• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제15권3호
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• pp.65-74
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• 2014

대규모 건설공사, 토목공사 시 지반 특성 파악을 위해 주로 수행되는 시추조사는 명확하고 확실한 지반정보를 제공한다는 장점이 있지만 좌표 공간상 지점마다 수행되기 때문에 현장 전체의 지반특성 파악이 어렵다. 이에 반해 탄성파, 중력파 등을 이용하는 물리탐사는 시추조사와는 달리 연속적인 단면의 정보를 제공하고 넓은 지역의 지반특성을 파악할 수 있다는 장점을 가지고 있는 반면 측정값의 지반공학적 상관성이 불확실하기 때문에 지반 특성을 직접적으로 결정하기에는 적합하지 않다는 단점이 있다. 따라서 대상 부지의 정확한 지반정보 파악을 위해서는 두 가지 이종 지반조사 자료, 즉 물리탐사자료와 시추조사 자료를 상호 보완하여 이용하는 것이 바람직하다. 본 연구에서는 이종 지반조사의 통합분석 기법을 제안하였으며, 분석 방법의 정확성과 신뢰성을 높이기 위하여 수치지도를 도입하였다. 수치지도를 사용하여 시험, 조사 단계에서 발생할 수 있는 지반고의 오차를 보정하였으며, 표고와 기울기를 분석하여 대상분석 영역 설정의 지표로 사용하였다. 다음으로 탄성파의 속도분포 단면 등고선을 디지타이징(digitizing)하고 지구통계학적 방법인 크리깅(kriging)을 이용하여 3차원으로 공간보간하였으며, 이를 시추조사와 결합하여 각 토층 경계 별 평균 탄성파 속도를 도출하였다. 자료를 도출하는 과정에서 이상치 분석을 수행하여 결과의 신뢰성을 높였으며, 최적화된 평균 탄성파 속도를 활용하여 3차원 층상 정보를 결정할 수 있는 통합 분석 기법을 수립하였다. 최종적으로 수립된 통합분석 기법을 A댐 비상여수로 건설현장에 적용하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권1호
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• pp.21-33
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• 2019

본 연구에서는 비슬산 이중편파 Radar 자료와, GPM 위성자료 및 21개 (Korea Meteorological Administration, KMA) 지상강우자료를 활용하여 분포형 강우-유출 모형(KIneMatic wave STOrm Runoff Model2, KIMSTORM2)을 이용해 남강댐 유역($2,293km^2$)을 대상으로 유출해석을 수행하였다. 모형의 유출 해석은 2016년 10월 5일 02:00~09:00 총 8시간 동안 최대강우강도 33 mm/hr, 유역평균 총 강우량 82 mm이 발생한 태풍 차바(CHABA)를 대상으로 하였으며, Radar 및 GPM 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용한 Radar (CM-corrected Radar) 및 GPM (CM-corrected GPM) 자료를 각각 활용하여 결과를 비교하였다. 이 때, 공간 강우자료에 유출 검보정은 남강댐 유역 내 3개의 수위관측 지점(산청, 창촌, 남강댐)을 대상으로 실시하였으며, 모형의 매개변수 초기토양수분함량, 지표와 하천의 Manning 조도계수를 이용하여 검보정하였다. 유출 결과는 결정계수(Determination coefficient, $R^2$), Nash-Sutcliffe의 모형효율계수(NSE) 및 유출용적지수(Volume Conservation Index, VCI)를 산정하였다. 그 결과 CM-corrected Radar, GPM 자료가 평균 $R^2$는 0.96, NSE의 경우 0.96, 유출용적지수(VCI)는 1.03으로 가장 우수한 결과를 나타내었다. 최종적으로 CM 기법을 이용한 보정된 공간분포자료는 기존의 자료에 비해 시공간적으로 정확한 홍수 예측에 사용 될 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권1호
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• pp.34-45
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• 2021

날씨는 밭작물의 가격 측정과 생산량 및 품질에 영향을 미치기 때문에 농산업에서 가장 많이 고려되는 요소이다. 특히, 밭작물의 경우 평지보다 산지에서 재배되는 등 외부 환경에 많이 노출되어 있다. 본 연구는 수치 산림입지토양도를 이용하여 산지를 구성하고 있는 12개의 토양의 특성 자료와 기상정보 간의 연관성을 파악하였다. 공간적 상관관계가 고려된 GAM, 크리깅, RF를 이용하였으며, 연구자료는 2009년 1월부터 2018년 12월까지의 기상청과 농촌진흥청에서 수집한 일 단위 평균기온, 최고기온, 최저기온, 강우량 자료가 사용되었다. 분석결과 지리적 효과만 반영된 GAM이 상대적으로 추정성능이 우수하였고, 산림입지토양도는 밭작물 재배지 기상정보를 추정에 큰 도움이 되지 않았다. 이에 유의수준을 5%로 통계적 가설검정을 수행하여 중요 요인을 선택하였다. 산림입지토양도의 기후대코드(CLZN_CD)와 토양목본코드 B(SIBFLR_LAR)가 기상정보 추정에 상대적 유의미한 요인으로 선정되었다. 기후대코드를 추가한 모형의 경우 일 평균 기온과 일 최저기온의 공간 보간 성능이 향상되었다. 한반도의 국토는 70%가 산지이고 밭작물은 주로 산지에서 재배되고 있다. 따라서 산지의 기상정보를 추가 수집하여 연구를 수행한다면 생육시기별로 밭작물을 관리하는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제20권2호
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• pp.131-141
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• 2004

지반기술자는 지반의 구조 및 잠재적 거동을 예측하기 위해서 현장조사 데이터를 사용한다. 대부분의 경우 이러한 데이터들은 전체 지반 체적의 1/100,000도 되지 못한다. 이렇게 얻어진 시료에 대한 실내시험 및 현장시험을 통하여 지반의 특성치를 결정한다. 그러나 이렇게 추정된 결과치는 예측치이며 Legget(1979)의 지적과 같이 실제 흙의 상태와는 매우 다르게 평가될 가능성을 가지고 있으며, 이러한 경우는 샘플링과 예측 과정을 일반적인 규정에 따라 실시하는 경우에도 발생할 수 있다. 그동안 지반 물성치와 관련된 불확실성을 규명하고자 하는 노력이 이루어졌지만, 전체 지반 조사 계획의 정확도 및 각각의 지반 조사 위치나 잠재적 조사 위치의 상대적인 중요성을 정량적으로 평가할 수 있는 방법으로 일반적으로 받아들여지는 방법이 아직까지는 없는 실정이다. 본 논문에서는 지구 통계학적 방법인 크리깅 내삽법(kriging interpolation method) 및 역거리 내삽범(inverse distance weighted interpolation method)을 이용하여 지반 정수를 추정하고 그 정확도를 비교하였다. 또한 장기 침하량을 예측할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 그리고 이 방법을 "신뢰도"(Tsai and frost, 1999)와 지구 통계학적 방법을 접목시켜서 지반 조사 계획의 조사정밀도를 평가하는 공간적 인 분석 방법을 제시하였다. 그리고 마지막으로 추가 지반조사 계획이 이루어지는 경우, 추가 지반조사위치를 결정할 수 있는 방법을 제시하였다. 아울러, 보다 정확한 해석을 위한 방법으로 시각적 도시, 해석 및 자료 관리의 기능이 뛰어난 GIS 프로그램(ARC-lnf3)을 이용하였다.

• 지질공학
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• 제29권3호
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• pp.265-277
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• 2019

지구 온난화에 따른 기후 변화, 강수량, 강우 강도, 빈도 그리고 강우 유형의 변화는 지하수 함양과 지하수위 변동에 큰 영향을 미친다. 전 세계적인 총 저수량 변화를 파악하는데, GRACE의 월 중력값 이용되어지고 있다. 그러나 지하수위의 공간적인 분포를 표현하기가 쉽지 않으므로, GRACE자료와 지하수위 자료를 정량적으로 연관시키기는 쉽지 않다. 본 연구에서는 세 가지 국지적인 보간법(크리깅, 역 거리 가중값 및 자연 인접)을 이용하여 2002년부터 2016년 까지 국내 지하수 함양 변화량의 공간적인 분포를 추정하였다. 그리고 추정된 월평균 지하수 함양 변화량과 GRACE의 월별 지하수 저장량 변화값을 비교하였다. GRACE자료와 실측 지하수자료의 함양량 변동값은 미약하지만 시간이 경과할수록 감소추세를 보이고 있으며, 연구기간 동안에 지하수 함양 변화량의 평균값은 -0.01 cm/month, 중앙값은 -0.02 cm/month로 산정되었다.

• 한국지구과학회지
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• 제31권7호
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• pp.681-690
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• 2010

블럭으로 주어지는 물리탐사 자료의 역산결과를 시추공 자료와 복합적으로 시뮬레이션하여 암반등급의 분류에 적용하였다. 물리탐사의 역산결과는 해석 대상에 대한 부가적 수준의 정보를 포함하게 되며, 전체 영역에 대한 정보를 제공한다. 반면, 시추공 자료는 해석 대상에 대한 직접적인 정보를 제공하지만, 그 정보의 공간적 범위가 매우 좁아 포인트 자료로써 이용된다. 블럭으로 주어지는 물리탐사 역산결과와 포인트로 주어지는 시추공 자료를 결합하여 크리깅이나 지구통계학적 시뮬레이션을 수행하기 위해서는, 포인트-포인트, 포인트-블럭, 블럭-포인트 간의 공분산 정보가 필요하다. 이 연구에서는 SGeMS에서 제공하는 Bssim 모듈을 이용하여, 역산 블럭과 시추공 포인트간의 복합적 시뮬레이션을 통해 공간적 특성이 다른 자료를 반영하는 다운스케일 된 결과를 얻었고, 이를 선행연구에서 적용한 지구통계학적 역산 결과와 비교하였다. 그 결과, 본 방법에 의한 다운스케일링 기법이 보다 확장가능하고 유연한 적용이 가능한 것으로 판단하였다.

• 대기
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• 제30권2호
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• pp.169-181
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• 2020

We conducted a study on the impact of observation station density; this was done in order to enable the accurate estimation of spatial meteorological variables. The purpose of this study is to help operate an efficient observation network by examining distributions of temperature, relative humidity, and wind speed in a test area of a three-dimensional meteorological observation project in the Yeongdong region in 2019. For our analysis, we grouped the observation stations as follows: 41 stations (for Step 4), 34 stations (for Step 3), 17 stations (for Step 2), and 10 stations (for Step 1). Grid values were interpolated using the kriging method. We compared the spatial accuracy of the estimated meteorological grid by using station density. The effect of increased observation network density varied and was dependent on meteorological variables and weather conditions. The temperature is sufficient for the current weather observation network (featuring an average distance about 9.30 km between stations), and the relative humidity is sufficient when the average distance between stations is about 5.04 km. However, it is recommended that all observation networks, with an average distance of approximately 4.59 km between stations, be utilized for monitoring wind speed. In addition, this also enables the operation of an effective observation network through the classification of outliers.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.160-160
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• 2017

자동화 기술을 통한 한국형 스마트팜의 발전이 비약적으로 이루어지고 있는 가운데 무인화를 위한 지능적인 스마트 시설환경 관찰 및 분석에 대한 요구가 점점 증가 하고 있다. 스마트 시설환경에서 취득 가능한 시계열 데이터는 온도, 습도, 조도, CO2, 토양 수분, 환기량 등 다양하다. 시스템의 경계가 명확함에도 해당 속성의 특성상 타임도메인과 공간도메인 상에서 정확한 추정 또는 예측이 난해하다. 시설 환경에 접목이 증가하고 있는 지능형 관리 기술 구현을 위해선 시계열 공간 데이터에 대한 신속하고 정확한 정량화 기술이 필수적이라 할 수 있다. 이러한 기술적인 요구사항을 해결하고자 시도되는 다양한 방법 중에서 공간 분해능 향상을 위한 다지점 계측 메트릭스를 실험적으로 구성하였다. $50m{\times}100m$의 단면적인 연동 딸기 온실을 대상으로 $3{\times}3{\times}3$의 3차원 환경 인자 계측 매트릭스를 설치하였다. 1 Hz의 주기로 4가지 환경인자(온도, 습도, 조도, CO2)를 계측하였으며, 계측 하는 시점과 동시에 병렬적으로 공간통계법을 이용하여 미지의 지점에 대한 환경 인자들을 실시간으로 추정하였다. 선행적으로 50 cm 공간 분해능에 대응하기 위하여 Kriging interpolation법을 횡단면에 대하여 분석한 후 다시 종단면에 대하여 분석하였다. 3 Ghz에 해당하는 연산 능력을 보유한 컴퓨터에서 1초 동안 획득한 데이터에 대한 분석을 마치는데 소요되는 시간이 15초 내외로 나타났다. 이는 해당 알고리즘의 매우 높은 시간 복잡도(Order of $O=O^3$)에 기인하는 것으로 다양한 시설 환경의 관리 방법론에 적절히 대응하기에 한계가 있다 할 수 있다. 실시간으로 시간 복잡도가 높은 연산을 수행하기 위한 기술적인 과제를 해결하고자, 근래에 관심이 증가하고 있는 NVIDIA 사에서 제공하는 CUDA 엔진과 Apple사의 제안을 시작으로 하여 공개 소프트웨어 개발 컨소시엄인 크로노스 그룹에서 제공하는 OpenCL 엔진을 비교 분석하였다. CUDA 엔진은 GPU(Graphics Processing Unit)에서 정보 분석 프로그램의 연산 집약적인 부분만을 담당하여 신속한 결과를 산출할 수 있는 라이브러리이며 해당 하드웨어를 구비하였을 때 사용이 가능하다. 반면, OpenCL은 CUDA 엔진이 특정 하드웨어에서 구동이 되는 한계를 극복하고자 하드웨어에 비의존적인 라이브러리를 제공하는 것이 다르며 클러스터링 기술과 연계를 통해 낮은 하드웨어 성능으로 인한 단점을 극복하고자 하였다. 본 연구에서는 CUDA 8.0(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)버전과 Pascal Titan X(NVIDIA, CA, USA)를 사용한 방법과 OpenCL 1.2(https://www.khronos.org/opencl/)버전과 Samsung Exynos5422 칩을 장착한 ODROID-XU4(Hardkernel, AnYang, Korea)를 사용한 방법을 비교 분석하였다. 50 cm의 공간 분해능에 대응하기 위한 4차원 행렬($100{\times}200{\times}5{\times}4$)에 대하여 정수 지수화를 위한 Quantization을 거쳐 CUDA 엔진과 OpenCL 엔진을 적용한 비교한 결과, CUDA 엔진은 1초 내외, OpenCL 엔진의 경우 5초 내외의 연산 속도를 보였다. CUDA 엔진의 경우 비용측면에서 약 10배, 전력 소모 측면에서 20배 이상 소요되었다. 따라서 우선적으로 OpenCL 엔진 기반 하드웨어 가속 기술 최적화 연구를 통해 스마트 시설환경 실시간 시뮬레이션 기술 도입을 위한 기술적 과제를 풀어갈 것이다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.171-171
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• 2017

전산유체역학(CFD: Computational Fluid Dynamics)를 이용한 스마트팜 환경 내부의 정밀 제어 연구가 진행 중이다. 시계열 데이터의 난해한 동적 해석을 극복하기위해, 비선형 모델링 기법의 일종인 인공신경망을 이용하는 방안을 고려하였다. 선행 연구를 통하여 환경 데이터의 비선형 모델링을 위한 Tensorflow활용 방법이 하드웨어 가속 기능을 바탕으로 월등한 성능을 보임을 확인하였다. 그럼에도 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련이 필요하다고 판단되었다. CFD 해석을 위한 Solver로 SU2(http://su2.stanford.edu)를 이용하였다. 운영 체제 및 컴파일러는 1) Mac OS X Sierra 10.12.2 Apple LLVM version 8.0.0 (clang-800.0.38), 2) Windows 10 x64: Intel C++ Compiler version 16.0, update 2, 3) Linux (Ubuntu 16.04 x64): g++ 5.4.0, 4) Clustered Linux (Ubuntu 16.04 x32): MPICC 3.3.a2를 선정하였다. 4번째 개발환경인 병렬 시스템의 경우 하드웨어 가속는 OpenCL(https://www.khronos.org/opencl/) 엔진을 이용하고 저전력 ARM 프로세서의 일종인 옥타코어 Samsung Exynos5422 칩을 장착한 ODROID-XU4(Hardkernel, AnYang, Korea) SBC(Single Board Computer)를 32식 병렬 구성하였다. 분산 컴퓨팅을 위한 환경은 Gbit 로컬 네트워크 기반 NFS(Network File System)과 MPICH(http://www.mpich.org/)로 구성하였다. 공간 분해능을 계측 주기보다 작게 분할할 경우 발생하는 미지의 바운더리 정보를 정의하기 위하여 3차원 Kriging Spatial Interpolation Method를 실험적으로 적용하였다. 한편 병렬 시스템 구성이 불가능한 1,2,3번 환경의 경우 내부적으로 이미 존재하는 멀티코어를 활용하고자 OpenMP(http://www.openmp.org/) 라이브러리를 활용하였다. 64비트 병렬 8코어로 동작하는 1,2,3번 운영환경의 경우 32비트 병렬 128코어로 동작하는 환경에 비하여 근소하게 2배 내외로 연산 속도가 빨랐다. 실시간 CFD 수행을 위한 분산 컴퓨팅 기술이 프로세서의 속도 및 운영체제의 정보 분배 능력에 따라 결정된다고 판단할 수 있었다. 이를 검증하기 위하여 4번 개발환경에서 운영체제를 64비트로 개선하여 5번째 환경을 구성하여 검증하였다. 상반되는 결과로 64비트 72코어로 동작하는 분산 컴퓨팅 환경에서 단일 프로세서 기반 멀티 코어(1,2,3번) 환경보다 보다 2.5배 내외 연산속도 향상이 있었다. ARM 프로세서용 64비트 운영체제의 완성도가 낮은 시점에서 추후 성공적인 실시간 CFD 모델링을 위한 지속적인 검토가 필요하다.

• 지적과 국토정보
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• 제47권2호
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• pp.175-184
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• 2017

최근 미세먼지는 국내에서 중요한 사안으로 되어가고 있다. 왜냐하면 미세먼지는 호흡기 질환, 안과 질환과 같은 수많은 질병을 불러일으키기 때문이다. 본 연구는 GIS 공간분석 기술을 이용하여 PM10 관측소의 위치에 대한 적정성을 평가하기 위하여 공간정보의 활용 사례를 제시하였다. 미세먼지 측정소 최적 위치를 평가하기 위한 공간정보 활용사례는 국가 공간자료와 건강위해성과 밀접하게 관련있는 PM10 측정 자료의 최적 위치와 함께 조사되었다. 서울시에는 31개 관측소가 있으며, 이들 측정소에서 관측된 PM10 자료를 가지고 추정된 PM10 농도는 공간보간기법을 적용하여 적정한 측정소 위치평가기법을 제시하는데 적용하였다. 서울시에서 PM10 측정망의 농도지도와 IDW와 크리깅 방법으로 추정된 농도는 강우량, 유동인구, 초등학교 위치정보와 같은 국가공간정보와 비교하였다. 일평균, 계절평균, 연평균 등의 PM10 농도는 현재의 PM10 측정소 위치와 위치적정성을 분석하는데 사용하였다. PM10농도는 2015년 유동인구와 지역 통계분석법에 적용된 계산된 PM10 분포와 비교하였다. 국가공간데이터는 PM10 오염분포와 부가적인 PM10 모니터링 사이트를 분석하는데 적용 가능하였다. 본 연구의 향후 연구과제는 PM10 모니터링 측정소의 새로운 위치를 선정하는데 사용된 국가공간정보의 활용성을 제안하는데 있다.