정치망 어장의 어도 연구와 관련된 정치망 어장부근의 해저지형과 조류의 관측을 행하였다. 거제도 동부의 2 해역, 도장포와 능포어장과 남해도 동부의 2 해역, 양화금과 마안도 부근에서 수심관측과 25시간 정점 조류 관측 및 레이더 코오너리플렉터에 의한 표층의 표류실험을 병행하였다. 해저지형의 관측결과 거제도 동부 해역에서는 만의 남쪽에 경사가 심한 골이 형성되어 있고, 그 부근에 어구가 부설되어 있었다. 조류의 관측결과 거제도 동부해역에서는 좌선회의 경향을 보였고 남해도 양화금에서는 우선회의 경향이 뚜렷하였으며 마안도 부근에서는 일정하지 않았다. 항류성분과 조류의 회전 및 지형 등이 조화되어 외해에서 만에 접근한 어군이 해저 골 부근으로 접근하면서 점차 농밀군을 이루게 되어 정치망 어구에 접근하는 것으로 생각된다.
하구 관측은 조사 방법 및 주기에 따라 크게 두 가지로 구분되는데, 첫째는 현장에서 직접 주기적으로 자료를 수집하는 정기 현장관측과 다른 하나는 고정된 지점에 관측소를 설치하여 실시간으로 연속된 자료를 수집하는 실시간 관측으로 분류된다. 본 연구는 하구 관측망 체계를 확립하기 위한 기초 연구로서 금강하구역을 대상으로 모의된 수치 모델 자료를 이용하여 관측망을 설계하기 위한 대표 모니터링 지표를 선정하고, 이를 기반으로 관측 지점을 설계하기 위한 전략을 제시하였다. 대표 모니터링 지표는 실제 현장에서 일반적으로 취득할 수 있는 6가지 항목(수온, 염분, 용존산소, 클로로필a, 총질소, 총인)을 대상으로 EOF 분석을 실시하여 해역의 시공간 분포를 대표할 수 있다고 판단되는 2개의 항목을 선정하였다. 대표 모니터링 지점은 2개의 대표 모니터링 지표에 대한 고유 벡터 사이의 각도를 벡터의 내적으로 계산하고 이를 설계변수로 활용하여 도식최적화 기법을 통해 각 모니터링 항목들에 대한 공간 분포를 가장 잘 재현해 낼 수 있는 지점의 개수와 위치를 선정하였다. 선정된 모니터링 지점들을 이용하여 재구성된 공간 분포를 참값(수치모델)과 비교하여 통계적 적정성 여부를 평가하였으며, 이를 통해 금강하구의 대표 모니터링 지점들을 도출 해 내었다. 금강하구의 정기 현장 관측에 대한 대표 모니터링 지점은 7개로 선정되었으며, 이들은 6가지 관측 항목들에 대해서 매우 높은 공간분포 재현율을 확보할 수 있음을 확인하였다. 또한, 담수가 비정기적으로 방류되는 금강하구 시스템의 지역적 특성에 대한 시계열 정보를 연속적으로 가장 잘 취득할 수 있는 실시간 관측소 설치 영역을 결정하기 위하여, 7개의 대표 모니터링 지점에서의 시계열 정보를 금강하구둑 전면과 외해의 시계열 정보와 비교분석하여 설치가능 지점을 영역으로 제언하였다.
본 연구의 목적은 강우-유출자료 및 댐 방류량 자료의 비선형적인 특정을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망모형을 적용하여 수질정책의 기초자료를 제공하기 위하여 신뢰성 있는 유량자료를 산정하는 모형을 개발하였고 이를 낙동강 유역에 적용하는 것이다. 이를 위해서 낙동강물환경연구소의 8일 측정 유량이 가지는 정확성을 이용하면서 상류 댐의 일 방류량자료와 유역별 강우자료 및 국토해양부 수위관측소의 수위자료를 연계하여 유량을 보간할 수 있는 유량 보간 신경망 모형을 개발하였다. 신경망 모형의 출력값은 낙동강물환경 연구소에서 측정하지 않은 기간에 대하여 유량을 보간할 수 있도록 구성하였으며 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 본 연구를 통하여 낙동강 전 유역에 대하여 유량 보간 모형을 적용한 결과 댐 방류량과 강우자료 및 상류 수위 관측소의 유량 자료를 이용한 유량 보간 신경망모형의 일 유량결과의 적용가능성을 검증할 수 있으며, 제시된 모형은 지속적인 수문자료의 질적 향상과 유출패턴의 축적으로 그 성능을 향상시킬 수 있을 것이며 또한 홍수기의 더 정확한 유량예측을 위한 적용사례의 확장 및 SWAT을 이용한 모형의 적용에 대한 연구가 병행되어야 할 것이다.
수질관리에 있어서 무엇보다도 중요한 것이 신뢰성 있는 수질자료를 확보하는 것이다. 우리나라는 원수수질관리를 위해 1970년대 후반부터 수질측정망 단위의 정기적 수질측정이 이루어지기 시작하여 2008년에는 1,476개 지점으로 운영되고 있다. 수질모니터링은 조사지점, 수질항목, 측정 주기 등이 매우 중요한 요인이 되며, 이중에서 특히 조사지점은 가장 중요한 사항으로 판단된다. 그러나 지금까지 저수지에서 수질조사를 위한 관측지점은 대부분 정성적 판단에 따라 정해져 왔기 때문에 수질대표성에 문제가 되기도 하였다. 본 논문에서는 이와같은 수질측정망 구축시 문제점을 개선하기 위해 과학적인 통계기법을 적용한 수질측정망 구축방안을 제시하였다. 구축된 수질 측정망 구축시스템은 통계적 분석기법을 기반으로 만들었으며, 이용자의 사용 편의성을 고려하여 간단한 입력으로 측정망을 구축할 수 있는 체계로 구성하였다. 시스템에서는 시계열분석과 유사성 계산을 실시하여 덴드로그램으로 결과를 제시하며, 이용자가 최종 산점도 출력시스템에 원하는 군집의 개수를 입력하면 수질 특성 파악이 가능한 주성분 산점도가 출력되도록 하였고, 군집 내 관측지점의 중심점을 대표지점으로 선정하도록 되어있다. 본 논문에서는 기존에 운영되고 있는 저수지 수질측정지점을 대상으로 분석을 실시하였다. 그러나 기존 측정지점의 개수가 적어 통계분석 결과 적용에 한계가 있어 수질모델링을 통한 수질자료 증폭을 실시하였으며, 이를 바탕으로 다수의 측정지점을 대상으로 수질측정망 평가를 실시하였다. 본 논문에서는 용담댐, 밀양댐, 충주댐, 안동댐 및 남강댐을 대상으로 평가를 실시하였으며, 약간의 지점변동이 필요한 것으로 평가되었다.
유역의 수문 자료를 정확하게 분석하는 것은 수리 구조물을 효율적으로 운영하기 위한 중요한 요소이다. 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANNs) 모형은 입 출력 자료의 비선형적인 관계를 해석할 수 있는 모형으로 강우-유출 해석 등 수문 분야에 다양하게 적용되어 왔다. 이후 기존의 인공신경망 모형을 연속적인(sequential) 자료의 분석에 더 적합하도록 개선한 회귀신경망(Recurrent Neural Networks, RNNs) 모형과 회귀신경망 모형의 '장기 의존성 문제'를 개선한 장단기메모리(Long Short-Term Memory Networks, 이하 LSTM)가 차례로 제안되었다. LSTM은 최근에 주목받는 딥 러닝(Deep learning) 기법의 하나로 수문 자료와 같은 시계열 자료의 분석에 뛰어난 성능을 보일 것으로 예상되며, 수문 분야에서 이에 대한 적용성 평가가 요구되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형과 LSTM 모형으로 유출량을 모의하여 두 모형의 성능을 비교하고 향후 LSTM 모형의 활용 가능성을 검토하고자 하였다. 나주 수위관측소의 수위 자료와 인접한 기상관측소의 강우량 자료로 모형의 입 출력 자료를 구성하여 강우 사상에 대한 시간별 유출량을 모의하였다. 연구 결과, 1시간 후의 유출량에 대해서는 두 모형 모두 뛰어난 모의 능력을 보였으나, 선행 시간이 길어질수록 LSTM의 정확성은 유지되는 반면 인공신경망 모형의 정확성은 점차 떨어지는 것으로 나타났다. 앞으로의 연구에서 유역 내 다양한 수리 구조물에 의한 유 출입량을 추가로 고려한다면 LSTM 모형의 활용성을 보다 더 확장할 수 있을 것이다.
지구 온난화의 영향으로 해수면과 기온이 상승하고, 이의 직접적인 영향으로 수온이 증가하고 있다. 지구 온난화가 하천의 수질과 생태 환경에 미치는 영향을 추정하기 위해서는 수온에 대해 이해하고 수온의 변화를 예측할 필요가 있다. 이 연구에서는 수온의 변화를 예측하기 위하여 기온과 수온자료를 입력자료로 하여 수온의 예측을 실시하였다. 2012년에서 2014년까지 환경부의 수질환경관측소에서 관측한 새만금호내의 신시, 가력, 만경, 동진 4개 지점의 수온자료와 기상청에서 같은 기간에 관측한 부안의 자동관측 기온 자료를 활용하였다. 신경망이론을 이용하여 최고 및 최저 수온을 예측한 결과 4개 지점의 모든 결과에서 아주 높은 상관계수를 가지고 있다.
최근에 기후변화로 인해 너울성 고파 등 이상고파의 출현빈도가 높아지고 항만에서의 하역중단이 증가할 가능성이 커지고 있다. 하역중단을 최소화할 수 있도록 방파제(breakwater) 등을 추가적으로 건설하여 정온도(tranquility)를 향상시키는 것도 매우 중요하지만, 하역중단시점을 미리 예보함으로써 항만 운영을 효율적으로 하는 것도 또한 중요하다. 본 연구에서는 효율적인 항만 운영을 위하여 하역중단시점을 사전에 예보할 수 있도록 바람 예보자료를 이용하여 항외 주요 지점에서의 파랑자료를 추산하고, 복잡한 지형을 가진 항내 주요 지점에 대해서는 장기 관측을 실시하여 파랑자료를 수집한 후, 광역 계산지점에서의 파고와 항내 관측지점에서의 파고 사이의 관계를 자기회귀모델(auto-regressive model)과 인공신경망(artificial neural networks) 모델을 이용하여 바람예보자료를 이용한 수치실험 결과만으로 항내 파고를 예측하고, 하역중단시점을 예보할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안방법의 적용성을 평가하기 위하여 포켓(pocket) 형상의 비교적 복잡한 지형 조건을 가진 포항신항 내 파랑관측지점에서의 파고 예측 및 하역중단시점을 예측하였으며, 그 결과를 관측자료와 비교하여 제안 방법의 성능을 검증하였다. 인공신경망 모델의 파고 예측결과를 자기회귀모델에 의한 파고 예측결과와 비교할 때, 인공신경망 모델의 예측결과가 관측자료와의 상관계수가 높고 RMS 오차가 작음을 알 수 있었고, 하역중단시점의 예측에 있어서도 인공신경망의 결과가 자기회귀모델의 결과보다 상대적으로 우수함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 강우의 공간상관구조에 대한 무강우자료의 영향을 혼합분포를 이용하여 평가하였다. 강우자료의 형태는 두 강우관측소간의 자료를 모두 양의 자료를 가지는 경우, 두 자료중 하나 이상의 양의 자료를 가지는 경우, 그리고 전체 자료를 사용한 경우 등 3가지를 고려하였다 아울러 사용된 자료는 강우의 형태별로 태풍, 장마, 대류성 강우에 의한 강우로 나누어 비교가 이루어 질 수 있도록 하였다. 금강유역 내 12개 강우관측소의 시 자료를 이용하였으며, 그 결과 WMO에서 추천하는 강우관측망의 밀도가 장마와 태풍으로 인한 강우에 대하여는 적절하지만, 대류성 강우에 대하여는 부족한 수준인 것으로 파악되었다.
Jung, Taehyun;Byun, Do-Young;Yim, Insung;Minh, Young Chol;Kim, Hyun-Goo
천문학회보
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제41권1호
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pp.57.2-57.2
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2016
한국천문연구원에서는 남북 천문분야 과학기술협력 활성화를 위하여 전파천문학을 포함하여 몇 몇 천문학 분야에 대한 협력방안을 모색하고 있다. 전파천문학의 경우, 현재 운영중인 한국우주전파관측망(KVN)의 확장을 통한 남북협력 방안을 고려하고 있다. KVN 초기 계획에서는 북한의 평양과 나진-선봉 경제특구 인근에 2기의 전파망원경을 건설하는 것이 고려되었다. 현재 3기의 전파망원경 구성된 KVN에 북한 2기가 추가된다면, 3배 이상의 기선수 증가와 2배의 분해능 향상, 그리고 전체적인 VLBI 감도가 30% 이상 증가할 것으로 예상된다. 특히, KVN의 가장 큰 특징인 고파수 VLBI 관측은 현재 협력 가능한 전파망원경이 거의 전무하기 때문에, 이러한 확장을 통하여 독보적인 전파간섭계 시스템 구축과 함께, 이를 활용한 과학연구에 크게 기여할 수 있을 것으로 생각된다. 본 발표에서는 남북 전파천문학분야 협력의 현실과 미래를 전망해보고, 가능한 방안을 논의하고자 한다.
혜성, 월식, 금성의 태양면 통과 현상 관측/ 2004 하계교원연수 / 제1회 찾아가는 별의 축제/ 제1회 보현산별빛문화축제/ 천문 계산용 고성능 PC 클러스터 완성/ 한국우주전파관측망 안테나 계약/ 2004년도 하반기 관측제안서 모집/ 주 40시간 근무제 도입관련 직원설명회/ 춘계 체육활동 실시/ 학회동정/ 직원동정/ 콜로키움/ 캐나다 Dominion Astrophysical Observatory를 다녀와서(II)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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