SAR는 기상상태와 태양고도 제약을 받지 않고 영상을 취득할 수 있는 장점을 갖지만 측면 관측 촬영방식으로 인해 고도에 의한 왜곡이 발생하여 광학영상과의 통합적 활용을 위해서는 지형 보정 작업이 필수적이다. 일반적으로 SAR 영상의 지형보정은 대상지역의 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM)을 사용하여 수행되기 때문에 DEM 품질이 지형보정 정확도에 미치는 영향에 대한 평가가 이루어져야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 1:5000 수치지도로부터 제작한 DEM, LiDAR DEM, ASTER GDEM, SRTM DEM을 비교 분석하여 고해상도 SAR 영상의 지형보정에 적합한 DEM을 탐색하였다. 실험데이터로는 KOMPSAT-5호와 동일한 고해상도 X-band SAR 시스템을 장착한 TerraSAR-X와 Cosmo-SkyMed 영상을 사용하였다. 지형보정 결과 평가를 위해 동일지역의 KOMPSAT-2 정사영상과의 정량적 비교평가를 수행하였다. 실험결과 수치지도로 제작한 DEM이 가장 정확한 지형보정 결과를 보였으며 현업에서 가장 많이 활용되고 있는 SRTM DEM의 경우 고해상도 SAR 영상의 지형보정에는 부적합 하였다.
도시 환경문제 및 개발사업 환경영향 저감을 위하여 자연적 물 순환 기능을 가진 다양한 LID가 적용되고 있다. 그러나 LID 시설의 과도한 침투와 증발산은 LID 내부 토양을 건조화시켜 식물과 미생물 활동성을 떨어뜨리고 환경저감 능력을 감소시킨다. 본 연구는 LID 시설의 관리 방안을 도출하기 위하여 복합적인 센서를 적용한 실시간 측정 시스템을 개발하고자 하였다. 측정 가능한 센서와 사물인터넷(IoT) 적용 실험은 아크릴 상자에 형상화한 인공습지에서 수행되었다. 적용되는 센서는 분산형으로 설치되는 LID를 고려하여 저비용으로 구축하고자 하였으며 비교적 저렴하면서 상용화되어있는 아두이노와 라즈베리 파이를 기반으로 하였다. 그리고 LID 시설의 현재 상태와 유지관리 및 이상기후 시 영향을 분석하기 위해 복합적인 센서 측정 개발에 목표를 두었다. 센서는 풍향·풍속, 강우량, 이산화탄소, 미세먼지, 온도·습도, 산성도, 위치 정보 등을 실시간으로 측정하도록 하였다. 또한 측정된 데이터의 수집, 전송 및 결과 확인을 위하여 데이터 수집 장치, 저장 서버 프로그램 및 PC와 모바일 활용 결과 확인 프로그램을 개발하였다. 각 센서를 통해 얻은 측정값들은 Wifi 모듈을 통해 관리 서버로 전달되고 실시간으로 데이터베이스 서버에 저장된다. 본 연구에서 수행한 4개월간의 측정 결과를 분석한 결과 LID 시설에 ICT 기술 적용의 안정성과 적용 가능성을 확인하였다. 실시간으로 측정된 값은 LID 시설의 기능 평가 및 유지관리 방안 도출을 위한 빅데이터 활용이 가능한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 강한 한파가 발생했던 2018년과 온난 한파가 발생했던 2019년의 기온에 따른 수온의 반응 및 지연시간과 북풍계열 바람 빈도와의 상관관계를 분석하였다. 사용된 시간 자료는 국립수산과학원에서 제공하는 7개 지점 해역별 수온자료와 수온관측소 인근 7개 지점 AWS 기온자료를 이용하였다. 관측되지 못한 자료는 내삽법으로 근사값을 계산하였고, FIR Filter를 이용하여 자료의 주기성을 파악하였다. 그 결과, 강한 한파가 발생했던 2018년은 북풍계열 바람을 통해 차가운 공기가 남하하면서 기온을 하강시켜 전 해역에 저수온을 유발한 반면 온난 한파가 발생했던 2019년은 평년 수준의 기온으로 하강하였지만 수온은 크게 변화하지 않았다. 강한 한파가 발생했던 2018년 기온 하강에 따른 수온의 지연시간은 평균 14시간으로 0.7 이상의 높은 상관성을 나타냈고 온난 한파가 발생했던 2019년은 평균 지연시간이 20시간으로 0.44-0.67 사이의 상관성을 보였다. 본 연구를 통해 해역별로 기온 하강에 따른 표층수온의 반응을 해석하였고 지연시간을 파악함으로써 양식생물의 피해를 최소화하고 한파 피해의 신속한 대응에 기여할 수 것으로 기대한다.
일반적으로 레이더 강수량 추정에 활용되는 Marshall-Palmer 관계식은 강수현상의 계절적 변동성을 고려하지 않고 선별된 강수사상에 대하여 시공간적으로 고정된 매개변수를 적용하여 레이더 강수량을 추정하므로 실제 강수량과 추정된 레이더 강수량은 정량적인 오차가 발생할 수 있다. 이러한 제약성을 극복하고자 본 연구는 장기간 레이더 반사도 인자를 가용하여 레이더 반사도-강수량 관계식 매개변수를 Bayesian 추론기법으로 보정하고 불확실성을 정량화하여 레이더 강수량의 편의 보정을 수행하였다. Bayesian 추론기법 기반으로 추정된 레이더 반사도-강수량 관계식의 보정 매개변수는 계절성이 규명되었으며 지역적 특성이 존재하였다. Bayesian 추론기법을 통하여 산정된 레이더 강수량은 Marshall-Palmer 관계식의 과소추정 문제를 극복하고 지상 강수특성을 정량적으로 현실성 있게 재현하였다. 본 연구결과는 집중호우 발생 시 능동적인 유역단위 수자원 해석 시스템을 구축하여 국가적 레이더 자원의 가치를 향상할 수 있을 것으로 판단된다.
Objective: The Shanghai Holstein cattle breed is susceptible to severe mastitis and other diseases due to the hot weather and long-term humidity in Shanghai, which is the main distribution centre for providing Holstein semen to various farms throughout China. Our objective was to determine the genetic mechanisms influencing economically important traits, especially diseases that have huge impact on the yield and quality of milk as well as reproduction. Methods: In our study, we detected the structural variations of 1,092 Shanghai Holstein cows by using next-generation sequencing. We used the DELLY software to identify deletions and insertions, cn.MOPS to identify copy-number variants (CNVs). Furthermore, we annotated these structural variations using different bioinformatics tools, such as gene ontology, cattle quantitative trait locus (QTL) database and ingenuity pathway analysis (IPA). Results: The average number of high-quality reads was 3,046,279. After filtering, a total of 16,831 deletions, 12,735 insertions and 490 CNVs were identified. The annotation results showed that these mapped genes were significantly enriched for specific biological functions, such as disease and reproduction. In addition, the enrichment results based on the cattle QTL database showed that the number of variants related to milk and reproduction was higher than the number of variants related to other traits. IPA core analysis found that the structural variations were related to reproduction, lipid metabolism, and inflammation. According to the functional analysis, structural variations were important factors affecting the variation of different traits in Shanghai Holstein cattle. Our results provide meaningful information about structural variations, which may be useful in future assessments of the associations between variations and important phenotypes in Shanghai Holstein cattle. Conclusion: Structural variations identified in this study were extremely different from those of previous studies. Many structural variations were found to be associated with mastitis and reproductive system diseases; these results are in accordance with the characteristics of the environment that Shanghai Holstein cattle experience.
본 연구에서는 국지예보시스템(LDAPS)과 전산유체역학(CFD) 모델을 접합하여, 부산 중구 광복동에 소재한 건물 밀집 지역의 상세 흐름을 조사하였다. 도시 지역 기상에 대한 보다 현실적인 수치 모의를 위해 기상청이 현업으로 운용하는 LDAPS 결과로부터 기상 요소(풍향, 풍속, 온위)를 추출하여 CFD 모델의 초기·경계장으로 사용하였다. LDAPS로부터 추출한 기상 요소(U, V)는 공간 선형 보간법을 이용하여 CFD 모델의 수평·연직 격자에 맞게 내삽하였고, 공간 선형 보간법을 이용해 내삽한 온위는 CFD 모델의 각 격자점에서 온도로 변환된다. 본 연구에서는 건물 옥상에서 측정한 3차원 초음파 풍향·풍속계에서 측정한 풍속과 풍향을 이용하여 수치 모의 결과를 검증하였다. 대상 기간(2020년 6월 22일) 동안 측정 지점(PKNU-SONIC)에서는 바람이 약하게 나타났고, 새벽 시간에는 북동풍과 북서풍이 불었으며, 주간에는 주로 남동풍이 불었다. LDAPS-CFD 접합 모델은 측정 풍향과 풍속을 유사하게 수치 모의하였다. 07시에는 동북동쪽에서 유입되는 흐름이 지형과 건물에 의해 변화하였고, PKNU-SONIC 지점에서 수치 모의된 풍향(동남동풍)은 측정 풍향과 유사하다. 19시에는 남동쪽에서 유입되는 흐름이 PKNU-SONIC 지점까지 유입되어 측정 풍향과 유사하게 모의하였다.
풍력발전단지 위치 선정에 있어 풍속 분포 및 발전량을 평가하기 위해 해당 지역의 기상 타워에서 계측된 바람 자료를 이용한다. 그러나 기상 타워에서 계측된 바람 자료는 종종 정보가 누락되거나 원하는 높이에 맞지 않거나, 혹은 데이터 길이가 충분하지 않아 풍력터빈 제어 및 성능 시뮬레이션 수행에 어려움을 겪게 된다. 따라서 풍력터빈 혹은 발전단지에 대한 연간 발전량 및 이용률을 평가하는데 원하는 높이에서 장기간의 연속적인 바람 자료는 매우 중요하다. 또한, 한반도와 같이 계절에 따른 풍향과 풍속 변동이 뚜렷한 경우에는 계절별 특징이 고려된 풍속과 풍향을 동반한 바람 자료를 고려해야 한다. 본 연구에서는 통계적 방법인 은닉 마르코프 모델을 이용하여 풍속과 풍향의 변동을 고려한 인공 바람을 생성하기 위한 방법을 제시한다. 통계처리를 위한 바람 자료는 전라북도 고군산군도에 있는 말도의 기상청 방재기상관측(AWS) 장비에서 계측된 자료를 사용한다. 은닉 마르코프 모델에 의해 생성된 인공 바람은 통계 변수, 풍력에너지밀도, 계절별 평균 풍속, 주 풍향 등을 계측 자료와 비교를 통해 검증하기로 한다.
본 연구는 GIS를 통해 토양정보를 수집하고 가공하여 농산물 생산량을 예측하는 모델을 제안한다. 농산물 생산량 예측 딥러닝 알고리즘은 공개된 CNN-RNN 농산물 생산량 예측 모델 구조를 변경하여 국내 농산물 자료 환경에 적합하도록 새롭게 구축하였다. 기존모델은 두 가지 특징을 가지고 있는데 첫 번째는 농산물의 생산량을 해당 필지값이 아닌 당해 평균값으로 대체한다는 것이고 두 번째는 예측하는 연도의 데이터까지 학습한다는 것이다. 새로운 모델은 해당 필지의 값을 그대로 사용하여 데이터의 정확성을 확보하고 예측하고자 하는 연도 이전의 데이터만 가지고 학습할 수 있도록 네트워크 구조를 개선하였다. 제안한 CNN-RNN 모델은 1980년부터 2020년까지의 기상정보, 토양정보, 토양적성도, 생산량 데이터를 학습하여 김장용 가을배추의 지역별 단위면적당 생산량을 예측한다. 2018년부터 2021년까지 4개 연도별 자료에 대하여 계산하고 생산량을 예측한 결과, 테스트 데이터셋에 대한 오차백분율이 약 10% 내외로 실제값과 비교하여 정확도 높은 생산량 예측이 가능했고, 특히 전체 생산량 비중이 큰 지역에서의 생산량은 비교적 근접하게 예측하는 것으로 분석되었다. 또한 제안모델과 기존모델은 모두 학습자료 연도 수가 증가할수록 점점 오차가 작아지므로 학습데이터가 많아질수록 범용 성능은 향상되는 결과를 나타낸다.
자율주행, 전동 킥보드, 드론, 스마트도로 등의 출현에 따라 도로안내체계에서의 도로교통 환경변화 대응이 필요한 시점이다. 하지만 도로를 안내하는 도로표지는 내비게이션, 스마트폰 등의 디바이스 등장으로 예전에 비해 활용도가 감소되는 실정이다. 이에 본 연구는 미래사회의 변화 환경에 적용될 도로표지 관련 이슈 및 활용방안을 도출하고자 대국민 설문조사를 수행하였고, 이를 토대로 시민의 도로표지 활용성에 미치는 영향요인을 분석하여 도로표지 기능 다변화 전략을 제시하였다. 그 결과, 첫째, 교통, 기상, 지역행사 등 사용자 요구를 반영한 가변형 도로안내 정보를 실시간으로 제공해야 된다. 둘째, 도로표지정보의 정밀도로지도 반영 등 디지털 도로표지 정보화 작업이 필요하다. 셋째, 다양한 미래 모빌리티 및 도로환경이 반영된 도로정보 안내 가상환경 실증기술 개발이 필요하다. 향후 각 전략별 심도 깊은 구체화 방안, 현장에 반영하기 위한 실증/정책 연구 등 후속연구가 활발히 진행되어, 국민들이 더욱 안전하고 편리한 도로안내 서비스를 제공받을 수 있기를 기대한다.
최근 미세먼지가 건강에 미치는 영향은 큰 화두가 되고 있다. 미세먼지는 코의 점막에 걸러지지 않고 인체 내부까지 침투하여 호흡기에 영향을 미치기 때문에 위험하다. 미세먼지는 산업과 직접적으로 연관되어있기 때문에 미세먼지를 제거하는 것은 사실상 불가능하다. 따라서 미세먼지 농도를 사전에 예측할 수 있다면 사전 조치를 취해 인체에 미치는 영향을 줄일 수 있다. 미세먼지는 하루 600km 이상 이동할 수 있는 특성을 가진다. 이러한 특성으로 인해 미세먼지는 인접 구뿐만 아니라 멀리 떨어져있는 구에도 직접적인 영향을 미친다. 본 논문에서는 풍향, 풍속 데이터와 시계열 예측 모델을 이용하여 서울특별시의 미세먼지 농도를 예측하고, 서울특별시의 미세먼지 농도와 지역별 미세먼지 농도의 상관관계를 확인했다. 또한, 각 지역별 미세먼지 농도와 서울특별시의 미세먼지 농도를 이용하여 예측을 진행했다. 예측 결과에서 가장 낮았던 MAE(평균 절대 오차)는 12.13으로 선행연구에서 제시된 MAE인 14.3 보다 약 15.17% 더 예측성능이 향상된 것을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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