본 논문에서는 통신해양기상위성(COMS)의 기상 및 해양 과학 관측 센서 데이터 서비스를 제공하는 지상 지구국 채널 시스템의 설계 요소를 해석하고, 소형 사용자 단말 장비의 적합한 설계를 위한 채 널 설계 파라미터를 제안한다. 통신해양기상위성의 해양 관측 데이터는 S/L-band를 사용하여 지상으로 전송되며, 기상 관측 데이터는 지상으로 전송되고, 전송된 데이터는 지상국에서 수신 처리되어 COMS 위성을 통하여 사용자에게 제공된다. 디지털 방식으로 전송되는 센서 데이터는 양방향 소형 단말기의 채널을 통하여 수신되므로 센서 데이 터 전송 방식에 대한 요소 기술적 분석과 전송 채널 모델링을 통한 채널 열화 요소를 분석하여 최적의 센서 데이터 송수신 채널 시스템을 해석하고 설계한다.
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.
본 논문에서는 월 댐유입량을 예측하는데 있어서 기상예보정보를 활용한 뉴로-퍼지 시스템의 적용성을 검토하였다. 뉴로-퍼지 알고리즘으로 퍼지이론과 신경망이론의 결합형태인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)을 이용하여 모형을 구성하였다. ANFIS의 공간분할에 의한 제어규칙의 선정에 있어 퍼지변수가 증가함에 따라 제어규칙이 기하급수적으로 증가하는 단점을 해결하기 위해 퍼지 클러스터링(Fuzzy Clustering)방법 중 하나인 차감 클러스터링(Subtractive Clustering)을 사용하였다. 또한 본 연구에서는 정성적인 기상예보정보를 정량화 시키는 방법을 제안하였다. AMFIS를 이용하여 월 댐유입량 예측 시, 관측자료만으로 구성된 모형에 의한 예측결과와 관측자료에 기상예보정보를 더하여 구성된 모형에 의한 예측결과를 비교하였다. 그 결과 ANFIS는 기상예보정보를 활용하여 댐유입량을 예측했을 때가 관측자료만으로 예측했을 때보다 예측능력이 더욱 정확함을 보였다.
해안선 및 해안지형은 지진활동 및 화산활동 등으로 인해 해양의 지형은 때때로 변화한다. 때문에 해양 선박 경로에는 많은 지형 변화와 기상 조건 등에 의해 큰 위험이 존재한다. 선박들은 이런 위험을 방지 또는 대책마련을 위하여 많은 장비를 탑재하여 항해의 안전을 도모한다. 대형 선박의 경우 AIS 장비 등의 도움으로 항해사의 중요한 업무를 보조하고, 주변 상황 인지를 통해 위험요소를 최대한 억제하게 된다. 하지만 대형 선박은 AIS 등과 같은 대형 장비의 탑재가 가능한 반면, 해양 근해만을 항해하게 되는 소형 선박의 경우 고가의 장비를 탑재하기 위한 비용, 공간의 제약의 부담이 있다. 이 때문에, 모바일 시스템 이용하여 항해지도 및 다양한 정보를 제공받게 된다면 비용과 공간의 제약을 크게 줄일 수 있게 된다. 따라서 본 논문에서는 모바일 시스템 이용하여 해양선박의 항해정보를 서비스할 수 있도록 지도 서비스 및 기상정보 등의 다양한 정보를 제공할 수 있는 기초를 마련하였다.
목포, 진도, 인천, 대산 및 여수권역에 설치된 해양기상신호표지시스템은 지속적이고 안정적인 데이터 확보와 데이터 Quality 유지가 중요하며 상시적인 현장점검 및 유지관리가 수반되어야 한다. 정기적이고 체계적인 유지관리를 통하여 주변 환경으로부터 장비를 보호하고 관측정보의 신뢰성을 높이고 장비 장애 및 오류를 사전에 방지할 수 있다. 관측자료의 효율적인 활용을 위하여 홈페이지, ARS/FAX, SMS 등의 서비스를 통합관리하고, 통합품질관리 기술개발 및 서비스 체계 표준화를 통하여 범국가적인 해양기상관측서비스 체계 구축이 필요하다.
국내에서 태양광 발전설비 설계 시 설계 단계에서의 태양광발전소의 발전량 예측은 국내 현장임에도 불구하고 PVsyst, PVWatts 등 해외 발전량 예측 프로그램과 해외 기상 자료를 이용하여 발전량을 예측하는 경우가 대부분을 차지하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 기상정보를 활용한 발전량 예측 비교 연구를 위하여 현재 운영중인 2개 지역의 국내 태양광발전소를 대상지로 선정하였다. 발전량 예측 프로그램인 PVsyst를 활용하여 Meteonorm 7.1과 NASA-SSE의 해외 기상정보를 이용한 발전량 예측값과 국내 기상청 (Korea Meteorology Administration) 기상정보를 활용한 발전량 예측 정확성을 비교하였다. 추가적으로, 기상자료 비교 분석을 통한 발전량 예측 개선 방안을 연구하고, 최종적으로 실제 발전량과의 비교 분석을 통해 기후요소가 고려된 태양광 발전량 예측 수정 모델을 제시하였다.
본 논문에서는 기후변화와 관련된 자료와 정보를 제공하기 위한 기후변화 정보시스템을 제시한다. 이 기후변화 정보시스템은 기후변화에 관련된 관측된 기상자료, 관련 연구기관 및 연구 프로그램을 보여준다. 또한, 기상자료를 분석하여 그래프 형식과 멀티미디어 자료를 이용하여 사용자가 원하는 기후변화 정보를 제공한다. 기후변화에 관련된 용어 검색 기능도 포함하고 있으므로 기후변화에 관심이 있는 사용자에게 도움이 된다.
우리나라의 산림은 지형적으로 복잡한 특성을 가지고 있기 때문에 효율적인 산림관리를 위해서는 산림지역에 특화된 기상관측이 중요하다. 특히, 최근 기후변화에 따른 건조와 집중호우 등 이상기상 현상으로 산림재해가 발생할 수 있기 때문에, 이를 효과적으로 예방하고 관리하기 위한 대책 마련이 필요하다. 이를 위해 산림청에서는 산악지역에 대한 기상 자료를 수집하기 위해 2012년부터 산악기상관측망 구축을 시작했고, 현재 464개소의 산악기상관측망을 운영하고 있다. 산악기상관측망에서는 기온, 상대습도, 풍향과 풍속, 강수량, 지면온도, 대기압 등 7개 기상요소를 관측한다. 기상 자료는 1분 간격의 실시간 자료를 수집하며, 자료의 신뢰도 확보를 위한 품질관리 시스템을 운영하고 있다. 산악기상관측 자료의 품질관리는 물리한계검사, 단계검사, 내적 일치성검사, 지속성검사, 기후범위검사, 중앙값 필터검사 등 6가지 품질검사를 수행한다. 고품질 산악기상정보는 공동활용을 위해 산악기상정보시스템과 공공데이터 포털을 통해 자료를 공개하고 있다. 산악지역에 특화된 산악기상정보는 산림관리 및 산림재해 방지뿐만 아니라 국민 생활안전과 산림휴양⋅레저 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
선박경제운항이란 파도와 바람과 같은 해양 기상정보 예측을 바탕으로 선박의 운항방법에 따른 연료 소모량과 운항시간을 예상해보고, 가장 경제적인 운항을 하는 것을 말한다. 본 논문에서는 실용화할 수 있는 범용의 경제운항시스템 개발에 중점을 두었다. 기존의 시스템들을 살펴보면 임의의 정해진 경로를 대상으로 실험하는 경우가 많은데, 이를 개선하여 임의의 출발점과 도착점이 주어지면 A*알고리즘을 통해서 지리상 최단경로를 찾아내도록 하여 시스템을 자동화하였으며 적용범위를 세계 전역으로 확대 하였다. 그리고 기존의 엔진출력을 고정하거나 속력을 일정하게 운항한다는 가정에서 벗어나서 엔진출력을 탐색하여 보다 효율적인 운항 솔루션을 찾아내도록 하였다. 그리고 사용측면에서는 운항사들에게 보다 효용성 높은 시스템이 되기 위해서, 일방적인 권고보다는 연료소모량과 운항시간 별로 다양한 솔루션들을 제공하여 운항사의 판단을 존중함과 동시에 운항보조시스템으로서의 역할에 충실할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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