In this study, we focus on the improvement of data quality transmitted from a weather buoy that guides a route of ships. The buoy has an Internet-of-Thing (IoT) including sensors to collect meteorological data and the buoy's status, and it also has a wireless communication device to send them to the central database in a ground control center and ships nearby. The time interval of data collected by the sensor is irregular, and fault data is often detected. Therefore, this study provides a framework to improve data quality using machine learning models. The normal data pattern is trained by machine learning models, and the trained models detect the fault data from the collected data set of the sensor and adjust them. For determining fault data, interquartile range (IQR) removes the value outside the outlier, and an NGBoost algorithm removes the data above the upper bound and below the lower bound. The removed data is interpolated using NGBoost or long-short term memory (LSTM) algorithm. The performance of the suggested process is evaluated by actual weather buoy data from Korea to improve the quality of 'AIR_TEMPERATURE' data by using other data from the same buoy. The performance of our proposed framework has been validated through computational experiments based on real-world data, confirming its suitability for practical applications in real-world scenarios.
과거에는 주요 항로 인근의 해양안개(sea fog)를 관측하고 이를 선박들의 안전 운항을 위한 실시간 정보를 제공하는 데 있어서, 작동 원리가 유사한 기상관측용 시정계(Visibility Sensor) 또는 항로표지용 안개감지기(fog detector) 등을 설치하여, 장비가 설치된 곳 인근의 국지적인 안개를 관측하고 있었다. 하지만 먼지, 염분 및 꽃가루 등에 의한 오염이나 거미줄 같은 생물에 의한 감지 센서의 오동작이 자주 발생되어, 실시간 관측 정보의 신뢰성이 다소 낮은 상황이었기 때문에 실시간으로 해양안개 관측정보를 선박이나 이용자에게 즉각 제공하기에는 다소 무리가 있었다. 2019년부터 2022년까지 기상청과 해양수산부 항로표지과 등이 협업을 통해, 보다 신뢰성 있는 실시간 영상기반 해양안개관측 시스템을 전국 주요 항로에 있는 항로표지시설(Lighthouse) 100개 국소에 구축하여 신뢰성 있는 해양안개관측 정보를 매 10분마다 수집하고, 이를 실시간으로 대국민 서비스(웹페이지)를 수행하게 되었다.
Global climate change and urbanization have various demerits, such as water pollution, flood damage, and deterioration of water circulation. Thus, attention is drawn to Nature-based Solution (NbS) that solve environmental problems in ways that imitate nature. Among the NbS, urban wetlands are facilities that perform functions, such as removing pollutants from a city, improving water circulation, and providing ecological habitats, by strengthening original natural wetland pillars. Frequent monitoring and maintenance are essential for urban wetlands to maintain their performance; therefore, there is a need to apply the Internet of Things (IoT) technology to wetland monitoring. Therefore, in this study, we attempted to develop a real-time wetland monitoring device and interface. Temperature, water temperature, humidity, soil humidity, PM1, PM2.5, and PM10 were measured, and the measurements were taken at 10-minute intervals for three days in both indoor and wetland. Sensors suitable for conditions that needed to be measured and an Arduino MEGA 2560 were connected to enable sensing, and communication modules were connected to transmit data to real-time databases. The transmitted data were displayed on a developed web page. The data measured to verify the monitoring device were compared with data from the Korea meteorological administration and the Korea environment corporation, and the output and upward or downward trend were similar. Moreover, findings from a related patent search indicated that there are a minimal number of instances where information and communication technology (ICT) has been applied in wetland contexts. Hence, it is essential to consider further research, development, and implementation of ICT to address this gap. The results of this study could be the basis for time-series data analysis research using automation, machine learning, or deep learning in urban wetland maintenance.
본 연구는 현재 NASA에서 제공되는 operational OMI HCHO 관측 값에서 에러를 발견하여, 월평균 HCHO 자료의 시계열에 4 차 다항식을 피팅함으로써 구한 배경 모수화(parameterization)값을 이용하여 OMI HCHO 자료의 보정을 수행하였다. 보정후의 OMI HCHO는 동태평양과 서태평양 지역에서 -1.48%, 0.65%/year 경향성을 보였으며 이 수치는 GOME(-0.99%, 1.1%/year)과 SCAIMACHY(-0.92%, 0.03%/year)의 경향성과 유사한 결과이며 적절하게 비정상적인 배경 HCHO 농도의 증가가 제거되었음을 나타낸다. 이 자료의 검증과 분석은 EOF와 SVD 통계적 분석 방법을 사용하여 아프리카 지역에서 다양한 위성 관측 값과의 (HCHO, CO, $NO_2$ 그리고 firecount) 시공간 변동성의 일치성을 비교 분석함으로써 수행되었다. 아프리카에서 MOPITT CO, OMI $NO_2$, SCIAMAHCY 그리고 OMI HCHO의 EOF와 SVD 분석 결과는 생태계화재(biomass burning)의 시공간 변동성 분포와 매우 높은 일치성을 보여준다. 그러나 OMI HCHO 관측 값은 화재가 가장 강하게 발생하는 지역의 풍하측에서 최대 값이 보이며, 화재 발생이 가장 높은 1월에 다소 낮은 HCHO 값이 보이는 등 시공간적으로 생태계 화제 분포와 차이를 보인다. 이것의 원인으로 우리는 이 지역의 열대우림의 식물활동(biogenic activity)영향으로는 설명할 수 없고, biomass burning 에어로졸에 의한 잘못된 AMF 계산이 OMI HCHO 산출에 사용됨으로써 발생한 오차라는 것을 밝혔다. AMF와 관련된 오차가 적절하게 보정된다면, 아프리카 지역의 HCHO 시공간 변동성은 생태계 화제의 변동성을 따를 것이라 예상된다. 따라서 본 연구는 통계적 기법이 위성 자료를 평가하는데 매우 효율적인 방법임을 제안한다.
The objectives of this research have been focussed on 1) developing prediction techniques for the flash flood and landslide based on rainfall prediction data in agricultural area and 2) developing an integrated forecasting system for the abrupt disasters using USN based real-time disaster sensing techniques. This study contains following steps to achieve the objective; 1) selecting rainfall prediction data, 2) constructing prediction techniques for flash flood and landslide, 3) developing USN and communication network protocol for detecting the abrupt disaster suitable for rural area, & 4) developing mobile application and SMS based early warning service system for local resident and tourist. Local prediction model (LDAPS, UM1.5km) supported by Korean meteorological administration was used for the rainfall prediction by considering spatial and temporal resolution. NRCS TR-20 and infinite slope stability analysis model were used to predict flash flood and landslide. There are limitations in terms of communication distance and cost using Zigbee and CDMA which have been used for existing disaster sensors. Rural suitable sensor-network module for water level and tilting gauge and gateway based on proprietary RF network were developed by consideration of low-cost, low-power, and long-distance for communication suitable for rural condition. SMS & mobile application forecasting & alarming system for local resident and tourist was set up for minimizing damage on the critical regions for abrupt disaster. The developed H/W & S/W for integrated abrupt disaster forecasting & alarming system was verified by field application.
한반도 지각속도 구조 규명을 위해 실시하고 있는 지각규모 탄성파 실험의 일환으로 한반도 지각구조 연구팀이 2004년도와 2008년도에 조사측선상의 각 4개소와 8개소에서 인공적으로 대규모 지진파 신호를 발생시켰으며, 이 지진파 신호들이 기상청 지진망의 고정관측소 지진계에 기록되었다. 43개 속도센서와 103개 가속도센서로 기록된 고정관측소 자료 중, 신호/잡음비가 양호한 진앙거리 120 km 이내의 156개 자료만을 대상으로 Pg 위상의 속도 이방성을 분석하였다. 상대고도보정은 KCRT-2004 자료분석을 통해 구한 지표부근 속도정보와 고정관측소와 측선상의 이동식 관측소 사이의 고도차이를 이용하여 구하였으며, -101.6 ${\sim}$ 105.3 ms의 범위를 갖는다. 부지효과를 제거하기 위한 관측소 잔여보정은 가용한 모든 방향의 발파자료를 대상으로, 고정관측소 주시와 이동관측소 주시의 차이를 발파점별로 평균한 값을 제거하는 방법으로 구하였으며, -89.6 ${\sim}$ 192.2 ms 범위를 갖는다. 추가령 지구대와 옥천계 구조선 방향으로 나타나는 빠른 속도 이상대와 영덕과 울산 부근 높은 지열대의 느린 속도 이상대를 제외하면, Pg 위상으로 구한 한반도 남부의 상부지각속도는 전반적으로 등방성임을 지시한다.
본 연구에서는 강원도 양구군 해안면에서 토양수분 관측과 수치 모델링을 이용하여 강우에 따른 잠재 지하수 함양량을 정량적으로 추정하였다. 토양수분 모니터링을 위해 깊이별(30, 60, 90 cm)로 토양수분 센서를 4지점(YHS1-4)에 설치하였으며 YHS3 주변에 자동기상관측 장비도 설치하였다. 토양수분 모니터링 기간은 2017년 3월 25일부터 2018년 3월 25일까지이며 기상관측 기간은 2016년 5월 6일부터 2018년 5월 6일까지이다. HYDRUS 1D 프로그램을 이용하여 우기인 2017년 6월부터 8월까지 수치해석을 수행하였다. 토양수분 모니터링 기간 동안 평균 토양수분함량은 YHS3에서 $0.300-0.334m^3/m^3$로 전반적으로 높았으며 YHS1에서 $0.129-0.265m^3/m^3$의 가장 낮은 수분 함량 범위들을 보였다. 토양수분 이동 모델링 결과 현장 관측 값과 모델링 값은 유사하였으나 피크 값들이 모델링 결과가 큰 것으로 나타났다. 관측 및 모델링 자료의 상관분석 결과 r, $r^2$, RMSE는 각각 0.88, 0.77, 0.0096으로 높은 상관성 및 낮은 오차율을 나타냈다. 모델링 설정기간 동안 500 cm 깊이에서의 총 잠재 지하수 함양량은 744.2 mm로 나타났다. 이는 2017년 강수량(1,214 mm)의 61.3%가 함양된 것으로 나타났다. 연구지역의 잠재 지하수 함양량은 높은 것으로 나타났으며 불포화대를 통한 지하수 함양 추정연구에 유의미한 결과 값을 제공할 수 있을 것으로 여겨진다.
Objectives: The purpose of this study was to estimate the ventilation rate of residential homes in Korea through tracer gas methods using indoor and outdoor concentrations of carbon dioxide ($CO_2$) and $CO_2$ generation rates from breathing. Methods: In this study, we calculated the number of occupants in a home by time through data on the average number of people per household from the Korean National Statistical Office and also measured the amount of $CO_2$ generation by breathing to estimate the indoor $CO_2$ generation rate. To estimate the ventilation rate, several factors such as the $CO_2$ generation rate and average volume of residential house provided by the Korean National Statistical Office, indoor $CO_2$ concentrations measured by sensors, and outdoor $CO_2$ concentrations provided by the Korea Meteorological Administration, were applied to a mass balance model for residential indoor environments. Results: The average number of people were 2.53 per household and Koreans spend 61.0% of their day at home. The $CO_2$ generation rate from breathing was $13.9{\pm}5.3L/h$ during sleep and $15.1{\pm}5.7L/h$ in a sedentary state. Indoor and outdoor $CO_2$ concentrations were 849 ppm and 407 ppm, respectively. The ventilation rate in Korean residential houses calculated by the mass balance model were $42.1m^3/h$ and 0.71 air change per hour. Conclusions: The estimated ventilation rate tended to increase with an increase in the number of occupants. Since sensor devices were used to collect data, sustainable data could be collected to estimate the ventilation rate of Korean residential homes, which enables further studies such as on changes in the ventilation rate by season resulting from the activities of occupants. The results of this study could be used as a basis for exposure and risk assessment modeling.
동아시아 지역의 에어로졸 광학정보에 대하여 천리안 위성에 탑재된 GOCI, MI, 그리고 Himawari 8 위성에 탑재된 AHI 센서들의 측정자료를 연세 에어로졸 알고리즘(YAER)을 이용하여 산출하였다. 본 연구에서는 각 센서에서 산출되는 에어로졸 광학두께(Aerosol optical depth, AOD)를 상호비교하고, 지상장비인 AERONET과의 검증결과도 보였다. 사용한 AOD 자료는 세 종류의 센서에서 최소반사도 방법(Minimum reflectance method, MRM)을 이용하여 산출된 AOD, 그리고 AHI에서는 단파적외선이용 지표면정보산출방법(Estimated surface reflectance from SWIR, ESR)을 이용한 방법의 AOD까지 총 네가지이다. 세 위성간의 산출결과에서 육지와 해양에서 일관된 결과를 보이고 있으나, MI와 GOCI에서는 구름제거에 한계가 존재하며 AOD의 과대 추정 문제가 보인다. 한편 지상장비인 AERONET과의 비교검증결과는 MI, GOCI, 그리고 AHI 의 MRM 방법, ESR 방법 에서 기대오차 내에 들어오는 비율(% within Expected error, EE)이 36.3, 48.4, 56.6, 68.2%로 각각 나타났다. MI의 경우는 단일 채널을 이용하여 에어로졸광학정보를 산출하고 있고, 계절에 따른 에어로졸 유형을 고정하고 있어, 다양한 오차가 포함되어 낮은 EE를 보이고 있다. 5, 6월에는 ESR 방법의 결과물은 높은 EE 를 나타내고 있는데 이는 GOCI, MI, MRM 방법 에서 사용하고 있는 최소반사도 방법보다 정확한 지면반사도를 산출하기 때문으로 추정된다. 이 결과는 AERONET 사이트 별로 RMSE 와 EE 로 설명하고 있으며, 검증한 총 22개 사이트 중 15개 사이트에서 ESR 방법이 가장 높은 EE 를 보이고 있고, RMSE는 13개 사이트에서 가장 낮게 나타났다. 또한 정지궤도 위성의 특징을 이용하여 시간대별 오차를 각 산출물 별로 보였다. 00~06 Universal Time Coordinated (UTC)에서 한 시간별로 최대로 나타나는 absolute median bias error 는 0.05, 0.09, 0.18, 0.18, 0.14, 0.09, 0.10 로 나타나며 00UTC에서는 GOCI 에서, 나머지 시간대에서는 MI에서 최대오차를 보였다.
제주도는 지질 및 수문계의 특이성으로 인해 수문기상인자 분석을 통한 수문 분석 및 효율적인 물관리가 필수적이다. 하지만 수문기상인자의 지상관측자료는 주변 환경에 의한 영향이 크게 작용하여 공간적인 대표성을 띄기 힘들며, 이를 극복하기 위해 원격탐사 방법이 사용된다. 본 연구에서는 제주도에서 기존에 다른 지역들에서 적용성이 검증된 바 있는 MOD16 증발산량, Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 증발산량, GLDAS 토양수분, Advanced SCATerometer(ASCAT) 토양수분 산출물들의 적용성을 평가하였다. 증발산의 경우 강수량과의 총량 비교 및 플럭스타워 증발산량 관측자료와의 비교를 시행하였고, 토양수분의 경우 6개 토양수분 관측소의 관측자료와 비교하였다. 그 결과 증발산량의 경우 연 강수량의 57%가 증발산량으로 산출되었고, MOD16 증발산량과 GLDAS 증발산량의 상관계수는 0.759로 양호한 값이 산출되었으나, 플럭스타워 증발산량 데이터와 MOD16 증발산량의 상관계수는 0.289, GLDAS 증발산량과의 상관계수는 0.434로 상대적으로 적합성이 낮게 나타났다. 토양수분의 경우 GLDAS 자료의 경우 모든 지점에서 지점자료와 비교하였을 때 RMSE 값은 0.05 미만의 값을 나타냈고, 상관계수의 유의성 검정 결과 통계적으로 유의미한 결과를 얻었다. 하지만 위성자료의 경우 월각지점에서 0.05 이상의 RMSE 값이 나타났고, 세화, 한동 지점에서 상관성이 없다는 상관계수의 유의성 검정 결과를 확인하였다. 이는 제주도에 설치된 증발산량 및 토양수분 센서의 품질관리 및 공간대표성을 띄는 면단위 센서가 충분히 제공되지 않아 위와 같은 결과가 나타나는 것으로 판단된며 더불어 지점 자료의 관리 및 위성, 재분석 자료의 경우 관측 픽셀이 해안과 인접할 시 나타나는 오차로 추정된다. 본 연구를 통해 기존 수문기상인자 지상관측 자료의 개선 필요성을 역셜하고, 이를 통해 제주도에서의 효율적인 물관리 를 위한 기반을 구축하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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