기후 관측자료의 경우 관측, 가공, 전송 중에 오류가 발생할 수 있으며, 특히 글로벌 기후자료는 다양한 조건을 가지고 있는 자료를 수집하였기 때문에 일반적으로 해당 국가 관측자료보다 품질이 낮다. 본 연구에서는 글로벌 기후 관측자료의 품질을 개선할 수 있는 품질관리 기법을 개발하고 국내 지역에 적용해보고자 한다. 연구대상지역으로 국내 대표도시 7 곳을 선정하였으며, 글로벌 기후자료는 NCDC (National Climatic Data Center)의 일 단위 GSOD (Global Surface Summary of the Day) 자료를 수집하였다. 품질관리는 강수와 기온에 대해서 실시하였으며 과정은 크게 이상치 검사, 이상치 및 결측치 보정, 연, 월 단위 기후 자료 산정으로 구분된다. 이상치 검사는 중복성 검사, 내적일치성 검사, 기후범위 검사, 공간동질성 검사를 기반으로 구성되어 있다. 이상치 및 결측치 보정은 인접 관측소의 자료를 보간하여 수행하였으며, 보간기법은 4 방향 역거리 가중법을 활용하였다. 연, 월 단위 자료 산정은 자료의 결측률을 고려하여 일 단위 자료를 연, 월 단위 자료로 변환하는 과정이다. 이상치 검사 결과 대부분의 이상치는 기후범위와 공간동질성 검사에서 발견되는 것으로 나타났으며, 중복성 및 내적일치성 검사는 이상치 검출 효과가 적은 것으로 나타났다. 결측치 및 이상치 보간 결과 추정된 자료와 관측값 간의 상관관계가 있는 것으로 나타나 활용성이 있었다. 본 연구는 글로벌 자료의 품질관리 기법을 제시하였다는 점에서 활용성이 있으며, 향후 품질관리 기법의 검증에 관한 연구를 수행할 필요가 있다.
건설현장에서 의뢰하여 품질검사전문기관에서 대행하는 건설자재의 품질시험 검사업무에 대한 신뢰성 제고를 위해 품질시험 검사 의뢰절차 및 지방국토관리청의 품질검사전문기관 등록 관리 현황을 조사하고, 품질검사전문기관에서 품질시험 검사성적서 및 시험과정자료를 정보시스템에 입력하여 관리할 수 있는 정보시스템 구축방안을 도출하고자 한다.
본 연구에서는 기상청에서 수행하는 기존의 기상 관측에 대한 품질관리 절차 이외에 향후 스마트시티 등에서 활용될 수 있는 머신러닝 기반의 Internet of Things (IoT) 도시기상 관측 자료에 대한 품질검사 기준을 제안한다. 현재 기상청에서 종관기상관측(Automated Synoptic Observing System, ASOS)과 방재기상관측(Automatic Weather System, AWS) 기반으로 설정한 기준이 도시기상에 적합한지 확인하기 위하여 서울시에 설치된 SKT AWS 자료를 기반으로 사용성을 검증하였고, IoT 자체의 데이터가 가지는 특성을 고려하여 최종적으로 머신러닝 기반의 품질검사 알고리즘을 제안하였다. 품질검사 방법으로는 IoT 기기 자체에 대한 결측값 검사, 값 패턴 검사, 충분 데이터 검사, 통계적 범위 이상 검사, 시간값 이상 검사, 공간값 이상 검사를 먼저 수행하고, 기상청에서 제시하고 있는 기상 관측에 대한 품질검사인 물리한계검사, 단계검사, 지속성 검사, 기후범위 검사, 내적 일치성 검사를 5가지 기상요소에 대하여 각각 수행하였다. 제안한 알고리즘의 검증을 위하여 인천광역시 송도에 위치한 관측소에 실제 IoT 도시기상관측 데이터에 이를 적용하였다. 이를 통해 기존의 기상청 QC로는 확인할 수 없었던 IoT 기기가 가질 수 있는 결함을 확인할 수 있고, 알고리즘에 대한 검증을 진행하여 향후 스마트시티에 설치될 IoT 기상관측기기에 대한 품질검사 방법을 제안한다.
사료기술연구소는 수입사료의 검정과 회원사에서 자가품질검사 등과 관련하여 검정의뢰하는 사료에 대하여 분석 영역별 전문가가 검정하여 결과를 통보해 주고 있으며, 특히 회원사가 자체적으로 분석이 곤란한 성분에 대하여 품질관리를 대행해 주고 있다. 영양성분 중 아미노산은 매우 중요한 관리 항목이며, 따라서 사료관리법 시행규칙 별표8의 자가품질검사기준에서 돼지 및 닭 배합사료의 아미노산 성분은 6개월마다 1회 이상 자체 검사를 하도록 규정되어 있다. 또한 배합사료의 성분등록시 양돈사료에서는 "라이신" 함량을 닭 사료에서는 "메치오닌+시스틴+MHA" 함량을 등록하도록 규정되어 있다. 사료기술연구소는 아미노산 전용분석기 (HITACHI) 2대를 구비하여 사료검정에 운용하고 있으며, 분석결과의 정확도와 정밀도를 높이기 위하여 매월 1회 미국 AAFCO(사료검사관협회) check sample program에 참여하고 있으며 상위의 높은 신뢰도를 유지하고 있다. 본고에서는 아미노산 분석에 대한 이해를 돕고자 실무 분석방법과 당 연구소에서 최근 5년 동안 분석한 원료에 대한 아미노산의 분석 통계치등을 정리하여 품질관리에 참고자료로 활용토록 하고자 자료를 정리하였다. 참고로 지난 5년간 통계량을 보면 연평균 아미노산 분석 건수는 산안정아미노산 1,418건, 함유황아미노산 1,165건으로 총 2,583 건이며 그중 원료사료의 분석결과를 정리하였다. 의뢰 사료중 많은 경우가 원료명이 표기되지 않아 자료로 사용할 수 없었고 일부 원료(육분, 대용유등)는 분석치 변이가 크게 나타나 제외하였다. 아미노산 평균치 자료는 곡류, 강피류, 동물성단백질류 식물성박류, 기타 순으로 정리하였다.
본 연구에서는 현재 기상청에서 운용중인 시정계 자료의 시공간대표성 및 정확도를 개선하기 위해, 다단계 결정나무 품질검사(decision tree QC) 방법을 개발하고 3년간(2016.03-2019.02) 시정계 자료에 적용하였다. 개발된 QC 방법의 정성적 및 정량적 검증을 위해 기상청에서 제공하는 시정계 자료 및 목측 자료 그리고 노르웨이 기상청의 QC 방법을 사용하였다. 1단계에서는 물리적 범위 초과 및 결측 검사를 수행하여 결측 및 비정상 자료의 합이 총 자료의 10%를 초과하면 해당 지점은 다음 QC에서 제거하였다. 2단계에서는 시정이 시간적으로 연속성 있게 변한다는 가정하에 시간적 연속성 검사를 수행하였고, 임계값을 동적으로 설정하였다. 3단계에서는 시정이 공간적으로 연속성 있게 변한다는 가정하에 공간적 연속성 검사를 수행하였다. 4단계에서는 시정계의 정확도가 시정에 반비례한 점을 고려한 가중평균법으로 10분 주기 시정자료를 산출하였다. 시정계가 처음으로 도입 운용되는 점으로 인해 전체 시정계 자료 중 약 10% 정도가 1단계에서 제거되었다. 또한 안개발생 주변 지역에서는 시정의 공간적 변동성이 연속성 검사를 수행할 수 없을 정도로 매우 크기 때문에 3단계는 적용하지 않았다. 본 연구에서 개발한 QC 방법을 정성적, 정량적 검증한 결과, 초기 자료에 포함된 이상치들이 상당부분 제거되고 시정의 순간적 변동성이 완화됨을 보였다. 또한 목측자료 및 노르웨이 기상청 QC 방법을 이용한 간접적 검증 결과 본 연구에서 개발한 QC 방법이 시정계 자료 품질검사기법으로 사용이 가능함을 제시하였다.
우리나라의 산림은 지형적으로 복잡한 특성을 가지고 있기 때문에 효율적인 산림관리를 위해서는 산림지역에 특화된 기상관측이 중요하다. 특히, 최근 기후변화에 따른 건조와 집중호우 등 이상기상 현상으로 산림재해가 발생할 수 있기 때문에, 이를 효과적으로 예방하고 관리하기 위한 대책 마련이 필요하다. 이를 위해 산림청에서는 산악지역에 대한 기상 자료를 수집하기 위해 2012년부터 산악기상관측망 구축을 시작했고, 현재 464개소의 산악기상관측망을 운영하고 있다. 산악기상관측망에서는 기온, 상대습도, 풍향과 풍속, 강수량, 지면온도, 대기압 등 7개 기상요소를 관측한다. 기상 자료는 1분 간격의 실시간 자료를 수집하며, 자료의 신뢰도 확보를 위한 품질관리 시스템을 운영하고 있다. 산악기상관측 자료의 품질관리는 물리한계검사, 단계검사, 내적 일치성검사, 지속성검사, 기후범위검사, 중앙값 필터검사 등 6가지 품질검사를 수행한다. 고품질 산악기상정보는 공동활용을 위해 산악기상정보시스템과 공공데이터 포털을 통해 자료를 공개하고 있다. 산악지역에 특화된 산악기상정보는 산림관리 및 산림재해 방지뿐만 아니라 국민 생활안전과 산림휴양⋅레저 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 3차원 공간상에서 구면 좌표계값을 가지는 레이더 반사도 자료를 직교 좌표계로 변환하기 위한 CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 산출 프로그램을 개발한다. 오염되지 않은 CAPPI 자료의 산출을 위해서 레이더 반사도 자료에 대한 품질검사 과정이 선행되었다. 개발된 모형은 3차원 공간상에서의 연속성을 유지하기 위해서 가장 근접하고 가장 적은 자료수를 운영함으로서 최적의 반사도 자료를 보간하였다. 개발된 모형은 자료의 이용목적에 따라서 다양한 해상도 및 고도에 대한 자료가 필요할 수 있다는 생각 하에 임의의 해상도 및 고도등에 대한 자료를 효율적으로 계산해 낼 수 있다.
농업활동의 위험은 대부분은 기상에 의해 발생한다. 효율적인 농작업을 위해선 기상정보를 활용해야 한다. 현대 농업은 첨단 기술인 ICT와 융합을 통해 고부가가치를 창출하는 방향으로 발전하고 있다. 본 연구에서는 고랭지배추의 효율적인 재배를 위한 USN 관측장비를 통한 기상관측장비의 품질관리 알고리즘을 다룬다. 기상관측에서 정확한 관측이 중요하다. 이를 위해서 기상청에서는 기상관측 장비별로 품질관리 알고리즘을 개발하여 기상정보의 정확성 검증을 통해 정상자료 여부를 판정한 후 이를 활용한다. 연구자료는 2015년부터 2017년까지 3년간 대표적인 고랭지배추 재배지인 안반덕, 귀네미에 설치된 5개 USN 자료이다. 품질관리 알고리즘은 지속성검사, 기후범위검사, 시간변동성검사, 공간분포검사로 구성되어 있다. 마지막으로 본 연구에서 제안하는 품질관리 알고리즘은 기상자료의 공간적 특성을 고려한 잠재적 이상관측 여부도 확인할 수 있다. 또한 품질관리를 거친 자료를 토대로 고랭지배추와 기상관측자료의 상관성을 분석함으로써 효율적 농산업 관리에 도움이 될 것으로 보여진다.
수문조사기기의 검정은 수문조사에 활용하거나 활용하고자 할 다양한 수문조사기기를 일관되고 표준화된 기준으로 검사하여 수문조사에 적합한 기기를 설치하거나 지속적으로 사용하도록 하고자 하는 것이다. 이러한 검정은 국가수문자료의 신뢰도를 높이고 유지하고자 하는 기본적이고 중요한 업무이다. 국내에서는 2009년 2월 현재 회전식 유속측정기기와 일부 강수량측정기기만을 검정하고 수문조사에 활용하고 있는 실정이다. 따라서 수문자료의 신뢰도에 대해 제시할 수 있는 지표는 유량측정결과의 불확도와 일부 강수량계를 제외하고 사실상 없다고 할 수 있다. 그 밖의 수문조사기기들에 의해 생산된 수문자료는 단지 제조사에서 제공하고 있는 정확도와 정밀도 등의 정보를 통해서 가늠하고 있어 국가수문자료로서의 신뢰성으로 제시하기에는 부족하다고 할 수 있다. 수문조사기기의 검정시행을 위해서는 각 기기에 대하여 검정방법, 허용오차, 검정기관의 조건 및 기타 행정적 체계 등이 필요하다. 본 연구에서는 국내에서 사용되고 있는 수문조사기기의 현황을 파악하고 대상기기를 선별할 수 있도록 하였다. 그리고 각 대상 수문조사기기에 대한 검사방법과 허용오차를 규정하기 위해 공통적으로 필요한 과정과 방법론을 제시하여 객관적으로 신뢰할 수 있으며 효율적으로 적용 가능한 검사방법과 허용오차를 결정할 수 있도록 하였다. 또한 공신력 있는 검정 결과를 보장하기 위해 검정기관에서 갖추어야 할 인력, 설비 및 품질 시스템 등이 국제표준(ISO)에 부합되면서도 수문조사분야에 효율적으로 적용될 수 있는 조건들에 대해 분석 제안하였다. 본 연구결과는 국가차원에서 신뢰할 수 있는 공인검정기관이 수문조사기기 검정을 시행할 수 있게 하는 초석이 될 것이며, 수문조사기기의 검정이 시행되면 이후 생산되는 수문자료는 정해진 검사방법과 허용오차 이내의 품질을 공인검정기관이 인정하는 수문자료로서의 신뢰도를 확보하게 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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