Cd2+ 이온으로 이온 교환된 제올라이트 A를 탈 수한 후 C2H2 기체를 흡착한 결정구조를 단결정 X-선 회절법으로 입방공간군 Pm3m을 사용하여 해석하였다. (a=12.202(3)남 이고 Z:1 임). 이 결정은 723 K에서 2.67×10-4 Pa의 진공하에 서 2일간 탈수시킨 뒤 1.60×104 Pa의 C2H2 기체를 298 K에서 흡착시켜 만들었다. 단위 세포당 6개의 Cd2+ 이온은 모두 골조의 결정학적으로 서로 다른 2개의 3회 회전축상 6 산 소고리 위치에 위치한다. 즉 이들 Cd2+ 이온중 2개 는 3개의 0(3) 산소로 이루어진 (111) 평면에서 0. 694A 만큼 sodalite 동공내로 들어간 위치에 위치하 였고 나머지 4개의 Cd2+ 이온은 0(3)의 (111) 평면에서 큰 동공으로 0.586A.들어가 있었다. 이 4개의 Cd2+ 이온은 거의 정사면체형으로서, 3개의 골조 산소로부터 2.220(9)남 그리고 윤Ha 분자(여기서 는 한자리 배위자로 간주)의 탄소로부터는 2.74(7) A 떨어진 위치에 있다. I>3c (I)인 292개의 회절점으로 Rl=0.093, R2 =0.105까지 정밀화시켰다.
최근 수문관측의 측정 인력과 비용의 절감과 측정 정확도를 높이기 위해 초음파를 이용한 ADCP 유량 측정 방법의 적용이 활발하게 이루어지고 있으며 점점 그 비중이 높아지고 있다. 하지만 ADCP의 유속 및 수심 측정 정확도에 대한 자료가 부족하여 ADCP 측정 결과에 대한 신뢰도를 확신하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 직선하천에서 체계적이고 정밀한 측정을 통해 ADCP의 유속 및 수심 정확도를 분석하였다. ADCP의 유속 측정 정확도를 분석하기 위해 횡단면에 184개의 측점에서 측정한 ADV 유속 측정 결과와 ADCP의 유속 측정 결과를 비교하여 오차를 계산하였다. 그 결과 바닥을 기준으로 수심비(y/h)가 0.4~0.8 범위에서는 ADCP가 정확하게 유속을 측정하는 것으로 나타났으나, 수면 근처에서는 유속을 작게 측정하였고, 하상 근처에서는 유속을 크게 측정하여 정확도가 떨어지는 것을 확인하였다. 또한 ADCP의 수심 정확도를 분석한 결과 하상추적(bottom tracking) 방식이 약 6%의 오차를 보였고, 연직 빔(vertical beam) 방식이 약 9%의 오차를 보여 식생이 활착한 자연하천의 경우 하상추적 방식이 좀 더 정확하게 수심을 측정하는 것으로 확인하였다. 그리고 고정 측정 방법과 이동 측정 방법의 차이를 검토한 결과 두 방법 모두 유사한 정확도를 나타냈다. 이와 같은 연구 결과는 향후 ADCP의 측정 불확도 평가를 위한 기초 자료로 활용한다면 ADCP를 하천에 적용함에 있어 좀 더 정확한 유속 및 수심 측정이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구는 NTRIP 기반 보정서비스를 활용한 저가 GPS 수신기의 실시간 측량방법별 정적 및 동적 측위 정확도를 제시한 내용이다. 이를 위해 u-blox사의 LEA 6T GPS 수신 자료와 GNSS 상시관측소의 보정 정보를 NTRIP 캐스터를 매개로 RTKNAVI 공개용 GNSS 해석 툴에 실시간 연계하여 6가지 측량방법(Single, SBAS, DGPS, PPP, RTK, TCP/IP_RTK)으로 위치 정확도를 비교하였다. 정적 실험모형의 적용결과, GPS L1 RTK 측량의 위치오차 평균 및 표준편차는 $N=0.002m{\pm}0.001m$, $E=0.004m{\pm}0.001m$, $h=-0.116m{\pm}0.003m$로서 정밀상대측위 좌표에 근접한 성과를 구현할 수 있었다. 특히, 동적 실험모형에서도 도로 주변 장애물의 영향은 있지만, 모호정수가 고정된 구간의 경우, VRS Network RTK 측량 궤적에 근접한 주행궤적을 보였다. 또한, TCP/IP_RTK 측량용 기준국을 구성하고 정적측량의 활용성을 검토하였다.
In the numerical weather model, surface properties can be defined by various parameters such as terrain height, landuse, surface albedo, soil moisture, surface emissivity, roughness length and so on. And these parameters need to be improved in the Seoul metropolitan area that established high-rise and complex buildings by urbanization at a recent time. The surface roughness length map is developed from digital elevation model (DEM) and it is implemented to the high-resolution numerical weather (WISE-WRF) model. Simulated results from WISE-WRF model are analyzed the relationship between meteorological variables to changes in the surface roughness length. Friction speed and wind speed are improved with various surface roughness in urban, these variables affected to temperature and relative humidity and hence the surface roughness length will affect to the precipitation and Planetary Boundary Layer (PBL) height. When surface variables by the WISE-WRF model are validated with Automatic Weather System (AWS) observations, NEW experiment is able to simulate more accurate than ORG experiment in temperature and wind speed. Especially, wind speed is overestimated over $2.5m\;s^{-1}$ on some AWS stations in Seoul and surrounding area but it improved with positive correlation and Root Mean Square Error (RMSE) below $2.5m\;s^{-1}$ in whole area. There are close relationship between surface roughness length and wind speed, and the change of surface variables lead to the change of location and duration of precipitation. As a result, the accuracy of WISE-WRF model is improved with the new surface roughness length retrieved from DEM, and its surface roughness length is important role in the high-resolution WISE-WRF model. By the way, the result in this study need various validation from retrieved the surface roughness length to numerical weather model simulations with observation data.
This study evaluates the long-term seasonal predictability of summer (June, July and August) heatwaves over South Korea using 30-year (1989~2018) Hindcast data of the Pusan National University Coupled General Circulation Model (PNU CGCM)-Weather Research and Forecasting (WRF) chain. Heatwave indices such as Number of Heatwave days (HWD), Heatwave Intensity (HWI) and Heatwave Warning (HWW) are used to explore the long-term seasonal predictability of heatwaves. The prediction skills for HWD, HWI, and HWW are evaluated in terms of the Temporal Correlation Coefficient (TCC), Root Mean Square Error (RMSE) and Skill Scores such as Heidke Skill Score (HSS) and Hit Rate (HR). The spatial distributions of daily maximum temperature simulated by WRF are similar overall to those simulated by NCEP-R2 and PNU CGCM. The WRF tends to underestimate the daily maximum temperature than observation because the lateral boundary condition of WRF is PNU CGCM. According to TCC, RMSE and Skill Score, the predictability of daily maximum temperature is higher in the predictions that start from the February and April initial condition. However, the PNU CGCM-WRF chain tends to overestimate HWD, HWI and HWW compared to observations. The TCCs for heatwave indices range from 0.02 to 0.31. The RMSE, HR and HSS values are in the range of 7.73 to 8.73, 0.01 to 0.09 and 0.34 to 0.39, respectively. In general, the prediction skill of the PNU CGCM-WRF chain for heatwave indices is highest in the predictions that start from the February and April initial condition and is lower in the predictions that start from January and March. According to TCC, RMSE and Skill Score, the predictability is more influenced by lead time than by the effects of topography and/or terrain feature because both HSS and HR varies in different leads over the whole region of South Korea.
The purpose of this study is to develop a technology for estimating rice growth and damage effect according to bacterial leaf blight using UAV multi-spectral imagery. For this purpose, we analyzed the change of aerial images, rice growth factors (plant height, dry weight, LAI) and disease effects according to disease occurrence by using UAV images for 3 rice varieties (Milyang23, Sindongjin-byeo, Saenuri-byeo) from 2017 to 2018. The correlation between vegetation index and rice growth factor during vegetative growth period showed a high value of 0.9 or higher each year. As a result of applying the growth estimation model built in 2017 to 2018, the plant height of Milyang23 showed good error withing 10%. However, it is considered that studies to improve the accuracy of other items are needed. Fixed wing unmanned aerial photographs were also possible to estimate the damage area after 2 to 4 weeks from inoculation. Although sensing data in the multi-spectral (Blue, Green, Red, NIR) band have limitations in early diagnosis of rice disease, for rice varieties such as Milyang23 and Sindongjin-byeo, it was possible to construct the equation of infected leaf area ratio and rice yield estimation using UAV imagery in early and mid-September with high correlation coefficient of 0.8 to 0.9. The results of this study are expected to be useful for farming and policy support related to estimating rice growth, rice plant disease and yield change based on UAV images.
이 연구는 1월 일 최저기온의 평균을 이용하여 재현기간별 일 최저기온의 극값을 예측하는 방법을 개발하기 위해서 수행되었다. 전국 61개 기상관서의 1961~2010년의 50년 간의 일 최저기온자료를 이용하여 전체 연구를 수행하였다. 1월의 일 최저기온의 분포는 대부분 정규분포를 나타내고 있어, 이는 평균과 표준편차로부터 일 최저기온을 확률적인 기댓값으로 예측될 수 있었다. 이를 위하여 일 최저기온평균으로부터 일 최저기온의 표준편차의 변이를 추정하는 2차식을 개발하였다. 과거 10, 20, 30, 40, 50년의 재현 기간별로 관측된 일 최저기온의 평균, 표준편차, 극값을 분석하여 재현기간별 극값을 예측할 수 있는 계수를 도입하였고, 이 계수를 재현기간별로 추정할 수 있는 로그함수식도 개발하였다. 이 방법을 이용하여 과거 두 기간의 30년 자료를 이용하여 61개 지점에 대해 검증하였는데 평균 $1.1^{\circ}C$, 최대 $5.3^{\circ}C$의 오차를 가지고 과거 30년 재현기간의 일 최저기온의 극값을 예측할 수 있었다.
무선 센서 네트워크에서, 각 노드들의 정확한 위치 정보를 파악하는 것은 효율적인 네트워크 환경 구축과 수집된 정보를 효율적으로 활용하기 위해 필수적이다. 노드의 위치를 추정하는 다양한 기법들 중, 일반적으로 많이 사용되는 수신신호세기(RSS) 기법은 추가적인 하드웨어 자원 없이 쉽게 구현될 수 있으나 채널의 상태 혹은 장애물 등 외부의 간섭으로 인한 신호의 왜곡 또는 감쇄가 발생하므로 이를 이용한 위치 추정 시 오차에 의한 영향을 충분히 고려하여야 한다. 위치 추정의 정확도를 향상시키기 위해, 일반적으로 충분한 수의 수신 신호 세기 표본의 획득하지만, 표본수가 늘어날수록 전송 시 에너지 소모가 발생한다. 본 논문에서는, 에너지 효율의 문제와 위치 추정의 정확도를 향상시키기 위해 전력 손실 지수 추정을 통한 베이지안 압축 센싱(Bayesian Compressive Sensing)을 사용하는 수신신호세기 기반 위치 추정 기법을 제안한다. RSS 기반 위치 추정 시 중요한 요소인 전력 손실 지수의 추정을 통해, 실제 채널 환경에서의 적응적인 위치 추정을 가능하게 하며 또한 위치 추정의 정확도를 향상시킬 수 있다. 그리고 적은 수의 표본으로 신호를 복원하는 기술인 압축 센싱(Compressive Sensing) 기법을 무선 센서 네트워크에 적용함으로써 에너지 효율적인 위치 추정 기법을 가능하게 한다. 시뮬레이션 결과에서, 제안하는 기법은 적은 수의 측정으로 다수의 불특정 노드에 대한 정확한 위치 추정이 가능하게 하며 채널 환경에 상관없이 강인한 성능을 가짐을 확인하였다. 그리고 제안하는 방법은 압축된 수신 신호 세기를 취급하므로 네트워크 트래픽과 에너지 소모를 줄이는데 효율적임을 검증하였다.
본 연구는 하천구배에 따라 환경요인 및 생물군집이 변화한다는 하천연속성 개념(River Continuum Concept, RCC)을 금강 수계에 적용하여, 수서곤충 섭식기능군의 공간적 분포 특성과 환경요인 사이의 상관관계를 규명하기 위하여 수행되었다. 이를 위해, 수서곤충 생물군집의 서식에 영향을 미치는 물리 화학적 환경요인들과 생물군집의 분포관계를 단계적 다중회귀분석기법으로 분석하였다. 또한, 주요인으로 선정된 환경요인들에 따른 생물군집의 분포특성을 발생확률 예측기법인 빈도비 모델(Frequency Ratio Model, FRM)과 지리정보시스템(GIS)의 공간분석기법에 적용하여 수서곤충 섭식기능군의 분포예측도를 작성하였다. 연구 결과, 고도, 하폭, 유속, conductivity, 수온, 모래의 함량 등 6개 환경요인의 결정계수($R^2$)가 0.5 이상으로 나타나 수서 곤충 섭식기능군의 분포에 영향을 미치는 주요인으로 선정되었다. 그리고 작성된 분포예측자료와 연구지역에 대하여 기 조사된 실측자료를 비교 검증한 결과, 두 자료 사이의 평균제곱근오차(RMSE)가 0.1892~0.4242로 나타나 예측모델의 신뢰성을 확인할 수 있었다. 이 연구의 결과는 수서곤충 섭식기능군을 이용한 하천생태계의 새로운 평가방법 작성에 활용될 수 있을 것이며, 하천 서식지의 보전 및 복원을 위한 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 충주호 유역을 대상으로 2차원 횡방향 평균 수리 및 수질모형인 CE-QUAL-W2를 이용하여 호소내 수온분포, 부유물질 및 부영양화 과정의 변화특성을 모의하고 모형의 적용성을 평가하는 것이다. 지형 및 단면자료 구축을 위해 충주호를 남한강 본류(branch 1)와 유입 경계부(branch 2~7)로 구분하여 격자를 구성하였다. 호소 수질모델링을 위한 주요 입력 자료로 기상자료, 호소의 수온과 탁도 초기조건, 하천의 유량과 수온, 수질 경계조건 자료를 구축하였다. 이후 실측된 수온, 부유물질(SS), 총질소(TN), 총인(TP), 조류(Chl-a)에 대하여 모형의 보정(2010) 및 검증(2008)을 수행하여 모형의 적용가능성을 평가하였다. 충주호의 수온은 4월부터 표층수온이 증가하여 7월초에 성층현상이 발생되고 12월에는 연직수온분포가 일정하게 유지되었다. 집중호우 발생 후에는 성층구조가 교란되어 수온약층이 약 10 m가량 하강하였다. SS는 수온과 동일한 패턴으로 집중호우 발생 후에 증가하다가 12월에 안정화되었으며, 2008년 7월에 발생된 중층밀도류의 분포 현상을 잘 재현하였다. TN, TP의 경우 농도의 범위를 잘 재현하였지만, 모형 내에서 질소성분의 침강속도 및 인의 흡착-침전과정이 적절히 모의되지 않아 오차가 발생하였다. Chl-a의 경우 2010년과 2008년 여름의 조류의 성장패턴을 잘 반영하였지만, 모형이 횡방향 평균 유속과 농도를 사용함에 따른 모형의 한계점이 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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