국내 지형특성은 산지의 비율이 높아 토석류로 인한 피해 위험이 높다. 또한 기후변동성으로 인한 게릴라 국지성 호우는 토석류 재해의 발생빈도와 잠재적 위협을 증가시킨다. 토석류는 발생에 대한 예측이 어려워 거동특성을 분석하여 사전에 피해를 예방하는 것이 효과적이다. 본 연구는 공차와 평균경사가 각각 다른 경사지 형상을 FLO-2D를 사용하여 전파면과 경사면에 대해 발생하는 피해규모를 연구하였다. 수치모의를 통해 계산된 유속, 수심, 충격응력, 도달거리, 전파형상을 분석하였다. 수치모의 결과, 평균경사가 낮을수록 경사형상이 토석류 거동에 미치는 영향이 크며, 층격응력, 유속에서 분명한 차이를 나타낸다. 본 연구결과는 산지 주변 구조물 설계 및 시공 시 토석류 발생 피해 및 대비에 대해 참고할 자료가 될 것을 기대한다.
In order to manage national environment effectively, one has to understand its ecological traits. The difference of temperature determines ecological traits of each respective region. In other words, temperature differentials on surface make a great impact on botanical structure. Currently, isothermal data-produced by meteorological stations based upon time series analysis-are widely used to plan and manage national environment. Nonetheless, the isothermal data do not reflect real surface temperature of regions. Because of numerous mountainous terrains in the Korean peninsula where temperature varies widely according to altitude, the range of temperature distribution-that reflects altitudinal change-has to be paid special attention. This study aims at expressing in space isothermal distribution that is necessary to plan and manage national environment effectively. In addition, not just South Korea, but also North Korea was included for isothermal distribution. As a result, this study corrected established isothermal lines up to date and demonstrated that altitude, latitude, and distance from coastal lines greatly influence temperature distribution of the Korean peninsula.
A meteorological model, RAMS, and a commercial computational fluid dynamics (CFD) model, FLUENT are combined as a one-way off-line nested modeling system, namely, RAMS/FLUENT system. The system is experimentally applied in the wind simulation over a complex terrain, with which numerical simulations of wind field over Foyeding weather station located in the northwest mountainous area of Beijing metropolis are performed. The results show that the method of combining a meteorological model and a CFD model as a modeling system is reasonable. In RAMS/FLUENT system, more realistic boundary conditions are provided for FLUENT rather than idealized vertical wind profiles, and the finite volume method (FVM) of FLUENT ensures the capability of the modeling system on describing complex terrain in the simulation. Thus, RAMS/FLUENT can provide fine-scale realistic wind data over complex terrains.
농산촌 지역 단일 집수역인 전남 구례군 간전면 중대리계곡과 경남 하동 악양면에서 각각 6지점과 14지점의 기상관측자료를 수집하여 복잡지형에서의 수증기압 및 상대습도 분포를 분석하였다. 중대리계곡에서는 2014년 12월 19일부터 2015년 11월 23일까지, 악양계곡에서는 2012년 8월 15일부터 2013년 8월 18일까지 가장 고밀도로 측정한 시기의 매시 기온과 습도(지면 위 1.5m)를 이용, 농업기상재해 조기경보시스템에서 사용되고 있는 기존의 수증기압 추정방식과 실제 수증기압을 비교하였다. 관측한 수증기압의 해발고도에 따른 기울기는 시간대(0300, 0600, … 2400 LST)에 따라 변동되었고, 야간일수록 위 아래의 수증기압차가 증대되었다. 지형·지표 조건이 다양한 악양계곡 관측 지점에서는 해발고도 외의 요인으로 인한 수증기압 변이가 지점별로 시간대에 따라 다르게 나타났다. 실제에 더 가까운 수증기압 및 상대습도 추정을 위해, 연구 대상지역의 관측자료로 해발고도 편차 당 수증기압 변화를 조정하는 계수를 도출하였다. 상대습도는 포화수증기압 대비 추정된 수증기압으로 모의하였으며, 조기경보시스템에서 사용된 기존 방법보다 도출된 계수를 활용한 추정방식에서 오차가 더 개선되었음을 확인하였다.
지형에 대한 기존의 침식 시뮬레이션은 주로 소규모의 지형 변화에 초점을 맞추고 있다. 이 논문에서는 물에 의한 침식과 열적 침식과정을 결합하여 강의 네트워크와 산들로 이루어진 자연스러운 대규모의 지형을 형성하는 방법을 제안한다. 물의 흐름에는 shallow water 시뮬레이션의 파이프 모델을 사용하며, 강물의 줄기가 쉽게 형성되게 하기 위해 속도에 의존하는 침식을, 강줄기 주변에 V자형 골짜기가 생성되게 하기 위해 열적 침식을 적용한다. 시뮬레이션 결과 $K_c$(퇴적물 수용상수)와 $K_v$(속도의존 침식강도)의 값이 적당한 범위에 있을 때만 목적한 모양의 지형이 생성되며, 이렇게 생성된 대표적인 자연스러운 모양의 지형을 예시한다. 또한 기존의 열적 침식 방법의 개선과 $K_c$가 큰 값일 때 발생하는 문제점을 해결할 방안을 제시한다.
High-resolution wind resources maps (maps, here after) with spatial and temporal resolutions of 100 m and 3-hours, respectively, over South Korea have been produced and evaluated for the period from July 2016 to June 2017 using Korea Meteorological Administration (KMA) Post Processing (KMAPP). Evaluation of the 10 m- and 80 m-level wind speed in the new maps (KMAPP-Wind) and the 1.5 km-resolution KMA NWP model, Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS), shows that the new high-resolution maps improves of the LDAPS winds in estimating the 10m wind speed as the new data reduces the mean bias (MBE) and root-mean-square error (RMSE) by 33.3% and 14.3%, respectively. In particular, the result of evaluation of the wind at 80 m which is directly related with power turbine shows that the new maps has significantly smaller error compared to the LDAPS wind. Analyses of the new maps for the seasonal average, maximum wind speed, and the prevailing wind direction shows that the wind resources over South Korea are most abundant during winter, and that the prevailing wind direction is strongly affected by synoptic weather systems except over mountainous regions. Wind speed generally increases with altitude and the proximity to the coast. In conclusion, the evaluation results show that the new maps provides significantly more accurate wind speeds than the lower resolution NWP model output, especially over complex terrains, coastal areas, and the Jeju island where wind-energy resources are most abundant.
Availability of abundant water resources data in developing countries is a great concern that has hindered the adoption of deep learning techniques (DL) for disaster prevention and mitigation. On the contrary, over the last two decades, a sizeable amount of DL publication in disaster management emanated from developed countries with efficient data management systems. To understand the current state of DL adoption for solving water-related disaster management in developing countries, an extensive bibliometric review coupled with a theory-based analysis of related research documents is conducted from 2003 - 2022 using Web of Science, Scopus, VOSviewer software and PRISMA model. Results show that four major disasters - pluvial / fluvial flooding, land subsidence, drought and snow avalanche are the most prevalent. Also, recurrent flash floods and landslides caused by irregular rainfall pattern, abundant freshwater and mountainous terrains made India the only developing country with an impressive DL adoption rate of 50% publication count, thereby setting the pace for other developing countries. Further analysis indicates that economically-disadvantaged countries will experience a delay in DL implementation based on their Human Development Index (HDI) because DL implementation is capital-intensive. COVID-19 among other factors is identified as a driver of DL. Although, the Long Short Term Model (LSTM) model is the most frequently used, but optimal model performance is not limited to a certain model. Each DL model performs based on defined modelling objectives. Furthermore, effect of input data size shows no clear relationship with model performance while final model deployment in solving disaster problems in real-life scenarios is lacking. Therefore, data augmentation and transfer learning are recommended to solve data management problems. Intensive research, training, innovation, deployment using cheap web-based servers, APIs and nature-based solutions are encouraged to enhance disaster preparedness.
본 논문은 산악 지형, 도심, 함정, 교량 등에서 수직 이·착륙 비행, 제자리 비행, 고정익기처럼 저속 및 고속비행을 할 수 있는 덕티드 추진체를 사용한 수직 이·착륙 초소형 무인 항공기 개발 동향을 기술한다. 이 항공기는 여러 측면에서 헬리콥터와 고정익기와는 비행 특성이 다르다. 미육군 미래 전투 체계와 DARPA의 OAV 프로그램의 목적은 운용자에 안전하고 낮은 음향 특성을 갖는 수직 이·착륙 덕티드 팬 초소형 무인 항공기 개발이다. 현재의 초소형 무인 항공기에 영상/적외선 카메라를 탑재하고 숲이나 언덕 뒤에 숨어 있는 적을 정지비행과 응시로 약 1 시간 동안 감시 및 정찰을 한다. OAV의 Class-I은 개인 병사가 배낭에 담아 운반할 수 있는 크기와 무게의 수직 이·착륙 덕티드 MAV 개발이다. Class-II는 Class-I보다 두 배의 운용 시간과 더 넓은 범위의 비행이 가능한 유기체의 수직 이·착륙 덕티드 팬 초소형 무인 항공기 개발이다. 초소형 무인기는 장시간 운용을 위해 현재의 '호버 및 응시'에서 '퍼치-앤-응시'으로 기술을 발전시켜야 한다. 근 미래의 OAV 개념은 유·무인 지상 차량이 주행하는 동안에 차량의 상부에 자동 이착륙하고, 탑재된 상태로 이동하고, 재급유, 재충전, 재이륙하는 합동 운용으로 임무 능력과 효율성을 확장하는 것이다. 덕티드 MAV는 지상 차량의 착륙 패드에서 자동으로 이착륙하기 위해 저렴한 초소형 GPS를 활용한 고정밀 상대 위치 기술 개발이 필요하다. 또한, VTOL 덕티드 MAV와 유·무인 지상 차량 간에 유기체의 협업 동작이 가능케하는 공통 명령과 제어 아키텍처를 개발할 필요가 있다.
Kim, In Seon;Hur, Yoo Kyung;Kim, Eun Ji;Ahn, Young-Tae;Kim, Jong Geun;Choi, Yun-Jaie;Huh, Chul Sung
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제30권11호
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pp.1643-1650
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2017
Objective: The control of psychrotrophic bacteria causing milk spoilage and illness due to toxic compounds is an important issue in the dairy industry. In South Korea, Gangwon-do province is one of the coldest terrains in which eighty percent of the area is mountainous regions, and mainly plays an important role in the agriculture and dairy industries. The purposes of this study were to analyze the indigenous microbiota of raw milk in Gangwon-do and accurately investigate a putative microbial group causing deterioration in milk quality. Methods: We collected raw milk from the bulk tank of 18 dairy farms in the Hoengseong and Pyeongchang regions of Gangwon-do. Milk components were analyzed and the number of viable bacteria was confirmed. The V3 and V4 regions of 16S rRNA gene were amplified and sequenced on an Illumina Miseq platform. Sequences were then assigned to operational taxonomic units, followed by the selection of representative sequences using the QIIME software package. Results: The milk samples from Pyeongchang were higher in fat, protein, lactose, total solid, and solid non-fat, and bacterial cell counts were observed only for the Hoengseong samples. The phylum Proteobacteria was detected most frequently in both the Hoengseong and Pyeongchang samples, followed by the phyla Firmicutes and Actinobacteria. Notably, Corynebacterium, Pediococcus, Macrococcus, and Acinetobacter were significantly different from two regions. Conclusion: Although the predominant phylum in raw milk is same, the abundances of major genera in milk samples were different between Hoengseong and Pyeongchang. We assumed that these differences are caused by regional dissimilar farming environments such as soil, forage, and dairy farming equipment so that the quality of milk raw milk from Pyeongchang is higher than that of Hoengseong. These results could provide the crucial information for identifying the microbiota in raw milk of South Korea.
본 논문에서는 무인기의 경로 계획을 위한 맵 분할 방법론 중 하나인 Visibility Graph를 산악지형, 방공망, 그리고 레이더 등의 장애물이 존재하는 실제적인 3차원 환경에서 효율적으로 사용하기 위한 방안에 대해 서술한다. 기존의 가시성 그래프는 빌딩 사이를 주행하는 자율주행 자동차와 같이 주로 2차원 환경에서 간단한 형상의 장애물에 대해 연구되어왔다. 무인기 분야에서 사용하기 위해서는 고도 변화를 위해 3차원 가시성 그래프가 적용되어야 하는데, 3차원 가시성 그래프의 경우 2차원 환경에 비해 가시성을 판단해야 하는 노드 쌍이 매우 많아진다. 이에 더해 복잡한 다각형으로 이루어진 산악 지형은 가시성 그래프의 계산 시간을 더욱 상승시키는 요인으로 작용한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 맵을 일정 고도로 분할하는 계층형 가시성 그래프 방식을 기반으로 복잡한 산악 지형을 Convex Hull 개념을 활용하여 노드 수를 감소시켜 계산 시간을 줄이는 방법에 대해 서술하며, 노드 수를 감소시키지 않은 상태와의 계산 시간을 비교한 결과 계산 시간이 약 99.5% 감소하였음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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