• 자원환경지질
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• 제54권1호
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• pp.117-126
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• 2021

위성고도에 획득한 지각 자기이상값들은 지상부근(near-surface)의 항공탐사나 해양탐사등에서 얻은 자기이상값들에서 얻기 어려운 장파장의 특징을 보이며 이들은 지각의 자기현상이 소멸되는 큐리 등온 깊이선(Curie isotherm)까지의 심부 지각물질의 자기특징 및 위성고도에서도 나타날 수 있는 강한 자기특징들을 반영한다. 따라서 심부 지하구조나 판구조론을 통한 과거 지구조의 재구성(reconstruction) 및 해석과 최근 지구온난화로 인한 대륙빙하의 해빙과 연관되어 남극 및 그린랜드의 지열분포 연구에 중요한 자료로 이용되고 있다. 이러한 위성 지각 자기이상값은 전지구를 경계조건으로 하는 구면조화함수의 계수모델로 표현되는 것이 일반적이나 많은 계수 계산과 함께 안정적으로 외부자기장을 분리하기 어려운 극지역 및 적도지역의 자료들도 포함되어 이들 자료가 모델 전체에 영향을 줄 수가 있다. 한편, 이와는 달리 관심지역의 자료들만을 가지고 지역에 맞는 몇 단계 자료처리 과정을 거쳐 얻은 지각 자기이상값들은 이러한 영향에서 벗어날 수 있다. 본 연구에서는 한반도를 중심으로 하는 동아시아 지역(20° ~ 55°N, 108° ~ 150°E) 의 CHAMP 위성에서 최저고도였던 시기의 자료를 획득하여 평균 280 km 에서의 지각 자기이상 지도를 제작하고 CHAMP 자료로 만든 전지구 지각 자기이상 모델(MF7)과 비교하여 지각 자기이상 특징들을 파악하고자 한다. 아울러 전세계 지상부근 지각자기이상 자료를 종합하여 제작한 EMAG2에서 장파장 성분을 추출하여 함께 비교하기로 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.207-221
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• 2023

본 연구는 천리안위성 2A호의 Level 1B (L1B) 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 심층신경망(deep neural network, DNN) 기법을 적용하고 검증을 실시하였다. 지상기온은 지면으로부터 1.5 m 높이의 대기온도로 일상생활뿐만 아니라 폭염이나 한파와 같은 이슈에 밀접한 관련을 갖는다. 지상기온은 지표면 온도와 대기의 열 교환에 의해 결정되므로 위성으로부터 산출된 지표면 온도(land surface temperature, LST)를 이용한 지상기온 추정 연구가 활발하였다. 하지만 천리안위성 2A호 산출물 LST는 Level 2 정보로 구름영향이 없는 픽셀만 산출되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 Advanced Meteorological Imager 센서에서 측정된 원시데이터에 오직 복사와 위치보정을 마친 L1B 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 DNN 모델을 제시하고 그 성능을 가늠하기 위해 위성 LST와 지상관측 기온 사이의 선형회귀모델을 기준모델로 사용하였다. 연구기간은 2020년부터 2022년까지 3년으로 평가기간 2022년을 제외한 기간은 훈련기간으로 설정했다. 평가지표는 기상청의 종관기상관측소에서 정시에 관측된 기온정보로 평균 제곱근 오차를 사용하였다. 관측지점에서 추출된 픽셀 중 손실된 픽셀의 비율은 LST는 57.91%, L1B는 1.63%를 보였으며 LST의 비율이 낮은 이유는 구름의 영향 때문이다. 제안한 DNN의 구조는 16개 L1B 자료와 태양정보를 입력 받는 층과 은닉층 4개, 지상기온 1개를 출력하는 층으로 구성하였다. 연구결과 구름의 영향이 없는 경우 DNN 모델이 root mean square error (RMSE) 2.22℃로 기준모델의 RMSE 3.55℃ 보다 낮은 오차를 보였고, 흐린 조건을 포함한 총 RMSE는 3.34℃를 나타내면서 구름의 영향을 제거할 수 있을 것으로 보였다. 하지만 계절과 시간에 따른 분석결과 여름과 겨울철에 모델의 결정계수가 각각 0.51과 0.42로 매우 낮게 나타났고 일 변동의 분산이 0.11과 0.21로 나타났다. 가시채널을 고려해 태양 위치정보를 추가한 결과에서 결정계수가 0.67과 0.61로 개선되었고 시간에 따른 일 변동의 분산도 0.03과 0.1로 감소하면서 모든 계절과 시간대에 더 일반화된 모델을 생성할 수 있었다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제8권4호
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• pp.19-25
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• 2007

하폐수의 생물학적 고도처리 공정의 설계와 운전 최적화에 필요한 자료를 제공하기 위하여 ASM3를 이용하여 부상여재반응기(ABF)에 대한 해석을 수행하였다. 대상 반응기로서는 수중의 부유물질 제거와 질산화 반응을 위해 이용되는 호기적 부상여재반응기로 하였다. 본 연구에서는 하폐수 고도처리공정 중 활성슬러지의 생흡착반응을 이용한 전체 시스템 중에 흡착조를 거친 유출수를 부상여재를 이용하여 질산화시키는 공정에 대한 해석을 목적으로 하였다. 민감도 분석과 영향평가를 위해서 상용 수처리 공정해석 프로그램인 GPS-X(V 5.0)을 이용하였다. 민감도 분석을 통해 공정거동에 영향이 큰 매개변수($Y_A$, $k_{sto}$, ${\mu}_A$, $K_{A,HN}$)가 결정되었고, 70일간의 pilot plant 운전자료를 이용한 동적 시뮬레이션을 통해 최적화하였다. 최적화된 매개변수 값들은 $Y_A$가 0.14, $k_{sto}$는 3.5/d, ${\mu}_A$는 2.7/d, $K_{A,HN}$는 1.1mg/L로 결정되었다. 최적화된 매개변수 값들을 이용하여 시뮬레이션을 수행하였고, 부상여재반응기의 수리학적 체류시간(HRT)을 10분에서 4시간으로 변화시키면서 TN, $NH_4{^+}-N$, $NO_3{^-}-N$의 변화를 예측하여 실측값과 비교한 결과 HRT가 10분 정도로 매우 짧은 운전조건에서도 60%에 가까운 질산화율을 보여주고 있었다. 짧은 HRT에서 우수한 질산화 능력을 보인 부상여재의 특성을 이용하여 유량변동이 매우 큰 현장에 부상여재반응기가 효과적으로 적용될 수 있다고 판단되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_3호
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• pp.1405-1423
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• 2021

강우 현상은 물 순환과 에너지 순환의 주요 요소 중 하나이며 강우량 추정은 수자원 확보와 수재해 예측 및 피해 감축에 매우 중요한 역할을 한다. 위성 기반 강우량 추정은 시공간적으로 고해상도인 자료를 통하여 넓은 지역을 연속적으로 감시할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 Himawari-8 Advanced Himawari Imager(AHI) 수증기 채널(6.7 ㎛), 적외 채널(10.8 ㎛)과 기상 레이더 Column Max (CMAX) 합성장을 이용하여 기계학습 기반 정량적 강우량 추정 모델을 개발하였다. 기계학습 기법으로는 랜덤 포레스트(Random Forest, RF)를 사용하였으며 기상 레이더 반사도(dBZ)와 Z-R식으로 변환한 강우강도(mm/hr)를 타겟으로 하는 모델을 구축하여 비교하였다. 레이더 강우강도를 통해 검증하였을 때 임계성공지수(Critical Success Index, CSI)는 0.34, Mean-Absolute-Error (MAE) 4.82 mm/hr였다. GeoKompsat-2(GK-2A) 강우강도 산출물, Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks (PERSIANN)-Cloud Classification System (CCS) 산출물과 비교하였을 때 강우 유무 분류에서 CSI 21.73%, 10.81%, 강우강도 정량적 평가에서 MAE 31.33%, 23.49% 높은 성능을 보였다. 강우량 산출물을 지도화 한 결과, 실제 강우강도 분포와 유사한 분포를 모의하여 기존 산출물 대비 높은 정확도의 강우량을 추정했다.

• 대한공간정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.143-150
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• 2013

본 연구의 목적은 상세 레벨의 대규모 도로망 데이터를 대상으로 다양한 축척과 추상화 수준을 가진 상위 레벨의 소축척 도로 선형 사상을 유도하는 가변-축척 기반 네트워크 데이터의 생성 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 우선, 가변-축척 모델 구축을 위해 관련 용어의 정의와 모델 구축시의 이점과 구축 절차에 대해 살펴보았다. 둘째, 가변-축척 모델을 설계하기 위해 지도 표출을 위한 표현 레벨과 레이어 구성요소를 제시하였다. 또한 상위 LoD와 데이터 연계 방법과 인덱스 구조 생성을 위한 규칙을 정의 하였다. 마지막으로 설계된 모델의 구현과 검증을 위해 제시된 알고리즘을 실제적인 연구지역 도로망(제주도)에 적용하여 가변 축척 도로망을 유도하여 구축하고, 공간 데이터베이스(Oracle Spatial)에 저장한 후 성능 분석을 통해 모델의 효율성과 타당성을 검증하였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제23권4호
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• pp.327-338
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• 2020

The role of precise prediction of subsurface fluids and discrimination among them cannot be ignored in reservoir characterization and petroleum prospecting. A suitable rock physics model should be build for the extraction of valuable information form seismic data. The main intent of current work is to present a rock physics model to analyze the characteristics of seismic wave propagating through a cracked porous rock saturated by a three phase fluid. Furthermore, the influence on wave characteristics due to variation in saturation of water, oil and gas were also analyzed for oil and water as wet cases. With this approach the objective to explore wave attenuation and dispersion due to wave induce fluid flow (WIFF) at seismic and sub-seismic frequencies can be precisely achieved. We accomplished our proposed approach by using BISQ equations and by applying appropriate boundary conditions to incorporate heterogeneity due to saturation of three immiscible fluids forming a layered system. To authenticate the proposed methodology, we compared our results with White's mesoscopic theory and with the results obtained by using Biot's poroelastic relations. The outcomes reveals that, at low frequencies seismic wave characteristics are in good agreement with White's mesoscopic theory, however a slight increase in attenuation at seismic frequencies is because of the squirt flow. Moreover, our work crop up as a practical tool for the development of rock physical theories with the intention to identify and estimate properties of different fluids from seismic data.

• 지질공학
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• 제34권1호
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• pp.107-115
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• 2024

This study assesses forest fire susceptibility in Gangwon-do, South Korea, which hosts the largest forested area in the nation and constitutes ~21% of the country's forested land. With 81% of its terrain forested, Gangwon-do is particularly susceptible to wildfires, as evidenced by the fact that seven out of the ten most extensive wildfires in Korea have occurred in this region, with significant ecological and economic implications. Here, we analyze 480 historical wildfire occurrences in Gangwon-do between 2003 and 2019 using 17 predictor variables of wildfire occurrence. We utilized three machine learning algorithms—random forest, logistic regression, and support vector machine—to construct wildfire susceptibility prediction models and identify the best-performing model for Gangwon-do. Forest and soil map data were integrated as important indicators of wildfire susceptibility and enhanced the precision of the three models in identifying areas at high risk of wildfires. Of the three models examined, the random forest model showed the best predictive performance, with an area-under-the-curve value of 0.936. The findings of this study, especially the maps generated by the models, are expected to offer important guidance to local governments in formulating effective management and conservation strategies. These strategies aim to ensure the sustainable preservation of forest resources and to enhance the well-being of communities situated in areas adjacent to forests. Furthermore, the outcomes of this study are anticipated to contribute to the safeguarding of forest resources and biodiversity and to the development of comprehensive plans for forest resource protection, biodiversity conservation, and environmental management.

• 한국방재학회 논문집
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• 제7권5호
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• pp.139-150
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• 2007

컴퓨터 기술이 급속히 발전됨에 따라, 최근에는 많은 분야에서 지리정보시스템(GIS)이 활용되고 있다. 이 연구에서는 서울 내의 한 시범 지역을 대상으로 지하 지반 조건에 따라 영향을 받는 부지 효과에 관련된 지진피해 가능성을 GIS 기법을 이용하여 평가하였다. 시범 지역에서의 지역적 부지고유 지진 응답의 평가를 위하여 서울 대도시 지역에 대한 기존 시추 조사 자료의 분포를 파악하였다. GIS 토대의 지반 정보 시스템(GTIS)을 구축하여 시범 지역 전체에 대한 공간 지층 정보를 예측하였다 서울 시법 지역의 부지고유 지진응답 예측을 위한 부지 주기$(T_G)$의 정밀구역화를 GTIS 내에서 수행하였다. 공간 분포 정밀구역화 지도로부터 시범 지역 내 2 층에서 4 층 건물들의 지진 취약성을 확인하였다. 또한, GTIS 내에서 $T_G$ 분포를 토대로 설계 지반 운동 결정을 위한 지반 분류 지도를 작성하였으며, 그로부터 대상 시범 지역 부지의 거의 대부분이 현행 지반 분류 C 와 D로 분류됨을 확인하였다. 이와 같은 서울 시범 지역에 대한 지진 정밀구역화 적용 구조 체계는 특별히 기존 시추 자료를 활용하여 대도시 서울 지역 전체에 대해 적용 가능할 것으로 판단된다.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.30-31
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• 2009

Early detection of schedule delay in field construction activities is vital to project management. It provides the opportunity to initiate remedial actions and increases the chance of controlling such overruns or minimizing their impacts. This entails project managers to design, implement, and maintain a systematic approach for progress monitoring to promptly identify, process and communicate discrepancies between actual and as-planned performances as early as possible. Despite importance, systematic implementation of progress monitoring is challenging: (1) Current progress monitoring is time-consuming as it needs extensive as-planned and as-built data collection; (2) The excessive amount of work required to be performed may cause human-errors and reduce the quality of manually collected data and since only an approximate visual inspection is usually performed, makes the collected data subjective; (3) Existing methods of progress monitoring are also non-systematic and may also create a time-lag between the time progress is reported and the time progress is actually accomplished; (4) Progress reports are visually complex, and do not reflect spatial aspects of construction; and (5) Current reporting methods increase the time required to describe and explain progress in coordination meetings and in turn could delay the decision making process. In summary, with current methods, it may be not be easy to understand the progress situation clearly and quickly. To overcome such inefficiencies, this research focuses on exploring application of unsorted daily progress photograph logs - available on any construction site - as well as IFC-based 4D models for progress monitoring. Our approach is based on computing, from the images themselves, the photographer's locations and orientations, along with a sparse 3D geometric representation of the as-built scene using daily progress photographs and superimposition of the reconstructed scene over the as-planned 4D model. Within such an environment, progress photographs are registered in the virtual as-planned environment, allowing a large unstructured collection of daily construction images to be interactively explored. In addition, sparse reconstructed scenes superimposed over 4D models allow site images to be geo-registered with the as-planned components and consequently, a location-based image processing technique to be implemented and progress data to be extracted automatically. The result of progress comparison study between as-planned and as-built performances can subsequently be visualized in the D4AR - 4D Augmented Reality - environment using a traffic light metaphor. In such an environment, project participants would be able to: 1) use the 4D as-planned model as a baseline for progress monitoring, compare it to daily construction photographs and study workspace logistics; 2) interactively and remotely explore registered construction photographs in a 3D environment; 3) analyze registered images and quantify as-built progress; 4) measure discrepancies between as-planned and as-built performances; and 5) visually represent progress discrepancies through superimposition of 4D as-planned models over progress photographs, make control decisions and effectively communicate those with project participants. We present our preliminary results on two ongoing construction projects and discuss implementation, perceived benefits and future potential enhancement of this new technology in construction, in all fronts of automatic data collection, processing and communication.

• Korean Journal of Geomatics
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• 제5권1호
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• pp.7-19
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• 2005

Photogrammetric mapping procedures have gone through major developments due to significant improvements in its underlying technologies. The availability of GPS/INS systems greatly assist in direct geo-referencing of the acquired imagery. Still, photogrammetric datasets taken without the aid of positioning and navigation systems need control information for the purpose of surface reconstruction. Point features were, and still are, the primary source of control for the photogrammetric triangulation although other higher-order features are available and can be used. LIDAR systems supply dense geometric surface information in the form of three dimensional coordinates with respect to certain reference system. Considering the accuracy improvement of LIDAR systems in the recent years, LIDAR data is considered a viable supply of photogrammetric control. To exploit LIDAR data, new challenges are poised concerning the representation and reference system by which both the photogrammetric and LIDAR datasets are described. In this paper, registration methodologies will be devised for the purpose of integrating the LIDAR data into the photogrammetric triangulation. Such registration methodologies have to deal with three issues: registration primitives, transformation parameters, and similarity measures. Two methodologies will be introduced that utilize straight-line and areal features derived from both datasets as the registration primitives. The first methodology directly incorporates the LIDAR lines as control information in the photogrammetric triangulation, while in the second methodology, LIDAR patches are used to produce and align the photogrammetric model. Also, camera self-calibration experiments were conducted on simulated and real data to test the feasibility of using LIDAR patches for this purpose.