[논문]춘천시 소양호 상류 부평지구의 퇴적환경에 대한 선행연구 - 현장조사와 위성영상자료를 중심으로 -

김건영; 김다인; 김태훈; 이진호; 장요셉; 최현진; 심원재; 박성재; 이창욱

doi:10.7780/kjrs.2018.34.6.1.21

춘천시 소양호 상류 부평지구의 퇴적환경에 대한 선행연구 - 현장조사와 위성영상자료를 중심으로 -
Preliminary Research of the Sedimentary Environment in Bupyeng Reservoir Region, Soyang Lake in Chuncheon - Focus on Sentinel-2 Satellite Images and in-situ data - 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.34 no.6 pt.1, 2018년, pp.1119 - 1130

김건영 (강원과학고등학교) , 김다인 (강원과학고등학교) , 김태훈 (강원과학고등학교) , 이진호 (강원과학고등학교) , 장요셉 (강원과학고등학교) , 최현진 (강원과학고등학교) , 심원재 (강원과학고등학교) , 박성재 (강원대학교 과학교육학과) , 이창욱 (강원대학교 과학교육학과)

초록
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수도권의 수해 피해를 막고 경제 성장에 기여해온 소양호는 2015년 가뭄 등으로 중상류의 수위가 크게 감소했다. 기존의 유량을 회복하기 위하여 인제군 신남면 부평리에 설치된 부평보는 부평지구 담수 지역의 퇴적환경에 인공적인 변화를 야기했다. 이에 본 연구에서는 부평보 건설 이후의 퇴적환경의 변화를 확인해보고자 하였다. 이 연구를 위하여 Sentinel-2 위성 영상 자료를 활용하여 부평지구 인근의 저수량에 따른 물의 면적을 시기별로 관측하였으며 현장 조사를 통하여 퇴적물의 입도와 함수율을 분석하였다. Sentnel-2 위성 영상을 이용하여 2017년 9월부터 2018년 10월까지 수계면적 변화는 2018년 6월에 촬영된 영상의 수계면적이 최소면적을 나타냈으며, 반대로 2018년 1월에 촬영된 영상이 최대 면적으로 측정되었다. 또한 함수율과 입도 분석결과, 입자 크기가 작을수록 높은 함수율로 측정된 결과로 미루어 보아 퇴적층의 입자사이즈와 수분 함량의 상관관계가 높음을 확인할 수 있었다. 향후 부평지구 담수 지역의 드론에 의한 촬영을 진행한다면 다른 두 시기에 따른 동일 지역의 퇴적물의 분포 변화를 측정할 수 있으며, 현장 조사를 통하여 다양한 퇴적물의 종류도 관측할 수 있을 것으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Soyang Lake has been contributing to economic growth by preventing flood damage in the metropolitan area, the water level in the middle to upper flow of lake has been greatly decreased due to the drought in 2015. In order to restore the existing flow rate, Bupyungbo has been built in Bupyeong-ri, Shin Nam-myeon, Inje-gun to cause artificial changes on the sedimentary environment of Bupyeong freshwater region. Therefore, this study intends to confirm the changes of sedimentary environment since Bupyeongbo has been utilized. For this study, we used the Sentinel-2 satellite image data periodically to measure the dimension of water according to the volume of water kept near Bupyung district and analyzed the particle size and the percentage of water content of the sediments through field study. The Sentnel-2 satellite images showed us how the water surface has been changed and that during the period from September 2017 to October 2018, the minimum and maximum area of water surface was observed in June 2018 and in January 2018, respectively. In addition, we find that the smaller being the particle size, the higher having the water content and that there is higher the correlation between the water content and the grain size of the sediment layer. Hereafter, if we will acquire the drone images at Bupyung district, we expect that we will be able to measure the distribution of sediments in the same area according to different time periods and observe various kinds of sediment through field work.

주제어

표/그림 (15)

그림 Fig. 1. Bupyeong Reservoir Region and study area; (a) Soyang lake area, (b) inside lake of Bupyeong Reservoir area (NGII).
그림 Fig. 2. The past sky views of Bupyeong Reservoir Region: (a) before installing Bupyungbo and make it into the ground (Daum map, 2008), (b) before installing Bupyungbo and make it into the water (Daum map, 2012), and (c) after installing Bupyungbo and coordination of water and ground (NGII, 2017).
그림 Fig. 3. Sampling points on drone image in Bupyeong area.
그림 Fig. 4. Sediment sampling layer in Bupyenong Reservoir Region at Aug. 22, 2018: (a) point 01, (b) point 01 and (c) point 02.
그림 Fig. 5. Process of analysis of moisture content; (a) 8 samples of each sediment (b) expanded sediment.
표 Table 1. Udden-Wentworth scale (1898)
표 Table 2. List of sentinel-2 images acquired on Bupyeong area
표 Table 3. Result of grain size analyses. Results show the weight of sediment in each layer
그림 Fig. 6. Graphs show the weight of sediment in each layer ((a) 01, (b) 01 and (c) 02).
표 Table 4. Moisture content of each sample
그림 Fig. 7. Moisture content in each layer ((a) 01, (b) 01 and (c) 02).
그림 Fig. 8. DSM of study area.
그림 Fig. 9. Graph shows the relationship between grain size, moisture contents and pixel value in surface layer.
그림 Fig. 10. Supervised classification image of study area.
그림 Fig. 11. Dimension of water area in Bupyeong region from September 2017 to October 2018.

AI 본문요약
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문제 정의

이에 따라 새로 운반된 퇴적물들은 부평보 건설 이전의 퇴적 경향성을 띄지 않을 것으로 판단되었다. 따라서 이 연구에서는 부평보 건설 이후의 퇴적환경 연구 필요성을 인식하여 부평지구 담수 지역의 퇴적환경 모니터링을 진행하였다.
이 연구에서는 소양강 상류 지역인 부평 지구의 퇴적환경 변화를 감시하기 위하여 현장조사를 통하여 입도 및 함수율을 조사하였으며, 현장조사와 동일한 시기에 드론 촬영으로 지형 고도 자료를 획득하였다. 한편, 최근에 촬영된 Sentinel-2 위성 영상을 수집하여 감독 분류기법으로 연구 지역의 수계 면적 변화를 산출하였다.
이 연구에서는 소양호의 중상류 유역인 강원도 인제군 남면 부평지구 담수 지역 부근 지역의 퇴적환경에 대한 연구를 진행하였다. 이를 위하여 2018년 8월 22일에 현장조사를 통하여 입도 분석 및 함수율 분석을 실시하였으며, 현장조사와 함께 드론을 활용하여 지형표고 자료를 생성하였다.

제안 방법

함수율은 채취한 시료의 수분을 포함한 습윤 중량(Fig. 5(a), (b))과 건조용 오븐을 사용하여 수분을 제거한 후의 건조 중량을 측정하여 산출하였다. 즉 두 가지 중량의 차이를 통해 수분의 중량을 구하였고 전체 시료의 중량과의 비율인 함수율을 도출하였다(Lee et al.
이를 위하여 2018년 8월 22일에 현장조사를 통하여 입도 분석 및 함수율 분석을 실시하였으며, 현장조사와 함께 드론을 활용하여 지형표고 자료를 생성하였다. 또한 2017년 9월부터 2018년 10월간 11장의 sentinel-2 영상을 획득하여 영상 분류를 실시하여 수계 면적을 산출하여 면적 변화를 관측하였다. 연구지역 중 3 지점을 선택하여 퇴적층의 입도 및 함수율을 분석한 결과, 입자의 크기가 고운 층에서는 함수율이 높게 나타났으며, 입자의 크기가 굵은 층에서 함수율이 낮게 나타난 것을 알 수 있다.
합성과정에서 수계영역과 같이 오차가 발생하는 부분은 내삽법을 이용하여 보간 하였다. 또한 촬영 시 드론으로부터 획득된 고도 자료로부터 추출된 표고 값을 이용하여 연구지역의 수치표면모델 자료를 생성하였다. 특히 연구지역에서 물이 존재하는 지역의 경우 수치표면모델 값을 산출할 수 없기 때문에 제거하였다.
획득된 영상은 4, 3, 2(Red, Green, Blue) 밴드를 활용하여 감독분류(supervised classification)를이용하여총6가지의지역(water,mountain,town, cloud, shadow, ice)으로 분류를 하였다. 부평보의 건설 이후 수계 면적의 변화를 분석하기 위하여 분류된 영상의 수계면적 중 부평보 안쪽 영역에 대한 수계면적을 산출하였다.
이 연구에서는 소양호의 중상류 유역인 강원도 인제군 남면 부평지구 담수 지역 부근 지역의 퇴적환경에 대한 연구를 진행하였다. 이를 위하여 2018년 8월 22일에 현장조사를 통하여 입도 분석 및 함수율 분석을 실시하였으며, 현장조사와 함께 드론을 활용하여 지형표고 자료를 생성하였다. 또한 2017년 9월부터 2018년 10월간 11장의 sentinel-2 영상을 획득하여 영상 분류를 실시하여 수계 면적을 산출하여 면적 변화를 관측하였다.
4(c)). 이후 실험실로 퇴적물을 옮겨 입도 및 함수율 분석을 실시하였다.
입도 분석은 시료를 건조 시킨 후 4 mm, 2 mm, 1 mm, 0.5 mm, 0.25 mm, 0.125 mm인 체를 활용하여 입자 크기별로 분류하였으며 각 입자 크기별 무게를 측정하였다. Table 1은 Udden-Wentworth 에 의하여 각 크기별 입자 구성 성분을 나타낸 것으로 입자 크기가 4~8 Φ는 펄, 0~3 Φ는 모래, -1~-12 Φ는 자갈로 분류한다.
총 3개의 지점에서 층별 시료를 채취하여 입도를 분석하였다. Table 3은 입도 분석 결과이다.
입도 및 함수율 분석을 위하여 2018년 8월 22일 소양강 중상류 지역인 부평지구 우각천 지역에서 현장조사를 실시하여 총 3곳에서 퇴적물을 채취하였다. 퇴적물 채취 지점은 보 건설 후에는 평소에는 지표가 침수 되어 있지만 가뭄 발생시에는 지표가 노출이 되는 지역으로 2018년 가뭄으로 인하여 지표가 노출된 시기에 현장조사를 실시하였다. 퇴적물 채취 지점 01과 01의 위치는 인접해 있으며, 지점 02는 01 지점에서 직선거리로 약 200 m 정도 떨어져 있다(Fig.
퇴적물은 육안 분석을 통하여 3개의 층으로 분류하여 각 층에서 채취하였다. 01 지점의 경우 지표로부터 수직 거리로 약 20 cm 깊이의 upper 층, 약 30 cm 깊이의 middle 층, 40 cm의 bottom 층에서 시료를 채취하였고(Fig.
이 연구에서는 소양강 상류 지역인 부평 지구의 퇴적환경 변화를 감시하기 위하여 현장조사를 통하여 입도 및 함수율을 조사하였으며, 현장조사와 동일한 시기에 드론 촬영으로 지형 고도 자료를 획득하였다. 한편, 최근에 촬영된 Sentinel-2 위성 영상을 수집하여 감독 분류기법으로 연구 지역의 수계 면적 변화를 산출하였다. 이와 같은 연구는 향후 소양호 중상류의 인공 수중보인 부평보로 인한 하성 퇴적물의 변화 분포와 이에 따른 환경 영향 변화를 시계열로 분석하는데 중요한 시발점이 될 것으로 사료된다.
드론은 DJI Phantom 4 pro 장비를 활용하였으며, 속도는 70km/h, 고도는 60 m, 겹침률은 60%로 설정하여 약 1000여장의 영상을 획득하였다. 획득된 영상에서 무작위로 선택된 1백만여개의 픽셀을 기준으로 정렬한 뒤, 전체영상의 모자이크 합성을 시도하였다. 합성과정에서 수계영역과 같이 오차가 발생하는 부분은 내삽법을 이용하여 보간 하였다.
획득된 영상 중에서 운량이 많고, 기상 상태가 양호하지 않거나 눈이 덮여 수계면적을 파악하기 어려운 영상은 제외하고 총 11개 영상을 획득하였다(Table 2). 획득된 영상은 4, 3, 2(Red, Green, Blue) 밴드를 활용하여 감독분류(supervised classification)를이용하여총6가지의지역(water,mountain,town, cloud, shadow, ice)으로 분류를 하였다. 부평보의 건설 이후 수계 면적의 변화를 분석하기 위하여 분류된 영상의 수계면적 중 부평보 안쪽 영역에 대한 수계면적을 산출하였다.

대상 데이터

연구지역의 수치표면모델(Digital Surface Model, DSM)을 획득하기 위하여 현장조사와 동일한 시기에 드론을 활용하여 영상 및 지형고도 자료를 획득하였다. 드론은 DJI Phantom 4 pro 장비를 활용하였으며, 속도는 70km/h, 고도는 60 m, 겹침률은 60%로 설정하여 약 1000여장의 영상을 획득하였다. 획득된 영상에서 무작위로 선택된 1백만여개의 픽셀을 기준으로 정렬한 뒤, 전체영상의 모자이크 합성을 시도하였다.
1). 따라서 이 연구에서는 부평보가 건설된 소양호의 중상류 유역인 강원도 인제군 남면 부평지구 부근을 연구지역으로 설정하였다(Fig. 1(b)).
부평보의 건설 이후 약 1년 동안의 수계 면적을 산출하기 위하여 유럽 ESA에서 제공되는 2017년 9월 20일부터 2018년 10월 25일에 획득된 Sentinel-2 위성 영상 자료를 통하여 영상 분류를 실시하였다. 획득된 영상 중에서 운량이 많고, 기상 상태가 양호하지 않거나 눈이 덮여 수계면적을 파악하기 어려운 영상은 제외하고 총 11개 영상을 획득하였다(Table 2).
연구지역의 수치표면모델(Digital Surface Model, DSM)을 획득하기 위하여 현장조사와 동일한 시기에 드론을 활용하여 영상 및 지형고도 자료를 획득하였다. 드론은 DJI Phantom 4 pro 장비를 활용하였으며, 속도는 70km/h, 고도는 60 m, 겹침률은 60%로 설정하여 약 1000여장의 영상을 획득하였다.
10(a)-(k)은 부평지구의 Sentinel-2 위성 영상의 시기별 감독 분류 결과이다. 이를 활용하여 2017년 9월부터 2018년 10월까지 약 1년 동안 부평보 안쪽의 수계면적을 산출하였다(Fig. 11). 1년간 면적 변화를 살펴보면 2017년 9월부터 2018년 3월까지 수계 면적이 비슷하게 나타나며 이후 4월에 급격히 면적이 감소하였으며, 5월에 면적이 증가하였다.
입도 및 함수율 분석을 위하여 2018년 8월 22일 소양강 중상류 지역인 부평지구 우각천 지역에서 현장조사를 실시하여 총 3곳에서 퇴적물을 채취하였다. 퇴적물 채취 지점은 보 건설 후에는 평소에는 지표가 침수 되어 있지만 가뭄 발생시에는 지표가 노출이 되는 지역으로 2018년 가뭄으로 인하여 지표가 노출된 시기에 현장조사를 실시하였다.
부평보의 건설 이후 약 1년 동안의 수계 면적을 산출하기 위하여 유럽 ESA에서 제공되는 2017년 9월 20일부터 2018년 10월 25일에 획득된 Sentinel-2 위성 영상 자료를 통하여 영상 분류를 실시하였다. 획득된 영상 중에서 운량이 많고, 기상 상태가 양호하지 않거나 눈이 덮여 수계면적을 파악하기 어려운 영상은 제외하고 총 11개 영상을 획득하였다(Table 2). 획득된 영상은 4, 3, 2(Red, Green, Blue) 밴드를 활용하여 감독분류(supervised classification)를이용하여총6가지의지역(water,mountain,town, cloud, shadow, ice)으로 분류를 하였다.

이론/모형

획득된 영상에서 무작위로 선택된 1백만여개의 픽셀을 기준으로 정렬한 뒤, 전체영상의 모자이크 합성을 시도하였다. 합성과정에서 수계영역과 같이 오차가 발생하는 부분은 내삽법을 이용하여 보간 하였다. 또한 촬영 시 드론으로부터 획득된 고도 자료로부터 추출된 표고 값을 이용하여 연구지역의 수치표면모델 자료를 생성하였다.

성능/효과

11). 1년간 면적 변화를 살펴보면 2017년 9월부터 2018년 3월까지 수계 면적이 비슷하게 나타나며 이후 4월에 급격히 면적이 감소하였으며, 5월에 면적이 증가하였다. 그러나 이후 2018년 6월과 8월에 수계의 면적이 다시 급격히 줄어든 것을 확인할 수 있다.
드론 촬영을 활용한 연구 지역의 지형 표고 추출에 의하면 퇴적층의 표본을 채취한 두 지점 사이의 고도차는 1 m 정도로 평탄한 분포를 보였으며, 이 지역은 주변부에 비해 상대적으로 낮은 고도를 나타냄으로 부평보의 수문 개방 시 쉽게 침수되는 형태를 보인다. 드론 영상 픽셀 값과 현장 조사와의 상관성을 비교한 결과, 입자 사이즈가 작은 지점이 영상 픽셀 값이 입자 사이즈가 큰 지점에 비하여 상대적으로 큰 것을 알 수 있었다. 하지만 연구 지역의 경우 지형고도 및 입자 사이즈 크기 변화가 크지 않고, 현장 조사 자료가 많지 않기 때문에 향후 더 많은 자료를 획득하여 상관성 분석 연구가 필요하다.
연구지역 중 3 지점을 선택하여 퇴적층의 입도 및 함수율을 분석한 결과, 입자의 크기가 고운 층에서는 함수율이 높게 나타났으며, 입자의 크기가 굵은 층에서 함수율이 낮게 나타난 것을 알 수 있다. 드론 촬영을 활용한 연구 지역의 지형 표고 추출에 의하면 퇴적층의 표본을 채취한 두 지점 사이의 고도차는 1 m 정도로 평탄한 분포를 보였으며, 이 지역은 주변부에 비해 상대적으로 낮은 고도를 나타냄으로 부평보의 수문 개방 시 쉽게 침수되는 형태를 보인다. 드론 영상 픽셀 값과 현장 조사와의 상관성을 비교한 결과, 입자 사이즈가 작은 지점이 영상 픽셀 값이 입자 사이즈가 큰 지점에 비하여 상대적으로 큰 것을 알 수 있었다.
또한 sentinel-2 영상으로부터 1년간 수계 면적 변화를 분석한 결과 2018년 6월에 면적이 가장 적었으며 2018년 10월에 면적이 가장 크게 나타났다. 평균 강수량이 여름에 많은 반면에 수계이 면적은 가장 적게 나타났다.
드론으로부터 획득된 지형고도와 현장조사를 통하여 획득된 입도 및 함수율과의 상관성을 분석한 결과, 퇴적물 채취 지점의 지형고도가 매우 비슷하기 때문에 이에 따른 입도와 함수율의 상관성은 나타나지 않았다. 반면에 입자 사이즈가 작은 지점이 입자 사이즈가 큰 지점에 비하여 영상의 픽셀 값이 크게 나타나는 것을 알 수 있었다(Fig. 9).
또한 2017년 9월부터 2018년 10월간 11장의 sentinel-2 영상을 획득하여 영상 분류를 실시하여 수계 면적을 산출하여 면적 변화를 관측하였다. 연구지역 중 3 지점을 선택하여 퇴적층의 입도 및 함수율을 분석한 결과, 입자의 크기가 고운 층에서는 함수율이 높게 나타났으며, 입자의 크기가 굵은 층에서 함수율이 낮게 나타난 것을 알 수 있다. 드론 촬영을 활용한 연구 지역의 지형 표고 추출에 의하면 퇴적층의 표본을 채취한 두 지점 사이의 고도차는 1 m 정도로 평탄한 분포를 보였으며, 이 지역은 주변부에 비해 상대적으로 낮은 고도를 나타냄으로 부평보의 수문 개방 시 쉽게 침수되는 형태를 보인다.
8은 2018년 8월 22일에 획득된 드론 영상들을 합성하여 도출한 수치 표면 모델이다. 전체적으로 연구지역의 지형 고도는 110 m 에서 237 m 사이다. 퇴적물의 표본을 샘플링한 대표적인 두 지점(Fig.
반면에 겨울 기간에는 연구지역의 지역 축제를 위하여 인위적으로 부평보의 수문을 조절하여 저수량을 확보하는 것으로 사료된다. 종합적으로 판단해 보면 부평보의 활용을 통하여 수계면적의 변화 양상은 이 지역 주민의 농사활동과 겨울 이벤트(빙어축제) 활용 목적과 부합하는 것으로 판단된다. 그러나 부평보의 인공적인 수위조절은 이전에 없었던 연구지역의 퇴적환경을 바뀌었을 것으로 판단된다.

후속연구

향후 시기에 따른 퇴적층의 퇴적 분포와 퇴적 성분의 차이 등 다양한 퇴적 환경에 대한 연구가 지속적으로 수반된다면 부평보의 설치에 따른 연구지역의 퇴적환경의 변화에 대한 평가를 정량적으로 실행될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 이러한 연구는 추후 보 건설에 의한 퇴적환경 및 퇴적물변화를 예측하는데 기초자료로 이용될 수 있을 것이다.
한편, 최근에 촬영된 Sentinel-2 위성 영상을 수집하여 감독 분류기법으로 연구 지역의 수계 면적 변화를 산출하였다. 이와 같은 연구는 향후 소양호 중상류의 인공 수중보인 부평보로 인한 하성 퇴적물의 변화 분포와 이에 따른 환경 영향 변화를 시계열로 분석하는데 중요한 시발점이 될 것으로 사료된다.
드론 영상 픽셀 값과 현장 조사와의 상관성을 비교한 결과, 입자 사이즈가 작은 지점이 영상 픽셀 값이 입자 사이즈가 큰 지점에 비하여 상대적으로 큰 것을 알 수 있었다. 하지만 연구 지역의 경우 지형고도 및 입자 사이즈 크기 변화가 크지 않고, 현장 조사 자료가 많지 않기 때문에 향후 더 많은 자료를 획득하여 상관성 분석 연구가 필요하다.
특히, 입자의 크기가 머드나 실트에서 샌드나 자갈로 급격하게 바뀌는 퇴적환경은 인위적인 수위조절로 인한 영향으로 판단된다. 향후 시기에 따른 퇴적층의 퇴적 분포와 퇴적 성분의 차이 등 다양한 퇴적 환경에 대한 연구가 지속적으로 수반된다면 부평보의 설치에 따른 연구지역의 퇴적환경의 변화에 대한 평가를 정량적으로 실행될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 이러한 연구는 추후 보 건설에 의한 퇴적환경 및 퇴적물변화를 예측하는데 기초자료로 이용될 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	소양호란?	소양호는 강원도 춘천시·양구군·인제군에 걸쳐 있는 남한 최대 규모의 호수이다. 37° 52′ 00″N~38° 02′ 00″N, 127° 45′ 00″E~128° 00′ 00″E의 넓은 지역에 걸쳐 존재하며 유역면적 2,703 km2, 총 저수량은 29억t이다.
	소양호는 어떠한 역할을 하는가?	1973년 소양강 댐의 축조에 의해 형성된 소양호는 우리나라 최대 규모의 인공호수이다. 소양호는 수력 발전, 용수 공급 등에 활용되며 500만 m3의 홍수 조절 능력을 가지고 있어 수도권의 수해 피해를 막고 경제 성장에 기여해왔다(Jun, 2009). 하지만, 2015년 가뭄 등으로 인해 소양호에는 큰 수위변화와 같은 환경 변화가 나타났다(Park et al.
	sentinel-2 영상에서 평균 강수량이 여름에 많은 반면에 수계이 면적은 가장 적게 나타난 이유는?	평균 강수량이 여름에 많은 반면에 수계이 면적은 가장 적게 나타났다. 이러한 이유는 여름 기간에 가뭄이 나타났기 때문에 수계 면적이 줄어든 것으로 판단된다. 뿐만 아니라 4월부터 6월까지는 농활기 기간에 접어들면서 농업용수 사용이 영향을 미쳤을 것으로 생각된다. 반면에 겨울 기간에는 연구지역의 지역 축제를 위하여 인위적으로 부평보의 수문을 조절하여 저수량을 확보하는 것으로 사료된다.

참고문헌 (14)

Cheong, D. K. and H. M. Jung, 2006. Change of sedimentary facies of the Soyang Lake sediments and its effects on the environmental sedimentology since the construction of the Soyang River Dam, Journal of the geological society of Korea, 42(2): 199-234 (in Korean with English abstract).
Daum map, 2018. Daum map, http://dmaps.kr/c3ict, Accessed on Nov. 12, 2018.
Jun, M.S., 2009. Natural Environment Conservation Area around Soyanggang Dam - Influence on the area and improvement measures, Research Institute for Gangwon, Gangwon, Korea.
Kim. T. W. and D. H. Park, 2015. Extreme Drought Response and Improvement - Focusing on 2015 Drought, Journal of The Korean Society of Civil Engineers, 63(9): 25-35 (in Korean with English abstract).
Lee, S. B., Y. M. Kim, J. Y. Kim, and Y. G. Park, 2017. Detection of Alteration in River Area Using Landsat Satellite Imagery, Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation, 17(3): 391-398 (in Korean with English abstract).
Lee, S. K., S. J. Park., and C. W. Lee, 2018. Monitoring of Moisture Content and Sediment Fineness as Predictors of Shoal Breaching in an Estuary, Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, 36(1): 25-32.
Lee. K., H.J. Baek, C. Cho, and W.T. Kwon, 2011. The recent (2001-2010) changes on temperature and precipitation related to normal (1971-2000) in Korea, The Geographical Journal of Korea, 45(2): 237-248 (in Korean with English abstract).
National Geographic Information Institute (NGII), 2018. Map NGII, http://map.ngii.go.kr/ms/map/NlipMap.do, Accessed on Nov. 29, 2018.
Park, E.J., J.C. Seong, and C.S. Hwang, 2003. A Study of Drought Susceptibility on Cropland Using landsat ETM+ Imagery, Korean Journal of Remote Sensing, 19(2): 107-115 (in Korean with English abstract).
Park, J. K. and J. H. Park, 2015. High-resolution Aerial Photography for Paddy Area Using Drone, Korean National Committee on Irrigation and Drainage, 22(2): 12-20 (in Korean with English abstract).
Park, M., S. Jang, and S. Kim, 2015. Analysis of 2015 Drought in Korea Using Real-Time Drought, Journal of Korean Society of Hazard Mitigation, 15(6): 451-458. (in Korean with English abstract).
Rhee, J. and J. Cho, 2016. Future changes in drought characteristics: regional analysis for South Korea under CMIP5 projections, Journal of Hydrometeorology, 17(1): 437-451 (in Korean with English abstract).

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Shin, H. J., M. J. Park, E. H. Hwang, H. S. Chae, and S. J. Park, 2015. A Study of Spring Drought Using Terra MODIS Satellite Image - For the Bupyeong Reservoir Regiongang Dam Watershed, Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, 18(4): 145-156 (in Korean with English abstract).
Udden, J.A., 1898. The mechanical Composition of Wind Deposits, Augustana College Library, Rock Island, IL, USA.

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동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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