스마트농업의 활성화를 위해서는 농업환경 데이터의 관측과 모델 그리고 통계자료의 상호운영성 확보가 중요하므로, 이를 위한 격자체계의 적용방안을 탐색하고자 한다. 국내외 격자체계 표준에 대한 사례조사와 농업분야의 격자표준 적용사례조사를 벤치마킹하고 국립농업과학원과 상위기관의 표준현황을 살펴보고, 농업환경 공간정보의 목록과 분류체계를 구축한 후, 사용자 요구사항을 파악하기 위한 설문을 실시하여 적정한 격자 크기를 선정하였다. 농업환경 공간정보의 공유와 활용을 위하여 국토지리 정보원의 기관표준을 차용하여 군 이하 소규모 지역은 10m, 광역시･도는 100m, 농촌경관 목적으로는 500m, 전국은 1km 격자 크기로 안을 제시하였고 원활한 표준 적용을 위한 전략을 제안하고, 현장 조사 및 관측 결과를 격자로 변환할 수 있도록 오픈소스 기반의 변환 툴을 개발하여 격자표준 적용 용이성과 시간 절약성을 확보하였다.

공간 샘플링은 공간모델링 연구에 활용되어 샘플링 비용을 줄이면서 모델링의 효율성을 높이는 역할을 한다. 농업분야에서는 기후변화 영향을 예측하고 평가하기 위한 고해상도 공간자료 기반 모델링에 대한 연구 수요가 빠르게 증가하고 있으며, 이에 따라 공간 샘플링의 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 본 연구는 국내 농지 공간샘플링 연구를 통해 농업분야 기후변화연구의 공간자료 활용의 효율성을 제고하고자 하였다. 본 연구는 층화랜덤샘플링 을 기반으로 하였으며, 1 km 해상도의 농지 공간격자자료 모집단 (11,386개 격자)에 대해서 RCP 시나리오별 (RCP 4.5/8.5) 연대별 (2030/2050/2080년대) 공간샘플링을 설 계하였다. 국내 농지는 기상 및 토양 특성에 따라 계층화 되었으며, 샘플링 효율 극대화를 위해 최적 층화 및 샘플 배정 최적화를 수행하였다. 최적화는 작물수량, 온실가스 배출량, 해충 분포 확률을 포함하는 16개 목표 변수에 대해 주어진 정밀도 제한 내에서 샘플 수를 최소화하는 방향으로 진행되었다. 샘플링의 정밀도와 정확도 평가는 각각 변동계수 (CV)와 상대적 편향을 기반으로 하였다. 국내 농지 공간격자 모집단 계층화 및 샘플 배정 및 샘플 수 최적화 결과, 전체 농지는 5~21개 계층, 46~69개 샘플 수 수준에서 최적화되었다. 본 연구결과물들은 국내 농업시스템 대표 공간격자로써 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 기후변화 영향예측 공간모델링 연구들에 활용되어 샘플링 비용 및 계산 시간을 줄이면서도 모델의 효율성을 높이는 데에 기여할 수 있다.

기후변화에 대비하기 위해 대기순환모형(GCM)이나 지역순환모형(RCM)을 활용해 가까운 미래에 발생할 다양한 기후변화 시나리오를 작성하여 미래 수문변화에 대비하고 있다. 그러나 GCM은 매우 낮은 해상도를 가지고 있으며, 시간적 규모도 수 십일에서 수개월의 분해능으로 인해 유역의 반응을 예측하는 데 있어 부정확성을 초래할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 멀티프랙탈 기법을 이용하여 시·공간 강우를 생산하고 검증하였다. 이를 위해 기상청에서 제공받은 레이더 자료의 시·공간 멀티프랙탈 특성을 분석하였으며, 로그 포아송 분포 함수와 3차원 웨이브렛을 적용하여 관측 레이더 자료가 나타내는 멀티프랙탈 특성을 반영한 각 사상별 10개의 격자단위 가상강우장을 생성하였다. 가상강우장의 검증은 각 격자에 나타나는 강우강도의 분포 빈도를 누적분포함수로 비교하였으며, 가상강우장의 강우 시계열을 작성하여 이를 비교하였다. 또한 베리오그램을 활용하여 가상강우장의 공간특성을 비교하였다. 최종적으로 가상강우장과 관측 레이더 강우장, 그리고 저해상도 강우장을 분포형 강우-유출 모형인 S-RAT 모형에 적용하여 가상강우장과 관측 강우장의 강우-유출을 비교하였으며, 이를 정량화하기 위해 RMSE, RRMSE, MAE, SS, NPE, PTE 방법을 적용하였다. 분석결과, 각 격자별 강우강도빈도는 유사하게 나타나지만 강우장의 시계열이나 공간적 특성에서는 뛰어난 모사능은 나타나지 않았다. 그러나 강우-유출 모의를 후, NPE와 PTE 분석 결과 평균적으로 첨두유량은 20.03% 증가하였으며, 첨두시간은 0.81% 감소를 나타내었다. 이는 미래 강우-유출의 정확성을 높일 수 있을 것이다.

본 연구에서는 지표수문모형(Land Surface Models)의 하나인 CoLM(Common Land Model)의 국내 적용을 위해 낙동강 유역에 대한 해상도별 2009년 하천 일유량 모의결과의 예측도를 평가하였다. 우리나라는 지역이 좁으나 지형의 변화가 많으므로, 적정한 예측결과를 제공하기 위하여 지표수문모형의 해상도를 높일 필요가 있으나, 가용한 국내 고해상도 자료가 제한적이며 지표수문모형에 대한 해상도별 국내 적용성 평가에 대한 연구는 많지 않은 형편이다. 따라서 낙동강유역에 대한 CoLM 계산망 구축에 필요한 지표경계조건자료(Surface Boundary Conditions)와 기상관측자료를 4개 해상도(4, 8, 15, 30km)별로 구축하였다. 이를 위하여, 다양한 저장형식, 지도투영법, 해상도 등을 갖는 방대한 양의 지점 및 격자형태 원자료의 처리를 보다 효율적으로 수행하기 위하여 GIS를 기반으로 프로그래밍화한 공간정보처리기술을 구축하였다. CoLM은 최신의 토양-식생-대기순환 모형중의 하나로서 기존의 CoLM에 횡방향 지표수-지하수 연계 흐름모의 모듈이 추가된 최신의 지표수문모형으로, 수문 및 에너지 순환 모의예측성이 높고 격자의 크기에 따른 해상도별 하천 일유량 예측모의가 가능하므로, CoLM에 의한 낙동강 본류 6개 지점에서의 4개 해상도별 하천 일유량 예측모의결과를 비교평가하였다. 향후 대상 유역에서의 장기유출모의 또는 미래 기후변화 시나라오에 대한 예측을 위한 적정해상도의 결정은 본 연구의 결과를 바탕으로 계산시간 및 입력자료 등의 관리를 종합적으로 고려하여 결정할 수 있을 것으로 기대한다.

본 연구에서는 멀티프랙탈 이론을 기반으로 시·공간 격자강우장 생산 모형을 충주댐 상류유역에 발생한 9개의 홍수 사상에 대하여 검증하였다. 이를 위하여 기상청의 레이더 강우자료에 대한 시공간 멀티프랙탈 특성을 분석하였으며, 로그 포아송 분포와 3차원 웨이브렛 함수 기반의 시·공간 격자 강우생산 모형을 활용하여 관측강우의 멀티프랙탈 특성을 재현하는 시·공간 가상강우장을 생산하였다. 생성된 가상강우장을 S-RAT 분포형 수문모형에 입력값으로 적용하여 유역출구에서의 반응을 관측강우 및 시공간적으로 균등한 분포를 가진 강우장에 대하여 산출된 유역출구에서의 반응과 비교하였다. 관측 강우장과 가상강우장, 관측 강우장과 저해상도 강우장에 대하여 RMSE, RRMSE, MAE, SS, 그리고 NPE, PTE 등을 이용하여 오차분석을 수행한 결과, 평균적으로 첨두홍수량은 20.03% 증가하였고, 첨두시간은 0.81% 감소하였다.

본 연구에서는 강우의 멀티프랙탈거동(multifractal behavior)에 기반을 둔 시공간 상세격자강우량 생산기법을 우리나라에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 이를 위해, 우리나라에 2008년 7월부터 2012년 8월까지 호우주의보를 발생시킨 8 개의 주요 강우이벤트에 대한 기상청제공 레이더강우자료를 추출하여 강우의 멀티프랙탈 거동을 조사하였다. 조사 결과, 대상 레이더 시공간강우장이 강한 멀티프랙탈 거동의 특성을 가지고 있음을 확인하였고, 이에 기반을 두고 시공간 로그-프아송 무작위 분열모형(space-time log-Poisson random cascade model)과 3차원 웨이블랫(wavelet)을 모형을 결합한 다운스케일링 모형을 사용하여 한반도 전역에 대하여 7km-35분 해상도를 가진 시공간 강우장을 생성한 후, 이를 관측레이더 강우자료와 비교하였다. 비교 결과, 8개의 모든 강우 이벤트에 대하여 다운스케일링 모형에 기반을 두고 생성된 시공간 강우장이 레이더강우장의 멀티프랙탈 거동을 95% 이상의 정확도를 가지고 재현함을 확인하였으며, 누적분포함수 또한 매우 정확히 재현함을 확인할 수 있었다.

This paper presents a method of sonar grid map matching for topological place recognition. The proposed method provides an effective rotation invariant grid map matching method. A template grid map is firstly extracted for reliable grid map matching by filtering noisy data in local grid map. Using the template grid map, the rotation invariant grid map matching is performed by Ring Projection Transformation. The rotation invariant grid map matching selects candidate locations which are regarded as representative point for each node. Then, the topological place recognition is achieved by calculating matching probability based on the candidate location. The matching probability is acquired by using both rotation invariant grid map matching and the matching of distance and angle vectors. The proposed method can provide a successful matching even under rotation changes between grid maps. Moreover, the matching probability gives a reliable result for topological place recognition. The performance of the proposed method is verified by experimental results in a real home environment