에어로솔(aerosol)은 대기 질을 악화시키는 등 인체 건강에 악영향을 끼치므로 에어로솔의 분포 및 특성에 대한 정량적인 관측이 필수적이다. 최근 전 지구 규모에서의 주기적이고 정량적인 정보 획득 수단으로 위성관측 Aerosol Optical Depth (AOD) 영상이 다양한 연구에 활용되지만 광학센서 기반의 위성 AOD 영상은 구름 등의 조건을 가진 일부 지역에서 결측을 가진다. 이에 본 연구는 위성자료의 결측복원을 위하여 격자형 기상자료와 지리적 요소를 입력변수로 하여 Random Forest (RF) 기반 gap-filling 모델을 생성한 이후, gap-free GK-2A/AMI AOD hourly 영상을 산출하였다. 모델의 정확도는 -0.002의 Mean Bias Error (MBE), 0.145의 Root Mean Square Error (RMSE)로, 원자료의 목표 정확도보다 높으며 상관계수 0.714로 복원 대상이 대기변수인 점을 감안하면 상관계수 측면에서도 충분한 설명력을 갖춘 모델이다. 정지궤도 위성의 높은 시간 해상도는 일변화 관측에 적합하며 대기보정을 위한 입력, 지상 미세먼지 농도 추정, 소규모 화재 또는 오염원 분석 등 타 연구를 위한 자료 활용 측면에서 중요하다.
Purpose This paper aims to prepare a full operational readiness by establishing an optimal flight plan considering the weather conditions in order to effectively perform the mission and operation of military aircraft. This paper suggests a flight prediction model and rules by analyzing the correlation between flight implementation and cancellation according to weather conditions by using big data collected from historical flight information of military aircraft supplied by Korean manufacturers and meteorological information from the Korea Meteorological Administration. In addition, by deriving flight rules according to weather information, it was possible to discover an efficient flight schedule establishment method in consideration of weather information. Design/methodology/approach This study is an analytic study using data mining techniques based on flight historical data of 44,558 flights of military aircraft accumulated by the Republic of Korea Air Force for a total of 36 months from January 2013 to December 2015 and meteorological information provided by the Korea Meteorological Administration. Four steps were taken to develop optimal flight prediction models and to derive rules for flight implementation and cancellation. First, a total of 10 independent variables and one dependent variable were used to develop the optimal model for flight implementation according to weather condition. Second, optimal flight prediction models were derived using algorithms such as logistics regression, Adaboost, KNN, Random forest and LightGBM, which are data mining techniques. Third, we collected the opinions of military aircraft pilots who have more than 25 years experience and evaluated importance level about independent variables using Python heatmap to develop flight implementation and cancellation rules according to weather conditions. Finally, the decision tree model was constructed, and the flight rules were derived to see how the weather conditions at each airport affect the implementation and cancellation of the flight. Findings Based on historical flight information of military aircraft and weather information of flight zone. We developed flight prediction model using data mining techniques. As a result of optimal flight prediction model development for each airbase, it was confirmed that the LightGBM algorithm had the best prediction rate in terms of recall rate. Each flight rules were checked according to the weather condition, and it was confirmed that precipitation, humidity, and the total cloud had a significant effect on flight cancellation. Whereas, the effect of visibility was found to be relatively insignificant. When a flight schedule was established, the rules will provide some insight to decide flight training more systematically and effectively.
드론사진측량은 일반적으로 상공에서 수직 또는 경사로 영상을 획득하므로 3차원 모델링을 위한 목적으로 촬영할 경우 건물의 지면부분에 대한 영상매칭과 점군데이터의 공간정확도가 불량하여 3D메쉬의 완성도가 떨어진다. 따라서 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 드론영상과 지상에서 스마트폰 영상을 획득하여 각각의 공간정확도를 분석함은 물론 드론영상에 스마트폰영상을 조합하지 않았을 경우와 조합해석 했을 경우의 정확도 향상과 3D메쉬의 완성도를 평가하였다. 연구결과 드론사진측량의 수평(x,y)정확도는 1/200,000정도로 전통적인 사진측량 정확도와 유사하였다. 또한, 촬영방법에 따른 정확도는 사진맷수의 증가보다 대상물에 대한 촬영각도에 영향을 더 받는 것으로 분석되었다. 스마트폰영상 조합의 경우 정확도에 별다른 영향을 미치지 않았으나 3D메쉬의 완성도는 디지털트윈시티 기준을 만족하는 LoD3급의 3D메쉬를 얻을 수 있었다. 따라서, 드론영상과 지상에서 촬영한 스마트폰 또는 DSLR영상을 조합처리 함으로써 디지털트윈시티를 위한 3D모델 구축에 충분히 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
자외선은 노출 정도에 따라 인체에 유익 또는 유해한 영향을 미치므로 개인별 적정 노출을 위해서는 정확한 자외선(UV) 정보가 필요하다. 국내의 경우 기상청에서 생활기상정보의 한 요소로 자외선 정보를 제공하고 있으나 지역별 자외선 지수(UVI, Ultraviolet Index)로 사용자 위치의 정확한 UVI를 제공하지는 못하고 있다. 일부에서는 정확한 UVI의 취득을 위해 직접 계측기를 운용하지만 비용이나 편의성에 문제가 있고, 태양의 복사량과 운량 등 주변 환경요소를 통해 자외선 양을 추정하는 연구도 소개되었으나 개인별 서비스 방법을 제시하지는 못하였다. 이에 본 논문에서는 각 개인별 위치에서의 정확한 UVI 제공을 위한 태양객체 정보와 태양광 특성을 이용한 UVI 산출 딥러닝 모델을 제안한다. 기 수집한 하늘이미지 및 태양광 특성을 분석하여 태양의 위치 및 크기, 조도 등 UVI와 상관도가 높은 요소들을 선정한 후 DNN 모델을 위한 데이터 셋을 구성한다. 이후 하늘이미지로부터 Mask R-CNN을 통해 추출한 태양객체 정보와 태양광 특성을 입력하여 UVI를 산출하는 DNN 모델을 구현한다. 국내 UVI 권고기준을 고려, UVI 8이상과 미만인 날에 대한 성능평가에서는 기준장비 대비 MAE 0.26의 범위 내 정확한 UVI의 산출이 가능하였다.
사물인터넷(IoT) 기술은 최근 의료사물인터넷(IoMT)으로 정의된 대량의 의료 데이터를 처리하여 발전을 위해 개발된 의료분야에서 많이 활용되고 있다. 수집된 광범위한 의료 데이터는 수집된 의료 데이터를 처리하기 위해 구조화된 방식으로 클라우드에 저장된다. 그러나 방대한 양의 의료 데이터를 효과적으로 처리하는 것은 쉽지 않기 때문에 의료분야 구조 데이터를 개발하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 IoMT에서 수집된 구조화된 건강 관리 데이터를 처리하기 위한 기계 학습 모드를 개발하였다. 광범위한 의료 데이터를 처리하기 위해 본 논문에서는 의료 데이터 처리를 위한 MTGPLSTM 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 의료 정보 처리를 위한 선형 회귀 모델을 통합한다. 개발된 모델 이상치 모델은 IoMT에서 수집된 COVID-19 의료 데이터들의 평가 및 예측을 위해 FinTech 모델을 기반으로 구현되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델은 감염 확산 방지를 위한 계획 계획을 예측하고 평가하기 위한 회귀 모델로 구성된다. 개발된 모델 성능은 LR, SVR, RFR, LSTM 및 제안된 MTGPLSTM 모델과 같은 서로 다른 분류기를 고려하였으며 1GB, 2GB, 3GB 등 데이터 크기가 다르다는 점도 주요하게 고려되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델이 전 세계 데이터에 대해 최대 4% 감소된 MAPE 및 RMSE 값을 달성하였고 중국의 경우 기존 분류기보다 최대 6% 최소인 최소 MAPE(0.97)이 달성되었다.
산지하천에서 발생하는 돌발홍수는 특정 지점의 점(Point) 유속보다는 전체 구간의 평균 유속에 따라 이동속도가 결정되며, 구간 평균유속은 하천경사, 하상재료, 수리적 거칠기에 많은 영향을 받는다. 이 연구에서는 하천경사 및 거칠기 높이를 이용하여 산지하천의 구간 평균유속 추정방법을 개발하였다. 염료추적자법(Dye Tracing)을 이용하여 특정 구간의 평균유속을 측정하고, LiDAR 영상으로부터 하천 지형 및 형상을 추출하였다. 거칠기 높이를 산정하기 위해 표면 거칠기 변수(Ra, Rmax, Rz )와 하상재료의 크기(D50, D84)를 이용하였다. 현장 계측자료로부터 무차원 접근법을 이용하여 구간 평균유속과 유량과의 관계식 v = 0.5499Q0.6165 을 도출하였으며, R2 =0.77의 설명력을 나타냈다. 이 연구에 이용된 5개의 거칠기 높이 중 평균 거칠기 높이(Ra)의 RMSE가 0.45로서 다른 거칠기 높이의 범위(0.47-1.04)보다 낮게 나타나 평균 거칠기 높이(Ra)가 구간 평균유속 산정을 위한 거칠기 높이 인자로 가장 적합하다고 판단되었다.
본 연구는 겨울철 적설 관측에 사용되는 전도형 강수량계 가열 시스템의 최적 온도, 위치, 제어 방식을 도출하기 위해 수행하였다. 수수구, 외부, 내부를 가변적으로 제어 가능한 전도형 강수량계를 제작하여 실내·외 실험을 수행하였다. 실내 실험은 강수량계 가열시스템의 성능비교와 적정온도를 도출하기 위해 항온항습챔버에서 수행되었다. 이후 다설지인 대관령에 위치한 구름물리선도센터에서 실외실험을 수행하여 실내실험 결과를 검증하였다. 분석 결과, 수수구의 가열 온도는 10~30℃, 내부 가열 온도는 70℃가 최적으로 확인되었다. 또한, 측정 지연을 최소화하기 위한 가열 장치의 최적 위치는 강수량계 외부, 수수구 테두리, 수수구 수직면으로 확인되었다. 본 연구 결과는 겨울철 고체 강수 측정을 위한 강수량계 가열 시스템의 운영 조건에 대한 기초자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
미래 전장은 지·해·공·우주·사이버로 확대되고 있다. 이로 인해 미래의 군사작전은 다양한 전장 도메인에서 동시·복합적으로 수행될 것으로 예상된다. 또한 인공지능, loT, 빅데이터 등 경제, 사회, 국방 전 분야에 걸쳐 혁신을 일으키는 융합기술 적용이 추진되고 있다. 그러나 현재의 한국군 C4I체계는 하나의 DB서버에 다양한 전투수행기능 DB를 관리하고 있어 전장 데이터 활용, 데이터 정보 유통 속도, 작전 반응 시간 등에서 전투 수행, 효율성이 크게 저하되고 4차 산업혁명 기술 적용이 어렵다는 문제점을 갖고 있다, 이를 해결하기 위해 인공지능, loT, 5G, 빅데이터, 클라우드 등 4차 산업혁명 기술을 한국군 C4I체계에 어떻게 적용할 것인지 연구가 필요하나 이에 대한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 현재 한국군 C4I체계의 문제점을 분석하고, 미래전 양상에 적합한 통합 C4I체계로 발전하기 위해 작전임무, 네트워크 및 데이터링크 컴퓨팅 환경, 사이버 작전, 상호운용성 및 연동능력 측면에서 4차 산업혁명 기술을 적용하는 방안을 제시한다.
디지털 기술의 융·복합화와 급변하는 디지털 산업의 특성으로 인해, 그간 진행해온 기술 분야별 육성사업은 그 사업의 경계가 모호해져 사업효과가 분산되고, 기술발전을 수용하는 유연한 산업육성에 한계가 도달한 것으로 보인다. 따라서 향후 미래의 디지털콘텐츠 산업의 변화 방향에 효과적으로 대응하기 위한 디지털콘텐츠 산업육성사업 구조개편 및 관리체계 개선 방안을 제시하여 디지털콘텐츠 육성사업의 정책을 지원하는 것을 목표로 한다. 정부지원 사업의 구조분석과 진단을 통하여 기존 19개 내역사업과 49개 내내역사업을 7개 내역사업과 17개 내내역사업으로 개편하는 것을 제안하였다. 사업관리 체계 개선 방안으로 사업수행기관이 과다하고 세부사업지원 관리 총괄기관이 부재하여 사업간 유기적 연계 및 시장창출을 위한 규모 있는 사업 추진에 한계가 있으므로 이를 개선하기 위해 사업 관리기능을 총괄하는 총괄기관을 선정하고, 사업관리를 총괄기관으로 일원화하여 사업을 효율적으로 관리하게 할 필요가 있음을 제시하였다.
이 연구의 목적은 고속도로 휴게소에 설치된 소형 LPG 저장탱크의 폭발에 따른 영향범위를 분석하는데 있다. 이를 위해 휴게소에 설치된 2,900 kg 소형 LPG 저장탱크의 증기운 폭발(VCE)과 비등액체팽창증기 폭발(BLEVE)로 인한 과압과 복사열의 영향범위를 ALOHA(Areal Location of Hazardous Atmospheres)프로그램을 적용하여 정량적으로 평가하였다. 도출된 폭발 과압과 복사열의 영향범위는 각각 최대 반경 336 m와 423 m로 나타났다. 269 m 이내의 사람들은 3.5 psi이상의 과압으로 중상을 입을 수 있고, 192 m 이내의 사람들은 10 kw/m2이상의 복사열로 사망할 수 있는 것으로 예측되었다. 나아가 고속도로 휴게소 부대시설과 피해 영향범위를 고려한 LPG 저장 탱크의 안전관리 방안에 대해 논의하였다. 이러한 연구 결과는 고속도로 휴게소에 설치된 소형 LPG 저장탱크의 안전관리뿐만 아니라 휴게소 환경 및 시설을 고려한 안전사고 예방 규정 개선에 도움을 줄 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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