• 한국지리정보학회지
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• 제18권1호
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• pp.90-104
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• 2015

본 연구의 목적은 위성영상을 이용해 시공간 증발산량을 모의할 수 있는 증발산량 산정 모형을 구축하고, 플럭스 타워 실측 증발산량과 비교를 통해 적용성을 평가하는데 있다. 증발산량 산정 모형은 SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land)을 구축하였으며, 모형 내 일부 알고리즘을 수정하여 적용하였다. SEBAL 모형의 위성 입력 자료로는 2개년(2012-2013)의 MODIS Normal Distribution Vegetation Index(NDVI), Albedo, Land Surface Temperature(LST) 영상을 500m의 공간해상도로 구축하였으며, 유역주변 기상청 기상관측소(5개 지점)의 풍속, 풍속측정높이, 일사량 자료를 내삽(Interpolation)하여 활용하였다. 모형의 적용성 평가를 위하여 금강유역의 용담댐을 대상으로 공간 증발산량을 산정하여 유역 내에 위치한 덕유산 플럭스 타워의 산림 증발산량과 비교분석하였다. 모형 매개변수 중 Albedo와 NDVI, 지표 거칠기(Surface roughness) 순으로 민감한 것으로 분석되었으며, 모형의 보정을 위해 최종적으로 Albedo와 NDVI는 월별 평균값을 적용하였다. 모의 기간 동안의 결정계수($R^2$)는 0.45이었다. SEBAL 모형은 특히 지형적 특성을 반영하므로 유역내에서 고지대에 비해 저지대에서 증발산량이 높게 산정되는 경향을 보였다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제24권4호
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• pp.327-338
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• 2007

보현산($36.2^{\circ}\;N,\;128.9^{\circ}\;E$)의 전천카메라로 관측한 OI 557.7nm 밤대기광 방출선에 나타난 단주기 중량파의 운동량 플럭스가 산출되었다. 중량파의 고유위상속도($C_{int}$), 고유주기(${\tau}_{int}$), 그리고 수직파장(${\lambda}_z$)는 전천 화상에서 도출된 수평파장(${\lambda}_h$), 관측파동주기(${\tau}_{ob}$), 진행방향(${\phi}_{ob}$), 관측위상속도(${\upsilon}_{ob}$)와 일본 Shigaraki($34.8^{\circ}\;N,\;13.1^{\circ}\;E$) 페브리-페로 간섭계로부터 관측된 중성바람으로부터 유도되었다. 2002년부터 2006년까지 두 관측소의 기상 및 관측 장비 상태를 고려한 결과 총 5일이 분석 가능일로 선택되었다. 중량파 고유파동계수의 평균값은 $({\tau}_{int})\;=\;12.9\;{\pm}\;6.1m/s,\;({\lambda}_z)\;=\;12.9\;{\pm}\;6.5,\;(C_{int})\;=\;40.6\;{\pm}\;11.6min$으로 나타났다. ${\lambda}_z\;<\;6km$인 경우를 제외하고 4일에 대한 계산된 운동량 플럭스의 값은 $12.0{\pm}15.2m^2/s^2$이다. 중간권 중량파의 전형적인 운동량 플럭스를 획득하기 위하여 전천 카메라와 중성바람을 측정할 수 있는 장비와의 장기간에 걸친 연계관측이 요구된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.121-132
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• 2018

기상은 교통흐름, 운전자의 주행패턴, 교통사고 등 여러 방면에서 도로교통에 영향을 미치는 중요한 요인이다. 본 연구는 기상상황과 노면상태 사이의 관계에 초점을 맞추어 기계학습을 통해 도로의 노면상태를 추정하는 모델을 개발하였다. 노면 상태의 수집을 위해 실험 차량에 노면센서를 부착하여 '건조', '습윤', '젖음', 3가지 범주로 구분된 노면상태 정보를 수집하였고, 이를 추정하기 위한 변수로 도로의 기하구조 정보(곡률, 구배), 교통정보(교통량), 기상정보(강우량, 습도, 온도, 풍속)를 활용하였다. 노면 상태를 예측하기 위한 알고리즘으로는 다양한 기계학습 알고리즘이 검토되었으며, 그 중 가장 높은 정확도를 보인 'Random forest'를 기반으로 한 2단계 분류모형을 구축하였다. 총 16일의 실측 데이터 중 14일의 데이터를 모델을 학습하는 데 활용하였고, 2일의 데이터를 모형의 정확도를 검증하기 위해 사용하였다. 그 결과 81.74%의 검증 정확도를 가지는 노면상태 예측 모델을 구축하였다. 본 연구의 결과는 기상청에서 관측하는 기상정보로 도로의 노면상태를 추정할 수 있다는 가능성을 보여주며, 새로운 장비나 센서를 설치하지 않고도 기존의 기상 관측 정보와 교통정보 등을 활용하여 노면의 상태를 추정할 수 있음을 시사한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_3호
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• pp.1457-1468
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• 2018

후방산란계수(${\sigma}^0$) 방정식은 지상표적 탐지, 토지피복 분류, 해상풍 산출, 토양 수분함량 예측 등 Synthetic Aperture Radar(SAR) 영상의 활용을 위해 영상으로부터 지구물리적인 특성을 예측하는 과정에서 요구되는 필수 요소이다. 본 논문에서는 최종 업데이트된 SAR 프로세서와 절대방사보정의 특성을 반영하는 Kompsat-5 (K5)의 Radar Cross Section(RCS) 및 ${\sigma}^0$ 방정식을 제시하고 이를 검증하여 K5 SAR 영상의 활용도를 높이고자 한다. 우선, K5 RCS 방정식을 산출하고 이의 정밀도를 몽골의 검보정 사이트에 설치되어 있는 삼면판 반사기를 이용하여 검증하였다. K5 Spotlight 및 Stripmap 모드의 다양한 빔 영상에 대해서 RCS 방정식을 이용하여 측정한 RCS 값과 K5 SAR 프로세서를 이용하여 관측한 표준 RCS 값을 비교하였을 때 평균 $0.2dBm^2$ 이하의 차이를 보였다. 레이더 방정식과 K5 RCS 방정식을 이용하여 유도한 K5 ${\sigma}^0$ 방정식에 대한 검증은 계절에 따른 후방 산란 특성의 변화가 적은 아마존 열대 우림의 TerraSAR-X(TSX) 및 Sentinel-1A(S-1A) SAR 영상에서 얻은 ${\sigma}^0$과 비교하여 수행하였다. TSX/S-1A 대비 K5 ${\sigma}^0$ 값의 차이는 최대 0.6 dB 이하였다. K5의 절대방사보정에 대한 요구 값이 2.0 dB($1{\sigma}$)을 감안하면 K5 RCS 방정식의 평균 $0.2dBm^2$ 이하의 오차와 K5 ${\sigma}^0$ 방정식의 최대 0.6 dB 이하의 오차는 제시한 방정식들의 정밀도 및 유효성이 높음을 입증하여 준다. 향후, 본 논문에서 제시한 K5 RCS 방정식과 K5 ${\sigma}^0$ 방정식을 이용하여 해상풍 산출 등 정량적인 분석이 가능한 활용을 통한 검증이 추가적으로 이루어져야 할 것으로 생각된다.

• 대기
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• 제25권2호
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• pp.221-233
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• 2015

Pollen is closely related to health issues such as allergenic rhinitis and asthma as well as intensifying atopic syndrome. Information on current and future spatio-temporal distribution of allergenic pollen is needed to address such issues. In this study, the Community Multiscale Air Quality Modeling (CMAQ) was utilized as a base modeling system to forecast pollen dispersal from oak trees. Pollen emission is one of the most important parts in the dispersal modeling system. Areal emission factor was determined from gridded areal fraction of oak trees, which was produced by the analysis of the tree type maps (1:5000) obtained from the Korea Forest Service. Daily total pollen production was estimated by a robust multiple regression model of weather conditions and pollen concentration. Hourly emission factor was determined from wind speed and friction velocity. Hourly pollen emission was then calculated by multiplying areal emission factor, daily total pollen production, and hourly emission factor. Forecast data from the KMA UM LDAPS (Korea Meteorological Administration Unified Model Local Data Assimilation and Prediction System) was utilized as input. For the verification of the model, daily observed pollen concentration from 12 sites in Korea during the pollen season of 2014. Although the model showed a tendency of over-estimation in terms of the seasonal and daily mean concentrations, overall concentration was similar to the observation. Comparison at the hourly output showed distinctive delay of the peak hours by the model at the 'Pocheon' site. It was speculated that the constant release of hourly number of pollen in the modeling framework caused the delay.

• 한국측량학회지
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• 제38권6호
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• pp.573-581
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• 2020

CCTV영상과 날씨 정보를 이용하여 미세먼지 농도를 추정하는 기법을 제안하고, 이에 대한 실험을 진행하였다. CCTV영상에 대해서는 특정 지점을 포함하는 일부 영역 영상과, 전체 영역 영상을 가지고 합성곱 신경망 (CNN)기반의 딥러닝 기법을 적용하여 PM 지수를 추정하는 방법을 제안하였다. 추가로 딥러닝에 의해서 예측된 결과 값을 습도 및 풍속 두 가지 날씨 특성과 결합한 뒤, 학습 된 회귀 모델을 사용하여 수정된 미세먼지 지수를 계산하는 후처리 실험도 함께 진행하였다. 실험 결과, CCTV영상으로부터 미세먼지 지수 추정 값은 R2가 0.58~0.89를 나타내었고, 측정기가 설치된 일부 영역 영상과 전체 영역 영상을 함께 학습시킨 결과가 가장 우수하였다. 기상변수를 이용한 후처리 적용결과는 실험지역의 모든 경우에 대하여 항상 정확도 향상을 보여주진 않았다.

• 한국환경과학회지
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• 제19권3호
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• pp.295-304
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• 2010

Actual evapotranspiration (AET) in the Suyeong-gu was estimated and correlations between AET and meteorological factors were analyzed. The study area was Suyeong-gu lay at the east longitude $129^{\circ}$ 05' 40" ~ 129$^{\circ}$ 08' 08" and north latitude $35^{\circ}$ 07' 59" ~ $35^{\circ}$ 11' 01". The Kumryun mountain, the Bae mountain, the Suyeong river and the Suyeong bay are located on west, north, northeaster and south side in the study area, respectively. AET was estimated using precipitation (P), potential evapotranspiration (PET) and plant-available water coefficient. Meteorological factors to estimate PET were air temperature, dewpoint temperature, atmospheric pressure, duration of sunshine and mean wind speed (MWS). PET and AET were estimated by a method of Allen et al. (1998) and Zhang et al. (2001), respectively. PET was the highest value (564.45 mm/yr) in 2002 year, while it was the lowest value (449.95 mm/yr) in 2003 year. AET was estimated highest value (554.14 mm/yr) in 2002 year and lowest value (427.91 mm/yr) in 2003 year. Variations of PET and AET were similar. The linear regression function of AET as PET using monthly data was AET=0.87$\times$PET+3.52 and coefficient of determination was high, 0.75. In order to analyze relationship between the evapotranspiration and meteorological factors, correlation analysis using monthly data were accomplished. Correlation coefficient of AET-PET was 0.96 high, but they of AET-P and PET-P were very low. Correlation coefficients of AET-MWS and PET-MWS were 0.67 and 0.73, respectively. Thus, correlation between evapotranspiration and MWS was the highest among meteorological factors in Suyong-gu. This means that meteorological factor to powerfully effect for the variation of evapotranspiration was MWS. The linear regression function of AET as MWS was AET=84.73$\times$MWS+223.05 and coefficient of determination was 0.54. The linear regression function of PET as MWS was PET=83.83$\times$MWS+203.62 and coefficient of determination was 0.45.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제22권5호
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• pp.295-305
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• 2010

국내 경사식 방파제는 거의 매년 태풍 피해를 지속적으로 입고 있지만 피복블록의 침식피해를 정량적으로 분석한 사례가 드물다. 본 논문에서는 피복블록의 침식을 상대피해로 표준화하여 나타내었다. 블록의 이탈 개수가 조사된 경우에는 이를 블록의 전체 개수로 나누어 상대피해를 계산하였으며, 피해 복구 비용이 조사된 경우에는 현재 가치로 환산한 복구 비용과 상대피해의 관계를 이용하여 상대피해를 산정하였다. 상대 피해는 태풍 매개변수인 중심기압 및 최대풍속과 지역별로 뚜렷한 상관관계를 보였다. 또한 기존 누적 피해 계산 방법 중에서 합리적 방법을 선정하기 위해 수리모형 실험결과와 두 가지 수치 모의 방법을 비교하였다. 본 연구에서 Melby and Kobayashi (1998) 방법이 합리적임을 증명하였고 이 방법으로 계산된 상대피해를 관측된 상대피해와 비교하였다. 여수항 동방파제에서 관측된 상대피해와 수치 모의 결과는 잘 일치하지만 나머지 방파제에서는 상당한 차이를 보였다. 이는 기후변화에 따른 태풍 강도의 증가로 방파제의 설계파고보다 큰 파고가 사용년수 동안에 발생하여 실제 상대피해가 증가된 것으로 추정된다.

• 한국지구과학회지
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• 제35권4호
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• pp.215-224
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• 2014

2013년 여름철 집중관측기간(장마기간: 2013년 6월 20일-7월 7일, 집중호우기간: 2013년 7월 8일-30일) 동안 이동식 기상관측시스템의 레윈존데 관측 자료를 전 지구 통합예측시스템 3차원 자료동화에 이용하여 그 효과를 살펴보았다. 효과 분석을 위한 2가지 모의실험 중 규준실험은 기존 기상청 관측 자료만 사용한 것이고 관측시스템실험은 기상청 관측 자료에 이동식 기상관측시스템의 레윈존데 자료를 추가한 것이다. 장마기간 동안 두 실험의 500 hPa 지위고도, 850 hPa 기온, 300 hPa 풍속의 관측 및 분석검증 비교 결과 큰 차이를 보이지 않았는데, 이는 고정관측소의 레윈존데 자료(0000 UTC 및 1200 UTC)만을 기준으로 검증이 이루어졌기 때문이다. 하지만, 종관기상관측시스템의 시간별 누적 강수량 자료를 이용한 강수검증에 있어서 관측시스템실험의 평균 공정임계지수가 규준실험에 비해 2% 수준으로 개선된 결과를 보였다. 특히 강수검증에서 긍정적인 효과가 나타난 사례만 비교한 경우, 관측시스템실험의 평균 공정임계지수가 규준실험에 비해 41%까지 개선된 결과를 보여 이동식 기상관측시스템 레윈존데 관측 자료가 수치모델의 예측정확도 향상에 유용함을 알 수 있었다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제13권3호
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• pp.67-77
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• 2012

프로젝트 초기단계에서 신뢰도 높은 공정계획을 수립하고 공사기간 산정을 정확하게 하는 것은 공사 지연을 예방할 수 있으며, 연속적으로 발생하는 의사결정을 신속하고 정확하게 내리는 데 도움이 된다. 특히 초고층 프로젝트의 경우는 작업이 복잡하고 공사비가 크기 때문에 공사기간을 정확히 예상하는 것이 어렵고 공사지연시 발생하는 손실이 막대하다. 따라서 월별 작업가능률을 정확히 예상하고 적용하는 연구가 매우 중요하며 이는 초고층 프로젝트의 성패와 직결된다고 할 수 있다. 하지만 고도가 높아질수록 기후 환경은 지표면 근처와 차이가 생기기 때문에 일반적인 프로젝트의 작업가능률 산정방법은 초고층 프로젝트에서 정확성이 떨어지게 된다. 따라서 본 연구에서는 작업높이에 따라 변하는 기후요소 변화를 예측하여 이를 적용하여 높이에 따른 작업가능률을 산정하고, 각 지역의 기후특색에 따른 결과를 비교 분석하였다. 산정된 결과에 따르면 작업고도가 높아질수록 부산, 인천, 서울 순으로 작업가능률이 떨어졌으며, 이는 풍속의 영향이 가장 컸다. 이러한 작업높이를 고려한 지역별 작업가능률 산정은 향후 초고층 프로젝트 공사기간 산정업무, 타당성 조사, 대상 지역 선택 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.