수자원 계획 및 관리에서 가장 중요한 요소는 우량, 하천 수위, 유량 등과 같은 기포 수문자료이다. 이들 자료는 신뢰성을 바탕으로 지속적인 관측에 의한 장기적인 수문자료로 축적되어야 한다. 본 연구에서는 강원도 횡성군의 남한강 제1지류인 섬강의 상류에 위치한 계천 유역과 같은 산지지형에 대한 시험유역의 운영을 통하여 신뢰성 있는 고품질의 산간유역 수문자료를 지속적으로 확보하고자 한다 이를 위해 우량자료는 지점별로 10분 및 1시간 간격으로, 수위자료는 10분 간격으로 관측을 실시하고 있다. 또한 수위관측소에 대한 정기적인 유량측정을 실시하였으며, 이에 대한 불확실도 분석을 실시하여 자료에 대한 신뢰도를 검증하였다. 이를 토대로 각 지점별 수위-유량관계곡선을 개발하였으며, 이때 홍수로 인한 하상변화를 고려하여 자료에 대한 기간분리와 저수위 및 고수위에 대한 구간분리를 실시하였다. 이와 같이 축적된 수문자료들은 산간유역의 물 순환 해석을 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.
내적 감성상태와 표정을 연결하는 상관모형을 개발하기 위\ulcorner 기초자료로서 광범위한 얼굴표정자료를 수집하였다. 다양한 얼굴유형의 표정자료를 DB화하기 위해서는 궁극적으로 50명 이상의 인물표정 자료수집이 필요하다고 보고, 우선 영화배우 10면분의 표정자료를 수집하였다. 이를 위해 표정연기가 자연스럽다고 평가된 영화배우 10명을 선정하고, 이들이 출연한 50여편의 영화비디오에서 표정자료를 수집하였다. 한사람의 인물당 50개의 표정을 한세트로 하여 총 10명분 500가지의 표정자료수집을 완료하였다. 한사람의 인물당 50개의 표정을 한 세트로 하여 총 10명분 500가지의 표정자료수집을 완료하였다. 각각의 표정은 시작-상승-절정-하강-종료의 연속 5단계를 비율적으로 표집하여 동적정보를 포함하고 있다. 이들 자료들은 등자인물의 출연맥락이나 상황별로 분류하여 표정관련 맥락단서를 기록하였고, 후속연구를 통해 각 표정에 대응되는 내적상태를 기록할 수 있도록 DB화 하였다. 이와같이 구조화된 자료들은 표정인식과 합성의 입출력모형을 위한 기초자료로 활용될 뿐 아니라, 한국인의 얼굴 프로토타입 DB구축 및 향후 표정관련 연구의 타당성을 검증할 수 있는 Benchmarking 정보를 제공할 수 있다.
현재 우리나라에서는 이미 오래 전에 만들어진 도로교통사고 자료양식을 수정 없이 사용해오고 있으며, 이 교통사고 자료에 대한 정확한 분석과 세심한 통계 분석 체계가 구축되지 않고 있는 상황이다. 이를 위해 교통사고 발생과 관련된 교통사고처리 체계의 개선이 필요하다. 개성 방안으로 사고 현황 조사서인 104호 서식의 자료 항목을 공간적 관계나 자료간의 상관관계에 따라 연계하여 정보화하여 관리 및 분석 할 수 있는 방안을 제시하여 교통사고 자료를 지형공간정보체계 (GSIS, Geo-Spatial Information System)기반으로 구축하여 기존에 텍스트 형태의 자료 수집이 아닌 PDA를 이용하여 수신 받은 후 임시 저장된 자료를 사고 자료 양식에 맞게 입력 및 저장, 출력할 수 있는 시스템을 구축하였다. 또한, 교통안전정책 및 각종 사업에 필요한 자료로 이용되는 통계 자료를 교통사고 자료를 토대로 교통사고 발생원인 및 특징에 관하여 점, 선, 면의 공간 분석 기법을 적용한 분석 시스템 개발되어 그 활용성이 기대된다.
이러한 강우자료의 결측값이나 오자료를 보정하는 것은 그 유역의 정확한 수문학적 특성 파악 및 안전한 수공구조물의 설계에 영향을 미치게 되므로 매우 중요하다고 할 수 있다. 최근 이러한 강우자료를 비선형적 모델인 인공신경망(Artificial Neural Network)을 이용하여 보정하는 연구가 활발히 진행되고 있다(오재우 등, 2008). 그러나 이러한 인공신경망을 적용하는 경우, 선택한 신경망 구조의 형태와 학습(training)을 위해 사용되는 자료가 전체 자료의 특성을 반영하고 있는 정도에 따라 정확도에 차이를 보인다(한광희 등, 2010). 따라서 자료보정을 위한 입력 자료의 선택은 인공신경망을 이용한 결측치 보정의 중요한 과정이다. 본 연구에서는 이러한 입력 자료의 선택을 위한 여러 가지 기법 중 입력 변수간의 상호정보량 (Mutual Information)을 이용한 방법을 적용하여 대상 결측 지점을 보정할 강우지점을 선별한 후 선택된 지점만으로 인공신경망을 구성하여 강우자료를 보정하고 주변 자료를 모두 이용한 결과와 상관성분석으로 얻어진 결과와 비교하였다.
현재 환경부에서는 수질오염총량관리제를 위하여 각 단위유역의 말단지점에서 8일 간격으로 수질 및 유량을 측정하고 있으며, 이 자료들을 공개하고 있다. 이러한 양질의 자료의 활용성을 제고하기 위해서는 무엇보다도 자료의 분석을 위한 다양한 기법이 개발되고 제안되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 수질 및 유량자료를 동시에 적용하여 두 자료 사이의 관계를 조사하고 특성을 파악하기 위하여 자기조직화 특성지도(Self-Organizing Feature Map: SOFM) 이론을 적용하였다. 시행착오법에 의해 적정한 SOFM 구조를 결정하였으며, 그 결과 $4{\times}4$ 구조의 육각형 배열을 갖는 구조를 이용하였다. SOFM에 의해 분류된 3개의 패턴 중 패턴-1은 유량자료의 크기에 의해 분류되었고, 패턴-2와 패턴-3은 BOD 농도의 크기에 따라 분류된 것으로 파악되었다. 따라서 SOFM의 적용에 의한 자료의 분류를 수행하고, 그 분류기준을 파악할 경우 SOFM의 자료 분석 도구로서의 활용성이 더욱 높아질 것으로 판단된다.
본 연구에서는 Terra MODIS 위성자료와 Tensorflow를 활용해 1 km 공간 해상도의 토양수분을 산정하는 알고리즘을 개발하고, 국내 관측 자료를 활용해 검증하고자 한다. 토양수분 모의를 위한 입력 자료는 Terra MODIS NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 LST(Land Surface Temperature), GPM(Global Precipitation Measurement) 강우 자료를 구축하고, 농촌진흥청에서 제공하는 1:25,000 정밀토양도를 기반으로 모의하였다. 여기서, LST와 GPM의 자료는 기상청의 종관기상관측지점의 LST, 강우 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용해 결측치를 보간하였고, 모든 위성 자료의 공간해상도를 1 km로 resampling하여 활용하였다. 토양수분 산정 기술은 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모형의 딥 러닝(Deep Learning)을 적용, 기계 학습기반의 패턴학습을 사용하였다. 패턴학습에는 Python 라이브러리인 TensorFlow를 사용하였고 학습 자료로는 농촌진흥청 농업기상정보서비스에서 101개 지점의 토양수분 자료(2014 ~ 2016년)를 활용하고, 모의 결과는 2017 ~ 2018년까지의 자료로 검증하고자 한다.
우리나라는 주로 교통관리 및 교통정보 제공목적으로 다양한 종류의 차량검지기와 CCTV로부터 실시간 교통자료를 수집하고 있다. 실시간 교통자료는 가공과정을 거친 후 반복/비반복 정체관리, 돌발상황관리, 경로안내 서비스 등에 활용되고 있다. 그러나 이와 같은 실시간 활용 이외에는 활용분야가 매우 제한적인 실정이다. 실시간 교통자료는 그 자료를 축적하여 이력자료를 구축하고 이력자료 가공을 통해 정보를 추출한다면 활용분야를 넓힐 수 있다. 최근 미국에서는 실시간 수집자료를 축적하여 이력자료를 구축하고 이용자가 이용할 수 있도록 하는 이력자료 이용자서비스(ADUS; Archived Data User Service)를 도입하였다. 우리나라도 ITS 수집자료의 활용성을 증가시키기 위해 이력자료 이용자 서비스를 도입해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 이력자료 이용자서비스 도입을 위해 필요한 서비스 아이템 도출을 연구목적으로 하고 있다. 서비스 아이템 도출을 위해 고속도로를 중심으로 관련연구 및 활용사례를 분석하고 차량검지기 자료의 활용현황을 조사하였다. 이들 분석과 조사결과를 토대로 이력자료 이용자서비스에서 제공할 이력자료 아이템을 선정하였다. 이력자료 수요조사를 통해 이들 아이템의 활용목적 및 용도와 필요건수를 조사함으로써 아이템의 중요도를 파악할 수 있었다.
본 연구에서는 유역 수문자료를 효율적으로 관리할 수 있는 수문자료관리시스템(HDMS)을 개발하였으며 경기도 화성시에 위치한 발안시험유역을 대상으로 시스템의 적용성을 보여주었다. MySQL 5.0을 사용하여 관계형 데이테베이스를 설계하였으며, MS-Visual Basic 6.0을 이용하여 윈도우 기반의 시스템을 개발하였다. HDMS는 자료검색시스템, 자료관리시스템, 자료분석시스템으로 구성되었다. 자료검색시스템과 자료관리시스템은 자료검색, 자료저장, 자료갱신, 자료추출의 기능을 제공하며, 자료분석시스템은 저장된 자료로부터 다양한 수문통계정보를 제공하며, 자료의 정확성 및 품질을 분석하고 평가한다.
수문관측자료 운영 개선방안에 대한 연구(2006, 김휘린, 조효섭)에서 건설교통부 한강홍수통제소에서 수행하고 있는 수문관측자료를 대상으로 하여 관측, 기록, 전송, 품질관리, DB구축 및 정보화의 5단계로 임의 분류하고 각 단계별 현황을 파악하여 문제점을 검토하고 개선방안을 제안하였다. 이는 적극적으로 수용되어 수문관측자료 운영에 대해 개선을 시도하였으며 본 논문에서는 이를 간략히 소개하고자한다. 첫째, 관측소 점검 대장이 조사과와 전기통신과로 이분화되어 있고 각 관측소별로 점검대장이 비치되어 있으나 이를 수기로 작성하고 있으며 자료의 업데이트 및 과거점검대장의 DB 구축과 비전산화를 지적한 바 있다. 이에 '물관련시스템 DB연계 사업'을 통해 수기로 작성된 관측시설 점검대장을 전부 DB로 구축하였고 이를 총괄하여 관리 및 점검사항을 업데이트할 수 있는 관측시설 점검대장 관리 및 입력 프로그램을 구축하였고 현재 한강홍수통제소에서 시험 운영 중에 있다. 향후 보완이 끝난 후에는 낙동강, 금강, 영산강 홍수통제소에도 확대 설치 및 운영을 실시할 예정이다. 둘째, 수문자료의 품질관리에 있어서 전산시스템에 의한 완전 자동화는 실현하기가 어려울 뿐 아니라 바람직하지 못한 결과를 가져올 수 있으므로 담당자의 수동 검토 및 처리과정은 필수적이라고 논한 바 있다. 그 후 수문자료품질관리T/F팀(조사과, 전기통신과, 하천정보센터)이 구성되었고, 홍수기 오 결측자료 발생 확인, 긴급대응 촉구, 이상치 발생원인 추정 및 대책 마련 등 고품질 수문자료를 생성하기 위해 노력하였다. T/F팀 활동사항은 타홍수통제소에서도 벤치마킹이 되고 있다. 보다 정확한 댐운영자료 공유방안을 위한 관련기관과의 협력회의가 개최되어 품질관리된 자료의 정보 공유시기, 공유방식, 자료형태 등이 결정되었다. 이는 유관기관간 품질관리된 댐운영자료의 효율적인 정보 공유체계 확립을 위한 체계를 마련하는 계기라고 사료된다. 또한, 유량측정사업 결과를 익년에 반영하는 기존 방식을 개선하기 위해 유량자료관리및분석시스템(프론티어사업에서 수행, 한국건설기술연구원 개발)을 통제소내에 설치 운영을 추진하고 있다.
강수량은 농업과 수자원관리, 그 외 사회 기반 사업들에게 광범위하게 영향을 미치는 매우 중요한 기상요소이므로 강수량 관측자료는 사회전반에 활용되고 있다. 하지만 강수량은 공간적인 불연속성이 크기 때문에 조밀한 관측자료를 필요로 하고 있으며, 때문에 관측이 이루어지지 않은 미관측 지점의 강수량 자료를 복원하려는 연구도 계속 진행되고 있다. 관측자료를 이용하여 미관측 지점의 강수량을 복원하는 방법으로 지상 강수량 관측자료와 연직 상층기상자료 및 고해상도 지형자료를 이용하여 복원하는 정량적 강수량 진단 모형이 이미 개발되어 대한민국을 대상으로 강수량 복원이 이루어진 바 있다. 대한민국은 전국이 대략 10 km 정도로 비교적 조밀하고 일정한 지상 관측망을 가지고 있어 관측자료를 이용한 강수량 복원에 유리하다. 하지만 전 세계 많은 지역에서 강수량 관측자료는 매우 부족한 실정이며 가깝게는 북한과 중국에서부터 아프리카와 남아메리카 등 일부 강수량 관측이 전혀 이루어지지 않는 지역도 존재한다. 이러한 지역에 대한 강수량 복원 정확도에 대해서는 지금까지 연구된 바 없으며 관측자료 수에 따른 복원 민감도에 대한 연구도 이루어지지 않았다. 따라서 대한민국에 비해 관측자료가 부족한 지역에 대해 복원 정확도를 파악할 필요성이 있으므로 본 연구에서는 관측소 밀집정도에 따른 미관측 지역의 강수량 복원 민감도 분석을 하였다. 대한민국은 572개 지점의 지상기상관측망(자동기상관측장비 AWS 477개, 종관기상관측장비 ASOS 95개 지점)을 운영하고 있으며, 10개 지점의 기상레이더가 전국을 감시하고 있어 미관측 지점에 대해 검증자료로 활용할 수 있으므로 강수량 복원 민감도 분석 대상 지역으로 선정하였다. 강수량 복원 정확도 검증을 위해 강수량 복원자료의 격자점과 가장 근접한 관측지점을 검증지점으로 선정하고, 강수량 복원에는 검증지점을 제외한 관측자료만을 이용하였다. 관측자료 밀집정도에 따른 민감도 분석을 위해 관측자료를 100% 사용하였을 때와 일부만 사용하였을 때로 나누어 분석하였다. 관측소 밀집도에 따른 강수량 복원 정확도 민감성 분석을 통해 관측소가 부족한 북한, 중국, 아프리카 등지의 미관측 지점 복원 정확도를 추정할 수 있으며 관측소가 부족하거나 전무한 지역에서 강수량 복원 정확도를 늘리기 위해 필요한 관측소 수를 파악하는 데에 적용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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