동해 표층 해수에서 측정한 이산화탄소 분압($pCO_2$)에 대해 기 확보된 자료는 해양-대기간 $CO_2$ 교환율을 정량화하고자 통계 기법을 적용하기에는 부족한 편이다. 이를 보완하기 위해 위성자료를 이용하여 관측이 이루어지지 않은 해역의 $pCO_2$를 신경망모델을 이용하여 채워 넣는(mapping) 연구를 시도하였다. 본 연구는 동해에서 현장관측자료가 가장 많이 축적된 울릉분지를 대상으로 2003년부터 2012년까지의 표층$pCO_2$자료와, Aqua 위성의 MODIS 센서로 관측한 해표면 온도(SST)와 엽록소(chlorophyll) 자료, 경위도 자료로 신경망모델을 구축하여 $pCO_2$ 분포도 작성과 변동성을 추정하고자 하였다. 신경망모델의 학습은 $pCO_2$ 관측자료와 모델결과값의 상관도가 95% 이상을 달성하도록 하였다. 모델 결과의 평균제곱근오차(RMSE)는 $19.2{\mu}atm$으로 관측자료의 변동 크기와 비교해서 훨씬 작은 수준이었다. SST와 chlorophyll에 연관된 $pCO_2$의 변동성을 살펴보면 chlorophyll 보다는 SST에 대해 더욱 강한 음의 상관 관계를 보였다. 모델이 출력한 $pCO_2$의 변동성은 SST가 내려감에 따라 커지는 경향을 보였다. $15^{\circ}C$ 이하에서는 $pCO_2$ 변동성에 대한 SST와 chlorophyll의 기여도가 뚜렷하게 나타났다. 반면 SST가 $15^{\circ}C$ 이상일 경우에는 $pCO_2$ 변동성은 SST와 chlorophyll의 변화에 대해 그리 민감하게 반응하지 않았다. 신경망모델 출력값으로 추정한 2003-2014년 사이의 울릉분지 표층수의 연평균 $pCO_2$ 증가율은 $0.8{\mu}atm$이었다. 신경망 모델이 울릉분지의 $pCO_2$에 대해 이전 연구보다 해상력과 오차가 향상된 $pCO_2$ 채워넣기를 가능케 해 준 점에 비추어 볼 때 국제정세에 따라 전역 관측이 수월하지 않은 동해의 탄소순환을 이해하는데 유용한 도구로 쓰일 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 시계열 순서의 의미가 희석될 수 있는 기존의 U-net 기반 딥러닝 강우예측 모델의 성능을 개선하고자 하였다. 이를 위해서 데이터의 연속성을 고려한 ConvLSTM2D U-Net 신경망 구조를 갖는 모델을 적용하고, RainNet 모델 및 외삽 기반의 이류모델을 이용하여 예측정확도 개선 정도를 평가하였다. 또한 신경망 기반 모델 학습과정에서의 불확실성을 개선하기 위해 단일 모델뿐만 아니라 10개의 앙상블 모델로 학습을 수행하였다. 학습된 신경망 강우예측모델은 현재를 기준으로 과거 30분 전까지의 연속된 4개의 자료를 이용하여 10분 선행 예측자료를 생성하는데 최적화되었다. 최적화된 딥러닝 강우예측모델을 이용하여 강우예측을 수행한 결과, ConvLSTM2D U-Net을 사용하였을 때 예측 오차의 크기가 가장 작고, 강우 이동 위치를 상대적으로 정확히 구현하였다. 특히, 앙상블 ConvLSTM2D U-Net이 타 예측모델에 비해 높은 CSI와 낮은 MAE를 보이며, 상대적으로 정확하게 강우를 예측하였으며, 좁은 오차범위로 안정적인 예측성능을 보여주었다. 다만, 특정 지점만을 대상으로 한 예측성능은 전체 강우 영역에 대한 예측성능에 비해 낮게 나타나, 상세한 영역의 강우예측에 대한 딥러닝 강우예측모델의 한계도 확인하였다. 본 연구를 통해 시간의 변화를 고려하기 위한 ConvLSTM2D U-Net 신경망 구조가 예측정확도를 높일 수 있었으나, 여전히 강한 강우영역이나 상세한 강우예측에는 공간 평활로 인한 합성곱 신경망 모델의 한계가 있음을 확인하였다.
지진발생시 주요 시설물의 위험 정도를 신속히 판단하기 위한 방법으로, 최근에는 시설물이 위치한 부지에 지진계를 설치하고 시설물에 피해를 유발할 수 있는 지진파가 감지되면 즉각 대처에 필요한 정보를 실시간으로 통보하고 있다. 그러나 이 방법의 단점은 시설물의 지진피해 가능성을 부지 내에 설치된 단일 지진관측소 자료만을 이용하기 때문에 통보의 정확성과 신뢰성이 낮다. 한편 단일 부지 내에 설치된 지진계가 다른 여러 부지의 지진관측소로 구성된 특정 지진관측망과 연계되어 있을 경우, 관측망 내의 다수 지진관측소 자료를 동시에 활용하여 네트웍 개념의 신속한 지진 위험성 감지가 가능하다. 지진관측망 내의 다른 여러 부지 관측소를 동시에 활용하기 위해서는 관측소 간의 부지응답특성 변환이 필요한데, 본 연구에서는 관측소마다 사전에 평가된 고유의 부지응답특성 FIR 필터를 이용하여 시간영역에서 지진 관측자료 간의 부지응답특성을 변환하는 방법을 제시하고자 한다. 관측소 지진파형 간의 부지응답특성 변환은, 특정 지진관측소의 부지응답 역변환필터와 지진파형의 곱말기의 1차 변환 및 1차 변환된 지진파형과 대상 지진관측소의 부지응답 변환필터와의 곱말기를 통한 2차 변환으로 구현된다. 본 방법을 이용하면 자료 획득이 되지 않은 특정 관측소의 지진동세기를 간접적으로 추정할 수 있게 되며, 특정 지진관측소의 계측자료와 인근 관측소로부터 변환된 다수의 지진동세기와의 크기 비교를 통해 지진관측기기의 이상 유무를 평가하는 이외에도 다양한 지구물리학적, 지진공학적 응용이 가능하다.
도시표면의 건물정보는 빗물의 유출경로이며 또한 격자기반의 수치해석을 위한 빗물흐름과 건물 외곽을 구분하는 경계조건에 해당한다. 경계조건인 건물자료의 왜곡 최소화는 수치해석 결과의 사실성 확보를 위한 필수적 과정이다. 격자기반의 래스터 전환은 건물자료의 왜곡을 유발하기 때문에 왜곡의 정도를 완화시키기 위한 전처리로 건물 일반화가 필요하다. 본 연구의 목적은 건물 일반화가 일반주거지역의 빗물 유출경로 연속성에 미치는 영향을 분석하고 적정한 일반화 임계값과 수치해석 격자크기를 제시하고자 한다. 빗물 유출경로 연결성 평가를 위한 설명변수로는 일반화 임계값과 수치계산 격자크기를 사용하는 한편 종속변수로는 격자망의 단절 개수와 단절면적을 사용했다. 적정한 격자크기와 일반화 임계값 선정은 임의 격자크기와 임계값을 적용한 일반화 결과로부터 산출된 건물 면적 변화율과 단절 면적 변화율 각각을 비교하고 크기가 가장 낮은 것으로 하였다. 적정 임계값과 격자크기 범위는 각각 3m와 $5{\times}5m{\sim}10{\times}10m$ 이었다. 이를 적용한 결과 건물면적 증가율은 5%이하 그리고 단절면적 감소율은 94.4%이상이었다. 대상지 토지용도를 구분한 건물 일반화 모의 결과, 아파트 단지인 3종의 건물면적과 빗물 유출경로 연결성은 임계값 10m이하에서 크게 변하지 않았다. 한편 개별 주택인 2종 지역에서는 임계값 3m와 격자크기 $5{\times}5m$을 적용한 모의결과는 단절면적의 감소와 양호한 유출경로 연결성을 보였다.
이상기후 및 기상변동성의 증가로 극치강수량의 시공간적인 변동성이 크게 증가되고 있다. 서울시에 2010년 9월 21일에 내린 폭우사례와 같이 공간적으로 변동성이 큰 형태의 강우가 발생하는 사례가 빈번해지고 있다. 이러한 점에서 과거 강우자료로부터 시공간적인 추출하고 이를 범주화하는 연구는 방재관점에서 매우 중요한 정보로 활용할 수 있다. 이러한 강수의 시공간적 특성을 평가하기 위해서는 상대적으로 조밀한 강수관측망이 요구된다. 서울시의 경우 기상청에서 운영하는 관측소이외에도 서울시에서 운영하는 강수관측지점이 다수 존재한다. 이러한 점에서 착안하여 본 연구에서는 서울시에 운영하고 있는 26개의 AWS자료를 활용하여 시공간적인 강수변동성을 추출하고 평가하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 시간강수량 및 일강수량을 대상으로 연구를 진행하였으며 공간상관성분석, 지체상관분석을 실시하여 서울시 강수량 특성을 정량화 하였다. 강수의 공간적인 변동성은 2002년부터 2009년까지 26개 강수지점으로부터 추정된 150mm이상 최대강우사상 10개와 일강수량이 20mm미만이 10개의 강우사상의 지점별 표준편차를 통해서 대표적으로 분석하였다. 일강수량을 대상으로 공간적인 특성을 평가해본 결과 강수량의 크기가 클수록 서울시 강수장의 특성은 매우 불균질한 특성을 보여주고 있으며 반대로 강수량이 작은 경우 상대적으로 균질한 특성을 보여주고 있다.
ATM을 기반으로 하는 B-ISDN 망은 다양한 트래픽 특성과 서비스 요구사항을 가진 여러가지 종류의 서비스를 지원해야한다. ATM 계층에는 link 계층간의 흐름 제어나 에러 제어가 없다. 그러나 다양한 종류의 각종 서비스를 위해 각기 다른 다른 흐름/에러 제어 기법이 AAL 계층이나 상위 계층(예를 들어 OSI 7 계층의 4번 전송 계층)에서 수행될 수 있다. 전통적인 데이타망에서는 에러 제어 기법이 결합된 윈도우 흐름 제어 기법이 널리 사용되었다. 그러나 윈도우 흐름 제어 기법은 전파 전달 지연(Propagation delay)이 전송률(Transmission rate)에 비해 상대적으로 너무 크기 때문에 ATM 망에서 유용하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 양단간(end-to-end) 자료 전송을 위한 매우 간단한 흐름제어 기법인 RCT (Rate Control for end-to-end Transport)를 제안한다. RCT는 평균 과부하(Overload) 기간의 분포가 특정 시간대에 편중되어 있을 때에 높은 성능을 보인다.
방재성능목표란 홍수, 호우 등으로부터 재해를 예방하기 위한 방재정책 등에 적용하기 위하여 처리 가능한 시간당 강우량 및 연속강우량의 목표로, 각 지자체별로 지역특성 및 경제여건 등을 고려하여 지역별 방재성능목표를 설정한다. 지역별 방재성능목표 기준을 설정하기 위해 전국을 168개 티센망으로 분류하고 69개 지점 확률강우량을 활용하여 지방자치단체별 확률강우량을 산정하고, 지방자치단체별 티센면적 비율을 감안하여 각 지자체별 방재성능목표 설정 기준을 마련한다. 이때 확률강우량 산정에 기상청에서 제공하는 종관기상관측(ASOS) 자료를 이용하는데, 종관기상관측(ASOS, Automated Synoptic Observing System)이란 종관규모의 날씨를 파악하기 위하여 정해진 시각에 모든 관측소에서 같은 시각에 실시하는 지상관측으로, 종관규모는 일기도에 표현되어 있는 고기압이나 저기압의 공간적 크기 및 수명을 말하며, 해당 지역의 현재 기상 실시간 제공 및 기상예보에 활용한다. 그러나 ASOS 자료로 산정한 확률강우량을 토대로 설정한 지역별 방재성능목표는 지배관측소개소 및 면적 비율에 따라 강우량이 실제 해당 지역에 내린 강우량에 비해 작거나 크게 산정되어 실제 강우량을 반영하지 못하는 문제가 발생한다. 이에 지진·태풍·홍수·가뭄 등 기상현상에 따른 자연재해를 막기 위해 실시하는 지상관측인 방재성능관측(AWS, Automatic Weather System)을 1997년부터 약 510여개 지점에 설치하여 기상관측자료를 구축하고 있으나, 관측자료가 30년 미만이므로 자료의 일관성 및 신뢰도 확보 등의 문제로 이용하고 있지 않다. 실제로 ASOS 관측소와 AWS 관측소의 시간 강우량 최댓값 차이가 큼에도 불구하고 행안부는 지역별 방재성능목표 수립을 위한 강우량 산정에서 AWS 관측소의 기록은 반영하지 않고 ASOS 관측소 기록만 적용하여 실제 해당 지역의 강우량을 반영하는 방재 대책을 수립하지 못하는 실정이다. 따라서 소규모 유역 및 재해영향평가 등의 경우 인근 지역에 AWS 관측소가 있을 경우, 해당지역의 기상 특성을 대변하는 자료로 보유관측년수가 30년 이상인 AWS 자료의 적극적인 활용이 필요할 것으로 판단된다.
Aspen plus는 Aspentech사에서 개발한 공정모사용 프로그램으로서 다양한 화학종의 열역학적 자료를 기반으로 공정설계, 공정최적화, 공정모니터링 등 공정개발에 활용되고 있다. 연료개질기는 수증기 개질반응, 수성가스전이반응, 선택적화학반응으로 구성된 소규모 수소생산공정에 해당된다. 따라서 Aspen 전산모사를 통해 다양한 조건에서의 운전결과를 모사하여 개질기에 미치는 영향을 분석함으로써 운전조건을 최적화 할 수 있다. 연료개질기의 성능에 영향을 미치는 주요인자는 주로 수증기개질 촉매층 출구온도 및 수증기/탄소 비이다. 수증기개질 촉매층의 출구온도를 $660{\sim}740^{\circ}C$로 변화시키면서 개질가스의 조성, 카본 전환율, 개질효율 등을 비교 분석하였다. 또한 수증기/탄소 비를 3~5의 범위에서 변화시키면서 영향을 살펴보았다. 수증기개질 촉매층의 온도가 높을수록 수소생산량이 증가에 따른 효율 증가가 나타났으며 수증기/탄소 비가 증가할 경우에도 개질효율에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 하지만 실제 개질기의 운전에서는 소재의 제약에 따라 운전 온도에 제약이 있으며 수증기/탄소비의 증가 역시 개질기의 부피 증가로 이어지는 단점이 있다는 것을 고려해야 한다. 따라서 반응기 재질, 크기, 운전온도와 개질효율과의 상관관계를 파악하여 개질기의 특성을 최적화 하여야 한다.
본 논문에서는 절리암반에서 발생하는 지하수 유동과 굴착된 지하공동으로의 지하수 유입량을 해석하는 대표체적법, 비대표체적법 및 절리망 해석법을 소개하고 절리의 수와 공동의 직경을 변화시키면서 각 해석법의 특징과 결과를 비교하였다. 선처리 과정으로서 다수의 절리가 서로 교차하는 절리암반의 등가 수리전도계수를 산정하는 이론과 계산 과정(일명, 순차적 해석)이 소개되었다. 유한요소망과 절리도 및 순차적 해석을 이용하여 445개 요소 각각의 등가 수리전도계수를 계산하였으며 절리암반의 비균질 수리전도성과 대표물성 결정에 관해 논의하였다. 대표체적법에서는 대표물성을 통해 절리암반의 균질화가 이루어졌으며 따라서 절리밀도, 공동의 직경 및 수리전도대비의 증가에 따른 지하수 유입량의 증가도 규칙적이며 일관성 있는 경향을 보였다. 비대표체적법에서는 암반의 비균질성이 요소 단위로 해석에 반영됨으로써 유입량의 변화 양상은 불규칙하였으나 특성 치수가 증가함에 따라 대표체적법의 결과에 접근하는 경향을 보였다. 절리망 해석은 절리밀도, 공동크기 및 절리망과 공동의 교차 여부 등에 가장 민감하게 반응하였으나 해석결과의 신뢰도가 개별 절리에 관한 자료에 너무 의존하게 되는 단점이 있다. 제한된 범위에서 수집될 수밖에 없는 현장 절리자료의 불확실성을 감안할 때 대표체적법과 비대표체적법이 실질적으로 더 합리적인 해석방법으로 인식되었다.
2015년 국토교통부(영산강홍수통제소)에서는 물 순환 과정의 규명에 이용되는 증발산량 자료의 제공을 목적으로 무안지역에 플럭스 타워를 설치하여 운영하고 있다. 무안 플럭스 타워는 에디공분산 방법을 이용하여 증발산량 자료를 관측하는 방식으로, 본 연구에서는 무안 관측소에서 생산된 자료의 정상성 검토를 위하여 2015년과 2016년 운영 결과를 비교 분석하였다. 무안관측소의 2015년도 연 증발산량은 615.8mm(연 강수량 대비 56.0%)로 나타났으며, 2016년도 연 증발산량은 721.5mm(연 강수량 대비 49.5%)로 나타났다. 연 증발산량은 전년대비 약 100mm 증가하는 양상을 보였으며, 강수량 대비 비율은 6.5% 감소하는 것으로 분석되었다. 2015년 대비 2016년 무강우일수는 6일 증가 하였으나, 실제 순복사에너지는 $18,320w/m^2$ 감소하는 것으로 나타났다. 실제 이 차이는 2개년 평균치의 약 2% 내외 수준으로 예년대비 순복사에너지는 거의 비슷한 것으로 분석되었다. 복합적 요인에 의해 정량적 크기가 결정되는 증발산량의 특성상 추가적인 분석이 필요하나, 2016년의 경우 전년대비 증가한 강우의 영향이 지배적이였던 것으로 검토되었다(2015강수량 : 1,099mm, 2016강수량 : 1,457mm). 월별 증발산량 비교 분석결과 정량적인 차이는 존재했으나 전년과 마찬가지로 1월부터 증발산량이 증가하여 8월에 최대 증발산량을 보인 후 감소하는 형태를 나타냈으며, 5월과 6월이 증발산량이 역전되는 양상도 동일하게 나타났다. 이는 남부지역 모내기 시기인 5월경 관개용수(Irrigation water) 공급에 따른 유입원의 증가와 함께 5월 대비 6월(장마철) 흐린날(Cloudy condition) 증가에 따른 상대적인 순복사에너지(5월: 약20만$w/m^2$, 6월: 약17만$w/m^2$)의 감소가 주 원인이였던 것으로 검토되었다. 이를 통해 볼 때 무안 증발산량 자료는 추가적인 경년변화 연구가 필요하겠으나, 국가통계자료로써 유의미한 자료로 판단되며, 향후 증발산량에 대한 지속적인 연구 및 관측망의 확대를 통해 국가 이수관련 정책수립에 유용한 자료로 이용 될 수 있을것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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