해상풍은 복잡한 해양 현상을 이해하는 데 가장 기초 요소 중 하나이다. 1990년대 초부터 산란계를 활용하여 전세계 바람장 자료를 생산해왔지만, 낮은 해상도로 인해 해양 연구에 제한적으로 사용되었다. Synthetic Aperture Radar(SAR)는 이러한 한계점을 보완하여 고해상도의 바람장 자료 생산이 가능하다. KOMPSAT-5는 한반도 최초의 X-band SAR 탑재 인공위성으로 고해상도 해상풍 산출이 가능하다. 본 연구는 KOMPSAT-5 후방산란계수 자료를 활용하여 산출한 해상풍의 검증 결과를 최초로 제시하였다. 18장의 KOMPSAT-5 ES 모드 자료를 수집하여 해양 부이와의 일치점 데이터베이스를 생산하였다. 정확한 해상풍 산출을 위해 육지 화소, 스페클 잡음, 선박 화소를 제거하는 전처리 과정을 거쳤고, 해양 부이 실측 자료에 Liu-Katsaros-Businger (LKB) 모델을 통해 10-m 중성 바람으로 변환하여 기준 자료로 활용하였다. XMOD2를 활용하여 산출한 해상풍은 후방산란계수 산출식에 따라 $2.41-2.74m\;s^{-1}$의 평균 제곱근 오차를 보였다. 분석 결과 KOMPSAT-5 후방산란계수 자료를 활용하여 해상풍을 산출하는 경우, 대기 중력파, 파랑, 내부파를 포함한 해양 기상 환경과 레인지 모호성(range ambiguity), 입사각의 이산적 불연속적 분포를 포함한 영상 품질에 의한 잠재적 오차 요인이 존재함을 규명하였다.
동해의 남서쪽해역에 위치하고 있는 독도는 플라이오세에 생성된 화산섬으로 알려져 있다. 그러나 기존의 연구들은 독도 자체의 암석학적인 연구에만 초점을 두어 독도 하부의 화산체에 대한 형태 및 내부구조를 명확하게 알 수 없었다. 따라서 본 연구는 다중빔 음향측심, 32채널 탄성파 탐사 및 3D 중력모델링을 통하여 이와 같은 특성들을 알아내고자 하였다. 연구지역에는 3개의 지형학적인 고지대가 발달되어 있으며 이 고지대들은 일반적인 해산의 특성을 지니고 있어 본 연구에서는 이 고지대를 독도해산, 탐해해산. 동해해산이라 명명하였다. 그리고 연구지역에 발달한 퇴적층의 두께를 규명하기 위하여 32채널 탄성파 탐사를 수행하였다. 취득된 탄성파 자료에 의하면 해산들의 정상부분에는 퇴적물이 거의 퇴적되어 있지 않으나 해산들로부터 멀어질수록 퇴적층이 발달하기 시작하여 연구지역의 서쪽에서는 2000m이상의 두꺼운 퇴적층이 발달하고 있으며 연구지역의 남쪽 및 북쪽지역에서는 약 1000m두께의 퇴적층이 나타난다. 후리-에어 중력이상은 연구지역의 서쪽에서는 -20mGa1 이하의 값을 보이고 있으나 해산 쪽으로 갈수록 점점 증가하여 독도해산의 정상부분에서는 120 mGal 이상, 탐해해산 및 동해해산의 경우 각각 90 mGal 및 70mGa1이상의 후리-에어이상을 보이고 있다. 그리고 연구지역에 나타나는 해산들은 모두 그 중앙부에 독립된 화도(volcanic conduit)를 지니고 있으며 0.5~l.5 km 두께의 광역보상뿌리(regional compensation root)를 형성하고 있다. 연구지역의 해산들이 보여주고 있는 평탄한 정상부는 해수의 침식에 의하여 생성되었으며 이러한 정상부는 평탄한지형이 생성될 당시의 해수면을지시하며 현재 해수면의 위치와 동해에서의 일어난 해저면의 침강정도(subsidence level)를 비교하여 볼 때 해산들은 생성된 이후 약 200~300m정도 침강되었고 형성시기는 최소 12~10Ma이전 인 것으로 사료된다.
고준위방사성폐기물처분장은 공학적/천연 방벽 등을 통해 처분장의 안전성을 확보한다. 이러한 안전 수단은 다양한 방법을 통해 장/단기적 성능을 평가하고 검증되어야 한다. 한국원자력연구원은 원내에 위치한 지하연구시설인 KURT를 이용해 다양한 현장 실증실험을 수행해왔다. 선행 시험 종료 후, 개선된 형태의 실증실험인 K-COIN을 수행하기 위해 개념 설계안을 도출하고 상세 실험계획을 수립 중이다. KURT 내부에 K-COIN 실험부지 선정을 위한 예비 부지조사를 수행하였다. 연구 모듈(research gallery, RG) 세 구역에 약 20 m 심도의 시추공 총 15개를 시추하여 시추코어를 확보하고 암석 실내시험에 적합한 구간을 선정하여 무결암 시험편을 준비하였다. 준비된 시험편을 사용하여 물리적 특성 측정, 단축압축시험, 간접인장시험, 삼축압축시험을 수행했으며 이를 통해 무결암의 비중, 공극률, 탄성파 속도, 단축압축강도, 탄성계수, 포아송비, 간접인장강도, 점착력, 내부 마찰각을 측정하였다. 간단한 통계 처리를 수행한 결과, 시추 구역과 심도(상부 0~10 m, 하부 10~20 m)에 따른 무결암 물성의 차이는 크지 않은 것으로 확인되었다. 가장 대표적인 암석 물성인 단축압축강도를 바탕으로 판단하면, 모든 시추 구역과 심도에서 매우 강한 암석으로 분류되어 모든 후보 지역에서 역학적인 안전성을 확보한 것으로 판단된다.
동적 물성치는 지반의 상세한 거동을 예측하기 위한 필수인자이나, 샘플 채취와 추가적인 실험이 동반되는 한계가 있다. 본 연구의 목적은 정적 지반 물성치를 기반으로 동적 지반 물성치를 예측하는 것으로 인공신경망을 활용하고자 하였다. 정적 물성치는 점착력, 내부마찰각, 함수비, 비중 그리고 일축압축강도로 선정하였으며 출력 값인 동적물성치는 압축파 속도와 전단파 속도로 결정하였다. 인공신경망 적용시 결과값의 신뢰성을 높이기 위해 Levenberg-Marquardt와 Bayesian regularization 방법을 적용하였으며, 각 최적화 방법에 따른 신뢰성을 비교하였다. 인공신경망 모델의 정확도는 결정계수로 나타냈으며, train과 test 과정 모두 0.9 이상의 값을 보여 해당 연구에서 구축한 인공신경망의 신뢰성이 높은 것으로 나타났다. 또한, 구축된 인공신경망 모델의 검증을 위해 새로운 입력 데이터에 대해서도 출력값의 신뢰성을 검증하였으며, 그 결과 높은 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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