최근 전 세계적으로 급증하는 기후변화의 영향으로 이상기후로 인한 자연재해들의 강도 및 발생 빈도의 증가가 다양한 연구를 통하여 확인되고 있으며, 이를 대비 및 대응하기 위한 방안수립 연구가 세계의 가장 중요한 주제로 부상되고 있다. 우리나라의 경우에는 기후변화에 따른 심각성 문제가 대두되고 있지만 국가적 대응기반조성 및 수자원정책 의사결정에 직접적으로 활용될 수 있는 일관성 있고 통합적인 기후 정보가 부족한 실정이다. 미래 기상 변동성을 나타내는 기후모델은 전 지구적 대규모 기상장(large scale climate pattern)을 비교적 정확하게 묘사하는 것으로 알려져 있으나 모형에 내재해 있는 시·공간적 편의(spatial-temporal bias) 및 불확실성으로 인하여 통계학적 상세화가 필수적으로 요구된다. 이러한 편향성은 일반적으로 지상 관측 자료를 격자에 보간하여 보정하는 방법이 적용되고 있지만, 관측자료의 불연속성 및 관측소의 불균등성으로 인하여 공간적 신뢰성이 낮다. 이에, 본 연구에서는 Bayesian 기반의 Kriging을 통한 공간적 편의보정 및 QDM(quantile delta mapping)을 연계한 새로운 격자 기반의 통계적 상세화 모형 Bayesian Kriging-QDM을 개발하였다. 본 연구를 통하여 산정된 결과는 과거자료에 근거하여 이루어지는 기존의 보수적인 수자원 관리 체계의 위험성을 저감 시킬 수 있는 의사결정에 직접적으로 활용될 수 있는 기초 자료로 이용 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 기후변화와 대기환경 사이의 통합적 상호작용 연구를 위하여 전 지구규모 기후모델(CCSM3) 결과를 지역 규모 기후모델(MM5)의 초기 및 경계 조건으로 사용할 수 있도록 역학적 상세화(Downscaling) 기법을 개발하였다. 개발된 상세화 기법에서는 위 경도 좌표계로 이루어진 CCSM3 결과를 Lambert-Conformal Arakawa-B 격자 체계로, CCSM3의 hybrid-vertical coordinate를 MM5의 sigma coordinate로 대체하는 과정과 CCSM3 모델 수행 결과와 모델 수행에 필요한 변수들 간의 일치화 과정이 포함된다. 전 지구 규모 모델 결과들이 지역 규모 모델의 입력값으로 역학적 규모 축소되는 과정을 검증하기 위해 공간 분포 및 통계분석을 수행한 결과, 여름철과 겨울철의 기온 및 강수량 패턴이 동아시아 영역 및 한반도 지역에 대해 기존 관측을 이용한 결과와 매우 유사한 패턴을 보였으며, 통계 분석 결과 모델 예측지수가 기온의 경우 0.9 이상의 좋은 값이 나타났으며, 상관성 역시 0.9 수준의 결과를 보여 인터페이스 구축이 성공적으로 수행되었음을 알 수 있다.
기후변화에 따른 강우특성의 변화 등 다양한 기상이변과 극한사상에 관련된 수자원 연구는 일반적으로 전지구 기후 모델(General Circulation Model, GCM) 산출물에 기반하여 생산된 미래 기상정보를 바탕으로 이루어진다. 사회 다양한 분야에서 기후변화 영향평가가 심층적으로 이루어지고 있는 가운데 과거기간에 대한 원시 모의결과 평가를 통한 GCM의 성능과 산출물에 대한 재현성 고찰 연구는 상대적으로 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 한반도 지역에 대한 전지구 모델의 성능을 평가하기 위해 동아시아 지역의 격자단위 관측자료를 수집하여 과거기간(1970~2005)에 대한 강우특성 공간분포를 분석하고 이에 대한 GCM 산출물의 재현성을 평가하였다. 위도와 경도에 따른 강우특성의 공간적 변동성에 대한 GCM 결과의 상관성과 평균/절대오차를 산정하여 29개 CMIP5 GCM의 순위를 결정하여 제시하였다. 연구 결과 오차 통계와 대상지역에 따라 GCM 순위가 상이하게 나타났으며 특히 공간분포의 패턴과 절대적 오차를 기준으로 판단한 GCM 순위가 크게 다르게 나타났다. 대체로 Hadley Centre 계열 모델의 동아시아 지역에 대한 강우특성 재현성이 높게 나타났으며 한반도 지역만을 대상으로 평가한 경우 MPI_ESM_MR과 CMCC center 계열 모델의 재현성이 높게 나타났다. 본 연구결과는 향후 한반도 지역의 기후변화 영향평가에 가중있게 고려되어야 할 GCM의 선정과 GCM 성능고려에 따른 기후변화 예측 불확실성 평가에 적용될 수 있으며 다양한 영향 평가 연구결과의 신뢰도 제고에 기여할 것으로 기대된다.
인터넷을 통해서 수집할 수 있는 정보가 방대해지고 검색엔진이 고도화되면서 웹을 사용해서 정보를 수집하는 것이 일반화되었다. 전자책 등 디지털 자료는 인터넷이 가능한 곳에서는 어디서든지 이용할 수 있으며 디지털 정보에 대한 수요는 더욱 더 늘어날 것이다. 본 연구에서는 디지털 자료의 중요성과 비중이 커짐에 따라 전통적인 종이 자료와 디지털 자료의 모두를 한 공간에서 다루는 새로운 도서관의 모델을 제안하기 위해 문헌조사, 큐슈대학 부속도서관의 각종 통계자료 분석, 도면 및 현장조사 등을 분석하였다. 연구결과 도서관은 자료의 제공 이외에도 학습의 장소, 커뮤니티를 위한 사람들의 교류의 장소 등 사회 문화적 역할도 중요하며, 또한 디지털 자료의 비중이 커지면서 도서관 "공간"의 역할에 대하여 근본적으로 재검토할 필요가 있었다. 도서관의 공간을 매체의 형태와는 관계없이 주제 중심으로 하나의 공간에 재구성하는 하이브리드도서관에서는 이용자가 동일한 지역에 체류하면서 도서관자료나 인적서비스 등 원스톱 서비스를 제공 받을 수 있다.
기후변화에 대응하기 위해 산림의 탄소저장 능력을 정량적으로 이해하기 위한 연구가 국내외적으로 요구되고 있다. 본 연구에서는 지상부바이오매스의 공간적 분포현황을 제공하기 위해 국가산림자원조사 표본점 단위로 계산된 지상부바이오매스를 임상도를 이용하여 공간규모를 확장(upscaling)하는 기법을 개발하고자 한다. 이를 위해 국가산림자원조사 자료를 이용하여 우세/준우세목 수고와 수관 밀도를 설명변수로 하는 지상부바이오매스 회귀모델과 영급을 설명변수로 하는 우세/준우세목 수고 회귀모델을 개발하였다. 그리고 이 회귀모델들과 임상도 속성정보(수종, 수관밀도, 영급)을 결합하여 지상부 바이오매스 공간분포를 추정하였다. 그 결과 단양군 산림의 지상부바이오매스는 6,606,324 ton으로 추정되었고, 표본점 기반 통계에 의한 추정치와 유의적인 차이가 없는 것으로 나타났다. 임상도를 활용하는 본 기법은 손쉽게 대면적에 대한 바이오매스를 추정하는 장점이 있는 반면, 임상도의 주요 속성이 범주형이기 때문에 산림바이오매스 공간 변이의 세밀한 추정에는 한계가 있었다.
본 논문에서는 햅틱 피드백과 스테레오 비쥬얼 큐를 혼합한 다중 감각 기반의 지능형 3차원 형상 분석 방법을 소개한다. 지능형 형상 분석 방법은 3차원 모델의 구조에 대한 보다 상세한 정보를 제공한다. 특히 의료 분야에 사용될 경우 전문가의 개입을 최소화하여 질병 진단 및 치료 등에 사용될 수 있다. 본 연구에서는, MRI나 CT 영상으로부터 생성된 3차원 매개변수형 모델을 이용하여 유사 모델 집단을 대표하는 통계 형상을 구축한 후, SVM (Support Vector Machine) 학습 알고리즘을 이용하여 두 집단간 형상 차이를 분석한다. 3차원 형상에 대한 신속한 시각적 이해와 직관적 조작감은 물체 표면의 형상 변화를 분석하는데 효과적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 물체 조작 및 관찰 등의 작업을 수행할 때, 햅틱 피드백과 스테레오 비쥬얼 큐를 혼합한 인터랙션 기법을 사용하여 공간감과 깊이감을 향상시켜 형상 분석 결과를 효과적으로 분석한다. 본 연구에서는 해마, 관상 동맥, 뇌와 같은 인체 장기를 실험 데이터로 사용하여 제안한 SVM 기반의 분석 방법과 인터랙션 환경의 성능을 평가한다. 본 연구에서 구현한 SVM 기반 이진 분류기는 두 집단간 형상 차이를 효과적으로 분석하며, 또한 다중 감각 인터랙션은 사용자가 분석 결과를 관찰하고 카메라 및 형상을 효율적으로 조작하는 데 도움을 준다.
본 연구에서는 기존 DRASTIC 모델에 구조선밀도, 토지이용 인자 등을 추가한 수정 DRASTIC 모델을 설정하여 경기도 화남2지구의 지하수오염 가능성을 예측하고자 하였다. 2가지 인자를 추가로 설정한 이유는 우리나라의 수리 지질학적 환경에서 대수층은 대부분 암반 대수층인 점을 고려할 때, 구조선밀도는 지하수 및 오염물질 유동에 직접적인 영향을 미치고, 토지이용은 점오염원 및 비점오염원의 영향을 간접적으로 반영할 수 있기 때문이다. 통계분석을 위하여 각 인자별 격자 레이어를 생성하고, 상관계수를 분석함으로서 신뢰도를 판단하였다. 최종 결과물인 지하수오염가능예측도는 '수정 DRASTIC 취약성'과 오염원의 발생 부하량 값을 논리적으로 비교함으로서 수리지질학적인 측면에서의 오염가능성 지역과 수질측면에서의 오염가능성 지역을 예측할 수 있는 방안을 제시할 수 있었다.
지하공간 및 터널의 계획과 설계 단계에서 지반 조건과 관련한 정보는 경제성과 안정성 강화측면에서 매우 중요하다. 일반적으로 지반 조건은 RMR혹은 Q-system과 같은 공학적 암반 분류값을 이용하거나 지구물리 탐사의 결과 영상으로 표현할 수 있다. RMR이나 Q값은 설계를 위한 직접적 정보를 제공하나 그 대표 영역은 제한적이다. 반면 지구물리탐사 결과 영상은 전체 영역을 표현할 수 있는 반면 간접적인 정보만을 제공할 수 있다. 이와 같은 지반 정보들은 근본적으로 불확실성을 내포하고 있고, 서로 다른 공학적 단위로 표현되며 그 물리적 의미에서도 차이가 있다. 최근 크리깅이나 조건부 시뮬레이션과 같은 지구통계학적 방법들을 이용하여 전체 노선에 대한 RMR의 공간 분포를 추정해 왔었다. 본 연구에서는 주된 RMR 변량만을 이용하는 크리깅이나 조건부 시뮬레이션의 단점을 극복하기 위해 모의 담금질 기법을 적용하였다. 지구물리탐사 결과 영상을 참조영상으로 하여 RMR의 공간 분포를 추정하고 이와 결합된 불확실성을 평가하였다. 모의 담금질 기법은 주어진 제약조건을 만족시키도록 설계된 최적화 기법의 일종이다 RMR공간 분포 추정과 불확실성 평가를 위한모의 담금질 기법의 적용 과정을 제안하였다. 지반공학적 적용을 위해 RMR의 통계 모델과 지구물리탐사 결과 영상과의 상관성을 이용한 목적함수들을 정의하였다.
SNS사용자의 거주 지역을 유추하여 그들이 생성한 데이터에 거주위치를 부여하는 것은 위치희박(location sparsity)과 생태학적 오류문제로 인해 연구결과의 신뢰성이 떨어진다는 평가를 받아온 공간빅데이터 연구에 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 Tweet 사용자의 거주 지역을 유추하는 방법으로 사용자 타임라인데이터 속에서 찾아낸 일상생활활동패턴을 이용하는 방법을 고안하였다. 트윗 사용자의 일상생활활동패턴은 이동궤적과 사용자의 언어(text)에서 확인할 수 있었으며 전자를 활용한 모델을 일상이동패턴모델, 후자를 활용한 모델을 일상 활동장 모델이라 명명하고 각각 모델에 입력될 변수를 선정하였다. 자신의 거주 지역에서 가장 높은 빈도의 트윗 발생 여부와 가장 높은 빈도의 거주행정구역 표현 단어를 사용하는지 아닌지를 종속변수로 한 판별분석을 실시하여 모델을 작성하였으며 설명력은 일상 이동패턴모델, 일상 활동장 모델 각각 67.5%, 57.5%였다. 이 모델을 스트레스 관련 트윗을 작성한 사용자의 타임라인데이터로 구성된 테스트데이터에 입력해본 결과 전체 사용자 48,235명 중 5,301명의 거주 지역을 유추하였고 이를 활용하여 위치 부여된 스트레스 관련 트윗 9,606개를 확보하였다. 본 연구의 유추기법을 통해 기존 SNS데이터 분석연구에서 사용하는 데이터 수집 방법보다 44배 많은 위치 부여 트윗을 확보할 수 있었다. 본 연구방법론은 SNS데이터를 이용한 연구에서 위치 부여된 데이터를 확보하는데 활용 가능할 것으로 판단되며, 각종 지역통계와 상관관계파악을 통해 지역적 현상 분석에도 SNS데이터를 이용할 수 있는 가능성을 높일 것으로 판단된다.
본 연구에서는 일본전국을 연구대상지로 선정하고 대상지에 서식하고 있는 대표 외래어종인 배스와 블루길의 공간적 서식분포 특성을 평가하였다. 또한 GAM, GLM, CTA 등의 세가지 통계 기법을 이용하여 일본전국에서의 해당 어종에 대한 공간적 분포패턴을 예측하였다. 그 결과 배스와 블루길 등의 외래어종은 인구 및 댐 풍의 인위적인 환경인자와 유의한 정의 관계를 보임에 따라 외래어종의 확산에 미치는 인간활동의 부정적인 영향이 확인되었다. 또한 회귀모델을 통한 해당어종의 서식확률 예측을 통한 배스와 블루길의 서식 분포는 각각 GAM (AUC: 0.88, Kappa: 0.42)과 CTA (AUC: 0.92, Kappa: 0.44)에 의해서 가장 정확하게 예측되는 것으로 평가되었고, 가장 유의한 환경인자는 연평균기온으로 나타났다. 따라서 각 생물종별로 서식확률을 추정하고 예측하는데 있어서 적합한 통계모델에 대한 검증은 생물종별로 선행되어야 할 필요가 있을 것으로 판단된다. 비록 본 연구의 연구대상지는 일본이지만 국내의 경우도 최근 들어 어류를 포함한 생물조사가 다수의 조사연구에서 광역적으로 시행되고 있기 때문에 본 연구와 같은 다량자료를 이용한 광역 스케일에서의 생물종의 서식확률 및 출현종수에 대한 연구가 충분히 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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