• 한국군사과학기술학회지
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• 제5권3호
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• pp.33-44
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• 2002

In this study, 3-dimensional virtual visualization was performed for a rapid and accurate analysis of sea bottom topography. The visualization was done through the extracted data using the developed program and the generated data using the gridding method. The data extraction program was developed with AutoLISP programming language and this program was able to extract the needed sample bathymetry data from the electronic sea chart systematically as well as effectively The gridded bathymetry data were generated by the interpolation or extrapolation method from the spatially-irregular sample data. As the result of realization for the 3-dimensional virtual visualization, it was shown a proper feasibility in the analysis of the sea bottom topography to determine the route of submarine cable burial.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제5권2호
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• pp.50-61
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• 2002

In this study, 3-dimensional virtual visualization was performed for a rapid and accurate analysis of sea bottom topography, The visualization was done through the extracted data using the developed program and the generated data using the gridding method. The data extraction program was developed with AutoLISP programming language and this program was able to extract the needed sample bathymetry data from the electronic sea chart systematically as well as effectively. The gridded bathymetry data were generated by the interpolation or extrapolation method from the spatially-irregular sample data. As the result of realization for the 3-dimensional virtual visualization, it was shown a proper feasibility in the analysis of the sea bottom topography to determine the route of submarine cable burial.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.40-40
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• 2022

기상 데이터의 사용은 수문 모의에 있어서 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 다양한 기상 자료를 사용하여 남한 전체를 대상으로 수문 모의를 진행하여 기상 데이터의 적합성을 판단하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 그리드 기반의 기상 자료로 강수 자료와 온도자료를 사용하였으며 그 적합성을 살펴보았으며 특히 강수자료는 총 11개로 6개의 위성기반 자료 (CMORPH, MSWEP, MERRA, TRMM 및 TRMM-RT)와 5개의 재분석 기반 자료 (ERA5, JRA-55, CPC-U, NCEP-DOE 및 K-Hidra)를 살펴보았고 온도자료는 4개의 자료 (MERRA, ERA5, CPC-U 및NCEP-DOE)를 선정하여 살펴보았다. 남한 전체를 대상으로 수문 모형을 구축하기 위하여 본 연구에서는 Variable Infiltration Capacity (VIC) 모형을 사용하였으며 총 44개의 조합 (강수자료 11개 × 온도자료 4개)에 비교 결과를 토대로 서로 다른 조합의 앙상블을 생성하여 수문 모의 결과를 비교하였다. 결과적으로 온도자료는 상대적으로 그 자료마다 모의 결과의 차이가 적게 나타났지만 강수자료는 자료에 따라 수문 모의 결과에 큰 차이를 보여 그 영향력이 큰 것으로 확인하였다. 이를 통하여 본 연구에서는 기상 자료가 수문모형의 성능에 영향을 미치기 때문에 적합한 기상 자료를 선정하는 것이 수문 모델링을 진행하기 전 단계로 필수적인 과정이라는 것을 확인했다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제7권2호
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• pp.39-45
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• 2005

원격탐사기술과 GIS관련산업이 발달함에 따라 위성영상을 비롯하여 그리드데이터 성과물의 수요가 공공부문은 물론 민간기업에서의 급격히 증가하고 있다. 하지만 지금까지 국내의 경우 각 기관별로 필요에 따라 높은 비용과 많은 시간을 투자하여 메타데이타와 검색시스템을 구축하고 있기 때문에 체계적이고 통합적인 관리가 이루지지 않고 있다. 이와 같은 문제점을 해결하고자 그리드데이터의 표준화된 메타데이터를 근간으로 한 그리드데이터를 통합적으로 검색할 수 있는 그리드데이터 검색시스템의 개발이 시급한 실정이다. 본 연구에서는 그리드데이터의 효율적인 유통을 위해서 2003년 한국전자통신연구원 그리드데이터 유통목록(메타데이터) 관한 연구에서 제시한 표준화된 그리드데이터 메타데이터 모델을 바탕으로 기관별로 기 구축된 메타데이터를 분석하였으며, 유사항목을 도출하고 검색에 필요한 공통응용스키마를 정의하였다. 또한 사용자에게 그리드데이터에 대한 정보검색 및 선택이 편리하도록 '위성영상정보 통합관리센터'(SIMC)의 위성영상 메타데이터를 비롯하여 유관기관인 '인공위성연구센터'(SaTReC)에서 보유 위성영상 메타데이터까지 검색이 가능한 XML(extensible Markup Language)기반의 그리드데이터 메타데이터 통합검색 시스템을 개발하였다. 본 연구의 시범시스템 구축 결과를 토대로 향후 확장성 있고 효율적인 그리드 데이터 통합검색시스템 확대구축에 기여할 것으로 사료된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권4호
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• pp.244-255
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• 2022

본 연구는 국내의 ASOS 및 AWS와 AMOS 관측 값을 사용하여 1km 고해상도의 산악기상 격자 값을 추정하고 평가하였다. 해발고도 200m이상을 산악지역으로 정의하고 ASOS, AWS, AMOS 기상관측소를 산악기상이 반영된 기상데이터와 산악기상이 반영되지 않는 기상데이터로 나누었다. 2013년에서 2020년까지 산악기상 데이터를 적용하고 편의보정기법(bias correction method)방법을 통하여 산악기상 적용에 따른 보정계수를 산출하고 적용하여 보정계수 및 산악기상 데이터가 반영된 고해상도 산악기상기온 격자 데이터를 생성하였다. 추정된 산악기상기온 격자데이터는 검증지점의 기상 기온 실측 값과 비교하여 평가하였다. 산악기상 데이터 반영 및 보정계수가 반영된 산악기상 고해상도 격자 기온은 산악기상이 반영되지 않는 격자기온보다 RMSE가 34%(평균기온), 50%(최저기온), 31%(최고기온)가 감소하였다. 이는 산악기상 정보기반과 산악기상 보정계수를 적용이 국내 산악기상고해상도 격자 생성에 있어서 정확도를 크게 개선시킬 수 있음을 시사하였다. 이러한 1km 고해상도의 기온 격자데이터는 추후 기후변화에 대한 산림생태계 변화 및 산림재해 모델의 검증을 위한 데이터로 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이라 사료된다.

• Spatial Information Research
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• 제18권5호
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• pp.107-117
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• 2010

본 연구는 최근 다수 도시개발사업들이 활발히 진행되고 있는 화성시 동부권을 사례대상지로하여 행정구역 단위 인구데이터를 격자형 인구분포자료로 변환한 후 인구유인을 유발할 것으로 예상되는 주요 도시계획관련 공간변수들을 GIS로 측정 대입하여 제네틱 알고리즘기법과 회귀분석기법 두 가지 방법으로 일종의 도시인구분포모형을 구축하였다. 두 가지 모형의 분석결과를 통해 도시환경 해석에 있어서의 두 기법의 성능상 특장점을 비교해 보았으며, 분석결과 GA기법은 변수 설명력에 관한 변별력에 있어 일반회귀분석보다 우월한 특징이 있음을 알 수 있었고 따라서 회귀분석과 병행할 경우 매우 직관적이며 보완적인 도시분석기법이 될 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.197-201
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• 2018

인공위성 기반의 원격탐사자료는 홍수, 가뭄 등 자연재해에 대한 모니터링 및 예측에 활용되어 왔으며, 특히 인공위성을 이용한 광역적 강수량 추정 자료는 지형적 제약을 받는 지상관측자료와 비교하여 시공간적으로 연속적이고 균질한 강수량 자료 취득이 가능하다는 장점이 있다. 우리나라의 경우 상대적으로 조밀한 지상관측망이 구축되어 있어 공간적으로 상세한 강수량 정보를 생산할 수 있는 여건을 갖추고 있지만, 북한 지역의 경우 기상, 수문, 통계자료에 관한 자료의 접근 및 품질의 제한성으로 인해 미계측 지역에 대한 강수량의 추정에 한계가 있다. CHIRPS (Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations) 데이터는 1999년부터 미국국제개발처 (U.S. Agency for International Development, USAID), 미국항공우주국 (National Aeronautics and Space Administration, NASA), 미국해양대기청 (National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA)의 지원으로 개발된 전지구 강우데이터 자료이다. CHIRPS는 1981년부터 현재까지 전지구 강우자료를 0.05도 격자 해상도로 제공하고 있으며, 강수량의 추세 분석 및 가뭄 모니터링을 위해 활용되고 있다. 본 연구에서는 CHG (Climate Hazards Group)에서 제공하고 있는 인공위성을 이용한 광역적 강수량 추정 자료인 CHIRPS와 남한 및 북한의 지상관측 강수량 자료와의 비교를 통해 위성으로부터 유도된 격자 강수량자료의 정확도 및 지역적인 강수추정의 불확실성을 평가하고, 수자원 및 재해 분야 이용 가능성을 검토하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.379-394
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• 2021

우리나라에서는 2005년부터 전국 에어코리아(Air Korea) 측정소의 대기오염도 정보를 실시간으로 제공하고 있다. 선행연구들은 이러한 포인트 기반의 미세먼지 농도 자료에 대한 격자지도화 가능성을 보여준 바 있으나, 측정소가 밀집된 특정 도시만을 대상으로 하였다. 본 연구에서는 우리나라 전역의 PM10 일평균 격자 지도를 산출하기 위해서, 전국 333개 에어코리아 측정소 자료를 활용하여 베리오그램 최적화 기반의 정규크리깅을 수행하고, 검증지점의 공간적인 과밀(too dense) 및 과소(too sparse)를 방지하기 위하여 검증지점의 위치에 따른 선별적 임의추출을 통한 암맹평가를 실시하였다. 114,745건의 데이터로부터 365일 각각 다른 검증지점을 추출하는 암맹평가를 4회에 걸쳐 수행한 결과, MAE=5.697 ㎍/m³, CC=0.947의 정확도 통계량이 산출되어, 매우 효과적인 공간내삽이 이루어졌음을 확인할 수 있었다. 또한, PM10 고농도 사례(나쁨 및 매우 나쁨)로 분류된 1,500건 이상에 대해서도 MAE=11~12 ㎍/m³, CC=0.870~873의 정확도를 나타냈으며, 이는 본 연구의 방법론이 다양한 상황에 적용가능함을 의미한다. 2019년 365일에 대해 산출된 0.05° 해상도의 일평균 PM10 격자지도는 자연스러운 공간분포를 나타내는 것이 시각적으로도 확인되었다. 이러한 PM10 농도의 격자지도는 향후의 연구에서 익일 PM10 농도의 격자예측을 위한 입력자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권7호
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• pp.471-479
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• 2024

기후변화로 인한 집중호우의 발생으로 홍수 피해가 심각해지고 있다. 하천의 수위 변동성을 예측하고 신속한 홍수 예·경보를 위해 물리적 기반의 수문 모형이 활용됐다. 최근에는 수문 데이터 간의 비선형적인 관계를 기반으로 머신러닝, 딥러닝 알고리즘을 활용한 수문 모의가 주목받고 있다. 본 연구에서는 Long Short-Term Memory (LSTM) 알고리즘을 활용하여 섬진강 수계의 하천 수위를 예측하고자 한다. 또한 Climate Prediction Center morphing method (CMORPH) 기반의 격자형 강우 자료를 알고리즘의 입력자료로 적용하여 지상 데이터의 한계를 보완하고자 한다. CMORPH 데이터와 LSTM 알고리즘을 결합한 모형의 수위 예측 결과는 평균 CC가 0.98, RMSE는 0.07 m, 그리고 NSE는 0.97로 나타났다. 향후 딥러닝과 원격자료를 활용하여 수위 예측을 수행한다면 지상 관측 데이터의 단점을 보완하고, 신뢰도 높은 예측 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대되는 바이다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제38권6호
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• pp.27-36
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• 2018

Typical Meteorological Year Dataset is necessary for the renewable energy feasibility study. Since National Renewable Energy Laboratory has been built Typical Meteorological Year Dataset in 1978, gridded datasets taken from numerical weather prediction or satellite imagery are employed to produce Typical Meteorological Year Dataset. In general, Typical Meteorological Year Dataset is generated by using long-term in-situ observations. However, solar insolation is not usually measured at synoptic observing stations and therefore it is limited to build the Typical Meteorological Year Dataset with only in-situ observation. This study attempts to build the Typical Meteorological Year Dataset with satellite derived solar insolation as an alternative and then we evaluate the Typical Meteorological Year Dataset made by using satellite derived solar irradiance at Daejeon ground station. The solar irradiance is underestimated when satellite imagery is employed.