• 한국지구과학회지
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• 제38권2호
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• pp.105-114
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• 2017

Two dimensional finite element method with quadrilateral basis functions was applied to the spherical high order filter on the spherical surface limited area domain. The basis function consists of four shape functions which are defined on separate four grid boxes sharing the same gridpoint. With the basis functions, the first order derivative was expressed as an algebraic equation associated with nine point stencil. As the theory depicts, the convergence rate of the error for the spherical Laplacian operator was found to be fourth order, while it was the second order for the spherical Laplacian operator. The accuracy of the new high order filter was shown to be almost the same as those of Fourier finite element high order filter. The two-dimension finite element high order filter was incorporated in the weather research and forecasting (WRF) model as a hyper viscosity. The effect of the high order filter was compared with the built-in viscosity scheme of the WRF model. It was revealed that the high order filter performed better than the built in viscosity scheme did in providing a sharper cutoff of small scale disturbances without affecting the large scale field. Simulation of the tropical cyclone track and intensity with the high order filter showed a forecast performance comparable to the built in viscosity scheme. However, the predicted amount and spatial distribution of the rainfall for the simulation with the high order filter was closer to the observed values than the case of built in viscosity scheme.

• 한국지열·수열에너지학회논문집
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• 제18권3호
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• pp.1-6
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• 2022

Ground source heat pump (GSHP) system is highly efficient and environment-friendly and supplies heating, cooling and hot water to buildings. For an optimal design of the GSHP system, the ground thermal properties should be determined to estimate the heat exchange rate between ground and borehole heat exchangers (BHE) and the system performance during long-term operating periods. However, the process increases the initial cost and construction period, which causes the system to be hindered in distribution. On the other hand, much research has been applied to the artificial neural network (ANN) to solve problems based on data efficiently and stably. This research proposes the predictive performance model utilizing ANN considering local characteristics and weather data for the predictive performance model. The ANN model predicts the entering water temperature (EWT) from the GHEs to the heat pump for the modular GHEs, which were developed to reduce the cost and spatial disadvantages of the vertical-type GHEs. As a result, the temperature error between the data and predicted results was 3.52%. The proposed approach was validated to predict the system performance and EWT of the GSHP system.

• Spatial Information Research
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• 제22권1호
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• pp.55-63
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• 2014

수문학, 기상학 및 기후학 등에서 필수적인 자료중의 하나인 지상기온 자료는 최근 보건, 생물, 환경 등의 다양한 분야로까지 활용영역이 확대되고 있어 그 중요성이 커지고 있으나 지상관측을 통한 지상기온자료의 취득은 시공간적인 제약이 크기 때문에 실측된 기온자료는 시공간 해상도가 낮아 높은 해상도가 요구되는 연구 분야에서는 활용성에 큰 제약을 갖게 된다. 이를 극복하기 위한 하나의 대안으로 상대적으로 높은 시공간 해상도를 가지고 있는 위성영상자료에서 얻을 수 있는 지표면온도 자료를 이용하여 지상기온을 추정하는 많은 연구들이 수행되어 왔다. 본 연구는 이러한 연구의 일환으로써 기상청에서 제공하고 있는 AWS(Automatic Weather Station)에서 취득된 2010년 지상 온도 자료(AWS data)를 바탕으로 대표적인 지표면 온도자료인 MODIS Land Surface temperature(LST data:MOD11A1)와 지상기온에 영향을 미칠 수 있는 Land Cover Data, DEM(digital elevation model) 등의 보조 자료와 함께 다양한 지구통계 기법들을 이용하여 남한 지역의 지상기온을 추정하였다. 추정 전 2010년 전체(365일) LST자료와 AWS자료와의 차이에 대한 RMSE(Root Mean Square Error)값의 계절별 피복별 분석결과 계절에 따른 RMSE값의 변동계수는 0.86으로 나타났으나 피복에 따른 변동계수는 0.00746으로 나타나 계절별 차이가 피복별 차이보다 큰 것으로 분석 되었다. 계절별 RMSE 값은 겨울철이 가장 낮은 것으로 나타났으며 AWS자료와 LST자료와 보조자료를 이용한 선형 회귀분석결과에서도 겨울철의 결정 계수가 가장 높은 0.818로 나타났으며, 여름철의 경우에는 0.078로 나타나 계절별 차이가 매우 크게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 지구통계 기법들의 대표적인 방법론인 크리깅 방법 중 일반적으로 많이 사용되고 있는 정규 크리깅, 일반 크리깅, 공동 크리킹, 회귀 크리깅을 이용하여 지상기온을 추정한 후 모델의 정확도를 판단할 수 있는 교차 검증을 실시한 결과 정규 크리깅과 일반 크리깅에 의한 RMSE 값은 1.71, 공동 크리깅과 회귀 크리깅에 의한 RMSE 값은 각각 1.848, 1.63으로 나타나 회귀 크리깅 방법에 의한 추정의 정확도가 가장 높은 것으로 분석되었다.

• 한국습지학회지
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• 제14권2호
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• pp.243-254
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• 2012

최근 강우의 공간분포와 이동 및 발달상황을 파악할 수 있는 레이더강우 자료의 활용이 수문학분야에서 주목받고 있지만, 레이더 강우자료는 지상강우자료와 비교하여 자료의 신뢰성 확보가 되지 않아 실제 자료의 운용 및 적용에 어려움이 있다. 따라서 수문해석 분야에서는 레이더 강우를 활용하기 위해 레이더강우를 지상강우와 합성하여 보정하고 있다. 본 연구에서는 MFB(Mean-Field Bias)보정기법과 SOA(Statistical Objective Analysis)보정기법을 이용해 2010년 8월의 강우사상에 대하여 시공간 분포를 적절하게 표현할 수 있는 격자형 레이더 강우시계열자료를 생성하였다. 또한, 기존의 집중형 수문모형보다 유역내의 공간적인 유량변동을 보다 상세하게 고려할 수 있는 격자기반의 분포형모형(Vflo)을 국내 유역(낙동강권역 : 감천유역($1005km^2$))에 적용하여, 모의유출량과 관측유출량의 비교를 통해 레이더강우자료의 활용성 및 보정방법의 정확도를 평가하고자 하였다. 각 보정방법에 의한 첨두유량 오차는 20% 내외, 모델효율은 60~80% 수준으로 나타났으며, 특히 SOA방법을 통해 보정된 격자형 레이더 강우자료는 유출모형의 입력 자료로서 수문학적 활용성이 있음을 확인할 수 있었다.

• 자원환경지질
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• 제28권3호
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• pp.199-211
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• 1995

The deep sea camera system could render it possible to obtain the detailed information of the nodule distribution, but difficult to estimate nodule abundance quantitatively. In order to estimate nodule abundance quantitatively from deep seabed photographs, the nodule abundance equation was derived from the box core data obtained in KODOS area(long.: $154^{\circ}{\sim}151^{\circ}W$, lat.: $9^{\circ}{\sim}12^{\circ}N$) during two survey cruises carried out in 1989 and 1990. The regression equation derived by considering extent of burial of nodule to Handa's equation compensates for the abundance error attributable to partial burial of some nodules by sediments. An average long axis and average extent of burial of nodules in photographed area are determined according to the surface textures of nodules, and nodule coverage is calculated by the image analysis method. Average nodule abundance estimated from seabed photographs by using the equation is approximately 92% of the actual average abundance in KODOS area. The measured sampling points by box core or free fall grab are in general very sparse and hence nodule abundance distribution should be interpolated and extrapolated from measured data to uncharacterized areas. The another goal of this study is to depict continuous distribution of nodule abundance in KODOS area by using PC-version of geostatistical model in which several stages are systematically proceeded. Geostatistics was used to analyse spatial structure and distribution of regionalized variable(nodule abundance) within sets of real data. In order to investigate the spatial structure of nodule abundance in KODOS area, experimental variograms were calculated and fitted to a spherical models in isotropy and anisotropy, respectively. The spherical structure models were used to map out distribution of the nodule abundance for isotropic and anisotropic models by using the kriging method. The result from anisotropic model is much more reliable than one of isotropic model. Distribution map of nodule abundance produced by PC-version of geostatistical model indicates that approximately 40% of KODOS area is considered to be promising area(nodule abundance > $5kg/m^2$) for mining in case of anisotropy.

• Spatial Information Research
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• 제16권2호
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• pp.193-206
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• 2008

스테레오 영상으로부터 수치표고모델을 생성하기 위해서는 일반적으로 두 영상 간의 정합을 수행한다. 정합은 초기 정합 후보점으로부터 시작되며, 두 영상 간의 접합점(Tie-points)이 이러한 초기 후보점 역할을 하게 된다. 이 초기 정합 후보점의 개수와 영상 내에서의 분포는 정합결과에 영향을 준다. 정합결과를 바탕으로 생성되는 수치표고모델에는 에러가 포함된다. 이러한 에러를 제거하는 가장 보편적인 방법은 주변값으로 보간하는 것이다. 본 논문에서는 신뢰성 있는 수치표고모델을 자동으로 생성하기 위해서 기존 수치표고모델을 이용하여 자동으로 추출한 접합점(Tie-points)과 영상 피라미드 그리고 정합 결과에서 발생한 이상값(Outlier)을 기존 수치표고모델로 보정하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 IKONOS, QuickBird, SPOTS 스테레오 영상과 DTED level 2 데이터를 이용하여 실험을 수행했으며, 실험결과를 통해서 제안된 방법으로 생성한 수치표고모델에서는 에러가 모두 제거되었음을 보여준다. 또한 기존 DTED level 2를 참값으로 하여 산출된 높이값에 대한 RMSE는 15m 미만으로, 비교적 정확한 수치표고모델을 생성하였음을 보여준다.

• 한국경제지리학회지
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• 제25권1호
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• pp.171-181
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• 2022

부동산 시장 분석에 있어 기본이 되는 정량적 데이터는 부동산 가격 지수이다. OECD와 같은 국제기구에서는 국가별 부동산 가격 지수를 공표하고, 한국부동산원에서는 광역시 단위와 시군구 단위의 지수를 산출한다. 그런데 공간단위를 시군구보다 정교한 동단위, 아파트 단지 단위로 설정하는 경우, 여러 문제점을 맞이하게 된다. 대표적인 문제는 결측치이다. 공간적 범위를 좁힐수록 단위 기간에 따라 거래가 적거나 아예 존재하지 않는 경우가 존재하기에 이 경우에는 지수의 산출이 불가능한 결측치가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 지도학습 기반의 머신러닝 기법을 활용하여 특정 범위와 기간에 거래가 존재하지 않아 발생할 수 있는 결측치를 보완하는 기법을 제안한다. 본 모형을 통해 부동산 매매 지수의 실제값이 존재하는 것들의 예측을 통해 그 정확도를 검증하고 결측치가 발생한 것들의 예측도 해 볼 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권4호
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• pp.43-48
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• 2015

본 논문은 DGNSS(Differential GNSS) 위치정확도 향상을 위한 PRC(Pseudo-Range Correction) 보정정보 모델링에 관한 연구내용이다. PRC는 DGNSS 기법을 이용하여 측위정확도를 향상시키기 위해 사용되는 보정정보로써 사용자가 통신망을 통해 수신한 뒤 사용된다. 그러나 일시적인 통신두절이나 신호간섭 등으로 인해 위치정확도가 급격히 저하되는 일이 발생한다. 그래서 본 논문에서는 이러한 현상을 방지하기 위해 PRC 보정정보를 다항식 곡선접합 방정식을 이용하여 모델링하고 그 정확도를 평가하였다. 모델링 매개변수를 이용하여 계산한 PRC 추정값과 실제 기준국 수신기에서 생산되는 관측값간의 차이를 계산한 결과 GPS의 경우에는 평균 0.1m, RMSE는 1.3m로 나타났고 대부분의 위성들이 ${\pm}1.0m$ 이내의 편향오차와 3.0m 이내의 RMSE를 보였다. GLONASS의 경우에는 평균 0.2m이고 대부분 ${\pm}2.0m$ 이내에 분포하였다. RMSE는 2.6m로 나타났고 다수의 위성들이 3.0m 이내에 분포하였다. 이런 결과는 모델링을 통해 산출한 추정값이 사용자의 위치정확도를 유지하는데 유효하게 사용될 수 있음을 보였다. 그러나 고도각이 낮은 영역에서 두 값의 차이가 크게 나타나 이에 대한 연구를 추가적으로 수행할 필요성이 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_4호
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• pp.1125-1134
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• 2023

우리나라의 17,000여개의 저수지 중 13,600개소의 소규모 농업용 저수지에는 수문 계측 시설이 설치되지 않아서, 저수율 예측과 합리적인 저수지 운영이 쉽지 않다. 본 연구는 인공지능 기술을 이용하여 농업용 저수지의 저수율을 예측하는 것을 목적으로 하며, 단변량 long short-term memory (LSTM)에서 저수율 그 자체를 사용하는 것뿐만 아니라, 다변량 LSTM에서 강수 등의 기상변수와 시기 등의 계절변수를 추가하여 예측에 활용하였다. 이동저수지의 2013년부터 2020년까지 8년간 데이터로 모델을 학습시키고, 모델의 예측 결과를 2021년의 일일 저수율 데이터로 검증하였다. 단변량 LSTM은 1일 후 저수율을 root-mean square error (RMSE) 1.04%, 3일 후 2.52% 이내, 5일 후 4.18%의 오차로 예측하였으며, 다변량 LSTM은 1일 후 저수율을 RMSE 0.98%, 3일 후 1.95%, 5일 후 2.76%의 오차로 예측하여 더 좋은 성능을 보였다. 1일 후 저수율을 예측하는 다변량 모델의 경우, 시계열 저수율 이외에도 date of year (DOY)와 1일 및 5일 누적 강수량이 중요한 변수인 것으로 나타났는데, 이를 통해 볼 때 당일 저수율에 영향을 미치는 강수의 시간적 범위는 5일 정도인 것으로 사료된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.71-78
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• 2017

최근 널리 보급되고 있는 태양광 발전소의 유지관리를 위해 다양한 연구들이 시도되고 있다. 본 연구에서는 unmanned aerial vehicle(UAV)기반 열적외선 센서를 이용하여 태양광 셀의 발열을 분석하는 것으로서 주요 결론은 다음과 같다. 먼저 UAV 기반 RGB 센서를 이용하여 정사영상과 digital surface model(DSM) 자료를 구축하였으며, 이를 통해 태양광 셀의 발열 분석에 필요한 태양광 모듈 레이어를 생성하였다. 또한 태양광 모듈 레이어의 위치정확도를 평가하기 위해 virtual reference service(VRS) 측량을 이용하여 검정점에 대한 수평오차를 분석한 결과, 표준오차가 $dx={\pm}2.4cm$, $dy={\pm}3.2cm$로 높은 위치정확도를 확보할 수 있었다. 그리고 태양광 셀의 발열 실험을 위해 고무패치를 설치한 후 UAV 열적외선 센서를 이용하여 발열이 생기는 고무패치의 위치를 효과적으로 분석할 수 있었다. 또한 고무패치 셀 비율과 UAV 열적외선 센서에 의한 셀 비율의 표준오차는 ${\pm}3.5%$로 나타났으며, 따라서 UAV 기반 열적외선 센서를 이용하여 태양광 셀의 발열을 효과적으로 분석할 수 있었다. 아울러 발열이 생기는 셀이 위치하고 있는 태양광 모듈의 코드를 자동으로 추출함으로서 효과적인 태양광발전소 유지보수가 가능하게 되었다.