• 한국지리정보학회지
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• 제18권1호
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• pp.90-104
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• 2015

본 연구의 목적은 위성영상을 이용해 시공간 증발산량을 모의할 수 있는 증발산량 산정 모형을 구축하고, 플럭스 타워 실측 증발산량과 비교를 통해 적용성을 평가하는데 있다. 증발산량 산정 모형은 SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land)을 구축하였으며, 모형 내 일부 알고리즘을 수정하여 적용하였다. SEBAL 모형의 위성 입력 자료로는 2개년(2012-2013)의 MODIS Normal Distribution Vegetation Index(NDVI), Albedo, Land Surface Temperature(LST) 영상을 500m의 공간해상도로 구축하였으며, 유역주변 기상청 기상관측소(5개 지점)의 풍속, 풍속측정높이, 일사량 자료를 내삽(Interpolation)하여 활용하였다. 모형의 적용성 평가를 위하여 금강유역의 용담댐을 대상으로 공간 증발산량을 산정하여 유역 내에 위치한 덕유산 플럭스 타워의 산림 증발산량과 비교분석하였다. 모형 매개변수 중 Albedo와 NDVI, 지표 거칠기(Surface roughness) 순으로 민감한 것으로 분석되었으며, 모형의 보정을 위해 최종적으로 Albedo와 NDVI는 월별 평균값을 적용하였다. 모의 기간 동안의 결정계수($R^2$)는 0.45이었다. SEBAL 모형은 특히 지형적 특성을 반영하므로 유역내에서 고지대에 비해 저지대에서 증발산량이 높게 산정되는 경향을 보였다.

• 한국지구과학회지
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• 제42권5호
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• pp.504-513
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• 2021

대한민국 기상청에서 사용하고 있는 UM (Unified Model, UM) 모델의 국지예측시스템(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS)은 수치모델 모의 시 대기경계층 유형에 따라 물리과정을 다르게 계산하기 때문에 이 과정을 검증하는 것은 모델의 정확도 향상에 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 수치모델의 대기경계층 유형을 관측자료를 기반으로 검증하였다. 관측자료를 기반으로 대기경계층 유형을 분류하기 위해서 보성 표준기상관측소에서 수행한 여름철 집중관측자료(라디오존데, 플럭스관측장비, 도플러 라이다, 운고계)를 활용하였으며, 2019년 6월 18일 부터 8월 17일 까지 61일 동안에 총 201회의 관측자료를 분석하였다. 또한 관측자료와 수치모델 결과가 다른 경우를 보면, 관측자료를 기반으로 한 대기경계층 유형 분류 결과에서 2유형으로 분류되는 사례가 수치모델에서는 1유형으로 분류된 사례가 53회로 가장 많이 나타났다. 그 다음으로는 관측자료를 기반으로 한 대기경계층 유형 분류 결과에서 5유형과 6유형으로 분류되는 사례가 수치모델에서는 3유형으로 분류된 사례가 많이 나타났다(각각 24회, 15회). 관측결과와 수치모델 모의 결과가 일치하지 않은 사례는 모두 층적운 접합 여부 및 적운 모의 등 수치모델의 구름물리 부분의 모의 성능에 기인하여 발생한 것이라고 분석된다. 따라서, 대기경계층 유형 분류의 구름물리과정의 모의 정확도를 개선하면 수치모델 성능이 향상 될 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.35-43
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• 2021

감귤의 품질은 일반적으로 당도와 산도로 결정된다. 특히, 당도는 감귤의 맛을 결정하기 때문에 매우 중요한 요소이다. 현재 농가에서 가장 많이 사용하는 감귤 당도 측정 방법은 휴대용 착즙당도계 및 비파괴당도계로 측정하는 방식이다. 이 방법은 개인이 손쉽게 측정 가능한 방법이지만, 감귤농협 정식기계보다 당도수치의 정확성이 떨어지며 특히 0.5 Brix 이상 오차 차이가 발생해 현장에서 사용하기에는 아직 많이 부족하다. 또한, 현재 시점의 측정이지 예측 측정이 아니다. 그래서 본 논문에서는 기존 수집된 감귤 당도 값과 기상 데이터(평균 온도, 습도, 강우량, 일사량, 평균 풍속)을 기반으로 측정되지 않은 날짜의 감귤 당도를 0.5 Brix 이하 오차범위 내에서 예측하는 AI 모델을 제안했다. 또한, 성능평가를 통해 제안하는 예측 모델이 제주 성산 지역에 대해서는 절대 평균 오차가 0.1154, 하원 지역에 대해서는 0.1983인 것을 확인했다. 마지막으로 제안한 모델은 0.5 Brix 이하 오차 차이를 지원하며, 예측 측정을 지원하는 기술이기에 그 활용성에 있어 진보성이 매우 높을 것으로 기대된다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.109-118
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• 2022

정점 표층 수온 관측 데이터 중 결측 구간의 데이터를 양방향 순환신경망(Bidirectional Recurrent Neural Network, BiRNN) 기법을 이용하여 보간하였다. 인공지능 기법 중 시계열 데이터에 일반적으로 활용되는 Recurrent Neural Networks(RNNs)은 결측 추정 위치까지의 시간 흐름 방향 또는 역방향으로만 추정하기 때문에 장기 결측 구간에는 추정 성능이 떨어진다. 반면, 본 연구에서는 결측 구간 전후의 양방향으로 추정을 하여 장기 결측 데이터에 대해서도 추정 성능을 높일 수 있다. 또한 관측점 주위의 가용한 모든 데이터(수온, 기온, 바람장, 기압, 습도)를 사용함으로써, 이들 상관관계로부터 보간 데이터를 함께 추정하도록 하여 보간 성능을 더욱 높이고자 하였다. 성능 검증을 위하여 통계 기반 모델인 Multivariate Imputation by Chained Equations(MICE)와 기계학습 기반의 Random Forest 모델, 그리고 Long Short-Term Memory(LSTM)을 이용한 RNN 모델과 비교하였다. 7일간의 장기 결측에 대한 보간에 대해서 BiRNN/통계 모델들의 평균 정확도가 각각 70.8%/61.2%이며 평균 오차가 각각 0.28도/0.44도로 BiRNN 모델이 다른 모델보다 좋은 성능을 보인다. 결측 패턴을 나타내는 temporal decay factor를 적용함으로써 BiRNN 기법이 결측 구간이 길어질수록 보간 성능이 기존 방법보다 우수한 것으로 판단된다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제25권5호
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• pp.335-347
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• 2013

2008년 2월 일본 홋카이도 서해상의 발달된 저기압에 의해 생성된 폭풍파랑이 동해상 남/남서쪽으로 전파되어 한국과 일본의 동해 해안을 따라 상당한 인명 및 재산 피해를 입혔다. 본 연구는 두 파트로 구성되어 있다. 첫번째 파트에서는 연안역을 따라 상당한 피해를 입은 일본 토야마만에서의 극한 폭풍파랑을 추산하였다. 추산방법으로는 풍파의 성장발달에 중요한 요소인 바람의 강도와 계속 시간의 극한조건을 산정 후, 극한조건을 적용한 동계 온대저기압 상황을 비정역학 기상모델과 스펙트럼 파랑모델을 이용한 수치 실험을 통해 추산하였다. 추산된 토야마만 후시키 토야마에서의 극한 폭풍파랑의 유의파고 및 주기는 각각 6.78 m와 18.28 sec이다. 두 번째 파트에서는 2008년 2월 폭풍파랑으로 인해 북방파제 및 항구에 상당한 피해를 입은 토야마만 후시키항에서의 파랑-구조물 상호작용에 관한 수치실험을 수행하였다. 수치실험은 적합격자세분화 및 wet-dry법이 적용된 비선형천수방정식 모델을 이용하였다. 첫 파트에서 추산된 폭풍파랑 특성은 파랑-구조물 상호작용 수치실험에서 입사파 조건으로 사용되었다. 수치실험 결과, 후시키항의 북방파제가 폭풍파랑에 의해 파손 시, 배후의 만요우부두는 월파 및 월류에 안전하지 못 함이 파악되었다. 또한, 추산 폭풍파랑 상황 하에서 만요우부두의 현 호안시설로는 측면 호안벽으로부터의 월류에 대응하지 못 함이 파악되었다. 두 번째 수치실험결과로부터, wet-dry법이 적용된 적합격자세분화에 의해 세분화된 격자는, 계산부하를 효율적으로 유지하는 동시에, 해안선의 표현 및 해안구조물의 표현에 뛰어남을 확인하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제9권4호
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• pp.449-461
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• 2013

최근 발생한 경북 구미의 불산 누출 및 경남 울산의 염산 누출사고의 예와 같이 화학공장에서 발생되는 사고중대 부분은 저장탱크나 운송배관 및 플랜지호스 등의 손상에 의한 휘발성 유독성물질의 대량누출이며, 이 경우 누출된 지역의 자연환경과 대기 조건에 따른 유독성물질의 확산 거동이 인적, 물적 피해의 중요한 변수가 되기 때문에 위험성평가는 가장 중요한 관심 대상이 된다. 따라서 본 연구에서는 누출물질에 대한 대기 중 확산을 모사하기 위하여 불산 저장탱크에서 누출된 경우를 예제로 선택하여, 수치해석과 ALOHA(Areal Location of Hazardous Atmospheres)의 확산 시뮬레이션을 이용한 결과해석을 수행하였다. 먼저 공정위험분석으로 정성적 평가인 HAZOP(Hazard Operability) 결과를 살펴보면 첫째 공정흐름상(flow) 위험 요소로서 플렌지, 밸브와 호스의 균열 등 손상으로 인한 누출에 의한 운전지연 또는 독성가스누출 등이 발생할 수 있고, 둘째 온도, 압력, 부식으로부터는 화재, 질소공급과 압 그리고 탱크나 파이프 이음관의 내부 부식으로 인한 독성누출의 가능성이 높은 것으로 분석되었다. 다음 결과 영향분석 기법인 ALOHA를 운용한 결과를 살펴보면 Dense Gas Model에 대한 입력 자료값에 따라 미치는 결과 영향이 다소 차이가 있음을 발견하였으나 기상조건으로서 대기안정도 보다는 풍향 및 풍속이 가장 영향을 미치는 것으로 분석 되었다. 또한 풍속이 빠를수록 누출물질의 확산이 잘 일어났고, 수치해석결과인$LC_{50}$과 ALOHA의 AEGL-3(Acute Exposure Guidline Level)과 결과를 비교했을 때 확산길이는 다소 차이가 있지만 확산농도 측면에서는 액체와 증기누출인 경우에 있어서 거의 비슷한 결과를 보였다. 따라서 ALOHA 모델을 운영한 결과 각 시나리오별 경향은 상당히 일치함을 볼 수 있었다. 따라서 추후 수치해석과 확산모델링에 의한 예측농도를 국제적인 기준치인 IDLH(Immediately Dangerous to Life and Health), ERPG(Emergency Response Planning Guideline), AEGL(Acute Exposure Guidline Level)과 비교 함 으로서 독성 가스의 대한 완충거리를 결정 할 수 있고, 이와 같은 연구방법은 유독성물질 누출에 따른 위험성평가를 보다 효율적으로 수행하는데 도움을 줄 것이며, 지역사회 비상대응체계 수립 시 적절하게 활용할 수 있을 것이다.

• 한국토양비료학회지
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• 제23권2호
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• pp.87-93
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• 1990

토양(土壤)의 깊이별 지온(地溫)을 예측(豫測)하기 위한 통계모형(統計模型)을 설정(設定)하기 위하여 1979년(年)부더 1988년(年)까지 중앙기상태(中央氣象台) 수원측후소(水原測候所)에서 관측(觀測)된 지온자료(地溫資料)와 평균최고(平均最高), 최저(最低), 기온(氣溫), 강수량(降水量), 풍속(風速) 및 최심적설량등(最深積雪量等) 기상자료(氣象資料)에 대(對)한 통계분석(統計分析)을 하였다. 통계분석(統計分析)은 지온(地溫)을 Fourier 급수(級數)에 의한 년주기함수(年週期函數)와 년주기함수(年週期函數)에서의 잔차(殘差)는 대기(大氣)의 기상조건(氣象條件)의 변화(變化)에서 오는 노이지(nuise)로 보고 이에 대한 상관분석(相關分析)을 stepwise backward elimination법(法)에 의하여 각(各) 계수(係數)를 찾는 방법(方法)으로 하였다. 깊이별(別) 지온(地溫)의 년주기함수(年週期函水)로 Fourier급수(級數)의 8항(項)을 사용(使用)하였을 때 지면온도(地面溫度)의 평균평방오차(平均平方誤差)가 2.30, 토심(土深) 50 cm에서 1.13, 500 cm에서 0.42로 토심(土深)이 깊을수록 작아졌고, $r^2$는 0.913~0.988이었다. 주기함수분석(週期函數分析)에서 잔차(殘差)에 대한 독립변수(獨立變數)로서 평균(平均), 최고(最高), 최저기온(最低氣溫), 강수량(降水量), 최심적설(最深積雪) 및 풍속등(風速等) 기상요소(氣象要素)와의 상관분석(相關分析)을 위한 지연일수검출(遲延日數檢出)에 따르면, 기온(氣溫)은 토탐(土深) 0 cm와 5 cm에 대하여 0일(日), 30 cm까지는 -1일(日), 50 cm에서는 -2일(日)이었다. 강수량(降水量)의 지연일수(遲延日數)는 30 cm까지 -1일(日), 50 cm에서 -2일(日), 최심적설(最深積雪)과 풍속(風速)은 10 cm까지가 -1일(日), 30 cm까지 -2일(日), 50 cm에서는 -3일(日)이었다. 지연일수(遲延日數)를 고려(考慮)한 잔차분석(殘差分析)에 의한 지온예측(地溫豫測) 통계모형(統計模型)의 평균평방오차(平均平方誤差)는 토심(土深) 0 cm에서 1.64, 50 cm에서 0.97로 주기함수(週期函數)의 평균평방오차(平均平方誤差)보다 작아졌으며, $r^2$값은 높아져 통계모형(統計模型)의 정도(精度)가 높아졌다. 계수(係數)의 크기로 보아 년주기함수(年週期函數)에 독립적(獨立的)인 대기(大氣) 기상요소(氣象要素)가 지온(地溫)의 결정(決定)에 크게 영향(影響)을 주는 깊이는 30 cm이며, 기온(氣溫)은 50 cm깊이까지도 영향(影響)을 주는 것으로 나타났다. 이 통계모형(統計模型)의 검정결과(檢定結果) $r^2$값이 0.976~0.996으로 예측치(豫測値)와 실측치간(實測値間)에 고도(高度)의 유의성(有意性)이 있어 실용성(實用性)이 있었다. 한편, 토양표면(土壤表面)의 최고지온(最高地溫)과 최고기온(最高氣溫)의 차(差)(${\Delta}T_{ms}$)를 옥수수포장(圃場)에서 조사(調査)한 결과(結果), ${\Delta}T_{ms}$와 일사량(日射量)($R_s;J_m{^{-2}}$)과 직선적(直線的)인 관계(關係)로 엽면적지수(葉面積指數)가 그 이하(以下) 일 때에는 $${\Delta}T_{ms}=0.902+1.924{\times}10^{-3}R_s $$엽면적지수(葉面積指數)가 그 이상(以上)일 때에는 $${\Delta}T_{ms}=0.274+8.881{\times}10^{-4}R_s$$ 의 관계(關係)가 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.64-80
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• 2018

우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.

• 한국작물학회지
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• 제59권1호
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• pp.89-96
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• 2014

1980년부터 2012년까지의 전국 92개소의 기상청 기상자료를 수집하고 전국의 감자 지역적응시험 성적을 수집하였다. 이 데이터들을 활용하여 기상요소가 감자수량에 미쳤던 영향을 평가하고 기상자료를 활용, 감자 수량을 예측해 보고자 하였다. 노지 무피복 재배 수미감자를 대상으로 전국 17지역의 86개 지역적응시험 성적을 추출하여 해당지역의 기상요소들간 상관계수를 조사한 결과, 감자의 상서수량은 파종일부터 50일간의 평균기온, 최고기온 및 일교차와 고도의 상관이 나타났고, 수확 50일전부터 수확일까지의 최고기온과도 고도의 상관이 있었으며, 수확 30일전부터 10일전까지의 강수량, 상대습도, 일조시간 및 강수일수도 높은 상관이 나타났다. 이들 시기별 기상요소들과 감자 상서수량간의 관계를 통계분석 프로그램 SAS를 이용하여 단계분석(Stepwise)한 결과, 다음과 같은 감자 수량예측 모형을 얻을 수 있었다. $$y=7.820{\times}Tmax_-1-6.315{\times}Prec_-4+128.214{\times}DR_-8+91.762{\times}DR_-3+643.965$$ 감자는 품종마다 기상에 대한 반응이 다르고, 기상 이외에도 토양, 비료, 재배방법 등 여러가지 가능한 요인들이 존재하므로 이 모형만으로 우리나라 지역별 감자수량을 정확히 예측할 수는 없겠으나, 기후변화에 적응하는 농업기술개발을 위한 지역별 감자 파종적기 재설정, 재배적지 탐색 등에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제9권4호
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• pp.45-59
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• 2006

중규모 기상모형을 이용하여 기상장에서의 지형적 특성의 효과가 연구되었다. 본 연구에서는 지형의 경사를 고려한 조도각을 이용하여 지표면의 지형 특성이 직달 복사량에 미치는 효과를 계산하고, 이것이 중규모 기상장에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보았다. 기상 조건에 따른 직달 복사량의 변화를 고려하기 위해, 고기압의 영향을 받은 날과 저기압의 영향을 받은 흐린 날을 선택하여 두 사례에 대한 실험 결과를 나타내었다. 직달 복사량의 보정에 대한 두 사례의 실험 결과, 지형 경사가 급한 태백산맥과 소백산맥에서 직달 복사량의 뚜렷한 차이가 나타났다. 또한 이러한 결과의 시계열 분석을 살펴보면, 산맥의 동쪽 사면에서의 직달 복사량이 오후보다 오전에 약 $10-60W/m^2$ 더 크게 나타나는 반면, 서쪽 사면에서는 그 반대 경향이 나타났다. 이러한 결과는 맑은 날의 경우 더욱 뚜렷하게 나타났다. 같은 방법으로 지표면 온도의 변화를 살펴본 결과, 맑은 날의 경우 지표면 온도는 전 시간에 걸쳐 양 사면에서 더 높게 나와 관측 값에 더욱 근접한 값을 보였다. 흐리고 비가 왔던 날의 경우, 지표면 온도는 오전에는 동쪽 사면에서 더 높은 값을 보였고 오후에는 더 낮은 온도를 보였다. 반면, 서쪽 사면에서의 지표면 온도는 전 시간에 걸쳐 높은 값을 나타냈다. 이 두 사례의 경우, 지표면의 경사를 고려한 경우의 지표면 온도가 수평 지표면을 고려했을 때보다 대개 높게 나타남을 볼 수 있다. 바람장을 살펴보면, 태백산맥과 소백산맥 주위에서 강한 바람이 모사되는데, 이러한 결과는 지형의 기울기를 고려해 줌으로써 수평면을 고려했을 때 보다 온도 경도가 증가되고, 이에 따라 기압 경도력이 강화되기 때문이다.