본 연구는 효율성 있는 지형공간정보(Geo-spatial data)를 구축하기 위하여 공간정보를 3차원화 하고, 이것을 데이터베이스화하여 효율적으로 활용하기 위한 각종응용 프로그램의 개발과 유지관리를 위한 방안모색, 응용기술개발 등에 대하여 현재진행중인 「해운대구 3차원 공간 데이터베이스 구축사업」을 중심으로 분석·종합하였다. 지리정보(Geographic Information)데이터의 획득과 효율성 있는 구축을 위한 기술개발은 향후 GIS의 질적 신용도를 판가름하는 핵심이라고 볼 수 있다. 특히, 그 중에서도 공간자료(Spatial Data)의 오차한계를 극복하고 보다 정밀한 데이터를 생성하기 위한 연구는 그 무엇보다 중요하다. 지리정보시스템(Geographic Information System)의 효율적 구현을 위하여 추구하는 공간자료의 최종 결정체는 현실과 똑같은 개념과 수치, 속성정보(Attribute Data)를 가지고 있는 3차원 공간자료의 구축이라고 할 수 있다. 이러한 맥락에서 효율성 높은 공간자료의 구축기술이 개발되어 전 국토를 디지털화 하여 컴퓨터 안의 가상공간(Cyber Space)에서 국토를 체계적으로 관리하고 공공기관의 행정업무와 대민 서비스업무처리, 기업의 경제활동, 국민의 일상생활까지 담을 수 있는 국토시뮬레이션 공간구축을 목표로 「사이버 도시」계획을 진행하고 있다. 향후 「사이버 도시」구축의 조기실현을 통하여 효율적인 GIS 실현과 기술강국으로서의 입지를 확보하고 나아가 선진 기술수출로 해외시장을 개척해 갈 수 있는 발판을 마련해야 한다.
본 연구는 글로벌금융위기 이후에 환율변동과 수출가격과의 관련성을 살펴보았다. 이를 위하여 우리나라 수출기업의 가격차별화 가격결정 행태뿐만 아니라 우리나라 수출산업의 특성상 가공무역구조로 인식하고 수출가격 결정모형을 설정하였다. 이러한 수출가격 결정모형에 근거하여 된 2008년 1월 이후 2011년 10월까지의 기간을 대상으로 음식료품, 목재나무제품, 펄프종이제품, 화학제품을 제외한 제조업을 대상으로 환율변동의 수출가격에의 전가율을 추정하였다. 연구결과 원화환율은 수출가격에 불완전 하게 전가되는 것으로 추정됨을 확인하였다. 원화환율의 1% 상승(하락)은 우리나라 제조업 수출가격을 장단기적으로 0.44 %와 0.33%상승(하락)시키는 것으로 추정되었다. 또한 우리나라 수출가격은 원화환율 뿐만 아니라 경쟁국의 수출가격, 미국경기통행지수, 단위노동비용 및 원자재 수입가격을 대변하는 생산자물가지수, 경쟁국의 환율에 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 산업별 환율전가의 차이는 시장 점유율, 제품차별화, 자본집약도 등과 밀접한 관련이 있는 것으로 분석되었는데 대체로 해외시장 점유율이 높거나 혹은 제품차별화 정도가 크거나 혹은 노동비율이 높은 자본집약산업에서 환율전가도가 높게 나타났다.
최근 지구 온난화로 인한 이상기후의 영향으로 게릴라성 집중호우의 피해가 증가하고 있으므로 대하천뿐만 아니라 중 소하천에서도 홍수 예 경보의 중요성이 높아지고 있다. 기존의 홍수 예 경보 체계의 경우 유출량을 계산하는 전처리과정과 주 계산과정을 거치는 동안 많은 오차들이 발생하고, 누적되어 그 결과물(예측된 유출량) 속에 오차들이 내포되어 있다. 또한 유출모형의 적용에 필요한 매개변수들을 추정하기 위해서도 많은 실측자료가 필요하고, 많은 불확실성이 내재되어 있다. 본 연구에서는 기존의 홍수 예 경보 시스템의 문제점과 불확실성을 최대한 감소시키기 위해 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference) 기법을 사용하였다. ANFIS는 신경회로망 기법을 사용한 data driven 모형으로 기존의 물리적 모형의 구축과정에서 필수적이었던 방대한 양의 물리적 자료를 배제하고 유역의 강우자료와 수위자료만으로 모형을 구축하고 수위 예측을 실시할 수 있다. 입력자료로는 시계열 강우자료와 수위자료를 사용하였고, 모형을 통하여 t+1, t+2, t+3 시간 후의 수위를 예측하였다. 탄천유역의 2003년부터 2005년까지의 강우사상을 이용하여 모형의 적용성과 타당성을 검토하였고, 2006년 실제 강우에 모형을 적용한 결과 실제 수위를 큰 오차 없이 모의할 수 있었다.
태양 흑점수의 증감주기 (약 11년)에 따른 태양폭발 (태양에서의 플레어 현상)은 태양 코로나 물질을 대방출하는 태양폭풍을 야기한다. 미국해양대기청 (NOAA: National Oceanic and Atmospheric Administration)은 태양 흑점활동이 2013년과 2014년 사이에 극대화 될 것이라고 예상했다. 강력한 태양폭풍의 영향이 지구에 미쳤을 경우 인공위성을 이용한 전 세계 측위시스템의 교란, 각종 통신수단 및 TV, 라디오 방송 등이 영향을 받을 것으로 예상된다. 실제로 1989년 태양폭풍은 캐나다에서 정전사태를 일으켜 9시간동안 약 600만 명이 정전으로 인한 피해를 입은 사례가 있다. 이와 같은 초강력 태양폭풍은 인공위성의 수명을 약 5~10년 정도 단축시키며 이로 인한 경제적 손실 및 파급효과를 고려하면 액수는 수십조 원에 달할 것으로 예상된다. 최근 2011년 2월 15일 10시 45분경 (01:30 - UTC)에 발생했던 X급 태양폭발에 의해 발생한 태양폭풍의 영향이 2011년 2월 18일 오전 10시 30분경 우리나라 (보현산 관측소)에서 관측되었다. 본 논문에서는 현재 흑점수가 증가하고 있는 시점에서 2월 18일의 태양폭발 일주일 전후 지자기 데이터를 비교하고, 또한 대전과 서울지역에서 관측한 RINEX 데이터를 이용하여 측위결과를 비교 분석하였다. 태양폭풍이 지구에 도달한 2011년 2월 18일의 지자기 관측값은 일주일 전후 데이터와 비교하여 양자(Proton) 자력계 관측결과가 요동하였고, 대전과 서울지역에서의 측위결과도 태양폭풍 일주일 전후와 비교하여 2월 18일에 가장 큰 측위오차를 보였다.
과거 한국 주택시장은 주택건설업체들이 아파트를 건설하기만 하면 분양이 순조롭게 되었기 때문에 공급자 주도형 시장이었다. 이에 따라 한국 사업개발주체나 건설업체들은 주택사업을 매우 경쟁적으로 진행하였다. 하지만 1997년 아시아 외환위기 및 2007년 글로벌 금융위기가 발생하자 심각한 미분양사태가 발생하여 국내 건설업체들은 심각한 유동성 위기를 겪게 되었다. 본 논문은 시기별 금리 및 통화량과 같은 유동성이 주택매매시장 및 전세시장에 미치는 영향을 벡터오차수정모형을 통해 비교분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 서울시 아파트시장을 대상으로 연구를 진행하였다. 분석변수는 주택매매가격지수, 주택전세가격지수, 금리, 통화량(M2)를 활용하였다. 본 연구에서는 서브프라임 금융위기 발생 이전인 2001년 9월부터 2008년 9월까지를 Model 1로, 2008년 10월부터 최근 2015년 10월까지를 Model 2로 구분하여 비교분석하였다. 분석결과 먼저 주택매매시장의 경우, 가계소득을 향상시키는 장기적인 주택시장 정책을 수립하는 것이 중요하다. 주택전세시장의 경우, 전세공급량의 절대적인 부족에 따른 구조적 변동이 나타나고 있다. 이에 따라 국내 주택시장의 과도기적 변동이 시장에 미치는 충격을 최소화할 수 있도록 정책적 방안을 모색할 필요가 있다.
국가기상위성센터(NMSC)는 2011년 4월부터 천리안 위성(COMS) 해수면온도자료를 생산해왔다. 본 연구에서는 천리안 해수면온도 알고리즘을 이용하여 북서태평양 지역에 최적화된 해수면온도 산출 알고리즘 및 정지궤도와 극궤도 위성의 해수면온도 자료 합성 알고리즘을 개발하였다. 북서태평양 해역에 최적화된 천리안위성 해수면온도를 산출하기 위해 천리안 위성 자료와 부이(Buoy) 해수면온도 자료를 이용하여 해당지역에 최적화된 회귀계수를 산출 하였으며, 정확도 향상을 위한 새로운 구름 및 기타 오염 화소 제거와 부이자료의 품질검사 과정을 수행하였다. 그리고 본 연구에서 산출한 북서태평양 지역에 최적화된 천리안 위성 해수면 온도와 극궤도 위성(NOAA-18/19 and GCOM-W1) 해수면온도 자료를 이용하여 합성해수면 온도를 산출하였다. 합성 방법은 국립기상과학원에서 개발한 합성해수면온도 알고리즘을 응용하여 적용하였다(NIMR, 2009). 북서태평양 해역에 최적화된 천리안위성 해수면온도를 산출하기 위해 2011년 4월부터 2012년 3월까지의 위성 및 부이 자료를 사용하였고, 합성 해수면온도를 산출하기 위해 2012년 7월부터 2013년 6월까지의 자료를 사용하였다. 합성 해수면온도와 부이 해수면온도 자료를 비교한 결과 $0.95^{\circ}C$의 평균 제곱근 오차(RMSE)를 나타냈다.
본 시험은 혐기조건하에서 돈슬러리로부터 발생하는 온실가스 연속측정 기술을 습득하고, 이를 이용해 온실가스의 일종인 메탄 발생량 및 시간대별 배출량 변화를 알아보기 위한 목적으로 수행하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 1. TGA의 16 site에서 측정한 값들의 평균값은 2.437 ppm이었으며 표준편차는 0.024 ppm이었다. 각 site에서 평균값과 비교한 표준편차는 10% 이내였다. 따라서 각 site에서 측정된 값은 일정한 농도를 보인다고 할 수 있다. 2. 돈분뇨 액비에서 배출되는 $CH_4$을 측정하기 위해 돈분뇨 액비 저장조에서 액비를 샘플링하여 그것을 들통에 보관하였고, 들통에서 배출되는 $CH_4$ 배출량을 측정하였다. 들통 1, 2, 3의 $CH_4$ 배출량은 각각 413.9, 373.8, 그리고 391.9 ${\mu}g\;m^{-2}\;s{-1}$였고 세 들통의 평균값은 393.2 ${\mu}g\;m^{-2}\;s{-1}$이었다.
지구온난화와 급속한 기후 변화는 북서 태평양 내 태풍의 특성에 오랫동안 영향을 미쳤고, 이로 인해 한반도 연안에서 치명적인 재해가 증가하고 있다. 마이크로파 센서의 일종인 Synthetic Aperature Radar (SAR)는 위성 광학 및 적외선 센서로는 바람을 구할 수 없는, 흐린 대기 조건인 태풍 주위에서 고해상도 바람장을 생산할 수 있다. SAR 자료로부터 해상풍을 산출하기 위한 Geophysical Model Functions (GMFs)에는 풍향 입력이 필수적이며, 이는 태풍 중심을 정확히 추정하는 것에 기반해야 한다. 본 연구는 태풍 중심 탐지 방법의 문제점을 개선하고 이를 해상풍 산출에 반영하기 위하여, Sentinel-1A 영상을 이용해 태풍 중심을 추정하였다. 그 결과는 한국 및 일본 기상청이 제공한 태풍 경로자료와 비교하여 검증하였고, Himawari-8 위성의 적외 영상도 활용하여 검증하였다. 태풍의 초기 중심 위치는 VH 편파를 이용해 설정하여 오차의 발생 가능성을 줄였다. 탐지된 중심은 한국 및 일본 기상청에서 제공하는 4개 태풍의 경로 자료와 평균 23.76 km의 차이를 보였다. Himawari-8 위성에서 추정된 태풍 중심에 비교했을 때 결과는 육지 근처에 위치하면서 58.73 km의 큰 차이를 보인 한 태풍을 제외하고는 평균 11.80 km의 공간 변이를 보였다. 이는 고해상도 SAR 영상이 태풍 중심을 추정하고 태풍 주위 해상풍 산출에 활용될 수 있음을 시사한다.
엽면적지수는 효율적인 산림관리를 수행하기 위해 필요한 정보를 제공한다. 현재 국내 지역에 가용한 고해상도 엽면적지수 자료는 유럽우주국의 Sentinel-2 위성 기반 자료가 있으나 알고리즘 개발에 국내 산림특성이 고려되지 않았고, 국내 지역에 대해 평가가 부족한 상태이다. 본 연구에서는 LAI-2200C 장비를 이용하여 엽면적지수 현장관측을 실시한 뒤, 최근 다양한 연구에서 사용되는 기계학습 알고리즘 및 PROSAIL 복사전달 모델을 기반으로 Sentinel-2 위성의 다중분광 센서 자료를 이용해 엽면적지수를 추정하여 기존 Sentinel-2 기반 엽면적지수 자료와 비교·분석을 진행하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 모델은 기존 Sentinel-2 엽면적지수 자료와 비교하였을 때, 평균 bias 및 평균 RMSE의 차이가 각각 0.97 및 0.81로 과소추정 경향을 개선하며 낮은 오류를 나타내었다. 본 연구에서 개발된 엽면적지수 추정 알고리즘은 추후 국토 산림에 대한 보다 개선된 자료를 제공할 가능성을 제시하였다.
최근 지구 온난화로 인한 이상 기후로 인해 과거보다 더 많은 지반공학 재해들이 발생하고 있으며, 재해들의 규모도 더욱 증대되고 있다. 최근 토목 및 건설분야에 소개된 바이오폴리머 기반 흙 처리(BPST; Biopolymer-based soil treatment) 기술은 효율적으로 흙의 강도를 증진시키면서 탄소배출이 거의 없는 친환경 지반보강법으로 알려져 있다. 특히, 아가검, 젤란검, 잔탄검과 같은 열적젤화 특성을 지닌 바이오폴리머들의 강도 증진 효과가 매우 우수함이 여러 연구를 통해 밝혀지고 있다. 하지만 바이오폴리머 함량 외에는 바이오폴리머 기반 흙 처리에서 흙의 강도 증진을 제어하는 주요 영향인자 규명에 대한 연구는 많이 부족한 실정이다. 본 연구에서는 기존 발표된 열적젤화 바이오 폴리머 처리 흙의 불구속일축압축강도(UCS; Unconfined compressive strength) 자료에 대한 기계학습 기반 선형회귀 분석을 통해 젤란검 바이오폴리머로 처리된 흙의 강도 발현을 결정하는 주요 인자들을 분석하였다. 해석 결과, 바이오폴리머 함량과 더불어 흙 속 점토 함량이 강도 발현에 가장 중요한 인자임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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