국내의 시정측정은 목측에 의해서 이루어진다. 기상청에서는 1940년대부터 목측을 통해서 시정의 변화를 관측해 왔으며, 본 연구에서는 서울과 인천을 중심으로 한 수도권의 시정 변화를 상대습도의 영향을 고려하여 분석하였다. 초기(1940년- 1964년)의 목측은 숙련된 사람이 매일 03, 09, 15시의 3번을 관측하였고, 65년부터 82년 4월까지는 03, 09, 15, 21시의 4번 관측을 하였으며, 82년 5월부터는 3시간 간격으로 매일 8번(03, 06, 09, 12, 15, 18, 21, 24)의 관측이 이루어졌다. 야간시정은 주간과 같은 밝기로 가정하여 목표물을 확인하거나, 집광되지 않은 백색의 전등빛을 이용하는 식별법이다. (중략)
영상처리 방식을 이용하여 유기 절연재료의 트리잉 열화를 측정하였다. 전통적으로 목측(가시측정)에 의한 트리현상 변화를 관찰해 왔으나 트리형상 특징과 변화를 이해하는데 정확한 측정에 어려움을 만들었다. 영상처리 시스템을 이용한 트리 측정장치를 이용하여 트리진전길이와 열화면적들의 고유특성을 영상처리 시스템을 이용하여 목측치와 거의 대등한 결과가 나오는 트리진전 영상처리 자동계측 시스템을 구현하였다.
본 연구는 조선왕조 말기에 일본 육군성 참모본부 소속의 장교들로 조직된 간첩대가 한반도에 침투하여 비밀측량을 실시한 배경과 과정을 파악하고 그 실체를 규명한 것이다. 본 연구의 대상이 된 지도들은 첩보장교들의 목측에 의해 은밀하고 신속하게 제작된 노상측도와 목측신속도(目測迅速圖)로 제작된 것들이다. 종래에는 1885년경부터 노상측도가 행해진 것으로 밝혀진 바 있으나, 본 연구에서는 1882년 이소바야시 중위에 의해 최초로 노상측도가 시도되었음이 밝혀졌다. 그들은 1883~1887년에 걸친 정찰루트와 간행지도를 분석한 결과 단기간에 지도제작은 물론 정보수집을 위하여 역할이 분담되었던 것으로 확인되었다.
안개로 인한 대형교통사고를 예방하기 위한 안개경고시스템의 핵심요소는 시정을 측정하는 장치이며, 최근 고가의 안개센서 보다 인간의 시정감각과 유사하면서도 저렴하고 정확한 시정측정장치에 대한 필요성이 증대되고 있다. 본 논문은 도로의 CCTV 카메라를 이용하여 시정을 측정하기 위해 개발된 도로시정측정시스템(RVMS)의 성능 평가 방법 및 결과를 제시하고, 고속도로 등 도로 적용에 따른 경제성과 활용방안을 제시한다. 성능평가는 여주시험도로에 전용 CCTV 카메라, 안개센서, 목측을 위한 시정표지를 설치하고 시험운영결과를 DVR에 기록하여, 특정 안개발생 시간대에 대해 RVMS와 안개센서 결과를 목측결과와 비교분석하였다. 실험결과, 목측을 기준으로 RVMS가 안개센서 대비 높은 측정안정성과 정확성을 가진 것으로 분석되었다. 또한, 본 논문에서는 RVMS가 기존 안개센서 대비 높은 경제성을 가지고 있음을 제시하고 RVMS의 다양한 활용방안을 제시한다. 높은 성능과 경제성을 가진 RVMS의 적절한 활용은 안개발생시 도로 이용자의 교통사고 예방뿐만 아니라 광역 시정정보 수집 및 활용에 획기적인 계기를 마련할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 2016년부터 2020년까지 내륙 관측소 중 안개 최다발 지역인 안동을 대상으로 XGBoost-DART 머신러닝 알고리즘을 이용하여 1 시간 후 안개 유무를 예측하였다. 기상자료, 농업관측자료, 추가 파생자료와 각 자료를 오버 샘플링한 확장자료, 총 6개의 데이터 세트를 사용하였다. 목측으로 획득한 기상현상번호와 시정계 관측으로 측정된 시정거리 자료를 각각 안개 유[1]무[0]로 이진 범주화하였다. 총 12개의 머신러닝 모델링 실험을 설계하였고, 안개가 사회와 지역사회에 미치는 유해성을 고려하여 모델의 성능은 재현율과 AUC-ROC를 중심으로 평가하였다. 전체적으로, 오버샘플링한 기상자료와 기상현상번호 기반의 예측 목표를 조합한 실험이 최고 성능을 보였다. 이 연구 결과는 머신러닝 알고리즘을 활용한 안개 예측에 있어서, 목측으로 획득한 기상현상번호의 중요성을 암시한다.
광각 카메라 시스템으로 획득한 전천 영상을 이용한 구름 관측은 21세기 초반부터 다양한 연구가 진행되었으나 목측을 완벽하게 대체할 자동 관측 시스템은 얻지 못하였다고 판단된다. 본 연구는 목측의 자동화를 목표로 제안한 알고리즘의 최종 단계인 구름 관측의 정량화를 검증하기 위하여 전천 영상과 보정 영상의 구름 분포를 비교 분석하였다. 그 이유는 구름은 종류에 따라 일정한 높이에 형성되고, 전천 영상은 망막의 영상처럼 렌즈의 중심부는 확대되고 가장자리는 축소되지만, 인간의 학습 능력과 공간 인지 능력 등이 구름 관측에 미치는 영향은 알려진 바가 없기 때문이다. 본 연구 결과는 전천 영상과 보정 영상의 구름 관측 오차가 평균은 1.23%였다. 따라서 10분위 또는 10단계로 관측되는 목측과 비교하면 보정에 의한 오차는 관측량의 1.23%로 목측의 허용 오차보다 매우 적을뿐만 아니라 인간의 실수를 포함하지 않으므로 정확히 정량화된 데이터의 수집이 가능함을 확인하였다. 또한 보정에 의한 운량의 변화가 미미하므로, 불필요한 보정 단계를 생략하고 보정 이전의 전천 영상에서 운량을 관측하여도 정확한 관측치를 얻을 수 있음을 확인하였다.
해수면의 상태를 보고 파고를 측정하는 목측은 선박이나 먼 바다에서의 파랑관측 방법으로 여전히 이용되고 있으며, 오랜 경험을 가진 숙련자의 경우에는 상당히 정확하게 파고를 관측할 수 있다. 이러한 목측의 표준지표로 뷰퍼트(Beaufort) 풍력계급표가 가장 널리 이용되고 있다. 그러나 이 지표에 설명된 해수면의 모양은 연구자 또는 일반인에게는 친숙하지 않기 때문에 파고별 대표영상 등의 보다 구체적인 참고자료가 필요하다. 현대의 현장계측기술은 실시간으로 해양관측자료를 획득할 수 있는 수준에 이르렀으며, 기존의 파고 및 기상 관측시설과 함께 현장의 해상상태 영상자료까지 획득할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 속초 조도동방등표에 설치되어 운영 중인 실시간해양관측 시스템에 무선영상전송장치를 설치하여 파랑자료와 영상이미지를 수집하고 유의파고별로 현장이미지를 비교 및 분류하였다. 관측된 해상상태 영상들과 뷰퍼트 풍력계급표의 해면 상태 설명과 비교한 결과 해상상태 영상자료의 가치를 확인할 수 있었다. 뷰퍼트 풍력계급표는 순수하게 목측이나 파고척을 이용하여 목측으로 만들어진 것에 비해 본 연구의 결과는 정밀한 파고센서와 과학적인 해상상태 영상정보 수집으로 파고의 실체적인 모습을 파악할 수 있었으며 관측파고의 신뢰성을 제고할 수 있는 기회가 되었다.
서울의 스모그 현상은 시민이 느끼는 대표적인 대기오염현상이다. 1990년대 들어와, 스모그에 대한 연구 결과가 축적되면서, 스모그는 주로 미세입자에 의해 발생하며, 미세입자 성분 가운데에는 탄소성분과 황산염, 질산염이 스모그 현상에 크게 기여하는 것으로 나타났다. KIST에서는 1980-1993년에 종로구 송월동 옛 기상청 자리에서 측정한 목측 시정자료를 검토하여 (1) 연평균 시정은 10-12 km이며, (2) 연평균시정은 일반적인 예측과는 달리 1990년대 들어와서는 감소하지 않았고, (3) 광학화스모그의 징조가 나타나고 있음을 밝혔다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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