• 대기
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• 제16권3호
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• pp.203-213
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• 2006

The objective of this paper is to investigate the effects of physical parameterization on the simulation of a snowfall event over Korea caused by air-mass transformation by using the PSU/NCAR MM5. A heavy snowfall event over Korea during 3-5 January 2003 is selected. In addition to the control experiments employing simple-ice microphysics scheme, MRF PBL scheme, and original surface layer process, three consequent physics sensitivity experiments are performed. Each experiment exchanges microphysics (Reisner Graupel), boundary layer (YSU PBL) schemes, and revised surface layer process with a reduced thermal roughness length for the control run. The control run reproduces an overall pattern of snowfall over Korea, but with a high bias by a factor of about 2. As revealed in the previous studies, the cloud microphysics and PBL parameterizations do not show a significant sensitivity for the case of snowfall. A more sophisticated cloud processes does not reveal a discernible effect on the simulated snowfall. Further, high bias in snowfall is exaggerated when a more realistic PBL scheme is employed. On the other hand, it is found that the revised surface layer process plays a role in improving the prediction of snowfall by reducing it. Thus, it is found that a realistic design of surface layer physics in mesoscale models is an important factor to the reduction of systematic bias of the snowfall over Korea that is caused by air-mass transformation over the Yellow sea.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권4호
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• pp.337-351
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• 2010

극치사상을 예측하기 위한 기존의 빈도분석 결과의 이용에 대한 많은 문제점들이 부각되고 있다. 특히, 통계적 모형을 이용하기 위해서 흔히 사용되는 점근적 모형 (asymptotic model)의 합리적인 검토 없는 외삽 (extrapolation)은 산정된 확률 값을 과대 또는 과소평가하는 문제를 일으켜, 예측결과에 대한 불확실성을 과다하게 산정함으로써 불확실성에 대한 신뢰도를 감소시키는 문제가 있다. 그러므로 본 연구에서는 국내에서 극치강우사상을 포함한 강우자료의 빈도분석에 대한 연구사례를 제공하고 점근적 모형을 사용하는 경우 발생되는 불확실성을 감소시키기 위한 방법론을 제시하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 극치강우사상의 빈도분석을 수행하는 데 있어서 최근 들어 여러 분야에서 다양하게 적용되고 있는 Bayesian MCMC (Markov Chain Monte Carlo) 방법을 사용하였으며, 그 결과를 최우추정방법 (Maximum likelihood estimation method)과 비교하였다. 특히 강우사상의 점 빈도분석에 흔히 이용되는 확률밀도함수로 GEV (Generalized Extreme Value) 분포와 Gumbel 분포를 모두 고려하여 두 분포의 결과를 비교하였으며, 이 과정에서 각각의 산정결과 및 불확실성은 근사식을 이용한 최우추정방법과 Bayesian 방법을 이용하여 각각 비교 및 분석되었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제34권2호
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• pp.56-67
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• 2006

위성개발 시 비용의 절감과 효율적인 설계 보장을 위해 신뢰성과 고장모드 분석이 필요하지만, COTS 소자를 사용하는 소형위성의 경우 통상 제작자로부터 소자에 대한 실패율이 제공되지 않기 때문에 신뢰성 계산이 어렵다. 이 논문에서는 실패율 예측을 위해 MIL-HDBK-217F의 시험적/경험적 데이터에 기초한 방법을 사용하였고, MIL-HDBK -217F에서 고려되지 않은 방사능 환경을 실패율 예측에 반영하기 위해 방사능 효과들 중 신뢰도에 영향을 미칠 수 있는 $10^-9$failures/device/$10^6$hours 이상의 발생확률을 갖는 SEL 발생확률을 실패율 예측 결과에 추가로 반영하였다. 결국 본 논문은 실패율이 제공되지 않는 COTS 소자를 사용하는 저가 소형위성에 대해 통계적 기법을 이용한 새로운 신뢰성 해석 방법을 제안하고, 현재 개발 중인 25kg급의 초소형위성인 HAUSAT-2에 이 방법을 적용하여 분석한 결과를 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.101-107
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• 2022

모델링 및 시뮬레이션은 목표 시스템의 동작 검증, 성능 분석, 운용 최적화, 예측을 위해 사용되는 기술이다. 이 기술의 대표적인 이산사건 시스템 명세(DEVS)는 모델들을 엄격한 형식론으로 정의하고 모델 간의 구조를 계층화한다. 이 DEVS 모델들의 원자 모델은 목표와 다른 의도로 동작하게 될 경우 시뮬레이션은 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있다. 그럼에도 대부분 DEVS 시스템은 모델 테스트의 부재 또는 수동 테스트 환경으로 제공하여 개발자가 모델을 검증하는 데 오랜 시간이 소비된다. 본 논문에서는 파이썬 기반 DEVS에서 정확하고 빠른 원자 모델의 검증을 위해 스크립트 기반 테스트 시스템을 제안한다. 제안 테스트 시스템은 기존 방식인 수동 테스트와 새로운 방식인 스크립트 기반 테스트를 둘 다 사용한다. 우리 시스템의 실험 결과, 제안 테스트 방식은 스크립트를 10번 연속 실행 시 24ms 이내에 실행되었다. 그리하여 제안 시스템은 스크립트 기반 테스트를 사용해서 빠른 원자 모델 검증 시간을 보장하고, 테스트 스크립트의 재사용성을 향상한다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권2호
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• pp.696-706
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• 2023

Consequences of an anticipated Beyond Design Basis Accident (BDBA) Long-Term Station Blackout (LTSBO) event with complete loss of grid power in the VVER-1200 reactor of Rooppur Nuclear Power Plant (NPP) of Unit-1 are assessed using the RASCAL 4.3 code. This study estimated the released radionuclides, received public radiological dose, and ground surface concentration considering 3 accident scenarios of International Nuclear and Radiological Event Scale (INES) level 7 and two meteorological conditions. Atmospheric transport, dispersion, and deposition processes of released radionuclides are simulated using a straight-line trajectory Gaussian plume model for short distances and a Gaussian puff model for long distances. Total Effective Dose Equivalent (TEDE) to the public within 40 km and radionuclides contribution for three-dose pathways of inhalation, cloudshine, and groundshine owing to airborne releases are evaluated considering with and without passive safety Emergency Core Cooling System (ECCS) in dry (winter) and wet (monsoon) seasons. Source term and their release rates are varied with the functional duration of passive safety ECCS. In three accident scenarios, the TEDE of 10 mSv and above are confined to 8 km and 2 km for the wet and dry seasons, respectively in the downwind direction. The groundshine dose is the most dominating in the wet season while the inhalation dose is in the dry season. Total received doses and surface concentration in the wet season near the plant are higher than those in the dry season due to the deposition effect of rain on the radioactive substances.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제14권2호
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• pp.230-237
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• 2018

연구목적: 현재 국내에서는 지능형 교통체계(Intelligent transport system)의 일환으로 실시간 교통정보를 수집하여 도로운영의 효율성을 높이고 있다. 하지만 실시간 자료를 기반으로 한 교통정보는 운전자가 경험하게 될 교통상황과는 차이가 존재한다. 연구방법: 본 연구에서는 기존 교통량 이력자료 바탕으로 이력자료의 과거참조일수를 3일, 5일, 10일로 조정하여 요일별, 시간대별로 장래의 고속도로 교통량 예측을 수행하였다. 연구결과: 과거 참조일수가 적을수록 예측오차가 작게 나타나는 것을 알 수 있었다. 5번의 과거이력을 참조하여 월요일을 예측한 결과는 10번의 과거이력을 참조했을 때보다 오차가 크게 나타났는데 이는 분석대상 기간인 2016년의 6번째 월요일이 명절이기 때문에 평소의 월요일 교통흐름과는 다소 차이가 있었기 때문으로 판단된다. 결론: 본 연구를 통해 교통량예측 시 과거이력의 참조일수가 적을수록 비교적 오차가 적은 것을 알 수 있었으며 특수한 날에는 해당 이벤트의 교통량이력의 자료를 사용하면 보다 정확도 높은 결과를 나타낼 수 있을 것으로 판단된다.

• 대기
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• 제24권1호
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• pp.1-15
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• 2014

This study compared ensemble mean and probability forecasts of snow depth amount associated with winter storm over South Korea on 28 December 2012 at five operational forecast centers (CMA, ECMWF, NCEP, KMA, and UMKO). And cause of difference in predicted snow depth at each Ensemble Prediction System (EPS) was investigated by using THe Observing system Research and Predictability EXperiment (THORPEX) Interactive Grand Global Ensemble (TIGGE) data. This snowfall event occurred due to low pressure passing through South Sea of Korea. Amount of 6 hr accumulated snow depth was more than 10 cm over southern region of South Korea In this case study, ECMWF showed best prediction skill for the spatio-temporal distribution of snow depth. At first, ECMWF EPS has been consistently enhancing the indications present in ensemble mean snow depth forecasts from 7-day lead time. Secondly, its ensemble probabilities in excess of 2~5 cm/6 hour have been coincided with observation frequencies. And this snowfall case could be predicted from 5-day lead time by using 10-day lag ensemble mean 6 hr accumulated snow depth distribution. In addition, the cause of good performances at ECMWF EPS in predicted snow depth amounts was due to outstanding prediction ability of forming inversion layer with below $0^{\circ}C$ temperature in low level (below 850 hPa) according to $35^{\circ}N$ at 1-day lead time.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권8호
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• pp.537-549
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• 2017

본 연구에서는 기상청에서 제공하는 국지예보모델(LDAPS)과 일본 기상청의 중규모모델(Meso-Scale Model, MSM)을 이용하여 태풍 및 정체전선 등 3개의 강우사상과 남강댐 유역 내 산청 유역에 대해 강우 및 홍수 예측 정확도를 평가하고 비교 검토하였다. 강우예측 정확도 평가 결과, LDAPS와 MSM 모두 태풍 사상과 같은 광역적인 예측에 대해서는 예측 정확도가 높은 것으로 나타났으나, 정체전선과 같이 국지적으로 발생하는 강우사상의 경우 예측 오차가 많이 발생하는 것으로 나타났다. 홍수예측 정확도 평가 결과, 선행시간이 증가함에 따라 점점 예측 정확도가 향상되는 것을 확인할 수 있었으며, LDAPS와 MSM 모두 기상 및 수자원간의 연계를 통하여 강우 및 홍수 예측 분야에서의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.127-135
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• 2010

최근의 현대화된 다양한 항해장비들로 인해 선박에 있는 항해사들은 위험상황 인식에 도움이 될 수 있는 정보들을 획득할 수 있게 되었다. 하지만, 이러한 유용한 도구들에도 불구하고 항해사들은 여전히 안전항행을 위한 의사결정에 어려움을 겪고 있는데, 이는 다양한 장비들이 제공하는 선박 내 외 상황에 관한 많은 양의 데이터를 지속적으로 관찰해야 한다는 항해사의 부담과 여러 장비 간 정보의 불일치성 때문이다. 실제로, 많은 해양 사고가 항해사의 부주의에 의해 일어나고 있다는 것이 이미 잘 알려져 있다. 따라서, 항행 상황의 일부 정보만을 제공하는 보조 장비를 넘어서 항해사의 의사결정을 도울 수 있는 지원도구가 요구되고 있다. 시뮬레이션은 의사결정을 지원 할 수 있는 기술 중 하나며, 선박에서의 실시간 주변상황에 대한 종합적인 평가 및 예측 가능한 시스템은 항해사의 안전항행에 대한 의사결정에 도움을 줄 수 있다. 이 논문은 선박을 위한 항행안전정보 시스템에서의 위험 상황 예측을 위한 시뮬레이션 방안에 관한 연구로서, 다양한 지식 베이스 및 이산 사건 시뮬레이션 방식을 활용한 시스템 전체 구성 방법을 제안하고 제한된 항행상황 시나리오에서의 구성 요소들의 예시를 통해 시스템의 타당성을 보인다.

• 상하수도학회지
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• 제30권2호
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• pp.179-185
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• 2016

In this study, the RDII predictions were compared using two methodologies, i.e., the RTK-based and regression methods. Long-term (1/1/2011~12/31/2011) monitoring data, which consists of 10-min interval streamflow and the amount of precipitation, were collected at the domestic study area (1.36 km2 located in H county), and used for the construction of the RDII prediction models. The RTK method employs super position of tri-triangles, and each triangle (called, unit hydrograph) is defined by three parameters (i.e., R, T and K) determined/optimized using Genetic Algorithm (GA). In regression method, the MovingAverage (MA) filtering was used for data processing. Accuracies of RDII predictions from these two approaches were evaluated by comparing the root mean square error (RMSE) values from each model, in which the values were calculated to 320.613 (RTK method) and 420.653 (regression method), respectively. As a results, the RTK method was found to be more suitable for RDII prediction during extreme rainfall event, than the regression method.