표준관측소의 점 단위 기온 관측 및 예보값을 농업분야에서 활용하기 위해서는 공간내삽이 필요한 경우가 많지만 기후학적 평년값 같은 장기간의 평균값 내삽과는 달리 지형효과를 반영하기 어려워 거리역산가중법이 수정 없이 사용되고 있다. 우리 나라처럼 지형이 복잡한 산악지역에서는 수평 거리에만 의존한 내삽 결과에 심각한 오류가 포함될 수 있으므로, 영농지원 정보로서 중요한 일 최저기온을 대상으로 추정오차의 최대근원인 해발고도의 영향을 보정 할 수 있는 간단한 공간내삽모형을 작성하였다. 먼저 남한 육지 상에 위치한 63개 표준관측소에서 수집된 일 최저기온자료와 관측소의 위치, 해안으로부터 거리, 경사향, 표고 등 국지기온 결정인자를 회귀분석 하여 표고에 따른 기온감율 추정식을 날짜의 함수로 표현하였다. 63개 관측점의 표고값을 공간내삽 하여 재구성한 전국의 가상 지형으로부터 1 km$\times$ 1 km 공간단위의 전국 수치고도값 편차를 계산하고, 여기에 해당 날짜의 기온감율을 적용하여 보정값을 계산한다. 기존의 거리역산가중법에 의한 기온추정값을 이 보정값에 의해 수정함으로써 최종 기온값을 얻는다. 임의로 선발된 1999년의 월별 하루씩 총 12일에 대하여 이 모형과 기존 거리역산가중법을 각기 적용하여 267개 자동기상관측지점의 일 최저기온을 추정한후 실측값과 비교하였다 오차평균, 절대오차평균, 그리고 평방근오차평균 등 세가지 추정오차를 분석한 결과 이 방법이 거리역산가중법에 비해 산악지역에서의 일 최저기온 추정에 있어 뚜렷한 개선효과를 보였다.
The meteorological data of 1 hour interval are required to write a typical weather data for building energy simulation. However, many meterological data are missing and the interpolation method to recover the missing data is required. Especially, lots of meterological data are replicated by linear interpolation method because the changes are not significant. While, the wind velocity fluctuates with the time or locations, so linear interpolation method is not appropriate in interpolation of the wind velocity data. In this study, three interpolation methods, using surrounding wind velocity data, Inverse Distance Weighting (IDW), Revised Inverse Distance Weighting (IDW-r), were analyzed considering the characteristics of wind velocity. The Revised Inverse Distance Weighting method, proposed in this study, showed the highest reliability in restoration of the wind velocity data among the analyzed methods.
만리포는 2007년 12월 허베이 스피리트호 유류유출 사고로 유류오염 피해를 입은 대표적인 해변이다. 본 연구는 만리포 전체 영역과 5개로 분할된 영역을 대상으로 유분(TPH: Total Petroleum Hydrocarbon)의 시 공간적 변화 패턴에 대해 두 계절(동계와 하계)의 차이를 비교하고자 한다. 만리포 전체 영역에서 4년간 시간에 따른 유분농도의 감소율은 동계가 하계보다 약 두 배 크게 나타났다. 유분농도의 가중공간중심(weighted mean center)과 가중표준거리(weighted standard distance)를 이용한 유분분포의 공간적 변화 패턴 분석 결과, 동계에는 유분이 만리포의 남서 해변으로 군집된 패턴을 보인 반면, 하계에는 전 영역으로 분산된 패턴을 보였다. 만리포 내 분할 영역에서 유분의 시간적 변동은 동계에 모든 영역에서 농도가 지속적으로 감소한 반면, 하계에는 2009년 이후 남서 해변을 제외한 모든 영역에서 농도 변화를 보이지 않았다. 따라서 유류오염의 진행 상황을 평가하고 예측하기 위해서는 동계와 하계와 같이 시기를 구분하여 공간분석 기법을 이용한 유분의 시 공간 변동 패턴 분석이 필요하다. 또한, 지역적으로 불균등한 유분분포의 시간적 변동 패턴을 해석하기 위해서는 전체 해변에서 보다는 공간분할을 통한 지역 규모에서의 시계열적 분석이 유용하다.
네트워크 데이터 분석에 있어서 추정모델이 얼마나 모집단을 대표하느냐는 반드시 연구되어야 한다. 본 논문에서는 네트워크 데이터의 각 추출 가능한 표준 정보를 이용하여 현재 공개되어 사용하고 있는 MIT Lincoln Lab의 네트워크 데이터와 모델링 된 KDD CUP 99 데이터를 비교 분석한다. 비교, 분석에 있어서 두 데이터에 공통으로 포함되고 표준 정보인 프로토콜 정보를 이용하여 분석한다. 분석은 통계적 분석 방법인 대응 분석 방법을 이용하여 분석하고, SVD를 이용해 2차원 공간에 표현하며, 가중 유클리드 거리를 이용해 네트워크 데이터를 수량화하였다.
작물모형 등 생태계 관리용 의사지원수단의 적용공간이 점 단위에서 지역규모로 확대되는 추세에 따라 이들 모형의 구동변수로 가장 널리 이용되는 일 최고 및 최저기온 공간변이의 정확한 추정이 요구된다. 특히 고도변이가 심하고 지형이 복잡한 우리나라의 경우 국지기온의 결정인자가 다양하여 단순한 기존의 공간내삽기법을 개선할 필요성이 더욱 절실하다. 본 연구에서는 해발고도에 따른 일별 기온 변화양상을 분석하여 계절별 기온감율을 결정하고 이를 이용한 기온 공간내삽방법에 의해 일 최고 및 최저기온을 추정하여 그 추정오차를 기존 방법과 비교하였다. 먼저 기상청 63개 표준관측소에서 수집된 1999년 한 해 동안의 일 최고, 최저기온 값을 이들 관측지점의 위도, 경도, 해안 거리 및 표고에 회귀시켜 최적모형을 작성하고, 이 모형의 표고 편회귀계수를 기온감율로 간주하였다. 이 기온감율의 계절변동을 주기함수화 하여 거리가중에 의한 내삽과정에 표고편차의 영향을 추가하였다. 기상청 자동기상관측소 267개 지점에 이 방법을 적용하여 2000년 1월, 5월, 8월의 임의 날짜 최고 및 최저기온을 추정하고 이를 기존의 방법에 의해 추정된 결과와 비교한 결과, 오차평균, 절대오차평균, 그리고 평방근 오차평균 측면에서 연중 지속적인 개선효과를 보였다. 이 방법은 적용이 간편하고 추정간의 신뢰도가 높아 기존의 거리가중법이나 연평균 기온감율 적용법을 대신하여 하루 단위의 시간규모와 1km 이상 수 km 단위의 공간규모에서 실용적인 기온변이 추정법으로 사용할 수 있다.
접근성이란 특정 목적을 가진 통행자가 한 지점에서 다른 지점으로 얼마나 쉽게 갈 수 있는가 를 나타내는 척도를 말한다. 따라서 접근성은 주로 공간적인 거리나 시간이 가장 중요한 요인으로 작용하며 최근에는 공간적 거리보다는 접근시간이 더 중요한 접근성 척도로 사용되고 있다. 본 연구는 GIS공간분석기법과 접근성이론을 접목하여 도시시설의 적정후보지 평가방법을 정립한 후 현재 검토되고 있는 수도권 도심공항터미널 입지 후보지 중 어떤 후보지가 이용들의 총통행시간을 최소화하는 후보 지인가에 대해 평가해보았다. 평가 결과 다음과 같은 사실을 밝힐 수 있었다. 첫째, 수도권 전체로 볼 때 평균접근시간이 가장 양호한 후보지는 쌍문터미널(현 간이 도심공항터미널)이고, 2위는 현 삼성동 도심공항터미널과 강남고속터미널, 3위는 동서울터미널과 남서울터미널 순으로 나타났다. 둘째, 수도권전체 이용자들의 총통행시간을 최소로 하는 도심공항터미널 후보지는 접근성이 가장 양호한 쌍문동터미널이 아니라 현 서울역이 1위이고, 2위는 강남고속 터미널, 3위는 용산 역으로 나타났다. 셋째, 터미널 후보지간의 가중평균접근 시간은 도심인 서울시내에 입지한 후보지와 수도권 외곽에 입지 한 후보지간에 큰 차이가 없으나 총 이용자 접근시간은 서울시에 입지한 후보지보다 외곽의 후보지가 훨씬 높게 나타나 뚜렷한 차별성을 보이고 있다. 넷째, 최적후보지 1,2,3순위 모두 서울도심과 강남도심에 입지한 지역들로 나타나 교통의 접근성 보다는 아직 인구밀집도가 주요 도시시설의 입지결정에 주요한 결정요인 되는 것으로 나타났다.해석 시스템을 구축할 예정이다. 추후에는 하수도 관망해석 컴포넌트와 하수도 업무 컴포넌트와의 통합부분에 대한 연구가 진행되어야 할 것이다.7.0로 하고 표준(標準) EDTA 용액(溶液)을 소량(少量)넣고 8N-KOH로 pH $12{\sim}13$으로 하고 N-N 희석분말(稀釋粉末)을 지시약(指示藥) 으로써 표준(標準) EDTA 용액(溶液)으로 적정(滴定)하여 Ca 치(値)를 얻었다. Ca와 Mg의 합계결정치(合計決定値)와 Ca 적정치(滴定値) 차(差)로 Mg 치(値)를 얻었다. 음(陰) ion 구분(區分)으로부터 상법(常法)에 의하여 $MgNH_4PO_4$의 침전(沈澱)을 만들어서 HCl에 녹키고 일정량(一定量)의 표준(標準) EDTA 용액(溶液)을 넣어 pH 7.0로 한다음 완충액(緩衝液)으로 pH 10으로 하고 BT 지시약(指示藥)을 써서 표준(標準) Mg $SO_4$용액(溶液)으로 적정(滴定)하여 P 치(値)를 얻었다. 본법(本法)으로 Na-phytate를 분석(分析)한 결과(結果) Na-phytate의 분자식(分子式)을 $C_6H_6O_{24}P_6Mg_4CaNa_2{\cdot}5H_2O$라고 하였을 때의 이론치(理論値)에 비(比)하여 P가 98.9% Cark 97.1%, Mg가 99.1%이고 통계처리(統計處理)한 결과분석치(結果分析値)와 이론치(理論値)는 잘 일치(一致)된다. 그러나 종래법(從來法)에 의(依)한 분석치(分析値)는 이론치(理論値)에 비(比)하여 P가 92.40%, Cark 86.80
결정계수 $R^2$은 회귀분석에서 실제적으로는 매우 이용도가 높은 기술 측도라고 하겠으나, 회귀모형이 절편향을 포함하는 표준적인 선형회귀모형 이외인 경우에는 결정계수의 정의에 관하여 여러 논란이 있어 왔다. 절편항이 없는 선형회귀모형에서와 가중선형회귀모형, 로버스트 선형회귀모형에서의 결정계수의 적절한 정의와 용법이 대표적인 문제라고 하겠다. 기존의 여러 연구, 예를 들어 Kvalseth(1985) 나 Willet and Singer(1988)에서는 이러한 각 경우에 각기 적용될 수 있는 결정계수의 여러 변형들을 제안 $\cdot$ 이런 기존의 연구들이 일반적인 원칙이 없이 경우별로 단편적으로 대응하고 있을뿐더러 약간의 오류를 포함하고 있어 오히려 통계전문가가 아닌 통계 이용자들에게 혼란을 불러 일으킬 염려가 있다. 따라서 결정계수의 일반적 정의를 제안한 본 연구는 현재와 같은 결정계수의 여러변종의 범람으로 인한 혼란을 없애는 데 기여하리라고 생각된다. 이 통합결정계수는 尤度거리(likelihood distance)를 이용하여 정의되는데, 선형회귀모형 이외에도 비선형 회귀모형과 일반화 선형모형에 일관되게 적용 가능하다는 장점을 갖는다.
응답면기법(RSM, Response surface method)은 복잡한 구조물의 매우 작은 발생확률이나 신뢰성해 석에서 폭넓게 사용된다. MCS(Monte-Carlo Simulation)방법은 어떤 시스템의 평가에서도 사용될 수 있으나 해석시간이 파괴확률의 역수에 비례하게 되어 발생확률이 매우 희박한 시스템의 평가에 불리하다. 확률유한요소해석법은 이러한 MCS의 한계점을 해결해 줄 수 있는 대안이 될 수 있다. 그러나 이 방법은 평균과 표준편차 등이 모델링 (내부 프로그래밍)된 특별한 프로그램에서만 적용 가능하며 임의의 범용소프트웨어의 응답을 모델링하거나 임의의 프로그램의 특성을 이용할 수가 없다. RSM방법은 복잡한 구조시스템에서 응답에 대한 회귀모델을 구성하여 효율적인 해석단계를 통해 시간과 노력을 획기적으로 절감시킬 수 있다. 그러나 RSM의 정확도는 한계상태방정식의 선형성과 축점간의 거리에 영향을 받게 된다. 이런 단점을 해결하기 위해 한계상태방정식의 선형성과 무관하게 정확한 수렴해를 구하기 위한 개선된 적응적 응답면기법을 개발하고 선형과 2차형식의 응답면방정식에 대한 2가지 예를 들어 검증하였다. 검증결과 가장 효율적인 RSM기법을 결정하였다. 개발된 선형적응적가중응답 면기법 (linear adaptive weighted response surface method, LAW-RSM)은 비적응적이거나 비가중형식의 2차 RSM기법에 비해서 정해의 신뢰성지수에 가장 근접한 정확성과 수렴성을 나타낸다.
지반조사방법 중 표준관입시험 결과인 N치를 통해 알 수 있는 지반 지지층의 깊이는 각종 지반 구조물의 설계를 위한 기본적인 지반 정보를 제공하는 중요한 지표이다. 이러한 지반조사 결과는 시간과 비용 측면을 고려해 간헐적으로 수행될 수밖에 없으며, 그 결과는 현장 지반의 대표성을 갖게 된다. 그러나 지반 내에는 다양한 지층 변동성 및 불확실성이 존재하므로 간헐적인 현장조사를 통해 지반의 특성을 모두 파악하는 것은 어렵다. 따라서 시추공 정보로부터 미계측 지점을 예측하기 위한 방법들이 제시되어 왔으며, 대표적인 방법으로는 공간보간기법인 크리깅(Krigging), 역거리가중법(IDW)등이 있다. 최근에는 보간기법의 정확성을 높이기 위해 지반분야와 딥러닝 기술을 접목한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 약 2만 2천공의 지반조사 결과를 바탕으로 딥러닝과 공간보간기법으로 지반 지지층 깊이 예측을 위한 비교 연구를 수행하였다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 완전연결 네트워크와 포인트넷 방법, 공간보간기법으로는 IDW를 사용하였다. 각 분석 모델의 지지층 예측 결과 중 오차의 평균은 IDW가 3.01m 였으며, 완전연결 네트워크 및 포인트넷이 각 3.22m와 2.46m 였다. 결과의 표준편차는 IDW가 3.99였으며, 완전연결네트워크와 포인트넷이 3.95와 3.54로 나타났다. 연구 결과 3차원 정보에 특화된 포인트넷 구조를 적용한 네트워크가 IDW 및 완전연결 네트워크에 비해 개선된 결과를 나타냈다.
기근과 산림황폐화를 겪고 있는 북한지역에 대해 농업기후 구분을 위해 일사자원의 분포현황을 파악하는 일이 매우 중요하지만 원자료의 획득이 어렵기 때문에 남한에서 사용중인 국지일사추정기술의 적용이 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 남한지역에서 위성영상을 기반으로 한 추정 일사자료와 관측소 실측 일사자료간의 선형 관계식을 작성하였다. 이 관계식을 북한 기상대 위치좌표에 해당하는 위성영상 기반 일사량 값의 보정에 사용함으로써 27개 기상대의 일사자료를 복원하였다. 복원된 27개 지점 일사자료를 기반으로 거리역산가중평균법에 의해 평년(1983-2000)과 10년 단위(1983-1990, 1991-2000, 2001-2010) 월별 수평면일사량 분포도를 제작하였다. 북한 DEM자료를 이용하여 885개 표준유역에 대해 지형인자를 산출한 다음 지형보정계수를 이용한 경사면 일사수광량을 30m 해상도의 격자형 수치자료로 제작하였다. 제작된 일사기후도는 북한의 농업발전계획은 물론 이미 제작완료된 남한일사기후도와 결합하여 한반도의 기후변화 영향 및 생태반응 평가 등에 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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