수공구조물의 설계 시 확률강우량의 산정은 매우 중요하다. 따라서 확률강우량 산정을 위한 강우지점의 선정 및 산정방법의 표준화는 매우 중요하다고 할 수 있다. 현재 확률강우량 산정시 대부분은 기상청의 지상기상관측지점과 국토교통부의 산하 지점의 시 단위 또는 일 단위의 강우자료를 활용하여 확률강우량을 산정하고 있다. 또한 면적확률강우량의 산정시에는 원칙적으로 해당 유역내 외에 다수의 관측소 존재 시 Thiessen 가중평균을 이용하여 동시간 임의시간 연최대치 면적강우량자료 계열을 작성하고 빈도해석을 실시해야하지만, 동시간 강우량자료의 수집의 어려움으로 지점 확률강우량을 산정하고 Thiessen 가중평균을 적용 후, 면적우량환산계수를 곱하는 방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 서울의 도림천 유역을 중심으로 기상청의 지상기상관측지점(SSS, Surface Synoptic Stations)과 품질관리를 실시한 방재기상관측지점(AWS, Automatic Weather Stations)의 분 단위 강우자료를 활용하여 강우관측지점 선정과 자료기간에 따른 동시간의 면적확률강우량을산정하고 비교분석하였다. 이는 향후 면적확률강우량 산정방안의 개선 및 보완에 큰 도움이 될 것으로 판단된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권6호
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pp.1171-1180
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2010
회귀함수의 비모수적 적합에서 공변량의 차원이 증가함에 따라 추정량의 극한성질이 좋지 않음이 잘 알려져 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위한 방법중의 하나는 단일지표모형의 추정을 이용하여 공변량의 차원을 1차원으로 줄이는 것이다. 단일지표모형에서 계수 추정 방법으로는 반복적으로 해를 계산하여 근사치를 구하는 방법인 준모수적 최소제곱법과 비반복적으로 계산하여 구하는 도함수 가중평균법이 있다. 두 추정 방법 모두 모수적인 방법과 같은 수렴비율로 정규근사한다고 알려져 있지만 실질적인 성능에 관한 비교는 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 모의실험을 통해 두 방법에 의한 추정치의 분산을 비교하여 어떠한 방법이 좋은지를 파악하고자 한다.
본 연구는 초기 강우시 축사주변 지역을 대상으로 강우 유출수와 함께 배출되는 비점오염물질의 특성에 대하여 분석하였다. 강우량에 따른 유출특성 중 수리 수문-농도곡선 분석결과 유량이 증가함에 따라 농도가 점점 증가하는 경향을 보였으며, 첨두 유량이 발생한 후에는 급격히 감소하였다. 축사주변지역에서의 유량평균가중농도(EMCs)는 TSS EMC 146.80~424.95 mg/L, COD EMC 11.64~55.66 mg/L, BOD EMC 6.66~49.88 mg/L, T-N EMC 7.650~43.825 mg/L, T-P EMC 0.711~3.855 mg/L였다. 또한 TSS와 BOD, COD, T-N 그리고 T-P의 오염물질별 상관계수를 분석해보면 0.53~0.95를 나타내었으며, 정량화된 EMCs와 강우 유출량($m^3$) 등 다른 요소들간의 회귀분석을 통한 상관관계를 분석한 결과는 3차 다항식으로 설명되었으며, 물질별 결정계수는 TSS 0.767~0.835, T-N은 0.773~0.901로 비교적 높게 분석되었다, 이는 두 항목간 상관관계가 높다는 것을 의미하며, 강우유출량이 많을수록 EMC가 증가한다는 것을 의미한다. 이는 추후 강우유출량을 모니터링하면 유출량에 따른 유량가중평균농도를 예측할 수 있을 것으로 판단된다.
To optimize a heating and cooling system, we need an exact solution lot radiant heat transfer in any form of room or building. This paper describes the solution method of view factor by the area weighted average and graphical method to calculate the radiant heat exchange or daylighting level in any form of room or building. This study shows that the area weighted average and graphical methods have many points of merits(calculation speed, correctness and calculation capability in an arbitrary form of room shapes etc.) compared with existing methods
최근 수위 예측을 위한 개념적 기반, 수문학적, 물리적 기반 모형 등의 단점을 극복하고자 홍수예측을 위해 자료지향형 모형 중의 하나인 다중선형회귀 모형이 널리 도입되고 있다. 본 연구의 목적은 이러한 다중선형회귀 모형의 서로 다른 회귀계수 선정 방법에 따른 홍수예측 성능을 비교 검토하고 이를 통해 적절한 다중회귀 홍수예측 모형을 구축하는 것이다. 이를 위해 입력자료의 자기상관분석을 통해 독립변수의 시간 규모를 결정한 후 최소 자승법, 가중 최소 자승법, 단계별 선택법의 각기 다른 회귀계수 산정 방법을 이용한 홍수예측 모형을 구축하고 중랑천 유역의 다양한 홍수사상에 대해 적용하였다. 구축된 모형들의 성능을 평가하기 위해 평균제곱근오차, Nash-Suttcliffe 효율계수, 평균절대오차, 수정 결정계수와 같이 4개의 통계지표들을 사용하였다. 모의결과 단계별 선택법을 이용한 다중선형회귀 홍수예측 모형이 가장 정확한 예측 결과를 보였고, 최소자승법을 이용한 홍수예측 모형이 가중 최소자승법을 이용한 홍수예측 모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타냈다.
학교 교실에서의 수업 활동 중 가장 주된 활동은 언어적 의사소통이며 대부분의 지식 전달이 교사의 언어 활동을 통해 이루어 지고 있다. 그리고 교사의 언어적 의사소통의 순서와 구조는 효과적이고 효율적인 학습에 중요한 의미를 가지므로 이를 조직적으로 분석 평가할 필요가 있다. 따라서, 이 연구는 교실에서의 교사 언어 행동의 구조를 분석 연구할 수 있는 방법론적 기초를 마련하고자 Anderson 의 역동적 구조 이론 (Theory of Kinetic Structure) 을 소개하고, 그의 정량적 분석 방법을 한국어에 적용 할 수 있도록 수정하였으며, 교사의 실제 강의 내용을 분석하였다. 분석에 사용한 자료는 50분 동안 진행된 고등학교 1학년 생물 강의를 녹음한 것으로 소화에 관한 내용이었다. 강의 내용에서 역동적 구조의 정량적 분석 결과는 다음과 같다. 강의는 316개의 담화단위 (discourse units) 로 구성되었으며. 261개의 어소 (verbal elements)가 동정되었다. 전체 강의에서 37개의 secondary span 이 동정되었고 이는 6개의 primary span으로 구분되었다. 전체 강의에 대한 평균 기본계수(mean fundamental coefficient, $\bar{B}_1$)는 0.26으로 낮은 수준의 연관도 (commonality )를 보였으며, 평균 가중 기본계수(mean weighted coefficient, $\bar{B}_2$)의 값은 0.88이었다. 전체적으로 이 강의는 중 내지 하 구조 (moderate to low structure)를 갖고 있으며, 높은 진행도 (high progression, $\bar{D}_s$=1.07)를 보였다.
본 연구에서는 극치 분포의 오른쪽 꼬리 부분 예측 시 안정적인 확률수문량 산정하는 확률분포형과 매개변수 추정 방법을 평가하기 위해 Monte Carlo 모의를 수행하였다. 수문자료의 빈도해석에 적합한 것으로 알려진 generalized extreme value (GEV), Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO), gamma3 (GAM3), normal (NOR), log-normal3 (LN3) 총 6개의 확률분포형을 바탕으로 오른쪽 꼬리 부분의 확률수문량 추정 성능을 모의 실험을 통해 평가하고자 한다. 30년 이상 자료를 보유한 기상청 지점의 지속기간별 연최대값 자료를 분석한 결과를 바탕으로 모분포를 GEV분포로 선정하였으며 평균이 1.0, 표준편차 0.5, 왜곡도 계수는 0.5, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0이 되도록 가정하였다. 또한 자료 길이에 따른 성능 평가를 위해 표본 크기 20, 50, 100, 150, 200개에 대해 분석을 수행하였다. 위와 같은 가정으로 총 25종류(왜곡도계수 5개 ${\times}$ 표본 크기 5개)의 발생된 모분포에 6가지의 확률분포형과 3가지의 매개변수 추정방법(모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법)을 조합한 18가지의 모델을 비교 분석해보았다. 평가방법으로는 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE), 편의(bias), 평균 상대오차(Mean Relative Difference, MRD), 평균 절대 상대오차(Mean Absolute Relative Difference, MARD)를 사용하여 적용 모델의 성능을 비교 분석하였다.
배수시설 내 맨홀에서의 과부하 흐름은 관거시설의 배수 능력을 저하시켜 우수의 역류로 인한 도시 침수피해의 가중 요인이 된다. 특히, 도시 유역 중 하류부의 저지대에서 주로 설치되는 합류 맨홀은 저지대 침수에 많은 영향을 미치므로 합류맨홀에서의 흐름특성 분석 및 유입유량 변화에 따른 손실계수의 변화에 관한 연구가 필요한 실정이다. 현재까지 중간맨홀, $90^{\circ}$ 접합맨홀 및 3방향(T형) 합류맨홀 등에 관한 연구는 지속적으로 수행되고 있으나 4방향 합류맨홀에 관한 연구는 기초적인 연구만 수행되고 있다. 4방향 합류맨홀은 세 개의 유입관과 한 개의 유출관으로 구성되어 있으므로 각 유입관의 유입유량 변화에 따라서 맨홀에서의 손실계수가 다양하게 변화된다. 이와 같은 유입유량 변화에 따른 맨홀 내 흐름특성 분석 및 손실계수 산정에 관한 연구는 국내에서는 전무한 실정이다. 그러므로 유입유량 변화에 따른 4방향 합류맨홀에서의 손실계수 변화특성의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 4방향 사각형 합류맨홀에서 세방향에서 유입되는 각 유입유량의 유입비($Q_{in}/Q_{out}$)가 0.0~1.0으로 변화하는 조건에서 평균 손실계수를 산정하기 위하여 하수도시설기준(환경부, 2011)의 표준 1호 맨홀 및 연결관경을 1/5로 축소하여 수리실험 장치를 제작하였다. 유출유량은 $3{\ell}/sec$이고 각 유입관(주유입관 및 좌 우측면유입관)의 유입유량을 $0{\sim}3{\ell}/sec$까지 유입유량의 비율을 각각 10%씩 변화시키면서 수리실험을 실시하였다. 실험결과 주관거의 유입유량이 줄어들고 측면관거의 유입유량이 늘어나면서 손실계수가 상승하는 것으로 나타났으며, 한쪽 측면 관거에서만 유입유량이 들어오는 $90^{\circ}$ 접합맨홀의 형태에서 손실계수가 가장 크게 나타났으며, 유입유량 변화에 따른 4방향 합류맨홀에서의 손실계수의 범위는 0.5~1.7으로 산정되었다. 이는 과부하 4방향 사각형 합류맨홀에서는 측면 유입관에서의 유입유량의 증가에 따라 평균 손실계수 값이 크게 증가되는 것으로 판단된다. 이는 김정수(2010) 등이 산정한 $90^{\circ}$ 접합맨홀의 손실계수 및 중간맨홀의 손실계수와 유사하게 나타났으므로 전체적인 손실계수의 범위는 타당하다고 판단된다. 또한, Wang(1988) 등의 유사연구와의 유입유량 변화에 따른 손실계수의 변화 경향도 유사하였다. 따라서 본 연구에서 산정된 유입유량 변화 조건이 고려된 4방향 합류맨홀에서의 손실계수는 XP-SWMM 등의 부정류 흐름이 고려된 도시지역의 침수해석이나 관거 배수능력 평가에 활용이 가능할 것으로 판단된다.
디지털 가입자회선과 같은 통신에서 반향 제거기의 목적은 수신 경로에서 하이브리드 회로에 의해 누출되는 전송 신호를 보상하는 것이다. 일반적으로 전이중 통신에서 사용되는 반향 제거기는 지엽적인 신호에 의해 동작되는 적응 시스템이며, 최소 평균 제곱 알고리듬으로 구현된 반향 제거기가 많이 사용되어 왔지만 적은 계산 양의 장점을 가지는 반면에 느린 수렴 성능을 보인다. 또한, 반향 제거기의 길이는 성능과 수렴속도에 직접적인 영향을 미치며, 긴 시간동안 변화하는 반향을 제거하기 위해서는 반향 제거기의 계수 개수가 커야 하는데, 이것은 적응 필터의 수렴 속도를 감소시킨다. 본 논문에서는 통신 채널에서의 반향 제거에 대한 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 순방향 알고리듬과 역방향 알고리듬의 가중 결합으로 구성된 양방향 최소 평균 제곱 알고리듬을 사용하여 반향 제거기의 최적의 계수를 계산한다. 마지막으로 수학적 해석 및 모의실험을 통해 제안한 반향 제거기가 계산 양의 증가가 없이 거의 동일한 계산 양으로 기존의 반향 제거기보다 수렴 속도가 빠르다는 사실을 확인하였다.
협업여과 추천기법에는 사용자 기반 협업여과와 아이템 기반 협업여과가 있으며, 절차는 유사도 측정, 이웃 선정, 예측값 생성 단계로 이루어진다. 유사도 측정 단계에는 유클리드 거리(Euclidean Distance), 코사인 유사도(Cosine Similarity), 피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient) 방법 등이 있고, 이웃 선정 단계에는 상관 한계치(Correlation-Threshold), 근접 N 이웃(Best-N-Neighbors) 방법 등이 있다. 마지막으로 예측값 생성 단계에는 단순평균(Simple Average), 가중합(Weighted Sum), 조정 가중합(Adjusted Weighted Sum) 등이 있다. 이처럼 협업여과 추천기법에는 다양한 기법들이 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자 기반 협업여과와 아이템 기반 협업여과 추천기법에 사용되는 유사도 측정 기법과 예측값 생성 기법의 최적화된 조합을 알아보기 위해 성능 실험 및 비교 분석을 하였다. 실험은 GroupLens의 MovieLens 데이터 셋을 활용하였고 MAE(Mean Absolute Error)값을 이용하여 추천기법을 비교 하였다. 실험을 통해 유사도 측정 기법과 예측값 생성 기법의 최적화된 조합을 찾을 수 있었고, 사용자 기반 협업여과와 아이템 기반 협업여과의 성능비교를 통해 아이템 기반 협업여과의 성능이 보다 우수했음을 확인 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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