인공위성영상을 이용한 해양정보 추출을 위하여 SAR 위성영상을 이용한 해수유통 정보 추출을 연구하였다. SAR(Synthetic Aperture Radar) 위성영상의 도플러 쉬프트 정보를 이용한 해수유동 정보 추출은 적용기술의 근본적 한계로 인하여 실제 유속이 아니라 위성궤도의 법선방향에 대한 유속강도만을 제시하는 문제가 있다. 이러한 한계 및 문제점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 위성영상 촬영과 통일한 시간에 동일한 해역에서 해수유통을 관측하고, 관측된 해수유통 정보를 이용하여 위성영상에서 추출된 해수유동 정보를 보완 검증 하였다. 위성영상 추출 해수유통정보의 위성궤도 법선방향 유속강도는 관측된 해수유통 유향분포도에 근거하여 실제 해수유동 유향에 맞게 보정될 수 있었으며, 보정된 해수유통 정보는 실제 해수유동 분포를 잘 반영할 수 있었다.
인공위성영상을 이용한 해양정보 추출을 위하여 SAR 위성영상을 이용한 해수유동 정보 추출을 연구하였다. SAR(Synthetic Aperture Radar) 위성영상의 도플러 쉬프트 정보를 이용한 해수유동 정보 추출은 적용기술의 근본적 한계로 인하여 실제 유속이 아니라 위성궤도의 법선방향에 대한 유속장도만을 제시하는 문제가 있다. 이러한 한계 및 문제점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 위성영상 촬영과 동일한 시간에 동일한 해역에서 해수유동을 관측하고, 관측된 해수유동 정보를 이용하여 위성영상에서 추출된 해수유동 정보를 보완 검증하였다. 위성영상 추출 해수유동정보의 위성궤도 법선방향 유속강도는 관측된 해수유동 유향분포도에 근거하여 실제 해수유동 유향에 맞게 보정될 수 있었으며, 보정된 해수유동 정보는 실제 해수유동 분포를 잘 반영할 수 있었다.
이어도에 건설된 다목적 해양과학기지에서는 주위 대류 및 해류의 데이터 수집을 통해 기상, 어장예보 등의 기초 자료를 제공하는 것을 한 가지 목적으로 한다. 그런데 이어도 기지 구조물에 의한 해수 유동의 변화는 과학기지의 관측 데이터에 영향을 주어 정확한 자료 수집을 어렵게 하므로, 이어도 기지 구조물이 주위 유동에 미치는 영향을 분석하고 유동 정보 관측을 평가/보정하는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 이를 위한 기초연구로, 해류와 구조물 사이의 상호 작용을 모사 할 수 있는 알고리즘을 연구, 적용방법을 논의한다. 그 결과, 3차원 전산유체역학을 이용한 수치해석을 통해 이어도 기지 구조물 및 수중암초가 주위 유동에 미치는 영향을 연구하고 정확한 데이터 측정방법을 제안한다.
천수만의 수리 역학 및 수질 모델을 위하여 3차원 수리역학 모델(EFDC)과 21개 수질 변수에 대한 수질 모델이 접합된 3차원 수리역학-부영양화 모델(HEM-3D)을 이용하였다. 관측 자료에 대한 모델 검증 결과, 조위는 관측치에 비해 5% 정도, 유속은 10% 정도 작은 값을 보였으며, 지각은 모델 결과치가 고정항에서 늦고 간월도에서 빠르게 나타났다. 수질 항목, 특히 용존산소의 관측치에 나타난 전반적인 분포 양상을 잘 재현하고 있었으며, 항목별 기여도 분석에서는 수질 모델이 퇴적물에 의한 산소 소비에 민감하게 반응하고 있으며, 용존산소 변화에 있어서 퇴적물에 의한 영향이 중요한 역할을 하고 있음을 보여주었다. 본 모델 결과는 기존의 모델들과 비교하여 천수만 해역의 해수 유동 특성을 잘 재현하고 있으며, 본 모델과 연계된 수질 모델의 오염물 확산과 수질 항목들의 거동을 이해할 수 있는 정보를 제공하였다. 그럼에도 불구하고 본 연구를 통하여 나타난 문제점은, 수질 예측 모델에 필요한 수질 변수들의 관측 자료와 양식장에 의한 오염 부하량 자료가 충분하지 못하며, 퇴적물에 의한 수질 변화를 정량화할 수 있는 모델의 개발이 시급하다는 것이다. 특히 퇴적물에 의한 산소 요구량은 유기퇴적물이 미생물 등에 의해 분해되는 과정에서 요구되는 산소량으로서, 해수 유동 조건의 변화와 오염부하에 의한 유기퇴적물의 집적이 주된 요인이다. 방조제 건설 이후 해수유동 조건의 변화와 더불어 지속적으로 오염물이 유입되고, 담수 및 천수만의 수질이 점점 악화되고 있다. 따라서 이러한 오염부하와 퇴적물에 대한 관리대책이 시급한 것으로 판단되며, 향후 정확한 수질 예측을 위해서는 본 연구에서 나타난 문제점들에 대한 재고가 필요할 것으로 사료된다.
최근 기후변화로 인하여 국지성 집중호우 및 태풍으로 인한 피해가 빈번하게 발생하고 있으며, 산지가 많은 국내에서는 토석류 피해 또한 급증하고 있다. 2011년 집중호우로 인해 서울시에 위치한 우면산에서 많은 토석류가 발생하였고 이로 인해 많은 인명과 재산피해가 발생하였다. 여기서, 토석류란 산악지역의 상류에서 유발된 강우와 함께 토석 및 유목 등이 섞여 계곡하류로 빠르게 이동하는 현상을 의미한다. 이러한 토석류의 피해를 줄이기 위해서는 발생가능성과 범위를 예측하는 것이 무엇보다 중요하며, 토석류 발생에 영향을 미치는 가장 큰 두 가지 원인은 강우와 지형학적인 조건이라고 할 수 있다. 그러나, 현실적으로 강우정보는 하류지역에 위치하고 있는 AWS 기상관측소의 정보만을 이용 할 수 있기 때문에 산악지역에서 시시각각 변화하는 강우정보를 얻는 데는 한계가 있다. 그러므로 시 공간적인 강우의 변동성을 관측할 수 있는 레이더 강우정보를 이용하는 것은 매우 중요하다고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 시 공간적으로 우수한 해상도를 가진 레이더 강우 정보와 토석류 2차원 수치해석 모형인 RAMMS(Rapid Mass Move Simulation)모형을 연계하여 토석류 모의를 실시하여 토석류의 유동심, 토석유속, 충격력 등을 산정하였고, 지상강우정보를 이용하여 산정된 결과와 비교함으로서 레이더 강우정보를 이용한 토석류 예측의 적용 가능성을 확인하였다.
효율적인 방제전략 수립 지원시스템 개발의 일환으로 환경민감정보 기반 실시간 유출유 확산예측 시스템과 피해위험도 예측시스템을 연계한 해양오염 방제지원시스템을 개발하였다. 실시간 유출유 확산예측시스템에서는 실시간 바람과 실시간 해수유동을 기반으로 유출유의 이동을 계산하고, 유출유 특성에 따라 해상 유출유의 풍화작용을 모델링하여 유출유의 잔류량 및 확산분포를 계산한다. 유출유 확산 예측의 실시간 바람은 국립환경연구원의 실시간 기상모델 결과를 FTP를 이용하여 실시간으로 연계하여 활용하며, 실시간 해수유동으로서 조류는 수치모델결과와 검조소 관측결과의 결합을 통해 실시간 조석을 예측하는 CHARRY (Current by Harmonic Response to the Reference Yardstick) 모델을 이용하여 예측하고, 실시간 취송류는 바람과 취송류간의 상관관계와 반응함수를 이용하여 예측한다. 실시간 해수유동을 따라 이동하면서 풍화되는 유출유의 풍화작용은 유출유 특성에 따라 결정된 감소율을 적용하여 모델링한다. 본 시스템은 이와 같은 정보를 ESI(Environmental Sensitivity Index) 및 방제자원 정보와 통합하여 종합적으로 제공함으로써 방제전략 수립을 지원한다.
본 연구에서는 오픈소스 하드웨어인 라즈베리파이와 딥러닝 기술 기반 객체 탐지 알고리즘을 이용해 부경대학교 교내 유동인구 조사 및 분석을 수행하였다. 라즈베리파이를 이용하여 이미지를 수집한 후 YOLO3의 IMAGEAI, YOLOv5 모델을 사용하여 수집한 이미지의 인물 검출을 진행하였으며 정확도 비교 분석을 위해 Haar-like features, HOG 모델을 사용하였다. 분석결과, 개교기념일로 인한 휴교에 가장 적은 유동인구가 관측되었다. 대체적으로 입구의 유동인구가 출구의 유동인구보다 많았으며, 입구와 출구 모두 학교의 기념일과 행사에 따라 유동인구가 많은 영향을 받는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 GLONASS 시각 전달에 대한 r2cggtts 프로그램의 국내 관측 결과를 분석하여 제시한다. r2cggtts 프로그램은 GPS 시각전달에 의한 시각비교에 전 세계적으로 활용되고 있는 프로그램으로써, 최근 GLONASS 에 대한 코드가 수정보완되었다. 이에, 국내에서 관측된 GLONASS 데이터를 이용해서 GLONASS 에 의한 시각전달 결과를 분석하여 제시한다.
본 연구에서는 대구시를 사례로 도시내에서의 공간지형적 특성에 따른 국지적 바람유동성을 분석하였다. 분석은 3단계로 이루어졌는데, 1단계에서는 지역풍향(종관풍)과 국지적 바람유동간의 기상학적 관계를 비교하였다. 2단계에서는 도심지역과 교외지역으로 구분하여 국지적 바람유동의 변화를 비교 분석하였다. 3단계에서는 KLAM_21을 활용하여 국지적 바람유동과 도시공간전체의 바람길 형성 및 유동과의 공간적 관계에 대하여 비교 검증하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 지역의 대표풍향(종관풍)과 국지적 바람유동 사이에는 기상학적으로 상관성이 낮았다. 둘째, 도심지역 5개와 교외지역 2개 측정지점에서의 국지적 바람유동에 대한 관측결과에서는 지점별로 다양한 풍향을 나타내었다. 이는 측정지점 인근에서의 공간지형적 특성이 국지적 바람유동에 영향을 미치고 있음을 보여주고 있다. 셋째, KLAM_21을 활용하여 분석한 결과를 AWS 측정자료와 비교 검증한 결과 수치모델링분석의 신뢰도를 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 검증한 도시의 국지적 바람유동은 도시열섬현상의 개선을 위한 공간적 기능과 역할을 할 수 있는 요소가 될것으로 판단된다. 즉, 도시계획 수립시 공간지형적 특성에 따른 국지적 바람유동을 체계적으로 파악하고 이를 도시열섬발생지역과 공간적으로 연계될 수 있는 계획적 기법을 적용한다면 도시열섬 현상을 효과적이며 지속적으로 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 미세먼지는 국내에서 중요한 사안으로 되어가고 있다. 왜냐하면 미세먼지는 호흡기 질환, 안과 질환과 같은 수많은 질병을 불러일으키기 때문이다. 본 연구는 GIS 공간분석 기술을 이용하여 PM10 관측소의 위치에 대한 적정성을 평가하기 위하여 공간정보의 활용 사례를 제시하였다. 미세먼지 측정소 최적 위치를 평가하기 위한 공간정보 활용사례는 국가 공간자료와 건강위해성과 밀접하게 관련있는 PM10 측정 자료의 최적 위치와 함께 조사되었다. 서울시에는 31개 관측소가 있으며, 이들 측정소에서 관측된 PM10 자료를 가지고 추정된 PM10 농도는 공간보간기법을 적용하여 적정한 측정소 위치평가기법을 제시하는데 적용하였다. 서울시에서 PM10 측정망의 농도지도와 IDW와 크리깅 방법으로 추정된 농도는 강우량, 유동인구, 초등학교 위치정보와 같은 국가공간정보와 비교하였다. 일평균, 계절평균, 연평균 등의 PM10 농도는 현재의 PM10 측정소 위치와 위치적정성을 분석하는데 사용하였다. PM10농도는 2015년 유동인구와 지역 통계분석법에 적용된 계산된 PM10 분포와 비교하였다. 국가공간데이터는 PM10 오염분포와 부가적인 PM10 모니터링 사이트를 분석하는데 적용 가능하였다. 본 연구의 향후 연구과제는 PM10 모니터링 측정소의 새로운 위치를 선정하는데 사용된 국가공간정보의 활용성을 제안하는데 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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