본 연구에서는 Bayesian MCMC 방법과 2차 근사식을 이용한 최우추정(Maximum Likelihood Estimation, MLE)방법 방법을 이용하여 낙동강 유역의 본류지점인 낙동, 왜관, 고령교, 진동지점에 대한 점 빈도분석을 수행하고 그 결과로써 불확실성을 포함한 빈도곡선을 작성하였다. 통계적 실험을 통한 두 가지 추정방법의 분석을 위하여 먼저 자료의 길이가 100인 8개의 합성 유량자료 셋을 생성하여 비교 연구를 수행하였으며, 이를 자료길이 36인 실측 유량자료의 추정결과와 비교하였다. Bayesian MCMC 방법에 의한 평균값과 2차 근사식을 이용한 취우추정방법에 의한 모드에서의 2모수 Weibull 분포의 모수 추정값은 비슷한 결과를 보였으나, 불확실성을 나타내는 하한값과 상한값의 차이는 Bayesian MCMC 방법이 2차 근사식을 이용한 취우추정방법보다 불확실성을 감소시켜 나타내는 것을 알 수 있었다. 또한 실측 유량자료를 이용한 결과, 2차 근사식을 이용한 최우추정방법의 경우 자료의 길이가 감소됨에 따라 불확실성의 범위가 합성 유량자료를 사용한 경우에 비해 상대적으로 증가되지만, Bayesian MCMC 방법의 경우에는 자료의 길이에 대한 영향이 거의 없다는 결론을 얻을 수 있었다. 그러므로 저수량 빈도분석을 수행하기 위해 충분한 자료를 확보할 수 없는 국내의 상황을 감안할 때, 위와 같은 결론으로부터 Bayesian MCMC 방법이 불확실성을 표현하는데 있어서 2차 근사식을 이용한 최우추정방법에 비해 합리적일 수 있다는 결론을 얻을 수 있었다.
오염거동에 관한 연구는 일반적으로 도시하천 및 농업지역의 하천유역에서 이루어는 것이 일반적이나, 우리나라의 약 70% 정도가 산지유역으로 작은 산지하천이 발달되어 있는 점을 고려하면, 산지 소하천 유역의 오염거동 분석은 매우 의미 있다고 본다. 본 연구 대상유역인 설마천 시험유역(경기도 파주시 적성면 소재, 한국건설기술연구원 시험유역 운영 사이트)은 계곡을 중심으로 음식점과 휴게소가 발달되어 있고 소규모 농가 및 3개 군부대가 위치하는 등 비교적 적은 오염원이 존재하는 곳이다. 최근 4개년($2003{\sim}2006$년) 자료를 이용하여 대상 유역의 상 하류 2개 지점의 동시간대의 수질자료를 바탕으로 오염거동을 모의하여 각 Segment별 오염량을 산정하고 유출부인 전적비교 지점과 실측값을 비교 하였으며, 검증된 모의값을 토대로 수문조건별 수질항목별 상 하류 관계식을 도출하였다. 본 연구 대상유역의 분석을 위해 총 10개의 실측 자료와 QUAL2E-PULS 모형의 모의를 토대로 각 Segment별 오염량을 산정한 결과 98% 이상의 정확도 높은 자료를 얻었다. 이 결과를 토대로 2개 지점간의 수문조건별 수질항목별 상 하류 관계식 도출하였으며, 전기전도도, COD, BOD, DO, pH, T-N, T-P 및 SS 순으로 $98.9{\sim}87.8%$ 정도의 높은 결정계수를 보이는 것으로 분석되었다.
본 연구에서는 대하천의 8개의 수질인자(수온, 용존산소, 수소이온농도, 전기전도도, 총질소, 총인, 탁도, 클로로필-a)를 예측할 수 있는 인공신경망모델을 개발하였다. 인공신경망모델(ANN)은 수질데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 데이터기반 모델이다. 데이터기반 모델의 특성상 예측정확도를 높이기 위해서 양질의 입력데이터를 구성하는 것이 가장 중요하다. 때문에 각각의 수질인자뿐만 아니라 기상학적 인자 또한 예측을 위한 입력자료로 사용하였으며, 요인분석 및 층화표층추출법을 적용하여 입력데이터를 구성하였고 앙상블기법을 이용하여 추가적으로 예측의 정확도를 향상시켰다. 개발된 모델을 이용하여 지천유입이 있는 북한강의 수질자료를 예측한 결과 탁도를 제외한 7개의 수질인자 모두 0.85 이상의 설명력을 보였으며, 실측값과 예보값을 비교해본 결과 평균적으로 10% 미만의 에러값을 나타냈다. 요인분석을 통하여 연관성있는 인자를 입력인자로 추가한 경우 향상된 결과값을 보였주었으며, 앙상블기법을 적용한 결과 정확도 면에서 큰 향상을 보여주었다.
목적: 저자들은 이식 신장의 깊이를 이식 환자에서 초음파로 실측한 후 오차를 최소화하고 신뢰할 수 있는 신장 깊이의 대표값을 정하여 이식 신의 사구체 여과율을 보다 정확하게 측정하고자 하였다. 대상 및 방법: 신장 이식술 직후 초음파검사와 신 신티그라피를 모두 시행 받은 이식 신 수여자 54명(남자 26명, 여자 28명)을 대상으로 하였다. 초음파 검사에서 측정한 신장 깊이를 이용하여 이식 신장 깊이의 전체 평균 값, 남 여 평균 값, 남 여 중앙값을 구하였고 이들을 이용해 Gates 법으로 산출한 각각의 사구체 여과율을 초음파로 구한 신장 깊이로 산출한 사구체 여과율 (이하 실측 사구체 여과율)과 비교하여 그 상관도를 구하였다. 또한 환자들의 크레아티닌 수치, 신장, 체중, 연령, 성별, 체표면적등에 따라 분류된 환자군 간에 실측 사구체 여과율과 남녀 중앙값을 이용한 사구체 여과율에 유의한 차이가 있는지를 t 검정과 ANOVA로 검정하였다. 결과: 이식 신장 깊이는 $3.20{\sim}5.96cm$까지 분포하며 남자에서 신장 깊이의 평균값과 표준 편차는 $4.09{\pm}0.65cm$이었고 여자에서는 $4.24{\pm}0.78cm$이었다. 남자 신장 깊이 중앙값은 4.36 cm이었고 여자에서는 4.14 cm였다. 신장 깊이의 남 여 평균값 보다 중앙값을 통해 구한 사구체 여과율이 실측 사구체 여과율에 더 잘 일치하였다. 중앙값을 이용한 사구체 여과율과 실측 사구체 여과율의 차이간은 환자들의 크레아티닌 수치, 연령, 성별, 신장, 체중, 체표면적등에 따라 분류된 환자군 간에 통계적 유의한 차이가 없었다. 결론: 이식 신의 사구체 여과율을 Gate법으로 측정할 때 이식 신장 깊이의 대표값으로 중앙값을 적용하면 간편하게 신뢰할 만한 결과를 얻을 수 있다.
콘크리트의 공극구조를 평가하기 위한 대표적인 모델 중 하나가 Power가 제안한 간격계수(SF : spacing factor)인데, 이 PSF(power spacing factor)는 평균단일공극 개념을 사용하여 갇힌 공극의 존재 여부에 따라 그 결과값이 실제와 상이하게 나올 수 있는 단점이 있다. 이에 이 연구에서는 실측된 공극 간격 데이터를 이용하여 지수화한 AMSF(실측간격계수 : actual measurement spacing factor)를 개발하였으며, 콘크리트 혼합물의 화상 분석 결과를 이용하여 PSF와 AMSF를 비교 평가하였다. 이 연구 결과, PSF와 AMSF는 전반적으로 유사한 경향을 나타내고 있으나, PSF가 $400{\mu}m$ 이상일 때 전반적으로 AMSF가 좀 더 큰 값을 나타내고 있어, 공기량이 작은 콘크리트 혼합물의 경우 PSF는 실제보다 좀 더 작은 값으로 예측할 가능성이 있는 것으로 나타났다. 또한 갇힌 공극의 유무에 따른 PSF와 AMSF 각각을 분석한 결과, AMSF는 갇힌 공극을 포함하지 않고 분석한 값이 더 크게 나타났고, PSF는 실제와 다르게 갇힌 공극을 포함하지 않고 분석한 값이 더 작게 나타났다. 이와 같이 PSF가 이와 같은 경향을 나타내는 이유는 평균단일공극 개념을 사용하기 때문이며, 이 분석 결과를 통해 AMSF가 좀 더 실제에 가까운 분석기법임을 확인할 수 있었다.
본 연구는 산지소유역에서 예측한 토사유실량 모형과 실측한 토사유실량을 비교함으로써 예측모형의 적용성 여부를 검토하였다. 또한, 정량적인 토사량 산정을 위하여 72개의 조사지점별로 각각의 영향인자를 산정하여 토사유실량 모형의 정확도를 높이고자 하였다. 토사유실량 산정에 영향을 주는 인자로는 LS 인자가 영향성이 가장 높은 것으로 나타났다. RUSLE, MUSLE 모형과 실측된 토사유실량의 총량을 비교한 결과, 두 모형은 실측치에 비하여 다소 높은 값을 보였으며, RUSLE 모형이 실측치와 근사한 값을 나타내었다. 조사 지점별 값의 비교에서는 MUSLE 값의 변동계수가 더 낮았으나, 값의 차이가 크지 않았다. 따라서 산지소유역에서의 RUSLE와 MUSLE 모형을 이용한 토사유실량의 예측은 적합한 것으로 보여진다. 또한, 산지소유역에서 토사유실량 예측 정도를 높이기 위해서는 강우사상에 대한 데이터 수집과 기존 토사유실 예측 모형에 사용되는 인자의 보완 및 개선에 대한 연구가 요구된다.
본 연구에서는 핵의학 분야에서 사용 빈도가 높은 방사성 동위원소 99mTc, 18F을 대상으로 물 팬텀과 전리함을 이용한 실측 데이터와 몬테카를로 법 기반의 모의실험 계산을 통해 인체 내 선량 분포를 평가하여 분석하였다. 실험 결과, 방사성 동위원소를 중심으로 거리가 멀어질수록 선량이 지수함수적으로 감소하는 것으로 나타났으며, 특히, 5 cm 이격 시 급격히 감소하는 경향을 보였다. 이를 수치상으로 보면, 99mTc의 경우 0.16 ~ 2.16 pC/min, 18F의 경우 0.49 ~ 9.29 pC/min 범위에서 형성되었다. 또한, 결과값을 이용하여 계산한 에너지 전달계수는 0.240 ~ 0.260 범위에서 실측값과 시뮬레이션 결과값이 유사하게 나타났다. 이와 같은 결과는 실험 결과값에 대한 신뢰도를 확보한 것으로 판단이 되며, 특히, 인체 내 선원 집적 시 선원 이동 경로를 중심으로 4 cm 이내에 위치한 장기에 선량이 많이 전달될 수 있다는 것을 의미한다. 본 연구는 방사성 동위원소에 의한 내부피폭 선량을 정량적으로 평가하기 위해 선원에서 발생하는 방사선 분포를 계산 하였으며, 실측과 모의실험 결과를 비교 분석을 통해 신뢰도가 높은 결과값을 제시할 수 있었다. 무엇보다도 계측기를 통해 체내 방사선 분포를 직접 측정하여 제시한 부분에서 큰 의미를 가지고 있다.
NRCS-CN 방법은 총 강우량으로부터 유출량을 계산하는 방법으로, 국내에서는 설계홍수량 산정 시 NRCS-CN 방법의 사용을 권장하고 있다. CN값은 토지이용 및 피복, 토양특성, 수문학적 조건(AMC)에 따른 함수로 결정할 수 있으나, 보통의 경우 미국의 National Engineering Handbook (NEH-4)에서 제시한 표를 활용한다. 그러나, 우리나라의 토지피복 및 토지이용 현황은 미국과 다르기 때문에 현실 조건을 반영한 조정이 필요함에도 불구하고, 충분한 관측 자료가 확보되지 않아 이러한 조정이 어려운 실정이다. NRCS-CN 방법에서는 결과 값이 총 강수량보다 CN에 크게 의존적이기 때문에 부정확한 CN 값의 산정은 큰 오차를 야기할 수 있다. 또한 소유역에서는 초기손실량이 설계홍수량 산정에 큰 영향을 미치지만 우리나라는 초기손실률을 20%의 고정된 값을 일괄적으로 적용하고 있으며, 이는 제주도와 같은 특수한 투수성 지층에서는 적합하지 않다는 지적을 받아왔다. 여러 선행연구에서 강수량과 CN 사이에는 특정 관계식이 존재하며, 고정된 CN 값이 아닌 강수량에 따라 변화하는 값을 적용하는 것이 기존의 NRCS-CN 방법보다 더 정확한 결과를 나타낸다는 것이 확인된 바 있다. 본 연구에서는 NRCS-CN 방법의 CN 값과 초기손실률을 유역에 적합하게 개선하기 위해서 기존의 NRCS-CN 모형에 점근 유출곡선지수방법(Asymptotic CN Regression Method)을 통해 산정된 CN값과 각기 다른 초기손실률(0.01, 0.05, 0.10, 0.20, 0.40)을 적용하여 개선된 총 8개의 모형을 한강 권역 소유역에 적용하였다. RMSE, MAE 및 R-square 등의 지표를 이용하여 모형 검정을 수행하였으며, 최적의 모형 및 미개변수를 선정하였다. 그 결과 기존의 NRCS-CN 방법보다 점근 유출곡선지수방법을 적용했을 때 더 작은 오차를 나타내는 것을 확인하였으며, 대부분의 유역에서 0.01 또는 0.05 등 기존보다 더 작은 초기손실률을 채택 시 실측값과 가장 적은 오차를 나타냈다.
토양의 용적수분 함량을 현장에서 측정할 수 있어 토양 내 물 이동이나 관개관리에 효과적으로 이용할 수 있는 6종의 토양수분 센서에 대한 검정을 실시했다. TDR형태의 센서가 2종으로 토양단면측정용인 TRIME과 탐침형태인 Mini-TRASE이었으며, 4종은 FDR 형태의 센서로 토양단면 측정용인 EasyAG, EnviroSCAN, PR-1과 탐침형태의 WET-1 센서였다. 코어로 측정한 용적수분함량과 비교한 결과 TRIME은 1차 선형식의 관계에서 코어측정값과 약 2.4%의 오차를 나타냈고, Mini-TRASE는 코어 용적 수분함량과 약 1.4%의 오차를 나타냈으며, 이 오차는 실험에 사용했던 7종의 센서들 중에서 가장 작은 값이었다. EasyAG는 SF로 분석했을 때는 코어측정값과 약 2.6%의 오차를 나타냈고, 센서로 측정한 토양 수분 함량을 코어수분함량과 직접적으로 비교했을 때도 역시 약 2.6%의 오차를 나타냈다. EnviroSCAN은 SF로 분석했을 때는 코어측정값과 약 2.8%의 오차를 나타냈고, 센서로 측정한 토양수분 함량을 코어수분 함량과 직접적으로 비교했을 때는 2.6%의 오차를 나타냈다. WET-1은 센서로 측정한 값과 코어로 실측한 값 사이에 약 2.0%의 오차가 있음을 보여주고 있으며, 이것은 검정에 사용했던 FDR 센서들 중에서는 가장 작은 값이었다. PR-1은 측정시 access 튜브 내에서 방향을 조금씩 바꿀 때마다 측정값이 달리 나오는 경우가 많아 수분함량 측정횟수가 많지 않았으나 실측값과 약 4.7%의 오차를 보였다. 결론적으로 센서의 정확성을 검정하기 위해 사용된 6종의 센서 중 PR-1은 현장 측정에 문제가 있을 것으로 여겨진다.
Predictions of vibration induced by subway operation has been studied through comparison between the measurement values and the estimated values which proposed by other scientists to determine the adequacy of each equation. It was found from this study that the Wilson's prediction equation gives the best overall approximation value although the peak frequency band lies somewhat higher than that obtained from measurement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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