수문학적 예측에 있어서 강우수치예보의 활용성을 제고하기 위하여 인공신경망을 이용한 정량강수예측기법을 제시하였다. 본 연구에서는 2001년 6월과 7월, 2002년 8월의 중규모수치예보자료와 AWS의 3시간 누적강수, 상층기상관측소에서의 가강수량과 상대습도, 각 선행시간별 강수발생확률을 이용하여 각 선행시간에 따른 강수량을 예측하였다. 강수는 대기변수의 물리적 비선형조합으로 발생하기 때문에 강수에 영향을 미치는 대기변수와 관측강수사이의 비선형관계를 고려하는데 유용한 인공신경망기법을 이용하였다. 인공신경망의 구조는 전방향 다층퍼셉트론(feedforward multi-layer perceptron)을선택하였으며, 신경망의 학습 시 음의 강수모의값을 고려하여 무강수로전환하기 위하여 비선형 양극활성화함수를 사용하였다. 중규모수치예보모형과 인공신경망에서 예측된 강수량은 Nash-Sutcliffe Coefficient of Efficiency (NS-COE)와 Coefficient of Correlation (CORR)로 선행시간별로 통계분석을 실시하였다. 3시간 누적강수를 기준으로 NS는 한반도영역에서 평균적으로 선행시간이 12 hr인 경우 -0.04에서 0.31로, 선행시간이 24 hr인 경우 -0.04에서 0.38로, 선행시간이 36 hr인 경우 -0.03에서 0.33으로, 선행시간이 48 hr인 경우 -0.05에서 0.27로 증가하여, 강수예측의 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다.
WWW의 급격한 발전은 몇몇 웹 서버에 큰 과부하를 가져오게 하였다. 이로 인해 고성능 웹서버의 구축이 필요하게 되었는데 그중 프로세스의 오버헤드를 줄이기 위해 도입된 멀티 쓰레드 기법을 이용한 병행 웹 서버들이 많이 이용되게 되었다. 일반적으로 멀티 쓰레드 기법을 이용하는 웹 서버의 구조는 요구 기반 웹 서버 작업 기반 웹 서버 Thread Pool 구조 웹 서버 등으로 나눌수 있다. 본 논문에서는 이런 웹 서버들을 리눅스가 탑재되어 있는 다중 처리기상에 구현하였으며 다양한 환경하에서 성능을 비교 분석하였다 각각의 웹 서버들은 Pthread 라이브러리와 Socket 라이브러리를 이용하여 구현하였으며 여러 파라미터-CPU 개수 CGI 비율, 웹 서버구조, 파일크기 부하량 등-를 조절하면서 실험하였다 실험 결과 분석에 의하면 요구 기반 웹 서버에서는 하나의 CPU에서 수행이 되는 쓰레드의 개수가 많게 되면 성능이 저하되는 것을 볼 수 있었고 작업 기반 웹 서버에서는 단계사이의 불균형으로 인하여 큐에서의 대기 시간이 누적되면 성능이 저하되는 것을 볼수 있었다,. Thread Pool 구조의 웹서버는 쓰레드의 개수가 조절되고 큐에서의 대기 시간 또한 없앰으로 해서 다른 웹 서버에 비해 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다. 이와 같은 실험 결과는 다중 처리기를 이용한 고성능 웹 서버를 구축하는데 있어서 이용될 수 있을 것이다.
사고시 대기확산을 평가하기 위해서 USNRC Reg. Guide 1.145에 기초하여 개발된 PAVAN과 XOQAR 코드는 X/Q 값을 계산할 때, 누적빈도에 대하여 X/Q 값이 log-normal 용지에 그려진다. 이 그래프에서 가장 높은 X/Q 값으로부터 시작하여 이 점으로부터 10개의 X/Q을 포함하는 영역내의 모든 다른 점 사이의 경사를 비교하여 가장 작은 음의 경사를 갖는 선을 생성하는 계수들이 저장되며, 이 선의 끝점이 다음 영역의 시작점으로 이용되어 반복적으로 선이 그려진다. 이와 같이 그려진 선을 이용하여 누적빈도 0.5%, 5% 혹은 50%에 상응하는 X/Q 값이 계산되어, 사고 후 $0{\sim}2$ 시간의 X/Q 값으로 이용되며 매우 보수적인 경향을 갖게 된다. 본 논문에서는 퍼지 논리 추론계통을 이용하여 누적빈도에 대한 X/Q 값의 비선형 보간을 수행하였다. 퍼지 논리 추론계통은 비선형 보간을 위해 탁월한 방법으로 알려져 있다. 제안된 방법을 영광 원자력발전소의 잠재적 방사성물질 누출에 적용한 결과, 좀 더 현실적인 값을 제공하는 것으로 확인되었다.
본 연구의 기본개념은 개별 차량이 대기차량 검지기를 통과할 때 "점유시간이 길다면 곧 차량은 정체하고 있다."라는 아주 기본적인 명제에서 출발하고 있다. 즉 차량의 속도를 고려하지 않고, 점유시간과 정체도는 비례한다는 개념으로부터 차량의 점유시간에서 정체도의 개념을 바로 유추하는 것이다. 본 연구에서 수행한 결과만을 놓고 본다면, 본 연구에서 제안하는 방식인 지점속도 대신 주기단위 점유율을 사용하는것이 모형이 정확도와 대기길이 추정의 신뢰도 측면에서 공히 우월한 결과를 얻었다. 이외 운영자 측면에서의 이점으로는 긴존 방식에서 요구되는 모수 s1, s2, Thdoc 값을 현장에 맞게 최적화 할 필요 없이 점유율을 곧 바로 정체도로 사용할 수 있다는 장점도 매력적일 수 있다. 점유율 방식을 사용할 경우 물론 현장 상황에 따라 조정되어야 할 변수들이 있겠지만, 기정값으로는 기존 임계정체도에서 사용하는 값인 0.7 대신에 0.20 - 0.30 정도가 적당한 것으로 분석되었다. 단, 제안 모형의 한계로는 본 모형은 누적 점유시간을 계측 주기시간 동안의 점유율을 사용하기 때문에 만일 대기차량이 형성되어 있는 동안 차량이 검지기를 점유하지 않을 때는 상당한 오차를 가지게 된다는 문제가 있다. 따라서 제안방식의 모형의 추정 신뢰도를 제고하기 위해서는 현재 상류부 대기길이용 검지기인 1.8m X 1.8m 크기의 검지기를 차량흐름 방향으로 크게 하거나 아니면 아예 검지기를 쌍으로 설치하는 것이 필요하다고 하겠다. 또한 COSMOS 시스템에서의 신뢰도 높은 대기길이 추정 기능은 과포화시 효율적인 신호제어에 필수적으로 요구되는 기능으로 향후 이와 관련된 후속연구가 활발히 진행되기를 바란다.그리고 매트릭스는 $256\times512$ 였다. MRI촬영자료에서 관절연골부위를 픽셀단위로 비교분석 하였다. 배양이 끝난 관절연골은 hematoxylin & eosin, toluidine blue, alcian blue, trichrome 염색 등을 시행하여 관찰하였다. 결과 : Dimethylmethylene blue를 이용한 GAG의 정량분석결과 배양시간증가에 따라 GAG의 농도가 비례적으로 증가하였다. $Gd(DTPA)^{2-}$ 첨가된 trypsin배양에서 관절연골의 T1 강조 영상에서의 신호강도는 trypsin 배양에 비하여 평균 $42.0\%$ 증가하였고 4시간과 5시간배양에서는 trypsin에서만 배양한 관절연골에 비하여 신호강도가 더욱 뚜렷하게 증가되었다 (p<0.05). 관절연골의 T1, T2, rho 이완시간은 배양시간에 따라 유의성 있는 차이가 관찰되지 않았으나 $Gd(DTPA)^{2-}$ 첨가된 trypsin배양에서 T1이완시간의 증가가 관절연골의 표층부와 이행부에서 측정되었다. 조직검사결과 trypsin 배양의 관절연골에서 toluidine blue와 alcian blue염색에서 결손이 관찰되었다. 결론 : Trypsin 배양시간에 따라 관절연골의 GAG결손을 정량적으로 확인할 수 있었고 픽셀크기 $97.9\times195\;{\mu}m$인 MRI로 $Gd(DTPA)^{2-}$-조영증강 및 이완시간을 측정할 수 있었다. 배양시간에 따른 GAG결손은 T1, T2, rho 이완시간보다 $Gd(DTPA)^{2-}$-조영증강에서
미해양대기청 기후예측센터(Climate Prediction Center, NOAA)에서 제공하고 있는 기후지수(climate indices)를 예측인자로 하고 금강유역의 5~6월의 강우량을 예측대상으로 하는 원격상관기반 통계모형을 구축하였다. 1988년부터 2017년까지의 30년 자료에 대해 예측인자와 예측대상간의 시간지연상관분석을 수행한 결과 NAO(North Atlantic Oscillation), EP/NP(East Pacific/North Pacific Oscillation), EA(East Atlantic Pattern), WP(Western Pacific Index) 등과 상관성이 높은 것으로 분석되었으며, 이러한 시간지연 기후지수를 이용하여 4개월전에 5,6월 강수량을 예측할 수 있는 다중회귀모형을 개발하였다. 관측 강우량 아노말리가 큰 경우에는 다소 과소 예측되고, 아노말리가 작은 경우에는 다소 과다 예측되는 경향을 보였지만 관측 강우량과 예측 강우량간의 상관계수가 0.75로서 비교적 우수한 예측 결과를 나타내었다. 5~6월 강우량 아노말리의 3분위 예측성을 평가한 결과 평년이상 적중률은 77.8%, 평년수준은 81.8%로서 예측 성공률이 높았으며, 5, 6월 누적강우량이 매우 작았던 92년과 95년을 제외하고는 강우량이 적은 해에도 예측성이 우수하여 평년이하 적중률이 70.0%를 나타내었다. 따라서 본 개발모형은 최소 4개월 이전 선행시간을 가지고 늦봄, 초여름강우량을 예측할 수 있는 저비용의 가뭄 예측 도구로 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
이 연구는 수자원 환경을 전반적으로 객관화, 계량화하는 새로운 방법이 성공적임을 소개한다. 기존의 계량법이 일강수량, 월 강수량, 년 강수량 등등, 단순한 수학적 합계에 치중한 결과 가중 중요한 강수의 시간 분포를 간과하였다. 이 단점을 해결하여, 1) 구체적으로 매 시간, 매일 남아 있다고 추정되는 물의 양 만을 합산하는 방법을 택했다. 시간적 감소함수를 이용하여, 강수 후 유출과 증발 등으로 사라지는 물의 양을 고려한 것이다. 2) 합산기간을 객관화하였다. 기본 합산 기간을 365일로 하고, 물 부족 또는 물 과잉이 지속될 경우는 지속되는 기간만큼, 합산기간을 늘이는 방법을 택했다. 따라서 다른 지수들이 임의로 3개월 또는 12개월 등등으로 기간을 결정하는 단점을 해결했다. 이렇게 계산되는 4차원 강수지수(4-Dimensional Rain Index, 4RI)는 1) 일별유효강수지수 (AWRI), 2) 일별가뭄지수(EDI), 3) 일별 홍수지수(FI), 4) 시간별 장기 물지수(LWI), 5) 시간별 단기 물지수(SWI) 등 5개가 기본지수이다. AWRI는 매일 남아 있는 물의 양이다. 이로 인해, 전 지구의 수자원과 재해위험의 시공간적 분포의 정량화 분석이 정밀해졌다. 지구상에서 물 집중이 가장 강한 곳은 캄보디아 내의 한 지점이며 시기는 7월 말이고, 가장 약한 곳은 사하라 사막의 한 지역임이 확인되었다. 또 한국에서 발생하는 갈수기와 풍수기가 정의되었고, 이들의 각 지역별 특성과 차이가 정량적으로 드러났다. 시간적 분포 또한 명확하게 드러나, 각종 저수지의 물 관리나 농?임산물의 생산관리에 획기적 전환점이 마련되었다. 각 국가별로, 각 지역별로 이런 분석은 향후도 무수히 시도되어야 할 것이다. EDI는 매일의 AWRI를 그 날짜의 평균치와 비교한 값이다. 장기가뭄 및 단기가뭄의 강도를 모두 가장 정밀하게 표현한다. FI는 일별로 홍수, 산사태, 침수, 토사 (이하 홍수 등이라 칭함)의 위험을, LWI는 장기 누적된 강수량에 의한 돌발적 홍수 등의 위험을, SWI는 단기 누적된 강수량에 의한 돌발적 홍수 등의 위험을 잘 반영한다. 이들은 모두 시간적으로 산발적인 호우에 의한 홍수 등의 위험을 한 개의 지수로 표현해 주는 장점이 있다. 강수 후 홍수가 발생하기 까지는 시간차이가 있기 때문에, 특히 호우 경보에는 SWI가, 홍수 경보에는 LWI가 아주 효과적이다. 결론적으로 5개의 4차원 강수지수는 물환경의 시공간적 분포진단과 예측, 그리고 조기경보에 혁명적 진화를 초래함이 확인되었다. 따라서 추후 모든 강수기후와 연관된 연구는 연강수량 등의 단순 합산보다, 4차원 강수지수를 먼저 사용하는 것이 바람직 할 것임이 제안되었다.
최근 서울, 부산, 울산 등에서 도시 돌발홍수가 빈번히 발생하고 있고 이에 따른 인명 손실 및 재산 피해가 빠르게 증가하고 있다. 그러나 집중 호우의 대부분은 저고도 대기에서 생성 및 발달되며, 소멸까지의 시간은 2-3 시간에 불과하여 기존의 우리나라 수문기상 관측시스템은 이러한 유형의 강우량 예측에 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 이 문제를 해결하기 위해 기상, 재난 관련 정부 기관들이 저고도 수문기상 관측을 위한 도시형 X-밴드 레이더 네트워크 구축을 계획하고 있다. 본 연구의 목적은 그보다 선행하여 돌발성 수문기상 재해연구를 위해 한국건설기술연구원에서 도입한 X-band 이중 편파 레이더 시스템을 이용하여 보다 간단하고 정확한 재난 감시 및 예경보 시스템을 개발하는데 있다. 본 연구에서는 X-밴드 레이더 데이터로부터 추정된 정량적 강수량을 모니터링 하여 도시 지역의 돌발홍수를 자동으로 경고하는 방법을 제안한다. 또한 Google 어스 플랫폼을 사용하여 정확한 3D QPE-GIS 매칭 기법을 개발함으로써, 심각한 수문기상 현상이 발생하는 정확한 위치를 추적하고 직관적인 경보서비스를 가능케 한다. 본 연구에서 제안하는 경보시스템은 레이더 데이터 분석도구, 위험결정 도구 및 위험경고 표시 도구의 세 가지 기술로 구성된다. 제안된 돌발홍수 경보시스템은, 시뮬레이션을 통해 X-밴드 레이더 데이터로부터 정량적 강수량이 계산되며, GIS 상에서 레이더 반사도 및 강우강도가 3차원 이미지 형태로 표시된다. 그런 다음 Google 어스에서 3D 큐브 블록으로 대표되는 강수량이 동시에 누적표출 되도록 설계되었다. 또한 분석된 X-밴드 레이더 데이터로부터 지역별 누적 강수량을 업데이트 및 모니터링하고 기 설정된 돌발홍수 발생 한계치(trigger)에 도달하면 홍수경보 메시지를 표시한다. 향후, 제안된 경보시스템에 대한 기술적 도구를 개선하면서 대규모 수문기상 레이더 네트워크로 광범위한 강우를 모니터링하면 전국적인 돌발홍수 경보시스템으로 확대가 가능하다.
국내 통신사업자들이 xDSL 등 초고속 인터넷 액세스 서비스를 왜곡된 요금구조로 경쟁적으로 보급함에 따라 급속히 확산되고 있으나, 엄밀히 원가를 감안한다면 여전히 AO/DI는 인터넷 트래픽 폭증으로 인한 전기통신망의 과부하를 통신사업자가 경제적이며 효과적으로 대처할 수 있는 현실적인 대안이라 할 수 있다. 본 논문은 AO/DI의 동적 채널 할당 및 해지에 있어서 VIA가 권고한 정책보다 효율적으로 대역폭을 할당, 해지할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 관찰 시점까지의 누적된 트래픽의 양과 변화를 감안하여 평균 트래픽과 분산을 추정함으로써 트래픽의 변화에 적응하여 채널 할당, 해지 시점을 결정할 수 있으며 트래픽 특성에 따라 매개 변수의 조정을 통하여 D 채널, B 채널의 이용률을 제어할 수 있고 평균 대기시간 등의 성능을 최적화할 수 있음을 보인다. 또한, 이를 기초로 응용 프로토콜을 감지하여 응용이 갖는 고유의 트래픽 특성과 요구사항에 적합한 채널 할당/해지 방안도 제시한다.
현재 우리나라의 수많은 관광지에서는 극심한 교통혼잡과 주차난을 겪고 있다. 본 연구는 대포항 교차로와 대포항 주차장의 기하구조 및 이용실태를 조사한 후, 현재 교차로와 주차장 진ㆍ출입로의 기하구조와 주차장 운영현황 및 그 이용실태의 문제점 분석을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 현장에서 실제 조사한 교차로의 도로조건과 주차장의 진ㆍ출입로는 조사된 그림(1. 대포항 교차로, 2. 대포항 주차장 구획도)으로 분석하고 주차자의 운영현황 및 이용실태는 현장조사를 토대로 누적주차대수, 주차회전율, 차량당 평균주차지속시간, 주변도로 혼잡영향 분석 등의 방법을 통해 얻어진 결과로 분석할 것이다. 분석결과, 주차장 인접 교차로에서는 버스정류장과 우회전 차로의 합류, 우회전 차로와 주차장 진ㆍ출입로의 합류 등의 기하구조상의 문제로 직진ㆍ우회전 차량, 주차장 진ㆍ출입 차량의 혼잡을 예상할 수 있었고, 주중에는 13시 51분에, 주말에는 10시55분에 이미 주차장은 포화상태를 보여 최초 대기차량이 발생하였으므로 주차공급이 부족함을 알 수 있었다. 그러나, 관광지라는 특성상 기후나 시기적 영향을 많이 받는다는 점을 감안해야할 것이다. 따라서, 관광지 주차장의 조사는 여러 가지 측면에 더 연구되어질 필요가 있다.
산림사면에서 수문학적 과정을 이해하는데, 증발산 중 토양증발을 구분하여 규명하고 정량화하는 것은 도전적이지만 중요한 연구 주제이다. 본 연구에서는 2009년 5월 22일부터 31일까지 총 10일 동안에 습윤한 산림사면에서 세 지점에서 깊이별 토양수분을 집중 측정하고, 분석하여 토양증발과 관련 기작에 대해 연구하였다. 토양증발을 평가하는 방법은 토양수분자료의 물질수지($E_{SM}$), Penman식(1948) 그리고 수정된 Penman식(Staple (1974), Konukcu (2007), 평형증발($E_{equili}$))이다. $E_{SM}$을 계산하기 위해서는 지표면의 에너지 균형식을 이용하여 토양내의 증발깊이(DSL, dry surface layer)를 평가하였다. 그 결과, 각 지점(A, B, C)의 2시간별 10일 동안의 누적 증발량($E_{SM}$)은 약 2.09, 1.80 그리고 2.88mm으로 평가되었다. Penman식(1948), Staple (1974), Konukcu (2007), 평형증발($E_{equili}$)의 누적 증발값은 각각 4.91, 8.80, 8.63 그리고 3.28mm으로 $E_{SM}$보다 높은 값들을 보여주고 있다. 산림 내 토양증발은 직접적인 복사량과 바람의 영향보다는 낙엽층과 DSL으로 인해 토양 내의온도상승과 대기와의 상호작용을 통해서 일어난다. 이는 $E_{SM}$는 복사량의 변화보다 2~4시간 정도의 시간적 지체(time lag)가 보이기 때문이다. DSL과 지표저항($r_s$)은 토양수분이 감소함에 따라 선형적으로 증가하였다. 관측된 장력 및 토양수분의 수직적 분포를 분석함으로써 확보되는 DSL 값은 에너지 방정식에 의해서 추정된 값과 유사하게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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