• 지적과 국토정보
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• 제48권2호
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• pp.21-30
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• 2018

최근 다양한 센서 및 플랫폼에 의해 관측된 공간정보는 여러 시기에 걸쳐 데이터베이스를 구축하여 국가 포털에서 제공하고 있으며 다양한 공간정보에 대한 접근이 용이하다. 따라서 시간의 변화에 따른 국토 공간의 변화에 대한 분석이 가능하다. 본 연구에서는 다시기에 관측된 다양한 공간정보들인 항공사진, 정사영상, 수치지형도, DEM 및 DSM 등의 자료들을 활용하여 횡성과 원주 일부지역의 사례를 중심으로 산림 변화를 분석하였다. 항공라이다와 항공사진을 이용하여 생성된 DSM이 수치지형도의 DEM보다 산림변화지역을 효과적으로 분석할 수 있었다. 또한 공간정보를 활용하여 산림 관리 및 분석을 수행함으로써 산림에 대한 효과적인 보전 및 관리를 위한 기초 자료를 제공할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권3호
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• pp.293-303
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• 2008

저수지의 탁수 장기화는 몬순기후대의 많은 나라에서 물 공급시스템의 효율성과 지속가능성을 저하시킨다. 본 연구에서는 대청댐 저수지를 대상으로 홍수시 유입하는 탁수의 실시간 감시와 예측을 통해 탁수의 최적조절 대안을 효과적으로 분석할 수 있는 의사결정지원시스템인 RTMMS를 개발하였다. RTMMS는 실시간 계측자료를 수집하여 저장, 조회할 수 있는 데이터베이스관리시스템, 모델의 입력 자료를 자동 생성하기 위한 예측모듈, 2차원 저수지 탁수예측 모델, 그리고 모델의 수행결과 분석 및 다양한 시나리오에 따른 의사결정이 가능하도록 설계된 후처리시스템으로 구성되어 있다. RTMMS의 예측 신뢰도를 검증하기 위해 2004년 홍수기 동안 실시간 계측을 통해 수집된 자료를 이용하여 모델을 보정하고, 2006년 홍수사상을 대상으로 실시간 검증 모델링을 실시하였다. 저수지의 수온과 탁도의 시공간적인 변화를 모의하고 실측값과의 오차를 분석하였다. RTMMS는 저수지내 탁수의 밀도류 유동특성과 소멸과정을 비교적 잘 모의하였으며, 특히 시스템의 실시간 적용에 필수적인 조건인 계산효율이 매우 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 RTMMS의 구성은 비슷한 탁수문제를 가지고 있는 많은 저수지에서도 물 공급시설의 최적관리와 하류 수생태계의 향상을 위해 효과적으로 적용될 수 있을 것이다.

• 대한지리학회지
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• 제49권6호
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• pp.833-848
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• 2014

풍력발전단지의 신규 개발과 안정적인 운영 계획 수립을 위해 기후변화에 따른 미래 풍력에너지의 변동성 정보를 파악하는 것이 필요하다. 본 연구는 IPCC 5차 보고서에서 새롭게 도입된 대표농도경로(Representative Concentration Pathway)를 적용한 기후변화 시나리오 자료를 활용하여 2006년부터 2040년까지의 가까운 미래에 대한 풍력에너지(풍력에너지밀도와 잠재전력생산량)의 시 공간적 변동성을 분석하고자 한다. 사용된 기후변화 시나리오는 지역기후모델 HadGEM3-RA를 이용해 생산된 RCP2.6과 8.5자료이다. 시나리오 생산의 기반이 된 지역기후모델을 과거기간에 대하여 ECMWF의 ERA-interim 재분석자료와 비교분석한 결과, 지역 기후모델은 풍력에너지를 육지에서는 과소, 바다에서는 과대 모의하였다. 그리고 변동성 역시 육지에서 과소, 바다에서는 과대 모의하였다. 미래 풍력에너지는 RCP 시나리오별로 다소 차이가 나타나지만 육지에서 증가, 바다에서는 감소할 것으로 예측되었으며 고도가 높은 산지 및 해안지역에서 미래 풍력에너지의 변동성이 증가할 것으로 분석되었다. 지역별 풍력에너지밀도 분석결과 제주에서 크게 증가할 것으로 예상되었으며 변동성도 크게 증가하였다. 미래 풍력에너지의 변동은 주변 기상장의 변화와 연관 지어 해석이 가능하였으나 큰 변동성으로 인한 불확실성이 증가할 것으로 판단할 수 있다. 본 연구를 통해서 분석된 결과는 미래 에너지 수급 및 활용계획 수립에 있어 기초자료로 활용될 수 있으리라 판단한다.

• 지적과 국토정보
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• 제53권1호
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• pp.21-36
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• 2023

전 세계적으로 가장 널리 사용되고 있는 교통수요모형은 전통적 4단계 교통수요모델이다. 하지만, 기존 분석방법은 시공간적으로 다양한 분석에 제약을 가지고 있으며, 이러한 한계를 극복하기 위해 최근 활동기반 모형 및 시스템이 활발히 연구 개발되고 있다. 이에 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 활동기반 통행자분석시스템 ABATA(Activity-Based Traveler Analyzer) 기술개발을 소개한다. 이 시스템은 시간별 총인구 추정, 활동 프로파일 생성, 시간별 활동 인구 추정, 공간 활동 인구 추정 및 출발지·목적지 추정 등의 구성요소를 포함한다. 제안된 시스템을 실증하기 위해 사례연구로 세종시 5-1 블록스마트시티를 대상으로 토지이용변화에 따른 배기가스 배출영향을 평가하였다. 그 결과 업무시설 분산계획 시나리오의 토지이용이 업무시설 집중계획 시나리오보다 이동 거리가 길어 배출량이 더 많이 발생하는 것으로 나타났다. 제안된 ABATA 시스템은 활동 인구 및 통행 수요에 대한 인구, 활동 일정 및 미래 토지이용의 변화 영향을 시뮬레이션하기 위한 유용한 도구를 제공할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.195-195
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• 2022

도림천의 최상류인 관악산 유역에 서울대학교 관악캠퍼스가 건설되었다. 이로 인해 물순환은 기존의 자연 상태에서 점점 변해 왔는데, 이는 하류 도림천의 홍수 및 수질 오염의 피해를 증가시켰다. 도시화된 서울대학교 관악캠퍼스의 물순환 회복은 하류 홍수피해 방지와 지속 가능한 친환경 캠퍼스를 위해 중요하나, 이에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 SWMM(Storm Wastewater Management Model)을 활용하여 캠퍼스 내 물순환 현황을 시간과 공간에 대해 정량적으로 파악하고, 물순환 회복을 위해 지속 가능한 효율적인 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 유역 현황 조사와 함께 SWMM 구축에 필요한 수문·기상학적 변수와 물리적 매개변수를 확립하였다. 수문·기상학적 변수로는 기상관측장비 ATMOS-41의 설치와 기상청 자료로부터 수집하였으며, 물리적 매개변수는 환경부의 자료를 활용하였다. 그 후, 서울대-도림천 배수분구에 대해 SWMM을 적용하여 월별로 유출량, 침투량, 그리고 증발산량을 모의하였다. 시간에 따른 물순환 분석의 경우 강수량 자료와 불투수율의 변화 정도에 따라 월별 물수지 비율을 파악하고, 공간에 따른 물순환 분석의 경우 동일한 기간에 대해 분할한 16개의 소유역 별 유출량과 유역의 평균 유출량을 비교하여 분석하였다. 대상 유역의 월별 물수지 비율을 모의하는데 효율성을 높이고자 배수 구역 및 관망을 세밀하게 나눈 경우와 그렇지 않은 경우에 대해 분석하였다. 그 결과, 시간에 따른 연평균 물수지 비율의 차이는 2020년 모의 결과와 최근 5년 평균(2015~2019년) 모의 결과 비교 시 각 물수지 항목별로 0.47~2.34%의 차이를 보였다. 공간적으로는 16개 소유역 중 저류시설을 포함한 9개 소유역의 표면 유출량이 유역의 평균 유출량보다 많게 모의 되었다. 또한, 유역을 구성할 때보다 관망을 구성할 때 높은 정확성이 요구됨을 알 수 있었다. 본 연구는 ATMOS-41을 통한 지속적인 수문·기상학적 요소의 모니터링과 SWMM 모델 구축을 통해 앞으로도 변경사항을 추가함으로써 친환경 캠퍼스로의 전환에 이바지할 것으로 기대한다.

• 전기학회논문지
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• 제57권11호
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• pp.1910-1915
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• 2008

The load analysis for the distribution system and facilities has relied on measurement equipment. Moreover, load monitoring incurs huge costs in terms of installation and maintenance. This paper presents a new model to analyze wherein facilities load under a feeder every 15 minutes using meter reading data that can be obtained from a power consumer every 15 minute or a month even without setting up any measuring equipment. After the data warehouse is constructed by interfacing the legacy system required for the load calculation, the relationship between the distribution system and the power consumer is established. Once the load pattern is forecasted by applying clustering and classification algorithm of temporal data mining techniques for the power customer who is not involved in Automatic Meter Reading(AMR), a single-line diagram per feeder is created, and power flow calculation is executed. The calculation result is analyzed using various temporal and spatial analysis methods such as Internet Geographic Information System(GIS), single-line diagram, and Online Analytical Processing (OLAP).

• 정보처리학회지
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• 제15권2호
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• pp.123-132
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• 2008

그리드 기반의 e-Science 시스템을 실용화하여 세계 최고 수준의 국가적 첨단 공동 연구 장비의 활용도를 제고하고 e-Science 기반의 동시협업 연구가 가능한 차세대 연구 개발 환경 구축을 목적으로 국내 유일의 가속전압 1.3 MV의 초고전압투과전자현미경 (HVEM)을 이용한 전문연구 포털인 e-HVEM 포털을 개발하였다. 이는 웹 포탈 시스템에서 원격 제어 (Tele-HVEM), Nano-Bio 데이터베이스 및 계산 그리드 기반의 tomography 시스템 (G-Render)를 동시에 사용 할 수 있는 통합 연구 환경으로써 e-HVEM 포털 시스템에서 단순 장비 운용뿐만 아니라 실제연구 분석까지 활용할 수 있도록 하였다. 특히 본 연구에서는 HVEM으로부터 얻어진 일련의 화상 정보들에 대한 3차원 구조 복원을 위하여 그리드 연산 시스템을 도입함으로써 보다 빠른 시간에 원하는 최종 결과물을 얻을 수 있도록 구성하였다. 이로써 e-HVEM 포털은 다양한 국가 대형 연구 장비를 활용하여 시공간 개념을 넘어선 e-Science 공동 협업 시스템의 성공적인 모델로써 국내는 물론 국제적인 공동 연구를 수행할 수 있는 장비 활용 가상 실험실 구축의 실현 가능성을 시사한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.412-412
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• 2022

지속가능한 물관리를 위해서는 강우, 수문학적 반응의 동적 순환과 생공업 및 농업 기반시설과 같은 관리 조치에 사용되는 물을 포함한 가용수(Available Water)의 시공간적 영향을 파악할 수 있어야 한다. 가용수의 구성요소를 파악하기 위해 블루워터와 그린워터의 개념이 제안되었다. 블루워터는 강수로 인해 형성된 지표수, 지하수 및 호수·저수지의 저류량을 포함하며, 그린워터는 강수로부터 불포화 토양층에 저장된 토양수분과 수역, 초목에서 대기 중으로 방출되는 증발산을 말한다. 블루워터와 그린워터를 산정하기 위해서는 동적 수자원과 인적 요소에 의존되는 수자원을 정확하게 구별해야 하며 물 가용성 평가를 용이하게 하는 통합 기반 개념의 수문학적 모델이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 5대강을 대상으로 각 유역의 가용수량의 변화를 파악하기 위해 각 유역별 블루워터와 그린워터를 평가하고자 하였다. 5대강 유역의 장기간 변화와 광범위한 분석을 위해 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형의 수문모델링 결과를 활용하였다. SWAT 모형의 신뢰성 있는 수문 검보정을 위해 전체 기간(2005~2020) 중 모형의 보정(2005~2009) 및 검증(2010~2017)기간을 설정하였으며, 각 유역의 다목적댐과 다기능 보의 실측방류량을 이용하여 댐 운영모의를 고려하였다. 검보정된 SWAT 결과를 활용하여 블루워터와 그린워터를 분류하였으며 가용수량을 평가하는 방법을 제시하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.89-95
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• 2023

인간 행동 인식 (Human action recognition, HAR) 기술은 스포츠 분석, 인간과 로봇 간의 상호작용, 대형 사이니지 콘텐츠 등의 애플리케이션에 활용되는 핵심 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 몰입형 대형 사이니지 콘텐츠를 위한 STAGCN (Spatial temporal attention graph convolutional network) 기반 인간 행동 인식 시스템을 제안한다. STAGCN은 attention mechanism을 통해 스켈레톤 시퀀스의 시공간적 특징에 서로 다른 가중치를 부과하여, 동작 인식에 중요한 관절 및 시점을 고려할 수 있다. NTU RGB+D 데이터셋을 사용한 실험 결과, 제안된 시스템은 기존 딥러닝 모델들에 비해 높은 분류 정확도를 달성한 것을 확인했다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.275-290
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• 2021

대기 중의 이산화황(SO2)은 주로 인위적 배출원에 의해 발생하며 화학 반응을 통해 (초)미세먼지를 형성하여 직간접적으로 주변 환경 및 인체 건강에 해로운 영향을 주는 물질이다. 특히 지상에서의 농도는 인간 활동과 밀접한 관련이 있어 모니터링의 필요성이 매우 크다. 따라서, 본 연구에서는 TROPOMI SO2 연직 컬럼 농도 산출물 및 타 위성 산물과 모델 산출물 등을 융합 활용하여 기계학습 기법에 적용하여 SO2 지상 농도 추정모델을 개발하였다. 기계학습 기법으로는 널리 활용되고 있는 RF(Random Forest)에 잔차 보정 과정을 결합한 2-step 잔차 보정 RF를 적용하였다. 개발된 모델은 무작위, 공간 및 시간별 10-fold 교차 검증을 통하여 검증하였으며, 기울기(slope) 값이 1.14-1.25, 상관계수(R) 값이 0.55-0.65, rRMSE 값이 약 58-63% 정도로 나타났다. 이는 잔차 보정이 적용되지 않은 기존의 RF 대비 slope의 경우 약 10%, R과 rRMSE의 경우 약 3% 가량 향상된 결과를 보인다. 국가별로 나누어 분석하였을 때에는 샘플 수가 적고 SO2의 전반적인 농도가 낮은 일본 지역에서의 공간별 10-fold 교차검증 성능이 소폭 감소하는 것으로 나타났다. SO2 지상농도 분포를 계절별로 표출하였을 때, 일본의 경우 다른 지역 대비 연중 저농도가 관찰되며 높은 결측 값 비율로 인하여 관측소 농도 대비 2-step 잔차 보정 RF 모델에서 과대 모의하는 경향이 관찰되었다. 대표적 고농도 발생지인 중국의 YRD(Yangtze River Delta) 와 한국의 SMA(Seoul Metropolitan Area)의 계절적 분포 변화를 추가적으로 분석하였을 때, 연료 연소로 인한 겨울철 농도 증가 패턴이 나타났다. 이는 인위적 배출원의 영향을 크게 받는 SO2의 시공간적인 분포 특성을 잘 반영하고 있는 결과이다. 따라서, 본 연구를 통하여 제안한 모델은 장기적으로 SO2 지상 농도의 시공간적 분포를 파악하는 데에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.