• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.9
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• pp.1312-1319
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• 2022

This paper defines an effectiveness index for optical continuous observation of unknown space objects and presents a range of design variables combinations that can satisfy the effectiveness index from a telescope/mount control system perspective using integrated simulation. The overall system-level simulation was implemented and the tracking performance was analyzed by considering design variables such as target position prediction and frame rate, image processing time and measurement error, target trajectory characteristics, and maneuver performance of mount gimbal. As a result of the analysis, it was confirmed that the continuous tracking performance of the optical observation system is dependent on the combination of frame rate and mount maneuver performance. In a situation where an optical observation system is designed or a similar system is implemented using COTS, an appropriate combination of parameters between design variables can be found through effectiveness analysis simulation as in this study.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.9-9
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• 2018

추계학적 강우생성모형 중 포아송 클러스터(Poisson Cluster) 모형은 단일지점에 대하여 시간강우량의 관측연한 문제점을 해결하기 위한 강우모형으로 강우 단계별 계층적 구조를 이해하는데 유용한 모형이다. 특히 강우 특성을 계절, 지역 등과 같이 비교하는 기준에 따라 5~6개의 비교적 적은 매개변수들로 모의 강우시계열을 생성할 수 있다는 점에서 장기간 강우분석에 필요한 관측연한 문제를 보완할 수 있다. 그러나 매개변수 최적해가 수렴되지 않는 사례가 많고, 매개변수들이 강우의 물리적 특성을 반영하는 것에 비해 내포된 불확실성에 관한 연구는 미흡하다. 본 연구에서는 포아송 클러스터 강우생성모형 중 Neyman-Scott Rectangular Pulse(NSRP) 모형을 Bayesian 모형과 연계한 Bayesian NSRP 모형을 개발하여 매개변수간 물리적 상관성을 고려한 최적화 기법을 개발하였다. Bayesian 모형은 물리적 범위가 다른 매개변수간의 결합확률분포를 산정하여 사후분포(posterior)를 추정하므로 매개변수 최적화와 불확실성 정량화 문제를 동시에 해결할 수 있다. 최종적으로 Bayesian NSRP 모형에 기후변화 시나리오의 통계적 특성을 고려한 시간단위 강우시계열 생성 모의 기법의 활용 가능성을 평가하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.589-591
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• 2023

현재 수치예보 시스템은 항공기, 위성 등 다양한 센서에서 얻은 다종 관측 데이터를 동화하여 대기 상태를 추정하고 있지만, 관측변수 또는 물리량이 서로 다른 관측들을 처리하기 위한 계산 복잡도가 매우 높다. 본 연구에서 기존 시스템의 계산 효율성을 개선하여 관측을 평가하거나 전처리하는 데에 효율적으로 활용하기 위해, 각 관측의 특성을 고려한 자기 지도학습 방법을 통해 멀티모달 기상관측으로부터 실제 대기 상태를 추정하는 방법론을 제안하고자 한다. 비균질적으로 수집되는 멀티모달 기상관측 데이터를 융합하기 위해, (i) 기상관측의 heterogeneous network를 구축하여 개별 관측의 위상정보를 표현하고, (ii) pretext task 기반의 self-supervised learning을 바탕으로 개별 관측의 특성을 표현한다. (iii) Graph neural network 기반의 예측 모델을 통해 실제에 가까운 대기 상태를 추정한다. 제안하는 모델은 대규모 수치 시뮬레이션 시스템으로 수행되는 기존 기술의 한계점을 개선함으로써, 이상 관측 탐지, 관측의 편차 보정, 관측영향 평가 등 관측 전처리 기술로 활용할 수 있다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.34 no.5
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• pp.1443-1454
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• 2014

In this study, we assess impact of spatial resolution of radar rainfall and a distributed hydrologic model on parameter estimation and rainfall-runoff response. Radar data measured by S-band polarimetric radar located at Mt. Bisl in the year of 2012 are used for the comparative study. As different rainfall estimates such as R-KDP, R-Z, and R-ZDR show good agreement with ground rainfall, R-KDP are applied for rainfall-runoff modeling due to relatively high accuracy in terms of catchment averaged and gauging point rainfall. GRM (grid based rainfall-runoff model) is implemented for flood simulations at the Geumho River catchment with spatial resolutions of 200m, 500m, and 1000m. Automatic calibration is performed by PEST (model independent parameter estimation tool) to find suitable parameters for each spatial resolution. For 200m resolution, multipliers of overlandflow and soil hydraulic conductivity are estimated within stable ranges, while high variations are found from results for 500m and 1000m resolution. No tendency is found in the estimated initial soil moisture. When parameters estimated for different spatial resolution are applied for other resolutions, 200m resolution model shows higher sensitivity compared to 1000m resolution model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.104-104
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• 2023

최근 2017년 청주, 천안의 홍수, 2020년 용담댐 상류와 대청댐 상류의 홍수, 2022년 청주의 도시침수를 비롯한 서울 도심의 침수피해와 같은 홍수 발생은 지역의 국민들에게 막대한 재산상의 피해를 입히고 있다. 국가적 차원에서 치수의 목적을 달성하고 경제적으로 적절한 규모의 수리구조물을 설계하기 위해 하천의 주요지점에 대한 신뢰성 있는 설계홍수량의 제시는 반드시 필요한 현실에 직면해 있다. 특히 해당 지점의 수리시설물은 점빈도분석에 의한 설계홍수량을 적용하나, 관측자료가 없는 미계측 지점에 위치한 수리시설물은 지역빈도분석에 의한 설계홍수량을 산정하여 적용해야 한다. 이에 본 연구에서는 금강 유역을 대상으로 점빈도분석과 지역빈도분석에 의한 설계홍수량 결과를 비교·분석하고자 한다. 지역빈도분석을 위한 수위관측소의 선정은 금강유역 80개 수위관측소 중 장기간 연최대홍수량 자료가 있고 유량자료의 연결성 및 신뢰성이 확보된 46개수위관측소를 대상으로 하였다. 46개 수위관측소의 연최대홍수량 계열을 대상으로 동질성, 독립성 및 이상치 검정을 수행하였으며, 세 가지 검정 모두 적절한 수위 관측소 지점은 36개 지점으로 분석되었다. 36개 수위관측소의 기본통계치(평균, 표준편차, 분산, 왜곡도 및 첨예도)를 산정한 후 3변수 Gamma 분포 계열인 GEV, GLO, GPA의 확률 분포를 적용하였다. 확률 분포별 매개변수는 전산화를 통해 L-모멘트의 차수를 0~4까지 변화시켜 LH-모멘트법에 적용하였다. LH-모멘트법에 의해 산정된 확률 분포들의 매개변수를 적용하여 적합도 검정을 수행하였다. 지역빈도분석을 위해 36개 수위관측소를 K-Means clustering 방법을 통해 4개 지역으로 구분하였다. 이를 통해LH-모멘트의 적정차수와 확률 분포에 따른 점빈도분석(지점 대상)과 지역빈도분석(지역 대상) 결과인 설계홍수량을 산정하였으며, 점빈도분석과 지역빈도분석에 의해 산정된 설계홍수량간의 분석결과를 제시하였다. 본 연구를 통해 수리구조물 설계 시 안정적인 조건 제시 및 관리체계 구축에 기여하고 방재대책 수립 시 경제·사회적 요소를 반영한 합리적 방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.274-274
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• 2021

토양수분은 가뭄, 홍수, 산불 및 산사태 등 자연재해 발생에 직간접적으로 영향을 미치기 때문에, 시·공간적으로 연속적인 토양수분 관측이 필요하다. 과거에는 TDR (Time Domain Reflectometry) 관측 장비를 설치하여 토양수분의 변화를 관측하였으나, 이러한 지점관측의 경우 하나의 관측지점에서 토양수분을 관측하기 때문에 공간적인 토양수분 변화를 나타내지 못한다. 최근 이러한 문제를 해결하기 위하여 인공위성 이미지 자료를 이용한 토양수분 산정에 관한 연구가 활발히 수행되고 있다. 그러나 SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity), SMAP (Soil Moisture Active Passive)와 같은 다양한 위성에서 관측된 토양수분은 낮은 공간해상도로 인한 불확실성이 커지는 단점이 있다. 최근 이러한 한계를 극복하기 위하여 광학위성영상과 달리 날씨의 영향을 받지 않으며 고해상도 이미지자료를 제공하는 Sentinel-1A/B 위성을 활용하여 토양수분을 관측하는 연구가 진행되고 있다. Sentinel-1은 10m의 높은 공간해상도를 제공하지만, 1~2주 주기로 영상취득이 가능하기 때문에 재방문시기와 같은 시간해상도 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 Sentinel-1A/B SAR 기반 후방산란계수와 농촌진흥청에서 제공하는 TDR 기반 토양수분 실측값을 이용하여 우리나라 토양수분 공간분포를 산정하였다. 산정된 Sentinel-1A/B 기반 토양수분과 토양수분자료동화기법을 연계하여 토양의 수리학적 매개변수를 추출하였으며, 추출된 매개변수와 기상자료를 이용하여 장기간(2001~2018) 일별 토양수분 공간분포를 산정하였다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.40 no.2
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• pp.50.3-50.3
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• 2015

고립된 은하쌍 내의 두 은하의 스핀 각운동량의 각도 차이의 분포를 구하고 이를 통계적으로 분석한 결과를 관측 데이터와 수치 시뮬레이션 데이터 간에 비교함으로써 ${\Lambda}CDM$ 모형이 아닌 다른 우주 모형의 주요 변수를 규제할 수 있다. 이 연구에서는 결합된 암흑 에너지 (coupled dark energy, cDE) 모형의 주요 변수인 결합 함수를 규제하기 위해 서로 다른 조건의 cDE 모형과 ${\Lambda}CDM$ 모형에 따라서 생성한 수치 데이터의 스핀 정렬을 Argudo-Fernandez et al. (2015) 에서 인용한 관측 데이터의 스핀 정렬과 비교하였고, ${\Lambda}CDM$ 모형과 대부분의 cDE 모형의 수치 데이터는 관측 데이터와 부합하나 일부 cDE 모형은 부합하지 않아서 제외될 가능성이 높음을 확인하였다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.108-108
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• 2011

기후 변화로 인한 수문 환경의 변화에 따라 수문 모형을 이용한 정확한 예측이 필요하다. 수문 현상의 예측을 위하여 사용되고 있는 수문 모형인 Common Land Model(CLM)은 Soil-Vegetation-Atmosphere Transfer(SVAT) 모형 중 하나로 비교적 적은 변수를 이용하여 현실적인 결과를 도출하므로 세계적으로 널리 이용되고 있다. 이에 반해 국내에서는 모형의 구동을 위한 입력 자료의 미흡으로 인해 실질적인 연구 사례가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 해남의 KoFlux 지점을 대상으로 Korea Flux Network(KoFlux) 자료와 Korea Land Data Assimilation System(KLDAS) 자료를 CLM에 강제시켜 국내의 모형의 적용성에 대하여 검증하였다. KoFlux는 에디 공분산 시스템을 기반으로 지표면과 대기 사이의 Flux에 대한 측정 시스템을 운영하며 SVAT 모형의 구동을 위한 수문학적 인자들을 제공하고 있으며, KLDAS는 한반도지표동화자료체계로 위성 및 현장기반 관측 자료들을 지면모형에 적용시켜 자료동화방법을 통하여 지표 변수들을 제공하고 있다. 모형의 산출 결과는 해남 지점의 관측 자료와 비교를 통하여 CLM 모형의 적용 가능성을 검증하였고 두 결과 모두 관측 데이터와의 경향성이 일치하는 것으로 나타났다. 결과 모두 신뢰할 만한 값으로 추정되며, 이를 통하여 국내의 CLM 모형 적용 가능성을 확인하였고, 국내에서의 지점 자료가 부족한 부분에 대한 KLDAS 자료의 이용 가능성 또한 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.696-700
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• 2004

본 연구에서는 우리나라 주요 관측소의 연최대강수량과 연강수량을 내상으로 변동 및 경향을 분석하여 그 결과를 비교하였다. 강수 자료의 변화분석을 수행함에 있어 양질의 강수 자료를 수집하기 위하여 기상청 보유 관측소 중 30년 이상 강우 기록을 가지고 있는 관측소를 내상으로 연최대강수량과 연강수량 자료를 추출하였다. 강수 자료의 변화분석은 크게 2가지로 변동분석과 경향분석을 수행하였다. 변동분석은 강수 자료의 평균과 분산의 편차에 따른 변동점 가정을 이용하여 변동점 전${\cdot}$후 강수 자료의 평균과 분산 변화에 내하여 통계적 유의성을 검정하는 방법이다. 경향분석은 강수 자료의 증가 또는 감소의 경향을 매개변수적, 비매개변수적 방법으로 통계적 유의성을 검정하는 방법이다. 본 연구에서 수행한 변동 및 경향분석 결과 어떤 기후적 요인에 의하여 강수량이 변화했다는 길과는 통계적 유의성에서 확인되지 않았다. 그러나 강수량 도시(plot)를 통한 강수량의 변동 및 경향은 존재하는 것으로 나타났으며, 이는 빈도 해석에 의한 확률강수량 산정시 고려 대상이 된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.54 no.6
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• pp.365-379
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• 2021

Hydrological model parameters are essential for model simulation and can vary over time due to topography, climatic conditions, climate change and human activity. Consequently, the use of fixed parameters can lead to inaccurate stream flow simulations. The aim of this study is to investigate an appropriate method of estimating time-varying parameters using stream flow observations, and how the simulation efficiency changes when stream flow data are assimilated into the model. The data assimilation method can be used to automatically estimate the parameters of a hydrological model by adapting to a variety of changing environments. Stream flow observations were assimilated into a two parameter monthly water balance model using a particle filter. The simulation results using the time-varying parameters by the data assimilation method were compared with the simulation results using the fixed parameters by the SCEM method. First, we conducted synthesis experiments based on various scenarios to investigate if the particle filter method can adequately track parameters that change over time. After that, it was applied to actual watersheds and compared with the predictive performance of stream flow when using parameters that change with time and fixed parameters. The conclusions obtained through this study are as follows: (1) The predictive performance of the overall monthly stream flow time series was similar between the particle filter method and the SCEM method. (2) The monthly runoff prediction performance in the period except the rainy season was better in the simulation by the periodically changing parameters using the data assimilation method. (3) Uncertainty in the observational data of stream flow used for assimilation played an important role in the predictive performance of the particle filter.