유역 내 수자원 계획을 효율적으로 수립하기 위해서는 장기간에 걸친 수문 모델링 뿐만 아니라 미래 기후 시나리오에 따른 수문학적 기후변화 영향 분석도 중요하다. 이를 위해서는 관측 값에 기반한 고품질 및 고해상도 격자형 기상자료 생산이 필수적이다. 하지만, 우리나라는 종관기상관측시스템(ASOS)과 방재기상관측시스템(AWS)으로 이루어진 고밀도 관측 네트워크가 2000년 이후부터 이용 가능했기에 장기간 격자형 기상자료가 부족하다. 이를 보완하고자 본 연구는 가정적인 상황에 기반하여 만약 2000년 이전에도 현재와 동일한 고밀도 관측 네트워크가 존재했다면 산출 가능했을 장기간 일 단위 고해상도 격자형 기상자료를 생산하는 것을 목표로 한다. 구체적으로, 2000년을 기준으로 최근과 과거 기간의 격자형 기상자료를 딥러닝 알고리즘으로 모델링하여 과거 기간을 대상으로 기상자료(일 단위 기온, 강수량)의 공간적 변동성 및 특성을 재구성한다. 격자형 기상자료의 생산을 위해 우리나라의 고도에 기반하여 기상 인자들의 영향을 정량화 하는 보간법인 K-PRISM을 적용하여 고밀도 및 저밀도 관측 네트워크로 두 가지 격자형 기상자료를 생산한다. 생산한 격자형 기상자료 중 저밀도 관측 네트워크의 자료를 입력 자료로, 고밀도 관측 네트워크의 자료를 출력 자료로 선정하여 각 격자점에 대해 Long-Short Term Memory(LSTM) 알고리즘을 개발한다. 이 때, 멀티 그래픽 처리장치(GPU)에 기반한 병렬 처리를 통해 비용 효율적인 계산이 가능하도록 한다. 최종적으로 1973년부터 1999년까지의 저밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 입력 자료로 하여 해당 기간에 대한 고밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 생산한다. 개발된 대부분의 예측 모델 결과가 0.9 이상의 NSE 값을 나타낸다. 따라서, 본 연구에서 개발된 모델은 고품질의 장기간 기상자료를 효율적으로 정확도 높게 산출하며, 이는 향후 장기간 기후 추세 및 변동 분석에 중요 자료로 활용 가능하다.
본 연구에서는 동아시아지역의 지각변동 경향을 지속적으로 모니터링하기 위하여 GNSS CORS 기반의 최적 관측네트워크 구성방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 아시아-태평양지역 IGS점을 기초로 다양한 형태의 GNSS CORS관측망을 시험적으로 구성하고 테스트한 결과를 종합적으로 분석한 바, 최소 5점 또는 10점 이상의 기지점을 사용하여 기하학적으로 균등하게 배치하고 2,500km 이내의 기선장으로 구성하는 동아시아지역 관측네트워크(EAREF)가 최적의 결과를 도출할 수 있었다. 그리고, 제시된 동아시아지역 관측네트워크를 적용하여 2011년 3월 동일본 대지진의 발생에 따른 위치변동을 해석한 결과 일본과 한국에서는 명백한 좌표이동이 발생한 것으로 나타났으나, 그 외 지역에서는 명백한 이동은 없다는 것을 보여주고 있다.
한국천문연구원에서는 우주물체 전자광학 감시체계(OWL: Optical Wide-field Patrol) 구축사업을 통해 북반구 3개소와 남반구 2개소에 0.5m급 관측시설을 설치, 운영할 계획이다. 이 시설은 국적위성과 우주잔해물을 감시하여 궤도정보를 획득하는 것을 목적으로 한다. OWL 관측소는 관측, 자료처리 등 일련의 과정을 자동으로 수행하는 무인감시 시스템이기 때문에 각종 기기들에 대한 전원 제어와 네트워크 연결, 작업 상태 확인 등 관측과 관련된 제반사항 역시 모두 자동으로 이루어진다. 따라서 이들 기기들에 대한 전원 제어 및 네트워크 연결은, 관측소 운용 측면에서 뿐만 아니라 향후 유지 관리를 고려할 때 단순화시켜야할 필요가 있다. 우리는 이 발표를 통해 완전개폐형 돔과 OWL 관측소에 설치될 서브시스템 및 주요 기기들에 대한 전원분배, 제어, 네트워크 연결, 그리고 사이트 보드를 통한 이종 인터페이스 통합에 관한 내용을 소개한다.
e-VLBI(electronic VLBI)는 각 관측 사이트에서 얻은 대용량의 VLBI 데이터를 영상합성처리 센터로 전송하기 위하여 네트워크를 이용하는 기술이다. 이는 전세계의 관측소에서 얻어낸 막대한 용량의 데이터를 실시간, 준-실시간 형태로서 데이터센터에 전송할 수 있는 유일한 방법으로서 초고속정보통신망을 적극적으로 활용하는 애플리케이션이라 할 수 있다. 한국천문연구원에서는 현재 2007년 완공을 목표로 연세대, 울산대, 탐라대에 건설되는 20m 안테나와 대덕전파천문대의 14m 안테나를 네트워크로 연결하는 e-KVN(Korean VLBI Network) 계획을 추진중에 있으며 이는 각 관측소에서 얻은 VLBI 데이터를 네트워크를 통하여 1024Mbps로 데이터센터까지 실시간으로 전송하는 것을 그 궁극적 목표로 하고 있다. 이러한 e-VLBI를 구현함에 있어서 첨단화된 네트워크 및 하드웨어 기술은 필수라고 할 수 있는데 본 연구에서는 e-KVN의 백본망으로서 예상되고 있는 KOREN과 10GbE으로 구성된 네트워크 토폴로지에 대해 간략히 기술하고 e-KVN의 향후 전망 및 보완해야 할 네트워크 기술에 대해 살펴보고자 한다.
VLBI에서 서로 멀리 떨어진 각 관측소에서 생성된 관측 데이터는 데이터 처리 및 분석을 위해 상관센터에 수집되어야 한다. 전통적으로 관측 데이터는 배나 비행기 등의 교통 수단을 통해 전달되었다. 하지만 IT 기술의 급격한 발전 속에 네트워크를 이용한 데이터 전송으로 빠르게 대체되고 있고 이를 통해 국제 공동 협업 연구가 더욱 활발해지고 있다. 이러한 기술 간 융합을 통한 연구 환경의 변화를 고려하여 2010년 9월 KVN 각 관측소와 상관센터를 초고속 네트워크로 연결하는 e-KVN이 구축되었고 두번의 업그레이드 과정을 통해 최대 100GbE에 달하는 인터페이스를 갖추게 되었다. 이후 KVN의 VLBI 관측 수행과 데이터 처리에 있어서 네트워크 활용 비중은 기하급수적으로 증가하고 있다. 본 논문에서는 KVN VLBI 시스템의 구성에 대해 살펴보고 세 관측소와 상관센터를 KREONET으로 연결하는 e-KVN의 성능 최적화 기법 및 개선된 모니터링 방안에 대해 기술하기로 한다. 나아가 광대역 관측 구현을 위한 e-KVN의 향후 계획에 대해 조망해보고자 한다.
본 논문은 무선 센서 네트워크를 위한 패킷 손실을 포함하는 비선형 네트워크 제어 시스템의 관측기 기반 지능 제어기를 제시한다. 비선형 시스템의 지능 제어를 위해 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델링 기법을 이용하고, 이를 통하여 비선형 네트워크 제어 시스템을 퍼지 모델로 표현한다. 퍼지 모델로 표현된 네트워크 제어 시스템에 대하여 퍼지 관측기를 설계하고, 관측기의 측정치와 실제 시스템의 상태변수 간의 오차를 안정화 시킬 수 있는 출력 궤환 제어기를 설계한다. 제안된 제어기를 포함한 폐루프 시스템의 안정도 조건을 선형 행렬 부등식으로 나타내고, 부등식을 이용하여 제어기의 이득값을 구한다. 모의실험을 통하여 제어기의 효용성을 평가한다.
방향센서네트워크에서 주어진 모든 타켓을 관측하고 관측한 데이터를 싱크노드까지 전달한다는 요구사항을 유지하면서 에너지를 효율적으로 절약하여 전체 네트워크 수명을 최대화하는 것은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 이와 관련하여 Maximum Directional Cover Tree(MDCT) 문제를 제시하고 방향센서들을 그룹화하여 네트워크 수명을 최대화하는 문제를 다룬다. 모든 타켓을 관측하고 관측한 데이터를 싱크노드까지 전달하는데 참여하는 센서들을 활성상태로 설정하고 그렇지 않은 센서들은 수면상태로 설정함으로써 에너지를 효율적으로 활용할 수 있는 휴리스틱 알고리즘인 Directional Coverage and Connectivity (DCC)-greedy 알고리즘을 제시하여 MDCT문제를 해결한다. 제안 알고리즘에서는 타켓을 관측하고 관측한 데이터 전달에 드는 에너지 외에 방향 회전에너지까지 고려함으로써 방향센서가 소비하는 에너지를 좀 더 정확하게 고려한다 마지막으로 시뮬레이션을 통해 제안 알고리즘이 네트워크 수명을 증가시킬 수 있음을 보인다.
급격히 증가하고 있는 무인해양관측 체계들의 현황을 글로벌 관점에서 조명하고, 이를 범국가적 차원에서 통합, 조정, 관리하기 위한 네트워크에 대해 고찰하였다. 3차원 시공간적으로 변동이 심한 해양환경을 관측/감시하기 위해서 무인해양관측 플랫폼들은 점차 다양화되고 있는데, 여기서는 이동형(표층 뜰개, 중층 플로트, 수중 글라이더)과 고정형(표층 및 수중 계류선, 바닥장착형 관측)으로 구분하여 각각의 목적, 역사, 현황을 조사하고, 향후 변화를 전망했다. 이들을 활용하여 글로벌 해양관측체계에 기여하고 있는 대표적인 고정형과 이동형 무인해양관측 네트워크(ARGO와 OceanSITES) 프로그램들의 현황에 대해서 알아보고, 글로벌 해양관측/모니터링 체계를 위한 시너지 효과를 창출하기 위한 운용 및 활용 증가를 전망했다. 마지막으로 더욱 효과적인 해양관측/모니터링 체계를 설계하기 위해 다종의 플랫폼을 동시에 사용하는 것을 제안하였고, 그 대표적인 예로 미 국립과학재단의 OOI(Ocean Observatories Initiative) 프로그램을 소개하였다. 아울러 심해 및 남반구와 같이 글로벌 관점에서 존재하는 자료의 틈을 줄여나가기 위한 노력과 글로벌 경계류 관측 네트워크와 같은 새로운 해양관측 네트워크를 위한 노력, 그리고 생지화학/음향/광학 센서들을 포함한 센서 기술들의 개발 노력과, 자료의 표준화 및 센서 검/교정을 위한 노력에 대한 제언을 추가하였다.
CTC(Connected Target Coverage)문제는 주어진 전체 타겟을 관측하고 관측한 데이터를 싱크노드까지 전송하는데 관여하는 센서집합의 개수를 최대화하여 네트워크 수명을 최대화하는 문제이다. 본 논문은 센서가 타겟을 관측할 확률이 타겟과의 거리에 영향을 받는다고 가정하는 확률 커버리지 모델을 기반으로 CTC문제에 접근한다. CTC문제를 해결하기 위해 휴리스틱 알고리즘인 CWGC-PM 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 알고리즘이 CTC문제를 해결하기에 적합함을 보인다.
구간 교통량을 이용한 기종점(O/D:Origin-Destination)통행의 보정에 관한 여러 기법들은 기존의 기종점 통행량과 현재의 관측 구간 교통량을 이용하여 기존의 O/D를 보정할 수 있는 장점이 있다. 또한 참 O/D통행량을 알 수 없다는 기존의 문제점을 다소라도 극복하면서 현실에 적합한 배정 구간교통량을 얻을 수 있는 방안으로 유용하다고 할 수 있으나, 적정 관측조사지점 위치 및 관측교통량 집합의 선정에 대한 문제가 있다. 또한, 보정된 O/D내에 내재해 있는 통행패턴이 유지되면서 보정이 수행되어야 한다. 이상의 O/D보정 과정은 모의네트워크상에서 참 O/D값을 알고 O/D보정을 수행할 수 있으나, 실제 대규모 네트워크에서 참 O/D를 알기란 사실상 불가능하며, 대규모 네트워크에서의 적용 사례는 보고되지 않고 있다. 기존 O/D의 보정에 있어서 보정된 O/D는 입력자료의 신뢰성과 관측지점 위치 및 지점수에 크게 의존한다. 따라서 본 연구에서는 관측된 구간 교통량 자료와 O/D 보정 모형중의 하나인 Gradient기법을 이용하여 기존의 전국 O/D를 보정하고, 관측 구간교통량 집합별로 보정된 O/D가 기존의 통행패턴을 유지하면서 실측 및 배정된 구간교통량 분석을 통한 O/D보정과정에 있어서의 방법론을 제시하고자 한다. 분석을 위하여 관측 구간교통량 별로 적용된 관측위치 및 지점수의 현실적 타당성과 O/D 평가의 신뢰성 지표로서 관측지점과 개수에 변동에 따른 $\circled1$보정 전-후의 관측 구간교통량과 배정 구간교통량. $\circled2$기종점 통행수요 메트릭스에 내재되어 있는 통행행태로서 전체 통행수요의 평균통행시간분포를 나타내는 통행시간분포(TLFD:Trip Length Frequency Distribution)변화를 통계적으로 비교-분석하였다. 본 연구의 분석결과는 전체 네트워크의 총 링크교통량중 약 10%의 관측교통량을 이용하면 기본 O/D의 TLFD를 왜곡시키지 않으면서 관측교통량과 배정교통량의 차이를 최소화시키는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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