해상 브이는 해상 기상상태에 따라 운동 특성이 변한다. 브이의 운동특성은 브이에 설치된 안테나, 전력공급용 태양광 발전시스템 등의 성능에도 영향을 미친다. 그러므로 브이의 운동특성을 파악하여 브이 관리 및 상태 확인에 활용하는 것은 중요하다. 브이 움직임 감시 시스템은 자이로 센서를 이용하여 등부표의 운동 상태를 측정하며 측정된 값은 신호처리 알고리즘에 따라 육상의 PC에 전송한다. 본 연구에서는 움직임 감시 시스템을 적용하여 해상용 브이의 상태를 체계적으로 감시 및 관리 메카니즘을 구축하고자 하는 것이 연구의 목적이다. 본 논문에서 설계한 브이용 움직임 감시시스템은 향후 브이의 상태를 실시간으로 파악하거나 해상구조물의 움직임을 예측하는 연구 분야 등에 적용 유용하게 사용될 것이다.
Remote sensing products have long been used to monitor and forecast natural disasters. Satellite-derived rainfall products are becoming more accurate as space and time resolution improve, and are widely used in areas where measurement is difficult because of the periodic accumulation of images in large areas. In the case of North Korea, there is a limit to the estimation of precipitation for unmeasured areas due to the limited accessibility and quality of statistical data. CHIRPS (Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations) is global satellite-derived rainfall data of 0.05 degree grid resolution. It has been available since 1981 from USAID (U.S. Agency for International Development), NASA (National Aeronautics and Space Administration), NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration). This study evaluates the applicability of CHIRPS rainfall products for South Korea and North Korea by comparing CHIRPS data with ground observation data, and analyzing temporal and spatial drought trends using the Standardized Precipitation Index (SPI), a meteorological drought index available through CHIRPS. The results indicate that the data set performed well in assessing drought years (1994, 2000, 2015 and 2017). Overall, this study concludes that CHIRPS is a valuable tool for using data to estimate precipitation and drought monitoring in Korea.
대규모 센서 네트워크에서는 많은 수의 센서로부터 데이터를 수집하고 분석해야 한다. 마이크로 컨트롤러 마다 제어할 수 있는 센서의 수가 제한되어 있는데, 본 논문에서는 많은 수의 센서들을 다수의 마이크로 컨트롤러와 다수의 브릿지 노드를 두어 통신하는 방법을 제시하고, 센서 데이터 수집을 위한 효율적인 통신 시스템을 설계하고 구현하였다. 브릿지 노드는 SPI 통신을 이용하여 여러 마이크로 컨트롤러의 데이터를 종합하고, 종합한 데이터는 무선 TCP/IP 통신을 이용하여 PC서버로 전달하여 센서 데이터를 종합한다. 본 논문에서는 Open H/W인 아두이노 Mini와 ESP8266을 사용하여 통신 시스템을 구성하고 성능을 분석하였다. 성능분석 결과, 700개 이상의 센서로부터 초당 30회 이상의 센싱 데이터를 수집할 수 있다는 결과를 얻었다.
변동성을 정확하게 예측하는 것은 금융시장의 변동성 연구에 있어 특히 포트폴리오선택, 옵션가격결정, 위험관리와 관련하여 매우 흥미로운 연구주제이다. 왜냐하면 변동성은 시장의 위험을 의미하기 때문이다. 이 논문은 세 가지 변동성 모형(GARCH, IGARCH, FIGARCH)을 이용하여 호주 주가지수선물시장의 일일후 변동성을 예측하고 각 모형의 예측력을 비교 분석하였다.특히 호주 주가지수선물 변동성에 존재하는 장기기억 특성에 초점을 맞추고 실증분석하였다. 실증분석 결과 FIGARCH 모형이 GARCH 모형이나 IGARCH 모형보다 호주 주가지수선물시장의 장기기억 특성을 더 잘 포착한다는 것을 발견하였다. 또 세 모형 중 FIGARCH 모형을 이용할 경우 일일후 변동성 예측의 성과가 가장 우수하다는 것도 발견하였다. 이는 호주 주가지수선물 변동성에 장기기억이 존재하는 것을 의미하고, 변동성의 특징을 명시적으로 고려하는 FIGARCH 모형이 장기기억을 고려하지 않는 다른 모형들보다 예측성과 측면에서 더 우수하다는 것을 의미한다. 따라서 호주 주가지수선물시장의 장기기억 변동성을 예측하는 데는 FIGARCH 모형이 가장 유용한 것으로 나타났다.
본 연구는 2022-2023 광주・전남지역 가뭄 사례를 바탕으로 지역 단위에서 가뭄의 심각성을 토대로 가뭄단계를 판단하는 규칙을 개발하기 위해 실시되었다. 전국의 시・군 단위로 발표되는 8가지 가뭄지표 중에서 농업용수(논) 가뭄단계, 생・공용수 가뭄단계, SPI-12, 농업용 저수지 저수율, 예년 대비 가정용수 사용량 변화율, 예년 대비 비가정용수 사용량 변화율 등의 6가지 지표는 담당자・전문가들의 인식과 통계적 상관성을 확인할 수 있었다. 또한 이 가뭄지표를 의사결정트리 알고리즘에 적용하여 가뭄의 심각성을 판단하기 위한 규칙을 도출하였는데, 선행연구에서 제안한 기존의 방법과 유사한 결과를 제시하나, 광주・전남지역 가뭄에서 확인된 시・공간적인 패턴을 설명하는데 있어서 상당한 비교우위를 보였다.
In recent years, climate change has been responsible for unusual weather patterns on a global scale. Droughts, natural disasters triggered by insufficient rainfall, can inflict significant social and economic consequences on the entire agricultural sector due to their widespread occurrence and the challenge in accurately predicting their onset. The frequency of drought occurrences in South Korea has been rapidly increasing since 2000, with notably severe droughts hitting regions such as Incheon, Gyeonggi, Gangwon, Chungbuk, and Gyeongbuk in 2015, resulting in significant agricultural and social damage. To prepare for future drought occurrences resulting from climate change, it is essential to develop long-term drought predictions and implement corresponding measures for areas prone to drought. The Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Sixth Assessment Report outlines a climate change scenario under the Shared Socioeconomic Pathways (SSPs), which integrates projected future socio-economic changes and climate change mitigation efforts derived from the Coupled Model Intercomparison Project 6 (CMIP6). SSPs encompass a range of factors including demographics, economic development, ecosystems, institutions, technological advancements, and policy frameworks. In this study, various drought indices were calculated using SSP scenarios derived from 18 CMIP6 global climate models. The SSP5-8.5 scenario was employed as the climate change scenario, and meteorological drought indices such as the Standardized Precipitation Index (SPI), Self-Calibrating Effective Drought Index (scEDI), and Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) were utilized to analyze the prediction and variability of future drought occurrences in South Korea.
본 연구에서는 인위적 수공시설물을 고려하지 않는 자연상태의 가뭄해석을 위해 자연가뭄지수(NDI)를 산정하고 활용성을 평가하였다. 자연가뭄지수는 주성분 분석을 이용하여 산정하였으며, 입력자료는 3개월 누적강수량, 자연유량, 토양수분량 자료이다. 강수량은 ASOS 59개 지점 자료이고, 자연유량 및 토양수분량은 지표수문해석모형의 결과를 이용하였다. 가뭄지수의 평가기간은 1977~2012년이며, 활용성 평가를 위해 시계열 분석, 지역별 분석 및 가뭄특성인자 분석을 수행하였다. 시계열 분석결과, 자연가뭄지수는 가뭄의 시작과 끝에 대한 평균절대오차는 0.85로 가장 정확하게 나타났다. 과거 가뭄사례와 가뭄특성인자를 분석한 결과, 자연가뭄지수의 지속기간과 발생간격의 평균절대오차는 각각 1.3, 1.0으로 가뭄의 지속기간 및 발생간격을 적절히 반영하는 것을 확인하였다. 지역별 분석결과, 자연가뭄지수는 단일변량 가뭄지수의 지역별 가뭄상황을 적절히 반영하여 활용성이 높은 것으로 나타났다. 또한, 가뭄의 시작, 끝, 지속기간, 발생간격에 대한 자연가뭄지수, 표준강수지수, 표준유출지수, 표준토양수분지수의 순위를 분석한 결과 자연가뭄지수가 가장 높은 순위로 산정되었다. 자연가뭄지수는 기존 단일변량 가뭄지수의 상이한 가뭄상황을 종합적으로 반영하며, 가뭄의 특성을 정량적으로 제시한다는 점에서 활용성이 높다고 판단된다.
본 연구는 봄 식물계절지수와 기온지표와의 관계를 알아보기 위해 지난 9년간(2010년-2018년) 대구수목원, 팔공산, 주왕산, 가야산에 공통적으로 생육하는 소나무, 일본잎갈나무, 신갈나무, 진달래, 생강나무, 당단풍나무 6종을 대상으로 발아, 개화, 개엽의 봄 식물계절 시기의 변화 경향과 기온간의 관계를 파악하였다. 기온의 변화는 9년동안2월 보다 3~4월의 월평균 기온이 증가하였으며, 지역별로 수목원과 팔공산의 평균기온이 높았다. 발아, 개화, 개엽은 수종별로 생강나무가 가장 빠르며 소나무가 가장 느렸고, 지역별로 수목원에서 가장 빨리 식물계절시기가 도래하였다. 봄 식물계절시기는 -1.267~-6.151일/9년 정도 앞당겨지고 있는 경향을 보이는데 소나무(-6.151일/9년)가 가장 크며, 진달래(-1.267일/9년)의 변화율이 가장 낮았다. 발아, 개화, 개엽에서 모두 유의한 값을 보이는 수종은 진달래와 소나무로서 이들은 1월~3월 평균기온과 상관관계를 보였다. 봄 식물계절지수(SPI)의 시계열 변화를 확인한 결과 4개 지역의 변화율이 모두 음의 값으로 식물계절 시기가 모두 빨라지고 있었다. 그 중 수목원, 팔공산 및 가야산과 같은 내륙지역일수록 변화율이 컸으며, 다소 거리가 떨어진 주왕산의 경우 변화율이 조금 낮게 나타났다.
최근에는 확률강우량을 산정할 경우 지점빈도해석의 단점을 보완한 지역빈도해석법이 자주 실무에 적용되고 있으나, 가뭄에 관련한 연구에서는 대부분 아직까지 지점자료를 이용한 가뭄분석을 실시하고 있다. 본 연구에서는 가뭄의 지역적 특성 분석을 실시하기 위하여 필요한 동질한 가뭄특성을 지닌 지역을 구분하는 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 기상청 강우관측 지점자료 중 30년 이상의 강우자료를 보유한 58개의 관측지점을 대상으로 표준강수지수(SPI)를 산정하여 가뭄의 심도, 지속기간, 강도, 발생빈도 등과 같은 가뭄특성인자를 생성하였다. 가뭄특성인자는 수문학적으로 동질한 특성을 지닌 지역을 구분하는데 중요한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 다양한 가뭄특성인자를 효율적으로 활용하여 K-means 기법을 적용한 군집분석을 실시하여 동질한 가뭄특성을 지닌 지역을 6개 지역으로 구분하였다. 이러한 지역구분은 가뭄 특성의 공간적 해석을 가능하게 할 수 있고, 지점빈도 해석의 단점을 보완하는 지역빈도 해석도 가능하게 할 수 있다.
본 연구에서는 PDSI, SPI, MSWSI 등의 가뭄지수를 이용하여 가뭄을 단계별로 모니터링 할 수 있는 통합가뭄지수를 개발하였으며 개발된 통합가뭄지수에 의해 작성된 한반도의 가뭄도를 과거 가뭄과 비교 검증한 결과 매우 잘 일치하는 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 통합가뭄지수가 가뭄을 정량적으로 모니터링 하는데 유용한 지표로 활용될 수 있을 것으로 판단된다 또한, 기상청에서 시행하고 있는 기온, 강수량의 장 단기 예보자료를 이용하여 가뭄지수의 예측치를 산정 한 후, 미래에 가뭄상황이 어떻게 진행될 것인가에 대한 가뭄전망기법을 개발하였으며 한반도 전역에 대한 실시간 가뭄전망이 가능하도록 전체 시스템을 구축하였다. 뿐만 아니라 가뭄기초 자료 관리, 가뭄지수 산정 및 가뭄현황도 작성 등 종합적인 가뭄정보 분석을 위한 가뭄 모니터링시스템을 개발하여 웹을 통하여 일반인들에게 제공할 수 있도록 시스템을 구축하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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