• 한국방재학회 논문집
• /
• 제8권3호
• /
• pp.23-27
• /
• 2008

대규모 육지수문모형(Land Surface Model, LSM)에서 종합적인 육지 물흐름 및 에너지흐름의 예측을 위해 새로운 지표면-지표하 연계 물흐름 모형이 지표하 물흐름 모의를 위한 3차원 체적평균 토양수분 이송방정식(Volume Averaged Soil-moisture Transpor, VAST)을 지표수 흐름모의를 위한 1차원 확산방정식과 연계하여 개발되었다. 각 흐름특성에 맞는 복합적인 수치해석법이 적용되어, 시간분할 방법에 의해 3차원 VAST 방정식의 종방향 흐름이 완전음해법에 의해 해석된 후, 횡방향 흐름이 양해법으로 구해지며, 그 후에 1차원 확산방정식은 MacCormack 유한차분법으로 계산한다. 이 새로운 흐름연계모형은 최신의 육지수문모형인 CLM(Common Land Model)내의 기존 1차원 수리수문계산부분을 대체하게 된다. CLM과 결합된 새로운 연계흐름모형은 오하이오 계곡부근의 시험유역에 적용되었으며, 모의결과는 지표면-지표하 물흐름 상호작용의 모의와 지표수 흐름추적방법을 사용한 새로운 모형의 유출예측이 실측치에 더 근접함을 보여준다. 이 개선된 육지수문모형은 지역적, 대륙적, 그리고 지구전체를 다루는 수문기상연구와 기후변화로 인한 재해예방을 위하여 기상모형인 CWRF(Climate extension of the next-generation Weather Research and Forecasting)와 연계될 예정이다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제47권11호
• /
• pp.1051-1060
• /
• 2014

본 연구에서는 분산 메모리환경 병렬프로그래밍 모델의 표준인 MPI (Message Passing Interface) 기법과 침수해석 모형인 DHM(Diffusion Hydrodynamic Model) 모형을 연계하여 침수모형을 병렬화하고 기존의 기법으로 복잡하고 장시간의 계산시간을 요구하였던 계산에 대해 향상된 계산 성능을 구현하고자 하였다. 개발된 모형을 다양한 침수 시나리오를 바탕으로 가상유역과 실제유역에 대하여 코어 개수별로 모의함으로써 제내지 침수에 따른 침수범위 및 침수위의 추정, 및 계산시간 단축 효과를 입증 하고 병렬기법에 대한 홍수해석 분야의 적용성을 입증하고자 하였다. 본 연구에서 개발된 모형의 검증을 위하여 2차원 가상 제내지 및 실제 침수 사례에 대하여 적용하였고, 적용결과 동일한 정확도를 기준으로 계산시간 면에서 단일 코어와 비교하여 멀티코어를 사용한 경우 약 41~48%의 개선효과가 나타나는 것을 확인하였다. 본 연구에서 개발된 병렬해석 기법을 이용한 침수해석 모형은 멀티코어를 적용하여 짧은 계산시간으로 침수심, 침수구역, 홍수파 전달속도 등이 계산 가능하여, 실제 홍수 발생 시 침수지역에서의 신속한 예측 및 대처, 홍수위험지도 구축 등에 유용하게 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Radiation Protection and Research
• /
• 제28권4호
• /
• pp.311-319
• /
• 2003

본 연구는 격자형 가우시안 플룸모형을 Matlab언어를 이용하여 구축한 후, 영광원자력시설의 부지에서 시행된 추적자 확산실험자료를 이용하여 예측력을 평가하였다. 풍하방향으로는 20km까지 10m간격으로 격자를 구분하였으며, 풍하방향에 수직인 지표방향은 방출점을 중심으로 상하 5km를 각각 10m 간격으로 구분하여 $1,990{\times}1,000{\times}1$의 격자망으로 구성하였다. 실험당시의 대기안정도는 P-G방법에 의해 B등급으로 나타났으며 이를 이용하여 각 격자의 농도예측을 수행하였다. 반경 3km의 A-line의 경우가 반경 8km근방의 B-line에 비해 격자형 가우시안 모형의 예측력이 뛰어난 것으로 나타났으며, 방출점에서 거리가 멀어질수록 P-G방법에 의한 확산폭의 산정은 모형의 예측력을 떨어뜨리는 것으로 나타났다. 모형의 예측력을 향상시키기 위하여 P-G 방법에 의한 확산폭인 sigma y 및 sigma z를 선형계획법을 이용하여 수정하였다. 수정된 확산인자를 적용한 결과 3km와 8km 모두 모형의 예측력이 향상됨을 확인할 수 있었다. 향후 추적자 확산실험 데이터의 축적을 통해 기상조건에 따른 확산인자에 대한 경험식을 개발한다면 격자형 가우시안 모델이 원자력시설에서의 대기질 환경영향평가에 유용하게 쓰일 수 있을 것으로 기대된다.

• 환경영향평가
• /
• 제12권1호
• /
• pp.23-34
• /
• 2003

The emergency response modeling system CARIS has been developed at CCSM (Center for Chemical Safety Management), NIER (National Institute of Environmental Research) to track and predict dispersion of hazardous chemicals for the environmental decision support in case of accidents at chemical or petroleum companies in Korea. The main objective of CARIS is to support making decision by rapidly providing the key information on the efficient emergency response of hazardous chemical accidents for effective approaches to risk management. In particular, the integrated modeling system in CARIS consisting of a real-time numerical weather forecasting model and air pollution dispersion model is supplemented for the diffusion forecasts of hazardous chemicals, covering a wide range of scales and applications for atmospheric information. In this paper, we introduced the overview of components of CARIS and described the operational modeling system and its configurations of coupling/integration in CARIS. Some examples of the operational modeling system is presented and discussed for the real-time risk assessments of hazardous chemicals.

• 대기
• /
• 제33권4호
• /
• pp.423-440
• /
• 2023

The updated version of Global Ocean Data Assimilation and Prediction System (GODAPS) in the NIMS/KMA (National Institute of Meteorological Sciences/Korea Meteorological Administration), which has been in operation since December 2021, is being introduced. This technical note on GODAPS2 describes main progress and updates to the previous version of GODAPS, a software tool for the operating system, and its improvements. GODAPS2 is based on Forecasting Ocean Assimilation Model (FOAM) vn14.1, instead of previous version, FOAM vn13. The southern limit of the model domain has been extended from 77°S to 85°S, allowing the modelling of the circulation under ice shelves in Antarctica. The adoption of non-linear free surface and variable volume layers, the update of vertical mixing parameterization, and the adjustment of isopycnal diffusion coefficient for the ocean model decrease the model biases. For the sea-ice model, four vertical ice layers and an additional snow layer on top of the ice layers are being used instead of previous single ice and snow layers. The changes for data assimilation include the updated treatment for background error covariance, a newly added bias scheme combined with observation bias, the application of a new bias correction for sea level anomaly, an extension of the assimilation window from 1 day to 2 days, and separate assimilations for ocean and sea-ice. For comparison, we present the difference between GODAPS and GODAPS2. The verification results show that GODAPS2 yields an overall improved simulation compared to GODAPS.

• 경영과학
• /
• 제25권3호
• /
• pp.27-43
• /
• 2008

This study analyzes the changes of Gyeongju local society because of setting up low and intermediate level radioactive waste disposal site by using urban dynamics model. Specifically, after examining 'Gyeongju Long-Term Development Plan' announced in 2007, I establish the number of industries, population, gross local product, residents' income, and the long term employment condition as essential change-causing factors in Gyeongju local society based on the Big3 government project, and forecast it by using 'Gyeongju long-Term Development Plan' and all sorts of statistical data. In this stage, I assume 3 scenarios(basic, optimistic, and pessimistic view) to estimate the changes of local society more exquisitely, and scenarios are composed through mediation about variables of a growth rate and an inflow or outflow rate. The result shows that Gyeonaju local society would have growing changes by 2020. The essential change-causing factors are as follows. The case of population is estimated that it starts going down at the level of approximately 270 thousand by 2009, starts going up continuously after 2009, the year of completion of low and intermediate level radioactive waste disposal site, and increases from the level of about 300 thousand as minimum to 340 thousand as maximum in 2020. The estimates of other cases are made that the number of Industries has about 10 thousand increases, gross local product has almost 6 trillion increases, nominal gross national income doubles, as well as residences have approximately 280 thousand increases, and also made that employment condition also improves continuously, and diffusion ratio of house starts going up but the amount of supplies is a little bit insufficient in the long view.

• 대기
• /
• 제26권4호
• /
• pp.673-686
• /
• 2016

Understanding limitation of simulation for Planetary Boundary Layer (PBL) height in mesoscale meteorological model is important for accurate meteorological variable and diffusion of air pollution. This study examined the accuracy for simulated PBL heights using two different PBL schemes (MYJ, YSU) in Weather Research and Forecasting (WRF) model during the radiosonde observation period. The simulated PBL height were verified using atmospheric sounding data obtained from radiosonde observations that were conducted during 5 months from August to December 2014 over the Gumi weir in Nakdong river. Four Dimensional Data Assimilation (FDDA) using radiosonde observation data were conducted to reduce error of PBL height in WRF model. The assessment result of PBL height showed that RMSE with YSU scheme were lower than that with MYJ scheme in the day and night time, respectively. Especially, the WRF model with YSU scheme produced lower PBL height than with the MYJ scheme during night time. The YSU scheme showed lower RMSE than the MYJ scheme on sunny, cloudy and rainy day, too. The experiment result of FDDA showed that PBL height error were reduced by FDDA and PBL height at the nudging coefficient of $3.0{\times}10^{-1}$ (YSU_FDDA_2) were similar to observation compared to the nudging coefficient of $3.0{\times}10^{-4}$ (YSU_FDDA_1).

• 한국통신학회논문지
• /
• 제24권8A호
• /
• pp.1115-1125
• /
• 1999

본 연구에서는 1998년 하반기 이후 Iridium 서비스를 시작으로 본격 전개되기 시작한 범세계위성이동통신(GMPCS) 서비스에 대한 국내가입자 수를 이상적인 확산모형과 상황적 변동을 반영하여 예측하고 있다. GMPCS 서비스의 이상적 확산은 GMPCS가 전 세계적인 통화권을 가지는 이상적인 이동통신서비스로 자리 매김 할 경우를 가정한 것으로 이동통신서비스의 확산을 근거로 추정되었고, 상황적 변동은 GMPCS 서비스 확산에 영향을 줄 수 있는 시장, 기술, 정책적 측면들이 지니는 불확실성을 낙관적인 상황과 비관적인 상황으로 구분하여 반영되었다. 본 연구에 의하면, GMPCS 서비스의 국내 수요는 낙관적 상황과 비관적 상황의 경우 각각 1998년 약 7,000여 가입자와 4,000여 가입자에서 출발하여 2005년 600,000여 가입자와 100,000여 가입자에 다다를 것으로 전망되었다.

• 한국빅데이터학회지
• /
• 제5권1호
• /
• pp.1-9
• /
• 2020

이 연구는 2018년도 정부(농림축산식품부)의 재원으로 농림식품기술기획평가원 지원을 받아 수행된 연구이다. 최근 시계열 및 텍스트 마이닝에서 활발히 사용되는 모델은 딥러닝(Deep Learning) 모델 구조를 활용한 LSTM(Long Short-Term Memory models) 모델이다. LSTM 모델은 RNN의 BPTT(Backpropagation Through Time) 과정에서 발생하는 Long-Term Dependency Problem을 해결하기 위해 등장한 모델이다. LSTM 모델은 가변적인 Sequence data를 활용하여 예측하는 문제를 굉장히 잘 해결했고, 지금도 널리 사용되고 있다. 본 논문 연구에서는 KT가 제공하는 CDR(Call Detailed Record) 데이터를 활용하여 바이러스와 밀접한 관계가 있을 것으로 예측되는 사람의 이동 경로를 파악하였다. 해당 사람의 경로를 활용하여 LSTM 모델을 학습시켜 이동 경로를 예측한 결과를 소개한다. 본 연구 결과를 활용하여 HPAI가 전파되는 경로를 예측하여 방역에 중점을 둘 경로 또는 지역을 선정해 HPAI 확산을 줄이는 데 이용될 수 있을 것이다.

• 산업경영시스템학회지
• /
• 제42권4호
• /
• pp.203-210
• /
• 2019

Recently, a number of researchers have produced research and reports in order to forecast more exactly air quality such as particulate matter and odor. However, such research mainly focuses on the atmospheric diffusion models that have been used for the air quality prediction in environmental engineering area. Even though it has various merits, it has some limitation in that it uses very limited spatial attributes such as geographical attributes. Thus, we propose the new approach to forecast an air quality using a deep learning based ensemble model combining temporal and spatial predictor. The temporal predictor employs the RNN LSTM and the spatial predictor is based on the geographically weighted regression model. The ensemble model also uses the RNN LSTM that combines two models with stacking structure. The ensemble model is capable of inferring the air quality of the areas without air quality monitoring station, and even forecasting future air quality. We installed the IoT sensors measuring PM2.5, PM10, H2S, NH3, VOC at the 8 stations in Jeonju in order to gather air quality data. The numerical results showed that our new model has very exact prediction capability with comparison to the real measured data. It implies that the spatial attributes should be considered to more exact air quality prediction.