남해 진해만에서 주파수 17-40 KHz를 이용하여 수평 입사각 $82^{\circ}$에 대한 고주파 해저면 반사손실을 측정하였다. 측정된 해저면 반사손실은 주파수에 따라서 주기적인 변동성을 보였으며 이러한 특성은 이층 구조의 해저면을 가정한 레일리 반사 계수 모델을 사용하여 예측한 결과와 비교 분석되었다. 이층 구조 반사 계수 모델은 수층, 상부퇴적층, 그리고 하부 퇴적층으로 구분되며 총 9개의 입력 인자 (수층의 음속과 밀도, 상부 퇴적층의 음속, 밀도, 감쇠계수, 두께, 하부 퇴적층의 음속, 밀도, 감쇠계수)가 사용된다. 하부 퇴적층의 지음향 인자들은 코어로부터 측정된 평균 입도 크기로부터 유추되었으며 상부층의 음속, 밀도, 감쇠계수와 두께는 몬테카를로 방법을 이용하여 역추정되었다. 지음향 인자들의 민감도 조사로부터 다층구조 해저면에서 나타나는 반사계수의 종속성은 상부 퇴적층의 두께에 가장 민감하게 반응함을 확인하였다.
본 연구에서는 안개(haze)가 존재하는 영상에서의 색상 왜곡에 대하여 분석하고자 한다. 장면에 안개가 포함되는 경우, 장면에서 반사되는 칼라 신호는 안개 성분에 따른 투과율의 영향으로 색상의 왜곡이 수반된다. 통상적인 안개 제거(de-hazing) 방법으로 안개의 영향을 배제하는 경우 색상의 왜곡이 충분히 해소되지 않는 경향이 있다. Khoury 등은 많은 연구에서 언급되는 안개 모델인 다크-채널-프라이어(dark channel prior) 기법을 이용하여 색상의 왜곡 정도를 파악하였다. 그러나 색 오차 값 등 왜곡의 경향성 만을 확인하였고, 구체적인 색 왜곡에 대한 분석을 하지 않았다. 본 논문에서는 색 왜곡의 형태를 분석하고, 색상의 왜곡을 줄일 수 있는 복원 방법을 제안하였다. Khoury 등이 사용한 데이터베이스의 입력 영상에는 표준 칼라 도구인 맥베스 칼라체커(Macbeth color checker)가 포함되어 있다. 맥베스 칼라체커(Macbeth color checker)의 칼라 값들을 이용하여 안개 농도의 변화에 따른 색상 왜곡을 분석하고, 모델링을 통하여 새로운 색상 왜곡 모델을 제시하였다. 제안한 방법은 안개 농도 변화에 따른 단계별 색도(chromaticity)의 변화와 기준 정보(ground truth)의 색도를 이용하여 사상(mapping) 함수를 구하는 것이다. 색 왜곡의 형태가 안개 농도에 비례하여 단계별로 차이가 있으므로 모든 단계에서 안정적으로 작동하는 통합적인 사상 함수를 구하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 제안한 방법을 통한 색상 왜곡의 개선을 각도 오차(angular error)의 값을 기준으로 추정하였으며, 기존 방법에 비하여 15% 정도의 개선효과가 있음을 검증하였다.
지속가능한 수자원 관리 시스템을 위한 수문 예측은 안정적인 장단기 용수 공급에 있어 중요한 과제이며, 이를 위해는 다양한 기후 정보를 이용한 시스템의 평가가 우선되어야 한다. 본 연구에서는 미국 플로리다 템파 지역의 연간 월 강우와 하천 유량 예측을 위해 본 시험지역에 운용되고 있는 유량 모의 시스템 (flow modeling system, FMS)을 소개하고, 관측된 강우 자료를 '최적 예측 강우 시나리오 (the best rainfall forecast)'로 가정하여 FMS의 기후 예측 정보에 대한 활용성을 평가하였다. 연구 결과, 기본적으로 FMS에 의해 예측된 월 강우량 앙상블의 중앙값이 관측 강우량을 잘 재현하는 것으로 나타났다. 강우 예측 모델 입력자료로 사용되는 초기 월 강우량은 2개월까지의 예측에 간섭하며 이 후 예측치는 동일한 범주로 수렴하여 관측자료로 부터 추정된 통계치에 의존하는 것으로 나타났다. 이는 예측 모델이 최대 2개월간의 예측 효용성을 가짐을 의미한다. 월 강우량 앙상블을 이용하여 예측된 하천 유량 앙상블은 4-6개월까지의 예측 효용성을 보였다. 예측된 강우량 대신 실제 관측 월강우 시계열 자료를 유량 예측을 위한 강우 입력자료로 적용한 결과, 예측된 유량의 범주가 현저히 감소하였으며 예측의 불확실성이 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 시험 지역에 대한 신뢰도 높은 강우 예측 자료의 확보가 기존의 수문 예측 시스템 개선에 기여할수 있다는 것을 보여준다.
연구 목적은 virtual digital test pattern method을 이용하여 REGIUS 150 CR 시스템의 각 LUT별 프로세싱 커브를 도출하고, Dry Imager의 특성을 파악하여 CR의 영상처리 방법을 분석하는 것이다. 실험은 먼저, CR의 화상데이터에 맞게 virtual digital test pattern 파일을 만들고, 인위적으로 입력하여 virtual digital test pattern step의 변화를 통해 각 LUT(THX, ST, STM, LUM, BONE, LIN)별 프로세싱 커브를 구한다. 그리고 하드카피 이미지를 통해 Dry Imager의 프로세싱 커브도 도출한다. 마지막으로, CR 본체의 영상처리 파라미터들을 변화시켜 각각의 특성을 알아낸다. 실험 결과를 살펴보면, 입 출력 값을 통해 CR 시스템의 입력 다이나믹 레인지의 LUT별 프로세싱 커브를 구하였다. 프로세싱 커브는 모두 곡선으로 이어져 있었으며(LIN mode 제외), 각 커브마다 조금씩 차이를 보였다. 또한 Dry Imager의 프로세싱 커브는 중간부분에만 선형성이 나타났다. 그리고 프로세싱 파라미터의 G value는 기울기와, S value는 감도의 shift량과 관련된다는 것을 알 수 있었고, 선량에 따라 S value가 비례하여 변화한다는 것 또한 유추해 낼 수 있었다. 결론적으로 CR 시스템은 각 회사별로 내부 처리가 다르고, 구조 또한 복잡하기 때문에 내부 영상처리의 파악이 어렵다. 하지만 본 연구에서 사용한 virtual digital test pattern method는 CR 시스템의 내부처리 구조와 영상 파라미터의 변화에 따른 특성을 추정할 수 있으므로, 이 방법을 통해 타 장비의 CR 시스템과 Dry Imager의 전체적인 영상처리 특성을 비교, 분석 가능할 것이다.
산림경관모형은 산림생태계의 복잡한 구조와 다양한 기능의 동적특성을 연구하는데 적합한 모형으로 평가받는다. 산림경관모형은 경관생태학을 기반으로 제작되었으며, 그 특성상 넓은 시공간적 규모를 다루기 때문에 새로운 지역에 적용하는데 환경특성, 수종특성 등에 대한 모수화와 검증에 어려움이 있다. 이에 이 연구에서는 산림경관모형 LANDIS-II Biomass succession 익스텐션에 대한 국내 적용성을 평가하기 위해 계방산 일대를 대상으로 1) 공간정보 입력자료 제작 및 수종특성 모수화, 2) 모형의 보정, 3) 모형의 적용 및 검증방안을 제시하였다. 모형에 적용한 총 14수종은 국가산림조사(National Forest Inventory; NFI), 장기생태조사자료, 아고산대조사자료 기반의 수종별 중요도를 기반으로 선정하였으며, 공간정보 입력자료는 30m 해상도의 수치표고모형을 기반으로 제작한 생태역 지도와 NFI와 장기생태조사자료 기반의 초기 식생형 지도 등을 제작하였다. 수종별 생장모수(ANPPmax, Maxbiomass)는 한국, 중국, 일본 등 동아시아 지역의 생리실험 문헌자료를 종합하여 선정한 수종별 생리특성 모수(FolN, SLWmax, Halfsat, 생장온도, 내음성 등)를 PnET-II 모형에 적용하여 추정하였다. 모형의 보정과 검증은 모형과 조사자료의 수종별 지상부생물량을 비교하여 산출한 결정계수(R2)와 최소 제곱근 오차(RMSE)를 통해 실시하였으며, 검증결과 0.98의 R2와 8.9의 RMSE의 준수한 결과를 나타냈다. 따라서, 이 연구를 기반으로 한반도의 산림경관 변화를 모사할 수 있을 것으로 판단되며 산림관리, 산불, 풍해, 병충해, 기후변화 등 외적요인에 따른 산림경관 변화에 대한 연구가 수행될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 용담댐 유역 2002 ${\sim}$ 2003년 동안의 모니터링 자료를 이용하여 BASINS/HSPF모형의 보정을 퐁하여 본 모형의 댐 유역관리에 적용성을 검토하였다. 1. BASINS는 유역의 오염현황을 신속하고 용이하게 파악가능하고 예측모형의 입력 자료를 자동적으로 생성해주기 때문에, HSPF와 같은 유역종합 수질모형을 사용자의 목적에 맞게 적용할 수 있었다. BASINS적용을 위한핵심 GIS자료인 유역도와 하천도, DEM, 토지이용도, 수질측정자료 등을 BASINS형식에 맞게 변환 ${\cdot}$ 입력하여그 적용성을 확인하였다. 2.유역단위 오염 부하량을 추정하기 위하여 HSPF모형을 이용해서 모형의 보정 기간인 2002 ${\sim}$ 2003년까지의 유출량 및 수질을 모의 분석하였다. 모의결과 유출량에 대한 모형효율은 높았으나 수질의 경우 보정지점 및 특정항목에서 모형 효율이 상대적으로 낮게 나타나서 보다 상세한 측정자료 확보 및 보정이 필요할 것으로 판단되었다. 하지만 유역이라는 광범위하고 복합적인 특성을 고려해 볼 때 허용한 수 있는 범위의 수질을 묘사한 것으로 판단된다. 3. 용담댐 유역의 부하량 산정결과, 유출량이 1,296.5 $10^6\;m^3\;yr^{-1}$이었고, 각 오염원별로 비점오염부하량이 차지하는 비율은 각각 57.2%, 92.6%, 60.2%정도로 유역내비점오염부하량 비율이 높게 나타났다. 연간 배출되는 비점오염부하량 중 강우기 (6월 ${\sim}$ 9월)에 배출되는 부하량은 55${\sim}$72%로 나타났고, 이 기간 동안의 유출량이 69%임을 고려할 때 오염부하량이 강우 유출량에 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 그러나 수질농도는 유량증가에 따라 비례하여 증가하지 않았고 오히려 감소하는 경향이 나타났다. 4.본 연구에서는 용담댐 유역에 대한 BASINS/HSPF의 적용성을 검증하였으며, 현재 오염총량계산에 있어서 원단위방법에 의한 오염부하량산정의 개선필요성이 제기되고 있는 상황에서 BASINS/HSPF를 이용한 오염부하량 산정에 대한 적극적인 검토가 필요하다고 판단된다.
최근 온라인 및 다양한 스마트 기기의 사용이 확산됨에 따라 온라인을 통한 쇼핑구매가 더욱 활성화 되었다. 때문에 인터넷 쇼핑몰들은 쇼핑에 관심이 있는 잠재 고객들에게 한 번이라도 더 자사의 링크를 노출시키기 위해 키워드에 비용을 지불할 용의가 있으며, 이러한 추세는 검색 광고 시장의 광고비를 증가시키는 원인을 제공하였다. 이 때 키워드의 가치는 대체로 검색어의 빈도수에 기반을 두어 산정된다. 하지만 포털 사이트에서 검색어로 자주 입력되는 모든 단어가 쇼핑과 관련이 있는 것은 아니며, 이들 키워드 중에는 빈도수는 높지만 쇼핑몰 관점에서는 별로 수익과 관련이 없는 키워드도 다수 존재한다. 그렇기 때문에 특정 키워드가 사용자들에게 많이 노출된다고 해서, 이를 통해 구매가 이루어질 것을 기대하여 해당 키워드에 많은 광고비를 지급하는 것은 매우 비효율적인 방식이다. 따라서 포털 사이트의 빈발 검색어 중 쇼핑몰 관점에서 중요한 키워드를 추출하는 작업이 별도로 요구되며, 이 과정을 빠르고 효과적으로 수행하기 위한 자동화 방법론에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 수요에 부응하기 위해 포털 사이트에 입력된 키워드 중 쇼핑의도를 포함하고 있을 가능성이 높을 것으로 추정되는 키워드만을 자동으로 추출하는 방안을 제시하고, 구체적으로는 전체 검색어 중 검색결과 페이지에서 쇼핑과 관련 된 페이지로 이동한 검색어만을 추출하여 순위를 집계하고, 이 순위를 전체 검색 키워드의 순위와 비교하였다. 국내 최대의 검색 포털인 'N'사에서 이루어진 검색 약 390만 건에 대한 실험결과, 제안 방법론에 의해 추천된 쇼핑의도 포함 키워드가 단순 빈도수 기반의 키워드에 비해 정확도, 재현율, F-Score의 모든 측면에서 상대적으로 우수한 성능을 보이는 것으로 나타남을 확인할 수 있었다.
남해 대륙붕 제주분지의 각 퇴적층에 대한 심층 구조도를 작성하고 이를 기반으로 3-D 석유시스템 모델링을 수행하여, 이 지역의 석유와 가스의 생성과 배출, 그리고 이동과 집적에 대하여 분석하였다. 최하부 퇴적층인 에오세층을 근원암으로 설정하였으며, 하천-호수의 퇴적환경을 고려하여 타입 II와 III가 혼합된 케로젠으로부터 석유와 가스가 생성되는 것으로 입력하여 모델링을 실시하였다. 초기 유기탄소 함량은 기존의 시추공 자료들과 퇴적환경을 고려하여 4%로 입력하였다. 모델링 결과 많은 양의 석유와 가스가 생성되는 지역은 제주분지 내 한일공동개발광구(Joint Development Zone; 이하 JDZ) 4소구 서쪽지역으로, 20 Ma에 많은 양의 석유와 가스가 이곳의 근원암으로부터 배출되어 상위의 저류층으로 이동하였다. JDZ 4소구 지역의 근원암에서 배출되어 나온 석유와 가스는 주변에 이미 형성되어 있는 크고 작은 폐쇄형 유망구조(closure)로 이동하여 집적되었다. JDZ 1소구와 2소구가 접한 지역의 동쪽부분도 석유와 가스가 많이 생성되는 지역이다. 이곳에서 생성된 석유와 가스는 10 Ma에 주로 배출되었으며 근원암에서 배출된 석유와 가스는 상위의 퇴적층으로 이동하여 집적되었다. JDZ 1소구와 2소구가 접한 지역은 JDZ 4소구 지역보다 석유와 가스의 배출이 상대적으로 늦게 이루어지고 저류암으로의 이동도 상대적으로 늦게 나타나는 것으로 모델링되었다. 석유의 경우는 비교적 짧은 수평거리를 이동하는 것에 비하여 가스의 경우는 상대적으로 먼 수평거리를 이동하였으며 수직이동도 활발하였을 것으로 추정된다. 석유와 가스의 이동이 활발했던 시기는 마이오세 시기이며 이때는 광역적인 덮개암이 형성되기 이전이므로 많은 양의 석유와 가스가 지표로 유출되었을 가능성이 있다. 그러나 올리고세층과 마이오세층은 사질암과 이질암이 교호되는 지층으로, 폐쇄형 유망구조가 잘 형성된 곳에서는 석유와 가스가 집적된 것으로 모델링 되었다.
연안 해역에서 식물성플랑크톤, 부유입자, 용존유기물은 복합적이고 비선형적으로 해수반사도를 변화시킨다. 최근 빠르게 발전하는 신경망 기술은 복잡한 비선형 관계를 효과적으로 처리할 수 있는 장점이 있다. 기존 연구에서는 성분별 고유광특성을 도출하기 위하여 세 단계의 신경망을 구성하였으나 본 연구에서는 심층신경망을 직접 적용하는 알고리즘을 제안하였다. 본 연구에서 활용한 데이터세트는 국제해색조정그룹에서 제공하는 합성데이터를 활용하였으며, 입력데이터는 9개의 파장의 원격반사도를 입력하였다. 이를 통해 해수 고유광특성을 심층신경망을 기반으로 도출하였다. 성능을 평가하기 위해 준분석 알고리즘(quasi-analytical algorithm)과 비교하였으며, 데이터 분포에 따른 로그 변환 여부가 심층신경망 알고리즘의 성능에 영향을 미치는 정도를 비교 분석하였다. 그 결과, 준분석 알고리즘보다 심층신경망 알고리즘을 활용하면 부유입자에 대한 흡광계수를 제외한 고유광특성을 정확하게 추정할 수 있으며(R2 0.9 이상), 부유입자와 용존유기물의 흡광계수를 부유입자와 용존유기물 흡광계수로 각각 분리할 수 있었다. 그리고 심층신경망을 직접적으로 적용하는 알고리즘은 데이터의 로그 변환을 하지 않아도 성능 차이가 거의 없음을 파악할 수 있었다. 이 연구 결과를 해색 자료 처리에 실제 적용하기 위해서는 다양한 해역의 현장자료 및 추가적인 데이터 세트를 활용한 학습을 진행하여, 경험적 및 반분석적 방법과 비교 분석하고 알고리즘 간 장단점을 적절히 파악하는 연구가 필요하다.
해상풍은 장기간동안 인공위성 산란계와 마이크로파 복사계를 주로 활용하여 관측되어왔다. 반면 위성 고도계 산출 풍속 자료의 중요성은 산란계의 탁월한 해상풍 관측 성능으로 인해 거의 부각되지 않았다. 인공위성 고도계 풍속자료는 해수면고도를 산출하기 위한 해상상태편차(sea state bias) 보정항의 입력 자료로서 활용됨에 따라 높은 정확도가 요구된다. 본 연구에서는 인공위성 고도계(GFO, Jason-1, Envisat, Jason-2, Cryosat-2, SARAL) 풍속을 검증하고 오차 특성을 분석하기 위하여 이어도 해양과학기지와 마라도, 외연도 해양기상부이의 풍속 자료를 활용하여 2007년 12월부터 2016년 5월까지 총 1504개의 일치점 자료를 생성하였다. 해양실측 풍속에 대한 고도계 풍속은 $1.59m\;s^{-1}$의 평균 제곱근오차와 $-0.35m\;s^{-1}$의 음의 편차를 보였다. 해양실측 풍속에 대한 고도계 해상풍 오차를 분석한 결과 고도계 해상풍은 풍속이 약할 때 과대추정되며 풍속이 강할 때 과소추정되는 특징을 보였다. 위성-실측 자료 간의 거리에 따른 고도계 풍속 오차를 분석한 결과 구간별 오차의 최댓값과 최솟값의 차는 거리에 따라 점차 증가하였다. 고도계 풍속의 정확도 향상을 위하여 분석된 오차 특성을 기반으로 보정식을 유도한 후 고도계 풍속을 보정하였다. 보정 전후의 풍속자료를 활용하여 해상상태편차를 산출하였으며 Jason-1의 해상상태편차에 대한 해상풍 오차 보정의 영향을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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