체크포인트 기법은 실시간 시스템의 내고장성을 구현하는 대표적인 방법이다. 본 논문에서는 확률 최적화를 이용하여 체크 포인트 구간을 결정하는 기법을 제시한다. 본 논문에서 다루는 실시간 시스템은 멀티 태스크(multi-task)들로 구성되며 Poisson 분포를 가지는 과도 고장이 발생한다. 또 멀티 태스크들은 비선점형 Rate Monotonic 알고리듬으로 스케줄링된다. 이번 연구에서는 멀티 태스크들의 수행 성공 확률을 체크포인트 삽입 개수로 표현하는 최적화 문제를 설정하고 이 확률값을 최대로 만드는 체크포인트 개수와 구간 길이를 구한다. 제안된 확률 계산 과정은 체크포인트 재수행 횟수에 대한 비선점형 RM 알고리듬의 스케줄링 가능성을 판별하는 방법도 포함한다. 사례 연구를 통해서 제안된 기법의 적용가능성을 입증한다.
수공구조물의 계획이나 안전한 설계에 필요한 계획강우량으로서 확률강우량의 정확한 파악은 구조물의 내용년수와 결부시켜서 연구 검토되어야 할 문제라 생각되어 본 고에서는 국내 주요지점 가운데 3개지점(서울 부산 및 대구)의 24시간 이하의 강우량 자료를 기본자료로 취하여 해석한 내용이다. 본 연구의 주요내용을 약술하면 다음과 같다. 1. 기왕의 수문자료중 결측된 자료에 대한 보완 $\circled1$ Fourier Series Method. $\circled2$Trend Diagram Method $\circled3$ Mean Value Method. 상기 ${\circled1}{\circled2}{\circled3}$방법을 실시하여 산출한 치들 중에서 방화공학적인 면을 고려하여 최대치를 선택하여 결측된 자료를 보완하였다. 2. 자료의 통계치 산정 강우량자료를 Computer에 의하여 작은 것부터 크기 순위로 나열하고 이와같이 정리된 자료치를 log, $\sqrt{}, \sqrt[3]{}, \sqrt[4]과 $\sqrt[5]의 값으로 변환시켜 필요한 통계치를 산정하였다. 3. 분포형 검정과 최적분포형의 설정 $x^2-Test$에 의하여 분포형을 검정하고 자료의 기각을 행하여 이 결과에 의하여 최적분포형을 설정하였다. 4. 내용안전년수에 따르는 확률강우량 확률년(재현기간)과 내용안전년수와의 상관 관계를 고찰하여 내용안전년에 대한 확률강우량을 제시하였다. 결론적으로 지점별 및 강우계속 시간별로 강우량의 최적분포형을 선정하여 최적분포식을 설정하였다. 또한 안전율과 내용연수에 대한 확률강우량을 계산하여 표로서 제시하였다.제시하였다.했으며, 여러 가지 特殊染色法이 개발되어 사람의 染色體 하나 하나를 정확히 식별 할 수 있는 단계에 접어들게 되었다. 그중에서도 식별 할 수 있는 단계에 접어들게 되었다. 그중에서도 대표적인 것이 키나크린 螢光染色法(quinacrine fluorescence staining method)와 김자分染法(heat-giemsa staining method)이며 이들 방법을 통하면 染色體의 縱軸에 따라 특유한 明暗의 밴드 패턴(banding patterns)이 나타나게 되어, 사람만이 아니라 고등한 동물의 모든 染色體가 쉽게 同定이 된다는 것이다. 조파구간에는 초장에 큰 변이가 없었고 파종기가 늦어짐에 따라 짧아졌다. 초장의 신장속도는 파종기가 늦어짐에 따라 현저하게 빨라지고 특히 조생종이 만생종보다 더욱 가속적인 경향이었다. 따라서 최고초장과 최저초장과의 절대치의 차이는 조생종일수록 적고 만생종일수록 큰 격차를 보이었다. 6. 간직경에 있어서도 만생종은 일반적으로 조기파종할수록 굵고, 조생종과 중생종은 4월 25일 파종기가 가장 굵은 편이며 이보다 파종기가 지연 가늘어지는 경향이었다. 7. 간중은 품종의 조만생에 따라 약간의 차이는 있으나 대체로 적기(4월 25일~5월 15일)보다 조기 혹은 만기 파종하면 작아지나 파종기 이동에 따른 간중의 변화는 품종의 조만성에 따라 양상을 달리하여 조생종은 4월 25일 내외, 중생종은 4월 25일~5월 15일 내외, 만생종은 4월 5일~5월 15일 내외의 파종기에서 최고수량에 달하고 이후 직선적으로 감소하였다. 8. Brix 도는 품종에 따라 절대치가 다르며 또한 파종기가 5월 15일 이후로 늦어짐에 따라 직선적으로 감소되어 파종기(x)와 Brix 도(y) 간에 고도의 부상관관계를 볼 수 있었다. 9. 출수후 40~45일경의 절간부위별
설계홍수량은 수공구조물의 규모를 결정하는데 이용되며, 국내에서는 설계홍수량을 산정하기 위하여 지속시간과 재현기간에 따라 면적강우량을 추정한다. 지점강우량은 제한된 지역을 대표하는 값이므로 지점강우량을 기준면적에 대한 면적강우량으로 환산하기 위하여 면적우량환산계수(ARF, Areal Reduction Factor)를 적용한다. ARF를 산정하는 방법은 과거 관측자료를 활용하여 산정하는 경험적 방법(empirical method)이 주를 이루고 있으며, 경험적 방법은 크게 면적고정형(Fixedarea) 방법과 호우중심형(Storm-centered) 방법으로 분류된다. 면적고정형 방법은 국내 하천설계 기준에서 적용하고 있는 방법으로 면적강우 및 지점강우의 연 최대치를 독립적으로 빈도 해석하여 ARF를 산정하므로 실제 강우사상으로부터 산정된 값과 편차를 보인다. 반면 호우중심형 방법은 각각의 강우사상을 분석 대상 유역 중심에 공간 전이시켜 최대 강우량이 발생하도록 하는 방법으로, 레이더 강우를 활용하면 실제 강우사상의 공간분포 특성을 반영한 현실적인 ARF 산정이 가능하다. 본 연구에서는 국내 기상청에서 제공하는 홍수기(6-9월)의 10분 단위 단일편파 전국합성 레이더 자료를 활용하여 지속시간 1, 3, 6, 12, 24시간에 대한 호우중심형 ARF를 산정하였고, 면적강우 산정 시, 강우사상의 면적을 원형 또는 타원형으로 선정하여 강우의 형상 및 방향성을 고려하였다. 또한 레이더 강우의 중심강우를 지상강우 자료로 산정된 확률강우량 기준으로 분류하여 재현기간별 호우중심형 ARF를 산정하였으며, 이를 통해 기준면적, 지속시간, 재현기간에 따른 ARF의 특성을 분석하고자 하였다.
지역빈도해석은 수문관측자료의 보유기간이 짧은 지점 또는 미계측 지점에 대하여 보다 정확하며 신뢰할 수 있는 설계수문량을 산정하기 위해 널리 사용되고 있는 방법이다. 지역빈도해석에서 사용되는 가장 대표적인 모형인 홍수지수모형 (index flood model)은 각 지점의 표본평균을 홍수지수로 정의하고 이를 이용하여 설계수문량을 산정하는 방법이다. 모홍수지수모형 (population index flood model)은 표본평균을 홍수지수로 사용함으로써 발생하는 설계수문량의 왜곡과 오차를 극복하기 위해 제안된 방법으로 홍수지수를 미지의 모분포로 가정한 후 설계수문량을 산정한다. 본 연구에서는 모홍수지수모형을 국내 강우관측자료에 적용하여 지역빈도해석을 수행하고자 한다. 먼저, 이질성척도(heterogeneity)를 통해 지역동질성이 확인된 지역에 대하여 GEV 분포형을 적용한 비정상성 모홍수지수모형을 적용해 지역빈도해석을 수행하고 확률강우량을 산정하였다. 또한, 기존의 지점빈도해석 및 L-moment 기반의 지역빈도해석 결과와 비교를 통해 모홍수지수모형의 적용성을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제11권1호
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pp.83-90
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2000
이원분할표의 두 범주형 변수에 대한 독립성을 검정할 때 흔히 카이제곱 검정통계량이 사용된다. 표본추출 모형이 다항이나 곱다항인 경우 이 검정통계량이 독립성 가정하에서 근사적으로 카이제곱 분포를 따르게 되는 것은 잘 알려진 사실이다. 두 주변값이 모두 주어진 경우 독립성 가정하에서 표본추출 모형은 다중 초기하분포가 되며 앞의 모형과 마찬가지로 카이제곱 통계량에 근거한 검정을 사용할 수 있다. 이 연구에서는 주변값이 주어진 경우에 카이제곱 통계량의 소표본 분포를 대표본 분포인 카이제곱 분포와 비교하고자 한다. 표본크기가 작은 몇 개의 경우에 대해 카이제곱 통계량의 소표본 분포를 직접 계산해보았다. 표본크기가 큰 몇 개의 경우는 간단한 몬테칼로 알고리듬을 통해 소표본 분포를 생성하고 카이제곱 확률도와 콜모고로브-스미노브 단일표본 검정을 이용하여 대표본 분포와의 일치성을 알아보았다.
본 연구에서는 산악형 강수의 특성을 보이는 제주도의 여러 지형 조건과 강수량의 관계를 확인하고 강수량에 영향을 미치는 주요 인자를 분석하였다. 제주도는 원추형의 형태로 중심에 한라산이 있는 전형적인 산악형 지형이고 해발고도의 분포가 $EL.0^{\sim}1950m$로 다양하여 본 연구의 대상지역으로 선정하였다. 강우자료는 제주도 내 기상관서 4개소(제주, 서귀포, 성산포, 고산) 및 자동기상관측소(AWS) 13개소의 관측자료를 활용하였으며, 짧은 자료기간을 보완하기 위해 지역빈도해석을 적용하여 확률강우량을 산정하였다. 본 연구에서는 강수에 영향을 줄 수 있는 지형인자 6개를 지리정보시스템(GIS)을 이용하여 추출하였으며, 추출된 지형인자에 대하여 요인분석으로 대표 인자를 추출하고 요인과 실제변수들의 강수량에 미치는 영향을 확인하기 위하여 회귀분석을 실시하였다. 검정결과 도출된 요인을 이용하면 강수량 산정 시 지형 변수들의 영향을 반영함과 동시에 보다 적은 수의 변수를 이용하여 지형 변수들을 모두 반영하였을 경우와 비슷한 결과를 얻는다는 것을 확인하였다. 따라서 추후 지형 변수들을 추가로 확보하여 지형특성을 반영한 간편하고 합리적인 강수량을 산정하기 위한 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.
최근 수문자료에 비정상성이 관측됨에 따라 비정상성 지역빈도해석에 대한 연구가 진행되고 있다. 홍수지수법 (index flood method)은 지역빈도해석에서 가장 널리 사용되는 방법으로 각 지점의 특성을 반영하는 홍수지수 (index flood)와 지역적 특성을 대표하는 성장곡선 (growth curve)을 통해 확률수문량을 산정하며, 비정상성 지역빈도해석의 경우 홍수지수법 내의 요소들을 시간에 대한 함수로 정의함으로써 비정상성을 반영한다. 본 연구에서는 다양한 형태의 비정상성 홍수지수법을 통해 비정상성 지역빈도해석을 수행하고 각 방법에 따른 성능을 비교하였다. 이를 위해 경향성을 가지는 매개변수를 포함하는 비정상성 분포형을 모분포로 가지는 자료를 생성하였으며, 이를 기반으로 다양한 경향성을 가지는 자료들로 지역을 구성하였다. 구성된 지역에 대해 동질성 검토를 수행하여 비정상성 자료들이 포함된 지역의 동질성을 확인하였으며, Monte Carlo 모의실험을 통해 각 비정상성 홍수지수모형에 대한 확률수문량의 RRMSE와 RBIAS를 산정하여 성능을 평가하였다.
최근의 지구온난화에 따른 기후변화로 인하여 홍수와 가뭄과 같은 극한 사상의 발생 빈도가 증가하고 있는 추세이다. 특히, 가뭄은 장기간에 걸쳐 피해를 유발시키는 대표적인 자연재해 중의 하나이다. 따라서 본 연구에서는 가뭄의 크기와 정도를 정량화 할 수 있는 가뭄빈도해석을 수행하였다. 가뭄빈도해석을 위하여 우리나라의 61개 지점을 대상으로 EDI 가뭄지수를 산정하였다. 일별로 산정된 EDI 지수를 이용하여 연도별로 최저값을 추출하였다. 추출된 EDI 자료를 이용하여 빈도해석을 수행하였다. 빈도해석은 복합 확률 분포형 등의 장점을 갖고 있는 경계핵밀도함수를 이용하여 수행하였다. 분석 결과에서 재현기간 5년 내지 10년에서 극단적으로 건조함을 나타내는 가뭄지수인 -2.0 이하의 값을 갖는 것으로 나타났다. 따라서 가뭄은 평균적으로 재현기간 5년에서 10년 사이에 반복적으로 발생할 수 있다. 그러므로 가뭄에 대한 지속적인 모니터링 시스템의 구축과 가뭄피해를 최소화 할 수 있도록 해야 한다.
면적감소계수(ARF)는 면적강우에 대한 지점강우의 비로 정의되며, 과거 면적확률강우량 산정시 유역 내의 여러 지점강우량을 티센기법, Kriging 기법 등을 통해 공간보정을 실시하고 면적강우량을 산정하였다. 하지만 이러한 방법은 강우의 시공간분포 특성을 정확히 반영하지 못하는 단점이 있기 때문에, 최근에는 많은 연구에서 레이더 강우를 활용한 ARF를 산정한다. 기존의 연구에서 이중편파레이더를 사용하여 낙동강 유역의 호우중심형 ARF를 산정한 바 있기 때문에, 본 연구에서는 산정된 ARF 값을 적용한 설계홍수량은 분석해보고자 한다. 대상유역은 낙동강 유역내의 유역들을 대상으로 하고자 한다. 낙동강 유역에는 약 $175km^2{\sim}2000km^2$의 다양한 면적의 유역들이 존재함을 확인하였다. 따라서 면적별로 대표적인 유역을 선정하여 설계홍수량을 산정하기에 적합한 지역이라 판단된다. 설계홍수량을 산정하기 방법으로는 강우-유출 모형을 이용하고자 한다. 이용할 모형은 호주에서 개발된 IHACRES 모형으로써, 개념적인 모형으로 장기 및 단기 강우사상을 모두 모의할 수 있는 특징을 갖고 있다. 따라서 낙동강 내의 선정된 유역들을 실제 강우자료를 통해 각 유역의 매개변수를 산정하고, 확률강우량과 Huff분포를 이용한 지속시간 24시간의 설계강우량을 산정하고자 한다. 산정된 설계강우량에 앞서 소개한 이중편파레이더 ARF를 적용하여 설계홍수량을 산정하고, ARF를 적용하지 않고 산정한 설계홍수량, 두 값의 차이를 통해 ARF를 통해 감소된 설계강우량의 비와 ARF 적용 유무에 따른 설계홍수량 차이의 비를 비교하여 이중편파레이더 ARF가 면적별로 미치는 영향을 알아보고자 한다.
본 연구에서는 Huff(1967) 방법의 국내유역 적용을 위한 개선방안으로서 유역내 외 관측소의 강우사상별로 점우량 25.4mm이상과 면적평균우량 12.7mm이상의 자료를 사용하는 방법을 제시하였다. 본 연구의 분석결과 강우지속기간 등급별 최빈분위의 대부분이 면적평균우량과 같은 분위가 선택되어 유역의 대표성을 갖는 것으로 분석되었다. 건설교통부(2000) Huff 방법과 본 연구의 방법으로 시간분포 시킨 결과 지속기간별 첨두강우강도의 크기는 본 연구의 방법으로 산정된 값이 컸으나, 지속기간에 따라 일관된 경향을 나타내지는 않았다. 전술한 두 방법에 의해 시간분포 시킨 지속기간별 확률강우량을 입력으로 하여 유입수문곡선을 모의하였다. 첨두강우강도의 경우와는 달리 지속기간별 첨두홍수량의 값은 지속기간 12시간을 기준으로 지속기간이 증가됨에 따라 두 방법에 의한 값의 차이가 커졌다. 특히, 임계지속기간을 고려한 첨두홍수량에서 큰 차이를 보였으며, 이는 지속기간별 첨두홍수량 차이에서도 유사한 특성으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 제시한 방법은 지속기간에 관계없이 하나의 누가곡선을 이용해왔던 기존방법에서 탈피해 지속기간별로 누가곡선을 구분함으로써 지속기간별 강우의 시간분포 특성과 유역의 대표성을 갖는 무차원 누가곡선 작성방법으로 효과적일 것으로 기대되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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