수재해 방지를 위한 수문해석 모형에서 정량적인 강수자료의 역할은 매우 중요하다. 최근에는 기후변화로 인한 국지성 집중호우 등 돌발 강수의 빈도가 증가하고 있어 지상에 설치된 우량계보다 시·공간적 변동성을 반영할 수 있는 격자형 위성 강수자료의 활용성이 커지고 있다. 하지만 위성강수자료는 관측 시에 대기의 상태 또는 위성별 관측 센서, 공간적 스케일 차이 등에 의해 실제 내린 강수와의 편의가 존재한다. 이를 해결하기 위해 지점 강수자료를 이용한 통계적, 지형정보학적 상세화 기법이 적용되고 있으나, 대부분의 연구에서 강수자료의 양적 보정만을 목적으로 수행되었다. 본 연구에서는 머신러닝 기반의 랜덤포레스트(random forest) 모델을 사용하여 다중위성 강수자료(CHIRPSv2, CMORPH, GSMaP, TRMMv7)와 기상청에서 제공하는 AWS, ASOS 지점 강수를 사용하여 최적 위성강수자료를 생성 후 각 위성강수자료와 비교·분석하였다. 2003년에서 2017년까지의 각 위성강수자료를 수집하여 같은 공간 스케일로 전처리한 뒤 모델에 입력하였으며 AWS 강수자료는 훈련, ASOS 강수자료는 검증에 이용되었다. 그 결과, 생성된 최적 위성강수자료는 각 위성강수자료보다 지점강수와의 편의가 줄고 높은 상관관계를 나타내고 있다. 이는 앞으로 사용될 위성강수자료의 시·공간적 보정 및 단기예측에 활용할 수 있으며, 특히 원격탐사자료의 의존도가 높은 미계측 대유역 수문해석에 정량적인 강수자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
딥러닝을 이용한 침수해석은 강우자료와 그에 대한 1차원 EPA-SWMM 결과인 총월류량을 인공신경망에 학습시키고, 학습시킨 인공신경망을 테스트하기 위해 또다른 강우자료를 인공신경망으로 예측해서, 이것이 해석결과를 얼마나 잘 나타내는지 확인하고, 인공신경망이 모의한 총월류량을 잘 나타낸다면 인공신경망을 잘 학습시킨 것으로 판단하여 새로운 강우가 발생했을 때 새로운 강우자료에 대해 매번 새로 1차원, 2차원해석을 하는 것을 대신하여 인공신경망만으로 총월류량을 예측할 수 있게 되는 것이다. 강우자료를 입력자료로 사용하게 되는데, 강우량만으로는 그 강우의 특성을 전부 나타낸다고 할 수 없기 때문에 지속기간과 총강우량, 왜도(skewness), 표준편차를 추가적인 입력자료로 사용한다. 1차원, 2차원 해석결과인 총월류량은 입력자료에 대한 타깃자료가 되어, 인공신경망을 테스트하거나 실제로 이용할 때 비슷한 지속기간과 총강우량, 왜도, 표준편차를 가진 강우가 발생했을 때 타깃자료를 이용해 총월류량을 예측하는 것이다. 인공신경망이 얼마나 잘 학습되었는지 확인하기 위해서 침수지도를 작성해볼 필요가 있다. 1차원, 2차원 모의해석으로 나온 총월류량과, 인공신경망을 이용해 예측한 총월류량을 이용해 각각 침수지도를 작성하여 시각적 자료로 변환하여 비교하고, 침수지도가 일치한다면 인공신경망이 잘 학습되었다고 판단할 수 있고, 새로운 강우가 발생하면 학습시킨 인공신경망을 통해 1차원, 2차원 모의해석을 하지 않고도 총월류량을 예측할 수 있다.
전 세계적으로 기후변화가 지속되면서 그에 따른 자연재난의 강도와 발생 빈도가 증가하고 있다. 자연재난의 발생 유형 중 집중호우와 태풍으로 인한 수문학적 재난이 대부분을 차지하고 있으며, 홍수피해는 지역적 수문학적 특성에 따라 피해의 규모와 범위가 달라지는 경향을 보인다. 이러한 이질적인 피해를 관리하기 위해서는 많은 홍수피해 정보를 수집하는 것이 필연적이다. 정보화 시대인 요즘 방대한 양의 데이터가 발생하면서 '빅데이터', '머신러닝', '인공지능'과 같은 말들이 다양한 분야에서 주목을 받고 있다. 홍수피해 정보에 대해서도 과거 국가에서 발간하는 정보외에 인터넷에는 뉴스기사나 SNS 등 미디어를 통하여 수많은 정보들이 생성되고 있다. 이러한 방대한 규모의 데이터는 미래 경쟁력의 우위를 좌우하는 중요한 자원이 될 것이며, 홍수대비책으로 활용될 소중한 정보가 될 수 있다. 본 연구는 인터넷기반으로 한 홍수피해 현상 조사를 통해 홍수피해 규모에 따라 발생하는 홍수피해 현상을 파악하고자 하였다. 이를 위해 과거에 발생한 홍수피해 사례를 조사하여 강우량, 홍수피해 현상 등 홍수피해 관련 정보를 조사하였다. 홍수피해 현상은 뉴스기사나 보고서 등 미디어 정보를 활용하여 수집하였으며, 수집된 비정형 형태의 텍스트 데이터를 '텍스트 마이닝(Text Mining)' 기법을 이용하여 데이터를 정형화 및 주요 홍수피해 현상 키워드를 추출하여 데이터를 수치화하여 표현하였다.
컴퓨터 생성 홀로그램(CGH)에서 시야각은 매우 중요한 특성이다. 시야각에 따라 홀로그램을 볼 수 있는 영역이 결정되며 시야각을 넘어가게 되면 재구성된 오브젝트가 잘려 보이게 된다. CGH의 최대 시야각은 회절 격자 방정식에 의해 결정이 되며, 해당 수식에 따르면 홀로그램 재생 장치인 공간 광 변조기(SLM)의 픽셀 피치에 반비례한다. SLM의 픽셀 피치를 줄이는 것은 어렵고 비용이 많이 들기 때문에 본 논문에서는 고해상도 랜덤 바이너리 위상 마스크를 SLM에 부착하여 CGH의 시야각을 확장하는 방법을 제안한다. CGH를 계산하는데 자주 사용되는 반복 푸리에 변환 알고리즘(IFTA)에 위상 평균화 단계를 도입하여 SLM과 위상 마스크간의 픽셀 크기 및 개수의 차이를 극복하였다. 또한 스칼라 회절 이론을 바탕으로 한 홀로그램 시뮬레이션에 제안한 방법을 적용 후 가상 눈 모델을 도입하여 두 개의 물체로 이루어진 홀로그램을 재구성하고 여러 각도에서 관찰하여 시야각이 향상되는것을 검증하였다.
정확한 강우-유출 해석은 하천 홍수예경보, 댐 유입량 산정 및 방류량 결정 등 수자원 관리 및 계획수립에 있어 중요하며 밀도높은 관측망(raingauge network)으로 부터 수집된 강우 자료는 강우-유출 해석의 가장 중요한 기초 자료로 활용된다. 본 연구 대상 지역인 메콩강 유역은 국가공유하천(6개국: 중국, 라오스, 태국, 미얀마, 베트남, 캄보디아)은 기초 자료 수집이 어렵고, 구축된 자료의 양적, 질적 품질이 국가별로 상이하여 수문해석 결과의 불확실성을 높일 우려가 있다. 최근 원격탐사 기술의 발달로 격자형 글로벌 강수자료의 획득이 용이해졌으며, 이를 활용한 다양한 연구들이 수행된 바 있다. 이에 본 연구에서는 준 분포모형인 SWAT (Soil & Water Assessment Tool) 모형을 활용하여 격자형 위성 강수 자료(TRMM, GSMaP, PERSIANN-CDR)와 격자형 지점 강수 자료(APHRODITE, GPCC)의 메콩강 유역 강우-유출 모의에 대한 성능을 평가하였다. 유출량 산정을 위한 관측소로는 Luang Prabang, Pakse, Stung Treng, Prek Kdam 관측소를 선정하였으며 지점강수량 정보가 비교적 충분한 2000-2007년을 대상으로 매개변수 보정(2000-2003) 및 유출모의 검증(2004-2007)을 수행하였다. 격자형 강우를 이용한 유출분석 결과, APHRODITE, GPCC 및 TRMM이 다른 격자형 강수 자료(GSMaP, PERSIANN-CDR)보다 우수한 성능을 보였다.
최근 한국을 포함한 여러 국가들에서 프로그래밍 교육이 중요시 되고 있다. 그러나 이런 상황으로 인해 더 많아진 학생들은 미숙함으로 인해 숙련자에 비해 더 많은 오류를 만나지만 이를 해결하기 위한 디버깅 실력은 아직 미숙하다. 따라서 본 논문에서는 프로그래밍 교육 지원을 위한 초보자용 GUI 디버깅 도우미 UDB (Unity-DeBugger)를 제안한다. UDB는 제출한 학생 코드를 분석하여 반응형 추적표와 오류 로그를 생성하고 이를 기반으로 GUI 및 애니메이션으로 만들어 학생과 상호작용한다. 특히 UDB는 반응형 추적표를 통해 프로그램 안에 있는 변수들의 현재 상태를 보여주고 순방향 추적뿐만 아니라 기존 IDE의 디버깅 도구들과는 다르게 역방향 추적이 가능하다는 큰 특징이 있다. 이런 UDB를 예시 코드에 실제로 적용한 결과를 통해 미숙한 학생도 역방향 추적 기능을 사용하여 오류 원인을 쉽게 찾을 수 있음을 보인다.
In Korea, the road transport industry is pointed out as a major cause of air pollutants, so management control is needed. Existing studies used only positive input and output variables to measure regional efficiency. However, it is necessary to consider the environmental pollution problem in efficiency analysis. In this study, an undesirable SBM analysis using CO2 was conducted to measure efficiency of domestic regions. In addition, SDM was conducted to examine the ripple effect between domestic regions. As a result of the analysis, the efficiency of the capital area such as Seoul, Gyeonggi, and Incheon was high in the road transport industry. However, the efficiency of the road transportation industry in Daegu and Gangwon was low. In the SDM analysis, it was found that the regional equipment capabilities had a great influence on efficiency. In order to improve efficiency, it is necessary to increase and improve the equipment capacity of the road transport industry.
Herein, we propose a simple fabrication method for MXene-coated V-groove sensors for applications. To enhance the sensitivity of this sensor, we applied MXene particles, instead of conventional metal layers, as a sensing material on the sensor's surface. This allows for an easier fabrication, as well as higher sensitivity of the sensor compared to those of our previously demonstrated metal-based V-groove sensor. Additionally, polyurethane-acrylate, a UV-curable liquid polymer, can be easily applied using micro-electromechanical systems-based surface-texture micromachining. The sensor sensitivity is approximately 0.08 /mm, and it can be improved by increasing the number of V-grooves. We believe that the proposed MXene-based wearable sensor offers a great potential in detecting various types of motions characteristic of human activities.
일반적인 수중표적 탐지 기법에서는 표적의 도플러를 추정하기 위해서 수신된 신호를 Short-time FFT (STFT)하는 기법이 적용되고 있다. 본 논문에서는 효율적인 신호처리 기법이 요구되는 분산센서망에서 수중표적 탐지를 위해 기존의 FFT 기법 대신 연산량을 줄일 수 있는 근사 FFT 기법 (approximate FFT)을 이용한 효율적인 신호처리 기법을 적용한 탐지기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 수신된 신호를 일정한 단계로 양자화하여 각 양자화 단계에서 동일한 FFT 출력을 가지도록 함으로써 연산량을 감소시켰다. 그리고 능동 소나 표적 탐지 기법 및 실제 해상 실험 데이터에 제안한 알고리즘을 적용하여 기존의 FFT 기반 신호처리와의 성능 및 연산량을 비교하였다.
This study evaluated the thermal physiological and psychological responses elicited when wearing cold protective jackets with aerogel fillings in two cold environments, one without air velocities and one with air velocities (2.3 m·s-1), at an air temperature of 10℃. The participants were five healthy young males. Measures were taken of physiological parameters, blood pressure (BP), heart rate (HR), core temperature, oxygen uptake (Vo2), and microclimate (temperature and humidity). The psychological parameters evaluated were thermal and wetness sensation. No differences were observed in systolic blood pressure, heart rate, and oxygen intake between the conditions. At tympanic temperature, a significant difference was observed between the conditions during exercise (p<.05); . A significant difference was observed in the microclimate temperature of the clothing according to the airflow, and temperature changes in the chest and back revealed different patterns. Significant differences were observed in thermal sensation (whole body (p<.05), chest (p<.05), back (p<.01)) between airflow conditions. The results therefore indicate that cold protective jackets with an aerogel filling are suitable for people operating in low-temperature and airflow environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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