현재 한국건설기술연구원에서 X-밴드 이중편파레이더를 운영하고 있으며, 이 결과 NetCDF 파일형식의 레이더 관측자료가 생성되고 있다. 레이더 자료포맷인 Netcdf 자료의 경우 레이더 관측과정에서 발생한 결과를 극좌표 형식으로 저장하고 있어 이를 분석이나 시스템에 적용하여 활용하기 위해서는 격자좌표로 변환하는 것이 필요하고, 또한 다양한 자료 변환 및 추출작업을 텍스트 기반으로 하기 위해 다양한 사전 작업이 필요하여 일반사용자가 사용하는데 어려운 상황이다. 그래서 이를 쉽게 수행할 수 있도록 JAVA를 이용하여 윈도우 기반으로 사용할 수 있는 프로그램(KICTRadar4WIN) 프로그램을 개발하였다. KICTRadar4WIN 프로그램의 경우 레이더 자료 품질관리, 레이더 자료 관리, 레이더 자료 추출, 레이더 자료 표출의 4가지 기능을 포함하고 있다. ${\bullet}$ 레이더 자료 품질관리 - 원시자료에 QC 기준을 입력하여 QC된 레이더자료를 생성 ${\bullet}$ 레이더 자료관리 - CAPPI 자료생성 : 관측된 PPI 및 RHI 자료를 이용하여, CAPPI 자료를 생성 - QPE 자료생성 : CAPPI 자료를 이용하여 QPE 자료를 생 - QPE 자료보정 : 지점우량을 이용한 G/R비를 산정하여 QPE 보정자료를 생성 ${\bullet}$ 레이더 자료 추출 - 격자자료 추출 : PPI, CAPPI, QPE 자료를 TEXT 자료로 변환하여 저장 - 지점자료 추출 : 입력된 지점좌표 중심으로 선택한 범위의 평균값을 TEXT 파일로 저장 - 면적자료 추출 : 입력된 면적자료의 평균값을 추출하여 TEXT파일로 저장 ${\bullet}$ 레이더 자료 표출 - 영상표출 : PPI, CAPPI, QPE 관측변수 자료를 그림파일 생성 - KMZ 자료생성 : PPI, CAPPI, QPE 자료를 KMZ 파일 생성
현재 수자원 분야에서는 기후변화와 이에 대비한 안정적인 물공급을 위한 수자원 계획이 요구되는 시점이다. 따라서, 신뢰성있는 장기간의 유량자료를 확보하기 위하여 추계학적 기상모의자료를 이용하여 유역의 장기간에 걸친 공간적인 유량자료를 생성하고자 하였다. 본 연구에서는 한강유역에 대하여 추계학적인 방법을 이용하여 장기간의 기상자료(강수량, 최대/최소 온도, 일사량, 상대습도, 풍속)를 생성하였다. 기상모의생성을 위하여 WXGEN(Sharply와 Williams, 1990)을 이용하였다. 기상모의 발생순서는 우선 강수량을 독립적으로 모의생성하였다. 이후 최대/최소 온도, 일사량, 상대습도는 약한 상관성을 가진다는 가정으로 모의생성한 후, 해당일의 강수유무를 기준으로 값을 조정하였다. 마지막으로 풍속은 독립적으로 모의생성하였다. 모의생성된 장기간의 기상자료를 장기유출모형인 SWAT-K의 입력자료로 활용하여 한강유역에 대하여 장기간의 유량자료를 모의 분석하였다. 이러한 연구는 추계학적 방법과 확정론적 방법의 연계적용으로 수자원 설계 및 계획에 적극 활용될 수 있을 것이다.
한국어 사실 확인 과제는 학습 자료의 부재로 인해 연구에 어려움을 겪고 있다. 본 논문은 수작업으로 구성된 학습 자료를 토대로 자연어 생성 모델을 이용하여 한국어 사실 확인 자료를 구축하는 방법을 제안한다. 본 연구는 임의의 근거를 기반으로 하는 주장을 생성하는 방법 (E2C)과 임의의 주장을 기반으로 근거를 생성하는 방법 (C2E)을 모두 실험해보았다. 이때 기존 학습 자료에 위 두 학습 자료를 각각 추가하여 학습한 사실 확인 분류기가 기존의 학습 자료나 영문 사실 확인 자료 FEVER를 국문으로 기계 번역한 학습 자료를 토대로 구성된 분류기보다 평가 자료에 대해 높은 성능을 기록하였다. 또한, C2E 방법의 경우 수작업으로 구성된 자료 없이 기존의 자연어 추론 과제 자료와 HyperCLOVA Few Shot 예제만으로도 높은 성능을 기록하여, 비지도 학습 방식으로 사실 확인 자료를 구축할 수 있는 가능성 역시 확인하였다.
항공사진이나 인공위성 영상을 이용하여 DEM을 생성하는 연구는 전통적으로 사진측량학 분야에서 이루어져 왔다. 즉, 항공기 및 위성을 이용하여 획득한 입체의 영상자료를 이용하여 DEM을 생성하는 기법은 전통적으로 행해져 왔고 최근에 들어서는 LIDAR를 이용하여 1m 급 이상의 정밀 DEM이 획득되고 있다. 그러나 자국 이외 지역에 대한 DEM 자료를 획득하는 일은 위성 및 항공기를 이용한 입체쌍의 영상자료, 기준점 등의 자료를 얻기가 힘들기 때문에 공간해상도가 90m인 USGS에서 제공하는 SRTM자료를 활용해야 하는 등 제한적이다. 이에, 본 연구에서는 공간해상도 15m의 DEM 생성이 가능한 ASTER 영상을 이용하여 중국지역에 대한 정밀 DEM을 생성하고자 하였다. ASTER 영상은 가시광선대, 적외선대 및 열밴드의 정보를 제공하고 있을 뿐만 아니라 DEM 제작을 위하여 위성진행 경로에 정방향 및 역방향의 입체 영상을 제공하고 있다. 이러한 ASTER 영상의 센서 정보와 접합점을 이용하여 DEM을 생성하였고, 이를 SRTM 자료와 동기화 하여 두 자료를 비교 분석하였다.
최근에 온라인 학습 시스템으로서 다양한 학습 컨텐츠를 갖고 있는 새로운 교수 모형이 제시되고 있다. 또한, 학습자의 요구에 따른 코스웨어의 주문이 증가되고 있는 추세이며 그에 따라 웹 기반 교육 시스템에 효율적이고 자동화된 교육 시스템의 필요성이 인식되고 있다. 본 논문은 이러한 웹기반 교육 시스템에서의 개별 학습자들에게 차별적으로 개인화된 학습 자료를 제공하므로서 보다 효과적이고 효율적으로 학습에 임할 수 있도록 개인화된 학습자료 생성 시스템을 제안한다. 이는 개별 학습자들의 학습 행위에 따른 이벤트를 검출하여 데이터베이스화 시킨 후 이를 이용하여 학습 자료 선호도를 계산함으로써 개인화된 학습 자료를 생성하는 시스템이다.
한국건설기술연구원의 주요사업인 "산지하천 유역의 홍수예측을 위한 수문조사(2011~2015년)"의 Test-bed 유역중의 하나인 설마천 유역(경기도 파주시 적성면)의 중류부에 위치한 사방교 수위관측소는 2011년 7월 중부지방의 집중호우에 의해 수위관측소가 유실되는 초유의 사태가 발생한 바 있다. 이에 따라 수위관측기기와 부대시설물이 모두 피해를 입었으며, 그 이후 수위관측소 운영이 중단되었다. 다만 유역출구인 전적비교 수위관측소는 일부분 피해가 있었으나, 정상적인 기능을 유지하여 결측이 없는 운영이 이루어졌다. 2011년 사방교 수위관측소의 수위관측 자료는 호우피해 발생 이전 관측자료 수집이 이루어진 2011년 7월 8일 13:30분까지 자료가 있으며, 그 이후는 호우피해에 의한 관측기기의 유실로 모두 결측이다. 따라서 본 연구는 2011년 7월 8일 13:30분 이후 관측이 이루어지지 못한 사방교 수위관측소의 유량자료를 모의 생성한 후 유역출구인 전적비교 수위관측소의 유량자료와 상 하류 유량 및 유출률 검토를 통하여 미관측기간의 결측자료를 최종 생성하였다. 최종 모의 생성된 유량자료는 2011년 이전의 유역의 수문학적 특성과 매우 유사한 경향을 보이므로 모의 생성된 결과는 매우 양호한 것으로 판단된다. 이러한 결과는 설마천 유역의 지속적인 운영과 아울러 6개 우량관측소의 우량자료와(2011년 7월 집중호우에 의해 1개 우량관측소 유실 발생), 유역출구인 전적비교 수위관측소의 신뢰성 높은 수위, 유량자료가 있었기에 가능한 일이다. 설마천 유역 수문자료는 홈페이지(http://seolmacheon.kict.re.kr)와 동시에 운영되는 '설마천-차탄천 수문정보시스템'을 통해 유역정보 및 자료를 저장하고 있으며, 제공을 통해 자료를 공유하고 있다.
본 연구에서는 강우앙상블 멤버를 입력자료로 한 강우기반 유출앙상블 멤버와 관측 강우자료를 입력자료로 한 모형기반 유출앙상블 멤버를 생성하고 각 유출앙상블 멤버의 정확도를 비교·평가하였다. 본 연구에서는 강우앙상블 멤버 생성을 위해 서울 지역을 대상으로 강우장 이동 모의에 필요한 모의 격자망을 구축하였다. 다음으로 최근 10년 동안 발생한 37개 호우사상의 관측자료를 토대로 격자별 특성방향을 결정하고 특성방향의 통계치로부터 유도된 베타분포를 기반으로 강우앙상블 멤버를 생성하였다. 유출앙상블 멤버는 대한민국 서울에 위치한 구로1 빗물펌프장 배수유역을 대상으로 shot noise process 기반 강우-유출모형을 이용하여 생성하였다. 강우-유출모형 매개변수의 난수 생성을 위해서 감마분포를 이용하였다. 2017년과 2018년 발생한 호우사상을 대상으로 강우기반 및 모형기반 유출앙상블을 생성한 결과, 강우의 방향성을 조정하여 생성한 강우기반 유출앙상블의 정확도가 더 높은 것으로 나타났다.
본 연구에서는 기상 자료와 적설 특성 자료의 관계를 도출하고, 이와 추계 일기 생성 모형을 활용하여 합성 적설심 시계열을 모의하는 방법에 대하여 제안한다. 추계 일기 생성 모형에서는 적설량을 직접 모의하지 않기 때문에 강수량을 적설량으로 변환해야한다. 이를 위해 도입한 관계식은 다음과 같다. 첫째로 기상청 적설 예보의 적설 유무 판단 기준을 이용하였다. 이 기준에서는 상대습도와 지상기온에 따라 강수의 형태를 비, 눈, 진눈깨비로 구분한다. 둘째로 강수가 적설로 판단되었을 때 강수량을 신적설심으로 환산하는 수상당량비를 지상기온과 회귀 분석하였다. 선행 연구에 따라 3시간 1 mm 이상 5 mm 이하 강수와 3시간 5 mm 이상 강수 사상에 대하여 나누어 sigmoid형 곡선을 이용하여 회귀 분석하였다. 마지막으로 융설에 의한 적설심 감소량을 지상기온과 복사량의 함수로 표현하였으며, 각 변수의 계수는 입자 군집 최적화 방법을 통하여 보정하였다. 추계 일기 생성 모형으로는 AWE-GEN 모형을 활용하였으며, 시험 자료로 강릉(105) 종관기상관측소의 24년 기간(1982-2005) 자료를 활용하여 합성 적설심 시계열을 생성하였다. 합성 적설심 시계열 모의 과정은 다음과 같다. (1) 추계 일기 생성 모형으로 합성 일기 자료 생성, (2) 강수 발생 시 적설 유무 판단, (3) 적설로 판단 시 수상당량비를 계산하여 신적설심 추정, (4) 기존 적설심에 신적설심을 더하고, 적설심 감소량만큼 감소. 위와 같은 과정으로 200년 길이 합성 적설심 시계열을 모의한 결과 극한 사상을 과소 추정하는 경향이 나타나 추가적인 개선이 필요한 것으로 판단된다.
생산성 제고를 위하여 생산 현장에서 사용되는 여러 가지의 자료 즉, 다양한 형식의 화상(Image), CAD 자료, 도면, 표, 수식, 각종 문서 양식 및 문안들을 관리해주는 시스템이 필수적이다[1]. 그러나 다양한 종류의 자료들이 격리되어 관리되고 있는 상황에서는 원하는 정보를 찾거나, 자료간의 관련성을 알아내는데 많은 어려움을 겪지 않을 수 없다. 따라서 생산과정에서 필요한 여러 가지 자료들을 생성, 편집할 수 있는 도구와 각 자료들간의 관련성을 생성, 편집하는데 도움이 될 수 있는 방안, 마지막으로 생성된 여러 자료를 쉽게 찾도록 도와 주는 기능이 요구된다. 이와 같은 기술정보관리를 효율적이고 통합된 형태로 수행하기 위하여, 본연구에서는 기술정보관리시스템(TIMS : Technical Information Management System)을 구축하였다. 기술정보관리시스템은 개별 자료의 생성, 편집 및 개별 자료의 공유를 통한 복합문서 작성 부분, 개별 자료들 간의 관련성을 자동관리해 주는 부분 그리고 개별 자료들 간의 관련성을 통한 자료검색 부분으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 기술정보의 효율적인 작성, 사용 및 관리를 지원하기 위한 통합 시스템의 각 구성부분에 요구되는 기능들과 전체 시스템의 효율성을 증대시키기 위한 방안을 논하였다. 격리되고 인력에 의존에 온 기술정보의 효율적인 작성, 사용 및 관리를 방대한 양의 자료들 속에서 통합적이며, 적합한 형태로 자동관리해줌으로써 생산성 제고에 기여할 수 있는 시스템으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 들어 격자 기반의 분포형 유출 모형에 대한 활용이 증가하면서 격자형 강우자료의 활용을 위한 전처리 과정의 중요성 또한 증대되고 있다. 격자 기반의 수문모형에서 활용하기 위한 격자형 강우자료는 유역 격자와 동일한 위치 및 격자 크기를 가진다. 격자형 강우자료는 텍스트 파일 혹은 GIS 레이어로 저장되며, 강우 기간에 대한 시계열 정보를 나타내므로 일반적으로 수십내지 수천 개의 파일로 구성된다. 본 논문은 격자 기반의 다수의 분포형 강우 파일을 사용목적에 맞게 생성 및 가공하기 위한 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model) Tools의 활용에 대해서 기술한다. GRM Tools는 격자 기반의 물리적 분포형 강우-유출 모형인 GRM에서 자료 처리를 위해 제공하는 도구이다. GRM Tools에 포함된 기능 중 강우자료의 처리를 위한 기능은 지점 강우자료를 이용한 분포형 강우자료 생성, 레이더 강우자료의 보정, 기상위성 자료를 이용한 강우 생성, 임의 격자 및 유역 평균 강우량 시계열 자료 추출, 텍스트 파일 변환 및 처리 등이다. GRM Tools 에서는 이와 같은 강우자료 처리 작업을 다수의 파일에 대해서 일괄적으로 수행함으로써 격자 기반의 분포형 강우자료 생성 작업을 효율적으로 수행할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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