최근 한반도지역의 시공간적 수문변화 및 지속시간 연최대강우 추세분석을 위하여 기상청에서 제공 되어지는 관측자료를 이용하여 분석을 실시하였다. 분석을 위하여 서울, 인천, 속초, 부산, 군산등 전국적인 분포를 보이는 60개소의 일강수량, 일평균기온, 일최고 및 최저기온, 일평균풍속, 일습도 자료를 수집하였다. 더불어 지속시간별 연최대강우 추세분석을 위하여 동일기간에 대한 시간자료를 수집하여 분석을 실시하였다. 일자료를 이용한 분석결과 분석기간의 년평균강수량은 1998년 이전 1342.2mm였으나, 1998년 이후는 1,511.6mm로서 최근의 강수량 증가를 확인할 수 있었다. 계절적으로는 비홍수기에 비하여 홍수기에 강수량 증가가 더욱 두드러졌으며, 수계별로는 낙동강과 섬진강의 경우가 한강과 금강등 기타 수계에 비하여 최근의 강수량 증가추세가 상대적으로 뚜렷한 것으로 분석되었다. 내륙과 해안지역의 분석결과에서는 해안지역의 년강수량이 내륙에 비하여 90mm 정도 높게 나타났으며, 지역별로는 동해안지역이 서해안과 남해안에 비하여 변화경향이 크게 나타났다. 일최고강수량 및 집중호우빈도 분석결과 수계별 분석의 경우 한강수계가 다른 수계에 비하여 상대적으로 큰 증가경향을 보였으며, 한편 섬진강수계는 다소 완만한 경향을 나타내고 있었다. 집중호우빈도 분석결과 역시 년강수량과 마찬가지로 동해안지역에서의 변화경향이 크게 나타나고 있었다. 무강수일수는 전국적으로 감소경향을 보이고 있어, 강수발생일당 강수량은 증가하는 경향을 보이고 있었다. 이러한 수문학적 변화경향을 세부적으로 살펴보기 위하여 수계별 대표지점을 선정하여 지속시간별(1hr, 2hr, 3hr, 4hr, 6hr, 12hr) 강우강도 추세분석을 실시하였다. 분석결과 지속시간에 따른 강우강도 역시 증가하는 경향을 나타내는 것을 확인하였으며 짧은 지속시간이 상대적으로 큰 증가경향을 나타내는 것으로 확인하였다. 하지만 정확한 분석을 위하여 보다 많은 관측소에 대한 추가분석이 필요할 것으로 판단되어 진다.
대기 에어러솔은 대기중에 존재하는 미세입자로 인체 유해성을 지니고 있으며 기후변화에 있어서도 중요한 역할을 하는 변수로 알려져 있다. 게다가 대기 에어러솔의 주요 성분에 대한 정확한 평가는 환경에 미치는 영향에 있어서도 매우 중요하다. 이 때문에 지구관측 위성자료는 대기질 감시측면에서도 효과적인 수단으로 이용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 인공위성 관측 자료를 이용하여 전구적인 규모의 대기 에어러솔의 주요 성분별 분포변화를 알아보고자 MODIS 에어러솔 광학두께(AOT; Aerosol Optical Thickness)와 미세입자분율(FMF; Fine Mode Fraction), 그리고 TOMS 자외선 흡수성 에어러솔 지수(AAI; UV Absorbing Aerosol Index)를 이용하여 네 가지의 주요 에어러솔의 성분(먼지, 탄소성, 황산화물, 해염)을 구분할 수 있는 방법을 제시하였다. 여기서 얻어진 결과물을 검증하기 위하여 에어러솔 예측 모델자료와 각 격자별 자료로 선형회귀분석을 수행한 결과, 본 연구에서 산출된 결과물이 에어러솔의 성분별 전반적인 패턴을 잘 표현하는 것을 확인 할 수 있었다. 이렇게 주요 에어러솔 타입으로 구분된 위성자료의 사용은 대기질 감시뿐만 아니라 기후변화연구에 있어서도 도움을 줄 것으로 사료된다.
Exposure to fugitive dust can contribute to several respiratory health problems, and proper sampling of fugitive dust is necessary to assess exposure. However, field sampling of soil dust encounters problems from spatial and temporal differences in soil properties, field operations, and meteorological conditions. To minimize these problems, we designed a dust generator that simulates dust generation from soil. The dust generator consisted of a rotating chamber where soil samples were loaded and tumbled, and a settling chamber, where airborne soil dust samples were collected. As standard operating conditions, we decided on 2 g soil mass, 10 min sampling time, and 20 rpm rotating speed, with a flow rate of 30 l/min, based on three common soil textures of loam, sandy loam and silt loam. To evaluate optimal operating conditions, we used mixtures of Joomoonjin silica sand and clay. Although the average $PM_{10}$ concentration of Joomoonjin silica sand was low, dust concentrations were increased by an increased content of clay. The dust concentrations were consistent across repeated experiments, and showed similar concentration profiles during the sampling time with mixtures of clay and sand (coefficient of variation was $13.6{\pm}w;7.1%$). The results demonstrated that these standard operating conditions were suitable for the dust generator, which can be used to investigate variations in soil properties that affect dust production and potential potency of fugitive dust exposure.
본 연구에서는 동영상으로부터 동적 수신호 패턴을 효과적으로 인식하기 위한 방법론으로서 복합형 신경망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 특징추출 모듈과 패턴분류 모듈로 구성되는데, 이들 각각을 위하여 수정된 구조의 CNN 모델과, WFMM 모델을 도입한다. 또한 목표물의 움직임 정보에 기초한 시공간적 템플릿 구조의 데이터표현을 소개한다. 본 논문에서는 우선 수신호 패턴 데이터에서 특징점의 시간적 변이 및 공간적 변이에 의한 영향을 보완하기 위하여 3차원 수용영역 구조로 확장된 CNN 모델을 제시한다. 이어서 패턴분류 단계를 위하여 가중치를 갖는 구조의 FMM 신경망 모델을 소개하고, 신경망의 구조와 동작특성에 관해 기술한다. 또한 제안된 모델이 기존의 FMM 신경망에서 중첩 하이퍼박스의 축소과정에서 발생하는 학습효과의 왜곡현상을 개선할 수 있음을 보인다. 응용으로 가전제품 원격제어 문제를 전제하여 간략화된 수신호패턴 인식 문제에 적용한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰한다.
본 논문에서는 VBR로 부호화된 복수 개의 지면 민감 서비스를 고속 망으로 제공하기 위한 새로운 다중화 방식을 제안한다. 본 논문의 주된 목표는 다중화 되는 각 비트 스트림에 부여되는 지연 제한 조건을 유지하고 또한 다중화되어 전송될 때 망 자원의 이용률을 개선하는데 있다. 이와 같은 목표를 위해, 각 비트 스트림에 부여된 지연 조건을 만족시키는 동적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 비트 스트림의 상관 관계가 매우 높다고 가정을 하고, 이 가정을 바탕으로 스트림 단위의 시간적 평균화와 동시에 다중화되는 복수 개의 스트림 간에 공간적인 다중화 효과를 이용한다. 본 논문에서 제안된 방식은 모의 실험을 통하여 첨두율과 시변화 계수에 있어서 뛰어난 성능을 보임을 확인할 수 있다.
연속 영상으로부터 속도를 측정하는 많은 방법들은 영상에서 밝기 함수의 시간 경사와 공간 경사사이의 관계를 이용한다. 대부분의 경우에 있어서 이 관계만으로는 관측화소의 속도를 유일하게 결정할 수 없기 때문에 추가적인 제한이 필요하다. Horn과 Schunck는 영상에서 속도장은 smooth하게 변해야 한다는 제한을 제안하였다. 그러나 이 제한을 사용하며 운동 경계 부분에서 속도장이 흐려진다는 단점이 나타난다. 이와 같은 단점을 보완하기 위하여 Nagel은 영상의 밝기 함수가 적게 변하는 방향으로만 속도의 변화를 제한하는 방향성 smoothness 제한을 사용하였다. 한편 Paquin과 Dubois는 다른 형태의 제한, 즉 영상의 작은 영역내에서의 속도는 같다는 제한을 제안하였다. 그러나 이제한 역시 속도장의 큰 변화가 존재하는 운동 경계 부분에서는 적합하지 못하다. 우리는 영상에서 밝기 함수의 불연속에 관한 정보를 이용함으로써 위의 문제를 해결하기 위한 방법을 제안하고, 새로운 방법에 대한 실험 결과를 나타낸다.
위성 탑재 라이다 시스템이 관측하는 후방산란 신호는 대기 에어러솔의 3차원 공간적인 분포 특성 및 시간적인 변화를 탐지할 수 있게 한다. 본 연구에서는 Cloud-Aerosol LIDAR and Infrared Pathfinder Satellite Observation(CALIPSO) 위성에 탑재된 Cloud-Aerosol LIDAR with Orthogonal Polarization(CALIOP) 라이다 관측자료를 이용하여 2012년 한 해 동안의 동북아시아 지역(북위 20도 - 50도, 동경 110 도 - 140 도)의 대기 에어로졸의 시공간 분포를 분석하였다. 입자 소산계수와 편광소멸도의 통계 분석으로부터 각 고도별 에어러솔 입자의 광학 특성정보를 분석하였고, 각 계절별 에어러솔 광학 특성값의 연직분포정보를 정량화할 수 있었다. 또한, 편광소멸도 자료는 연중 0.5 이상의 큰 값을 보이고 있어 지역 대기에는 비구형성 입자에 의한 영향이 많이 받고 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 지역적 규모의 3차원 에어러솔 분포 정보에 대한 기초연구로서, 향후 추가 자료 조사를 통하여 보다 다양한 이벤트성 사례와 에어러솔 기후학적 정보를 생산할 것이다.
연극이나 뮤지컬과 같은 라이브 퍼포먼스 분야에서는 관객의 몰입도를 극대화하기 위한 다양한 무대 효과가 사용된다. 이러한 무대 효과는 전통적인 연출 기법으로부터 장면에 몰입을 줄 수 있는 다양한 무대 효과를 위한 장치들을 활용하고 있다. 본 논문에서는 공간증강현실 기반의 사물의 표면 텍스쳐를 제어할 수 있는 새로운 디지털 시각 효과를 제안한다. 이를 위하여 프로젝터-카메라 시스템을 사용하여 임의의 물체의 표면을 중화할 수 있는 방법을 제시한다. 객체의 표면에 신중하게 결정된 보상 영상(Compensation Image)을 투영함으로써 투명한 객체처럼 나타나도록 만들기 위해, 본 논문에서는 간단하고 효과적인 오프라인 프로젝터-카메라 보정을 위한 호모그래피 방법(Homography Method)를 사용한다. 따라서 제안하는 Radiometric 매개 변수를 측정하기 위한 스마트 프로젝터(Smart Projector)의 기본 알고리즘은 연극이나 뮤지컬에서의 시간적 변화에 유용하게 사용될 것이다.
융설 모형의 중요 매개변수인 적설분포면적은 실제 우리나라에서 적설과 관련한 관측 자료의 부족으로 인해 매개변수 추정이 어렵다. 이러한 문제점 해결을 위해 원격탐사기법을 활용하여 적설분포면적을 추출하였다. 본 연구에서는 1997년부터 2006년까지의 겨울철 NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)의 AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) 위성영상의 8 sets의 총 108개 영상을 이용하여 적설분포면적을 추출하였고, 기상청의 지상기상관측소의 최심적설심 자료를 이용하여 GIS 자료를 구축함으로써 적설심의 공간적 분포를 추출하였다. 이를 국내 5대유역인 한강, 낙동강, 금강, 영산강, 섬진강 유역에 대하여 융설모형의 주요 매개변수인 적설분포면적, 유역 평균, 최대 적설심과 적설분포감소비곡선을 구축하였다. 그 중 적설분포면적감소곡선 (SDC : Snow cover Depletion Curve)는 적설분포면적의 감소형태를 나타내주는 지표로써 융설의 가장 민감한 매개변수이다. 이를 국내 5대강 유역에 대해 구축하여 정량화하였다.
Unit load factor, which is used for the quantification of non-point pollution in watersheds, has the limitation that it does not reflect spatial characteristics of soil, topography and temporal change due to the interannual or seasonal variability of precipitation. Therefore, we developed the method to estimate a watershed-scale non-point pollutant load using seasonal forecast data that forecast changes of precipitation up to 6 months from present time for watershed-scale water quality management. To establish a preemptive countermeasure against non-point pollution sources, it is possible to consider the unstructured management plan which is possible over several months timescale. Notably, it is possible to apply various management methods such as control of sowing and irrigation timing, control of irrigation through water management, and control of fertilizer through fertilization management. In this study, APEX-Paddy model, which can consider the farming method in field scale, was applied to evaluate the applicability of seasonal forecast data. It was confirmed that the rainfall amount during the growing season is an essential factor in the non-point pollution pollutant load. The APEX-Paddy model for quantifying non-point pollution according to various farming methods in paddy fields simulated similarly the annual variation tendency of TN and TP pollutant loads in rice paddies but showed a tendency to underestimate load quantitatively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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