• 제목/요약/키워드: 자료모델

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3차원 연안 해수유동 및 부영양화 모델

  • 최양호;노영재;정창수;김숙양
    • 한국환경과학회:학술대회논문집
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    • 한국환경과학회 2006년도 추계 학술발표회 발표논문집
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    • pp.255-260
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    • 2006
  • 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.

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Icosahedral-Hexagonal 격자 체계의 전구 모형 GME를 이용한 장기 강수량 예측 (Long-term Precipitation Prediction with Icosahedral-hexagonal Gridpoint Model GME)

  • 우수민;오재호;고아라
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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    • pp.2207-2211
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    • 2008
  • 한반도 및 동아시아의 여름철은 장마와 태풍으로 인한 집중호우의 발생으로 많은 피해를 입는다. 따라서 여름철에 나타나는 이러한 집중호우가 나타나는 지역, 시기, 기간, 그리고 강수량 등을 예측하는 것은 매우 중요하다. 특히, 효율적인 수자원 관리를 위하여 이러한 예측은 매우 중요한데, 단기적으로 정확하고 신속하게 강수를 예측하는 것도 중요하지만, 장기적으로 계절 강수, 특히 여름철의 장마 또는 우기의 시기와 강수량과 태풍 발생의 시기 등을 미리 예측하여 이에 따른 집중 호우의 발생 지역, 기간, 강수량을 예측하여 사전에 대비하는 것도 매우 중요하다. 특히, 최근에는 6,7월 장마에 의한 집중 호우의 영향보다도 8월에 강수량이 높아지고 있는 경향을 보이므로 강수량의 장기적 경향의 파악이 매우 중요하다. 장기 기후를 예측하는 데는 과거 자료를 이용한 통계 방법도 유용하지만 최근에는 AOGCM (Atmospheric Oceanic General Circulation Model)을 이용한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 강수와 같이 지역적으로 나타나는 현상은 저해상도의 AOGCM으로는 유용한 정보를 제공하기가 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 전구를 삼각형으로 된 20면체로 격자화 시켜 모든 격자의 크기가 거의 동일하고, 해상도 조절이 가능한 Geodesic 격자를 활용한 GME 모델을 사용하였다. GME 모델은 icosahedral-hexagonal grid 격자 체계를 가진 독일 기상청(Deutscher Wetterdient)에서 현업으로 사용 중인 모델이다. 본 연구에서는 수직/수평 해상도를 40km/40layers로 하여 GME 모델을 수행하였으며, 일간격의 장기 기후 자료를 생산하였다. 사용된 초기자료로는 ECMWF (European Centre for Medium Range Weather Forecasts) 자료이며, 경계 자료로는 ERA Climatology의 최근 30년간의 SST (Sea Surface Temperature) 평균 자료를 이용하여 규준 실험(Control Run), 즉, climatology 자료를 생산하였으며, persistent SST 아노말리와 ERA Climatology의 최근 30년간의 SST 자료를 이용하여 내삽 과정을 거친 SST forcing을 주어서 예측 실험(Prediction Run)을 통하여 모의 자료를 생산하였다. 특히, 규준 실험에서는 수치 모델이 가지는 불확실성을 줄이고 예보 정확도를 향상시키기 위하여 각각의 실험은 초기자료를 달리한 앙상블 모의실험을 수행하였다. 장기 모의 3개월을 위하여 모의 기간 1달 전부터 모의를 수행하여, 첫 1달은 모델의 spin-up 시간으로 분석에서 제외 하였다. 생산된 Climatology 자료와 Prediction 자료를 비교하여 아노말리와 Category 분석을 실시하여 한반도 및 동아시아 지역의 강수(Precipitation)를 중심으로 기압장(Pressure), 온도(2m Temperature) 위주로 분석하였다. 이러한 예측된 매 계절의 전망 자료 중에서도 수자원 분야에서 관심이 집중되는 여름철에 초점을 맞추어 실제 관측 자료와 비교하여 GME 모델의 계절 모의 예측성 성능을 분석하여 평가하고 다가올 여름철의 강수량의 장기 변화를 모의하고자 하였다.

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Isite를 이용한 분산데이터베이스 운용모델 (An Application Model for the Distributed Database Using Isite)

  • 박정윤;김제언;김중환;김상철
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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    • pp.81-83
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    • 1998
  • Isite를 이용한 전자도서관 시스템의 구축은 다양한 무서형식(HTML, SGML, FGDC 등)의 이용과 분류 및 분산관리가 용이할 뿐만 아니라 자료의 인덱싱을 미리 해놓기 때문에 자료처리 속도도 빠르게 된다. Isite를 분산데이터베이스 환경하에서 이용할 경우에는 분산된 자료의 효율적인 처리와 기존의 데이터베이스 시스템과의 연결을 위한 운용모델이 필요하게 된다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 Isite를 이용한 분산데이터베이스 운용모델을 제안한다. 이 운용모델을 이용하면 방대한 자료로 구성된 데이터베이스의 경우 자료를 분할하여 여러 개의 데이터 서버들을 구축 가능함으로써 하나의 컴퓨터에서 데이터베이스를 구축한 경우에 갖는 데이터 처리 한계성을 극복할 수 있다. 또한 Isite가 갖는 다양한 서비스들을 충분히 이용하게 된다.

교량 유지관리 업무를 위한 공통 자료모델 (A Common Data Model for Bridge Management and Maintenance Activities)

  • 이지훈;김봉근;이용정;이상호
    • 한국재난관리표준학회지
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    • 제1권4호
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    • pp.41-49
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    • 2008
  • 최근 국내 교량이 장대화 됨에 따라 많은 교량관리시스템(BMS)이 자체적으로 개발되어 운용 중에 있다. 그러나 각 시스템 개발자별로 구축한 상이한 데이터체계는 국가차원의 통합 체계를 구축하는데 큰 문제점으로 지적되고 있다. 본 연구는 교량 유지관리 시스템 개발 시 참조할 만한 공통의 자료모델을 개발하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 법령에 따라 수행되는 교량 유지관리 업무와 기존에 개발된 시스템을 분석하였다. 분석된 내용을 바탕으로 교량 유지관리 활동을 4가지의 기본 업무형태로 구분하였으며, 구분된 기본 업무형태에 따라 필요한 공통의 자료모델을 도출하였다.

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잎면적 지수 자료동화 기반 동아시아 가뭄 평가 (Data Assimilation of Leaf Area Index for Drought Assessment In East Asia)

  • 서호철;김연주
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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    • pp.31-31
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    • 2019
  • 잎의 생태 계절학적 변화는 지상의 탄소/질소 순환에 큰 영향을 미칠 뿐 아니라 토양 수분, 증발산과 같은 물 순환에 중요한 인자로 작용한다. 이를 모의하기 위하여 많은 지면-생태 생태모형들이 개발되어져 왔지만, 자연현상을 충분히 이해하지 못함으로 인하여 모델 결과값과 실제 관측 값에 차이가 발생된다. 이러한 한계점을 해결하기 위하여 실제 모형과 관측되어진 자료를 실시간으로 융합하는 자료동화 기법이 개발되어져 모델들의 오차를 줄여주거나, 실제 모델의 파라미터들을 보정하는데 사용되어지고 있다. 본 연구에서는 지상기후모형인 Community Land Model(CLM)을 기반으로 하여 2003년부터 2010년까지 동아시아지역을 대상으로 연구를 진행하였다. 지면-대기-해양 모델로부터 발생되어진 40개의 앙상블 기상자료를 이용하여 도출된 잎면적 지수와 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 잎면적 지수를 실시간으로 융합하는 앙상블 칼만 필터기법을 이용하여 잎면적지수 자료동화가 생태 생태 수문에 미치는 영향을 알아보았다. 특히 잎면적 지수 자료동화가 동아시아 지역의 가뭄에 미치는 영향을 평가하기 위하여 1~3 m 의 토양수분의 변화를 이용하여 가뭄을 정의하였다. 이러한 토양수분 가뭄을 시 공간적으로 나타내어 동아시아지역의 가뭄의 기간, 심도 와 같은 가뭄을 특성을 이해하여 보고자 하였으며, 잎면적 지수 자료동화가 가뭄에 미치는 영향을 알아보았다.

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분해능 모델 제한자를 사용하는 자력탐사자료의 2차원 역산 (2D Inversion of Magnetic Data using Resolution Model Constraint)

  • 조인기;강혜진;이근수;고광범;김종남;유영준;한경수;신홍준
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제16권3호
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    • pp.131-138
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    • 2013
  • 새로운 2차원 자력탐사자료 역산 방법을 개발하였다. 중,자력탐사와 같은 포텐셜 자료의 역산에서 가장 문제가 되는 점은 비유일해 문제이다. 일반적으로 자력탐사 자료의 역산은 모델변수의 수가 자료의 수보다 훨씬 많은 불충분 문제이며, 이는 비유일해 문제를 더욱 심화시키게 된다. 일반적인 최소자승법을 자력탐사자료의 역산에 적용하게 되면, 이 상대가 지표면에 집중되는 결과를 초래한다. 본 연구에서는 이러한 비유일해 문제를 극복하기 위하여 모델분해능에 근거한 새로운 모델제한자를 제안하였다. 이 모델제한자는 분해능이 높은 모델변수에는 큰 제한을 가하고, 작은 모델변수에는 약한 제한을 가하게 된다. 따라서 분해능이 낮은 심부의 모델변수도 효과적으로 추정할 수 있다. 개발된 역산 알고리듬을 이용하여, 전형적인 모델에 대한 이론자료의 역산에 적용하였다. 또한 옥천대에서 얻어진 항공자력탐사자료 역산에 적용하였다.

한반도에서 지표면 태양광의 시공간 분포 (Temporal and Spatial Distribution of Surface Solar Radiation in Korea Peninsula)

  • 이규태;지준범;조일성;최영진
    • 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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    • 한국신재생에너지학회 2010년도 추계학술대회 초록집
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    • pp.40.1-40.1
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    • 2010
  • 인간의 삶과 밀접한 관련이 있는 태양 에너지는 전세계적으로 에너지 부족 문제 해결방안을 위한 대체 에너지 자원으로 각광 받고 있다. 즉 태양으로부터 방출되어 지표면에 도달하는 태양광은 연간 약 23,000 TW(Perez et al., 2009)로써 다른 어떤 종류의 에너지원보다 풍부하기 때문에 태양광 발전은 양적인 측면에서의 무한한 잠재력뿐만 아니라 환경적인 측면에서 무공해라는 장점을 가진다. 특히 국내에서는 2030년까지 태양광 에너지와 풍력 및 수소에너지들은 3대 국가 에너지 전략 분야로 집중 육성되고 있다(한국과학기술정보연구원, 2007). 지표면에 도달하는 태양 에너지 평가 및 분석을 위하여 일사계에 의한 관측 자료가 이용될 수 있으나 관측 영역 및 관측 정밀도 문제 때문에 태양 복사 모델(Solar Radiative Transfer Model)에 의한 계산 자료가 중요하게 활용된다. 이 연구에서 한반도의 지표면 태양광 계산을 위하여 사용된 모델은 Iqbal(1983)에 근거한 것으로써 단일 기층의 모형대기를 가정한 모델이며 상세 모델(Line-by-Line Model)에 의하여 보정하여 2009년 1월부터 2009년 12월까지 한반도의 지표면 태양광 시공간 분포를 계산하였다. 이 계산을 위하여 대기 중의 가스와 에어로졸 및 구름 성분들에 대한 모델 입력자료 등이 요구되며 이 자료들은 기상청의 수치 모델(Regional Date Assimilation and Prediction System; RDAPS)과 기상 관련 인공위성(OMI와 MODIS 및 MTSAT-1R 등)으로부터 발췌하여 사용하였다. 그 결과 이 연구 기간(2009년 1월 ~ 2009년 12월)동안 1 km 간격의 수평면에 대하여 계산된 한반도의 지표면 태양광은 안동과 대구 및 진주를 연결하는 지역에서 최대값($5400MJ/m^2$ 이상)이 나타났다. 그러나 지표면 일사 관측 자료의 공간 분포는 이 연구 결과와 차이가 있었으며 그 원인은 관측소 일사계의 보정 및 관리운영에 따른 자료 정확성 결여 때문으로 평가된다.

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마코프 모델에 기반한 시계열 자료의 모델링 및 예측 (Modeling and Prediction of Time Series Data based on Markov Model)

  • 조영희;이계성
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제16권2호
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    • pp.225-233
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    • 2011
  • 주식 가격이나 경제 지표, 사회적 현상의 추세나 변화 등은 통상 시간에 따라 변화하기 때문에 시계열 자료로 구분된다. 시계열 자료는 시간 축에 대해 변화하는 자료의 표현 가치뿐 아니라 그 변화 추세나 향후 방향성까지 제시할 수 있다는 점에서 이에 대한 방법론에 대해 많은 연구와 노력이 지속되어 왔다. 본 논문에서는 전통적으로 예측 모형을 구축하여 예측하는 방법을 취하되 그 모형이 복잡하고 정교한 모델을 활용하여 예측 정확도를 높이려는 시도와는 달리 자료 클러스터링 방법과 자료 구간 선정을 통해 예측정확도를 높이려 시도하였다. 기본 모델은 마코프 모델이다. 구간별 유사 구간을 추출하여 모델링하는 구간별 모델링 방법과 클러스터링을 통한 그룹별 모델링을 통해 모델의 예측정확도를 개선하려 시도하였다. 실험을 통해 클러스터링을 거친 그룹별 마코프 모델이 정확도를 개선 시켰으나 예측율은 현저히 떨어지는 결과를 낳았다.

ICON모델을 이용한 계절 강수 예측 (Seasonal precipitation prediction using ICON model)

  • 김가은;오재호
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.360-360
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    • 2017
  • 이상기상현상의 발생횟수가 지속적으로 증가함에 따라 기상 예측은 국가 재난 관리에 중요한 요소로써 부상하고 있다. 계절예측 또한 재난관리의 한 부분으로, 농업, 에너지, 수자원 그리고 공공보건 등 다양한 분야에서 잠재적 위험을 파악하는데 도움이 되는 보조 자료로 활용이 가능하다. 본 연구에서는 ICON(ICOsahedral-Nonhydrostatic) 모델을 이용하여 2015년 여름철(JJA) 강수를 예측하였다. 2015년은 장마기간을 포함한 여름철 동안 평년대비 약 절반수준(54%)에 그치는 비가 내렸으며, 태풍으로 인한 강수량도 적어 연 강수량이 평년대비 72%로 역대 최저 3위를 기록하였다. 지역별로 보면 제주도와 남해안 지방을 제외한 대부분 지방에서 강수량이 적게 나타났으며, 수도권을 중심으로는 60% 미만의 강수량을 보였다. ICON 모델은 독일 기상청(DWD)과 막스플랑크 연구소(MPI-M)에서 공동 개발하여 현업 운영중인 전 지구 모델로 비정역학 코어를 사용한다. 전 지구를 정 20면체의 삼각형으로 격자화 시켜 모든 격자의 크기가 동일하고, 극점은 1개의 꼭짓점으로 구성되어 CFL(Courant-Friderich-Lewy) 문제가 해소될 수 있다. 또한 hybrid의 병렬구조를 사용하여 전산사용 효율성을 극대화 하는 특징이 있다. 강수의 계절 예측 수행 과정은 다음과 같다. 우선, 계절예측 자료 분석 시 활용할 ICON모델의 기후값을 생산하기 위해 30년(1980년~2009년)간의 AMIP기반 규준실험을 수행한다. 다음으로, SST와 Sea ice의 평년대비 현재 변동량을 계산하고, 이 자료는 모델 적분을 수행할 때 경계 자료로서 활용하게 된다. 계절 예측은 시간 지연기법(Time-lagged method)를 이용한 앙상블예측으로 수행하며, 예측하고자 하는 계절이 시작하기 약 1개원 이전부터 1일 간격으로 전 지구 모델의 초기자료를 다르게 선택하여 총 10개의 앙상블 멤버를 구성한다. 모델의 해상도는 수평 40km, 수직 90개 층으로 구성하였으며, 적분이 완료되면 AMIP기반 실험을 통해 모의된 기후값을 토대로 예측된 계절전망 자료의 변동성을 분석한다.

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AI 기법을 활용한 제주도 남서부 해역의 입자추적 예측 연구 (AI-Based Particle Position Prediction Near Southwestern Area of Jeju Island)

  • 하승윤;김희준;곽경일;김영택;윤한삼
    • 한국해안·해양공학회논문집
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    • 제34권3호
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    • pp.72-81
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    • 2022
  • 본 연구는 제주도 남서부 해역의 표류체 이동 예측을 위해 2020년 8월 제주도 남서부 5개 지점에서 투하된 표층 뜰개 위치자료와 수치모델 예측자료를 학습자료로 이용한 인공지능 기반 입자추적 모델 5개를 구축하였다. 구축된 AI 기법은 기계학습 3종(Extra Trees, LightGBM, Support Vector Machine)과 딥러닝 2종(DNN, RBFN)이다. 또한 해수유동 수치모델 입자추적 예측자료 1종 및 AI 기법 입자추적 예측자료 5종을 표층 뜰개 관측자료와 비교하여 각 예측모델별 예측 정확도를 평가하였다. 6종 모델의 예측 정확도를 평가하기 위해, 5개 정점에 대한 3개 스킬량(MAE, RMSE, NCLS)의 평균값을 비교 검토하였다. 최종적인 결과로서 딥러닝 DNN 모델이 MAE, RMSE, NCLS에서 다른 모델보다 가장 우수하게 나타났다.