• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.109-120
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• 2023

광해역의 표층 해수유동을 준 실시간으로 측정하는 장비인 해양 고주파 레이다(High Frequency Radar, HFR)는 특정 전파대역(HF)의 주파수를 해수면으로 발사하고 후방으로 산란된 전파를 분석하여 표층 유속 벡터를 측정한다(Crombie, 1955; Barrick, 1972). 본 연구에서 사용되는 Codar사의 Seasonde HF radar의 경우, 무지향성 안테나에서 송·수신한 전파의 브래그 피크(Bragg peak)의 강도와 다중신호분류(Mutiple Signal Classification, MUSIC) 알고리즘을 통하여 방사형 해류(Radial Vector)의 속도와 위치를 결정하게 된다. 이때 생산된 해류는 관측 전파 수신 환경의 특성이 고려되지 않은 이상적인 전파환경(Ideal Pattern)이 적용된 자료로써 이를 보정하기 위하여 안테나 패턴 측정(Antenna Pattern Measurement, APM)을 시행하여 보정된 방사해류장(Measured Radial Vector)을 계산하게 된다. APM의 관측원리는 안테나로부터 수신되는 각 위치별 신호 강도값을 측정하여 해류의 위치 및 위상 정보를 수정하는 것으로 일반적으로 선박에 안테나를 설치하여 실험을 진행한다. 하지만 선박을 활용할 시, 기상조건과 해양 상황 등 다양한 환경에 의해 최적의 APM 결과를 산출하기까지 많은 제약이 따른다. 따라서 APM 실험에 대하여 해상 상황에 대한 의존도를 낮추고 경제적인 효율성을 높이기 위하여 무인항공기인 드론을 이용한 APM 활용 가능성을 검토하였다. 본 연구에서는 전남 완도군 당사리 당사도등대에 설치된 고주파레이다를 활용하여 선박을 활용한 APM 실험과 드론을 활용한 APM 실험을 진행하였으며 선박과 드론으로 관측된 결과가 적용된 방사형 해류와 계류된 고정부이를 활용하여 그 결과를 비교 분석하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.1241-1245
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• 2006

절 성토사면에 구조물을 설치할 경우 가장 중요하게 고려되어야 하는 점은 사면의 안정성 여부이다. 특히, 절 성토사면에 설치된 구조물이 붕괴되는 가장 큰 원인은 뒷채움재 내에 존재하는 수압의 영향이라는 것을 우리는 이미 많은 연구와 경험을 통해 알고 있다. 만일 지하수위가 존재하는 상태에서 단시간에 발생되는 집중호우로 인해 수위가 갑자기 상승하였을 경우, 구조물을 통해 전혀 배수되지 않는다면 절 성토사면의 안정성은 급격히 저하될 것이다. 이러한 사면의 배수압을 소산시킬 수 있는 공법은 여러 가지가 있으나, 본 연구에서는 특히 제주도의 지역적 특성을 고려하여 화산석을 채움재로 사용한 Mattress/Filter를 절 성토사면에 설치함으로써 배수압을 소산시킬 수 있는 방법을 연구하였다. Mattress/Filter는 제방 또는 절 성토사면의 파괴와 침식을 방지하기 위해 사면에 설치하는 육각형의 철망구조로서 유연성, 다공성, 배수성 및 식생성과 같은 특징이 있으며, 콘크리트 구조물과 달리 별도의 배수시설을 필요로 하지 않는 장점이 있다. 또한 본 연구에 사용된 Mattress/Filter의 채움재인 화산석은 현재 제주도 지역에 방대하게 분포되어 있다. 특히 현무암은 제주도 암석 전체의 90%이상을 차지하고 있으며, 투수성이 매우 큰 암석이다. 현무암의 공극률은 그 종류에 따라 $0.02{\sim}0.36$의 범위로 나타난다. 특히, 표선리현무암의 경우 평균 공극률이 0.23으로 나타나 모래의 공극률인 $0.3{\sim}0.8$에 비교하여 볼 때, 연구에 사용된 재료는 아주 우수한 투수성을 가진 것으로 판명된다. 또한 현무암의 경우 암석의 겉 표면이 미세한 다공질 조직으로 이루어져 있다. 따라서 암석자체에 물이 정체될 수 있어 구조물을 통해 배수될 때 암석이 머금고 있는 물로 인해 추가적으로 발생하는 중력은 다른 재료가 가지지 못한 화산석의 또 다른 장점이라 할 수 있다.서는 자료변환 및 가공이 필요하다. 즉, 각 상습침수지구에 필요한 지형도는 국립지리원에서 제작된 1:5,000 수치지형도가 있으나 이는 자료가 방대하고 상습침수지구에 필요하지 않은 자료들을 많이 포함하고 있으므로 상습침수지구의 데이터를 인터넷을 통해 서비스하기 위해서는 많은 불필요한 레이어의 삭제, 서비스 속도를 고려한 데이터의 일반화작업, 지도의 축소.확대 등 자료제공 방식에 따른 작업 그리고 가시성을 고려한 심볼 및 색채 디자인 등의 작업이 수반되어야 하며, 이들을 고려한 인터넷용 GIS기본도를 신규 제작한다. 상습침수지구와 관련된 각종 GIS데이타와 각 기관이 보유하고 있는 공공정보 가운데 공간정보와 연계되어야 하는 자료를 인터넷 GIS를 이용하여 효율적으로 관리하기 위해서는 단계별 구축전략이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 GIS를 이용하여 상습침수구역관련 정보를 검색, 처리 및 분석할 수 있는 상습침수 구역 종합정보화 시스템을 구축토록 하였다.N, 항목에서 보 상류가 높게 나타났으나, 철거되지 않은 검전보나 안양대교보에 비해 그 차이가 크지 않은 것으로 나타났다.의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은 존재하므로 이러한 전략을 개발 및 활용할 수 있으며, 특히, 한국주식시장에 적합한 거래전략은 반전거래전략이고, 이 전략의 유용성은 투자자가 설정한 투자기간보다 더욱 긴 분석기간의 주식가격정보에 의하여 최대한 발휘될 수 있음을 확인하였다.(M1), 무역적자의 폭, 산업

• 한국농림기상학회지
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• 제11권4호
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• pp.162-173
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• 2009

기후변화에 따른 작물 재배적지의 이동에 관한 정보는 농업분야 적응전략의 기초이기 때문에 연구자들뿐 아니라 정책결정자들도 큰 관심을 보인다. 하지만 재배적지의 개념을 분석차원에서 구체적으로 구현하는 일이 어렵기 때문에 아직 실용적인 적지판정법이 개발된 적이 없다. 본 연구에서는 미래 시나리오 기후조건에서 사과 '후지'의 재배적지를 조사하기 위해 GIS 기반의 탐색기법을 이용하여 전자기후도, 토양전자지도, 수치지형정보, 농업기후 및 작물품질 예측모형 등을 종합적으로 활용, 체계적인 적지판정기법을 구현하였다. '후지'를 대상으로 한 적지판정 1차기준은 지표피복, 경사도, 토성이며, 2차 기준은 월동기간 중 동해위험도, 늦서리 피해위험도, 생육가능기간 등 기후조건, 3차기준은 과피의 색택, 과형지수 등 품질조건이다. 이들 조건을 지리정보시스템의 속성 레이어로 구현하고 중첩분석을 통해 재배적지를 검색하였다. 이 방법을 현재평년(1971-2000년)과 A1B 시나리오의 미래평년(2011-2040년, 2041-2070년, 2071-2100년) 기후에 적용하여 남한 전역을 대상으로 재배적지를 검색한 결과 현재평년의 경우 전국의 6.5%가 후지 재배적지에 해당하였고 2011-2040년 평년기후에는 전국의 약 1.8%, 2041-2070년 평년에는 0.3%, 2071-2100년 평년에는 전국의 0.1%까지 감소하여 전국규모에서 재배적지의 한계선 북상추세를 감지할 수 있었다. 뿐만 아니라 개별 주산지 내에서도 적지이동 양상을 정밀하게 추적할 수 있음을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권7호
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• pp.437-449
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• 2024

딥러닝을 활용하여 유역 특성을 반영한 유량 예측 및 비교 연구가 주목받고 있다. 본 연구는 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 대용량 데이터 훈련에 적합한 Transformer와 인코더-디코더(Encoder-Decoder) 구조를 가지는 LSTM-based multi-state-vector sequence-to-sequence (LSTM-MSV-S2S) 모형을 선정하여 유역정보(catchment attributes)를 고려할 수 있는 모형을 구축하였고 이를 토대로 국내 10개 다목적댐 유역의 유입량을 예측하였다. 본 연구에서 설계한 실험 구성은 단일유역-단일훈련(Single-basin Training, ST), 다수유역-단일훈련(Pretraining, PT), 사전학습-파인튜닝(Pretraining-Finetuning, PT-FT)의 세 가지 훈련 방법을 사용하였다. 모형의 입력 자료는 선정된 10가지 유역정보와 함께 기상 자료를 사용하였으며, 훈련 방법에 따른 유입량 예측 성능을 비교하였다. 그 결과, Transformer 모형은 PT와 PT-FT 방법에서 LSTM-MSV-S2S보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 PT-FT 기법 적용 시 가장 높은 성능을 나타냈다. LSTM-MSV-S2S는 ST 방법에서는 Transformer보다 높은 성능을 보였으나, PT 및 PT-FT 방법에서는 낮은 성능을 보였다. 또한, 임베딩 레이어 활성화 값과 원본 유역정보를 군집화하여 모형의 유역 간 유사성 학습 여부를 분석하였다. Transformer는 활성화 벡터가 유사한 유역들에서 성능이 향상되었으며, 이는 사전에 학습된 다른 유역의 정보를 활용해 성능이 개선됨을 입증하였다. 본 연구는 다목적댐별 적합한 모형 및 훈련 방법을 비교하고, 국내 유역에 PT 및 PT-FT 방법을 적용한 딥러닝 모형 구축의 필요성을 제시하였다. 또한, PT 및 PT-FT 방법 적용 시 Transformer가 LSTM-MSV-S2S보다 성능이 더 우수하였다.