• 한국농림기상학회지
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• 제17권4호
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• pp.384-398
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• 2015

본 연구에서는 청미천 농경지를 중심으로 고해상도 지형 및 토지피복 자료 기반의 WRF/Noah-MP 결합시스템을 구축하고 수치모의 한 결과를 2014년 8월 21일부터 9월 10일까지의 청미천 하계 특별관측 자료와 비교하여, 농경지에서의 지면 및 대기모의 성능을 평가하였다. 지면 및 대기 변수의 단기 및 중기모의에 있어서 Noah-MP의 동적 식생 가동이 얼마나 유용한지를 살펴보기 위하여, 동적 식생을 포함하지 않은 실험(CTL)과 포함한 실험(DVG)을 관측기간에 대해 양방향 6중 둥지격자 시스템으로 수행하였다. 본 연구의 결과는 크게 세 가지로서 다음과 같다. 1) CTL 실험은 낮 동안의 순단파 복사 에너지를 과대 모의 함에 따라 현열 및 잠열 플럭스와 보웬비도 관측에 비해 과대 모의하는 경향을 보였다. CTL 실험의 기온은 관측을 대체로 잘 따라갔으나 일출 후 기온의 상승 속도가 관측에 비해 빠른 모습을 보였다. 최저 기온 및 최고 기온의 시점은 잘 모의하였는데, 특히 일 최저기온의 모의는 관측과 $0.3^{\circ}C$ 오차 이내의 성능을 보여, 동해 및 병해충과 연관된 엽면수분 지속시간 예측에 고무적인 결과로 평가되었다. CTL 실험의 10m 바람은 동서 및 남북 풍속 모두 대체로 과대 모의하는 경향을 보였고, 강수 또한 과대 모의하는 경향을 보였으나 강수의 시작 종료시점은 대체로 잘 포착하였다. 2) Noah-MP의 동적 식생을 구동시킨 DVG 실험은 CTL 실험에 비해 엽면적지수, 단파 복사, 지표면 플럭스, 보웬비, 기온, 바람, 강수의 모의를 전반적으로 관측에 더 가깝게 생산하는 것으로 나타났다. 강수, 온도, 복사, 가용 영양소 등의 변동에 대응하여 엽면적지수를 예단하는 DVG 실험은 CTL 실험보다 더 큰 엽면적지수를 생산했으며, 이는 실측에 더 가까운 결과였다. DVG 실험에서도 일출 후 기온 상승률은 관측에 비해 높았는데, 이는 CTL와 DVG 실험 모두에서 공통으로 사용한 YSU 경계층 방안이 갖는 혼합층의 조기 성장 특성과 관련이 있는 것으로 분석되었다. CTL 실험이 보인 바람과 강수의 과대모의 경향도 DVG 실험에서는 어느 정도 완화되는 개선점을 보였다. 3) 수평 해상도의 증가에 따른 청미천 농경지의 수치모의 성능 향상은 지표면 플럭스, 기온, 바람 강수 모두에서 미비하거나 거의 없는 것으로 나타났으며, 보다 정확한 평가를 위해서는 농경지 상의 여러 지점에서 입체적인 관측이 이뤄져야 하고, 모형에 사용되는 지형 및 토지피복 자료의 도메인 간 일관성이 확보되어야 할 것이다.

• 한국지구과학회지
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• 제32권3호
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• pp.276-293
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• 2011

본 연구에서는 한반도 황사 사례 동안 WRF 기상모델과 SMOKE 배출량모델, CMAQ 및 CMAQ-MADRID 대기질 모델을 이용하여 다양한 황사 발생량 경험식에 대한 $PM_{10}$의 농도를 추정하였다. 특별히 Wang et al.(2000), US EPA 모델, Park and In(2003), GOCART 모델, DEAD 모델의 5가지 황사 발생 경험식이 중국과 몽골 등의 황사 발생량을 추정하기 위해 WRF-SMOKE-CMAQ(MADRID) 모델에 적용되었다. 일기도, 후방궤적 및 위성이미지 분석에 따르면 한반도로의 황사 수송은 절리저기압(위성에서 콤마형 구름)과 관련된 지상 전선의 뒤쪽에서, 그리고 상층 제트류의 발달에 기인한 파의 정체현상과 함께 상층 골에서의 풍속이 하층으로 전이되는 풍하 바람에 의해 생성되었다. 그리고 WRF-SMOKE-CMAQ 모델링 결과, 황사의 시 공간적 분포에 있어서는 Wang et al.(2000)의 경험식이, 평균 편의 및 평균 제곱근 오차에서의 정확도 부분에서는 GOCART 모델의 경험식이 관측값을 보다 잘 모사하는 것으로 나타났다. 또한 Wang et al.의 경험식을 이용한 황사의 연직분포 분석 결과에서 강한 황사 사례(2007년 3월 31에서 4월 1일 $800\;{\mu}g/m^3$ 이상)의 경우는 황사 수송이 한반도 상공 대기 경계층 내를 통과하였기 때문으로, 약한 황사 사례(2009년 3월 16일과 17에 $400\;{\mu}g/m^3$ 이하)의 경우는 황사 수송이 경계층 위를 통과하였기 때문으로 나타났다. 또한 CMAQ 모델과 CAMQ-MADRID 모델에서의 미세먼지($PM_{10}$) 민감도 분석 결과에서는 CMAQ-MADRID 모델이 CMAQ 모델에 비해 한반도를 포함한 동아시아 지역에서 최대 $25\;{\mu}g/m^3$ 정도가 높게 모사되었고, 모델 내 구름 액상과정에 의해서는 최대 $15\;{\mu}g/m^3$ 정도가 제거되는 것으로 나타났다.

• 동국한의학연구소논문집
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• 제8권2호
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• pp.1-24
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• 2000

명대 장경악은 기상 현상에 관하여 "오운육기를 토대로 기화를 추측하면 피차의 영허에 대해 십중칠팔은 들어맞는다"고 하였는데, 이를 착안하여 논자는 "황제내경"에 기재된 기상에 관하여 운기의 기후 특징을 한반도 서울을 중심으로 실제 기상관측 자료와 비교 분석하였다. 기상청 자료를 토대로 서울의 평균 풍속 평균 기온 강수량 평균 습도를 운기 이론 가운데 대운과 비교하였다. 또한 과거 1564년에서 1863년까지 한반도의 이상 기후 발생 빈도와 운기성쇠 운기동화 운기순역과 비교하였을 때 운기동화의 경우와 이상 기후 발생 빈도와 일치하였다. 다만 본 논문의 실제관측 자료와 통계는 한국의 서울을 중심한 분석이기에, 중국과의 어느 정도 오차를 고려하여야 할 것이다.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권6호
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• pp.111-121
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• 2019

작물 증발산량은 수자원 계획 및 관리, 물수지 분석, 작물 관개 계획 및 생산량 추정 등에 널리 활용되고 있으며, 특히 FAO에서 공인한 Penman-Monteith식 (FAO 56-PM)은 잠재 증발산량 산정을 위한 표준방법으로 많이 사용되고 있다. Penman-Monteith식을 이용한 잠재증발산량 산정은 최소온도, 평균온도, 최대온도, 상대습도, 풍속과 일사량인 6가지 항목에 대한 시계열 자료가 필요한데, 결측 또는 미계측된 경우에는 사용이 어려운 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 역전파 신경망(BPNN) 모델을 이용해서 6개 미만의 기상항목으로도 잠재증발산량이 추정가능한지를 확인하였다. 여섯 가지 기상항목을 각각 1~6개의 조합으로 입력자료를 구성하고, BPNN 모델을 이용해서 학습, 검증 및 테스트를 한 결과, 입력 자료가 많아질수록 좋은 결과가 산출되었으며, 일사량, 최대온도와 상대습도만으로도 결정계수($R^2$)가 0.94정도로 비교적 높은 예측결과를 얻을 수 있었다. 또한 산정 오차를 줄이고, 항목간의 상관관계를 높이기 위해서는 역전파 신경망 구조의 적절한 선택이 중요한 것으로 확인되었다. 역전파 신경망 모델을 사용하면 요구되는 기상 항목과 데이터의 양에 대한 제약 없이 예측이 가능할 수 있기 때문에 기준 증발산량 산정에 유용하게 활용될 수 있을 것이며 향후 작물 재배를 위한 적정 관개계획 수립에도 유용하게 사용될 것이라 사료된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.64-80
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• 2018

우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.265-274
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• 2021

해양 이상 자료 탐지의 연구는 이전부터 활발하게 이루어지고 있으며, 통계 및 거리 기반의 기계 학습 알고리즘을 활용하는 기법들이 개발되었다. 최근에는 AI 기반의 해양 자료 이상 탐지 기법이 많은 관심을 받고 있으며, AI를 활용한 해양 이상 자료 탐지 기법은 정답이 주어지는 지도학습 기법이 주를 이루고 있다. 이러한 방법은 학습에 필요한 모든 자료에 수작업으로 분류 정보(라벨)를 지정해야 한다는 점에서 많은 시간과 비용이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 비지도학습 기반의 오토인코더를 이상 자료 탐지 기법에 사용하였다. 실험으로는 오토인코더의 평가를 위해 단변수·다변수학습 두가지 실험을 구성하였고, 단변수 학습은 기상청에서 제공하는 덕적도 부이 정점 관측 자료 중 수온만 사용하였으며, 다변수 학습은 수온과 기온, 풍향, 풍속, 기압, 습도 등을 사용하였다. 사용기간은 1996~2020년의 25년간이며 학습 자료에 해양-기상 자료의 특성을 고려한 전처리 기법을 적용하였다. 학습된 다변수와 단변수 오토인코더를 활용하여 실제 표층 수온에 대한 이상 탐지를 시도하였다. 모델성능 비교를 위해 오차를 삽입한 합성 자료에 다변수와 단변수 오토인코더를 포함한 여러 이상 탐지 기법을 적용하여 정량적으로 평가하였으며, 다변수/단변수의 정확도가 각각 약 96%/91%로써 다변수 오토인코더가 더 나은 이상자료 탐지 성능을 보였다. 오토인코더를 이용한 비지도학습 기반 이상 탐지 기법은 주관적 판단에 의한 오류와 자료 라벨링에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있다는 점에서 다양하게 활용될 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권11호
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• pp.903-913
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• 2021

홍수기 하천에서 유량측정은 예산, 인력, 안전 및 측정 시 편의성 등의 이유로 측정에 제한이 많다. 특히, 태풍 등으로 인한 호우사상 발생 시 위와 같은 문제로 홍수량 측정에 어려움이 따른다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 드론(Drone)과 전자파표면유속계(Surface velocity doppler radar)의 기능을 조합하여 최소 인력으로 짧은 시간에 간편하고, 안전하게 홍수기에 하천유량을 측정할 수 있는 방법을 개발하였다. 기존 드론을 이용한 유량측정 연구에서 도출된 바람, 강우 등 기상 요인에 의한 드론의 기계적인 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 IP56 등급의 방진·방수 성능, 최대 36 km/h의 풍속에서 안정적인 비행능력과 최대 10 kg을 탑재할 수 있는 드론을 개발하였다. 또한 전자파표면유속계 측정에 있어서 주요 제약 요소인 진동을 제거하기 위해 드론과 전자파표면유속계를 결합하는 댐퍼플레이트를 개발하였다. 이들 비행장비와 유속계를 결합시킨 유속계 DSVM (Dron and Surface Veloctity Meter using doppler radar)을 제작하였으며, 봉황천(금강 제1지류)에 위치한 금산군(황풍교)지점에서 DSVM을 운용하여 홍수량을 측정한 결과 ±3.5%의 오차가 발생하였다. 또한 측정된 표면유속으로부터 평균유속을 산정할 때 정확도 향상을 위해 ADCP를 이용하여 동시 측정하고, 평균유속을 비교하여 평균유속환산계수(0.92)를 산정하였다. 본 연구에서는 드론과 전자파표면유속계를 결합해 측정한 유량과 ADCP 및 봉부자를 이용해 측정한 유량을 비교하고, DSVM의 적용 및 활용 가능성을 확인하였다.