본 논문에서는 위성항법시스템(GNSS)의 다양화에 따른 DGNSS 기준국(RSIM, Reference Station and Integrity Monitor)의 재구축을 위하여, 유럽연합(EU) 위성항법시스템인 Galileo의 E1 의사거리 보정정보 생성 알고리즘과 GPS/Galileo 시뮬레이션을 통한 성능검증에 대해 다룬다. 먼저 DGPS RSIM에서 DGNSS RSIM으로 전환을 위한 운영적 측면에서의 기술 및 메시지 표준과 사용자 방송 측면에서의 메시지 표준에 대해 살펴본다. 일반적으로 GNSS의 의사거리 보정을 위해서는 정확한 GNSS 위성위치와 사용자 위치를 알아야만 한다. 그러므로 Galileo 위성위치를 정확하게 계산하기 위해서, Galileo ICD 문건의 위성위치 계산식을 이용하여 사용자 수신기에서 제공하는 궤도력 정보를 기반으로 해당 위성 위치를 추정한다. 그리고 위성시계 옵셋과 사용자 수신기의 시각오차, GPS와 Galileo 위성의 시스템 타임 옵셋을 계산하여 GPS/Galileo 의사거리 보정정보를 생성한다. GPS/Galileo 시뮬레이터를 연동한 성능검증 플랫폼을 기반으로 GPS/Galileo 보정정보의 오차를 분석하고, 측위정확도를 분석하여 그 성능을 검증하였다. 국제기구(RTCM)에서 요구하는 기준국 운영을 위한 측위 성능을 충족할 수 있음을 확인하였다.
최근 전세계적으로 지구 온난화로 인한 이상 기후 현상이 발생되고 있다. 미국 북동부 지역의 한파, 중국 베이징, 인도 남부, 파키스탄의 폭염, 칠레, 카자흐스탄, 베트남의 홍수 등 세계 각지에서 이상 기후가 발생되고, 피해도 속출하고 있다. 특히, 중국의 경우 2013년 이후 매년 남부지역을 중심으로 전국적인 폭염이 지속되고 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 이상 고온 현상의 특성을 분석하기 위해 중국 츠시시의 4시기 Landsat 8 OLI TIRS 센서 영상을 활용하였다. 위성영상의 10개 밴드를 활용하여 토지피복 분류를 수행하고, 10번 열밴드를 이용하여 지표면 온도를 추출하였다. 4시기의 토지피복 분류 결과를 통해 시계열적인 변화 추이를 정량적으로 파악할 수 있었으며, 지표 온도 산출 결과를 통해 각 시기의 평균 온도뿐만 아니라 각 항목별 평균온도까지 확인할 수 있었다. 특히, 항목별 평균온도 산출 결과를 통해 동일 시기에서는 건물, 나지, 산림, 농경지, 수계, 갯벌의 순서로 온도가 높게 나타나는 것뿐만 아니라, 대상지 전체의 평균온도에 비해 건물, 나지, 산림, 농경지 지역의 온도는 높고 수계와 갯벌 지역은 온도가 낮게 나타나는 것을 확인 가능하였다.
2011~2012년 보령연안 수온의 시공간적 변동특성을 장기 연속수온관측 자료를 이용하여 분석하였다. 수온은 반일 또는 일일의 단주기 변동이 전 계절에 탁월하고 그 진폭은 하계와 춘계에 크고 추계에 작다. 수온과 기온의 연변동 진폭은 기온 $12.9^{\circ}C$, 수온 $10.9^{\circ}C$로 기온이 더 크며, 연변동 최고위상은 기온 8월 2일, 수온 8월 22일로 기온이 20일 앞선다. 수온의 연변동 진폭은 원산도와 대천항 연안에서 가장 크다. 수온변동 중 일일주기는 대천항과 무창포항, 반일주기는 원산도 주변 협수로에서 탁월하며, 대천천 하구는 천해조 비율이 높다. 표층수온과 기온은 대체로 풍향 변동에 따라 변동한다. 하천수가 방출되면 수온은 상승 후 하강 또는 하강 후 상승한다. 수온 탁월주기는 0.5일, 1.0일, 15일 주기와 7~10일 전후이다. 수온변동특성에 따라 해역을 분류하면 (1)원산도 남동연안의 혼합수역 (2)삽시도~용도, 장고도~삽시도, 장고도~안면도 남쪽의 서쪽 외해수역 (3)용도~독산의 남쪽 외해수역 (4)송도~대천항~무창포항의 조간대 연안수역으로 구분된다.
국가 공간정보를 다양한 방법으로 서비스 중인 공간정보 오픈플랫폼은 2012년 서비스 오픈 후 2차원 지도, 3차원 지형, 3차원 건물, 시계열지도 및 각종 주제도 등 지속적으로 다양한 콘텐츠와 서비스를 추가함에 따라 사람들의 관심이 증가하고 있다. 그러나, 공간정보 오픈플랫폼 시스템은 2012년 9월과 2013년 9월에 북한관련 3차원 위성영상 및 백두산 관련 신규 서비스가 추가되면서 사용자 접속의 폭주로 서비스가 중단되는 일이 발생하는 등 시스템의 과도한 부하에 대하여 안정적이지 못한 구조를 가지고 있다. 이는, 신규 콘텐츠 추가나 사용자 접속 증가 등 필요시마다 단순히 서버나 네트워크 장비만을 증설하여 서비스를 수행하였기 때문이다. 이에 본 연구에서는 CDN, 가상화, 클러스터링 등 신기술을 분석하여 방대한 국가 공간정보를 안정적으로 서비스 할 수 있는 새로운 공간정보 오픈플랫폼 아키텍처 구성방안을 제시하고자 한다. 끝으로 본 연구결과는 대용량 공간정보와 다수 사용자를 처리할 수 있는 차세대 공간정보 오픈 플랫폼 아키텍처 수립을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
제주도 서부 연안역인 한림 정치망어장의 해황과 어획량 변동과의 관계를 파악하기 위해 1995년$\~$1996년에 실시한 정선 및 정점조사의 수온 및 염분자료, 시계열분석, 단기변동, 해수유동상황과 1994년$\~$1996년의 한림 정치망의 어획량 변동에 관해 검토가 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) 한림 정치망에 가장 많이 잡히는 어종은 전갱이 ($69.2\%$)이고 그 다음으로 고등어 ($18.4\%$), 갈치 ($5.6\%$), 오징어($2.7\%$), 독가시치 ($1.4\%$)의 순이며. 조업기간은 5월에서 12월까지로 6월과 10월에 어획량의 피크가 있고 이중 10월에 년중 최고 어획량이 나타난다. 2) 한림 정치망에서는 밀물인 북류성분과 썰물인 남류성분이 명료히 나타나 해수의 연직혼합이 원활하고 남류의 지속기간(3시간 이상)이 길어 외측의 중$\cdot$저층수가 강하게 영향을 미쳐 어장까지 공급되어, 일별 평균수온이 낮고 염분 상승내지는 고염분수가 출현할 때 좋은 어획량을 보이는 경향이 있다. 또 대조기인 망이나 삭보다 소조기인 상$\cdot$하현에 어획량이 많g으며, 남$\~$남동풍이 3$\~$6.5m/sec정도 볼 때 호어가 나타날 가능성이 높다.
지난 20년(年) 동안에 있었던 우리나라 밤 가격(價格)의 경향변동(傾向變動)과 계절변동(季節變動)을 분석(分析)하고, 가결변동(價格變動)을 유도(誘導)하여 장래(將來) 20년간(年間)(1985~2004)의 밤 생산량(生産量)과 가격(價格)을 예측(豫測) 하였으며, 그 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1) 밤 가격(價格)은 1965~1972년(年)까지 매년(每年) 10.95%씩 상승(上昇)하였으나, 그 후 1973~1984 년(年)까지는 밤의 과다공급(過多供給) 때문에 매년(每年) 7.25%씩 하락(下落)하였다. 2) 1 년중(年中) 밤 가격(價格)은 수확기(收穫期)인 10월경(月傾)에 가장 낮으며, 7월경(月傾)에 가장 높아진다. 이러한 밤 가격(價格)의 계절변동(季節變動)은 시간(時間)이 지남에 따라서 다소 평준화(平準化)되는 경향(傾向)이 있으나, 아직도 계절지수(季節指數)의 변동폭(變動幅)은 대단히 크다. 3) 일정조건(一定條件)을 전제(前提)하여, 우리나라의 밤 생산량(生産量)은 1992 년(年)에 약(約) 99,000 톤으로 극대치(極大値)에 이르렀다가, 그 후 급속(急速)히 감소(減少)하기 시작(始作)하여 2004년(年)에는 년생산량(年生産量)이 23,000톤 정도가 될 것이며, 밤 가격(價格)은 1992년(年)까지 현재(現在)의 가격수준(價格水準)과 비슷하거나 약간의 상승세(上昇勢)를 유지(維持)하다가, 그 후 급속(急速)히 상승(上昇)할 것으로 예측(豫測)되었다.
본 연구에서는 고해상도 ERA5 재분석자료 중 우리나라 지상 온도 자료의 신뢰성을 검증할 목적으로 종관기상관측소(ASOS) 관측자료와 비교를 수행하였다. 새롭게 생산되어 배포 중인 ERA5 재분석자료는 높은 시·공간적 해상도를 가져 여러 분야에 활용성이 매우 높다. 자료의 분석 기간은 ASOS 61개 관측소가 1999년 이후로 결측률이 매우 낮으며 시간평균 자료를 제공한다는 점을 고려하여 1999-2018년 기간으로 설정하였다. ERA5 격자 자료는 격자 내 90-m 수치표고모델(DEM) 분포로부터 내륙, 해안, 산악 지역에 해당하는 지형학적인 특성에 따라 분류하여 ASOS 지점 자료와 비교되었다. 분석 기간 전체에 대한 평균 지상 온도는 ASOS와 ERA5 모두 공간 분포의 패턴과 값은 큰 차이없이 유사하였다. ASOS와 ERA5의 산점도 비교를 통해 전체 기간, 특히 여름, 겨울 기간에 대해 계절 변동성을 가진다는 특성을 확인할 수 있었으며, 이는 달별 두 자료 사이의 매시간 차이 확률밀도함수(PDF)의 시계열을 통해서도 확인되었다. 두 자료 사이의 차이를 통계지수인 NMB, RMSE를 계산하여 정량화시켰을 때, 각 값에서 지역적인 특성을 보였으나 모든 지수에서 큰 차이가 없다고 판단할 수 있었으며, 상관성을 보기 위해 R과 IOA를 통해 구한 값은 모두 0.99에 근접하였다. 특히 일평균 산출에 있어 1-시간-평균 값 24개를 이용한 일평균의 경우가 최고와 최저온도의 평균을 이용하는 일평균에 비해 오차가 작게 나타났고, 두 자료 사이의 상관성도 높게 나타남을 확인하였다. 두 자료의 차이가 나타나는 원인으로 ERA5 격자 내 지형 효과가 가장 클 것으로 판단하여 수치표고모델을 활용하여 각 지역별 PDF를 이용해 첨도 및 왜도를 구하고, 이를 온도 차이 파워 스펙트럼의 1년 주기 변동 크기와 비교하였다. 그 결과, 양의 상관성을 가졌음을 확인하였다. 이는 지형 효과가 두 자료 차이의 원인이라고 설명하는 결과이다.
시장 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로 정의할 수 있다. 정확한 시장 예측은 기업의 입장에서 새로운 제품의 도입시기 결정, 제품 설계, 생산계획 수립, 마케팅 전략 수립 등에 활용됨으로써 경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있게 하고, 정부의 입장에서는 발전 가능성이 있는 분야에 국가예산을 더 배분할 수 있는 효율적인 예산수립이 가능하게 한다. 본 연구는 정보통신기술(Information and Communication Technology: ICT) 분야의 제품 및 서비스에 대해서 과거의 시계열 자료를 이용하여 시장 성장곡선을 도출하고, 성장패턴이 비슷한 그룹으로 분류하여, 산업 내 시장에 대해 이해하고, 제품들의 미래 전망을 예측하는 데 목적이 있다. 다양한 아이템들을 통일되고 일관적인 방법으로 예측하기 위하여, 로지스틱 모형, 곰페르츠 모형, Bass 모형의 세 가지 전통적인 성장모형과 로지스틱 모형이나 곰페르츠 모형에서 도출되는 잠재시장 크기를 Bass 모형에 결합시킨 두 가지 하이브리드 성장모형을 개발하여 비교 분석하였다. 데이터 설명력이 우수한 로지스틱 + Bass 모형을 최적의 모형으로 선정하여 ICT 제품 및 서비스들 각각의 시장 성장곡선 모수를 확인하였다. 도출된 모수를 데이터로 하여, 자기조직화 지도 알고리즘을 통해, 5개의 의미 있는 영역으로 구분된 시장 성장패턴 지도가 구축되었는데, 각 영역별로 차별화된 특징과 성장패턴을 가지고 있었다. 본 연구에서 제안한 프로세스 및 시스템은 산업 시장 분석 시스템의 수요 예측 기능으로 활용될 수 있으며, ICT 산업뿐만 아니라 다양한 산업 및 분야에도 적용 가능할 것으로 기대된다.
Topex/Poseidon 위성의 레이더 고도계 관측값으로부터 동해의 해수면을 추출하여 울릉도, 포항과 속초/묵호의 조위계로부터 추출된 해수면과 비교하였다. 정확한 위성 해수면을 추출하기 위해 대류권, 전리층, 및 해양 조석값 등을 보정한 후, 한시간 간격의 조위계 자료를 위성자료에 맞추어 10일간격으로 리샘플링하여 두 해수면의 시계열 분석을 실시하였고 이들을 통계적으로 비교하였다. 보정에 사용된 조석값에 대한 주기특성을 조사한 결과 175.5일, 87.7일, 62.3일, 58.5일, 49.5일과 46.0일 주기에서 알리아싱이 나타났고, 이들에 의한 영향을 제거하기 위해 200일을 기준으로 저역통과필터링을 적용하였다. 또한 파동수대비법을 적용하여 다양한 주파수를 주기별로 분석하고 두 해수면 사이의 공통된 성분을 추출하여 위성 해수면과 조위계 해수면과의 상관계수를 크게 향상시켰다. 울릉도, 포항, 속초/묵호에서 두 해수면 사이의 초기 상관계수는 각각 0.46, 0.26과 0.15로 울릉도에서의 값이 가장 큰 이유는 울릉도가 해안선에서 멀리 떨어진 곳이기 때문에 위성 관측값의 오차가 가장 작기 때문인 것으로 사료된다. 200일 기준의 필터링을 적용했을 때의 상관계수는 0.59, 0.30과 0.30으로 각각 28, 15, 100% 증가되었고, 두 해수면의 성분 중 서로 양(+)으로 대비되지 않는 성분을 제거한 후 상관계수가 각 각 0.86, 0.85와 0.84로 87%, 227%과 460% 증가되었다. 이로써 필터링과 파동수대비법을 동시에 사용하는 것이 정확한 해수면 추출의 가장 효과적인 방법으로 나타났다.
농업기상 관측자료의 QC는 원자료의 튀는 값을 의심자료로 분류하거나 제거하는 사후 성격의 작업이다. 본 연구에서는 수원기상대의 2012, 2013년 농업기상 관측요소에 대하여 처음으로 QC를 시행하고, 관련 절차를 문서화하였다. QC 방법은 기상청의 실시간 품질관리 시스템을 참고하였고, 토양수분은 국제 토양수분관측망 QC 모듈을 참고하였으며, 그 외의 경우는 경험에 근거하여 자체적으로 고안한 기준을 적용하였다. 농업기상 관측자료에 이상의 품질검사 알고리즘들을 적용한 결과, 튀는 값과 비정상적인 값들이 사라지고, 보다 신뢰할 수 있는 시계열 자료가 확보되었으며, 보다 정확한 통계값이 산출되었다. 연직 기온, 토양온도 등의 온도 요소는 품질관리가 상대적으로 용이하게 이루어졌다. 그러나 토양온도의 튀는 값이 여름철에 집중된 것으로 볼 때, 강우에 따른 대비와 관측 장비의 철저한 관리가 필요하다고 사료된다. 한편, 온도 요소를 제외한 나머지 요소에는 각각의 자료 특성에 맞는 품질관리 방법의 개발이 시급하다. 특히 토양수분은 연직으로 깊이 들어가더라도 그 정도에 차이가 있을 뿐 강수량의 영향을 받음에도 불구하고, 앞에 제시한 일부 QC 방법은 0.10m 토양수분에 한정되어 있는 점이 한계로 작용하였다. 수원기상대에서 나타나는 토양수분의 겨울철 이상 변동은 ISMN 방식의 QC 모듈로도 걸러지지 않았으므로, 이에 대한 원인 분석이 이루어져야 할 것이다. 또한, 토양수분 QC에서 플래그가 부여된 의심자료들을 오류값으로 분류하기 위해서는 더욱 확실한 근거가 필요하다. 예를 들어 수원기상대의 경우, 여러 해 동안 측정된 토양수분 관측자료를 종합적으로 분석하여 수원기상대에서의 토양수분의 변화 양상이 매년 어떻게 반복되고 있는지 파악하는 것이 중요하다. 향후 단기적으로는 이번 QC 연구에서 자료의 신뢰도가 낮아 제외되었던 복사 변수와 지면온도 변수에 대한 QC가 이루어져야 하며, 수원 이외의 다른 농관 지점의 관측자료에 대해서도 QC가 속히 실시되어야 할 것이다. 중기적으로는 QC된 자료를 바탕으로 농업기상 정기보고서 작성 및 배포가 가능하다. 장기적으로는 기상청 및 KoFlux의 자동화 QC 프로그램, 수치모형을 이용한 비선형 변분 QC(예로, Lee et al., 2011) 등을 기반으로 농업기상 관측요소별 QC 수행의 고도화 및 자동화가 필요하다. 이러한 체계적인 개선을 통해 농업기상 관측자료의 품질경영이 한층 더 성취되면, 지상기상 관측자료에 버금가는 고품질의 농업기상 관측자료가 생산되어, 국내 유관기관, 학술 연구자, 농림업 현장 종사자 등 많은 이용자들에게 제공 및 활용될 것으로 기대된다. 이 연구에서 사용된 원자료 및 품질관리 결과 자료는 국가농림기상센터의 웹사이트(http://ncam.kr/page/req/agri_weather.php)에서 소정의 절차를 거쳐 이용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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