현재 산업현장의 가스 안전관리는 접촉식은 LDAR(Leak Detection and Repair), 비접촉식은 레이저 메탄검지기와 IR 카메라를 사용하고 있다. LDAR 방식은 전체 관리를 하는데 많은 인력과 소요시간이 들고, 관리자가 측정을 위해 가까이 접근해야 하므로 안전의 위협을 받을 수 있어 비접촉식이 더 효율적이다. 비접촉식에서 IR(infrared)을 이용한 가스 측정 방안에 대한 연구가 주목받고 있다. 산업 가스 중 메탄가스를 활용하여 측정 거리에 따라 가스 분출량을 변화시켜 OGI(optical gas image)를 촬영하였다. 본 논문은 가스의 배경온도차이가 OGI 의 선명도에 미치는 영향을 확인하기 위한 실험이다. OGI를 통해 가스의 구름모형을 정확하고, 선명하게 보기 위하여 배경온도 조절판을 제작하였다. 배경온도 조절판을 통해 배경온도와 대기온도 차이가 ${\Delta}T0^{\circ}C$일 때 보다 ${\Delta}T-6^{\circ}C$ 차이의 낮은 온도 조건으로 OGI 촬영을 한 결과가 육안을 확인하였을 때 더 선명한 차이가 나타났다. 선명도 차이의 객관성을 부여하기 위하여 추가로 MATLAB 의 RGB 분석법으로 확인한 결과, ${\Delta}T$가 $-6^{\circ}C$ 일 경우 RGB 값의 수치가 약 20% 낮게 나왔다. 배경온도가 대기온도보다 $-6^{\circ}C$ 낮을 때 더 선명하게 보이는 것은 총 복사법칙으로 설명이 가능하다. 가스의 배경온도가 대기온도에 비해 낮게 될 때 OGI 렌즈로 들어오는 가스의 복사에너지가 증가되어 가스가 더 선명하게 보이게 된다.
서울을 포함한 수도권의 지표면 온도를 분석하기 위하여 Landsat과 MODIS의 지표면 온도, AWS의 기온, 지표면 고도 및 토지이용도를 이용하였다. Landsat과 MODIS 위성의 지표면 온도와 AWS 기온의 분석은 상관계수, 평방근 오차(Root Mean Squared Error, RMSE), 선형회귀분석 등의 통계분석방법을 적용하였다. Landsat과 MODIS 지표면 온도의 상관계수는 0.32이고 RMSE는 4.61 K였다. 그리고 Landsat과 MODIS 지표면 온도와 AWS 기온의 상관성은 각각 0.83과 0.96이며 RMSE는 3.28 K, 2.25 K이었다. Landsat과 MODIS 지표면 온도는 비교적 높은 상관성을 보였으나 각각의 선형회귀의 기울기는 0.45와 1.02이었다. Landsat 5의 경우 전체 관측소에 대하여 0.5이하의 낮은 상관성을 보였고 Landsat 8의 경우는 일치되는 지점이 다른 위성에 비하여 적었으나 0.5이상의 상관성을 나타냈다. Landsat 7은 대부분 0.8이상의 높은 상관성을 보였고 대체적으로 서울중심부에서 높은 상관성이 나타났다. 위성의 지표면 온도와 지표유형에 따른 AWS 기온사이의 상관성은 0.8이상의 높은 상관성을 보였다. Landsat 위성의 지표면 온도의 상관성은 0.84이었고 RMSE는 3.1 K이상이었으며 MODIS 위성의 상관계수는 0.96이상이고 RMSE는 2.6 K이하였다. 결과적으로 두 위성의 지표온도의 차이는 관측시각 차이에 의한 것으로 위성의 해상도에 따라 복사량을 탐지하는 지표면의 면적 차이에 의하여 발생되는 것으로 사료된다.
국립기상연구소는 2010년 6월, 하향적외스펙트럼을 관측하는 고분해적외분광간섭계(FT-IR)인 Atmospheric Emitted Radiance Interferometer (AERI)를 안면도 기후변화감시센터에 설치하였다. AERI는 고분해 적외 센서를 탑재하고 있어 위성 기반의 원격탐사 자료를 검증하는데 유효하다. 본 연구에서는 AERI로부터 산출되는 메탄의 품질 향상을 위해 맑을 때의 자료를 분류하는 AERI 스펙트럼 기준의 새로운 방법을 개발하였으며, KLAPS 구름 정보를 이용한 방법과 비교하였다. 맑은 날 관측된 AERI 스펙트럼을 기준 스펙트럼으로 선정하였으며, 구름에 민감한 대기 창 영역을 사용하였다. 임계값 선정을 위해 복사량 임계값 테스트를 실시하였으며, 선정된 임계값을 이용한 AERI 스펙트럼 기준의 방법과 KLAPS 구름 정보를 이용한 방법을 각각 이용하여 최하층 메탄 농도를 산출하였다. 각각 산출된 메탄농도와 지상관측 메탄농도를 비교하였으며, KLAPS 구름 정보를 이용하여 산출된 메탄농도보다 AERI 스펙트럼 기준의 방법으로 산출된 메탄농도의 품질이 더 좋은 것을 확인하였다. 뿐만 아니라 GOSAT 연직 메탄 총량과의 비교에서도 좋은 결과를 보여주었다.
공기와 초경량 소재인 에어로젤을 이용하여 소방용 특수방화복의 무게를 경량화하고자 하였다. 3겹(겉감, 중간층, 안감)으로 구성된 특수방화복을 경량화하기 위해서는 총무게에서 가장 큰 비중을 차지하는 안감을 신소재로 대체하는 것이 가장 효과적이었다. 열보호 성능시험은 대류 열원(ASTM D 4108), 복사 열원(KS K ISO 6942) 및 대류와 복사 혼합 열원(KS K ISO 17492)에 대해 수행하였다. 안감의 펠트를 공기층으로 대체하였을 경우 공기층이 최소 3 mm 이상일 때 열보호 성능이 KFI와 ISO 기준을 충족하였다. 그러나 공기층의 두께가 10 mm까지 늘어나도 열보호 성능이 기존 제품의 성능에 미치지 못했다. 안감의 펠트를 에어로젤로 대체하였을 경우 에어로젤의 두께가 2 mm일 때 TPP (ASTM D 4108) 값이 KFI 기준을 충족하였으며, 에어로젤의 두께가 3 mm일 때는 TPP 값이 기존 특수방화복보다 약 140% 향상되었다. 에어로젤을 사용할 경우 특수방화복의 경량화 뿐만 아니라 열보호 성능까지 향상됨을 확인하였다. 그러나 에어로젤은 부서지기 쉬운 성질이 있어서 특수방화복을 구성하는 층 사이에 일정한 두께로 고정시키는 방법이 향후 고려되어야 한다.
본 연구에서는 소양강댐 유역의 수문기상인자들의 시공간적 변동성을 명확히 파악하기 위하여 지표해석모형을 구축하였다. 지표해석 모형으로는 Variable Infiltration Capacity (VIC) 모형을 사용하였으며, 모형의 공간 해상도는 10 km, 시간 해상도는 1일로 정하였다. 2007~2010년 기간의 일유량자료를 바탕으로 Isolated Particle Swarm Optimization 알고리즘을 사용하여 모형의 7개 매개변수를 보정하였고, 2011~2014년 기간의 일유량자료를 사용하여 모형을 검증하였다. 보정된 모형은 보정기간과 검증기간 모두에 대하여 0.90의 Nash-Sutcliffe Coefficient값과 0.95의 상관계수를 보였다. 소양강댐유역에 대하여 산출된 인자들은 여름철에 강우가 집중되어있는 우리나라의 계절적인 특성과 기온변화로 인한 장 단파 복사량의 변화와, 지표면 온도의 변화, 이로 인해 피복층에서의 증발과 식생 증산의 변화가 고려되어 총 증발산이 변화하는 경향이 잘 반영된 것으로 나타났다. 산출된 수문인자를 검증하기 위하여 지상관측토양수분자료와 비교하였다. 겨울철을 제외한 4~11월의 비교결과 두 자료의 추세선의 기울기는 1.087로 나타났고, 상관계수는 0.723의 값을 나타냈다. 이러한 본 연구의 결과는 지표해석모형이 우리나라 주요 댐 유역의 수문기상인자의 시공간적인 변화를 정확히 파악하는데 활용될 수 있으며, 나아가서는 더욱 정밀하고 효율적인 수자원계획을 수립하는 데에도 활용될 수 있다는 점을 시사한다.
원격탐사 기법을 이용하여 산출된 태양 유도 엽록소 형광(Sun-Induced Fluorescence, SIF)을 통해 식생의 광합성 효율 및 스트레스 상태를 이해하기 위한 노력이 세계적으로 진행되고 있다. 최근 SIF 관측을 위한 광학 기기 개발과 SIF 산출 방법론이 정립되고 있으나 아직 국내에서는 SIF 관측이 드물며 관측 자료의 수도 적다. 본고에서는 나주에서 2020년 6월 10일부터 2020년 10월 5일까지 벼 생육기간 동안 광학 기기를 이용하여 관측된 SIF 자료를 공개하였다. SFM 방법과 iFLD 방법으로 O2A과 O2B 흡수 대역의 SIF를 산출하였으며, 광합성 유효 복사량에 대한 정보도 제공하였다. 또한, 태양천정각, 센서의 광 포화상태, 관측 순간의 태양광의 급격한 변화, 태양광 정반사 영향 등을 고려하여 품질이 낮은 SIF 자료를 필터링하였다. 본 자료를 통해 연구자들이 SIF에 대한 이해를 높이고, 제안된 SIF 자료 필터링 방법으로 SIF 산출물 품질관리에 도움이 될 것으로 기대한다.
Coupled Climate Model Inter-comparison Project Phase 6에 참여한 21개의 모형들의 기후변화 시나리오 실험 결과로부터 북서태평양 해면수온과 쿠로시오의 미래변화를 분석하였다. 해면수온 상승의 공간적인 특징은 쿠로시오의 공간적인 분포와 유속의 변화와 관련된 것으로 파악되었다. 북태평양에서 아열대 순환계와 아한대 순환계의 경계를 따라 흐르는 쿠로시오 확장역의 위치 변화와 지구온난화에 따른 대규모 대기순환과의 관계를 알아보기 위해 21개 모형 중 9개의 모형들의 기후변화 실험별로 zero-바람회전응력이 나타나는 위도를 비교하였다. 온실기체의 증가로 대기복사강제력이 커짐에 따라 zero-바람회전응력이 나타나는 위도가 북상하는 것을 확인하였으며, 이는 관측에서 나타난 zero-바람회전응력이 나타나는 위도가 북상하는 추세와 일치하는 결과이다. 이러한 결과는 지구온난화로 인해 해들리순환이 북쪽으로 확장함에 따라 한반도가 속한 중위도의 온난화가 가속될 수 있음을 나타낸다. 대한해협을 통해 동해로 유입되는 대마난류의 수송량과 온도 또한 대기복사강제력이 커짐에 따라 증가하였다.
자외선은 노출 정도에 따라 인체에 유익 또는 유해한 영향을 미치므로 개인별 적정 노출을 위해서는 정확한 자외선(UV) 정보가 필요하다. 국내의 경우 기상청에서 생활기상정보의 한 요소로 자외선 정보를 제공하고 있으나 지역별 자외선 지수(UVI, Ultraviolet Index)로 사용자 위치의 정확한 UVI를 제공하지는 못하고 있다. 일부에서는 정확한 UVI의 취득을 위해 직접 계측기를 운용하지만 비용이나 편의성에 문제가 있고, 태양의 복사량과 운량 등 주변 환경요소를 통해 자외선 양을 추정하는 연구도 소개되었으나 개인별 서비스 방법을 제시하지는 못하였다. 이에 본 논문에서는 각 개인별 위치에서의 정확한 UVI 제공을 위한 태양객체 정보와 태양광 특성을 이용한 UVI 산출 딥러닝 모델을 제안한다. 기 수집한 하늘이미지 및 태양광 특성을 분석하여 태양의 위치 및 크기, 조도 등 UVI와 상관도가 높은 요소들을 선정한 후 DNN 모델을 위한 데이터 셋을 구성한다. 이후 하늘이미지로부터 Mask R-CNN을 통해 추출한 태양객체 정보와 태양광 특성을 입력하여 UVI를 산출하는 DNN 모델을 구현한다. 국내 UVI 권고기준을 고려, UVI 8이상과 미만인 날에 대한 성능평가에서는 기준장비 대비 MAE 0.26의 범위 내 정확한 UVI의 산출이 가능하였다.
본 연구의 주 목적은 연료 수분 미소 정량 공급기를 장착한 층류 반응기(LFR)에서 수분함량 변화에 따른 석탄의 휘발분 점화 특성을 조사하는 것이다. 실제 발전소의 미분기 출구 분위기와 비슷한 수분량이 석탄량의 20, 30, 40%로 LFR에 석탄과 함께 공급했을 때 휘발분의 점화 위치와 시간을 실험적으로 관찰하였다. 석탄이 공급되는 층류 반응기 정 중앙의 수직방향으로 $70{\mu}m$ R-type 열전대를 이용하여 복사 열손실을 고려한 가스온도를 측정하였고, 휘발분 점화 위치는 CCD 카메라를 이용해 촬영한 15~20개의 이미지를 디지털 이미지 프로세싱을 통해 얻은 평균 값으로 결정하였다. 그 결과 수분량이 증가할수록 가스 온도는 감소하였고, 점화 위치는 2.92, 3.36, 3.96, 4.65mm로 지수적으로 증가하였다. 이러한 실험결과는 이론적으로 adiabatic thermal explosion에서의 점화 지연 시간과 같은 경향을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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