정밀 농업 시행에 있어서 포장 변이성에 대한 이해가 필수적이므로, 직파 재배 논에서 포장 변이성 조사와 토양 검정 결과에 다른 질소 변량 시비에 대한 현장 시험이 전북 김제의 직파 재배 논 시험 포장과 농가 시범 포장에서 이루어졌다. $35m{\times}112m$ 단위 포장에서 10 m 간격의 방격형으로 표토의 토양 시료를 채취하여 분석하였다. 토양 유기물, 유효 인산 및 규산, 그리고 치환성 칼륨 등에 대한 분석이 이루어졌다. 시험 포장에 대한 토양 검정 결과에 의해 다수확과 저투입 농업을 위한 질소 시비 추천량을 계산하여 그 분포도를 작성하였다. 2001년과 2002년의 시험 포장에서의 질소 변량 시험을 토대로, 2003년에는 농가 포장 3개를 선정하여 저투입 질소 시비량을 기준으로 질소 변량 시비에 대한 농가 실증 시험을 하였고, 경제성을 분석하였다. 변량 시비에 의해 수량 중가 및 수량 변이 감소 효과를 알 수 있었다. 변량 시비에 의한 수량 증가와 시비량 절감에도 불구하고, 토양 검정에 소요되는 비용이 절감 비용을 초과하였다.
환승정보에 대한 이용부재와 환승에 따른 버스 요금의 할인 문제 등 여러 가지 문제로 인하여 버스 환승에 대한 인식이 매우 낮은 현실로 환승정보를 이용한 사용자들이 경제적으로 얼마나 이득을 보는지에 대한 정보가 없는 실정이다. 따라서, 본 연구의 목적은 환승 정보가 이용자 개인 이용가치를 대구광역시 버스노선을 대상으로 평가하는 것이다. 환승 정보의 시간가치를 산정하기 위하여 직항노선이 있는 사례구간인 달서구청 ~ 동대구역 구간의 통행시간 비용을 환승노선과 비교 분석하였다. 통행시간 비용 산정에 필요한 통행시간은 대구광역시 1차, 2차, 3차 내부순환도로의 공간적 특성에 따른 정류장 수와 거리를 독립변수로 설정하여 예측하였고 차내 시간가치가 1,728원/시간을 적용하였다. 본 연구의 사례구간인 달서구청~동대구역 구간에서 버스 차내 시간가치가 1,738원인 경우 현재 운영되고 있는 버스노선체계는 환승 정보에 대한 이점이 없는 것으로 분석되었으나 호나승요금을 100% 할인할 경우 환승 정보에 대한 가치가 조금 나타났다. 또한 차내 시간가치가 639원/시간으로 낮은 경우 환승요금이 할인율이 커질수록 환승정보에 대한 가치가 높게 나타났다.
R-tree는 데이터베이스 시스템에서 가장 많이 사용되는 색인 구조로 다차원의 데이터를 관리하는데 매우 효율적이다. 하지만 데이터베이스 시스템이 처리해야 하는 데이터의 용량이 증가함에 따라, 기존의 R-tree에서의 범위 질의의 처리는 디스크의 접근 지연 등의 이유로 인하여 수행 시간이 증가하게 되었다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 버퍼를 사용하거나 혹은 다수의 디스크와 프로세서를 사용하여 병렬로 질의를 수행하고자 하는 많은 연구들이 진행되었다. 이러한 연구들의 일환으로 최근 Graphics Processing Unit(GPU)을 이용한 병렬화 기법들에 대한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 GPU의 적용을 통한 병렬화는 계산 속도의 증가와 디스크 접근 횟수의 감소를 통하여 수행 속도의 개선을 가능하게 하지만 GPU와 CPU사이의 메모리 교환 및 GPU 메모리의 접근 지연 등에 의한 오버헤드를 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 오버헤드를 해결하고 효과적으로 GPU를 적용하기 위하여 GPU를 버퍼로 사용하여 범위 질의를 병렬화하는 기법을 제안하였다. 버퍼 알고리즘을 통하여 메모리 교환 횟수를 줄이고, 동시 접근 가능한 메모리의 용량을 증가시켜 메모리의 접근 지연을 최소화 할 수 있었다. 제안 기법과 기존의 인덱스의 비교 실험에서 최대의 경우 5배 정도의 성능이 개선되는 것을 확인 할 수 있었다.
Kim, Sun-Min;Yorozu, Kazuaki;Tachikawa, Yasuto;Shiiba, Michiharu
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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pp.15-15
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2011
The radar observation system in Japan is operated by two governmental groups: Japan Meteorological Agency (JMA) and the Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism (MLIT) of Japan. The JMA radar observation network is comprised of 20 C-band radars (with a wavelength of 5.6 cm), which cover most of the Japan Islands and observe rainfall intensity and distribution. And the MLIT's radar observation system is composed of 26 C-band radars throughout Japan. The observed radar echo from each radar unit is first modified, and then sent to the National Bureau of Synthesis Process within the MLIT. Through several steps for homogenizing observation accuracy, including distance and elevation correction, synthesized rainfall intensity maps for the entire nation of Japan are generated every 5 minutes. The MLIT has recently launched a new radar observation network system designed for flash flood observation and forecasting in small river basins within urban areas. It is called the X-band multi parameter radar network, and is distinguished by its dual polarimetric wave pulses of short length (3cm). Attenuation problems resulting from the short wave length of radar echo are strengthened by polarimetric wavelengths and very dense radar networks. Currently, the network is established within four areas. Each area is observed using 3-4 X-band radars with very fine resolution in spatial (250 m) and temporal (1 minute intervals). This study provides a series of utilization procedures for the new input data into a real-time forecasting system. First of all, the accuracy of the X-band radar observation was determined by comparing its results with the rainfall intensities as observed by ground gauge stations. It was also compared with conventional C-band radar observation. The rainfall information from the new radar network was then provided to a distributed hydrologic model to simulate river discharges. The simulated river discharges were evaluated again using the observed river discharge to estimate the applicability of the new observation network in the context of operations regarding flood forecasting. It was able to determine that the newly equipped X-band polarimetric radar network shows somewhat improved observation accuracy compared to conventional C-band radar observation. However, it has a tendency to underestimate the rainfall, and the accuracy is not always superior to that of the C-band radar. The accuracy evaluation of the X-band radar observation in this study was conducted using only limited rainfall events, and more cases should be examined for developing a broader understanding of the general behavior of the X-band radar and for improving observation accuracy.
교통정보 제공 측면에서 여행시간에 대한 정보는 교통관리 영역 내에서 교통혼잡을 효과적으로 분산시킬 수 있는 핵심정보 중 하나이다. 특히 여행시간에 대한 정보는 운전자가 운전 중 경로선택을 의사결정하는데 있어서 주요한 요소로서 현실적인 신뢰도 확보를 전제로 한다. 본 연구는 남산권 교통정보시스템의 일환으로 총 연장도로 6.1km를 대상으로 구성된 6개의 교통축(corridor)을 대상으로 혼잡시 VMS, ARS, WEB을 이용한 정보 제공을 목적으로 도착예정시간 알고리즘을 개발하였다. 시스템의 공간적 범위는 각 축별 2~3.5km 범위내의 구간을 대상으로 하며, 각 교통축의 출발 및 도착지점에 신호교차로가 존재하여 단순한 연속교통류 특성이외 단속류 교통특성이 교통류내에 포함되어 있다. 목표 알고리즘은 ILD기초자료를 활용하여 수요교통량과 대기길이정보를 이용한다. 수요교통량은 각 지점간 밀도추정을 대상으로 하였으며 이를 위하여 Greenburg Model이 채택되었다. 대기길이 정보는 각 지점별 속도와 밀도에 의하여 산출된다. 연구모형은 단위시간당 변동성을 안정화하기 위하여 전략적으로 번호판 매칭기법에 의한 AVI를 도입하였으며, 이를 통한 관측 된 여행시간 정보를 이용하였다. AVI여행시간 정보는 1일 1회 대기길이에 따른 교통류 특성을 구분하여 ILD에 의한 여행시간을 생성하는데 기반모수로 적용될 수 있도록 Hybrid Model로 구성하여 적용시켰다. 본 연구에 의한 알고리즘 적용결과, 혼잡상황하에서 84% 그리고 전체평균 88%이상의 정확성을 도출하는 것으로 나타났으며, 이러한 정보들은 남산권 교통정보시스템을 이용하는 운전자들에게 유용한 것으로 조사되었다.
이온층 구면을 사각형 격자로 분할하여 각 격자에서 총전자수를 추정하는 지역적 GPS 이 온층 모델을 제시한다. 한반도 상공을 위도와 경도 1$^{\circ}$$\times$1$^{\circ}$의 공간해상도를 가진 격자로 구분하고 칼만 필터(Kalman filter)를 이용하여 격자 상의 총전자수를 추정하였다. 이 연구를 위해 한국천문연구원에서 운영하고 있는 전국 규모의 9개 GPS 상시 관측소의 데이터를 이용하였다. 수신된 의사거리 데이터의 측정 잡음을 줄이기 위해 의사거리와 반송파 위상 데이터를 선형 조합한 위상보정 의사거리(phase-leveled pseudorange) 데이터를 새롭게 만들어 사용하였다. 또한 지역적 이온층의 변화에 적합한 태양-지자기 좌표계(solar-geomagnetic reference frame)를 이용하였다. 태양 활동이 비교적 활발하지 않은 때의 경우, 이 연구의 모델은 이온층 활동이 활발한 낮 시간대의 총전자수가 대략 30-45 TECU 정도로 나타났다. 이 모델의 신뢰성을 평가하기 위해 한국천문연구원(Korea Astronomy Observatory, KAO)의 지역적 모델과 Center for Orbit Determination in Europe의 전 지구적 모델에 의한 총전자수를 동일 지역에 대해 비교했을 때 5일 동안 약 4-5 TECU 정도의 RMS 차이를 보였다.
본 연구는 도시 내 지역난방 공급지역에 존재하는 Heat Pump용 가용 잠재적 열원을 추정하고자 하였다. 미활용에너지 잠재량은 Open source 기반의 자료를 바탕으로 추정 통합하였다. 특히 수도권 남부에 위치한( 평택시) DH network 내에 대형마트와 공공사우나 시설에 대해 회수 가능한 열에너지 밀도와 열원 지역의 열 수요에 대해 지리적인 공간 분석을 수행하였다. 연구 결과, 연구 대상 DH network 지역에서는 대형마트와 공공사우나 두 가지 열원에 대해 총 1,741.7 toe/year 수준의 잠재 에너지량을 보유하고 있었다. 이 중 57.8%에 해당하는 1,006.9 toe/year를 지역난방용으로 연계할 수 있을 것으로 추정 되었다. 대형마트는 연면적과 에너지 사용량이 0.4937의 양의 상관관계를 보였다. 회수 가능한 에너지 원단위는 상관관계계수를 반영하여 연면적 당 $0.0017toe/m^2$, 저감 가능한 온실가스 배출량은 $0.0069tCO_2/m^2$로 분석되었다. 또한, 공공사우나는 실증사례와 이론 계산 값을 비교하여, 80% 수준의 보수적 추정으로 목욕장 면적당 $0.0315toe/m^2$가 회수 가능한 에너지 원단위로 분석되었으며, 저감 가능한 온실가스 배출량은 $0.1183tCO_2/m^2$로 분석되었다. 이 지역의 총 잠재 에너지량은 행정 구역별 공동주택의 열 수요와 0.5272의 양의 상관관계를 갖고 있었으며, 특히 교통과 상업 중심 지구에서 상대적으로 높은 잠재 에너지량을 가지고 있음을 확인 하였다.
객체 기반 영상 분석은 영상의 복잡도를 낮추는 동시에 영상의 특성을 유지한다는 점에서 픽셀 기반 영상 분석보다 높은 효율성과 정보 활용 가능성을 지닌다. Superpixel은 일반적인 영상 분할보다 작은 영상 단위로 영상을 과분할함으로써 영상 내의 경계를 보다 잘 유지할 수 있다. 이 가운데 SLIC(Simple linear iterative clustering) superpixel 기법은 기존의 기법들보다 높은 품질의 영상 분할 결과를 제시하는 것으로 알려져 있다. 이러한 SLIC 기법의 입력 파라미터인 superpixel의 개수는 영상 분할 결과에 큰 영향을 미침에도 이에 대한 연구는 선행 연구에서 충분히 다루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 KOMPSAT 영상을 이용하여 변화 탐지 활용 연구를 위한 SLIC 계열 superpixel 기법의 최적 파라미터 분석 및 변화 탐지 성능 비교를 수행하였다. 사용된 superpixel 기법은 SLIC, SLIC0(SLIC의 무변수 버전), SNIC(Simple non-iterative clustering) 의 세 가지 기법으로, $5{\times}5$(픽셀)에서 $50{\times}50$(픽셀)의 superpixel 크기 범위에 대해서 superpixel 개수를 지정하여 superpixel 분할 영상을 생성하고 변화 탐지 참조 영상에 대한 재현율을 분석하였다. 이를 통해 얻어진 최적 superpixel 크기를 바탕으로 변화를 탐지하고자 하는 두 영상의 차 영상을 분할한 후 일정 크기의 객체로 clustering하였다. 두 시기(bi-temporal) 영상으로부터 얻어진 공통된 영상경계는 전후 영상에 각각 적용함으로써 각 superpixel의 feature(Lab 색상 차이) 변화를 탐지하였다. 최종적인 변화 탐지 결과는 참조 영상을 통해 그 성능이 분석하였으며, 영상의 과분할 정도가 높지 않더라도 규칙적인 크기와 형태의 superpixel을 통해 높은 변화 탐지 성능을 달성할 수 있음을 확인하였다.
북극 지역의 대기 온도는 바다 및 해빙, 대기 사이의 에너지 교환에 큰 역할을 하므로 북극 대기 온도를 정확하게 파악하는 것은 중요하다. 하지만 현장 관측 자료들은 북극 대기 온도의 공간적인 분포를 나타내는 데에 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 부이(buoy) 자료와 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2) 위성자료를 이용하여 기계학습 기반 여름철 대기 온도 추정 모델을 구축하였다. 기계학습으로는 random forest(RF) 및 support vector machine(SVM)을 사용하였으며, AMSR2 관측 시간에 따라 하루 두 번의 대기 온도를 추정하였다. 또한 추정된 대기 온도를 유럽 중기예보센터(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)의 ERA-Interim 재분석자료의 대기 온도와 공간 분포를 비교하였다. 교차 검증 결과 두 가지 기계학습 기법 모두 0.84-0.88의 $R^2$ 및 $1.31-1.53^{\circ}C$의 RMSE를 보였다. 공간적인 분포에서 IABP 부이 관측 자료가 존재하지 않는 바렌츠해(Barents Sea), 카라해(Kara Sea) 및 배핀만(Baffin bay) 지역에서는 기계학습 모델이 ERA-Interim 대기 온도에 비하여 과소 추정하는 경향을 보였다. 본 연구는 경험적인 북극 대기 온도 추정의 가능성과 한계점을 서술하였다.
이 기술 노트에서는 중간복잡도 지구시스템모델의 하나인 LOVECLIM의 1.3 버전의 특성과 설치 및 운영 방법을 살펴보았으며, 두 종류의 홀로세의 기후 실험을 수행하고 그 결과를 기존 CMIP5/PMIP3실험결과와 비교, 분석하였다. 이 연구에서 수행된 홀로세 중기 평형기후실험과 홀로세 중기부터 현재까지의 점진적 기후변화 실험 결과를 CMIP5/PMIP3 실험 결과와 비교하여 살펴본 결과, 연직 3층의 준지균 근사 방정식을 사용하는 LOVECLIM의 대기모델은 지면대기 온도, 200 hPa 동서방향 바람, 800 hPa 남북방향 바람의 전구 분포의 공간상관도와 편차에서 CMIP5/PMIP3에 참여한 최신의 기후모델들에 비하여 상대적으로 낮은 대기장의 모의정확도를 보였지만, 전구 지면온도의 분포 및 변화, 대륙 연안 지역의 800 hPa 바람장, 200 hPa 동서방향 바람장 등은 최신의 기후모델과 유사한 모의 특성을 보였다. 특히 최근 6천년간의 장기 기후변화 실험은 단일 CPU 환경에서 약 4일 정도의 적분을 통해 수행되었음에도 CMIP5/PMIP3 기후모델들에서 모의된 두 시기의 지면온도의 주요한 차이를 잘 모의하고 있는 것으로 나타났다. 이렇듯 중간복잡도 지구시스템모델은 상대적으로 낮은 정확도로 인하여 범용적인 연구 도구로 활용되기에는 한계가 있지만, 고기후 등 특정 분야의 연구에서는 매우 유용한 연구 도구로 활용될 수 있다. 이러한 활용성은 중간복잡도 지구시스템모델을 이용한 여러 연구 결과들에서도 살펴볼 수 있으며, 이 기술 노트에서 소개된 LOVECLIM의 특성 및 설치 과정이 LOVECLIM을 이용한 다양한 국내 연구에 기여할 수 있길 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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