최근 지구온난화의 영향으로 수 십분 만에 위험상황에 도달하는 돌발성 도시 집중호우가 빈발하고 이로 인한 피해가 급증하면서 기존 지상우량계 및 대형레이더 기반 도시홍수 관측체계에 대한 보완이 필요하게 되었다. 빠르고 정확한 도시홍수의 예측 및 예보를 위해서는 대형레이더 관측범위 이하의 빠른 저고도 관측이 필수이다. 이의 일환으로 우리나라에서도 소형 이중편파 X밴드 레이더를 도입하기 시작하였고 활용에 대한 연구가 시작단계에 있다. 일반적으로 소형레이더의 경우 빠른 운용이 가능하고 집중호우 관측과 같은 특정 목적에서 운영하기 때문에 도시 돌발홍수 예보를 위한 충분한 시간해상도의 자료 생산이 가능하다. 그러나 소형레이더를 이용하여 관측하더라도 고층 아파트나 빌딩이 밀집되어 있는 우리나라 도심 환경에서 관측반경내 전반에 대한 1km 이하 저고도 관측은 물리적으로 매우 어려운 현실이다. 따라서 본 연구에서는 한국건설기술연구원의 X밴드 이중편파 레이더로 관측된 다수의 연직 관측자료를 활용하여 호우의 연직 분포를 3차원으로 재생성한 후 이의 평균 단면 추세를 이용하여 관측고도 이하의 관측치를 추정하는 기법을 개발하였다. 기법의 적합성 평가를 위해 2013년, 2014년 주요 호우 사상에 대해 적용하였고, 검토결과 본 방법을 적용한 경우의 QPE가 기존 관측고도각을 이용한 QPE에 비해 정확도가 향상되는 것으로 나타났다.
최근 기후변화의 영향으로 호우의 발생빈도가 증가하고 있는 추세이며, 도시지역의 호우는 돌발적이고 국지적인 특성을 가지고 있어 인명과 재산피해 역시 증가하고 있으며, 급격한 도시화로 인한 구조적으로 홍수에 취약한 실정이다. 국지성 도시호우는 저층(1 km 내외)에서 형성되는 강우가 지배적이며, 기존의 대형레이더는 높은 산 정상에 설치되어 1.5 km 이상의 강우관측을 중심으로 운영됨에 따라 저층강우의 탐지 및 변동성 관측에 취약하여, 이에 대형 레이더에서 뿐만 아니라 도시단위의 국지성 호우관측에 대응할 수 있는 소형 레이더 기반 고정밀 강우관측 마련 및 운영 기술이 필요하다. 현재 K-water는 부산 에코델타 스마트시티에 도시 물재해 플랫폼 구현의 일환으로 돌발강우사전 탐지 및 도시의 신속·정확한 강우 관측을 위하여 높은 시공간 해상도를 제공하는 이중편파X 밴드 소형 강우레이더를 설치하고, 효율적 운용을 위해 각 고도각에서의 빔 차폐율을 확인하고 이를 고려한 최적 관측전략을 수립하였다. 또한 Z-Phi 방법을 이용한 반사도 감쇠 보정 기술을 개발하였으며, 강우 추정을 위해 하이브리드 고도면 합성 기법(HSR) 기법을 적용하고 검증하였다. 이후 소형 레이더의 정량적 추정강수를 이용하여 강우예측 정보를 생산하기 위해 이류모델을 적용하고, 비슬산과 소형 합성 레이더 추정강수로 선행 10분에서 180분까지 예측할 수 있도록 개발하였다. 또한, 지상강우관측 자료와의 정확도 비교 평가를 수행하고, 행정구역 및 표준유역의 예측 평균강우량을 생산하여 부산 에코델타 스마트시티 도시 물재해 통합관리 시스템과 연계운영을 위한 후속 과업을 수행중에 있다.
국내 소형 어선은, 목선이 80% 이상, FRP선이 20%내외, 강선이 1% 이내를 차지하고 있다. 소형 목선과 FRP선은 크기가 작고 구성물질이 레이더 전자파를 반사키는 강도가 약하므로 중. 대형 선박에서 탐지하지 못하여 충돌에 의한 해난사고가 가장 큰 비율로 발생하고 있다.<중략>
S 밴드, C 밴드 그리고 X 밴드 레이더는 기상 관측을 목적으로 사용되고 있다. 기상청, 환경부, 공군은 부처별 관측 목적에 따라 레이더를 운용하고 있기 때문에 설치 지점과 관측 특성이 서로 다르다. 기상 관측 관점에서는 지리산과 태백산 인근의 산악 지형을 따라 고도 1 km 이하의 저층 관측의 한계 지역이 나타난다. 소형 레이더 설치를 가정하여 저층 관측 보완을 모의하였다. 또한, 북한 지역의 위험 기상 감시를 위해 북한의 강수를 분석하고 대형 레이더 관측망을 모의하였다. 종합하여 한반도 레이더 관측망 구축안을 제시하였다.
이상기후로 인해 돌발적이고 국지적인 호우 발생의 빈도가 증가하게 되면서 짧은 선행시간(~3 시간) 범위에서 수치예보보다 높은 정확도를 갖는 초단시간 강우예측자료가 돌발홍수 및 도시홍수의 조기경보를 위해 유용하게 사용되고 있다. 일반적으로 초단시간 강우예측 정보는 레이더를 활용하여 외삽 및 이동벡터 기반의 예측기법으로 산정한다. 최근에는 장기간 레이더 관측자료의 확보와 충분한 컴퓨터 연산자원으로 인해 레이더 자료를 활용한 인공지능 심층학습 기반(RNN(Recurrent Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), Conv-LSTM 등)의 강우예측이 국외에서 확대되고 있고, 국내에서도 ConvLSTM 등을 활용한 연구들이 진행되었다. CNN 심층신경망 기반의 초단기 예측 모델의 경우 대체적으로 외삽기반의 예측성능보다 우수한 경향이 있었으나, 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 크게 나타나므로 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하기 힘들어 예측정확도를 향상시키는데 중요한 소규모 기상현상을 왜곡하게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계를 보완하기 위해 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 적용한 초단시간 예측기법을 활용하고자 한다. GAN은 생성모형과 판별모형이라는 두 신경망이 서로간의 적대적인 경쟁을 통해 학습하는 신경망으로, 데이터의 확률분포를 학습하고 학습된 분포에서 샘플을 쉽게 생성할 수 있는 기법이다. 본 연구에서는 2017년부터 2021년까지의 환경부 대형 강우레이더 합성장을 수집하고, 강우발생 사례를 대상으로 학습을 수행하여 신경망을 최적화하고자 한다. 학습된 신경망으로 강우예측을 수행하여, 국내 기상청과 환경부에서 생산한 레이더 초단시간 예측강우와 정량적인 정확도를 비교평가 하고자 한다.
항해용 X-band 레이더는 물표탐지를 통한 안전한 항해를 목적으로 널리 사용되고 있다. 해당 목적을 위해서는 노이즈로 간주되는 해면반사파(sea clutter)신호는 제거하여 사용하지만, 본 연구에서는 노이즈로 간주되는 해면반사파 신호를 활용하여 파랑에 대한 정보(파고, 파주기, 파향 등)를 파악하는데 활용하였다. 레이더에서 방출되는 전자기파는 펄스의 길이에 의해 탐지할 수 있는 영역이 제한되어 있다. 펄스의 길이가 짧을수록 짧은 주기의 파랑을 계측할 수 있다는 장점이 있지만, 거리의 제약으로 인하여 대형선박의 실 운항시에는 활용하기 어려운 현실적인 딜레마가 있다. 본 연구에서는 삼성중공업, 오션알앤디가 개발한 WaveFinder 시스템을 이용하여 기존 short pulse 모드 뿐만아니라 midium pulse 에서의 활용 가능성을 실제 시운전을 통해 확인하였다.
선박의 대형화와 고속화 및 늘어나는 해상 뮬동량으로 인해 해상에서 대형사고의 위험이 증가하고 있다. 해난사고의 위험을 억제하고 선박의 안전과 해상환경의 보호를 강화하기 위해 기존 레이더 위주의 관제시스템을 국제적 e-Navigation기반의 다양한 항행정보지원 및 최신 유비쿼터스 기반의 센싱 장비들에 의한 기술과의 융합을 통하여 보다 지능화되고 첨단화된 차세대 해상교통관제시스템(u-VTS)의 도입이 필요하게 되었다. 국제표준에 부합하는 차세대 해상교통관제시스템(u-VTS)을 개발하기 위해서 국제동향의 분석이 필수이며, 이 연구에서는 VTS 관련 국제회의에서 현재 논의 중인 내용을 소개하고 상용화될 기술에 대하여 조사했으며, u-VTS에서 제공되어야 할 서비스를 도출했다.
In this paper, the design concept of the transport of defense equipment and processes were established. And the transport of large radar equipment design were investigated. Detailed design of moving equipment with reference to the U.S. military standard was performed.Damping system of the moving equipment by using a simulation designed to predict In order to minimize shock and vibration in the vehicle due to the irregular road surface is transmitted through. Analysis of the damping system was verified using the driving test.
기후변화 및 지구온난화로 인한 자연재해 규모가 점차 대형화, 다양화되고 있어 이로 인한 피해도 증대되고 있다. 특히, 다양한 시설과 인구밀도가 높은 도심 지역은 집중호우, 태풍, 홍수 등 자연재해에 취약하여 인적·물적 피해 위험성이 매우 높다. 방재 시설확보 및 개선을 통한 더 높은 안정성 및 기상예보를 통한 대응, 대책을 통한 피해 저감이 이루어지고 있다. 그러나 일반적으로 제공되는 단일 수치모형 기반의 결정론적 기상예측정보는 기상 상태, 선행시간, 모형 매개변수 등으로 인한 불확실성이 매우 크며 이에 대한 정보가 제공되지 않다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 앙상블 수치모델 정보와 기상레이더 자료 기반의 단기 예측정보가 활용이 가능하다. 그러나, 앙상블 수치모델의 불확실성, 기상레이더 기반 예측정보의 짧은 예측 선행시간으로 인해 수문학적 모형에 입력자료로 활용은 어려운 실점이다. 본 연구에서는 지점 관측자료의 시간적 연속성, 기상레이더 자료의 공간적 연속성, 앙상블 예측정보의 선행시간 정보를 융합하여 기상예측정보에 대한 불확실성 개선 및 선행시간에 따른 정확도를 높일 방법을 제안하였다. 기상청에서 제공하는 앙상블 예측자료인 LENS 자료, 레이더 강수량, ASOS 관측자료 기반으로 분석이 수행되었으며 분석결과는 예측강수량을 활용하는 분야에 긍정적 영향을 미칠 것으로 기대된다.
첨단 항해장비가 대부분의 선박에 보급된 바 있으나, 선박충돌사고는 줄어들지 않고 있으며, 전체사고의 10-20% 정도가 충돌사고이며, 이중 90% 이상이 운항과실로 인하여 발생하고 있다. 과거 허베이스피리트호 사고에서 보듯이 선박충돌사고는 대형 오염사고로 확대될 우려가 있으므로, 대책수립 등을 위한 원인분석 기술이 매우 중요하다. 한편, 소형선 사고가 전체 사고의 60% 이상을 차지할 정도로 중요하며, 어선 등 소형선 사고의 경우, AIS나 V-PASS가 미장착 되었거나 고장 등으로 인하여 운항데이터가 없는 경우, 그 원인을 파악하는데 문제가 될 수 있다. 이를 해결하기 위하여, 사고 선박 내 운항데이터가 없는 경우, VTS 레이더를 이용하여 사고를 분석할 수 있는 레이더 기반 선박충돌사고재현시스템 및 원인분석 기술을 개발하였다. 이를 검증하기 위하여, 실제 사고사례에 대하여 VTS 레이더 데이터를 수집하였고, 본 레이더 기반 선박충돌사고 재현시스템을 이용하여 사고재현 및 회피 시뮬레이션을 수행하였다. 특히, 사고 재현시 운항과실 확인을 위한 선박충돌위험도 평가와 함께 사고당시 회피가 가능했는지 여부를 확인하기 위한 피항 가능성 평가를 병행하여 수행하였다. 본 논문에서는 레이더 기반 선박충돌사고 재현시스템의 특징과 실제 사고사례에 대한 레이더 기반 선박충돌 사고재현 및 피항가능성 평가 결과에 대해 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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