정점 표층 수온 관측 데이터 중 결측 구간의 데이터를 양방향 순환신경망(Bidirectional Recurrent Neural Network, BiRNN) 기법을 이용하여 보간하였다. 인공지능 기법 중 시계열 데이터에 일반적으로 활용되는 Recurrent Neural Networks(RNNs)은 결측 추정 위치까지의 시간 흐름 방향 또는 역방향으로만 추정하기 때문에 장기 결측 구간에는 추정 성능이 떨어진다. 반면, 본 연구에서는 결측 구간 전후의 양방향으로 추정을 하여 장기 결측 데이터에 대해서도 추정 성능을 높일 수 있다. 또한 관측점 주위의 가용한 모든 데이터(수온, 기온, 바람장, 기압, 습도)를 사용함으로써, 이들 상관관계로부터 보간 데이터를 함께 추정하도록 하여 보간 성능을 더욱 높이고자 하였다. 성능 검증을 위하여 통계 기반 모델인 Multivariate Imputation by Chained Equations(MICE)와 기계학습 기반의 Random Forest 모델, 그리고 Long Short-Term Memory(LSTM)을 이용한 RNN 모델과 비교하였다. 7일간의 장기 결측에 대한 보간에 대해서 BiRNN/통계 모델들의 평균 정확도가 각각 70.8%/61.2%이며 평균 오차가 각각 0.28도/0.44도로 BiRNN 모델이 다른 모델보다 좋은 성능을 보인다. 결측 패턴을 나타내는 temporal decay factor를 적용함으로써 BiRNN 기법이 결측 구간이 길어질수록 보간 성능이 기존 방법보다 우수한 것으로 판단된다.
미기상해석모듈(microscale weather analysis module)은 복사에너지, 열, 습도 등의 순환을 시-공간적으로 세밀하게 설명하고 모의실험 할 수 있도록 개발한 초고분해능($1km{\times}1km$ 이내)의 기상모델이다. 본 논문은 미기상해석모듈의 정확성을 시공간적으로 검증할 수 있도록 고안한 객체기반 검증법을 제안한다. 이 검증법은 통계그래픽을 사용하는 시각적인 방법이며, 미기상해석모듈의 평가통계출력장 구축단계, 객체식별 및 병합단계, 모듈의 정확성 검증단계로 이루진다. 이를 위해 두 가지 통계를 사용하여 삼차원의 평가통계출력장을 구축하였고, 구축된 출력장에서 정의되는 시계열통계들에 대해 합성(convolution), 가면화(masking) 및 병합작업(merging)을 시행하여 출력장에서 모듈검증대상 지역인 객체를 식별하는 알고리즘을 개발하였다. 또한, 사례연구를 통해 제안된 객체기반 검증법의 유용성을 보였다.
본 논문에서는 상용코드인 ANSYS CFX를 통한 해양레저 스포츠 및 야외 활동 시 사용 가능한 휴대용 수평축 수차의 유입유속(U) 및 주속비(TSR, Tip Speed Ratio) 변화에 따른 성능해석을 수행하였으며, 해석결과 및 유동장 분석을 통해 설계에 대한 검토 및 장치의 성능을 확인하였다. 또한, 추가적으로 블레이드의 피치각도(αpitch) 변화에 따른 성능해석을 통해 수차의 성능개선에 필요한 데이터를 획득하고자 하였다. 본 논문의 연구 결과 수치해석 케이스 중 주속비 4인 경우, 모든 유입속도 및 블레이드 피치 각도에서 가장 높은 성능을 보였으며, 설계 유속 이하의 일부 조건에서도 설계 출력인 30 W 이상의 출력을 보였다. 그리고 수치해석 케이스 중 가장 높은 출력과 출력계수는 유입유속 1.5 m/s, 블레이드 피치 각도 3°, 주속비 4에서 보였으며, 출력 약 85 W, 출력계수 약 0.30이었다.
외곽 침입 탐지를 위한 전자보안 펜스 시스템은 광망, 장력, 자력 등 다양한 시스템이 개발되어 국가 보안시설에 설치되고 있으나, 실외에 설치가 되는 시스템으로 환경 잡음에 따른 오경보의 발생에 따라 현장적용에 불편함이 크다. 본 논문에서 연구하는 마찰대전 방식의 전자보안펜스 시스템은 침입에 따른 감지 성능뿐 아니라, 경제성, 시공편리성, 유지보수 측면에서 많은 장점을 가지고 있으나, 환경 잡음에 따른 신뢰성 개선이 필요하다. 본 연구의 목적은 환경 잡음에 따른 오경보 감소에 대한 연구를 하는 것이다. 기존의 마찰대전 방식 전자보안펜스 시스템은 펜스 침입 신호의 크기를 분석하여 침입 경보를 결정했으나 강풍과 같은 환경잡음에 의해서도, 동일한 신호의 크기가 발생되어 오경보의 해석에 어려움이 있었다. 오경보 감소방안 연구를 위해 서울시립대학교 교내의 온실 실험실 Fence 위에 시스템을 설치하였고, 환경잡음 신호와의 관계를 분석하기 위해 온도, 풍속, 습도 등에 대한 데이터를 별도로 수집하였다. 수집된 신호는 고속푸리에 변환 FFT(Fast Fourier Transform)를 이용해 주파수 특성을 분석하여, 침입신호와 환경잡음신호를 구분하는 알고리즘으로 개선하였다. 제안된 신호침입 알고리즘의 적용 전 후 데이터를 수집, 분석한 결과, 알고리즘 적용 후, 약 98%의 개선이 있음을 확인하였다. 실제 주요보안 시설에 설치할 경우 주변 잡음신호에 대해 신뢰성을 향상할 수 있는 알고리즘인 것을 확인하였다.
While typhoons were passing by the coastal and offshore waters around the Korean peninsula, the variations of the sea surface temperature (SST) were studied. To study on the variation, the data related to the 22 typhoons among 346 typhoons which occurred in the western Pacific during 1990∼1999, daily measured field SSTs at coastal and offshore, and imageries from advanced very high resolution radiometer on NOAA satellite during 1990∼1999 were used. The average variations of the SSTs were -0.9℃ at coastal waters and -2℃ at offshore around the Korean peninsula while the typhoons were passing by. In very near coastal waters from the land, the SST was not changed because the bottom depth of the coastal waters was shallower than the depth of thermalcline, while the typhoon was passing. The temporal and spatial variation of SSTs at coastal waters in summer were depended on the various types of the typhoons'paths which were passing through the Korean peninsula. When a typhoon passed by the western parts including the Yellow Sea of the Korean peninsula upwelling cold water occurred along the eastern coastal waters of the peninsula. The reason was estimated with the typhoon that was as very strong wind which blew from south toward north direction along the eastern shore of the peninsula, led to the Ekman transport from near the eastern coastal area toward the offshore. While cold water was occurring in the eastern coast, a typhoon passed over the coastal area, the cold water disappeared. The reason was estimated that the cold water was mixed up with the surrounding warm water by the effect of the typhoon. While a cold water was occurring in the eastern coast, a typhoon passed by the offshore of the eastern coast, there were the increasing of the SST as well as the disappearing of the cold water. While a typhoon was passing by the offshore of the eastern coast, the cold water which resulted from the strong tidal current in the western coast of the peninsula was horizontally spread from the onshore to the offshore. We think that the typhoon played the role of the very strong wind which was blowing from north toward south. Therefore, the Ekman transport occurred from the onshore toward the offshore of the western coast in the Korean peninsula.
Udo Rhodolith Beach is a small-scale, mixed sand-and-gravel beach embayed on the N-S trending rocky coast of Udo, Jeju Island, South Korea. This study analyzes the short-term topographic changes of the beach during the extreme storm conditions of four typhoons from 2016 to 2020: Chaba (2016), Soulik (2018), Lingling (2019), and Maysak (2020). The analysis uses the topographic data of terrestrial LiDAR scanning and drone photogrammetry, aided by weather and oceanographic datasets of wind, wave, current and tide. The analysis suggests two contrasting features of alongshore topographic change depending on the typhoon pathway, although the intensity and duration of the storm conditions differed in each case. During the Soulik and Lingling events, which moved northward following the western sea of the Jeju Island, the northern part of the beach accreted while the southern part eroded. In contrast, the Chaba and Maysak events passed over the eastern sea of Jeju Island. The central part of the beach was then significantly eroded while sediments accumulated mainly at the northern and southern ends of the beach. Based on the wave and current measurements in the nearshore zone and computer simulations of the wave field, it was inferred that the observed topographic change of the beach after the storm events is related to the directions of the wind-driven current and wave propagation in the nearshore zone. The dominant direction of water movement was southeastward and northeastward when the typhoon pathway lay to the east or west of Jeju Island, respectively. As these enhanced waves and currents approached obliquely to the N-S trending coastline, the beach sediments were reworked and transported southward or northward mainly by longshore currents, which likely acts as a major control mechanism regarding alongshore topographic change with respect to Udo Rhodolith Beach. In contrast to the topographic change, the subaerial volume of the beach overall increased after all storms except for Maysak. The volume increase was attributed to the enhanced transport of onshore sediment under the combined effect of storm-induced long periodic waves and a strong residual component of the near-bottom current. In the Maysak event, the raised sea level during the spring tide probably enhanced the backshore erosion by storm waves, eventually causing sediment loss to the inland area.
대규모 표사이동으로 인해 침·퇴적이 발생되는 해안에서는 시간이력에 따라 그 현상이 가속화되는 경향이 있기 때문에 적절하고도 시급한 대책을 강구하는 것이 중요하다. 해안침식의 대책방안 중 환경친화적 대책으로 알려진 양빈공법의 경우 입경의 크기에 따라 침식양상이 변화되므로 적정 입경의 크기, 범위 등에 대해 결정하기 위해서는 면밀한 검토가 필요하다. 본 연구에서는 양빈사의 입경변화와 부분양빈의 적용, 파랑과 바람이 공존하는 조건 등을 변수로 설정하였을 때 발생되는 지형변화의 특성을 검토하고자 하였다. 이러한 요인들은 수치모형실험에서 해석하기 어려운 부분이 존재하기 때문에 수리모형실험을 통해 정성적인 해석을 수행하거나 양빈수행 이후에 현장모니터링 등을 통해 그 효과를 검토하게 된다. 하지만 실험과 모니터링 등은 제반사항이 발생되기 때문에 다양한 조건에 대한 예측 연구에는 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 빅데이터의 활용을 통한 머신러닝 기법을 이용하여 침·퇴적 경향을 재현함으로써 발생 가능한 현상에 대해 예측함과 동시에 머신러닝 기법의 적용성을 검토하고자 하였다. 학습데이터는 수리모형실험결과를 이용하였으며 연구결과 머신러닝을 이용한 지형변화는 단기예측의 경우 기존연구와 유사한 경향을 보이는 것으로 나타났으나 세굴 및 모래톱의 형성 등에서는 다소 차이가 존재하는 것을 확인할 수 있었다.
드론 항공사진을 L∗a∗b 색공간으로 변환하고 항공사진에서 잘피가 나타난 영역을 분할 및 보정하여 드론 항공사진을 이용한 수심측량의 정확도를 향상시켰다. 드론을 이용한 수심측량은 음향측심기와 같은 보편적으로 통용되던 방식에 비해 저비용으로 빠른 시간에 수심자료를 얻을 수 있다. 그러나 수심측량 대상 해역에 잘피가 서식할 경우 해저면의 반사 특성이 일정하지 않아 드론을 이용한 수심측량시 오차가 발생한다. 우리나라에 서식하는 잘피를 비롯한 해조류는 수온이 낮아지기 시작하는 11월부터 자라기 시작하여 1~4월에 최대 밀도를 형성한다. 따라서 해당 시기의 드론 항공사진을 그대로 사용할 경우 수심측량의 정확도가 낮아지며, 이는 드론을 이용한 수심측량방식을 상용화하는데 극복해야 할 단점이다. 본 연구에서는 경북 월포해수욕장에서 드론으로 촬영한 고해상도 카메라 이미지를 분석하여 오차 발생해역을 구분하고 보정하는 알고리즘을 개발하였다. 또한, 보정한 드론 항공 사진으로 천해 수심 추정을 수행하여 알고리즘을 검증하였다. 잘피로 인한 오차 보정 알고리즘 적용 전 수심 5 m 이내의 200 m × 300 m 해역에서 발생하는 오차 표준편차의 1.5배를 넘는 오차 이상값 비율은 전체 이미지의 8.6%를 차지하였다. 오차 보정 알고리즘을 적용한 결과 오차 이상값의 92%가 제거되었으며, 평균제곱근오차(RMSE)는 33% 감소하였다.
서남해에서 해상풍력구조물의 건설에 따른 해저지형변화를 예측하기 위하여, 조석, 조류, 부유사 그리고 해저질 등에 대한 현장조사를 수행하였고, 이들 자료를 수치실험에 활용될 수 있도록 하였다. 수치실험에서 표사량 산정은 관련 상수를 시행착오적으로 변화시켜 관측된 부유사농도에 대해 계산치의 오차가 적당할 때에 경험상수들을 결정하는 방법을 사용하였는데, 어떤 농도분포인자가 0.1 그리고 부유사 평형농도 공식의 비례상수가 0.05일 때, 관측치와 계산치가 합리적으로 유사하였다. 부유사농도에 관한 개경계조건은 관측된 부유사농도에 대해 남동측 경계점에서 11.0배, 남서측 경계점에서 0.5배, 서북측 경계점에서 1.0배, 북서측 경계점에서 1.0배 그리고 북동측 경계점에서 1.0배이었을 때, 개경계와 서로 인접한 계산영역 내의 수심변화 계산결과가 단속적이지 않고 매끄럽게 나타났다. 그리고 연간침식퇴적량은 해상풍력 구조물의 건설전후에 대하여 그 변화가 ± 1 cm 이상 발생하는 해역은 거의 나타나지 않았는데, 사용된 대격자 수치모형은 세굴과 같은 국지적 현상을 재현할 수 없고, 해상풍력 하부구조물이 직경 1 m 정도의 자켓타입의 투과식이어서 이들에 의하여 ± 2 cm/s 이상의 유의미한 유속변화역이 거의 나타나지 않았기 때문에, 해저지형변화가 미미한 것은 당연한 결과인 것으로 판단되었다.
To investigate the influences of the observational nudging and the analysis nudging on the WRF simulation for the heavy snowfall event in Yeongdong area on 26 February 2012, the sensitivity experiments in relation to nudging effects were conducted. We initially set the magnitude of nudging coefficient of $6.0{\times}10^{-4}s^{-1}$ to apply to the analysis nudging experiments and observational experiments. To select the optimized options for the observational nudging, the radius influence experiment was carried out with radii ranging from 10 to 25 km at 5 km intervals. Among the observational nudging experiments, the experiment, which was conducted with the option of the radius influence of 15 km and that of the nudging coefficient of $6.0{\times}10^{-4}s^{-1}$ (ONG exp.), showed a best result. As giving the nudging effect only directly on D1 and D2 brought about a better result for the analysis nudging, we set the analysis nudging experiment as above (ANG exp.). We compared and analyzed the results from the control experiment, ONG experiment, and ANG experiment to reveal nudging effects. It was found that the control experiment brought about a result that it overestimated its precipitation in comparison with the observation and failed to properly simulate the time zone of rainfall concentration. When either of the two nudging (observational and analysis nudging) was applied to the data assimilation, it brought about a better result than the control experiment. Especially the observational nudging led to a meaningful result for the wind field, while the analysis nudging had the best result for the precipitation distribution among the experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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