• Title/Summary/Keyword: Air Quality Model

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국방 온톨로지를 통한 지능형 의사결정지원시스템 구축 및 활용 - 공군 군수상황관리체계 적용 사례 (Construction and Application of Intelligent Decision Support System through Defense Ontology - Application example of Air Force Logistics Situation Management System)

  • 조원기;김학진
    • 지능정보연구
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    • 제25권2호
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    • pp.77-97
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    • 2019
  • 제 4차 산업혁명의 초연결 환경에서 발생하는 많은 양의 데이터는 제 4차 산업혁명을 기존의 생산 환경과 구분지어 주는 주요한 요소이다. 이러한 환경은 데이터를 필요로 하는 동시에 데이터를 생산하는 양면적인 특징을 가진다. 때문에 앞으로의 정보 시스템은 기존의 정보시스템보다 양적인 측면에서 더 많은 데이터를 처리해야 하며, 질적인 측면에서는 많은 데이터 중 사용자의 목적에 부합하는 목표 데이터만을 추출하는 능력이 요구된다. 작은 규모의 정보 시스템에서는 사람이 그 시스템을 정확히 이해하고 필요한 정보를 획득하는 것이 가능하지만, 시스템에 대해 정확한 이해가 어려워진 다양하고 복잡한 시스템에서는 원하는 정보를 획득하는 것이 점점 더 어려워진다. 이러한 문제는 데이터를 사람뿐 아니라 컴퓨터가 이해할 수 있는 온톨로지로 표현하여 다양한 정보처리가 가능하도록 하는 시맨틱 웹(Semantic Web) 구축이 해결책이 될 수 있다. 군에서도 현재 대부분의 업무가 정보 시스템을 통해 이루어지고 있는데, 정보의 입력이나 가공 등 단순처리 중심으로 구축된 기존 시스템이 점점 더 많은 양의 데이터를 포함하게 되면서 시스템을 쉽게 활용하기 위한 노력이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 온톨로지를 통한 지능형 의사결정지원시스템의 예로 온톨로지 기반 군수상황관리체계를 제안하고자 한다. 온톨로지 기반 군수상황관리체계는 기존의 군수정보체계의 복잡한 정보를 직관적으로 보여주기 위해 구축된 군수상황관리체계를 온톨로지를 통해 구축하였으며, 성과기반군수지원 계약관리, 부품사전 등의 유용한 기능을 추가 식별하여 온톨로지에 포함하였다. 또한 구축된 온톨로지가 의사결정지원에 활용할 수 있는지를 확인하기 위해 시맨틱 웹 기술을 통해 기본적인 질의응답은 물론 추론 및 함수를 통한 분석기능을 구현하였다.

서울시 재난 사례 QRE 평가도구를 활용한 재난 위험도 평가 (Disaster Risk Assessment using QRE Assessment Tool in Disaster Cases in Seoul Metropolitan)

  • 김용문;이태식
    • 한국방재안전학회논문집
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    • 제12권1호
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    • pp.11-21
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    • 2019
  • 본 연구는 서울시가 관리하는 재난 유형 중에 19개(자연재난 3개, 사회재난 16개)를 선정하여 QRE 평가를 진행하였다. 19개 재난 유형의 선정 기준은 과거에 자주 발생하고, 발생하면 인명과 재산피해를 많이 초래하는 재난 및 미래에 발생 가능성이 큰 재난을 중심으로 선정하였다. 서울시의 재난 유형에 대한 QRE 도구의 결과에 따르면, 가장 위험도가 높은 재난 유형은 "자살 사고" 및 "대기질 악화"로 나타났다. 자살 사고는 발생 위험이 높고 자살자의 경제 및 정신적인 문제 해소 대책 마련이 쉽지 않기 때문이다. 이는 재난 위험 등급 "M6"에 해당된다. 이에 비해 서울시가 관리하는 재난 중 위험도가 낮은 재난 유형은 풍수해, 상수도 누수사고, 수질 오염사고 등으로 분석되었다. 풍수해는 국지성 집중호우, 태풍 등 재난 발생 가능성은 높지만, 서울시는 5년마다 풍수해 저감 종합계획 등을 수립하여 잘 대응하고 있다. 이러한 측면이 재난 예방 대비책이 적절하게 수행되는 것으로 평가되어 재난 위험도가 낮은 것으로 분석되었다. 이는 재난 위험 등급 "VL1"에 해당된다. 끝으로 QRE 도구는 도시의 지도자 및 재난 관리자들에게 재난 발생 위험을 비교적 간단한 방법으로 신속하게 알려줌으로써 의사 결정을 빠르게 할 수 있는 토대를 마련해 준다. 또한 QRE 도구를 활용한 평가는 서울시에 당면한 도시안전 위험도에 대한 복원력의 체계적인 평가, 미래투자 계획에 대한 기초자료, 재난 대응 등 많은 측면에서 도움을 주었다.

가로수 전정가지 및 생활계 폐목재를 이용하여 제조한 바이오차의 Methylene Blue 흡착특성 (Removal Properties of Methylene Blue using Biochar Prepared from Street Tree Pruning Branches and Household Wood Waste)

  • 도지영;김동수;박경철;박삼배;장윤영;양재규
    • 유기물자원화
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    • 제30권3호
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    • pp.13-22
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    • 2022
  • 수계에 오염된 색도 물질을 더욱 효율적으로 처리하고자 버려지는 폐자원을 이용하여 흡착제인 바이오차를 제조하고 적용하는 방안을 모색하고자 하였다. 이에 가로수 전정부산물이나 폐목재를 활용하여 넓은 비표면적을 가지고 있는 바이오차를 제조하고 이를 이용하여 색도물질 제거에 적용하였다. 대표적인 가로수 전정부산물(플라타너스, 은행나무, 참나무)과 폐목재를 산소가 없는 조건에서 열분해하여 바이오차를 제조하였으며, 제거대상 물질로는 방향족 고리를 가지고 있어서 생물학적 분해가 어렵고, 물리적 처리와 화학적 처리시 제거효율이 떨어지는 것으로 알려져 있는 녹청색의 유기염료로 주로 인피섬유에 사용되며, 종이, 가죽과 면의 매염에 사용되기도 하는 메틸렌블루(MB)를 선정하였다. 실험결과 플라타너스 기반 바이오차가 제일 높은 흡착능을 보였으며, Langmuir 모델식을 이용하여 구한 qmax 값은 78.47 mg/g으로 나타났다. 또한 물리적 흡착과 화학적 흡착을 구별하는데 사용되는 Dubinin-Radushkevich(D-R) 모델식을 이용하여 흡착에너지(E) (kJ/mol)를 구한 결과 MB에 대한 흡착에너지(E) 값은 4.891 kJ/mol로 8 kJ/mol(물리흡착과 화학흡착의 기준 값) 보다 작았으며, 이는 바이오차와 MB 염료 사이에 van der Waals와 같은 약한 결합이 존재하는 물리흡착임을 알 수 있었다. 반응온도 변화에 따른 흡착실험을 통해 얻은 ∆G의 값은 -3.67~7.68 kJ/mol으로서 물리적 흡착반응 영역에 해당함을 확인하여, 본 연구에서 제조된 플라타너스 기반 바이오차의 MB 흡착메커니즘은 넓은 비표면적을 이용한 물리적 흡착임을 제시할 수 있었다. 또한 타 연구에서 제시된 상업용 활성탄과 비교하여도 동등 이상의 흡착능력을 보였다.

토지피복 지도와 식생 배출계수가 오존농도 모의에 미치는 영향 (Influence of Land Cover Map and Its Vegetation Emission Factor on Ozone Concentration Simulation)

  • 김경수;이승재
    • 한국농림기상학회지
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    • 제25권1호
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    • pp.48-59
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    • 2023
  • 본 연구에서는 새롭게 개발된 식생의 BVOCs 배출계수를 기반으로 MEGANv2.1을 구동 후 BVOCs 배출량을 산출하여 질소산화물과의 결합을 통해 대류권 오존농도에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고 그에 대한 신뢰성을 검토하고자 한다. BVOCs 대상물질은 이소프렌(Isoprene)과 모노테르펜(Monoterpenes)으로 한정하였고, 모델링 도메인의 공간적 범위는 남한지역을 포함하는 한반도의 남부(위도 : 32.8N~39.3N, 경도 : 123.4E~130.9E)와, 시간은 2008년 5월 1일부터 6월 30일까지를 대상으로 하였다. 식생 BVOCs 배출 모델의 입력자료를 생성하기 위해 토지피복 자료는 MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer)의 MCD12Q1 (Land Cover type 5, PFT)와 환경부의 중분류 토지피복도를 사용하였고, 엽면적지수 자료는 MODIS의 MCD15A2를 사용하였다. 또한, 인위적 활동에 의한 배출량을 산출하기 위해 사용된 모델은 SMOKE-Asia 1.20 버전(Woo et al., 2009)이며, 오존농도를 모의하기 위해 CAMx v6.0 모델을 사용하였다. 연구의 진행은 1) 기존에 우리나라에서 측정된 식생 배출 값들을 조사하여 새로운 식생 배출계수를 BVOCs 배출모델에 적용하고, 2) GIS S/W을 이용하여 식생 배출모델(MEGAN)에 사용되는 입력자료를 생성하고, 3) MEGANv2.1을 구동하여 식생 배출량을 산출하고, 4) 인위적 배출을 산출하는 모델(SMOKE-Asia)을 구동하여 나온 인위적 배출량과 식생 배출량을 결합하여 대기화학 수송 모델(CAMx)의 입력자료로 사용하고, 5) 대기화학 수송 모델에서 구동된 오존농도의 결과 값을 실제 측정 값과 비교하여 식생 배출량 결과의 적정성에 대해 검토하였다. CAMx 모델을 통해 5개의 시나리오(인위적+식생 VOCs 배출 시나리오 4개 : A, B, C, D / 인위적 VOCs 배출 시나리오 1개 : E)에 대해 오존 생성농도를 비교한 결과, 본 연구에서 새롭게 적용한 식생 배출계수와 MODIS PFT를 사용한 시나리오 C에서 오존농도가 가장 높게 모의되었고, 인위적 VOCs 배출만을 고려한 시나리오 E보다 지역별로는 최대 53ppb, 도메인 평균으로는 2ppb 정도 높게 오존농도를 모의하고 있었다. 배출계수와 토지피복지도의 변화로 인한 오존농도의 차이 중에서는 배출계수의 변화로 인한 오존농도의 변화가 더 큰 것으로 확인되었다. 오존농도에 대해 모델링한 결과를 6개 도시지역의 오존 측정망 값과 비교한 결과, 자연적 VOCs 배출량이 상대적으로 작은 대도시와 주변 도시지역에서는 시나리오에 따른 모델과 측정 값과의 결정계수 값의 변화가 작게 나타났고, 자연적 VOCs 배출량이 높은 중소 도시지역에서는 시나리오에 따른 모델과 측정 값과의 결정계수 변화가 높게 나타났다.

GOCI-II 대기상한 반사도와 기계학습을 이용한 남한 지역 시간별 에어로졸 광학 두께 산출 (Retrieval of Hourly Aerosol Optical Depth Using Top-of-Atmosphere Reflectance from GOCI-II and Machine Learning over South Korea)

  • 양세영;최현영;임정호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_3호
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    • pp.933-948
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    • 2023
  • 대기 중 에어로졸은 인체에 악영향을 끼칠 뿐 아니라 기후 시스템에도 직간접적인 영향을 미치므로 에어로졸의 특성과 시공간적인 분포에 대한 이해는 매우 중요하다. 이를 위해 위성기반 관측을 통해 에어로졸 광학 두께(Aerosol Optical Depth, AOD)를 산출하여 에어로졸을 모니터링하는 다양한 연구가 수행되어 왔다. 하지만 이는 주로 조견표를 활용한 역 산출 알고리즘에 기반하여 이루어지기 때문에 많은 계산량을 요구하며 불확실성이 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II)의 대기상한반사도와 30일 동안의 대기상한반사도 중 최솟값과 관측 시점 값의 차이 값, 수치 모델 기반 기상학적 변수 등을 활용하여 기계학습 기반 고해상도 AOD 직접 산출 알고리즘을 개발하였다. Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기법이 사용되었으며, 추정된 결과는 지상 관측 자료인 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD를 활용하여 랜덤, 시간 및 공간별 N-fold 교차검증을 통해 검증되었다. 세 가지 교차검증 결과 R2=0.70-0.80, RMSE=0.08-0.09, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율은 75.2-85.1% 수준으로 안정적인 성능을 보였다. Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석에서는 반사도 관련 변수들이 기여도의 상위권 대부분을 차지하고 있는 것을 통해 반사도 자료가 AOD 추정에 많은 기여를 하는 것을 확인하였다. 서울과 울산 지역에 대한 시간 별 AOD의 공간 분포를 분석한 결과, 개발된 LGBM 모델은 시간의 흐름에 따라 AERONET AOD 값과 유사한 수준으로 AOD를 추정하고 있었다. 이를 통해 높은 시공간 해상도(i.e., 시간별, 250 m)에서의 AOD 산출이 가능함을 확인하였다. 또한, 산출 커버리지 비교에서 LGBM 모델의 평균 산출 빈도가 GOCI-II L2 AOD 산출물 대비 8.8%가량 증가한 것을 통해 기존 물리모델기반 AOD 산출 과정에서 발생하던 밝은 지표면에 대한 과도한 마스킹의 문제점을 개선시킨 것을 확인하였다.

저수조 내 잔류염소 감소에 미치는 주요 영향 인자에 관한 문헌연구 (A Review Study on Major Factors Influencing Chlorine Disappearances in Water Storage Tanks)

  • 노유래;김상효;최성욱;박준홍
    • 한국방재안전학회논문집
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    • 제9권2호
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    • pp.63-75
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    • 2016
  • 안전한 수돗물 공급을 위해 정수처리장부터 최종 단계인 수도꼭지까지 일정 수준 이상의 잔류염소농도가 유지되어야 한다. 하지만 국내 문헌에 따르면 상수공급의 전체 과정 중에 30-60%의 잔류염소가 소실되고, 이에 대한 주요 원인으로 정수처리 과정에서 염소 사용량 감소 추세, 급수배관 내에서 염소분해 손실, 여름철의 높은 온도에 의한 잔류염소 분해 속도 증가, 급수배관의 노후화에 따른 잔류염소 손실, 저수조 내 저장 시 잔류염소 감소 발생 등이 파악되었다. 이러한 이유로 저수조를 거치는 급수 방식의 경우 최종 수도꼭지의 잔류염소 농도가 기준치보다 낮아질 개연성이 높고, 용량과 체류시간을 단순히 고려하는 기존의 저수조 설계 방식으로 인해서 수돗물 공급의 안전성에 대한 우려가 존재한다. 이의 개선 방안 도출을 위해서 본 연구에서는 저수조 내 잔류염소 감소에 관여하는 주요 기작들인 수체 내 잔류염소 분해, 벽체 표면 흡착, 그리고 증발에 의한 물질전달을 수학적으로 묘사하는 공식들과 계수 값들을 문헌을 통해서 획득하고, 일반적 저수조 조건에서 모델 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 저수조에 유입되는 수돗물 내 유기물 농도, 수돗물이 저수조에 유입되는 수리학적조건(난류 정도), 그리고 저수조 벽체 표면 재질의 흡착능 등이 저수조 내 잔류염소 감소에 주요 영향 인자들임을 알 수 있었다. 본 연구에서 획득된 결과들은 잔류염소 감소를 최소화하여 안전한 수돗물 공급을 가능하게 하는 새로운 저수조 설계기법이나 기술 개발에 유용하게 활용될 것이다.

광릉 낙엽활엽수 노령림의 CO2 수지 역학: 15년 관측으로부터의 교훈 (The Dynamics of CO2 Budget in Gwangneung Deciduous Old-growth Forest: Lessons from the 15 years of Monitoring)

  • 양현영;강민석;김준;류다운;김수진;천정화;임종환;박찬우;윤순진
    • 한국농림기상학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.198-221
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    • 2021
  • 1960-70년대 대규모 산림녹화 이후에 한국의 산림은 점차 노령화되고 있다. 노령림의 순 CO2 교환은 이론적으로 중립에 가깝지만, 교란이나 관리에 의해 CO2 흡원 또는 발원이 될 수 있다. 본 연구는 한국의 광릉 낙엽활엽수 노령림(GDK)의 CO2 수지 역학을 이해함으로써, 다음 두 가지 질문에 답하고자 하였다: (1) 보전되고 있는 GDK는 과연 이론적으로 알려져 있는 CO2 중립인가? (2) 관측된 CO2 수지의 경년 변동이 문헌에 보고된 조절 인자들과의 선형적인 인과관계로 설명이 가능한가? 이에 답하기 위해, 본 연구는 KoFlux GDK 관측지에서 에디 공분산 기술로 2006년부터 2020년까지 15년 동안 관측된 CO2 플럭스 자료와 생기상학적 자료를 분석하였다. 연구 결과, (1) GDK는 15년 자료를 평균해서 보면 약한 CO2 발원이며, 관측기간 동안 흡원과 발원 사이를 오갔으나 최근 5년 동안 CO2 발원으로서의 강도가 증가하고 있다. (2) 전천일사, 생장기간, 엽면적지수의 경년 변동은 총 일차생산량(Gross Primary Production, GPP)의 경년변동과 양의 상관관계(R2=0.32~0.45)가 있는 반면, 기온과 지표면 온도의 경년 변동은 생태계 호흡(Ecosystem Respiration, RE)의 경년 변동과 유의한 상관관계가 없었다. 또한, 관측기간 초반(첫 10년)의 CO2 플럭스와 기상요인 및 생물학적 요인으로 학습시킨 기계학습은 관측기간 후반(최근 5년)의 GPP와 RE의 경년 변동을 제대로 모사해내지 못했다. 단, 고사목에서 배출된 탄소 추정량이 CO2 발원으로의 전환에 일부 기여했을 것으로 추정된다. GDK의 장기 CO2 수지 역학에 대해 올바로 이해하고 해석하기 위해서는, 분석과 모델링을 위한 복잡계과학 기반의 새로운 프레임워크가 필요하다. 더불어, 플럭스 모니터링 및 자료 품질 유지와 함께 고사목과 교란을 지속적으로 모니터링하는 것이 중요함을 다시 한 번 확인하였다.