본 연구는 공간통계적 방법을 이용하여 산불발생의 위험도를 통계적으로 예측하고자 하였다. 연구 재료는 전국에서 발생한 1991년부터 2008년까지 산불발생 위치자료를 이용하였다. 점사상을 양적데이터로 전환하기 위해 전국을 공간격자로 구성하여 격자형 자료화 하여 사용하였다. 전국산불 발생위치를 산불발생위치들 간의 공간상관성을 고려하여 일반적인 통계모형에 공간통계적인 기법을 더하여 산불발생의 위치를 더욱 정확하게 추정하고자 하였다. 이를 위해 회귀모형과 공간모형의 혼합모형의 한 방법인 regression kriging 방법을 적용하였다. 그 결과 공간상관성을 고려한 공간통계적 방법은 산불발생의 공간적 군집을 더욱 정확하게 예측할 수 있었다.
본 연구는 경기도내 악취관리지역으로 지정된 시화국가산업단지, 반월국가산업단지, 반월도금지방산업단지, 아산국가산업단지(포승지구) 4개 공단에 대하여 2006년과 2007년에 실시한 악취실태조사 자료를 이용하여 각 공단별 악취특성을 조사하였다. 또한, 측정된 자료를 통계분석 기법을 사용하여 복합악취와 지정악취물질간의 상관관계를 연구하였으며 그 결과는 다음과 같다. 1. 시화공단과 반월도금공단에서는 비교적 NH$_3$와 Styrene이 높고 반월공단에서는 H$_2$S가 다른 공단에 비해 약 5배 정도 높은 평균농도를 보였으며 포승공단은 일반적인 배출형태와 크게 다르지 않았다. 2. SAS를 이용한 통계분석 결과 시화공단의 복합악취는 H$_2$S, TMA, Styrene, nvAldehyde와의 관련성이 높고 반월공단은 H$_2$S, aAldehyde, bAldehyde, 반월도금공단은 NH$_3$의 관련성이 높은 것으로 조사되었다.
도시쇠퇴와 공동화 현상을 방지하고 침체된 지역경제를 활성화시키기 위한 새로운 도시재생 패러다임이 등장하고 있다. 본 연구는 도시재생특별법에 제시된 쇠퇴기준과 공간자기상관 탐색을 기반으로 GIS 및 공간통계기법을 활용하여 도시쇠퇴 특성을 분석하는데 그 목적을 두고 있다. 광주광역시를 대상으로 하여 도시재생특별법에 제시된 쇠퇴 기준인 인구감소, 사업체감소, 노후건축물에 관한 지표를 적용함으로써 객관성을 확보하고자 하였다. 특히 GIS와 공간 통계기법을 적용함에 있어서 공간자기상관 탐색을 통해 도시쇠퇴 특성을 분석한다는 점에서 기존의 연구와 차별성을 지닌다. 전체적인 분석과정은 도시활성화지역 지정 기준을 원용하고, 공간탐색적 절차에 따라 단계적으로 추진하였다. 따라서 본 연구를 통해 제시된 공간통계분석 절차 및 도시쇠퇴 특성 분석의 결과는 대도시권 수준에서 도시쇠퇴 진단에 기여하고, 도시재생과 관련한 공간의사결정에 유용한 정보를 제공할 것으로 기대한다.
우리나라의 계절 특성상 여름철 집중호우가 쏟아지는 현상이 빈번하게 발생하는데 이러한 돌발홍수가 예고 없이 일어나 상습적으로 침수 피해를 입는 지역이 증가하고 있다. 본 연구에서 2009년 ~ 2019년 동안 서울시 침수 피해 사건 중심의 인터넷 기사를 기반으로 실제 침수 사례를 조사해본 결과, 침수가 가장 많이 발생한 순으로 반포동(26건), 대치동(25건), 잠실동(21건)으로 집계되었다. 침수피해가 가장 많은 반포동을 연구지역으로 선정하고 그 중 잠수교의 수위를 예측하는 연구를 진행하였다. 기존 연구에서는 수치모형에 비해 신속한 결과를 도출할 수 있는 자료 기반 모형 중 LSTM 기법을 많이 사용하였다. 그러나 이는 선행 시간이 길어질수록 첨두수위에서 과소추정된 것으로 분석된 취약점이 존재하였다(정성호 외, 2018). 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 GANs(Generative Adversarial Networks)를 이용하였다. GANs는 생성자와 감별자가 나뉘어 생성자가 실제 자료인 첨두수위에서의 잠수교의 수위를 학습하고 실제와 근접한 가상데이터를 결과로 생성하여 감별자는 그 생성된 미래의 잠수교의 수위가 실제인지 가상인지 판별하도록 학습시키는 신경망 구조이다. 사용한 수문자료는 한강홍수통제소, 기상청, 국립해양조사원에서 제공하는 최근 15년간의 (2005년~2019년) 수위, 방류량, 강수량, 조위 자료를 수집하였고 t-test와 상관성분석을 통해 사용한 인자 간의 유의미성 판단과 상관성을 분석했다. 또한, 민감도 분석 결과 시퀀스길이(5), 반복횟수(1000), 은닉층(10), 학습률(0.005)로 최적값을 선정하였다. 또한 학습구간(2005년~2014년)과 검증구간(2015~2019년)으로 나누어 상대적으로 높은 수위가 관측되는 홍수기의 3, 6, 9시간 후의 수위를 예측하고 오차 지표를 이용해 평가하였다. LSTM 기법으로 예측된 수위와 GANs로 예측된 수위를 비교한 결과 GANs으로 예측된 첨두수위에서의 정확도가 5% 정도로 향상되었다. 향후에는 다양한 영향인자와 다른 기법과의 결합을 고려한다면 보다 정확하게 수위를 예측하여 하천 주변 사회기반시설의 침수 피해를 감소시킬 것으로 판단된다.
이동 에이전트는 플랫폼 간을 이주하며 자기 복제를 통한 작업 분배가 가능하다. 이러한 점에 의해 최근 이동 에이전트는 분산 처리 기반 기술로 각광 받고 있다. 그러나 이러한 에이전트의 이주, 복제능력은 악의적인 플랫폼과 이동 에이전트의 공격에 대한 약점이 되고 있다. 그 중 재실행 공격은 에이전트의 반복 수행을 통해 에이전트를 공격하는 기법이다. 이에 대한 방지 기법으로 트립 마커를 이용하여 동적인 수행 결정이 가능한 연구가 있다. 그러나 이 기법은 이동 에이전트가 위치한 플랫폼에 따라 이동 에이전트의 복제가 제한 받는다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이동 에이전트의 복제가 가능한 외적 재실행 방지 기법을 제안한다. 본 기법은 트립 마커 생성을 담당하는 트립 마커 서버를 두어 플랫폼에 상관없이 유연한 이동 에이전트의 복제가 가능하다. 또한 비대칭키 기법을 이용한 비밀 통신을 통해 재실행 공격으로부터 이동 에이전트를 방어한다.
최근 다양하게 제시되고 있는 확률론적 방법에 의한 산사태 예측기법의 경우 전문적 지식을 기반으로 조사 및 분석이 이루어질 경우에만 분석결과의 신뢰성을 확보할 수 있다. 그러나 재해 발생상황에서는 통계분석을 통한 산사태 예측의 전문가뿐만 아니라 공무원, 지질공학자 등 통계적 전문지식을 갖지 않은 재해분야 담당자도 신뢰성 있고 간편한 방법으로 산사태 취약성을 해석할 수 있어야 한다. 따라서 본 논문은 전문가는 물론 비전문가도 쉽게 의미를 이해하고 활용할 수 있으면서도 정확한 분석을 통한 통계적 접근으로 신뢰성 높은 산사태 취약성 평가표를 개발하여 제안하고자 하였다. 이를 위해 기존에 국내에서 산사태가 집중적으로 발생한 지역의 지질, 지형, 토질자료를 토대로 산사태 정준상관분석을 통한 수량화 기법을 이용하여 산사태 취약성 평가표를 개발하였다. 산사태의 현장자료와 실내시험자료를 바탕으로 통계분석을 실시하고, 그 결과를 토대로 영향인자 선정 및 인자별 급간 값을 설정한 것이다. 수량화 분석결과 산사태를 발생시키는 여러 인자 중 사면경사가 가장 큰 중요도를 가지며, 고도, 투수계수, 간극율, 암질, 건조밀도의 순서로 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 각 평가항목별로 결정된 점수를 기준으로 평가항목 각각의 세부등급에 대한 점수를 할당하여 산사태재해 취약성 평가표를 개발하였다. 산사태재해 취약성 평가표를 이용하여 평가자는 평가대상 지점에 대해 각 평가항목별 해당 속성, 즉 세부등급을 선택하고, 선택된 각 속성별 평가점수를 더하면 산사태 취약성을 점수로 신속하게 파악할 수 있다. 또한, 이 결과를 토대로 GIS 기법을 이용한 산사태 예측지도 또는 취약성지도 등을 작성하여 활용할 수 있다.
최근 기후변동성으로 유발되는 불안정한 기상상태를 효과적으로 관측하고자 기상레이더가 도입되고 있다. 기상레이더는 경험식으로 산정된 Z-R 관계식을 통하여 레이더 강수량을 제시하게 된다. 이 과정에서 레이더 강수량은 필연적으로 실제 지상에 도달하는 강수량과는 정량적으로 오차가 발생하게 된다. 레이더 강수량에 포함된 오차는 다양한 원인으로 발생하게 되므로 레이더 강수량의 오차 성분을 규명하는 것은 레이더 강수량 활용을 위하여 필수적으로 선행되어야 한다. 본 연구는 지상강수량과 레이더 강수량의 편의를 보정하기 위한 확률통계학적 방법론을 개발하였다. 레이더 강수량의 편의오차를 보정하기 위하여 수문통계학에서 널리 활용되고 있는 계층적 Bayesian 구조를 기반으로 하였으며 자료통합(data pooling) 기법을 이용하여 편의보정 매개변수 추정과정의 불확실성 추정 효율성을 증대시켰다. 본 연구를 통하여 개발된 레이더 강수량 편의보정기법은 계층적 Bayesian 구조를 도입함으로써 편의보정 매개계수의 불확실성을 정량적으로 제시하였으며 유역 단위의 강수상관성을 현실적으로 복원하는 것을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 편의보정기법은 편의보정 과정에서 발생할 수 있는 매개변수의 불확실성 및 레이더 강수량의 오차구조를 정량적으로 규명하여 고해상도의 강수정보를 생산함으로써 고도화된 수문해석을 가능케 할 것으로 판단된다.
강우의 공간분포에 대한 신뢰성 있는 추정은 수자원 해석 및 설계에 있어서 필수적인 요소이다. 강우장의 공간변동성에 대한 고해상도 추정은 홍수, 특히 돌발홍수의 원인이 되는 국지성 호우의 확인 및 분석에 있어서 중요하다. 또한 강우의 공간 변동성에 대한 고려는 면적평균강우량 추정의 정확도를 향상시키는데 있어서 중요하며, 강우-유출모델의 모의결과에 대한 신뢰도를 향상시키는데 큰 영향을 미친다. 최근 공간자료에 대한 공간분포예측에 있어서 공간상관성을 고려할 수 있는 공간통계학적 기법의 적용이 증가하고 있으며, 이러한 공간통계학적 기법의 적용에 있어서 신뢰성 있는 모델 매개변수의 추정 및 불확실성 평가는 공간분포 예측결과에 대한 신뢰성을 향상시키는데 중요한 역할을 한다. 외국의 경우 공간분포예측 및 모의, 매개변수의 불확실성 평가 등과 관련하여 활발한 연구가 이루어지고 있는 반면 국내 수자원 분야에서는 아직까지 활발한 연구가 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 계층구조로 구성된 가우시안 공간선형혼합모델을 적용하여 확률강우량의 공간분포를 추정함에 있어서 모델 매개변수에 대한 추정기법을 비교하였으며, 매개변수 추정기법으로서 경험베리오그램에 대한 곡선적합기법인 보통최소제곱법 및 가중최소제곱법, 우도함수를 기반으로 하는 최우도법 및 REML과 같은 기존의 매개변수 추정기법들과 최근 공간통계학 분야에서 적용이 증가하고 있는 Bayesian 기법을 비교하였다. 이로부터 매개변수 추정기법 간의 매개변수 추정치에 대한 정량적 비교결과를 제시하였으며, Bayesian 기법의 적용을 통해 매개변수에 대한 불확실성 추정결과를 제시하였다. 이러한 결과들은 확률강우량의 공간분포 추정에 있어서 공간예측모델의 매개변수 추정 및 예측에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
무선 멀티캐스팅에서 이동 호스트의 기지국간 이동은 멀티캐스트 그룹 내의 이동과 그룹 외의 이동에 따라 각기 다른 신뢰성 문제가 발생한다. 그룹내의 기지국으로 이동시에는 이동 호스트가 원하는 데이터를 해당 기지국이 이미 삭제한 상태라면 이전의 기지국에서 필요한 데이터를 재전송하여야한다. 그룹 외의 기지국으로 이동시에도 역시 필요한 데이터를 포워딩해야한다. 이와 같은 데이터 재전송과 포워딩은 전송 지연과 대역폭의 낭비를 발생시킨다. 본 논문에서는 이와 같은 무선 멀티캐스팅에서의 신뢰성 문제를 해결하기 위한 기법으로 IES(Information Exchange Scheme)을 제안한다. 제안된 IES에서는 멀티캐스트 그룹 기지국간에 멤버쉽과 데이터 수신 정보를 교환함으로써 MH의 이동 범위에 상관없이 신속하고 정확한 전송을 기대할 수 있다. IES를 평가하기 위해 기존의 기법들과 비교 분석하였고 그 결과로 제안된 IES가 효과적인 기법임을 증명한다.
최근 해상 통신망에서 대용량 데이터 전송이 요구 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서 다중 입출력의 공간 다중화 기법을 고려하였다. 하지만 공간 다중화 기법은 송 수신 안테나 사이의 공간 채널 상관 및 직접파 성분에 의해 수신 성능이 열화 된다. 특히, 해상 통신 환경에서 송 수신기 주변의 산란체가 거의 존재하지 않아 채널 상관 및 직접파 수신이 빈번하게 발생한다. 이를 위해 수신기로부터 채널정보를 피드백 받아 프리코딩을 적용하여 수신 성능 열화를 줄일 수 있다. 하지만 채널 상관과 직접파 성분이 동시에 존재 하는 경우 공간 다중화를 위한 프리코딩은 폐형 수식 도출 및 적용의 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 수신기로부터 채널정보를 요구하지 않는 개루프 프리코딩 기반으로 채널 상관 및 LOS에 대한 성능을 분석하여 해상 통신망 환경에서 고속 데이터 전송 방법을 제시하였다. 개루프 프리코딩을 적용한 공간 다중화 기법은 수신기로부터 채널 정보를 피드백 받지 않고 채널 상관 및 직접파 수신 환경에서도 성능 열화를 줄일 수 있음을 확인하였다. 따라서 해상 통신 환경에서 신뢰성 및 고속 데이터 전송을 위한 기법으로 개루프 프리코딩 기반의 공간 다중화 기법이 적합할 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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