• 제목/요약/키워드: Spatiotemporal

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영남육괴에 기록된 고원생대 고온조산운동 (Paleoproterozoic Hot Orogenesis Recorded in the Yeongnam Massif, Korea)

  • 이유영;조문섭
    • 광물과 암석
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    • 제35권3호
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    • pp.199-214
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    • 2022
  • 영남육괴는 광역적인 고온-저압의 변성작용과 부분용융을 경험한 한반도 지각을 대표하는 기반암 중 하나이다. 이 논문에서는 지금까지 보고된 영남육괴 고온 변성암류에 기록된 백립암상의 변성작용과 부분용융 과정을 통해 고원생대(1.87-1.84Ga)의 고온조산운동 기록을 살펴본다. 특히 열원으로서의 역할을 담당했던, 산청-하동지역 회장암질 마그마를 비롯한 고철질 화성활동과 고온-저압 변성작용 사이의 시공간적 연계는 영남육괴의 광역변성작용과 지각용융을 이해하는데 필수적인 정보를 제공한다. 지각용융은 주로 함(含)유체 부분용융과 백운모/흑운모의 탈수용융에 의해 발생하였으며, 다양한 형태의 우백대와 우백질 화강암을 형성하였다. 이차이온질량분석기를 활용한 저어콘과 모나자이트의 암석연대학적 결과는 영남육괴의 고온변성작용과 부분용융이 약 1870-1854 Ma의 ~15 Ma 기간 동안 지속되었음을 지시한다. 또한, 초기 차노카이트로 대표되는 유체유입 사건이 약 1840 Ma에 발생하였다. 이와 같이 영남육괴 내에는 고온변성작용과 부분융용, 그리고 유체유입이라는 고온조산대를 대표하는 일련의 지질사건들이 기록되어 있다. 영남육괴에서 확인된 고온조산대는 북중국 지괴에서 흔히 보고되는 고원생대 조산운동과 연계되어 있으며, 고원생대 콜럼비아/누나 초대륙 진화의 최후기 산물이리라 판단된다.

2차원 수리-역학적 연계 입자유동코드를 사용한 가스생산 유발지진 모델링: 네덜란드 그로닝엔 천연가스전에서의 지진 사례 연구 (Modelling Gas Production Induced Seismicity Using 2D Hydro-Mechanical Coupled Particle Flow Code: Case Study of Seismicity in the Natural Gas Field in Groningen Netherlands)

  • 윤정석;;;;;민기복
    • 터널과지하공간
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    • 제33권1호
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    • pp.57-69
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    • 2023
  • 본 연구에서는 2차원 수리-역학적연계 개별요소모델링(DEM)을 사용하여 네델란드 그로닝엔(Groningen) 천연가스전 저류층의 유발지진을 모사하였다. 수치해석 코드는 ITASCA社의 상용프로그램인 PFC2D (Particle Flow Code 2D)를 사용하였으며 본 수치해석 연구에 적용하기 위해 수리-역학적 연계 모델 외 1) 비균질 저류층 압력분포 초기화, 2) 비선형 압력-시간이력 경계조건, 3) 국소 응력 분포 계산 등의 개별모듈을 추가개발, 적용하였다. 그로닝엔 가스전에 분포하는 복잡한 단층 형상을 포함하는 40 × 50 km2 크기의 2차원 모델을 생성하였고, 1960년부터 2020년까지 약 60년 동안의 가스생산, 즉 압 력저하로 인한 단층의 파괴거동을 모사하였다. 유발지진의 시공간적 발생을 수치해석모델로 재현하였고 그 발생 메커니즘을 규명하였다. 또한 저류층 압축으로부터 지표에서의 지반침하의 분포를 예측하였고 그로닝엔에서의 실측자료 사이에 유사성을 확인할 수 있었다. 이를 통해 본 연구에서 소개한 2차원 수리-역학적연계 개별요소모델링(DEM)의 복잡한 지질조건과 수리-역학적 연계 프로세스에 의한 단층거동을 구현할 수 있는 툴(tool)로서의 활용성을 확인하였다.

유전적으로 암호화된 FRET 바이오센서를 통한 세포막 하위 도메인의 Src 활성 비교 분석 (Comparative Analysis of Src Activity in Plasma Membrane Subdomains via Genetically Encoded FRET Biosensors)

  • 최규호;장윤관;서정수;김헌수;안상현;김태진
    • 생명과학회지
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    • 제33권2호
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    • pp.191-198
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    • 2023
  • 세포막의 국소 접착부 복합체에 있는 한 구성원으로써 Src은 비수용체 타이로신 인산화효소 중 하나로 세포부착과 세포 이동성을 조절한다. 그러나 extracellular matrix (ECM)의 구성에 따라 세포막 미세영역에서 어떻게 Src 활성이 조절되는지는 여전히 잘 알려져 있지 않다. 본 연구는 유전적으로 암호화된 FRET 기반 세포막 하위 도메인 표적 Src 바이오센서를 이용해서 3개의 각기 다른 대표적 ECM 단백질인 제1형 콜라겐, 피브로넥틴, 라미닌에 따른 Src의 활성도를 비교 및 조사하였다. FRET 기반 바이오센서는 살아있는 세포에서 단백질의 활성을 시공간적 고해상력을 토대로 실시간으로 분석할 수 있게 해준다. 결과적으로 모든 ECM 조건에서 지질유동섬(Lipid raft)에서 높은 Src 활성을 보였고 ECM 조건에 따라 큰 차이를 보이지 않았다. 반면에 비-지질유동섬(non-Lipid raft)에선 낮은 Src 활성을 보였다. 게다가 같은 ECM 조건일 때 지질유동섬에서 비-지질유동섬보다 높은 Src 활성을 보였다. 따라서 본 연구는 Src 활성이 지질유동섬과 비-지질유동섬에 따라 다르게 조절된다는 것을 보여주었다.

메타버스와 오프라인 스토어의 브랜드 체험 비교 연구 (A Comparative Study on the Brand Experiences of Metaverse and Offline Stores)

  • 이광호;김유진
    • 감성과학
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    • 제26권2호
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    • pp.53-66
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    • 2023
  • 최근 패션 브랜드들이 사용자들의 능동적 참여가 가능한 메타버스 플랫폼을 자사의 브랜드 접점으로 활용하기 위한 방안을 모색하고 있다. 이에 본 연구에서는 메타버스와 오프라인 스토어에서의 브랜드 체험을 비교하고자 한다. 패션 브랜드 젠틀몬스터의 오프라인 스토어과 이를 메타버스 공간에 그대로 재현한 제페토(ZEPETO) 스토어의 브랜드 체험을 비교하였다. 실험 참가자 집단을 메타버스 스토어 체험이 선행된 집단과 오프라인 스토어 체험이 선행된 집단으로 구분하여 현장 조사를 진행하였다. 그 결과, 다음과 같은 주요 연구결과를 도출할 수 있었다: (1) 전체 체험 반응에서 감성 보다는 새로운 정보에 반응하는 감각 체험이 주를 이루었다; (2) 메타버스보다는 제품을 직접 만지고 체험할 수 있는 오프라인 스토어에서 체험이 더욱 활발하게 이루어졌다; (3) 네 가지의 테마공간 유형 중에서는 제품 공간에서 가장 많은 체험 반응이 나타났다; (4) 오프라인 스토어 체험이 선행된 두 번째 그룹보다 메타버스 스토어 체험이 선행된 첫 번째 그룹에서 보다 활발한 체험 반응이 일어났다. 마지막으로 본 연구결과를 통해 가상공간에서의 메타버스 브랜드 스토어가 현실 공간의 시공간적 제약을 뛰어넘은 차별화된 경험을 제공할 뿐만 아니라, 오프라인 스토어의 경험을 더욱 의미 있고 풍부하게 만들어 주는 전략적 도구로 활용될 수 있음을 알 수 있었다.

바닷새 및 해양어류의 이동 연구 동향: 위치추적 기법과 연구 사례를 중심으로 (Research trends in seabird and marine fish migration: Focusing on tracking methods and previous studies)

  • 최진환;윤성호;홍미진;강기호;이후승
    • 환경생물
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    • 제40권1호
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    • pp.25-53
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    • 2022
  • 본 연구에서는 오늘날 바닷새 및 해양어류의 이동 연구방법 및 내용의 동향을 고찰하고, 기존 동물 이동 연구의 기본 틀에 의거하여 향구 연구방향에 관하여 제언하였다. 연구방법론적 측면에서는 과학기술의 발달에 따라 전파추적 기법, 음향추적 기법, RFID, 위성추적 기법, 지오로케이터 등을 이용한 위치추적 기법이 바닷새 및 해양어류의 이동 연구에 널리 활용되고 있으며, 개체군의 분포 및 밀도조사, 안정성 동위원소 등 체내 물질 분석을 통한 연구도 이루어진다. 연구내용의 경우, 크게 환경요인이나 종간 경쟁 등의 외적 요인, 호르몬을 비롯한 체내 물질과 같은 내적 요인, 어업활동이나 해상풍력단지 건설 등의 인위적인 활동, 그리고 기후변화가 바닷새와 해양어류의 이동에 미치는 영향 등이 다루어지고 있다. 추후 연구에서는 내적 요인과 관련하여 이동과 분산에 영향을 주거나 유발하는 요인이 되는 체내 생리적 요인이나 변화를 규명하고, 이동 능력 분석을 위하여 자기장의 변화가 조류 및 어류의 이주 능력에 미치는 영향이나 종별 시공간적 이주 능력의 차이, 이주 정확성 및 성공률에 영향을 미치는 요인에 관한 연구가 필요할 것으로 제언한다. 또한 외부 환경적 요인과 관련해서는 어업활동이나 해상풍력 등의 방해요인과 기후변화가 해양동물들의 이주 및 분산 패턴에 미치는 영향에 대한 연구의 필요성이 대두되며, 마지막으로 여러 생태적 측면에서 서로에게 직·간접적인 영향을 미치는 바닷새와 해양어류에 대한 융합적인 연구가 요구된다.

머신러닝을 활용한 기상조건에 따른 공공도서관 도서대출 수요분석 (Analysis of public library book loan demand according to weather conditions using machine learning)

  • 오민기;김건욱;신세영;이진명;장원준
    • 디지털융복합연구
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    • 제20권3호
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    • pp.41-52
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    • 2022
  • 국내 공공도서관은 1, 2차 도서관 발전 종합계획을 토대로 양적 성장을 이루었으나, 질적으로는 다소 부족한 점이 있어 이를 개선하기 위한 다양한 연구가 수행되었다. 대다수 선행연구에서는 사회·경제적 요인과 통계분석에 한정되어 수행된 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 시공간적 개념을 적용하여 강우와 폭염으로 인한 공공도서관 대출 수요 감소를 정량적으로 산출하고, 기상 변화로 도서 대출 수요 감소가 높은 지역과 그렇지 않은 지역을 군집화하여 공공도서관 내·외부 요인들과 결합한 후 기상변화에 따른 공공도서관 대출 수요 변화를 분석하였다. 분석 결과 공공도서관별 기상으로 인한 감소 차이가 존재하였으며, 공공도서관의 특성과 공간적 위치에 따라 일부 다르게 나타났다. 또한, 기온이 35℃ 이상인 폭염일 경우 도서 대출 수요 감소 폭이 많이 증가하였으며, 랜덤포레스트 모형으로 분석한 결과 유의미한 요인이 도출되었다. 내적 요인으로는 좌석 수, 장서 수, 면적이 도출되었으며, 외적 요인으로는 공공도서관 접근 경사로, 카페, 독서실, 10대 유동인구, 30/40대 여성 유동인구가 중요한 변수로 분석되었다. 이러한 분석 결과는 특정 시즌 기상을 고려한 공공도서관 이용 활성화 정책 수립에 이바지할 것으로 판단되며, 연구의 한계점도 제시하였다.

강우-유출 예측모형 개발을 위한 자기조직화 이론의 적용 (Application of Self-Organizing Map Theory for the Development of Rainfall-Runoff Prediction Model)

  • 박성천;진영훈;김용구
    • 대한토목학회논문집
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    • 제26권4B호
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    • pp.389-398
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    • 2006
  • 본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측모형을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저 갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 연속적으로 선행 유출량을 나타내는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 먼저, 본 연구에서 제안한 방법은 SOM에 의해 강우-유출 관계를 분류하고, SOM에 의한 분류에 따라 각각의 모형을 구성한다. 개별적으로 구축된 모형은 유출량의 예측을 위해 각각의 양상에 따라 분류된 자료를 이용한다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 방법은 과거의 인공신경망의 일반적인 적용에 의한 결과보다 더 나은 예측능력을 보여주었으며, 더불어 유출량의 과소 및 과대추정과 Persistence 현상과 같은 문제점이 나타나지 않았다.

고해상도 온습도지수 및 고온 스트레스 일수 분포도의 제작과 이를 활용한 시공간적 변화 분석 (Production and Spatiotemporal Analysis of High-Resolution Temperature-Humidity Index and Heat Stress Days Distribution)

  • 강대균;김대준;김진희;윤은정;반은혜;김용석;조세라
    • 한국농림기상학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.446-454
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    • 2023
  • 기후변화는 농업에 막대한 영향을 미치며, 특히 지구 온난화로 인해 미래로 갈수록 기온과 습도가 현재와는 다른 양상으로 변화될 것으로 예측된다. 현재와 다른 기후 환경하에서는 농작물과 더불어 가축들은 환경변화에 따른 스트레스에 노출될 위험성이 높아질 수 있다. 특히 미래 기후는 평균기온 상승으로 설명할 수 있는데, 고온 스트레스에 대한 위험도는 기온과 상대습도를 통해 계산되는 온습도지수를 통해 평가할 수 있다. 본 연구에서는 기상청 종관 관측 10개 지점에서 1961년부터 2020년까지 60년간 수집된 기온과 상대습도 자료를 활용하여 지점별 온습도지수를 기간에 따라 비교하고, 1981년부터 2020년까지 고해상도 분포도로 제작된 기온과 상대습도 분포도 자료를 통해 온습도지수를 분포도 형태로 제작하여 시간의 흐름에 따른 공간적인 변화량을 분석하였다. 또한, 온습도지수를 활용해 산출할 수 있는 고온 스트레스 발생 일수를 기간에 따라 비교하였다. 온습도지수는 과거에서 현재로 이어지는 동안 평균적으로 상승하는 양상을 나타냈으나 지점별로 상승 패턴은 차이가 있었다. 또한 온습도지수가 상승함에 따라 고온 스트레스 일수 또한 증가하는 양상을 나타냈으며, 이는 향후 열로 인한 축산업 분야의 비용증가를 예상할 수 있다. 본 연구의 결과는 온습도지수를 통해 가축의 고온 스트레스 위험성을 평가할 수 있음을 시사하며 향후 기후 변화 시나리오 자료를 통한 미래 기간에 대한 온습도지수 분석에 대한 연구가 필요할 것이다.

비래해충 발생기간 중국 발원지 바람 및 한반도 유입 궤적 분석 (Analysis of Upper- and Lower-level Wind and Trajectory in and from China During the P eriod of Occurrence of Migratory Insect Pests of South Korea)

  • 강정혁;이승재;백주열;최낙중
    • 한국농림기상학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.415-426
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    • 2023
  • 본 연구는 수치모델 바람 자료를 통해서, 중국 비래해충 발원지의 기압별 분포와 바람장미도를 확인하여 풍향과 풍속을 분석하였다. 사용한 수치모델은 Land-Atmosphere Modeling Package (LAMP) - WRF 자료이며, 시공간 해상도는 1시간 간격의 약 20 km 수평해상도 자료이다. 2021년도에 벼멸구와 애멸구가 동시에 관찰된 예찰일인 7월 16일을 대상으로 하였다. 예찰일을 포함하는 7월 8일부터 7월 17일까지 발원지와 우리나라에 850 hPa부터 925 hPa에 이르는 하층대기에 제트 기류가 발생하는지를 살펴보기 위하여 LAMP 바람의 동서, 남북, 연직 성분 자료를 이용하여 풍속을 분석하였다. 바람의 연직 분포결과 비래해충 발생 시기가 될 때 바람이 비래해충 유입에 유리하게 바뀌는 것이 확인되었다. 바람장미도의 분석 결과, 우리나라와 가까운 지점에서 바람의 약 30% 이상이 제트 기류였고, 다섯 지점의 제트 기류의 풍향은 상층보다 하층에서 대부분 우리나라와 일본으로 향하고 있었으며, HYSPLIT의 역궤적 추적을 통해서도 하층 제트가 비래해충의 국내 유입에 영향을 준 것으로 분석이 되었다. 이 연구는 원하는 지점에서의 하층 제트의 풍속과 풍향을 비래해충 발생 시기와 비발생 시기를 비교 분석한 것으로, 국내로 유입되는 비래해충의 시기와 바람 통로에 대한 수평 및 연직적 연관 분석에 도움을 줄 것이다. 국내 144개 시군 농업기술센터에서 운영 중인 공중 포충망 설치 지역에 대한 검토와 평가에도 활용될 수 있을 것이다.

Automatic Detection of Type II Solar Radio Burst by Using 1-D Convolution Neutral Network

  • Kyung-Suk Cho;Junyoung Kim;Rok-Soon Kim;Eunsu Park;Yuki Kubo;Kazumasa Iwai
    • 천문학회지
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    • 제56권2호
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    • pp.213-224
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    • 2023
  • Type II solar radio bursts show frequency drifts from high to low over time. They have been known as a signature of coronal shock associated with Coronal Mass Ejections (CMEs) and/or flares, which cause an abrupt change in the space environment near the Earth (space weather). Therefore, early detection of type II bursts is important for forecasting of space weather. In this study, we develop a deep-learning (DL) model for the automatic detection of type II bursts. For this purpose, we adopted a 1-D Convolution Neutral Network (CNN) as it is well-suited for processing spatiotemporal information within the applied data set. We utilized a total of 286 radio burst spectrum images obtained by Hiraiso Radio Spectrograph (HiRAS) from 1991 and 2012, along with 231 spectrum images without the bursts from 2009 to 2015, to recognizes type II bursts. The burst types were labeled manually according to their spectra features in an answer table. Subsequently, we applied the 1-D CNN technique to the spectrum images using two filter windows with different size along time axis. To develop the DL model, we randomly selected 412 spectrum images (80%) for training and validation. The train history shows that both train and validation losses drop rapidly, while train and validation accuracies increased within approximately 100 epoches. For evaluation of the model's performance, we used 105 test images (20%) and employed a contingence table. It is found that false alarm ratio (FAR) and critical success index (CSI) were 0.14 and 0.83, respectively. Furthermore, we confirmed above result by adopting five-fold cross-validation method, in which we re-sampled five groups randomly. The estimated mean FAR and CSI of the five groups were 0.05 and 0.87, respectively. For experimental purposes, we applied our proposed model to 85 HiRAS type II radio bursts listed in the NGDC catalogue from 2009 to 2016 and 184 quiet (no bursts) spectrum images before and after the type II bursts. As a result, our model successfully detected 79 events (93%) of type II events. This results demonstrates, for the first time, that the 1-D CNN algorithm is useful for detecting type II bursts.