에어로솔(aerosol)은 대기 질을 악화시키는 등 인체 건강에 악영향을 끼치므로 에어로솔의 분포 및 특성에 대한 정량적인 관측이 필수적이다. 최근 전 지구 규모에서의 주기적이고 정량적인 정보 획득 수단으로 위성관측 Aerosol Optical Depth (AOD) 영상이 다양한 연구에 활용되지만 광학센서 기반의 위성 AOD 영상은 구름 등의 조건을 가진 일부 지역에서 결측을 가진다. 이에 본 연구는 위성자료의 결측복원을 위하여 격자형 기상자료와 지리적 요소를 입력변수로 하여 Random Forest (RF) 기반 gap-filling 모델을 생성한 이후, gap-free GK-2A/AMI AOD hourly 영상을 산출하였다. 모델의 정확도는 -0.002의 Mean Bias Error (MBE), 0.145의 Root Mean Square Error (RMSE)로, 원자료의 목표 정확도보다 높으며 상관계수 0.714로 복원 대상이 대기변수인 점을 감안하면 상관계수 측면에서도 충분한 설명력을 갖춘 모델이다. 정지궤도 위성의 높은 시간 해상도는 일변화 관측에 적합하며 대기보정을 위한 입력, 지상 미세먼지 농도 추정, 소규모 화재 또는 오염원 분석 등 타 연구를 위한 자료 활용 측면에서 중요하다.
According to the 「Rural Spatial Reconstruction and Regeneration Support Act」, enacted on March 29, 2024, all local governments are required to establish a 'Rural Spatial Reconstruction and Regeneration Plan' (hereinafter referred to as the 'Rural Spatial Plan'). In order for the 'Rural Spatial Plan' to be appropriately established, this study analyzed the supply and demand of spatial data from the perspective of user stakeholders and derived implications for improving rural spatial planning data utilization. In conclusion, three key recommendations come from this result. Firstly, it is necessary to establish an integrated DB for rural spatial planning data. This can solve the problem of low awareness of scattered data-providing websites, reduce the processing time of non-GIS data, and reduce the time required to acquire data by securing the availability of data search and download. In particular, research should be conducted on the establishment of a spatial analysis simulation system to support stakeholders' decision-making, considering that many stakeholders have difficulty in spatial analysis because spatial analysis techniques were not actively used in rural projects before the implementation of the rural agreement system in 2020. Secondly, research on how to improve data acquisition should be conducted in each data sector. The data sector group with the lowest ease of receiving are 'Local Community Domain', 'Changes in Domestic and International Conditions', and 'Provision and Utilization of Daily Life Services'. Lastly, in-depth research is needed on how to raise each rural spatial planning data supply stakeholder to the position of player. Stakeholders of 'University Institutions' and 'Public Enterprises and Research Institutes' should give those who participate in the formulation of rural spatial plans access to the raw data collected for public work. Stakeholders of 'Private company' need to come up with realistic measures to build a data pool centered on consultative bodies between existing private companies and then prepare a step-by-step strategy to fully open it by participating various stakeholders. In order to induce 'Village Residents and Associations' stakeholders to play a leading role as owners and producers of data, personnel should be trained to collect and record data related to the village. In addition, support measures should be prepared to continue these activities.
육·해상 풍력 프로젝트 성공여부는 사업의 경제성 확보에 중점을 두고 있으며, 이는 양질의 풍력자원 확보와 풍력단지 최적배치에 의해 좌우된다. 풍력단지를 배치하는 과정에서 주풍향을 고려한 풍력터빈들의 최적배치 방법이 중요하며, 이는 풍상측에 위치한 구조물을 통과하는 유체가 발생시키는 후류영향을 최소화시키는 것과 연관이 있다. 후류효과 예측성의 정확도는 이를 적절히 모의할 수 있는 후류모델과 모델링 기법에 의해 결정되어지며, 특히 산악 및 다도해지역과 같은 복잡지형에서는 고해상도 기반의 정확한 후류예측이 필수적으로 요구된다. 이에 본 논문에서는 상용 CFD 모델인 WindSim을 활용하여 국내 산악 복잡지형에 위치한 육상풍력단지 예정지의 후류모델별 민감도 분석을 통해 후류확산 형태를 분석하고 향후 복잡지형 풍력발전 프로젝트의 기초연구 자료로 활용하고자 한다.
기술 발전에 힘입어 고속열차의 운항속도는 증가하고 있으며, 고속열차 외부 유동장으로부터 발생하는 공력소음은 설계 단계에서 매우 중요한 고려 대상이 되어왔다. 이러한 고속열차의 유동기인소음을 정확하게 예측하기 위해서는 근거리 음향장에서 고해상도의 음원 발생과 원거리 음향장에서 수치적 소산이 적은 소음 전파가 요구된다. 이는 실제 고속열차의 구성요소 별로 시공간 스케일을 모두 적절하게 고려할 수 있는 수치격자 및 시간해상도가 동반되어야 한다. 이러한 도전점을 극복하기 위해, 본 연구는 실제 크기 및 실제 운행속도의 고속열차 5차량의 외부 유동장 및 음향장을 3차원 압축성 대와류모사(Large Eddy Simulation, LES) 기법을 이용하여 동시 계산하였다. 수치해석의 검증을 위해 벽면압력섭동 측정 결과와 수치해석 결과를 비교하였다. Ffowcs Williams and Hawkings 방정식을 이용하여 고속열차로부터 방사되는 음향파워를 예측하고 주행속도간 결과를 비교분석하였다. 본 연구는 고속열차의 공력소음 발생 메커니즘 분석을 바탕으로 한 소음 저감에 기여할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 디지털 X-선 영상시스템의 최적화 설계를 위하여 몬테카를로 방법을 이용한 영상모의실험용 코드를 visual $C^{++}$ 프로그래밍 언어를 사용하여 개발하였다. 디지털 X-선 영상시스템으로 Gd$_2$O$_2$S(Tb) 섬광체 및 광센서 어레이를 고려하였으며, 일반적인 실험 환경을 모사하기 위해 2차원 평행 그리드를 포함시켰다. X-선과 피사체, 그리드 및 섬광체와의 반응, 그리고 섬광체에서 발생된 빛의 거동 및 광센서 어레이에서의 수집을 몬테카를로 방법을 이용하여 모사하였다. Gd$_2$O$_2$S(Tb) 섬광체의 두께는 66$\mu\textrm{m}$로 설정하였으며, 광센서 어레이의 픽셀 피치는 48$\mu\textrm{m}$ 그리고 픽셀의 포맷은 256${\times}$256으로 가정하였다. 다양한 모의실험조건에서 X-선 영상을 획득한 후 객관적인 영상시스템의 성능평가 지표인 SNR(signal-to-noise ratio), MTF(modulation transfer function), NPS(noise power spectrum), DQE(detective quantum efficiency) 등을 계산하였으며, 이를 통해 화질을 평가하였다. 본 연구에서 개발된 영상모의실험 코드는 다양한 디지털 X-선 영상시스템에 대해 여러 설계변수들에 대한 성능을 예측함으로써 영상시스템 최적설계에 활용될 수 있다.
데이터 처리 속도는 예보 능력과 관련이 있다. 최신의 입력 자료를 이용한 예측 데이터의 고속 생산은 신속한 대처를 가능하게 한다. 또한 알고리즘 작성, 계산, 결과 평가, 알고리즘 개선으로 이어지는 순환 구조를 원활하게 할 뿐만 아니라 오류 발생시 빠른 시간 내에 복구할 수 있게 하는 등 매우 중요한 요소이다. 현재의 조기경보 시스템은 매 계산 주기 마다 섬진강 유역의 10개 시군에 대해 30미터 해상도의 격자형 자료를 400개 이상 생성하고 있으며(중간 데이터 포함) 최대 9일까지 예보되는 자료를 포함할 경우 600개 이상이다. 이는 전국을 30미터 해상도로 약 45개를 생성하는 계산양과 비슷하다. 또한 14,000여개의 필지에 대한 구역 통계와, 각 래스터의 평균, 최대, 최소 등의 통계자료 생성도 함께 수행 해야 한다. 이와 같은 대량의 데이터를 한정된 시간 내로 처리하기 위한 몇 가지 기법을 적용하여 적용하였으며, 아직 적용은 못하였으나 가능성의 여부를 평가해 보는 것으로 본 연구를 진행하였다. 그 결과 앞서 제시된 래스터 캐시, NFS 캐시, 분산 처리를 모두 적용할 경우 데이터 처리 시간을 1/8로 단축 시킬 수 있음이 확인되었다. 또한 GPU를 이용한 연산을 적용할 경우 일부 모듈에 대해 매우 큰 폭으로 수행 시간을 단축 시킬 수 있음을 확인하였다. 다만 캐시를 위한 추가적인 디스크, GPU라는 별도의 하드웨어, 추가된 하드웨어 지원을 위한 고출력 전원 장치와 이에 따른 UPS (Uninterruptible power supply, 무정전 전원공급 장치)까지 상대적으로 높은 사양으로 준비해야 하는 비용적인 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서 제시한 네 가지 기법 중 세 가지는 계산 서버 추가를 통한 수평적 성능 확장에 관한 것이다. 하지만 서버의 추가가 처리 속도 향상으로 이어지지 않음은 물론 오히려 저하시키는 경우가 있다. 본 연구에서는 특정 시간 내로 작업을 완료 시키지 못하면 해당 작업을 반환하여 다른 서버가 처리하는 간단한 방식을 이용한다. 하지만 이런 문제를 지속적으로 발생시키는 계산 서버가 발견된다면 정해진 기준에 따라 계산 작업에서 완전히 퇴출 시켜야 성능 향상에 도움이 된다. 따라서 처리 속도에 대한 정확한 원인을 검사하고 이를 실시간으로 반영할 수 있는 기법이 필요하다.
한반도 남부지역의 세부적인 지진파 감쇠특성 규명을 위해, 기존에는 적용이 불가능하였던 Q 토모그래피 역산을 위한 사전 수치검증 연구를 수행하였다. 특히 강지진동모사를 위해 일반적으로 사용되고 있는 추계학적 점지진원 지진동 모델(stochastic point-source ground-motion model; Boore, 2003)에서 사용되는 Q 값에 대한 2차원(2D; 2 Dimensional) 토모그래피 역산을 시도함으로써 역산 결과가 강지진동모사에 직접 활용될 수 있도록 하였다. 수치검증 방법으로는 Q 토모그래피 checkerboard 시험방법이 사용되었는데, 이를 위해 광역 단일 Q 모델의 추계학적 지진동모델 파라미터 역산결과의 지진원과 부지효과 모델 파라미터 값을 이용해서 관측자료와 지진규모-거리-주파수-오차 분포가 동일한 스펙트럼 합성자료를 생성하였다. 수치검증을 위한 Q 블록 격자의 총 개수는 75개(내륙지역=69개(약 $35{\times}44km^2$의 격자크기); 해양지역=6개)로 설정하였으며, $Q_0f^{\eta}$ 함수형태의 Q 블록 값은 $Q_0$=100, 500, ${\eta}=0.0{\sim}1.0$의 분포를 갖도록 하고, 파선의 깊이는 별도로 고려하지 않았다. 스펙트럼 합성자료 생성에 이용된 모델파라미터의 정해와 모델파라미터의 역산결과를 비교하기 위한 checkerboard 수치검증은 3단계에 걸쳐 수행되었는데, 1단계는 블록별 Q의 초기값 추정 단계이며, 2단계는 관측소별 부지증폭함수를 추정하는 단계, 마지막 3단계에서는 최종적인 Q를 도출하는 단계이다. 관측소별 부지증폭함수의 초기 추정값으로는 기 분류된 관측소 등급에 대한 평균 부지증폭함수(연관희, 서정희, 2007)가 사용되었으며, 3단계의 checkerboard 수치검증 결과 최종적으로 추정된 부지효과 모델에는 오차가 발생하였으나 블록별 Q의 정해는 만족할 정도로 추정할 수 있었다.
공간 샘플링은 공간모델링 연구에 활용되어 샘플링 비용을 줄이면서 모델링의 효율성을 높이는 역할을 한다. 농업분야에서는 기후변화 영향을 예측하고 평가하기 위한 고해상도 공간자료 기반 모델링에 대한 연구 수요가 빠르게 증가하고 있으며, 이에 따라 공간 샘플링의 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 본 연구는 국내 농지 공간샘플링 연구를 통해 농업분야 기후변화연구의 공간자료 활용의 효율성을 제고하고자 하였다. 본 연구는 층화랜덤샘플링을 기반으로 하였으며, 1 km 해상도의 농지 공간격자자료 모집단(11,386개 격자)에 대해서 RCP 시나리오별(RCP 4.5/8.5) 연대별(2030/2050/2080년대) 공간샘플링을 설계하였다. 국내 농지는 기상 및 토양 특성에 따라 계층화 되었으며, 샘플링 효율 극대화를 위해 최적 층화 및 샘플 배정 최적화를 수행하였다. 최적화는 작물수량, 온실가스 배출량, 해충 분포 확률을 포함하는 16개 목표 변수에 대해 주어진 정밀도 제한 내에서 샘플 수를 최소화하는 방향으로 진행되었다. 샘플링의 정밀도와 정확도 평가는 각각 변동계수(CV)와 상대적 편향을 기반으로 하였다. 국내 농지 공간격자 모집단 계층화 및 샘플 배정 및 샘플 수 최적화 결과, 전체 농지는 5~21개 계층, 46~69개 샘플 수 수준에서 최적화되었다. 본 연구결과물들은 국내 농업시스템 대표 공간격자로써 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 기후변화 영향예측 공간모델링 연구들에 활용되어 샘플링 비용 및 계산 시간을 줄이면서도 모델의 효율성을 높이는 데에 기여할 수 있다.
최근 스마트폰의 등장으로 인해 사용자들은 시간과 공간의 제약 없이 스마트폰을 이용한 새로운 의사소통의 방법을 경험하고 있다. 이러한 스마트폰은 고화질의 컬러화면, 고해상도 카메라, 실시간 3D 가속그래픽과 다양한 센서(GPS와 Digital Compass) 등을 제공하고 있으며, 다양한 센서들은 사용자들(개발자, 일반 사용자)로 하여금 이전에 경험하지 못했던 서비스를 경험할 수 있도록 지원하고 있다. 그 중에서 모바일 증강현실은 스마트폰의 다양한 센서들을 이용하여 개발할 수 있는 대표적인 서비스 중 하나이며, 이러한 센서들을 이용한 다양한 방법의 모바일 증강현실 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 크게 위치 정보 기반의 서비스와 내용 기반 서비스로 구분할 수 있다. 위치 정보 기반의 서비스는 구현이 쉬운 장점이 있으나, 증강되는 정보의 위치가 실제의 객체의 정확한 위치에 증강되는 정보가 제공되지 않는 경우가 발생하는 단점이 존재한다. 이와 반대로, 내용 기반 서비스는 정확한 위치에 증강되는 정보를 제공할 수 있으나, 구현 및 데이터베이스에 존재하는 이미지의 양에 따른 검색 속도가 증가하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위치 정보 기반의 서비스와 내용기반의 서비스의 장점들을 이용한 방법으로, 스마트폰의 다양한 센서(GPS, Digital Compass)로 부터 수집된 정보를 이용하여 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이고, 탐색 범위에 존재하는 이미지들의 특징 정보를 기반으로 실제의 랜드마크를 인식하고, 인식한 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터(LOD)에서 검색하여 해당 정보를 제공하는 랜드마크 가이드 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 2개의 모듈(랜드마크 탐색 모듈과 어노테이션 모듈)로 구성되어있다. 첫 번째로, 랜드마크 탐색 모듈은 스마트폰으로 인식한 랜드마크(건물, 조형물 등)에 해당하는 정보들을 (텍스트, 사진, 비디오 등) 링크드 오픈 데이터에서 검색하여 검색된 결과를 인식한 랜드마크의 정확한 위치에 정보를 제공하는 역할을 한다. 스마트폰으로부터 입력 받은 이미지에서 특징점 추출을 위한 방법으로는 SURF 알고리즘을 사용했다. 또한 실시간성을 보장하고 처리 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 입력 받은 이미지와 데이터베이스에 있는 이미지의 비교 연산을 수행할 때 GPS와 Digital Compass의 정보를 사용하여 그리드 기반의 클러스터링을 생성하여 탐색 범위를 줄임으로써, 이미지 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 두 번째로 어노테이션 모듈은 사용자들의 참여에 의해서 새로운 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터에 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 사용자들은 키워드를 이용해서 링크드 오픈 데이터로에서 관련된 주제를 검색할 수 있으며, 검색된 정보를 수정하거나, 사용자가 지정한 랜드마크에 해당 정보를 표시할 수 있도록 지정할 수 있다. 또한, 사용자가 지정하려고 하는 랜드마크에 대한 정보가 존재하지 않는다면, 사용자는 랜드마크의 사진을 업로드하고, 새로운 랜드마크에 대한 정보를 생성하는 기능을 제공한다. 이러한 과정은 시스템이 카메라로부터 입력 받은 대상(랜드마크)에 대한 정확한 증강현실 컨텐츠를 제공하기 위해 필요한 URI를 찾는데 사용되며, 다양한 각도의 랜드마크 사진들을 사용자들에 의해 협업적으로 생성할 수 있는 환경을 제공한다. 본 연구에서 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이기 위해서 랜드마크의 GPS 좌표와 Digital Compass의 정보를 이용하여 그리드 기반의 클러스터링 방법을 제안하여, 그 결과 탐색시간이 기존에는 70~80ms 걸리는 반면 제안하는 방법을 통해서는 18~20ms로 약 75% 정도 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 탐색시간의 감소는 전체적인 검색시간을 기존의 490~540ms에서 438~480ms로 약 10% 정도 향상된 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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