In this study, we generate He I 1083 nm images from Solar Dynamic Observatory (SDO)/Atmospheric Imaging Assembly (AIA) images using a novel deep learning method (pix2pixHD) based on conditional Generative Adversarial Networks (cGAN). He I 1083 nm images from National Solar Observatory (NSO)/Synoptic Optical Long-term Investigations of the Sun (SOLIS) are used as target data. We make three models: single input SDO/AIA 19.3 nm image for Model I, single input 30.4 nm image for Model II, and double input (19.3 and 30.4 nm) images for Model III. We use data from 2010 October to 2015 July except for June and December for training and the remaining one for test. Major results of our study are as follows. First, the models successfully generate He I 1083 nm images with high correlations. Second, the model with two input images shows better results than those with one input image in terms of metrics such as correlation coefficient (CC) and root mean squared error (RMSE). CC and RMSE between real and AI-generated ones for the model III with 4 by 4 binnings are 0.84 and 11.80, respectively. Third, AI-generated images show well observational features such as active regions, filaments, and coronal holes. This work is meaningful in that our model can produce He I 1083 nm images with higher cadence without data gaps, which would be useful for studying the time evolution of chromosphere and coronal holes.
본 연구는 영국기상청에서 개발된 지역기후모델 Hadley Centre Global Environmental Model version 3 regional climate model (HadGEM3-RA)로부터 모의된 동아시아 지역의 기온과 강수 결과를 평가하였다. HadGEM3-RA는 Coordinated Regional climate Downscaling Experiment-East Asia (CORDEX-EA) Phase II 영역에서 15년 (2000-2014년) 모의되었다. 동아시아 여름 몬순에 의한 HadGEM3-RA 강수대 분포는 Asian Precipitation Highly Resolved Observational Data Integration Towards Evaluation of water resources (APHRODITE) 자료와 잘 일치한다. 그러나, 동남아시아 강수는 과대 모의하며 남한에서는 과소 모의한다. 특히 모의된 여름철 강수량과 APHRODITE 강수량은 남한지역에서 가장 낮은 상관 계수와 가장 큰 오차크기(RMSE)를 보인다. 동아시아 기온 예측은 과소 모의하며 겨울철 오차가 가장 크다. 남한 기온 예측은 봄 동안 가장 큰 과소 모의 오차를 나타냈다. 국지적 예측성을 평가하기 위하여 서울기상관측소 ASOS 자료와 비교한 기온과 강수의 시계열은 여름철 강수와 겨울철 기온이 과소 모의하는 공간 평균된 검증 결과와 유사하였다. 특히 여름철 강수량 증가시 과소 모의 오차가 증가하였다. 겨울철 기온은 저온에서는 과소 모의하나 고온은 과대 모의하는 경향이 나타났다. 극한기후지수 비교 결과는 폭염은 과대 모의하여, 집중호우는 과소 모의하는 오차가 나타났다. 수평해상도25km로 모의된 HadGEM3-RA는 중규모 대류계와 지형성 강수 예측에서 한계를 보였다. 본 연구는 지역기후모델 예측성 개선을 위한 초기 자료 개선, 해상도 향상, 물리 과정의 개선이 필요함을 지시한다.
GPS 단일 주파수(L1) 수신기의 상대 측위 정밀도 향상을 위해 가중 평활화 기법(weighted smoothing technique)을 적용하고 다양한 기선에 대해 자료 처리를 수행하였다. C/A 코드를 이용한 의사거리의 측정 오차를 최소화하기 위하여 위상 가중 평활화 기법을 활용하였으며, 위상 신호의 끊김 현상으로 인한 결과를 보완하기 위해 위치 평활화 기법을 적용하였다. 대전에 위치한 IGS 기준점을 기점으로 중${\cdot}$장기선(5km, 10km, 30km, 40km, 150km)에 대해 자료 처리를 수행하였으며, 이때 기선에 따라 대기 모델(이온층${\cdot}$대류층)등 추가적인 오차 요인들을 고려하였다. 이 논문은 이러한 가중 평활화 기법을 활용하여 시간이 경과함에 따라 보다 안정적인 결과를 산출할 수 있었음을 제시하고 있으며, 사이클 슬립등 주의 환경에 민감한 오차들은 위치 평활화 기법을 써서 보완할 수 있음을 나타내고 있다. 이러한 결과들을 토대로 가중 평활화 기법을 실시간 응용분야는 물론 후처리 응용분야에도 적용이 가능함을 발견하였고, 이러한 기법들은 반송파 위상 자료를 이용하는 모호 정수 결정기술과 유사한 결과를 산출할 수 있어, 대체 기법으로 활용가능 할 것으로 기대된다.
위성 고도계는 30년 동안 지속적으로 전 지구 대양에서 해수면고도를 관측하고 있으며, 전 지구 평균 해수면의 상승에 대한 명확한 근거를 제시하였다. 지역적인 해역에서 해수면고도의 시공간 변동성을 연구하기 위해서는 정확한 관측 자료가 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 외해에 위치한 이어도 해양과학기지 관측자료를 활용하여 인공위성(Envisat, Jason-1, Jason-2, SARAL, Jason-3, Sentinel-3A/B) 고도계 관측 해수면고도를 비교 검증하였다. 위성별 해수면고도 편차와 평균제곱근오차는 각각 1.58-4.69 cm와 6.33-9.67 cm를 나타냈다. 위성-이어도 일치점 거리가 멀어질수록 위성 해수면고도 관측 오차가 현저히 증폭되었다. 이어도 해양과학기지 관측 해수면고도를 조석 주기에 대해 조화분해 하였으며 대기압 자료를 활용하여 역기압효과를 계산하여 위성 고도계 자료의 조석 및 대기 효과 보정을 검증하였다. 한반도 주변 해역에서 위성 해수면고도 자료의 정확한 조석 보정을 위해서는 위성에 활용되는 조석 자료의 정확도 향상이 필요함을 확인하였다.
다른 나라의 저궤도 위성에 대한 궤도 정보를 레이더 시스템을 이용하여 독자적으로 획득할 경우, 이에 필요한 궤도결정 알고리즘을 해석적 모델인 SGP4 모델과 실시간 처리방식인 확장 칼만필터를 이용하여 수치적 방법으로 개발하였다. 궤도결정 알고리즘의 상태벡터를 Kepler 6궤도 요소로 지정할 경우, 상태천이 행렬 계산시 궤도 경사각과 이심률에 대해 특이점 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 평균 궤도 요소를 평균 위치 및 속도 요소로 변환하여 상태벡터로 지정하였다. 필터 구성시 상태천이 행렬(State Transition Matrix)과 공분산 행렬(Covariance Matrix)은 SGP4모델과 수치적 방법인 finite difference방법을 이용하여 계산하였으며, 관측 자료는 방위 각, 고도각, 그리고 시선거리 형태로 각각 입력되며 각 관측 형태에 따라 일괄적으로 처리하도록 필터를 구성하였다. TOPEX/POSEIDON POE를 이용 시뮬레이션 생성한 관측간을 사용하여 개발한 궤도결정 알고리즘의 성능을 분석한 결과 개발한 알고리즘은 약 1km의 위치 오차를 가지며 7일 동안 약 3km의 위치 오차를 가지는 NORAD시스템과 동일한 성능을 가지기 위해 필요한 레이더 시스템의 최소 성능 요구조건은 방위각과 고도각은 0.1도 이내이고 시선거리는 50m이 내여야 한다.
대부분의 임상시험에서 가장 대표적으로 사용되는 실험설계는 무작위화로, 치료 효과를 정확하게 추정하기 위해 이용된다. 그러나 무작위화가 이루어지지 않은 관찰연구의 경우 치료군과 대조군의 비교로 얻는 치료효과에는 환자 간의 특성 등 여러 조정되지 않은 차이로 인해 편향이 발생한다. 성향 점수 가중치는 이러한 문제점을 해결하기 위해 널리쓰이는 방법으로 치료 효과를 추정하는데에 있어 교란요인을 조정하여 편향을 최소화하도록 하는 방법이다. 성향 점수를 이용한 가중치 방법 중 가장 널리 알려진 역확률 가중치는 관찰된 공변량이 주어졌을 때 특정 치료에 할당될 조건부 확률의 역에 비례하는 가중치를 할당한다. 그러나 이 방법은 극단적인 성향 점수에 의해 종종 방해 받아 편향된 추정치와 과도한 분산을 초래한다는 점이 알려져있어 이러한 문제를 완화하기 위해 절사 역확률 가중치, 중복 가중치, 일치 가중치를 포함한 여러 가지 대안 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 제한된 중복, 잘못 지정된 성향 점수 모델 및 예측과 반대되는 치료 등 다양한 문제상황에서 여러 성향 점수 가중치 방법의 성능을 비교하는 시뮬레이션 비교연구를 수행하였다. 비교연구의 결과 중복 가중치와 일치 가중치는 편향, 제곱근평균제곱오차 및 포함 확률 측면에서 역확률 가중치와 절사역확률 가중치에 비에 우월한 성능을 보임을 확인하였다.
본 연구에서는 지역 기상-해양 접합모델을 이용하여 2018년 8월 28일부터 30일까지 한반도 서울-경기지역에 내린 강수에 대해 대기-해양 상호작용의 효과를 분석하였다. 지역 기상-해양 접합모델에서 기상모델은 WRF (Weather Research Forecasts)가 사용되었으며, 해양모델은 ROMS (Regional Oceanic Modeling System)가 사용되었다. 단일 기상 모델은 WRF모델만 이용되었으며, ECMWF Re-Analysis Interim 의 해수면온도자료가 바닥경계자료로 사용되었다. 관측자료와 비교하여, 대기-해양 상호작용의 효과가 고려된 접합모델은 서울-경기지역의 강수 및 황해 해수면온도에 대해 공간상관계수가 각각 0.6과 0.84로 이는 지역 기상모델보다 높게 나타났다. 또한, 평균편향오차(MBE, Mean Bias Error)은 각각 -2.32와 -0.62로 지역 기상모델 보다 낮은 오차율을 보였다. 상당온위와 해수면온도 및 역학적 수렴장으로 분석한 대기-해양 상호작용의 효과는 황해 해수면온도의 변화를 유도하였고, 그 변화는 하층대기에서 열적 불안정과 운동학적 수렴대의 차이를 발생시켰다. 열적 불안정과 수렴대는 결과적으로 서울-경기 지역에서 상승운동을 유도하였고, 결과적으로 기상-해양 접합모델에서 모의된 강수가 관측과 더 유사한 공간분포를 나타냈다. 그러나 복잡한 관계에 있는 대기-해양 상호작용의 효과를 더 명확히 파악하기 위해서는 다양한 사례연구와 장기적인 분석이 필요하지만, 본 연구는 기상-해양 상호작용이 강수 예보에 중요성에 대한 또 다른 증거를 제시한다.
중규모 기상 모델을 이용하여 안개와 같은 미세규모 국지현상을 정확히 재현하는 것은 매우 어려운 실정이다. 특히, 수치모델의 초기 입력 자료의 불확도는 수치모델의 예측 정확도에 결정적인 영향을 미치기 때문에 이를 보완하기 위한 자료동화 과정이 요구되어진다. 본 연구에서는 WRF (Weather Research and Forecasting) 모델을 이용하여 낙동강 지역에서 발생한 여름철 안개사례 재현실험을 대상으로 중규모 기상 모델의 한계를 검증하였다. 중규모 기상 모델에서 초기 및 경계장으로 사용되는 KLAPS (Korea Local Analysis and Prediction System)와 LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) 분석장 자료를 이용하여 수치모델 모의 정확도 민감도 분석을 수행하였다. 또한 AWS (Automatic Weather System) 자료를 이용한 자료동화(Four-Dimensional Data Assimilation)에 의한 수치모델의 정확도 개선 정도를 평가하였다. 초기 및 경계장 민감도 분석 결과에서 LDAPS 자료를 입력 자료로 사용한 경우가 KLAPS 자료 보다 기온과 이슬점온도, 상대습도에서 높은 정확도를 보였고, 풍속은 더 낮은 수준을 나타내었다. 특히, 상대습도에서 LDAPS의 경우는 RMSE (Root Mean Square Error)가 15.9%, KLAPS는 35.6%의 수준을 보여 그 차이가 매우 크게 나타났다. 또한 자료동화를 통하여 기온, 풍속, 상대습도의 RMSE가 각각 $0.3^{\circ}C$, $0.2ms^{-1}$, 2.2% 수준으로 개선되었다.
도로전광표지(VMS, Variable Message Sign)는 $\lceil$도로의 구조 시설에 관한 규칙$\rfloor$제 38조에 의하여 설치하는 교통관리 시설로서 도로교통의 원활한 소통과 안전을 도모하고 교통사고를 방지하기 위한 사전정보 제공을 위한 부속시설이다. 현재 ITS 산업이 활성화 되여 VMS의 기술적 요소가 발달을 거듭하면서, 보다 질적인 정보제공을 위하여 표출방식을 달리 하여 제공하고자 하는 노력이 여기저기서 시도되고는 있다. 그러나 표출방식별 효과에 대한 검증없이 사용되고 있거나 아직까지는 고정식(Stationary)위주의 표출방식만이 제한적으로 사용되고 있어 그 효과를 백분 활용하지 못하고 있는 것이 사실이다. 이에 본 연구에서는 정보를 인지하고 판단하는 운전자 관점에서 보다 실용적이고 효과적인 정보 전달을 위한 방안의 기초연구로서 인지반응 특성요소를 효과척도로 활용하여 표출방식간 유의성 검증을 실시하였다. 이를 위하여 3D-시뮬레이션을 개발하여 보다 객관적인 비교실험을 수행하였다. 표출방식 간 비교변수로는 VMS의 요구조건이자 운전자 인지특성을 대변할 수 있는 현저성, 판독성, 이해성으로 선정하여, 한 표출방식에 대한 각각에 특성실험을 동시에 수행하였다. 뿐만 아니라 기존의 인지 특성변수로 채택된 판독시간의 실험에 대한 피실험자의 측정오차를 줄이기 위하여 초점기록계(Eye Marker Recorder)를 이용하여 실험함으로서 보다 정량적이면서도 객관적인 판독시간을 측정할 수 있었다. 각각의 측정 변수들에 대한 표출방식간 유의성을 검증하기 위하여 각 변수의 데이터 범주에 맞도록 현저성은 교차분석으로, 판독성과 이해성은 분산분석으로 검토하였다. 그 결과 현저성은 플래쉬>고정식${\neq}>$스크롤 방식 순으로 유의미한 차이를 나타냈으며, 판독성은 고정식과 플래쉬 방식의 차이는 없었고 스크롤 방식의 경우만이 유의미한 차이로 판독시간이 증가함을 알 수 있었다. 또 이해성에 있어서 플래쉬>고정식>스크롤 방식 순으로 나타나 전체의 결과를 종합하여 볼 때 플래쉬 방식의 성능이 우수함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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