• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제34권4호
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• pp.315-330
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• 2017

Halo coronal mass ejections (CMEs) originating from solar activities give rise to geomagnetic storms when they reach the Earth. Variations in the geomagnetic field during a geomagnetic storm can damage satellites, communication systems, electrical power grids, and power systems, and induce currents. Therefore, automated techniques for detecting and analyzing halo CMEs have been eliciting increasing attention for the monitoring and prediction of the space weather environment. In this study, we developed an algorithm to sense and detect halo CMEs using large angle and spectrometric coronagraph (LASCO) C3 coronagraph images from the solar and heliospheric observatory (SOHO) satellite. In addition, we developed an image processing technique to derive the morphological and dynamical characteristics of halo CMEs, namely, the source location, width, actual CME speed, and arrival time at a 21.5 solar radius. The proposed halo CME automatic analysis model was validated using a model of the past three halo CME events. As a result, a solar event that occurred at 03:38 UT on Mar. 23, 2014 was predicted to arrive at Earth at 23:00 UT on Mar. 25, whereas the actual arrival time was at 04:30 UT on Mar. 26, which is a difference of 5 hr and 30 min. In addition, a solar event that occurred at 12:55 UT on Apr. 18, 2014 was estimated to arrive at Earth at 16:00 UT on Apr. 20, which is 4 hr ahead of the actual arrival time of 20:00 UT on the same day. However, the estimation error was reduced significantly compared to the ENLIL model. As a further study, the model will be applied to many more events for validation and testing, and after such tests are completed, on-line service will be provided at the Korean Space Weather Center to detect halo CMEs and derive the model parameters.

• 한국철도학회논문집
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• 제16권3호
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• pp.202-206
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• 2013

해중철도는 파도와 바람의 영향을 크게 받지 않는 해중을 통과하는 터널내에 고속열차가 운행하는 철도시스템으로 수심에 관계없이 설치할 수 있고, 모듈별 육상 제작후 해상 대조립으로 건설이 가능하기 때문에 건설비용이 획기적으로 절감될 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 해중철도의 개념설계안을 소개하고 안전성 확보를 위해 해중에서 잠수함과 충돌하는 경우를 대상으로 해중철도의 구조적 거동을 해석할 수 있는 기법을 제시하고자 한다. 탄성지지된 보이론을 활용하여 해중철도 함체의 등가 질량을 계산하고 잠수함과 완전탄성 충돌시 속도를 계산하고 에너지 보존의 원리에 따라 함체의 변형량과 최대굽힘모멘트를 계산하였다. 결과의 검증을 위해 보요소를 사용하여 충돌 유한요소해석을 실시하였고, 비교를 통해 타당성을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 충돌 이론 해법은 간편하게 함체의 변형량과 최대굽힘모멘트를 계산할 수 있어 초기 설계시에 효과적으로 활용될 수 있다.

• 대기
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• 제29권3호
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• pp.269-282
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• 2019

While it is important to obtain the accurate information on snowfall data due to the increase in damage caused by the heavy snowfall in the winter season, it is not easy to observe the snowfall quantitatively. Recently, snow measurements using a weighing precipitation gauge have been carried out, but there is a problem that high snowfall intensity results in low accuracy. Also, the observed snowfall data are sensitive depending on wind speed, temperature, and humidity. In this study, a new process of quality control for snow water equivalent (SWE) data of the weighing precipitation gauge were proposed to cover the low accuracy of snow data and maximize the data utilization. Snowfall data (SWE) observed by Pluvio, Parsivel, snow-depth meter using laser or ultrasonic, and rainfall gauge in Cloud Physics Observation Site (CPOS) were compared and analyzed. Applying the QC algorithm including the use of number of hydrometeor particles as reference, the increased SWE per the unit time was determined and the data noise was removed and marked by flag. The SWE data converted by the number concentration of hydrometeor particles are tested as a method to restore the QC-removed data, and show good agreement with those of the weighing precipitation gauge, though requiring more case studies. The three events data for heavy snowfall disaster in Pyeongchang area was analyzed. The SWE data with improved quality was showed a good correlation with the eye-measured data ($R^2$ > 0.73).

• 환경영향평가
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• 제33권2호
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• pp.74-83
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• 2024

본 연구에서는 충청남도를 중심으로 로드킬 발생을 예측하고 영향을 미치는 요인을 탐구하여 로드킬 예방 대책 수립에 이바지하고자 하였다. 날씨, 도로 및 환경 정보를 종합적으로 고려하여 기계학습을 기반으로 로드킬 발생을 예측하고 각 변수의 중요성을 분석하여 주요 영향 요인을 도출하였다. 가장 우수한 성능을 보인 Gradient Boosting Machine(GBM)은 정확도 92.0%, 재현율 84.6%, F1-score 89.2%, AUC 0.907을 기록했다. 로드킬에 영향을 미치는 주요 요인은 평균 지역 기압(hPa), 평균 지면 온도(℃), 월, 평균 이슬점 온도(℃), 중앙 분리대 존재 여부, 평균 풍속(m/s)이었다. 이러한 결과는 로드킬 예방 및 교통안전에 이바지할 것으로 기대되며, 생태계와 도로 개발 간의 균형 유지에 중요한 역할을 할 것으로 예상한다.

• 대한지리학회지
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• 제41권1호
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• pp.106-120
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• 2006

자연재해 및 인위적 재해는 지리학에서 인문지리와 자연지리를 통합할 수 있는 주제로 기대되고 있으나 실제로 지리정보를 이용한 분석방법에 대한 연구와 시스템이 개발된 사례는 많지 않다. 태풍 루사와 매미가 국내 개인 및 국가에 입힌 손실만큼 손보사에게 끼친 손실이 막대하여, 보다 과학적이고 합리적인 자연재해 피해액에 대한 추정과 재보험 가격산정을 위한 시나리오 구성이 요구되었다. 태풍을 사례로 한 본 연구에서는 태풍경로에 따른 풍속예측모델을 적용하기 위하여 전국단위의 필요한 지리정보를 구축하였다. 1: 5,000 수치 지도를 기본지도로 사용하였으며, 기상자료 및 계약물건의 소재지에 대한 주소자료를 점형 자료로 구축하였으며, 과거 관측된 태풍의 주요 기압의 변화 값을 속성으로 하여 경위도 좌표로 선형 자료로 구축하였으며, 토지피복도는 풍속의 정확도를 높이기 위한 자료로 모델의 변수 조정에 사용하였다. 모든 자료를 전국을 1km 간격의 격자형자료로 변형하여 중첩할 수 있고, 태풍 풍속모델과 격자별 피해가능정도를 구할 수 있도록 하였다. 풍속에 대한모델의 정확도는 실제 기상측정지점의 측정값과 비교하여 검증과정을 거쳤으며(전체 평균 $R^2=0.68$), 변이가 큰 기상측정지점 변화를 준 보정과정을 통해 예측시스템의 정확도를 향상시켰다. 풍속에 따른 피해율을 적용한 피해민감도곡선을 주거지역, 공업지역, 기타지역으로 나누어 적용하고 실제 손해배상액과 비교해 본 결과, 과대평가된 부분과 과소평가된 부분을 동시에 관찰할 수 있었다 본 연구와 시스템 구축으로 민간보험사는 재보험 요율에 근거자료를 보유할 수 있을 뿐더러 유사 재해 시 대응할 수 있는 시나리오를 작동함으로 자원의 배분계획을 수립할 수 있고 대외적 신인도를 제고할 수 있을 것으로 예측된다. 향후 하천범람모형 및 태풍과 지진으로 인한 해일 모형, 내수 침수모형을 추가하여 종합적인 재해모형으로 완성할 예정이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권4호
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• pp.285-299
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• 2023

증발산량을 산정하는 것은 수자원 관리에서 매우 중요한 요소이고, 많은 연구자들에 의해서 FAO Penman-Monteith (FAO P-M) 식이 기준증발산량을 산정을 위해 적용되고 있다. 하지만 FAO P-M 식에는 다양한 입력 변수들이 적용되어서, 이들 입력변수들의 영향력을 파악하는 것은 필요하다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 56개 연구지역을 대상으로 8개의 기상요소들(최고기온, 최저기온, 풍속, 상대습도, 일사량, 증기압부족, 순복사량, 지중열유동)과 FAO Penman-Monteith (FAO P-M) 기준증발산식의 에너지항과 공기동력항, 그리고 고도의 변화에 따른 FAO P-M 기준증발산량 산정에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 다른 변량들은 고정한 상황에서 각 특정 변량을 10% 증가시킴에 따른 기준증발산량의 변화를 평가하기 위해 상대 민감도분석을 실시하였다. 또한 5개 대표 지역을 선정하여 그 지역들에 대해서 월별 민감도분석을 실시하고자 군집분석을 이용하여 56개 연구지역을 5개로 분류하였다. 분석결과에 의하면 56개 연구지역에서 8개의 기상요소 중에서 순복사량이 가장 민감한 것으로 나타났고, 다음으로 상대습도, 일사량, 최고기온, 증기압부족, 풍속, 최저기온 순으로 나타났다. 지중열유동은 가장 덜 민감한 요소인 것으로 나타났다. 지표면 특성의 경우, 고도는 매우 낮은 양의 상대 민감도를 보였다. FAO P-M 기준증발산식의 에너지항과 공기동력항의 상대적 민감도는 에너지항이 0.707, 공기동력항이 0.293을 보여서 에너지항이 공기동력항보다 기준증발산량 산정에 기여도가 더 큰 것으로 나타났다. 월별 민감도분석에 의하면 기상 요소별 민감도는 계절적인 영향을 보이는 것으로 나타났고, 고도의 상대민감도는 지역 간 서로 다른 양상을 보였다. 따라서 FAO P-M 식 적용을 위해서는 입력변수의 지역적, 계절적 민감도 차이를 고려해야할 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권2호
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• pp.32-46
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• 2017

최근 급격한 도시팽창 및 각종 산업시설의 밀집화는 도심지역의 지형지물 변화에 많은 영향을 줌으로써 한 지역에 다양한 높이의 건축물 또는 평지와 산지가 함께 존재하는 현상을 초래하였다. 본 연구에서는 내풍설계 시 중요한 인자인 풍속고도분포계수를 산정하기위해 건축물의 높이별로 공간정보 기반 밀집도 분석을 활용하여 지표면조도를 구분하고자 한다. 공간데이터의 확보를 위해 수치지형도에서 건축물 레이어를 추출한 후, 밀집도 분석을 위한 방사형 방안을 생성하였으며, 방안별로 건축물 높이별 도수분포 현황을 조사하였다. 건축물의 분포도를 통해 VMR(Variation-to-Means Ratio) 및 포아송분포 분석을 진행함으로써 높이별 밀집도를 판정하였으며, 카이제곱 검증을 통해 통계적 유의성을 확인하였다. 공간정보 분석을 바탕으로 GIS를 이용하여 연구를 진행함으로써 기존의 다소 정성적, 주관적인 방법에서 벗어나 지형 지물을 반영하여 보다 정량적, 객관적인 풍속고도분포계수의 산정이 가능하였다. 본 연구를 통해 설계자의 주관에 따라 풍속고도분포계수가 산정되는 기존의 문제점을 해결하고 보다 합리적인 내풍설계에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제38권4호
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• pp.208-213
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• 2013

원전의 안전성분석보고서에는 운영기간중 만일의 사고에 따른 방사선안전성 확보를 위해 부지의 적합성 평가가 요구된다. 부지 적합성은 극히 보수적인 가정을 적용하여 제한구역경계에서 방사선 피폭영향을 평가하여 판단하게 된다. 이들 평가는 방사선영향평가 모델을 보수적인 기상조건 등에 적용하여 수행된다. 본 연구에서는 보수적인 평가 결과의 타당성 검증을 목적으로 확산에 양호하지 못한 악기상 조건에서 추적자확산실험을 실시하였다. 원전부지 실험에 앞서 대전시 인근 유성구 학하리 평지에서 추적자 확산실험을 실시하였다. 확산실험의 분석결과 기존의 확산조건이 좋은 경우의 실험결과와 비교할 때 크게 두 가지 큰 차이를 발견할 수 있었다. 하나는 풍속이 매우 낮고 풍향의 변화가 심해 주 풍하 방향에서 나타나는 최대 농도를 찾기 어렵다는 것이고, 다른 하나는 대기가 매우 안정하여 지상 10 m 낮은 높이에서의 방출임에도 불구하고 방출점에서 수 백 m 떨어진 지점에서 처음으로 상대적으로 높은 농도 분포가 나타나는 경우가 있다는 것이다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제14권4호
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• pp.2461-2476
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• 2013

To assess environmental contamination with carcinogens, carbonaceous compounds, water-soluble ionic species and trace gaseous species were identified and quantified every three hours for three days st three different atmospheric layer at the heart of chiang-Mai, bangkok and hat-Yai from December 2006 to February 2007. A DRI model 2001 Themal/Optical Carbon Analyzer with the IMPROVE thermal/optical reflectance (TOR) protocol was used to quantify the organic carbon(OC) and elemental carbon content in $PM_{10}$. Diurnal and vertical variability was also carefully investigated. In general, OC and EC contenttration shoeed the highest values at the monitoring period o 21.00-00.00 as consequences of human activities at night bazaar coupled with reduction of mixing layer, decreased wind speed and termination of photolysis nighttime. Morning peaks of carboaceous compounds were observed during the sampling period of 06:00 -09:00, emphasizing the main contribution of traffic emission in the three cities. The estimation of incremental lifetime partculate matter exposure (ILPE) raises concern of high risk of carbonaceous accumulation over workers and residents living close to the observatory sites. The average values of incremental lifrtime particulate matter exposure (ILPE) of total carbon at Baiyoke Suit Hotel and Baiyoke Sky Hotel are approsimately ten time shigher then those air sample collected at prince of songkla University Hat-Yai campus corpse incinerator and fish-can maufacturing factory but only slightly higher than those of rice straw burnig in Songkla province. This indicates a high risk of developing lung cancer and other respiratory diseases across workers and residents living in high buildings located in Pratunam area. Using knowledge of carbonaceous fractions in $PM_{10}$, one can estimate the gas-particle partitioning of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs). Dachs-Eisenreich model highlights the crucial role of adsorption in gas-particle partitioning of low molecular weight PAHs, whereas both absorption and adsorption tend to account for gas-particle partitioning of high molecular weight PAHs in urban residential zones of Thailand. Interestingly, the absorption mode alone plays a minor role in gas-partcle partitiining of PAHs in Chiang-Mai, Bangkok and hat-Yai.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권1호
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• pp.90-104
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• 2015

본 연구의 목적은 위성영상을 이용해 시공간 증발산량을 모의할 수 있는 증발산량 산정 모형을 구축하고, 플럭스 타워 실측 증발산량과 비교를 통해 적용성을 평가하는데 있다. 증발산량 산정 모형은 SEBAL(Surface Energy Balance Algorithm for Land)을 구축하였으며, 모형 내 일부 알고리즘을 수정하여 적용하였다. SEBAL 모형의 위성 입력 자료로는 2개년(2012-2013)의 MODIS Normal Distribution Vegetation Index(NDVI), Albedo, Land Surface Temperature(LST) 영상을 500m의 공간해상도로 구축하였으며, 유역주변 기상청 기상관측소(5개 지점)의 풍속, 풍속측정높이, 일사량 자료를 내삽(Interpolation)하여 활용하였다. 모형의 적용성 평가를 위하여 금강유역의 용담댐을 대상으로 공간 증발산량을 산정하여 유역 내에 위치한 덕유산 플럭스 타워의 산림 증발산량과 비교분석하였다. 모형 매개변수 중 Albedo와 NDVI, 지표 거칠기(Surface roughness) 순으로 민감한 것으로 분석되었으며, 모형의 보정을 위해 최종적으로 Albedo와 NDVI는 월별 평균값을 적용하였다. 모의 기간 동안의 결정계수($R^2$)는 0.45이었다. SEBAL 모형은 특히 지형적 특성을 반영하므로 유역내에서 고지대에 비해 저지대에서 증발산량이 높게 산정되는 경향을 보였다.