이 논문에서는 일사량과 일조시간에 관한 통상적인 선형관계식보다 정확한 비선형 관계식에 대한 적용검토를 수행한다. 일조시간을 이용한 일사량 추정에 이어서 Penman-Monteith 방정식을 이용하여 기준 증발산량을 추정하였다. 우리나라 20개 지점의 1997년부터 2006년까지의 일사량 및 일조시간 자료를 포함한 기상자료를 이용하여 선형 그리고 수정 비선형 Angstrom 방정식을 보정하고 기준 증발산량을 추정하였다. 일조시간과 일사량 사이의 선형과 비선형 관계식을 이용한 기준 증발산량의 상대비교를 수행하였다. 선형 및 비선형 관계식을 이용한 방법 모두 RMS 오차는 5.96, NSC(Nash-Sutcliffe Coefficient)는 0.95로 추정되었고, 그 차이는 매우 미미하였다. 그러나 상대적으로 일사량이 기준 증발산량에 크게 기여하는 하계에는 그 차이가 증가하기 때문에 보다 개선된 비선형 관계식을 이용하는 방법에 대한 엄밀한 검토가 필요하다.
생활시간조사(Time Use Survey)는 국민들이 주어진 하루 24시간을 어떤 형태로 보내고 있는 지를 알아보기 위한 조사이다. 이를 통하여 인구 속성에 따른 개인유지, 주업, 가정관리, 레저시간 등에 관한 시간활용 정보를 파악하게 된다. 본 연구에서는 시간량 분석의 관점에서 생활시간조사에 대한 탐색적 분석을 시도한다.
선박에서 배출되는 환경오염 물질 및 온실가스에 대한 규제가 강화됨에 따라, 환경오염 물질 및 온실가스의 배출과 직접적으로 관련있는 연료 소모량을 줄이려는 다양한 연구가 진행되고 있다. 연료 소모량을 줄이기 위한 방안 중 하나는 환경 및 기상 예보를 이용하여 연료가 가장 적게 소모되는 항로를 찾는 것이다. 기존 연구에서는 연료 소모량을 주된 목적함수로 최소화 하되, 도착 시간에 대한 조건을 평가하기 위해 도착 시간의 기댓값을 계산하고 추가적인 목적함수로 고려하는 경우가 많았다. 그러나 선박 운항 예측 시 적용되는 환경 외란 정보는 상당한 불확실성을 포함하고, 이로 인해 발생하는 운항 속도 및 도착 시간에 대한 불확실성도 상당히 클 수 있기 때문에, 도착 시간의 기댓값뿐만 아니라 도착 시간에 대한 불확실성을 기반으로 제한 시간 내에 선박이 도착할 확률을 정량적으로 평가하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 다목적 최적화 기법을 이용해 도착 시간의 기댓값과 연료 소모량에 대한 Pareto set을 구하되, 환경 외란으로부터 발생하는 도착 시간의 불확실성을 계산하여, 제한 시간 내에 선박이 도착할 확률을 계산하고 이를 항로 최적화 시 적용한다. 제안하는 방법의 유용성을 검증하기 위해 실제 환경에 가까운 맵을 기반으로 부산-도쿄 간의 항로를 최적화하고, 그 결과에 대해 논의한다.
효과적인 저수지 운영을 위해 가장 중요한 절차는 저수지 유입량을 적절하게 모의하는 것이다. 실시간 저수지 운영의 경우 기존의 물리적인 강우-유출현상에 기초한 수학적인 모형을 이용해서 유입량을 예측하는데 한계가 있으므로 인공신경망과 같이 자료의 특성에 기반한 모형이 효율적인 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 인공신경망(Artificial neural network, ANN)을 이용하여 실시간 저수지 운영을 위해 현재시간을 기준으로 3시간 후, 6시간 후, 9시간 후, 12시간 후의 유입량을 예측하였다. 본 연구의 대상지역은 한강수계의 화천댐 유역으로 기상청 수치예보자료인 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System)자료 중에서 강우예측자료를 사용하였다. RDAPS 강우예측자료를 이용한 예측값 결과와 비교하기 위해 지점 강우자료를 사용하였으며, 이 지점 강우자료는 화천댐 유역에 있는 AWS, 기상청, 국토해양부의 지점자료을 이용하였다. RDAPS 강우예측값만을 이용한 유입량 예측결과가 과거 12시간 강우 누적값을 이용한 유입량 예측값과 비슷한 정확도를 가지는 것을 알 수 있었으며, 자료의 효율적인 취득을 고려해야만 하는 실시간 운영의 경우, RDAPS 강우예측자료와 인공신경망을 이용한 모형이 충분히 효과적인 대안이 될 수 있음을 알 수 있다.
본 연구에서는 13개의 일사량 산정모델들로부터 산정된 일사량을 우리나라 5개 기상관측지점에서 측정된 일사량자료와 비교함으로서 이들 일사량 산정모델들의 활용 적합성을 평가하였다. 또한 일사량 산정모델이 증발에 미치는 영향을 파악하기 위해서 일사량자료를 필요로 하는 Penman 조합식에 근거한 5개 증발량 산정식들을 적용하여 증발량을 산정하고 증발접시 증발량과 비교 분석하였다. 일부 일사량 산정모델은 기상자료만을 필요로 하며, 반면에 다른 일부 모델은 기상자료뿐만 아니라 고도와 같은 지형 자료를 필요로 한다. 연구결과에 의하면 일조시간과 가조시간의 비(일조시간/가조시간)뿐만 아니라 최고기온과 최저기온을 동시에 고려하여 일사량을 산정하는 모델이 관측 일사량과 가장 근사한 결과를 보여주었다. 또한 일조시간과 가조시간의 비만을 이용한 Angstrőm-Prescott모델의 계수값을 보정하는 경우 역시 일사량 산정의 정확도를 크게 개선시키는 것으로 나타났다. 따라서 증발량 산정을 위해 일사량모델을 선정하는 경우 입력자료의 존재여부 뿐만 아니라 적절한 일사량을 산정하는 모델형식을 동시에 고려하는 것이 필요하다. 관측된 일사량을 적용하여 증발량을 산정하는 경우에 Penman식은 전주, 제주지역에서 증발접시 증발량과 가장 근사한 것으로 나타났고, FAO PM식은 서울과 목포지역에서 그리고 KNF식은 대전지역에서 증발접시 증발량과 가장 근사한 것으로 나타났다.
지난 2010년 9월 21일~22일 서울지역에 발생한 시간당 최고 250 mm의 집중호우는 짧은 지속 시간동안 강수총량이 컸기 때문에 재산 및 인명피해가 상당했다. 기존의 강우빈도해석은 각 사상의 강수총량 또는 지속시간별 연최대치강우량을 기준으로 산정하는 방식인데 이번 이상홍수의 경우에는 강수총량과 첨두강수량이 높음에도 불구하고 지속시간이 짧기 때문에 체감적 강도에 미치지 못하는 재현기간을 가질 것으로 생각된다. 그러므로 빈도해석 시 기존 일변량 빈도해석과 달리 이변량, 삼변량, 다변량의 빈도해석이 필요할 것으로 사료된다. 본 연구의 대상유역은 용담댐 유역으로 강수총량, 지속시간, 첨두값을 대상으로 상관관계를 비교하여 지속시간과 첨두강수량에 대한 Gumbel mixed 모형을 적용하여 그에 따른 재현기간을 산정하였다. 또한 단일 Gumbel 모형과의 비교를 통해 두 모형의 차이점을 밝힘으로써 Gumbel Mixed 모형에 대한 신뢰도를 높였다. 따라서 본 연구에서 제안한 Gumbel mixed 모형은 이상홍수 뿐 아니라 다양한 수문학적 설계와 관리에 유용할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 유출해석에 있어서 중요한 기존 설계강우의 시간분포 방법의 문제점을 해결하고 강우의 통계적 특성과 유역특성에 맞는 설계강우의 시간분포 방법을 개발하고자 하였다. 홍수량 산정지점별로 인근 관측소의 Thiessen 가중치를 부여하여 지속시간별로 호우사상을 호우 중심에 따라 4개 분위로 구분한 다음 분위별 호우사상을 무차원화 하여 누가우량곡선으로 변환한 후 산정지점별로 지속시간별 설계강우를 분포시킨다. 본 연구의 결과로 지속시간별 분위를 구분함으로써 기존 Huff의 4분위법에서 문제점으로 제시된 평활화된 무차원누가곡선으로 인한 첨두홍수량의 과소산정 등을 해결할 수 있었고, 홍수량산정지점에 대하여 지점별 대표누가우량곡선의 작성이 가능하여 현재 제시된 우량관측소별 우량주상도의 지점별 적용시 대표 우량관측소 선정 등의 어려움을 해결할 수 있이 설계홍수량 산정시 유역의 시${\cdot}$공간적 특성에 따른 강우의 특성이 최대한 반영되도록 하였다.
본 논문에서는 우리나라 지방국도의 특정지점에서 수집된 교통량 자료를 이용하여 일일 시간교통량 추정모형을 개발하였다. 본 연구의 특징은 일일 24시의 시간변수를 원형변수로 취급하고, 지방부 교통량 자료의 특성상 출퇴근 시간에 교통량이 집중되는 이봉형의 현상을 감안하여 원형분포의 혼합모형을 고려하였다. 또한 시간대별 교통량의 분포가 요일에 따라 유사한 패턴을 가지는 데 착안하여 요일별 모형을 제시하였다. 혼합원형분포의 모수추정에는 EM알고리즘이 사용되었으며, 모형의 성능비교를 위해 가변수 회귀모형과의 비교를 실시하였다. 제시된 요일별 지방국도의 시간교통량 적합모형은 계측기의 손상 등으로 인한 교통량 결측자료의 추정에 효과적으로 사용될 수 있다.
본 논문은 HMM (Hidden Markov Model) 음성 인식 시스템에 적용할 수 있는 새로운 인식 시간 알고리즘인 스코아 캐쉬기법을 제안한다. 다른 많은 기법들이 인식 시간을 줄이면서 계산량을 줄이기 위하여 어느 정도의 인식율 저하를 감수하는 반면에 제안하는 스코아 캐쉬기법은 인식율 저하를 전혀 일으키지 않으면서 인식 시간을 상당량 줄일 수 있는 기법이다. 단독어 인식 시스템에 적용 가능할 뿐 아니라 연속어 인식에도 적용이 가능하며, 기존에 이미 설계된 인식 시스템의 구조를 전혀 흩트리지 않고 간단히 하나의 함수만 대치함으로서 인식시간을 크게 감축할 수 있다 또한 기존의 계산량 감축 알고리즘과 함께 적용 가능하므로 추가의 계산량 감소를 얻을 수 있다. 스코아 캐쉬 기법을 적용한 결과 최대 54% 만큼 계산량을 줄일 수 있었다.
(1) 급액천의 규격별 양액공급량 $\bigcirc$ 합섬(비스코스+레이온) : 시간당 소(12.6ml), 중(21.2ml), 대(57.5ml)의 순으로 유입되었으며 중과 대의 급액천의 유입은 거의 같아 급액천의 규격간에 공급량은 비례하지 않았다. $\bigcirc$ 합섬(폴리에스텔) : 소(4.3ml), 중(20ml), 대(57.5ml)순으로 양액이 유출되었으며, $\bigcirc$ 합섬(인견) : 소(2.9ml), 중(23.7ml), 대(32.3ml)순으로 유입되었으나 소(급액천)의 유출량은 적어 급액천 재질로서 부적합하다고 생각되었으며, $\bigcirc$ 실(cotton) : 소(0.2ml), 중(3.0ml), 대(2.7ml)순으로 규격간에 유입은 차이가 없었으며 전체적으로 유출이 적어 급액천으로서는 부적합하였다. (2) 배지의 규격(종류)별 양액의 유입량 $\bigcirc$ 송이(Ф6.0mm~12.0mm이상) : 배지의 입자가 굵은 배지일수록 급액초기 1~2시간이 유입이 급격히 증가하였으나 시간이 경과할수록 일정한 량을 보였으며 유입량은 다른 배지에 비하여 많았고 급액천의 규격이 클수록 유입되는 량이 많았으나 시간이 경과함에 따라 감소하는 경향을 보였다. $\bigcirc$ 송이(Ф1~5mm) : 합섬A(비스코스+레이온)과 합섬B(폴리에스텔)에서는 시간당 15.0~50.1ml가 유입되었으나 합섬C(인견)과 실에서는 시간당 10ml이하로 토출량이 적었다. $\bigcirc$ 송이(Ф1~12mm) : 합섬A와 합섬B 급액천에서는 17.0~53.8ml가 유입되었으나 합섬C와 실에서는 시간당 평균 4.0~21.2ml가 흘러나와 배지의 공극이 일정하지 않아 시간당 통과하는 양이 일정하지 않았다고 생각되었다. $\bigcirc$ 펄라이트 : 합섬A(비스코스+레이온)급액천의 유입은 소(1$\times$60cm)에서 21.8ml, 중(2$\times$60cm) 33.5ml, 대(3$\times$60cm) 43.4ml가 통과되었고 합섬(폴리에스텔)에서는 19.0~30.7ml로서 급액천의 규격에 따라 통과되는 차이가 있었다. 배지가 규격화되어 있어 급액천의 규격별로 일정하게 유입되었으며 급액천의 재질이 유입에 영향을 미친 것으로 사료되었다. (2) 급액관과 베드상과의 높이에 따른 유출양 : 급액과 베드상과의 낙차가 클수록 유출이 증가함을 알수 있었으나 합섬C(인견)실험구에서는 낙차가 유출에 영향을 미치지 않았다. (4) 급액된 양액의 EC 및 pH조사 : 급액된 양액의 EC 및 pH에 전혀 변화가 없어 재배 적응에 문제가 없을것으로 사료되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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