• 지구물리와물리탐사
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• 제1권2호
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• pp.127-135
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• 1998

전자탐사에서 Born 근사는 이상체내에서의 전기장을 이상체가 없는 균질 매질에서의 일차장으로 대치하는 방법으로 복잡한 전자기 산란(EM scattering)문제를 근사하는데 널리 사용되고 있는 방법이다. 그러나 Born 근사는 이상체의 전도도가 주변 매질에 비하여 너무 크거나, 이상체의 크기가 클 때는 상당히 부정확한 결과를 나타낸다. 확장된 Born근사법은 이러한 Born근사의 문제점을 해결하기 위하여 제안된 방법으로 이상체내의 전기장을 탈분극 텐서와 일차 전기장의 곱으로 근사하는 방법이다. 한편 전자탐사에 3차원 송신원을 사용하는 2차원 모델링은 주로 유한차분법과 유한요소법이 이용되었다. 일반적으로 이들 미분 방정식을 이용하는 2차원 전자탐사 모델링에서 3차원 송신원 문제의 해결을 위하여 Fourier변환을 통해 파수영역(wavenumber domain)으로 이동하는 방법이 사용되어 왔다. 또한 파수영 역에서 계산된 결과는 Fourier 역변환을 통하여 다시 공간영역(space domain)으로 이동해야 하는 번거로움이 있다. 따라서 이들 방법은 계산시간이 많이 걸리고 이상체가 없는 지역도 미소체로 분할해야 하므로 수치계산시 대량의 기억용량이 필요하다. 본 연구에서는 Born근사의 문제점 및 전자탐사 2차원 모델링시 3차원 송신원 문제를 해결할 수 있는 확장된 Born 근사법에 근거한 전자탐사 2.5차원 모델링 프로그램을 개발하였다. 이 모델링 프로그램을 이용하여 수직 자기 쌍극자를 송신원으로 하는 시추공간 전자탐사법에 대한 2차 자기 장을 계산하고 적분 방정식에 의한 3차원 모델링 결과와 비교, 분석하였다. 모든 주파수 대역에서 확장된 Born근사에 의한 2.5차원 모델링 결과가 3차원 모델링 결과와 잘 일치하고 있다. 그러나 이상체의 전도도와 모암의 전도도 차이가 10배 이상의 경우일 때는 두 반응은 상당한 차이를 보인다. 따라서 본 연구에서 개발된 확장된 Born 근사에 의한 2.5차원 모델링은 이상체와 모암의 전도도 차이가 너무 크지 않을 경우 이상체의 위치 및 형상을 파악하는데 효과적일 것으로 기대된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제8권1호
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• pp.51-63
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• 2000

최근 교통문제를 해결하기 위한 방법으로 교통계획분야에 GIS나 ITS를 활용한 다양한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 이와 함께 정보환경의 급격한 발달과 더불어 대안 경로의 선정, 또는 교통예보 서비스와 같은 온라인 상에서의 교통정보 제공이 이루어지고 있어 GIS 환경 내에서도 가로망의 교통량을 정확하게 예측할 수 있는 기능이 요구되고 있어 통행배정모형의 중요성이 증가하고 있다. 그런데, 전통적인 정적 통행배정모형은 급변하는 교통상황에 적합하지 않기 때문에 실시간 교통상황에 대한 교통흐름을 예측할 수 있는 동적 통행배정모형의 개발이 요구되고 있다. 그러나, 동적 통행배정모형은 시공간적인 변수들의 복잡성으로 인해서 그 최적해를 찾는데 많은 수학적인 어려움과 제약조건이 존재한다. 따라서, 이를 해결하기 위한 여러 가지 해법이 연구되어왔지만, 기존의 방법은 목적함수나 제약조건이 convex(하지 않은 경우에는 적용이 불가능한 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 인공지능방법(Artificial Intelligence Technique)의 한 분야로 활발히 연구되고 있는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 동적 통행배정 모형에 도입하여 그 해결 방법을 제시하였다. 논문에서 사용한 동적 통행배정모형은 제약조건이 convex(하지 않은 Merchant-Nemhauser모형이고, 새로운 해결기법으로 사용된 유전자 알고리즘은 일반적인 제약조건을 처리할 수 있다고 알려진 GENOCOP III시스템이다. 새로 도입된 방법의 효율성과 유의성을 검증하기 위해 간단한 네트워크에 적용하였다. 그 결과 GENOCOP III 시스템이 계산과정의 효율성에 있어서 기존의 비선형 해법 알고리즘보다 우수한 것으로 입증되었다.연구가 진행되어야 할 것이다. 실질적으로 성감별 수정란의 대량생산이 가능할 것으로 사료되며, 농가차원에서 산업적 실용화가 될 수 있을 것으로 기대한다.twork descrition)를 통해 교통분석후의 제반 교통특성(교통량, 교통량/용량 비(比), 속도 등)을 교통망상에 표시할 수 있음으로서 의사결정에 보다 많은 도움을 줄 수 있을 것이다. 비트율의 증가와 화질 열화는 각각 최대 1.32%와 최대 0.11dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인 하였다.을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을

• 한국수학사학회지
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• 제22권2호
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• pp.27-52
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• 2009

미국 수학계는 하버드대학이 근대수학 교과과정을 도입 한 후 280여년(1640년)이 지나고, 미국수학회(AMS; American Mathematical Society) 창립 후 30년(1890년 뉴욕수학회, 1894년 미국수학회)이 지난 1920년대에도 아직 열악한 연구 여건을 가지고 있었다. 본 연구에서는 미국수학계에 국가연구위원회(National Research Council, NRC)를 통하여 수학분야에 최초로 박사후연구원을 지원하는 제도를 만들고, 기금을 조성하여 프린스턴대학에 당시 세계 최고수준의 수학과 건물인 파인 홀(Fine Hall)을 건축했으며, 1932년 새로 생긴 프린스턴 고등연구소(IAS)에 A. 아인스타인(Einstein), 폰 노이만(von Neumann)등을 초빙하고, Math Review 창간에 결정적인 기여를 하며 미국에서도 수학자가 순수수학 연구의 경쟁력을 확보할 수 있다는 것을 보여준 미국 초창기 수학자 O. 베블런(Osward Veblen)에 대하여 분석한다. 20세기 초반 대부분의 시간을 식민지 상태에서 보낸 한국은 20세기 후반에 회원들의 적극적인 학술활동에 힘입어 2008년 현재 국제수학연맹(IMU)의 5그룹(투표 수를 뜻함) 중에 4 그룹에 속하게 되었다. 더구나 2014년 국제수학자대회(ICM)를 서울에서 유치하게 되었다. 한국이 21세기를 한국 수학의 빠른 발전기로 만들 가능성은 어디에서 찾을 수 있을까? 이에 대한 긍정적인 답을 수학 후진국이었던 미국이 1876년 J. 실베스터를 초빙하여 연구 수준의 수학교육을 최초로 시작한 후 궁극적으로 시카고대학의 E. H. 무어(Moore)가 미국수학회장으로 리더쉽을 발휘한 1900년부터 단 100여년 만에 세계 수학 정상에 자리한 미국수학과 미국수학회의 예를 검증하여 찾아보고자 한다. E. H. 무어가 배출한 인재와 제시한 비전은 E. H. 무어의 제자, L. E. 딕슨(Dickson), O. 베블런, R. L. 무어와 G. D. 버코프(Birkhoff)를 통하여 미국에 구현되었다. 그 중 O. 베블런은 'Princeton algebraic topology' 그룹을 리드하며 미국수학 전반에 세계적인 연구여건을 조성한 탁월한 행정능력가 이었다. G. D. 버코프의 역할은 수학에 대한 학술적 기여의 비중이 컸다. 이들은 20세기 중반 미국이 세계 수학연구의 주류에 진입하는데 크게 기여하였다([9],[10],[21]). 수학자 베블런은 당대 미국 최고수준의 학술적 경지에 도달하였고 1923년 미국수학회장을 역임하였으며 자신이 미국수학계에 제시한 비전과 통찰력을 실제로 구현한 수학자, 리더, 그리고 창조적인 행정가였다. 본 논문은 수학자 베블런이 미국수학계에 끼친 전반적인 영향을 연구하고, 이를 통하여 미국 수학에 실질적인 경쟁력을 부여하며 미국을 세계 수학의 주류에 진입시킨 초창기 미국 수학계 리더의 역할에 대하여 생각해 본다. 본 연구는 근대수학 교과과정 도입 110여년, 2007년 대한수학회 창립 60년을 맞으며 최근 20년간 커다란 발전을 이루어 양적인 면에서는 2007년 세계 12위로 평가된 한국의 다음 단계로의 발전에 대한 논지를 제공하고, 실제로 한국이 세계 수학의 주류로 진입하는데 필요한 구체적인 할 일(Action plan)이 무엇인지를 보여준다. 이는 빠른 변화가 진행되고 있는 국내 과학기술계의 흐름에서 수동적인 추종이 아니라 수학계 스스로 연구-교육-봉사에 균형 잡힌 비전을 제시하고 추구하는 긍정적인 모델을 제시한다.

• 한국유통학회:학술대회논문집
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• 한국유통학회 2005년도 추계학술대회 발표논문집
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• pp.29-51
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• 2005

본 연구는 산업재 시장에서 조직구매자의 공급자의 관계에 있어서 공급자 브랜드에 대한 신뢰 및 충성도에 영향을 미치는 9가지의 영향요인들(브랜드 명성, 브랜드 확신성, 브랜드 역량, 공급자 신뢰, 공급자 명성, 공급자 능력, 브랜드 애호도, 브랜드 경험, 브랜드 만족)을 브랜드 특이성, 공급자 특이성, 구매자 특이성의 관점에 초점을 두고 연구하였다. 산업재 시장에서 공급자와 구매자의 거래 시 브랜드 신뢰의 증가는 브랜드 충성도 및 관계몰입의 증가로 이어질 것으로 예상하였으며 실증분석은 산업재 구매자를 대상으로 설문조사하였다. 기존 문헌고찰을 통해 그동안 그 중요성에도 불구하고 산업재 시장에서는 거의 다루어지지 않고 있는 브랜드 신뢰의 형성요인에 대한 구성모델을 제시하고 있으며 구조방정식모델에 의한 실증분석을 통해 브랜드 특이요인(브랜드 명성, 브랜드 확신성, 브랜드 역량), 공급자 특이요인(공급자 신뢰, 공급자 명성, 공급자 능력), 및 구매자 특성요인(브랜드 애호도, 브랜드 경험, 브랜드 만족)이 브랜드 신뢰와 브랜드 충성도, 및 관계몰입에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구에서는 브랜드 신뢰 및 브랜드 충성도의 중요성에 초점을 두고 있으며 이 요인들에 영향을 미치는 주요 영향요인들에 대해서 세 가지 영역(브랜드/공급자/구매자)으로 구분하여 하부변수들의 선행적 인과관계를 구조방정식을 통해 실증 분석하였다. 실증분석 결과, 브랜드 특성요인(브랜드 확신성 기각), 공급자 특성요인, 구매자 특성요인(브랜드 애호도 기각)들 대부분 브랜드 신뢰에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났으며 브랜드 신뢰는 브랜드 충성도 및 관계몰입에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.르렀는지를 실시간(real time)으로 확인 가능하게 된다. 미국의 월마트사(社) 와 영국의 메트로사(社) 같은 선진 유통 기업들은 실증연구를 통해 RFID 기술 도입이 비용 절감과 함께 고객 서비스 향상을 도모할 것이라는 결론을 내린 바 있다. 또한 현제 초기단계이기는 하지만 실제 RFID 기술을 도입하여 운영 중에 있다. 국내에서도 정부주도 하에 RFID 기술에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있으며, 지난 2004년에 유통 물류 분야의 1차 시범사업을 완료하였다. 그러나, 이러한 국내${\cdot}$외의 적극적인 도입 움직임에도 불구하고 국내에서는 아직 RFID기술 도입이 SCM(Supply Chain Management)에 있어서 구체적으로 어떠한 영향을 미치는가에 대한 연구가 거의 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 특히 RFID 기술 도입 의사결정자에게 제공될 수 있는 정량적인 ROI 분석 모형에 관한 연구는 시급한 과제로 떠오르고 있다. 따라서 본 연구에서는 SCM 차원에서 RFID 기술 도입에 따른 ROI 분석 모형을 제시하고 적용해 보고자 한다.htarrow}$ 토착화 능력의 배양 ${\rightarrow}$ 자체기술개발, 선진기술 도입, 산업간 및 산업내 기술확산, 국제기술협력 ${\rightarrow}$ 기술혁신의 촉진 ${\rightarrow}$ 총요소생산성과 기업경쟁력(자원 및 역량, 프로세스 경쟁력, 품질경쟁력, 시장경쟁력, 고객성과, 시장성과, 재무성과)의 제고 ${\rightarrow}$ 가격경쟁력(임금, 금리, 물류비용, 환율 등)과

• 한국토양비료학회지
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• 제44권5호
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• pp.779-787
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• 2011

본 연구에서는 여러 가지 지상원격측정센서의 반사율 지표와 생산량과의 관계를 평가하여 벼 생육중의 질소시비량 결정을 위한 원격측정센서의 활용가능성 및 최종수량과 의 상관성을 평가하고자 하였다. 벼 품종은 동진 1호였으며 이앙은 2006년 5월 30일에, 수확은 10월 9일에 하였다. 엽록소 측정을 위해 SPAD502를 이용하였고, AccuPAR model LP-80을 이용하여 엽면적지수를 측정하였다. 반사율지표 측정을 위해 태양광을 이용하는 passive 센서를 이용하였고, 변조된 광을 발산하는 자체광원을 가지고 있는 4종류의 active 센서를 이용하였다. 센서측정은 이앙 후 29일째부터 87일째까지 측정하였으며 생육조사는 3차례 하였고 수확기에 수량을 조사하였다. 세 차례의 생육조사 시기의 센서 측정치와 벼 생육특성치간에는 매우 높은 유의적 상관성을 나타냈으며 생육특성치의 상관계수 크기는 전반적으로 생체중 > 질소흡수량 > 건물중 > 키 > 분얼수 > 지상부질소농도의 순이었다. Chlorophyll meter (SPAD 502)는 상대적으로 다른 생육특성 변수 들에 비해 지상부질소농도와 높은 상관 (r=$0.743^{**}$)을 보였지만 원격측정센서보다 낮은 수준이었고, 엽면적측정기(LP-80)는 상대적으로 건물중과 높은 상관 (r=$0.931^{**}$)을 보였으며 지상부 질소농도와의 상관계수 (r=$0.505^*$)는 상대적으로 낮았다. CC-passive센서의 경우 근적외선광의 부의 상관관계를 보였으며 단일파장의 반사율로 평가하는 것보다는 NDVI 등의 반사율 식생지수로 평가하였을 때 상관계수가 증가하였다. Passive 센서와 active 센서 모두 대등하게 고도로 유의성 있는 상관을 보였다. 따라서 지상원격 측정센서의 반사율 지표들을 이용하여 벼 생육특성들을 정량화 하는 것은 벼 생육중의 질소시비량 결정을 위한 비파괴적이고 실시간 도구로 활용 가능할 것으로 판단하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권3호
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• pp.146-157
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• 2019

우리나라 농산촌 환경의 가장 큰 특징 중 하나는 지형이 복잡하여 좁은 지역 내에서도 기상/기후 분포변이가 크다는 점이다. 이를 효과적으로 모의하기 위하여 '소기후 모형'이 개발되었고 현재까지 지속적으로 개선 연구가 진행되고 있다. 소기후 모형은 우리나라 전역에 대해 농장필지 단위까지 공간적으로 정밀한 농업기상/기후 정보를 표현할 수 있는 모형으로 기후요소별로 독자적으로 개발되었다. 소기후모형을 이용하여 2000년대에는 국지규모의 현재평년 및 미래 시나리오 기반 기후정보를 산출하였다. 평년 전자기후도는 과거 30년 기간의 월별 최저기온, 최고기온, 강수량, 일사량을 30 m 격자해상도로 상세화 한 분포도이며, 이 전자기후도를 기반으로 미래 기후변화 시나리오를 고해상도로 상세화하여 제작하였다. 이 들 전자기후도는 농업분야 기후변화 영향평가에 다양한 형태로 재가공 되어 이용되었다. 2010년대에는 농장맞춤형 기상 실황 및 예보자료를 국지규모로 생성하고 있다. 소기후 모형은 지속적인 개선 과정을 통해 일별 관측기상자료를 기반으로 실황정보를 상세화하는 기술로 발전하고 있으며, 기상청 동네예보 및 중기예보를 30 m 격자해상도로 상세 모의하여 농업분야 종사자에게 예측 정보를 실시간 제공할 수 있는 '농업기상 재해 조기경보 서비스' 기반의 핵심기술로 인정 받고 있다. 현재 상세 기상 실황 및 예보정보로는 일 최저 및 최고기온과 강수량, 일사량, 일조시간 등이 산출되고 있으며, 과거-현재-미래의 농장규모 기상정보를 토대로 각종 농작물의 생육정보와 기상재해 예측정보를 생산하고 있다.

• 청정기술
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• 제28권1호
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• pp.79-93
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• 2022

본 연구에서는 Part I에서 제안한 첨단 전자산업 폐수처리시설 특화 Water Digital Twin모델인 e-ASM을 이용하여 랩-파일럿 처리장 데이터를 바탕으로 모델 보정(Calibration), 유입 성상에 따른 제거 효율, 유출수 예측 및 최적 공법 선정을 수행하였다. 첨단 전자산업 폐수처리시설의 특화 모델링을 위하여, 민감도 분석을 통해 e-ASM 모델의 정합성과 상관성이 높은 동역학적 파라미터를 선정하였고, 다중반응표면분석법 (Multiple response surface methodology, MRS)을 이용하여 동역학적 파라미터를 보정하였다. e-ASM 모델의 보정 결과, Lab-scale, Pilot-scale 단위의 실험데이터와 90% 이상의 높은 정합성을 보였다. 그리고 4가지 유기폐수 처리처리공법인 MLE, A2/O, 4-stage MLE-MBR, Bardenpho-MBR을 제안한 Water Digital Twin으로 구현하여 유입 폐수의 성상별 운전조건에 따라 제거효율을 분석하였으며, Bardenpho-MBR이 C/N ratio 변화에서도 안정적으로 COD (Chemical oxygen demand)를 90% 이상 제거하며 높은 총 질소 제거 효율을 보였다. 그리고 유입 폐수의 조건별 Bardenpho-MBR공정의 수리학적 체류시간(Hydraulic retention time, HRT)이 3일 이상일 때 1,800 mg L-1의 고농도 TMAH 폐수를 98% 이상 제거할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이와 같이, 본 연구에서 개발한 e-ASM은 전자산업 제조시설별, 유입 폐수의 성상별 특화 모델링을 통해 높은 정합성을 가진 전자산업 폐수처리공정의 Water Digital Twin를 구현할 수 있고, 최적운전, Water AI, 최적가용기법 선정 등의 응용 가능성을 바탕으로 지속 가능한 첨단전자 산업을 위해 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.979-995
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• 2023

산불은 예측이 어려운 재해이기 때문에 실시간 모니터링을 통해 빠르게 대응하는 것이 중요하며, 정지 궤도 위성 영상은 광역을 짧은 시간 간격으로 모니터링할 수 있어 산불 탐지 분야에 활발히 이용되고 있다. 기존의 위성 영상 기반 산불 탐지 알고리즘은 밝기 온도의 통계량 분석을 통한 임계값 기반으로 이상치를 탐지하는 방향으로 진행되어 왔다. 그러나 강도가 약한 산불을 탐지하기 어렵거나, 적절한 임계값 설정의 어려움으로 일반화 성능이 저하되는 한계점이 있어 최근에는 기계학습을 이용한 산불 탐지 알고리즘들이 제시되고 있다. 현재까지는 random forest, VanillaConvolutional neural network (CNN), U-net 구조 등의 비교적 간단한 기법이 적용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 정지궤도 위성인 Advanced Himawari Imager를 이용하여 동아시아와 호주를 대상으로 State of the Art (SOTA)딥러닝 기법을 적용한 산불 탐지 알고리즘을 개발하고자 하였다. SOTA 모델은 EfficientNet과 lion optimizer를 적용하여 개발하고, Vanilla CNN 구조를 사용한 모델과 산불 탐지 결과를 비교하였다. EfficientNet은 동아시아와 호주에서 0.88 및 0.83의 F1-score를 기록함으로써 CNN (동아시아: 0.83, 호주: 0.78)에 비해 뛰어난 성능을 입증하였다. EfficientNet에 불균형 문제 해결을 위한 weighted loss, equal sampling, image augmentation 기법 적용 시, 동아시아와 호주에서 각각 0.92와 0.84의 F1-score를 기록함으로써 적용 전(동아시아: 0.88, 호주: 0.83)에 비하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 제시된 SOTA 딥러닝 기법의 산불 탐지에의 적용 가능성과 딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 고려해야 할 방향은 향후 산불탐지 분야에 대한 딥러닝 적용에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권1호
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• pp.95-107
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• 2017

본 논문에서는 제도적으로 운영 중인 터널내 CCTV들로부터 실시간으로 들어오는 영상들을 최신 딥러닝 알고리즘을 이용, 학습시켜 다양한 조건의 터널환경에서 돌발 상황을 감지하고 그 돌발 상황의 종류들을 분류해 내는 시스템 개발을 위한 사전검토 연구를 수행하였다. 사전검토 연구를 위해, 2개의 도로현장의 교통류 CCTV영상 일부를 이용하여 가용한 전통적인 영상처리기법으로 영상내부로 집입하는 차량을 감지하고, 이동경로를 추적하여 일정 시간간격의 이동 차량의 좌표와 시간정보를 추출하고 학습자료를 구성하였다. 각 차량의 이동정보는 차선변경, 정차 등 6가지의 이벤트 정보와 연계된다. 차량 이동정보와 이벤트로 구성된 학습자료는 레질리언스(resilience) 기계학습 알고리즘을 이용하여 학습하였다. 2개의 은닉층을 설정하고, 각 은닉층의 노드수에 대한 9개의 은닉구조 모델을 설정하여 매개변수 연구를 수행하였다. 본 사전검토의 경우에는 첫 번째, 두 번째 은닉층 노드수가 각각 300개와 150개로 설정된 모델이 합리적으로 가장 추론정확도가 높은 것으로 평가되었다. 이로부터 일반화되기 매우 힘든 복잡한 교통류 상황을 기계학습을 이용하여 어떠한 사전 규칙설정 없이도 교통류의 특징들을 정확히 자동으로 감지할 수 있는 가능성을 보였다. 본 시스템은 시스템의 운용을 통해 지속적으로 교통류 영상과 이벤트 정보가 늘어난다면, 자동으로 그 시스템의 인지능력과 정확도가 자동으로 향상되는 효과도 기대할 수 있다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제25권2호
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• pp.63-75
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• 2013

평택 당진항 내항 2공구 수역은 3개의 투수성 호안으로, 그리고 내항 2공구 동측의 투기장 수역은 2개의 투수성 호안으로 둘러싸여 있다. 2010년 5월에 관측된 내항 2공구 외곽호안 내측 수역과 내항 2공구 투기장 내측 수역의 최대조차는 각각 4.70 m와 2.32 m로서, 동시에 호안 외측에서 관측된 최대조차 8.74 m의 54%와 27%에 달한다. 호안 내 외수위차와 내측 수용적 변화율간의 회귀식을 도출하고, 이 식을 이용하여 투수성 호안의 해수 유통량을 매 계산시간마다 산정하는 모듈을 EFDC 모델에 추가하여 아산만의 3차원 해수유동 수치모형을 구축하였다. 2010년 5월 13~27일의 모의기간에 대하여 주요 5개 분조($M_2$, $S_2$, $K_1$, $O_1$, $N_2$)의 합성조석과 아산, 삽교, 남양, 석문방조제의 담수방류량을 실시간으로 입력하여 해수유동을 모의하였다. 2공구 내측과 2공구 투기장 내측에서 평균고조위, 평균해면과 평균저조위의 실측치에 대한 모델치의 skill score는 96~100%로서 매우 양호한 재현율을 보인다. 투수성 호안의 해수유통을 차단한 모의결과와 비교하면, 최강유속은 주수로를 따라 0.05~0.10 m/s 증가하고, 2공구 외곽호안 외측에서 국지적으로 0.1~0.2 m/s 증가한다. 해저면 전단응력은 유속이 강한 주수로에서 0.1~0.4 $N/m_2$의 범위로 증가하고, 2공구 외곽호안 우각부 주변에서 국지적으로 0.4 $N/m_2$ 이상 증가한다. 본 연구에서 적용한 투수성 호안의 해수유통 모의기법은 대규모 투수성 호안이 유지되는 해역에서 물질의 이류 확산과 해저지형의 침식 퇴적 및 호안 주변의 국부 세굴 등을 모의 예측하는데 유용하게 적용될 수 있다.