We estimated the spatio-temporally distributed soil moisture using Sentinel-1A/B SAR (Synthetic Aperture Radar) sensor images and soil moisture data assimilation technique in South Korea. Soil moisture data assimilation technique can extract the hydraulic parameters of soils using observed soil moisture and GA (Genetic Algorithm). The SWAP (Soil Water Atmosphere Plant) model associated with a soil moisture assimilation technique simulates the soil moisture using the soil hydraulic parameters and meteorological data as input data. The soil moisture based on Sentinel-1A/B was validated and evaluated using the pearson correlation and RMSE (Root Mean Square Error) analysis between estimated soil moisture and TDR soil moisture. The soil moisture data assimilation technique derived the soil hydraulic parameters using Sentinel-1A/B based soil moisture images, ASOS (Automated Synoptic Observing System) weather data and TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission)/GPM (Global Precipitation Measurement) rainfall data. The derived soil hydrological parameters as the input data to SWAP were used to simulate the daily soil moisture values at the spatial domain from 2001 to 2018 using the TRMM/GPM satellite rainfall data. Overall, the simulated soil moisture estimates matched well with the TDR measurements and Sentinel-1A/B based soil moisture under various land surface conditions (bare soil, crop, forest, and urban).
최근 해양사고가 날로 증가되고 있으며, 특히, 인적과실로 인한 충돌사고의 비중은 70%에 이르고 있다. 본 연구에서는 실시간 충돌 위험도 표시 시스템을 개발하였는데, 충돌위험도를 사전에 인지함으로써 비상상황에 효과적으로 대처하고, 인적과실로 인한 충돌위험도를 줄이고자 하였다. 충돌위험도 추정을 위해, 선박들 간에 충돌위험도를 평가하는 퍼지알고리즘을 이용한 방법과 항해사가 느끼는 환경스트레스를 이용하여 충돌위험도를 평가하는 방법의 두 가지를 비교 검토하였다. 실시간 충돌위험도 추정 알고리즘을 검증하기 위해 선박운항 시뮬레이터에 설치하고 다양한 시뮬레이션을 수행하였다.
디지털 영상장비는 4차 산업혁명의 중요한 요소로, 사회의 폭넓은 분야에서 다양한 목적으로 사용되고 있다. 디지털 영상장비의 데이터는 사용 환경 및 처리 과정에서 여러 가지 원인으로 잡음에 노출되며, 이러한 잡음은 장비의 출력과 처리 과정에 영향을 끼치며 오차를 유발하여 신뢰도를 저하한다. 본 논문에서는 채널 전송 과정에서 주로 발생하는 잡음인 임펄스 잡음을 제거하여 효과적으로 영상을 복원하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 잡음판단과 방향성 마스크를 이용한 유효 화소의 탐색으로 영상 복원이 진행되며, 검출된 유효 화소에 따라 구해진 추정치의 비교 분석을 통해 최종 출력을 계산한다. 기존 방법과 제안하는 알고리즘의 비교를 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 성능을 확인하기 위해 PSNR 및 프로파일을 통하여 분석하였다.
설계홍수량 산정 시 일반적으로 활용하는 합성단위도법에 대한 개선안을 제시하였다. 본 연구에서는 합성단위도의 형태를 결정짓는 첨두 비유량과 첨두시간의 결정을 위하여 첨두수문량과 유역의 지형공간적 형상계수간의 회귀분석을 시행한 결과, 유역의 단순 공간적 기하요소보다는 형상계수의 결정계수가 뚜렷이 높았으며, 유역의 지형특성영향을 독립적으로 검토할 경우 결정계수가 0.52~0.69에 그쳤으나, 지형특성이 조합된 형상계수를 이용하여 민감도분석을 해보면 결정계수가 0.73~0.81로 개선된 결과를 확인할 수 있었다. 일반적으로 단위도를 적용할 수 있는 적합한 유역의 면적은 대략 500~700 $km^2$이라 볼 때, 이러한 영역에서 유역유출모의를 통한 본 연구의 합성단위도를 검증한 결과, 특이값이 발생하는 유역을 제외하고 본 연구결과의 상대오차가 1.7~29.0%(평균 11.6%)의 수준을 보여주었다. 합성단위도법 적용에 관한 기존사례(KICT, 2000)는 상대오차가 35.0~64.9%(평균 46.7%)를 보여주어 본 연구의 제안식이 기존에 비하여 개선된 결과를 보여주고 있다.
This study is to estimate the spatial soil moisture using Terra MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) satellite data and machine learning technique. Using the 3 years (2015~2017) data of MODIS 16 days composite NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and daily Land Surface Temperature (LST), ground measured precipitation and sunshine hour of KMA (Korea Meteorological Administration), the RDA (Rural Development Administration) 10 cm~30 cm average TDR (Time Domain Reflectometry) measured soil moisture at 78 locations was tested. For daily analysis, the missing values of MODIS LST by clouds were interpolated by conditional merging method using KMA surface temperature observation data, and the 16 days NDVI was linearly interpolated to 1 day interval. By applying the RNN-LSTM (Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory) artificial neural network model, 70% of the total period was trained and the rest 30% period was verified. The results showed that the coefficient of determination ($R^2$), Root Mean Square Error (RMSE), and Nash-Sutcliffe Efficiency were 0.78, 2.76%, and 0.75 respectively. In average, the clay soil moisture was estimated well comparing with the other soil types of silt, loam, and sand. This is because the clay has the intrinsic physical property for having narrow range of soil moisture variation between field capacity and wilting point.
The Ln-least method is commonly used to estimate the Weibull parameters from the observed wind speed data. In previous studies, the bin method has been used to calculate the cumulative frequency distribution for the Ln-least method. The purpose of this study is to obtain better performance in the Ln-least method by applying probability plotting position(PPP) instead of the bin method. Two types of the wind speed data were used for the analysis. One was the observed wind speed data taken from three sites with different topographical conditions. The other was the virtual wind speed data which were statistically generated by a random variable with known Weibull parameters. Also, ten types of PPP formulas were applied which were Hazen, California, Weibull, Blom, Gringorten, Chegodayev, Cunnane, Tukey, Beard and Median. In addition, in order to suggest the most suitable PPP formula for estimating Weibull parameters, two accuracy tests, the root mean square error(RMSE) and $R^2$ tests, were performed. As a result, all of PPPs showed better performances than the bin method and the best PPP was the Hazen formula. In the RMSE test, compared with the bin method, the Hazen formula increased estimation performance by 38.2% for the observed wind speed data and by 37.0% for the virtual wind speed data. For the $R^2$ test, the Hazen formula improved the performance by 1.2% and 2.7%, respectively. In addition, the performance of the PPP depended on the frequency of low wind speeds and wind speed variability.
평택·당진항은 국내에서 가장 많은 완성차 물동량을 처리하는 항만으로 특히 수입 자동차는 국내 전체 물동량의 95% 이상을 처리하고 있다. 그러나 2015년부터 수입 자동차 물동량 증가가 정체되고 있어, 항만 개발이나 자동차 관련 산업에 투자를 계획하고 있는 관계자들에게 새로운 물동량 추정이 필요한 시점이다. 한편, 자동차 물동량 예측 시 그동안 GDP(국내총생산) 등 경제와 관련된 변수가 많이 활용되었으나, 선행연구를 통해 선진국에서는 이러한 경제관련 변수가 자동차 물동량에 미치는 영향이 점점 감소하고 있는 것으로 확인되었다. 특히 우리나라와 같이 짧은 시간내에 경제성장을 달성하고 선진국으로 진입한 경우에는 경제변수에 대한 주의가 필요하다. 이에 본 연구에서는 우리나라가 직면하고 있는 인구감소를 주요 요인으로 하여 시스템다이내믹스를 통해 평택·당진항의 수입 승용차 물동량을 예측하고자 한다. 예측결과 평택·당진항의 수입승용차 물량은 '21년을 기점으로 조금씩 감소하는 것으로 분석되었다. 그리고 예측된 결과값의 정확도를 측정하기 위해 MAPE 검증을 실시하였고, 수입 승용차 점유율에 대한 시나리로 분석을 실시하였다.
본 연구는 니카라과 마나과 La Chureca 매립장의 온실가스 감축 사업을 하고자 매립장 반입현황조사, 폐기물 성상조사 및 온실가스 배출량 산정을 하였다. 반입량과 성상조사를 바탕으로 한 IPCC 모형을 통한 온실가스 배출량 산정 결과 2006년부터 2043년까지 연평균 290,147 ton-CO2/year였으며, IPCC 모형의 불확도를 고려하여 보수적으로 산정한 배출량은 217,610 ton-CO2/year로 나타났다. La Chureca 매립장에서 온실가스 포집 가능량을 모형 불확도를 고려하고 포집 효율을 보수적으로 산정했음에도 CDM에 등록된 다른 중미 사례의 중간값과 평균값을 상회했으며 오차 요인에 대한 민감도 분석에도 결과가 크게 다르지 않았다. 본 연구는 La Chureca 매립장 온실가스 감축 사업의 타당성을 평가하고 이행 방안을 도출하기 위한 온실가스 배출량에 대한 기초자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
부동산 시장 분석에 있어 기본이 되는 정량적 데이터는 부동산 가격 지수이다. OECD와 같은 국제기구에서는 국가별 부동산 가격 지수를 공표하고, 한국부동산원에서는 광역시 단위와 시군구 단위의 지수를 산출한다. 그런데 공간단위를 시군구보다 정교한 동단위, 아파트 단지 단위로 설정하는 경우, 여러 문제점을 맞이하게 된다. 대표적인 문제는 결측치이다. 공간적 범위를 좁힐수록 단위 기간에 따라 거래가 적거나 아예 존재하지 않는 경우가 존재하기에 이 경우에는 지수의 산출이 불가능한 결측치가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 지도학습 기반의 머신러닝 기법을 활용하여 특정 범위와 기간에 거래가 존재하지 않아 발생할 수 있는 결측치를 보완하는 기법을 제안한다. 본 모형을 통해 부동산 매매 지수의 실제값이 존재하는 것들의 예측을 통해 그 정확도를 검증하고 결측치가 발생한 것들의 예측도 해 볼 수 있었다.
This study aims to evaluate the accuracy of retrieved horizontal winds with different quality control methods from three Doppler lidars deployed over the complex terrain during the PyeongChang 2018 Olympic and Paralympic games. To retrieve the accurate wind profile, this study also proposes two quality control methods to distinguish between meteorological signals and noises in the Doppler velocity field, which can be broadly applied to different Doppler lidars. We evaluated the accuracy of retrieved winds with the wind measurements from the nearby or collocated rawinsondes. The retrieved wind speed and direction show a good agreement with rawinsonde with a correlation coefficient larger than 0.9. This study minimized the sampling error in the wind evaluation and estimation, and found that the accuracy of retrieved winds can reach ~0.6 m s-1 and 3° in the quasi-homogeneous wind condition. We expect that the retrieved horizontal winds can be used in the high-resolution analysis of the horizontal winds and provide an accurate wind profile for model evaluation or data assimilation purposes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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