전주(Electric Pole)는 전력 송/배전에 사용되는 지지물로 외력 측정을 위해 가속도 센서가 이용된다. 기상현상은 전주의 외력에 다양한 영향을 미친다. 가공전선의 탄성변화가 그중 하나이다. 이러한 이유로 전주에 미치는 기상현상 요인을 모델링 하는 것은 매우 중요하다. 가속도 센서로부터 수신된 데이터는 피치(Pitch)와 롤(Roll) 각도로 변환되어 수신된다. 기상 현상은 변수간 상관관계가 높게 나타나며, 모델링을 위해 유의한 설명변수를 선택하는 것은 과대적합(Over Fitting)의 문제에서 매우 중요한 요소이다. 다중공선성(Multicollinearity)을 고려한 설명력이 높은 모델 구축을 위해 기계학습 방법의 하나인 일반화 가법 모형(Generalized Additive Model)을 사용했다. 모델 구축에 사용된 기상 요인 변수는 온도, 습도, 강수량, 풍속, 풍향, 증기압, 대기압, 노점온도, 일조시간, 일사량, 운량이다. 분산 팽창 요인 검증을 수행한 결과 온도, 강수량, 풍속, 풍향, 대기압, 노점온도, 일조시간, 운량의 변수가 선택됐다. 설명변수중 일조시간, 운량, 대기압의 영향도가 높게 나타났으며, 일반화 가법 모형의 평균 결정계수(R-Squared)는 0.69로 유의한 모델을 구축했다. 구축된 모델은 전주 외력의 영향을 예측하는데 도움이 될 수 있을 것이며, 안전성 확보의 목적에 기여할 수 있을 것이라 생각한다.
이 연구에서는 2014년 6월 10일 일산에서 발생한 용오름에 대해 구름분해모델(CReSS)를 활용하여 재현실험을 수행하고 발생 메커니즘을 분석하였다. 종관적으로는 대기 상층의 한랭하고 건조한 공기가 남하하였으며, 대기 하층에서는 온난하고 습윤한 공기의 이류가 있었다. 이로 인해 대기 상 하층 기온의 큰 차이가 발생하면서 강한 대기 불안정을 야기 시켰다. 19시 20분에 일산 지역에서 스톰이 발달하기 시작하여 10분 만에 최성기에 도달하였다. 재현 실험 결과 이 때 발달한 스톰의 높이는 9 km이었으며, 스톰 후면으로 갈고리 에코(hook echo)가 나타났다. 일산 주변으로 발달한 스톰 내부에서는 활강 기류가 발생하는 것으로 모의 되었다. 모의된 하강기류가 지면에서 발산되어 수평 흐름으로 변하게 되었고, 이 흐름은 스톰의 후면에서 상승류로 전환 되었다. 이 때 후면에서 강한 하강기류가 발생하였는데 이 하강류가 전환된 상승류를 지면까지 끌어내려 지면에서 소용돌이도가 발달하게 되었다. 그 이후 이 소용돌이도가 연직으로 신장되면서 용오름이 모의되었다. 모의된 용오름에서 발달한 저기압성 소용돌이도는 360 m 고도에서 $3{\times}10^{-2}s^{-1}$이었으며, 용오름의 직경은 900 m 고도에서 1 km로 추정되었다.
RTTOV와 CRTM은 복사관측자료에 대한 관측연산자로 수치예보에 활용되고 있는 빠른 속도의 복사전달모델이다. 본 연구에서는 두 모델의 기본구조 및 입력자료를 비교했다. 또한, 다양한 파장대를 가진 AMSU-A 마이크로파 센서에 대해 구름에 대한 정보를 포함할 때와 포함하지 않을 때 두 모델로부터 계산된 밝기온도와 관측된 밝기온도를 해양에 대해 비교했다. AMSU-A의 탐측채널(5-14)에 대해서는 두 모델로부터 계산된 밝기온도 값에 큰 차이가 존재하지 않았으나, 대기의 창 채널 및 지표근처의 탐측채널에서는 RTTOV로부터 계산된 밝기온도 값이 관측과 더 가까워 CRTM에 비해 상대적으로 작은 초기추정오차를 보였다. 한편 UM으로부터 제공된 구름물과 얼음의 정보를 추가적으로 활용하였을 때 두 모델로부터 계산된 밝기온도와 관측된 밝기온도의 차이가 감소함을 확인할 수 있었고, 특히 CRTM의 31.4 GHz와 89 GHz 채널에서 모의된 밝기온도와 관측된 밝기온도의 차이가 크게 감소했다.
최근 급격한 기후변화로 인해 꿀벌의 생태계에 많은 문제가 발생하고 있다. 꿀벌의 개체 수 감소, 개화기의 변화로 인한 양봉 농가의 채밀에 막대한 영향을 주고 있다. 벌통안의 벌집을 육안으로 지속적 관찰이 불가능하기 때문에, 벌집안의 상태에 대하여 대부분 경험에 의한 지식에 의존하고 있는 실정이다. 따라서 IoT 기술을 접목한 스마트양봉에 대한 관심이 집중되고 있다. 특히, 양봉에서 가장 중요한 부분 중에 하나인 분봉과 관련하여, 여왕벌의 사운드로 분봉시기를 알 수 있다는 것을 경험적으로 알고는 있지만, 이를 체계적으로 데이터로 분석하는 방법은 전무한 현실이다. 단순하게 여왕벌의 사운드를 녹음해서 분석하면 될 수 있을 것 이라고 생각할 수 있지만, 벌통 주변의 다양한 소음 문제, 지속적으로 녹음이 불가능하다는 문제 등 여러가지 문제점을 해결하지 못하고 있다. 본 논문은 여왕벌사운드를 실시간 클라우드 시스템에 기록하여 사운드 패턴을 분석할 수 있는 시스템 개발에 대한 연구이다. 실시간으로 입력되는 벌통의 아날로그 사운드를 다채널로 입력받아 디지털로 변환한 후 여왕벌 사운드 주파수 대역에서 지속적으로 출력되는 사운드 패턴을 발견하게 되었다. 클라우드 시스템 접속하면 벌통 주변의 사운드와 벌통 내부의 온/습도, 무게, 내부 이동량 데이터 등을 모니터링 할 수 있도록 했다. 본 논문에서 개발된 시스템으로 여왕벌의 사운드패턴을 분석하고 벌통 내부의 상황을 알 수 있게 되었다, 이를 통해 꿀벌의 분봉 시기를 예측하거나 분봉 시기를 조절할 수 있는 정보를 제공할 수 있을 것이다.
최근 12년간(1982-1993)의 고도별 상층일기도(850, 700, 500hPa)와 6시간 간격의 지 상일기도 그리고 지상의 기상요소를 분석하여 영서지방에서 높새바람이라고 알려져 있는 푄 현상의 특성을 밝히고자 하였다. 푄현상은 대체로 3월 21일부터 8월 10일까지 기간에 연평 균 28회 출현한다. 반순별로 10회 이상 출현하는 기간은 3월 21-25일, 4월5일-15일, 5월25일 -6월10일, 그리고 6월26-30일이다. 푄현상은 한반도가 오호츠크해기단의 영향하에 있거나, 고기압의 중심이 동해 또는 한반도 북부에 위치하고 있을 때 현저하다. 푄현상의 특성인 이 상고온 및 이상건조현상을 기준으로 푄의 강도를 평가할 때 양사면의 일최고기온의 차가 14.5$^{\circ}C$에 달하기도 하지만 대체로 5.0-7.5$^{\circ}C$(61%)이다. 전날에 비해 일최고기온이 7.6$^{\circ}C$가 높 아진 경우도 있다. 최소상대습도의 강도는 50%를 넘는 경우도 있으나 30% 이하인 사례가 2/3에 달한다. 푄현상의 강도는 6월에 가장 강하나 주민들은 밭작물의 파종과 이앙기인 봄 철에 더욱 심각하게 푄을 인식한다. 푄현상은 9일간 계속되기도 하였으나 55% 이상이 1일 안에 소멸한다. NOAA AVHRR와 GMS의 영상에서 구름의 분포를 참조하여 지상 기상요소 를 분석한 결과 푄현상에서는 풍상강수형, 풍상.정상강수헝, 풍상무강수형 등 3개 유형이 발견된다. 그런데 제 3유형은 열역학적 이론만으로는 설명하기 어려우므로 풍하파와의 관련 여부, 산지지형 또는 기단섭동과의 관련성 등을 밝힐 필요가 있는데, 이를 위하여는 고층기 상자료와 보다 조밀한 기상관측망이 요구된다.
해수면온도는 급변하는 기후를 이해하는 가장 중요한 해양 변수 중의 하나이므로 과학 교과서에는 정확하고 오류없는 해수면온도 영상이 제시되어야 한다. 그러나 고등학교 교과서에 제시된 해수면온도 영상들은 다양한 원인에서 비롯된 많은 오류들을 가지고 있었다. 본 연구는 제 7차 교육과정에 근거한 24종의 고등학교 과학 교과서, 지구과학 I, 지구과학 II 교과서의 36개의 인공위성 해수면온도 영상을 17개 항목에 대하여 분석하였다. 해수면온도 영상 처리 과정에서 생긴 구름 제거, 육지 마스킹, 색상표, 위치 정보, 시간 표시와 관련된 오류와 인공위성에 대한 기본적인 표현 오류를 조사하였다. 예비교사 25명에게 문제가 있는 대표적인 인공위성 영상들을 제시하고 설문을 실시하고 반응을 분석하였다. 그 결과 대부분의 예비교사들은 해수면온도 영상 처리 과정에서 발생할 수 있는 오류에 대하여 인지하지 못하였으며, 해빙, 강수 유입, 한류와 같은 실제 해양현상과 연관지어 해수면온도를 이해하려는 경향을 보였다. 따라서 교과서 해수면온도 영상은 본 연구에서 제시한 세부 항목들을 고려하여 정확하게 처리되어야 한다.
낙뢰 발생에 따른 휘도온도 특성을 분석하기 위하여 MTSAT-1R 수증기와 적외 1채널에서 추정된 휘도 온도를 사용하여 낙뢰 발생 유무에 따른 휘도온도 특성을 분석하였다. 비(非) 낙뢰시 두 채널간의 휘도온도 차이가 큰 반면, 낙뢰가 발생했을 때 두 채널의 휘도온도가 225 K과 205 K 부근에서 2번의 최대 극대가 나타나며 휘도온도 차이가 0에 수렴하였다. 또한 낙뢰가 발생할 시에 두 채널간의 휘도온도 차이를 이용하여 Machado et al., (2008)이 남미지역에 제시한 확률적인 낙뢰빈도 예보법이 남한지역에도 적용 가능함을 보였다. 낙뢰 발생 시에 나타나는 위성 휘도온도의 분포를 및 특성을 이용하여 최근 5년(2002-2006)간 낙뢰활동이 가장 왕성했던 2006년 06월 10일의 사례에 적용한 결과, 기본적인 종관장 분석 자료 및 다중 채널 (수증기, 적외)간의 휘도온도 및 그 차이를 종합적으로 활용할 때 낙뢰 예측성의 향상 가능성을 확인하였다. 이러한 위성 자료를 이용한 낙뢰 분석은 MTSAT-1R과 유사하고 2009년 말에 발사 예정인 통신해양기상 위성 (COMS)의 악기상 활용성을 증대시키는데 도움이 될 것이다.
Zemansky, Gil;Hong, Yoon-Seeok Timothy;Rose, Jennifer;Song, Sung-Ho;Thomas, Joseph
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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pp.18-18
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2011
Climate change is impacting and will increasingly impact both the quantity and quality of the world's water resources in a variety of ways. In some areas warming climate results in increased rainfall, surface runoff, and groundwater recharge while in others there may be declines in all of these. Water quality is described by a number of variables. Some are directly impacted by climate change. Temperature is an obvious example. Notably, increased atmospheric concentrations of $CO_2$ triggering climate change increase the $CO_2$ dissolving into water. This has manifold consequences including decreased pH and increased alkalinity, with resultant increases in dissolved concentrations of the minerals in geologic materials contacted by such water. Climate change is also expected to increase the number and intensity of extreme climate events, with related hydrologic changes. A simple framework has been developed in New Zealand for assessing and predicting climate change impacts on water resources. Assessment is largely based on trend analysis of historic data using the non-parametric Mann-Kendall method. Trend analysis requires long-term, regular monitoring data for both climate and hydrologic variables. Data quality is of primary importance and data gaps must be avoided. Quantitative prediction of climate change impacts on the quantity of water resources can be accomplished by computer modelling. This requires the serial coupling of various models. For example, regional downscaling of results from a world-wide general circulation model (GCM) can be used to forecast temperatures and precipitation for various emissions scenarios in specific catchments. Mechanistic or artificial intelligence modelling can then be used with these inputs to simulate climate change impacts over time, such as changes in streamflow, groundwater-surface water interactions, and changes in groundwater levels. The Waimea Plains catchment in New Zealand was selected for a test application of these assessment and prediction methods. This catchment is predicted to undergo relatively minor impacts due to climate change. All available climate and hydrologic databases were obtained and analyzed. These included climate (temperature, precipitation, solar radiation and sunshine hours, evapotranspiration, humidity, and cloud cover) and hydrologic (streamflow and quality and groundwater levels and quality) records. Results varied but there were indications of atmospheric temperature increasing, rainfall decreasing, streamflow decreasing, and groundwater level decreasing trends. Artificial intelligence modelling was applied to predict water usage, rainfall recharge of groundwater, and upstream flow for two regionally downscaled climate change scenarios (A1B and A2). The AI methods used were multi-layer perceptron (MLP) with extended Kalman filtering (EKF), genetic programming (GP), and a dynamic neuro-fuzzy local modelling system (DNFLMS), respectively. These were then used as inputs to a mechanistic groundwater flow-surface water interaction model (MODFLOW). A DNFLMS was also used to simulate downstream flow and groundwater levels for comparison with MODFLOW outputs. MODFLOW and DNFLMS outputs were consistent. They indicated declines in streamflow on the order of 21 to 23% for MODFLOW and DNFLMS (A1B scenario), respectively, and 27% in both cases for the A2 scenario under severe drought conditions by 2058-2059, with little if any change in groundwater levels.
디젤연료 및 바이오 디젤을 포함하는 디젤연료는 성분 내에 n-파라핀과 포화 지방산 메틸에스테르가 저온에서 결정화가 이루어져 연료의 저온 특성을 감소시키는 현상이 발생한다. 이러한 문제를 방지하기 위하여 많은 방법들이 알려져 있으며, 그 중에서 알킬 메타크릴레이트계 중합체가 저온유동특성을 향상시키는 첨가제로 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 LMA (lauryl methacrylate), SMA (stearyl methacrylate)를 각각 측쇄 구조가 다른 알킬 메타크릴레이트를 사용하여 70 : 30의 몰 비율로 라디칼 공중합체를 합성하였다. 합성된 공중합체의 구조는 $^1H$-NMR 및 FT-IR 스펙트럼으로 분석하였으며, GPC로 분자량을 측정하였다. 이 공중합체를 디젤연료에 500~1000 ppm, 바이오디젤을 5%, 20% 함유한 디젤연료(BD5 및 BD20)에 1000~10000 ppm을 각각 첨가하여 유동점, 구름점 및 저온필터막힘점 등의 저온유동특성을 조사하였다. 저온유동특성을 측정한 결과 BD5에서 SMA를 포함한 공중합체 $PSMAmR_2n$에서 첨가 전 대비 유동점 $15^{\circ}C$, 구름점 $6^{\circ}C$, 저온필터막힘점 $10^{\circ}C$ 강하되어 가장 우수한 결과를 나타냈다.
지표면 기온($T_{air}$ surface air temperature)은 기상 및 기후학 분야에서 대표적인 기상인자일 뿐만 아니라 육상생태계 기능을 조절하는 주요 환경조건 인자이다. MODIS와 같은 인공위성정보 활용 기술은 지표면 기온을 연속적으로 모니터링 할 수 있는 기회를 제공한다. 하지만 복잡 산악지역에서의 관측 정확도의 한계와 구름 등에 의한 자료 결측은 연속적인 모니터링을 제한한다. 이 연구에서는 위성정보를 기반으로 복잡 산악지역에서 인 강원도 지역을 대상으로 전천후 기온정보를 생산하여 산악기상관측자료를 이용하여 평가하였다. 산악지역에 대한 정확도 개선을 위해 Aqua MODIS 기온정보(MYD07_L2)에 대기기온감률 방법을 적용한 결과, 기존보다 약 4% RMSE 개선효과(ME의 경우 95%)가 나타났다. 전천후 기온정보 산출을 위해 MYD07_L2 기온정보와 GCOM-W1 AMSR2 37 GHz 밝기온도 자료간의 픽셀 기반의 회귀모형 방법을 적용하였다. 산악기상 관측 자료와 비교한 결과 전반적으로 좋은 일치도를 보였으나(r=0.80, RMSE=7.9K), 겨울철에 다소 과소모의의 경향을 나타냈다. 그럼에도 불구하고 전체 자료 중 결측되었던 61.4%의 자료(n=2,657)를 복원하여 복잡 산악지역에 대해 위성정보 기반의 전천후 기온정보 생산이 가능함을 확인하였다. 향후 이 연구에서 사용한 간단하고 효과적인 회귀모형 방법은 과거 및 최신 위성정보를 활용을 통한 시공간적인 확장이 가능할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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