Unmanned aerial vehicles (UAVs) have been applied to not only military missions like surveillance and reconnaissance but also commercial missions like meteorological observation, aerial photograph, communication relay, internet network build and disaster observation. Fuel cells make UAVs eco-friendly by using hydrogen. Proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs) show low operation temperature, high efficiency, low noise and high energy density and those characterisitcs are well fitted with UAVs. Thus Fuel cell based UAVs have been actively developed in the world. Recently, fuel cell UAVs have started to develope for high altitude UAVs because target altitude of UAVs is expanded upto stratosphere altitude. Long endurance of UAVs is essential to improve effects of the missions. Improvement of UAV endurance time could be fulfilled by developing a hydrogen fuel storage system with high energy density and reducing the weight of UAVs. In this paper, research trend and analysis of fuel cell UAVs are introduced in terms of their altitude and endurance time and then the prospect of fuel cell UAVs are shown.
전 세계적으로 환경, 해양, 기상, 기후, 해상 및 재난예방을 지원하기 위한 해수면 조사를 위하여 해양레이더를 운용하고 있으며, 국내에서도 해양유출유와 방조제 유출수 조사 및 해상안전사고 예방을 위하여 13, 25, 42 MHz 대역의 레이더를 6개 지역에서 운용하고 있다. 그러나 측정단파대역을 이용하는 해양레이더는 실험국으로 허가받아 관리되어지고 있으며, 오늘날 주파수 분배가 논의 되고 있다. 해양레이더 주파수 분배를 위한 조사에 의하면 3~50 MHz의 국내 전파환경은 20 MHz 이상의 대역에서 레이더운용에 문제가 없으나 13 MHz를 제외한 20 MHz 이하대역은 사용검토가 필요하다. 국내 사용자는 해양레이더의 운용과 자료처리 기법에 국내의 주파수 환경을 충분히 고려해야 한다.
Recently, due to the effect of global warming and extreme rainfall, the magnitude of flood disaster and the frequency of flood is rapidly increasing. In order to mitigate the damage of human and property from this kind of meteorological phenomenon and manage water resources scientifically, effective operation of dam and reservoir is very important. In case of Andong dam which was not performed a flood control function needs to develop new types of dam safety management measure because of recent extraordinary flood by typhoons. In case of Andong dam and Imha dam, I am using HEC-5 model in order to apply reservoir simulation. In this case, complex conditions among 100-year floods , 200-year floods and PMF was used. Also, I modified the maximum outflow 3,800m3/s into 3,490m3/s and applied this modified discharge in order to secure freeboard in the downstream. In an analysis that I applied modified outflow by 100-year floods and 200-year floods to, the result showed that river didn't overflow in Andong area but some other places have relatively low freeboard. In the cases that I modified maximum outflow, results showed that freeboard of levee is larger than existed simulation. In the simulation that I applied 200-year floods and PMF to and under a condition connected with PMF, results showed overflowing the levees. Because of the difference between the frequency of dam outflow and the design flood in river, it is required to improve the existed flood plan in the downstream of Andong dam. As a result of this study, the optimal operation of reservoir systems can be proposed to mitigate the flood damage in the downstream of Andong dam and also can be used to establish the flood plans.
기존의 넓은 면적 지역에 대한 정사영상은 항공사진측량을 이용하였으나 이 방법은 작은 면적 지역에 대한 정사영상 및 짧은 주기의 지속적인 변화 관측 측면에서는 비경제적이다. 드론은 군사목적으로 개발되어 활용되었으나 최근 농작물 관리 및 분석, 방송 중계, 기상 관측 그리고 재난 조사등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 드론은 가격이 비싼 상업용 드론을 이용한 사례가 많았다. 본 연구에서는 Orthomosaic과 DSM을 제작하기 위하여 소규모 지역에서 활용이 유용한 저가형 조립식 드론, 일반 디지털카메라와 오픈 소스 프로그램인 Mission planner를 이용하여 영상을 취득하고 후처리 작업은 Pix4d 소프트웨어를 사용하였으며 제작된 정사영상의 GCP는 각각 평균 오차 X 좌표는 3.4cm, Y 좌표는 2.4cm, Z 좌표는 4.2cm로 나타났다. 조립식 소형 드론은 소규모 지역에서의 조립식 드론은 빠르게 영상을 취득하고 다양하게 활용 할 수 있을 것으로 보인다.
2010년 아이슬란드의 에이야프얄라요쿨 화산의 폭발과 2011년 신모에다케의 폭발 등으로 인해 더불어 21세기 들어 많은 연구들이 긴 휴식기를 지난 백두산의 폭발 가능성을 제기하고 있다. 소방방재청 등에서는 화산폭발 현상을 자연재해의 하나로 보고 재해를 저감하기 위한 방편의 하나로 위험도를 평가하고 대응기술을 확보하려는 노력을 진행하고 있다. 하지만 백두산의 활동성에 대한 평가는 국내의 지리학과 지질학 연구자들 사이에서조차 거의 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 전 세계적으로 휴화산과 활화산의 경계에 대한 논의를 분석하여 휴화산 논쟁의 지형학적 결론을 도출하고자 하였다. 화산전문가들은 10,000년 전 이후 즉 홀로세 기간의 분출기록이 있는 화산은 활화산으로 분류하고 있으며, 1991년에 좀 더 엄격해진 일본 기상청의 2000년 기준을 고려해도, 백두산과 심지어 제주도 한라산조차도 활화산 기준을 충족시킬 수 있다. 따라서 제주도와 한라산을 활화산으로 분류하고 교육과정에서도 필요한 수정과 정확한 기준적용이 필요하며, 화산 활동관련 모니터링에도 관심이 필요한 시점이다.
최근 세계적인 기상이변으로 이례적인 대설과 한파의 발생 빈도가 증가하고 있다. 이로 인해 대설피해 저감에 대한 연구가 진행되고 있으나, 우리나라는 시군구 별 과거 피해이력이 적고, 피해 발생지역과 관측소 간의 거리가 멀어 정확한 피해예측이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 대설피해에 영향을 미친다고 생각되는 인자들의 데이터를 수집한 뒤 랜덤포레스트 모형의 설명변수로 설정하여 추정되는 대설피해액을 범주형태로 예측하고자 하였다. 또한 설명변수 중 취약성 분석을 통해 도출된 취약성 지수를 설명변수로 이용함으로써 지역적 특색과 특성을 반영하였다. 지금은 과거 피해 자료의 부족, 비닐하우스 설계 기준의 변화 등으로 인해 예측 정확도가 높지 않지만, 피해가 발생한 지역의 정확한 기상자료가 확보되고, 변수로 사용한 데이터의 업데이트가 진행된다면 본 연구 결과의 정확도 향상과 재난 발생 전 피해규모 및 범위에 대한 신속한 예측을 통해 대비차원의 재난관리 대처능력이 향상될 것으로 기대된다.
The spatial characteristics of typhoon-class strong wind during the non-typhoon period were analyzed using, a cluster analysis of the observational data and of special strong wind advisories and, warnings issued by the Korean Meteorological Administration. On the Korean Peninsula, strong winds during non-typhoon periods showed a wide variety of spatial characteristics. In particular, the cluster analysis showed that strong winds could be classified into six clusters on the Korean Peninsula, and that the spatial distribution, occurrence rate of strong winds, and strong wind speed in each cluster were complex and diverse. In addition, our analysis of the frequency of issuance of special strong wind warnings showed a significant difference in the average frequency of strong wind warnings issued in metropolitan cities, with relatively high numbers of warnings issued in Gyeongsangbuk-do and, Jeollanam-do, and low numbers of warning issued inland and in other metropolitan cities. As a result of the changing trend in warnings issued from 2004 to 2019, Ulsan and Busan can be interpreted as having a relatively high number of warnings; the frequency of strong wind warnings issuances and strong wind occurrences in these cities is increasing rapidly. Based on the results of this study, it is necessary to identify areas with similar strong wind characteristics and consider specific regional standards in terms of disaster prevention.
Managing erosion control dams requires the annual average sediment yield to determine their storage capacity and time to full sediment-fill and dredging. The GeoWEPP (Geo-spatial interface for Water Erosion Prediction Project) model can predict the annual average sediment yield from various land uses and vegetation covers at a watershed scale. This study assessed the GeoWEPP to determine the annual average sediment yield for managing erosion control dams by applying it to five erosion control dams and comparing the results with field observations using ground-based LiDAR (light detection and ranging). The modeling results showed some differences with the observed sediment yields. Therefore, GeoWEPP is not recommended to determine the annual average sediment yield for erosion control dams. Moreover, when using the GeoWEPP, the following is recommended :1) use the US WEPP climate files with similar latitude, elevation and precipitation modified with monthly average climate data in Korea and 2) use soil files based on forest soil maps in Korea. These methods resulted in GeoWEPP predictions and field observations of 0 and 63.3 Mg·yr-1 for the Gangneung, 142.3 and 331.2 Mg·yr-1 for the Bonghwa landslide, 102.0 and 107.8 Mg·yr-1 for the Bonghwa control, 294.7 and 115.0 Mg·yr-1 for the Chilgok forest fire, and 0 and 15.0 Mg·yr-1 for the Chilgok control watersheds. Application of the GeoWEPP in Korea requires 1) building a climate database fit for the WEPP using the meteorological data from Korea and 2) performing further studies on soil and streamside erosion to determine accurate parameter values for Korea.
As the weather changes become frequent, weather disasters are increasing, causing more damage to plastic greenhouses. Among the damage caused by various disasters, damage by snow to the greenhouse takes a relatively long time, so if an alarm system is properly prepared, the damage can be reduced. Existing greenhouse design standards and snow warning systems are based on snow depth. However, even in the same depth, the load on the greenhouse varies depending on meteorological characteristics and snow density. Therefore, this study aims to secure the structural safety of greenhouses by developing sensors that can directly measure snow loads, and analysing the warning criteria for load using a stochastic model. Markov chain was applied to estimate the failure probability of various types of greenhouses in various regions, which let users actively cope with heavy snowfall by selecting an appropriate time to respond. Although it was hard to predict the precise snow depth or amounts, it could successfully assess the risk of structures by directly detecting the snow load using the developed sensor.
가뭄은 심각한 사회적 경제적 손실을 초래하는 주요 자연재해이다. 지역 가뭄 예측은 가뭄 대비에 중요한 정보를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 한반도 동남부 부산-울산-경남 지역에서 1981년부터 2020년까지 10개 관측소의 과거 가뭄지수 및 기상 관측자료를 사용하여 가뭄을 예측하는 새로운 기계학습모델을 제안한다. 베이지안 최적화기법을 이용하여 하이퍼 파라미터가 튜닝된 Random Forest, XGBoost, Light GBM 모델을 구축하여 1개월 뒤의 6개월 시간 척도의 증발 수요 가뭄지수를 예측하였다. 단일 지점별 모델과 지역 모델을 각각 구성하여 모델 성능을 비교하였다. 또한 지역 모델을 기반으로 개별 지점의 자료에 대해 미세조정된 모델을 구성하여 모델 성능을 높일 가능성을 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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