공간상에 분포한 각종 지리사상들은 다양한 분석기법을 통하여 분포특성과 패턴이 파악된다. 이때 축척(scale)은 공간분석 기법에서 연구자가 고려해야 할 중요한 요인중의 하나이다. 이 연구에서는 해상도 저감에 따라 변화하는 공간 데이터의 구조특성을 표현할 수 있는 기법을 비교 분석하여 공간분석에 필요한 적정해상도의 모색과정에 이용하고자 한다. 순천만 해안습지의 LANSAT TM 데이터를 대상으로 하여, 데이터의 구조특성이 해상도에 따라 변화하는 특성을 살펴보고 이를 반영할 수 있는 해상도 특성 지수들을 비교평가 하였다. 기존에 개발된 국지적 분산(local variance)과 프랙탈차원을 적용하였고, 해상도 변화과정에서 파생되는 분산 데이터의 공간분포 패턴을 표현하는 지수로 공간적 자기관도인 Moran´s I를 측정하였다. 구조특성 분석기법을 적용한 결과 기존에 개발된 국지적 분산과 프랙탈 차원보다는 분산 데이터의 공간적 자기상관도가 구조특성을 분석하는 기법으로 적합하게 나타났다. 공간적 자기상관도가 정점인 해상도에서 공간 데이터의 변화가 심하게 나타나고 있다. 공간 데이터의 구조특성은 탐색하는 기법으로 분산 데이터의 공간적 자기상관도가 효과적인 지수로 작용할 수 있다.
최근 자연재난으로 인한 인명피해는 감소하는 추세를 나타내고 있으나, 기후변화 및 도시화 등으로 인해 재산피해는 점차 증가하고 있는 실정이다. 기존의 연구는 재난이 일어난 후 사후복구차원에서 피해액을 집계하거나 복구비를 추정하는 연구가 주를 이루고 있으며, 재난이 발생하기 전에 피해액을 추정하는 연구는 매우 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 과거 통계자료를 기반으로 인공신경망과 다중회귀분석을 이용하여 전체 자연재난 피해액의 약 95%를 차지하는 호우피해액을 예측하기 위한 피해함수 개발하고자 한다. 대상지역으로는 경기도 지역으로 선정하였고, 1994년부터 2015년까지의 수문기상자료와 시군구별 재해통계자료를 수집하여 분석을 위한 함수개발을 위한 자료로 재구축하였다. 또한 시간별 최대 강우량과 피해액에 대한 상관분석을 실시하여 지속시간별(1~24시간) 최대강우 자료와 재해기간별 선행강우(1~5일)자료, 그리고 재해기간의 총강우량 자료가 상관성이 높다는 것을 파악했다. 이를 독립변수로 활용하고, 재해기간별 피해액을 종속변수로 사용하여 지역별 호우피해 예측함수를 개발하였다. 본 연구는 효율적이고, 효과적으로 재해예방을 위한 방재체계를 수립하는데 기초자료로 활용될 것으로 판단되며, 사전대비 차원의 재난관리를 통해 정책결정권자들의 의사결정에도 도움을 줄 수 있다고 판단된다.
본 연구의 목적은 고전적 순간단위도 모형 중의 하나인 Nash 모형의 매개변수와 하천망의 동적 Fractal 차원 사이의 관계를 체계적으로 분석하여 해당 매개변수의 수문학적 의미를 추론해 보는 것이다. Nash 모형의 경우, GIUH 이론과의 결합을 통하여 Horton 비를 기반으로 한 두 매개변수의 지형학적 추정 방법이 일찍부터 제안되어 왔다 (Rosso, 1984; Bhunya, 2008). 특히 Liu(1992)는 2차원 자유 Euclidean 공간 내에서 percolation cluster 모형의 응집구조와 유역의 배수구조 사이의 비교를 통하여 하천망의 Fractal 차원을 정적 Fractal 차원과 동적 Fractal 차원으로 구분하고 양자의 수문학적 의미에 대하여 강조한 바 있다. 본 연구에서는 문헌 조사 (Morisawa, 1962; Marani et al., 1991; Rosso et al., 1991)를 통하여 수집한 비교적 신뢰성 있는 국외 하천망들에 관한 정보를 기반으로 Nash 모형의 매개변수와 하천망의 동적 Fractal 차원 사이의 관계를 분석해 보았다. 주요한 결과로서 Nash 모형의 형상 매개변수와 하천망의 Fractal 차원 사이에는 밀접한 상관관계가 존재함을 알 수 있었으며 이를 통하여 하천망의 Fractal 차원을 이용하여 해당 매개변수를 직접 추정할 수 있는 관계식을 제시할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 분광 차원과 Nash 모형의 첨두 좌표 사이의 관계를 통하여 겉보기에서로 다른 유역들 사이에 존재할 수 있는 수문학적 상사성을 평가할 수 있는 기준의 수립 역시 본 연구과정을 통하여 제시할 수 있으로 판단된다. 후속 연구로서 국내외 다수 유역들에 대한 지형분석을 통하여 본 연구에서 얻은 결과의 보편성을 검정하고 수문학적 자료들에 대한 검증을 통하여 Nash 모형을 기반으로 한 다양한 수문학적 모형들의 개선 방안을 제시해 보고자 한다.
정준상관 행렬도(canonical correlation biplot)는 정준상관분석에서 두 변수 집단에 의해서 측정된 다변량 자료에서 변수 집단 간의 관계와 개체들의 관계를 탐색하기 위한 2차원 그림이다. 이는 일반적으로 최용석 (2006, 1장)의 한 변수 집단에 의한 행렬자료에 대한 일반적인 행렬도를 두 변수 집단에 의한 행렬자료로 확장한 것으로 볼 수 있다. 최근에 Choi와 Kim (2008)은 개체들이 많은 대용량 자료에서 행렬도의 해석상 힘든 문제점을 지적하고 이를 극복하는 데 군집분석을 활용하는 방법을 제시하고 있다. 일반적인 행렬도에서 발생하는 대용량 자료에 대한문제는 정준상관 행렬도에서도 동일하게 발생하곤 한다. 본 연구에서는 2006년도 KLPGA 선수 중 상금 순위 상위 50명을 대상으로 정준상관 행렬도를 통해 기술요인변수군(평균 퍼팅수. 그린 적중율, 파 세이브율, 파 브레이크율)과 경기성적요인변수군(상금, 평균 타수)간의 관련성을 살펴보고 군집분석을 활용하여 각 선수들의 군집을 시도하려한다.
고차원의 데이터를 처리하기 위해서는 데이터의 성질을 유지하면서 특징을 잘 반영할 수 있는 특징 추출 방법이 필요하다. 주성분분석 방법은 고차원 데이터에 포함된 정보를 저차원의 데이터로 변환하여 원래 데이터의 변수 수보다 적은 수의 변수로 고차원 데이터를 표현 할 수 있는 방법으로서 데이터의 특징 추출을 위한 대표적인 방법이다. 본 연구에서는 데이터가 고차원인 경우 데이터 특징 추출을 위한 주성분 분석에 있어서 주성분 변수 선정 시 적응적 상관도를 기반으로 한 주성분 분석 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 데이터간의 상관 관계를 기반으로 상관도를 적응적으로 반영하여 데이터의 주성분을 분석함으로써 다른 여러 변수에 중복적으로 상관도가 높은 변수와 주성분을 유도하는데 연관성이 적은 변수를 주성분 변수 후보 대상에서 제외시키고자 한다. 고유벡터 계수 값에 의한 주성분 위계를 분석하고 위계가 낮은 주성분이 변수로 선정이 되는 것을 막고 또한 상관 분석을 통하여 데이터의 중복 발생이 데이터 편향을 유도하는 것을 최소화하 하고자 한다. 이를 통하여 주성분 변수 선정 시 데이터 편향성의 영향을 줄임으로써 실제 데이터의 특징을 잘 나타내는 주성분 변수를 선정하는 방법을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 열린 셀 구조의 3차원 마이크로 엮임 재료에 대해서 다양한 전산 시뮬레이션을 수행하고 재료의 특성을 수치적으로 분석하였다. 엮임 재료에 대한 수치 해석의 정확도를 높이기 위해서 각 축 방향별 와이어 사이의 간격을 6개의 변수로 매개화 하였으며, 기존의 정육면체 대신에 사면체의 요소로 바꾸어 엮임 재료의 기하학적 형상을 더 사실적으로 구현하였다. 개선된 수치모델에 대해서 상용 프로그램을 이용해 기계적, 열역학적, 유체역학적 해석을 수행하였으며, 그 정확도를 검증하기 위해서 기존의 실험 결과와 비교하였다. 또한 x 및 y 방향으로 와이어 간격을 변화시켜 가며, 3차원 엮임 재료의 여러 물성치에 대한 파라메트릭 테스트를 수행하였으며, 물성치의 변화 경향 및 민감도를 살펴보았다. 이를 통해서 3차원 엮임 재료의 물성치 사이의 상관관계를 애슈비 차트와 함께 살펴보았으며, 기존의 벌크 형태의 금속 재료와는 다른 재료 특성들로 인해 그 활용도가 높을 것으로 기대한다.
본 연구는 안전사고의 예방 및 관리를 위해 시도되었던 행동적 연구를 실험상황, 피험자, 실험설계, 종속변인, 독립변인 등의 다양한 측면에서 비판적으로 분석하고, 이를 바탕으로 앞으로의 바람직한 연구 방향에 대한 제언을 목적으로 하였다. 행동적 접근은 1970년 후반부터 적용되어 안전관리에 있어서 많은 성공을 거두었으나 한계점도 존재한다. 특히, 상관연구에서 다루었던 개인차원에서의 중요 변인의 매개적 역할에 대한 고려가 없으며, 조직 상황에서의 처치 가능한 변인에 대한 고려가 부족한 실정이다. 따라서 개인차원의 주요 변인들에 대한 고려뿐만 아니라 조직차원에서의 변인들에 대한 개념을 행동적 연구에서의 독립변인으로서의 처치 대상이 될 수 있도록 보다 명확하게 구체화시킬 필요가 있다고 하겠다. 또한 독립변인과 종속변인과의 이론적 관련성, 프로그램의 유지 및 관리 등에 관한 보다 적절한 연구가 필요한 실정이다.
최근 하천의 유지유량을 결정함에 있어서 어류의 서식환경을 고려하여 최적의 유량규모를 제시하는 연구결과가 국내 여러 연구자에 의해서 제시되고 있다. 하천에서의 어류 서식처를 고려한 유지유량의 결정방법은 미국에서 제시된 유지유량증분 방법론(Instream Flow Incremental Methodology)에 근본을 두고 있으며 대부분의 방법이 어류 서식처에 대한 수리모의를 위해서 1차원 수리모형을 이용하여 왔다. 특히 어류 서식처에 대한 1차원 수리모의를 위하여 물리적 서식처 모의시스템(PHABSIM)이 가장 보편적으로 적용되고 있으며 모의 결과로 제시되는 어류 서식처의 가중가용면적(Weighted Usable Area)을 토대로 하여 최적 유량의 규모를 제시하게 된다. 따라서 본 연구에서는 어류 서식처를 고려한 하천유지유량 산정함에 있어서 최적유량 결정에 중요한 지표로 사용되는 가중가용면적(WUA)을 산정함에 있어서 일반적으로 사용되어 온 1차원 수리모형인 PHABSIM을 이용한 결과와 함께 최근 개발되어 수리학 분야에서 폭넓게 적용되고 있는 2차원 수리모형을 이용하여 산정된 결과를 비교하여 제시하고자 한다. 본 연구에서는 2차원 수리해석을 위해서 River2D를 이용하였으며 한강수계의 주요 지천을 선정하여 2가지의 서로 다른 수리모의 결과를 비교하였다. 대상 어종은 어류상 조사 결과, 각 지천의 우점종인 피라미를 선정하였으며 수리해석에 의한 어류의 서식처 모의를 위하여 필요한 서식처 적합도 지수 Habitat Suitability Criteria)는 낙동강 수계에서 작성된 결과를 이용하였다. 각 1차원 및 2차원 수리해석에 의해서 산정된 가중가용면적에 대한 상관분석을 실시하였으며 유지유량 증분방법론(Instream Flow Incremental Methodology)의 개념에 입각하여 최적의 유량 값을 산정하였다. 각 지점에서의 가중가용면적-유량 관계를 모의하고 대상 어종의 성장 단계별(산란기, 성어기) 가중가용면적(WUA)을 산정하여 비교.분석하였으며 분석결과 가중가용면적(WUA)값의 분포가 성어기, 산란기에서 선형(linear)으로 잘 표현되었다.
인간의 뇌 정보처리를 이해하기 위한 일환으로서, 많은 연구자들이 사람의 두피에서 자발적으로 발생하는 전기 활동인 뇌파(EEG)를 분석하였다. 측정된 뇌파는 잠음처럼 보이는 비선형적인 거동으로 인하여 단순한 관찰만으로 그 특징을 분석하기가 매우 어렵다. 따라서 이러한 뇌파를 분석하고 이해하기 위한 방법으로 파워스펙트럼, 바이스펙트럼 등과 같은 스펙트럼 분석과 상관차원, 프랙탈 차원과 같은 비선형 카오스 분석 등과 같은 해석법들이 활발히 연구되어왔다. 본 논문에서는 이러한 기존의 방법 외에 두 신호사이의 통계적 의존성을 측정하는 양인 상호정보를 이용하여 뇌파의 특징을 분석하였다. 뇌파간의 상호정보 분석을 통해 두뇌에서의 정보의 흐름에 관한 특징을 알아보았고, 감선자극에 반응하는 두뇌의 활동영역을 알 수 있었다.
인간의 뇌 정보처리를 이해하기 위한 일환으로서, 많은 연구자들이 사람의 두피에서 자발적으로 발생하는 전기 활동인 뇌파(EEG)를 분석하였다. 측정된 뇌파는 잡음처럼 보이는 비선형적인 거동으로 인하여 단순한 관찰만으로는 그 특징을 분석하기가 매우 어렵다. 따라서 이러한 뇌파를 분석하고 이해하기 위한 방법으로 파워스펙트럼, 바이스펙트럼 등과 같은 스펙트럼 분석과 상관차원, 프랙탈 차원과 같은 비선형 카오스 분석 등과 같은 해석법들이 활발히 연구되어왔다. 본 논문에서는 이러한 기존의 방법 외에 두 신호사이의 통계적 의존성을 측정하는 양인 상호정보를 이용하여 뇌파의 특징을 분석하였다. 뇌파간의 상호정보 분석을 통해 두뇌에서의 정보의 흐름에 관한 특징을 알아보았고, 감성자극에 반응하는 두뇌의 활동영역을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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