밝고 바람이 없는 저녁, 지표근처의 냉각은 많고 일출 전후에 최저기온이 나타난다(Nishiyama, 1985). 그리고 기온은 지표근처에서 가장 낮고 고도가 높아질수록 높아진다. 이러한 상태를 지표역전(surface inversion) 또는 지면역전(ground inversion)이라 한다. 지표 역전층은 지표근처에 강한 복사냉각(radiative cooling)에 의해 형성되고, 다른 하나는 차가운 공기의 drainage에 의해 이류(advection) 되어 지표근처에 축적된다.(중략)
현재 국내 해양에 설치된 항로표지를 통해 해양 상태에 대한 다양한 정보가 수집/관리되고 있으며, 기상청에서 제공되는 기상 데이터 등 항로표지 데이터와 연계를 통해 유용한 서비스 개발이 가능한 데이터가 생상되고 있으나, 각 데이터의 관리 주체/시스템이 분산되어 효율적으로 활용되기 어려운 실정이다. 이에, 본 논문에서는 항로표지 데이터와 타 시스템에서 수집/관리되고 있는 데이터의 연계/분석을 통해 항로표지 데이터 기반의 다양한 서비스 개발에 활용 가능한 스마트 항로표지 빅데이터 플랫폼 구축 기술을 제안한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권3호
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pp.661-668
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2015
교통사고는 인구의 증가와 그에 따른 자동차의 증가로 인하여 매년 증가하고 있다. 그러한 교통사고의 원인은 운전자의 부주의뿐만 아니라 도로상의 기상상황에 의해 영향을 받는다. 특히, 강수량, 시계, 습도, 흐림 정도, 기온 등에 의해 많은 교통사고들이 영향을 받는다. 따라서 본 연구는 다양한 기상 요인의 영향 정도에 따른 교통사고 발생 유무의 분석을 목적으로 하였다. 부산 해운대구의 센텀남대로 및 해운대로의 2013년도 교통사고 발생 자료와 지역별 상세 기상 관측 자료인 AWS 기상자료(시간당 강수량, 강수유무, 기온, 풍속), 시간대, 요일을 활용하여 로지스틱 회귀모형 및 의사결정나무모형을 이용하여 분석하였다. 그 결과 기상 요인 중 강수유무와 기온이 교통사고 발생에 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 이러한 결과는 도로위의 기상상태에 따른 교통사고의 발생을 예측하는데 유용하게 사용할 수 있을 것이다.
태양광 발전은 기상 상태에 따라 간헐적이기 때문에 태양광 발전의 효율과 경제성 향상을 위해 정확한 발전량 예측이 요구된다. 본 연구는 목포 기상대에서 예보하는 기상 데이터와 영암 태양광 발전소의 발전량 데이터를 이용하여 태양광 발전량 단기 딥러닝 예측모델을 제안하였다. 기상청은 기온, 강수량, 풍향, 풍속, 습도, 운량 등의 기상요소를 3일간 예보한다. 그러나 태양광 발전량 예측에 가장 중요한 기상요소인 일조 및 일사 일사량 예보하지 않는다. 제안 모델은 예보 기상요소를 이용하여, 일조 및 일사 일사량을 예측 하였다. 또한 발전량은 기상요소에 예측된 일조 및 일사 기상요소를 추가하여 예측하였다. 제안 모델의 발전량 예측 결과 DNN의 평균 RMSE와 MAE는 0.177과 0.095이며, RNN은 0.116과 0.067이다. 또한, LSTM은 가장 좋은 결과인 0.100과 0.054이다. 향후 본 연구는 다양한 입력요소의 결합으로 보다 향상된 예측결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
Eurostar 3000 자세제어 시스템은 자세 안정도에 대한 강력한 요구사항 없이 통신 임무에 최적화 되어 있음으로 통신해양기상위성 광학 관찰 임무에서 정밀 자세 안정도 요구사항을 만족하기 위해서는 개선되어야 한다. 이 통신해양기상위성 구성의 제한 사항은 휠에 대해 특수성을 유발시킨다. 본 해석의 목적은 통신해양기상위성 휠과 외부 유닛들 사이의 전기접속에 대해 적합성을 검증하는 것이다. 본 연구에서는 전력링크, 명령, 디지털 측정, 아날로그 측정 및 실패 상태 또는 조립시험 오류들에 대해 유닛들 사이의 적합성을 확인하였다. 본 접속 적합성 검증에 추가적으로 본 연구는 하니스 레벨에서 적용되는 전기 및 제작에서 권고사항을 제공한다.
본 연구는 SWAT 모형을 이용하여 기상, 지하수 취수, 토지이용 변화에 대한 건기 총유출량의 민감도를 제시하였으며 더 나아가 보다 일반적인 건기의 총 유출량을 추정하기 위해 건기 총강우량, 전 우기 총강우량, 평균 일 최대온도, 일평균 태양복사량과 같은 기상 변수들과 지하수 취수량 및 도시면적 비율을 이용하여 회귀식을 도출하였다. 도출된 식을 이용하여 기후변화에 대한 변화를 살펴보기 위하여 온도와 강우량의 변화에 대한 건기 총유출량의 변화율을 제시하였는데 기후변화로 인해 온도가 $1^{\circ}C$ 상승할 경우 7.7%, $2^{\circ}C$ 상승시 17.1%, $3^{\circ}C$ 상승할 경우 27.9%의 건기의 총 유출량은 감소하는 것으로 나타났다. 또 건기 총 강우량이 5% 감소할 경우 유출량은 5.63%, 10% 감소할 경우에는 10.41%, 15% 감소할 경우는 14.25% 감소하는 것으로 나타났다. 지하수 취수량은 총 유출량과 관계가 높은데 반해 토지이용 변화는 산간유역인 대상유역의 경우 크게 영향을 미치지 않음을 알 수 있었다. 본 연구에서 제안된 식은 기저유출에 영향을 크게 미치는 강우와 기온 및 태양복사량을 포함하는 기상상태, 지하수 취수량, 도시면적 비율을 변수로 갖는 식이므로 대상유역에 대해 미래 건기의 수자원 확보량을 예측하는데 유용하게 사용될 수 있다.
최근 기후변동성으로 유발되는 불안정한 기상상태를 효과적으로 관측하고자 기상레이더가 도입되고 있다. 기상레이더는 경험식으로 산정된 Z-R 관계식을 통하여 레이더 강수량을 제시하게 된다. 이 과정에서 레이더 강수량은 필연적으로 실제 지상에 도달하는 강수량과는 정량적으로 오차가 발생하게 된다. 레이더 강수량에 포함된 오차는 다양한 원인으로 발생하게 되므로 레이더 강수량의 오차 성분을 규명하는 것은 레이더 강수량 활용을 위하여 필수적으로 선행되어야 한다. 본 연구는 지상강수량과 레이더 강수량의 편의를 보정하기 위한 확률통계학적 방법론을 개발하였다. 레이더 강수량의 편의오차를 보정하기 위하여 수문통계학에서 널리 활용되고 있는 계층적 Bayesian 구조를 기반으로 하였으며 자료통합(data pooling) 기법을 이용하여 편의보정 매개변수 추정과정의 불확실성 추정 효율성을 증대시켰다. 본 연구를 통하여 개발된 레이더 강수량 편의보정기법은 계층적 Bayesian 구조를 도입함으로써 편의보정 매개계수의 불확실성을 정량적으로 제시하였으며 유역 단위의 강수상관성을 현실적으로 복원하는 것을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 편의보정기법은 편의보정 과정에서 발생할 수 있는 매개변수의 불확실성 및 레이더 강수량의 오차구조를 정량적으로 규명하여 고해상도의 강수정보를 생산함으로써 고도화된 수문해석을 가능케 할 것으로 판단된다.
세계의 여러 국가에서 과거 발생했던 강수의 통계적 특성에서 벗어나는 극치사상이 빈번하게 관측되고 있다. 이와 같은 현상에 가장 큰 영향을 미치고 있는 요인중 하나는 지구온난화이며 실제 산업화 이후 온실가스의 증가와 더불어 극한 기상현상의 발생 빈도가 증가하였다. 현재 예상치 못한 수문사상의 발생으로 인해 수자원관리에 있어서 많은 어려움을 겪고 있으며, 특히 호우사상은 막대한 인명 및 사회적 피해를 야기하고 있다. 우리나라의 경우 계절적 특징으로 여름철에 강수가 집중되는 양상을 보이고 있으며 따라서 여름철 강수량을 예측하여 호우에 대한 대비책을 마련해야한다. 계절강수 예측은 수문, 산림, 식품, 등을 포함한 사회 경제적 파급 효과가 매우 크지만 아직 신뢰성 있는 예측은 어려운 상태이다. 또한, 발생 강도와 빈도가 큰 극한 강우는 주로 짧은 시간에 걸쳐 발생하기 때문에 예측하기가 어렵다. 최근 다양한 분야의 연구에서 AO, NAO, ENSO, PDO등과 같은 외부적 요인이 수문학적 빈도를 변화시킨다고 알려지고 있어 본 연구에서는 Bayesian 통계기법을 이용한 비정상성 빈도해석모형을 토대로 외부 기상인자에 의한 변동성을 고려할 수 있는 계절강수량 예측모형을 구축한 후 산정된 결과를 입력 자료로 하여 극치강수량을 추정할 수 있는 비정상성 Four - Parameter (4P)-Beta분포를 이용한 알고리즘을 개발하여 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화 시킬 수 있는 모형으로 확장하여 이를 통해 기상변동성을 다양한 시간규모에서 고려하기 위한 정보로 활용하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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