본 연구의 목적은 우리나라 추풍령 기상관측소에서 연직바람관측장비와 레윈존데 간 풍속 자료의 유효화를 통해 연직바람관측장비의 운영 프로그램인 PCL 1300 내 일관성 검사와 관련된 매개변수를 최적화하는 것이다. 그런 다음 2009년 3월부터 2010년 2월까지 맑은 날과 강수 발생일에 대한 난류 에너지 감소률의 특성(${\varepsilon}$)을 분석하는 것이다. 2010년 4월 22일부터 4월 23일까지 레윈존데와 연직바람관측장비의 바람 관측 자료를 비교한 결과, 동서(u) 성분과 남북(v) 성분의 바람에서 고도 3,000 m 이후에서 $10ms^{-1}$ 이상의 큰 차이를 나타내었다. 두 기기 사이 u 성분과 v 성분의 바람에 대한 풍속 차가 $10ms^{-1}$를 넘는 경우를 제외할 경우 두 바람 성분에 대한 상관계수는 각각 0.92와 0.88이었고, 제곱근 평균 오차는 각각 $3.07ms^{-1}$과 $1.06ms^{-1}$이었다. 이들 결과에 준하여 PCL1300 프로그램의 자료 처리 시간을 30분으로 조정하고, 최소 이용 자료는 전체의 60%로 조정할 경우가 비교적 작은 편의를 나타내었다. 한편 PCL1300 운영프로그램에서 u, v 성분의 일관성 검사에 대한 민감도 분석 결과, 시선속도 일관성, 동시성, 풍속 일관성 검사에서 u 성분에 대해서는 과소평가 되었고, 반면 v 성분에 대해서는 과대평가 되었다. 최종적으로 PCL1300 운영 프로그램의 최적화를 통해 맑은 날과 강수 발생일의 난류 에너지 감소률(${\varepsilon}$)을 분석한 결과, 각 고도에서 ${\varepsilon}$의 일별 및 계절별 평균은 강수 발생일이 맑은 날에 비해 높게 나타났는데, 이는 상승하강 기류에 따른 연직속도가 증가하였기 때문이다. 그리고 맑은 날과 강수 발생일 모두 계절별 ${\varepsilon}$ 평균은 겨울이 낮게 나타났는데, 이는 겨울이 다른 계절에 비해 수평 풍속이 강했기 때문이다. 결과적으로 연직속도가 ${\pm}10cm\;s^{-1}$ 이상에 해당하는 맑은 날과 강수 발생일의 ${\varepsilon}$ 값을 제외할 경우 강수발생일은 맑은 날에 비해 약 6-7배 ${\varepsilon}$이 높게 나타났으며, 연직속도를 모두 고려할 경우는 약 4-5배 더 높게 나타났다.
모형의 지배방정식에서 정의되는 대표적인 매개변수는 유역 및 대기로부터의 오염부하량,퇴적물로부터의 오염물질 용출부하량, 확산계수, 반응계수 등으로, 직접적인 관측이 곤란할 뿐만 아니라 많은 관측비용을 필요로 한다. 본 연구에서는 매개변수를 포함한 오염물질 수지방정식을 구성하고, 구성된 선형 연립방정식을 이용하여 계산된 농도분포자료와 관측된 시계열 농도턱포자료를 이용하여 계산한 질량변화량의 차이를 최소화하는 역산문제를 구성하여 모형의 매개변수를 추정하는 방법을 제시하였다. 이 방법을 이용하여 천수만, 울산만(울산항)해 역에서 관측된 연직방향 농도분포 자료를 이용하여 연직 확산계수 및 대기로부터의 오염부하량, 퇴적물로부터의 오염물질 용출부하량, 확산$\cdot$반응에 의한 오염물질 변화량 등을 추정하였으며, 추정 매개변수는 시기적으로 변동이 크게 나타났다. 한편, 관측자료와 추정매개변수를 이용한 계산결과를 비교한 결과, RMS 오차는 괄측자료 범위의 $5.0\%$ 이하, 일치지수는 0.95 이상으로 본 방법을 이용한 매개변수 추정결과의 신뢰성은 우수한 것으로 파악되었다.
무인항공기는 크게 고정익과 회전익으로 구분되며, 이들 두 기종은 촬영 시 비행특성이 매우 상이하여 촬영된 영상과 성과물의 품질에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 농경지를 대상으로 고정익은 고도 130m, 260m, 회전익은 고도 130m에서 각각 촬영된 영상의 외부표정요소를 계산하여 카메라의 회전각 변화를 비교 분석하였다. 아울러 연구대상지역 내의 두 필지를 대상으로 무인항공사진측량과 지적현황측량에 의한 필지경계 측량의 정확도를 비교하였다. 연구결과 130m 동일 고도에서 촬영한 고정익과 회전익 영상의 회전각의 차이는 매우 큰 반면, 필지경계 측량의 연결교차는 RMSE가 ${\pm}0.075m$ 내외로 거의 동일하였다. 하지만 고정익으로 260m고도에서 촬영한 영상의 경우 연결교차의 RMSE는 ${\pm}0.099{\sim}0.136m$로 변동 폭이 다소 커지는 현상을 보여주었다. 또한 동일 필지를 대상으로 무인항공정사영상에 의한 면적은 지적현황측량의 결과와 비교하여 오차가 0.2% 미만으로 도출되어 무인항공사진측량의 지적측량 관련 분야에서의 높은 활용 가능성을 보여주고 있다.
This study investigated the performances of precipitable water vapor (PWV) retrieval from the sets of ground global positioning system (GPS) signals, each of which had different length of observing-session duration, for the purpose of obtaining as short session duration as possible that is required at the least for appropriate retrieval of the PWV for meteorological usage. The shorter duration is highly desirable to make the most use of the GPS instrument on board the mobile observation vehicle making measurements place by place. First, using Bernese 5.0 software the PWV retrieval was conducted with the data sets of GPS signals archived continuously in 30 seconds interval during 2-month period of January and February, 2012 at Bukgangneung site. Each of the PWVs produced independently using different session durations was compared to that of radio-sonde launched at the same GPS location, a Bukgangneung site. Second, the same procedure was done using the data sets obtained from the mobile observation vehicle that was operating at Boseong area in Jeonnam province during Changma observation campaign in 2013, and the results were compared to that at Bukgangneung site. The results showed that as the observing-session duration increased the retrieval errors decreased with the dramatic change happening between 3 and 4 hours of the duration. On average, the root mean square error (RMSE) of the retrieved PWV was around 1 mm for the durations of greater than 4 hours. The results at both the Bukgangneung (fixed site) and Boseong (mobile vehicle) seemed to be fairly comparable with each other. From this study it is believed that at least 4 hours of observing-session duration is needed for the retrieval of PWV from the ground GPS for meteorological usage using Bernese 5.0 software.
본 연구에서는 2014년 8월 부산 경남 집중호우 사례를 대상으로 레이더와 위성결합 Multi-sensor Blending 초단기 강우예측을 실시하였다. 레이더 최적 Z-R관계는 열대형 강수 Z-R관계식($Z=32R^{1.65}$)을 적용하였으며, 20 mm/h 이상의 강한 강우에서 강수량 추정 정확도가 향상됨을 확인하였다. 또한 60 mm/h 이상 강한 폭우사상에 대하여 천리안 위성자료와 레이더자료를 합성한 결과 정량강수 추정 성능이 향상됨을 확인하였다. 지속시간별 강우예측 정확도 검증을 위하여 AWS, MAPLE 자료와 비교결과, 강우예측 1시간까지 약 50%이상의 지점강우예측 정확도를 확보하였으며, 10분 단위 예측시간별 상관계수는 0.80~0.53, 평균제곱근오차는 3.99~6.43 mm/h로 분석되었다. 본 연구 결과 레이더와 위성정보를 이용한 보다 신뢰성 있는 강우예측 정보 활용이 가능할 것으로 판단되며, 향후 지속적인 사례연구와 레이더 위성 활용 정량강수량 추정 및 예측, 그리고 위성강수 추정 알고리즘 개선의 노력이 필요하다.
자연 및 기술재해에 빠르고 효과적으로 대응하기 위해서는 그 재해지역 내에 있는 인구수를 정확히 추정할 필요가 있다. 그러나 센서스 구역과 재해지역의 공간적 불일치 문제 때문에, 재해지역 내에 있는 인구수를 정확하게 추정할 때에는 구역단위 인구자료를 공간적으로 세분화할 필요가 있다. 본 논문은 센서스 블럭그룹 내의 인구를 개개의 화소로 세분화하기 위한 밀도 구분적 표면모델을 구현하고, 그 표면기반 공간적 세분화 모델의 성능을 통계적 및 가시적으로 평가한다. 표면기반 공간적 세분화 모델은 밀도 구분적 내삽법과 위성영상으르부터 추출된 토지이용 및 피복자료를 사용하며 지리정보시스템에서 구현되었다. 토지이용 및 피복자료는 밀도 구분적 내삽법에서 인구의 지리적 분포에 관한 추가정보를 제공했고, 토지이용 및 피복자료의 퍼센트에 기반을 둔 경험적 표본추출법과 지역가중법은 각 화소에 대한 밀도 구분적 가중치를 객관적으로 결정하기 위해서 사용되었다. 표면기반 공간적 세분화 모델은 애틀란타 대도시권의 밀도 구분적 인구표면을 만드는데 적용되었다. 그 밀도 구분적 인구표변의 정확도는 센서스 수치와의 비교를 통해서 RMSE와 수정 RMSE를 사용하면서 검증되었다. 또한, 각 센서스 트랙과 블럭그룹별 오차들은 퍼센트 오차지도들에 의해서 가시화 되었다. 분석결과에 따르면, 밀도 구분적 인구표면은 인구수의 정확한 추정치를 제시할 뿐만 아니라, 센서스 블록그룹 내의 인구의 상세한 공간분포를 보여 준다. 또한, 인구표면은 대개 교외 및 산림지역 그리고 도심지역에서 인구를 과소평가하거나 과대평가하는 경향이 있다는 것을 밝혀냈다.
본 논문은 항공기 전기체 구조시험에서 6개 자유도를 구속하는 자세구속시스템에서 발생하는 반력들 분석에 대해 다루고 있다. 반력에는 시험의 모든 오차(제어오차와 기타시험오차)를 포함하고 있으므로 반력분석을 통한 시험오차를 평가하는 연구가 의미가 있고 이를 위해서는 우선 바른 반력산출이 우선되어야 하고 바른 반력산출이 본 연구의 초점이다. 본 연구에서 반력을 공칭반력(Rn)과 시험오차반력(Rce, Rerr)의 합으로 표시할 것을 제시하였고 초기상태(0%DLL)에서 이미 내포한 시험오차특성과 하중증분에 따라 발생하는 시험오차특성을 구분하기 위해 반력을 초기상태반력과 상대 반력으로 구분하여 분석하였다. 선미익기 전기체 구조시험 데이터를 활용하여 정량적 반력분석 결과 제어오차로 인한 반력(Rce)값은 전 하중레벨에서 크기변화가 크지 않으며, 합성력 크기가 82.8N 이내로 유지되었고, 이는 하중부가 전체널에 대한 제어오차(TMF)가 -30~40N 범위 내에서 큰 변화 없이 유지되기 때문이다. 상대반력분석을 통해 산출된 기타시험오차(Rerr_r)의 합성력 크기는 하중 증분에 따라 증대되며, 그 크기도 Rce_r보다는 매우 크게 증대됨(최대치808N)을 보여주었고 바른 상대반력 산출을 위해서는 시험체 변형을 고려해야 함을 각 성분별(X0, Y0, Z0) Rerr_r 분석을 통해 보였다. 시험체 변형을 고려한 반력산출은 시험체에 가해지는 힘들의 작용점 이동을 산출할 수 있는 시험체 변형특성식을 요구한다는 것을 보였다.
교통량 등의 도로외적인 요인을 배제한 도로의 물리적 특성이 미치는 영향으로 인하여 운전자의 주행행태가 변하는 것을 자유속도의 예측을 통하여 파악할 수 있다. 또한, 예측된 자유속도는 도로설계의 적정성 평가와 교통류 시뮬레이션 프로그램의 차량속로 입력자료에 이용될 수 있다. 기존의 자유속도 예측모형들이 이용해오던 선형 및 다중회귀분석과 달리 본 연구에서는 비선형적인 특성의 표현이 가능하고 여러 가지 기술적인 응용에 통용되고 있는 인공신경망을 이용하여 자유속도를 예측하고자 하였다. 고속도로 기본구간중 단곡선부를 대상으로 수집된 속도자료를 이용하여, 도로설계요소 중에서 평면 종단선형을 고려하고 횡단면 구성 요소의 일부를 반영한 결과 95% 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 자유속도 예측모형을 개발할 수 있었다. 모형의 곡선 시점 중점속도의 RMSE는 6.68, 10.06이고 $R^2$는 0.77, 0.65로 기존에 개발되어있는 모형들과 비교하여 우수한 모형으로 분석되었다. 모형은 곡선 시점 중점에서의 속도특성을 곡선반경 등의 평면선형요소와 종단선형 요소별로 도출할 수 있으며, 연구결과는 현재 기본구간에 설계요소와 무관하게 일률 적용되는 자유속도를 도로설계요소와 관련하여 현실적으로 세분화하여 이용할 수 있는 근거를 제시하고, 나아가 설계일관성평가와 교통류 시뮬레이션에 적용할 수 있을 것으로 예상된다.
수문 시계열의 분석은 수문자료를 활용한 수자원의 효율적인 운영 및 관리에 필수적인 부분이며, 특히 장기적인 수문량 예측에 널리 활용되고 있다. 이러한 수문 시계열 분석은 전통적으로 하나의 자료계열을 하나의 요인으로 파악하여 자료를 분석하고 예측해왔지만 시계열 자료가 여러 가지 요인으로 혼합되 어 하나의 자료계열로 나타내질 수 있다는 가정 하에 각 요인들을 분해하여 분석하는 방법도 널리 연구되고 있다. 본 연구에서는 경험적 모드분해법을 이용하여 주어진 수문 시계열을 다중 성분으로 분해하고 분해된 각 요소를 시계열 모형으로 재구축한 후, 구축된 요소별 시계열 모형으로부터 예측된 값을 합하여 시계열을 예측하는 방법을 이용하였으며 이를 국내 댐 유입량에 적용한 후 그 결과를 나타내었다. 기존 시계열 모형과 경험적 모드분해법을 이용한 방법의 정확도를 비교한 결과, 기존의 시계열 모형을 이용하여 자료를 예측한 결과보다 경험적 모드분해법을 적용하여 자료를 분해한 후 시계열 자료를 예측한 결과가 주어진 시계열 자료를 더 잘 나타내는 것을 알 수 있었다.
현재 무인항공사진측량을 이용한 지도제작의 지형·지물 묘사는 주로 벡터화로 이루어지고 있다. 그러나 벡터화는 평면과 표고 위치를 별도로 취득하기 때문에 시간이 많이 소요되고 수치표면모델에서 표고값을 추출 할 때 과대 오차가 발생될 수 있다. 이에 3차원 공간정보를 동시에 취득가능한 수치도화의 필요성이 증가하고 있으나, 고가의 도화장비가 필요하고 무인항공영상의 수치도화 기술이 불완전한 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 저가의 시스템으로 수치도화가 가능한 Menci사의 StereoCAD를 이용하여 지형·지물의 묘사정확도를 분석 평가하였다. 무인항공영상의 취득은 Phantom4 pro에 FC 6310 카메라를 탑재하여 비행고도 90 m에서 GSD (Ground Sample Distance) 3 cm로 촬영하였다. 정확도 분석은 검사점과 점·선·면형 레이어별 모서리에 대한 지상측량결과와 도화결과의 3차원 좌표의 차이를 산출하여 비교하였다. 그 결과 검사점의 RMSE는 평면 0.048 m, 표고 0.078 m이고, 레이어별 RMSE는 평면이 0.104~0.127 m, 표고는 0.086~0.092 m로 나타나 무인항공영상의 입체도화로 1:1,000 수치지형도 제작의 가능성을 입증할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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