개수로에서 식생은 항력을 발생하여 평균유속을 감소시킬 뿐만 아니라, 식생영역과 비식생영역의 경계에서 유속 차를 발생시켜 일반 개수로 흐름보다 복잡한 흐름구조를 형성한다. 또한, 식생은 개수로 흐름에서 부피를 차지하여 식생영역의 유량을 감소시킨다. 일반적으로 식생이 식재된 개수로 흐름을 수치모의 할 경우 체적비를 고려하지 않을 때가 많다. 하지만 물과 식생의 체적비가 높을 경우, 식생에 의한 부피를 고려하지 않으면 실제 유속을 과다산정 하여 흐름모의가 정확하지 않다. 그러므로 식생이 있는 흐름을 정확히 수치모의하기 위해 식생의 체적비를 고려하여 실제 유속을 산정하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 식생된 개수로 흐름의 수치모의에서 체적비 도입의 필요성을 분석하였다. $k-{\varepsilon}$ 난류모형을 이용하여 수치모의를 수행하였고, 지배방정식에 식생항을 추가하여 식생이 식재된 개수로 흐름을 모의하였다. 식생 체적비를 고려하기 위해 지배방정식에 식생 체적비에 관한 항을 추가하였다. 체적비 도입의 필요성을 알아보기 위해 선행연구의 침수식생 실험수로를 대상으로 수치모의하였다. 식생밀도가 낮은 경우 식생 체적비의 고려 유 무가 모의결과에 미치는 영향이 작았으나, 식생밀도가 높은 경우에는 식생 체적비를 고려한 경우가 보다 정확한 모의결과를 도출 할 수 있었다.
무선 근거리 지역망(Wireless LAN;WLAN) 환경에서 다중 채널을 이용하여 실시간 서비스를 제공하기 위한 매체 접근제어 계층에서의 채널의 사용 구간 할당 방법을 제안하고, 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제한된 방식의 실시간 서비스 지원 성능과 채널의 사용 효율을 분석한다. 제안한 채널 사용 구간 할당 방안은 개선된 매체 접근 제어 프로토콜 RICH-DP (Receiver-Initiated Channel-Hopping with Dual Polling)를 바탕으로 한다. 무선 환경에서 RTS-CTS를 사용하는 프로토콜은 SRMA, MACA, MACAW, IEEE 802.11, FAMA 등이 있다. 최근에 단일 채널을 환경에서 RICH(Receiver Initiated Channel-Mopping) 프로토콜이 제안되었다. RICH는 충돌 회피를 위해서 경쟁 구간에서 충돌 감지(carrier sensing)을 사용한다. RICH는 제한된 어플케이션에 국한되는 단절이 있다. 반면에 RICH-DP는 다중 채널 환경에서 충돌 감지와 특별한 코드(spreading code) 할당 없이 일반화된 충돌 회피를 제공한다. 실시간 서비스를 이용하자 차는 단말들로 하여금 RICH-DP를 사용하여 서비스를 제공할 때, 대역폭에 대한 정보를 AP(Access Point)로 전송토록 함으로써 비경쟁 구간에서 뿐 아니라, 경쟁구간에서도 높은 채널 효율이 얻어질 수 있도록 하고 있다. 제한된 방안의 성능 평가를 위한 모의 실험은 OPNET를 이용하여 실시간 서비스 데이터를 7개의 상태 천이를 갖는 VBR 소스로 모델링하고 비동기 트래픽들은 Poisson 소스로 모델링하여 실시간 서비스 단발들의 이용 대역폭과 채널 처리율과 시스템 지연시간을 성능 평가 인자로 하여 수행하였다. 논문에서 제한된 방법을 적용한 개선된 RICH-DP을 모의 실험을 통하여 분석한 결과 기존의 제한된 RICH-DP는 실시간 서비스에 대한 처리율이 낮아지며 서비스 시간이 보장되지 못했다. 따라서 실시간 서비스에 대한 새로운 제안된 기법을 제안하고 성능 평가한 결과 기존의 RICH-DP보다 성능이 향상됨을 확인 할 수 있었다.
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.
2011년 7월 27일 서울 지역에 내린 시간당 100mm가 넘는 집중호우로 우면산 일대에 산사태가 발생하였고, 그 결과 많은 인명과 재산 피해가 야기되었다. 이러한 토석류로 인한 피해를 저감하기 위한 여러 연구가 이루어진 바 있으나, 대부분의 연구는 연행작용에 대해서 고려하지 못하고 있거나, 인명과 재산 피해의 큰 비중을 차지하는 건물은 모의 분석에 제외되어 있다. 본 연구에서는 연행작용을 고려할 수 있는 Deb2D 모형을 이용하여 하류부에서 토석류의 유동을 건물의 유/무를 구분하여 분석하였다. 우면산 북측사면의 산사태 전 후의 항공 LiDAR DEM을 활용하여 DB를 확보하였고, 추가적으로 수치지형도를 통해 얻은 피해지역 건물들의 형상을 Deb2D 모형에 적용하여 실제 환경과 가까운 모의를 수행하였다. 이러한 자료들을 바탕으로 Deb2D 모형을 이용한 토석류 유동의 분석 및 모의실험을 진행하였고, 발생 지역의 정보가 부족하다는 점을 고려하여 지질특성에 따른 매개변수를 다양한 값으로 산정하여 토석류의 유동을 비교 분석하였다. 건물의 유/무에 따른 토석류 유동의 차이는 유역 하류부인 피해지역에서 모의실험을 통해 나타났다. 이러한 결과를 통하여 연행작용과 건물의 정보를 분석 모형에 추가함으로써 실질적인 인명과 재산 피해를 예측하고, 예방할 수 있을 것으로 기대된다.
홍수나 가뭄 등 극치 현상의 통계분석 및 빈도해석에 있어 극치분포형이 널리 사용되고 있으며, 이러한 극치분포형의 특성을 이해하기 위해서는 분포형의 오른쪽 꼬리(right tail) 부분 특성을 자세히 분석할 필요가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Monte Carlo 모의를 통하여 다양한 극치분포형의 오른쪽 꼬리 부분의 통계적 특성 및 그 예측 능력을 연구하였다. 극치분포형으로는 우리나라 확률수문량 산정에 널리 활용되고 있는 generalized extreme value (GEV), Gumbel, generalized logistic 분포를 사용하였으며, 매개변수 산정 방법으로는 확률가중모멘트법을 사용하였다. 모의실험의 모분포로는 수문빈도해석에서 많이 사용되는 GEV 분포를 사용하였고, 30년 이상 자료를 보유한 기상청 지점 자료의 왜곡도를 조사하여 모의실험에 사용되는 모집단의 왜곡도로 가정하여 표본 자료를 발생시켰다. 예측 능력의 평가는 재현기간 10~1000년의 확률수문량을 왜곡도계수를 고려한 GEV 도시위치공식을 이용하여 GEV 확률지에 도시하고, 평균제곱근오차(root mean square error), 편의(bias), 평균상대오차(mean relative difference), 평균절대상대오차(mean absolute relative difference)를 이용하여 최적 분포형을 선정함으로써 이루어진다. 또한 예측 능력 평가결과의 타당성 확인을 위해 극치분포형의 적합정도를 잘 나타낸다고 알려진 modified Anderson-Darling 방법의 검정결과와 비교하여 적절성을 확인하였다.
본 논문에서는 광대역 통신망의 표준인 ATM 서비스를 무선 환경에서 지원하기 위한 무선 ATM MAC 프로토콜을 제안하였다. 유선 환경에 비하여 조건이 좋지 않은 무선환경에서는 값비싼 무선 자원을 효육적으로 이용하여 ATM 서비스 클래스의 QoS를 만족시키지는 것이 중요하다. 따라서 대역폭이 가변적인 VBR서비스의 대역 할당 요구 채널과 VBR 이외의 트래픽의 대역 할당 요구 체널을 분리함으로써 무선 자원의 효율적 이용와 ATM서비스의 모든 클래스 QoS를 동시에 지원할 수 있는 MAC프로토콜을 제안하였고 모의 실험을 통하여 성능을 평가하였다.
본 연구에서는 한반도 전지역의 격자화를 통해 다중유역에 대한 유출량 모의 능력 평가를 제시하고자 한다. 이를 위해 기상청에서 제공하는 ASOS(종관기상관측) 자료를 IDW(Inverse Distance Weighting) 보간법으로 격자화하였고, GIS(Geographic Information System)를 활용하여 지형자료를 격자에 맞추어 구축하였다. 이렇게 구축한 자료를 사용하여 다중유역의 유출량을 Variable Infiltration Capacity(VIC) 모형으로 모의하였다. VIC 모형은 토양, 식생 및 대기 사이의 물과 에너지의 물리적 교환을 모의하는 동시에 식생 다양성, 가변 침투가 있는 다중 토양층 및 비선형 기반 흐름을 고려하는 모형이다. 이러한 모형을 다중유역에 대해 전역 매개변수를 추정하였고 총 26개의 다중관측지점에서 일별 유출량을 모의하였다. 모의된 유출량은 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)를 통해 평가하였다. 본 연구에서 구축한 대규모 수문모형은 향후 우리나라의 다양한 수자원 관리(Water resources management)에 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 Terra MODIS 위성자료와 Tensorflow를 활용해 1 km 공간 해상도의 토양수분을 산정하는 알고리즘을 개발하고, 국내 관측 자료를 활용해 검증하고자 한다. 토양수분 모의를 위한 입력 자료는 Terra MODIS NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 LST(Land Surface Temperature), GPM(Global Precipitation Measurement) 강우 자료를 구축하고, 농촌진흥청에서 제공하는 1:25,000 정밀토양도를 기반으로 모의하였다. 여기서, LST와 GPM의 자료는 기상청의 종관기상관측지점의 LST, 강우 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용해 결측치를 보간하였고, 모든 위성 자료의 공간해상도를 1 km로 resampling하여 활용하였다. 토양수분 산정 기술은 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모형의 딥 러닝(Deep Learning)을 적용, 기계 학습기반의 패턴학습을 사용하였다. 패턴학습에는 Python 라이브러리인 TensorFlow를 사용하였고 학습 자료로는 농촌진흥청 농업기상정보서비스에서 101개 지점의 토양수분 자료(2014 ~ 2016년)를 활용하고, 모의 결과는 2017 ~ 2018년까지의 자료로 검증하고자 한다.
본 연구에서는 강원도 속초시 쌍천에 위치한 쌍천지하댐이 지하수흐름에 미치는 영향을 범용 지하수 흐름해석 프로그램인 MODFLOW를 사용하여 검토하였다. 먼저 지하댐이 설치되기 전인 초기 정상류 상태를 모의하여 수두 분포를 확인하였으며, 그 후 지하댐 설치 전의 정상류 상태를 수위를 초기 수두로 하여 지하댐이 설치된 후의 대수층의 지하수위 변화를 모의하였다. 모의 결과 대수층에 지하댐을 설치하면 지하댐을 설치하기 전에 비하여 지하수위가 약 0.4m 정도 상승하는 것으로 나타났다.
최근 기후변화의 영향으로 국지성 집중호우에 의한 홍수 피해가 빈번히 발생하고 있으며, 이로 인한 인명 및 재산 피해가 증가하고 있다. 2020년의 경우, 최장 기간 장마로 인해 금강유역을 비롯한 전국에서 산사태, 제방 붕괴, 침수 등 많은 피해가 발생하였다. 이러한 홍수피해 저감을 위해서는 신뢰도 높은 홍수량 예측이 요구된다. 특히, 토양수분과 같이 시간에 따른 유역 수문 정보를 모의 과정에서 고려하는 것이 매우 중요하다. 아울러, 유역 전반에 대한 토양수분 정보는 실시간으로 획득하는 것이 어려워 이를 고려할 수 있는 강우-유출모형을 활용하는 것이 바람직하다. 이러한 수문모형으로 SURR(Sejong University Rainfall Runoff) 모형이 있으며 다양한 적용 및 평가를 통해 모형 활용성에 대한 증진이 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 저류함수 기반의 시단위 연속형 강우-유출모형(SURR 모형)을 활용한 강우-유출 모의를 수행하여 홍수 피해가 컸던 금강유역을 대상으로 모형의 적용성을 평가하고자 한다. 평가기간은 2006~2020년으로써 유량관측 지점별 매개변수 검·보정을 수행하였다. 관측 및 모의 유량에 대한 도시적 및 통계적(CC, RMSE, NSE) 평가를 수행하여 유출 모의에 대한 정확도를 평가하였다. 평가결과, 관측 및 모의 유량 간의 거동이 유사한 것으로 나타났으며 첨두유량 및 시간이 비교적 잘 일치하는 것으로 나타나 대상유역의 신뢰도 높은 유출량을 모의하는데 적합한 것으로 확인되었다. 본 연구 결과는 향후 AI 기법과 연계한 돌발홍수 예측 연구에 활용하여 정확도 높은 유역 홍수량 예측 및 선행시간 확보에 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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