표준관측소의 점 단위 기온 관측 및 예보값을 농업분야에서 활용하기 위해서는 공간내삽이 필요한 경우가 많지만 기후학적 평년값 같은 장기간의 평균값 내삽과는 달리 지형효과를 반영하기 어려워 거리역산가중법이 수정 없이 사용되고 있다. 우리 나라처럼 지형이 복잡한 산악지역에서는 수평 거리에만 의존한 내삽 결과에 심각한 오류가 포함될 수 있으므로, 영농지원 정보로서 중요한 일 최저기온을 대상으로 추정오차의 최대근원인 해발고도의 영향을 보정 할 수 있는 간단한 공간내삽모형을 작성하였다. 먼저 남한 육지 상에 위치한 63개 표준관측소에서 수집된 일 최저기온자료와 관측소의 위치, 해안으로부터 거리, 경사향, 표고 등 국지기온 결정인자를 회귀분석 하여 표고에 따른 기온감율 추정식을 날짜의 함수로 표현하였다. 63개 관측점의 표고값을 공간내삽 하여 재구성한 전국의 가상 지형으로부터 1 km$\times$ 1 km 공간단위의 전국 수치고도값 편차를 계산하고, 여기에 해당 날짜의 기온감율을 적용하여 보정값을 계산한다. 기존의 거리역산가중법에 의한 기온추정값을 이 보정값에 의해 수정함으로써 최종 기온값을 얻는다. 임의로 선발된 1999년의 월별 하루씩 총 12일에 대하여 이 모형과 기존 거리역산가중법을 각기 적용하여 267개 자동기상관측지점의 일 최저기온을 추정한후 실측값과 비교하였다 오차평균, 절대오차평균, 그리고 평방근오차평균 등 세가지 추정오차를 분석한 결과 이 방법이 거리역산가중법에 비해 산악지역에서의 일 최저기온 추정에 있어 뚜렷한 개선효과를 보였다.
유역에 내린 강우의 총량은 홍수나 갈수 측면에서 매우 중요하다. 점 강우량에 의해 측정된 강우량을 이용하여 유역 총강우량으로 환산하는 과정에 많은 오차가 포함되어 있다. 선행연구에 따르면, 우량계를 통한 강우관측에서 언더캐치(undercatch)에 의한 계통오차는 일반적으로 5~16%, 우연오차는 약 5%가 발생된다고 보고하였으며, 점 우량계 자료를 내삽하여 공간자료로 변환할 경우 0.1km 규모에서 표준오차가 4~14%, 1km 규모에서는 33~45%, 10km 규모에서는 약 65% 정도 발생된다고 한다. 이러한 우량계 관측오차 및 강우자료 처리과정에서 발생되는 오차는 유역의 유출량 계산에 영향을 주어 홍수예보 정확도를 크게 떨어뜨릴 수 있다. 우리나라에서는 지금까지 유역 총강우량 산정 측면에서 지점강우량의 불확실성에 대한 연구가 많이 이루어지지 못하였다. 본 연구에서는 우리나라에서 주로 사용되고 있는 전도형 우량계를 이용하여 소규모 구역에서 관측되는 강우관측의 불확실성을 분석하고자 하였다. 연구에 사용된 우량계는 0.5mm 급 표준 전도형 우량계로 정밀도는 시간당 1~100mm 기준으로 ${\pm}1%$를 기록하여 기상검정규격인 ${\pm}3%$를 만족하고 있다. 이 우량계는 한국건설기술연구원 안동하천실험센터 내에 장애물이 없는 평지에 60m 간격으로 총 6대($2{\times}3$)를 설치하여 2014년 7월 11일부터 9월 2일까지 54일간 관측을 수행하였다. 관측기간 동안 2대의 우량계가 수일동안 강우가 기록되지 않아서 분석에서 제외하였다. 우량계 상호 간의 누적강우량(54일간)을 비교한 결과 2.5~25.5mm의 차이를 나타냈다. 강우강도별 강우량 합계를 비교한 결과 시간당 1mm 이상에서는 약 1%의 차이가 났으며, 시간당 15mm 이상에서는 7.4%의 차이를 나타내어 강도가 큰 강우사상에서 우량계 간의 관측오차가 더 크게 나타났다. 또한 우량계 상호 간의 상관계수를 분석한 결과, 우량계 간의 거리가 가까울수록 그리고 누적시간이 길수록 상관계수는 커지는 것을 확인할 수 있었다. 도출된 결과를 토대로 하면 앞서 언급한 바와 같이 점 우량계 자료를 내삽하거나 유역 또는 계산격자의 대푯값으로 사용하여 1시간 이하 단위로 유출모의를 할 경우 심각한 오차를 발생시킬 수 있음을 시사한다. 보다 신뢰성 있는 홍수예보와 효율적인 유역관리를 위해서는 점 중심의 강우 관측이 아닌 면적 우량에 대한 관측이 이루어져야 하며 이를 위한 기술의 개발이 필요하다.
도로교통법이 개정되며 개인형 이동수단(특히, 전동킥보드) 이용에 대한 정책적인 개선방안이 제시되고 있다. 하지만 많은 기기들이 보도 위에 방치되는 등 이용상의 문제점을 해결하고자 하는 논의는 부족한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 서울시를 200m 격자로 구분하여 공유 전동킥보드의 대여량과 반납량에 영향을 미치는 요인을 분석하고자 한다. 특정공간을 기준으로 집계된 자료의 특성을 반영하기 위해 공간자기상관모형인 공간시차모형과 공간오차모형, 공간더빈모형, 공간더빈오차모형을 구축하였으며, 최종모형으로 공간더빈모형을 선정하였다. 영향요인 분석결과, 인구지표, 토지이용지표, 교통시설지표가 통계적으로 유의하게 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 평일과 주말의 이용특성을 고려한 효율적인 운영방안을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 공간시계열자료가 공간의 위치와 시간의 흐름에 따라 동시에 관측되는 분야인 기상, 지질, 천문, 생태, 역학 등에서 아주 넓이 사용되고 있고 그 수요가 점차 증가하는 이 시기에 복잡한 공간시계열 중선형(STBL) 모형에 대한 모수 추정 방법 중 수치 해석적 방법인 Newton-Raphson 방법과 Kalman-Filter 방법을 비교하고, 두 가지 방법에 의한 예측력을 비교하여 보았다.
중파대역의 전파는 지표면을 따라 전파되는 지표파와 전리층에 반사되어 전파되는 공간파가 있다. 중파 R-Mode는 TOA추정을 통해 위치를 결정한다. 전리층에 반사되는 공간파를 수신할 경우 TOA 오차는 커질 수밖에 없다. 측위 정확도 향상을 위해 안테나 기반 중파 R-Mode의 수신성능을 향상하는
본 연구에서는 통계적 오차분석 이론 연구와 미국 지도 정확도 기준분석을 통하여 우리나라의 지형조건에 적합한 지도위치 정확도 기준을 축척 1:50,000 지형도에 대해 제시하였다. 선형오차확률(LEP)이론과 원형오차확률(CEP)이론을 지도 정확도 평가기법에 적용하고, 위치오차에 대한 신뢰구간을 90%로 설정하여 추정한 오차를 정확도 평가기준이 되도록 하였다. 제안한 평가기준과 평가방법의 타당성을 확인하기 위하여 도로의 교차점, 식생의 경계점, 산의 정상, 독립건물 등 관측점(60점)의 위치를 선점하였다. 각 관측점에 대하여 GPS로 측량하여 기준좌표자료를 획득하고, 항공사진으로부터 제작된 수치지형도와 위성사진으로부터 제작된 수치지형도 및 기존의 축척 1:50,000 지도의 위치정확도를 시험평가하였다.
GPS 측위는 위성궤도의 오차, 이온층에서의 전파 굴절 등과 같은 자연적인 오차뿐만 아니라, S/A의 작동으로 인한 인위적 오차도 포함하고 있다. 본 논문에서는 기준국과 관측점의 GPS 수신기가 동시에 동일한 Navstar위성 자료를 사용하여 결정한 위치를 보정하는 개인용 DGPS 방법의 원리를 제시하고, 이 방법에 의한 측위정밀도 및 활용성에 대한 실험 결과를 제시한다. 육상고정점의 측위에 있어서 GPS 자체의 오차(1 drms)는 수 10rn 정도임에 반하여 DGPS 보정시에는 수평위치 오차는 1m정도이며, 고도 오차는 2m정도로 줄어든다. 도로상 차량 이동 궤적 및 해양의 부표추적 실험 등에 DGPS 기법을 적용한 결과 만족스러운 결과가 도출되었다.
본 논문에서는 모니터와 모바일 디스플레이간의 복잡한 색 정합 과정을 단순화시키는 3차원의 색 정합 look-up table(LUT)을 설계하였다. 여기에서 영상의 색은 CIEXYZ 혹은 CIELAB 등의 장치 독립적인 색 공간에서 처리되며, 색역의 차이를 보상하기 위해 색역 사상이 수행된다. 장치 의존적인 RGB 색 공간에서 장치 독립적인 색 공간으로의 변환은 디스플레이 특성화 과정을 수행함으로써 이루어진다. 기존의 S-curve 모텔을 이용하여 모바일 LCD 를 특성화 하면 모바일 LCD의 채널 색도 변화와 채널 의존 특성으로 인해 특성화 오차가 허용 오차보다 커지게 된다. 본 논문에서는 R, G, B, C, M, Y, K 성분의 X, Y, Z의 전기-빛 입출력 곡선을 모두 이용하여 특성화 오차를 줄였다. 제안한 색 정합 LUT 와 복잡하고 단계적인 색 정합 절차 사이의 색 정합 결과 영상 비교 실험을 통해 허용오차 내의 영상을 재현할 수 있는 색 정합 LUT의 최소 크기가 64($4{\times}4{\times}4$)라는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 모니터와 모바일 디스플레이간의 복잡한 색 정합 과정을 단순화시키는 3차원의 색 정합 look-up table(LUT)을 설계하였다. 색 정합을 위해서는 우선 영상의 색을 CIEXYZ 혹은 CIELAB 등의 장치 독립적인 색 공간에서 처리하여야 한다. 장치 의존적인 RGB 색 공간의 데이터에서 장치 독립적인 색 공간의 데이터를 얻기 위해서는 디스플레이 특성화 과정이 필요하다. 기존의 S-curve 모델을 이용하여 LCD를 특성화 하면 LCD의 비선형적인 계조 특성으로 인해 특성화 오차가 허용 오차보다 커지게 된다. 본 논문에서는 X, Y, Z의 전기-빛 입출력 특성을 이용하여 S-curve 모델의 특성화 오차를 줄였다. 또한 모니터와 모바일 디스플레이간의 색 정합을 수행함으로써 색 표현력이 향상된 영상을 모바일 디스플레이에서 획득할 수 있었으며, 실험을 통하여 허용오차 내의 색 정합 LUT의 최소 크기가 64(4×4×4)라는 것을 확인하였다.
본 논문은 항공 LiDAR 데이터의 정확도를 수평과 수직으로 구분하여 현지의 측량기준점을 이용하여 평가하였다. 항공 LiDAR 측량은 좌우 스캔방식에 의한 레이저 포인트를 취득하므로, 미리 측량된 점과 정확히 일치하는 포인트를 획득하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 현지 측량점 주변에 위치한 점들을 종합적으로 이용하여 비교, 평가를 실시하였다. 수평위치의 정확도는 LiDAR 포인트로부터 각 건물면에 대한 평면방정식을 구성하여 모서리 점에 대한 좌표를 산출하여 현지 측량점과 비교한 결과, 평균오차 19cm, RMSE 21cm로 나타났으며, 16점 중에서 15점이 20cm 이내의 오차를 보였다. 수직위치의 정확도는 총41점에 대해 현지에서 측량한 검사점의 높이값을 이용하여 수직위치를 평가한 결과, 평균오차 10cm, RMSE 14cm로 나타났으며, 총 검사점의 75%가 15cm 이내로 오차를 보였다. 따라서 본 연구 결과를 바탕으로 향후 수치지형도 수정 갱신, 기본지리정보 및 삼차원공간정보 구축 등 LiDAR 데이터의 정확도에 따른 활용범위를 산정할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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