기후변화에 의해 집중호우의 빈도 및 강도가 증가하고 지속적인 유역개발에 따른 토지이용의 증가는 토양침식 및 토사유출로 인한 재해 및 환경문제를 야기한다. 현재 광범위하게 사용되고 있는 토양침식량 산정기법은 대부분 대상유역내의 평균 토양침식량을 산출하는 총량적 개념의 경험식이므로 호우기간동안의 유역 침식/퇴적의 시 공간적 변화양상을 모의할 수 없다는 한계를 지니고 있다. 따라서 보다 합리적인 유역규모의 강우-유사-유출 메카니즘 해석을 위해서는 집중형(lumped) 모의기법을 대체하고 다양한 기상학적/지형학적 디지털 정보를 활용할 수 있는 물리적 기반의 분포형 모형이 요구된다. 본 연구에서는 사면의 지표 및 지표하 흐름을 고려한 유출모의 모듈과 단위수류력(Unit Stream Power)이론을 기반으로 유사유출 모의모듈을 결합한 분포형 강우-유사-유출 모형을 개발하고, 용담댐 상류부의 천천유역에 적용하여 개발된 모형의 재현성 평가를 수행하였다.
지구온난화의 문제가 다양한 분야에서 논의되고 있다. 특히 도시열성효과에 대한 문제는 도시기후변화의 측면에서 공간적인 특성을 반영하여 나타난다. 현장조사 자료와 위성자료에 의한 연구는 도시의 열 환경이 공간적으로 어떤 분포를 나타내는지 분석하고 평가하는데 중요한 요소로 연구가 이루어져왔다. 본 연구에서는 도시열성효과가 도시 내부공간의 열 환경에 대해 공간적으로 나타나는 요인을 평가하고 이의 상관성을 도시 공간분포의 범위에서 평가하였다. 연구지역인 전주시는 지난 20년 동안 도시환경의 공간 구조적 요인 보다는 도시 열 발생원에 의해 30% 이상의 영향을 받는 것으로 평가되었다. 이를 검증하기 위해 고해상도 위성자료를 활용하여 공간 요인 분석을 수행하였다.
지상에 설치된 우량관측소를 통해서 자료가 수집되는 강우자료는 공간적으로 분포하고 있는 공간자료(spatial data)이며, 지점자료(point data)이다. 공간자료(spatial data)는 공간적으로 분포되지 않는 일반 데이터와는 다른 속성을 가지고 있으며 공간적인 위치가 데이터 발생의 중요한 변수로 적용될 수 있고, 인접 데이터와의 상관관계가 고려되어야 한다. 본 연구는 공간분석기법을 이용하여 보다 효과적인 강우분석을 하기 위한 것으로서, 우리나라 총 679개 우량관측소의 2008년 강우자료를 바탕으로 티센(Thiessen) 기법, IDW(Inverse Distance Weighted), 스플라인(Spline) 등과 공간통계학적 방법인 크리깅(Kriging)을 이용하여 주요 유역별 면적 강우량 산정 및 미계측 지역의 강우량 추정을 모의하였다. 본 연구결과 유역별 면적강우량 추정시 티센 및 경향면 분석법, Natural Neighbor 방법은 일부 과다 추정되는 것으로 나타났고, IDW, RBF, 크리깅의 방법은 큰 차이를 보이지 않았으나, 미계측 지역의 강우량 추정에는 일반크리깅의 정확도가 비교적 높은 것으로 나타났다.
본 연구는 토양수분의 공간적 분포를 고려하는 과정에서 TOPMODEL이 가지고 있는 구조상의 문제를 해결하는 방안을 제시한다. 포화초과유출을 모의하는 기존 TOPMODEL은 유출모의시 유역내 포화부분의 공간적인 정보를 반영하는 과정에 있어 포화면적의 연결성을 고려한 유출 알고리즘의 개발로 발전되었다. 개발된 알고리즘은 TOPMODEL의 매개변수를 증기시키지 않고 개선된 유출경로 추적의 근거를 제시함으로써 모형의 합리성과 적용성을 제고시켰다. 본 연구에서 개발된 포화면적 연결모형과 기본적인 통계적 입력모형형태의 TOPMODEL을 국제수문개발계획 대상유역인 위천유역내의 동곡소유역에 적용한 결과 본 연구에서 개발된 포화면적 연결모형이 다른 두 모형에서 발생하는 모의시 과도첨두유량계산의 문제를 해결할 수 있었다.
유역 모형은 강우가 유출에 이르는 과정을 수문학적으로 재현해낼 수 있는 도구이다. 초기의 모형은 간단한 수준에서 유출과정을 모의하는데 그쳤으나, 기술이 발전함에 따라 유역 모형에 적용되는 매개변수의 수가 점차 늘어나게 되며 이론적 신뢰성과 복잡성을 동시에 갖게 되었다. 유역 모형은 집중형 모형과 분포형 모형으로 대별할 수 있는데, 기존에는 저류 함수법을 근간으로 하는 개념 기반의 HEC-HMS HEC-RAS 등과 같은 집중형 모형을 널리 사용한 반면, 점차 격자 기반에서 물리적 계산을 통해 유출 과정을 모의할 수 있는 GSSHA, Vflo, SWAT과 같은 분포형 모형의 활용이 늘어나고 있는 추세이다. 집중형 모형은 관측자료를 통해 산정된 경험식에 의존하고 있는 반면, 분포형 모형의 경우 각 격자가 가지고 있는 시·공간적 매개변수를 통해 물리적으로 유출과정을 계산하여 신뢰성을 확보하기에 유리하며, 미계측 유역에서도 활용이 가능하다. 지하수는 유역 모형의 댜양한 매개변수들 중 지표면 유출량에 밀접한 영향을 미치는 인자이다. 그럼에도 아직까지 경험식에 의존한 집중형 모형이 주를 이루고 있는 국내에서는 분포형 모형에 적용가능한 매개변수 최적화에 대한 연구는 미진한 실정이다. 이에 본 연구에서는 분포형 유역 모형의 침투모의 과정에 관여하는 공간 매개변수 중 밀접한 연관을 띠고 있는 대수층 깊이에 대하여 분석하였다. 여러 공간매개변수 중 침투능과 관계가 깊은 대수층 깊이에 대해 가장 적합한 매개변수 값을 도출해 내는 것이 본 연구의 최종 목적이라고 할 수 있으며, 분석은 국내 자연하천 유역을 대상으로 분포형 유역 모형에 일반적인 수준으로 적용할수 있는 범위를 검토하였다. 본 연구를 통하여 분포형 유역 모형에서 하나의 매개변수인 대수층 깊이의 정량화에 기여되기를 바란다.
하천 합류부에 있어 수체의 혼합양상 분석은 고해상도의 자료가 필요하다. 하지만 최근 공간적 분포를 해석함에 있어 3D 기법들을 많이 활용되고 있다. IDW, Natural Neighbor, Kriging기법등 다양한 기법들이 많이 적용되고 있고 그에 따라 각 보간법을 비교 분석하여 공간해석에 대한 연구를 진행하였다. 관련 논문을 검토한 결과, 측정 결과에 따른 2차원 횡단면 분포의 내용이 지배적이었고, 3차원 매핑 및 3차원 분석을 통한 수리학적 정보 획득에 관한 연구는 부족한 실정이였다. 특히 3차원 하천 수질 농도의 연구가 불충분했다. 그에 따라 저해상도 측정결과에서의 예측과 보간법에 대한 시각화를 통해 하천의 전체적인 수리·수질정보를 표기하였다. 각각의 보간법을 비교함으로써 하천매핑에 있어 Kriging 기법을 적용하여 시각화된 자료와 정량적 평가를 통해 하천매핑의 정밀성을 향상시켰다. 하천합류부를 공간 분석할 시에 하천의 측정데이터에 대한 신뢰도를 바탕으로 계측경로에 따라 보간한 결과에 대한 신뢰도 분석을 실시하였다. 분석된 3차원자료를 이용하여 하천의 혼합거리에 대한 분석을 실시하였고 그에 따른 수표면과 연직방향까지 고려된 혼합거리분석을 비교하였다. 3차원 데이터를 활용하는 방법으로 측정 및 모니터링 기술의 중요한 데이터로 활용되며, 이러한 데이터는 유해물질 저감 기술 및 평가 예측 기술의 기초 데이터로 활용되고 있다. 유해화학물질 추정, 호수의 고위험 조류군 계층분석 등 다양한 수생건강 진단기술을 활용할 수 있다.
서울시에 소재한 7개 측정점으로부터 입자상물질에 결합된 금속성분의 농도를 약 1년여 기간동안 관측하였다 (2001년 3월~2002년 5월). 본 관측자료를 토대로 공간적 요인이 금속성분의 분포특성에 어떠한 방식으로 영향을 미치는 가를 조사하였다. 이러한 분석을 위해, 변이계수, 시간적 변이성, 상관성 발생의 빈도 등과 같은 기준을 활용하였다. 본 연구 결과에 의하면, 금속성분의 농도분포가 상당히 다양한 요인들의 영향에 종속된다는 사실이 확인되었다. 특히 Fe, Mn, Pb 등의 성분들은 이질적인 지역들간에도 대단히 강한 유사성을 보이는데 반해, Cu와 같은 성분은 이러한 경향을 전혀 찾기가 어려웠다. 이러한 공간적 요인의 특성을 상세하기 설명하기 위해서는 개별 성분의 지화학적 요인을 발생/소멸현상과 연계하여 설명하는 것이 중요하다.
이 연구에서는 강원도 삼척시를 대상으로 산불취약지역 분석모델을 개발하고, 개발된 분석모델을 기반으로 산불취약지역을 표출하였으며, 이를 위한 전산프로그램을 개발하였다. 산불취약지역 공간분석자료로는 NGIS 사업을 통해 구축된 1/25천 축척의 수치지형도, 수치임상도 그리고 과거 산불발화위치자료를 사용하였다. 산불발화위치에 대한 공간적 분포특성(지형, 임상, 접근성)을 기반으로 모델을 설정하였으며, 공간분석은 간단하면서도 일반인들이 이해하기 쉬운 Conditional probability, Likelihood ratio 방법을 사용하였다. 그리고 각각의 모델에 대한 검증(cross validation)을 실시하였다. 모델 검증방법으로는 과거 산불발화위치자료를 발생시기에 따라 두 개의 그룹으로 나누어 하나는 예측을 위한 자료로 사용하고, 다른 하나는 검증을 위한 자료로 사용하였다. 모델별 예측성능은 prediction rate curve를 비교·분석하여 판단하였다. 삼척시를 대상으로 한 예측성능에서 Likelihood ratio 모델이 Conditional probability 모델보다 더 낳은 결과를 보였다. 산불취약지역 분석기술로 작성된 상세 산불취약지역지도와 현재 산림청에서 예보하고 있는 전국단위의 산불발생위험지수와 함께 상호보완적으로 사용한다면 산불취약지역에 대한 산불감시인력 및 감시시설의 효율적인 배치를 통하여 일선 시군 또는 읍면 산불예방업무의 효율성이 한층 더 증대될 것으로 기대된다.
산업의 공간적 입지에 대한 분포 패턴 분석은 관련된 공간정책 및 계획의 수립에 있어 매우 중요한 역할을 한다. 이러한 분석에 있어 먼저 고려되어야 하는 것은 어떠한 분석지표와 공간단위를 활용하는가에 있는데, 이는 지표와 공간단위에 따라 그 해석이 달라질 수 있기 때문이다. 이에 본 연구는 먼저 공간적 자기상관을 고려한 다양한 산업집적 지표들을 고찰하고 관련 지표에 따른 산업집적의 지역유형을 구분하며, 다음으로 개별입지, 그리드, 행정구역 등의 다양한 공간단위별 산업집적을 분석하는 방법론을 제시하여 뿌리산업에 대해 실증분석 하는 것을 목표로 한다. 실증분석 결과를 보면 공간단위에 있어서 그리드 단위가 행정구역 단위보다 세밀한 미시적 분석이 가능함을 알 수 있었고, 공간단위의 설정에 따라 발생할 수 있는 해석상의 차이와 같은 한계를 극복할 수 있는 것으로 기대된다. 지역유형 구분에 있어서는 울산광역시, 부산광역시, 창원시를 축으로 하는 동남권과 인천광역시, 화성시, 안산시를 축으로 하는 수도권 서부축이 뿌리산업의 산업집적 클러스터 지역유형으로 분석되었다.
데이터 베이스 관리 시스템에서는 질의 결과의 크기(selectivity)를 미리 예측하는 것이 필요하다. 질의 결과의 크기는 데이터의 분포 상태에 의해서 결정된다. 이러한 데이터의 분포 상태를 정확하게 예측하는 것이 매우 중요하다. 대부분의 데이터 베이스 관리 시스템에서는 이를 위하여 주기적으로 저장하고 있는 레코드에 대해서 히스토그램을 만들고 이용한다. 이 방법은 히스토그램의 저장공간이 적게 필요로 하고 선택도를 추정하는데 있어서 선택도 추정시 부가적인 계산이 필요하지 않은 장점이 있지만, 일정한 크기의 버켓내에서는 데이터들이 균일하게 분포한다는 가정을 함으로써 선택도 추정에 있어서 에러율이 높았다. 이에 본 논문에서는 커널 방법을 사용하여 버켓 내 데이터의 분포에 대하여 추정 함으로써 이를 해결하는 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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