기후변화에 따른 이상기후의 영향으로 과거 관측되지 않은 태풍, 가뭄, 폭우, 홍수 및 해일과 같은 재해의 빈도가 증가하고 있다. 특히, 가뭄은 장기간에 걸쳐 피해를 야기하여 대책을 장기적으로 고려하지 않으면 전 지구적으로 심각한 피해가 초래될 것으로 전망되고 있다. 많은 연구에서 가뭄에 따른 재해를 평가하기 위한 분석이 수행되고 있으며, 최근 연구에서는 토양수분을 통한 가뭄재해 분석이 대두되고 있다. 토양수분은 토양에 포함된 수분의 평균값을 의미하며 물 순환 관점에서 매우 중요한 수문변량 중 하나이다. 그러나 기존 연구에서 사용되고 있는 실측 토양수분은 자료의 기간이 짧고 검증이 수행되지 않아 분석 시 결과의 신뢰성이 결여되는 문제점이 있다. 일부 토양수분 연구에서는 위성 관측 자료를 통한 분석을 수행하였지만 실측 자료와의 상관성 문제로 인하여 모의된 결과의 활용은 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 Quantile mapping 기반의 편의 보정 방법을 제시하여 용담 유역 내 6개 지점와 전국에 흩어져 있는 6개 지점(철원장흥, 수원, 대곡, 전주, 오창가곡, 춘천신북)의 실측자료와 위성 자료 기반의 재해석 토양수분 (re-analysis soil moisture data)에 따른 토양수분 모의 기법을 제시하였다. 본 연구에서 개발한 모형에 따른 결과는 가뭄재해 평가 시 기초자료로써 신뢰성 있는 정보로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
4차산업 혁명이 도래한 이후로 전세계적으로 AI 기술이 유래 없는 속도로 발달 및 활용되고 있으며, 다양한 분야에서 AI 기법을 도입한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 최근 수자원 분야에서는 단기 강우 예측, 댐 유입량 예측 및 하천 수위 예측 등의 분야에서 AI 기술이 접목되어 꾸준한 기술 개발이 이루어지고 있다. 그러나 단변량으로 축척된 자료를 활용하여 중·장기 모형 개발 연구가 다수 진행되고 있지만, 급격한 기후변화 현상과 복잡한 매커니즘을 보이고 있는 기상현상의 경우 단변량 분석으로서는 정확도가 저하 될 수 있는 우려가 있는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 상기에 제시된 단점을 극복하고자 다양한 기상자료를 검증·예측인자로 활용함과 동시에 Deeplearning 모형과 결합하여 신뢰성 있는 단기 강수 예측이 가능한 모형을 개발하였다. 본 연구에서는 유럽중기예보센터(ECMWF, European Center for Medium-Range Weather Forecasts)에서 제공하고 있는 ERA5 재해석 자료를 활용하였으며, Deeplearning 모형과 결합하여 단기 강우 예측이 가능한 모형을 개발하였다. 1차적으로 격자자료(25km×25km)로 제공되고 있는 ERA5 자료를 상세화(downscaling) 모형에 적용하여 기상청 관측소와 비교·검증하였으며, Deeplearning 모형을 통해 단기 예측이 가능한 모형으로 확장하였다. 이때 Deeplearning의 다양한 모형 중 시계열 분석에 있어 예측 성능이 높은 LSTM 모형을 활용하였으며, 제공되고 있는 대기 변수의 상호관계를 노드간 연결을 통해 결과의 정확도와 신뢰성을 확보하였다. 본 연구 결과는 기관별로 제공하고 있는 예측 수준을 상회하는 결과를 도출하였으며, 홍수기에 집중되는 강우량을 예측하여 대비·대책을 선제적으로 마련할 수 있는 자료로써의 활용성이 높을 것으로 사료된다.
Two extreme wind speed prediction models, the EWM(Extreme wind speed model) in IEC61400-1 and the Gumbel method were compared in this study. The two models were used to predict extreme wind speeds of six different sites in Korea and the results were compared with long term wind data. The NCAR reanalysis data were used for inputs to two models. Various periods of input wind data were tried from 1 year to 50 years and the results were compared with the 50 year maximum wind speed of NCAR wind data. It was found that the EWM model underpredicted the extreme wind speed more than 5 % for two sites. Predictions from Gumbel method overpredicted the extreme wind speed or underpredicted it less than 5 % for all cases when the period of the input data is longer than 10 years. The period of the input wind data less than 3 years resulted in large prediction errors for Gumbel method. Predictions from the EWM model were not, however, much affected by the period of the input wind data.
Massive offshore wind projects of have recently been driven in full gear on the Western Offshore of Korea including the 2.5 GW West-Southern Offshore Wind Project of the Ministry of Trade, Industry and Energy, and the 5 GW Offshore Wind Project of the Jeollanamdo Provincial Government. On this timely occasion, this study performed a general wind resource assessment on the Western Offshore by using the MERRA reanalysis data of temporal-spatial resolution and accuracy greatly improved comparing to conventional reanalysis data. It is hard to consider that wind resources on the Western Sea are excellent, since analysis results indicated the average wind speed of 6.29 ± 0.39 m/s at 50 m above sea level, and average wind power density of 307 ± 53 W/m2. Therefore, it is considered that activities shall be performed for guarantee economic profits from factor other than wind resources when developing an offshore wind project on the Western Offshore.
본 연구는 국내가구 디자인 산업의 경쟁력 강화를 위한 사례의 하나로 디자인 작품을 시도하게 되었다. 지존의 디자인 모델링은 소프트 모델 또는 목업(mock up)개념에서 시행되어 디자이너가 직접 제작하기 전에는 3차원의 형상을 구현하기가 어려웠으며, 더욱이 문야의 적용은 실크스크린 또는 인쇄와 같은 처리기법으로 사용되었다. 이 방법은 시간, 경비, 공간, 자료의 보관 및 축적, 기타의 많은 문제점과 생산성 향상에 애로사항이 되어왔다. 요지와 같이 많은 문제점과 렌더링의 데이터베이스 뱅크는 활용 가능한 분야와 직종에 따라서 응용 가능하기 때문에 많은 실험적 시도가 요구된다. 디자인의 발상은 우리나라 전통문화의 가구디자인을 접목시킨 사례로서 시도하였으며, 형태와 문양을 현대적 개념에서 재해석하여 대입시켰다. 적용디자인 사례는 2개의 모델에 10가지의 패턴을 복합적으로 활용한 디자인 작품의 결과물이다. 이러한 결과는 다양한 디자인 연출과 시안을 추출할 수 있으며, 디자인 활동과 설계에 능률을 배가시키는 효과를 검증할 수 있겠다.
레이더 기술의 발전으로 말미암아, 현재의 기상 레이더는 그 관측 범위와 정밀성 뿐 아니라, 시공간 해상도의 월등한 향상을 이룩하였으며, 특히 이중편파 기술을 이용한 기상 관측을 통해 기존의 단일편파 레이더로 해석할 수 없었던 다양한 대기현상 분석을 가능케 하였다. 이처럼 기상레이더 관측 기술의 발전은 광범위한 관측반경과 높은 시공간해상도로 관측 정확성을 향상시킨 반면, 해상도 증가에 따른 기본적인 자료량이 증가되었으며 이중편파를 활용한 자료해석기법의 다양화로 인해 레이더 자료의 용량 또한 기하급수적으로 증가하게 되었다. 이러한 이유로 현재 도입이 진행중인 고성능의 기상레이더들로부터 광범위한 국토 범위에 대해 지속적으로 관측되는 방대한 양의 레이더 자료를 저장하고 분석하기 위해서는 많은 시간과 비용이 요구될 것으로 우려된다. 그러한 문제점을 해결하기 위해 레이더 자료의 유통 특성을 분석한 바, 기상레이더 자료는 자료의 획득시부터, 신호처리, 품질관리, 기상분석 등의 단계를 거치며, 각 단계의 사용자에 의해 각각 처리되고 가공되는 특성이 있음을 확인하였다. 따라서 제안 기법은 각 레이더 자료의 특성을 재해석하는 방법으로 압축함으로써 용량을 최소화시키는 동시에, 레이더 자료의 각 유통 단계의 여러 사용자들에게 서비스 될 수 있는 생성, 가공 및 단순화된 형태의 자료를 모두 포함하면서 각 단계의 사용자들에 적합한 자료의 형태로 제공할 수 있는 기법을 제안한다. 실험 결과, 기상레이더 자료의 특성과 기상 에코의 분포를 이용한 내용 기반 손실 압축 기법을 통해 다양한 사용자들을 위한 적응적이고, 효율적인 압축을 수행할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 한국전통 "방위신상"에 담겨 있는 이미지와 상징성을 재해석하여 현대생활에 효과적으로 응용하기 위해 디자인하는 것에 그 목적을 두었다. 이론적 고찰은 한국 전통의 대표적인 "방위신상"인 "사신도", "십이지신상", "사천왕상" 등의 '지킴이'들의 형성 배경과 유래를 살펴보고. 한국 전통 "방위신상"을 현대생활의 활용에 맞게 디자인화 하는 작업의 필요성을 서술하였고, 이를 토대로 '지킴이' 시리즈의 제작과정에 대해 기술하고, 한국전통 "방위신상"은 과거와 현재를 연결시켜주는 매개체이며 민족고유의 독창성을 널리 알리는 귀중한 자료라는 것을 시사하였다. 그리고 재해석한 '지킴이' 시리즈는 스마트환경 하에서의 활용가치를 제시하였다.
외뿔소자리 신성 1975는 발견 당시에는 백색왜성과 적색왜성의 근접쌍성계인 것으로 알려졌으나, 엑스선 관측과 그에 따른 표준 정류 상태 원반 모형에 근거한 해석으로 중성자별 또는 블랙홀의 가능성이 대두되었다. 곧이어, 광학관측에 의하여 블랙홀 이중성임이 간접적으로 동정되었다. 최근 들어 1975젼 당시의 많지 않은 전파 관측 자료들을 재해석하여 상대론적인 물질 분출 현상, 즉 마이크로퀘이사 현상이 있었을 가능성이 관측적으로 제시되었다. 우리는 시간 종속적 열적 불안정성 모형을 바탕으로 수치모형을 계산하여 관측적으로 제시된 물질분출의 가능성을 이론적으로도 제시할 수 있음을 보인다
797명의 중고등학생의 자료를 분석한 결과 정서조절 전략과 학교생활적응 간에는 유의한 상관관계가 나타났다. 즉 인지적재해석 전략점수가 높고 정서표현억제전략 점수는 낮은 경우에 학교생활적응 점수가 높은 것으로 나타났다. 성별로 보면 남학생은 인지적재해석 전략점수가 높은 경우에 교사와의 관계에서, 정서표현억제 전략점수가 낮은 경우에 친구관계에서 적응점수가 높으며 여학생은 인지적재해석 전략점수가 높은 경우에 학업, 친구 그리고 교사와의 관계에서 적응점수가 높은 것으로 나타났다. 학년 별로 볼 때 인지적 재해석 전략점수가 높은 집단의 중학생들은 학교생활적응에서 학업, 친구 그리고, 교사와의 관계에서는 정서표현억제 전략점수가 낮은 집단이 친구관계에서 적응점수가 높은 것으로 나타났다.
The MERRA reanalysis data provided online by NASA was applied to predict the monthly energy productions of Donghai Bridge Offshore wind farms in China. WindPRO and WindSim that are commercial software for wind farm design and energy prediction were used. For topography and roughness map, the contour line data from SRTM combined with roughness information were made and used. Predictions were made for 11 months from July, 2010 to May, 2011, and the results were compared with the actual electricity energy production presented in the CDM(Clean Development Mechanism)monitoring report of the wind farm. The results from the prediction programs were close to the actual electricity energy productions and the errors were within 4%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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