PMF 수용모델을 사용하여 안면도 측정소에서 2년간 측정한 초미세먼지의 유기성분의 주요 영향원을 파악하였다. 5개 또는 6개의 요인이 최적으로 나타났으며, 6개의 요인이 결과를 더 잘 해석하는 것으로 판단되었다. 이들 요인의 계절별 특성과 영향도 변화를 고려하여 결정한 주요 오염원은 이차유기성분(10.3%), 연소(12.0%), 자연적 생물성 기원(24.8%) 장거리이동식생소각(7.3%), 국지적 생체소각(26.4%), 장거리이동 오염원(19.2%)이다. 안면도 측정소는 배경지역의 특성인 자연적 생물성 기원, 이차유기성분과 장거리이동 오염원의 영향도가 크게 나타나면서도, 비도심의 특성인 국지적 식생소각과 연소 영향도 나타나고 있다. 이는 안면도 측정소에서는 인위적인 영향에 의한 유기성분 특성은 제한적임을 보여준다.
기상은 교통흐름, 운전자의 주행패턴, 교통사고 등 여러 방면에서 도로교통에 영향을 미치는 중요한 요인이다. 본 연구는 기상상황과 노면상태 사이의 관계에 초점을 맞추어 기계학습을 통해 도로의 노면상태를 추정하는 모델을 개발하였다. 노면 상태의 수집을 위해 실험 차량에 노면센서를 부착하여 '건조', '습윤', '젖음', 3가지 범주로 구분된 노면상태 정보를 수집하였고, 이를 추정하기 위한 변수로 도로의 기하구조 정보(곡률, 구배), 교통정보(교통량), 기상정보(강우량, 습도, 온도, 풍속)를 활용하였다. 노면 상태를 예측하기 위한 알고리즘으로는 다양한 기계학습 알고리즘이 검토되었으며, 그 중 가장 높은 정확도를 보인 'Random forest'를 기반으로 한 2단계 분류모형을 구축하였다. 총 16일의 실측 데이터 중 14일의 데이터를 모델을 학습하는 데 활용하였고, 2일의 데이터를 모형의 정확도를 검증하기 위해 사용하였다. 그 결과 81.74%의 검증 정확도를 가지는 노면상태 예측 모델을 구축하였다. 본 연구의 결과는 기상청에서 관측하는 기상정보로 도로의 노면상태를 추정할 수 있다는 가능성을 보여주며, 새로운 장비나 센서를 설치하지 않고도 기존의 기상 관측 정보와 교통정보 등을 활용하여 노면의 상태를 추정할 수 있음을 시사한다.
충청남도 대형사업장에서의 대기오염물질 배출이 미세먼지 농도에 미치는 영향에 대한 논란이 많다. 2019년 봄과 가을에 항공관측을 수행하여 충청남도 대형사업장 상공에서 대기오염물질 농도를 측정하였고, 이를 바탕으로 황산화물(SO2) 배출량을 산정하였다(하향식 배출량). 이를 사업장에서 제시한 배출량 자료(상향식 배출량)와 비교한 결과, 항공관측에 바탕을 둔 배출량이 더 많았다. 항공관측에 바탕을 둔 배출량은 석탄화력발전소는 1502.1 kg/hr, 제철소는 2805.5 kg/hr였다. 이는 사업장에서 밝힌 2019년 연평균 배출량보다 각각 2.5배와 2.0배 큰 값이다. 이와 같은 차이가 나는 원인을 규명하기 위해서는 관측에 바탕을 둔 하향식 배출량과 활동도에 바탕을 둔 기존의 상향식 배출량을 산정함에 있어서 보다 면밀한 검토와 개선이 필요하다. 하향식 배출량의 개선을 위해서는 관측 불확도를 줄이는 것이 중요하다. 불확도를 높이는 요소의 하나는 지상에서 항공기가 운행될 수 있는 최저 고도까지 관측을 하지 않은 것이다. 이러한 불확도를 줄이는 방법은 지상에서 관측을 수행하며, 더 나아가서는 지상과 항공기 관측 최저 고도 사이에서 드론 등의 방법을 통해 관측을 수행하는 것이다. 바람장 역시 관측 및 외삽과 내삽을 이용하여 평면 분포를 구하면 평면에 대한 적분을 이용하여 평면 전체의 플럭스를 구할 수 있어 불확도를 줄일 수 있을 것이다. 상향식 배출량의 정확도 개선을 위해서는 측정이 이루어지고 있는 굴뚝의 배출량 자료 정확도 개선과 함께, 관측이 이루어지고 있지 않은 배출구의 현황 파악이 필요하다.
가뭄은 다양한 수문학적 또는 기상학적 인자들이 복합적으로 작용하여 발생하기 때문에 가뭄의 사상을 정확히 평가하는 것은 어려운 일이나, 이를 정량적으로 해석하기 위해 다양한 가뭄지수들이 개발되어 왔다. 하지만 현재 활용중인 가뭄지수들은 단일변량의 부족량을 통해 산정되며, 복합적인 원인으로 발생하는 가뭄의 사상을 정확히 판단하지 못하는 문제가 있다. 단순 단일변량의 부족을 가뭄이라고 판단하기는 어렵기 때문이다. 최근에는 빅데이터 분석에서 많이 활용되고 있는 비정형 데이터를 활용하여 지수를 개발하는 연구들이 타 분야에서 진행되고 있으며 우수성이 입증되고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존 가뭄지수에 활용 중인 기상 및 수문정보(강수량, 댐 유입량)에 각각 비정형 데이터(뉴스데이터)를 결합하여 가뭄지수를 산정하고, 산정된 가뭄지수의 검증을 통해 가뭄해석의 활용성을 평가하고자 한다. 결합가뭄지수 산정을 위해 Clayton Copula 함수를 활용하였으며, 매개변수 추정은 교정방법을 이용하였다. 분석결과, 기존의 가뭄지수(SPI, SDI)보다 비정형 데이터를 결합한 가뭄지수가 가뭄기간을 적절히 재현하는 것으로 나타났다. 또한 Receiver Operating Characteristic (ROC) score가 기존의 가뭄지수들보다 높게 산정되어 가뭄해석에 있어 활용성이 우수하였다. 본 연구에서 산정된 결합가뭄지수는 기존 단일변량 가뭄지수의 해석적 한계를 보완하고 비정형데이터를 활용한 가뭄지수의 활용성이 우수하다는 점에서 활용성이 높다고 판단된다.
본 논문에서는 미계측 유역에 적용할 수 있는 갈수지수 산정 회귀모형을 개발하고자 하였다. 30개의 중권역 유역을 대상으로 국가수자원종합관리시스템에서 제공하는 장기유출자료를 이용하여 평균 갈수량과 평균 저수량, 지속기간별 빈도별 갈수지수를 산정하였으며 이를 유역특성인자 18개와 기상특성인자 3개와의 상관 분석을 통하여 최종적으로 유역면적(A), 유역 평균 표고(H), 유역 평균 경사(S), 수계밀도(D), 유출곡선지수(CN), 연증발산량(ET), 연강수량(P)을 선정하여 다중회귀분석을 수행하여 갈수지수 회귀모형을 개발하였다. 개발된 회귀모형을 평가하기 위하여 10개의 검증유역을 미계측 유역으로 간주하여 평균제곱근오차(RMSE) 와 평균절대오차(MAE)를 이용하여 정확도를 추정하였다. 또한 기존의 평균갈수량산정 회귀모형과의 비교를 통하여 본 논문에서 개발한 모형의 우수성을 검토하였다.
1톤 이상의 인공우주물체 중 통제가 불가능한 인공우주물체의 추락은 지상에서의 인명 및 자산 피해가 발생할 가능성이 높기 때문에 국가적으로도 '인공우주물체 추락·충돌 대응 매뉴얼'에 따라 우주물체 추락 상황에 대한 위기를 관리한다. 따라서 인공우주물체 추락 상황 및 위험도를 판단하기 위한 신속하고 정확한 인공우주물체 추락 예측 정보를 제공하는 것이 매우 중요하다. 인공우주물체 추락 예측 방법은 국내외 여러 기관들에서 수행하고 있으나, 국가적으로 신뢰할 수 있는 국내 독자적인 툴의 확보는 국가 우주위험 재난 위기 상황에서 매우 필수적이다. 본 연구에서는 인공우주물체의 추락 상황에서 관측으로부터 생성된 우주물체의 접촉궤도요소 또는 해외에서 공개되는 평균궤도요소를 활용하여 인공우주물체의 추락 예상 시각 및 지점을 정밀하게 예측할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 개발된 소프트웨어는 그레이스 1호(Grace-1) 위성과 그레이스 2호(Grace-2), 톈궁 1호(Tiangong 1) 위성과 창정 5B호 로켓 잔해(CZ-5B)와 같은 실제 통제 불가능한 인공우주물체의 추락 상황에서 독자적인 우주물체 추락 예측 정보를 제공하여 검증하였다.
Kim, Jae Seok;Park, Byeong Ryong;Yoo, Jaeryong;Ha, Wi-Ho;Jang, Seongjae;Jang, Won Il;Cho, Gyu Seok;Kim, Hyun;Chang, Insu;Kim, Yong Kyun
Nuclear Engineering and Technology
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제54권2호
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pp.479-485
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2022
At the Korea Institute of Radiological and Medical Sciences, physical human phantoms were developed to evaluate various radiation protection quantities, based on the mesh-type reference computational phantoms of the International Commission on Radiological Protection. The physical human phantoms were fabricated such that a radiophotoluminescent glass dosimeter (RPLGD) with a Tin filter, namely GD-352M, could be inserted into them. A Tin filter is used to eliminate the overestimated signals in low-energy photons below 100 keV. The measurement uncertainty of the RPLGD reader system based on GD-352M should be analyzed for obtaining reliable protection quantities before using it for practical applications. Generally, the measurement uncertainty of RPLGD systems without Tin filters is analyzed for quality assurance of radiotherapy units using a high-energy photon beam. However, in this study, the measurement uncertainty of GD-352M was analyzed for evaluating the protection quantities. The measurement uncertainty factors in the RPLGD include the reference irradiation, regression curve, reproducibility, uniformity, energy dependence, and angular dependence, as described by the International Organization for Standardization (ISO). These factors were calculated using the Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement method, applying ISO/ASTM standards 51261(2013), 51707(2015), and SS-ISO 22127(2019). The measurement uncertainties of the RPLGD reader system with a coverage factor of k = 2 were calculated to be 9.26% from 0.005 to 1 Gy and 8.16% from 1 to 10 Gy. A blind test was conducted to validate the RPLGD reader system, which demonstrated that the readout doses included blind doses of 0.1, 1, 2, and 5 Gy. Overall, the En values were considered satisfactory.
우리나라는 기상관측 이래 연평균 강수량과 변동성은 점진적으로 증가하는 추세이고, 지역 간 편차가 크다. 또한, 최근의 이상기후로 인하여 재해에 대한 위험도가 증가되고 있는 실정이다. 풍수해의 피해는 주로 하천주변에서 발생하기 때문에 하천기본계획을 수립하기 위해서는 우선적으로 적정한 설계빈도를 결정하는 과정이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 설계빈도 결정에 대한 기존 방법론을 분석하여 문제점 및 개선 방향에 대해 제시하였다. 충청남도에 위치한 지방하천 중 자료구축이 가능한 하천인 413개소를 대상으로, 7개의 평가인자(유역면적, 형상계수, 하도경사, 수계차수, 배수영향 구간, 이상강우 발생빈도, 시가화 침수면적)를 선정하고, 베이지안 추론을 통해 가중치를 산정하였다. 그 결과, 이상강우 발생빈도 및 시가화 침수면적의 가중치가 각각 18로 가장 크게 산정되어, 하천 설계빈도 결정에 큰 영향을 미치는 것으로 판단된다. 이러한 가중치를 통해 설계 빈도를 추정한 결과, 기수립 설계빈도보다 본 연구에서 추정된 설계빈도가 증가하는 하천은 255개이고 감소하는 하천은 158개로 나타났다.
Low flow는 하천수의 공급관리 및 계획, 관개용수 등 다양한 분야에 영향을 미친다. 이러한 유황곡선을 산정하기 위해서는 30년 이상의 충분한 기간의 유량자료의 확보가 필수적이다. 하지만 국가하천 단위 이하의 하천의 경우 장기간의 유량자료가 없거나 중간에 일정기간 동안 결측된 관측소가 있어 하천별 유황 곡선을 산정하기에 한계가 있다. 이에 과거에는 미계측 유역의 유황을 예측하기 위해 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis), ARIMA 모형 등 통계학적 기반의 기법들을 사용하였지만, 최근에는 머신러닝, 딥러닝 모형의 수요가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 최신 패러다임에 맞는 머신러닝 기법인 DNN기법을 제시한다. DNN기법은 ANN기법의 단점인 학습과정에서 최적 매개변수 값을 찾기 어렵고, 학습시간이 느린 단점을 보완한 방법이다. 따라서 본연구에서는 DNN 모형을 이용하여 미계측 유역에 적용 가능한 유황곡선을 산정하고자 한다. 먼저, 유황곡선에 영향을 미치는 인자들을 수집하고 인자들 간의 다중공선성 분석을 통해 통계적으로 유의한 변수를 선정하여, 머신러닝 모형에 입력자료를 구축하였다. 통계적 검증을 통해 머신러닝 기법의 효용성을 검토하였다.
파프리카 생산성에는 광량이 매우 중요한 요인으로 작용하나 광량을 독립변인으로 한 파프리카 생산성 추정을 위한 표준 모델 개발에 있어 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 이러한 표준 모델을 개발할 시 독립변인으로서 외부 광량의 활용 적합성을 높이기 위한 방법을 알아보기 위해서 수행되었다. 선형회귀 분석 시 독립변인(누적 외부광량)과 종속변인(누적 생산성)을 전체 농가 생산성의 평균값, 그리고 그 평균값을 기준으로 이상과 미만(MHFP, MLFP)으로 분류하여 각각 평균값을 활용하였다. 도출된 선형회귀모형의 RMSE 값은 MHFP의 모델에서 0.9418kg·m-2로 MTFP 모델의 1.5468kg·m-2, MLFP 모델의 1.3812kg·m-2보다 크게 낮았다. 그리고 시간(월)이 경과함에 따른 RMSE 값도 MHFP에서는 모든 월에 1.0 kg·m-2 이하로 가장 낮았다. 따라서 외부 광량을 활용한 파프리카 생산성 추정을 위한 회귀모형 개발 시 농가들의 생산성 차이를 적합한 방법으로 분류하여 분석하는 것이 추정 모델의 적합성을 향상시킬 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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