks and stepped area occurring at the earthquake site, only a small erosion, sedimentation and area change were observed in most plots, but no significant correlation was found with a rainfall factor. However, if the above study continues and the data is accumulated, it is possible to identify the rainfall factors affecting the damage area by earthquake, and it can be useful to prepare the non-structural measures such as the landslide warning criteria in earthquake-prone area.

교통량자료는 매우 다양한 분야에서 사용되는 기초자료이다. 교통량자료는 도로교통량조사를 통하여 수집되며, 도로교통량조사 중 기계식 장비를 사용하여 365일 24시간 지속적으로 수집되는 자료를 상시교통량자료라고 한다. 상시교통량자료는 장비의 오작동 및 여러 원인으로 교통량자료누락이 발생하는 경우가 있다. 누락된 교통량자료는 여러 누락보정방법을 적용하여 보정을 수행하고 있다. 하지만, 기존의 누락보정방법론들은 기상에 대한 영향을 전혀 고려하지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기상 중 강우의 영향을 고려한 누락교통량자료 보정방법에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위해 우선 일반국도에서 수집한 교통량자료와 기상청의 기상자료의 매칭을 수행하였으며, 이후 일반국도의 특성별로 군집분석 수행 및 분석대상지점 선정을 진행하였다. 세 가지 보정 기법들(평균대체법/자기회귀모형/EM 기법)을 사용하여 전체 자료에서 누락보정을 수행하는 것과 강우일의 자료만을 가지고 누락보정을 수행하여 보정값의 정확도를 평가하였다. 분석 결과 모든 보정방법 및 분석지점에서 과거 강우일의 교통량자료만을 가지고 보정한 경우가 더 정확한 보정값을 산출하는 것으로 분석되었다.

Traffic volume data is basic information that is used in a wide variety of fields. Existing missing traffic volume data imputation method did not take the effect on the rainfall. This research analyzed considering of the rainfall effect in missing traffic volume data imputation method. In order to consider the effect of rainfall, established the following assumption. When missing of traffic volume data generated in rainy days it would be more accurate to use only the traffic volume data of the past rainy days. To confirm this assumption, compared for accuracy of imputed results at three kinds of imputation method(Unconditional Mean, Auto Regression, Expectation-Maximization Algorithm). The analysis results, the case on consideration of the rainfall effect was more low error occurred.

속리산국립공원에서 균근성 버섯 발생의 패턴과 강수량, 토양수분변화와의 관계를 알기 위하여 2003년 ~2010년 까지 버섯이 발생하는 6월~10월에 소나무 우점림과 참나무 우점림에서 버섯 발생을 조사한 결과 매년 버 섯 발생 종수는 달랐으며 총 버섯발생종과 새롭게 발생하는 종은 R2 = 0.70으로 나타났다 속리산 지역 강수량은 7 월과 8월이 평균 374.3 ± 113.7 mm와 288.6 ± 134.6 mm로 가장 많았다. 강수량과 균근성 버섯 발생은 R2= 0.8의 높 은 상관관계가 나타났다. 월별 버섯 발생은 6월 0~3종, 7월 7~50종, 8월 25~53종, 9월 14~36, 10월 1~27종으로 7 월~9월에 가장 많은 종이 발생하였다. 2005년 8월이 가장 많은 53종이 발생하였으며 이 때 강수량은 493.5 mm로 가장 많았다. 토양수분량과 균근성버섯의 발생은 쌍곡지역에서는 15~20% 일 때 가장 많은 22종이 발생하였고 15% 이하 일 때는 10종 이하였다. 탈골암지역에서는 20%일때 가장 많은 19종이 발생하였고 10%에서 3종으로 가 장 적어 지역 간 차이를 보여주었다.

To understand the relationships among mycorrhizal fungi diversity, rainfall and soil moisture, mushroom fruiting was investigated at pine or oak dominant forest stands in Songni National Park from 2003 to 2010. The mycorrhzal mushrooms fruiting was changed every years. The total fruting of mycorrhizal mushrooms species was positively related to new species by R2 = 0.7 Also The number of mycorrhizal mushrooms fruiting species was related to rainfall by R2 = 0.8. Mycorrizal mushrooms has occurred in the pattern of the month It occurred 0~3 species in June, 7~50 species in July, 25~53 species in August, 14~36 in September and 1~27 species in October. The fruting of species was affected by soil moisture content. When it is more than 15% fruting of mycorrhizal species was increased but it is differ from study sites.

LiDAR는 자율주행차에서 활용되는 핵심적인 센서로서, 3D 정보를 생성할 수 있고 다양한 환경요인에 비교적 강건하다는 점에서 활용 범위가 늘어나고 있다. 다만 LiDAR는 원리 상 강 우 시 빗방울에 의한 신호감쇠 및 산란현상으로 인해 성능이 일정 부분 저하되는 것으로 알려 져 있으며, 이에 LiDAR를 활용한 도로환경 검지 및 활용에 있어 강우에 따른 영향요인 분석이 필요하다. 본 연구에서는 강우 시 LiDAR의 성능 저하 요인이라 알려진 신호감쇠 및 산란의 영향에 대한 해석을 실측 데이터를 기반하여 진행한다. 강우량 통제가 가능한 실내 실험시설 에서 고휘도 재귀반사시트지를 활용한 시설물을 활용하여 데이터를 취득하고, 이를 신호감쇠 및 산란의 관점에서 해석하여 강우 시 LiDAR 성능 저하를 정량적으로 확인한다. 점군분포도 와 성능지표 분석결과, 비로 인한 신호감쇠와 산란의 영향으로 LiDAR의 성능은 저하된다. 세 부적으로 정량 성능지표 분석결과는 LiDAR는 비로 인한 신호감쇠 효과로 주로 Intensity가 감 소하며, 신호산란 효과로 NPC와 Intensity가 감소하고, 측정거리 오차가 커졌다.

LiDAR is a key sensor used in autonomous vehicles, and its range of applications is expanding because it can generate 3D information and is relatively robust to various environmental factors. However, it is known that LiDAR performance is degraded to some extent due to signal attenuation and scattering by raindrops during rain, and thus the need for analysis of factors affecting rainfall in road environment detection and utilization using LiDAR has been confirmed. In this study, we analyze how signal attenuation and scattering, known as factors degrading LiDAR performance during rain, cause performance degradation based on real data. We acquire data using facilities that utilize high-luminosity retroreflective sheeting in indoor chamber where quantity of rainfall can be controlled, and quantitatively confirm the degradation of LiDAR performance during rain by interpreting it from the perspective of signal attenuation and scattering. According to the point cloud distribution and performance analysis results, LiDAR performance deteriorates due to signal attenuation and scattering caused by rain. Specifically, the quantitative performance analysis shows that LiDAR experiences a decrease in intensity primarily due to signal attenuation from rain, as well as a reduction in NPC and intensity due to signal scattering effects, along with an increase in measurement distance error.

본 연구에서는 갯벌 퇴적물의 퇴적률을 직접 측정(퇴적률 판과 퇴적률 봉)한 자료를 이용하여 탄소 저장률을 산정하는 방법을 제시하고, 산정된 갯벌의 탄소 저장률에 대한 영향인자를 분석하였다. 우리나라 서해안의 함평만 갯벌과 남해안 의 순천만 갯벌에서 조사된 퇴적률과 토양탄소밀도를 이용하여 퇴적물의 탄소 저장률을 산정하였다. 함평만 갯벌의 평 균 탄소 저장률은 –458 Mg/yr, 순천만 갯벌의 평균 탄소 저장률은 8,044 Mg/yr로 나타났다. 퇴적률에 따른 탄소 저장 률 회귀함수는 선형적으로 증가하였으며, 동일한 퇴적률 증가 조건에서의 탄소 저장률은 순천만 갯벌이 함평만 갯벌보 다 1.5배 높았다. 강우량이 많을수록 갯벌의 퇴적률과 탄소 저장률이 증가하였으며, 강우량 대비 탄소 저장률의 증가율 은 순천만 갯벌이 함평만 갯벌보다 4배 이상 높았다. 본 연구를 통해, 갯벌 퇴적물 내 탄소 저장률은 퇴적물 입도가 작을 수록, 유기탄소량이 많을수록, 또한 강우에 의한 하천 퇴적물의 유입량이 많을수록 증가함을 알 수 있었다.

In this study, we propose a method to estimate carbon storage rate using data from direct measurements of sedimentation rates of tidal flat sediments (sedimentation rate plates and a rod of sedimentation rate, and analyze the factors influencing the estimated carbon storage rate of tidal flats. The carbon storage rate of sediments was estimated using the sedimentation rate and soil carbon density investigated in the Hampyeong Bay tidal flat on the west coast and the Suncheon Bay tidal flat on the south coast. The average carbon storage rate of the Hampyeong Bay tidal flat was -458 Mg/yr, and the average carbon storage rate of the Suncheon Bay tidal flat was 8,044 Mg/yr. The regression function for carbon storage rate according to the sedimentation rate increased linearly, and the carbon storage rate in the Suncheon Bay tidal flat was 1.5 times higher than that in the Hampyeong Bay tidal flat under the same sedimentation rate increase conditions. As rainfall increased, the sedimentation rate and carbon storage rate of the tidal flat increased, and the increase rate of carbon storage rate relative to rainfall was more than four times higher in the Suncheon Bay tidal flat than in the Hampyeong Bay tidal flat. Through this study, it was found that the carbon storage rate in tidal flat sediments increases as the sediment particle size becomes smaller, the amount of organic carbon increases, and the amount of river sediment inflow due to rainfall increases.

자율주행차량에서 핵심적인 역할을 수행하는 LiDAR는 운전자의 눈을 대신하여 주변 환경 을 검지하는 데 활용되며, 그 역할이 점차 확대되고 있다. 이에 따라 최근에는 자율주행차량에 장착된 LiDAR의 성능을 시험하는 요구가 높아지고 있다. 많은 LiDAR 성능 시험은 시뮬레이 션 및 실내환경에서 수행되고 있어, 실외환경 및 실도로 환경에서의 시험은 미미한 상황이다. 이에 본 연구는 LiDAR 성능을 실내와 실외에서 동일한 조건으로 비교하여, 실내외 시험 간의 관계를 확인하고, 각각의 특징과 역할을 정립하고자 하였다. 실험결과 조광환경(직사광선, 실 내) 및 검지물체에 따라 LiDAR 검지성능이 달라지는 것을 확인하였다. 특히, 거리증가와 강우 량 증가에 따른 Intensity 감소 영향은 실외에서 보다 크게 나타남에 따라 물체에 대한 LiDAR 검지 성능 시험 시 실내외 실험이 모두 필요함을 제시하였다. 본 연구의 결과는 LiDAR 센서 활용 연구 수행 기관 및 LiDAR 대응 시설물 연구 기관에서 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

LiDAR plays a key role in autonomous vehicles, where it is used to detect the environment in place of the driver's eyes, and its role is expanding. In recent years, there has been a growing need to test the performance of LiDARs installed in autonomous vehicles. Many LiDAR performance tests have been conducted in simulated and indoor(lab) environments, but the number of tests in outdoor(field) and real-world road environments has been minimal. In this study, we compared LiDAR performance under the same conditions lab and field to determine the relationship between lab and field tests and to establish the characteristics and roles of each test environment. The experimental results showed that LiDAR detection performance varies depending on the lighting environment (direct sunlight, led) and the detected object. In particular, the effect of decreasing intensity due to increasing distance and rainfall is greater outdoors, suggesting that both lab and field experiments are necessary when testing LiDAR detection performance on objects. The results of this study are expected to be useful for organizations conducting research on the use of LiDAR sensors and facilities for LiDAR sensors.

본 연구는 LiDAR가 악천후 시 물체를 검지하는 성능을 맑은 날과 비교하여 알아보았다. 악천후를 재현하는 실험은 안개 시정거리를 200m부터 50m까지 4단계로 강우량은 20(mm/h)와 50(mm/h)로 나누어 수행하였다. LiDAR를 차량에 장착하여 실제 도로 위를 주행하여 진행하였 고, 사람 모양의 표지판을 대상으로 측정거리별로 분석하였다. 성능지표는 Number of Points Cloud와 Intensity를 활용하였고, T-Test로 성능의 차이를 통계적으로 알아보았다. 연구결과, 맑 은 날 대비 LiDAR 검지 성능은 강우량 20mm/h, 안개시정 200m 이하, 강우량 50mm/h, 안개시 정 150m 이하, 100m 이하, 50m 이하의 순으로 성능저하가 발생하였다. 성능의 저하는 흰색보 다는 검은색일 때, 측정거리가 멀어질수록 크게 발생하였다. 하지만, 흰색은 본 실험에서 최악 의 상황으로 판단되는 시정 50m에서도 측정거리 10m에서는 성능의 차이가 미미하였고, 통계 적으로는 차이가 없었다. 성능검증 결과는 향후 센서의 시인성을 제고하는 도로시설물 제작에 활용될 것이 기대된다.

This study compared the performance of LiDAR in detecting objects in rough weather with that in clear weather. An experiment that reproduced rough weather divided the fog visibility into four stages from 200 m to 50 m and controlled the rainfall by dividing it into 20 mm/h and 50 mm/h. The number of points cloud and intensity were used as the performance indicators. The difference in performance was statistically investigated by a T-Test. The result of the study indicates that the performance of LiDAR decreased in the order in situations of 20 mm/h rainfall, fog visibility less than 200 m, 50 mm/h rainfall, fog visibility less than 150 m, fog visibility less than 100 m, and fog visibility less than 50 m. The decreased performance was greater when the measurement distance was greater and when the color was black rather than white. However, in the case of white, there was no difference in performance at a measurement distance of 10 m even at 50 m fog visibility, which is considered the worst situation in this experiment. This no difference in performance was also statistically significant. These performance verification results are expected to be utilized in the manufacture of road facilities in the future that improve the visibility of sensors.

본 연구는 자율협력주행차량의 협력 인프라 중 하나인 도로표지판을 대상으로 LiDAR의 검지 성능 변화를 알아보았다. 이를 위해서 색깔과 재질이 다른 도로표지판을 제작하여 실제도로 환 경에서 강우량을 통제한 테스트를 수행하였다. 성능지표는 NPC와 Intensity로 선정하였고, 집단 간의 비교는 T-Test를 활용하였다. 연구결과, 모든 재질에서 강수량이 증가할수록 LiDAR의 성능 지표가 감소되는 결과가 관측되었다. 재귀반사지는 강수량 증가에 따른 성능지표 감소가 페인트 도색에 비해선 작았지만, 이 역시 40mm이상의 강수량에서는 데이터의 관측이 되지 않을 정도로 성능이 저하되었다. 검은색 페인트는 맑은 날에도 다른 색들에 비하여 성능지표가 낮았으며 특 히, 백색의 재귀반사지는 성능지표가 강수량 증가에 가장 민감하게 저하되었다. 이러한 성능검 증 결과는 향후 센서의 시인성을 제고하는 도로시설물 제작에 활용될 것으로 기대된다.

This study verified the performance change of a LiDAR when it detects road signs, which are potential cooperation targets for an autonomous vehicle. In particular, road signs of different colors and materials were produced and tested in controlled rainfall on the real road environment. The NPC and intensity were selected as the performance indicators, and a T-Test was used for comparison. The study results show that the performance of LiDAR for the detection of road signs was reduced with the increase of rainfall. The degradation of performance in retroreflective sheets was lesser than painted road signs, but at the amount of 40 mm/h or more, the detection performance of retroreflective sheets deteriorates to an extent that data cannot be collected. The performance level of black paint was lower than that of other colors on a clear day. In addition, the white sheet was most sensitively degraded with the increase in precipitation. These performance verification results are expected to be utilized in the manufacturing of road facilities that improve the visibility of sensors in the future.

Recently, due to global warming, the average temperature of the earth has risen, and the glaciers in the Antarctic and Arctic melt, leading to a rise in sea level, which is accompanied by powerful natural disasters such as strong typhoons and tsunamis around the world. Accordingly, a precipitation in summer in Korea also increased, and changes in the form of precipitation were showed with the increase. Compared to the past, the frequency of localized heavy rain is increasing, and the damage from flooding and flooding is increasing day by day. In this study, based on the precipitation data measured in hours from May to September from 2016 to 2021 according to the change in the precipitation form, according to the nature of the torrential rain investigated the change in the summer precipitation form. In addition, the trend of localized heavy rain from 2016 to 2021 was confirmed by classifying them into two types: localized heavy rains caused by cyclones and weather front, and by typhoons and large-scale cyclones. Through this, the change in precipitation due to the climate crisis should not be viewed as a single phenomenon, it should be reflected and discussed on our life focused on scientific and technological development, and it should be used as a stepping stone for realizing a humanistic.

2016년 4월부터 10월까지 소백산국립공원 일원에서 버섯조사를 실시한 결과 총 60과 148속 325종의 버섯 이 조사되었고 무당버섯속이 21종으로 가장 많이 발생하였다. 마구령지역에서 가장 많은 115종이 발생하였다. 월별로는 8월에 가장 많은 152종이 발생하였고, 10월이 16종으로 가장 적었다. 부후성 버섯발생은 5월~9월까지 32~103종으로 증가하다 10월에 13종으로 급감하였다. 균근성버섯은 7~8월에 43~67종으로 증가하다가 9월부터 감소 하였다. 7~9월의 강수량은 연강수량의 60 %였으며 이 기간의 버섯 발생은 조사일별 평균 버섯 발생 종수(27종)보 다 많았다.

Between April and October in 2016 the distribution of higher fungi in Sobaeksan National Park was investigated. 60 families, 148 genera and 325 species were identified, among which 21 species of Russula were the most common. The highest number of species, 155 spp, was occurred at the Maguyeong site In August, 152 species which in the highest number of species, were identified in August However, only 16 species, which in the lowest number, were occurred in October. The number of Saprobic mushroom species increased from 32 to 103 species between May and September but decreased to 13 species in October. The number of Ectomycorrhizal mushroom species increased from 43 to 67 species during July ~ August but decreased in September. The number of species of mushrooms was higher than the daily average (27 species) between July and August when 60 % of the total rainfall of the study period was received.

국내의 철도 산업은 친환경적 지속가능한 교통으로 많은 관심을 받으며 지속적인 산업발전을 이루어왔다. 하지만 철도 운영 시 발생하는 중금속 오염물질에 대한 처리 및 예방이 미흡하다. 철도 운영 시에 발생하는 중금속은 강우 시 강우 유출수와 함께 흘러나온다. 특히 철도 교량의 경우 강우 시 중금속이 강우 유출수와 함께 수계로 직접 유입되어 하천 및 호소 등 오염의 원인으로 작용한다. 이러한 중금속 유출을 예방하기 위해선 철도 노반 재료의 흡착능이 중요하다. 본 연구에서는 기존에 철도 노반의 주 재료로 사용되는 자갈과 고로슬래그의 흡착능에 대하여 분석하였으며, Freundlich와 Langmuir 등온흡착식을 이용하여 고로슬래그의 흡착 특성에 대한 연구를 수행하였다. 그 결과 고로슬래 그의 흡착양이 Cd와 Cu는 초기에 자갈보다 높게 나타났고, Pb와 Zn은 자갈의 흡착양이 높게 나타났다. 하지만 시간 이 지남에 따라 고로슬래그의 흡착양이 기존에 철도 노반 재료로 쓰이는 자갈에 비하여 높게 나타났다. 흡착 특성은 Freundlich 등온흡착식에 비하여 Langmuir 등온흡착식에서 중금속의 결정계수가 더 높은 것으로 분석되었다. 또한 모 델링을 이용하여 철도 노반 재료로서의 안전성을 평가하였다. 또한 모델링을 통해 기존 노반재료와의 안전성 비교 분 석을 실시하였다. 그 결과 기존 노반재료인 자갈에 비하여 변형율이 약 10%정도 낮은 것으로 나타났다. 이는 중금속 의 수계 유출을 예방 및 안전성 확보 측면에서 철도 노반 재료로 고로슬래그를 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

Domestic railway industry has grown in numbers, scale of railway ndustrial and operation because was focused on an environmentally sustainable transportation. However, it is not enough to treat and prevent heavy metals which occur as the railway operation increases. The heavy metals occurred when the operating railway and it will be flow into water system with rainfall effluent during rainfall. will flow out along with the rainfall effluent when rainfall comes. In case of a railway bridge, In particular, heavy metals were flow into the water system without any treatment from railway bridges where located nearby rivers and lakes. So, rainfall effluent from railway facilities was occurred pollution of water system. For the prevent of heavy metal runoff during rainfall, the adsorptivity of material in railway roadbed is important.In this study, adsorptivity of gravel which is main gravel and blast-furnace slag were conducted adsorption test and deducted Freundlich’s and Langmuir’s isothermal adsorption equations. Safety as railway subbase course material was evaluated using modeling. As a result, absorption amount of slag, Cd and Cu, was shown higher than gravel and Pb along with Zn showed higher absorption amount of gravel. However, absorption amount of slag was shown higher than gravel used as railway subbase course material as time passes by. Absorption features had more suitable determination coefficient of heavy metals in warm absorption type such as Langnmuir compared to warm absorption type like Freundlich. To add, they showed less transformation by about 10% compared to gravel in safety evaluation through modeling. This is a railway subbase course material that prevents water outflow of heavy metal thus we can know slag is needed to be used.

필리핀의 연평균강수량은 약 965mm ~ 4,100mm로 수자원이 비교적 풍부하다. 필리핀의 최근 급증하는 도시화로 인해, 필리핀의 마닐라 지역에서는 용수의 수요량이 매년 증가하는 추세이다. 용수의 부족을 해소시키기 위해 필리핀의 풍부한 수자원을 적절하게 사용하여야 하며, 이를 위한 방법 중의 하나로 강우의 유출수를 이 용하는 우수저류시설이 가용하다고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 마닐라 주거지역에서의 우수저류시설에 대한 잠재가용성을 분석하였으며, 그 방법으로는 일별강우, 유역면적, 유출계수, 인구밀도 그리고 용수수요량 등을 매개변수로 사용하는 물수지방정식을 이용하였다. 세 가지 강우조건(연평균 강우중 최소, 중간, 최대값)과 세 가지 화장실종류(저효율식, 재래식, 절수식)에 따른 가정용수탱크 사용에 대하여 분석하였다. 그리고 대상지역에서의 최적의 강우 저장 면적을 결정하기 위해 월류용적을 사용하였다. 연구결과 세 가지 강우조건에서, 재래식과 절수식 화장실이 우수저류시설에 가장 부합되며, 60m3저류용량의 탱크는 3개월간 90가구의 용수수요를 충분히 공급가능 하다고 나타났다. 본 연구를 통해 주거지역의 장기간 용수수요를 충족시키기 위해서는 저류탱크 용량은 1,100m3~2,500m3이 적당하다고 판단된다.

The Philippines is known for its abundant water resources such as the rainfall, where it has a mean annual rainfall range from 965 to 4,100mm. Due to the rapid urbanization of the country, the population in Metro Manila has been continuously increasing hence, the demand for a potable water supply also increases. To mitigate the scarcity of potable water supply, utilization of the water resources should be practiced. Rainwater harvesting is one way to utilize the rainfall runoff. This study analyzedthe potentiality of the rainwater harvesting on residential areas in Metro Manila. A water balance method based spreadsheet was used with input parameters including daily rainfall, catchment area, runoff coefficient, population and the water demand. The efficiency of the domestic water tank was analyzedusing the three different climatic conditions (i.e., minimum, median andmaximum annual rainfalls) and three different types of toilets (i.e., inefficient, conventional and dual-flush toilets). Furthermore, the overflow volume was used to determine which size of rainwater storage was more appropriate for the study area. The results of the study showed that for the three types of rainfall years, only the conventional and dual-flush toilets were suitable for the utilization of rainwater harvesting. The utilization of the 60 m3 storage tank was sufficient for supplying the demandsof the 90 houses only for a small period of time, 3 months. Based from this study, to fully sustain the long-term water demand of the houses, the enlargement of the tank size having a capacity of 1,100 to 2,500 m3 is ideal.

본 연구는 축산퇴비(우분)의 농지환원시 비점오염원으로써 수계에 미치는 영향을 연구하였다. 실제 농지에 작물을 재배하여 강우에 따라 농지표면으로 직접적으로 유출되는 유출수의 성분을 조사하였다. 축산퇴비(우분)의 농지환원시 수계유출율을 산정한 결과 단기유출의 강우시 BOD5는 0.6 %, CODcr은 0.3 %, CODMn은 0.1 %, T-N은 0.8 %, T-P는 1.0 %로 나타났다. 장기유출의 강우시 BOD5는 3.6 %, CODcr은 1.0 %, CODMn은 0.9 %, T-N은 4.9 % , T-P는 4.8 %로 나타나 강우유출시간이 증가될수록 수계유출율이 증가되는 것으로 나타났다.

The cows manure has been used as fertilizers in farmland because of enough nutrients. However, excess nutrients can be washed off during a storm and affected on nearby waterbodies. In this paper, the runoff characteristics from farmland were studied to determine the watershed runoff rate. As results of estimating, watershed runoff rates with short-term runoff are BOD 0.6%, CODcr 0.3 %, CODMn 0.1 %, T-N 0.8 % and T-P 1.0 % On the other hand, they with long-term runoff are BOD 3.6 %, CODcr 1.0 %, CODMn 0.9 %, T-N 4.9 % and T-P 4.8 %. It is clean that the watershed runoff rates increase according to the rainfall runoff time.

전 세계적으로 이상기후 등 다양한 환경 요인으로 인하여 국지성 집중호우의 빈도는 증가하고 이로 인한 도로재해 규모가 매년 증가하고 있다. 이러한 집중호우는 직접적인 강우 관측이 이루어지지 않는 미계측 지역은 인근 관측 값을 통해 추정하여 활용하기 때문에 정확도가 떨어질 수밖에 없으 며, 이를 해결하기 위하여 레이더를 이용한 강우 관측, 방재기상관측소 등 강우 관측 기술에 대한 관심이 집중되고 있다. 그러나 이러한 시설들은 고비용이 소요되기 때문에 설치 수에 제한이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 차량용 레인센서에서 생산되는 센서 시그널 정보를 이용하여 강우정보를 생산하는 기술을 개발하였다. 레인센서 시그널을 강우정보로 활용하기 위하여 기존에 개발된 W-S-R 관계식은 5분 동안 생산된 값의 평균을 적용한 방법으로 와이퍼의 영향을 충분히 고려하지 못하여 정확도가 떨어지는 결과를 확인하였다. 이를 해결하기 위하여 레인센서 시그널에서 와이퍼가 동작한 전⋅후의 값의 차를 이용하는 방법을 적용하여 강우정보를 생산하고 지상강우량과 기존 W-S-R에 의한 강우량과 각각 비교하여 검증하였다.

Due to climate change and various environmental factors, localized torrential rains and weather-related road accidents have been increasing around the world. The estimated precipitation of torrential rains is subtantially inaccurate in areas where the rainfall data are not directly observed but estimated based on neighboring observations. Much attention is focused on rainfall observation technologies such as radar and AWS, but these facilities are too expensive to install and therefore lack the spatial resolution. We developed a technology to produce rain information using sensor signal features generated from rain sensors for vehicles. The W-S-R relationship formula, which was developed to utilize rain sensor signals to obtain rain information, was applied to the average signal values for five minutes, but found inaccurate due to insufficient consideration of the wiper effects. To solve this problem, the rain information was generated by the method of using the difference between the values before and after wipers were operated on the rain sensor signal, and evaluated by comparing the ground rainfall with that from W-S-R method.

2004년 오염총량제 도입 이후, 하천 유량자료의 중요성이 대두되었다. 그러나 총량 모니터링 지점은 8일 주기로만 측정을 수행하기 때문에, 연속적이고 신뢰성 있는 유량자료를 제공하지 못하는 실정이다. 이에 반해 하류의 유량관측소는 수위–유량 곡선식을 활용하여 연속적인 측정을 수행하고 있다. 본 연구 에서는 총량 모니터링 지점의 유량 산정을 개선하기 위해 강우–유출 모형인 GR4J와 딥러닝 모형인 LSTM을 적용하였다. 총량 모니터링 지점의 결과를 유량관측소에서의 유량 산정 결과와 비교하기 위해 2013년부터 2023년까지의 자료를 활용하였으며, 그 결과 두 지점 간의 상관계수는 0.91 이상으로 강한 상관성을 보였다. 예측 성능 측면에서 LSTM 모형은 GR4J 모형보다 더 우수한 결과를 보였다. 특히 유량관측소 자료와 GR4J 모형의 시뮬레이션 결과를 함께 활용했을 때, 훈련 단계에서 상관계수 0.99, 검증 단계에서 0.95라는 안정적인 성능을 보였다. 본 연구의 결과는 단속적 측정으로 인한 유량자료의 불연속성을 해결하는 기술적 방법을 제시하며, 수자원 공급과 총량제 운영의 신뢰성을 높이는 데 기여할 것으로 사료된다.

Streamflow data have become more important after the introduction of the Total Pollution Load Management System in 2004. However, Total Pollution Load Monitoring Stations record measurements every 8 days and cannot provide continuous and reliable flow data. In contrast, Flow Monitoring Stations provide continuous data using rating curves. In this study, the GR4J (Ge'nie Rural a 4 parameters Journalier) Rainfall–Runoff Model and the Long Short-Term Memory (LSTM) Model were used to improve flow estimation from Total Pollution Load Monitoring Stations. From 2013 to 2023, results of Total Pollution Load Monitoring Stations were compared with flow estimates from Flow Monitoring Stations, showing a high correlation with a correlation coefficient greater than 0.91. The LSTM Model performed better than the GR4J model. Flow Monitoring Station data combined with GR4J simulations produced stable results, with correlation coefficients of 0.99 (training) and 0.95 (testing). In conclusion, the results provide a practical method to fill voids caused by intermittent measurements and improve reliability in water supplies and total load management.

본 연구에서는 Mann-Kendall 검정과 Spearman의 Rho 검정을 사용하여 대구광역시를 포함하는 경상 북도 지역의 시간에 따른 강수량 추이와 변화를 조사하였다. 본 연구는 경상북도 지역의 계절적 및 연간 변동성을 포함하여 강수 변화의 개괄적인 개요를 제공하며, 낙동강 유역의 유황변동과 수자 원 변동을 파악하는 데 도움이 될 수 있다. 본 연구는 12개 관측소에서 37년(1983~2019년) 동안의 강우량 자료를 이용하였다. 연강우량은 울릉도에서만 통계적 유의수준을 만족하는 증가 경향을 보 였으며 그 이외의 지역에서는 통계적 유의성을 확인할 수 없었다. 월강우량도 대부분 지역에서 통계 적 유의수준을 만족하지 못하고, 대체적으로 6월은 감소하고 7, 8, 9월은 증가하고 있음을 확인하였 다. 본 연구를 통해 강우량 자료의 장기 경향성 여부를 확인하였고, 통계적 유의성을 확보하지 못한 지역에 대해서도 검정통계량을 이용하여 경향성을 조사하였다.

Changes in rainfall will lead to changes in the amount of available water and will bring on a serious impact on human life. This research investigated rainfall variability across 12 stations in Gyeongsangbuk-do, Korea, over a 37-year study period (1983~2019). This study quantitatively presented the characteristics of rainfall by region through basic statistical rainfall analysis. Nonparametric Mann-Kendall (MK) and Spearman’s Rho (SR) statistical tests were used to detect trends in monthly, seasonal, and annual rainfall. Through the rainfall trend analysis, it was found that a few regions satisfied statistical significance. Nevertheless, it was confirmed that the rainfall trend generally decreased in June and generally increased in July, August, and September. The performance of the MK and SR tests was consistent at the verified significance level.

강우량은 홍수 예방 및 가뭄 관리를 비롯한 수자원의 효과적인 관리를 위해 무엇보다 중요하다. 더욱이 기후변화의 영향으로 장래 수자원의 변동은 인간 생활에 매우 심각한 영향을 미칠 것으로 예측되고 있다. 본 연구에서는 안동댐 유역에 대한 42년간(1977~2018년)의 연강우량, 월강우량 및 월 최대강우량에 대한 경향분석을 실시하였다. 통계방법에는 모수적 검정과 비모수적 검정이 있다. 강우량과 같이 특정 확률분포를 따른다고 전제할 수 없는 경우 비모수적 검정을 사용한다. 따라서 본 연구에서는 비모수적 방법 중 강우량 추세분석을 위해 널리 사용되는 Mann-Kendall 검정 방법을 사용하였다. Mann-Kendall 검정 결과 유의수준 5%(0.05) 이내로 10월강우량과 7월 최대강우량은 증 가경향이 확인되었다. 또한 유의수준 10% 이내에서 8월 최대강우량은 감소하는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 특정 유역에서 발생하는 물부족과 홍수관리를 비롯한 수자원관리의 장기적 계획 을 수립하고자 할 때 매우 유용할 것으로 생각된다.

Rainfall has become a primary concern for flood control and effective water resources management. It is predicted that the reduction of available water resources due to climate change will exert a severe influence on human life. This study conducted a trend analysis on the annual rainfall, monthly rainfall, and monthly maximum rainfall at Andong Dam basin for 42 years from 1977 to 2018. Statistical hypothesis tests were performed by a nonparametric test because the rainfall data do not follow a particular probability distribution. This study utilized the Mann-Kendall test, one of the commonly used nonparametric testing methods, in order to analyze the rainfall trend variations. It is confirmed that the October rainfall and July maximum rainfall show an increasing trend according to the 5% confidence level. In addition, the August maximum rainfall reveals a decreasing trend according to the 10% confidence level.

위성시스템설계에서는 설계과정이 초기 설계부터 위성발사까지 약 5년 정도 소요되며, 방송위성수명은 15년 이상까지 될 수 있다. 지구의 온난화 현상은 장기적으로 지구상의 강우율을 점점 증가시키는 추세이다. 이러한 강우율 변화를 포용하기 위해서는 위성링크 설계단계에서 20년 후의 강우감쇠까지 고려하여야 한다. 이 논문에서는 위성방송서비스를 위한 미래의 강우율을 고려하기 위해서 예측용 시계열 시스템 모델을 연구하였다. 이 연구를 통하여 미래 20년 동안의 강우율은 지속적으로 증가할 수 있다는 것을 밝혔다.

In the satellite system design, the design processes from the initial design to launch take about 5 years and the broadcastingsatellite lifetime goes over 15 years. Furthermore, global warming phenomenon causes rainfall rate to increase more and morein some regions on the earth. Consequently, at the stage of the satellite link design, we need to consider the future rainattenuation over 20 years. In this paper, we investigated a time-series system model for forecasting to consider the futurerainfall rate for the satellite broadcasting service. We found that rainfall rate of the future 20 years is increasing continuously.

The development of Geum river basin rainfall runoff model aims to secure technologies to forecast water demand and supply in real‐time or for a short period of time (within 10 days), thus efficiently using limited water resources. To this end, developed were platform technologies such as continuous channel runoff amount forecasting technology for ensuring mid‐ and long‐term channel runoff amounts in connection with weather forecasting information, and real‐time water balance analytic technology for optimizing the water distribution and supply in basins. This paper describes theoretical background and input/output statements of the RRFS (Rainfall‐Runoff Forecasting System) base model, SSARR (Streamflow Synthesis and Reservoir Regulation), and then overall simulation system of RRFS.

The development of Geum river basin rainfall runoff model aims to secure technologies to forecast water demand and supply in real‐time or for a short period of time (within 10 days), thus efficiently using limited water resources. To this end, developed were platform technologies such as continuous channel runoff amount forecasting technology for ensuring mid‐ and long‐term channel runoff amounts in connection with weather forecasting information, and real‐time water balance analytic technology for optimizing the water distribution and supply in basins. This paper describes theoretical background and input/output statements of the RRFS (Rainfall‐Runoff Forecasting System) base model, SSARR (Streamflow Synthesis and Reservoir Regulation), and then overall simulation system of RRFS.