본 논문의 목적은 설마천 시험유역을 대상으로 2005년의 신뢰성 있는 수문 수질자료를 바탕으로 유역의 유출거동에 따른 수질인자와의 상관관계를 분석하는데 있다. 시험유역에서는 10분 단위의 연속적인 우량 및 수위관측과 연간 30회 이상의 유량측정성과를 통하여 수위-유량관계곡선식을 개발하여 유량을 산정하고 있으며, 수질분석을 위한 시료채취는 유량측정시 현장에서 채취하여 실험실에서 분석하였다. 실험실에서 분석한 항목은 DO, BOD, COD, T-N, T-P, F, Cl, $NO_3-N,\;SO_4$, pH, 전기전도도로 총 11개 항목으로 수질측정은 우기가 시작되는 시기인 $6{\sim}9$월에 집중적으로 측정 분석하였으며, 강우가 시작되기 직전과 강우가 시작되어 유량이 증가되는 시기를 선정하여 각각 20회의 시료를 채취하여 분석하였다. 측정된 수질자료를 이용하여 2개 측정지점에 대한 각 항목간의 상관관계를 분석하였으며, 강우가 시작되기 직전과 강우기에 대하여 각 항목간의 상관분석을 수행하였다. 그리고, 선행강우의 일수에 따라 유출의 거동에 따른 BOD, COD, DO, T-N, pH의 농도변화를 비교 검토하였다. 2개 지점의 상관분석 결과는 오염물질간 상관성이 유사한 경향을 나타내었으며, 강우가 시작되기 직전과 강우기에 대한 각 항목간의 상관분석 결과는 유량은 전기전도도 항목과 상관도가 높게 나타났을 뿐 다른 항목은 없었으며, 수질항목간 상관도도 유기물질들 사이에서만 상관성을 나타내었다. 비강우기에는 질소성분의 항목과 전기전도도가 높은 상관도를 나타내었지만 강우기에는 유기물질과 질소성분의 항목간에 상관성이 있는 것으로 나타났다. 그리고, 선행강우의 일수에 따라 유출의 거동에 따른 BOD, COD, DO, T-N, pH의 농도변화를 비교 검토한 결과 선행강우일수가 클수록 전반적으로 DO, COD, BOD의 농도는 수문곡선의 형상과 비슷하게 증가 하였다가 감소하는 결과를 보이고 있으며, T-N은 선행강우일수가 큰 상태에서는 농도가 증가하였으나 선행강우가 작을수록 일정한 경향을 보이고 있다. 그리고, pH는 홍수기의 유량의 변화에 관계없이 일정한 값을 유지를 하고 있는 것으로 나타났다.
본 논문의 목적은 설마천 시험유역을 대상으로 2006년의 신뢰성 있는 수문 수질자료를 바탕으로 유역의 유출거동에 따른 수질인자와의 상관관계를 분석하는데 있다. 시험유역에서는 10분 단위의 연속적인 우량 및 수위관측과 연간 30회 이상의 유량측정성과를 통하여 수위-유량관계곡선식을 개발하여 유량을 산정하고 있으며, 수질분석을 위한 시료는 유량측정시 전적비교, 사방교 지점에서 샘플을 채취하여 실험실에서 분석하였다. 실험실에서 분석한 항목은 pH, DO, BOD, COD, T-N, T-P, SS로 총 7개 항목으로 수질측정은 우기가 시작된 시기인 7월에 집중적으로 측정 분석하였으며, 7월 이후에도 각 지점당 6회의 추가 측정으로 각각 22회의 시료를 채취하여 분석하였다. 분석된 수질자료를 이용하여 2개 측정지점에 대하여 각 항목간의 상관관계를 분석하였으며, 홍수기 및 갈수기로 기간을 구분하여 각 항목간의 상관관계를 분석하였다. 2개 지점의 상관관계 분석결과 BOD는 T-P와 SS, COD는 T-N과 SS가 공통적으로 상관관계가 높은 것으로 나타나 전적비교와 사방교의 유기물 농도가 SS와 비례하는 것으로 나타났다. 또한 전적비교와 사방교간 홍수기의 상관관계를 살펴보면 COD는 T-N, SS와 그리고 SS는 COD와 공히 상관관계가 높으며 갈수기도 COD와 SS의 상관관계가 같이 높은 것으로 분석되었다.
고차원의 데이터를 처리하기 위해서는 데이터의 성질을 유지하면서 특징을 잘 반영할 수 있는 특징 추출 방법이 필요하며 주성분분석 방법은 대표적인 특징 추출 방법이다. 본 연구에서는 데이터가 고차원인 경우 데이터 특징 추출을 위한 주성분 분석의 주성분 변수 선정시 적응적 상관도(Correlation)를 기반으로 한 주성분 분석 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 데이터간의 상관관계를 기반으로 상관도를 적응적으로 반영하여 데이터의 주성분을 분석함으로써 실제 데이터의 특징을 나타내는 세분화 변수 선정 시 데이터 편향성의 영향을 줄이기 위한 방법이다.
농업시설의 확장과 함께 수자원으로서 지하수의 중요성이 점차 커지면서 지하수 수질 특성을 설명하기 위하여 강수량과 지하수 그리고 전기전도도의 상관관계를 정확하게 이해하는 것이 매우 중요하다. 많은 연구에서 선행 강수를 고려한 누적이동강수량을 사용하여 지하수위와 강수량의 상관관계를 분석하였다. 최근 기후변화로 인해 줄어든 강수일수와 강수량으로 인하여 지하수 수질 변동의 장기간 분석이 어려워짐에 따라 지하수 수질변동에 대한 강수량의 단기간 영향을 규명하기 위하여 지하수위 변동량과 강수량의 상관관계를 이해할 필요가 있다. 지하수위 변동량은 지하수 함양률 산정 및 함양 특성 분석 등 지하수 변동 특성을 분석하는 데 있어서 매우 중요한 자료이다. 본 연구에서는 충남 예산 효교리에서 2019년 7월 1일부터 2020년 6월 30일까지 지하수위와 전기전도도를 관측하였고 지하수위와 전기전도도 변동량을 강수량과 비교 분석함으로써 단기적인 변동 특성을 해석하고 상관관계를 도출하였다. 먼저, 강수량과 지하수위, 전기전도도의 시계열 분석을 통한 교차상관분석(cross-correlation)을 수행하여 자료 간에 지연 시간(lag time)을 산정하였다. 다음, 지연 시간을 고려하여 강수량과 지하수위 변동량의 상관성 분석과 강수량과 전기전도도 변동량의 상관성 분석을 수행하였다.
경향성을 분석하기 위한 여러 기법 가운데 비모수적 방법인 Mann-Kendall 검정(MK 검정)은 수문시계열의 분석에서 널리 사용되어지고 있다. 이 검정 방법은 분석 대상 자료가 독립이라는 가정 하에 수행되며, 자료가 계열상관되어 있는 경우에는 그 상관성의 영향으로 경향성 존재의 유무를 정확하게 판단할 수 없게 된다. 따라서 MK 검정을 이용할 때 자료의 상관성으로 인해 받게되는 영향을 소거시키기 위해 효과적인 자료의 크기(Effective Sample Size, ESS)를 이용하는 수정된 MK 검정 방법을 이용하고자 한다. 본 연구에서는 ESS가 얼마만큼 계열상관성을 제거할 수 있는지 Monte Carlo모의를 통해 검토하였다. MK 검정 결과 계열상관계수의 증가에 따라 자료가 경향성을 나타내는 비율이 높아 겼으나, ESS에 의해 수정된 MK 검정을 수행한 결과 계열상관계수의 영향이 제거되었음을 알 수 있었다. 그러나 ESS에 치한 방법은 상관성의 영향을 과대하게 제거하게 되고, 이에 의해 실제 경향성이 존재하는 자료마저도 비 경향성이라고 판단하게 되는 오류를 가지고 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 MK 검정에서 경향성으로 판단된 자료에 대해 경향정도를 분석하여 제거한 후 다시 ESS에 의해 수정된 MK 검정을 실시하였다. 본 연구를 통하여 상관성이 존재하는 자료에 대한 MK 검정 방법의 오류를 제거 할 수 있었으며, 또한 실측 자료의 적용을 통해 수정 MK 검정이 경향성 분석에 매우 유용함을 확인 하였다.
최근 개발된 표면영상유속계(Surface Image Velocimetry)를 이용한 유량측정기법은 비교적 짧은 시간에 급변하는 홍수량을 정확도를 유지하면서도 간편하고 안전하게 측정할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 표면영상유속계는 현장 상황과 사용 방법에 따라 측정된 유속값의 오차가 얼마나 발생하는지에 대한 근거가 없으며, 그 오차 범위가 명확하게 제시된 바가 없기 때문에 표면영상유속계의 신뢰성에 대해 의구심을 갖는 경우가 많다. 표면영상유속계의 유속측정 원리는 일정 시간간격을 갖는 두 영상내의 입자군 이동을 추적하여 유속벡터를 산정하는 것이다. 즉, 두 영상의 탐색 영역(searching area)내에서 각 입자군의 상관계수를 계산하여 최대상관계수를 갖는 입자군을 동일 입자군으로 판별하고, 동일 입자군의 도심간 거리와 두 영상의 시간간격을 이용하여 유속을 구하게 된다. 그러므로 상관계수가 높을수록 유속값이 정확하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 상관계수에 따른 유속측정 오차를 분석하여 상관계수에 따른 표면영상유속계의 오차범위를 결정하고자 한다. 분석방법은 활차의 속도와 영상분석을 통해 얻은 속도를 비교하여 상관계수에 따른 오차범위를 살펴보았고, 실제 적용을 위하여 개수로내의 표면유속를 측정하여 상관계수에 따른 오차를 분석하였다. 분석 결과 상관계수가 0.7 이상인 측정유속의 정확도는 10% 이내로 확인되었으며, 향후 표면영상 유속계를 이용한 유속측정시 상관계수별 오차범위를 이용하여 현장적용시 정확도 개선을 위해 많은 도움이 될 것으로 기대된다.
본 연구는 선진국들의 주가변동이 우리나라 증시에 미치는 영향, 아시아 각국과 우리나라 주가변동의 상관관계, 우리나라와 이들 국가간 주가변동 상관관계의 시계열적 안정성, 우리나라와 이들 국가간 주가변동 전이의 방향 및 시차에 관하여 분석 하였다. 우리나라 증시 개방시점을 전후하여 1981년 1월$\sim$1991년 12월을 제1기간, 1992년 1월$\sim$1999년 8월을 제2기간으로 한 각국 주가지수의 월별수익률과 1999년 1월 4일$\sim$1999년 8월 24일 기간중 각국 주가지수의 일별수익률을 자료로 상관분석과 회귀분석을 실시한 결과는 다음과 같다. 첫째, 우리나라 증시에 영향을 미친 선진국으로는 제1기간중에는 영국, 일본, 미국의 순이며, 제2기간중에는 전적으로 일본과의 상관관계가 높게 나타났다. 특히 일본과의 상관관계는 제1기간보다도 제2기간중에 더욱 상승하였다. 또한 선진국들 간에는 독일, 영국, 프랑스 3국간 주가변동의 상관관계가 높게 나타났다. 둘째, 아시아 각국과 우리나라의 상관관계분석에서는 태국, 인도네시아, 말레이시아와는 상관관계가 높게 나타났으나, 대만, 싱가폴과는 상관관계가 비교적 낮게 나타났다. 그리고 아시아 각국간에는 홍콩, 말레이시아, 태국, 인도네시아 국가들의 상호간 상관관계가 높게 나타났다. 셋째, 상관관계의 시계열 안정성에 관한 분석에서는 1995년 이전까지는 전체적으로 우리나라와 각국간 주가변동의 상관관계가 낮거나 국가별로 매우 불안정한 상태를 나타내고 있으나, 1996년 이후부터는 상관관계가 점점 높아지는 추세에서 1998년도에만 우리나라의 IMF충격으로 인하여 일부국가들과의 상관관계가 일시적으로 낮아진 상태를 보이고 있다. 개별국가별로는 우리나라와 일본과의 상관관계가 지속적으로 높아지고 있으며 태국, 인도네시아와는 IMF사태이후 크게 높아진 것으로 나타났다. 넷째, 주가변동방향 및 시차분석에서는 미국, 영국, 독일의 주가변동이 1일의 시차를 두고 우리나라에 영향을 미치고 있으며, 일본을 비롯한 동남아 각국과 우리나라간에는 주가변동에 시차가 없는 것으로 나타났다. 그러나 각국간 표준시차 및 거래소 거래시간을 고려하면 미국, 영국, 독일의 경우에도 그 시차는 1일이내이거나 거의 시차가 없는 것으로 판단된다.
최근 들어 다항식비례모형(RFM: Rational Function Model)은 비전문가에게 있어서 지형보정을 위한 정확도 문제를 해결함과 동시에 센서 종류에 상관없이 적용 가능한 범용적인 센서모델링 기법으로 각광을 받고 있다. 그러나 엄밀(physical) 모델이 없는 센서 혹은 위성의 궤도력 자료를 제공하지 않는 센서의 경우 다항식비례모형의 적용을 위해서는 다수의 매개변수 사용으로 인한 계수들 간의 상관성을 고려해야 한다. 이에 본 연구에서는 2차 다항식비례모형에 기초하여 전방 다항식비례모형(Forward RFM)과 상관도 분석을 통한 전방 다항식비례모형의 이른 및 위치정확도에 관한 연구를 수행하였다. 대상연구지역은 KOMPSAT(Korea Multi-Purpose Satellite)과 SPOT으로 촬영한 대전광역시와 그 주변지역으로 SPOT과 KOMPSAT 모두 상관성 분석 전에는 대략 50% 정도의 검사점에 대해 과대오차(>100m)가 얻어졌으며, 이 점들을 제외한 검사점에 대해서도 SPOT은 평균수평오차 20-24m, 평균표고오차 25m, KOMPSAT은 평균수평오차 15-24m, 평균표고오차 30m를 나타내었다. 전방 다항식비례모형에 대하여 상관성 분석을 수행한 후에는 검사점에 대한 모든 과대오차 조정결과가 소거되었고 검사점에 대해서 SPOT은 평균수평오차 8.8m, 평균표고오차 25.2m, KOMPSAT은 평균수평오차 8.4m, 평균표고오차 14.5m를 나타내었다. 최종적으로 연구지역에 대한 수치표고모형의 제작을 통해 상관도 분석을 통한 다항식비례모형의 실제 적용 가능성을 보여주었다.
부산 금정산 지역의 지하수위와 강우량과의 관계를 알아보고자 시계열 분석을 통하여 자기상관함수와 상호상관함수를 구하였다. 이를 위하여 금정산 산성마을 주변의 19개 관측공 중 자동수위측정기가 설치된 4개 관측공(KJ2, KJ8, KJ15, KJ19)의 지하수위 자료와 부산지역의 강우량 자료를 이용하였다. 지하수위 및 강수량은 각각 1일 평균, 1일 누적 값을 이용하였다. 자기상관분석의 경우, KJ2와 KJ19의 경우 지연시간이 2일 이내, KJ8의 경우는 3일 이내에 0으로 수렴하며, KJ15의 경우는 지연시간이 8일째에 0으로 수렴한다. 강수량과 지하수위의 교차상관분석결과, KJ2, KJ15, KJ19호 공은 지연시간이 0일 때 교차상관함수가 각각 0.6572, 0.6303, 0.7857이교 KJ8호 공은 지연시간이 1일 때 0.7141이다. 또한 대부분 짧은 지연시간에 교차상관함수가 0으로 수렴한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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