• 대한공간정보학회지
• /
• 제2권1호
• /
• pp.121-129
• /
• 1994

현재 지적의 기초점으로 사용되고 있는 삼각점들은 오랜시간의 경과와 관리소홀로 망실되거나 이동된 것이 많고 그 성과도 재래적인 방법에 의존하고 있어 이들 성과의 이용에 많은 문제점이 제기되고 있다. 이에 국가적 차원에서 지적 삼각점들에 대한 재정립과 성과의 갱신이 필요하나 기존의 장비와 관련기술 만으로는 전반적인 점검과 조정에 있어 막대한 시간과 경비가 소요되므로 이를 효과적으로 해결할 수 있는 기법에 대한 연구가 요망되고 있다. 본 연구는 단시간내에 높은 정밀도로 3차원 좌표를 결정할 수 있는 GPS를 지적삼각점의 위치결정에 응용하고자 GPS에 의한 지적삼각망의 정합성 분석을 연구한 것이다. 대전시 전역의 16개 지적삼각점을 선정하여 지적삼각망을 구성, 이에 대한 정확도를 분석하였다. 좌표변환방법과 X, Y 망조정 방법에 의한 GPS측량 성과를 지적삼각점의 기존성과와 비교 분석하므로서 지적삼각점 성과에 포함된 과대오차를 검출할 수 있었고 GPS 관측망 형태에 따른 정밀도를 분석하므로서 효율적인 관측망 형태를 제시할 수 있었다. 따라서 GPS를 지적삼각망의 점검과 조정에 효과적으로 적용할 수 있음은 물론, 향후 지적삼각점의 평지화와 신설 등 지적분야에서 GPS의 실용화를 앞당길 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권5_1호
• /
• pp.861-870
• /
• 2021

본 연구에서는 COMS (Communication, Oceanography and Meteorology Satellite) 위성의 GOCI(Geostationary Ocean Color Imager) 센서와 Himawari-8 위성의 AHI (Advanced Himawari Imager) 센서에서 산출되는 에어로졸 광학두께 (Aerosol Optical Depth; AOD)를 활용하여 단일화된 AOD 합성장을 생산하였다. 위성 간의 공간해상도와 위치좌표계가 다르기 때문에 이를 맞춰주는 전처리 작업을 선행하였다. 이후 지상관측 기반인 AERONET (AErosol RObotic NETwork)의 레벨 1.5 AOD 자료를 사용하여 각 위성과 AERONET과의 상관관계 분석 및 추세를 보간하여 기존 위성 AOD 보다 정확한 위성 AOD 자료를 생산하였다. 이후 합성과정을 진행하며 최종적으로 시공간적으로 더 완벽하고 정확한 AOD 합성장을 생산하였다. 생산된 AOD 합성장의 제곱근 평균 오차(Root Mean Square Error; RMSE)는 0.13, 평균 편향(mean bias)는 0.05로, 기존의 GOCI AOD (RMSE: 0.15, Mean bias: 0.11)와 AHI AOD (RMSE: 0.15, Mean bias: 0.05) 보다 나은 성능을 보였다. 또한 합성된 AOD는 단일위성에서 구름으로 인하여 관측되지 못한 지역에서 시공간적으로 보다 완벽하게 생산되었음을 확인하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
• /
• 제34권4호
• /
• pp.109-118
• /
• 2022

정점 표층 수온 관측 데이터 중 결측 구간의 데이터를 양방향 순환신경망(Bidirectional Recurrent Neural Network, BiRNN) 기법을 이용하여 보간하였다. 인공지능 기법 중 시계열 데이터에 일반적으로 활용되는 Recurrent Neural Networks(RNNs)은 결측 추정 위치까지의 시간 흐름 방향 또는 역방향으로만 추정하기 때문에 장기 결측 구간에는 추정 성능이 떨어진다. 반면, 본 연구에서는 결측 구간 전후의 양방향으로 추정을 하여 장기 결측 데이터에 대해서도 추정 성능을 높일 수 있다. 또한 관측점 주위의 가용한 모든 데이터(수온, 기온, 바람장, 기압, 습도)를 사용함으로써, 이들 상관관계로부터 보간 데이터를 함께 추정하도록 하여 보간 성능을 더욱 높이고자 하였다. 성능 검증을 위하여 통계 기반 모델인 Multivariate Imputation by Chained Equations(MICE)와 기계학습 기반의 Random Forest 모델, 그리고 Long Short-Term Memory(LSTM)을 이용한 RNN 모델과 비교하였다. 7일간의 장기 결측에 대한 보간에 대해서 BiRNN/통계 모델들의 평균 정확도가 각각 70.8%/61.2%이며 평균 오차가 각각 0.28도/0.44도로 BiRNN 모델이 다른 모델보다 좋은 성능을 보인다. 결측 패턴을 나타내는 temporal decay factor를 적용함으로써 BiRNN 기법이 결측 구간이 길어질수록 보간 성능이 기존 방법보다 우수한 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제56권8호
• /
• pp.471-484
• /
• 2023

적대적 생성 신경망 기반의 딥러닝 모델은 학습된 정보를 바탕으로 새로운 정보를 생성하는데 특화되어 있다. 구글 딥마인드에서 개발한 deep generative model of rain (DGMR) 모델은 대규모 레이더 이미지 데이터의 복잡한 패턴과 관계를 학습하여, 예측 레이더 이미지를 생성하는 적대적 생성 신경망 모델이다. 본 연구에서는 환경부 레이더 강우관측자료를 이용하여 DGMR 모델을 학습하고, 2021년 8월 호우사례를 대상으로 적대적 생성 신경망을 이용하여 강우예측을 수행하고 기존 예측기법들과 정확도를 비교하였다. DGMR은 대체적으로 선행 60분까지는 강우 분포 위치가 관측강우와 가장 유사하였으나, 전체 영역에서 강한 강우가 발생한 사례에서는 강우가 지속적으로 발달하는 것으로 예측하는 경향이 있었다. 통계적 평가에서도 DGMR 기법이 1시간 선행예측에서 임계성공지수 0.57~0.79, 평균절대오차 0.57~1.36 mm로 나타나 타 기법 대비 효과적인 강우예측 기법임을 보여주었다. 다만, 생성 결과의 다양성이 부족한 경우가 발생하여 예측 정확도를 저하하므로 다양성을 개선하기 위한 연구와 2시간 이상의 선행예측에 대한 정확도 개선을 위해 물리기반 수치예보모델 예측강우 자료를 이용한 보완이 필요할 것으로 판단되었다.

• 한국농공학회지
• /
• 제37권5호
• /
• pp.62-72
• /
• 1995

공학분야에 널리 사용되고 있는 신뢰도 분석 방법 중에서 Monte Carlo simulation (MC), Mean-value First-Order Second-Moment Method(MFOSM), and Advanced First-Order Second-Moment(AFOSM) method들을 강물의 오염물질 농도와 수질기준치사이의 신뢰도 분석에 적용하였다. 미 환경 보건국에서 개발 보급한 QUAL2E를 이용하여 Mew Jersey에 위치한 Passaic강의 수질예측에서 4가지 주요인자(용존산소, 생물학적 산소요구량, 암모니아 그리고 조류)들이 정해진 수질기준치를 유지 할 수 있는 확률을 세가지 방법에 의해 추정한 후에 상호 비교하였다. MC방법에 의해 2,000회 simulation시켜서 그 결과가 시스템의 추계학적 성질을 잘 반영한 것으로 판단하여 비교기준으로 삼고 MFOSM과 AFOSM에 의해 추정한 결과와 비교하였다. MFOSM의 결과보다는 AFOSM의 결과가 전체적으로 MC의 결과에 더 근접하였으며, 이유는 AFOSM의 계산방법이 MFOSM의 선형근사로 인한 오차를 줄일 수 있었기 때문인 것으로 판단된다. MC방법의 결과와 다른 방법들의 결과사이의 차이가 입력 변수들이 평균값에서 멀어질 때가 많았는데 이는 MC의 경우 입력 변수들이 일정범위를 벗어나서 비현실적인 상황이면 model이 정지하는데, 다른 방법들은 simulation에 의한 것이 아니고 수학적인 계산에 의해서 신뢰도가 추정되기 때문에 이러한 상황이 반영될 수 없기 때문이다. 강물의 수질을 취급하는 공학적인 측면에서 보면, 이중에 가장 간편한 MFOSM이 많은 simulation이 필요한 MC나 계산방법이 상대적으로 복잡한 AFOSM에 비해 오차가 크지 않아서 이들을 대시하여 사용될 수 있다고 판단된다. 유래의 PAF가 분비된다는 것을 알 수 있었으며, 이러한 인자는 동결처리에서도 그 기능은 전혀 변하지 않는다고 본다. 이후에 있어서 mouse LIF의 첨가는 돼지의 수정란을 배반포 이후의 단계에까지 발달시킬 수 있었다. 있어서 더 적합한 것으로 판단되었다. 5. 개발된 모형은 논 관개의 물리적 측면과 관리목표 모두를 고려한 것으로 계산된 효율은 벼, 생육 각 단계에서의 효율 비교에 양호한 방법임을 알 수 있다.은 Sharpsburg 점질양토에 대한 S.C.S 한계허용치 10ton/ha/year 이내로 나타났다. 비처리구에서의 토양유실량은 평균 2.56ton/ha/year로 높게 나타난 반면 3개의 서로 다른 추리구인 비수구, 초생수로구 및 Bromegrass구에서는 각각 0.152, 0.192 및 0.290ton/ha/year로 낮은 결과를 가져왔다. 6. 평균 침전량에 대한 L.S.D. 검정 걸과 전시험구중 비처리구가 고도의 유의차를 나타낸 반면 비수구, 초생수로구 및 Bromegrass 목초구 간에는 아무런 유의차가 인정되지 않았다. 7. 농지보전 처리구인 배수구와 초생수로구는 비처리구에 비해 낮은 침두 유출량과 낮은 토양유실량을 나타내었다.구보다 14% 절감되는 것으로 나타났다.작용하는 것으로 사료된다.된다.정량 분석한 결과이다. 시편의 조성은 33.6 at% U, 66.4 at% O의 결과를 얻었다. 산화물 핵연료의 표면 관찰 및 정량 분석 시험시 시편 표면을 전도성 물질로 증착시키지 않고, Silver Paint 에 시편을 접착하는 방법으로도 만족한 시험 결과를 얻을 수 있었다.째, 회복기 중에 일어나는 입자들의 유입은 자기폭풍의 지속시간을 연장시키는 경향을 보이며 큰 자기폭풍일수록 현저했다. 주상에서 관측된 이러한 특성은 서브스톰 확장기 활동이 자기폭풍의 발달과 밀접한 관계가

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제47권10호
• /
• pp.945-958
• /
• 2014

토양온도는 비점오염과 관련된 수문학적 및 생지화학적 과정에 영향을 주는 중요한 물리적 환경인자 중 하나이다. 이 연구에서는 분포형 유역모델인 CAMEL(Chemicals, Agricultural Management and Erosion Losses)의 겨울철 토양온도 모의성능을 개선하기 위해서 융설과 토양 동결-융해 모델을 개발하였으며, 경기도 여주에 위치한 시험유역의 4개 지점에서 3개월 동안 관측한 토양온도 자료를 사용하여 모델을 보 검정하였다. 모의 결과, 표층 토양온도에 대해서는 모델이 토양온도의 시계열 변화를 비교적 잘 재현하는 반면($R^2$ 0.71~0.95, RMSE $0.89{\sim}1.49^{\circ}C$), 하부토양층 온도에 대해서는 경우에 따라 모델의 예측오차가 다소 크게 나타났는데($R^2$ 0.51~0.97, RMSE $0.51{\sim}5.08^{\circ}C$), 이것은 모델에서 토양 깊이별 토성을 동일한 것으로 가정한 것이 주요 원인인 것으로 판단된다. 한편, 개발된 모델은 융설에 의한 단열효과와 토양 동결-융해 과정에서 유입 또는 방출되는 잠열흐름의 영향으로 토양온도의 진폭이 감소하는 현상을 잘 모의하고 있다. 비록 모델 구조의 한계와 자료의 부족으로 토양온도에 대한 다소의 예측오차가 발생하였지만, 개발된 토양온도 모델은 시험유역의 토지이용 및 지형에 따른 토양온도와 적설상당수량의 시공간적 분포를 합리적으로 잘 모의하는 것으로 사료된다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제5권4호
• /
• pp.9-23
• /
• 2002

본 연구에서는 홍수유출해석시 사용되는 지형특성인자와 수문기상학적 특성인자 추출에 소요되는 시간적 경제적 노력을 최소화함은 물론, 가능한 한 최소한의 인자를 사용하여 강우-유출예측이 가능하도록 모형을 구축하는데 목적을 두었다. 즉, 강우-유출해석시 일반적으로 사용되던 지형 지질특성, 토지피복상태 등의 인자를 고려하지 않고 단순히 유역의 하천 분기특성만을 고려한 유출해석방법 제안하고자 하였다. 연구대상유역은 금호강 상류에 위치한 영천댐유역을 대상으로 하여 주요 호우시 강우-유출량 관측자료와 DEM자료를 이용한 공간특성자료 추출결과를 이용하여 모형매개변수를 추출하였다. 분석결과 실측 첨두치에 대한 추정 첨두 유출량의 상대오차가 Clark 및 GIUH 모형에서 각각 1.9~23.9% 및 0.8~11.3%로 나타내고 있었으며, 전체적으로 볼 때 GIUH모형에 의한 수문곡선의 첨두치가 크게 나타나고 있는 것으로 검토되었다. 그리고, 계산된 첨두 유출량의 발생시각에 대한 검토결과 Clark 모형과 GIUH 모형을 이용한 경우에 대하여 각각 0.5~1시간 및 0~1시간의 상대오차를 나타내고 있었으며, 전체적으로 볼 때 GIUH 모형을 이용할 경우 기존에 사용되던 Clark 모형에 비해 홍수 첨두 발생시각이 늦은 것으로 검토되었다.

• 한국측량학회지
• /
• 제38권6호
• /
• pp.521-531
• /
• 2020

QZSS (Quasi-Zenith Satellite System)는 위성의 L6 밴드를 통해서 CLAS (Centimeter Level Augmentation Service)를 제공한다. CLAS는 현재 GPS (Global Positioing System), Galileo 그리고, QZSS 위성군에 대한 보정정보를 제공하며, 이러한 보정정보를 C-SSR (Compact - Space State Representation)라고 한다. 본 연구에서는 L6 밴드를 수신할 수 있는 GPS 수신기인 Septentrio의 AsteRx4를 이용하여 CLAS 메시지를 수신하고, 그 메시지를 디코딩하여 C-SSR을 획득하였다. 그리고, GPS, Galileo, QZSS의 코드의사거리 관측치에 Compact SSR을 적용하여 GNSS (Global Navigation Satellite System) 오차를 보정하고, 비선형 최소제곱법으로 수신기의 3차원 위치 및 위성군의 시계오차들을 추정하는 다중 위성항법 기반의 Code-PPP (Precise Point Positioning)를 개발하였다. 개발한 알고리즘의 정확도를 평가하기 위해서 IGS (International GNSS Service) 사이트 중 하나인 TSK2 (Tsukuba)를 대상으로 정지측위를 수행하고, 일본의 가와니시(Kawanishi)시의 이나강(Ina river) 주변을 주행하며 이동측위를 수행하였다. 그 결과, 정지측위의 경우 모든 데이터셋의 평균 RMSE (Root Mean Squared Error)는 수평방향으로 0.35 m, 수직방향으로 0.57 m의 정확도를 나타냈다. 그리고 이동측위의 경우 VRS의 RTK-FIX 값과 비교해 봤을 때 수평방향은 약 0.82 m, 수직방향은 약 3.56 m의 정확도를 나타냈다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권6_1호
• /
• pp.1257-1271
• /
• 2022

최근 많은 수의 지구관측용 광학위성이 개발되어 위성영상에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서, 위성영상의 활발한 활용을 위해서 신속한 전처리 과정이 요구된다. 위성영상 정합은 두 영상을 하나의 특정한 좌표계로 변환하여 등록하는 기술로서 원격탐사 분야에서 영상정합 기술은 서로 다른 대역의 영상을 정렬하거나, 두 위성영상 간의 상대적인 위치 오차를 수정하는데 사용된다. 본 논문에서는 서로 다른 Ground Sample Distance (GSD)를 가지는 위성영상 간의 자동 영상정합 방법을 제안하였다. 제안방법은 개선된 특징점 매칭방법과 강인한 변환모델 추정기법을 기반으로 하며, 다음과 같이 5가지 처리과정으로 구성된다: 중첩 영역 계산, 개선된 특징점 탐지, 특징점 매칭, 강인한 변환모델 추정, 영상 리샘플링. 특징점 탐지를 위해서 중첩영역을 추출하여 두 영상의 GSD가 유사하도록 영상 리샘플링을 수행하였다. 특징점 매칭 단계에서는, Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB) 알고리즘을 사용하여 영상정합 성능을 향상시켰다. 영상정합 실험은 KOMPSAT-3A와 RapidEye영상을 실험대상으로 수행되었으며 제안방법의 성능검증은 정성적, 정량적 두 가지 방법으로 수행되었다. 영상정합의 재투영오차는 RapidEye GSD를 기준으로 1.277 (8.3 m)에서 1.608 (10.452 m)의 픽셀 정확도를 보였다. 즉, 결론적으로, 제안방법을 통해 이종해상도 위성영상의 영상정합 가능성을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권6_1호
• /
• pp.1315-1328
• /
• 2022

신두리해빈 인근지역은 겨울철 북서풍의 영향으로 인하여 모래언덕을 이룬 전형적인 퇴적지형이다. 그 규모가 방대하고 잘 발달되어 있어 보존가치를 인정받아 현재 천연기념물 제431호로 지정되어 있으며 지형학적 가치 보존 측면에서 꾸준한 모니터링이 필요하다. 본 연구에서는 충청남도 태안군에 위치한 신두리 해안사구의 장기간 지형변화 관측을 위해 약 36년 동안의 항공영상, 드론영상 그리고 드론기반 LiDAR 자료를 사용하여 분석하였다. 이를 위해서 원 자료로부터 생성된 Digital Elevation Model (DEM)을 사용하여 래스터 연산기반의 DEM 차분 기법을 적용하여 각 기간별 표고 및 부피의 변화량을 산정하였다. 또한 각 자료원의 고유오차를 오차전파법칙을 이용하여 확률기반의 부피의 변화량도 산정하였다. 그 결과, 1986년부터 2022년까지 관심영역 A (면적: 17,960 m²)에서는 35,119 m³의 퇴적이 발생하였으며, 관심영역 B (면적: 17,686 m²)에서는 54,954 m³의 퇴적이 발생하였음을 알 수 있었다.