본 연구에서는 격자강우량과 GIS와 연계한 격자기반의 공간수문자료들을 모형의 입력매개변수로 활용하고, 수계망을 통하여 유역 출구까지 운동파(kinematic wave)이론에 의해 유출량을 물리적으로 추적해 나가는 격자기반의 분포형 강우-유출모형인 K-DRUM(Kwater Distributed RUnoff Model)을 개발하였고, 지표유출량에 가장 큰 영향을 주지만 실제 관측 및 적용이 용이하지 않은 유역의 초기토양함수상태에 대한 자동보정기법을 개발하였다. 개발된 자동보정기법을 이용하여 남강댐유역을 대상으로 적용가능성을 평가하였다. 연구에서 사용한 강우사상은 남강댐 유역에 큰 영향을 준 태풍 루사 (2002년 8월 31일 01시$^{\sim}$9월1일 23시), 태풍 매미 (2003년 9월 12일 01시$^{\sim}$9월13일 23시), 2004년의 대류성강우 (2004년 7월14일 01시$^{\sim}$7월 16일 10시) 및 태풍 에위니아 (2006년 7월 8일 18시$^{\sim}$7월11일 12시)의 총 4개의 사상을 대상으로 하였다. 개발한 유역의 초기토양함수상태 자동보정기법에 의한 유출모의의 적용성을 검토하기 위하여 모의에 사용된 매개변수 중 토지피복도에 의해 결정되는 조도계수와 토양도에 의해 결정되는 유효토심, 흡인수두계수, 공극률 및 투수계수는 4개의 강우사상에서 모두 동일한 조건으로 설정하였고, 유역내 토양 내부 수분함유량 산정을 위한 초기 기저유출량은 검토대상 기간 시점부에서 관측된 유출량으로 설정하였다. 초기토양함수상태 자동보정기법 적용을 통한 유출해석의 정확도는 체적오차 백분율(VER)과 첨두 유량 오차 백분율(QER)을 이용하여 평가하였으며, 이를 통해 본 모형이 유출량에 대한 정확성을 확보하고자 하였다. 본 연구에서 개발된 자동보정 기법을 적용한 결과, 초기토양조건을 설정하는데 있어서 기존의 시행착오법으로 인해 소요되는 시간과 유역내 토양 특성과 지형형상을 고려하지 않는 설정으로 인해 발생될 수 있는 문제점을 해결할 수 있었으며, 유출계산 결과도 유량의 크기와 첨두시간 모두 관측값과 비교적 잘 맞는 것을 확인할 수 있었다.
고속도로 통행수요함수를 추정하기 위하여 시계열자료를 이용하여 회귀분석을 시도하였다. 기존의 연구들이 시계열자료를 이용하여 통행수요함수를 추정함에도 시계열자료의 특성을 고려하지 않았다는 점에서 한계가 있었는데 본 연구에서는 이를 고려한 모형을 제시하였다. 고속도로 통행수요에 영향을 미치는 다양한 물리적 및 사회 경제적 변수를 선택하여 통행수요함수 추정을 시도하였다. 이를 위해 개별 변수들에 대해 단위근 검정을 하였고 공적분 검정을 시도하여 개별 변수들간의 관계를 고찰하였다. 그리하여 벡터오차수정모형을 이용하여 고속도로 통행수요함수를 추정하였는데 실질 GDP가 증가하면 고속도로 이용대수가 증가하는 것으로 나타났다. 그리고 실질 통행료가 증가하면 고속도로 이용대수가 감소하는 것으로 나타나서 일반적인 예측과 일치하였다.
현재 다양한 분야에서 널리 사용되고 있는 지하투과레이더(Ground Penetrating Radar, GPR)를 이용하여 지하수면 및 함수량을 추정하였다. 비피압대수층 내에서의 얕은 포화대(saturated zone) 깊이을 산정하는 연구(livari and Doolittle, 1994, van Overmeeren, 1994)와 포화대 상부 습윤대(wetting fronts)의 거동를 조사한 연구(Vellidis et al, 1990) 등에 활용된 바 있는 GPR 기숙을 바탕으로 비피압대수층의 통기대와 포화대 내의 함수량 및 지하수면 추정을 위한 기초 실험을 수행하였다. 지하수면 및 함수량의 현장 적용성을 검증하기 위해서는 시간과 경제적인 면에서 비효율적인 점을 고려하여 사질토로 구성된 실험용 토조를 제작하여 건조시 획득된 GPR 자료, 지하수면의 변화에 따른 GPR 이미지를 비교하여 그 적용성을 검토하고 시${\cdot}$공간적 지하수면의 정확한 추정을 위해서 삼차원으로 비교${\cdot}$검토할 수 있도록 하였으며, GPR 자료의 정확성을 검증하기 위해서 토조 하부에 액주계(piezometer)를 설치하였다. 본 연구에서 적용된 GPR 실험은 획득된 이미지의 해석에 다소 어려움이 있지만 토양을 교란시키지 않고 비교적 간편하게 함수랑 및 지하수면의 위치를 파악하는데 매우 효과적이며, 추가적으로 GPR을 이용한 다양한 실험이 수행된다면 GPR 기술은 향후 기존 방법에서 쉽게 판단하기 어려운 시${\cdot}$공간적인 함수량 및 지하수의 분포 특성을 효율적으로 파악하는데 매우 큰 도움을 줄 수 있을 것이다.
음성신호처리에서 스펙트럼 분석은 매우 중요하다. 하지만 스펙트럼 분석을 위해서 사용되는 윈도우에 의해 생기는 누설에러지 때문에 음성신호의 스펙트럼 정보가 왜곡된다. 본 논문에서는 스펙트럼 분석 시 발생되는 창함수 사용에 의해 생기는 누설에너지를 최소화하기 위한 새로운 창함수를 제안하고자 한다. 그 형태는 전체 창함수크기의 반을 방형창으로 나머지 반을 해밍창으로 하고 창의 처음 부분은 $\pm$20표본에서 영점을 찾아주는 것이다. 이 창함수의 특징은 신호분석에 있어서 왜곡은 크지만 그 형태에 있어서 가장 이상적인 방형창함수의 장점과 side lobe가 작아 비교적 왜곡이 적은 해밍창함수의 장점을 취한 것이라 하겠다. 실제 음성 신호에의 적용에 있어서 방형창과 해밍창의 적용비는 신호의 종류 및 용도에 따라 달리할 수 있다. 제안한 창함수는 해밍창함수 보다는 좁은 main lobe 특성으로 음성신호의 단구간 스펙트럼 분석시 음성의 빠른 변화특성을 적절히 보여줄 수 있고 방형창보다는 side lobe의 영향을 줄일 수 있다.
지표에서 토양속으로 흐르는 물의 침수를을 동심원관형침수계를 사용하여 측정하였다. 내부관과 외부관을 비교함으로서 침투율 측정시 침투계 바깥쪽으로 흐르는 수평방향으로 흐름을 예상할수 있으며 서로 다른 초기함수조건에서 침투율을 측정, 비교함으로써 초기함수 상태의 침투율에 대한 영향을 고찰하였다. 측정치를 분석한 결과 예상한 대로 바깥쪽으로 흐르는 수평방향의 토양수분으로 인하여 외부관에서의 침투율이 내부관에서 보다 평균90% 컸으며, 또 초기 함수량이 작은 경우가 큰 경우보다 침투율이 켰다. 침수가 끝난 후 재분배시의 토양 수분 흐름은 수리지표를 검사함으로써 추정하였다.수평 및 수직방향의 수리지표는 다단 텐시오미터(multiple-depth tensiometer)를 사용하여 토양속의 공극수압을 측정하여 계산하였다 수리지표를 검사한 결과 재분배시 수평방향의 토양수분 흐름은 일정한 방향이 아니라 경우에 따라서 원관 침투계의 중심쪽으로 또는 바깥쪽으로 흘렀다. 이느 토양의 물리적 성질이 장소에 따라서 균일하지 않았음에 기인한 것이라 판단된다. 재분배시 수평 및 수직방향의 평균수리지표의 비율을 검사한 결과 시간이 경과할수록 비율이 감소 되었으며 또 깊이가 깊어질수록 감소하였다.이는 즉 시간이 지날수록 깊이가 깊어질수록 토양수분 흐름의 수평방향 성분이 감소한다는 것을 나타낸다.
통계청과 한국은행 등 통계작성기관에서 이용되고 있는 계절조정은 연간 경제통계 작성시 시계열을 예측한 후 계절조정방법을 적용하여 1년 후 계절변동을 예측하고 원통계 작성시 원통계에서 이를 제거하여 계절조정계열을 작성하고 있다. 이 경우 계절변동을 효과적으로 예측하는 것이 계절조정계열의 품질 향상을 위해 무엇보다 중요하다. 계절변동은 1년 단위로 비슷한 함수적 형태를 지니면서 변하므로 계절변동은 일종의 함수적 시계열이다. 함수적 시계열은 함수적 주성분분석을 바탕으로 한 함수적 시계열모형으로 예측할 수 있다. 본 연구에서는 함수적 시계열 모형을 이용하여 향후 1년간 계절변동을 예측하는 방안을 마련하고 X-11 방식 등 기존의 예측방법과 비교하여 유용성을 파악하였다.
기존의 퍼지 제어기는 퍼지 추론시 [0, 1]의 소속도를 갖는 퍼지 소속함수들의 실수연산으로 인하여 연산수행 속도가 저하되는 문제를 가지고 있다 따라서 본 논문에서는 실수연산으로 인하여 야기되었던 속도 저하문제를 해결하기 위한 새로운 퍼지연산 기법으로 실수 값을 갖는 퍼지 소속 함수 값을 정수형 격자(pixel)에 매핑 시켜 정수형 퍼지 소속 함수 값만을 가지고 연산함으로써 기존의 퍼지제어기에 비해 매우 빠른 연산을 수행 할 수 있는 고속 퍼지제어기를 제안한다. 또한 퍼지제어시스템 설계시에 퍼지 입.출력 변수들의 퍼지항들을 입력시킬 수 있는 GUI(Graphic User Interface)를 제공하여 소속함수의 수정 및 퍼지 값 입력시 사용자에게 보다 편리한 환경을 제공한다.
본 연구에서는 해안도시(부산광역시 수영구) 지역의 토지이용도와 미기상인자를 고려하여 증발산량을 산정하였으며, 증발산량 변동에 대한 미기상인자의 영향성을 구명하였다. 수영구 지역의 토지이용도와 미기상인자는 2001년 12월부터 2011년 11월에 관측된 일별 자료를 사용하였다. 토지이용도는 불투수(건물, 도로 등) 및 산림(임야), 초지(논밭, 공원 등), 수계(하천, 호수 등) 지역으로 분류하였으며, 4개 지역 특성을 고려한 최적의 추정식을 적용하여 증발산량을 산정하였다. 수영구 지역의 전체 증발산량은 4개 지역에서 산정된 증발산량에 토지이용 비율을 곱하여 구하였다. 연간 증발산량 변동은 1월부터 7월까지 증가하다가 8월부터 12월까지 감소하는 형태를 보였다. 수영구 지역에서 증발산량은 강수량의 약 13.3% 정도이었으며, 이는 연구지역의 72%에 해당하는 불투수 지역에서 배수로를 통한 물의 유출이 강우 발생 후 짧은 시간 동안 다량 발생하였기에 지속적인 증발산이 가능한 잠재수량의 저유량이 적었기 때문이다. 증발산량과 미기상인자 간의 상관분석을 수행하였으며, 증발산량과 이슬점 온도의 상관계수가 0.63으로 가장 높았다. 증발산량에 대한 기온 및 강수량, 순복사 인자의 상관계수는 0.5 이상으로 양의 상관성을, 기압 및 일조시간은 0.5 이상의 음의 상관성을 보였다. 증발산량에 대한 상관계수가 0.5 이상인 미기상인자(이슬점온도와 기온, 순복사, 기압, 강수량)에 대한 회귀 분석을 수행하였다. 이슬점온도와 기온, 순복사, 기압에 대한 증발산량 회귀함수 그래프는 강수의 유무에 따라 2가지 경향을 보였다. 이슬점온도에 따른 증발산량 회귀함수는 강수 발생 시에는 $ET=0.004x+0.7$, 무강수 시에는 $ET=0.25{\times}e^{0.04x}$로 추정되었으며, 결정계수는 각각 0.48과 0.96 정도로서 무강수 시에 높게 나타났다. 기온에 따른 증발산량 회귀함수는 강수 발생 시에는 $ET=0.004x+0.53$, 무강수 시에는 $ET=0.13{\times}e^{0.06x}$로 추정되었으며, 결정계수는 각각 0.39와 0.89 정도로서 무강수 시에 높게 나타났다. 순복사에 따른 증발산량 회귀함수는 강수 발생 시에는 $ET=0.79x+0.49$, 무강수 시에는 $ET=0.22x+0.03$로 추정되었으며, 결정계수는 각각 0.34와 0.89 정도로서 무강수 시에 높게 나타났다. 기압에 따른 증발산량 회귀함수는 강수 발생 시에는 $ET=-0.04x+37.91$, 무강수 시에는 $ET=5.18{\times}10^{22}{\times}e^{-0.05x}$로 추정되었으며, 결정계수는 각각 0.25와 0.45 정도로 나타났다. 강수량에 따른 증발산량 회귀함수는 $ET=0.23lnx+0.90$으로 추정되었으며, 결정계수 0.61정도 나타났다.
본 연구는 단일 입력 전이함수모형(Single-input transfer function model)을 적용하여 여수연안 2010년의 월평균 표면수온의 예측을 시도하였다. 전이함수모형을 수립하기 위한 입력시계열과 출력시계열은 각각 여수지방의 10년(2000-2009년)간의 월평균 기온자료와 표면수온자료를 이용하였다. 전이함수모형을 수립하기 위하여 입 출력 시계열을 사전백색화하고, 입 출력 시계열간의 각 시차에 대한 교차상관함수를 결정하였다. 교차상관함수는 음의 모든 시차에서 유의한 값을 갖지 않아 기온과 표면수온사이는 일방적 인과관계를 보였다. 또한 교차상관함수의 시차 0과 1에서 유의한 값을 보였다. 이러한 교차상관함수의 특징에 따라 입 출력시계열간 전이함수의 시차와 분모 및 분자의 차수(b, r, s)는 (0, 1, 0)으로 식별되었다. 구축된 전이함수모형에 따르면 기온과 표면수온 사이의 시차는 존재하지 않았다. 여기서 현재의 표면수온은 1개월 전의 표면수온과 선형관계가 있음을 보였으며, 잡음모형은 $ARIMA(1,0,1)(2,0,0)_{12}$로 식별되었다. 전이함수모형에 의한 월평균 표면수온의 예측치는 실측치에 비하여 전반적으로 $0.3-1.3^{\circ}C$ 높은 경향을 보였으며, 6.4 %의 평균절대백분율 오차를 포함하였다. 이러한 결과는 8.3 %의 평균절대백분율오차를 보인 ARIMA 모형에 비하여 향상된 예측성능을 보이는 것이며, 표면수온의 시계열적 예측을 시도할 경우, ARIMA 모형보다 전이함수모형의 적용을 통하여 그 예측성능의 개선 가능성을 기대할 수 있음을 시사하고 있다.
퍼지-베이즈 의사 결정시에 사전 분포 함수와 멤버십 함수에 파라서 퍼지-베이즈 의사 결정이 얼마나 민감하게 반응하는지 알기 위하여 연구를 진행하였다. 두 가지 퍼지 조건과 행동에서 ${\theta}$ 의 사전 분포가 정규분포와 균등분포인 경우와 표본분포가 정규분포인 경우에 대하여 민감성을 조사했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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