• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.871-874
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• 2010

세계적으로 에너지원의 고갈, 기후 환경 변화, 전력수요 증가에 따라 인류 절대적 과제에 대한 결책으로 스마트 그리드에 대한 요구가 증대되고 있으며, 특히 분산형 전원에 대한 관심이 높아지고 있다. 이 추세에 다라 단위 규모의 분산형 전원의 형태로 댁내 분산형 전원 시대를 예고하고 있다. 하지만 현재 가장 보편적으로 사용하고 있는 신재생에너지원으로써 풍력, 태양광 에너지 발전의 경우 그 발전량이 자연의 변화에 매우 민감하기 때문에 전기품질의 균일성의 문제를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서는 기후 정보(meteorological sensor data)의 실시간 모니터링을 기반으로 하는 에너지 관리 방법을 제시하고자 한다. 현재 스마트그리드 분야에서 USN 기반의 킬러앱이 부재한 상황에서 무선 센서네트워크 기술을 활용한 기후 센서 데이터 수집 및 제어 방식을 적용한 댁내 분산 전력 관리 방법에 대해 제안한다. 이는 다른 통신방식에 비해 설치 비용 및 유지보수 차원에서 효율적이라고 판단한다. 즉, 전력 관리에 USN 기법을 융합한 EMS(Energy Management System) 모델을 제시함으로써 기후 데이터 모니터링 및 분석, 이에 따른 발전량 예측, 신재생에너지와 기존 전력의 효율적인 분배 제어 방법을 구체화함으로써 궁극적으로 제로에너지 홈을 구현하기 위한 기반을 마련하는 것이 본 논문의 목표이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제3권3호
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• pp.156-162
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• 2001

In order to monitor local climatic information, twelve automated weather stations (AWS) were installed in alpine area by the Alpine Agricultural Experiment Station, Rural Development Administration (RDA), at the field of major crop located in around highland area, and collected data from 1993 to 2000. Hourly measurements of air and soil temperature (underground 10 cm,20 cm), relative humidity, wind speed and direction, precipitation, solar radiation and leaf wetness were automatically performed and the data could be collected through a public phone line. Datalogger was selected as CR10X (Campbell scientific, LTD, USA) out of consideration for sensers' compatibility, economics, endurance and conveniences. All AWS in alpine area were combined for net work and daily climatic data were analyzed in text and graphic file by program (Chumsungdae, LTD) on 1 km $\times$ 1 km grid tell basis. In this analysis system, important multi-functionalities, monitoring and analysis of local climatic information in alpine area was emphasized. The first objective was to obtain the output of a real time data from AWS. Secondly, daily climatic normals for each grid tell were calculated from geo-statistical relationships based on the climatic records of existing weather stations as well as their topographical informations. On 1 km $\times$ 1 km grid cell basis, real time climatic data from the automated weather stations and daily climatic normals were analyzed and graphed. In the future, if several simulation models were developed and connected with this system it would be possible to precisely forecast crop growth and yield or plant disease and pest by using climatic information in alpine area.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.2140-2146
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• 2014

해상에 설치되는 브이는 선박의 안전항해 및 다양한 해양 데이터를 수집하기 위한 목적 등으로 운영되고 있다. 이러한 브이는 선박과의 충돌이나 해상 기상상태로 인한 브이의 피해가 자주 발생하면서 이러한 문제를 해결하기 위해 여러 분야에서 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 브이의 상태를 확인하기 위해 사용자가 사전에 정의한 데이터의 형식에 맞춰 브이의 상태를 모니터링 할 수 있게 실험을 하였다. 본 연구에서 설계한 무선 신호 처리 알고리즘을 적용한 무선 원격 제어 보드를 통하여 실험한 결과 육상에서 3분 간격으로 해상 브이에 상태를 모니터링 할 수 있다는 결과를 얻었다. 획득한 데이터의 종류는 브이가 적용되는 환경이나 목적에 따라 사전에 변경 할 수 있다. 이를 해상에 적용하기 위하여 데이터 전송 안정성을 실험하였고, 더불어 무선 통신망의 가용도에 영향을 미치는 것을 실험하였다. 전송된 데이터를 분석한 결과, 태양광, 풍력, 파력 발전에 대하여 각각 최대 50 W, 20 W, 40 W의 발전량을 보임을 확인할 수 있었다. 이러한 연구결과를 통하여 검증된 통신체계는 해상 브이뿐만 아니라 다른 해양구조물에도 적용 가능 할 것으로 예상된다.

• 한국조경학회지
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• 제51권3호
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• pp.70-82
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• 2023

최근 IT 기술과 데이터의 범람으로 생활 전반적인 부분의 패러다임이 전환되고 있다. 이러한 기술의 발전과 변화는 학술영역에도 영향을 미치고 있다. 학문적 교류와 연계를 통해 연구주제나 연구 방법의 개선이 이루어지고 있다. 특히, 데이터 기반의 연구 방법이 다양한 학문분야에서 진행되고 있으며 조경학에서도 지속적인 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 시대적 상황을 반영하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 활용한 경관 선호 평가 및 예측모델의 개발 가능성을 알아보는 것을 목표로 한다. 본 연구의 목표를 달성하기 위하여 경관 분야에 머신러닝 기법을 적용하여 경관 선호 평가 및 예측 모델을 구축하고, 구축된 모형의 모의정도를 검증하였다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 신재생에너지 사업으로 주목받는 풍력발전시설 경관 이미지를 연구대상으로 선정하였다. 분석을 위하여 풍력발전시설 경관 이미지를 웹크롤링 기법을 활용하여 수집하고 분석 테이터셋을 구축하였다. 우수한 성능의 예측모델 도출을 위하여 머신러닝 분석에 활용되는 University of Ljubljana의 프로그램인 오렌지 버전 3.33을 활용하였다. 또, 머신러닝 학습데이터의 평가기준을 통합한 모델과 평가기준 별도 모델 구조를 활용하였으며, 머신러닝 분류모델에 적합한 kNN. SVM, Random Forest, Logistic Regression, Neural Network 알고리즘을 사용해 모델을 생성하였다. 생성된 모델을 성능 평가를 실시하여 본 연구에 가장 적합한 예측모델을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 예측모델은 경관의 유형에 따른 분류, 경관과 대상의 시거리에 따른 분류, 선호에 따른 분류 등 3가지 평가기준을 별도로 평가 후 종합해 예측하여 결과를 도출하였다. 연구 결과 경관 유형에 따른 평가 기준 정확도 0.986, 시거리에 따른 평가 기준 정확도 0.973, 선호에 따른 평가 기준 정확도 0.952에 달하는 높은 정확도를 가진 예측모델을 개발하였으며, 평가데이터 예측 결과를 통한 검증과정을 보아도 모델의 성능 치를 상회하는 성과를 도출했음을 알 수 있다. 경관 관련 연구에서 머신러닝을 활용한 예측모델 개발 가능성을 알아본 실험적 시도로 이미지 데이터의 수집 및 정제를 통해 데이터 세트를 구축하여 높은 성능의 예측모델이 생성 가능하며, 이후 경관 관련 연구 분야에 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과와 시사점, 한계점을 반영한다면 풍력발전시설의 경관뿐만 아니라 자연경관이나 문화경관 등 다양한 형태의 경관 예측모델 개발이 가능할 것으로 생각되며, 경관 유형에 따라 이미지를 분류하는 모델의 연구를 통해 데이터 분류의 시간을 단축하거나 머신러닝을 활용한 경관예측 인자분석을 통해 경관계획 요소의 중요도 분석 등의 주제에 맞는 연구 방법을 탐색하고 적용하여 후속 연구를 진행한다면 조경학 분야에서도 머신러닝 기법을 보다 유용하고 가치 있게 활용할 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국해양학회지
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• 제30권6호
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• pp.550-564
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• 1995

공간적으로 평활화하고 저주파 필터를 적용한 1978년부터 1987년까지 10년간의 일별 해상풍 자료를 이용하여 한국 주변해역에서의 해상풍의 시 ${\cdot}$ 공간적 분포특성을 연구하였다. 종관적 분포형태를 위해 해상풍의 연평균과 월평균 분포특성을 검토하였고, 시간적 변동성과 공간적 상관성을 위해 스펙트럼 분석을 하였다. 연평균 wind stress와 curl의 공간형태는 겨울철 월평균 형태와 매우 닮았다. 일년 및 반년주기성이 뚜렷하다. 연구해역에서 종관적 바람은 일년 및 반년 주기에서 공간적 상관성이 매우 높으나 각 해역별로 특징적 공간분포를 보인다. 예를들면, 겨울철 바람은 동해북부, 황해와 동중국해 북부에서는 북풍이 우세한 반면, 동해남부에서는 북서풍이, 동중국해 남부에서는 북동풍이 우세하다. 또한 curl의 경우는 동해북부와 동중국왜 남부에서는 양의 값을 보이나 동해남부와 황해 그리고 동중국해 북부에서는 음의 값을 보인다. 한편, 세력이 대단히 약해지는 여름철 바람은 겨울철 바람과 아주 다르고 열대성 저기압의 빈번한 통과로 동중국해 해상에서 시간변동이 커진다. 시베리아 고기압이 큰 영향을 끼치는 연변동은 북동에서 남서로, 즉 동해북부에서 동해남부 및 황해와 동중국해로 전파되는 경향을 보이나, 반년변동은 반대방향인 남서에서 북동으로 전파되는 점은 주목할 만하다. 반년 주기성은 한반도를 서에서 동으로 횡단하는 온대성 저기압이 봄과 가을에 발달하는 것을 나타내는 것으로 판단된다. 단주기 영역에서는 뚜렷한 주기성이 나타나지 않지만, 0.1 cycles per day (cpd) 이상에서는 황해와 동해의 지역풍이 공간적 상관성이 높고 위상도 주파수에 선형적으로 증가한다. 이러한 선형적 증가는 0.1, 0.3 cpd에서 550, 730 km/d의 위상속도에 해당하며 위상속도는 한반도를 서${\cdot}$동로 통과하는 온대성 저기압의 이동속도와 외형적으로 일치한다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제20권4호
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• pp.199-206
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• 2017

해상탐사에서 얻어지는 현장자료는 바람, 파도, 조류, 배경매질의 유속 등 다양한 환경요소에 영향을 받는다. 배경매질의 유속을 제외한 대부분의 환경요소는 자료처리 단계에서 적절한 보정이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 배경매질의 유속정보가 파형역산에 미치는 영향을 분석하기 위해 배경매질의 유속정보를 고려하는 파동 방정식 모델링을 활용하여 관측자료를 생성하고, 생성된 자료를 통해 수치 실험을 진행하였다. 수치예제에는 다소 비현실적인 유속이 적용된 결과도 포함되어 있다. 이와 더불어, 탐사자료의 유속정보를 수치적 기법으로 도출하여 역산을 수행하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 수정된 Marmousi2 모델에 적용하여 유속에 따른 결과를 얻고자 하였다. 기존의 유속을 고려하지 않은 역산 결과와 제안된 알고리즘으로 수행한 역산 결과 비교를 통해 유속의 세기가 갱신되는 물성정보에 미치는 영향을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.183-185
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• 2015

최근 기계학습기반 빅데이터 분석이 많은 주목을 받으며 축산분야에도 다양한 기계학습 방안들이 적용되고 있다. 많은 양의 생체데이터와 환경데이터에 기계학습기법을 적용하여 분석함으로써 이전에는 발견하지 못했던 새로운 사실들을 밝혀낼 수 있다. 본 연구에서는 실험돈사에서 수집된 데이터를 기반으로 비육돈의 비율일당증체를 예측하는 방안에 대해서 다루었다. 비율일당증체 예측을 위해서 매일 측정된 온도/습도/이산화탄소/풍속의 일평균/일최소/일최대 데이터(환경데이터)과 비율일당증체(생체데이터)를 이용하였고, 트리기반 알고리즘을 사용하여 비율일당증체 예측수식을 도출하였다. 이를 통해 평균 온도가 비율일당증체에 가장 큰 영향을 미치는 요소인 것을 보였다. 본 연구의 결과는 각 양돈농가에서 비육돈의 성장을 예측하는데 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 천문학회보
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• 제46권2호
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• pp.62.1-62.1
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• 2021

Interstellar objects originate from other stellar systems. Thus, they contain information about the stellar systems that cannot be directly explored; the information includes the formation and evolution of the stellar systems and the possibility of life. The examples observed so far are 1l/Oumuamua in 2017 and 2l/Borisov in 2019. In this talk, we present the possibility of detecting interstellar objects using the Heliospheric Imagers designed for space weather research and forecasting by observing solar wind in interplanetary space between the Sun and Earth. Because interstellar objects are unpredictable events, the detection requires observations with wide coverage in spatial and long duration in temporal. The near-real time data availability is essential for follow-up observations to study their detailed properties and future rendezvous missions. Heliospheric Imagers provide day-side observations, inaccessible by traditional astronomical observations. This will dramatically increase the temporal and spatial coverage of observations and also the probability of detecting interstellar objects visiting our solar system, together with traditional astronomical observations. We demonstrate that this is the case. We have used data taken from Solar TErrestrial RElation Observatory (STEREO)/Sun Earth Connection Coronal and Heliospheric Investigation (SECCHI) HI-1. HI-1 is off-pointed from the Sun direction by 14 degrees with 20 degrees of the field of view. Using images observed from 2007 to 2019, we have found a total of 223 small objects other than stars, galaxies, or planets, indicative of the potential capability to detect interstellar objects. The same method can be applied to the currently operating missions such as the Parker Solar Probe and Solar Orbiter and also future L5 and L4 missions. Since the data can be analyzed in near-real time due to the space weather purposes, more detailed properties can be analyzed by follow-up observations in ground and space, and also future rendezvous missions. We discuss future possible rendezvous missions at the end of this talk.

• 해양환경안전학회지
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• 제20권2호
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• pp.247-258
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• 2014

본 연구에서는 조간대가 발달한 우리나라 전북 서해안의 구시포 해안에서 연안류에 미치는 외력성분을 평가하기 위하여 조석 조류 및 파에 의한 해빈류를 고려한 복합해수유동모형을 구축하였다. 구축된 모형에서 조석 조류는 EFDC 모형, 파랑은 SWAN 모형, 그리고 해빈류는 SHORECIRC 모형을 사용하였다. 이 수치모형의 적용성을 검토하기 위하여, 현지에서 조석 조류와 입사파를 현장관측하였고 인근 기상관측소의 바람자료를 조사하였다. 그리고 현지의 조간대에서 GPS를 장착한 경량 Drogue의 추적실험을 수행하고 연안류 성분을 추출하였다. 또한 현장관측조건에 맞추어 수치모형에 의한 수치 Drogue 추적실험을 수행하고 그 결과를 관측치와 비교 검토하였다. 그 결과, 수치 Drogue의 이동속도는 현장자료에 대해 68.0~105.2 %의 범위로서 재현되었으며, 주류성분의 오차는 - 16.7~ +10.0 %로서 양호하였다. 그리고 연안류 성분은 주로 바람과 조류가 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 해저경사가 아주 완만하여 쇄파대폭이 넓은 조간대에서 입사파고가 작은 파가 내습하는 경우의 해빈류는 연안류의 흐름에 미치는 영향이 미약한 것으로 분석되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권6호
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• pp.475-486
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• 2009

Harmful algal blooms (HAB) caused by the dominant species Cochlodinium polykrikoides (C. polykrikoides) appear in the South Sea of Korea and are particularly present in summer and fall seasons. Environmental factors such as water temperature, weather conditions (air temperature, cloud cover, sunshine, precipitation and wind) influence on the initiation and subsequent development of HAB. The purpose of this research was to study spatial and temporal variations of HAB in the Yeosu area using environmental (oceanic and meteorological) and satellite data. Chlorophyll-a concentrations were calculated using Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) images by an Ocean Chlorophyll 4 (OC4) algorithm, and HAB were estimated using the Red tide index Chlorophyll Algorithm (RCA). We also used the surface velocity of sequential satellite images applying the Maximum Cross Correlation method to detect chlorophyll-a movement. The results showed that the water temperature during HAB occurrences in August 2002-2008 was $19.4-30.2^{\circ}C$. In terms of the frequency of the mean of cell density of C. polykrikoides, the cell density of the HAB found at low (<300 cells/ml), medium (300-1000 cells/ml), and high (>1000 cells/ml) levels were 27.01%, 37.44%, and 35.55%, respectively. Meteorological data for 2002-2008 showed that the mean air temperature, precipitation, wind speed and direction, and sunshine duration were $22.39^{\circ}C$, 6.54 mm/day, 3.98 m/s (southwesterly), and 1-11.7 h, respectively. Our results suggest that HAB events in the Yeosu area can be triggered and extended by heavy precipitation and massive movement of HAB from the East China Sea. Satellite images data from July to October 2002-2006 showed that the OC4 algorithm generally estimated high chlorophyll-a concentration ($2-20\;mg/m^3$) throughout the coastal area, whereas the RCA estimated concentrations at $2-10\;mg/m^3$. The surface velocity of chlorophyll-a movement from sequential satellite images revealed the same patterns in the direction of the Tsushima Warm Current.