An atrium space, unlike ordinary office rooms, accommodates variety of activities such as moving and resting of people and usually houses variety of vegitation to improve amenity and indoor environment. Many atrium buildings in Korea have been designed by considering the environmental criteria for human beings, not for the vegitation in the atrium space. Especially the daylighting designs are mostly focused on the required illuminances for various visual tasks of the occupants and glare controls. As a result, some atrium spaces do not provide sufficient light to the interior plants. Consequently, these atrium spaces require a high level of electric lighting to compensate the deficit of natural light for the photosynthesis of the vegitation. The purpose of this study was to suggest design guidelines for 4-sided atrium spaces having different well indices (WI), plan aspect ratio (PAR), and cardinal orientation. The findings from this study might be referenced by building designers when designing or selecting canopy systems by considering the daylight performances of the uncovered atrium spaces. In the study, the daylight performance was evaluated in terms of daylight autonomy (DA).
3차원으로 구성되어 있는 실세계를 보다 효과적이고 신속하게 모니터링하기 위해서는 변화된 지역의 정확한 위치정보 획득과 변화 결과의 빠른 도출을 위한 자동화 방안이 필요하다. 일반적으로 변화탐지를 위해 사용되어 온 항공사진이나 위성영상은 자료 획득에 있어 날씨와 같은 자연환경의 영향을 많이 받으며, 자동으로 변화탐지를 수행하는데 많은 문제점을 안고 있다. 반면에 항공 LiDAR 시스템은 영상시스템과는 달리 날씨 등에 영향을 상대적으로 적게 받으며, 지형지물에 대한 3차원 좌표 정보를 직접 획득하기 때문에 자동으로 처리하기에 매우 효율적이다. 본 연구에서는 항공 LiDAR 데이터만을 이용하여 도시지역의 시공간적 변화를 자동으로 탐지하는 방법을 연구 하였다. 변화탐지의 대상이 도시지역이므로 객체를 기반으로 다양한 변수를 사용하여 변화탐지를 수행하였다. 연구에 사용된 데이터는 서로 다른 시기에 획득된 항공 LiDAR 데이터이며, 두 데이터간의 변화탐지를 위해 먼저 상호정합을 수행하였으며, 개별 객체를 추출하기 위해 필터링과 Grouping 과정을 수행하였다. 마지막으로 Grouping된 객체를 대상으로 모양, 면적, 높이 변화를 비교하여 변화를 탐지하였다. 객체의 외곽선과 내부 영역의 모양을 표현하는 형상계수를 사용하므로 수평방향의 객체에 대한 기하학적인 모양 변화를 탐지할 수 있었으며, 객체의 높이값을 비교함으로써 수직방향으로의 변화도 탐지할 수 있었다. 본 연구에서 수행한 객체 기반의 변화탐지 방법은 91.67%의 전체 정확도를 획득하였다.
최근 기계학습기법에 대한 활발한 연구로 인하여 많은 기계학습기법들이 개발되었다. 이러한 최신기계학습기법은 기존에 사용되어온 기계학습기법과 경험식들보다 자연현상을 예측하고 재현하는데 높은 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 레이더 자료를 이용한 강우추정 기법으로는 ZR관계식이 널리 사용되고 있다. 이상적인 조건에서는 ZR 관계식을 이용한 레이더 강우추정이 양호한 성능을 보이나, 실제 레이더 자료를 이용한 강우추정은 이상적인 환경이 아닌 경우가 매우 많다. 이런 ZR관계식의 한계점을 보완하기 위한 방법으로 기계학습기법을 이용한 레이더 강우추정 기법들이 개발되었으나, 현재 한국의 레이더 자료를 대상으로 해서는 많은 연구가 진행되어 오지 않고 있다. 레이더 자료를 이용한 강우추정의 정확도 향상을 위해서는 최신 기계학습기법들의 레이더 강우추정 기법에 대한 적용가능성을 평가해 볼 필요성이 있다. 본 연구에서는 random forest, stochastic gradient boosted model, extreme learning machine의 강우 레이더 강우추정 기법으로의 적용성을 평가하였다. 강우추정 기법 개발 및 성능 비교를 위해서 2018년 광덕산 이중편파 레이더 자료를 이용하였다. 다양한 이중편파 매개변수 조합을 레이더 강우추정 기법의 입력변수로 적용하였다. 기존 연구의 사용되어 온 ZR관계식의 매개변수를 또한 강우사상과 이중편파 매개변수 조합을 이용하여 추정하였다. 기계학습을 적용한 레이더 강우추정 기법이 ZR관계식보다 상관계수와 제곱근오차를 기준으로 높은 강우추정 정확도를 보였다. 특히 개발된 강우추정 기법은 호우사상에서 높은 정확도를 보이는 것을 확인 할 수 있었다. 적용된 기계학습 기법 중에서는extreme learning machine이 레이더 강우추정기법 개발에 가장 적합한 것으로 나타났다.
하천은 용수공급, 관개, 친수활동, 산업활동 등 인간의 활동에 중요한 역할을 한다. 이에 따라 수질관리는 필수적이며 유기물, 중금속, 화학물질 등의 용존물질들은 수질문제에 직접적으로 영향을 미친다. 따라서 하천에서의 용존물질의 혼합 거동을 파악하기 위한 연구가 지난 수십년간 이루어지고 있다. 하천 흐름에 따른 오염물질의 이동 및 확산 거동을 예측하기 위하여 1차원 추적모형이 활용되는데, 그 중 하천저장대 모형(Transient Storage Model, TSM)은 자연하천의 복잡하고 불규칙한 수리·지형적인 특성을 단순하게 반영할 수 있다는 장점때문에 가장 많이 사용된다. 하지만 TSM은 매개변수에 대한 의존성과 불확도가 크며, TSM의 저장대에서의 농도분포에 대한 지수함수형태의 모델링이 하상간극수역(Hyporheic zone)에서의 저장대 특성을 반영하기에 구조적으로 부정확하다는 단점이 제기되고 있다. 최근 이러한 TSM의 단점을 보완하고 하천에서의 저장대 메커니즘을 보다 정확하게 구현하고자 체류시간분포(residence time distribution)를 이용한 확률론적 저장대 모델링 프레임워크가 등장하고 있다. 본 연구에서는 본류대와 저장대에서의 오염물질의 체류시간분포를 분리하여 해석하고 이를 전달함수(transfer function)를 이용한 합성곱으로 결합한 형태의 프레임워크를 적용하여 모델링하였다. 상기의 모형을 검증하기 위하여 2019년 감천의 4.85km 구간에서 추적자 실험을 실시하였다. 실험 당시 유량은 12.9 m3/s로 풍수기에 해당되며 평균 유속은 약 0.6 m/s로 측정되었다. 모형의 매개변수는 추적자 실험으로부터 최적화 기법을 통해 역모델링기법으로 결정하였다. 제안된 모형에 의한 모의 결과를 추적자 실험에서의 농도측정자료와 비교한 결과, 평균 0.988의 결정계수를 보여 매우 높은 정확도를 보이고 있음을 알 수 있었다. 저장대특성을 나타내는 농도곡선의 꼬리부에 대하여 같은 조건에서 1차원 이송-분산(ADE) 모형, TSM의 모의결과와도 비교한 결과 본 모형은 추적자 실험 농도측정 결과와 평균 0.195의 오차율을 보이며, 이는 ADE 모형과 TSM의 오차율인 14.03과 1.866에 비해 매우 정확한 것으로 나타났다.
실내를 따뜻하게 하기위한 고온의 라디에이터, 냉동코일, 변압기, 전기가열장치 및 전자장비에서와 같이 자연대류에 의한 에너지전달은 여러 공업분야에 응용되고 있다. 일반적으로 임의의 벽면온도에 따른 수평채널에서의 비정상자연대류흐름과 수학적.물리적 대류이동에 관한 기본법칙을 고찰하였다. 전달문제에 관한 물리적 의미있는 엄밀해는 표준유한정현변환기법을 적용함으로써 폐쇄형에 있어서 얻어진다. 또한 최종 정상상태의 유동과 열전달을 초래하는 Pr수와 Ra수 등 기본매개변수의 영향에 대해서 각각 검토하였다. 축방향의 평균속도를 측정하는 Pr수가 Pr>1 과 Pr<1 일 경우 각각 시간차에 접근하고 또한 축방향의 온도구배를 대표하는 함수는 기본매개변수가 없으므로 영향을 받는 것이라 본다. 그러나 정상상태의 유동현상은 Ra수에 따라서만 영향을 받게된다. 자연대류는 여러 가지 전기기구들은 물론이고 파이프장치 등의 열전달에 큰 영향을 미친다. 또한 열전달과정이 포함되는 바다와 대기의 운동과 같은 지구의 환경과학에도 중요하다.
우리나라의 겨울철 자연재해 중 대설에 의한 피해가 발생하는 빈도가 증가하고 있는 가운데 그 피해를 예측하고 대비하기 위한 연구들이 다수 진행되고 있다. 강설은 일단위로 측정하며, 매일 새롭게 내린 강설의 양인 최심신적설과 기존에 녹지 않고 쌓여 있던 깊이까지를 고려한 최심적설로 구분된다. 우리나라의 경우에는 갑작스럽게 내린 폭설에 의한 피해가 대부분이므로 최심신적설량을 예측하는 것이 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 다중회귀분석을 이용해 우리나라의 최심신적설량을 추정하기 위한 식을 개발하였다. 다중회귀분석을 위한 독립변수로는 해당 일에 예측된 강수량, 일평균기온, 일최고기온, 일최저기온을 사용하였으며, 강수량과 일평균기온의 상호작용을 고려할 수 있도록 모형을 구성하였다. 모형의 개발에는 전국 74개 기상관측소의 최심신적설 자료를 관측소 단위로 전체 자료의 2/3을 무작위로 추출하여 이용하였으며, 추출되지 않고 남은 1/3의 자료를 이용해 모형에 대한 검증을 실시하였다. 그 결과 상호작용항이 포함되지 않은 다중선형회귀모형에 비해 상호작용을 고려한 다중회귀모형의 예측력이 훨씬 우수하게 나타났다. 강수량과 기온이 정확하게 예측된다면 개발된 추정식을 이용해 간편하게 최심신적설량을 예측할 수 있어, 폭설에 대한 대비에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
지진해일의 발생빈도는 태풍이나 홍수 등의 자연재해와 비교하여 발생빈도가 낮지만 발생 시 큰 피해를 입힐 수 있다. 우리나라 동해안은 일본 서해안에서 발생된 지진해일에 취약하며 특히 강원도 삼척시와 경상북도 울진군 부근은 일본 서해안에서 발생된 지진해일 에너지가 집중되는 위험지역으로 기존 연구에서 확인되었다. 동해를 따라 먼 거리를 전파해오는 지진해일 파의 전파양상은 해저수심의 영향을 받아 변화될 뿐만 아니라 진원지의 발생위치와 각 매개변수의 특성에 따라 대상지역에서의 영향도가 다양하게 나타날 수 있다. 본 연구에서는 일본 서해안에서 과거 발생한 지진원(4건) 및 향후 발생 가능한 가상지진원(71건)을 대상 시나리오로 선정하였으며, 가상지진원자료는 한반도 에너지개발 기구(11건) 및 일본토목학회(60건)에서 제시한 총 71건의 자료를 사용하였다. 동해안 해저수심 영향에 의한 지진해일 파 집중도를 확인할 수 있는 파향선추적 기법 수행을 통해 75건 중 집중도가 높은 41건의 지진원을 선정하였다. 선정된 지진원은 불확실성을 고려하기 위해 많은 연구자들에 의해 사용되고 있는 로직트리기법을 적용하여 총 1,107건으로 생성되었으며, 이에 대해 지진해일 수치해석이 수행되어졌다. 최대 지진해일고 비교 결과, 특정 발생위치에서의 지진원은 타 지진원보다 지진강도가 작음에도 불구하고 울진 원자력발전소에서 최대 지진해일고 결과는 더 크게 나타나는 것으로 확인되었다.
지진해일은 많은 인명피해를 입힐 수 있는 위험한 자연재해이며, 예를 들어 각각 약 25만명과 약 2만명의 사상자가 발생하였던 2004년 수마트라 지진해일과 2011년 동일본 지진해일 등이 있다. 우리나라 동해안 또한 향후 지진 발생 가능성이 큰 지진공백역이 존재하여 안전한 지역으로 볼 수 없다. 지진해일 방재대책 수립과 관련된 연구는 지속적으로 이루어지고 있지만 지진해일의 발생빈도는 적고 완벽히 대응하는 것은 현실적으로 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 지진해일 방재대책의 가장 기본적인 자료로 이용될 수 있는 지진해일 침수예상도를 효율적인 방법으로 제작하는 것을 연구했다. 현재 우리나라의 지진해일 최대 침수예상도는 과거 및 향후 발생가능한 지진해일의 경우에 대한 모든 범람구역이 고려된 보수적인 방법으로 제작되고 있다. 지진원의 위치와 각 매개변수의 특성에 따라 범람구역이 다양하게 나타날 수 있기 때문에 보수적인 최대 침수예상도는 과도한 범람구역이 고려될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 보수적인 최대 침수예상도와 비교하여 AI기술과 로직트리 기법을 통해 더 정확한 최대 침수예상도를 제작하는 것을 목표로 한다. 연구방법은 1) 고려된 모든 지진해일 시나리오에 대한 수치해석 2) 입력자료인 지진해일 초기수면 변위 이미지 증강 3) CNN모델을 활용한 초기수면 변위 이미지 분류 4) 분류된 결과의 범람 구역으로 최대 침수예상도를 제작하였다. 향후 연구결과는 지진해일 재해정보도 제작 및 지진해일 침수예측 모델 개발에 활용될 수 있을 것이다.
크리깅은 강우현상의 공간적 분포문제를 다루는데 가장 널리 사용되는 방법이나 선택한 베리오그램에 따라 예측결과가 상당히 큰 차이를 보여준다. 본 연구에서는 이러한 이유로 일강우량을 대상으로 적정 베리오그램을 고찰하였다. 그 결과 일강우량자료만을 이용하는 것보다 강우발생과 상관성이 높은 이차변수를 함께 고려하여 베리오그램을 유도하는 것이 보다 적정한 결과를 주는 것으로 나타났다. 한편, 한정적인 적용사례이나 크리깅 적용에 필요한 적정 베리오그램의 결정이 어려운 경우 가장 일반적인 형태의 베리오그램인 Mat$\acute{e}$rn 상관함수를 사용하면 상대적으로 양호한 결과를 얻는 것으로 나타났다.
본 연구는 묵논습지의 보전 복원과 탄소축적 기능 증진을 위한 학술적 근거를 제공하기 위해 수행되었다. 묵논습지의 시간적 변화를 분석하고 탄소감축을 목표로 묵논습지 유형분류체계를 구축하고자 하였다. 묵논습지의 유형은 탄소축적 기능에 주목하여 수문학적 환경, 식생, 탄소축적 등 세 가지 변수를 기준으로 분류되었다. 묵논습지의 유형은 수리수문 변수를 기준으로 물유입 포텐셜 높음과 낮음, 식생 변수로는 수생식물 우점과 육상식물 우점, 탄소축적 변수로는 유기물 생산과 토양 유기탄소 집적, 분해 등을 종합해 12개 유형으로 분류했다. 국토지리정보원이 제공하는 항공사진으로 분석한 묵논의 발달 시기는 일반적으로 2010~2015년경에 발생하였으나, 대전1(DJMN01) 묵논습지의 경우 1990년경에 영농이 중단되어 2010년 이후 자연습지와 유사한 구조를 보였다. 대전1(DJMN01) 묵논습지의 최근 40년간 토지피복의 변화는 전체적으로는 산림과 농경지의 비율이 높게 나타나고 있으며, 시간의 흐름에 따라 산림과 농경지가 매우 빠른 속도로 감소하면서 인공초지, 다른 형태의 산림 등의 피복유형으로 변화하는 경향이 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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