본 연구는 충주댐 유역을 대상으로 SLURP 모형에서 RS, GIS를 이용한 융설매개변수 적용 및 영향을 평가하고자 한다. 모형의 음설 관련 매개변수 준비를 위해 3 set (1998-1999, 2000-2001, 2001-2002)의 NOAA AVHRR 위성영상을 분석하였다. 적설분포면적은 채널 1번, 3번, 4번을 이용하여 추출하였고, 적설심은 지상기상관측소의 적설심 자료를 이용하여 공간적으로 내삽하여 추출하였다. 융설 매개변수와 DEM, 토지피복도, NDVI, 수문기상자료를 이용하여 3개년도(1998, 2000, 2001)의 일별유출량을 모의하여 보정하였다 그리고 보정된 매개변수를 이용하여 1개년도(1999)를 검증하였다. 4년(1998-2001)동안의 유량 비교 결과, 평균 Nash-Sutcliffe의 모형 효율은 0.76이고 적설 및 융설 기간(1월$\sim$5월)동안의 평균 모형 효율은 0.57이다. 융설매개변수 미고려시 평균 Nash-Sutcliffe의 모형 효율은 0.73이고 적설 및 융설 기간(1월$\sim$5월)동안의 평균 모형 효율은 0.19이다. 융설매개변수를 포함한 유출량이 융설매개변수를 포함하지 않은 경우보다 관측유량의 수문시계열적 특성을 잘 표현하는 결과를 보였다.
기상청 국가기상위성센터에서는 우주기상 업무의 일환으로 국내 GNSS 관측자료를 이용한 기상 및 우주기상 활용체계를 구축하였다. 본 연구에서는 국내 GNSS 관측망 자료를 이용한 준실시간 전리권 총전자밀도(TEC) 산출 시스템을 소개하고 산출된 결과를 제시하고자 한다. 국가기상위성센터의 준실시간 전리권 총전자밀도 산출 시스템에서는 국가지리정보원, 한국천문연구원, 위성항법 중앙사무소 및 기상청, 총 80여개의 GNSS 관측자료를 수집하고, 수집된 자료에 대하여 24시간 시간 창 기법(Time Windowing Method)을 적용하여 각 지점별 전리권 TEC 자료를 매시간 산출하고, 산출된 각 지점별 IPP(Ionospheric Pierce Point)에서의 TEC 값을 반스 내삽(Barnes Interpolation)을 사용하여 한반도 상공의 전리권 총전자밀도 격자자료를 생성하였다. 생성된 TEC 격자값을 IGS(International GNSS Service)에서 제공하는 전지구 전리권 총전자밀도 지도와 비교한 결과 한반도 상공의 전리권 상태를 더 잘 기술할 수 있음을 보였다.
기존에 레이더 강우자료의 합성에만 국한되었던 조건부 합성방법을 지상관측 토양수분과 위성관측 토양수분 자료에 적용하였다. 연구에 사용한 토양수분 자료는 농촌진흥청에서 제공하는 24개 관측소의 한시간 단위의 지상관측토양수분자료와 AQUA 위성의 Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth observing system (AMSR-E) 센서에서 관측된 토양수분 자료를 사용하였다. 교차검증방법(leave one out cross validation)을 사용하여 조건부 합성방법의 예측성능을 평가 하였고, 관측소별 교차검증 방법의 결과를 공간분포 시켜서 지역적인 특성을 분석하였다. 이 연구에서 도출된 결과는 다음과 같다. (1) 총 113일의 분석 기간 중 100일 이상의 기간에 대하여 조건부합성방법을 적용하였을 경우 AMSR-E 자료에 비해 지상관측자료와의 편차가 감소하는 것으로 나타났다. (2) 조건부 합성 방법의 예측 성능은 관측소의 밀도와 밀접한 관련을 나타내었으며, 관측소가 많이 밀집되어있는 한반도의 서쪽 지역에서 예측성능이 우세하게 나타났다. (3) 강우가 발생하지 않는 기간에 대한 AMSR-E의 낮은 정확도와 달리 조건부 합성방법은 무강우 기간에 대해서도 높은 예측성능을 나타내었다. 본 연구의 결과는 미계측 지역에 대한 토양수분을 추정하는 조건부 합성방법의 적용 가능성을 제시한다.
표준관측소의 점 단위 기온 관측 및 예보값을 농업분야에서 활용하기 위해서는 공간내삽이 필요한 경우가 많지만 기후학적 평년값 같은 장기간의 평균값 내삽과는 달리 지형효과를 반영하기 어려워 거리역산가중법이 수정 없이 사용되고 있다. 우리 나라처럼 지형이 복잡한 산악지역에서는 수평 거리에만 의존한 내삽 결과에 심각한 오류가 포함될 수 있으므로, 영농지원 정보로서 중요한 일 최저기온을 대상으로 추정오차의 최대근원인 해발고도의 영향을 보정 할 수 있는 간단한 공간내삽모형을 작성하였다. 먼저 남한 육지 상에 위치한 63개 표준관측소에서 수집된 일 최저기온자료와 관측소의 위치, 해안으로부터 거리, 경사향, 표고 등 국지기온 결정인자를 회귀분석 하여 표고에 따른 기온감율 추정식을 날짜의 함수로 표현하였다. 63개 관측점의 표고값을 공간내삽 하여 재구성한 전국의 가상 지형으로부터 1 km$\times$ 1 km 공간단위의 전국 수치고도값 편차를 계산하고, 여기에 해당 날짜의 기온감율을 적용하여 보정값을 계산한다. 기존의 거리역산가중법에 의한 기온추정값을 이 보정값에 의해 수정함으로써 최종 기온값을 얻는다. 임의로 선발된 1999년의 월별 하루씩 총 12일에 대하여 이 모형과 기존 거리역산가중법을 각기 적용하여 267개 자동기상관측지점의 일 최저기온을 추정한후 실측값과 비교하였다 오차평균, 절대오차평균, 그리고 평방근오차평균 등 세가지 추정오차를 분석한 결과 이 방법이 거리역산가중법에 비해 산악지역에서의 일 최저기온 추정에 있어 뚜렷한 개선효과를 보였다.
기상청 동네예보 풍속으로부터 농작물의 강풍피해를 예측하기 위해, 방재기상관측지점 19곳의 2012년 풍속자료를 이용하여 기상청 동네예보의 3시간 간격과 동일한 0000, 0300 ${\cdots}$ 2100 시간대의 풍속과 직전 3시간 동안의 최대풍속 간의 관계를 직선회귀식으로 표현하였다. 매 3시간 마다 추정된 최대풍속 중 가장 큰 값을 일 최대풍속으로 간주하고, 이 때의 추정오차를 정규분포와 Weibull 분포 확률밀도함수로 표현하였다. 또한 일 최대풍속과 작물 피해 임계풍속 간의 편차를 추정오차 기반 확률 분포에 적용하여 확률누적값으로 풍해 '주의보'와 '경보' 단계를 설정하였다. 19지점별 최대풍속 추정 회귀계수(a, b)와 추정오차의 표준편차 및 Weibull 분포의 모수(${\alpha}$, ${\beta}$)는 공간내삽하여 분포도로 작성하고 종관기상관측지점 4곳(순천, 남원, 임실, 장수)의 격자값을 추출하였다. 이를 이용해 2012년의 일 최대풍속을 추정하고, 배 만삼길 품종의 낙과 발생 사례에서 제시된 풍속 10m/s를 낙과 임계풍속으로 간주, 풍해 주의보와 경보를 판정하였다. 그 결과, 최대풍속 추정오차를 Weibull 분포로 표현하여 풍해 위험 정도를 판정하는 것이 정규분포만을 이용하는 것보다 더 현장에 정확한 주의보를 발령할 수 있었다.
The deep sea camera system could render it possible to obtain the detailed information of the nodule distribution, but difficult to estimate nodule abundance quantitatively. In order to estimate nodule abundance quantitatively from deep seabed photographs, the nodule abundance equation was derived from the box core data obtained in KODOS area(long.: $154^{\circ}{\sim}151^{\circ}W$, lat.: $9^{\circ}{\sim}12^{\circ}N$) during two survey cruises carried out in 1989 and 1990. The regression equation derived by considering extent of burial of nodule to Handa's equation compensates for the abundance error attributable to partial burial of some nodules by sediments. An average long axis and average extent of burial of nodules in photographed area are determined according to the surface textures of nodules, and nodule coverage is calculated by the image analysis method. Average nodule abundance estimated from seabed photographs by using the equation is approximately 92% of the actual average abundance in KODOS area. The measured sampling points by box core or free fall grab are in general very sparse and hence nodule abundance distribution should be interpolated and extrapolated from measured data to uncharacterized areas. The another goal of this study is to depict continuous distribution of nodule abundance in KODOS area by using PC-version of geostatistical model in which several stages are systematically proceeded. Geostatistics was used to analyse spatial structure and distribution of regionalized variable(nodule abundance) within sets of real data. In order to investigate the spatial structure of nodule abundance in KODOS area, experimental variograms were calculated and fitted to a spherical models in isotropy and anisotropy, respectively. The spherical structure models were used to map out distribution of the nodule abundance for isotropic and anisotropic models by using the kriging method. The result from anisotropic model is much more reliable than one of isotropic model. Distribution map of nodule abundance produced by PC-version of geostatistical model indicates that approximately 40% of KODOS area is considered to be promising area(nodule abundance > $5kg/m^2$) for mining in case of anisotropy.
열흘간격의 순평년 온습도 변화에 따른 산불발생위험성을 분석하기 위해 1995년부터 2004년까지 과거 10년 동안의 산불통계자료와 1971년부터 2000년까지 순평년 평균온도 및 습도자료를 이용하였다. 순평년온습도 변화에 따른 산불발생위험성 평가를 위해 산불발생빈도가 높고 대형산불 발생이 가장 많은 시기인 3월 하순부터 4월 중순까지를 대상으로 하였다. 분석을 위해 가장 일반적으로 사용하는 거리역산가중 (IDW)방법을 이용하여 우리나라 전역의 산불발생빈도 및 온습도 표면을 1 km 간격으로 추정하였다. 산불발생빈도가 가장 높은 4월 초순은 중부내륙, 경기동부, 동해안 지역에서 산불발생 빈도가 높게 나타났으며, 순평년 온습도 변화에 따른 산불발생위험 회귀분석 결과 결정계수($R^2$)가 0.4-0.6 사이에 분포하여 온도와 습도를 독립변수로 하는 다중회귀분석 방법보다 설명력이 향상되는 결과를 보였다. 산불발생에 영향을 미치는 평균온도의 범위는 3월 하순이 $6-10^{\circ}C$, 4월 초순은 $9-12^{\circ}C$, 4월 중순은 $11-14^{\circ}C$ 구간에서 산불발생이 많았고, 평균습도의 경우 3월 하순은 62-67%, 4월 초순은 61-65%, 4월 중순은 60-67% 구간에서 산불발생빈도가 높았다.
제주도 남쪽에 위치한 하논화산은 분화구에 경작지로 이용되고 있는 습지가 있다. 이 습지퇴적층을 조사한 선행 연구자들은 과거에는 이 퇴적층이 마르호였을 것이라 추정하였다. 습지 퇴적층의 심도는 굴절법 탄성파 탐사를 통해 $5{\sim}14m$로 추정 되었으며, 이는 선행 연구결과와 대체로 일치한다. 그러나 이러한 자료들은 특정구간에 대한 정보일 뿐으로, 분화 구내 퇴적층의 공간적 특성을 파악하기는 어렵다. 본 연구에서는 탄성파 탐사를 통해 확보한 습지퇴적층의 심도를 바탕으로, 공간통계기법을 이용하여 화구호를 가상적으로 복원하였다. 화구호의 복원과정은 다음과 같다. 우선, 선행 연구자료와 본 연구의 탐사자료를 바탕으로 기본 데 이 터를 구축하고, 이를 IDW와 크리깅을 이용하여 내삽하였다. 이렇게 내삽된 자료를 다시 현재의 지형면과 연산하여 고지형면을 복원하였으며, 여기에 시추자료에 근거한 수면의 고도를 이용하여 화구호의 경계를 추출하였다. 복원된 화구호는 중앙 분석구의 북쪽에 반달 형태로 존재하였으며, 평균 수심은 약 5m, 최대 수심은 약 13m에 이르렀을 것으로 추정되었다. 아울러, 내삽기법에 따라 미세한 차이는 있으나, 화구호의 면적은 $184,000{\sim}190,000m^2$, 부피는 약 $869,760m^3$로 추정되 었다. 분화구 생성직후부터 지속적인 퇴적작용이 있었기 때문에, 복원된 화구호가 특정 시기의 호수를 직접 가리키지는 않지만, 분화구의 내부 형태와 마르호의 퇴적 및 변화과정을 밝히는 데 중요한 단서가 된다.
조간대의 지형은 연안의 동력학적 작용에 의하여 지속적으로 변화하고 있다. 이와 같은 조간대의 지형적인 변화를 정량적으로 관측하는 것은 퇴적학적 연구뿐만 아니라 연안역 통합관리 측면에서도 매우 중요하다. 이 연구의 목적은 측선을 따라 얻어진 측량자료와 비교적 단기간에 걸쳐 얻어진 광학 및 마이크로파 원격탐사 자료로부터 얻어진 수륙경계선을 이용하여 조간대 DEM을 구하는 것이다. 이 연구에서의 수륙경계선(혹은 해안선)은 해수와 노출된 조간대의 경계선으로 정의된다. 즉 수륙경계선은 특정한 상황의 조간대에서의 등고선을 의미하며, 따라서 이와 같은 방법으로 넓은 지역의 DEM을 구할 수 있다. SAR 자료의 경우는 스펙클의 영향뿐만 아니라 해수와 노출된 조간대에서 반사된 신호와의 강도가 매우 유사한 관계로 수륙경계선을 구하는 것은 매우 어렵다. 이에 따라 이 연구에서는 SAR 영상과 더불어 상관관계도(coherence map)에 MSP-RoA 경계면 추출기법을 적용하여 수륙경계선을 추출하였다. 여러 개의 영상자료로부터 얻어진 수륙경계선은 내삽과정을 거쳐 최종적인 DEM을 형성하게 된다. 이 연구에서는 곰소만 지역에 이 방법을 적용하여 정밀도가 비교적 높은 DEM을 얻을 수 있었다.
가상세계를 저작하기 위한 일반적인 방법은 3차원 모델을 사용하여 객체를 만들고, 그 3차원 객체들을 조직하기 위하여 "장면 그래프(scene graph)"라는 자료구조를 사용하는 것이다. 최근 가상현실의 또 다른 플랫폼으로 이미지 기반 렌더링이 대두되고 있는데, 이 것은 사진과 같은 사실감을 줄 수 있다는 큰 장점을 가진 반면 상호작용의 한계로 인하여 아직까지는 간단한 항해 시스템 등에서만 사용하고 있다. 이 논문은 객체/장면 표현에 대한 위의 두 접근방법의 장점 병합하여, 3차원 모델과 다양한 이미지 기반 객체/장면을 정의하고 이 것들을 함께 렌더링 할 수 있는 장면 그래프 구조를 제안하였다. 또한 Shade등 [1]이 이미 제안한 것처럼, 한 객체에 대한 여러 단계의 LOD(level of detail)를 표현하기 위하여, 서로 다른 다양한 표현방법을 사용하였다. 예를 들면, 동일한 객체지만 가까운 거리에 위치할 때는 3차원 모델을 보여주고, 중간정도 떨어져 있는 경우 빌보드(billboard)의 형태로 보여주며, 아주 멀리 있을 때는 환경 맵(environment map)의 한 부분으로 보여줄 수 있다. 이러한 혼합된 플랫폼을 사용하는 가장 큰 목적은 이미지 기반의 가상환경에 3차원 모델을 포함시킴으로써 상호작용의 한계를 극복하는 것이다. 이러한 플랫폼을 만들기 위하여 몇 가지 선행해야 할 기술적인 과제들이 있다. 다양한 이미지 기반 기술을 유지할 수 있는 장면 그래프의 노드를 디자인하고, 적절한 LOD나 표현을 선택할 수 있는 기준을 정립하며, 그들 사이의 전환을 처리해야 함은 물론, 적절한 상호작용 방법을 구현하고, 전체적인 장면을 올바르게 렌더링 하는 것을 보장할 수 있어야 한다. 현재 우리는 Sense8사의 WorldToolKit 의 장면 그래프 구조에 환경 맵, 빌보드, 움직이는 텍스쳐(moving textures)와 스프라이트(sprites), 그림 속으로의 여행(Tour-into-the-Picture)", view interpolated 객체를 위한 새로운 노드를 추가하였다. 시점으로부터의 거리나 이미지 공간상의 척도를 사용하여 적절한 LOD를 선택하였으며, 사용자가 객체의 내부깊이를 인지하는 거리를 기준으로 객체를 3차원 모델로 보여줄 것인지 이미지로 보여줄 것인지 결정하였다. 또한 상호작용 중에는 객체가 얼마나 떨어져 있는지에 관계없이 3차원 모델이 있다면 그것을 사용하도록 하였다. 마지막으로, 이론적으로 유도한 스위칭 규칙이 유효한지 실험을 하였으며, 긍정적인 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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