본 논문에서는 네트워크의 전반적인 구조와 함께 트래픽 흐름을 한 눈에 보여줄 수 있는 거시적인 view를 제공하는 네트워크 기상도 시스템을 위한 모델을 제안하고, 이를 설계 및 구현 하여 실제 전국 규모의 연구망에 구축 및 활용된 사례를 소개한다. 개발된 기상도 시스템은 전반적인 네트워크 사용 현황 정보에 더해 네트워크 내의 주요 라우터 노드 및 백본 링크들에 대한 현 상황은 물론 과거의 주요 트래픽 플로우 상황 정보들을 모두 데이터베이스화하고, 이렇게 축적된 데이터를 바탕으로 웹 기반의 질의 응답 기능까지 모두 제공하는 통합 관리 시스템으로, 저비용으로 효율적인 네트워크 관리 시스템을 필요로 하는 중소규모 망 사업자 및 관리자들에게 하나의 좋은 관리 도구가 될 수 있을 것이다.
Seo Seok-Bae;Ku In-Hoi;Kang Chi-Ho;Lirn Hyun-Su;Ahn Sang-IL
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.268-271
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2005
COMS (Communication, Ocean, and Meteorological Satellite) will be launch at end of year 2008. For receiving of COMS LRlT, KARl (Korea Aerospace Research Institute) finished design and software realization of COMS SDUS (Small Data Utilization System). SDUS is a small station receiving LRlT data for distribute satellite image, weather information, and so on. For the future project, KARl preparing COMS MDUS (Mass Data Utilization System) that can receiving large size of data over than 2M BPS (Bit Per Seconds) data size.
There is an emphasis on the importance of adaptation against to climate change and related natural disasters. As a result, various climate information with different time-scale can be used for science-based climate change adaptation policy. From the aspects of Global Framework for Climate Services (GFCS), various time-scaled climate information in Korea is mainly produced by Korea Meteorological Administration (KMA) However, application of weather and climate information in different application sectors has been done individually in the fields of agriculture and water resources mostly based-on weather information. Furthermore, utilization of climate information including seasonal forecast and climate change projections are insufficient. Therefore, establishment of the Cooperation Center for Application of Weather and Climate Information is necessary as an institutional platform for the UIP (User Interface Platform) focusing on multi-model ensemble (MME) based climate service, seamless climate service, and climate service based on multidisciplinary approach. In addition, APCC Integrated Modeling Solution (AIMS) was developed as a technical platform for UIP focusing on user-centered downscaling of various time-scaled climate information, application of downscaled data into impact assessment modeling in various sectors, and finally producing information can be used in decision making procedures. AIMS is expected to be helpful for the increase of adaptation capacity against climate change in developing countries and Korea through the voluntary participation of producer and user groups within in the institutional and technical platform suggested.
본 연구의 목적은 기상정보의 경제적 가치를 분석하는 다양한 기존 모형들을 검토한 다음 새로운 분석모형인 시장모형을 제시하고 시장모형을 이용하여 우리나라 서비스 산업의 경우 기상정보의 경제적 가치를 정량적으로 분석하는 데에 있다. 본 논문의 연구방법은 기본적으로 기상정보의 경제적 가치에 대한 기존 분석모형을 비판적으로 검토하고 새로운 분석모형을 제시하는 이론적 접근방법과 함께 실증분석을 이용하게 될 것이다. 분석 결과는 다음과 같다. 이론적으로 기상정보량의 제공에 의해 기업의 한계비용이 감소되고, 그에 따라 소비자잉여와 생산자 잉여의 증가에 의해 사회후생이 증가된다. 본 논문에서 분석대상인 도매 및 소매업종의 경우 기상정보량 1% 증가에 의한 한계비용은 0.101% 감소하고 그에 따른 사회후생 증가분은 2017년 기준 1조 2,470억원 증가하는 것으로 추정되었다. 한편 숙박 및 음식점 업종의 경우 기상정보량 1% 증가에 의한 한계비용은 0.218% 감소하고 그에 따른 사회후생 증가분은 2017년 기준 총 매출액의 3,085억원 증가하는 것으로 추정되었다. 따라서 기상정보의 경제적 가치는 상당히 큰 것으로 입증되었다.
Aerial working platform is recently used broadly in heavy industry and construction field and also the utilization of it is growing. However, the raise of critical incident caused by unskilled operator is increased gradually. To reduce and prevent such incident, the training for operating is essential. It's not easy to cover the requirements for the training with real platform because of the high price of it, safety and weather condition. This paper proposes a simulator for the training based on virtual reality to give the training safely regardless to the weather condition and the simulator is deliverable in lower price than real one. The simulator proposed in this paper is available to be set according to the level of trainee's skill managing and be also applied for the design of general heavy equipment training simulator.
Big data, artificial intelligence (AI), and machine learning are keywords that represent the Fourth industrial Revolution. In addition, as the development of science and technology, the Korean government, public institutions and industries want professionals who can collect, analyze, utilize and predict data. This means that data analysis and utilization education become more important. Education on data analysis and utilization is increasing with trends in other academy. However, it is true that not many academy run long-term and systematic education. Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI) is a data ecosystem hub and one of its performance missions has been providing data utilization and analysis education to meet the needs of industries, institutions and governments since 1966. In this study, KISTI's data education was analyzed using the number of curriculum trainees per year from 2001 to 2019. With this data, the change of interest in education in information and data field was analyzed by reflecting social and historical situations. And we identified the characteristics of KISTI and trainees. It means that the identity, characteristics, infrastructure, and resources of the institution have a greater impact on the trainees' interest of data-use education.In particular, KISTI, as a research institute, conducts research in various fields, including bio, weather, traffic, disaster and so on. And it has various research data in science and technology field. The purpose of this study can provide direction forthe establishment of new curriculum using data that can represent KISTI's strengths and identity. One of the conclusions of this paper would be KISTI's greatest advantages if it could be used in education to analyze and visualize many research data. Finally, through this study, it can expect that KISTI will be able to present a new direction for designing data curricula with quality education that can fulfill its role and responsibilities and highlight its strengths.
한국형 e-Navigation의 도선 예선 지원 서비스는 선박의 정적 정보와 동적 정보, 기상 정보, 수로 정도 등을 활용하여 도선 구역에서 안전 도선을 할 수 있는 기능들과 도선 예선 지원 업무를 웹과 모바일을 통해 제공한다. 본 연구는 고도화된 서비스의 활용 방안과 기대효과를 제안하며, 향후 제안 활용 방안 및 다수의 연구가 진행되어 도선 예선 지원 업무에 최적화된 플랫폼이 되어 업무의 효율성 향상을 기대한다.
많은 정보가 데이터로 저장되면서, 데이터를 분석하거나 특수 상황을 예측하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 특히, 전력 데이터의 경우 환경적 요인에 의한 예측 연구 및 신재생 에너지를 활용하는 스마트그리드와 마이크로그리드 연구들이 진행 중이다. 본 논문에서는 전력 데이터의 예측을 위해 주변 환경에서 나타나는 데이터를 활용하고자 한다. 이때, 단순 기상 데이터가 아닌 이전 시간에 따른 여러 인자를 반영하여 데이터 예측이 올바르게 이루어지는지를 검증하고자 한다. 검증 과정에서는 유사 기온을 가지는 전력 데이터 선별 예측 결과와 전력 데이터의 길이에 따른 전력 수요 예측 결과를 비교군으로 두고, 기상 정보를 추가 활용하였을 때의 전력 수요 예측 결과를 비교 분석한다. 실험 결과를 통해 기상 정보를 이용할 경우 평균 15% 이내의 최대 오차율 감소 효과를 확인할 수 있다.
KOMPSAT 시리즈 등 국가 위성정보를 활용하는 공공 및 민간의 사용자들은 대부분 광학 영상 중심으로 위성영상을 활용하고 있으며, 상대적으로 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상의 활용은 미흡한 실정이다. 현재 운영 중에 있는 KOMPSAT-5를 비롯하여 향후 KOMPSAT-6 및 초소형 SAR 위성체계 등이 발사 예정에 있기 때문에 다양한 분야에서 SAR 위성정보의 활용요구가 증대되고 있다. 이에 따라 SAR 위성정보 활용을 지원할 수 있는 SAR 활용 핵심 기술 보유가 필요한 시점이다. SAR 특성을 활용한 핵심 활용 기술로 변화탐지 기술이 있지만 현재까지도 SAR 영상을 활용하여 자동으로 변화를 탐지하고 사용자에게 알림하는 기술 개발은 요원한 상태이다. 본 연구는 독자적인 SAR 자동변화탐지알림 기술을 확보하고 우리나라 위성정보활용협의체와 같은 공공분야 기관의 실무자가 실무에 국내 SAR 위성정보를 활용하는 것을 촉진하기 위해 다중시기 KOMPSAT-5 SAR 위성영상의 자동변화탐지알림 기능 요소를 도출하고 프로토타입 프로그램을 개발하였다.
지구 표면에 대한 정보는 기상 및 대기 역학의 이해나 인간을 포함한 동물에 큰 영향을 미치는 극한 열현상에 대응함에 있어서 핵심적인 지구 물리량이다. 지구 영역에 대한 온도를 추정하기 위하여 위성에 탑재된 열적외 센서가 널리 활용되어 왔는데, 정밀한 활용을 위해서는 온도 추정 과정의 불확도에 대한 이해가 선행되어야 한다. 하지만 온도추정 불확도에 영향을 미치는 많은 요소 중에서 한반도 주변의 환경 하에서의 온도추정 알고리즘의 불확도 산정에 대한 연구는 미미하였다. 본 연구에서는 한반도 주변의 대기 및 해양 조건하에서 범용성이 높은 single-channel 알고리즘의 불확도를 추정하는 연구를 수행하였다. 알고리즘의 입력자료로 필요한 재분석자료(reanalysis)의 영향성을 평가하기 위하여 두 가지의 재분석자료, 즉 fifth generation of European Centre for Medium-Range Weather Forecasts reanalysis of the global climate and weather (ERA5)와 Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications-2 (MERRA-2)를 사용하였고, 복사전달모델은 MODerate resolution atmospheric TRANsmission (MODTRAN)을 사용하였다. MODTRAN 모의와 온도 추정 정확도 검증에 사용되는 현장 관측 수온은 한반도 인근 해역에 위치한 해양 기상 부이(buoy)로부터 획득했다. 실험 결과, 알고리즘 불확도는 대기 수증기량에 따라서 선형에 가깝게 증가하는 것을 확인하였고, 가장 건조한 조건에서는 약 0.35K 그리고 평균적으로 0.45K 가량의 불확도가 발생함을 확인하였다. 이러한 결과는 재분석자료의 종류에 상관없이 유사하게 도출되어 알고리즘이 가지는 순수한 불확도라고 추정할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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