• Title/Summary/Keyword: 짧은 관측시간

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Analysis of Rainfall Estimation Errors on Measurement with Rainfall Radar Observation Intervals (강우레이더 관측주기에 따른 강수량 오차 분석)

  • Hwang, Seok Hwan;Cho, Hyo Seob;Lee, Keon Haeng;Hyun, Myung Suk
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.97-97
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    • 2018
  • 기후변화로 악화되는 수문기상 환경에서 돌발홍수 예보, 짧은 지속기간(5분)의 확률강우량 생산 등을 위해서는 짧은 관측 주기의 강수량 생산 고려 필요하다. 지상강수량은 1분 간격으로 생산(기상청)하고 있으나 공간적으로 보다 정밀한 레이더 강수량은 기상청 10분, 국토교통부 2.5분 간격으로 생산하고 있는 현실이다. 연속으로 누적하여 강수량을 측정하는 강수량계와는 달리 레이더의 관측방식은 순간 관측 방식으로 회전 속도 혹은 주기에 따라 강수량이 달라질 수 있다. 특히 홍수예보를 위한 강수관측이 주목적인 국토교통부 강우레이더의 경우 최근의 돌발홍수 발생 빈도가 높아짐에 따라 초단시간(2분 이내) 강수량 생산의 필요성도 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 관측 주기에 따른 관측 강수량 오차(불확실도) 분석을 실시하였다. 이를 위해 샘플링 방법을 이용하여 10분까지의 레이더 관측주기에 따른 1시간 누적강수량을 산정하고, 이를 이용하여 관측 주기에 따른 지상강수량계(AWS)와의 상관계수(correlation coefficient) 및 정규화오차 정확도(1-NE)를 분석하였다. 분석결과 샘플링 주기의 증가에 따라 오차가 증가하는 것으로 나타나, 강수량 추정의 정확도가 중요한 홍수예보를 위해서는 짧은 주기의 관측(짧은 주기의 강우량 생산)이 정확도 확보 측면에서 유리할 것으로 사료된다.

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Steering Angle Error Compensation Algorithm Appropriate for Rapidly Moving Sources (빠른 속도로 기동하는 표적 환경에 적합한 조향각 오차 보정기법)

  • 박규태;박도현;이정훈;이균경
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.23 no.3
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    • pp.206-213
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    • 2004
  • This paper presents a steering angle error compensation (SAEC) algorithm that is appropriate for rapidly moving sources. The Proposed algorithm utilizes a modal covariance matrix from multiple frequency components instead of the multiple snapshots in a narrowband SAEC, and estimates the steering error by maximizing the wideband WVDR output power using a first-order Taylor series approximation of the modal steering vector in terms of the steering error. As such, the steering error can be compensated with short observation times. Several simulations using artificial and sea trial data are used to demonstrate the Performance of the proposed algorithm.

짧은 주기의 근접쌍성 BD And의 측광 및 그 분석을 통하여 살펴 본 RS CVn형 쌍성의 성질과 그 천체물리학적 의미

  • Kim, Cheon-Hwi;Song, Mi-Hwa;Yun, Yo-Na;Han, Won-Yong;Choe, Yong-Jun
    • The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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    • v.37 no.1
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    • pp.55.1-55.1
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    • 2012
  • 2010년과 2011년의 관측시즌에 총 23일의 BVR 측광 관측을 통하여 처음으로 얻은 2세트의 BVR 광도 곡선을 분석하였다. 새로운 두 세트의 BVR 광도곡선은 제1식과 제2식의 깊이가 거의 비슷하지만, 식바깥 부분에서 관측 시즌에 따라 서로 다른 모양의 잘 발달된 파형 모양을 보인다. 이는 BD And가 흑점이 활동이 매우 심한 짧은 주기의 RS CVn형 식쌍성임을 나타내는 것이다. 우리의 극심시각을 포함한 모든 극심시각을 분석하여 BD And의 공전주기가 규칙적으로 변하는 것을 발견하였다. 이 변화를 보이지 않는 제3천체에 의한 광시간 효과로 가정하여, 궤도이심율이 0.83이며, 9.15년의 주기를 가진 광시간 궤도를 결정하였다. Wilson-Devinney 쌍성 모형을 이용하여 흑점과 제3광도를 고려한 두 세트의 광도곡선 해를 산출하였고, BD And의 절대량을 구하였다. 식바깥의 파형 모양의 변화는 주성의 표면에 매우 큰 두 개의 흑점과 그 위치와 이동으로 잘 설명되며, 전체 광도의 약 15%에 해당되는 제3광도가 검출되었다. 주기연구에서 구한 제3천체의 궤도요소와 제3광도의 결합으로 제3천체의 질량과 궤도경사각을 유추하였다. BD And의 성분별의 평균 나이가 등연령 곡선으로부터 태양과 비슷한 4.6${\times}$109년으로 산출되었다. BD And를 포함하여 현재까지 알려진 짧은 주기의 RS CVn형 쌍성들의 H-R도가 항성진화 경로와 함께 제시되며, 그 천체물리학적 의미를 살펴본다.

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KVN 단일경을 이용한 대기 난굴절(Anomalous Refraction) 측정

  • Lee, Jeong-Ae;Byeon, Do-Yeong
    • The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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    • v.37 no.2
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    • pp.220.2-220.2
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    • 2012
  • 대기 중 수증기의 불규칙한 분포와 운동은 대기의 굴절율을 시간에 따라 불규칙하게 변화시킨다. 전파 관측 중 대기의 굴절율이 짧은 시간 동안에 크게 변하면 천체가 안테나 주빔의 중앙에서 벗어나는 것처럼 관측되고, 이는 마치 안테나 지향 오차가 커지는 것과 같은 효과를 준다. 이러한 현상을 대기 난굴절(Anomalous Refraction)이라고 한다. KVN 안테나 성능 시험 관측 중 심할 경우 수십초의 시간 규모에서 수십 각초 이상 안테나 지향 오차가 커지는 현상이 관측되어 각 사이트의 대기 난굴절 특성에 대하여 모니터링을 시행하였다. 22GHz와 43GHz에서 KVN 사이트의 대기 난굴절 특성을 파악하기 위하여 2010년 4월부터 2011년 4월까지 각 계절마다 세 사이트에서 시험 관측을 진행하였다. 관측 결과로부터 계절별, 낮과 밤등을 기준삼아 KVN 사이트의 대기 난굴절의 특성을 소개한다.

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Stochastic simulation of future sub-hourly rainfall using Poisson cluster rainfall model (포아송 클러스터 강우 모형을 이용한 미래 시단위 이하 강우의 추계학적 모의)

  • Jeongha Park;Dongkyun Kim
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.284-284
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    • 2023
  • 도시 침수의 발생과 규모는 도시 유역이 가지는 짧은 도달 시간으로 인하여 주로 시단위 이하의 짧은 지속시간의 강우의 극한 및 변동성에 따라 결정된다. 미래 기간에 대하여 도시 수문 시스템의 적정성을 평가하기 위해서는 기후변화에 따른 시단위 이하 강우의 특성을 살펴보아야한다. 그러나 기후변화 영향 평가 도구로 활용되는 기후 모형들은 대부분 일단위의 결과물을 제공하여 시단위 이하의 미세 규모 강우의 특성을 나타낼 수 없다. 이에 따라 본 연구에서는 기후 모형 모의 결과와 포아송 클러스터 강우 모형을 이용하여 미래 시단위 이하 강우 시계열을 모의하는 방법을 제안한다. 첫째로, 포아송 클러스터 기반 강우 생성 알고리즘과 폭풍우 재배열 알고리즘을 결합한 최신 모형을 선정하였다. 해당 모형은 광범위한 시간 규모에서 관측된 강우량의 주요 통계와 극값을 재현할 수 있는 모형이다. 그 다음 강우 모형에 적합시킬 관측 강우량 통계(평균, 분산, 공분산, 왜도, 우기 비율)를 계산하였다. 둘째, 강우 통계 간의 선형 관계를 도출하였다. 여기서는 클러스터에 있는 모든 관측소의 통계를 사용하여 회귀의 신뢰도를 높였다. 셋째, 강우 평균 조정을 위한 Change Factor는 제어(2000~2019년) 및 미래(2041~2070년) 기간의 기후 모형 자료를 사용하여 계산하였다. 넷째, 조정된 15분 강우 평균은 관측 평균에 Change Factor을 곱하여 계산하고 조정된 강우 평균과 통계 간의 관계를 사용하여 미래 강우 통계 세트를 추정하였다. 여러 통계 세트를 생성한 후 마지막으로 미래 통계에 강우 모형을 적합시켜 최종적으로 미래 시단위 이하 강우 시계열을 모의하였다. 이 방법은 CMIP6에 참여하는 기후 모델의 기후 예측 데이터를 사용하여 용산(415) 및 동래(940) AWS 관측소에 적용되었다. 두 관측소의 미래 강우 모의 결과, 시단위 이하 시간 규모에서 극값이 증가하는 추세를 보였다.

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Orographic Precipitation Analysis with GPD Model and Linear Regression (GPD 모형 및 선형회귀분석을 이용한 산악형 강수 해석)

  • Um, Myoung-Jin;Yun, Hye-Seon;Cho, Won-Cheol;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.1053-1057
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    • 2008
  • 본 연구에서는 산악형 강수 해석을 위해 제주도내 강우관측 자료를 이용하여 확률강우량 산정 및 고도와의 선형회귀분석을 수행하였다. 제주도내 강우관측 자료는 기상관서 4개소 및 AWS(Automatic Weather System, 자동기상관측소) 13개소의 자료를 활용하였다. 확률강우량 산정시 AWS 강우관측 자료는 AMS(Annual Maximum Series, 연 최대치 계열) 모형을 적용하기에는 자료기간이 충분하지 않으므로 짧은 자료기간에 적합한 PDS(Partial Duration Series, 부분 기간치 계열) 모형을 적용하였다. 따라서 본 연구에서는 PDS의 대표적인 분포형인 GPD(Generalized Pareto Distribution)를 적용하여 지속시간별 확률강우량을 산정하였다. 산정된 지속시간별 확률강우량과 고도와의 관계를 확인하기 위하여 선형회귀분석을 수행하였다. 회귀분석 결과 확률강우량은 고도가 증가함에 따라 선형적으로 증가하였다. 또한, 재현기간이 길어질수록 고도에 따른 확률강우량 증가율도 증가하였다. 다만, 재현기간과 관계없이 지속시간이 짧을 경우 확률강우량과 고도와의 선형 관계는 약해지는 것으로 나타났다.

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Training of Artificial Neural Network for water level forecasting (하천수위 예측을 위한 인공신경망 학습에 관한 연구)

  • Jung, Ji Won;Ler, Lian Guey
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.563-563
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    • 2016
  • 국내 강우발생은 기상학적인 영향으로 인하여 장마기간(6~8월)에 집중되어있으며, 최근에는 기후변화의 영향으로 짧은 시간에 많은 양의 강우가 발생하는 집중호우의 발생빈도가 증가하고 있다. 또한, 시간과 지역에 관계없이 국지성호우의 발생빈도 역시 높아지고 있다. 집중호우와 국지성호우는 짧은 시간에 하천수위를 상승시키므로 홍수로 인한 물적 피해가 크게 발생된다. 국토교통부에서는 그동안 홍수예보에 필수적인 우량, 하천수위 등 기초자료를 확보하기 위해 관측소(500여개) 및 홍수량 측정지점(80여개)을 확대하였으며, 관측된 자료는 모두 전산망에 기록, 보관하고 있다. 또한 한강, 금강, 낙동강, 영산강의 경우 홍수통제소에서 홍수량 예측 계산 등을 통해 홍수 예경보를 실시하고 있다. 하지만 4대강을 제외한 중소하천의 홍수예경보에 대한 정보를 찾아볼 수 없으며, 현재 연구가 진행중이다. 강우-유출모형을 활용하여 중소하천의 강우와 유출의 관계를 해석하는 과정은 다양한 인자를 고려해야하지만 중소하천의 경우 하천단면 등 하천자료가 충분히 구축되어 있지 못하므로 유출량 계산에 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 중소하천의 홍수위 예측을 위해 한강의 과거 수위와 현재 수위만을 활용하여 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 학습을 진행하였다. 첫 번째로 ANN을 활용하여 한강유역 중 홍수예보지점(잠수교)의 수위변화에 직접적으로 연관이 있는 5개 수위관측소를 선정하였으며, 과거 장마기간(6~8월)관측 자료를 활용하였다. 두 번째로 홍수예보지점(잠수교)과 5개 수위관측소의 과거 관측수위(2009~2014년)를 인공신경망의 학습자료로 활용하여 모델을 훈련시켰으며, 마지막으로 2015년의 관측수위를 이용하여 ANN의 학습정확도에 대한 검증을 하였다. 본 과정은 수위예측을 위한 ANN의 훈련단계로 Training/Test를 반복하였으며, 학습결과와 2015년 관측수위 비교시 $R^2=0.987$과 상관계수 r=0.994로 유사한 패턴을 보였으나 최대치와 최소치에 대한 오차가 있음을 확인하였다.

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1ES2030+407의 적외선 파장 연구

  • Kim, Sun-Uk
    • 한국지구과학회:학술대회논문집
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    • 2010.04a
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    • pp.115-115
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    • 2010
  • 고중력 천체들의 광폭발 현상은 보통 적어도 수년에서 수십 년을 단위로 발생하는 것이 일반적이며, 한 번의 광폭발은 길게는 1-2년을 지속한다. 1ES2030+407는 이러한 전형적인 고중력 천체들의 광폭발과는 매우 다르게, 연간 길고 짧은 다양한 시간척도로 수차례의 광폭발 현상들이 일어나기도 한다. 1ES2030+407의 적외선 관측은 세계적으로도 비교적 아주 최근에 시작되어 아직도 관측 자료가 많은 편이 아니다. 보현산 1.8미터에 장착된 적외선 카메라를 써서 최근에 수행한 관측을 소개한다.

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Huff분포와 실적강우분포에 의한 유출량 비교 고찰

  • Jo, Deok-Jun;Beak, Chun-Woo;Joo, Jin-Keol;Kim, Joong-Hoon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2004.05b
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    • pp.1127-1131
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    • 2004
  • 최근에 재해영향평가 등에서 많이 채택하고 있는 Huff의 4분위법에 의한 강우의 시간분포를 통한 유출량 산정은 도시화지역 등에서 유출량에 내한 관측기록이 없어서 적절한 검정이 불가능한 실정이다. 따라서 산정된 계획홍수량에 의해 설계되는 수공구조물의 경제성 또는 안전성의 정도를 파악하지 못하고 실무에 반영되는 문제를 내포하고 있다. 본 연구에서는 서울지역 최근 29개년간의 년 최대 강우관측자료에 대하여 각각을 Huff의 4분위법에 의한 10분 간격으로 시간분포고, 실제 관측 강우의 경우 10분 간격으로 판독하여 도시유출모형인 SWMM을 이용하여 유출량을 산정하고 결과를 비교하였다. 또한 각각에 대하여 유출량을 빈도해석하여 비교한 결과 강우의 시간분포간격이 짧은 경우 국내적용 Huff분포는 실강우분포에 의한 유출량보다 크게 산정되는 것으로 나타났다.

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A Study on Estimation of Quantile using Regional Scaling Model and Frequency Analysis (빈도해석과 지역 스케일 모델을 이용한 확률강우량 추정에 대한 연구)

  • Jung, Younghun;Kim, Sunghun;Kim, Hanbeen;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2016.05a
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    • pp.301-301
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    • 2016
  • 국내의 경우 수공구조물을 설계하기 위해서는 빈도해석을 통해 설계수문량을 산정한다. 일반적으로 실무에서는 지점빈도해석을 수행하게 되는데 설계빈도보다 대부분 짧은 기간의 자료를 이용하여 산정한다. 지역빈도해석은 이러한 자료기간이 가지는 문제점을 극복하기 위하여 확률수문량의 정확도와 신뢰도를 향상시키는 기법이다. 스케일 모델은 지속기간별로 관측된 강우자료를 이용하여 재현기간에 대한 지속기간의 함수로 표현이 가능하며, 이를 통해 강우의 IDF곡선을 제시할 수 있는 수학적 모델이다. 대상지역의 강우관측소에서 관측된 강우자료가 일단위이면, 기준지속기간이 24시간이 되며, 기준지속기간에 대한 확률강우량으로부터 임의의 지속기간에 대한 확률강우량을 스케일 모델을 이용하여 추정할 수 있다. 따라서 짧은 자료를 보유한 지역이거나 미계측 지역에 대한 확률강우량을 추정을 위해 지역빈도해석과 지역 스케일 모델을 이용하여 확률강우량을 추정하여 지점빈도해석과 비교하고자 한다. 본 연구를 위해 한강유역의 강우 관측소를 이용하였으며, 군집분석 중 k-means방법을 적용하여 수문학적 동질성을 확보한 후 지역을 구분하였다. 구분된 지역은 지점 및 지역빈도해석을 수행한 후 상대평균제곱근오차(relative root mean square error, RRMSE)를 비교하여 정확도를 판단하였고, 정확도가 높은 빈도해석에 지역 스케일 모델을 적용하여 미계측 지점에 대한 임의의 시간에 대한 확률강우량을 추정하고자 한다.

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