• 제목/요약/키워드: 대기모델

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Shifting-Level Process에 기반한 영상트래픽 모델 (1부: 모델링과 대기체계 영향 분석) (A Video Traffic Model based on the Shifting-Level Process (Part I : Modeling and the Effects of SRD and LRD on Queueing Behavior))

  • 안희준;강상혁;김재균
    • 한국통신학회논문지
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    • 제24권10B호
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    • pp.1971-1978
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    • 1999
  • 본 논문에서는‘shifting-level (SL) process’을 기초로 한 모델을 사용하여, VBR 부호화된 영상트래픽의 long-range dependence (LRD) 특성이 대기체계에 미치는 영향에 대해서 연구하였다. 연구 내용은 제1부와 제2부로 나누어 전개된다. 제 1부에서는 실제 영상트래픽의 자기상관함수가 exponential과 hyperbolic의 복합함수로 매우 정확히 표현될 수 있음을 보이고, 이러한 조건을 만족하는 SL process with compound correlations(SLCC)를 제안한다. 대표적인 SRD 모델인 DAR(1)모델과의 대기성능 비교를 통하여 hyperbolic한 상관도가 대기체계에 끼치는 영향을 분석한다. 분석결과 영상의 LRD 특성이 대기체계에 끼치는 영향의 중요도는 단순히‘Yes/No’로 답할 수 없으며, 트래픽 부하가 높아지면 그 영향이 강하게 나타나고, 반대로 트래픽 부하가 낮은 경우에는 무시할 수 있을 정도로 약하게 나타남을 알 수 있다. 여기에 사용하는 SL/D/1/K 대기체계의 해석방법을 제2부에서 다루게 된다.

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경계조건에 따른 Urban Airshed Model의 결과분석 (Analysis of the Urban Airshed Model with the Boundary Condition)

  • 이종범;김지연
    • 한국대기환경학회:학술대회논문집
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    • 한국대기환경학회 2000년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.169-170
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    • 2000
  • UAM(Urban Airshed Model)은 광화학 모델로써 미국에서 오존 모델링에 대한 좋은 신뢰성을 갖고있어 여러 도시에 많이 적용된 모델이다. 우리나라에도 이미 수도권 지역을 대상으로 김용국(1996), 최정희(1999)논문에 적용된 바 있다. 그러나 우리나라 적용사례에서 보면 측정농도와 모델결과 값의 차이가 큰 경우가 나타난다. 따라서 UAM 실행의 정확도를 높이기 위해 오존농도의 범위를 살펴보고, 대상 기간을 선정하여 UAM을 실행하고, 그 결과를 비교하였는바 그 원인을 밝히기 위하여 경계농도에 대한 고찰을 실시하였다. (중략)

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ISCST3-PRIME모델을 이용한 건물 세류현상 해석 (The Analysis of Building Downwash Effect using ISCST3-PRIME Model)

  • 조진식;구윤서;최상민;정은동
    • 한국대기환경학회:학술대회논문집
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    • 한국대기환경학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.395-396
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    • 2002
  • 국내 지형이 복잡하고, 대단위 배출시설들이 대도시 주변에 많이 위치하고 있기 때문에 굴뚝에서 배출된 오염물질이 주변에 미치는 영향을 정확히 파악하기 위해서는 굴뚝 주변의 건물 세류현상에 대해 세밀한 해석이 요구된다. 현재 국내 환경영향평가에서 건물세류현상을 평가하기 위해서 주로 미국 환경보호청에서 제공하고 있는 ISC3모델을 사용하고 있다(US EPA, 1995). 그러나 이 모델에서는 건물과 굴뚝간의 거리에 따른 연기확산의 차이가 발생하는 것을 고려할 수 없고, 또한 건물 주위에 형성되는 와류(wake)에 의해서 배출된 연기의 중심축이 기울어지는 것 등을 고려 할 수 없다. (중략)

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2002년 봄철에 관측된 황사사례에 대한 수치 모의 (Numerical simulation of Asian dust event observed in spring 2002)

  • 인희진;이은희;박순웅
    • 한국대기환경학회:학술대회논문집
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    • 한국대기환경학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.91-92
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    • 2002
  • 2002년 봄철에는 예년에 비하여 황사현상이 자주 발생하였는데 특히 3월 21-22일 과 4월 7-8일에는 예전에 찾아 볼 수 없을 정도의 강한 황사가 한반도에서 관측되었다. 이 사례들로 인하여 황사로 인한 재해를 방지하기 위하여 황사의 정량적인 예보가 필요함을 인식하게 되었고 이를 위해서 황사의 발생과 수송과정에 대한 수치모델의 정립이 요구된다고 하겠다. 따라서 이 연구에서는 황사의 발생을 예측하고 정량적으로 예보하기 위한 모델을 구축하고 2002년 두 차례의 강한 황사 사례에 적용하여 그 모델을 개선하고자 한다. (중략)

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적대적 생성 신경망을 활용한 비지도 학습 기반의 대기 자료 이상 탐지 알고리즘 연구 (A Study on Atmospheric Data Anomaly Detection Algorithm based on Unsupervised Learning Using Adversarial Generative Neural Network)

  • 양호준;이선우;이문형;김종구;최정무;신유미;이석채;권장우;박지훈;정동희;신혜정
    • 융합정보논문지
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    • 제12권4호
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    • pp.260-269
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    • 2022
  • 본 논문에서는 기존에 전문가에 의해서 이루어지던 국가 대기오염 측정망 데이터들의 이상 탐지 작업을 인공지능을 통해 자동화하고자 심층 신경망을 이용한 이상 탐지 모델을 제안하였다. 환경과학원에서 제공받은 기상자료 데이터의 결측치 및 이상치를 분석하여 학습데이터를 생성하였으며 비지도 학습 방식의 BeatGAN 모델에 기반하여 커널 구조 변경과 합성곱 필터층 및 전치 합성곱 필터층의 추가를 통해 새로운 모델을 제안하여 이상 탐지 성능을 높이고자 하였다. 또한 제안하는 모델의 생성적 특징을 활용하여 새로운 데이터를 생성하고 이를 학습에 사용하는 재학습 알고리즘을 구현 및 적용하여 기존 BeatGAN 모델뿐 아니라 다른 비지도 학습 모델인 Iforest, One Class SVM과 비교하였을 때 제안모델의 성능이 가장 높았음을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 실제 산업현장에서 센서의 이상, 점검 등의 여러 요인으로 인해 학습 데이터가 부족한 상황에서 추가적인 비용없이 과적합을 피하며 제안하는 모델의 이상탐지 성능을 올릴 수 있는 방법을 제시할 수 있었다.

The development of 'night sky forecast'(별밤예보) for observatories in Chungbuk province based on KMA UM LDAPS model

  • Kwon, Sun-Beom;Jung, Byung-Woo;Heo, Bok-Haeng;Ha, Chang-Hwan;Yoon, Joh-Na
    • 천문학회보
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    • 제42권2호
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    • pp.70.3-70.3
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    • 2017
  • 맑은 날에도 엷은 상층운이나 난류의 방해로 관측 품질이 저해되는 등 천문 분야는 대기환경에 민감하나, 하층 대기 상태에 비중을 두는 동네예보만으로는 천문 분야의 기상정보에 대한 수요를 충족하기에는 한계가 있다. 이에 천문 관측 환경에 보다 특화된 별밤예보를 개발하여 천체 관측 가능성과 천문 관측 자료의 품질을 좌우하는 대기상태를 UM 국지모델 생산자료를 바탕으로 예보하고자 한다. 예보 요소는 하늘상태(운량), 시상(seeing), 투명도, 암도(darkness) 및 대기청명지수, 풍속, 기온, 습도이다. 대기청명지수는 일반인이 관찰하기 좋은지 여부를 한 눈에 알 수 있게 운량과 투명도, 암도를 종합한 지수로 10~100까지 10단계로 제공할 계획이다. 하늘상태와 풍속, 기온, 습도는 $5{\times}5km$격자마다 제공되는 기상청 동네예보에서 천문대와 가장 가까운 격자의 예보치를 추출하였다. 시상은 대기의 난류 정도에 좌우된다. 그러나 충북의 고층기상 관측자료가 없어서, 시상 예보식을 만들기 위해 UM 국지모델에서 제공하는 각 등압면의 기온과 바람벡터로부터 정적 안정도(온위 경도)와 연직 바람시어를 유도한 뒤, 다중회귀분석으로 시상 예보식을 구하였다. 또한 대기청명지수는 청주기상지청에서 관측한 운량과 밤하늘 밝기 자료를 종속변수, 별의 개수를 독립변수로 하는 다중회귀예측식을 구하였다.

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KOMPSAT-3/3A 영상으로부터 U-Net을 이용한 산업단지와 채석장 분류 (Classification of Industrial Parks and Quarries Using U-Net from KOMPSAT-3/3A Imagery)

  • 박채원;정형섭;이원진;이광재;오관영;장재영;이명진
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권6_3호
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    • pp.1679-1692
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    • 2023
  • 대한민국은 인구 증가와 산업 발전의 결과로 많은 양의 오염물질을 배출하는 국가이자, 지리적 위치로 인해 월경성 대기오염의 심각한 영향을 받는 국가이다. 국내외에서 발생하는 오염물질이 대한민국의 대기오염에 큰 피해를 야기하는 상황에서, 대기 오염물질 배출원의 위치 정보는 대기 중 오염물질의 이동 및 분포를 파악하고, 국가 차원의 대기오염 관리 및 대응 전략을 수립하는 데 매우 중요하다. 본 연구는 이러한 배경을 바탕으로, 고해상도 광학위성 영상과 딥러닝 기반의 영상 분할 모델을 활용하여 대기오염 현황을 분석하는 데 필수적인 국내외 대기오염물질 배출원의 공간 정보를 효과적으로 획득하는 것을 목표로 수행되었다. 특히, 월경성 대기오염에 크게 기여하는 것으로 평가된 산업단지와 채석장을 주요 연구 대상으로 선정하였으며, 이들 영역에 대한 다목적실용위성 3호 및 3A호의 영상들을 수집하여 전처리한 후, 모델 학습을 위한 입력 및 라벨 데이터로 변환하였다. 해당 데이터를 활용하여 U-Net 모델을 학습시킨 결과, 전체 정확도는 0.8484, mean Intersection over Union (mIoU)은 0.6490을 달성하였다. 모델의 예측 결과 맵은 코스 어노테이션(Course Annotation) 방식으로 제작된 라벨 데이터보다 객체의 경계를 더욱 정확하게 추출하는 것으로 나타나, 데이터 처리 및 모델 학습 방법론의 유효성을 입증하였다.

확장 칼만필터를 이용한 탄도수정탄의 대기속도 추정 (Airspeed Estimation of Course Correction Munitions by Using Extended Kalman Filter)

  • 성재민;김병수
    • 한국항공우주학회지
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    • 제43권5호
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    • pp.405-412
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    • 2015
  • 본 논문은 회전안정성을 갖는 탄도수정탄의 대기속도 추정을 위한 필터 설계에 대하여 설명한다. 대상 시스템은 운용상의 제약(공간, 파워)으로 인하여, 대기속도 측정을 위한 센서를 사용할 수 없다. 따라서 한정된 센서를 이용한 대기속도 추정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 IMU(가속도계, 자이로)에서 측정하는 3축 가속도와 각속도 데이터만 이용하여, 대기속도 추정을 위한 필터를 설계하였다. 대상 시스템의 경우, 넓은 속도, 고도의 운용범위를 커버하기 위한 추정 필터가 필요하므로 본 연구에서는 확장 칼만필터를 설계하여 기존의 연구와의 차별성을 두었다. 확장 칼만필터 설계를 위한 자코비안 행렬은 NRF(No-roll frame)에서의 간략화된 선형모델을 이용하여 구성하였다. 최종적으로 센서 오차와 바람 모델을 포함한 시뮬레이션을 통해 그 성능을 검토하였다. 이때, 시뮬레이션은 설계한 대기속도와 각속도 모델 오차의 영향을 분석하기 위하여 네 가지 경우의 프로세스 공분산 행렬 값에 대한 영향을 분석하였다.

포항지역의 대기안정도에 따른 풍속지수 (Wind Profile Exponents in Pohang Area Depend on Atmospheric Stability)

  • 김현구;최재우
    • 한국대기환경학회:학술대회논문집
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    • 한국대기환경학회 2001년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.393-393
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    • 2001
  • 대기확산모델의 운용을 위한 기상자료는 지면기상과 상층기상으로 구분된다. 지면기상 중 풍향, 풍속은 배출된 대기오염물질의 이송을 결정하는 요소이므로 배출원 위치의 연기상승고도에서 정확한 측정값이 입력되어야 한다. 그런데 풍향, 풍속은 일반적으로 지상풍 측정고도인 10m 높이에서 측정되므로 배출시설의 연기상승고도가 이보다 높은 경우에는 풍속지수식을 이용하여 풍속을 산출하게 된다. (중략)

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