유역의 수문현상을 해석하기 위해서는 다양한 지형자료와 수문 시계열자료가 필요하다. 최근 들어 DEM(Digital Elevation Model)과 수자원 주제도와 같은 지형자료 뿐만 아니라 수치예보자료 및 강우레이더의 관측자료와 같은 수문 시계열자료 또한 격자 형태로 제공되고 있으며, 이를 활용한 수문분석에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 이러한 격자형 자료를 이용하여 효과적으로 단기간의 강우-유출 현상을 모의하기 위한 물리적 기반의 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)을 개발하였다. 지표면 유출과 하도 유출의 모의는 운동파 방정식을 이용하고 있으며, 침투량 산정을 위해서 Green-Ampt 모형을 이용하고 있다. 지배방정식은 유한 체적법을 이용하여 이산화 하였으며, TDMA(TriDiagonal Matrix Algorithm) 방법을 이용하여 연립방정식을 풀고, 비선형 항에 대해서는 Newton-Raphson 방법으로 반복 계산함으로써 수렴해를 도출하였다. 개발된 모형은 단순화된 가상의 유역에 대해서 적용한 결과를 $Vflo^{TM}$ 모형의 모의결과와 비교함으로써 타당성을 검토하였다. 또한 위천 유역의 적용을 통해 모형의 검증 및 실제 유역에 대한 적용성을 검토하였으며, 모의결과는 관측유량의 재현성이 높은 것으로 나타났다.
도시의 개발은 토지이용상태를 변화시키고 필연적으로 도시유역내에서 홍수량을 증가시키게 된다. 이에 따라 정부에서는 자연재해대책법에 근거하여 사전재해영향성검토 등의 협의수단을 마련하였고, 도시개발에 따라 증가된 홍수량을 저감하기 위한 방법으로 유역내 저류지를 설치할 것을 권장하고 있다. 본 연구에서는 유역내 저류지를 계획할 때 저류지의 위치와 규모를 산정하기 위하여 도시유출모형인 SWMM 모형과 비선형 최적화 기법인 유전자알고리즘(GA)을 연계하였다. 이렇게 구축된 연계모형의 결과는 유역내에 저류지의 최적 위치와 규모를 설정하기 위한 방안을 마련해 줄 것으로 판단된다. 따라서 기존에 임의로 저류지의 위치를 결정하고 규모를 산정하는 방법의 대안으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 디지털 멀티미디어 방송 및 양방향 인터넷 방송 등에서 효율적인 객체기반 방송 서비스를 제공하기 위한 비선형 비디오 편집 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 실시간으로 카메라를 통해 입력되는 영상 데이터에 대해 자동으로 움직이는 객체를 추출하는 자동분할과 HDD(hard Disk) 등에 저장되어 있는 동영상을 사용자의 조력에 의해 분할하는 반자동분할 기능을 제공한다. 그리고 추출된 객체를 저장매체에 저장되어 있는 그래픽 및 실사 배경영상과 합성하고 MPEG으로 부호화 할 수 있다. 또한 정보 유출을 원치 않는 객체에 대한 은닉 기능을 가지고 있다. 따라서 구현된 시스템은 비디오 정보제공자가 편리하게 객체를 분할하고 편집할 수 있으며 비디오 정보를 단기간에 효율적으로 비디오 정보 사용자에게 공급할 수 있는 기능을 제공한다.
비선형 부하의 급증으로 고조파로 인한 문제가 점차적으로 커지고 있으나 국내에서는 고조파 관리 기준 및 적용절차의 미비로 제대로 된 고조파 관리가 이루어지지 못하고 있다. 따라서 국내 송전계통에 연계되어는 있는 고압수용가에서 계통으로 유출할 수 있는 고조파 크기를 산정하는 프로그램이 필요하다. 국외에서는 IEC 61000-3-6 고조파 관리기준을 바탕으로 고압 수용가의 고조파 허용치 산정 알고리즘이 개발된 상태이다. 그러나 이 알고리즘을 국내 송전계통에 바로 적용할 수 없다. 따라서 이 알고리즘을 바탕으로 국내 송전계통 실정에 맞는 알고리즘으로 보완하고, 마이크로 소프트 엑셀 프로그램을 이용하여 고압 수용가 고조파 허용치 산정 프로그램을 개발하였다.
최근 빈번하게 발생하는 해상 유류사고에 대해 초기에 신속히 대응하기 위해서는 정확성 높은 수치해석 모형의 개발 및 적용이 필수적이다. 본 연구에서는 불규칙한 지형적 변화가 존재하는 근해역에서 유출유의 정확한 확산예측을 위하여 비선형성, 분산성, 난류 및 회전류 효과 등이 포함된 수심적분형 Boussinesq 모형과 유류의 이송-확산-변형모형을 통합함으로써 유출유 초기확산 예측을 위한 결합모형을 개발하였다. 개발된 모형은 지형적 복잡성 및 그에 따른 실제 흐름의 특성을 지닌 실 해역에 적용함으로써 모형의 활용성을 검토하였다. 고해상도의 해상 조건 재현이 가능한 본 개발모형은 기후변화 등에 의해 점차 강화되는 해상 기상의 극한조건에서의 유류 재해에 대비할 수 있는 방재시스템 구축에 도움이 될 것으로 기대된다.
본 연구는 비선형성이 강한 강우-유출의 특성을 고려하여 홍수시 하도의 유출을 예측하고 하천유역의 홍수예경보에 이용하기 위하여 신경망 시스템의 모형화 가능성을 검증하였다. 신경망을 이용한 실시간 하도홍수 예측모형(Neural River Discharge-Stage Forecasting Mudel; NRDFM)은 낙동강 유역의 왜관 및 진동 지점의 홍수량 예측에 적용하였다. NRDFM에 의한 하도홍수량의 왜관 및 진동 지점 예측결과를 실측치와 비교$\cdot$검토한 결과 제시한 세 가지 모형 중 NRDFM-II의 예측성능이 가장 우수하였으며, NRDFM-I 및 NRDFM-II도 충분한 예측가능성을 보여주었다. 따라서, 본 연구에서 제시한 모형은 실시간 홍수예경보로의 적용이 가능하며, 이를 통하여 효율적으로 홍수를 통제 및 관리할 수 있을 것이다.
최근 집중 호우로 인한 내수침수 피해가 도시화와 기후변화로 늘어나고 있다. 내수침수 피해로 인한 복구비용과 시간이 증가하고 있으며 향후에는 이보다 더 크게 늘어날 것으로 예상된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 충분한 선행시간을 가지고 내수 침수 구역을 제시할 수 있어야 한다. 기존의 물리적 모델은 정확하고 정교한 결과를 제공하지만, 시뮬레이션을 준비하고 마치는 데에 시간이 많이 소요된다. 그 이유로서는 강우량, 지형적 특성, 배수관망 시스템, 수문학적 매개변수 등의 다양한 데이터도 필요하기 때문이다. 이는 도시유역에 대한 내수침수의 실시간 예측이 어렵게 되었으며, 충분한 선행시간을 확보하지 못하는 원인이 되었다. 본 연구에서는 이 문제에 대한 해결책으로 결정론적 방법과 확률론적 방법을 자료지향형 모형으로 결합하여 해결책을 제시하고자 하며, 특정 강우 조건하에 도시유역에서의 내수침수에 영향을 미치는 맨홀에 대한 정보를 제공하고자 한다. 위와 같은 과정을 수행하기 위하여 입력자료 조합에 대한 비선형 분석을 실시하였으며, 그 결과로 특정 강우 조건에 대하여 각 맨홀에 대한 누적월류량을 예측할 수 있는 비선형 인공신경망을 구축할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 방법론은 국내의 강남 배수분구에 대하여 적용이 되었으며, 내수침수 예측결과와 2차원 해석결과를 비교하고자 하였다. 본 연구에서는 위 과정을 통하여 1차원 도시유출해석을 위한 입력 자료를 준비하는 시간을 절약하고, 다양한 강우 조건과 내수침수지도 사이의 연관성을 학습하는 예측 모형을 이용하여 도시유역의 내수침수에 대한 충분한 선행시간을 확보하고자 한다. 결론적으로, 이 연구의 결과는 도시유역에 대한 비구조적 대책 수립에 도움을 줄 것으로 확인이 되며 도시 유역 내에 맨홀 위치들을 고려한 위험지구를 파악하는 데에 유용할 것으로 판단된다.
수자원분야에서 이용되는 강우에 따른 유역의 수문학적 시스템, 도시지역 및 하천에 대한 수리학적 시스템은 비선형성이 강하고 많은 변수들을 포함하고 있다. 이러한 특성을 가진 시계열 자료에서 기계학습을 통한 예측은 예측시점 이전의 자료 특성을 반영하지 못하는 등 기본적인 신경망으로는 부족한 상황이 발생하기도 한다. 본 연구에서 적용할 강우-유출량과 같이 비선형성이 강하고 시간종속성이 높은 복잡한 시계열 자료를 예측하기 위해 신경망의 학습능력을 극대화한 순환형 동적 신경망(Recurrent Dynamic Neural Network)의 한 종류인 동시에, 시간 지연 신경망(Time-Delay Neural Network)의 특성을 가진 비선형 자기회귀(NARX, Nonlinear Autoregressive Exogenous Model) 인공신경망을 사용하였다. 이를 태화강 지방하천 구간에 적용하여 NARX 인공신경망의 시간 지연 매개변수를 10분에서 120분까지 조정하며 모의한 결과에 대해 여러 통계지표를 이용해 정량적으로 평가하였다. 그 결과 지연시간이 증가할수록 효율계수(NSE)가 0.530에서 0.988으로 증가하고, 평균제곱근편차(RMSE)가 379.9 ㎥/s에서 16.1 ㎥/s로 감소하는 등 정교한 예측이 가능함을 확인하였다.
선형가속기를 이용하여 single-fraction stereotactic radiosurgery (SRS)를 시행하였던 뇌동맥 기형 치료 환자 25예 중 13예의 임상결과와 혈관조영술 소견에 대해 알아보고자 하였다. 2002년부터 2009년까지 뇌동정맥 기형으로 SRS를 시행하였던 25명 중 추적 혈관조영술이 시행된 기간이 12개월 이상인 환자 15명(남자 6명, 여자 9명)을 대상으로 하였으며 후향적으로 MRI와 혈관조영술에서 동정맥기형 핵의 크기와, 위치, 파열유무, 추적기간 동안의 합병증 유무, 혈관조영술에서의 변화를 분석하였다. 평균 30개월(12~89개월) 동안 추적 혈관조영술이 시행되었던 15명의 환자 (평균나이 33세, 14~56세) 중 모든 환자에서(100%) 동정맥기형이 완전 소실되었고 3명(20%)에서 유출정맥만이 동맥기 촬영에서 확인되었다. 추적기간 중 1명에서 경련이 있었으며 출혈이나 뇌부종에 의한 임상증상이 있었던 환자는 없었다. 동정맥기형 핵의 부피는 평균 4.3 cc (SD 3.7 cc, 범위 0.69~11.7 cc)였으며 방사선 조사 선량은 평균 17 Gy (12~20 Gy)였다. 동정맥기형의 위치는 대엽이 11예, 기저핵이 1예, 뇌교가 1예, 소뇌가 2예였다. 9예는 파열, 나머지 6예는 비 파열 예였다. 선형가속기를 이용한 뇌동정맥기형 방사선 치료의 성적은 추적기간을 4년 이상으로 할 때 높은 완치율을 보이며 동맥기에 유출정맥이 남아 있을 경우 유출정맥이 완전히 소멸될 때까지 추적 관찰이 요구된다.
본 연구의 목적은 강우-유출자료 및 댐 방류량 자료의 비선형적인 특정을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망모형을 적용하여 수질정책의 기초자료를 제공하기 위하여 신뢰성 있는 유량자료를 산정하는 모형을 개발하였고 이를 낙동강 유역에 적용하는 것이다. 이를 위해서 낙동강물환경연구소의 8일 측정 유량이 가지는 정확성을 이용하면서 상류 댐의 일 방류량자료와 유역별 강우자료 및 국토해양부 수위관측소의 수위자료를 연계하여 유량을 보간할 수 있는 유량 보간 신경망 모형을 개발하였다. 신경망 모형의 출력값은 낙동강물환경 연구소에서 측정하지 않은 기간에 대하여 유량을 보간할 수 있도록 구성하였으며 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 본 연구를 통하여 낙동강 전 유역에 대하여 유량 보간 모형을 적용한 결과 댐 방류량과 강우자료 및 상류 수위 관측소의 유량 자료를 이용한 유량 보간 신경망모형의 일 유량결과의 적용가능성을 검증할 수 있으며, 제시된 모형은 지속적인 수문자료의 질적 향상과 유출패턴의 축적으로 그 성능을 향상시킬 수 있을 것이며 또한 홍수기의 더 정확한 유량예측을 위한 적용사례의 확장 및 SWAT을 이용한 모형의 적용에 대한 연구가 병행되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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