소유역 강우-유출모형으로서 유출함수법을 대폭 개선한 선형저수지 강우-유출 체계를 수립하였다. 매개변수의 수는 6개이고 수문학적 손실은 일정량의 초기손실과 일정비의 후기손실로 계산하며 추적식은 해석적으로 유도하였다. 변수추정은 Hooke and Jeees 방법에 의한 자동추정법을 사용하였다. 이를 서면과 문막 수위표의 '84∼'89년 홍수에 적용하여 모형을 검증하였다. 매개변수중 초기손실은 선행강우의 영향을 받으나 이를 고려하지 않았으므로 이에 대한 연구가 필요하고 실시간 예측시 주요 매개변수를 선택하는 방법도 보완되어야 한다.
최적화 방법을 이용하여 대표적 침투 모형으로 잘 알려진 Horton모형의 최적 매개변수를 결정하였다. Horton침투 모형내 초기 침투능은 10일 단위 선행 강수량과 선형 조합의 관계를 갖는다고 가정하였다. 그리고 종기 침투능과 감쇄지수 값은 유역내 하나의 대표치로 결정하였다. 이렇게 하여 유역을 대표하는 모형의 매개변수 최적치를 얻었고 호우 사상별로 Horton의 침투식을 결정하였다. 본 연구에서 적용한 10개의 호우 자료는 임진강 내에 있고 배수 면적이 $8.5km^2$되는 설마천 시험 유역내 전적비교 지점에서 관측된 것이다.
대부분의 클러스터링 알고리즘들은 고차원 공간에서 성능이 급격히 저하되는 경향이 있다. 더욱이 고차원 데이타는 상당한 양의 잡음 데이타를 포함하고 있으므로 알고리즘의 추가적인 효과성 문제를 야기한다. 그러므로 고차원 데이타의 구조와 특성을 지원하는 적합한 클러스터링 기법이 개발되어야 한다. 본 논문에서는 선형변환 프로젝션을 이용한 클러스터링 알고리즘 CLIP을 제안한다. CLIP은 고차원 클러스터링의 효율성 및 효과성 문제를 극복하기 위해 개발되었으며, 클러스터 형성에 밀접하게 연관된 부분 공간에서 클러스터를 탐사하는 기법이다. 알고리즘의 주요 사상은 각1차원적 부분공간에서의 클러스터링에 기본을 두고 있지만. 점진적인 프로젝션을 이용하여 고차원 클러스터를 탐사한 뿐만 아니라 연산을 획기적으로 줄인다. CLIP의 성능을 평가하기 위해 합성 데이타를 이용한 일련의 실험을 통하여 효율성 및 효과성을 증명한다
최근 지구온난화로 인한 기상변동성 증가로 인해 극한기후현상의 발생빈도가 점차 증가하고 있으며 유역단위의 수자원을 효율적으로 운영하는데 문제점을 해소하고자 다양한 측면에서 체계적인 수자원 운영을 위한 연구가 이루어지고 있다. 수공구조물을 설계하는데 있어서 가장 일반적인 가정 사항은 수문모형에 사용되는 강우의 빈도와 유출의 빈도가 동일하다는 가정에 근거한다. 즉, 유역의 초기함수조건, 강우강도, 강우의 시간적 분포와 관계없이 동일한 빈도로 고려되는 문제점이 있다. 이러한 점에서 비교적 장기간의 자료를 확보하고 있는 계측유역에 대해서 다변량 확률밀도함수를 적용하여 비선형관계를 고려한 수문빈도해석기법을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 이변량 분석기법(bivariate analysis) 중 전통적인 이변량 분포에 비해 주변분포형(marginal distribution)을 자유롭게 선택할 수 있는 장점이 있는 추계학적 Copula 모형을 활용하여 댐 및 저수지 상류유역의 강우량과 유입량을 대상으로 이변량 분석을 수행하고자 한다. 최종적으로 비선형 관계에 있는 강수량과 유출량 사이에 이변량 빈도해석 모형을 개발하고 기존 해석방법과의 종합적인 비교를 실시하였다.
유역의 수문 자료를 정확하게 분석하는 것은 수리 구조물을 효율적으로 운영하기 위한 중요한 요소이다. 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANNs) 모형은 입 출력 자료의 비선형적인 관계를 해석할 수 있는 모형으로 강우-유출 해석 등 수문 분야에 다양하게 적용되어 왔다. 이후 기존의 인공신경망 모형을 연속적인(sequential) 자료의 분석에 더 적합하도록 개선한 회귀신경망(Recurrent Neural Networks, RNNs) 모형과 회귀신경망 모형의 '장기 의존성 문제'를 개선한 장단기메모리(Long Short-Term Memory Networks, 이하 LSTM)가 차례로 제안되었다. LSTM은 최근에 주목받는 딥 러닝(Deep learning) 기법의 하나로 수문 자료와 같은 시계열 자료의 분석에 뛰어난 성능을 보일 것으로 예상되며, 수문 분야에서 이에 대한 적용성 평가가 요구되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형과 LSTM 모형으로 유출량을 모의하여 두 모형의 성능을 비교하고 향후 LSTM 모형의 활용 가능성을 검토하고자 하였다. 나주 수위관측소의 수위 자료와 인접한 기상관측소의 강우량 자료로 모형의 입 출력 자료를 구성하여 강우 사상에 대한 시간별 유출량을 모의하였다. 연구 결과, 1시간 후의 유출량에 대해서는 두 모형 모두 뛰어난 모의 능력을 보였으나, 선행 시간이 길어질수록 LSTM의 정확성은 유지되는 반면 인공신경망 모형의 정확성은 점차 떨어지는 것으로 나타났다. 앞으로의 연구에서 유역 내 다양한 수리 구조물에 의한 유 출입량을 추가로 고려한다면 LSTM 모형의 활용성을 보다 더 확장할 수 있을 것이다.
기후변화와 지구온난화로 인하여 전 세계적으로 폭우발생 빈도 및 강도가 증가하고 있다. 특히 유역 차원에서 도시화와 산업 개발로 인한 불투수면적 증가는 내수침수 증가로 이어지고 있다. 불투수면적이 높고 인구와 건물이 밀집되어있는 도시유역에서의 내수침수는 막대한 재산피해와 인명피해를 야기한다. 도시유역의 불투수층에 내린 강우는 지표면을 따라 흐르다가 대부분 우수관으로 유입되어 유역에서 배출된다. 그러므로 도시 우수관의 설계빈도를 결정하고 설계홍수량을 결정하는 일은 도시 홍수 저감을 위한 구조적인 대책 중 가장 우선적으로 고려되어야 하고, 또 가장 중요한 대책이기도 하다. 본 연구에서는 과거 홍수피해가 빈번히 발생했던 도시유역들 중 유역면적과 우수관망의 구조가 다른 7개의 도시를 선정하여 다양한 강우사상에 따른 유출해석을 실시하였다. 서울과 부산 기상관측소에서 관측된 1975년부터 2015년까지의 강우자료에 대한 EPA-SWMM 모형에서의 유출해석 결과 첨두강우량의 변화에 따른 첨두유출량의 변화를 선형회귀모형으로 분석하였다. 회귀모형의 결정계수와 95% 신뢰구간, 변동계수를 비교하였고, 수계밀도개념을 적용하여 첨두유출량의 변화를 해석한 결과, 우수관망이 조밀하게 건설되어 배수밀도가 높을수록 증가된 첨두강우량에 따라 함께 증가하는 첨두유출량의 예측이 상대적으로 정확하게 가능함을 확인하였다. 우수관의 구조적인 특성에 따른 유출 응답 속도를 고려하여 우수관을 설계한다면, 보다 효율적인 우수관 설계가 가능할 것으로 판단된다.
삼차인 텍스처 좌표(texture coordinates)란 삼차원 표면을 텍스처와 텍스처 매핑(texture mapping) 기술을 이용하여 렌더링 할 때, 폴리곤(polygon)에 사상되는 텍스처 조각의 위치 정보를 의미한다. 삼차원 텍스처 좌표를 압축하는 기존의 방법은 기하학 정보를 압축하기 위해 사용한 선형 예측기(linear predictor)를 그대로 다시 이용하였다. 그러나 기존의 방법은 부호화 순서에 따라 텍스처 좌표가 불연속적으로 위치하기 때문에, 선형 예측을 효과적으로 수행할 수가 없었다. 특히, 이러한 텍스처 좌표의 불연속성(discontinuity)은 non-atlas 텍스처를 가지고 있는 삼차원 메쉬 모델에서 더 심각하게 나타난다. 본 논문에서는 부호화 순서에 따라 텍스처 영상을 재배열하여 삼차원 텍스처 좌표를 부호화하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 텍스치 좌표 부호화는 텍스처로부터 텍스처 조각을 추출하고, 이를 부호화 순서에 맞게 연속적으로 재배치한 후, 텍스처 좌표를 선형 예측한다. 제안한 방법은 텍스처 좌표의 불연속성을 효과적으로 최소화할 수 있기 때문에, 텍스처 좌표의 부호화 효율을 향상시킬 수 있다. 실험 결과는 제안한 방법이 MPEG-4 3DMC 표준보다 부호화 효율성 측면에서 성능이 우수함을 보여준다.
우리나라 대부분의 소하천 유역은 수위나 유량의 관측이 행해지지 않은 미계측 유역으로 방치되어 있어 홍수시 정확한 유출량의 추정이나 홍수피해 경감을 위한 적절한 대책수립이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 부산지방 수영강 수계 중 3개 소하천 유역을 연구대상유역으로 선정하여 측정된 수문자료를 근거로 각종 유출 매개변수를 추정하였다. 또한 기존의 유출해석 모형중 저류함수법과 선형 이산화 입력-출력 모형 및 선형저수지 모형을 채택하여 유출해석을 실시하였다. 각 모형에 의한 계산 수문곡선은 실측 수문곡선과 잘 일치하였으며, 이들 모형은 소유역의 홍수사상을 성공적으로 나타낼 수 있다는 것을 확인하였다. 본 연구에서 채택한 모형 중 저류함수법은 크기가 작은 홍수에는 적용하기 어렵다는 문제점에도 불구하고 가장 양호한 결과를 제공하였으며, 선형저수지 모형은 적은 수의 매개변수로도 비교적 양호한 결과를 준다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 저류함수법 매개변수를 이용한 방법, $\Phi$-index법 및 일정비손실법 등 세 가지 방법의 유효강우 산정법에 따른 모형의 재현성을 평가하였다. 온천천 유역의 경우에는 저류함수법 매개변수를 이용한 방법이 가장 용호한 결과를 나타내었으나, 다른 두 연구대상유역의 경우에는 $\Phi$-index법이 더 나은 결과를 제공하였다.
전통원림 중에서 경관이 우수한 곳은 수경관을 중심으로 하는 예가 많다. 한국과 중국의 경우 이러한 점은 현저하게 나타나는데, 그 중에서도 한국은 자연의 형세를 중시하는 기본 사상에 따라서 자연계류를 이용하는 예가 그 특징이라 하겠다. 중국 또한 평탄한 지형에서 원림을 구성하여 자연을 찾는다는 사상에 따라 물과 산을 중시하는 예가 그 특징이다. 이러한 차이점과 공통점을 통하여 양국의 전통원림을 구분짓기 위하여 소쇄원과 졸정원을 대상지로 하여 이들 원림에서 나타나는 수공간의 연출 특징을 파악하고자 한다. 연구 방법으로는 문헌조사, 현장조사를 통하여 원림의 자연환경, 배경사상, 작정자의 인물연구, 수공간을 구성하는 지면, 호안, 건축 및 수경관에 관하여 연구하였다. 결과로 한국의 소쇄원은 전남 담양군에 위치한 원림으로 내원과 외원으로 구성되며, 규모가 작으나 양산보의 은일관을 구현하기 위해 암반 계류를 중심으로 하여 선형적인 수로 형태를 취하고 있으며, 계류를 타고 내려온 물이 인위적인 방지에 모이고, 다시 계류로 흘러가는 형식을 취하고 있다. 호안 구조는 막돌 허튼쌓기로 이루어졌다. 건축물로는 광풍각과 제월당, 대봉대로 이루어져 있으며, 각각의 용도에 따라서 계류를 중심으로 하여 배치되었다. 반면, 중국의 졸정원은 강소성 소주시에 위치하며, 평탄한 지형에 입지하고 있다. 크게 동부원림, 중부원림(졸정원) 및 서부원림으로 이루어졌으며 전체 면적의 5분의 3을 수공간이 차지한다. 연못을 중심으로 정자, 석가산 등이 다양한 경관을 이루고 있으며, 명대의 건축적 특징을 잘 보여주고 있다. 두 나라는 각각 지역의 자연환경과 인문환경 특징이 서로 달라서 고유의 독특한 수경관을 원림 속에 구현하고 있지만, 사상적인 배경이 되는 은일관과 지형 조건에 따라 구분되어지는 원림을 이루고 있다.
본 연구는 바람통로의 세밀도와 편이성을 향상시켜 도시 녹지계획 활용도를 높이는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 유체역학적 거칠기 특성을 나타내는 거칠기길이($z_0$)로부터 바람통로 네트워크 추출기법을 제안하였다. 지적필지 단위로 산출된 $z_0$에 IDW, Spline, Kriging 내삽기법을 적용해 표면이 연속적인 수치거칠기길이모델(DZoM)을 생성한 후 수계망 추출 기법을 적용해 바람통로 네트워크를 산출하였다. 내삽기법 적용 결과들을 비교하여 가장 적합한 내삽 기법을 정하고 산출된 바람통로와 토지피복 및 지표온도의 공간적 관계를 분석하였다. 연구결과 DZoM 산출기법 중 Kriging 기법의 적용성이 IDW 및 Spline 기법보다 우수한 것으로 나타났다. Kriging 기법을 이용하여 선형 추출한 바람통로 네트워크(Type B)와 Landsat-7 ETM+에서 산출한 여름철과 겨울철 야간 지표온도 분포를 비교한 결과는 공간적 일치도가 높았다. 주목할 부분으로 산출된 바람통로의 흐름이 도시의 야간 열 부하들을 완화하는 것으로 보인다. 추출된 바람통로 네트워크 사상들(features)에 대한 엄밀한 평가와 개선이 수행된다면 녹지계획 실무에 효과적으로 활용될 수 있을 것이다. 이를 위해서는 (1) 거칠기길이 개선, (2) 녹지계획 목적에 맞는 바람통로의 해석 및 편집, (3) 분절된 바람통로 네트워크 연결, (4) 관련 자료의 상세한 구축 및 무결성 확보 등이 선행되어야 할 것이다. 제안된 바람통로 네트워크의 녹지계획 적용을 위해 향후 연구범위를 수도권으로 확장할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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