• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제15권2호
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• pp.59-66
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• 2019

제주는 농업과 관광이 절대적 비중이므로 강수에 대한 예측/분석은 다른 지역보다 더 중요한 요소로 작용한다. 현재 제주도의 강수 예측은 기상위성을 통해 얻어지는 관측데이터에 수치모델을 이용하나, 다른 지역보다 강수 현상에 대한 변화가 다양하므로 기존의 일반적인 수치모델을 그대로 적용하여 강수 예측/분석을 하기는 쉽지 않고 만족할만한 결과를 얻기가 어렵다. 따라서 제주지역에 맞는 새로운 제주 예측/분석 방법이 연구돼야 할 것이다. 본 논문에서는 합성곱신경망 (Convolution Neural Network, CNN) 기반의 텍스처(Texture) 분석기법을 이용한 제주 강수패턴 분석 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기상위성에서 획득한 제주도 영역에 대한 수증기영상과 지역의 온도정보를 텍스처 영상으로 변환한 후, 변환된 영상들을 합성곱신경망을 이용하여 강수 여부를 분석하는 방법이다. 제안한 방법을 구현하고 실험을 통하여 제안된 방법의 유효성을 보인다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권4호
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• pp.366-372
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• 2019

북한 지역은 남한에 비해 기상관측 지점이 매우 적기 때문에 남한에서 강수 추정에 주로 이용되는 PRISM 모형을 그대로 적용하여 강수분포를 추정하기는 어렵다. 이처럼 자료가 불충분한 지역의 강수분포를 추정하기 위하여, 저해상도 PRISM 모형 구동 결과에 강수-지형 관계에 근거한 보정 값을 적용해 강수 분포를 추정할 수 있는 하이브리드 방식이 개발되어 사용되고 있다. 본 연구에서는 기존 북한지역의 고해상도 강수 분포도 추정 방식을 개선된 방법에 따라 1981-2010년 평년 기간의 적산 강수량 분포도를 제작하고자 하였다. 우선, 남한지역의 270m 해상도 DEM과 종관관측지점의 고도값으로부터 IDW한 가상지형간의 편차(고도편차)를 계산하였다. PRISM 모형을 이용하여 종관관측지점의 강수량을 기반으로 2,430m의 저해상도 가상강수 분포도를 제작한 후, 종관 및 방재 기상 관측지점의 강수자료를 이용해 270m의 고해상도 강수분포도를 제작하여 둘 간의 편차(강수편차)를 계산하였다. 남한지역의 고도편차와 강수편차를 이용하여 4방위 경사향에 따른 월별 강수-지형 관계 회귀식을 도출하였고, 최종적으로 북한지역의 27개 기상 관측지점으로부터 PRISM 모형을 구동하여 만든 2,430m의 저해상도 강수분포도에 강수-지형간 회귀식을 반영하여 해상도가 향상된 강수분포도를 산출하였다. 새롭게 제작된 북한지역의 강수분포는 기존 강수분포도와 비교했을 때 지형의 영향이 더욱 잘 반영된 효과를 확인할 수 있었다. 강수분포도에 따르면, 연평균 적산강수량은 1,159mm이며, 표준편차는 253mm로 추정되었다.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제22권2호
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• pp.249-256
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• 2011

In this study, the Ni-based catalysts for the production of synthetic natural gas were prepared by various preparation methods such as the co-precipitation, precipitation, impregnation and physical mixing methods. The ranges of the reaction conditions were the temperatures of 250~$350^{\circ}C$, $H_2$/CO mole ratio of 3.0, the pressures of 1 atm and the space velocity of 20000 $ml/g_{-cat{\cdot}}{\cdot}h$. It was found that the catalyst prepared by precipitation method had higher CO conversion than the catalyst prepared by co-precipitation method. While the catalyst prepared by precipitation method had the formation of NiO structure, the catalyst prepared by co-precipitation method had the formation of $NiAl_2O_4$ structure. It was confirmed that Ni-based catalyst prepared by the physical mixing method had the lowest CO conversion because it was deactivated by the production of $Ni_3C$ during the methanation. As a result, it was shown clearly that Ni-based catalysts prepared by impregnation method expressed the highest catalytic activity in CO methanation.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권8호
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• pp.669-676
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• 2006

수문 인자, 특히 강우량의 공간 분포 해석은 수자원 분야에서 중요한 관심사 중 하나이다. 기존의 티센법(Thiessen), 역거리법, 등우선법이 공간적 연속성과 지형 특성을 고려하지 못하는 한계를 가지고 있는데, 본 연구에서는 일강우량에 대한 강우 공간분포 해석의 정확도 향상을 위해 월평균 자료와 평년 강우량 자료를 산출하여, 이들과 수집한 일강우량 자료간의 상관성 분석하였으며 이를 근거로 지구통계학적 분석방법인 코크리깅(Co-kriging) 기법의 이차변수로 적용하여 공간 분포 해석을 실시하였으며, 기존의 역거리법과 단순 크리깅 기법에 의한 분석결과와 비교하였다. 구축한 강우량 자료간의 상관성을 조사한 결과, 일강우량은 당 해의 월평균 강우량 및 전체 자료기간의 월평균 강우량 자료와 높은 상관성을 가지는 것으로 나타났으며, 이 자료들을 Co-kriging 기법에 적용한 결과, 강우 공간 분포의 해석 정확도가 향상되었으며, 향후 다른 기상 상관 인자를 적용함으로서 강우량을 비롯한 수문인자의 공간 분포해석상 문제가 되는 불확실성을 줄일 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.183-183
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• 2020

Accurate quantitative precipitation estimation plays an important role in hydrological modelling and prediction. Instantaneous quantitative precipitation estimation (QPE) by utilizing the weather radar data is a great applicability for operational hydrology in a catchment. Previously, regression technique performed between reflectivity (Z) and rain intensity (R) is used commonly to obtain radar QPEs. A novel, recent approaching method which might be applied in hydrological area for QPE is Long Short-Term Memory (LSTM) Networks. LSTM networks is a development and evolution of Recurrent Neuron Networks (RNNs) method that overcomes the limited memory capacity of RNNs and allows learning of long-term input-output dependencies. The advantages of LSTM compare to RNN technique is proven by previous works. In this study, LSTM networks is used to estimate the quantitative precipitation from weather radar for an urban catchment in South Korea. Radar information and rain-gauge data are used to evaluate and verify the estimation. The estimation results figure out that LSTM approaching method shows the accuracy and outperformance compared to Z-R relationship method. This study gives us the high potential of LSTM and its applications in urban hydrology.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.217-222
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• 2015

클러스터링 기법은 탐색적 자료 분석 기법으로 알려진 중요한 데이터마이닝 기법 중 하나로서 패턴 인식, 원격 탐사 등의 분야에 사용되고 있다. 이 방법을 이용하여 데이터의 기본 구조를 추출하고, 개체의 군집화 혹은 군집의 계층을 조직한다. 기상 레이더는 대기 중에 존재하는 물체에서 반사되는 신호를 이용하여 관측을 수행하고, 해당 좌표에 데이터를 저장하는 원리로 동작하는데, 이를 분석하기 위해서는 흩어져있는 레이더 데이터를 유사도를 바탕으로 강수에코와 비강수에코를 구분하여 군집화 할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터링 기법을 레이더 데이터에 적용하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 또한, 강수에코와 비강수에코가 인접해 있을 경우 발생할 수 있는 문제를 해결하기 위하여 퍼지 로직과 계층적 클러스터링 기법을 접목하여 유사도를 판별하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 실제 사례를 바탕으로 본 논문에서 제안한 클러스터링 기법을 적용한 결과, 강수에코와 비강수에코가 인접해 있는 경우 기존 기법보다 좋은 결과를 도출하는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권6호
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• pp.485-493
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• 2006

본 연구는 최적 결합 방법을 이용하여 다른 시공간 특징을 가진 강수량 자료를 통합하는 것이다. 최적 결합 방법은 AWS 우량계 자료와 S-band RADAR 추정 강수량을 전 시간대의 자신의 평균 제곱 오차에 반비례 하도록 디자인 하였다. 훈련시간에 따른 적절한 최적 가중치를 결정하기 위하여, 훈련시간을 1-10시간까지 실험하기 위하여 긴 기간 동안 비가 지속되었던 장마 사례에 적용하였다. 최적 결합 강수량의 수평장은 훈련시간 2시간 이후부터는 평탄화된 구조를 보여주었고, 최적 결합 강수량은 참값으로 가정한 종관관측 강수량과 수평 구조 및 값의 크기가 잘 일치하였다. 이러한 결과는 최적결합 방법이 다양한 자료들을 이용하여 고해상도의 강수량을 생산하는 데 사용할 수 있다는 것을 제시한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.229-229
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• 2015

Downscaling is a fundamental procedure in the assessment of the future climate change impact at regional and watershed scales. Hence, it is important to investigate the spatial variability of the climate conditions that are constructed by various downscaling methods in order to assess whether each method can model the climate conditions at various spatial scales properly. This study introduces a fundamental research from Jang and Kavvas(2015) that precipitation variability from a popular statistical downscaling method (BCSD) and a dynamical downscaling method (MM5) that is based on the NCAR/NCEP reanalysis data for a historical period and on the CCSM3 GCM A1B emission scenario simulations for a projection period, is investigated by means of some spatial characteristics: a) the normalized standard deviation (NSD), and b) the precipitation change over Northern California region. From the results of this study it is found that the BCSD method has limitations in projecting future precipitation values since the BCSD-projected precipitation, being based on the interpolated change factors from GCM projected precipitation, does not consider the interactions between GCM outputs and local geomorphological characteristics such as orographic effects and land use/cover patterns. As such, it is not clear whether the popular BCSD method is suitable for the assessment of the impact of future climate change at regional, watershed and local scales as the future climate will evolve in time and space as a nonlinear system with land-atmosphere feedbacks. However, it is noted that in this study only the BCSD procedure for the statistical downscaling method has been investigated, and the results by other statistical downscaling methods might be different.

• 한국수자원학회논문집
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• 제38권8호
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• pp.595-604
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• 2005

관측자료의 보완이나 확충을 위한 강수량 모의발생은 수문분석에 있어서 중요한 과제라고 할 수 있다. 강수량을 모의하는 방법은 크게 기존의 매개변수적 방법과 비매개변수적 방법 두 가지로 나눌 수 있고, 강수량 모의의 시간간격에 따라 일강수량 자료의 모의 또는 시간강수량 자료의 모의 등으로 구분할 수 있다. 지금까지, Markov모형은 일강수량 모의발생에 많이 이용되어왔다. 이러한 대부분 Markov모형들은 동질성모형으로 상태벡터를 구축하는데 있어서 자료의 크기가 작으면 모형구축의 어려움이 따르고 같은 월에 대한 상태벡터의 동질성을 가정하는 등의 문제가 있다. 실제 강수발생의 과정은 비정상적(nonstationary)이므로 이를 보완하기 위해, 된 논문에서는 일강수량을 기존의 매개변수적인 방법이 아닌 단변량과 다변량에 대하여 비매개변수적인 방법으로 접근하여 모의하는 방법에 대하여 분석하였다.

• 열처리공학회지
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• 제12권3호
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• pp.206-214
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• 1999

The effect of cooling rate on carbide precipitation during quenching of austenitic manganese steel was investigated by optical microscopy, image analyzer and numerical analysis. A computer program based on the finite difference method for analyzing heat treatment processes was developed in order to evaluate cooling rates and the possibility of carbide precipitation during quenching. The area ratio of carbide precipitated in the austenite matrix was measured by the image analyzer, and used to determine the critical point of carbide precipitation. Temperature-dependent critical cooling rates at the critical points were calculated using the present simulation program, The calculated results showed a good agreement with the experimental ones.