International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권4호
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pp.287-293
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2020
More and more people are paying attention to the psychological pleasure and relaxation that sound hearing brings. In most cases, humans seem to have a special preference for natural sounds. Natural sounds are mainly white noise and pink noise such as wind, rain, waves, waterfall sounds, etc. All of these are often considered to be beneficial to human health, but in reality the same category of natural sounds is no different. It will be very different due to space, time and other factors. Each sound can be unique, so people's hearing experience is also different. This paper quantitatively analyzes the spectrum and brain waves to analyze the feeling of hearing the natural Broken Falls sound. In particular, we aim to objectively analyze the objective feeling of Broken Falls sound falling on the human auditory system through sound spectrum and brain waves.
Harvest forecasting is the great demand of multiple aspects like temperature, rain, environment, and their relations. The existing study investigates the climate conditions and aids the cultivators to know the harvest yields before planting in farms. The proposed study uses federated learning. In addition, the additional widespread techniques such as bagging classifier, extra tees classifier, linear discriminant analysis classifier, quadratic discriminant analysis classifier, stochastic gradient boosting classifier, blending models, random forest regressor, and AdaBoost are utilized together. These presented nine algorithms achieved exemplary satisfactory accuracies. The powerful contributions of proposed algorithms can create exact harvest forecasting. Ultimately, we intend to compare our study with the earlier research's results.
This study is intended to investigate that it is possible to analyze the public awareness and satisfaction of the weather forecast service provided by the Korea Meteorological Administration (KMA) through social media data as a way to overcome limitations of the questionnaire-based survey in the previous research. Sentiment analysis and association rule mining were used for Twitter data containing opinions about the weather forecast service. As a result of sentiment analysis, the frequency of negative opinions was very high, about 75%, relative to positive opinions because of the nature of public services. The detailed analysis shows that a large portion of users are dissatisfied with precipitation forecast and that it is needed to analyze the two kinds of error types of the precipitation forecast, namely, 'False alarm' and 'Miss' in more detail. Therefore, association rule mining was performed on negative tweets for each of these error types. As a result, it was found that a considerable number of complaints occurred when preventive actions were useless because the forecast predicting rain had a 'False alarm' error. In addition, this study found that people's dissatisfaction increased when they experienced inconveniences due to either unpredictable high winds and heavy rains in summer or severe cold in winter, which were missed by weather forecast. This study suggests that the analysis of social media data can provide detailed information about forecast users' opinion in almost real time, which is impossible through survey or interview.
인공산성빗물에 대두(Glycine max), 청갈참 (Quercus aliena var. pellucida) 및 리기다소나무(Pinus rigida)에 살포한 후 연속적으로 일정량을 받아서 이온량을 정량하였다. 모든 잎에서 세탈된 이온의 양은 초기에 많았으나 시간이 지날수록 감소하였으며, 세탈되는 이온량은 빗물의 pH가 낮을수록 세탈되는 이온량은 많았다. 총 세탈된 K의 양은 정상빗물(pH5.6) 보다 pH 4.0의 빗물에서1.04~1.46배, pH 3.5의 빗물에서 1.09~1.58배, 그리고 pH 3.0의 빗물에서 1.24~2.03배 만큼 많았다. 총 세탈된 Ca량은 정상빗물보다 ph 4.0의 빗물에서 1.23~1.47배, pH 3.5 빗물에서 1.50~1.92배, 그리고 pH3.0의 빗물에서 2.45~3.30배 만큼 많았다. 총 세탈액 속의 Ca/K의 비는 청갈참에서 1.10~2.91, 리기다소나무에서 1.68~2.98, 그리고 대두에서 0.66~0.91이었다. 조사된 모든 식물에서 빗물의 pH가 낮아질수록 Ca/K 비율이 커졌다. 산성빗물처리 후의 식물체를 분석한 결과 이온세탈 효과는 pH3.0 처리구에서만 유일하게 나타났다.
최근 연속적인 태풍에 의한 일련의 극한 호우 사상으로 홍수가 발생하였고, 이로 인해 인명과 막대한 재산피해가 발생하였다. 본 연구에서는 연속 호우 사상으로 인해 발생한 극한홍수를 거대홍수라고 정의하고, 일정 시간 간격으로 극한 호우 사상이 연속적으로 발생 될 수 있음을 가정하여 가상의 거대홍수 시나리오를 구성하였다. 최소 무강우 시간 결정(Inter Event Time Definition, IETD)방법을 사용하여 연속적인 강우의 시간 간격을 결정하였으며, IETD에 의해 산정된 시간 간격 안에서 호우 사상을 연속적으로 발생시켜 평창강 유역을 대상으로 거대홍수를 모의하였다. 즉, (1) 기록된 극한 호우 사상의 연속적인 발생 (2) 기왕 자료를 기반으로 빈도해석에 의해 산정된 설계 호우 사상의 연속적인 발생을 가정하여 거대홍수를 모의하였다. 연속 호우 사상으로 인한 거대홍수는 단일 호우 사상으로 인한 일반 홍수에 비해 6~17%의 홍수량이 증가하는 것으로 나타났다. 앞의 호우 사상으로 인한 홍수량에 비해 뒤에 오는 호우로 인한 홍수량의 증가는 많지 않지만, 연속적인 호우는 두 번의 홍수피해를 가져오므로 가상의 거대홍수로 인한 홍수 피해는 매우 클 것으로 판단된다. 따라서 본 연구와 같이 가상의 강우 시나리오를 통해 예상하지 못한 연속적인 홍수 재해와 같은 비상 상황에 대비할 방안을 마련할 필요가 있을 것으로 사료된다.
In order to simulate a typhoon precisely, the satellite observation data has been assimilated using WRF (Weather Research and Forecasting model) three-Dimensional Variational (3DVAR) data assimilation system. The observation data used in 3DVAR was GPS Radio Occultation (GPS-RO) data which is loaded on Low-Earth Orbit (LEO) satellite. The refractivity of Earth is deduced by temperature, pressure, and water vapor. GPS-RO data can be obtained with this refractivity when the satellite passes the limb position with respect to its original orbit. In this paper, two typhoon cases were simulated to examine the characteristics of data assimilation. One had been occurred in the Western Pacific from 16 to 25 October, 2015, and the other had affected Korean Peninsula from 22 to 29 August, 2012. In the simulation results, the typhoon track between background (BGR) and assimilation (3DV) run were significantly different when the track appeared to be rapidly change. The surface wind speed showed large difference for the long forecasting time because the GPS-RO data contained much information in the upper level, and it took a time to impact on the surface wind. Along with the modified typhoon track, the differences in the horizontal distribution of accumulated rain rate was remarkable with the range of -600~500 mm. During 7 days, we estimated the characteristics between daily assimilated simulation (3DV) and initial time assimilation (3DV_7). Because 3DV_7 demonstrated the accurate track of typhoon and its meteorological variables, the differences in two experiments have found to be insignificant. Using observed rain rate data at 79 surface observatories, the statistical analysis has been carried on for the evaluation of quantitative improvement. Although all experiments showed underestimated rain amount because of low model resolution (27 km), the reduced Mean Bias and Root-Mean-Square Error were found to be 2.92 mm and 4.53 mm, respectively.
낙동강의 횡단면은 복단면 형태를 띄고 있으므로, 여름철 집중호우에 의해서 하천유량이 증가하면 둔치 상부까지 하천수위가 상승하는 특징이 있다. 또한 최근 강우강도 및 홍수 빈도의 증가로 인해 관련 피해가 급증하고 있으며, 이는 홍수터에 설치된 공원과 같은 친수시설들의 침수피해와 직접적으로 연관되므로, 극한강우 시 둔치에서의 수리학적 영향분석이 필요하다고 판단된다. 본 연구에서는 다양한 친수시설들이 조성되어 있는 강정고령보와 달성보 사이를 모의구간으로 선정하여 태풍 산바에 의해 첨두홍수량이 발생한 시점을 전후로 총 42시간에 걸친 수치모의를 실시하였다. 2차원 부정류 모형인 FaSTMECH 모의결과와 수위관측소에서 실측된 실측수위와 비교하여 모형의 적용성을 검토한 결과 $R^2$는 0.990, AME는 0.195, RMSE는 0.252로 높은 상관관계를 보였다. 그리고 검증된 FaSTMECH 모형을 이용하여 태풍 사상 시 홍수터 내에 위치해 있는 캠핑장과 생태공원 등과 같은 친수시설이 침수되는 시간 및 침수심, 침수 유속 및 전단력 등을 분석하였다.
본 연구는 항공 LiDAR 자료를 이용하여 열대원시림인 브루나이 지역의 지상부 생체량을 정량화하기 위하여 수행되었다. 25ha 크기의 연구대상지에 0.09ha ($30m{\times}30m$) 크기의 24개의 표본구 내에서 조사된 각 표본점 내 개체목의 흉고직경 및 위치자료를 활용하였다. 또한, 항공 LiDAR 자료를 이용하여 수치표면모델(Digital Surface Model), 수치지형모델(Digital Terrain Model), 수고모델(Canopy Height Model)을 구축하였다. 수고모델을 표본구단위로 분할하고 총 12개의 LiDAR 높이변수를 구축하였다. 표본구별로 상대생장식을 이용하여 계산된 생체량과 LiDAR 자료로부터 추출된 변수간의 다중회귀분석을 통해 LiDAR 자료로부터 생체량을 추정할 수 있는 식을 도출하였다. 표본구의 생체량은 평균 366.48 Mg/ha였으며, 155.81 Mg/ha부터 597.21 Mg/ha까지 분포하였다. LiDAR로부터 생체량을 추정하는 식의 검증 결과, 결정계수 값은 0.84로 나타났다.
고해상도의 정량적 실황강우장을 산정하기 위해서는 양질의 고밀도 강우관측망 정보가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서 정량적 실황강우장 산정을 위한 입력자료로 SK 플래닛의 고밀도 복합기상센서 관측망과 기존 기상청 관측망을 이용하고자 하였다. 이를 위해 서울지역에 위치한 SK 플래닛의 복합기상센서 관측망을 소개하고, 2013년 7~9월 3개월 동안의 관측자료의 품질을 분석하였다. 품질분석 결과, SK 플래닛 관측소가 일부 관측소를 제외하고 대부분 기존 관측망과 유사하게 강우를 관측하는 것을 확인할 수 있었다. 다만, 일시적인 기계 및 자료 전송 오류로 인해 발생할 수 있는 결측치 및 이상치가 미치는 영향을 최대한 저감하기 위해서 오자료를 실시간으로 보정할 수 있는 품질보정 기법을 개발하였으며, 개발된 기법이 적절히 강우를 보정하는 것을 확인하였다. 이를 통해 결측률이 20% 미만이면서 오자료의 영향이 최소가 되는 190개소(기상청 34개소, SK 플래닛 156 개소)를 정량적 실황강우장 산정에 활용하였다. 또한, 약 $3km^2$의 밀도를 갖는 고해상도 관측망을 이용하여 산정된 강우분포장의 재현성을 기존 기상청 관측망의 결과비교를 통해 평가한 결과, 고밀도 관측망을 통해 산정된 강우분포장의 빈도곡선이 레이더 공간분포장과 유사하며, 기존 기상청 관측망의 공백을 보완할 수 있음을 확인하였다. 특히, 이 결과를 통해 고밀도의 강우관측 결과를 활용한다면 레이더 참강우장에 근사한 공간분포된 강우를 산정할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 공간적으로 분포된 강우자료를 바탕으로 한 강우유출관계를 고찰하고, 기존의 공간 평균된 강우유출모형과 비교하여 유역을 공간 평균함으로써 내재되는 불확실성을 분석하여 이를 정량화시킬 수 있는 방법을 모색하였다. 과거 관측된 호우사상을 단순 크리깅 기법을 이용하여 공간적으로 분포된 강우자료를 구축하였다. 공간 분포된 강우와 공간평균강우의 유출을 비교하기 위하여 공간 분포된 강우를 수정 Clark 방법에 의해서 유출계산을 수행한 결과와 지점 강우자료를 추출하여 티센 평균한 공간평균강우를 Clark방법에 의해서 유출 계산한 결과를 서로 비교하였다. 또한 강우의 관측오차와 이로부터 발생되는 유출오차를 정의한 후, 강우관측소의 밀도를 다양하게 변화시켜가며 모의하여 강우의 관측오차가 유출해석에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구결과 다음과 같은 결론을 도출하였다. 1) 공간 분포된 강우자료가 이용될 경우 기존에 추정된 Clark방법 유출 매개변수의 사용이 가능할 것으로 판단된다. 2) 수정 Clark 방법의 경우는 강우는 공간적인 변동성을 고려한 유출 계산이 가능하기 때문에 이에 대한 불확실성이 일부 제거된 상태에서 매개변수 추정이 가능하게 되며, 따라서 전통적인 Clark방법의 경우보다 인정적인 매개변수를 추정할수 있을 것으로 판단된다. 3) 강우오차 및 유출오차는 강우관측소의 밀도가 높아짐에 따라 지수함수적으로 감소하고 있으며, 오차의 범위 또한 밀도가 증가할수록 평균오차 주위로 수렴하는 것으로 보여진다. 4) 강우오차는 강우관측소의 밀도가 작을수록 유출에 보다 큰 영향력을 미치고 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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