해상풍은 복잡한 해양 현상을 이해하는 데 가장 기초 요소 중 하나이다. 1990년대 초부터 산란계를 활용하여 전세계 바람장 자료를 생산해왔지만, 낮은 해상도로 인해 해양 연구에 제한적으로 사용되었다. Synthetic Aperture Radar(SAR)는 이러한 한계점을 보완하여 고해상도의 바람장 자료 생산이 가능하다. KOMPSAT-5는 한반도 최초의 X-band SAR 탑재 인공위성으로 고해상도 해상풍 산출이 가능하다. 본 연구는 KOMPSAT-5 후방산란계수 자료를 활용하여 산출한 해상풍의 검증 결과를 최초로 제시하였다. 18장의 KOMPSAT-5 ES 모드 자료를 수집하여 해양 부이와의 일치점 데이터베이스를 생산하였다. 정확한 해상풍 산출을 위해 육지 화소, 스페클 잡음, 선박 화소를 제거하는 전처리 과정을 거쳤고, 해양 부이 실측 자료에 Liu-Katsaros-Businger (LKB) 모델을 통해 10-m 중성 바람으로 변환하여 기준 자료로 활용하였다. XMOD2를 활용하여 산출한 해상풍은 후방산란계수 산출식에 따라 $2.41-2.74m\;s^{-1}$의 평균 제곱근 오차를 보였다. 분석 결과 KOMPSAT-5 후방산란계수 자료를 활용하여 해상풍을 산출하는 경우, 대기 중력파, 파랑, 내부파를 포함한 해양 기상 환경과 레인지 모호성(range ambiguity), 입사각의 이산적 불연속적 분포를 포함한 영상 품질에 의한 잠재적 오차 요인이 존재함을 규명하였다.
강우변화에 따라 토층 내로 침투되는 강우양상을 파악하는 것은 산사태 위험도 평가에 있어 매우 중요한 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 재현기간 별 강우변화에 따른 안전율 기반의 산사태 위험도를 평가하고 이를 바탕으로 연구지역 내 산사태 위험지수를 제안하고자 하였다. 산사태 위험지수는 토층으로 침투되는 강우양상을 침투깊이비로 추정하고 이를 기반으로 산사태 위험도를 사전에 파악할 수 있도록 지수로 표현한 것이다. 연구지역에 대한 산사태 위험도 분석결과, 빈도 별 강우강도가 증가하면서 연구지역 전체 안전율은 감소하는 경향을 보였으나 50년 빈도 이상의 강우조건에서는 점차 수렴하는 경향을 보였다. 이러한 현상은 침투깊이비와 토층깊이에서도 유사하게 나타났으며 경사가 완만할수록 침투깊이가 깊은 것으로 분석되었다. 분석결과를 바탕으로 연구지역 내 복수의 산사태가 발생된 인후리 지역에 대하여 산사태위험지수를 제안하였다. 제안된 산사태위험지수는 과거 산사태 발생 시 강우조건과 비교, 분석한 결과 대부분의 산사태 발생 강우강도 조건에서는 산사태위험지수 2등급, 0.7이상에서 발생된 것으로 분석되었다.
2012년 12월, 한국 울산항 앞바다에서 항타선이 침몰되었다. 본 사고 선박의 침몰원인은 인적요소, 기상악화 등의 복합적인 문제라 여겨진다. 사고 이후 선박안전기술공단에서는 리더부(크레인)는 충분한 안전율이 확보된 강도로 설계되었다고 결론을 내렸으나 국립과학수사 연구원의 현장조사 감정서에서는 선박 침몰은 리더부의 파손으로 인한 것이라고 결론 내렸다. 이에 본 저자들은 선박안전기술공단이 선박 검사에 사용하는 선박안전법과 강도 계산 및 구조해석 방법 등을 검토하였다. 나아가 한국선급의 규칙을 기반으로 두어 선박 침몰원인을 분석하기 위한 유체동역학적해석 및 구조해석에 관한 수치시뮬레이션을 수행하였으며 국립과학수사연구원의 현장조사 결과와 유사한 결론을 얻을 수 있었다. 결론적으로, 본 사고 선박과 같이 선급 규칙의 적용을 받지 않고도 자유롭게 국내에서 운항 될 수 있는 항타선의 경우 유사한 사고가 발생할 수 있으며 이를 방지하기 위하여 한국선급 규칙의 적용을 받는 검사가 수행되어야 할 것임을 제안한다.
도로에 발생하는 포트홀은 운전자들의 안전과 만족도, 차량파손에 직접적으로 영향을 미치는 요소로 실시간에 준하는 검지와 대응이 요구된다. 순찰 빈도를 높이면 포트홀의 조속한 검지와 대응이 가능하나, 많은 인력과 비용, 시간이 소요된다. 또한 포트홀은 우천에 따라 발생특성이 달라지기 때문에 순찰의 효율성을 제고하기 위해서는 경제적 관점과 서비스 제공의 관점에서 최적빈도에 대해 고민해야 할 필요가 있다. 이에 본 연구는 장기간에 걸쳐 수집된 포트홀 발생이력과 기상정보를 활용하여 우천이 포트홀 발생에 미치는 영향과, 지속성, 강우강도의 영향에 대해 정량적 분석을 시도하였다. 그리고 이 결과를 근거로 리스크 기반의 최적화·가변화 순찰 전략을 제시하였다. 분석 결과 우천 시에는 포트홀 발생확률은 2.4배 증가하고, 비가 그친 후에도 그 영향은 3일간 지속됨을 알 수 있었다. 또한 강우강도 1mm 당 포트홀 발생확률은 0.46% 증가하며, 1mm 수준의 적은 비에도 발생특성이 민감하게 반응함도 확인하였다. 이러한 특성에 근거한 포트홀 관리 최적 빈도는 신뢰수준 95% 수준에서 우천 비영향권일 경우 3일에 1회, 영향권에서는 1일 2회 이상의 순찰이 필요하다는 결론이 도출되었다.
천리안2A호 AMI(Advanced Meteorological Imager) 복사 보정에 대한 검증은 탑재체의 기능 및 성능 점검뿐만 아니라, 탑재체 자료의 품질을 결정 짓는 중요한 요소이다. AMI 탑재체는 여섯 개의 가시 및 근적외 채널과 10개의 열적외 채널로 구성되어 있다. 가시/근적외 채널의 복사 성능을 대표하는 핵심적인 파라미터로는 SNR(Signal-to-Noise Ratio), 열적외채널의 경우는 NEdT(Noise Equivalent delta Temperature)를 들 수 있다. 다이나믹 레인지와 검출기의 반응도와 관련된 Gain 값 또한 복사 보정 성능과 관련된 중요한 파라미터이다. AMI 탑재체의 주요 복사 보정 성능 검증을 위해, 실시간 AMI자료 처리 시스템과는 별도의 오프라인 복사 성능 분석 툴을 개발하였다. 개발된 분석 툴을 이용하여 천리안2A호 발사 후 궤도상 시험 기간 동안 검증 작업을 수행하였다. 분석 툴을 통한 계산 결과는 탑재체 개발업체인 HARRIS사의 분석 값과 비교 검증하였다. AMI 복사 성능 검증 작업은 총 세차례로 나누어 AMI탑재체 양쪽 면인 Side1과 Side2에 대해 이루어졌다. 복사 성능 검증 결과 주요 복사 보정 파라미터들의 성능은 요구조건 값들을 크게 상회하는 우수한 성능을 보여 주었으며, AMI 복사 성능 분석 툴의 유효성이 입증되었다.
산불로 인한 피해를 최소화하기 위해서 산불위험 예보 정보를 제공하는 것은 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 우리나라를 대상으로 기계학습 기반의 산불위험 중기예보(1일 후부터 7일 후까지) 모델을 개발하였다. Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS)의 기상예보 자료와 기 개발된 산불위험지수(Fire Risk Index, FRI)의 과거 및 현재 정보, 그리고 기타 환경요소(i.e., 고도, 산불다발지수, 가뭄지수)의 현재 정보를 반영하여 모델을 개발하였다. 본 연구에서는 실시간 학습을 통해 모델을 개발하였으며, 효율적인 모델 개발을 목적으로 과거 산불위험지수와 가뭄지수의 유무를 고려하여 세가지 경우(Scheme 1: 과거 산불위험지수 및 가뭄지수, Scheme 2: 과거 산불위험지수, Scheme 3: 과거 산불위험지수 변화 추세 및 가뭄지수)로 연구를 수행하였다. 본 연구에서 개발된 산불위험예보모델은 예보기간에 상관없이 높은 정확도(피어슨 상관계수(Pearson correlation) >0.8, relative root mean square error <10%)를 나타냈으며, 실제 산불 발생 건에 대해서도 유의미한 결과를 보였다. 과거 산불위험지수의 추세보다는 산불위험지수 값 자체를 입력변수로 사용하는 것이 높은 정확도를 보였으며, 가뭄지수 사용과 관계없이 좋은 결과를 나타냈다.
담수를 통해 유입되는 육상 기원 물질은 연안 일차 생산을 제어하는 주요 요소이므로 육상-해양 coupling을 파악하는 것은 연안 생태 변화를 이해하는데 중요하다. 본 논문에서는 육상-해양 coupling 양상을 시간에 따라 세 단계(Base flow, Plume event, Residual flow)로 구분하여 개념화하였고, 낙동강 하구에서 각 양상의 출현을 확인하기위해 다양한 플랫폼에서 측정된 자료를 사용하여 분석하였다. 사용된 자료는 원격 탐사 측정 자료(Geostationary Ocean Color Image; GOCI), 현장 실측 자료(Marine Environment Information System; MEIS), 연속 측정 자료(유량 자료, 기상 자료)로 구분될 수 있다. 주성분분석을 통해 MEIS 자료를 육상-해양 coupling의 세 단계로 구분하였고, 이 구분을 2013-2018년 동안의 여타 자료에 적용하여 단기간 육상-해양 coupling 양상을 살펴보았다. 낙동강 하구에서는 예상과는 달리 Plume event때 Chlorophyll-a (Chl-a) 최대값이 나타났다. 이는 담수 증가에도 탁도 증가는 크지 않았고, 플러싱 효과도 약해 식물플랑크톤이 증가 할 수 있는 여건이 조성되었기 때문으로 분석되었다. 육상-해양 coupling을 기반으로 여러 하구들과 비교해보았을 때 육상-해양 coupling은 담수 유입에 영향을 받는 하구에서 흔한 현상이나 하구에서 형성되는 플룸 크기에 따라 육상-해양 coupling이 다르게 나타났다. 낙동강 하구처럼 작은 플룸(~10 km 규모) 이 형성되는 하구에서는 식물플랑크톤의 즉각적인 반응으로 인해 Plume event 단계에 Chl-a 최댓값이 나타나는 반면, ~100 km 이상의 큰 플룸이 형성되는 하구(담수 배출이 크고, 플러싱이 강한 곳)에서는 본 연구에서 개념화한 육상-해양 coupling 양상(Residual flow 때 Chl-a 최대)을 따르는 것으로 나타났다.
가뭄은 자연적 현상이지만, 지역의 물리적 및 사회적 요소와 결합되어 피해가 발생한다. 특히, 각종 용수 공급 및 수요과 연관되어 사회 경제적으로 큰 피해를 야기시킨다. 비슷한 심도의 기상학적 가뭄에도 지역의 특성과 용수공급체계에 따라 실제로 발생하는 가뭄 피해는 다르다. 본 연구에서는 지역의 사회·경제적 인자와 용수공급체계를 고려하여 가뭄 위험도를 평가하였다. 노출성은 용수공급 과부족량을 나타내는 결합가뭄관리지수(JDMI)를 등급화하여 평가하였다. 취약성은 가뭄에 영향을 받는 10개의 사회·경제적 인자에 엔트로피, PCA 및 GMM를 적용하여 가중평균하여 평가하였다. 대응능력은 지역의 용수능력을 나타내는 인자들을 베이지안 네트워크에 적용하여 평가하였다. 위험도는 노출성, 취약성 및 대응능력을 통합하여 결정하였다. 용수공급 실패 사상의 발생 가능성을 의미하는 가뭄 노출성을 평가한 결과, 괴산군이 0.81로 가장 높게 나타났다. 가뭄 취약성의 경우, 대전광역시가 0.61로 매우 취약한 것으로 나타났다. 지역의 용수공급체계가 고려된 가뭄 대응능력을 평가한 결과, 세종시가 가뭄 대응능력이 가장 낮은 것으로 나타났다. 마지막으로 위험도를 평가한 결과, 청주시가 가장 높게 나타났다. 이러한 결과를 통해 가뭄에 대한 위험 및 취약 원인을 파악하였으며, 향후 지역의 특성을 고려한 가뭄 피해 저감 정책 마련이 가능하다.
완효성 비료로서 METAP이 수도의 생육 수량 및 그 구성요소에 미치는 영향을 검토하고 그 효과를 단비와 비교하고자 농촌진흥청산하 3개작물시험장과 7개 농촌진흥원에서 동일한 설계하에서 일련의 시험을 실시하였다. METAP의 효과는 토양의 물리, 화학적 성질, 시용시기, 기상조건, 품종 및 재배법에 따라서도 다른 것 같으며 각 시험장에서 얻은 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 사질토에서 METAP의 시용은 수수를 증가시켜 수량이 증가하였으며 분시가 전량기비시용보다 효과가 좋았다. 그러나 해성토, 배수불량한 토양 및 비옥한 토양에서는 단비시용과 차이가 없었다. 2. 등숙에 요하는 온도가 높고, 조식에서 다수성인 품종(통일)을 비식하고 출수전후에 일조가 부족하고 온도가 낮으면 METAP시용이 등숙률 향상이나 1,000 입중을 증가시키지 못한다.
디지털 기술은 오늘날 플랫폼과 디지털 트윈의 기술도입을 통해 현실 세계를 네트워크와 가상세계와의 연결이 통합되어진 가상 현실 세계의 입문 도약이다. 현실에서 가상현실의 사이의 디지털 전환(digital transformation)에는 디지털 기술과 솔루션을 비즈니스의 모든 영역에 통합하는 것이 포함된다. 이러한 디지털 전환의 핵심은 데이터에 관한 것이며, 데이터를 활용하여 가치를 창출하고 고객경험과 비즈니스 영역을 극대화하는 방식을 제공한다. 최적의 데이터를 제공하기 위한 플랫폼과 가상 현실세계 구현을 위한 디지털 트윈의 상호연계 관한 기본 개념은 데이터 수집, 데이터 분석, 데이터 시각화 및 데이터 보고와 같은 데이터 비즈니스이다. 현장 데이터는 디지털 양식을 통해 수집, 기록, 저장된다. 현장 IoT 기반 데이터(사진 및 비디오 매체 등)는 지속적으로 수집되고 종종 다른 데이터베이스에 저장되지만 지리 공간적 위치에 연결되지 않는다. 모든 디지털 발전을 조화시키고 지하수 데이터에서 더 빠른 이해를 도출하기 위해서는 디지털 트윈이 시작되어야 한다. 단일 지하수플랫폼에서 현장 조건을 시각화하고 실시간 데이터를 스트리밍하며, 과거 3D 데이터와 상호작용하여지질 또는 지화학 데이터를 선택적 사용을 위해 지하수 플랫폼과 디지털 트윈이 연계되어야 한다. 데이터를 디지털 정보모델과 연결하면 디지털 트윈에 생명을 불어넣을 수 있지만 디지털 트윈의 가치를 극대화하려면 여전히 데이터 플랫폼 서비스와 전달 방식을 선택해야 한다. 지하수 플랫폼동시성을 갖는 디지털 트윈은 정적 및 동적 데이터를 저장하는 데이터베이스 또는 크라우드 서비스에서 데이터를 가져오는 API(애플리케이션 프로그래밍 인터레이스), 디지털 트윈을 위한 호스팅 공간, 디지털 대상을 구축하는 소프트웨어, 구성 요소 간 읽기/쓰기를 위한 스크립트, chatGPT 및 API를 활용할 수 있다. 이를 통해 수집된 데이터의 실시간 양방향 통신기술인 지하수 플랫폼 기술을 활용하여 디지털 트윈을 적용하고 완성할 수 있고, 이를 지하수 분야에도 그대로 적용할 수 있다. 지하수 분야의 디지털 트윈 기술의 근간은 지하수 모니터링을 위한 관측장치와 이를 활용한 지하수 플랫폼의 구축 및 양방향 자료전송을 통한 분석 및 예측기술이다. 특히 낙동강과 같이 유역면적이 넓고 유역 내 지자체가 많아 이해관계가 다양하며, 가뭄과 홍수/태풍 등 기후위기에 따른 극한 기상이변가 자주 발생하고, 또한 보 및 하굿둑 개방 등 정부정책 이행에 따른 민원이 다수 발생하는 지역의 경우 하천과 유역에 대한 지하수 플랫폼과 디지털 트윈의 동시성 기술적용 시 지하수 데이터에 대한 고려가 반드시 수반되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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