본 연구는 함수의 극값에서 학생들이 범하는 오류를 분석하여 극값을 지도하는 교수자들에게 유용한 정보를 제공하기 위해 이공계열 신입생을 대상으로 극값에 대한 오류를 조사하였다. 이공계열 학생들의 극값에서의 오류는 대부분 곡해된 정리와 정의 유형으로, 필수적인 사실이나 개념의 부족한 숙련에서 발생한다. 조사 결과를 살펴보면, 극값의 정의에 대해 정확하게 설명하는 학생은 적었으나 주어진 그래프에서 극댓값과 극솟값을 올바르게 표시하는 학생은 비교적 많았고, 주어진 함수의 미분계수가 0인 점에서 극값을 갖는다고 생각하는 학생과 불연속함수에서는 극값이 존재하지 않는다고 생각하는 학생이 많았다. 따라서 극값의 정의를 설명할 때 그래프만 기억하지 않고 그래프에서 극값의 정의를 유추할 수 있도록 지도하고, 다양한 예를 통해 극값을 갖는 함수와 갖지 않는 함수, 불연속함수와 임계점에서의 극값 등을 서로 비교하며 설명해야 한다.
본 연구에서는 기상청이 발표하는 기상긴급정보의 판단기준을 정립하기 위해 호우, 강풍의 기상관측 극값을 산출하고 현재 기상특보의 기준과 비교하였다. 최근 11년간의 기상극값의 분포에서 호우 주의보와 강풍 주의보는 관측된 219개 지점의 상위 0.5%에 해당하는 극값과 유의했다. 향후 본 논문에서 제시간 극값만으로 기상기급상황을 판단하는 현재의 특보 운영체계에서 지역적인 위험성의 노출과 취약성을 고려한 위험 판단의 기준을 제시하는 연구를 지속할 계획이다. 또, 본 연구에서 제시하고자 하는 기상긴급판단의 기준은 심각한 피해가 예상되는 악기상 현상이나, 시급한 판단이 필요한 기상현상을 판단하여 대국민에게 위험기상의 심각성과 시급한 경보를 전파하는데 활용하여 국민을 위험기상에 대한 대응 역량을 높이고자 한다.
호우는 우리나라에 매년 약 60여명의 인명과 6,000억원에 달하는 재산 손실을 가져오는 가장 파괴적인 자연 재해이다. 그러므로, 강수 행태의 변화, 특히 호우 빈도와 규모의 변화를 이해하는 것은 악기상과 관련된 재해를 최소화하는데 필요한 환경영향평가에 필수적이다. 최근 기후변화의 징후로써 뿐만 아니라 사회에 미치는 영향 때문에 강수 극값에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 기후변화가 사회에 영향을 미치게 될 규모는 기후변동성의 변화, 특히 기후극값의 강도와 빈도에 의해서 결정 될 것이다. 본 연구의 목적은 한반도 남부지방의 장기간의 강수강도와 극값의 변화 경향을 파악하는 것이다. 장기간의 일 강수 자료(1920-1999)를 보유하고 있는 대구, 전주, 부산, 목포의 자료를 산술 평균하여 남부지방의 지역 일 강수 계열을 구축하였다. 남부지방의 연강수일수는 뚜렷한 감소현상이 나타나는 반면 연강수량은 약한 증가현상을 보인다. 이로 인해서 강수일수당 강수량을 보여주는 강수강도는 뚜렷하게 증가하고 있다. 이 모든 경향은 통계적으로 유의한 수준의 변화이다. 계절별로는 여름의 강수량 증가와 가을의 강수일 수 감소가 가장 뚜렷하다. 또한 강수극값의 규모를 나타내는 90번째, 95번째, 99번째 백분위수의 값도 증가하는 경향을 보여주고 있다. 호우 사상의 발생빈도와 그에 의한 강수량은 증가하는 반면, 비호우 사상의 발생빈도는 감소하고, 그에 의한 강수량에는 뚜렷한 경향이 나타나지 않았다. 남부지방에 나타난 강수일수의 감소는 비호우 사상의 감소에 의한 것이었고, 강수량의 증가는 호우 사상의 발생빈도와 그에 의한 강수량 증가에 의한 것 임을 알 수 있다. 위의 결과는 한반도에서도 기후변화에 의한 수문순환의 강화를 나타나고 있음을 보여주는 것으로, 기후변화에 대응하기 위한 적절한 지역영향평가를 위해서는 강수 극값에 대한 보다 상세한 분석이 필요함을 제안하고 있다.
강우에 따른 유역 내 유출량은 수문순환에서 중요한 요소 중 하나이며, 과거부터 강우-유출 모델링을 위한 여러 물리적 수문모형들이 개발되어왔다. 또한 최근 딥러닝 기술을 기반으로한 강우-유출 모델링 접근 방식이 유효함을 입증하는 여러 연구가 수행됨에 따라 딥러닝을 기반으로한 유출량 모의 연구도 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 물리적 수문모형인 SWAT(Soil Water Assessment Tool)과 딥러닝 기법 중 하나인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 사용하여 연구대상지 유출량을 모의했으며, 두 모형에 의해 모의 된 유출량의 극값을 비교 분석했다. 연구대상지로는 영산강 유역을 선정했으며, 영산강 유역의 과거 기간의 기후 변수 모의를 위해 CMIP(Coupled Model Intercomparison Project)6 GCM(General Circulation Model)을 사용했다. GCM을 사용하여 모의 된 기후 변수들은 영산강 유역 내 기상관측소의 과거 기간 관측 값을 기반으로 분위사상법을 사용하여 편이보정 됐다. GCM에 의해 모의 된 기후 변수 및 SWAT, LSTM에 의해 모의 된 유출량은 각각 영산강 유역 내 기상관측소 및 수위관측소의 관측 값을 기반으로 재현성을 평가했다. SWAT 및 LSTM을 사용하여 모의 된 유출량의 극값은 GEV(General Extreme Value) 분포를 사용하여 추정하였다. 결과적으로 GCM의 기후 변수 모의 성능은 과거 기간 관측 값과 비교했을 때 편이보정 후에서 상당히 향상되었다. 유출량 모의 결과의 경우 과거 기간 유출량의 관측 값과 비교했을 때 LSTM의 모의 유출량이 SWAT보다 과거 기간 유출량을 보다 근접하게 모의했으며, 극값 모의 성능의 경우 또한 LSTM이 SWAT보다 높은 성능을 보였다.
급격한 기후 변화와 해양 온난화에 의해 지난 수십 년 동안 파고의 변동성이 증가하였다. 상위 1% (또는 5%) 파고와 같은 극한 파고는 국지적인 해역 뿐만 아니라 전 지구 대양에서도 평균 파고에 비해 현저하게 증가하였다. 1991년부터 인공위성 고도계를 활용하여 유의파고를 지속적으로 관측하고 있으며 통계적 기법을 기반으로 100년 빈도 유의파고를 추정하기에 비교적 충분한 자료가 축적되었다. 이어도 해양과학기지에서 유의파고 극값을 추정하기 위하여 2005년부터 2016년까지 위성 고도계 자료를 활용하였다. 대표적인 극값 분석 방법인 Initial distribution Method (IDM)와 Peak over Threshold (PoT)를 위성 도고계 유의파고 관측 자료에 적용하고 이어도 해양과학기지에서 관측된 실측자료와 비교하였다. 이어도 해양과학기 관측 자료에 IDM과 PoT 기법을 적용하여 추정된 100년 빈도 유의파고는 각각 8.17 m와 14.11 m이며, 인공위성 고도계 관측 자료를 활용하였을 때는 각각 9.21 m와 16.49 m이었다. 관측 최대값과의 비교 분석에서 IDM을 활용한 분석은 유의파고 극값을 과소추정 하는 경향을 보였다. 이는 IDM 보다 PoT 기법이 유의파고의 극값을 적절하게 추정하고 있음을 의미한다. PoT 기법의 우수성은 높은 유의파고가 발생하는 태풍의 영향을 받는 이어도 해양과학기지 실측 자료를 활용한 결과에서도 증명되었다. 또한 PoT 기법으로 추정된 유의파고 극값의 안정성은 고도계 자료의 감소에 따라 저하될 수 있음을 확인하였다. 인공위성 고도계 자료를 활용하여 유의파고 극값 추정시 발생할 수 있는 한계점과 인공위성 자료를 검증할 수 있는 자료로써 이어도 해양과학기지 관측 자료의 중요성에 대하여 논의하였다.
본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출문제에 대하여 연구되었다. 무한고장수를 가진 비동질적인 포아송 과정에 기초하고 수명분포는 최소 및 최대값을 적합 시키는데 효율성을 가진 극값 분포를 이용한 최적 방출시기에 관한 문제를 제시하여 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화 시키는 최적 소프트웨어 방출 정책에 대하여 논의 되었다. 본 논문의 수치적인 예에서는 고장 간격 시간 자료를 적용하여 기존의 로그 포아송 실행시간 모형과 로그 파우어 모형의 대안으로서 극값 분포모형이 또 하나의 대안이 될 수 있음을 입증하였다.
이 연구는 1월 일 최저기온의 평균을 이용하여 재현기간별 일 최저기온의 극값을 예측하는 방법을 개발하기 위해서 수행되었다. 전국 61개 기상관서의 1961~2010년의 50년 간의 일 최저기온자료를 이용하여 전체 연구를 수행하였다. 1월의 일 최저기온의 분포는 대부분 정규분포를 나타내고 있어, 이는 평균과 표준편차로부터 일 최저기온을 확률적인 기댓값으로 예측될 수 있었다. 이를 위하여 일 최저기온평균으로부터 일 최저기온의 표준편차의 변이를 추정하는 2차식을 개발하였다. 과거 10, 20, 30, 40, 50년의 재현 기간별로 관측된 일 최저기온의 평균, 표준편차, 극값을 분석하여 재현기간별 극값을 예측할 수 있는 계수를 도입하였고, 이 계수를 재현기간별로 추정할 수 있는 로그함수식도 개발하였다. 이 방법을 이용하여 과거 두 기간의 30년 자료를 이용하여 61개 지점에 대해 검증하였는데 평균 $1.1^{\circ}C$, 최대 $5.3^{\circ}C$의 오차를 가지고 과거 30년 재현기간의 일 최저기온의 극값을 예측할 수 있었다.
지난 10년간, 복원력 상실로 인한 어선의 해양 사고는 지속해 증가하고 있다. 특히, 소형선박 사고의 대부분은 갑작스러운 바람이 주요 원인으로 지목되었다. 바람에 의한 소형선박의 갑작스러운 사고를 예방하기 위해서는 체계적인 분석기법 개발이 필요한 실정이다. 본 연구는 확률론적 극값 추정법을 기반으로 선박의 운동성능에 바람이 미치는 영향을 평가하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 운동 해석, 극값 추출, 운동 특성 분석 등의 연구를 수행하였다. 운동 해석은 Sea State 5의 파랑에서 파도, 파도와 균일 바람, 파도와 NPD풍속 모델 바람이 작용하는 3가지 조건을 적용하였다. 극값 추출은 Hysteresis 필터링 및 Peak-Valley 필터링 기법을 적용하였다. 추출된 극값을 이용하여 적합도 시험(Goodness of Fit Test)을 4가지 분포함수에 대해 수행하여 극값을 가장 잘 표현하는 최적의 분포함수를 선정하였다. 어선의 운동 특성은 3가지 주기 운동에 대하여 (Heave, Roll, Pitch)에 평가 후, 결과를 비교하였다. 선박의 운동성능 해석은 상용 솔버인 ANSYS-AQWA를 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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