본 연구에서는 시공이 완료된 CFRD에 대하여 담수시점부터 수위변화에 따른 댐 제체의 변형거동을 파악하기 위하여 현장 모니터링을 통하여 댐의 변위를 분석하고, 이를 수치해석 결과와 비교하였다. 담수에 따른 댐 정상 및 하류사면 제체의 거동을 계측한 결과, 축방향 수평변위, 상 하류측 수평변위, 침하가 대부분 초기 담수로부터 저수위가 댐 높이 절반 정도에 이를 때부터 발생하였다. 그 후 저수위 최고 상승시까지 변위가 진행된 후 수위에 관계없이 일정하게 수렴되는 양상을 보였다. CFRD에서 가장 중요한 역할을 하는 차수벽의 수평변위는 모든 지점에서 비슷한 양상을 보였다. 차수벽의 수평변위는 담수 전 외부온도의 영향으로 동절기에 증가하고 하절기에 감소하는 경향이 있었다. 또한, 담수 후 저수위가 댐 높이 절반 정도에 이를 때까지 변위가 증가한 후 수위상승과 함께 감소하는 경향을 보였다. 결과적으로 차수벽의 거동은 저수위 조건뿐 아니라 담수 후에도 계절적인 변화를 나타내며, 콘크리트 슬래브의 재료적인 특성 영향이 큰 것으로 판단된다. 수치해석 결과 댐 축조 후 최대 침하량과 발생 위치는 실제와 다소의 차이가 있었는데, 이러한 차이는 해석시 입력 매개변수의 추정, 축조일수 및 층 시공두께 등 다양한 설계와 시공의 차이에서 기인한 것으로 판단된다. 그리고 전반적인 기간에 대하여 침하는 댐 축조기간 동안 대부분 완료되었고 담수 초기에 약간의 침하가 발생한 후 수렴되었다.
동해 남부 및 중부해역의 총 14개 정점에서 표층수중 Ra동위체를 $MnO_2$피복 아크릴섬유로 추출한 후 분리농축시켜 감마계측하였다. 본 연구결과, 동해표층수중 $^{228}Ra$의 농도분포는 102-232 $dpm/10^3l$ 범위로 연안정점들이 외해역 정점보다 다소 높은 농도를 보였고, 대마난류의 주류가 북상하는 정점들에서 상대적으로 높은 농도를 보였다. $^{226}Ra$의 농도는 70-110 $dpm/10^3l$ 범위로 $^{228}Ra$에 비해 해역별 혹은 정점별로 농도차이가 작았으나, 농도분포는 $^{228}Ra$의 경우와 유사하였다. 동해표층수중 Ra동위체의 비는 1.0-2.7 범위로 쿠로시오 표층수 보다 훨씬 큰 값이나, 황해표층수 보다는 작은 값이다. 동해표층수중 해역별 Ra동위체비의 수평분포는 $^{228}Ra$의 농도분포와 비슷하다. 동해표층수중 $^{226}Ra$과 $^{228}Ra$은 좋은 정의 상관성을 나타내며, 염분에 대한 $^{228}Ra$의 농도도 좋은 역의 상관성을 나타내었다. 염분과 Ra동위체비의 상관관계로부터 동해표층수는 황해 및 동지나해 대륙붕수와 쿠로시오 표층수가 혼합된 것으로 사료되며, 동해표충수중 Ra동위체의 농도는 해역별 혹은 계절별로 달라진다.
한라산 아고산대의 초지박리에 관여하는 침식작용을 규명하기 위하여 표고 1,710m와 1,600m 지점에 출현하는 나지를 대상으로 지형특성과 확대속도를 조사하였다. 나지는 가장자리에 단애가 출현하므로 와지형태를 이룬다. 단애의 높이는 최고 85cm부터 단차가 나타나지 않는 경우까지 다양하다. 단애 최상부는 앞쪽으로 $2\sim38cm$ 정도 튀어나와 있으며, 많이 돌출한 최상부는 시간이 지나면서 아래쪽으로 드리워져 단애를 가리게 된다. 나지 표면은 중력과 대력 크기의 각력으로 덮여 있으며 암괴도 산재한다. 2002년부터 2004년까지 2년간 발생한 단애의 평균후퇴량은 39.2mm로서 연간 19.6mm의 후퇴량을 기록하였다. 계측지점별로 후퇴량을 비교하면 최고치와 최소치는 각각 131mm와 0mm로서 차이가 크다. 단애 후퇴량은 계절에 따라서도 달라져 4월의 융해진행기에 가장 크고 10월, 11월의 동결진행기와 6월, 7월의 장마기에도 큰 편이다. 나지확대에는 동결작용을 비롯하여 취식, 우세, 우적침식 및 동물작용 등 다양한 유형의 침식작용이 관여하고 있다. 이 가운데 우세나 취식과 결합된 서릿발작용은 한라산 아고산대의 100일 이상으로 추정되는 동결융해 교대일, 융설, 강풍환경 등을 고려할 때 가장 탁월한 침식작용이다. 한라산은 국내 최다우지이므로 릴침식과 같은 우세도 간과하기 어렵다. 그러나 우적침식은 단애 위쪽에 출현하는 식생 돌출부로 인하여 미약하다 최근 개체수가 증가하고 있는 노루도 나지확대에 영향을 주고 있다.
국내 하천특성은 기후변화에 의한 계절별 기후변동성과 급속한 경제성장으로 인한 급격한 토지피복의 변화에 의하여 영향을 받아왔다. 이와 관련하여, 하천관리는 수자원이용 등 인간의 활동 뿐 아니라 생태계측면에서도 그 중요성이 커지고 있다. 하천관리의 첫 번째 단계인 직접유출과 기저유출을 포함한 하천특성을 이해하는 것은 지속적인 하천환경을 조성하기 위하여 지대한 기여를 할 수 있다. 그러므로 본 연구의 목적은 효율적인 하천관리를 위해 직접유출과 기저유출을 정량화하여 하천에 미치는 기여도를 산정하는 것이다. 이를 위하여 한강수계에 위치한 71개의 유량관측소에 대하여 BFLOW와 WHAT 프로그램을 이용하여 기저유출 분리를 수행하였다. 그 결과 한강수계의 기저유출비는 0.42에서 0.78의 범위를 가지며, 기저유출비가 50%를 넘는 관측소는 전체 관측소의 76%를 차지하였다. 그러나 산출된 기저유출비는 댐, 저수지, 호수로부터의 방류량과 같은 인위적 영향 때문에 과다산정 되었을 가능성이 있다. 본 연구는 추후 국가적 차원에서 하천관리의 효율성과 안전성을 개선하기 위하여 전략적으로 하천 기능을 조절하는데 기여를 할 것으로 기대한다.
본 연구에서는 강우-유출모델링에서 선행습윤상태를 파악하기 위해 자주 사용되는 여러 선행강우지수를 활용하여, 실제 측정된 토양수분자료들로부터 평가된 토양 저류량과의 비교 분석하고자 하였다. 나아가, 선행강우지수와 측정된 토양저류의 변화특성을 이용하여, 이전연구들에 비해 보다 명확한 관계를 이끌어낼 수 있었다. 이 관계를 바탕으로 약 2년여동안의 강우자료만을 통해 일 토양저류량을 모의하였으며, 측정된 일 토양저류량 값과 비교를 하였다. 모의된 토양저류량은 실제 측정된 토양저류량의 변화를 대체적으로 잘 묘사하고 있지만, 식생의 계절적인 변화와 영향과 관련한 수문학적 과정들의 변화로 인해 다소 차이가 있었다. 비록 본 연구결과가 경험 식으로부터 도출되었지만, 미 계측유역에서의 선행습윤상태를 파악하는 데 유용할 것으로 판단된다.
동토지반을 구성하는 지층 중 표층에 분포하는 활동층은 계절에 따라 동결과 융해를 반복하여 지표면의 동상을 야기한다. 동상 높이는 활동층의 두께에 큰 영향을 받으므로, 동토지반 상부 인프라시설의 안전한 설계 및 시공을 위하여 활동층의 두께 산정은 매우 중요한 부분을 차지한다. 본 연구에서는 경량화된 원위치 관입시험 방법인 동적 콘 관입기를 이용하여 동토지반에서 활동층이 분포하는 심도를 평가하고자 하였다. 동적 콘 관입시험을 적용하기 위한 대상현장으로서 알래스카에 위치한 솔로몬 지역의 동토지반이 선택되었으며, 해당 지역의 두 개소에서 지중온도계측 및 동적 콘 관입시험이 수행되었다. 적용실험 결과 동적 콘 관입시험으로부터 획득된 동적 콘 관입지수는 활동층 및 영구동토층에서 서로 상이한 값을 나타내는바 동적 관입특성에 따른 활동층과 영구동토층의 경계부 심도가 산정되었으며, 경계부 심도에서 아이스 렌즈층으로 판단되는 구간이 감지되었다. 해당 개소에서 획득된 지중온도분포도에서 영상 및 영하 온도의 경계 심도는 본 연구의 동적 콘 관입시험으로부터 획득된 활동층 분포 심도와 부합하는 결과를 보였다. 본 연구에서 적용된 동적 콘 관입기는 대형장비의 접근 및 적용에 한계가 있는 극한지 동토 지역의 활동층 심도평가를 위하여 활용될 수 있을 것이라 기대된다.
이 연구는 한·미 FTA 발효 이후 오렌지가 수입되어 집중적으로 판매되는 시기인 1월부터 5월까지 초점을 맞춰 오렌지 수입량 증가가 국내산 과일에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 본 연구에서는 미국산 오렌지와 경합 되는 국내산 과일로는 감귤류만으로 한정하였고, 그중 미국산 오렌지와 소비 시기가 일치하는 한라봉을 분석대상으로 선정하였다. 이를 위해 동태 축차적 시뮬레이션 모형을 구축하여 한·미 FTA 사후 영향평가 및 한라봉 시장의 중장기 전망을 실시하였다. 또한, 한라봉 시장에 미치는 주요 정책 시뮬레이션을 수행하여 각 시나리오별 파급영향을 계측하였다. 사후 영향평가결과, 한라봉은 주 출하기인 12월부터 2월 사이에는 오렌지 계절관세의 영향은 없으나 TRQ 물량의 영향으로 2012년~2017년 실질 조수입이 연평균 21.9억 원 감소한 것으로 나타났고, 6년 감소 누계액은 131.5억 원 수준인 것으로 나타났다. 주요 정책 시뮬레이션 분석결과, 미국의 오렌지 작황에 따른 수입단가 변화 및 한라봉 수출량 증대는 한라봉 시장의 규모를 증대시키고 이에 따라 소득증대 효과를 가져오는 것으로 나타났다.
1982~88년 사이 한국건착망 어업의 망선 48척의 어황일보에 의한 조업해구, 어종별 어획량의 자료를 이용하여 5개 해역별로 어획량의 특성을 분석하였다. 이들 해역중 제주도 연안해역(CC)은 양망회수와 어획량은 많으나 양망당어획량이 타해역보다 적으므로, 조업중 어구의 형상에 대해 계측한 자료를 이용하여 저층류에 의한 망형변화에 대해 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 건착망의 평균 CPUE는 31.6톤인데 음 10~4월은 평균보다 높고, 음 5~9월은 낮았다. 2. 건착망 어장 5개 해역중 CC해역은 양망회수비 42.4%로서 가장 높고 CPUE는 25.7톤으로 낮았으며, 각 해역별 CPUE는 1%의 유의수준에서 차가 인정되었다. 3. 고등어 CPUE의 계절변동지수는 음 11~1월에 평균 136.3%였고, 음 5~10월에 평균 63.7%였다. 4. 저층류에 의한 역조시 선망권의 직경은 가장 짧았고, 이때 납줄에 의한 포위면적은 더욱 좁아지며 어군의 포위효율은 낮아졌다. 5. 저층류에 의한 납줄의 형상은, 순조의 경우 유향으로 장원형이 되었고, 역조의 경우 유향과 직교되는 방향으로 장원형이 되면서 포위면적이 급히 축소되었으며, 망의 변형은 역조의 경우 가장 심하였다.
본 연구는 정수장의 수처리 공정에서 계측되고 있는 수량 및 수질데이터의 활용과 수처리 공정제어의 지능화를 위한 것으로 정수장에서 전염소 공정이 수반되는 처리공정에서 침전지 유출수 잔류염소농도 안정화를 위하여 이를 추정할 수 있는 모형을 구축하고자 하였다. 정수장 침전지 유출수의 잔류염소농도를 예측하기 위하여 중회귀모형과 인공지능 알고리즘 중 다층퍼셉트론 신경망, 랜덤포레스트 및 장단기기억(Long Short Term Memory; LSTM) 모형을 활용하였고 그 결과를 비교, 평가하였다. 모형의 입력변수로는 전염소 공정이 도입된 정수장에서의 잔류염소농도, 수온, 탁도, pH, 전기전도도, 유량, 알칼리도 등이 사용되었고 전염소에 따른 침전지의 안정적 운영을 위해 요구되는 침전지 잔류염소농도를 출력변수로 구성하였다. 적용 결과에서는 랜덤포레스트 모형이 가장 양호한 결과를 보여 주었으며 다음으로 LSTM, 다층퍼셈트론 신경망 순으로 나타났다. 수학적 모형인 중회귀모형은 적합도 측면에서 가장 낮은 결과를 보여 주었는데, 이는 수량과 수질데이터의 수치적인 규모나 차원의 차이뿐만 아니라 계절별 수질특성에 따라 염소소비 특성이 매우 다양하게 반응하기 때문으로 판단된다. 따라서 정수장 수처리 공정에서 인공지능 알고리즘의 적용을 위해서는 랜덤포레스트와 같이 의사결정 트리구조의 도입과 적용이 타당한 것으로 나타났다. 본 연구에서 분석된 결과를 근거로 전염소 공정이 도입된 정수장 수처리 공정에서 염소주입량을 실시간으로 예측 가능하게 함으로써 침전지 유출수에서 잔류염소농도를 일정하게 유지하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
우리나라의 17,000여개의 저수지 중 13,600개소의 소규모 농업용 저수지에는 수문 계측 시설이 설치되지 않아서, 저수율 예측과 합리적인 저수지 운영이 쉽지 않다. 본 연구는 인공지능 기술을 이용하여 농업용 저수지의 저수율을 예측하는 것을 목적으로 하며, 단변량 long short-term memory (LSTM)에서 저수율 그 자체를 사용하는 것뿐만 아니라, 다변량 LSTM에서 강수 등의 기상변수와 시기 등의 계절변수를 추가하여 예측에 활용하였다. 이동저수지의 2013년부터 2020년까지 8년간 데이터로 모델을 학습시키고, 모델의 예측 결과를 2021년의 일일 저수율 데이터로 검증하였다. 단변량 LSTM은 1일 후 저수율을 root-mean square error (RMSE) 1.04%, 3일 후 2.52% 이내, 5일 후 4.18%의 오차로 예측하였으며, 다변량 LSTM은 1일 후 저수율을 RMSE 0.98%, 3일 후 1.95%, 5일 후 2.76%의 오차로 예측하여 더 좋은 성능을 보였다. 1일 후 저수율을 예측하는 다변량 모델의 경우, 시계열 저수율 이외에도 date of year (DOY)와 1일 및 5일 누적 강수량이 중요한 변수인 것으로 나타났는데, 이를 통해 볼 때 당일 저수율에 영향을 미치는 강수의 시간적 범위는 5일 정도인 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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