Numerous deaths and substantial property damage have occurred recently due to frequent disasters of the highest intensity according to the abnormal climate, which is caused by various problems, such as global warming, all over the world. Such large-scale disasters have become an international issue and have made people aware of the disasters so they can implement disaster-prevention measures. Extensive information on disaster prevention actively has been announced publicly to support the natural disaster reduction measures throughout the world. In Japan, diverse developmental studies on disaster prevention systems, which support hazard map development and flood control activity, have been conducted vigorously to estimate external forces according to design frequencies as well as expected maximum frequencies from a variety of areas, such as rivers, coasts, and ports based on broad disaster prevention data obtained from several huge disasters. However, the current reduction measures alone are not sufficiently effective due to the change of the paradigms of the current disasters. Therefore, in order to obtain the synergy effect of reduction measures, a study of the establishment of an integrated system is required to improve the various disaster prevention technologies and the current disaster prevention system. In order to develop a similar typhoon search system and establish a disaster prevention infrastructure, in this study, techniques will be developed that can be used to forecast typhoons before they strike by using artificial intelligence (AI) technology and offer primary disaster prevention information according to the direction of the typhoon. The main function of this model is to predict the most similar typhoon among the existing typhoons by utilizing the major typhoon information, such as course, central pressure, and speed, before the typhoon directly impacts South Korea. This model is equipped with a combination of AI and DNN forecasts of typhoons that change from moment to moment in order to efficiently forecast a current typhoon based on similar typhoons in the past. Thus, the result of a similar typhoon search showed that the quality of prediction was higher with the grid size of one degree rather than two degrees in latitude and longitude.
수평면과 경사면간의 일사수광량 편차의 정규화변량인 과열지수는 산악지형에서 일 최고기온 추정오차를 줄이는데 효과가 있다고 알려져 있다. 하지만 계산의 복잡성 때문에 경사도와 경사방향에 근거한 매개변량인 개방지수를 먼저 계산하고 이를 이용하여 과열지수를 간접적으로 추정하는 방법이 널리 쓰이고 있다. 이러한 개방지수 매개 간접추정법이 우리나라와 같이 복잡한 산악지형에서 일 최고기온 추정에 적합한지를 알아보기 위해 강원도 평창군에 위치한 도암댐 표준유역(면적 $149 km^2$, 표고범위 $651{\sim}1,445m$)을 대상으로 야외실험을 실시하였다. 이 지역의 30m 해상도 수치고도모형으로부터 시험유역의 166,050개 격자점의 개방지수와 과열지수를 계산하였다. 이들 간의 관계를 계절별 최적 회귀모형으로 나타내고 이로부터 매월 15일의 과열지수를 개방지수로부터 추정하였다. 인근 대관령기상대와 비슷한 고도(해발 844m)에 경사방향이 서로 다른 7개 지점을 선정하여 온도계를 설치하고 2006년 6월부터 2007년 2월까지의 기온을 10분 간격으로 측정하였다. 추정오차를 종속변수로, 각 지점의 추정 과열지수를 설명변수로 둔 회귀분석을 실시한 결과 결정계수가 겨울 0.46, 가을 0.24, 여름 0.02로서 직접 계산된 과열지수를 설명변수로 하는 경우(겨울 0.52, 가을 0.37, 여름 0.15)에 비해 신뢰도가 떨어진다는 것을 확인하였다.
최근 기상이변에 따른 국지성 돌발 홍수의 빈번한 발생으로 인해 레이더 등을 이용한 초단기 강수예보의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 시공간 분포를 적절하게 표현할 수 있는 레이더 강우시계열자료와 GIS기반의 분포형모형을 연계하여 국내 댐유역에 적용해 봄으로써, 분포형모형의 홍수유출시 실무에서의 적용가능성을 검증해 본 것이다. 본 연구에서 사용한 물리적기반의 분포형모형으로는 미국 오클라호마 대학에서 개발한 Vflo모형을 이용하였으며, 낙동강권역의 남강댐유역($2,293km^2$)을 시험유역으로 적용하였다. 입력강우로는 진도레이더로 부터 레이더강우 전처리프로그램인 K-RainVieux를 이용하여 모형의 격자해상도에 맞는 분포형 강우를 생성하였다. 또한, GIS수문매개변수를 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본 GIS자료들로 부터 추출, 물리적기반의 분포형모형(Vflo)의 입력인자로 사용하여 모형의 초기설정을 향상시켰다. 본 연구의 성과는 향후 돌발홍수에 대응한 실시간 단기 강우유출예측시스템을 구축하기 위한 기반이 될 것으로 사료된다.
국립해양조사원은 '15년부터 '18년 까지 제1단계 개발도상국 공적개발원조(Official Development Assistance: ODA) 기반의 '필리핀 해양수산 인프라시설 구축 및 기술연수' 연구 사업을 수행하였다. 그리고 '20년부터 제2단계 필리핀 공적개발원조 연구 사업을 준비하고 있다. 또한 최근 필리핀은 기후변화로 인한 해수면 상승 및 연안 침식 등의 문제로 인하여 해양영토 관리와 대응역량 강화에 관심을 기울이고 있다. 따라서 본 연구는 제2단계 필리핀 공적개발원조 연구 사업을 추진함에 앞서, 우리나라 해양수직기준면 모델에 대하여 분석하고 지난 4년간의 필리핀 공적개발원조(ODA) 연구 사업을 기반으로 구축된 인프라와 해양자료를 기반으로 필리핀의 해양수직기준면 체계 발전방향을 제시하고자 한다. 또한 필리핀의 Sulu Sea 해역을 연구 구역으로 선정하여 총 22개의 조위관측소 정점에 대하여 조석 조화분해를 실시하고 개정수 분석 및 필리핀 조석격자망(모델) 구축을 위한 시범제작 연구를 수행하였다. 연구 결과, 조석특성이 유사한 해역을 기준으로 두 정점간의 개정수를 적용하여 예측과 실측조위를 비교하였을 때 유사한 조위데이터를 확인할 수 있었다. 본 연구 결과는 제2단계 공적개발원조 연구 사업의 기초자료로 활용되어 한-필리핀 국가 간의 우호증진 및 긴밀한 협력체계 구축 및 유지에 사용될 것이다.
화구호를 가지고 있는 화산에서 분화는 단순히 화산분출물에 의한 피해와 더불어 칼데라 호수에 저장된 많은 양의 물이 방류하여 대규모의 재해를 유발한다. 최근 백두산 분화의 전조가 관측되고 있고 백두산의 분화 시 천지칼데라호로 인해 예상되는 화산성 홍수의 피해를 추정하고 화산 재해에 대비하여 사회적, 경제, 문화, 정치적 파급 효과에 대한 정보와 적절한 대응방안의 마련이 필요하다. 백두산의 화산활동으로 인하여 천지의 외륜산이 붕괴되고 천지에 저장된 물이 방류될 경우를 가정하여 2차원 평면 흐름 수치모형을 이용하여 잠재적 홍수피해 위험지역을 파악하였다. 방류되는 물의 양은 외륜산 붕괴 메커니즘을 표현하는 미분방정식을 풀어 시간의 함수로 유량곡선을 작성하였다. 구성된 유량곡선을 수치모형의 상류부 경계조건으로 하였고, 하류부 경계조건은 백산수고의 수위를 설정하여 10일 동안 송화강 유역으로 흐르는 홍수피해 지역을 모의하였다. 지형자료는 USGS의 SRTM3 수치 표고 자료를 바탕으로 $100m{\times}100m$의 격자(Grid)를 생성하였다. 지표면 특성은 인공위성 MODIS자료를 사용하여 유출곡선지수와 조도계수를 산정하였다. FLO-2D로 모의한 침수지역을 위성영상과 중첩하여 침수면적을 계산한 결과, 외륜산(outer rim) 붕괴가 발생하고 붕괴율이 10 m/hr인 경우 이도백하부근 도심지 면적 $22.4km^2$ 중 80%정도가 침수되며, 붕괴율이 100 m/hr인 경우 98%의 지역이 침수되는 것으로 나타났다.
관측된 파형의 특성들을 해석하여 굴절파와 광각으로 도달한 반사파를 분석하면 결과물로 얻어지는 지각구조 모델의 신뢰도를 향상시킬 수 있으며, 균일한 격자상의 그래프 이론에 기반한 파면법은 복잡한 구조에서도 주시와 파선경로를 효과적으로 계산할 수 있으나, 기본적으로 초동만을 이용하게 되는 단점이 있다. 이번 연구에서는 초동뿐만 아니라 후기 시간대에 도달하는 반사파와 굴절파 및 변환된 P파와 5파의 주시와 파선경로를 계산하기 위하여 다층 모델상에서 표현되는 slowness network 노드에 기반한 수정 파면법을 이용하는 새로운 알고리즘을 개발하였다. 새로운 알고리즘을 통해 모호면의 형태와 변환된 P파와 S파의 위상을 획득하기 위하여 후기 시간대의 Pg파, Pn파 이후에 들어오는 강한신호의 파, 모호면에서 중첩된 PmP를 분석하였다. 제안된 알고리즘의 효용성을 검증하기 위하여 해양-대륙의 전이대와 해령 및 해산에 러한 모델링 연구를 수행하였으며, 2차원 유한차분법을 이용한 수치모형을 통해 그 효용성을 확인하였다. 초동 주시만을 해석에 사용할 경우 대륙-해양 전이대와 해령 및 해산과 같은 모델에서 획득되는 도달파들과 파선경로들의 특성이 각기 다르게 나타나 많은 해석상의 오류가 발생할 수 있는 위험성이 있기 때문에 제안된 기법을 통해 효과적인 해석을 수행할 수 있을 것이다.
기존의 국가산림자원조사(National Forest Inventory, NFI)에 의한 산림탄소저장량 추정 방법은 국가 규모의 평균 탄소저장량 추정에는 충분하지만 표본점 개수가 부족한 시 군 단위의 세밀한 추정은 어렵다. 본 연구에서는 시 군별 산림탄소저장량 추정을 위해 공간 자료를 보조 자료로 이용하고 2가지 업스케일링 방법을 적용하여 격자별 산림탄소저장량 정보를 가진 산림탄소지도를 제작하였다. 대상지역은 충청남도로 2가지 방법 모두 제 5차 NFI(2006~2009) 자료를 활용하였다. 방법 1은 임상도를 보조 자료로 선택하고 NFI 기반 산림탄소저장량 회귀모델을 이용하였다. 방법 2는 위성영상을 보조 자료로 선택하고 k-NN을 이용하여 산림탄소저장량을 추정하였다. 불확실성을 고려하기 위해 200회 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하여 최종 AGB 탄소지도를 산출하였다. 방법 1에서는 충청남도의 총 산림탄소저장량이 22,948,151 tonC으로 기존의 현지조사표본 기반 추정치(21,136,911 tonC)에 비해 과대추정을, 방법 2에서는 19,750,315 tonC로 과소추정되는 경향을 나타내었다. 독립검증 지점(n=186)의 탄소저장량에 대한 대응표본 T-검정 결과, 방법 2의 평균 추정치와 NFI 표본 기반 평균 추정치는 통계적으로 유의한 차이가 있는 반면(p<0.01), 방법 1의 평균 추정치는 NFI 표본 기반 평균 추정치와 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 평가되었다(p>0.01). 특히, 방법 2의 경우 k-NN의 스무딩 효과 및 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 위성영상과 표본점의 mis-registration 오차가 추정오차에 큰 영향을 미칠 수 있음이 발견되었다. 임상도를 활용한 방법 1이 임분 구조가 복잡한 우리나라 산림의 탄소량 추정에 효과적일 수 있지만, 미조사 지점의 주기적인 갱신 및 대면적 추정에 유리한 위성영상의 활용은 여전히 필수적이다, 따라서 시공간적인 확장과 함께 보다 신뢰할 수 있는 산림탄소저장량 추정을 위해 다양한 위성영상 자료 및 활용 기법에 관한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
최근 항공사진과 고해상도 위성영상의 보급과 수치사진측량 시스템 및 분석 알고리즘의 발전으로 인하여 데이터 추출, 영상이미지프로세싱처리, 정밀 대축척지도제작 등의 연구가 진행되고 있지만 2차원 평면 정보라는 제한적인 요소를 가지고 있다. 이에, 높은 위치정확도와 개체인식을 위한 정확한 공간정보와 3차원 좌표가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 높은 위치정확도가 검증된 LiDAR의 3차원 공간정보를 이용하여 실제 지형을 반영하였고, 센서 최적 위치를 도출하기위해 확률알고리즘을 개발하고 공간분석을 통해 확률 값을 산정하였다. Grid기반인 2차원 3차원 센서위치지점을 생성하고 LiDAR의 3차원정보를 센서감지영역 산정에 적용하였다. 이 데이터를 바탕으로 알고리즘을 구현하여 최적 센서위치지점으로 선정하였다. 또한 최적 센서위치지점 선정 시 고려사항을 3가지 조건으로 나누었다. 첫째조건은 방해물이 없는 2차원인 경우(2-D Non obstacle), 둘째조건은 방해물이 존재하는 2차원인 경우(2-D Obstacle), 셋째는 방해물이 존재하며 3차원인 조건(3-D Obstacle)으로 설정하였다. 이 3가지 조건에 알고리즘을 적용하여 2차원, 3차원적 공간에 대한 최적위치선정 방법을 검토하였다. 결론적으로 본 연구에서는 LiDAR 데이터를 이용하여 정보 수집을 위한 지상 고정센서 위치 선정 방법론을 제시하고자 하였다.
생물의 국지적 멸종을 방지하고 생물 다양성을 보전하기 위해서는 서식처 간 연결성을 확보하는 것이 중요하다. 서식처가 다양한 교란요인에 노출되더라도 다른 서식처와 연결되어 있으면 종이 교란에 회피하거나 대응하는 것이 가능하기 때문이다. 서식처 연결성은 다양한 관점에서 평가될 수 있으나 최근 컴퓨터 연산능력과 관련 소프트웨어의 발달로 인해 종의 움직임에 기초하는 기능적 연결성의 중요성이 강조되고 있다. 따라서 본 연구에서는 각종 개발사업으로 서식처 파편화가 발생하는 수원시를 대상으로, 종의 이동량을 연결되는 모든 격자에 맵핑할 수 있는 써킷스케이프(circuitscape)를 적용하여 연결성을 평가하였다. 또한, 이에 기초하여 종의 이동이 상대적으로 집중되는 지역을 수원시에서 우선 보전해야 할 생태축으로 제안하고, 2018년도 토지피복과 식생활력도(NDVI)와 비교함으로써 관리의 필요성을 제시하였다. 본 연구결과는 기존에 개념도의 형태로만 제공되었던 생태축 부문을 효과적으로 보완하고, 실제 개발사업 관리 및 도시계획에서의 실효성을 확보할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 화석연료의 무분별한 사용으로 인한 자원고갈 문제 및 기후변화 문제 등이 심각해짐에 따라 화석연료를 대체할 수 있는 신재생에너지에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 신재생에너지 중 태양광 에너지는 다른 신재생에너지원에 비해 고갈될 염려가 적고, 공간적인 제약이 크지 않아 전국적으로 수요가 증가하고 있다. 태양광 발전 시스템에서 생산된 전력을 효율적으로 사용하기 위해서는 보다 정확한 태양광 발전량 예측 모델이 필요하다. 이를 위하여 다양한 기계학습 및 심층학습 기반의 태양광 발전량 예측 모델이 제안되었지만, 심층학습 기반의 예측 모델은 모델 내부에서 일어나는 의사결정 과정을 해석하기가 어렵다는 단점을 보유하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 설명 가능한 인공지능 기술이 많은 주목을 받고 있다. 설명 가능한 인공지능 기술을 통하여 예측 모델의 결과 도출 과정을 해석할 수 있다면 모델의 신뢰성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라 해석된 도출 결과를 바탕으로 모델을 개선하여 성능 향상을 기대할 수도 있다. 이에 본 논문에서는 BiLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)을 사용하여 모델을 구성하고, 모델에서 어떻게 예측값이 도출되었는지를 SHAP(SHapley Additive exPlanations)을 통하여 설명하는 설명 가능한 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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