• 한국지리정보학회지
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• 제15권1호
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• pp.184-196
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• 2012

바이오매스 연소 활동은 인위적 또는 자연적인 원인에 의하여 발생하며 연소과정에서 다량의 대기오염물질을 배출한다. 이 과정에서 발생한 온실가스와 대기 에어러솔은 대기환경 저해와 기후변화의 원인으로 알려져 있으나 바이오매스 연소 활동에 대한 감시와 대기환경에 미치는 영향을 파악하기가 쉽지 않다. 본 연구는 동북아 지역의 바이오매스 연소 활동의 현황과 대기환경에 미치는 영향을 평가하고자, 지구관측 위성인 Terra/MODIS 관측 자료를 이용하였다. 바이오매스 연소의 발생 원인은 매우 다양하지만, 주 연료가 공급되는 토지피복과 계절별 변화에 의존하므로, 본 연구에서는 지역별 토지피복과의 관련성과 시간에 따른 현황과 변화 패턴을 분석하였다. 그 결과, 가장 넓은 영역을 차지하고 있는 녹지대 또는 상록수림 지역에서의 발생수가 많았으며, 경작지에도 많은 발생횟수를 나타내었다. 그리고 대기 오염물질 중 하나인 대기 에어러솔의 상대적인 양을 나타내는 에어러솔 광학두께자료와 연소 자료와 비교결과는 두 산출물간 뚜렷한 연중 변화와 관련성이 있는 것으로 나타났다. 즉, 바이오매스 연소 활동이 지역 대기환경에 미치는 영향을 증명하였으며, 중국대륙에서 발생빈도가 증가하고 있어 지역 대기환경 및 기후변화에 영향을 줄 것으로 예상된다.

• 대기
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• 제28권3호
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• pp.305-315
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• 2018

본 연구에서는 1995년부터 2014년의 20년기간 동안 우리나라 여름철 극한온도를 나타내기 위해서 일별 임계치를 가지는 TX90pD와 월별 임계치를 가지는 TX90pM을 정의하여 그 유사성을 살펴본 후 극한 온도가 나타나는 날들의 유형을 자기조직화지도를 이용해서 분류하였다. TX90pD와 TX90pM는 임계치를 정의하는 방법이 다름에도 불구하고 그 유사성이 아주 높았으며 자기조직화지도를 통한 유형분류에서 유사한 패턴이 나타났다. 4개로 분류한 군집에서 모두 우리나라에 높은 온도가 나타났으며 고기압성 순환아노말리가 우리나라를 덮고 있는 것을 보아 우리나라 여름철 극한온도의 주된 요인은 고기압성 순환 아노말리에 의한 강한 일사 때문인 것을 유추할 수 있다. 자기조직화지도를 통해서 4개의 군집으로 분류한 극한온도의 패턴을 분류한 결과 주요한 2개의 모드를 찾았으며 적도와 열대 해수면온도 아노말리의 영향을 받는 동아시아-태평양 패턴과 유사한 원격상관패턴과 중위도 영향을 받는 북대서양에서 시작하여 동쪽으로 이동하는 대기 순환장 패턴이 나타나며 합쳐서 약 85% 이상의 높은 비중을 차지하고 있다. 이 두 패턴과 관련된 해수면 온도 아노말리를 살펴 본 결과 첫번째로 동아시아-태평양 패턴과 유사한 원격상관 패턴은 봄철 북서태평양에서의 양의 해수면 온도 아노말리와 관련이 있다. 이 따뜻한 해수면 온도 아노말리에 의해 저기압성 순환이 생성되고 대기-해양 상호작용에 의해서 저기압성 순환 아노말리는 강수 아노말리를 만들면서 유지된다(Xie and Philander, 1995; Wang et al., 2000). 이 때 발생하는 강수 아노말리는 비단열 가열항으로 작용하여 자오선방향으로 전파하는 로스비파를 만들어서 우리나라에 고기압성 순환아노말리를 형성한다. 두번째로 중위도 원격상관 패턴은 봄철 북대서양에서의 양의 해수면 온도 아노말리패턴과 관련이 있다. 봄철 북대서양의 해수면 온도 아노말리는 동쪽으로 전파하는 로스비파의 에너지원으로 작용하여 동아시아 여름 몬순에 영향을 준다(Wu et al., 2009). 이 로스비파의 전파에 의해서 한반도에 단파 복사의 지속적인 유입을 동반하는 고기압성 순환이 형성되어 우리나라의 지표면 온도를 높이는 것에 기여함과 동시에 극한온도의 발생 빈도를 증가시킨다. 이 연구를 통해서 자기조직화지도를 통해서 한반도 여름철 극한온도를 대표하는 두 개의 중요 원격상관 패턴을 분류했다. 이 두 SOM 패턴과 관련된 봄철 북서태평양의 양의 해수면 온도 아노말리와 북대서양의 해수면 온도 아노말리를 지면 강제력으로 규명하여 여름철 우리나라 극한온도의 발생을 예측할 수 있는 잠재적 예측인자를 발견했다. 이 두 지역의 봄철 해수면 온도 아노말리의 지속적인 모니터링을 통해서 우리나라 여름철 극한온도의 발생 빈도를 어느 정도 예측할 수 있으며 특히 6월에 큰 발생 빈도를 나타내는 북대서양해수면 온도를 통해서 초여름의 극한온도 발생 빈도를, 7월과 8월에 더 큰 분포를 가지는 북서태평양의 해수면 온도를 통해서 늦여름의 극한기온 발생 빈도를 알아낼 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제14권2호
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• pp.109-127
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• 2011

대기 에어러솔은 대기중에 존재하는 미세입자로 인체 유해성을 지니고 있으며 기후변화에 있어서도 중요한 역할을 하는 변수로 알려져 있다. 게다가 대기 에어러솔의 주요 성분에 대한 정확한 평가는 환경에 미치는 영향에 있어서도 매우 중요하다. 이 때문에 지구관측 위성자료는 대기질 감시측면에서도 효과적인 수단으로 이용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 인공위성 관측 자료를 이용하여 전구적인 규모의 대기 에어러솔의 주요 성분별 분포변화를 알아보고자 MODIS 에어러솔 광학두께(AOT; Aerosol Optical Thickness)와 미세입자분율(FMF; Fine Mode Fraction), 그리고 TOMS 자외선 흡수성 에어러솔 지수(AAI; UV Absorbing Aerosol Index)를 이용하여 네 가지의 주요 에어러솔의 성분(먼지, 탄소성, 황산화물, 해염)을 구분할 수 있는 방법을 제시하였다. 여기서 얻어진 결과물을 검증하기 위하여 에어러솔 예측 모델자료와 각 격자별 자료로 선형회귀분석을 수행한 결과, 본 연구에서 산출된 결과물이 에어러솔의 성분별 전반적인 패턴을 잘 표현하는 것을 확인 할 수 있었다. 이렇게 주요 에어러솔 타입으로 구분된 위성자료의 사용은 대기질 감시뿐만 아니라 기후변화연구에 있어서도 도움을 줄 것으로 사료된다.

• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 2006년도 추계 학술발표회 발표논문집
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• pp.122-123
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• 2006

본 연구에서는 2001년부터 2005년까지의 최근 5년간의 대구시 보건환경연구원의 대기질 자동측정망 자료와 대구기상대의 기상자료를 이용하여 통계적 방법을 이용하여 대구시 주거지역의 오존농도를 평가하였다. 분석기간은 2001년부터 2005년까지 고농도 오존일이 가장 많이 발생한 5, 6월을 대상으로 하여, 오존농도와 대기오염물질 및 기상요소와의 상관관계분석과 교차상관관계 분석을 실시하였다. 대구지역의 오존농도는 측정지점별로 약간의 차이는 있지만, 기온 및 일사량이 증가하는 하절기에 증가하고, 동절기에 감소하는 전형적인 패턴을 보여주었다. 분석기간 중 오존최고농도는 상관관계분석 결과 고농도 오존에 영향을 주는 인자로 대기오염물질로는 $NO_2$, NO 그리고 기상요소로는 온도, 상대습도, 일사량으로 나타났다. 교차상관관계분석 결과 NO2, NO, 온도와 상대습도는 0시간 차이에서 가장 높은 상관계수를 나타내었으며, 일사량의 경우 오존농도가 최고치를 나타낼 때보다 -2시간 차이에서 가장 높은 상관계수를 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.575-577
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• 2018

'대기전력(standby power)'이란 전원을 끈 상태에서 전기제품이 소비하는 전력이다. 한국전기연구원의 2011년 전국 대기전력 실측조사에 따르면 일반 가정의 경우 보통 전체 전기 사용량의 6% 이상이 대기전력으로 버려지고 있으며, 한해 약 4천2백억 원이 낭비되는 셈이라고 발표하였다. 이에 따라 본 논문에서는 'Fitbit'를 이용하여 수면 패턴을 파악하고, 사용자가 잠자는 사이에 사용하지 않는 기기의 전원을 차단할 수 있는 수면 분석 기반 스마트 멀티탭을 제안한다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2007년도 학술대회
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• pp.127-131
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• 2007

본 논문에서 제안하고자 하는 IPTV 채널캐슁 서비스는 IPTV 서비스의 품질요소인 QoE(Quality of Experience)의 개선을 목적으로 하고 있다. IPTV 채널캐슁 방법은 IPTV 서비스가 실시간 방송 및 VOD(Video On Demand)등 다양한 패턴의 서비스를 선택하는 사용자의 채널요구 패턴을 반영한 인접채널(adjacent-channel)을 멀티캐스트하면, 사용자의 채널전환요구시 제어메시지 전송 및 스위칭에 소요되는 대기시간을 줄여 사용자의 채널전환지연시간을 개선할 수 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 LRFU(Least Recently Frequently Used) 알고리즘에 기반한 MCA(Multicast Channel Agent)을 제안하며, MCA을 구성모듈에 대한 설명을 기술한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.797-800
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• 2018

그래픽, 물리엔진 등의 다양한 라이브러리의 발전은 게임의 품질을 높이는 반면, 과도한 결합도, 클래스 정체성 상실 등의 문제를 발생시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 게임 설계시 다양한 요소들 중 하나인 캐릭터 동작 설계에서 디자인패턴 중 상태 패턴 기법, 명령 패턴 기법 그리고 캐릭터 모터 기법을 사용하여 대기/걷기/뛰기/공격 동작을 구현하였고, 구현한 각 동작을 5000프레임씩 실행하여 프레임당 평균 소요시간과 메모리 평균 사용량을 비교 평가하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.904-907
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• 2005

본 연구에서는 강우량의 실측치인 자동기상관측소(AWS) 자료와 현재의 대기상태인 인공위성(GMS-5호) 자료를 입력자료로 하여 현재부터 3시간 선행시간까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 강우예측 신경망 모형을 개발하였으며, 2002년 8월 집중호우시 남강댐 유역에 적용하였다. 신경망 모형의 학습을 위해서 $1998\~2001$년 $6\~9$월과 2002년 6, 7월의 강우사상과 적외선 자료가 사용되었고, 학습이 종료되면 예측기간(2002년 8월 $6\~16$일)동안의 강우예측이 수행되었다. 신경망 모형의 학습단계에서는 자료들간의 비선형 상관관계를 나타내는데 적합한 역전파 알고리즘 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였으며, 신경망 모형의 출력값은 현재부터 3시간 후까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 구성하였다. 예측된 면적평균강우량은 실제 관측된 강우량의 패턴은 잘 따르고 있었지만 첨두치를 과소평가하는 경향이 나타났다. 본 연구에서 개발된 신경망 모형은 관측된 강우자료의 품질과 패턴이 모형의 정확성에 미치는 영향이 절대적인 기존의 신경망 모형과 차별화하여, 현재의 대기상태를 나타내는 인공위성 자료를 추가함으로써 보다 정확한 강우량 예측이 가능하도록 하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제9권3호
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• pp.30-40
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• 2010

고속도로 본선 정체의 원인으로 진출램프에서 발생한 대기행렬의 본선 역류가 크게 작용하며, 이에 고속도로 진출램프 대기행렬 발생으로 인한 본선 영향을 적절히 표현하는 연속류 모형과 실제 제어 시 기반이 되는 적용성 연구가 필요하다. 본 연구에서는 고속도로 용량 변화에 따른 공급과 수요 곡선을 탄력적으로 적용하여 진출램프 대기행렬 영향으로 인한 고속도로 본선 교통류를 표현할 수 있는 Supply-Demand 모형의 적용성을 평가하였다. 먼저 Supply-Demand 모형 적용 시 요구되는 입력자료인 구간별 Sending & Receiving function과 진출램프 대기행렬의 본선 영향 등을 고려한 고속도로 본선 용량제약을 처리하는 방안을 제시하였다. 실시간 data를 사용하여 Supply-Demand 모형을 적용하는 일련의 과정을 모형화 한 후, 극심한 상습정체가 발생하는 내부순환로의 홍은진출을 포함하는 구간에 적용, 조정 및 발전시켜 분석하였다. 적용결과, 대기행렬의 본선 영향 범위와 대기행렬 패턴이 실제 교통류와 유사하게 예측되었다. 즉, Supply-Demand 모형이 Sending & Receiving function을 탄력적으로 적용함으로써, 진출램프 대기행렬의 본선 역류 등으로 인한 고속도로 본선의 용량 변화가 적절히 반영되는 것으로 검증되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권9호
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• pp.457-464
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• 2017

실내 공기 품질 측정은 측정 대상 공간의 대기 상태 유지, 외부 변인으로 인한 대기 이상 현상을 검출하려는 방법이다. 실내 공기 품질을 주기적으로 기록하면서 변인에 따른 공기 변화에 특정 패턴이 발생함을 관측할 수 있었으나, 파라미터를 설정하고 계수를 찾아 나가기엔 파라미터의 개수나 그 영향력을 추산하기 어렵고 결과가 시간에 의존적이라는 문제가 있다. 따라서 본 실험은 이것을 공식화하는 대신, 측정 주기마다 추이를 예측하는 관측치 중심의 기계 학습 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 논문은 실내 대기 품질을 주기적으로 전송 및 저장하는 측정기의 기록 데이터로 공기 품질 변화를 예측하는 모델을 설명하고 시계열 분석 모델을 구축한다.