강우의 평균과 분산이 시 공간적으로 변하는 비정상 다변량 모형을 강우모형으로 선정하였다. 그리고 강우모형의 상태 및 매개변수의 추정을 위해 비정상 대변량 모형의 잔차항에 Kalman Filter 순환추정 알고리즘을 적용하여 강우예측모형 시스템을 구성하였다. 그후 반응시간이 짧은 도시지역에 설치된 T/M 강우관측소에 입력되는 매 시간(10분간격) 강우자료를 사용하여 호우개수방법에 의한 비정상(Non-stationary) 평균과 분산의 추정 그리고 호우속도 추정을 통한 정규잔차 공분산을 추정하여 다수의 지점들 및 선행시간들의 실시간 다변량 단기 강우예측 (On-line, Real-time, Multivariate Short-term, Rainfall Prediction)을 하였다. 강우예측시스템 모형에 의한 결과와 비정상 변량 모형에 의한 강우모의 결과가 잘 일치하였다. 그리고 예측정도를 측정하는 방법인 제곱 평균 제곱근 오차(RMSE)와 모형 효율성 계수(ME)를 분석한 결과, 강우 예측시간 즉 선행시간이 갈수록 제곱 평균 제곱근 오차가 커지고 모형 효율성 계수가 1로부터 점차 작아지는 것으로 보아 강우예측 정도가 떨어지는 것을 알 수 있었다. 또한 호우개수방법으로 구한 평균이 호우구조의 많은 부분을 차지하고 있음을 알 수 있었다.
국내에서 널리 사용되고 있는 소르빈산 및 그 염류의 연령-성별에 따른 평균 소비자 및 극단 소비자의 섭취실태를 평가하고자 “1998년도 국민건강·영양조사”의 만 3세이상의 일인당 일일 식품 섭취량과 소르빈산의 실제 농도분석 치를 이용하여 일일 추정 섭취량을 구하였다. 조사된 소르빈산 및 그 염류의 일일 평균 추정 섭취량은 소르빈산으로서 0.09-5.1 mg/kg bw/day, 극단추정 섭취량은 3.42-14.65mg1kg bw/da)이었으며 일일섭취허용량(ADI)에 대한 비율은 평균 소비자의 경우 0.4-2.1%,극단 섭취자의 경우 13.7-58.6%로 나타났다. 소르빈산 섭취에 기여하는 식품은 식육가공품, 절임류, 어육가공품으로 나타났고, 소르빈산의 추정 섭취량은 극단 및 평균 소비자에 대해 연령에 반비례하는 경향이었으나 성별에 의한 차이는 나타나지 않았다. 그러므로 국내 소르빈산 섭취량은 극단 소비자를 포함한 3세 이상의 모든 인구아군에서 ADI보다 낮은 것으로 나타났다.
기후변화가 수자원에 미치는 영향을 예측하는 데에 널리 사용되는 GCMs (General Circulation Models)는 모의 결과의 시 공간적 해상도가 낮기 때문에 상세화 (Downscaling) 기법을 거쳐 수문 모형에 적용된다. 상세화 기법은 크게 역학적 상세화 (Dynamical downscaling)와 통계적 상세화 (Statistical downscaling)로 구분되며, 종류가 매우 다양하고 각각의 모의 능력에 차이가 있으므로 적절한 기법을 선택할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 통계적 상세화 기법 중 인공신경망과 LARS-WG 모형을 활용하여 CGCM3.1 T63의 모의 결과를 상세화하고, 두 모형의 모의 결과를 비교하는 데에 있다. 인공신경망은 비선형함수에 의한 전이함수 모형인 반면 LARS-WG는 추계학적 기상 발생기 모형으로, 각 모형을 이용해 CGCM3.1 T63의 강수량 및 평균기온 모의 결과를 서울 지역에 대해 공간적으로 상세화하였다. 모형의 검 보정은 1971년부터 2000년까지 30년 동안의 서울 관측소 일 기상 자료와 CGCM3.1 T63 (20C3M 시나리오) 모의 결과를 이용하여 수행하였다. 각 기법의 비교 및 평가는 2001년부터 2011년까지 11년 동안의 일 기상 자료와 CGCM3.1 T63 (IPCC SRES A1B 시나리오) 모의 결과를 이용하였다. 분석 결과, 인공신경망 모형은 입력 자료의 형태에 따라 모의 결과가 크게 달라지는 특성을 보였으며, LARS-WG 모형은 강수량을 실제보다 과소 추정하는 경향을 보였다. 본 연구에서는 강수량과 평균기온만을 대상으로 하였으나, 추후에 다른 기상인자를 고려함으로써 모형의 적용성을 보다 종합적으로 판단할 수 있을 것이다.
하천 수심 계측은 수심을 사람이 직접 계측하거나 초음파 기반 유속계 (ADCP) 등 최신 계측기기를 이용하여 간접적으로 계측을 실시하고 있다. 하지만 사람이 직접 하천에서 수심을 측정하는 것은 위험이 동반되고, 수심자료의 측정오차가 크게 발생한다. 따라서 수심측정에서 직접 측정 방식의 한계를 극복하기 위해, 초분광 영상의 반사도와 수심이 높은 상관관계를 보이는 것을 활용하여, 초분광 영상 기반 수심 산정 기법을 개발하였다. 초분광 영상 기반 수심 산정 기법은 복수의 파장이 존재하는 초분광영상으로부터 두 개의 파장대의 밴드를 추출하여 모든 경우의 수에 대해 밴드비를 산정한 후, 실측수심과 밴드비 간의 회귀분석을 실시하여 상관계수가 가장 높은 회귀식을 찾아내는 방식이 최적 밴드비 분석법에 기반한다. 최적 밴드비 분석법을 통해 획득된 높은 상관성의 밴드비-수심 관계식을 이용하여 수심을 추정할 수 있다. 이러한 방법은 직접 수심 측정 방식에 비해, 높은 해상도와 밀도, 양질의 데이터를 수집할 수 있는 장점이 있다. 과거 연구에 따르면 저수심부에서의 높은 정확도의 수심추정 결과를 보였지만, 고수심부에서는 실측수심과의 오차도 높아지는 등 정확성이 떨어지는 경향을 보인다. 따라서 본 연구에서는 보다 효율적인 수심계측을 할 수 있도록 최적 밴드비 분석법을 활용한 수심추정에서 신뢰성 있는 수심의 범위를 파악할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 대상지역으로 낙동강 본류와 황강 지류 합류부로 선정하였고, 초음파 기반 유속계(ADCP)와 드론을 활용하여 실측수심과 초분광 영상을 취득하였다. 민감도 분석을 위한 수심자료를 0.5m 단위로 분할하였으며, 구간별로 최적 밴드비 분석을 실시하였다. 그 결과, 구간별로 산정된 상관계수와 평균제곱근오차 (RMSE)를 통해 정확도가 높은 구간을 구별할 수 있었다. 또한 해당 구간을 초과하는 수심은 초분광 영상을 통해 추정이 어려운 것으로 판단되며, 분석한 구간까지를 최대 추정 가능 수심으로 정의하였다. 마지막으로 검증을 위해 최대추정가능수심으로 판단된 구간까지의 데이터만 활용하여 최적 밴드비 분석법을 적용하여 상관계수나 평균제곱근오차 결과의 개선여부 확인을 통해, 본 연구에서 제시한 방법이 정확한 최대추정가능수심 구간을 산정할 수 있는지 확인하였다.
소하천으로 지정된 작은 규모의 하천은 '소하천정비종합계획'에 따라 지정된 빈도 유량 내에서 범람에 의한 침수 피해를 예방하기 위해 주기적으로 정비되고 있다. 소하천으로 지정되지 않은 하천의 경우에는 하천 정비와 관련된 법이 없으므로, 하천 정비 및 하천 관련 자료들이 미흡하다. 경상남도 양산시 물금읍 증산리의 증산 배수펌프장 유역은 2016년 10월 5일 태풍 '차바'의 호우로 인해 그 일원(농경지 및 주거지)이 침수되었다. 증산 배수펌프장 유역에는 소하천으로 등록되지 않은 새도랑천과 새도랑천의 시점부로 합류되는 이름 없는 하천(무명천)이 있고, 해당 하천의 단면 및 침수 모의에 필요한 자료가 없거나 오차가 큰 경우가 있다. 본 연구의 목적은 침수 모의에 필요한 자료들이 부족한 소규모 하천 유역에 대하여 기초 자료를 구축하는 과정과 이를 이용한 침수 모의 결과를 제시하는 것이다. 증산 배수펌프장 유역에 대해 침수 모의 시 필요한 자료는 강우량, 펌프 유량, 펌프장 유수지 제원, 지반고, 하천 단면, 농수로 단면, 인근 도시 지역의 하수관거 제원 등이다. 증산 배수펌프장 유역은 유역 내 하천수의 대부분을 펌프장을 통해 배수가 가능하다. 이와 같은 유역특성을 활용하여 유수지 제원, 하천 단면, 지반고 자료는 유수지 및 하천에 있는 물을 배수해서 무인항공기 측량으로 구축하였다. 증산 배수펌프장 유역의 침수모의는 준2차원 침수 모의가 가능한 CHI 사의 PCSWMM을 이용하였다. 침수 모의를 위한 모형에서 펌프장 모의 시 입력한 수심-양수량 관계 자료는 펌프 가동 일지를 참고하여 시행착오법으로 추정하였다. 침수 모의 결과 평균 침수심은 0.226 m, 최대 침수심은 0.800 m, 침수면적은 $0.562km^2$이다. 태풍 '차바'로 인한 침수 상황에 대하여 탐문조사 결과는 침수심이 약 0.2 ~ 0.3 m이었으며, 모의된 평균 침수심이 조사결과에 부합하는 것으로 판단된다. 증산 펌프장을 통하여 양수된 양에 대한 기록 자료와 모의 결과의 차이는 펌프 모의 운영 종료 시점까지 약 0.5%이다. 본 연구의 검증 자료는 인위적인 펌프 운영 일지 및 침수 상황의 사진으로 검증했다는 한계가 있다. 그러나 무인항공기 측량 및 현장조사, 펌프 운영 일지를 활용한 수심-양수량 관계의 추정으로 생산된 입력자료를 이용하여 모의한 결과는 실제 상황에 부합하는 결과가 도출된 것으로 판단된다.
본 연구에서는 낮은 이항비율에 관한 구간추정을 위해서 어떤 신뢰구간이 바람직한지를 살펴보았다. 실제 적으로 희귀질병, 특정 산업재해율, 그리 고 기생충에 관한 실태조사를 위해서 대규모 표본조사가 실시된다. 표본 규모가 크고, 0 < p ${\leq}$ 0.1인 상황에서 모비율 p의 추정에 바람직한 신뢰구간을 살펴보았다. 위의 조건에서 6가지의 신뢰구간들에 대해 평균포함확률과 평균제곱오차의 제곱근, 그리고 평균기대폭을 사용한 결과 Mid-p 신뢰 구간이 가장 바람직하고 다음으로 AC, score와 Jeffrey 신뢰 구간들이 적절한 것으로 밝혀졌다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권2호
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pp.377-385
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2015
표본조사에서 무응답이 발생한 개체에 대해 재조사 실시한 후 보조변수를 사용한 회귀추정의 형태를 가지는 추정량을 제시하고 복제치 기법을 이용한 분산추정량을 연구한다. 또한 응답여부에 따른 응답확률의 모수적 추론방법도 함께 제시한다. 재조사 후 모평균에 대하여 불편성을 만족하고 효율이 좋은 추정량과 일치성을 가지는 분산추정량을 이론적으로 연구하고 모의실험을 통하여 연구의 타당성을 입증한다.
백분위수는 시뮬레이션 결과의 전체적인 성향을 파악하는데 아주 유용한 측정 기법 중의 하나이다. 그러나, 시뮬레이션으로 수집된 데이터들에 대한 평균이나 표준편차와는 달리 백분위수를 추정하기 위해서는 모든 관측된 데이터들을 저장해야 만 한다, 왜냐하면 백분위수의 추정을 위해서는 관측된 모든 데이를 분류하여 오른차순으로 정렬하는 등 여러 단계의 처리과정이 필요하기 때문이다. 따라서, 백분위수 추정을 위해서는 관측된 모든 데이터를 저장하기 위한 대용량의 저장장치와 정렬을 위한 계산시간 (O($nlog_{2}n$))이 요구된다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 여러 백분위수 추정 기법들이 제안되었으나 고정된 샘플 크기의 시뮬레이선(fixed sample size simulation) 을 수행할 경우에만 적용 가능하다. [11, 12, 21]. 본 논문에서는 3가지 백분위수 추정 기법(linear PE, batching PE, spectral $P^2$ PE) 을 순차적인 안정상태 시뮬레이션(sequential steady-state simulation) 에 적용하여 연구하였다. 또한, 3가지의 백분위수 추정 기법들에 대해 coverage 분석을 수행한 결과를 제시하였다.
본 논문은 시계열 분석의 추론에서 매우 중요한 역할을 하는 장기적 분산에 대해서 붓스트랩을 이용한 추정을 다룬다. 본 논문은 기존의 방법을 두가지 측면에서 확장한다. 첫째, 단기억 시계열에서의 장기적 분산 추정을 확장하여 자료의 의존성이 매우 강한 장기간 의존 시계열에서 붓스트랩을 이용한 장기적 분산의 추정에 대해서 논의한다. 또한 장기간 의존 시계열이 평균변화모형과 매우 쉽게 잘 혼동됨이 잘 알려져 있기에 이를 해결하기 위해서 쌍봉형 커널을 이용한 추세 추정 및 붓스트랩의 블럭을 결정하는 방법을 제안한다. 모의 실험결과 제안한 방법이 매우 유의하였으며 북반구 평균 온도 변화 자료 분석으로 실증 자료 예제도 아울러 제시하였다.
기후변화는 우리의 현실로 다가와 있지만 기후변화로 인해 어떠한 일이 벌어질 것인지는 정확하게 알 수 없는 문제가 있다. 특히 호우의 강도와 지속시간 등은 수문설계에 영향을 미치는 주요한 인자 임에도 불구하고 과학적이고 합리적인 추론이 쉽지 않다. 본 논문에서는 일본에서 대규모 기후 앙상블 모의실험 기반으로 생성된 d4PDF(Data for Policy Decision Making for Future Change)자료 중 시간 단위의 강수앙상블 모의 자료를 이용하여 기상청 서울지점의 강우강도-지속시간-생기빈도 곡선(Intensity-Duration-Frequency Curve; IDF 곡선)의 변화를 추정해 보았다. 이를 위하여 대용량의 자료를 확보하고 서울지점에서의 과거 50년간의 실측자료와 동일기간의 모의자료에 대한 연최대치 계열에 분위사상법을 적용하여 모의자료의 계통적 오차를 소거할 수 있는 함수를 추정하고 이를 이용하여 미래 시나리오에 적용함으로써 지구평균기온 상승에 대응하는 서울관측지점의 IDF 곡선을 추정하여 제시하였다. 추정 결과의 내용은 다양한 요소에 의해 영향을 받는 미래 기후에 대한 내용이라 신뢰성의 평가가 어렵지만 기존의 강우강도에 일률적으로 위험률을 곱하는 방식보다는 좀 더 합리적인 방법이라 생각되며 향후 수문설계 등에 고려될 수도 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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