• 제목/요약/키워드: Automatic Observation

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산악기상자료와 목재평형함수율에 기반한 산림연료습도 추정식 개발 (Modeling and mapping fuel moisture content using equilibrium moisture content computed from weather data of the automatic mountain meteorology observation system (AMOS))

  • 이훈택;원명수;윤석희;장근창
    • 한국지리정보학회지
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    • 제22권3호
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    • pp.21-36
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    • 2019
  • 본 연구는 산불 위험 예측의 주요 인자인 10시간 사연료습도(10-h FMC)를 산악기상관측망 기상자료로 추정하는 방법을 마련하기 위해 수행되었다. 안성(도심지)과 홍릉 두 지점(숲 속, 숲 밖)의 자동기상관측소에서 기상인자와 10-h FMC를 측정하고 이를 이용해 10-h FMC 추정식을 도출했다. 도출한 추정식을 이용해 지난 6년간(2013~2018년) 산불발생 다발일의 10-h FMC를 분석하고 전국 10-h FMC 지도를 제작했다. 기상인자(기온, 풍속, 목재평형함수율, 강우량)와 10-h FMC의 회귀분석 결과 목재평형함수율이 가장 효율적으로 10-h FMC를 설명했음을 확인했다. 목재평형함수율을 이용해 도출한 10-h FMC 추정식은 모형 적합과 검증과정 모두에서 높은 적합도를 보였다. 각 연구지의 추정식을 서로 다른 연구지에 적용하면 모형의 적합도가 같은 연구지에서 만든 식을 적용했을 때보다 줄어들었지만 여전히 만족할 만한 결과를 보였다. 본 연구의 회귀식은 10-h FMC와 목재평형함수율 사이 강우 후 건조반응 차이와 식생 유무가 10-h FMC에 미치는 영향을 반영하지 못해 적합도가 줄어든 것으로 나타났다. 마지막으로 도출한 추정식을 사용한 공간분석을 통해 지난 6년간 산불발생 다발일의 산불 중 70% 이상이 10.5% 이하의 10-h FMC 조건에서 발생했음을 확인했다. 본 연구 결과는 산악기상관측망과 연계하여 전국 산지의 10-h FMC를 추정하는 데 사용할 수 있다. 10-h FMC는 산불 위험 예측 기초 연구 자료로 활용되어 재해 관련 국가 정책 결정에 기여할 것으로 판단된다.

산림지역에서의 2023년 봄철 꽃나무 개화시기 예측 (Prediction of Spring Flowering Timing in Forested Area in 2023)

  • 서지희;김수경;김현석;천정화;원명수;장근창
    • 한국농림기상학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.427-435
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    • 2023
  • 이상기상으로 인한 봄꽃 개화 시기의 변화는 식물의 생장기간 뿐 아니라 생물계절을 포함한 생태계의 모든 측면에 영향을 미친다. 따라서 봄꽃 개화 시기를 예측하는 것은 산림 생태계의 효과적인 관리에 필수적이다. 본 연구에서는 464곳의 산림에서 수집된 날씨정보를 기반으로 대한민국 산림의 대표적인 5가지 수종(미선나무, 아까시나무, 철쭉, 산철쭉, 마가목)의 2023년 개화 시기를 예측하기 위해 과정 기반 모형을 사용하였다. 이를 위해 28개 지역의 9년간(2009-2017) 개화 시기 자료를 활용하여 모형을 개발하였다. 개화 시기는 식물의 세 개 이상의 위치에서 처음으로 꽃이 피는 것을 기준으로 측정되었다. 본 연구에서는 STDD와 GDD 과정 기반 모형을 사용하여 개화 시기를 예측하였으며, 두 모형 모두 일반적으로 우수한 성능을 보였다. 과정 기반 모형의 주요 입력변수인 날씨 자료는 산악기상관측시스템과 기상청에서 제공하는 기온 정보를 융합하여 1km의 공간 해상도로 일 단위 기온 자료를 생성하였다. 지역별 보정 계수를 생산하고 적용하기 위해 랜덤포레스트 기계 학습을 활용하여 STDD와 GDD 모형을 기반으로 예측 정확도를 개선하였다. 결과적으로 보정 계수가 적용될 때 대부분의 수종에서 개화 시기의 예측 오차가 작았으며, 특히, 미선나무, 아까시나무, 철쭉에서 평균제곱근오차가 각각 1.2, 0.6, 1.2일로 매우 낮았다. 모형 성능을 평가하기 위해 10회의 무작위 샘플링 테스트를 실시하고, 최적의 결정계수 값을 가진 모형을 선택하여 모형의 성능을 평가하였다. 그 결과, 마가목을 제외한 모든 수종에서 보정 계수가 적용된 모형에서 결정계수가 최소 0.07에서 최대 0.7 증가하였으며 최종적으로 75%에서 90%의 설명력을 가졌다. 이를 기반으로 수종별 보정 계수를 산출하였으며, 1km 해상도의 전국 단위 개화시기예측 지도를 제작하였다. 본 연구는 식물의 계절 변화에 대한 자료로 활용될 것으로 예상되며, 수종 및 지역별로 개화 시기를 상세히 설명하여 기후 변화로 인한 계절 변화를 연구하는 데에 유용할 것으로 기대된다. 또한 우리나라 산림의 주요 수종에 대한 정확도 높은 개화 시기 예측 서비스는 산림 방문객들의 산림 경험 만족도를 크게 높일 수 있으며, 양봉업 등 임업 종사자들의 경제적 향상에 기여할 것으로 기대된다.

고해상도 광학 위성영상의 항만선박관리 활용 가능성 평가: 부산 신항의 선석 활용을 대상으로 (Evaluation of the Utilization Potential of High-Resolution Optical Satellite Images in Port Ship Management: A Case Study on Berth Utilization in Busan New Port)

  • 김현수 ;장소영 ;김태호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_4호
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    • pp.1173-1183
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    • 2023
  • 한국의 전체 수출입 물동량은 지난 20여년 동안 연평균 약 5.3%씩 증가하였고, 약 99%가량의 화물이 여전히 해상을 통해 운송되고 있는 것으로 나타났다. 최근 해상 물동량 증가, 코로나 및 전쟁 등의 이유로 해상 물류가 혼잡해지고 예측이 어려워지고 있어 지속적인 항만의 모니터링이 중요하다. 다양한 지상 관측 시스템과 automatic identification system (AIS) 정보를 이용하여 항만을 모니터링하고 항만 내 컨테이너 터미널의 효율적 운영과 물동량 예측을 위한 많은 선행 연구가 진행되었다. 하지만, 소형 무역항이나 개발도상국의 무역항의 경우 대형 항만에 비해 환경 문제와 노후화된 인프라 등의 이유로 항만을 모니터링하기에 어려움이 있다. 최근 인공위성의 활용성이 높아짐에 따라 광범위하고 접근하기 어려운 지역에 대해 위성 영상을 이용하여 지속적인 해상 물동량 데이터 수집 및 해양 감시체계 구축을 위한 선행 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 고해상도 위성영상을 이용하여 부산 신항을 대상으로 항만 내 컨테이너 터미널에 존재하는 선석에 정박한 선박을 육안으로 탐지하고 선석 활용률을 정량적으로 평가하고자 한다. 국토위성, 아리랑위성 3호, PlanetScope, Sentinel-2A를 이용해 항만 내 선석에 정박하고 있는 선박을 육안으로 탐지하였고 선석에 정박 가능한 전체 선박의 수를 이용하여 선석 활용률을 산출하였다. 산출 결과 2022년 6월 2일의 경우 0.67, 0.7, 0.59로 변화하는 것을 보였으며, 영상 촬영 시각에 따라 선박의 수가 변화한 것으로 확인되었다. 2022년 6월 3일의 경우 0.7로 동일한 것으로 나타났고 이는 선박의 종류는 변화하였으나 촬영 시각에 선박의 수는 동일한 것으로 확인이 되었다. 선석 활용률은 값이 클수록 해당 선석에서의 작업이 활발하게 이루어지고 있는 것을 의미하고 있으며, 이는 선석이 혼잡하여 정박지에서 대기하고 있는 다른 선박의 대기시간이 길어지고 운임료가 증가할 수 있기 때문에 선석 활용률을 이용하여 기초적인 새로운 선박 운항 계획 수립에 도움이 될 것으로 판단된다. 선석에서의 작업시간은 수시간에서 수일이 소요되는데 영상의 촬영 시간 차이에 따른 선석에서의 선박의 변화율을 산출한 결과 4분 49초의 시간차이에도 선박의 변화가 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 관측 주기가 짧고 고해상도 위성영상을 모두 이용한다면 항만내 지속적인 모니터링이 가능할 것으로 사료된다. 그리고 항만 내 선박의 변화를 최소 시간 단위로 확인할 수 있는 위성 영상을 활용하면 항만 관리가 이루어지지 않는 소형 무역항이나 개발도상국의 무역항 등에서도 유용하게 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

Development of an Automated Algorithm for Analyzing Rainfall Thresholds Triggering Landslide Based on AWS and AMOS

  • Donghyeon Kim;Song Eu;Kwangyoun Lee;Sukhee Yoon;Jongseo Lee;Donggeun Kim
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제29권9호
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    • pp.125-136
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    • 2024
  • 산사태 예방을 위한 비구조물 대책 중 하나로, 산사태 예·경보 시스템의 임계 강우 기준을 마련하기 위한 강우 특성 분석 자동화 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 파이썬으로 작성했다. 강수 자료는 기상청과 산림청의 관측소 정보를 활용하였고, 산사태 정보는 2020~2023년까지의 데이터를 기반으로 행정안전부의 생활안전지도를 통해 수집했다. 알고리즘은 3단계이다. 첫째, 강수 자료를 입력받아 지점 정보 불일치와 결측값을 정제한다. 둘째, 산사태 위치와 가장 가까운 관측소를 찾아내고, 무강우 기간 및 반감기를 고려하여 강우 사상을 분류하고 분석한다. 셋째, 강우 특성에 대해 기초 통계를 수행한 후, 적절한 통계 모델을 선정·분석한다. 분석 결과, 강우강도-지속시간, 유효 강우량-지속 시간, 선행강우량-지속 시간, 최대강우량-지속 시간의 관계에 대해 멱법칙과 비선형 회귀분석을 실시하였으며, 평균 R2 값이 0.45로 나타났다. 분석된 임계 강우 기준은 강우강도 0.9~1.4mm/hr, 유효강우량 68.5~132.5mm, 선행강우량 81.6~151.1mm, 최대강우량 17.5~26.5mm로 분석되었다. 기준 검증을 위해 AUC-ROC 분석을 수행한 결과, AUC 값이 0.5로 낮게 나타났다. 마지막으로 알고리즘의 속도 성능을 평가한 결과 총 30분의 시간이 소요되었다. 즉, 강우 자료만으로 재해를 예측하는 데에는 한계가 있음을 시사한다. 단, 재해로 인한 인명과 재산 피해를 막기 위해서는 정량적이나 해석이 편리한 방법으로 기준 선정이 필요하다. 따라서 본 연구에서 개발한 알고리즘을 활용하여 산사태 발생 임계 강우 기준의 정량적 평가를 통해 인명 및 재산 피해를 저감하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

자동착유시스템 설치농가의 설치 후 만족도에 관한 실태조사 (A Suvey on Satisfaction Measurement of Automatic Milking System in Domestic Dairy Farm)

  • 기광석;김종형;정영훈;김윤호;박성재;김상범;이왕식;이현준;조원모;백광수;김현섭;권응기;김완영;여준모
    • 한국축산시설환경학회지
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    • 제17권1호
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    • pp.39-48
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    • 2011
  • 본 시험은 국내에 도입되기 시작한 AMS에 대하여 설치 동기, 설치 후 우유생산량과우유품질, AMS 설치계기 및 설치 후 만족도, AMS 운영상 애로점 및 건의사항 등을 조사 분석하였다. 설치 계기가 무엇인가에 대한 응답비율은 노동력 부족 44%, 체험목장으로 전환 25%, 소들의 고능력화에 대응 19% 순이었으며 기타 6%였다. AMS 설치농가의 사육경력은 평균 24.9년, 평균 연령은 53.2세로 나타났으며 가족노동력만으로 경영하는 목장이 조사농가의 38%, 고용+자가노동력 형태의 목장이 63%로 나타났다. 목장의 산유능력은 두당 평균 유량은 1일 $30.9{\ell}$, 평균 유지율 3.9%, 세균수는 9.1천개/$m{\ell}$ 수준이었다. 후계자 육성에 대한 질문에 매우 그렇다라고 응답한 비율은 68%였으며, 보통 18%, 아니다와 매우 아니다라고 응답한 비율은 18%로 나타났다. 시스템 운영현황 및 애로사항을 파악하기 위하여 AMS의 프로그램 주운영자에 대한 질문에 본인 44%, 부인 6%, 자녀 또는 후계자사람이 44%, 기타 6%나 되었다. AMS 운영상 가장 어려운 점에 대한 조사결과, 기기 작동 및 복잡한 프로그램 운영이 각각 31%로 가장 많았다. 그 외 기계 에러 및 고장에 대한 애로사항이 25%이였다. 도태원인에 대하여 유방염 28%, 번식장애 20%, 발굽질환 19%, AMS에 부적합한 유두 배열 12%, 분만 후 대사성질병 7%, 노산 등 기타 14%였다. 시스템 설치 후 유지보수 계약 체결유무 및 비용에 대하여 유지보수 계약 56%, 유지 보수 계약 미체결 44%이었다. 유지보수 계약 평균 계약비용은 연간 658만원 정도였다. 시스템 설치 후 항목별 만족도에 대하여 5점 만점에 3.9점이었으며, 노동력 절감 3.7점, 업체의 A/S 3.6점, 산유량 증가 3.2점, 원유의 체세포 수 저감 2.8점이었다. 시스템 설치 시 고려사항 및 건의사항에 대하여 고가의 장비를 효율적으로 사용하기 위하여 젖소의 유방과 유두 배열이 적합하도록 젖소를 선발하는 것, 시스템을 운용할 수 있는 능력, 적합한 환경, 재정적 능력과 부지 확보, 지속적인 관찰 등이 권장되어야 할 것으로 나타났으며, 설치 업체에 대해서는 컨설팅이 체계화될 필요가 가장 높게 나타났으며 이어서 보다 저렴한 설치와 서비스의 체계화를 요구하는 결과를 보였다.

산불 방지를 위한 산악기상관측시스템 구축방안 (A Study on Establishment of the Optimum Mountain Meteorological Observation Network System for Forest Fire Prevention)

  • 이시영;정일웅;김상국
    • 한국농림기상학회지
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    • 제8권1호
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    • pp.36-44
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    • 2006
  • 본 연구에서는 강원 영동 및 경북 동부지역의 산악기상관측시스템 구축을 위한 AWS 위치선정, 네트워크 구성(관측시스템, 통신시스템, 자료처리시스템)과 특히, 산불방지를 위해 산림청과 지방자치단체가 기 설치한 산불무인감시카메라, 무선중계탑의 산악기상관측망과의 연계 구축방안과 산악기상관측망의 관리방안을 제시하였으며, 본 연구를 통해 얻어진 사항은 다음과 같다. 산지가 많은 강원도에서는 산악지형에 따른 악기상이 자주 발생하여 강원지방기상청에서는 관측망을 유지관리 하는데 고초를 겪고 있으며 강풍, 뇌전현상 등으로 장비피해를 많이 입어, 보다 피해를 최소화할 수 있는 여러 가지 방안들을 강구하여 왔다 따라서 산악지형에 관측망을 구성하기 위해서는 장비의 견고성을 최우선적으로 반영해야 한다. 전원시설은 가능한 태양전원을 권장하지만 일조량이 적은 깊은 계곡과 같은 지역에 설치가 이루어질 경우 상용전원을 사용할 수밖에 없으며 대부분 산악에서의 전원시설은 열악하여 전원 백업시설 설치를 강구해야 한다. 전원 백업시설의 효율성을 유지하기 위해서는 소비전력이 적은 시스템을 선택하여 관측자료의 손실을 최대한 방지해야만 한다. 또한 태양전원을 이용할 경우 충전과 소모량을 사전에 면밀히 검토해야 한다. 산악은 뇌전현상이 근접하고 잦기 때문에 뇌전으로부터 장비 보호시설 설치를 강구하기 위해 피뢰접지 및 장비접지 시설에 투자를 아껴서도 안 될 것이다. 뇌전으로부터의 장비 보호시설을 강구하는 것도 중요 하지만 써지에 강한 제품을 채택하는 것이 보다 중요하다고 하겠다. 자료수집에 있어서는 전원 및 통신환경을 감안하여야 하며 전체 통신망을 단일화하는 것도 간결하지만 단일 통신망만을 채택할 경우에는 한계성이 있으므로, 다양한 통신망을 이용하는 것이 자료수집의 한계를 극복할 수 있는 방법이다. 따라서 수집 통신망을 통한 기상 관측 자료를 인근 1차 수집기관을 거쳐 최종 메인 수집장치로 내부망을 따라 수집하는 것이 최선의 망 운영방법이다. 자동관측시스템(AWS) 설치 시 기존의 무인감시카메라와 무선중계탑을 최대한 활용하되 무인감시카메라 설치위치$(70\siml,245m)$와 무선중계탑의 설치위치 $(299\sim1,573m)$가 산불위험지역에 포함되어 있는지의 면밀한 검토가 요구된다. 산불 등 각종 산림재난 방지와 관련한 정보를 얻을 수 있는 자동기상관측시스템(AWS)의 설치 위치는 산불발생확률모형에서 산정된 위험지역 내에 설치하는 것이 산불발생 위험지역을 판정하는데 매우 효과적일 것으로 판단된다. 기상청과 지자체가 보유하고 있는 기상관측 장비들은 대부분 도시를 중심으로 설치 운영되고 있어 산림 또는 산악에 설치된 기상관측 장비의 수는 적은 편이다. 따라서 산림과 산악에 기상관측 장비의 보강은 필수적이다. 관측망 구성은 기상청의 관측 표준(안)을 준수하며, 설치 지점의 특성에 따라 가장 경제적인 방법을 선택하는 것이 바람직하며, 특히 장비구매 설치 시 다양한 종류의 제품을 선택하는 것은 차후 장비 관리에 어려움을 겪을 소지가 있어 가능한 우수한 제품을 선택하되 동일 제품 사용을 권장한다. 따라서 위의 망구축이 이루어져 현재 기상청이 설치 운영하고 있는 측정 장비에 의해 취득한 기상자료를 공동 활용하여 표출하면 더욱 상세한 자료의 획득과 활용이 기대되어 진다. 또한, 금번 논문에서는 산불위험지역의 격자점(15km)내에 최소한 1대의 AWS 설치방안을 제시하였지만, 금후에는 15km내에서도 능선, 계곡 등 구체적인 위치확정을 위한 선행연구가 실시되어야할 것으로 판단된다.

음영기복 알고리즘을 활용한 한반도 촬영 위성영상에서의 지형그림자 탐지 (Terrain Shadow Detection in Satellite Images of the Korean Peninsula Using a Hill-Shade Algorithm)

  • 김형규;임중빈;김경민;원명수;김태정
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_1호
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    • pp.637-654
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    • 2023
  • 최근 지구관측 위성이 급격히 발전함에 따라 사용자의 수가 증가하고 있다. 이에 따라 지구관측위성위원회(Committee on Earth Observation Satellites, CEOS)에서는 분석준비자료(Analysis Ready Data, ARD)라는 개념을 제안하고 분석준비자료의 요구 조건을 CEOS ARD for Land (CARD4L)로 정의하여 사용자 친화적인 위성영상을 제공하기 위해 노력하고 있다. 분석준비자료에는 육상분석에 불필요한 픽셀이 식별된 마스크(Unusable Data Mask, UDM)가 영상과 함께 제공되어야 한다. UDM의 종류는 구름, 구름 그림자, 지형그림자 등이 있다. 지형그림자는 지형기복이 큰 산악지형에서 발생되며 지형그림자가 생긴 지역은 복사조도가 낮기 때문에 분석 결과에 오류를 야기시킨다. 기존 지형그림자 탐지연구는 지형그림자 보정을 위해 지형그림자 픽셀을 탐지하는데 목적을 두었지만, 이것은 지형보정 기법으로 대체 가능하다. 따라서 지형그림자 탐지 목적을 확장할 필요가 있다. 산림과 농업분석을 목적으로 한 차세대중형위성 4호(CAS500-4)의 활용을 위해 본 연구에서는 지형그림자 탐지 범위를 태양의 영향을 적게 받는 지역까지 확장하였다. 본 논문은 남북한을 대상으로 지형그림자 마스크 생성을 위해 지형그림자 탐지 가능성을 분석하는데 목적이 있다. 지형그림자 탐지를 위해서 태양의 위치, 지표면의 경사와 경사방향을 이용한 음영기복 알고리즘을 사용하였다. 한반도를 촬영한 5 m급 공간해상도의 RapidEye 영상과 10 m급 공간해상도의 Sentinel-2 영상들을 대상으로 참값과 비교하며 최적의 음영기복 임계값을 결정하였다. 결정된 임계값을 사용하여 지형 그림자 탐지를 수행하고 결과를 분석하였다. 정성적 결과로는 전체적으로 참값과의 형상이 유사함을 확인하였다. 정량적 실험결과는 F1 score가 대부분 0.8에서 0.94 사이인 것을 확인하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 남북한을 대상으로 자동적인 지형그림자 탐지가 잘 수행됨을 확인하였다.

주성분 분석을 활용한 자연가뭄지수 산정 및 평가 (Estimation and assessment of natural drought index using principal component analysis)

  • 김선호;이문환;배덕효
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제49권6호
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    • pp.565-577
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    • 2016
  • 본 연구에서는 인위적 수공시설물을 고려하지 않는 자연상태의 가뭄해석을 위해 자연가뭄지수(NDI)를 산정하고 활용성을 평가하였다. 자연가뭄지수는 주성분 분석을 이용하여 산정하였으며, 입력자료는 3개월 누적강수량, 자연유량, 토양수분량 자료이다. 강수량은 ASOS 59개 지점 자료이고, 자연유량 및 토양수분량은 지표수문해석모형의 결과를 이용하였다. 가뭄지수의 평가기간은 1977~2012년이며, 활용성 평가를 위해 시계열 분석, 지역별 분석 및 가뭄특성인자 분석을 수행하였다. 시계열 분석결과, 자연가뭄지수는 가뭄의 시작과 끝에 대한 평균절대오차는 0.85로 가장 정확하게 나타났다. 과거 가뭄사례와 가뭄특성인자를 분석한 결과, 자연가뭄지수의 지속기간과 발생간격의 평균절대오차는 각각 1.3, 1.0으로 가뭄의 지속기간 및 발생간격을 적절히 반영하는 것을 확인하였다. 지역별 분석결과, 자연가뭄지수는 단일변량 가뭄지수의 지역별 가뭄상황을 적절히 반영하여 활용성이 높은 것으로 나타났다. 또한, 가뭄의 시작, 끝, 지속기간, 발생간격에 대한 자연가뭄지수, 표준강수지수, 표준유출지수, 표준토양수분지수의 순위를 분석한 결과 자연가뭄지수가 가장 높은 순위로 산정되었다. 자연가뭄지수는 기존 단일변량 가뭄지수의 상이한 가뭄상황을 종합적으로 반영하며, 가뭄의 특성을 정량적으로 제시한다는 점에서 활용성이 높다고 판단된다.

딥러닝 기법을 이용한 내일강수 예측 (Forecasting the Precipitation of the Next Day Using Deep Learning)

  • 하지훈;이용희;김용혁
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제26권2호
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    • pp.93-98
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    • 2016
  • 정확한 강수예측을 위해서는 예측인자 선정과 예측방법에 대한 선택이 매우 중요하다. 최근에는 강수예측 방법으로 기계학습 기법이 많이 사용되고 있으며, 그 중에서도 특히 인공신경망을 사용한 강수예측 방법은 좋은 성능을 보였다. 본 논문에서는 딥러닝 기법 중 하나인 DBN(deep belief network)를 이용한 새로운 강수예측 방법을 제안한다. DBN는 비지도 사전 학습을 통해 초기 가중치를 설정하여 기존 인공신경망의 문제점을 보완한다. 예측인자로는 기온, 전일-전주 강수일, 태양과 달 궤도 관련 자료를 선정하였다. 기온과 전일-전주 강수일은 서울에서의 1974년부터 2013년까지 총 40년간의 AWS(automatic weather system) 관측 자료를 사용하였고, 태양과 달의 궤도 관련 자료는 서울을 중심으로 계산한 결과를 사용하였다. 전체 기간에서 일부는 학습 자료로 사용하여 예측모델을 생성하였고, 나머지를 생성한 모델의 검증 자료로 사용하였다. 모델 검증 결과로 나온 예측값들은 확률값을 가지며 임계치를 이용하여 강수유무를 판별하였다. 강수 정확도의 척도로 양분예보기법 중 CSI(critical successive index)와 Bias(frequency bias)를 계산하였다. 이를 통해 DBN와 MLP(multilayer perceptron)의 성능을 비교한 결과 DBN의 강수 예측 정확도가 높았고, 수행속도 또한 2배 이상 빨랐다.

BL ERIDANI의 측광관측과 광도곡선 분석 (PHOTOMETRIC OBSERVATIONS AND LIGHT CURVE ANALYSIS OF BL ERIDANI)

  • 한원용;임홍서;이충욱;윤재혁;윤요나;김호일;문홍규;변용익;박선엽
    • Journal of Astronomy and Space Sciences
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    • 제23권4호
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    • pp.319-326
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    • 2006
  • 한국천문연구원의 NEOPAT 팀과 연세대학교 천문대의 YSTAR 팀이 공동으로 호주 Siding Spring 천문대에 설치한 광시야 자동망원경 2호기를 이용하여 W UMa형 식쌍성 BL Eri의 측광관측을 수행하였다. 이 망원경을 이용하여, 호주와 한국에서 각각 자동관측 모드 및 원격관측 모드로 6일 밤을 관측하여, 새로운 VRI CCD광도곡선과, 5개의 새로운 극심시각을 얻었다. Wilson & Deviney(1971)의 쌍성모델 2005 버전을 이용하여 우리의 광도곡선을 분석하고, 새로운 광도곡선 해를 구하였다. 이 과정에서 우리가 구한 질량비 0.48은 이전의 연구자들이 구한 값과 차이를 보이고 있다. 한편 이 방성계의 접촉상태를 Wilson & Deviney모델을 적용하여 확인한 결과, 현재 BL Eri는 접촉상태에 있는 것으로 보인다.