지구 온난화의 영향에 따른 기상 이변이 전세계적으로 급증하고 있다. 이에 따라 우리나라를 포함한 많은 나라에서 홍수예보 시스템과 수문자료를 저장하는 시스템을 운영하고 있다. 본 연구의 목적은 이러한 시스템에서 운영하고 있는 결측우량 보정방법을 알아보고 더 효과적인 보정방법을 찾아내어 제시하기 위함이다. 이를 위해 한강권역 194개 TM 우량관측소 10분 자료 이용하였다. 보정방법은 실시간 우량자료 보정시스템에서 사용이 용이한 산술 평균법, 역거리 가중법, 상관계수 가중법을 비교하였다. 결측방법 평가를 위해 일정 강우량 이상일 때의 조건에 대해 최소오차법을 사용하였다. 역거리 가중법의 경우 지수가 1.5나 2.0일 때의 결과가 양호하였으며, 방법 중에서는 상관계수가 중법이 정량적으로 가장 양호한 결과를 보였다.
최근보행은 교통의 가장 기본 이동수단으로 대중교통 중심개발, 지속가능한 개발, 녹색교통 활성화 등 새로운 패러다임의 부각으로 그 중요성과 관심도가 높아지고 있다. 기존의 보행 네트워크 분석 연구에서는 보행자의 목적지까지 이동거리와 공간구문론의 통합도를 대표적인 접근성 요소로 사용하고 있지만 단순한 평면상의 네트워크 이동거리는 지형적인 특성이 반영되지 않기 때문에 비슷한 네트워크 구조를 가진 분석 지역들의 경우 비슷한 결과 값을 나타낼 수 있다. 또한 분석 지역의 특성에 따라 보행자들의 이동규모와 이동거리가 다름에도 불구하고 이를 반영하지 못한다. 따라서 본 연구에서는 구배를 고려하고 보행자의 이동규모를 고려한 이동거리 분석을 통해 새로운 보행 네트워크 접근성 분석 방법론을 제시하는 것이 목적이다. 강남구에 위치한 논현역, 역삼역, 학동역을 연구지역으로 선정하고, 미국 스포츠의학협회에서 제시하는 대사량 공식을 통해 구배 가중거리 공식을 유도하고 보행자의 이동규모를 추정하기 위해 건물 면적 비율에 따라 역 이용객 수 데이터를 활용해 건물 이용자 수를 추정한 뒤 연구 지역의 1인당 평균 이동거리를 비교하고 분석하였다. 더 나아가 역세권 200m와 500m에 위치한 건물에 대한 보행자의 이동거리 분석을 실시하였으며 이는 보다 연구지역의 특성을 반영하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 단순 보행 네트워크 이동거리 분석에서 구배를 고려한 보행 네트워크 이동거리 분석, 더 나아가 보행자의 이동규모를 고려한 보행 네트워크 이동거리 분석을 실시하였고 보다 실질적인 보행자의 특성을 고려한 보행 네트워크 접근성 분석 방법론을 제시하였다. 이는 앞으로 보행 네트워크 분석에서 지형적 특성을 반영하고 보다 실질적인 보행자의 움직임을 고려한 보행 네트워크 분석 방법론으로 활용될 것으로 기대된다.
기후 관측자료의 경우 관측, 가공, 전송 중에 오류가 발생할 수 있으며, 특히 글로벌 기후자료는 다양한 조건을 가지고 있는 자료를 수집하였기 때문에 일반적으로 해당 국가 관측자료보다 품질이 낮다. 본 연구에서는 글로벌 기후 관측자료의 품질을 개선할 수 있는 품질관리 기법을 개발하고 국내 지역에 적용해보고자 한다. 연구대상지역으로 국내 대표도시 7 곳을 선정하였으며, 글로벌 기후자료는 NCDC (National Climatic Data Center)의 일 단위 GSOD (Global Surface Summary of the Day) 자료를 수집하였다. 품질관리는 강수와 기온에 대해서 실시하였으며 과정은 크게 이상치 검사, 이상치 및 결측치 보정, 연, 월 단위 기후 자료 산정으로 구분된다. 이상치 검사는 중복성 검사, 내적일치성 검사, 기후범위 검사, 공간동질성 검사를 기반으로 구성되어 있다. 이상치 및 결측치 보정은 인접 관측소의 자료를 보간하여 수행하였으며, 보간기법은 4 방향 역거리 가중법을 활용하였다. 연, 월 단위 자료 산정은 자료의 결측률을 고려하여 일 단위 자료를 연, 월 단위 자료로 변환하는 과정이다. 이상치 검사 결과 대부분의 이상치는 기후범위와 공간동질성 검사에서 발견되는 것으로 나타났으며, 중복성 및 내적일치성 검사는 이상치 검출 효과가 적은 것으로 나타났다. 결측치 및 이상치 보간 결과 추정된 자료와 관측값 간의 상관관계가 있는 것으로 나타나 활용성이 있었다. 본 연구는 글로벌 자료의 품질관리 기법을 제시하였다는 점에서 활용성이 있으며, 향후 품질관리 기법의 검증에 관한 연구를 수행할 필요가 있다.
최근에 Fletcher의 HSR (human speech recognition) 이론을 기초로 한 다중대역 (multi-band) 음성인식이 활발히 연구되고 있다. 다중대역 음성인식은 주파수 영역을 다수의 부대역으로 나누고 별도로 인식한 뒤 부대역들의 인식결과를 부대역 신뢰도로 가중 및 통합하여 최종 판단을 내리는 새로운 음성인식 방식으로서 잡음환경에 특히 강인하다고 알려졌다. 잡음이 정상적인 경우 무음구간의 잡음정보를 이용하여 부대역 신호대 잡음비(SNR)를 추정하고 이를 가중치로 사용하기도 하였으나, 비정상잡음은 시간에 따라 특성이 변하여 부대역 신호대 잡음비를 추정하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 깨끗한 음성으로 학습한 은닉 마코프 모델과 잡음음성의 통계적 정합에 의해 각 부대역에서 모델과 잡음음성 사이의 거리를 추정하고, 이 거리의 역을 부대역 가중치로 사용하는 ISD (inverse sub-band distance) 가중을 제안한다. 1500∼1800㎐로 대역이 제한된 백색잡음 및 클래식 기타음에 대한 인식 실험 결과, 제안한 방법은 정상 및 비정상대역제한잡음에 대하여 부대역의 신뢰도를 효과적으로 표현하며 인식 성능을 향상시켰다.
침전물 변화의 이해는 수질모니터링에 있어서 중요한 요소이다. 수질 변수는 시공간에 의해 변하므로 시간분석이나 공간분석 한 가지만으로는 모형화하거나 명확히 설명하기 어렵다. 본 연구에서는 1985년부터 2005년까지 메콩강 하류 유역에서 수집된 침전물 기록과 공간 자료를 근거로 온도, 페하 수준 및 용존산소 수준을 파악하고, 역거리가중법을 이용하여 시공간 경향과 시각 분석을 평가하고자 한다. 그 결과, 온도와 페하의 최대값은 이 기간 동안 큰 변화없이 나타났고 최대 용존산소는 2002년까지 점점 증가하여왔다. 최소 페하와 용존산소는 이 기간 동안 불안정한 경향으로 변화하였다. 역거리가중법 보간을 이용한 경향 분석에서는 연구 지역의 전반적인 수온이 계속 증가했다는 것을 보여주었고, 페하는 1993년부터 2005년 동안 감소하는 경향을 나타냈다. 용존산소농도는 1989년 이후 증가하였고 2002년부터는 많이 확산되지 않았다.
동해 연안지역의 고해상도 파랑예측을 위하여 통계적 규모축소화 방안을 적용하여 고해상도 동해 연안 파랑예측시스템을 구축하였다. 예측시스템을 구축하기 위하여 기상청 현업에서 예측된 동해 및 남해 연안파랑예측모델과 전구파랑예측모델의 예측결과를 이용하였다. 3일까지는 연안파랑예측모델들의 결과를 그대로 활용하였고 3일 이후 7일까지는 전구파랑예측모델의 예측결과를 통계적 규모축소화 방안(역거리 가중 내삽방법과 조건부합성방법)을 적용하여 예측하였다. 예측된 고해상도 연안예측시스템을 이용하여 예측된 파고의 2차원 공간분포는 연안예측모델의 초기장(분석장)과 자기상관관계를 이용하여 검증하였고 부이 등 해양관측소 자료를 이용하여 파고 및 풍속 예측을 검증되었다. 수치모델의 예측성능과 유사하게 초기시간에는 예측성능이 높게 나타났으나 시간이 지남에 따라 예측성능이 점진적으로 감소되었다. 전체 기간의 파고 예측결과를 파고 관측자료를 이용하여 검증하였을 때 역거리 가중 내삽과 조건부합성방법 적용에 따른 상관계수와 평균 제곱근 오차는 0.46과 0.34 m에서 0.6과 0.28 m로 개선되었다.
The meteorological data of 1 hour interval are required to write a typical weather data for building energy simulation. However, many meterological data are missing and the interpolation method to recover the missing data is required. Especially, lots of meterological data are replicated by linear interpolation method because the changes are not significant. While, the wind velocity fluctuates with the time or locations, so linear interpolation method is not appropriate in interpolation of the wind velocity data. In this study, three interpolation methods, using surrounding wind velocity data, Inverse Distance Weighting (IDW), Revised Inverse Distance Weighting (IDW-r), were analyzed considering the characteristics of wind velocity. The Revised Inverse Distance Weighting method, proposed in this study, showed the highest reliability in restoration of the wind velocity data among the analyzed methods.
이 연구에서는 한반도 상공의 전리층 총전자수를 격자 형태로 나타냈다. 이를 위해 국토해양부 GPS 상시관측소에서 제공 중인 코드와 위상 측정값을 선형조합하였으며 그 결과물을 이용하여 시선방향 총전자수를 산출하였다. 이때 전리층 총전자수 산출결과의 정확도를 향상시키기 위해 가중최소자승법을 이용하여 위성과 수신기의 하드웨어 오차인 DCB(Differencial Code Bias)를 추정하였으며 추정된 DCB값은 IGS에서 제공 중인 DCB값과 비교하여 정확도를 확인하였다. 산출된 시선방향 총전자수를 연직방향 총전자수로 변환하기 위해 사상함수를 적용하였으며, 이를 다시 각 격자점에서의 연직방향 총전자수로 변환하기 위해 기존 연직방향 총전자수에 역거리 가중 보간법을 적용하였다. 각 격자점에서의 총전자수는 IGS(International GNSS Service)에서 제공 중인 GIM(Global Ionosphere Map) 모델의 총전자수와 비교하여 정확도를 확인하였다. 산출된 총전자수는 2시간 간격으로 나타내어 한반도 상공 전리층 총전자수의 변화 경향을 확인하였다.
소표본 분할표 자료에서 적합도 검정통계량들의 카이제곱 근사 적용 가능에 대하여 많은 연구가 진행되었다. 소표본에서 세 가지 검정 통계량(피어슨 카이제곱 $X^{2}$, 일반화 가능도비 $G^{2}$, 그리고 역발산 I(2/3) 검정통계량)에 관하여 비교한 Rudas(1986)의 연구를 확장하여, 최근에 제안된 차이측도(BWHD(1/9), BWCS(1/3), NED(4/3) 검정통계량)를 포함시켜 비교 분석하였다. 독립모형의 이차원 분할표, 조건부 독립모형과 한 변수 독립 모형을 따르는 삼차원 분할표에 대한 모의실험을 통하여 생성된 90과 95 백분위수와 이에 대응하는 95% 신뢰구간을 살펴보고 실제 백분위수와 비교하였다. 그 결과 $X^{2}$, I(2/3), 그리고 BWHD(1/9) 검정통계량이 유사한 결과를 나타내었고 이 통계량들이 기존에 제안된 검정통계량들보다 적은 표본크기에서도 카이제곱 근사방법에 적용 가능함을 발견하였다.
기상과 기후는 인간의 생활과 밀접하게 연관되어 있다. 특히 고해상도 기상 데이터를 활용하여 정밀한 연구나 실생활에 유용한 서비스가 가능하므로, 고해상도 기상·기후 데이터를 생산해야할 필요성이 증가하고 있다. 기존의 고해상도 기상 데이터는 적절한 보간법에 따라 데이터를 생산하지만, 본 논문에서는 SRCNN을 이용하여 기온 데이터를 초해상화 하는 방안을 제안한다. 기온 데이터 초해상화에 가장 적절한 SRCNN 모델을 구축하고, 기온 데이터를 초해상화 한다. 결과 데이터를 평가하기 위해 역거리 가중법을 이용하여 비 관측 지점에 대한 기온을 구하고, 제안한 방법을 적용한 기온 데이터와 보간법을 이용한 기온 데이터를 비교한다. 비교 결과, 기온 데이터를 초해상화하기 위한 적절한 SRCNN 모델을 구축하였고, 제안한 방법이 보간법을 이용한 방법보다 약 10.8% 더 높은 예측 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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