.Scientists Map Underwater Topography of More Than 1.4 Million Lakes and Reservoirs Around the World
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.Scientists Map Underwater Topography of More Than 1.4 Million Lakes and Reservoirs Around the World
과학자들은 전 세계 140만 개 이상의 호수와 저수지의 수중 지형을 매핑합니다
주제:국립대기연구센터NOAA물 국립대기연구센터 2022년 3월 6 일 수중 지형 호수 지도 EARTH MARCH 6, 2022
- 온라인 수심 데이터 세트는 의사 결정자가 수자원을 관리하는 데 도움이 될 것입니다. 호수와 저수지는 생태계 기능, 지역 흐름 수준 및 경관을 가로지르는 물의 이동에 지대한 영향을 미칩니다. 그러나 수역의 생태, 부피, 온도, 증발 속도, 유입 및 유출에 영향을 미치는 지표 아래 지형에 관해서는 물 관리자가 궁지에 몰리는 경우가 많습니다. 이제 과학자 팀이 인공 지능 기술을 개발하여 전 세계 140만 개 이상의 내륙 호수와 저수지의 수중 지형 또는 수심 측량 데이터 세트를 공개적으로 사용 가능하게 만들었습니다. 이 정보를 통해 물 관리자와 기타 의사 결정자는 도시와 농장의 물 가용성에서 습지의 생태학적 변화에 이르기까지 다양한 문제를 더 잘 예측할 수 있습니다.
NCAR(National Center for Atmospheric Research)에서 박사후 연구원으로 데이터베이스 생성을 주도한 Bahram Khazaei는 "이 데이터 세트는 호수 모델러와 생태학자에게 수역에 대한 보다 사실적인 묘사를 제공합니다."라고 말했습니다. "수생 시스템의 역학과 담수 자원의 특성을 더 잘 이해하려면 표면 아래에 있는 것의 지구물리학적 특성에 대해 더 많이 알아야 합니다." Global Lakes Bathymetry Dataset 또는 GLOBathy는 온라인 으로 액세스할 수 있습니다 .
수심 측량 지도 GLOBathy 데이터 세트 GLOBathy 데이터 세트에서 선택한 호수에 대한 수심 측량 지도. 크레딧: NCAR/UCAR
기계 학습으로 수심 측량 추정 접근 가능한 지구 표면 담수의 대부분은 1억 개 이상의 호수와 저수지에 저장되어 있습니다. 양이나 배출에 대한 변경은 물의 가용성과 품질 모두에 영향을 미치고 사람과 생태계에 광범위한 영향을 미칠 수 있습니다. 수역의 잠재적인 변화를 더 잘 이해하기 위해 과학자들은 수역의 물리적 특성을 정확하게 나타낼 수 있는 컴퓨터 모델이 필요합니다. 현재 NOAA의 National Ocean Service에서 근무하고 있는 Khazaei는 미국 전역의 하천 흐름에 대한 자세한 예측을 제공하는 NOAA의 National Water Model에서 작업할 때 수심 측정 데이터 세트 생성에 관심을 갖게 되었습니다.
그는 강과 하천의 수위 시뮬레이션을 개선하는 데 집중하면서 호수와 저수지의 지구물리학적 특성에 대한 더 많은 정보가 필요했습니다. 연구원들은 지리 정보 시스템(GIS), 공중 LiDAR 및 기타 기술의 발전을 사용하여 수천 개의 호수와 저수지의 수중 지형을 매핑했지만 수백만 개의 다른 수심 측량을 결정할 수 있는 능력이 부족합니다. 추가 호수와 저수지의 수심 측량을 추정하기 위해 Khazaei와 그의 공동 작업자는 HydroLAKES로 알려진 포괄적인 데이터 세트를 사용했습니다. 이를 통해 해안선 길이, 표면적, 부피, 유역 면적, 고도 등을 포함하여 전 세계적으로 140만 개 이상의 수역의 지구물리학적 특성에 대한 광범위한 목록을 제공했습니다.
그런 다음 그들은 수역의 지구물리학적 특성 간의 관계를 구축하기 위해 데이터를 분류하는 데 효과적인 랜덤 포레스트라는 기계 학습 기술을 개발했습니다. 그들은 GIS 기술과 함께 이러한 관계를 사용하여 데이터 세트의 모든 호수와 저수지에 대한 최대 깊이와 수심 측량을 추정했습니다. 데이터 세트를 검증하기 위해 과학자들은 최대 깊이가 측정된 호수의 데이터 세트와 다양한 지역 및 광범위한 물리적 특성의 수역에 대한 지상 기반 수심 측량 관측으로 전환했습니다.
결과에 따르면 GLOBathy는 수심 측량을 추정하고 수심 변동 패턴을 "합리적으로 잘" 재현하는 데 성공했습니다. GLOBathy는 또한 수심 측정 지도에서 파생된 머리 영역 부피 관계의 추정치를 제공합니다. 다양한 수체 깊이 수준에서 물 가용성과 표면적을 나타내는 이러한 관계는 개선된 물 예산 분석과 국지적, 지역적 및 전지구적 규모의 수문 순환에 대한 더 나은 이해에 사용할 수 있는 필수 정보를 제공합니다. 또한 GLOBathy는 내륙 수역의 여러 기존 데이터 세트를 보완하므로 지구 물리학 과학자들이 수생 시스템 모델링에 더 많은 유연성을 제공합니다. Khazaei는 "처음으로 우리는 전 세계 모든 수역에 대한 자세한 깊이와 수심 정보를 얻었습니다. "이것은 지상 기반 측정을 대체하지는 않지만 수중 지형이 그러한 정도로 매핑된 적이 없는 수많은 호수와 저수지에 대한 중요한 통찰력을 제공합니다."
참조: Bahram Khazaei, Laura K. Read, Matthew Casali, Kevin M. Sampson 및 David N. Yates의 "GLOBathy, 글로벌 호수 수심 측정 데이터 세트", 2022년 2월 3일, Scientific Data . DOI: 10.1038/s41597-022-01132-9 이 작업은 NOAA의 자금 지원을 받았으며 연구 결과는 Scientific Data 최신호에 게재되었습니다 . NCAR은 국립과학재단이 후원합니다.
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메모 2203070545 나의 사고실험 oms스토리텔링
구글지도가 요즘은 매우 진화되어 어느나라 어느지역이든지 위성정보를 통해 길찾기가 인터넷으로 가능해졌다. 이제는 미국 국립대기연구센터 NOAA에서 제공하는 온라인 수심 데이터, 전 세계 140만 개 이상의 내륙 호수와 저수지의 수중 지형 또는 수심 측량 데이터 세트를 통해 의사 결정자가 수자원을 관리하는 데 도움이 될 것이다. 이는 언젠가는 태양계의 테라포밍될 행성들의 화성이나 유로파, 엔셀라두스의 물분포 지도의 지표가 될 것이다.
이들의 지구를 포함한 천억개 이상의 외계행성들의 물분포도 호수나 작은 저수지 냇가들도 데이타 베이스화하려는 빅데이타가 존재할 수 있다. 물론 지구에 한정하여 수중기를 포함 모든 물의 흐름을 나노픽셀 지도화하는 빅데이타에서도 샘플a_oms의 정의역 버전 관리 시스템이 반드시 필요할거여. 허허.
샘플a_oms (standard)
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000ac0 f00bde
0c0fab 000e0d
e00d0c 0b0fa0
f000e0 b0dac0
d0f000 cae0b0
0b000f 0ead0c
0deb00 ac000f
ced0ba 00f000
a0b00e 0dc0f0
0ace00 df000b
0f00d0 e0bc0a
샘플b0_qoms (standard)
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0010000100
0001000001
0010001000
0001010000
0000100100
0000100010
2000000000
0000001001
샘플c0_oss (standard)
zxdxybzyz
zxdzxezxz
xxbyyxzzx
zybzzfxzy
cadccbcdc
cdbdcbdbb
xzezxdyyx
zxezybzyy
bddbcbdca
Junggoo Lee
샘플a,b_oms&qoms 통합 정의역 (2203060353): 샘플b0_정의역(2203060257) 정의역과 동일한 상태이다. 이는 블랙홀이나 중성자 별들의 '베이스업 병합과정이 동일하다(샘플b_플라즈마 상태)'는 뜻이고 결과는 서로 다를 수 있다.
말인즉, 블랙홀은 암흑물질을 만들어낸다. 굿굳.
그러면 중성자 별의 병합은 보통물질을 만들어내는거다. 완벽해! 허허.
그리고 보통물질은 제한적인 원소주기율을 가지고 우주밀도화 하지만 암흑물질은 샘플b_특이점에서 무한대의 원소 주기율을 만들어낸다. 쩌어업! 굿굳이여!
https://www.facebook.com/100041455959207/posts/796769888381536/
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.샘플b0_정의역(2203060257): 수소원자가 더 무거운 원자를 생성하는 과정을 설명했다. 킬로노바의 중성자 별의 병합은 샘플b0_qoms의 플라즈마 상태의 개념으로 설명되었다.
.N(new) 정의역 설정지역: 요령/ 메모장에서 끌어온 N을 'N, 설정' 단어를 떼놓고 이곳에 옮긴다. 그리고 '메모 2203060257' 떼내어 버린다.
https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=796757741716084&id=100041455959207
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.샘플a0,c0_정의역(2203041355_표준표시): 제한적인 은하의 핵, 블랙홀 중력
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샘플b0_정의역(2203041523) : 페르미온의 다양성
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샘플a0_정의역(2203050854) : 특이점은 암흑물질, smola는 암흑에너지
- Online depth data sets will help decision makers manage water resources. Lakes and reservoirs have a profound impact on ecosystem function, local flow levels, and movement of water across landscapes. However, when it comes to subsurface topography that affects the ecology, volume, temperature, evaporation rate, inflow and outflow of a water body, water managers are often at a loss. A team of scientists has now developed an artificial intelligence technology that has made publicly available underwater topographical or hydrographic data sets of more than 1.4 million inland lakes and reservoirs around the world. This information can help water managers and other decision makers better predict issues ranging from water availability in cities and farms to ecological changes in wetlands.
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Memo 2203070545 My Thought Experiment oms Storytelling
Google Maps has evolved so much these days that it is possible to find directions through the Internet through satellite information in any region of any country. Now, online depth data from the US National Center for Atmospheric Research, NOAA, will help decision makers manage water resources with underwater topography or depth survey data sets of more than 1.4 million inland lakes and reservoirs worldwide. This will one day become an indicator of the water distribution map of Mars, Europa, and Enceladus of the planets to be terraformed in the solar system.
The water distribution of more than 100 billion exoplanets, including their Earth, and lakes and small reservoirs and streams may also have big data to be databased. Of course, the domain version control system of sample a_oms is absolutely necessary for big data that is limited to Earth and maps all water flows including underwater planes in nanopixels. haha.
sample a_oms (standard)
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000ac0 f00bde
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e00d0c 0b0fa0
f000e0 b0dac0
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0b000f 0ead0c
0deb00 ac000f
ced0ba 00f000
a0b00e 0dc0f0
0ace00 df000b
0f00d0 e0bc0a
sample b0_qoms (standard)
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sample c0_oss (standard)
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xxbyyxzzx
zybzzfxzy
cadccbcdc
cdbdcbdbb
xzezxdyyx
zxezybzyy
bddbcbdca
Junggoo Lee
Sample a,b_oms&qoms Unified domain (2203060353): Same state as that of sample b0_domain (2203060257) domain. This means that the 'base-up merging process is the same (sample b_plasma state)' of black holes or neutron stars, and the results may be different.
In other words, black holes create dark matter. good good.
The merging of neutron stars then produces ordinary matter. Perfect! haha.
And normal matter has a limited periodicity of elements and is cosmic densified, but dark matter creates an infinite periodicity of elements at the sample b_singularity. Wow! Good bye!
https://www.facebook.com/100041455959207/posts/796769888381536/
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.Sample b0_domain (2203060257): Describes the process by which a hydrogen atom creates a heavier atom. The merger of neutron stars in Kilonova was explained by the concept of the plasma state of the sample b0_qoms.
.N(new) Domain setting area: Tips/ Remove the word 'N, setting' and move the N dragged from the notepad here. Then, 'memo 2203060257' is removed and thrown away.
https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=796757741716084&id=100041455959207
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.Sample a0,c0_domain (2203041355_standard display): limited galactic nucleus, black hole gravity
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Sample b0_domain (2203041523): Variety of fermions
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Sample a0_domain (2203050854): Singularity is dark matter, smola is dark energy
.Development of artificial neurons that process sensory signals "like human neurons"
."사람 신경처럼" 감각 신호 처리하는 인공 뉴런 개발
KIST, 3단자 OTS 소자로 인간 두뇌 정보처리 방식 모사...차세대 인공지능 개발 청신호 과학입력 :2022/03/06 12:00 수정: 2022/03/06 12:24 한세희 과학전문기자 기자
기 한국과학기술연구원(KIST, 원장 윤석진)은 인공뇌융합연구단 이수연 박사팀이 저전력·고효율 인공감각 뉴런소자를 개발했다고 6일 밝혔다. 인간 신경계를 모방한 인-센서(in-sensor) 컴퓨팅 실용화의 열쇠가 될 것으로 기대된다. 뉴런은 눈·코·입·귀·피부 등 감각기관이 받아들이는 방대한 외부 자극을 일차적으로 스파이크 형태의 정보로 정제한다. 돌기 모양 파형을 보이는 스파이크 신호는 두뇌가 적은 에너지로도 인지·학습·추론·예측·판단 등 복잡한 작업을 신속하게 통합 수행하게 하는데 중요한 역할을 한다. (자료=KIST)
연구팀은 OTS(Ovonic Threshold Switch) 소자를 이용해 뉴런의 동작을 모방하는 소자를 개발했다. OTS 소자는 2단자 스위칭 소자로, 스위칭 전압 이하에서는 높은 저항 상태를 유지하고 그 이상에서는 급격히 저항이 줄어드는 특성이 있다. 연구팀은 선행 연구에서 OTS의 이런 성질을 활용, 입력되는 신호가 특정 세기를 넘어설 때 스파이크 신호를 발생시키는 뉴런의 동작을 흉내내는 인공 뉴런 소자를 개발했다. 이번 연구에서는 한발 나아가 감각기관에 입력되는 방대한 데이터 사이에서 빠르게 패턴을 찾아내 추상화하는 뉴런의 거동 모사를 목표로 했다. 이를 위해 스위칭 전압을 제어할 수 있는 3단자 OTS 소자를 개발했다. 3단자 OTS 소자의 제3전극에 외부 자극을 전압으로 변환하는 센서를 연결, 외부 자극에 따라 스파이크 신호의 형태가 달라지는 감각 뉴런 소자를 구현했다. 연구진은 이 3단자 OTS 소자를 광전 변환 센서와 연결, 인체 감각기관의 정보처리 방식을 흉내내는 인공시각 뉴런소자를 구현했다. 또 인공시각 뉴런 소자를 두뇌의 시각 중추를 모사한 인공 신경망과 연결, 폐 엑스레이 이미지 학습을 통해 86.5%의 정확도로 코로나19와 바이러스성 폐렴을 구별할 수 있음을 보였다.
시각 뉴런 소자의 개발 및 이를 인공지능 기술과 결합한 인-센서 컴퓨팅 기술 구현 모식도. 폐 엑스레이 이미지 학습을 통한 코로나19 진단이 가능하다. (자료=KIST)
이수연 KIST 인공뇌융합연구단장은 "이번에 개발한 인공감각 뉴런소자는 기존 센서와 연결, 시각과 촉각 등 다양한 감각 뉴런소자를 구현할 수 있는 플랫폼 기술"이라며 "인-센서 컴퓨팅 분야에서 매우 중요한 기술"이라고 밝혔다. 인-센서 컴퓨팅으로 시스템이 복잡하고 많은 전력을 소모하는 기존 인공지능 기술의 한계를 극복할 수 있으리라는 기대다. 이번에 개발한 인공지능 시스템은 필요한 뉴런 수가 1000개 정도에 불과해 의료진단 기기의 센서와 직접 연결할 수 있고, 결과적으로 센서의 신호 패턴이 생성되는 즉시 진단이 가능한 의료 기기 제작에 쓰일 수 있다. 관련기사 인간 뉴런처럼 촉각 느끼는 모듈 개발...로봇, IoT 활용 가능2022.02.24 KAIST, 인간 모사형 감각시스템 세계 첫 개발2021.07.12 사람 피부처럼 위험한 자극만 골라 반응하는 똑똑한 반도체 개발2022.02.13 러시아 경제 제재, 가상자산 앞에서 삐걱대나2022.03.06 맥박이나 혈압의 시계열 패턴 분석을 통한 급성 심장질환 예측, 가청 주파수 바깥의 진동을 감지해 건축물 붕괴 사고나 지진, 쓰나미 등을 예방하는 초감각 구현 등 생명·안전과 관련된 다양한 사회 문제 해결에 기여할 수 있다고 연구진은 내다봤다. 이번 연구는 KIST 기본연구사업, 한국연구재단 미래반도체 신소자 원천기술개발사업 및 차세대지능형반도체 기술개발사업의 지원을 받아 수행되었다. 연구 결과는 나노 분야 저널 ‘나노 레터스(Nano Letters)' 최신호에 게재됐다.
https://zdnet.co.kr/view/?no=20220304112212
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