본 연구에서는 레이더 강우를 이용하여 시공간적 변동성을 고려한 격자형 면적강우량을 산정하기 위하여 추계학적 방법인 칼만필터 기법을 이용하여 지상 강우 관측망과 레이더 강우 관측망을 조합하여 면적강우량을 산정하였다. 또한 전통적인 지상 강우량을 면적강우량으로 전환하는 기법인 Thiessen법, 역거리법, 크리깅 기법을 이용하여 면적강우량을 산정한 후 칼만필터 기법에 의해 보정된 면적 레이더 강우와 비교 하였다. 그 결과, 칼만필터 기법에 의해 보정된 레이더 강우는 실제 강우 분포와 유사한 공간분포를 가지는 원시 레이더 강우 분포를 잘 재현하면서도 강우 체적(볼륨)은 우량계 자료의 체적과 유사하게 나타났다. 그리고 칼만필터 기법에 의해 보정된 레이더 강우를 물리적 기반의 분포형 모형인 $Vflo^{TM}$ 모형과 준분포형 모형인 ModClark 모형에 적용하여 홍수유출을 모의하였다. 그 결과, $Vflo^{TM}$ 모형은 첨두시간과 첨두치가 관측 수문곡선과 유사하게 모의되었으며 ModClark 모형은 총 유출체적에서 좋은 결과를 나타냈다. 그러나 매개변수 검증에서는 $Vflo^{TM}$ 모형이 ModClark 모형보다 관측 수문곡선을 잘 재현하였다. 이를 통해 지상강우와 레이더 강우를 적절하게 조합하여 정확도 높은 면적강우량을 산정하고 분포형 수문모형과 연계하여 홍수유출모의를 실시할 경우 충분한 적용성을 가지고 있음을 확인할 수 있었다.
강우가 있을 때 토양수분은 증가하여 지표온도의 상승을 억제하고, 강우와 증발산을 통해 토양수분은 대기와 지형을 연결하는 중요한 상태변수(Yoo et al., 2001)가 된다. 이에 따라 물순환의 이해와 적절한 모형의 개발을 위해서는 강우 및 토양수분의 원격측정이 필수적일 뿐 아니라 관측 격자 내에서 일어나는 변화도에 대한 이해가 필요하다(김광섭 외, 2004). 따라서 본 연구에서는 인공위성 원격탐사 자료와 지형자료, 기상관측 자료와 같은 가용자료와 신경망(Neural Network) 모형을 이용하여 우리나라의 토양수분 분포도를 작성하고자 한다. 우선 신뢰도 높은 토양수분 관측자료를 가진 용담댐유역(6개 지점)에 대하여 전체적인 토양수분의 거동을 파악하여 토양수분 추정 모형의 적용 가능성을 확인하였다 이를 사용해서 용담댐 유역의 토양수분 분포와 우리나라 전역에 대한 토양수분 분포도를 추정하고자 한다. 신뢰할 수 있는 지상관측 토양수분 관측치가 다양한 지상조건에 대하여 존재하지 않는 한계에도 불구하고 제시된 토양수분추정 방법은 제한된 가용자료를 사용한 우리나라 전역의 토양수분 추정에 있어 합리적인 접근법이라 판단된다.
최근 수자원 분야에 있어서 IT기술을 활용한 실시간 하천 현황 감시, 각종 수리, 수질 모형을 활용한 중단기 수리, 수질 예측, 모니터링 결과 또는 예측된 결과를 활용한 하천시설물의 통합 운영은 매우 중요한 화두 중의 하나이다. 이러한 일련의 통합감시, 관리 시스템의 구성에 있어서 일련의 시스템의 근간이 되는 초기 자료 수집을 위한 하드웨어의 설치는 가장 선행되는 과정임과 동시에 대다수의 수자원 종사자들이 익숙하지 않은 분야일 것이다. 획득된 초기 자료의 신뢰성, 정확성, 안정성은 특정한 사례를 예로 들지 않더라도 하천 관리에 있어서 매우 중요한 부분이며 계측기기 분야는 기술의 발전이 가장 빠른 분야 중에 하나이다. 또한 대다수의 수문 관측 하드웨어 즉 계측기기 분야를 외국의 기술에 의존하고 있는 국내의 현실에 있어서 관리하고자 하는 하천의 현황 및 설치지점의 특성, 경제성 등을 고려한 적절한 계측기기의 설치는 그 중요성에 비하여 정보 획득의 어려움, 관련 지침 및 표준화 미비, 관심 부족 등의 이유로 다소 간과되어지고 있는 현실이다. 이에 본 고에서는 수문 모니터링을 위한 계측기 기술 동향을 관련기술, 관측방식, 제조사, 적용사례 등을 중심으로 연구하여 수문 모니터링을 위한 관측망 구성에 있어서 최적의 계측기를 선정할 수 있도록 가이드 라인을 제시하고자 한다.
신경망 모형에서 학습이란 주어진 입출력시스템에 대하여 원하는 동작을 수행할 수 있도록 연결 강도를 최적의 상태로 적응(adaptation)시키는 과정을 의미한다. 따라서 강수와 지하수위의 관계를 연계시킨 인공신경망기법은 선택적으로 예측 지하수위에 영향을 미치는 변수들을 학습에 의하여 택함으로써 예측모형을 구성할 수 있다. 즉, 예측 지하수위와의 상관관계에 의하여 입력되는 변수와의 연결강도를 조정하여 매개변수 조정 및 모형의 최적화를 자동화할 수 있다. 본 연구에서는 지하수위에 영향을 주는 요소는 지하수위와 강우량이라고 가정하고, 지하수위의 입출력과정을 시계열 분석에 의하여 모형화하였으며 예측지하수위는 강우 및 지하수위의 선행조건과 매우 밀접한 관계를 갖는다. 따라서 선행강우 및 지하수위의 상태에 따라 이를 입력하여 미래의 지하수위를 예측하게 된다. 이 모형을 제주지역의 관측소에 적용한 결과 관측소별로 타당한 예측결과를 도출하였다.
본 연구에서는 강우관측소의 고도별 공간분포의 적정성을 평가하기 위한 방안으로 고도별 강우관측소의 최근린지수를 산정하고, 현재 강우관측소 공간분포의 적정성을 평가하였다. 등면적비를 이용하여 고도를 구분하고, 고도마다 다른 지형적인 조건을 고려하기 위하여 주어진 지형조건내에서 가능한 최대 NNI을 최적화 기법의 하나인 화음탐색법을 이용하여 산정하였다. 이와 같이 고도별로 현재 상태 및 최대 NNI를 산정한 후 이 두 값의 차이를 바탕으로 고도별로 강우관측소 분포를 평가하였다. 그 결과 고도가 높아질수록 공간분포가 상대적으로 취약함을 확인하였다. 추후 강우관측망을 신설할 경우 고도별 특성을 반영한다면 보다 효율적인 강우관측망의 구축이 가능할 것으로 판단된다.
P파와 S파의 도착시간 정보는 지진 발생위치 결정, 1차원 및 3차원 지하구조 등 지진학 연구 수행에 중요한 정보이다. 최근 지진관측소의 수가 비약적으로 증가함에 따라 관측망을 운영하면서 수동으로 지진파의 도착시간을 측정하는 것은 상당한 시간이 소요되는 일이 되었다. 본 연구에서는 진원요소에 대한 사전정보(지진 발생위치와 시간)를 확보할 수 있는 경우 Akaike Information Criterion (AIC)을 적용하여 추가의 관측소에서 국지지진의 P파와 S파의 도착시간을 자동측정하였다. 해당 방법을 경산(DAG2) 지진관측소에 기록된 자료에 적용한 후 수동 측정한 값과 자동 측정한 값을 비교한 결과 P파의 경우 95.1%, S파의 경우 93.7%가 0.1초 이하의 차이를 보이면서 결정되는 것을 확인하였다. 자동측정결과의 높은 정확성은 향후 고밀도 지진관측망 운영에 성공적으로 적용될 수 있음을 시사한다.
Wajima, Kiyoaki;Roh, Duk-Gyoo;Oh, Se-Jin;Jung, Taehyun;Hagiwara, Yoshiaki;Kobayashi, Hideyuki;Fujisawa, Kenta;An, Tao;Jiang, Wu;Xia, Bo;Kawaguchi, Noriyuki;Baan, Willem A.;Zhang, Ming;Hao, Longfei;Wang, Min
천문학회보
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제40권1호
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pp.75.4-76
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2015
우리는 동아시아 각국(대한민국, 중국, 일본)의 VLBI관측망을 통합하고 구성될 동아시아 VLBI 관측망(East Asia VLBI Network; EAVN)의 초기 검증 작업을 진행하고 있다. EAVN은 2 ~ 129 GHz로 관측이 가능하는데, 주로 6.7, 8, 22, 43 GHz로의 관측을 상정하고 있다. 또한 최대 기선장은 약 5,000 km으로 공간분해능은 약 0.3 mas(43 GHz로의 관측의 경우)가 된다. 높은 공간분해능과 고감도의 특징을 활용하고 저광도 활동성은하핵이나 우리 은하의 메이저 천체 등의 연구에 대해서 위력을 나타낼 수가 있다. 우리는 EAVN 시험관측, 상관처리, 자료처리의 실행, 및 그것들을 통한 EAVN 운영의 검증을 하는 EAVN Tiger Team을 2013년에 조직하고 현재까지에 8 GHz 및 22 GHz로 8회의 VLBI 시험관측을 실행하였다. 상관처리는 주로 한국천문연구원에서 운영하고 있는 한일 공동상관기(KJJVC)와 상하이천문대의 소프트웨어 상관기(DiFX)로 실행되어 있다. 현재까지에 8 GHz 및 22 GHz 쌍방에서 프린지검출에 성공하고 있고, 올해는 영상합성을 포함한 과학적인 관측을 진행할 예정이다. 이 발표에서는 EAVN의 개요와 과학목표, 시험관측 현황과 결과, 및 앞으로의 운영 계획 등을 소개하겠다.
본 연구는 품질평가 등급이 우수한 4개 기관에서 운영하고 있는 990개의 AWS 중에서 고도가 200m 이상인 산악지역에 분포하고 있는 산악기상관측소의 공간분포 특성과 연도별 공간변화를 분석하였다. 공간분포특성 분석을 위해 2012년부터 2016년까지 203개의 산악기상관측망을 대상으로 유클리디안 거리 분석, 최근 린지수 분석, 커널밀도 분석 방법으로 공간분석을 수행하였다. 평균거리 분석 결과, 2012년(3개 기관)은 29.0km, 2012년(4개 기관) 26.6km, 2013년 21.9km, 2014년 16.9km, 2015년 14.3km, 2016년은 12.6km로 2012년부터 2016년까지 16.4km가 감소하는 효과를 보였다. 최근린지수는 0.666632~0.811237였으며, 군집화 범위인 Z-score 검정 결과는 -4.372239~-5.145115, 통계적으로는 P-value(P<0.01)로 매우 유의하면서 산악기상관측망이 군집화 형태로 분포하는 것으로 나타났다. 커널밀도 분석 결과, 2012년은 129,719ha/1개소, 2013년 90,917ha/1개소, 2014년 71,342ha/1개소, 2015년 58,875ha/1개소로, 2016년은 50,914ha/1개소로 2012년부터 2016년까지 169,399ha/1개소가 감소하면서 산악기상관측망 공간분포 밀도가 높아진 결과를 보였다. 따라서 백두대간 일부 지역과 경북 내륙, 경남북서부 지역을 대상으로 최적의 입지에 산악기상관측망을 확충하는 것이 필요하다고 사료된다.
한국수자원공사에서는 홍수예보용으로 위성통신망을 주망으로 사용하고, CDMA망이나 유선, 무선, VHF 망을 보조망으로 이용하고 있다. 현장에 설치되어 있는 우량관측국에 대하여 강우가 집중되는 기간동안 강우량에 따른 강우감쇠를 주망인 위성통신망과 보조망으로 이용하고 있는 CDMA망과 비교하여 각각의 감쇠 정도를 분석하고 이에 따른 대안을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 지상관측 토양수분, 강수량, 지면온도 및 MODIS NDVI와 인공신경망모형을 이용하여 토양수분 공간분포 산정 모형을 제안하였으며, 신뢰성 높은 토양수분 관측 자료를 보유한 용담댐 유역에 대하여 모형의 적용성을 검증하였다. 토양수분 산정모형의 학습에 사용된 주천, 부귀, 상전의 3개 지점의 경우 약 0.9353의 상관계수와 약 1.4957%의 평균제곱근오차를 보여주며, 검증지점으로 사용된 천천2의 경우에는 약 0.8215의 상관계수와 약 4.2077%의 평균제곱근오차를 보여 토양수분 산정모형의 적용가능성이 높다고 판단된다. 인공위성으로부터 관측된 광역의 식생정보와 자료간의 비선형 상관특성을 잘 구현하는 인공신경망을 활용하여 수립된 토양수분 산정모형을 이용하여 용담댐 유역의 토양수분 공간분포도를 산정한 결과, 용담댐 유역의 대부분을 차지하고 있는 산림지역의 토양수분이 다른 지역에 비하여 높은 수치를 보여주는 토양수분의 분포를 보여주었다. 본 연구를 통해 제시된 토양수분 산정 방법은 광역 토양수분 산정에 유용한 접근법으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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