정유년이 밝았다. 그러나 희망찬 새해 운운하기에는 대내외적 불확실성이 너무 크다. 촛불로 대표되는 국내 정치 여건의 급박한 변화 가능성, 미국 대통령 교체가 상징하는 국제 정치/경제 환경의 불안정성을 모두 고려해야 한다. 석유 산업은 더욱 큰 불확실성에 직면할 전망이다. OPEC 감산과 트럼프의 새로운 에너지 정책이라는 불협화음이 어떤 결과를 낳을지 쉽게 예단할 수 없다. 2017년 석유 산업이 처할 환경에 대해 조심스럽게 전망하고자 한다.
기존 기후변화 영향평가 불확실성 연구들은 거의 대부분 GCM의 불확실성이 가장 크다고 결론내리고 있으나, ES 불확실성과의 정량적 비교는 하지 못했으며, 기존 접근방법은 민감도 분석 수준에 머무르고 있다. 이에 본 연구에서는 기후변화 영향평가 각 단계별 불확실성을 포괄적으로 정량화하고 수행단계별 불확실성의 전파정도를 추정할 수 있는 새로운 approach를 제안하였다. 첫째, 전체 불확실성, 각 단계별 불확실성 증가 정도, 각 단계별 불확실성의 비율을 제시할 수 있는 새로운 approach를 제안하였다. 또한 불확실성을 정량적으로 추정할 수 있는 방법으로 maximum entropy(이하 ME)를 선정하였으며, 이를 본 연구에서 제시한 approach에서 적용성을 살펴보았다. 둘째, 본 연구에서는 기후변화 영향평가 불확실성 단계별 정량화를 위해 2개 배출시나리오, 4개 GCM 시나리오, 2개 상세화기법, 2개 수문모형을 사용하여 기본적 기후변화 영향평가 단계를 모두 수행하였다. 기존 approach에서는 GCMs의 변화율(89.34)이 가장 커 GCMs의 불확실성이 가장 큰 것으로 나타났으나 제시한 approach에서는 배출시나리오의 불확실성이 전체 대비 58.66 %로 기후변화 영향평가에서 가장 큰 불확실성 발생 원인으로 파악되었다. 모형 불확실성에서는 GCMs의 불확실성(전체 대비 33.57 %)이 가장 높게 나타났다. 또한 배출시나리오의 ME는 3.32, GCMs의 ME는 5.22, 상세화기법의 ME는 5.57, 수문모형의 ME는 5.66으로 단계적으로 불확실성이 증가하였다. 다음으로 유량과 강수를 이용하여 불확실성 정량화를 수행하였으며, 강수를 이용한 불확실성 정량화에서는 유량을 이용한 결과와 다르게 배출시나리오 다음으로 상세화기법의 불확실성이 큰 것으로 나타나 어떤 수문변수에 초점을 두느냐에 따라 불확실성 정량화저감 노력 대상이 달라질 수 있음을 제시하였다. 마지막으로 자연변동성에 의한 불확실성이 기후변화 전체 불확실성의 45.47 % 정도로 나타났으며, 이는 미래 기후변화에 의해 발생하는 불확실성이 과거 자연변동보다 2배 이상으로서, 기후변화에 의한 미래전망의 불확실성이 매우 크게 증가한다는 매우 중요한 결과를 제시하였다.
낙동강 하구 환경/생태 복원을 위하여 "해수유입"으로 하구환경을 조성하는 사업이 추진되고 있으며, 해수 유입 규모와 빈도에 따른 생태환경변화를 예측하는 연구수요가 증가하고 있는 상황이다. 보다 구체적으로는 단기간의 해수유입에 의한 흐름 및 염분 확산범위 예측과 더불어 보다 장기간의 지형변화, 수질환경 변화, 생태환경 변화 등에 대한 예측이 필요한 상황이다. 그리고 그 예측의 대부분을 수치모델에 크게 의존하고 있는 상황이다. 그러나, 수치모형을 이용한 단기 예측은 가까운 미래에 대한 입력조건을 사용하여야 하기 때문에 입력조건에 대한 불확실성이 포함되고, 환경생태모형의 불확실성에 따른 예측 한계 등으로 인하여 오차가 누적되기 때문에 직접적인 활용에 크게 제한이 따를 수 있다. 또한 운영과정에서 어떤 분산, 편향 오차 등이 지속적으로 발생하는 경우, 모델 예측 결과에 대한 신뢰수준이 크게 감소하기 때문에 모델의 적절한 운영기법이 요구된다. 모델은 관심을 가지는 자연현상에 대한 근사(approximation)이고, 예상하지 못한 오차가 발생할 수 있기 때문에 관측 자료를 이용한 자료동화(data assimilation) 과정이 운영모델에서는 필수적인 부분이다. 이론적인 기반이 탄탄한 유체역학 기반 기상예측의 경우에도, 가용한 모든 지점의 관측 자료를 이용한 자료 동화과정을 통하여 모델 예측 결과를 개선하여 나가는 과정을 포함하여 운영하고 있다. 이 과정이 포함하는 중요한 개념은 수치모델이 가지고 있는 (예측 수준의) 한계를 인정하고, 수치모델에 전적으로 의존하는 것이 아니라 관측 자료를 이용하여 그 한계를 저감하여 나가는 과정이다. 모니터링은 모델의 한계를 알려주는 지표이다. 모델링과 모니터링의 불가피한 상호의존 관계를 의미하는 이 개념은 단기간의 흐름, 염분 확산 예측으로 한정되지 않고, 장기적인 변화가 예상되는 생태환경변화 모델에도 적용이 된다. 즉각적인 변화보다는 장기적인 관점에서 파악하여야 하는 생태학적인 변화는 보다 다양한 인자가 관여하기 때문에 어떤 측면에서는 모델보다는 적절한 빈도와 항목에 대한 관측계획 수립(monitoring design)이 더 중요하다고 할 수 있다. 이론적인 질량보존(mass conservation) 방정식을 기반으로 하는 모델은 다양한 현실적인 인자의 영향을 받기 때문에 모델의 한계를 인정하고, 모니터링 자료를 적극적으로 활용하여 불확실성을 저감하는 접근방식이 요구된다.
이동성에 nonholonomic 제약을 받는 차륜 구동 이동 로봇의 불확실한 환경에서의 자율 주행 제어기를 제안하였다. 전체 시스템은 on-line으로 지역경로 계획을 하는 planner 부분과 차륜 구동 이동 로봇의 nonholonomic 제약을 극복하면서 계획된 지역 경로를 충실히 추종하기 위한 제어기 부분의 두 부분으로 구성하였다. Planner는 빠른 응답을 생성하고, 전역적인 정보를 사용하지 않기 위하여 반사적인 제어 방식에 의한 경로 생성 방식을 채택하였고, 제어기 부분은 비선형 posture feedback stabilizer로 설계하였다. 제안된 시스템은 단순한 형태의 제어 방식으로 완전한 자율적인 판단에 의한 장애물 회피와 목표 지점으로의 수렴 능력을 보여 준다. 본 시스템의 단순하면서도 효과적인 자율주행 능력은 반사제어 방식의 장점과 feedback 제어기의 증명된 안정성에서 기인한다. 시뮬레이션과 자체 구현한 차륜 구동 이동 로봇인 "MARI"로 실제 환경에서의 실험을 실시하여 제안된 제어기의 유효성을 검증하였다.
자연유역은 주어진 강우에 대해 다양한 형태의 유출반응을 나타내는데, 이는 순간반응함수(Instantaneous Response Function; IRF)로 표현될 수 있다. IRF는 유역의 DEM(Digital Elevation Model)으로부터 지표수 흐름방향을 추출한 뒤 지형분석을 통하여 구한 인자를 이용해 구하는 것이 일반적인 이론이다. 여기서 DEM의 모든 셀에 대해 흐름방향을 부여할 수 있지만, 모든 셀이 하천에 해당하지는 않는다. 따라서 최상류의 셀들은 사면으로, 하류의 셀은 하천으로 구분하여 IRF모의에 적용하게 된다. 사면과 하천은 지표수이송에 전혀 다른 경향을 보이므로 전체적인 유역의 유출반응에 큰 영향을 미친다. 예를 들어 사면과 하천에서의 유속 차이는 IRF의 왜도(skewness)에 주된 영향을 미치는 것으로 알려져 있다 (Botter and Rinaldo, 2003). 하지만, DEM에서 사면과 하천을 정확하게 구분하는 것은 매우 어렵기 때문에 하천시점을 정의하는 데에는 불확실성이 내재되어 있으며, 이러한 점은 추정된 IRF의 불확실성으로 연결된다. 본 연구에서는 하천시점의 불확실성으로 인한 IRF의 불확실성을 정량화하고, 그것의 유의수준을 평가하고자 한다. 이를 위해 다양한 유원면적 기준에 대해 IRF를 계산하고, 그 결과를 심도 있게 고찰한다.
깊은 불확실성이 내재되어 있는 기후변화의 특성을 고려한 의사결정은 강건함(Robustness)의 특성을 지니고 있어야 한다. 강건한(Robust) 의사결정은 광범위한 불확실성의 상황에서 모든 요구사항을 충족시키는 전략을 제시한다. 이러한 강건함의 개념은 저수지운영 규칙 산정에 필요한 최적화 과정에도 적용될 수 있는데, 이를 로버스트(Robust) 최적화 과정이라고 한다. 로버스트 최적화 과정은 기존 최적화과정이 현재의 자료를 바탕으로 최적의 해를 찾기 때문에 미래 입력자료의 불확실성을 반영하지 못하는 한계를 극복하기 위하여 등장하였다. 로버스트 최적화 과정은 크게 두 가지 방법으로 나눌 수 있는데, 확률적 로버스트 최적화 방법과 비확률적 로버스트 최적화 방법이다. 확률적 로버스트 최적화 과정은 전통적인 최적화 과정과 동일하게 불확실 변수의 확률분포를 가정하지만, 비확률적 로버스트 최적화 과정은 불확실 변수의 확률분포를 가정하지 않는다. 본 연구는 최근 수자원의 부족을 겪었던 보령댐의 보다 안정적인 이수기 운영방안 산정을 위해 로버스트 최적화 과정을 적용하였다. 먼저 전통적인 최적화 방법을 적용하여 운영방안을 도출한 뒤 기후변화 상황에서의 취약성, 신뢰성, 지속가능성 그리고 회복탄력성 등을 검토하였다. 다음으로 이에 대한 대안으로 로버스트 최적화 방법으로 운영방안을 산출하였으며 이를 기존의 최적화방법과 여러 기준으로 비교하여 그 타당성을 검토하였다. 또한 두 가지 로버스트 최적화 방법을 비교하여 각 과정의 장단점에 대해 논의 하였으며, 어떤 최적화 과정이 댐 운영방안 산정에 있어 보다 합리적이고 타당한지 비교하였다. 본 연구의 결과를 통해, 기후변화의 영향 하에서 보다 안정적인 수자원 관리 방안을 제안할 수 있었다.
극한강우사상의 분석은 다양한 극치 분포로 구성된 극치이론을 통해 가능하다. 일반적으로 단일 지점의 극한사상의 분석을 위한 지점빈도해석 (Point Frequency Analysis, PFA)이 다양한 재현기간에 해당하는 강우량을 추정하는데 널리 사용되어왔다. 하지만 수문기후학적 극치기록은 시간적 그리고 공간적으로 제한적이다. 따라서 모의 불확실성을 줄이고 신뢰성 높은 결과를 도출하기 위해 서로 유사한 분포를 가질 수 있는 인근 지점의 활용하는 지역빈도해석 (Regional Frequency Analysis, RFA) 방법이 개발되어 적용되고 있다. 본 연구에서는 부산, 울산, 경남지역의 기상청 종관기상관측시스템(Automated Synoptic Observing System, ASOS) 울산, 부산, 통영, 진주, 거창, 합천, 밀양, 산청, 거제, 남해지점 일강수량을 자료를 기반으로 Metropolis-Hasting 알고리즘을 사용하여 일반극치분포(Generalized Extreme Value, GEV)의 매개변수를 추정하고 PFA 및 RFA의 불확실성을 평가하고자 한다. 이러한 연구는 공간적 구성 요소(예, 지리적 좌표, 고도)를 고려하지 못하며 추가변수 (예, 공변량)를 분석에 결합할 수 없는 등의 RFA의 한계를 극복하고, 명시적으로 불확실성을 추정하여 결과의 신뢰성을 확보 할 수 있는 계층적 베이지안 모델의 개발에 도움이 되리라 기대된다.
해상운송 서비스의 특수한 환경적 특성으로 인해 해운기업은 불확실한 경영환경에 노출되기 쉬우며, 환경 불확실성에 대응할 수 있는 적절한 경쟁전략을 활용하여 기업의 경영성과를 달성하는 것은 중요하다. 따라서 본 연구는 해운기업에서 높은 경영성과 달성을 위해 환경 불확실성에 따라 어떠한 전략을 취할 것인지를 분석하는데 목적이 있다. Porter의 본원적 경쟁전략인 원가우위전략과 차별화전략을 바탕으로 하여 우리나라 외항해운기업을 대상으로 환경 불확실성과 기업의 추구하는 경쟁전략의 관련성을 분석하고, 경쟁전략의 활용정도가 경영성과에 미치는 영향력에 대해 검증하였다. 연구목적 달성을 위해 선행연구와 전문가 개별 인터뷰를 통하여 측정항목을 설정하였고, 설문을 통하여 실증분석을 수행하였으며, 가설 검증에는 OLS회귀분석과 Tobit모형분석을 이용하였다. 본 연구 결과 첫째, 환경 불확실성의 요인 중 변동성은 원가우위전략과 차별화전략의 활용에 영향을 미치고, 다양성은 차별화전략에 유의한 영향력이 있음을 도출하였다. 둘째, 기업의 경영성과는 원가우위전략의 활용을 통해서 달성할 수 있으므로, 해운 서비스를 제공하는데 비용절감의 노력이 요구된다.
우리군은 현재의 북한 위협뿐만 아니라 미래의 불확실한 위협에도 동시에 대비해야 하는 이중적 과제를 안고 있다. 첨단 군사 과학기술의 발전과 최근 주변국의 군사혁신 추세를 감안할 때, 미래 안보환경에 신축적으로 대응할 수 있도록 핵심전력 위주의 군사력 건설을 통하여 '작지만 강한 군대'를 실현해야 한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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