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적응형 뉴로-퍼지 기법을 이용한 수문자료 결측치 추정에 관한 연구 (A Study on the Estimation of Missing Hydrological Data Using Adaptive Network-based Fuzzy Inference System(ANFIS))

  • 신희재;이태희
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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    • pp.264-264
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    • 2020
  • 최근 기후변화로 우리나라는 과거에 비해 태풍이나 국지성 집중호우 및 가뭄 등 극심한 수문현상이 빈번하게 발생하고 그 피해가 더욱 커지고 있는 추세이다. 특히 우리나라의 경우 산지가 많으며 대부분의 하천이 유역면적이 작고 유로연장이 짧아 단시간에 유출이 발생하며 수문학적 특성이 연중 큰 편차를 보이고 있다. 이러한 이상기후에 따른 수문현상 파악 및 피해 경감을 위해 신뢰성 있는 수문자료는 매우 중요하다. 따라서 수문자료에 대한 품질관리는 필수적이지만 자료 결측 및 오측에 대한 신뢰성 높은 품질관리가 이뤄지지 못하고 있는 실정이다. 현재 수위자료의 결측이 발생한 경우 해당 관측소의 수위 자료를 사용해 선형보간 및 운형자법으로 수정하거나 상·하류 관측소의 관계를 이용하여 회귀분석을 통해 자료 결측의 수정 및 보완을 수행하는 등 담당자의 주관적 판단에 의존하고 있다. 본 논문에서는 신뢰성 높은 수문자료의 결측치 보완 및 예측을 위한 방안을 제시하고자 상류의 관측소의 수문자료를 이용한 하류의 단시간 수문 자료예측에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위해 자료지향형 모델인 적응형 뉴로-퍼지 기법(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System, ANFIS)을 이용한 모형을 적용하였다. 기존의 연구에서 가장 일반적으로 사용되는 물리적 모형은 수문자료를 활용하여 수위 및 유출을 산정함에 있어 매개변수의 결정이 어렵고 많은 오차들을 내포하고 있다. 본 연구에서 사용한 ANFIS는 입력자료와 출력자료만을 고려하여 구축할 수 있기 때문에 자료 수집단계에서 유역의 물리적 자료 및 지형 자료와 같은 방대한 양의 자료 수집이 필요가 없다. 이후 모형이 구축이 된다면 입·출력 자료만을 이용하여 신뢰성 높은 결과를 획득할 수 있지만 입력 자료의 품질에 따라 결과가 좌우되기 때문에 자료의 구성이 매우 중요하다. 본 연구에서는 ANFIS를 통해 무주남대천 유역의 무주군(여의교) 관측소의 수위자료를 입력자료를 사용하여 하류에 위치한 무주군(취수장) 관측소의 수문자료의 결측 보완 및 예측하는 모형을 구축하고 모형의 구조 변화를 통해 가장 정확도 높은 모형을 결정하였다.

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기상자료 기반(Weather-Based)의 수문조사 의사결정 방안 연구 (A Study on Decision making Method of Hydrological Survey Based on Meteorological data)

  • 강나래;최재명;노희성
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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    • pp.269-269
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    • 2019
  • 첨단장비 및 기술의 도입으로 수문조사 측정기술 수준은 일정수준에 도달하였으나, 여전히 수문조사 시 많은 인력과 시간이 요구되고 있다. 수문조사 업무 규모와 범위에 비해 현재 수문조사에 투입되는 인력은 지극히 제한적이기 때문에 측정기술 자체보다는 운영 인프라 및 환경적 개선이 필요하다고 할 수 있다. 또한 유량 측정시 정확한 첨두유량 발생시각을 포착하기 어려울 뿐만아니라, 때로는 위험이 수반되기 때문에 업무의 비효율성 및 관측 자료의 정확도가 저하되는 문제가 발생하고 있다. 본 연구에서는 비교적 높은 시간 정확도를 가지는 레이더 자료와 예측자료를 이용하여 실시간(또는 시간단위)으로 제공되는 기상정보(호우 예상지점, 도달시간 등)를 활용하여 현 조사원의 위치, 조사원의 구역 내에서 측정 우선 지점(주요 예보 지점), 측정 지점까지의 이동시간 등을 고려하여 유량 측정 순서, 최적 경로를 탐색하고자 한다. 실시간(또는 시간단위) 기상상황과 이에 따른 조사원의 이동 순서, 경로를 디지털화하여 표출(시스템, 모바일 App. 등)하여 제공함으로써 조사수행 인력의 이동을 최소화하고 효율적인 수문조사를 위한 정보 제공할 수 있을 것으로 사료되며 또한 관리자 입장에서 표출시스템의 정보를 통해 실시간 현장 정보 파악함으로써 가변하는 기상상황과 현장의 환경적 변화 사이에서 유연한 대처 및 유동적인 지원을 가능케 할 수 있을 것으로 판단된다.

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문화원형콘텐츠의 장기보존에 관한 연구 - 디지털 소리자료를 중심으로 - (A Study on Long-term Preservation of the Cultural Archetypes in Digital Audio Format)

  • 서혜란
    • 한국비블리아학회지
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    • 제17권2호
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    • pp.65-82
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    • 2006
  • 이 연구의 목적은 한국문화콘텐츠진흥원이 '문화원형 디지털화 사업'을 통해 구축한 문화원형콘텐츠 중에서 디지털 소리자료의 장기보존 전략을 수립하는데 필요한 정보를 제공하는 것이다. 소리자료의 장기보존을 위한 디지털화의 필요성과 제한점, 디지털 소리자료의 장기보존을 위한 아카이빙 모델(OAIS 참조모델과 AHDS모델), 보존메타데이터 기술적 원칙들, 저장매체에 대하여 논의하였다. 그리고 문화원형콘텐츠의 장기보존기관으로서 한국문화콘텐츠진흥원이 RLG와 NARA의 인준기준을 준수할 것과 유사한 책임을 가진 다른 기관들과의 협력을 고려할 것을 주장하였다.

해양모니터링 자료의 장기결측 보충 기법 (Long-gap Filling Method for the Coastal Monitoring Data)

  • 조홍연;이기섭;이욱재
    • 한국해안·해양공학회논문집
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    • 제33권6호
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    • pp.333-344
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    • 2021
  • 해양모니터링 자료에서 빈번하게 발생하는 장기결측구간의 자료 보충기법을 제안한다. 제안하는 방법은 결측구간의 장기변동 추세 성분과 단기변동 잔차성분을 추정하여 조합하는 방식으로 결측구간의 미지 정보를 추정한다. 이 방법을 이용하여 울릉도 해상부이 자료의 수온 항목, 약 1개월 정도의 장기결측 구간의 자료를 보충하였으며, 부이에서 관측하는 자료 항목에 대해서도 결측 보충을 수행하였다. 보충된 자료는 항목에 따라 차이를 보이지만 변동양상이 적절하게 재현되는 것으로 파악되었다. 이 방법은 추세추정과 잔차 반영에 따른 편향오차와 분산오차가 발생하지만, 장기결측으로 인한 통계적인 측도 추정의 편향오차는 크게 절감하는 것으로 파악되었다. 결측보충 모형의 추정 RMS 오차의 평균과 90% 신뢰구간은 각각 0.93, 0.35~1.95 범위이다.

자동유량측정시설 미계측 운영기간에 대한 유량산정 적용사례 (A case of discharge estimation for unmeasured operation period by real-time discharge measurement)

  • 조상욱;오동헌;백종석;김치영;차준호
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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    • pp.320-320
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    • 2020
  • 하천이용을 위한 다양한 개발사업이 이루어지고 있고 대규모 보가 설치되면서 과거와는 다른 변화된 수리조건에서 기존의 방법으로는 유량자료 생산이 더욱 어려워졌기 때문에 자동유량측정시설의 필요성이 증대되어 조위나 배수 영향을 받는 지점에서 기존 방식을 대체하거나 보완할 수 있는 새로운 유량측정방법으로 자리매김하게 되었다. 자동유량측정시설은 2020년 4월 현재 기준으로 한강 19개소, 낙동강 23개소, 금강 10개소, 영산간 10개소 총 62개소가 운영 중이다. 하지만 4대강 사업 이후, 수질 문제 등의 이유로 2017년 6월부터 순차적으로 4대강 보를 개방하여 보 운영수위에 따라 유속측정이 곤란한 관측소가 증가하고 있으며 이로 인해 환경부 수자원정보센터에서는 보 운영 별 최저수위에서도 자동유량측정시설 운영이 가능하도록 시설물을 개선하는 사업을 실시하고 있다. 개선사업 기간 동안 자료생산의 공백이 발생하지 않도록 인력에 의한 유량측정성과를 확보하여 관측소별 대안유량 산정방법을 개발하였다. 개발된 대안유량은 관측소 개선공사 기간뿐만 아니라 보 운영에 따른 수위저하로 인한 미계측 기간에도 적용하여 유량자료의 손실을 최소화 하도록 하였다. 2019년 운영현황을 범위로 전체 관측소 62개 중 4대강 보 구간에서 관측소 개선공사 8개소와 수위 저하로 유속측정이 불가능한 12개소 중 수위-유량관계곡선식 적용이 가능한 2개소를 제외한 10개소를 대상으로 평균 76일 결측이 발생한 것에 대해 대안유량 산정방법을 적용하여 전 기간 유량자료를 보완하였다. 그 결과 전체 2019년 자동유량측정시설 유량산정률은 99.8%로 자료생산의 공백을 최소화 할 수 있었으며 향후, 보 구간 자동유량측정시설 개선이 완료된 후에도 장비 이상 또는 이상치 발생 시에도 대안유량 산정방법을 활용하여 자료생산의 공백을 최소화 할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

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지상 송신원 항공 전자탐사 자료의 횡적 제한 역산 (Laterally Constrained Inversion of GREATEM data)

  • 조인기;장제훈;이명종;임형래
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제20권1호
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    • pp.33-42
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    • 2017
  • 최근 도입된 지상 송신원 항공 전자탐사 시스템(grounded electrical-source airborne transient electromagnetic, GREATEM)은 신호가 강력하여 가탐심도 향상은 물론 잡음이 심한 지역에서도 적용 가능하다. 비록 GREATEM은 지상에 설치된 긴 전선을 송신원으로 사용하는 시간영역 전자탐사법이지만, 방대한 항공탐사 자료의 2차원 혹은 3차원 해석은 계산시간이 너무 많이 소요되어 실질적인 적용이 어렵기 때문에 GREATEM 탐사 자료는 주로 1차원 해석에 의존하고 있다. 일반적으로 방대한 항공 전자탐사 자료의 해석은 각 측점에서 얻어진 자료에 대한 1차원 역산 결과를 병합하여 전기비저항 2차원 단면을 작성하는 방법이 널리 사용되고 있다. 그러나 이러한 병합 단면은 전기비저항이 너무 급격하게 변하는 문제점을 보인다. 횡적 제한 역산법(laterally constrained inversion, LCI)은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 개발되었으며, 연속성이 뛰어난 역산 단면을 제공하게 된다. 이 연구에서는 우선 수치 모델링을 통하여 곡선 전류원에 대한 GREATEM 탐사 자료의 특성을 분석하였다. 또한 GREATEM 탐사 자료에 대한 횡적 제한 역산법을 개발하였다. 이 방법은 각 측점에서 획득된 모든 1차원 자료와 층서 모델을 하나의 역산 시스템에 병합하여 처리하므로 수평적 연속성이 뛰어난 역산 단면을 제공하게 된다. 개발된 역산 알고리듬을 GREATEM 탐사 자료에 적용한 결과, 해당 지역의 층서를 효과적으로 반영하는 역산 영상을 얻을 수 있었다.

수자원위성 활용을 위한 AI기반 수변환경 및 부유물 탐지 알고리즘 개발 (Development of an AI-based Waterside Environment and Suspended Solids Detection Algorithm for the Use of Water Resource Satellite)

  • 임정호;조경화;박선영;이재세;배덕원;권도혁;홍석민;김병철
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.4-4
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    • 2023
  • C-band SAR 센서를 탑재한 수자원위성은 한반도 수자원 모니터링을 위해 개발되어 2025년 발사가 계획되어 있으며, 수변환경 및 부유물 탐지 및 다양한 활용이 기대되고 있다. 그 중 수변환경은 수변 생태계 안정성을 유지하는 역할을 담당하여 이에 대한 모니터링은 중요하다. s현장 관측 기반 탐지 방법과 비교하여 위성 원격탐사는 광범위한 지역을 반복적으로 관측하여, 연속적인 수변환경 및 부유물 정보를 제공할 수 있다. 이러한 특성에 기반하여 다양한 다중분광 및 SAR (Synthetic Aperture Radar) 위성 원격탐사 자료를 바탕으로 수변환경 및 부유물의 탐지 연구가 이루어졌다. 특히 단일 영상만을 사용하는 기법에 비해 다중분광 및 SAR 영상을 융합하여 높은 정확도를 보인 바 있다. 초기 연구에서는 임계값 알고리즘 또는 현장관측 기반의 부유물 농도와 위성 자료간의 선형관계를 분석하는 단순한 알고리즘이 주를 이루었으나, 최근에는 RF, CNN 등 보다 복잡하고 다양한 인공지능 알고리즘이 적용되어 높은 정확도로 해당 문제들을 해결하고 있다. 본 연구에서는 수자원위성 활용을 위해 인공지능 기반 수변환경 및 부유물 탐지 알고리즘을 개발하고자 한다. 수자원위성의 대체 자료로 유럽우주국의 Sentinel-1 A/B 위성의 C-band SAR 영상을 이용하였으며, 보조자료로 Sentinel-2 다중분광 영상을 이용하였다. 개발된 알고리즘은 수자원 관리를 위한 환경변화 탐지에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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국내·외 수목원 북한식물 유전자원 보유 현황 (Holdings of North Korean Plant Genetic Resources in Domestic and Foreign Arboretums)

  • 최영민;조승주;윤정원
    • 한국자원식물학회:학술대회논문집
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    • 한국자원식물학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.40-40
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    • 2022
  • 북한식물은 남한이 아닌, 북한 또는 이북지역에 자생하는 식물이며 DMZ자생식물원은 국내 유일의 북한식물 연구센터로서 한반도의 생물다양성 자료구축, 보전, 활용에 관한 연구를 수행하고 있다. 동아시아의 생태계를 이해하고 통일 이후의 황폐화된 북한의 식생 복원 기반 구축 및 산업화 소재 발굴을 위해 북한식물에 관한 체계적인 자료정리와 북한식물 유전자원(표본, 생체, 종자) 수집전략이 요구된다. 본 연구는 국내·외 수목원 및 관련기관의 북한식물 유전자원에 대한 보유 현황을 파악하기 위하여 수행되었다. 조선식물지 등 북한식물 종에 관한 문헌과 전문가 검토를 거쳐 북한식물 DB를 구축하였다. 국내·외 수목원 DB에 북한식물 학명을 검색하여 각 수목원의 북한식물 유전자원 보유 현황을 확인하였다. 북한식물 480 분류군에 대하여 국내 14개 수목원을 포함한 전 세계 6개 대륙, 42개국, 283곳의 수목원을 탐색한 결과 총 432 분류군에 대한 보유 현황을 파악하였다. 189 분류군에 대한 1,475 점의 표본정보를 확보하였으며, 327 분류군에 대한 3,652 건의 생체 및 종자 보유 여부를 확인하였다. 본 연구를 바탕으로 북한식물 유전자원을 체계적으로 수집하여 향후 한반도 생물다양성의 이해를 증진시키고 북한지역 생태계의 보전 및 복원에 기여할 수 있을 것이라 생각한다.

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