• 대한토목학회논문집
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• 제40권2호
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• pp.257-264
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• 2020

현재 무인항공사진측량을 이용한 지도제작의 지형·지물 묘사는 주로 벡터화로 이루어지고 있다. 그러나 벡터화는 평면과 표고 위치를 별도로 취득하기 때문에 시간이 많이 소요되고 수치표면모델에서 표고값을 추출 할 때 과대 오차가 발생될 수 있다. 이에 3차원 공간정보를 동시에 취득가능한 수치도화의 필요성이 증가하고 있으나, 고가의 도화장비가 필요하고 무인항공영상의 수치도화 기술이 불완전한 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 저가의 시스템으로 수치도화가 가능한 Menci사의 StereoCAD를 이용하여 지형·지물의 묘사정확도를 분석 평가하였다. 무인항공영상의 취득은 Phantom4 pro에 FC 6310 카메라를 탑재하여 비행고도 90 m에서 GSD (Ground Sample Distance) 3 cm로 촬영하였다. 정확도 분석은 검사점과 점·선·면형 레이어별 모서리에 대한 지상측량결과와 도화결과의 3차원 좌표의 차이를 산출하여 비교하였다. 그 결과 검사점의 RMSE는 평면 0.048 m, 표고 0.078 m이고, 레이어별 RMSE는 평면이 0.104~0.127 m, 표고는 0.086~0.092 m로 나타나 무인항공영상의 입체도화로 1:1,000 수치지형도 제작의 가능성을 입증할 수 있었다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제7권2호
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• pp.114-125
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• 2020

본 연구는 유출모형 연구를 위해 주로 사용되었던 DNN에서 벗어나, 다양한 신경망을 이용하여 유출모형을 개발하고 모형의 적합성을 나타내고자 하였다. 이를 위해 분류문제에만 사용되었던 CNN을 활용하였는데, 본 모형의 입력자료로 일반적으로 CNN에서 사용하는 사진을 이용할 수 없으며, 연구의 특성상 유역조건 및 강우 등의 영향이 반영된 수치적(numerical) 이미지(image)를 사용해야 하는 난해점이 있다. 이를 해결하고자 NRCS의 CN을 사용하여 이미지를 생성했으며, CNN 모형의 입력자료로 충분히 활용 가능함을 나타냈다. 이에 더하여, 유출 추정을 위해서만 사용되어왔던 CN의 새로운 용도를 제시할 수 있었다. 모형의 학습 및 검정 결과, 전반적으로 안정적으로 모형의 학습 및 일반화가 이루어졌으며, 관측값과 산정값간의 관계를 나타내는 R²는 0.79로 비교적 높은 값이 나타났다. 또한, 모형의 평가결과는 Pearson 상관계수, NSE, 및 RMSE 등이 각각 0.84, 0.65 및 24.54 ㎥/s으로 나타나, 전반적으로 양호한 모형의 산정성능을 보인것으로 나타났다.

• 한국농림기상학회지
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• 제12권4호
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• pp.232-237
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• 2010

작물모형의 필수 입력자료인 일간 누적일사량은 다른 기상요소들에 비해 관측밀도가 낮아 대안으로서 일조 시간을 기반으로 한 Angstrom-Prescott 모형 추정값이 널리 사용되고 있다. 추정의 간편성 때문에 월 단위 일사량 및 일조시간 자료가 모형의 계수(Angstrom-Prescott coefficients, 이하 A-P 계수) 도출에 사용되고 있지만 작물생육모형에서 요구하는 일간 일사량을 추정하는 데는 한계가 있다. A-P 계수 도출에 월 단위 자료 대신 일 단위 자료를 사용함으로써 기대되는 개선효과를 판정하기 위해 일사량과 일조시간을 동시에 관측하는 국내 18개 기상대의 25년 간(1983~2007) 일 단위 및 월 단위 자료로부터 A-P 계수를 각각 도출하였다. 이 계수들의 공간분포로부터 일사 미관측 기상대 8곳의 A-P 계수를 추출하고 지점별 일 단위 및 월 단위 계수를 실측 일조시간자료에 적용하여 2008년 9월부터 2009년 8월까지 일사량을 일별로 추정하였다. 같은 기간 중 이들 일사 미관측기상대에 검증용 일사계를 설치하여 얻은 실측 일사량자료와 비교한 결과 일 단위자료 기반의 추정오차가 월 단위자료 기반 오차에 비해 평균 9.3% 적었다.

• 한국축산식품학회지
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• 제40권6호
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• pp.938-945
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• 2020

A dynamic model was developed to predict the Escherichia coli cell counts in pig trotters at changing temperatures. Five-strain mixture of pathogenic E. coli at 4 Log CFU/g were inoculated to cooked pig trotter samples. The samples were stored at 10℃, 20℃, and 25℃. The cell count data was analyzed with the Baranyi model to compute the maximum specific growth rate (μ_max) (Log CFU/g/h) and lag phase duration (LPD) (h). The kinetic parameters were analyzed using a polynomial equation, and a dynamic model was developed using the kinetic models. The model performance was evaluated using the accuracy factor (A_f), bias factor (B_f), and root mean square error (RMSE). E. coli cell counts increased (p<0.05) in pig trotter samples at all storage temperatures (10℃-25℃). LPD decreased (p<0.05) and μ_max increased (p<0.05) as storage temperature increased. In addition, the value of h₀ was similar at 10℃ and 20℃, implying that the physiological state was similar between 10℃ and 20℃. The secondary models used were appropriate to evaluate the effect of storage temperature on LPD and μ_max. The developed kinetic models showed good performance with RMSE of 0.618, B_f of 1.02, and A_f of 1.08. Also, performance of the dynamic model was appropriate. Thus, the developed dynamic model in this study can be applied to describe the kinetic behavior of E. coli in cooked pig trotters during storage.

• 대기
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• 제16권1호
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• pp.19-31
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• 2006

The purpose of this study is to develop the statistical model to predict sea level pressure of typhoon period in south coast of the Korean Peninsula. Seven typhoons, which struck south coast of the Korean Peninsula, are selected for this study, and the data for analysis include the central pressure and location of typhoon, and sea level pressure and location of 19 observing site. Models employed in this study are the first order regression, the second order regression and the neural network. The dependent variable of each model is a 3-hr interval sea level pressure at each station. The cause variables are the central pressure of typhoon, distance between typhoon center and observing site, and sea level pressure of 3 hrs before, whereas the indicative variable reveals whether it is before or after typhoon passing. The data are classified into two groups - one is the full data obtained during typhoon period and the other is the data that sea level pressure is less than 1000 hPa. The stepwise selection method is used in the regression model while the node number is selected in the neural network by the Schwarz's Bayesian Criterion. The performance of each model is compared in terms of the root-mean square error. It turns out that the neural network shows better performance than other models, and the case using the full data produces similar or better results than the case using the other data.

• 한국수자원학회논문집
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• 제37권8호
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• pp.643-651
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• 2004

본 연구에서는 미국 환경청에서 개발하여 유역 오염총량관리를 위한 수질모형으로 이용되고 있는 HSPF 모형을 선정하여 발안 HP#6 시험유역을 대상으로 모형의 적용성을 분석하였다. HSPF모형을 이용하여 HP#6 시험유역에서 모형의 보정기간인 1996년부터 1997년까지 유출량을 모의한 결과, RMSE는 2.1mm, RMAE는 0.4mm, $R^2$는 0.92로 모의되었으며, 모형의 검정기간인 1999년부터 2000년의 모의 결과 RMSE는 6.03mm, RMAE는 0.49mm, $R^2$는 0.84로 모의되었다. 총질소에 대한 모형의 보정결과 RMSE는 0.086kg/ha/day, RMAE는 0.534kg/ha/day, $R^2$는 0.81로 나타났으며, 모형의 검정결과 RMSE는 0.326kg/ha/day, RMAE는 0.708kg/ha/day, $R^2$는 0.43으로 분석되었다. 총인에 대한 모형의 보정 결과 RMSE는 0.012 kg/ha/day, RMAE는 0.622kg/ha/day, $R^2$는 0.70으로 모의되었으며, 모형의 검정결과 RMSE는 0.063kg/ha/day, RMAE는 2.269kg/ha/day, $R^2$는 0.76으로 분석되었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제21권2호
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• pp.67-81
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• 2018

이번 연구에서는 해저열수광상 유망지역을 분석하기 위해서 남서태평양 라우분지에 TA (Tofua Arc) 22 해저산에 대하여 해저지형조사 및 지자기조사를 실시하였다. 획득한 자료로부터 연구지역의 지자기 및 해저지구조를 분석하였다. TA 22 해저산의 해저지형은 정상부가 서쪽과 동쪽으로 나뉘어져 구성되어 있으며 각각 정상부마다 칼데라가 형성되어 있다. 서쪽 칼데라는 동쪽 칼데라에 비해 정상부 직경은 작은 반면 더욱 깊게 함몰되어 있다. TA 22 해저산의 사면 경사도는 각 칼데라마다 조금의 차이는 있으나 수심 약 -1,000 m을 기점으로 경사가 급해지고 정상부에서는 비교적 경사가 완만하다. TA 22 해저산의 지자기 특성을 종합하면 칼데라의 정상부 및 주변에서 강한 고이상대가 존재한다. 저자화대는 주로 칼데라 바깥 사면 및 안쪽 중심부에 나타난다. 이러한 특징들은 기존 연구에서 열수광상이 나타났던 칼데라 정상부 안쪽이나 또는 정상부 바깥쪽 사면에 고이상대와 저자화대가 나타나는 것과 유사한 특성을 지닌다. 탄성파단면자료와 비교하여 자력모델링을 한 결과, 각 측선들의 모델 값과 측정값의 차이인 RMSE값은 약 20 nT를 나타내어 연구지역에 대한 자력 모델링한 결과가 측정 결과와 잘 부합되어진다고 판단된다. 모델링과 자화분포에 의한 열수광상 부존예상지역은 칼데라들의 안쪽이나 칼데란 주변 지역에 위치할 것으로 추정된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권5호
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• pp.409-423
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• 2015

본 연구에서는 기상레이더 자료를 이용하여 도시하천 유역을 대상으로 초단기 강우예측 및 홍수예측을 실시하였다. 초단기 강우예측 결과 선행시간이 증가함에 따라 관측 자료와의 상관계수가 감소하며, 평균제곱근오차는 증가하여 정확도가 감소하였으나, 선행시간 60분까지 상관계수가 0.5이상 유지되는 결과를 얻을 수 있었다. 또한 강우예측 자료 적용에 의한 도시유출 분석결과, 선행시간 증가에 따른 첨두유량과 유출체적의 감소가 발생하였으나, 첨두시간은 비교적 일치하는 것으로 분석되었다. 레이더 예측 강우 적용을 통한 도시유출 분석결과, 관측 자료와의 오차가 발생하나 이는 여러 가지 외부적인 요인으로 판단되며, 추후 강수 에코의 급격한 생성과 소멸현상 모의, 국지성 강우 예측 성능 향상 등 지속적인 알고리즘 개선과 강우-유출 모형 매개변수 검 보정이 필요할 것으로 사료된다. 본 연구의 결과는 도시하천 유역뿐만 아니라 관측이 어려운 미계측 지역의 수문자료 확보 및 실시간 홍수 예 경보시스템 구축에 확장이 가능하며, 다양한 관측자료 기반 Multi-Sensor 초단기 강우예측 기반기술로의 활용이 가능하다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권5호
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• pp.331-343
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• 2015

비정상성 빈도해석을 위해 개발된 비정상성 확률분포 모형들은 대부분 매개변수에 시간항을 포함하는 형태로 정의된다. 이 중에서도 우리나라에 널리 사용되고 있는 Gumbel 모형에 대해 살펴보면, 비정상성 Gumbel 모형의 위치 및 규모매개변수는 시간에 대해 선형(linear) 및 지수(exponential) 함수의 관계를 보이는 형태로 가정한다. 규모매개변수의 지수함수의 형태는 음(-)의 값이 추정되는 것을 방지하기 위해 제안되어 널리 사용되고 있으나 이로 인해 확률수문량이 과다산정되는 문제가 발생하기도 한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 비정상성 Gumbel 모형의 규모매개변수의 다양한 형태를 비교하고자 한다. 이를 위해 비정상성 Gumbel 모형의 규모매개변수를 지수함수, 선형, 로그 형태로 가정하여 비교하였다. 각 모형의 매개변수의 추정은 최우도법을 적용하였고 규모매개변수의 형태별 정확도 비교를 위해 모의실험을 수행하였으며, 실제 자료에 대한 적용으로 자료기간 30년 이상을 보유하면서 경향성을 가지는 강우량 자료들을 대상으로 비정상성 빈도해석을 수행하였다. 그 결과, 지수함수 형태를 가정한 규모매개변수를 가지는 비정상성 Gumbel 모형이 가장 작은 오차를 가지는 것으로 분석되었다.

• 대기
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• 제26권1호
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• pp.111-126
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• 2016

In the numerical weather model, surface properties can be defined by various parameters such as terrain height, landuse, surface albedo, soil moisture, surface emissivity, roughness length and so on. And these parameters need to be improved in the Seoul metropolitan area that established high-rise and complex buildings by urbanization at a recent time. The surface roughness length map is developed from digital elevation model (DEM) and it is implemented to the high-resolution numerical weather (WISE-WRF) model. Simulated results from WISE-WRF model are analyzed the relationship between meteorological variables to changes in the surface roughness length. Friction speed and wind speed are improved with various surface roughness in urban, these variables affected to temperature and relative humidity and hence the surface roughness length will affect to the precipitation and Planetary Boundary Layer (PBL) height. When surface variables by the WISE-WRF model are validated with Automatic Weather System (AWS) observations, NEW experiment is able to simulate more accurate than ORG experiment in temperature and wind speed. Especially, wind speed is overestimated over $2.5m\;s^{-1}$ on some AWS stations in Seoul and surrounding area but it improved with positive correlation and Root Mean Square Error (RMSE) below $2.5m\;s^{-1}$ in whole area. There are close relationship between surface roughness length and wind speed, and the change of surface variables lead to the change of location and duration of precipitation. As a result, the accuracy of WISE-WRF model is improved with the new surface roughness length retrieved from DEM, and its surface roughness length is important role in the high-resolution WISE-WRF model. By the way, the result in this study need various validation from retrieved the surface roughness length to numerical weather model simulations with observation data.