2001년부터 총 230억원의 건설 예산을 투입한 한국우주전파관측망(KVN) 건설 프로젝트는 2008년 KVN을 구성하는 3개의 전파 망원경 건설을 마무리 하였고, 2009년 22GHz와 43GHz에서 세 기선의 프린지 검출에 성공하였다. 국내 최초 VLBI 관측망인 KVN은 2009년 프린지 검출로 VLBI의 첫 걸음을 시작한 이 후 올해로 VLBI 관측 역사의 10년에 이르렀다. 2009년부터 첫 4년간의 시험 관측을 거쳐 2013년 세계 최초로 22,43,86,129GHz 4개 주파수 동시 관측을 지원하는 본격적인 VLBI 관측 운영을 시작하였다. 지난 10년간의 KVN을 활용한 연구 성과를 통해 KVN 방식의 동시 다주파수 관측 시스템은 전 세계적으로 mm-VLBI의 국제 표준으로 인정받고 있다. 본 발표는 지난 10년간의 KVN의 운영 과정과 이를 통해 이룬 주요 연구 성과를 되돌아보고 앞으로의 전망에 대해 소개한다.
한국천문연구원에서는 2009년 1단계 한일공동VLBI상관기(Korea-Japan Joint VLBI Correlator, KJJVC)의 개발과 설치를 완료하였다. KJJVC는 한국우주전파관측망(Korean VLBI Network, KVN), KVN과 일본 내의 VLBI 관측망을 포함하는 한일공동VLBI관측망(Korea-Japan Joint VLBI Network, KJJVN), 그리고 한중일의 VLBI관측망인 동아시아 VLBI관측망(East Asian VLBI Network, EAVN)으로 관측한 VLBI 데이터를 상관처리할 수 있도록 설계 제작되었다. 그리고 고속재생기, 데이터 동기재생처리시스템(Raw VLBI Data Buffer, RVDB), VLBI상관서브시스템(VLBI Correlation Subsystem, VCS), 데이터 아카이브 시스템(Peta-scale Epoch Data Archive, PEDA)로 구성된다. 특히 일본국립천문대 VERA에서는 테이프 형태의 DIR2000 고속기록기를 사용하고 있는데, DIR2000의 제품단종으로 인해 이 데이터를 VCS에 재생하기 위해 DIR1000을 개량한 VERA2000 고속재생기를 개발하였다. 즉, VSI 형태의 데이터를 1Gbps 속도로 재생만 하기 위해 기존의 시스템을 개량하였으며, 2009년 10월에 VLBI상관기실에 설치되었다. 본 논문에서는 VERA2000 시스템의 구성 및 개발, 시험운영 등에 대해 간략히 소개하고자 한다.
이 연구는 기상수치예보 모델 중 지역수치예보모델인 RDAPS 모델을 이용하여 강우자료를 예측한 값과 실제 강우관측지점에서의 강우량을 비교해 보고 RDAPS 예측량의 정확도를 높이기 위한 연구이다. RDAPS 모델의 자료는 00UTC와 12UTC에 3시간 누적 자료를 48시간에 대해서 생성하고, 30km 격자망에 대한 정보를 담고 있기 때문에 1시간 간격으로 측정된 지점 강우량과의 비교를 위해서는 관측지점과 근거리 정보를 찾고 1시간 간격의 관측 자료를 3시간 누적강우량으로 바꾸는 전처리 과정이 필요하다. 실제 강우예측이 어려움을 겪는 것처럼 RDAPS의 예측 강우량과 관측 강우량은 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다. 예측 강우량의 정확도를 높이고자 인공신경망을 적용하였다. 인공신경망이란 뇌기능의 특성 몇가지를 컴퓨터 시뮬레이션으로 표현하는 것을 목표로 하는 수학 모델이다. 강우수치예측 자료 외에도 RDAPS 모델에서 얻을 수 있는 풍향, 풍속, 상대습도, 기압, 온도 등의 다른 수치자료들을 이용하여 인공신경망을 이용하여 자료들의 패턴을 시뮬레이션 하여 정확도가 높은 예측값을 얻을 수 있었다.
인간의 가청주파수 보다 낮은 저주파수대역의 음파로 정의되는 인프라사운드는 대기압력 변화를 수반하는 다양한 자연현상이나 인간 활동에 의해 지속적으로 발생하여 대기 중으로 전파하고 있다. 인프라사운드의 장거리 전파특성은 음원에 대한 원거리 관측과 분석을 가능하게 하여 자연현상에 대한 지구물리학적인 이해와 대규모 인위적 음원에 대한 탐지기술로 응용되고 있다. 이에 최근 비밀 핵실험 감시와 순수한 지구물리학적 연구를 목적으로 진보된 관측망이 전 세계적으로 구축되는 등 인프라사운드에 대한 관심과 연구가 증가하고 있다. 국내에는 지진파와 인프라사운드를 동시에 관측할 수 있는 지진-음파 관측망이 운영되고 있으며, 이들 자료의 실시간 관측과 분석으로 한반도 및 주변지역에서 발생하는 지진 중 상당수의 인공지진을 명확히 식별하고 있다. 또한 인공지진탐지 이외에도 대규모 자연지진, 운석폭발, 화산폭발, 태풍 등의 자연현상에서 발생한 인프라사운드를 국내 관측망에서 관측하여 분석하고 있다. 지구 물리학적 관점에서 인프라사운드 관측은 상부지각과 대기권 등 지구표면에서 일어나고 있는 대규모 자연 혹은 인위적 현상을 관측할 수 있는 새로운 지구관측기술의 하나로 이용되고 있다.
지하수 장해를 사전에 방지하고 지하수의 유동특성과 배경수질을 파악하기 위해 설치된 국가 지하수관측망에서는 지하수위, 전기전도도, 수온 항목을 주기적으로 측정하고 있으며 아울러 연 2회 생활용수 기준의 수질검사를 실시하고 있다. 이들 측정항목의 시간적 변화를 고찰함으로써 해당 지하수계의 이상 징후를 효과적으로 감지할 수 있다. 하지만, 이들 측정항목 만으로는 지하수의 수리화학적 환경을 제대로 파악하기가 어려우며, 따라서 지하수 수질 장해가 인지되었을 경우 그 원인을 효과적으로 규명하기가 쉽지 않다. 지하수 수질 장해는 인위적인 오염 외에도 지질 조건과 관련한 자연적 과정에 의해서도 빈번히 일어난다. 지하수 수질 장해의 원인과 지하수의 수질 변화 경향을 파악하기 위해서는 관측 항목에 추가하여 양/음이온 분석자료의 주기적 취득과 수리 지구화학적 해석이 필요하다. 금번 발표에서는 국가 지하수 관측망의 장기 관측 결과 지하수 수질 장해 우려지역으로 제안된 5개 지역의 수리지구화학 조사연구 사례를 소개한다. 관측망 관정 외에 주변 지역 지하수에 대한 양/음이온 분석을 수행하고 수리지구화학 해석을 수행함으로써 지하수 수질장해의 원인을 규명할 수 있었다.
지리통계자료는 관측지점이 지도 상에 점으로 표현되고 그 지점에서만 자료가 관측되는 측정값이다. 이러한 지리통계자료는 매우 다양한 관측망에서부터 얻어진다. 지리통계자료를 분석하고 예측함에 있어서 하나의 자료만 이용하는 것보다는 유사한 패턴을 갖는 다른 관측망에서 얻어지는 여러 자료들을 함께 사용한다면 예측력을 향상시킬 수 있을 것이다. 본 논문에서는 서로 다른 관측망에서 얻은 두 가지의 공간자료를 이용하여 분석 및 예측하고 이를 위해 공간적 연관성을 파악할 수 있는 적절한 계층모형을 구축하였다. 그리고 선형회귀모형에 근간을 둔 크리깅 결과와 계층모형 하에서의 결과를 여러 검증방법을 통해 비교하였다. 이 논문에서는 도시대기측정망에서 측정된 이산화황과 지상기상관측망에서 측정된 풍속자료를 이용하여 계층모형을 구축하고 이산화황만을 이용한 선형모형과 비교하였다. 또한 각 모형에 의한 이산화황 예측지도를 구성하였다.
해운항만청은 1986년 파랑관측업무 개선 방안을 마련하여 표준 파랑관측망과 국지 파랑 모니터링 시스템으로 구분하여 표준파랑관측망은 1987년부터 시작하여 단계적으로 설치하여 1991년에 거의 완성 단계에 이르렀다. 이 표준파랑관측 시스템은 넓은 해역을 대표할 수 있는 곳에서 원칙적으로 파향스펙트럼을 실시간으로 모니터링하는 시스템으로 현장관측 기기와 실시간 자료전달 시스템과 중앙자료센타로 구성되어 그 자료는 해운항만청, 기상청, 수산청, 해양경찰청, 해군, 내무부, 대하 및 연구기관과 해양산업체에서 다목적으로 활용하고 있다.(중략)
인공신경망(Artificial Neural Network; ANN)은 뇌에 존재하는 생물학적 신경세포와 이들의 신호처리 과정을 수학적으로 묘사하여 뇌가 나타내는 지능적 형태의 반응을 구현한 것이다. 인공신경망은 학습(training)을 통해 입력과 출력으로 구성되는 하나의 시스템을 병렬적이고 비선형적으로 구축할 수 있으며, 유연한 모델링 특성으로 인하여 시스템 예측, 패턴인식, 분류 및 공정제어 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 인공신경망에 대한 최초의 이론은 Muculloch and Pitts(1943)가 제안한 Perceptron에서 시작 되었으며, 기본적인 학습기법인 오차역전파 기법(back-propagation Algorithm) 이 1980년대에 들어 수학적으로 정립된 이후 여러 분야에서 활용되기 시작하였다). 본 연구에서는 하도추적, 구체적으로는 상류단의 복수의 수위관측을 이용하여 하류단의 수위를 예측하기 위하여 인공신경망 모델을 구성하였다. 대상하도는 금강유역의 용담댐과 대청댐 사이의 본류이며, 상류단 입력자료로써 본류에 있는 수통, 호탄 관측소 관측수위와 지류인 송천 관측소 관측수위를 고려하였다. 출력 값으로는 하류단의 옥천 관측소 수위를 3시간 및 6시간의 선행시간으로 예측하도록 인공신경망 모형을 구성하였다. 인공신경망의 학습(testing), 시험(testing), 검증(validation)을 위해 2000년부터 2012년까지 13년간의 시수위자료를 이용하여 학습을 진행하였으며, 2013년부터 2014년의 2년간의 수위자료를 이용한 시험을 통해 최적의 모형을 선정하였다. 또한 선정된 최적의 모형을 이용하여 2015년부터 2016년까지의 수위예측을 수행하였다.
한국천문연구원과 일본 국립천문대는 공동으로 한일공동VLBI상관기(Korea-Japan VLBI Correlator, KJJVC)를 개발하였다. 이 상관기는 최대 16 관측국에 대하여 16 세트의 자기상관 및 120 세트의 상호상관을 계산할 수 있다. 각 관측국당 최대 8,192 Mbits/sec의 입력 데이터를 처리할 수 있으며, 8,192개의 주파수채널을 갖는 상관 스펙트럼을 약 25.4 밀리초~수초의 적분 시간으로 출력할 수 있는데, 최대 상관 출력 속도는 1.4GB/sec이다. 한편, 이 상관기는 한국우주전파관측망(KVN) 뿐만 아니라 동아시아VLBI관측망 및 우주공간VLBI관측망의 관측 데이터도 처리할 수 있도록 설계 제작되었으며, 최대 지연 추적 범위는 ${\pm}35,000km$이며, 보상 가능한 최대 기선 속도는 7.5km/sec이다. 현재 다른 VLBI관측망에서 사용하고 있는 타 상관기의 경우 지연은 2차 미분까지 보상하고, 프린지 위상은 3 단계로 보상하고 있는 것에 비하여, 한일공동VLBI상관기에서는 지연은 3차 미분까지 보상하여 지연 잔차를 최소화하고 프린지 위상은 16 단계로 세분하여 보상 수준의 정밀도를 최대화하였다. 이러한 지연 보상 및 프린지 멈춤 알고리즘을 상세히 소개하고 그 특성 및 장점을 보고한다.
본 연구는 조합망 조정에 있어서 승여관측수가 정도에 미치는 영향을 파악하기 위하여 승여관측수를 변화시켜서 망을 조정한 것이다. 또한 수평위치 결정에 있어서 어떤 방법이 가장 효용성이 있는지를 제시하기 위하여 승여관측수에 따른 정밀도를 분석하였다. 본 연구에서 실시한 조합망의 조정에 있어서 평균제곱근 오차는 삼변측량에 비하여 장축에서 약 78∼82%, 단축에서 약 48∼60%, 삼각측량에 비하여 장축에서 약 84∼87%, 단축에서 약 29∼45% 감소되었고, 승여관측수와 정밀도와의 사이에는 Y=464.71429X+13517.57143의 함수관계가 성립한다. 그러나 승여관측수의 증가가 정밀도를 향상시키므로 최적의 승여관측수의 결정은 경제적인 측면에서 매우 중요한 과제이므로 앞으로의 연구과제라 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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