본 연구에서는 기상예측 모형을 이용하여 상세한 농업기후지수를 모사하고자 하였다. 이를 위해서 NCEP/NCAR 재분석 자료를 지역기후모형인 WRF의 초기 및 경계조건으로 하여 2002년 3월부터 7년간 상세한 기후 자료를 생산하고, 이렇게 구한 기후 자료를 통계적 보정을 거쳐 계통적 오차를 제거함으로써 그 기간의 기후를 재현하였으며 이를 이용하여 상세한 농업기후지수로 생산하였다. 수치 실험을 통해 생산된 상세 지역기후자료는 대순환 모형이 모사할 수 없는 남한의 복잡한 지형적 구조와 전체적인 관측 공간 패턴을 모사하였다. 통계적 보정은 모형결과가 관측에 비해 과소모사 되던 경향을 제거함으로써 보다 상세하고 관측에 가까운 시 공적 기후자료의 생산을 가능하게 하였다. 이렇게 모사된 기후 자료를 이용하여 식물온도 출 현초일, 작물온도 출현초일, 벼 이앙기의 저온 출현율, 종상일 등의 농업기후지수들에 대한 상세한 분포를 생산하였다. 보정 전 모형 결과에서는 계통적 오차인 모형의 기온 과소모사 경향에 의해 전반적인 유효온도와 종상일이 늦게 출현하였으며, 저온 출현율의 빈도가 높게 나타났다. 보정 후 모형 결과에서는 계통적 오차의 보정에 의해 유효온도 $10^{\circ}C$ 출현일을 제외한 유효 온도 출현일과 종상일이 앞당겨졌으며, 저온 출현일 빈도가 감소하였다. 보정 후 모형 결과에서 유도된 유 효온도 $10^{\circ}C$ 출현일은 보정 전 모형결과보다 3일 늦게 모사되고 있으나 보정 전 모형 결과에서 모사하지 못한 지역적 특징을 모사하고 있어 국지적으로 나타나는 작물온도 출현초일의 세부적인 패턴을 이해하는데 유용한 결과라고 판단된다. 모형의 결과로 유도된 농업기후지수는 복잡한 지역적 편차를 가지면서 정량적 정성적으로 관측에서 유도한 결과와 유사하게 나타났다. 반면 통계적 보정을 적용하여도 중부 논농사 지대의 작물온도 출현초일은 여전히 잘 모사되지 못하고 있는데 이는 모형의 결과가 계통적 오차 이외에도 또 다른 불확실성에 의한 문제를 내제하고 있음을 보여주는 결과이다. 향후 물리적 모수화 과정의 개선, 역학적 규모축소방법의 최적화 그리고 통계적 보정 방법의 다양한 적용을 통해 보다 향상된 농업기후지수를 생산할 수 있을 것으로 판단된다. 이러한 실험 결과는 농업 경영자들에게 상세 농업기후지수 분포의 이해를 도와줄 뿐만 아니라 본 연구의 실험 방식이 농업 예측에 활용될 경우 장기 예측 및 기후변화에 따른 예측을 위한 정보에 긴요하게 사용될 수 있을 것으로 생각된다.
본 연구의 목적은 기상 레이더의 수문학적 활용성을 높이고자 최적의 레이더 강우를 추정하기 위해 관악산 레이더 자료를 대상으로 POD 분석기법을 활용하여 지형클러터 및 빔 차폐영역 등을 제거하고 Marshall-Palmer의 Z-R 관계식으로 레이더 강우를 추정한 결과 강우계 관측강우와 비교하여 시$\cdot$공간적으로 과소 모의하는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 강우계 관측강우와의 실시간 보정기법을 소양강 유역을 대상으로 적용한 결과 평균 G/R 값은 $0.95\~1.32$로 적정분포를 보이고 평균편차는 $9\~28\%$ 범위로 감소되어 불확실성 또한 감소하는 것으로 나타났다. 한편, 편차가 보정된 최적 레이더 추정강우로 소양강 유역평균 강우량을 산정한 결과 관측강우와 비교하여 매우 잘 일치하는 것으로 나타났다. 따라서 실시간 편차보정 기법은 수문학적 유역평균 강우량 산정시 다소 과소추정되는 레이더 강우정보를 정확하게 보정할 수 있다는 측면에서 그 적용성이 우수한 것으로 판단된다.
최근 수공시설물의 설계규모를 넘어서는 극한 강우사상이 발생하여 홍수방어를 위하여 구축된 수리구조물이 파괴 되는 등 많은 홍수피해가 발생하고 있다. 따라서 극한 강우사상의 시공간적 발생 특성을 파악하고 미래의 기후변화하에서 극한강우사상이 어떻게 변화하고 설계수명기간(Design period)동안 분포 특성이 어떻게 변화할지를 이해하는 것은 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 미래의 기후변화가 극한 강우에 어떠한 영향을 미치는지를 평가하기 위해 기후변화 시나리오를 이용하여 미래의 극한강우의 특성 분석과 I-D-F 분석을 실시하였다. 본 연구에서는 SRES B2 온난화가스 시나리오와 YONU CGCM 를 이용하여 2030s(2031-2050)를 모의하였으며 통계학적 축소기법을 적용하여 우리나라에 위치한 기상청 산하 관측소별로 일 기상자료를 구축하였다. 또한, 이를 과거 관측 자료와 비교하여 Quantile Mapping 방법으로 편이보정을 실시하였고, 구형펄스(Modified Bartlett Lewis Rectangular Pulse, MBLRP) 모형(Onof과 Wheater, 1993; Onof 2000)과 분해기법(adjust method)을 적용하여 일 강우 시계열자료를 시 강우 시계열 자료로 변환하였으며 지속기간별 빈도별 강우량을 산정하여 I-D-F 곡선을 작성하였다. 본 논문에서는 66개 관측소 중에서 서울, 대구, 전주, 광주 지점의 결과만을 수록하였으며 그 결과 거의 모든 지점에서 현재와 비교하였을 때 지속기간이 길어질수록 강우강도가 증가함을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 ANFIS 기반 GloSea5 앙상블 기상전망 개선 기법을 개발하고 평가하였다. 대상유역은 국내 주요 다목적댐인 충주댐 유역을 선정하였으며, 개선 기법은 ANFIS 기반의 전 후처리기법으로 구성된다. 전처리 기법에서 GloSea5의 앙상블 멤버에 가중치를 부여하며(OWM), 후처리 과정에서는 전처리결과를 편의보정 한다(MOS). 평가결과 편의보정된 GloSea5에 비해 예측성능이 개선되었으며, CASE3, CASE1, CASE2 순으로 모의성능이 우수하였다. 전처리 기법은 강수의 변동성이 큰 계절에 개선효과가 우수하였으며, 후처리 기법은 전처리로 개선하지 못한 오차를 줄 일 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 개발한 ANFIS 기반 GloSea5 앙상블 기상전망 개선 기법은 전 후처리 기법을 함께 사용하는 것이 가장 좋으며, 특히 여름철과 같이 강수의 변동성이 큰 계절에 활용성이 높을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 Z-R 관계식의 매개변수를 안정적인 값으로 실시간 예측하고자 확장 칼만 필터기법을 적용하였다. 이를 위해 Z-R 관계식의 비선형을 고려하여 확장 칼만필터로 매개변수 결정모형을 구축하였다. 상태-공간모형은Adamowski and Muir (1989)의 연구를 기반으로 구축하였다. 상태-공간 모형의 상태변수는 Z-R 관계식의 두 매개변수로 설정하였다. 결과적으로 칼만이득과 상태변수가 발산하지 않는 안정적인 모형을 구축하였다. 주목할 점으로는 기존 방법으로 추정된 과대 혹은 과소한 매개변수가 필터링 되어 일부 제거되었다는 것이다. 부적절한 매개변수의 적용은 물리적으로 비현실적인 강우강도 추정 결과를 불러일으키는 원인이기 때문에 이러한 결과는 정량적 강수량 추정측면에서 효과가 크다고 할 수 있다. 또한 확장 칼만 필터로 예측한 매개변수로 레이더 강우를 추정한 결과, 편의보정계수가 1.0에 근사하게 나타나 편의보정과정 없이도 지상 강우강도와의 평균적인 차이는 근소한 것으로 나타났다. 또한 기존 방법으로 레이더 강우를 추정한 결과보다 전반적으로 정확도 높은 강우 추정이 가능한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 기후변화를 평가하기 위해 장기수문유출모형인 SLURP 모형이 선택되었으며, 모형의 적용성을 평가하기 위하여, 고도, 기상, 토지이용, 토양, 식생과 같은 기본 입력 자료를 구축하였고 공도 수위관측소 상류유역을 대상으로 유역 내에 포함되어 있는 농업용 저수지인 고삼과 금광저수지를 고려하기 위하여 저수위, 저수량, 내용적 곡선 자료를 수집하였다. 한편, 미래 기후변화를 분석하기 위해 미래 기상, 토지이용, 식생자료를 구축하였다. 미래 기상자료는 IPCC에서 제시하고 있는 SRES 특별보고서에 의한 GCMs 중 CCCma CGCM2 A2, B2 시나리오 결과자료를 수집한 후, 편이보정(bias correction) 및 CF(Change Factor) 다운스케일 기법을 적용하여 각 기상관측소별 기상자료를 재구축하였으며, 미래 토지이용자료는 과거 토지이용자료를 이용하여 개선된 CA-Markov기법에 의해 전망하였다. 또한 미래 식생자료는 NOAA/AVHRR을 이용하여 구축한 과거의 월 NDVI와 평균온도와의 선형 회귀식을 이용하여 기후변화 시나리오별 월 NDVI를 구축하였다.
광역보강항법 시스템은 광역 지역에서 사용할 수 있는 보정 데이터(이온층 지연, 위성 및 시계 오차) 및 무결성 정보를 생성하여 전송하는 시스템으로 대표적으로 위성기반 보강항법 시스템인 SBAS가 있다. 미국에서는 WAAS라는 명칭으로 운용하고 있고 유럽에서는 EGNOS, 일본에서는 MSAS, 러시아는 SDCM, 인도는 GAGAN이라는 명칭으로 광역보강항법 시스템을 운용 하고 있다. 한국에서도 KASS명칭으로 2022년 목표로 개발을 진행하고 있다. SBAS 시스템은 국제민간항공기구 ICAO에서 국제 표준으로 정한 시스템으로 민간 서비스를 위해 운영된다. 따라서 보정 데이터도 민간 SPS 수신기용으로만 사용되고 있다. 본 논문에서는 SPS용 보정항법 시스템을 PPS 수신기에 사용하기 위해 필요한 C1P1 DCB 추정 방법에 대해 논의한다. 추정된 C1P1 DCB 결과를 바탕으로 단일 위성항법에서의 C1P1 DCB영향을 분석 후 SPS용 차분위성항법 시스템을 PPS 수신기에 적용한 결과를 분석하였다. 마지막으로 SPS용 광역보강항법 시스템을 PPS 수신기에 적용하여 결과를 분석하였다.
농업부문의 기후변화 적응은 농작물의 생육과 수량에 미치는 기후변화 영향의 정량평가로부터 시작된다. 이를 위한 조건으로서 작물모형 외에 과거-미래 간 이음새 없는 기후자료가 필요하지만, 기후시나리오에서 산출된 과거 기간의 자료는 실측 기후와 차이가 난다. 이것을 보정 없이 작물모형 구동에 사용한다면 농작물의 생육과 수량예측이 현실과 동떨어진 것이 되어 모의결과를 바탕으로 마련된 적응대책은 실효성이 낮아진다. 또한 동일한 기후시나리오를 사용자에 따라 서로 다른 시공간적 상세화 작업이나 기후모델의 편의보정을 위한 후처리 작업을 수행한다면 작물모형 구동결과는 달라질 수 있다. 농업부문에서 불확실성을 최소화한 영향평가결과를 도출하기 위해서는 먼저 최종 사용자의 목적에 적합한 공간적 및 시간적 규모를 설정하는 일이다. 나아가 과거기후의 재현성을 포함한 시나리오기후의 불확실성을 정확히 파악하여 영향평가결과의 불확실성을 정량적으로 제시할 수 있어야 한다. 이 논문에서는 기후시나리오의 농업분야 활용과정에서 발생할 수 있는 불확실성을 요인별로 추적하고, 이를 줄이기 위한 자료처리기법을 소개하며, 연구목적에 따른 최적 시나리오 자료를 추천함으로써 기후변화 적응을 위한 기초정보를 제공하고자 하였다.
블루투스와 같은 무선통신의 경우, 베이스밴드에서는 송신단과 수신단의 데이터의 모뎀 인터페이스를 통과한 데이터에 대해 보안성 및 회로의 안정성을 위해 DC 바이어스를 제거해주어야 한다. 송신단에서는 송신할 데이터를 랜덤하게 섞어 에러 정정 모들에 보내주어야 하며 수신단에서는 랜덤하게 평준화된 데이터들을 원래 상태로 복구하여야 한다. 이러한 화이트닝 블록은 필터링을 위한 고유다항식을 목적에 맞게 선택하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 하드웨어의 효율성을 높이고 면적을 줄이기 위하여 고유다항식을 $g(D)=D^7+D^4+1$로 선택하여 화이트닝 블록을 설계하였다. 설계한 하드웨어 화이트닝 블록은 Verilog HDL로 기술하고 검증하여 자동 합성방식으로 합성하였다. 합성된 화이트닝 블록은 기준으로 삼는 베이스밴드 마이크로콘트롤러의 동작주파수인 40MHz에서 정상적으로 동작하였다.
본 논문은 한국형 위성항법시스템의 위성궤도, 위성시계 고장 검출이 가능한 UDRE에 대한 모니터링 알고리즘 분석을 수행하였다. UDRE 모니터링을 위한 의사거리 잔차 생성방법 중 대류권 지연오차와 수신기 시계바이어스 추정방법에 대해 새로운 알고리즘을 제안한다. 대류권 지연오차는 국내 기상데이터에 더욱 적합한 Saastamoinen 모델과 Neill 매핑함수의 조합 모델을 사용하였으며, 수신기 시계 바이어스 추정방법으로는 칼만필터를 사용한 기법을 사용하였다. 국내 지역에서 직접 수신한 위성데이터와 기상데이터를 사용한 UDRE 모니터링 분석을 통해 한국지역에 더욱 적합한 UDRE 모니터링 한계치(Threshold)를 도출하고 추 후 한국형 위성항법시스템의 고장검출 기법으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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