등고선에서 생성된 DEM(digital elevation model)은 고도 간격에 따라 미지형 요소 표현에 절대적인 영향을 받기 때문에 미기복 지형이 잘 표현되지 않는 문제가 발생한다. 이를 보완하기 위해 지표피복에 고도정보를 입력하여 buffering과 지도대수 연산기법을 적용하며 미기복 지형을 복원하는 Landcover burning 기법을 개발하고자 하였다. 미지형복원과정은 등고선에서 일차 DEM 생성, 지표피복도 제작, 지표피복요소 중 미지형요소에 대한 buffering 기법에 의한 고도정보 복원, 피복인자에 대한 지도대수 연산을 통한 고도정보 입력에 의해 DEM을 복원하였다. 미지형복원은 하천지형을 중심으로 적용하였다. buffering에 의한 지형복원은 면적인(polygonal) 요소인 사력퇴, 습지에 대해서 지형형상이 오목 혹은 볼록 지형의 특성에 맞추어 일정간격의 등고선을 생성하여 지형을 복원한 후, 고도 정보를 입력하여 복원하였다. 선형적인 요소인 제방, 도로, 수로, 지류는 지도대수함수를 이용하여 지형을 복원할 수 있었다. 하상, 하안단구, 인공지물(농경지)과 같은 면적인 요소들은 평탄하기 때문에 일정한 고도값을 입력하여 지형면을 복원하였다. 연구결과는 단면도를 제작하여 원래의 DEM과 복원된 DEM의 지형표현 정도를 비교 분석하였다. 분석한 결과, 기존의 방법으로 제작된 DEM은 미지형적인 요소들이 거의 표현되지 않았다. 본 연구에서 개발된 방법은 습지, 사력퇴, 하천주변의 지형, 농경지, 제방, 하안단구, 인공지물 위치가 비교적 잘 표현되었다. 본 연구는 중소규모의 저기복 구릉대나 평야지대의 미지형분류와 분석, 하천 주변 미지형복원이 필요한 생태 및 환경분야 연구에 기여할 것으로 기대된다.
해면고도계 인공위성에 의하여 지오이드의 형상에 직접관련된 양질의 관측자료가 대량으로 수집되고 있다는 점에 주목하여 이를 이용한 중력이상, 지오이드 기복의 변 환관계를 논하였다. 또한, 실제문제로서 해상중력장의 연구에 있어 활용이 기대되는 해면고도 관측자료를 중력이상으로 변환하고 선상측정치를 위주로 하는 기존자료와 비 교하였다. 해면고도로서는 2년간의 GEOST 관측자료를 이용하였다. 지오이드, 중력이상 의 변환은 Fast Fourier Transform을 이용하였으며 정밀성을 기하기 위하여 관측치로 부터 범지구중력모델에 의한 추정치를 remove-restore 하는 방법을 채용하였다. 해면 고도로부터 구한 계산치와 기존자료와의 차이는 10 mgal 정도로서, 선상중력 관측치의 정밀도와 비교할 만한 수준으로 나타났다.
지열에너지는 기저부하를 제공하는 신재생에너지이나 현재까지 화산지대에만 대부분의 지열발전이 이루어져 왔다. 인공저류층 지열시스템 (Enhanced Geothermal System, EGS)는 비화산지대의 지열발전을 가능하게 할 개념으로 알려져 있으며 수리자극(hydraulic stimulation)이 핵심기술이다. 본 논문은 EGS지열발전의 개발 현황을 소개하고, 수압파쇄와 수리전단이 주 메커니즘인 수리자극의 핵심원리, 설계변수 및 수리자극에 수반되어 발생하는 미소진동의 원리 및 관측기술을 소개한다. 한국에서의 EGS 지열발전을 위하여 필요한 과제를 소개하여 향후 기술개발의 방향을 제시한다.
한국의 기후학 연구성과는 1958년 발표된 이후 약간의 기복은 있었으나 꾸준히 발 전하여 왔다. 연구성과를 하부 분야별로 보면 기후학 일반(43.5%)이 가장 많았고, 종관기후 학(34.7%), 기후변화(13.0%) 그리고 응용기후학(8.8%)으로 구성되어 있으나 근래에는 응용 기후학 분야에 대한 연구가 서서히 증가하고 있다. 1970년대 이전에는 주로 지상 기후요소 간의 기상자료를 사용하여 상관관계 출현빈도.시계열분석 등으로 전국 규모의 기후특성을 규명한 데 반하여 최근에는 시계열분석과 더불어 군집.주성분.인자분석 등 다변량 분석기 법 등의 통계기법이 많이 활용되고 있다. 초기에는 지상기상자료를 주로 연구에 사용하였는 데 점차 고층기상자료와 인공위성자료를 활용하면서 국지기후 연구와 더불어 기후예측 모델 의 구축단계까지 발달하였다. 그러나 한국기후학이 당면한 문제는 인적자원의 절대적인 빈 곤과 더불어 인접분야에 비하여 연구환경이 열악한 것이다. 즉, 대학에서는 비전공자에 의한 기후학 교육이 빈번하고, 국지기후 연구의 경우는 실측을 요하기도 하는데 자료의 생성 및 분석에 필요한 장비가 절대적으로 부족하다. 따라서 한국의 기후학의 발전을 도모하려면 기 후학자의 배출이 급선무이고, 기후학자는 물론, 대학 및 연구소간의 연구 및 자료 교류 등의 상호협조가 요청된다.
기존 신문이나 티브이가 아닌 온라인과 모바일로 뉴스를 보는 사람이 더 많아지면서, 포털 사이트 뉴스난에 다른 언론사의 기사보다 더 많이 노출되기 위한 경쟁의 심화로 뉴스 어뷰징은 심각한 사회 문제로까지 대두되었다. 본 논문은 온라인상에서 생성, 유통되는 많은 뉴스 중에서 이용자의 시간을 낭비하고 양질의 정보를 찾기 힘들게 하는 뉴스 어뷰징을 판단하는 모델을 제안한다. 제안된 모델은 크롤링 기술을 사용하여 뉴스의 제목과 내용을 가져온 후 인공지능 기술을 이용한 유사도 검사로 기사의 어뷰징 여부를 판단하여 양질의 뉴스 정보를 사용자에게 제공될 수 있다.
본 논문에서는 대구광역시의 신천을 대상으로 거대홍수가 도시하천의 하천생태계에 미치는 영향을 분석하였다. 신천의 경우 외곽의 인공제방이 튼튼하여 거대홍수에도 범람하지 않았으므로, 거대홍수의 영향은 인공제방 내에서만 발생하였다. 신천의 하도 주변을 수변공원화 하기 위하여 하도 내에 콘크리트 보와 고무 보를 설치하고 물을 가두었으나, 거대홍수 시에는 이들 시설이 유수를 방해하는 저항으로 작용하여 주변 저수로의 제방이 붕괴되었다. 이러한 시설이 없는 구간에서는 하상의 기복이 사라져 하천생태계의 서식환경이 단순화 되면서 하천생태계의 다양성이 파괴되었고, 저수로를 범람한 유수는 고수부지의 약한 부분을 파괴하였다. 단순하게 변한 하상이 이후 소규모 홍수를 빈번하게 겪으면서 점차 원상태를 회복하면, 서식환경이 다양화됨으로써 하천생태계도 활기를 띠게 될 것이다.
This study was Performed to classify the acoustic emission(AE) signal due to surface cracking and moisture movement in the flat-sawn boards of oak(Quercus Variablilis) during drying using the principal component analysis(PCA) and artificial neural network(ANN). To reduce the multicollinearity among AE parameters such as peak amplitude, ring-down count event duration, ring-down count divided by event duration, energy, rise time, and peak amplitude divided by rise time and to extract the significant AE parameters, correlation analysis was performed. Over 96 of the variance of AE parameters could be accounted for by the first and second principal components. An ANN analysis was successfully used to classify the Af signals into two patterns. The ANN classifier based on PCA appeared to be a promising tool to classify the AE signals from wood drying.
대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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pp.55-60
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2000
인공위성의 Radar Altimeter 자료를 통해 국지적인 중력이상을 조사하기 위하여 ERS-1 Altimeter를 이용하였다. ERS-1 Radar Altimeter는 조밀하게 인접한 데이터 간격(~8km)을 갖고 있어서 전지구적 규모뿐만 아니라 국지적인 연구에도 적합하다. 연구대상지역은 세 개의 판이 만나서 지진과 화산활동이 활발하게 진행되는 필리핀판 지역(동경1$10^{\circ}$~150$^{\circ}$, 북위 0$^{\circ}$~30$^{\circ}$)을 선정하였다. 이 지역에 대한 해저의 지형과 중력 이상 분석을 통해 판구조 운동의 여러 증거를 파악할 수 있다. ERS-1 Radar Altimeter를 통해 얻어진 지오이드 높이(Geoid geight)는 후리-에어 중력이상(Free-air gravity anomaly)으로 쉽게 전환시킬 수 있다. 본 연구에서는 Fast Fourier Transform(FFT)을 이용하여 지오이드기복을 직접 후리-에어 중력이상으로 전환시키는 Direct conversion method를 사용하였다. 후리-에어 중력이상은 지각평형과 직접적으로 연관되어 지각보상의 정도를 파악할 수 있게 하며 일반적으로 해양의 분지는 지각평형상태로 있어서 평균적인 중력이상은 0mgal 근처로 나타난다. 그러나 본 연구에서 살펴본 국지적인 후리-에어 중력이상은 판구조론과 관련한 해구난 호상열도에서는 해양분지에서의 평균적인 값과 다른 중력이상의 양상을 나타내었다.
3가지 종류의 알루미늄 합금강의 피로균열 진전 시 균열 열림 및 닫힘에 따른 음향방출 신호를 분류하기 위하여 주성분 분석 방법과 인공신경망 기법을 적용하였다. 재료의 균열 열림과 닫힘, 마찰 등과 같은 여러 가지 AE 신호를 얻기 위하여 피로시험을 수행하였다. 주성분 분석결과 AE 파라미터의 제 1 및 제 2 주성분만으로도 균열 열렴 및 닫힘에 대한 AE 신호의 변이를 94% 이상 설명할 수 있는 것으로 분석되어 주성분 분석 기법을 이용한 균열 열림 및 닫힘에 대한 신호해석이 가능한 것으로 나타났다. AE 신호의 주성분들을 입력변수로 사용한 인공신경망을 이용하여 균열 열림 및 닫힘을 분류할 수 있는 분류기를 개발하고 평가한 결과 분류기의 입력 변수로서 2개의 주성분을 이용 할 경우 전체 AE 파라미터를 입력변수로 사용한 경우 보다 분류 성능이 향상되었다.
AE 신호와 재료의 기계적 물성과의 관계를 정량적으로 제시할 수 있는 방법을 개발하였다. 재료의 여러 가지 기계적 성질들 중 피로균열 거동에 관련된 응력확대계수를 중심으로 AE 신호와 같은 다변량 데이터의 처리에 많이 사용되고 있는 주성분 회귀분석과 비선형적 문제 해결에 적합한 신경회로망 기법을 이용하였다. 이를 위하여 강교량 부재인 SWS490B 강에 대한 피로균열전파 실험을 수행하였으며 표준 CT 시편에 대한 피로균열진전 시 발생하는 AE 신호의 각 변수와 응력확대계수와의 관계를 고찰하였다. 통계분석 방법인 변수선택법을 적용한 결과 AE 카운트(RC), 에너지(EN), 신호지속시간(ED)의 각각에 대한 유의성이 높은 것으로 나타났으나 전반적으로 전체 AE 변수를 모두 이용할 경우 통계적 유의성이 높은 것으로 나타났다. 부재의 반복하중 시 발생하는 피로균열진전을 정량적으로 도출할 수 있는 응력확대계수 추정모델을 개발하고 평가하였다. 미지 시료에 대하여 개발된 모델의 응력확대계수 예측 성능을 분석한 결과 주성분 회귀모델과 인공신경망 모델 모두 우수한 예측성능을 나타내었으나 전반적으로 인공신경망 모델이 주성분 회귀모델보다 다소 양호한 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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