산림 수자원의 효율적인 관리를 위해서는 산림유역에서 발생하고 있는 수문현상에 대한 정확한 정보가 필요하다. 본 연구에서는 수문모형을 이용하여 산림유역의 식생 및 지형에 따른 수문반응을 해석하였다. 이를 위하여 결정론적, 총괄형 모형인 BROOK90모형을 선정하였으며, 산림소유역인 북문골 유역(15ha)에서 측정된 일별 하천유량 자료를 이용하여 모형의 매개변수 보정과 검증을 실시하였다. 북문골 소유역의 실측 유출량과 BROOK90모형에 의해 추정된 일별 평균 유출량의 편차는 모형의 보정기간에 대하여 -1.7%이었으며, 검증기간에 대해서는 4.6%로 나타났다. 한편, 월 평균 유출량의 상관계수와 모형효을을 이용하여 모형의 적용성을 분석하였다. 보정기간에 대한 상관계수와 모형효율은 각각 0.922와 0.847이었으며, 검증기간에 대해서는 그 값이 각각 0.941, 0.871로 나타났다. 북문골 소유역의 일별 유출량 자료를 이용하여 BROOK90모형의 적용한 결과, BROOK90모형은 우리나라와 같이 사면의 경사가 급하고 토층이 얕은 산림유역의 유출량 추정에 잘 활용될 수 있으며, 벌채나 기후변화 등에 따른 산림유역의 수문반응을 평가하는 도구로 활용할 수 있을 것으로 보인다.
This study was conducted to develop a hydrological model of catchment water balance which is able to estimate irrigation return flows, so BROOK90-K (Kongju National University) was developed as a result of the study. BROOK90-K consists of three main modules. The first module was designed to simulate water balance for reservoir and its catchment. The second and third module was designed to simulate hydrological processes in rice paddy fields located on lower watershed and lower watershed excluding rice paddy fields. The models consider behavior of floodgate manager for estimating the storage of reservoir, and modules for water balance in lower watershed reflects agricultural factors, such as irrigation period and, complex sources of water supply, as well as irrigation methods. In this study, the models were applied on Guryangcheon stream watershed. R2, Nash-Sutcliffe efficiency (NS), NS-log1p, and root mean square error between simulated and observed discharge were 0.79, 0.79, 0.69, and 4.27 mm/d respectively in the model calibration period (2001~2003). Furthermore, the model efficiencies were 0.91, 0.91, 0.73, and 2.38 mm/d respectively over the model validation period (2004~2006). In the future, the developed BROOK90-K is expected to be utilized for various modeling studies, such as the prediction of water demand, water quality environment analysis, and the development of algorithms for effective management of reservoir.
기후변화와 이에 따르는 식생변화, 인위적인 토지이용 변화 등 '지역환경생태시스템의 변화'에 대한 '지역 물수지변화' 추정은 오직 필자가 개발한 BROO $K_{TOP}$과 같은 '물리기반 물수지 모델(Physical based Water Balance Model)'류에 의해서만 가능하다. 본 연구에서는 독일 중북부 농업지대와 산림지대에 대해서 $BROOK_{TOP}$ 소프트웨어를 이용하여 정립된 물리기반 지역물수지모델에 독일 포츠담 기후변화연구소(PIK) 시나리오와 체코 프라하대학에서 개발한 중부유럽 대상 GCM 기후변화 시나리오를 적용하여 물수지변화를 추정하였다. 이와 같은 기후와 지표.지하조건을 고려 한 지구온난화에 따른 수자원변화 예측시스템 개발은 하천수$\cdot$지하수 개발 및 수질 관리, 농업경작관리, 환경생태계 관리, 자연 재해 관리, 토지이용계획 및 지역개발계획 등을 위한 시스템개발의 기반이 된다
To understand day-to-day fluctuations in soil moisture content in Seoul, I simulated daily soil moisture content from 1908 to 2009 using long-term climatic precipitation and temperature data collected at the Surface Synoptic Meteorological Station in Seoul for the last 98 years with a hydrological simulation model, BROOK. The output data set from the BROOK model allowed me to examine day-to-day fluctuations and the severity and duration of droughts in the Seoul area. Although the soil moisture content is highly dependent on the occurrence of precipitation, the pattern of changes in daily soil moisture content was clearly quite different from that of precipitation. Generally, there were several phases in the dynamics of daily soil moisture content. The period from mid-May to late June can be categorized as the initial period of decreasing soil moisture content. With the initiation of the monsoon season in late June, soil moisture content sharply increases until mid-July. From the termination of the rainy season in mid-July, daily soil moisture content decreases again. Highly stochastic events of typhoons from late June to October bring large amount of rain to the Korean peninsula, culminating in late August, and increase the soil moisture content again from late August to early September. From early September until early October, another sharp decrease in soil moisture content was observed. The period from early October to mid-May of the next year can be categorized as a recharging period when soil moisture content shows an increasing trend. It is interesting to note that no statistically significant increase in mean annual soil moisture content in Seoul, Korea was observed over the last 98 years. By simulating daily soil moisture content, I was also able to reconstruct drought phenomena to understand the severity and duration of droughts in Seoul area. During the period from 1908 to 2009, droughts in the years 1913, 1979, 1939, and 2006 were categorized as 'severe' and those in 1988 and 1982 were categorized as 'extreme'. This information provides ecologists with further potential to interpret natural phenomenon, including tree growth and the decline of tree species in Korea.
지형경사와 사면방향은 BROOK90 Model과 같은 물리 결정 물수지 모델에서 증발산과 융설, 순복사 등을 계산하기 위해서 사용하는 중요한 매개변수가 된다. 본 연구에서는 수치표고모형(DEM)을 제작하고, DEM의 해상도가 달라짐에 따라서 유역 평균 지형경사와 유역 평균 사면방향이 어떻게 달라지는지, 그리고 이 차이는 물리 결정 일괄 매개변수 물수지 모델인 BROOK90의 물수지 모의 결과에 어떤 영향을 미치는지를 평가하였다. 충청도 병천천 유역을 대상으로, DEM은 1:25,000 수치지형도를 이용하여 TIN과 Topo To Raster 방법으로 제작하였다. 각각의 방법으로 10m~100m 해상도의 DEM을 10m 간격으로 10개씩 총 20개의 DEM을 제작하였다. DEM의 해상도가 높아지면 병천천 유역의 평균 지형경사가 커져서 이는 병천천 유역의 증산량을 증가시키고 하천유출량을 감소시켰다. 이것은 평지보다 경사지가 직달복사량을 많이 받는 물리적 특성이 모델에 반영되어 있기 때문이다. 한편, DEM의 해상도가 낮아지면 병천천 유역에서는 평균 사면방향이 남동방향에서 남향으로 이동하는 경향이 있었다. 이에 따라 증발산량이 증가하고 하천유출량은 감소하는 것으로 나타났다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권3호
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pp.358-379
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2010
Multiple object association is an important capability in visual surveillance system with multiple cameras. In this paper, we introduce locally initiating line-based object association with the parallel projection camera model, which can be applicable to the situation without the common (ground) plane. The parallel projection camera model supports the camera movement (i.e. panning, tilting and zooming) by using the simple table based compensation for non-ideal camera parameters. We propose the threshold distance based homographic line generation algorithm. This takes account of uncertain parameters such as transformation error, height uncertainty of objects and synchronization issue between cameras. Thus, the proposed algorithm associates multiple objects on demand in the surveillance system where the camera movement dynamically changes. We verify the proposed method with actual image frames. Finally, we discuss the strategy to improve the association performance by using the temporal and spatial redundancy.
물리결정 물수지 모델은 개념적 모델보다 더 나은 모의 결과를 기대할 수 있지만, 입력 자료 작성이 쉽지 않다. 본 연구는 기상자료, 토양도, 토지이용도를 이용하여 BROOK90의 매개변수 값을 결정하는 방안을 제시했다. 본 연구에서 제시한 방안의 효용성 및 타당성은 모의 하천유출량과 실측 하천유출량의 비교를 통해서 증명했다. 검증 기간($2001{\sim}2003$) 동안의 두 값을 비교한 결과 일평균 모의오차, 모델 효율 계수, 결정계수가 각각 -0.517, 0.87 그리고 0.89로 나타났다. 이 연구는 슈퍼사이트 외의 여러 유역에서 물리결정 물수지 모델을 이용하여 정교한 수문학적 연구를 수행할 수 있는 방안을 제시했다는 점에서 의미가 있다.
In this paper, the analytical fault detection and diagnosis (FDD) is presented using model-based and signal-based methodology with wavelet analysis on signals obtained from sensors and sensor networks. In the model-based FDD, we present the modeling of contact interface found in soft materials, including the biomedical contacts. Fingerprint analysis and signal-based FDD are also presented with an experimental framework consisting of a mechanical pneumatic system typically found in manufacturing automation. This diagnosis system focuses on the signal-based approach which employs multi-resolution wavelet decomposition of various sensor signals such as pressure, flow rate, etc., to determine leak configuration. Pattern recognition technique and analytical vectorized maps are developed to diagnose an unknown leakage based on the established FDD information using the affine mapping. Experimental studies and analysis are presented to illustrate the FDD methodology. Both model-based and wavelet-based FDD applied in contact interface and manufacturing automation have implication towards better quality of life by applying theory and practice to understand how effective diagnosis can be made using intelligent FDD. As an illustration, a model-based contact surface technology an benefit the diabetes with the detection of abnormal contact patterns that may result in ulceration if not detected and treated in time, thus, improving the quality of life of the patients. Ultimately, effective diagnosis using FDD with wavelet analysis, whether it is employed in biomedical applications or manufacturing automation, can have impacts on improving our quality of life.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제3권4호
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pp.344-365
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2009
The performance of a tracking system is greatly increased if multiple types of sensors are combined to achieve the objective of the tracking instead of relying on single type of sensor. To conduct the multi-modal tracking, we have previously developed a multi-modal sensor-based tracking model where acoustic sensors mainly track the objects and visual sensors compensate the tracking errors [1]. In this paper, we find a network synchronization problem appearing in the developed tracking system. The problem is caused by the different location and traffic characteristics of multi-modal sensors and non-synchronized arrival of the captured sensor data at a processing server. To effectively deliver the sensor data, we propose a time-based packet aggregation algorithm where the acoustic sensor data are aggregated based on the sampling time and sent to the server. The delivered acoustic sensor data is then compensated by visual images to correct the tracking errors and such a compensation process improves the tracking accuracy in ideal case. However, in real situations, the tracking improvement from visual compensation can be severely degraded due to the aforementioned network synchronization problem, the impact of which is analyzed by simulations in this paper. To resolve the network synchronization problem, we differentiate the service level of sensor traffic based on Weight Round Robin (WRR) scheduling at the routers. The weighting factor allocated to each queue is calculated by a proposed Delay-based Weight Allocation (DWA) algorithm. From the simulations, we show the traffic differentiation model can mitigate the non-synchronization of sensor data. Finally, we analyze expected traffic behaviors of the tracking system in terms of acoustic sampling interval and visual image size.
본 연구는 장기적인 기상 자료(meterological data)와 하천 유출량 자료(stream run off data)의 획득이 가능한 충청도 병천천 유역에 대해 BROOK90 4.4e 물리 결정 물 수지 모델(physical deterministic water balance model)을 사용하여 '병천천 유역의 물 수지 모델'을 수립한 것이다. 모델 조작 매개변수(model fitting parameter)를 교정(calibration)한 비준 모델(validation model)을 가지고 기상 자료(meterological data)가 있지만 하천 유출량 자료(stream runoff data)는 없는 시기에 대한 장기적인 물 수지를 수립하였다. 연구의 결과는 a priori 모의 단계에서 실측 하천 유출량(measured stream runoff data)과 모의 하천 유출량(simulated stream runoff data)이 유사하게 나옴으로써 물 수지 모의 실험(experiment for water balance modeling)이라는 연구 성격으로서 목표하는 첫 번째 기대 수준에 도달하고 있다. 모델 조작 매개변수(model fitting parameter)를 확정하고 수행한 비준 모의(validated simulation)를 통해 과거 9년(1998년 ~ 2006년)의 물 수지가 복원되었다. 이 유역의 지형(geomophology), 식생(vegetation), 토양(soil), 토지이용(land use) 상황이 변하지 않는다면 기상자료(meterological data)만 가지고서 언제나 하천 유출량(stream runoff amount), 토양수량(siol water amount) 그리고 증발산량(evapotranspiration) 등 다양한 수문기후 자료를 생산할 수 있다. 이 연구는 현재 한국의 물 수지(water balance) 수립은 물론이고 과거의 물 수지 복원(water balance reconstruction) 분야에 또 하나 새로운 지평을 열었다. 이러한 연구 결과는 한반도에서의 기후(climate)와 식생(vegetation)의 변화에 따른 미래 물 수지(water balance) 예측 분야에서도 널리 활용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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