• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.18 no.6
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• pp.27-36
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• 2001

본고에서는 고정도 제품을 생산하는 연삭기에 대해 가공물 및 연삭 공구인 연삭 숫돌을 기상에서 측정하기 위한 여러 가지 방법들을 소개하였고 일부는 적응 예를 기술하였다. 소개된 기상 측정장치들은 특히 반복 공정이 필요한 연삭 현장에서 생산성 향상을 위해 유용하게 활용될 수 있을 것으로 생각된다. 그러나 관련 연구가 지속된다면 연삭기의 작업조건 자동 설정, 연삭 상태 진단 등, 연삭기의 지능화에도 적극적으로 응용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 1999.10a
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• pp.418-419
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• 1999

배출된 대기오염물질은 기상조건에 따라 농도가 크게 달라질 수 있으며 이러한 현상을 규명하기 위해서는 지상 및 상층기상 관측이 필수적이다. 본 연구에서는 서울지역의 발생가능한 대기오염상태를 판단할 수 기법을 개발하고자 고도별자동기상관측기(SODAR/RASS)로 측정한 고도별 풍향ㆍ풍속, 기온등의 매시간 자료를 분석하였다.(중략)

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.122-123
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• 2006

본 연구에서는 2001년부터 2005년까지의 최근 5년간의 대구시 보건환경연구원의 대기질 자동측정망 자료와 대구기상대의 기상자료를 이용하여 통계적 방법을 이용하여 대구시 주거지역의 오존농도를 평가하였다. 분석기간은 2001년부터 2005년까지 고농도 오존일이 가장 많이 발생한 5, 6월을 대상으로 하여, 오존농도와 대기오염물질 및 기상요소와의 상관관계분석과 교차상관관계 분석을 실시하였다. 대구지역의 오존농도는 측정지점별로 약간의 차이는 있지만, 기온 및 일사량이 증가하는 하절기에 증가하고, 동절기에 감소하는 전형적인 패턴을 보여주었다. 분석기간 중 오존최고농도는 상관관계분석 결과 고농도 오존에 영향을 주는 인자로 대기오염물질로는 $NO_2$, NO 그리고 기상요소로는 온도, 상대습도, 일사량으로 나타났다. 교차상관관계분석 결과 NO2, NO, 온도와 상대습도는 0시간 차이에서 가장 높은 상관계수를 나타내었으며, 일사량의 경우 오존농도가 최고치를 나타낼 때보다 -2시간 차이에서 가장 높은 상관계수를 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.124-124
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• 2016

하천에서의 분변성대장균은 분변성 오염 정도를 나타내는 지표로서, 이 농도가 높을수록 오염된 하천수와의 접촉을 통한 호흡기, 소화기 및 피부 관련 질병의 발발 확률이 높다고 알려져 있다. 따라서 하천에서의 수영, 수상스키 등과 같은 입수형 친수활동을 할 때, 분변성대장균 농도가 농도 기준 이하인지를 확인하고 이러한 정보를 친수활동에 이용할 필요가 있다. 그러나 분변성대장균의 경우, 현재 자동수질측정망에서 측정되고 있는 다른 수질인자들과는 달리 실시간 측정이 불가능하다고 알려져 있다. 분변성대장균을 측정하는데 있어 최소 18시간 이상이 필요하며, 이러한 분변성대장균 측정 방식은 하천 이용자들이 안전한 친수활동을 영위하는데 있어 적절한 수질 정보를 제공하지 못한다. 그러므로 분변성대장균을 예측하는 모델을 개발하고, 이를 이용하여 실시간 분변성대장균 정보를 생성하여 하천 이용자들에게 제공할 필요가 있다. 본 연구에서는 친수활동이 활발하게 이루어지는 곳 중 하나인 북한강의 대성리 지점에 대해 데이터 기반 모델을 이용하여 분변성대장균을 예측하였다. 데이터 기반 모델은 물리 기반 모델에서 필요한 지형데이터나 비점오염원 등의 초기 오염물의 양에 대한 데이터를 필요로 하지 않고, 대신 독립변수로 사용되는 기상 및 수질데이터를 필요로 한다. 이러한 기상 및 수질데이터는 기존 기상관측소, 수질관측소에서 매일 자동으로 측정되기 때문에 데이터 기반 모델은 물리 기반 모델에 비해 입력데이터를 구성하기가 쉽다는 장점을 지닌다. 이러한 데이터 기반 모델 중 분류 모델은 회귀 모델과 달리 분변성대장균 농도가 일정 수질기준 이상을 넘는지를 바로 예측할 수 있다. 본 연구에서는 분류 모델 중 높은 예측력을 가진다고 알려진 랜덤포레스트(random forest) 기법을 이용하여 분변성대장균 예측 모델을 개발하였다. 분변성대장균 예측 모델은 주어진 기상 및 수질 조건에 대해 분변성대장균이 200 CFU/100ml가 넘는지를 예측하였다. 예측된 분변성대장균이 기준을 넘는 경우를 2등급, 넘지 않는 경우를 1등급으로 명명하였다. 모델을 개발하기 위하여 북한강 대성리 인근 측정소에서 2010년부터 2015년까지 측정된 기상 및 수질데이터를 수집하였다. 수집한 데이터를 훈련 및 검증데이터로 샘플링하였으며, 이 때 샘플링한 데이터가 기존 데이터가 가지고 있던 등급별 비율을 유지하기 위하여 층화샘플링을 하였다. 본 연구에서는 샘플링에 의한 불확실성을 줄이기 위하여 랜덤하게 50번 샘플링된 각각의 훈련데이터에 대해 모델을 개발하였다. 50개의 모델의 검증 결과를 종합한 결과, 전체 예측률은 0.139로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.242-246
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• 2006

최근 들어 전 세계적으로 유량측정 분야의 큰 변화의 방향은 자동화이다. 전자, 전기 기술과 정보통신 기술의 발달을 유량측정 분야에 적용하여 자동적으로 유량측정을 수행하고 실시간으로 모든 유량자료를 수집하는 시스템을 구성하려는 연구가 활발하게 진행중이다. 최근에 초음파 유량계와 더불어 자동 유량측정 기법으로 각광을 받고 있는 기법이 유속지수법(index velocity method)이다. 유속지수법의 원리는 매우 간단하다. 수위 기록을 통하여 수위-면적 관계로부터 흐름 단면적을 구하고, 임의의 영역에서 측정된 유속이 단면 평균 유속으로 환산될 수 있다면, 흐름 단면적과 평균 유속에 의해 연속적으로 유량을 구할 수 있다. 유속지수법에서 가장 중요한 것이 전체 평균 유속을 대표할 수 있는 유속지수를 정확하고 효율적으로 측정하는 것이다. 유속지수법에 의한 연속 유량측정 목적으로 최근에 ADVM(Acoustic Doppler Velocity Meter)이 개발되어 이용되고 있다. ADVM은 수중에 초음파를 발사해서 산란체에서 반사되어 돌아오는 초음파의 주파수 편이, 즉 도플러 효과를 이용하여 유속을 측정하는 유속계이다. 본 연구에서는 ADVM을 괴산댐 하류에 위치한 시험하천에 설치하여, 유속지수법에 의한 유량측정기법을 적용하고 그 특성을 분석하였다. 유속지수법으로 측정된 유량을 괴산댐 방류량과 비교한 결과 평균 4.0%의 상대오차를 지니고 있어 비교적 정확한 연속 유량측정이 가능한 것으로 나타났다. 이와 같은 유속지수법을 하천 유량측정에 활용하면 보다 정확한 유량을 연속적으로 자동화하여 측정할 수 있을 것으로 기대된다.연계모형의 한계로 인하여 두 모형의 통합모형이 필요하다. 즉, 강우 혹은 월류유량으로 발생한 지표유량 중 일부분이 과부하가 발생하지 않는 유입구 지점을 통과할 때 배수시스템으로 유입되는 것을 고려할 수 있고, 유입된 유량은 배수시스템 내의 흐름에 반영되도록 배수시스템과 침수해석모형을 통합한 모형 개발이 필요하다. 그러기 위해서는 지표면과 배수시스템에 대한 수리학적 관계를 정립하여야 한다. 본 연구에서는 배수시스템 해석 모형과 도시침수해석 모형을 통합하고, 두 모형간의 유량의 전송과정을 수리학적 관계를 고려한 dual-drainage 도시침수해석모형을 개발하였다. 이를 위해 도시지역 배수시스템 해석 모형으로 널리 이용되고 있는 SWMM모형을 이용하여 지표면으로의 월류량을 산정하고 유입된 지표유량에 대해서 배수시스템에서의 흐름해석을 수행하였다. 그리고, 침수해석을 위해서는 2차원 침수해석을 위한 DEM기반 침수해석모형을 개발하였고, 건물의 영향을 고려할 수 있도록 구성하였다. 본 연구결과 지표류 유출 해석의 물리적 특성을 잘 반영하며, 도시지역의 복잡한 배수시스템 해석모형과 지표범람 모형을 통합한 모형 개발로 인해 더욱 정교한 도시지역에서의 홍수 범람 해석을 실시할 수 있을 것으로 판단된다. 본 모형의 개발로 침수상황의 시간별 진행과정을 분석함으로써 도시홍수에 대한 침수위험 지점 파악 및 주민대피지도 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 있을 것으로 판단되었다.4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.26 no.3
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• pp.182-189
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• 2016

For high accuracy of forecast using numerical weather prediction models, we need to get weather observation data that are large and high dense. Korea Meteorological Administration (KMA) mantains Automatic Weather Stations (AWSs) to get weather observation data, but their installation and maintenance costs are high. Mini-AWS is a very compact automatic weather station that can measure and record temperature, humidity, and pressure. In contrast to AWS, costs of Mini-AWS's installation and maintenance are low. It also has a little space restraints for installing. So it is easier than AWS to install mini-AWS on places where we want to get weather observation data. But we cannot use the data observed from Mini-AWSs directly, because it can be affected by surrounding. In this paper, we suggest a correcting method for using pressure data observed from Mini-AWS as weather observation data. We carried out preconditioning process on pressure data from Mini-AWS. Then they were corrected by using machine learning methods with the aim of adjusting to pressure data of the AWS closest to them. Our experimental results showed that corrected pressure data are in regulation and our correcting method using SVR showed very good performance.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.4 no.1
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• pp.23-28
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• 2002

Sets of weather variables for estimation of LWD were evaluated using CART(Classification And Regression Tree) models. Input variables were sets of hourly observations of air temperature at 0.3-m and 1.5-m height, relative humidity(RH), and wind speed that were obtained from May to September in 1997, 1998, and 1999 at 15 weather stations in iowa, Illinois, and Nebraska, USA. A model that included air temperature at 0.3-m height, RH, and wind speed showed the lowest misidentification rate for wetness. The model estimated presence or absence of wetness more accurately (85.5%) than the CART/SLD model (84.7%) proposed by Gleason et al. (1994). This slight improvement, however, was insufficient to justify the use of our model, which requires additional measurements, in preference to the CART/SLD model. This study demonstrated that the use of measurements of temperature, humidity, and wind from automated stations was sufficient to make LWD estimations of reasonable accuracy when the CART/SLD model was used. Therefore, implementation of crop disease-warning systems may be facilitated by application of the CART/SLD model that inputs readily obtainable weather observations.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.259-263
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• 2008

최근 기후변화로 인해 집중호우, 태풍, 폭설 등 악기상 발생이 빈번해지고 있으며, 특히 태풍은 단일 기상현상 가운데 가장 강력하며, 태풍으로 인하여 집중호우 폭풍 및 해일 등 부차적 악기상이 함께 발생하여 인명 및 경제 사회적인 피해 또한 막대하지만, 태풍으로 인한 강수량 측정은 다른 현상에 비해 정확한 측정이 어렵다. 이것은 태풍이 발생에서 소멸까지 일생의 대부분을 해상에서 보내, 육상 관측으로는 정확한 강수량 측정이 어렵기 때문이다. 그러나 위성자료를 활용하면 해상에서의 태풍 구름에 의한 강수분포를 추정할 수 있으며, 특히 구름을 투과하여 아래 내부구조 파악이 가능한 마이크로파 영역의 적외복사에너지를 이용하면 좀더 정확한 강수량 자료를 얻을 수 있을 것이다. 그러나 관측영역 확대를 위해서는 가능한 마이크로파위성자료를 합성처리하여 활용하는 것이 효과를 얻을 수 있을 것이다. 본 연구에서는 현재 기상청에서 수신하고 있는 Aqua/AMSR-E, SSM/I, TMI, QuilSCAT 등에서 산출되는 강수량을 상호 검증기법을 이용하여 합성처리 하였다. 위성자료마다 정확도와 해상도가 다른 것에 대해서는 높은 정확도에 가중치를 주고, 고해상도 자료에 맞추어 픽셀 크기를 맞추었다. 사용한 자료는 2005년$\sim$2007년 간 발생한 태풍 중에서 우리나라에 영향을 준 나비, 나리, 에위니아 등 3개 사례이며, 검증은 자동관측자료(AWS : Automatic Weather Station)자료와 일본 AWS자료(AMEDAS : Automatic Measurement Data Aquisition System) 및 미해군 연구소 발표자료를 이용하여, 시계열오차 분석 및 산포도를 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2000.04a
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• pp.58-59
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• 2000

오존은 공간적.시간적 변동이 매우 큰 대기오염물질로 서울시의 27개 대기오염 자동측정망에서 실시간으로 측정.감시되고 있으며, 오존의 농도가 높아지는 여름철에는 오존경보제를 실시하고 있다. 특히 오존의 농도는 일사, 풍향, 풍속 등의 기상인자, $NO_x$, VOCs 등 전구물질의 농도, 그리고 지형에 따라서 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 따라서, 본 연구에서는 서울지역에 대한 기하학적 축소모형을 제작하여 풍동내에서 풍향.풍속을 측정하여 지형에 따른 바람의 특성을 파악하였다. (중략)

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.117-118
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• 2006

본 연구에서는 2001년부터 2005년까지의 최근 5년간의 대구시 보건환경연구원의 대기질 자동측정망 자료와 대구기상대의 기상자료를 이용하여 다중회귀분석을 통하여 대구시 주거 지역의 오존농도를 예측하였다. 대구시 주거지역의 고농도 오존은 측정소별로 대명동은 총 327회 중 153회(46.79%), 신암동은 총 310회 중 143회(46.13%), 만촌동은 총 262회 중 140회(53.44%)로 기온과 일사량이 증가하는 5, 6월에 주로 많이 발생하였다. 다중회귀분석 결과 각 측정소별로 수정된 $R^2$는 각각 0.611, 0.655, 0.624으로 양호한 회귀 모형을 나타내었다.