설계홍수량 산정요령(MLTMA, 2012)이 배포된 이후 실무에서는 홍수량을 산정할 때, Clark 단위도(Clark, 1945)를 적용하는 것으로 획일화되는 추세다. SCS 단위도(SCS, 1972)가 설계홍수량 산정요령에서 배제된 것은 Clark 단위도와 비교해서 도달시간 등 유역 매개변수를 같게 대입하더라도 홍수량이 과다 산정되는 경향 때문이다(e.g., Singh, 2000; Kilduff et al., 2010; Bhunya et al., 2011). 그럼에도 불구하고 SCS 단위도는 단변량 모형으로 적용 방법이 매우 간단하고, 실무에서 주로 사용되는 상용프로그램 대부분에 내재되어 있는 등 실무에서의 효용가치가 높은 편이다. SCS 단위도의 높은 첨두홍수량을 조정하고자 첨두시간 산정 공식을 수정한 SCS 방법이 제안되었으나(e.g., Ministry of Construction, 1992; Jung and Moon, 2001), 이는 첨두시간이 크게 산정되도록 하여 첨두홍수량을 낮추려는 시도로 도달시간, 기저시간 등 유역의 물리적인 특성을 왜곡한다. 반면에 SCS 단위도의 기울기(Peak Rate Factor; PRF)는 유역 경사에 따라 300에서 600 사이의 값을 갖게 되고 평균값으로 484가 제안되었으나(SCS, 1972), 이를 맹목적으로 사용하기에는 무리가 있다. 실험을 통해서 75-100, 284, 100-575 등 다양한 범위의 PRF 값이 제시되었고(e.g., Woodward et al., 1980; Wanielista et al., 1997), PRF에 직접 비례해서 첨두홍수량이 결정되는 SCS 단위도의 특성을 고려할 때, 유역의 조건에 맞는 적절한 PRF를 산정하는 것이 우선이다. 본 연구에서는 SCS 단위도의 첨두시간과 같은 종속변수 대신 PRF를 조정하는 방법에 주목해서 Clark 단위도로 산정된 홍수량과 서로 상호보완이 될 수 있도록 국내의 유역 환경에 적합한 SCS 단위도 적용 방안을 제시하고자 한다.
본 연구는 그동안 우리나라 강우-유출분석에 주로 이용되어 왔던 Clark 단위도를 선택하여 그 매개변수와 유역반응과의 관계를 고찰하였다. 대상유역으로 국제수문개발계획 시험유역 하나인 위천유역과 남강, 주암댐을 대상유역으로 선정하여, 실측강우-유출자료에 근거하여 최적화된 단위도를 유도한 후, Clark 단위도의 집중시간(Tc)과 저류상수(K)를 산정하였다. 본 연구를 수행한 결과, 유역에서의 각 홍수사상별 첨두홍수량에 대한 Clark 단위도의 매개변수인 집중시간, 저류상수와 유역반응과의 관계를 규명할 수 있었다. 집중 시간과 저류상수는 모두 작은 홍수사상에서는 지수적으로 감소하지만 어느 홍수량 크기 이상부터는 거의 일정한 집중시간을 가짐을 알 수 있었다. 이는 큰 홍수사상에서는 유역의 선형성을 재현하고 있음을 보여주는 것이다. 또한, 이를 통해 우리나라에서 홍수량 산정시에 사용되어 오고 있는 대표단위도 개념은 큰 홍수사상에 적용될 경우에는 과소한 홍수량을 산정하므로 새로운 개념의 단위도 적용이 필요하다고 판단된다.
데이터 마이닝은 데이터를 탐색하고 분석하여 데이터 사이의 관계나 패턴 등의 지식을 탐사하는 기법이다. 실세계에서 발생하는 데이터는 시간 속성을 포함한다. 시간 속성을 포함하는 데이터에서 유용한 지식을 찾아내기 위한 시간 데이터마이닝 연구는 미래를 예측할 수 있는 예측 판단에 효율적으로 활용될 수 있다. 본 논문은 데이터베이스를 일정한 시간 간격 단위로 구분하고, 시간 단위에서 빈발한 패턴 아이템셋을 발견하기 위한 시간 단위 그룹핑을 이용하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 시간 단위에 포함된 트랜잭션과 아이템 정보를 매트릭스로 구성하고, 그룹핑을 통한 시간 단위에서의 빈발한 아이템셋을 발견한다. 성능평가의 실험 결과에서 수행시간은 기존의 알고리즘보다 1.2배 소요되지만, 2배 이상의 빈발 아이템셋이 탐사되었다.
최근 기후변화로 인한 이상호우의 발생으로 도시유역에서의 홍수피해가 급증하고 있으며 이로 인해 도시유역에서의 설계홍수량 산정이 매우 중요시 되고 있다. 지금까지는 도시유역에서의 설계홍수량을 산정하기 위해 I-D-F 곡선을 이용하고 있으나 현실적으로 시간단위 이하의 관측강우량 자료의 부족으로 인해 신뢰성 있는 시간단위 이하의 설계강우량 산정에 많은 불확실성을 지니고 있다. 도시유역의 경우에는 자연유역에 비해 강우발생시 일반적으로 도달시간이 한 시간 이하이기 때문에 극한 강우사상 즉, 단시간에 집중적으로 많은 양의 강우가 발생 할 경우 시간단위 이하의 강우강도를 이용한 유출해석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 추계학적 강우발생기법을 통해 시간단위 강우시계열자료를 확충한 후 분해기법을 통해 시간단위이하강우를 생성하였다. 이를 위해 Bartlett-Lewis rectangular pulse 모형과 Cascade 분해 기법을 이용하여 5분단위 강우량자료를 모의발생 하였다. 또한 모의치와 관측치를 재현기간별로 비교, 분석하여 그 차이를 확인하였다.
반도체 제조 공정 중 FAB공정은 수많은 단위공정들로 이루어져 있고, 한 Lot에 대한 모든 공정을 진행하는 데에는 약 1개월 이상이 소요된다. 반도체 산업의 특성상 고객이 원하는 제품을 최단 시간 내에 생산을 해서 적기에 제품을 공급해야만 최대의 수익을 올릴 수가 있다. 그러므로 FAB공정의 공기단축은 반도체 생산에서 중요한 부분이 된다고 할 수 있다. 본 연구는 FAB공정 중 단위공정과 단위공정 사이에서 이루어지는 작업을 라인자동화를 통한 새로운 모델을 적용해서 단위공정에서 소요되는 시간을 단축함으로써, 반도체 제조의 생산성향상 및 공기단축을 목적으로 한다.
한국어 정보처리를 효율적으로 수행하기 위해서는 단어의 검색시간을 최소화하여야 한다. 그러나 기존의 방법들은 단어의 삽입과 삭제가 불가능하거나 검색시간이 길다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 탐식시간을 최소화하기 위해서 이중 배열을 가지는 이중 트라이를 이용하여 음절 및 자소단위의 검색방법에 관하여 논의한다. 검색시간에 있어서는 음절단위의 방법이 자소단위의 방법보다 빠르지만 기억장소는 자소단위의 방법이 음절단위의 방법보다 효율적이다. 자소단위의 방법에서 하나의 트라이를 여러개로 분할하여 저장함으로써 기억장소를 절반으로 줄일 수 있어 기억장소를 보다 효율적으로 이용할 수 있다.
작은 규모 유역의 홍수 유출량을 산출하기 위해서 유역을 대표하는 하나의 단위유량도를 많이 적용해 왔다. 이 때 단위유량도의 첨두유량과 첨두 발생시간은 단위유량도를 결정하는 특성치로 취급된다. 본 연구에서는 국내에서 $8.5\;km^2$ 정도의 소규모 유역에서도 강우 사상별로 단위유량도의 첨두유량과 발생시간은 상당히 변동되는 것을 보이고 분석하였다. 그리고 동일 소유역에서 단위유량도 변동의 주요인으로 강우 사상별 평균 강우강도라고 보고 강우 사상별 강우강도와 단위유량도의 첨두유량 및 발생시간의 관계를 각각 지수함수식으로 제시하였다. 결과적으로 사용 자료상의 제약 등으로 단위유량도 첨두치에상당한 분산을 동반하는 한계는있지만 연구된 대로 단위유량도의첨두유량 및 첨두 발생시간과 강우의 평균적인 회귀 관계는 단위유량도 이론의 보완적 측면에서 수문학적 가치를 갖는다.
본 논문에서는 상위수준 합성에서의 비트단위 지연시간을 고려한 새로운 스케줄링 기법을 제안한다. 기존의 상위수준 합성을 위한 비트단위 지연시간 계산 방법은 특정 resource에서만 제한적으로 이용할 수 있었다. 하지만 본 연구에서는 다양한 resource에 대해서도 적용할 수 있는 효율적인 비트단위 지연시간 계산 방법을 개발하여, 이를 스케줄링에 적용하였다. 스케줄링 알고리즘은 리스트 스케줄링을 기반으로 하였으며, 스케줄링 과정에서 비트단위 지연시간을 고려하여 chaining을 수행한다. 또한 resource 제약조건하에서 성능을 더욱 향상시키기 위해 multi-cycle chaining을 수행할 수 있다. 잘 알려진 몇 가지 DSP 예제에 대한 실험 결과는 제안한 방법이 기존의 리스트 스케줄링에 비하여 평균 14.7% 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.
현재 국내외에서 제공되고 있는 기후변화 시나리오 자료의 경우 일단위로 제공되고 있다. 그러나 수자원 설계 및 계획 시 중요한 입력자료 중 하나는 시간단위 강우 자료이다. 이러한 시간단위 자료는 강우-유추 분석, 댐 설계 및 위험도 분석에 있어 중요한 입력 변수중 하나이므로 기후변화 시나리오에 따른 영향을 평가하기 위해선 신뢰성 있는 상세화 기법이 필요하다. 국내외에서는 일단위에서 일단위로 상세화 하는 기법, 또는 공간상세화 기법 연구는 상당히 진행된바 있는 반면, 시간단위 상세화 기법 연구는 일단위 연구에 비해 상대적으로 미진한 실정이다. 즉 일단위 상세화 기법의 경우 Weather generator, Weather typing 등 다양한 기법이 존재하고 이를 활용한 연구사례가 많지만, 시간단위 상세화 기법의 Poisson 기법을 활용한 사례가 다수 존재하였다. 이러한 이유로 본 연구에서는 기후변화 시나리오에 따른 영향을 평가하기 위해 Bayesian 기법을 도입하여 신뢰성 있는 시간단위 강우량을 생성할 수 있는 모형을 개발하였으며, 연대별로 산정된 결과는 빈도해석을 통해 미래 확률강우량을 제시하였다. 본 연구에서 제안하고자 하는 Bayesian Copula 모형은 기존 주변확률분포(marginal distribution) 매개변수와 Copula 매개변수 추정시 각각 다른 기법을 활용하여 추정하며, 각각 모형에서 발생하는 불확실성은 추정하지 못하는 반면, Bayesian Copula 모형의 경우 매개변수의 사후분포를 정량적으로 제시할 수 있으며, 추정되는 확률강우량 역시 불확실성을 정량적으로 산정할 수 있는 장점을 확인할 수 있었다.
하천관리 및 수공구조물의 설계 등을 위한 빈도별 홍수량 산정 시 이용되는 방법에는 Clark 단위도법, Snyder 단위도법, KICT 단위도법 등이 있다. 이 중 대표적인 합성단위도법인 Clark 단위도법은 실무에서 가장 많이 사용되는 방법으로 꼽을 수 있으나, Clark 단위도법 매개변수인 집중시간$(T_c)$과 저류상수(K)를 추정하는 것은 단순하지 않다. Clark 단위도법의 매개변수 추정은 계측 유역인 경우와 미계측 유역인 경우로 나눌 수 있는데 대부분의 경우 미계측 유역의 도달시간 및 저류상수를 추정하는 방법으로 홍수량을 산정하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 감천유역을 대상유역으로 선정하였으며, 김천수위표 지점을 유출지점으로 선정하여 홍수량을 산정하였다. 호우사상은 김천수위국의 수위-유량 곡선식으로 유출량의 검정이 가능한 년도를 고려하여 1998${\sim}$2005년 사이의 호우사상 중 분석이 가능한 것으로 판단되는 부항2와 김천 강우관측소의 시강우 자료를 선정하였다. 선정된 호우사상은 1999년, 2002년, 2004년에 대한 총 6개의 시우량 자료로 WAMIS(국가수자원종합정보시스템)와 한강홍수통제소(www.hrfco.go.kr)의 자료실에서 제공하는 한국수문조사연보 자료를 이용하였다. 선정된 호우사상과 WMS모형을 이용하여 산정된 유역면적 및 강우관측소 별 Thiessen 가중계수를 이용하여 HEC-1모형의 최적화기법으로 Clark 단위도법의 집중시간$(T_c)$과 저류상수(K)를 산정하였으며, 계측유역의 매개변수를 산정하는 방법 중 저류방정식을 이용하는 방법을 이용하여 저류상수를 산정하여 비교하였다. 집중시간의 경우 1999년과 2002년에 비해 2004년의 결과값이 작게 산정되었으며, 저류상수의 경우 2004년의 결과값이 크게 산정되었다. 그러나, 저류방정식을 이용하여 저류상수를 결정하는 방법으로 산정한 저류상수는 비교적 일관성 있게 산정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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