한반도 주변해역에서 의 해면 열속과 응력의 분포를 김과 강(1994)의 지표층 flux 모델을 사용하여 구하였고 이들의 계절변화를 조사하였다. 모델의 입력자료는 유럽중 기기상예보소 (ECMWF)의 1000mb 온도, 비습, 지오포텐샬고도와 미국기상청(NMC)의 해 수면온도 자료를 사용하였다. 자료의 공간해상도는 위도, 경도 2도이며 기간은 1984년 부터 87년까지의 3년이다. 한편, 해면의 단파복사량은 미국항공우주국 (NASA)의 인공 위성 자료를 사용하였고 잔파복사량은 경험식을 사용하여 구하였다. 모든 열속을 합한 순열속을 한반도 주변해역에서 보면, 1월과 10월에 각각 200∼400 Wm/SUP -2/와 100 Wm/SUP -2/로 해양이 냉각되고 4월과 7월에는 약 100 Wm/SUP -2/로 가열되고 있음을 알 수 있다. 한편, 연평균 순열속은 황해 북부를 제외한 전해역에서 음의 값이 나타나 고 있다. 가장 큰 냉각이 일어나는 해역은 쿠로시오 해역으로 이 지역의 연평균 값은 약 120 Wm/SUP -2/이다. 동해에서는 북부와 남부해역에서 60∼80 Wm/SUP -2/의 냉각이 일어나며 중부해역에서는 비교적 적은 30 Wm/SUP -2/ 정도의 냉각이 일어나고 있다. 한편, 1월의 응력 크기는 다른 달에 대하여 3∼5배 정도 크게 나타나고 이에 따라 연 평균응력의 분포는 1월의 형태와 유사하다. 연평균 응력컬은 동지나해와 남해에서 음 의 값이 나타나지만 황해 북부에서는 양의 값을 보인다. 동해의 응력컬은 북부와 남동 해역에서 양의 값이 그리고 북서해역에서는 음의 값이 나타나고 있다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권6호
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pp.771-780
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2014
배열형(Array type)의 HF Radar를 임원항(Site A)과 후정리 해변(Site B)에 설치하여 동해연안에 대한 실시간 파랑과 해류를 관측하였다. 본 연구에 사용된 WERA (WavE RAdar)는 2000년 독일 Helzel사에서 개발된 것으로 24.525 MHz의 주파수 대역을 사용한다. 각 사이트는 4기의 송신기와 8기의 수신기로 구성되어 있는 8 채널 시스템이며, 현재 30분 주기로 관측하여 자료를 생성하고 있다. 파랑은 최대 약 25 km, 해류는 최대 약 50 km의 관측 범위를 나타내며, 150 kHz의 대역폭을 사용하여 1.5 km 간격의 격자 해상도를 갖는다. HF Radar를 이용하여 관측한 파랑 자료는 현장에서 관측한 파랑계 자료와 비교 검증을 하였으며, 해류 자료는 국립해양조사원에서 제공한 월별 동해평균표층 해류도와 해류흐름 패턴과 비교하였다. 파랑의 비교 자료들에 대한 회귀선과의 편차는 주성분 분석(Principle Component Analysis)으로 계산하였고, 그 결과로 상관관계 0.86와 RMSD 0.186을 보였다. 또한 동해연안의 해수유동에 대한 장기간의 변화를 분석해본 결과 8월과 9월의 연안에서는 북한한류가 남쪽방향으로, 외해에서는 동한난류가 북쪽방향으로 흐르는 흐름이 나타났다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권4호
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pp.563-585
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2008
본 연구는 다양하고 복잡해지는 파생상품 추세에 상응하는 적절한 가치평가에 대한 연구의 필요성을 인지하고 가격 및 민감도 평가에 있어서 속도와 정확도를 향상시키는데 그 의의를 두고자 한다. 몬테카를로 시뮬레이션에서 의사난수 대신 저불일치수열인준난수를 이용하면 시행횟수의 감소와 정확도 개선이 가능한데, 미국형 옵션이나 경로의존형 상품 등 다차원의 난수가 필요할 경우 기존의 준난수를 사용하면 상관관계가 증가하는 문제로 적용에 한계가 있다. 이런 단점을 보완하기 위해 문제를 발생시키는 차원의 난수를 제외시켜 상관계수를 특정값 이하로 제어하는 새로운 방법을 고안하여 다차원 상품에 적용이 가능토록 하였고 미국형 풋옵션에 적용하여 새로운 방법의 유용성을 검증하였다. 또한, 몬테카를로 시뮬레이션에서 민감도 계산방법으로 우도비율법과 경로의존형 근사방법을 사용하면 속도 및 정확도가 개선됨을 보인다. 이러한 결과는 최근 시장의 추세인 기초자산이나 위험요소가 여러 개인 경우 그리고 경로의존형 및 조기상환형 상품 등에 적용 가능토록하여 몬테카를로 시뮬레이션 방법에 있어 가장 큰 단점으로 지적되는 수행시간을 단축시키고 민감도 계산의 오차를 줄여줌을 보여준다. 또한, 2개 이하의 기초자산으로 이루어진 파생상품의 가치 및 민감도 평가에 가장 효율적인 수치해석적 방법론으로 알려져 있는 유한차분법의 적용시 격자생성구간의 설정이 매우 중요하다는 사실을 비대칭 나비형스프레드에 적용하여 실증적으로 보인다.
베트남 북부 네안성 뀌홉지역에서 희토류 원소의 광화작용과 관련된 이상대 확인을 위해 토양지구화학탐사를 수행하였다. 시료채취 간격은 가로 250 m 13 line (총 4.2 km), 세로 300 m 25 line (총 7.5 km)으로 총 325개의 시료가 채취되었다. 또한, 토양지구화학탐사 결과를 바탕으로 총 희토류(Total rare-earth oxides, TREO) 함량이 높은 8개 격자점을 대상으로 피트탐사를 수행하여 73개의 토양시료를 채취하였다. 조사지역은 반찌응(Ban Chieng) 흑운모 화강암 복합체가 편암, 편마암, 석회암으로 구성된 부캉(Bu Kang)층을 관입하고 있다. 본 지역의 주요 광화작용은 주석, 루비, 그리고 화강암 복합체의 주변부 변질대에 분포하고 있는 것으로 사료되는 함희토류 모나자이트(Monazite)와 제노타임(Xenotime)의 산출이 특징적이다. 채취한 토양시료의 ICP-MS 분석 결과, 총 희토류 평균 함량은 지각의 총 희토류 함량(248 ppm)보다 평균 약 1.4배 높게 나타났다. 한편, 경희토류의 평균 함량은 44.6 ppm으로서 지각 평균(200 ppm)보다 결핍되어 있고, 중희토류는 평균 함량(44 ppm)이 지각평균(26 ppm)의 약 1.5배 부화되어있다. 피트탐사에서 채취한 토양시료에 대한 희토류원소의 화학성분 분석 결과, 6개의 피트에서 총 희토류 함량(TREO)이 1,000 ppm 이상의 값이 확인되었다. 이는 뀌차우(Quy Chau)지역의 탐사 및 분석 결과와 비교해보면, 북동-남서 방향으로 희토류 이상대가 발달하고 있는 것으로 사료된다.
본 연구에서는 파랑수치모형(SWAN)을 사용하여 우리나라 연안역에서의 장기 파랑을 후측모델링하고, 그 활용성에 대하여 논하였다. 파랑후측모델링을 위한 입력 바람자료(NCEP, ECMWF, JMA-MSM)를 검토한 결과, JMA-MSM의 예측정확도가 높게 나타났지만 상대적으로 자료제공기간이 짧아 자료제공기간이 긴 ECMWF 바람자료를 채택하였다. 파랑후측모델링은 파랑관측부이가 설치되어 검증이 가능한 2001년부터 2014년까지의 ECMWF 바람자료를 이용하여 수행하였으며, 생성된 모델 결과는 기상청, 국립해양조사원의 파랑관측 부이자료를 이용하여 검증하였다. 파랑후측모델링 검증결과 파랑관측 부이자료와 잘 일치하였으며, 특히 태풍과 같은 이벤트 기간의 해역 상황을 전반적으로 잘 재현하였다. 이를 통하여 현재 파랑관측부이 자료의 한계인 결측기간 동안의 파랑자료를 대체할 수 있음을 확인하였다. 하지만 일부 정점에서는 이벤트 기간 동안의 최대파고를 과소평가하는 것으로 나타났으며, 이러한 이유는 바람입력자료의 시간간격 및 해상도, 수심자료, 격자크기 등의 한계로 파악된다. 본 파랑후측모델링 결과는 연안역에서의 침식원인규명 특히, 이벤트 시기의 파랑특성과 연계한 분석이 가능하며, 원하는 연안지점에서의 파랑후측정보를 생산할 수 있어 연안재해취약성평가 등에 활용이 가능하다.
최근 도심지 터널은 진출입 Ramp를 포함한 다양한 형태의 네트워크형 터널이 건설되고 있다. 더불어 터널환기 해석을 위한 다양한 네트워크 이론 기반의 1D 프로그램들이 개발되고 있다. 본 연구에서는 비 hardy-cross 법에 기초한 네트워크형 터널에 대한 풍량 및 농도해석이 가능한 프로그램을 개발하였다. 터널 구간내 풍량해석은 Gradient 법에 기초하고 있으며, 농도해석을 위하여 복잡한 네트워크 구조에서 유입과 유출농도를 자동계산 할 수 있는 로직을 개발하였고, 저속풍량구간에서는 수치해석적 오차를 축소시키기 위한 적정 그리드 간격을 제시하였다. 또한, 프로그램의 적정성을 검증하기 위해, 일자형 터널을 대상으로 고전적인 Sokic의 풍속 선도법 및 TVSDM 프로그램과의 풍속비교검증을 수행하였으며 오차율은 1% 이하였다. 또한 최근 건설되는 도심지 터널에 적용중인 최신 환기방식에 대한 네트워크 환기해석을 수행하였다.
위협의 핵심정보 추출을 위해 활용되는 전자전 지원시스템은 경로손실 등의 환경 상 제약으로 인해 수신신호의 전력이 낮은 미약신호 환경 하에서 운용될 수 있다. 이러한 상황에서 위협신호를 신속하고 정확하게 검출하기 위해서는 기존의 단일 샘플 에너지 검출 기법이 아닌 수신 신호의 전체 에너지를 최대한 활용함으로써 검출 성능을 향상시키는 기법이 요구된다. 하지만 신호원에 대한 사전정보가 존재하지 않는 전자전 환경에서 신호의 전체 에너지를 활용하기 위해서는 모든 신호원의 길이를 고려할 수 있도록 크기가 다양한 다수의 윈도우를 가지는 검출기를 설계해야 하므로 연산량이 과도하게 증가하는 문제점이 존재한다. 이러한 문제를 현실적으로 해결하기 위해 적은 수의 대표 윈도우를 사용하여 윈도우의 수를 줄이는 방법이 활용되지만 결과적으로 하나의 윈도우가 일정 구간의 미상신호를 고려해야 하므로 수신되는 신호의 길이와 검출기의 윈도우 크기의 불일치로 인해 검출 성능이 저하되는 문제점이 여전히 존재한다. 따라서 본 논문에서는 수신신호의 길이와 검출기의 윈도우 길이가 일치하지 않을 경우의 성능 저하를 분석하고, 성능향상이 가능한 상황인 수신신호의 길이가 검출기의 윈도우 길이보다 작은 경우에는 검출성능을 향상시킬 수 있고, 이외의 상황에는 기존의 에너지 검출기의 성능과 유사한 가중에너지 검출기를 제안하고 그 성능을 분석한다.
지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산은 소규모 영역을 대상으로 하는 합성 자료 예제에서 성공적인 역산 성능을 보여주었다. 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산은 시간 영역 파동장을 입력, 지하 속도 모델을 출력으로 사용하는데, 시간 영역 파동장은 다양한 파동 정보를 포함하고 있어 자료의 크기가 상당히 크다. 따라서 대량의 데이터로 훈련하는 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산을 현장 규모의 자료에 적용하는 연구는 아직까지 수행되지 못하고 있다. 본 연구에서는 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산 기법을 현장 규모의 자료에 적용하기 위해 시간 영역 파동장 대신 라플라스 영역 파동장을 입력으로 사용하여 지하 속도 모델을 예측하였다. 시간 영역 파동장 대신 라플라스 영역 파동장을 사용하면 결과의 해상도는 다소 떨어지지만 입력 자료의 크기가 크게 감소하여 신경망 훈련이 빨라지게 된다. 또한, 큰 격자 간격을 사용할 수 있어 현장 자료 크기의 속도 모델을 효율적으로 예측할 수 있으며 이를 통해 얻은 결과는 후속 역산의 초기 모델로 사용될 수 있다. 신경망 훈련을 위해 현장 자료 크기를 가지는 대량의 합성 속도 모델과 라플라스 영역 파동장을 생성한 후 인공 합성 자료만으로 신경망을 훈련시켰다. 또한, 해양 탄성파 탐사를 시뮬레이션하기 위해 견인 스트리머 취득 조건을 채택하였다. 테스트 자료와 벤치마크 모델을 이용한 수치 예제에서 훈련된 신경망을 테스트한 결과, 적절한 배경 속도 모델들을 얻을 수 있었다.
남한 벼 품종의 북한서부평야지 재배적응성 예측을 위하여 496개 단위 재배구역 각각에 대하여 30년간의 생육모의를 실시하였다. 5km $\times$ 5km로 구획된 1,044개 재배구역중 벼논 재배구역은 위성영상자료를 분석하여 추출하였다. 일최고ㆍ최저기온, 강우량, 강우일수, 일사량은 1981년부터 2000년 동안 남북한의 기상관측소의 측정간을 이용하여 1 km$\times$ 1 km 해상도로 작성하였고, 최소재배단위(CZU)의 벼논 픽셀에 해당하는 기후값만을 발췌하여 그들의 평균값을 각 CZU의 대표값으로 하였으며, 각 재배구역별 월평균값으로부터 30년간의 일기상 자료를 무작위로 생성하였다. 11개 주요 남한 벼품종에 해당하는 CERES-rice 모형에 필요한 생장 및 발육관련모수는 농업관련 국가기관에서 장기간동안 수행하여 축적된 조사자료로부터 추정하였다. 남한 주요 품종의 유전적 특성을 갖도록 모수가 조정된 생육모형 CERES-rice를 북한 서부평야지 496개 벼 재배단위별 무작위로 생성된 30년간의 일기상 자료를 이용하여 이앙기(적식, 만식), 관개(천수답, 수리안전답), 작부방식(일모작, 이모작) 등 3요인을 2수준으로 두어 품종별 총 8개씩의 처리로 년도별 기상변이에 따른 생육 및 수량 등을 모의하였다. 각 품종에 대하여 같은 모형을 남한의 3개 작물시험장 실제 기상자료에 근거한 생육모의를 수행함으로써 북한지방 모의결과의 상대평가를 위한 기준자료로 삼았다. 생육모의를 통한 분석결과 남한의 중생종 벼 품종들 가운데 수원에서의 출수기가 8월 15일 이전인 것들이 북한서부평야지에서 적응성이 높을 것으로 판단된다. 이 결과는 앞으로 있을 남ㆍ북한 농업기술교류시 남한 벼 품종의 북한 곡창지대인 서부평야지 적응성 판단의 중요한 기초자료가 될 것이다.
스마트 시티 서비스 중 방범·방재 분야가 2018년 기준 가장 높은 24%를 차지하고 있으며, 실시간 상황정보제공에 가장 중요한 플랫폼은 CCTV(Closed-Circuit Television) 이다. 이러한 CCTV의 활용을 극대화 하기 위해서는 CCTV가 제공하는 실질적인 감시 영역을 파악하는 것이 필수적이다. 하지만 국내에 설치된 CCTV양은 지자체 관리대상 포함 100만대를 넘고 있다. 이러한 방대한 양의 CCTV의 가시영역을 수동적으로 파악해야 하는 것은 문제점으로 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 CCTV의 실질적 가시권 영역 데이터를 효율적으로 구축하고, 관리자가 상황 파악에 소요되는 시간을 단축하는 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 첫째, 접근이 어려운 기 설치된 CCTV 카메라의 외부표정요소와 초점 거리를 MMS(Mobile Mapping System)의 점군 데이터를 활용하여 계산하고, 이 결과를 활용하여 FOV(Field of View)를 계산하였다. 둘째, 첫 단계에서 계산된 FOV 결과를 이용하여 건물에 의하여 발생하는 폐색 영역을 고려하여 CCTV의 실질적 감시 영역을 그리드 단위 1 m, 2 m, 3 m, 5 m, 10 m 폴리곤 데이터로 구축하였다. 이 방법을 경상북도 울진군에 위치한 5개소의 CCTV 영상에 적용한 결과, 평균 재투영 오차는 약 9.31 pixel, 공공데이터포털(Data Portal)에서 제공하는 위·경도 좌표와의 거리는 평균 약 10 m의 거리 차이가 발생하였고, MMS를 통해 취득한 점군 데이터 상의 CCTV 위치 좌표 값과는 평균 약 1.688 m의 위치 차이를 나타냈다. 단위 그리드의 한 변의 크기가 3 m인 경우, 본 연구를 통하여 계산된 감시 영역 폴리곤은 육안으로 확인한 실제 감시 영역과 최소 70.21%에서 최대 93.82%까지 일치함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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