본 연구에서는 GIS 자료와 CFD 모델을 이용하여, 도시 재개발 및 건물 신축이 부경대학교 주변의 상세 흐름 변화에 미치는 영향을 조사하였다. 건설 전 후에 대한 부경대학교 내부와 주변 지역의 상세 흐름을 분석하기 위해, 건설 전 후의 16방위 유입류에 대하여 수치 모의 실험을 수행하였다. 장애물에 의한 마찰이 반영되지 않은 관측 풍속을 유입 경계 조건으로 사용하기 위해, 광안 등표기상관측장비에서 관측한 풍속 자료를 사용하였다. 건물 신축에 의한 부경대학교 내부의 대기 흐름 변화를 분석하기 위해, 건물 신축 이후에 16방위 유입류에 따라 풍속이 변화한 영역을 분석하였다. 동남동풍과 남풍이 부는 경우에 풍속 변화 영역이 넓게 나타났는데, 이는 수치 영역의 동쪽에 건설된 고층 건물과 부경대학교 남쪽에 건설된 아파트 단지와 공학관에 의한 영향이 크게 나타났기 때문이다. 대연 AWS(AWS 942)에서 최대 관측 빈도로 나타난 동풍이 부는 경우, 건설 후에 풍속이 변화한 영역은 비교적 좁게 나타났다. 수치 모의 결과를 통해 도시 재개발 및 건물 신축이 건설 지역의 풍하측 방향으로 멀리 떨어진 지역에도 영향을 미치는 것을 확인하였다. 또한, GIS 자료와 CFD 모델이 도시 재개발 및 건물 신축 계획 단계에서 건물 신축 이후의 상세 흐름을 분석하는데 유용함을 확인하였다.
본 연구에서는 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 자료를 활용하여 20년(2002-2021)의 중분류 토지피복별 알베도 변화를 분석하고, Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS)의 10년(2012-2021) 자료를 활용해 MODIS 자료와의 차이를 분석하였다. MODIS와 VIIRS의 알베도 자료는 Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF) 모델을 활용해 생산된 Sinusoidal Tile Grid 기반 500 m 공간해상도의 일단위 알베도 자료 MCD43A3와 VNP43IA3를 우리나라 범위에 대하여 구축하였다. Python 3.9 기반으로 작성된 코드를 활용하여 Reprojection을 하였으며, Resampling method는 Nearest neighbor를 적용하였다. 알베도 분석에는 단파 영역(Shortwave)의 White sky albedo와 Black sky albedo를 활용하였다. MODIS 자료를 활용한 20년의 알베도 분석 결과, 모든 토지이용에서 알베도가 상승하는 경향이 나타났다. 2000년대(2002-2011)에 비해 2010년대(2012-2021)의 평균 알베도가 산림 지역에서 0.0027의 가장 큰 상승값을 보였고, 그 다음으로 초지가 0.0024의 상승값을 보였다. VIIRS와 MODIS의 알베도를 비교한 결과, VIIRS의 알베도가 0.001에서 0.1 만큼 더 큰 것으로 나타났으며, 이는 영상의 촬영시기에 따른 지표면 반사도와 센서의 특성 차이에 의한 것으로 판단된다.
복잡하고 광범위한 원인을 가진 대기오염물질 중 particulate matter (PM)은 입자의 크기에 따라 분류된다. 그 중 PM2.5는 그 크기가 매우 작아 사람이 흡입하면 인간의 호흡기나 심혈관에 질병을 유발할 수 있다. 이러한 위험에 대비하기 위해서는 국가 중심의 관리와 사전에 예방할 수 있는 모니터링 및 예측이 중요하다. 본 연구는 고농도 미세먼지의 발생이 잦은 서울시의 PM2.5를 local data assimilation and prediction system (LDAPS) 기상 관련 인자 15가지와 aerosol optical depth (AOD), 화학인자 4가지를 독립변수로 하여 앙상블 모델 두 가지 random forest (RF)와 extreme gradient boosting (XGB)로 예측하고자 하였다. 예측에 사용된 두 모델의 성능 평가와 인자 중요도 평가를 수행하였으며, 계절별 모델 분석도 수행하였다. 예측 정확도 결과, RF가 R2 = 0.85, XGB가 R2 = 0.91의 높은 예측 정확도를 보이며 XGB가 RF보다 PM2.5 예측에 적합한 모델임을 확인하였다. 계절별 모델 분석 결과, 봄에 농도가 높은 관측 값과 비교하여 예측 수행이 잘 되었다고 할 수 있다. 본 연구는 다양한 인자를 이용하여 서울시의 PM2.5를 예측하였고, 좋은 성능을 보이는 앙상블 기반의 PM2.5 예측 모델을 구축하였다.
도로는 현대사회의 기능이 물리적으로 작동하는 데 필수불가결한 요소이다. 교통상황정보에 비해 갱신 주기가 긴 도로공간 정보를 더 빠르고 정확하게 생성할 필요가 있다. 본 연구에서는 그 방법의 일환으로 아리랑 3호와 아리랑 3A호의 위성영상에 pan-sharpening 영상융합 기법을 적용하여 공간해상도를 향상시킨 영상자료를 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 semantic segmentation 기법을 활용한 도로 추출에 활용하고자 하였다. 확보한 영상은 U-Net 기반의 segmentation 기법에 매사추세츠 도로데이터와 함께 투입하여 훈련하였고 아리랑 위성 융합영상의 모델 적용 가능성을 평가하였다. 훈련 및 검증 결과, 모델에 투입하는 영상에 대해 일정한 조건이 유지되는 한 일정한 모델 예측 성능을 유지하는 것으로 나타났다. 따라서 그림자와 지표면 상태와 같은 모델에 영향을 미치는 주변 환경 조건의 영향을 최소화하는 방법을 적용하여 풍부한 훈련자료를 구성한다면 아리랑위성과 같은 위성 영상의 활용 가능성이 더욱 높아질 것으로 기대된다.
본 연구에서는 Sentienl-1 C-band synthetic aperture radar (SAR) 자료를 활용해 토양의 동결-융해 상태 구분을 위한 지표상태인자(surface state factor, SSF)를 산정하고, 기온, 초상온도, 지중온도 관측 자료와 비교를 통해 SSF 구분의 정확도를 분석하였다. 분석을 위한 SAR 자료는 우리나라 중부지방에 대해 2017년부터 2020년까지 4년 동안 관측된 Sentinel-1B descending node 116장을 구축하였으며, 동 기간의 농촌진흥청 토양수분 관측 지점 23곳에 대한 시 단위 기온, 초상온도, 10 cm 지중온도 자료를 구축하고 Sentienl-1B 영상의 촬영시각과 인접한 06:00 am 자료를 활용해 분석하였다. 전체 관측소에 대한 평균 정확도와 F1-score는 기온이 각각 0.63, 0.47, 초상온도가 0.63, 0.48, 지중온도가 0.57, 0.21로 나타났다. 겨울철(12~2월) 자료에 대한 평균 정확도와 F1-score는 기온이 각각 0.66, 0.76, 초상온도가 0.67, 0.76, 지중온도가 0.47, 0.44로 나타났다. 겨울철 자료의 정확도 상승은그외 시기에서 발생하는 오류가 포함되지 않기 때문인 것으로 보인다.
도시의 노후화에 따른 상하수도관의 파손사례가 점차 증가하면서 지반함몰의 발생도 크게 증가하고 있고 도시과밀화에 따른 건설과 굴착공사들이 빈번해지고 있다. 특히, 도심에서는 lifeline이 지하화 되면서 지중에서 굴착과 되메움에 따라 원지반의 안정상태가 불안정한 상태를 갖게 된다. 이를 해결하기 위한 방법으로 양호한 토사다짐이나 그라우팅에 의한 지반보강법이 적용되고 있지만 지하매설물의 파손에 따른 시기를 예측키 어렵고, 지반내 구조물의 탐사방법도 한계가 있어 지반함몰과 같은 위험요소를 해결하기는 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 사전에 위험요소를 제거하기 위한 방법의 일환으로 개발된 빈배합상태의 혼화재를 포함한 수용성폴리머파우치에 대해 지반보강 적용성을 평가하였다. 대기속에 보관가능한 파우치의 특성과 지하수위내부에서의 수용성 및 일정시간내 융해됨에 따른 보강강도의 발현을 확인할 수 있었다. 이를 통해 상하수도관 매설시 뒤채움재에 혼합매설하는 경우, 지반내 물의상태에 따라 지반의 연약화를 방지가능할 수 있게 되었다.
바다는 지구 표면의 70% 이상을 차지하고 있으며, 그 자체가 대부분 탐사되지 않은 미지와 기회의 공간으로 제시되고 있다. 특히, 우리나라는 삼면이 바다로 둘러싸인 반도로 해양 연구의 중요성이 강조되고 있다. 매우 복잡하고 다양한 환경을 가지고 있는 해양은 막대한 생물학적 다양성을 보이고 있으며 미생물학적 측면에서도 해양 환경은 다양하고 극단적인 온도, 압력, 일사량, 염분, pH 등을 가지고 있어 생태학적으로 특이한 서식처를 제공한다. 이로 인해 육상과는 달리 계통분류학적으로 매우 다르며, 다양한 미생물들이 서식하나 그 다양성, 분리, 배양 그리고 이들이 생산해 내는 2차 대사산물 등에 대한 연구는 아직도 미진한 상황이다. 1990년대까지도 거의 연구되지 않던 해양 환경 자생 미생물의 생리활성물질에 대한 연구는 2000년대 들어 해양 방선균이 생산해 내는 천연물에 대한 연구가 가속화 되기 시작했다. 이후, 박테리아, 고세균, 조류 등을 활용한 항균제, 항암제, 항산화제, 항염증제 등과 같은 의약품 개발 분야 뿐만 아니라 및 바이오 플라스틱 생산, 바이오 연료 생산, 이산화탄소 포집, 생균제 발굴 및 개발 등의 다양한 산업분야에서 해양 미생물을 활용한 연구가 가속화 되고 있는 실정이다. 본 총설에서는 해양미생물을 활용한 생명과학 및 생명공학 기술 분야의 연구 성과 및 최신 동향을 소개하고자 한다. 이를 통해 독자들이 의약소재 개발 외 제반 천연물 관련 분야의 기반 및 응용 연구의 중요성을 인식하고 미래 해양 유래 소재를 이용한 바이오 연구 개발의 최적화 및 실용화 연구에 적극 도움이 되길 기대한다.
미서부(美西部)의 광대한 Snake강(江) 범람평원은 홍수로 인하여 수로(水路) 및 식생형(植生型)의 빈번한 변화 및 침해를 받아왔다. 1985년과 1988년 기간 동안의 습지대 식생형의 변화를 탐지하기 위하여, 원격탐사의 변화탐지 기법(技法) 중 구분후(區分后) 비교(比較) 및 영상대차법(映像對差法) 등을 Landsat-5호 TM 디지탈 데이타를 이용하여 비교 고찰 하였다. 대차(對差)된 적외선대(外線帶) 영상들이 가시대(可視帶) 영상을보다 나은 정확도 지표(指標)를 보였으며, 역기법(閾技法)을 적용하여, 영상대차법에 의하여 변형된 영상들로부터 변화(變化)와 무변화(無變化)를 구분하였다. 또한, 여러 정확도 지표들 즉, 카파 일치계수(一致係數), 총정확도, 생산자 정확도, 이용자 정확도 및 평균정확도(생산자 및 이용자 정확도 등에 근거한) 등을 이용하여 최적역영역(最適閾領域)을 결정함에 있어서의 문제점들을 고찰하였다.
본 연구에서는 지하시설물의 효율적인 관리방안을 제시하기 위하여 광주광역시에서 개발한 'GIS를 이용한 상수도관망관리시스템'의 구축과정 및 운영상황을 검토 분석한 결과 시스템 구성에서 송배수관조회, 설비관리, 지번조회 등을 관로관리와 누수관리에 적용하여 시험한 결과 실용적으로 사용할 수 있다고 판단되었으며, 지번조회를 이용한 주소찾기는 상수도시설 자료관리의 업무능률향상에 효과가 있는 것으로 판단되었다. 전문 기술인력의 확보양성, 막대한 투자재원의 안정적 확보, GIS 관련업체 이해 당사자의 갈등 등의 문제점을 해결하기 위하여 GIS S/W개발 전문기술과 Know-How필요, GIS의 Database구축 예산과 시간의 확보, GIS관련업체 이해 당사자의 갈등해소 등의 대책이 수립되어야 할 것으로 판단되었다. GIS에 의한 상수도관망 시설의 전산관리시스템 구축으로 노후관 교채, 누수탐사 등 점진적 시행으로 연간 40-50억원의 예산절감 및 맑고 깨끗한 물공급의 효과를 거양하였다.
제3차 우주개발 진흥 기본계획의 일환으로써 개발되는 차세대 중형위성 5호인 수자원위성은 수자원/수재해 감시 전용 위성으로 2025년 발사 예정이다. 수자원위성의 메인 센서인 C-band 영상레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR)는 기상조건 및 주야 상관없이 지표면 관측이 가능한 센서로 급변하는 수재해 양상에 효과적으로 대응하기 위해 탑재된 센서이다. 본 연구사업은 차세대 수자원위성의 효과적 활용 방안 및 SAR 자료기반의 활용산출물 및 주제도 서비스를 위한 알고리즘 구조설계 및 표출시스템 시범개발을 목표로 하고 있으며, 홍수/가뭄/안전/환경모니터링을 주제로 수자원 및 원격탐사 분야의 다학제적 전문가들로 구성된 컨소시엄을 구성하여 추진하고 있다. 본 연구의 내용은 가뭄 모니터링을 위해 개발 중인 SAR 기반 토양수분과 농업적 가뭄지수 산정 알고리즘 개발 및 공간적 표출을 포함한다. 토양수분은 SAR 영상에서 지표피복별로 추출된 후방산란계수와 수문학적 개념의 융합을 통해 논/밭/산림에 대해 산정한다. 물리적 특성에 기반한 변화탐지모델을 활용해 토양수분량을 추출 후, 기계학습기법과 S C S - C N 방법에서 파생된 수문학적 개념 5일 선행강우량과 결합한 토양수분 산정 알고리즘을 개발하였다. 산정된 토양수분을 기반으로, 논 지역은 벼 재배에 따른 담수 시기를 고려한 토양의 포화/불포화상태, 밭 지역은 토양 종류에 따른 토양의 물리적 특성, 산림 지역은 수문학적 개념 및 식생지수를 활용하여 가뭄 판단 기준을 구축하고, 가뭄의 해갈 여부와 해갈되는 시점의 강우량을 산정 가능한 알고리즘을 개발하였다. 개발된 가뭄 모니터링 기법은 향후 고도화, 최적화 및 안정화를 통해 수자원위성의 핵심 활용기술로써 구현할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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