Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.149-149
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2016
최근 전 세계적으로 이상기후가 발생하고 있으며, 국내에서도 과거에 경험하지 못했던 자연재해가 빈번하게 발생하고 있는 추세이다. 가뭄은 홍수와 더불어 그 피해가 가장 큰 자연재해 중 하나이며, 장주기적이고 광역적으로 발생함에 따라 구체적인 발생시기, 장소, 원인을 파악하는 것이 어렵다. 그동안 국내에서는 가뭄극복을 위해 다양한 대책을 마련해 왔음에도 불구하고 가뭄피해는 지속적으로 증가하고 있다. 실례로 2014~2015 가뭄으로 소양강 댐은 역대 최저수위를 기록하였으며, 일부 지역에서는 제한급수, 농업용수 부족 피해가 발생한 바 있다. 이처럼 가뭄으로 인한 피해는 기후 변화의 영향으로 더욱 빈번할 것이라는 보고가 있어 가뭄해석을 위한 지속적인 노력이 필요하다. 가뭄해석에는 일반적으로 가뭄의 시작, 끝, 지속기간, 발생간격, 누적심도 등을 사용하며, 이를 가뭄특성인자라고 한다. 따라서 본 연구에서는 인위적인 시설물의 영향을 배제한 자연가뭄지수(Natural Drought Index, NDI)를 이용하여 국내 5개 행정구역의 지역별 가뭄특성을 분석하였다. 자연가뭄지수의 산정을 위해 입력자료는 3개월 누적강수량, 누적유출량, 평균토양수분량을 사용하였으며, 강수량은 국내 ASOS 59개 지점 자료, 유출량 및 토양수분량은 지표수문해석모형의 결과를 이용하였다. 가뭄특성 분석기간은 1977~2012년이며, 가뭄특성인자는 가뭄의 시작, 끝, 지속기간, 발생간격을 활용하였다. 과거 가뭄피해사례와, SPI, SRI, SSI 및 NDI의 가뭄특성인자를 비교하였으며, 정량적 비교를 위해 평균오차, 평균절대오차를 사용하였다. 가뭄특성인자 분석 결과 NDI는 가뭄의 시작과 끝을 가장 정확하게 반영하였다. 가뭄의 지속기간은 NDI, 발생간격은 NDI와 SPI가 정확한 것으로 나타났다. 자연가뭄지수는 단일변량 가뭄지수에 비해 지역적 가뭄특성을 정확하게 재현한다는 점에서 추후 가뭄감시에 유용하게 활용될 것으로 판단된다.
Shin, Ji Yae;Son, Ho Jun;Kwon, Hyun-Han;Kim, Tae-Woong
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.299-299
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2022
수문학적 가뭄 발생의 직접적 영향은 강수부족량이나, 다양한 사회경제적 인자들은 수문학적 가뭄에 간접적으로 영향을 미치고 있다. 물관리 선진기관에서는 인간의 활동 및 물관리 방식에 따라 수문학적 가뭄을 심화시키거나 완화시킬 수 있음을 인지하고, 인간의 물사용이 가뭄에 미치는 영향을 평가하기 위한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 강수량 및 미래의 인구변화에 따른 수문학적 가뭄의 영향의 정도를 판단함으로써, 인간의 활동이 가뭄에 미치는 영향을 정량적으로 제시하고자 한다. 충정북도 시군지역을 대상지역으로 선정하였으며, 시군 장래인구 추정값을 미래 인구자료로, 미래 유출량이 산정되어 제공되는 RCP 4.5와 RCP 8.5시나리오를 활용하여 미래 가뭄상황 예측하였다. 강수량 및 인구변화가 수문학적 가뭄에 미치는 영향 평가를 위하여 코플라함수 기반의 베이지안 네트워크 모형이 활용하였다. 베이지안 네트워크는 강수량, 인구밀도, 수문학적 가뭄사이의 관계 도출을 위하여 활용되었으며, 베이지안 네트워크 내의 결합확률의 산정을 위하여 코플라 함수가 활용되었다. 미래의 강수량 및 인구밀도의 변화에 따른 수문학적 가뭄의 영향 관계를 분석한 결과는 다음과 같다. 강수량이 인구밀도보다 수문학적 가뭄의 발생에 영향을 미치며, 약 0.2~0.3 정도 발생확률이 크게 산정되었다. 두 인자를 동시에 고려할 경우, 강수량이 적고, 인구밀도가 높아지는 조건(F(강수량)=0.1, F(인구밀도)=0.9)에서는 조건부 CDF 변화율이 크게 나타나, 곧 수문학적 가뭄의 위험성이 높음을 확인할 수 있었다. 인구밀도는 수문학적 가뭄의 발생 위험성을 높이 알려져 있으나, 정량적으로 그 값을 제시한 연구 사례는 찾기 어렵다. 이에 따라 본 연구에서는 가뭄의 영향정도를 정량적으로 표현하였으며, 한 인자만의 영향이 아닌 두 개 이상의 인자들의 복합적인 영향 정도를 제시함으로써 수치적인 비교가 가능하게 하였다. 미래 추정 인자가 인구자료가 한정적이라 인구 자료만을 활용하여 수문학적 가뭄에 미치는 영향을 분석하였으나, 다른 사회경제적 지표를 활용하여 미래 변화에 따른 미래 수문학적 가뭄의 영향 정도의 비교 및 분석 결과를 바탕으로 가뭄 대응 우선순위 선정을 위한 연구자료로 활용 가능할 것으로 사료된다.
Journal of the korean Society of Automotive Engineers
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v.8
no.1
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pp.22-28
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1986
기관의 성능에 영향을 주는 인자로서는 외적인자(outside factor), 작동인자(operating factor) 및 설계인자(design factor)의 3가지로 나눌 수 있다. 작동인자로서는 기관회전수, 공기연료비, 점화 시기 또는 분사시기 등이면 설계인자로서는 행정체적, 압축비, 흡배기계통의 구조 및 치수, 냉각 방식 등으로 기관에 따라 고유한 값을 가지는 인자이다. 그러나 외적인자인 대기조건 즉 대기 압력, 대기온도 및 대기습도는 계절, 지역 및 기상조건에 따라 달라지므로 이것에 따라 기관이 흡입하는 공기의 압력, 온도 및 습도는 변화하게 된다. 그러므로 대기조건의 변화에 따라서는 기관작동인자인 공기연료비에도 영향을 미치게 할 것이고 또한 연소상태의 변화로 유효압축비 에도 영향을 미치게 할 것이므로 대기상태의 변화는 곧 바로 기관 출력의 변화를 초래하게 될 것이다. 그러므로 같은 운전조건에서의 기관출력도 대기상태의 변화에 따라 변화하게 되므로 임의의 대기 상태에서 측정한 기관출력을 표준대기상태의 기관출력으로 환산해서 평가할 필요가 생긴다. 이것을 일반으로 출력수정(output correction)이라 하고 있으며 각 나라마다 공업규격 또는 기타규격으로 출력정식을 제정하고 있다. 예를 들면 K.S.B 9102, SAE J816B, B.S. 765, DIN 70020, JIS B 8013등이다. 이들 출력수정식들은 많은 문제점을 가지고 있으므로 종래의 출 력수정식으로 출력수정을 하여도 정확하게 맞지 않은 경우가 많다. 출력수정에 관한 문제는 수 10년전부터 많은 연구자에 의하여 연구되고 거론되어 왔으나 과거의 연구자들이 제안하고 거론 되어 왔으나 과거의 연구자들이 제안하고 있는 출력수정식, 또는 규격으로 정하고 있는 출력수 정방법은 어느 것이나 실용상 만족스러운 것이 아직 없다. 그러므로 본 자료는 스파아크 점화 기관의 흡기습도에 관한 출력수정의 문제를 실험적으로 수행한 실험적 출력수정방법에 의한 것과 종래의 출력수정방법에 의한 것과를 비교 검토하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.45-45
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2018
오염물의 혼합거동을 해석하기 위해 물리기반 모델을 이용하는 경우 모델을 구축하고 운용하는데 많은 시간과 재정이 소요되며 현장검증을 통한 검증이 반드시 필요하다. 하지만 데이터 기반 모델의 경우 축적된 데이터만으로도 예측을 수행할 수 있으며 물리기반모델에 비해 결정해야할 입력인자가 적어 모델운용이 용이하다는 장점이 있다. 다양한 데이터 모델 중 인공신경망(ANN) 모델은 데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 모델로 수자원 및 환경 분야에서 자주 사용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 지천유입이 있는 대하천의 수질인자 (pH, 전기전도도, DO, chl-a)를 예측하였다. 다른 데이터기반 모델과 같이 인공신경망 모델 또한 수집된 데이터 질에 크게 영향을 받으며, 내부 입력인자의 선택이 모델의 예측 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 인공신경망 모델의 특성을 바탕으로 예측모형의 정확도를 향상하기 위해서는 크게 데이터 처리부분과 모델구축 부분에서의 접근이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 처리 과정에서 연구대상지점의 각각의 수질인자가 가지는 분포 특성을 유지하기 위해 층화표츨추출법을 이용하여 데이터를 구성하였다. 모델의 구축 과정에서는 초기가중치 값의 영향을 줄이기 위해 앙상블기법을 사용하였으며, 좀 더 견고하고 정확한 결과를 예측하기 위해 탄력적 역전파알고리즘을 추가하였다. 추가적으로 합류 후 본류의 미 계측지역 수질 예측 정확도 향상을 위해 본류의 수질인자뿐만 아니라 지류의 수질인자를 입력자료로 사용하여 모의를 수행하였다. 또한 동일 구간에서 수행한 현장추적자실험 자료를 이용하여 수질인자의 분포특성을 비교, 검증하였다. 개발된 모델을 이용하여 낙동강과 금호강 합류부 하류의 수질인자를 예측한 결과 지류의 수질인자를 입력자료로 추가한 경우 예측의 정확도가 증가하였으며, 현장실험 자료를 통해 밝혀진 오염물의 거동현상을 인공신경망 모델로도 동일하게 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 인공신경모델을 이용한다면 물리기반 수치모델을 대체하여 지천으로 유입된 오염물의 거동을 정확하고 효율적으로 파악할 수 있을 것이다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.100-100
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2019
최근 대기 중 미세먼지의 농도가 높은 일수가 급증하면서, 미세먼지를 저감하고자 하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 미세먼지는 주로 자동차 혹은 공장 등 인간 활동에 의한 오염물질 배출에 의해 발생하는 것으로 알려져 있으며, 태양복사에너지, 토양수분, 강우, 풍속 등의 수문기상학적 인자에 의해 발생, 이동, 소멸의 과정을 거친다. 현재 우리나라에서는 미세먼지 농도를 관측하기 위해 지점 기반의 관측소를 운영하고 있으며, 관측소가 위치하지 않은 지역의 미세먼지 농도는 선형 보간법 등을 활용한 내삽 기법을 통해 제공하고 있다. 그러나 미세먼지 농도는 다양한 수문기상인자들의 영향에 의한 차이가 크게 나타나기 때문에 지점 기반의 자료로는 해당 지역의 미세먼지 농도를 추정하는 데 어려움이 많다. 본 연구에서는 미세먼지의 공간적인 분포를 추정하고자 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 에어로졸 자료와 Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 수문기상인자를 활용하여 미세먼지 농도에 영향을 주는 것으로 판단되는 다양한 수문기상인자들과의 상관성을 분석하였다. 미세먼지와 각 인자간의 상관성을 분석하여 높은 상관성을 갖는 수문기상인자들을 도출하고 최적의 선형회귀분석 모델을 구축하기 위해 베이지안 모델 평균(Bayesian Model Averaging, BMA)을 사용하였으며, 지점 데이터와의 비교를 통해 활용성을 검증하였다. 전체적으로 수문기상인자를 사용한 선형회귀분석 결과에서는 미세먼지농도 변화의 경향을 반영하고 있는 것을 확인할 수 있었으나, 계절별, 지역별 등 대기 특성을 고려하지 않아 각 기간의 급격한 농도 변화를 감지하기에 어려움이 있었다. 이러한 연구를 바탕으로 수문기상인자와 미세먼지 농도의 패턴이 더욱 정확히 분석된다면, 미세먼지 농도 모니터링과 정확한 예보 시스템의 구축에 효과적으로 활용 될 것으로 기대된다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.3
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pp.617-631
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2019
In the four-step demand model, a gravity mode is used most commonly at the trip distribution stage. The purpose of this study was to develop a new friction factor that can express the accessibility property as a single friction factor to compensate for the variable limits of the gravity model parameters (travel time, travel cost). To derive a new friction factor, a new friction factor was derived using the space syntax that can quantify the characteristics of the urban space structure, deriving the link-unit integration degree and then using the travel time and travel distance relationship. Calibration of the derived friction factor resulted in a similar level to that of the existing friction factor. As a result of verifying the various indicators, the explanatory power was found to be excellent in the short - and long - distance range. Therefore, it is possible to derive and apply the new friction factor using the integration index, which can complement the accessibility beyond the limit of the existing shortest distance, and it is believed to be more advantageous in future utilization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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