Recently, the overseas construction market has been actively promoted for about 10 years, and overseas dam construction has been continuously performed. For the economic and safe construction of the dam, it is important to prepare the main dam construction plan considering the design frequency of the diversion tunnel and the cofferdam. In this respect, the prediction of river level during the rainy season is significant. Since most of the overseas dam construction sites are located in areas with poor infrastructure, the most efficient and economic method to predict the water level in dam construction is to use the upstream water level. In this study, a linear regression model, which is one of the simplest statistical methods, was proposed and examined to predict the downstream level from the upstream level. The Pyeongchang River basin, which has the characteristics of the upper stream (mountain stream), was selected as the target site and the observed water level in Pyeongchang and Panwoon gaging station were used. A regression equation was developed using the water level data set from August 22th to 27th, 2017, and its applicability was tested using the water level data set from August 28th to September 1st, 2018. The dependent variable was selected as the "level difference between two stations," and the independent variable was selected as "the level of water level in Pyeongchang station two hours ago" and the "water level change rate in Pyeongchang station (m/hr)". In addition, the accuracy of the developed equation was checked by using the regression statistics of Root Mean Square Error (RMSE), Adjusted Coefficient of Determination (ACD), and Nach Sutcliffe efficiency Coefficient (NSEC). As a result, the statistical value of the linear regression model was very high, so the downstream water level prediction using the upstream water level was examined in a highly reliable way. In addition, the results of the application of the water level change rate (m/hr) to the regression equation show that although the increase of the statistical value is not large, it is effective to reduce the water level error in the rapid level rise section. Accordingly, this is a significant advantage in estimating the evacuation water level during main dam construction to secure safety in construction site.
Objective: The purpose of this study was to examine the effect of changes in degrees of freedom of the fingers (i.e., the number of the fingers involved in tasks) on the task performance during force production and releasing task. Method: Eight right-handed young men (age: $29.63{\pm}3.02yr$, height: $1.73{\pm}0.04m$, weight: $70.25{\pm}9.05kg$) participated in this study. The subjects were required to press the transducers with three combinations of fingers, including the index-middle (IM), index-middle-ring (IMR), and index-middle-ring-little (IMRL). During the trials, they were instructed to maintain a steady-state level of both normal and tangential forces within the first 5 sec. After the first 5 sec, the subjects were instructed to release the fingers on the transducers as quickly as possible at a self-selected manner within the next 5 sec, resulting in zero force at the end. Customized MATLAB codes (MathWorks Inc., Natick, MA, USA) were written for data analysis. The following variables were quantified: 1) finger force sharing pattern, 2) root mean square error (RMSE) of force to the target force in three axes at the aiming phase, 3) the time duration of the release phase (release time), and 4) the accuracy and precision indexes of the virtual firing position. Results: The RMSE was decreased with the number of fingers increased in both normal and tangential forces at the steady-state phase. The precision index was smaller (more precise) in the IMR condition than in the IM condition, while no significant difference in the accuracy index was observed between the conditions. In addition, no significant difference in release time was found between the conditions. Conclusion: The study provides evidence that the increased number of fingers resulted in better error compensation at the aiming phase and performed a more constant shooting (i.e., smaller precision index). However, the increased number of fingers did not affect the release time, which may influence the consistency of terminal performance. Thus, the number of fingers led to positive results for the current task.
본 논문에서는 다이버시티 효과를 사용하여 다중 안테나를 고려한 경로 손실 모델을 제안한다. 현재까지 진행되어진 연구 중 대다수는 경로 손실 모델은 송신단과 수신단 사이의 지리적 환경을 고려한 모델은 많았지만, 다중 안테나를 고려한 모델은 상대적으로 연구가 적게 진행되었다. 현재 무선 통신 시스템에서도 다중 안테나를 사용한다. 더욱이 지속적인 통신 용량 개선을 위한 방법으로 다이버시티 기법을 사용하는 사례도 쉽게 찾아볼 수 있다. 하지만 이러한 통신 시스템에서 수신 신호의 세기를 예측할 수 있는 경로 손실 모델은 현재 확립되지 않았다. 따라서 이와 같은 환경에서 수신 신호 전력의 변화를 예측하기 위해 다이버시티 이득으로 변화된 SNR(Signal to Noise Ratio)을 구한다. 제안하는 모델에서 수신단의 안테나의 개수가 7개 이상일 때부터 다이버시티 효과가 일정 값으로 수렴하기 때문에 수신단의 안테나의 개수는 10개인 경우까지 고려하였다. 제안한 모델과 연산을 통한 계산값의 RMSE(Root Mean Square Error)는 1이내 임을 확인하였다. 즉, 기존의 BER(Bit Error Rate) 곡선으로부터 다이버시티 이득을 계산하였고, 다중 안테나를 사용한 통신 시스템 모델에서 예측할 수 없었던 수신 신호의 세기를 본 논문에서 제안한 경로 손실 모델을 통하여 예측이 가능하다.
SPOT 4 위성영상의 기하 왜곡을 보정하기 위하여 새로운 접근방법을 연구하였다. 우주공간에서 위성과 지구의 관계를 정립함으로서 새로운 조건 방정식을 유도하였다. 초기 위성에 대한 정보가 어떤 일정한 변화에 의해 왜곡이 있다고 가정하고, LOS(Line-Of-Sight) 벡터를 변화시켜 위성영상의 기하를 보정하는 LOS 벡터 조정 모델을 연구하였다. 본 모델을 증명하기 위하여 관측각이 큰 SPOT 4 위성영상을 대상으로 실험하였다. 또한, 정확한 실험을 위하여 GPS로부터 측량한 10개의 지상기준점(GCPs)과 25개의 검사점(check points)을 사용하였다. SPOT 4 위성영상에 주어진 초기 위성정보(위성 위치, 속도, 자세, 관측각 등)를 그대로 이용하여 계산한 위성영상 기하는 총 35개의 지상기준점과 검사점에 대하여 거의 일정한 변화량을 지녔으며, 이를 통해 SPOT 4 위성영상에 시선벡터조정모델을 적용할 수 있음을 확인하였다. 시선벡터조정모델을 적용하여 영상에 고르게 분포하는 지상기준점을 2점에서 10점까지 변화시키면서 검사점의 오차를 계산하였고, 25개 검사점 오차는 모두 1픽셀 미만이었다. 새로운 접근 방법인 이 모델은 2점 이상의 지상기준점을 이용하여 SPOT 4 영상 기하를 효과적으로 보정하였으며, 또한 SPOT 영상과 촬영방식이 동일한 고해상 위성영상에 대해서도 좋은 결과를 얻을 것으로 기대한다.
대형 광학 거울은 연삭, 연마, 최종연마의 단계를 거쳐 가공된다. 이 가운데 가장 진행이 빠르고 가공량이 많은 연삭 단계에서 정밀하고 신속한 측정이 가능하다면 가공 공정의 효율성을 높일 수 있다. 그런데 연삭 단계의 광학면은 거칠고 광택이 없기 때문에 빛을 이용한 측정이 매우 어렵다. 따라서 간섭계를 사용할 수 없으며 기계적인 방법을 이용하여 면을 측정해야 한다. 레이저트래커는 이동이 가능한 3차원 좌표 측정기로, 이를 이용한 측정 방법이나 데이터 분석을 연구하면 연삭 단계의 광학 거울을 정밀하게 측정할 수 있다. 본 논문에서는 레이저트래커를 이용하여 직경 1 m의 구면 거울의 형상오차를 측정하고, 이 측정 결과를 간섭계로 측정한 것과 비교하였다. 레이저트래커를 이용한 측정법은 형상오차 rms $0.2{\mu}m$, PV $2.7{\mu}m$의 측정 결과를 얻는 것으로 파악되어 연삭 단계 광학면의 정밀한 측정이 가능할 것으로 보인다.
Reference Evapotranspiration Calculator Software (REF-ET)는 ASCE 및 FAO 기준증발산량을 포함한 총 17개의 FAO Penman-Monteith (PM) 방정식의 연산을 동시에 수행할 수 있는 프로그램으로서, 본 연구에서는 REF-ET에 대한 상세한 소개와 함께 기상관측소의 관측자료를 이용하여 REF-ET의 효용성을 논하였다. REF-ET는 각종 PM 방정식들에 대한 시일 월 단위 모의와 지역적 특성의 반영 및 결측자료에 대한 보정 등이 가능하다. REF-ET를 이용하여 서울 기상관측소의 29년간 증발산량을 모의한 결과, 일복사량에 주로 좌우되는 FAO24-Rd 식과 1957-Makk 식의 상관계수가 각각 0.89와 0.88로 높게 나타났으며, 이는 소형증발접시를 이용한 기준증발산량 관측값이 공기 동력학적 증발량만을 주로 반영하기 때문인 것으로 사료된다. 또한 RMSE/bias 분석을 통해 기준증발산 방정식들에 의한 계산값이 증발접시로부터의 기준증발산량에 비해 다소 과대평가되는 현상을 나타내었으나, 이 경우에도 1957-Makk 식이 가장 정확한 것으로 나타났다. 일단위 시계열 분석시 1957-Makk 식은 여름철의 증발산량을 저평가하는 경향을 나타내었으나, 전체적으로 1.06 mm/day의 오차로 증발산량을 모의 가능하였다. 차후 기상관측자료의 정확도를 높이는 연구들과 REF-ET를 병행한다면, 해당 지역 및 기간에 대한 증발산량 모의 및 관련 특성인자를 파악하는 연구에 활용도가 높을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 ESP (Ensemble Streamflow Prediction)기법을 활용한 가뭄전망 체계를 구축하고 가뭄예보에 있어 활용성을 평가하였다. 과거 관측 수문기상 및 지형정보를 이용하여 우리나라 전역에 지면모델(Land Surface Model, LSM)을 구축하고 유출량(Historical Runoff, HR)을 생산하였다. 또한, 모의기간 동안 과거 30개 기상자료와 초기 토양수분량을 이용하여 선행시간별(1, 2, 3개월) 전망된 유출량(Predicted Runoff, PR)을 생산하였다. 평가결과 여름 및 가을철 보다 봄철 및 겨울철에 정확도가 높았으며, 1개월 전망 이후로는 정확도가 낮게 나타났다. 가뭄지수는 국내 가뭄해석에 있어 검증된 표준유출지수(Standardized Runoff Index, SRI)를 활용하였으며, PR_SRI을 산정 및 평가하였다. 1, 2개월 전망에서는 과거 HR이 고려되어 ESP HR에 비해 정확도가 크게 개선됨을 알 수 있었다. 선행시간별 상관계수는 평균 0.71, 0.48, 0.00, 평균제곱근오차는 0.46, 0.76, 1.01로 나타났으며, 건조기에 정확도가 높게 나타나 1, 2개월 전망까지는 ESP를 활용한 국내 가뭄예보의 활용성이 높다고 판단된다.
위성자료를 이용한 표층수온 분포에 관한 연구는 AVHRR을 이용하여 해양이나 내륙의 거대 호수에 적용되어 왔다. 하지만, AVHRR은 공간적인 해상력이 낮아 (1.1 Km) 연안해역이나 시화호에 AVHRR을 적용하여 표층수온을 분석하기는 어렵다. 반면에 Landsat TM은 6번 밴드 (10.4-12.5 $\mu\textrm{m}$)를 이용하여 표층수온을 추출할 수 있으며, 120m 의 공간해상력을 가지고 있어서 시화호와 인근 해역의 표층수온 분포를 분석하는 것이 가능하다. 본 연구에서는 Landsat TM의 공간해상력이 가지는 장점을 이용하여 연안해역과 시화호의 표층수온을 분석하였다. 또한, 표층수온을 파악하기 위해 영상에서 얻은 신호에 경험적 방법, NASA, RESTEC, Quadratic 방법을 적용하여 휘도온도(Brightness Temperature: $^{\circ}C$)를 구하고 이들을 실측치와 비교하였다. 각각의 방법을 적용하여 얻은 계산치는 실측치 보다 1-5$^{\circ}C$ 낮게 나타났으며, NASA방법은 $R^2$=0.9343, RMSE=3.5876$^{\circ}C$, RESTEC방법은 $R^2$=0.8937, RMSE=3.76$^{\circ}C$, Quadratic 방법은 $R^2$=0.8967, RMSE=2.949$^{\circ}C$의 결과를 보여주었다. Landsat TM은 단일밴드에 의해 표층수온을 추출하므로 대기중의 수증기에 따른 오차를 보정하기 어렵다. 따라서, TM 자료에 의한 표층수온 분포는 실측치보다 낮게 추정될 수 있다. 하지만, 연안해역과 시화호의 표층수온 분석에 있어서 공간해상력이 가지는 장점을 이용하기 위해서는 대기중의 수증기와 에어로졸에 의한 대기영향을 감소시킬 수 있는 방법이 제시되어야 할 것이다.
해운 시황을 예측하는 것은 중요한 문제이다. 투자 방식의 결정, 선대 편성 방법, 운임 등을 결정하기 위한 판단 근거가 되며 이는 기업의 이익과 생존에 큰 영향을 미치기 때문이다. 이를 위해 본 연구에서는 기계학습 모델인 장단기 메모리 및 간소화된 장단기 메모리 구조의 Gated Recurrent Units를 활용하여 컨테이너선의 해상운임 예측 모델을 제안한다. 운임 예측 대상은 중국 컨테이너 운임지수(CCFI)이며, 2003년 3월부터 2020년 5월까지의 CCFI 데이터를 학습에 사용하였다. 각 모델에 따라 2020년 6월 이후의 CCFI를 예측한 후 실제 CCFI와 비교, 분석하였다. 실험 모델은 하이퍼 파라메터의 설정에 따라 총 6개의 모델을 설계하였다. 또한 전통적인 분석 방법과의 성능을 비교하기 위해 ARIMA 모델도 실험에 추가하였다. 최적 모델은 두 가지 방법에 따라 선정하였다. 첫 번째 방법으로 각 모델을 10회 반복 실험하여 얻은 RMSE의 평균값이 가장 작은 모델을 선정하는 것이다. 두 번째 방법으로는 모든 실험에서 가장 낮은 RMSE를 기록한 모델을 선정하는 것이다. 실험 결과 전통적 시계열 예측모델인 ARIMA 모델과 비교하여 딥러닝 모델의 정확도를 입증하였으며, 정확한 예측모델을 통해 운임 변동의 위험관리 능력을 제고시키는데 기여했다. 반면 코로나19와 같은 외부 효과에 따른 운임의 급격한 변화상황이 발생한 경우, 예측모델의 정확도가 감소하는 한계점을 나타냈다. 제안된 모델 중 GRU1 모델이 두 가지 평가 방법 모두에서 가장 낮은 RMSE(69.55, 49.35)를 기록하며 최적 모델로 선정되었다.
동해 연안지역의 고해상도 파랑예측을 위하여 통계적 규모축소화 방안을 적용하여 고해상도 동해 연안 파랑예측시스템을 구축하였다. 예측시스템을 구축하기 위하여 기상청 현업에서 예측된 동해 및 남해 연안파랑예측모델과 전구파랑예측모델의 예측결과를 이용하였다. 3일까지는 연안파랑예측모델들의 결과를 그대로 활용하였고 3일 이후 7일까지는 전구파랑예측모델의 예측결과를 통계적 규모축소화 방안(역거리 가중 내삽방법과 조건부합성방법)을 적용하여 예측하였다. 예측된 고해상도 연안예측시스템을 이용하여 예측된 파고의 2차원 공간분포는 연안예측모델의 초기장(분석장)과 자기상관관계를 이용하여 검증하였고 부이 등 해양관측소 자료를 이용하여 파고 및 풍속 예측을 검증되었다. 수치모델의 예측성능과 유사하게 초기시간에는 예측성능이 높게 나타났으나 시간이 지남에 따라 예측성능이 점진적으로 감소되었다. 전체 기간의 파고 예측결과를 파고 관측자료를 이용하여 검증하였을 때 역거리 가중 내삽과 조건부합성방법 적용에 따른 상관계수와 평균 제곱근 오차는 0.46과 0.34 m에서 0.6과 0.28 m로 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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