기후변화로 인한 기상학적 자연재해로부터 대비하고 안정적인 용수공급을 위해 유역의 다양한 수문 요소들에 대한 분석 필요성이 증가하고 있다. 계절적 강수량의 편차가 큰 우리나라는 유역 통합 물관리가 중요하며, 효율적 수자원 관리와 물안보 확보를 위해 유역내 물순환을 이해하는 것이 중요하다. 유역의 유출을 결정하는 요소들에는 강우, 증발산량, 토양 수분 및 지하수 등이 있으며, 시간적으로는 홍수와 같이 단기에 발생하는 유출과 장기적으로 발생하는 유출이 있다. 장기 유출은 단기 유출에 비해 토양내 수분량이 무시할 수 없을 정도로 영향을 미치게 되므로, 1년 이상의 장기 유출 해석을 위해서는 강우가 발생하지 않는 기간 동안의 토양 수분량 변화와 증발산 영향을 고려할 필요가 있다. K-water에서 자체 개발된 분포형 장단기유출 모델인 K-DRUM은 유역을 격자(grid)단위로 구분하고 각 셀들에 대한 매개변수는 흐름방향도, 표고분포도, 토지이용도, 토지피복도 등을 GIS처리하여 일괄 입력할 수 있도록 함으로써 매개변수 산정과정에서 문제가 되는 경험적인 요인을 제거하였다. 흐름의 구분은 얕은면 흐름, 지표하 흐름, 지하수 흐름으로 구분하여 운동파법과 선형저류법을 적용하였다. 또한 초기 토양함수 자동보정기법으로 실제의 기저유출량을 재현하여 전체적인 유출모의 정확도를 높였으며, FAO-56 Penman-Monteith법을 적용한 증발산량 산정모듈과 Sugawara et al.(1984)이 제안한 개념적 융설 및 적설모듈을 추가하였다. K-DRUM모형을 이용한 유출분석은 용담댐 시험유역을 대상으로 2013년도 1년간의 유출모의를 수행하였다. 입력자료는 용담댐 유역의 지형, 토양 및 토지특성 정보와 시단위 강우 및 기상정보(온도, 바람, 일사 등)를 활용하였다. 분석 결과, 총 관측유출량은 7,151 ㎥/s이고 총 계산유출량 $8,257m^3/s$이며, 관측유출량 대비 계산유출량은 약 115% 정도로 나타났다. 연간 총 강우량은 1303.5 mm로 유역면적 약 $930km^2$을 적용하여 유역 총 강우량을 산정하면 $14,030m^3/s$로서 관측유출량은 유역 총 강우량 대비 51%이고 계산유출량은 59% 정도로 나타났다. 즉 유역 유출율은 약 51% 수준으로 보통의 유역과 유사한 수준이다. 관측된 토양수분량과 K-DRUM 모형의 계산된 토양수분량을 비교하기 위하여 관측 토양수분량의 비율을 이용하여 비교하였다. 모의결과 토양수분은 강우에 의해 변화하며, 관측결과와 유사한 형태로 나타남을 알 수 있었다.
본 연구는 복잡한 도시 대기환경 모의에 사용된 중규모 기상장 모델이 모수화 방법이나 해상도 등과 같은 물리적 한계를 갖는 점에 대해 관측값 객관분석과 그 내삽되는 자료의 조절과정 (Quality control)이 대기유동장 수치모의에 미치는 효과의 검증을 위해 설계되었으며, 한 적절한 자료의 조절방법을 제시하였다. 먼저 기상 관측소의 지점위치에 따른 Quality control결과에서는 도심 내에 위치한 기상관측자료들은 주변에 다수 존재할 가능성이 큰 건물과 지형이 주는 영향에 의해 대표성이 떨어지는 자료를 생산할 가능성이 있는 것으로 나타났으며, 오히려 해수ㆍ담수 부근지역에 위치하여 일관된 바람장과 기온장을 형성하는 자료들이 모델 내에서 자료의 대표성이 특히 기온보다는 풍속에서 나타나고 있다. 모델 내에서 역학적인 관계를 만족시키는 관측값의 유효성에 대한 Quality control 결과 기온이 풍속보다 향상되고 있는 것으로 나타났으며 가능한 한 모델링 도메인 영역에 포함되어 있는 기상 자료들을 많이 내삽하는 것이 더 효과적으로 모델의 해석능력을 향상시키는 것으로 나타났다 이것은 대표성있는 어떤 지점의 선택보다는 모델 내에서 크게 고려되지 않았던 복잡한 도심의 아스팔트, 건물, 지하철, 도로, 자동차등에 의해 발생될 가능성이 있는 열에 대한 정보의 반영은 결과적으로 모델의 해석에 유리하게 적용되며, 서울을 비롯한 수도권지역의 AWS에 포함되어있는 기온자료는 모델 내에서 정체되거나 확장되어 있는 고온역에 대한 모사에 적절하게 사용될 수 있음을 나타낸다.
본 연구에서는 실시간 통합 물관리 시스템의 일환으로 월별 일강수량 예측 시스템에 관한 연구를 실시하였다. 선행시간 2일 예측에 대해서는 기상청 생성 수치모의 RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System)를 기반으로 강수진단모형인 QPM (Quantitative Precipitatiom Model)을 이용하여 지형효과를 보정하였으며, 선행시간 2일에서 8일까지의 예측에 대해서는 GDAPS (Global Data Assimilation and Prediction System) 모의결과를 QPM을 이용하여 보정하였고, 선행시간 10일 이후의 예측값은 통계적 기법을 이용한 자료를 활용하였다. 통계적 기법으로는 과거 20년간의 관측된 강수경향을 이용하여 시스템을 구축하였다. 강수진단모형 (QPM)은 Misumi et al. (2001), Bell (1978), Collier (1975)등이 제안한 바 있는 Collier-type의 모형으로서 이들 모형은 소규모 지형 효과를 고려한 강수량을 산출하는 진단 모형이다. QPM은 중규모 예측 모형으로부터 계산된 수평 바람, 고도, 기온, 강우 강도, 그리고 상대습도 등의 예측 자료를 이용하고, 중규모 예측 모형에서는 잘 표현되지 않는 소규모 지형 효과를 고려함으로써 중규모 예측 모형에서 생산된 상대적으로 성긴 격자의 강수량 예측 값을 상세 지역의 지형을 고려한 강수량 예측 값으로 재구성하게 된다. QPM은 중규모 모형으로부터 나온 자료를 초기 자료로 이용하고 3 km 간격의 상세 지형을 반영하는 모형으로 소규모 지형 효과를 표현함으로써 상세 지역에서의 강수량 산출과 지형에 따른 강수량의 분포 파악이 용이할 뿐 아니라, 계산 효율성을 개선시킬 수 있다.착능이 높은 것으로 사료되었다.X>${\mu}_{max,A}$는 최대암모니아 섭취률을 이용하여 구한 결과 $0.65d^{-1}$로 나타났다.EX>$60%{\sim}87%$가 수심 10m 이내에 분포하였고, 녹조강과 남조강이 우점하는 하절기에는 5m 이내에 주로 분포하였다. 취수탑 지점의 수심이 연중 $25{\sim}35m$를 유지하는 H호의 경우 간헐식 폭기장치를 가동하는 기간은 물론 그 외 기간에도 취수구의 심도를 표층 10m 이하로 유지 할 경우 전체 조류 유입량을 60% 이상 저감할 수 있을 것으로 조사되었다.심볼 및 색채 디자인 등의 작업이 수반되어야 하며, 이들을 고려한 인터넷용 GIS기본도를 신규 제작한다. 상습침수지구와 관련된 각종 GIS데이타와 각 기관이 보유하고 있는 공공정보 가운데 공간정보와 연계되어야 하는 자료를 인터넷 GIS를 이용하여 효율적으로 관리하기 위해서는 단계별 구축전략이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 GIS를 이용하여 상습침수구역관련 정보를 검색, 처리 및 분석할 수 있는 상습침수 구역 종합정보화 시스템을 구축토록 하였다.N, 항목에서 보 상류가 높게 나타났으나, 철거되지 않은 검전보나 안양대교보에 비해 그 차이가 크지 않은 것으로 나타났다.의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주
현실세계의 구조물은 대부분 동하중의 영향을 받고 있지만, 구조해석이나 구조 최적화를 수행할 때는 정하중이 작용하는 것으로 가정한다. 실제 하중인 동하중을 고려하게 되면 다양한 하중들을 고려해야 하기 때문에 전산자원과 시간비용 측면에서 많은 제약이 따르기 때문이다. 그러나, 단순한 정하중 조건만을 고려하면 구조안전성 측면에서 바람직하지 못하기 때문에 가중치를 적용하거나 동하중을 대체하는 등가정하중을 적용하여 관련 문제를 보완하려는 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서는 등가정하중을 적용하여 동하중을 받고 있는 구조물에 대한 구조최적화 기법을 제안한다. 본 연구에서 적용하는 등가정하중은 기존 연구에서 제안한 바 있는 주자유도를 기반으로 하여 등가정하중 부과 위치를 결정하고 최적화 과정을 통해 산출한다. 이 과정에서 지나치게 큰 하중이 구해지지 않도록 가중치를 고려한 구속조건을 추가하여 기존 연구의 등가정하중의 최적화 과정을 보완하였다. 수치예제에서는 동하중이 작용하는 트러스 구조물과 평판 구조물에서 최적화된 등가정하중을 적용하여 사이즈 최적화를 수행함으로써 제안된 최적화 기법의 신뢰성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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