광물자원 분포도는 아직 발견되지 않은 광상의 부존 가능성을 공간적 분포로 나타내는 일종의 예측 주제도에 해당된다. 이러한 예측 주제도는 예측 가능성이 높은 지역의 공간적 위치뿐만 아니라 예측 능력에 대한 검증 정보가 함께 제시되어야 주제도의 신뢰성을 판단할 수 있다 이 연구의 목적은 미래의 광상 발견과 관련된 예측 확률을 추정하기 위해 교차 검증을 통해 얻어지는 예측비율곡선을 응용하는데 있다. 지화학 자료를 이용한 열수 맥상 형태의 Au-Ag 광상을 예측도 작성 사례 연구를 통해, 예측 확률 추정 과정과 결과의 해석을 예시하였다. 사례연구 수행 결과, 예측 주제도의 해석을 위해서는 검증을 통한 정량적 근거가 함께 제시되어야 함을 확인할 수 있었다. 이 연구를 통해 얻어지는 정량적 검증 자료는 추후 광상 개발 관련비용 분석과 환경 영향 추정에도 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
미래를 알고자하는 인간의 욕망은 항상 존재하고 있다. 이러한 욕망을 예전에는 예언가들이 충족시켰으나 지금에는 과학자들에 의하여 많이 행하여지고 있다. 특히 미래의 경제적 현상에 대한 정확한 지식에 관한 욕망은 보다 크다. 사회현상의 예측 가능성에 대한 의견은 일치하고 있지 않다. 예를 들면 유명한 경제학자인 Hayek (1974)는 사회현상은 자연현상과는 달라 그 복잡성 때문에 예측이 불가능하다고 주장한다. 물론 사회적 경제적 현상의 예측은 여러점으로 보아 어려운 것은 사실이나 불가능하다고 볼수는 없으며, 어려우나 예측이 필요하므로 가능한한 정확한 예측을 하도록 노력해야 한다. 본 논고를 통하여 경제현상의 예측방법 특히 장기예측 방법과 그 문제점들을 간단히 다루려 한다. 장기예측은 가장 쉽고도 가장 어려운 예측이다. 10년내지 20년후의 현상에 관한 예측은 그 진위성이 쉽게 판단이 될 수 없으므로 누구나 할 수 있는 예측이다. 반면에 10년후의 현상에 관하여 예측을 한다는 것은 다른 예측보다도 어려운 것이 사실이다.
본 연구에서는 홍수시 다목적댐의 효율적 운영을 위하여 상류로부터 유입되는 홍수유입량을 실시간으로 예측하기 위해 역전파 신경망 모형을 사용하여 댐유입량 예측모형(Neural Dam Inflow Forecasting Model; NDIFM)을 개발하였다. NDIFM은 다목적댐에 의한 하류의 홍수조절 비중이 큰 낙동강의 남강댐 유역에 적용하였으며, 입력자료로는 댐유역 평균강우량, 실측 댐유입량, 예측 댐유입량 통을 사용하여 실시간 댐유입량 예측의 가능성을 검토하였다. 실측치와 예측치를 비교ㆍ검토한 결과 제시한 세 가지 모형 중 NDIFM-I이 가장 우수한 결과를 나타내었으며, NDIFM-II 및 NDIFM-III 또한 다양한 예측가능성을 보여주었다. 따라서, 강우-유출의 비선형시스템 모의를 위하여 물리적 매개변수가 복잡한 개념적 모형보다는 양질의 수문관측 자료만 축적된다면 블랙박스 모형인 신경망 모형이 실시간 홍수예측에 효율적으로 활용될 수 있을 것이다.
풍력 자원의 단기 예측 가능성은 풍력 발전 단지의 경제적 타당성을 평가하는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 풍력 자원의 단기 예측 가능성을 향상시키는 방법의 하나로 베이지안 칼만 필터를 후처리 과정으로 적용하였다. 이때 추정된 모델과 관측 데이터의 상관관계를 평가하기 위하여 일정 시간 동안 베이지안 칼만 훈련 기간이 요구된다. 본 연구는 여러 훈련 기간에 따라 예측 특성을 정량적으로 분석하였다. 태백 지역에서는 3일 단기 베이지안 칼만 훈련으로 기온과 풍속을 예측하는 것이 다른 훈련 기간을 적용할 때보다 우수한 예측 성능을 보였다. 반면 이어도는 6일 이상의 베이지안 칼만 필터의 훈련 기간을 적용한 경우 가장 좋은 예측 성능을 나타낸다. WRF 예측 성능이 떨어지는 사례에서 베이지안 칼만 필터의 예측 성능향상이 뚜렷하게 나타나며, 반대로 WRF 예측이 정확한 지점에서는 필터적용에 따른 성능향상 정도가 약한 경향을 가진다.
전지구수치예보모델의 해상풍 예측자료를 기반으로 비정형격자의 국지연안 파랑예측시스템을 구축하고, 파랑모델의 수행성능 및 예측성능을 검증하였다. 기존의 정형격자는 복잡한 해안선과 연안지형에서의 파랑예측이 제한적이기 때문에 정밀한 국지연안 수치모의를 위해 비정형격자체계를 적용하고, 현업 예보 지원에 대한 적용가능성을 검토하였다. 두 격자체계 모두 근해와 연안에서 유사한 예측경향을 보였고, 격자체계에 따른 예측오차의 차이도 크지 않았다. 또한 정형격자와 비교하여, 비정형격자의 모델수행시간이 동일한 조건에서 현저히 감소하는 것을 통해 비정형격자 기반 파랑예측시스템의 현업 예보 지원에 대한 적용가능성을 확인하였다.
호남지방의 집중호우 예측 가능성을 향상시키기 위하여 레이더 자료동화를 이용한 예측가능성 제고, 광주지방의 고층자료를 분석하여 집중호우 발생시의 종관장을 해석하였다. 자료동화 자료로는 진도 S-band 레이더 원시자료를 이용한 고도별 수평 바람장을 산출하여 사용하였다. 또한, PC-cluster를 platform으로 사용하는 호남지방의 고해상도 기상예측시스템을 이용하여, 레이더 수평 바람장 자료의 동화가 집중호우 및 중규모 순환장 예측정확도에 미치는 영향을 살펴보았다.
본 연구는 대규모 대기환경패턴 변화에 따른 극한 기후발생 및 극치 수문사상의 지역적 변동 특성을 분석하였고, 통계기법을 이용한 기후지수와 수문변량간의 원격상관관계 분석결과를 이용하여 한반도 중 장기 수문변량 예측의 가능성을 진단하였다. 또한 경남 지자체를 대상으로 다양한 통계예측모형(AR, MA, ARMA, ARIMA, VAR)을 구축하여 그 예측능력을 평가하고 적용성을 검토하였고, 중 장기 통합홍수위험 평가를 위한 인덱스를 개발하였다. 서로 다른 엘니뇨 시기별 홍수 위험도 평가결과 전형적인 엘니뇨(Cold Tongue El Nino)해에는 남해안 일부 지역(거제시, 남해군)에서 위험도가 높게 산정되었으며, 경남 북부지역에서는 위험도가 매우 낮게 산정되었다. 중앙태평양 엘니뇨(Warm Pool El Nino) 해에는 경남 남부 지역을 중심으로 홍수위험지수가 높게 나타나 중앙태평양 엘니뇨가 발달 시 경남지역의 홍수위험 발생 가능성 평년에 비하여 큰 것으로 분석된다. 또한 라니냐(La Nina) 해에는 경남 서쪽일부 지역(남해군, 하동군, 산청군)에서 통합홍수위험지수가 높게 나타났으며, 나머지 지역에서는 홍수위험도가 작거나 중간 값을 보이는 것으로 분석되었다. 본 연구는 중 장기적 관점에서 수자원 예측 및 효율적인 물 관리와 안정적인 용수공급에 도움을 줄 것으로 사료되며, 한반도 대상 특정 엘니뇨 해의 지자체별 홍수위험 취약성 평가에 활용이 가능할 것이다.
2020년 집중호우로 인하여 우리나라 전국에 걸쳐 약 2,000여 곳의 산사태, 토석류가 발생하였고 약 1,217ha의 피해 면적이 발생하였다. 피해지역의 특히 생활권 중심의 사면과 계류의 관리 필요성이 높아지고 있다. 산림청 산사태정보시스템에서는 토양함수지수가 80% 도달 시 주의보, 100% 도달 시 경보를 발령하는 대국민 서비스를 제공하고 있다. 본 연구에서는 토층의 깊이에 따른 함수비 분포에 따라 토석류의 발생 가능성에 대한 분석을 수행하고자 하였으며, 토양함수는 기상 수치모델에 의한 예측 강우 자료를 활용하였다. 예측 강우 모델은 토석류가 주로 발생하는 여름철 집중호우 시기인 남서풍을 고려하여 도메인을 구성하였고 산림의 증발산 및 토양수분 모의 정확도 향상을 위해 임상도와 토지피복도를 사용하여 보정하였다. 토층내 토양수분의 함량은 토질에 따라 그 특성이 다르기 때문에 토질과 관련한 주제를 이용하여 토양정보를 활용하였다. 내부마찰각, 점착력, 단위중량, 밀도, 지질도, 지형경사, 표고, 유효토심에 대한 정보를 구축하여, 예측강우에 따라 토층의 수분 함량을 추정하여 붕괴 발생 가능성을 분석하였다. 2006년 평창지역에서 발생한 토석류에 대하여 수행하였으며 토층의 심도는 0.5~1m 범위의 분포에 대하여 체적함수에 따른 실제 토석류 발생에 대한 검증을 수행하였다.
인공지능을 활용한 주가 예측 모형을 실제 금융 서비스에 도입한 사례가 많아지고 있다. 주식 데이터는 일반적인 시계열 데이터와 다르게 예측을 어렵게 하는 복합적인 요소가 존재하며 주식은 리스크가 큰 자산 상품 중 하나이다. 주가 예측 모형의 활용 가능성을 높이기 위해선 성능을 향상시키는 것과 함께 모델을 해석 가능한 형태로 제시해 신뢰성을 향상시킬 필요성이 있다. 본 논문은 주가 전망 결정 방법에 따른 예측 결과를 비교하고, 설명 가능성을 부여해 모형 개선했다는 것에 의의가 있다. 연구 결과, 주가 전망을 장기적으로 결정할수록 정확도가 증가하고, XAI 기법을 통해 모형의 개선 근거를 제시할 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 인공지능 모형의 신뢰성을 확보하고, 합리적인 투자 결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
중요 석조문화재가 위치하고 있는 강원도 양양군 소재 진전사지 주변지역에 대한 사면재해 가능성을 예측하였다. 연구지역에 대한 현장조사, 실내시험, 지질 및 지형자료 분석을 통해 산사태에 유의한 영향요소를 평가하고 그 자료들을 예측모델에 적용하여 산사태예측도를 작성하였다. 그리고 산사태예측도에 의해 발생확률을 등급별로 분류함으로써 산사태로 인한 석조문화재의 피해가능성을 검토하였다. 산사태예측도에 의하면, 발생확률 70% 이상으로 산사태가 발생될 가능성이 높은 지역은 대상면적의 10.1%인 $3,489m^2$정도로 비교적 넓은 면적비율을 나타내었다. 피해영향권에 속한 높은 고도의 산사면에서 산사태가 발생할 경우 국보 제122호인 진전사지삼층석탑과 보물 제439호인 진전사지부도에 사태물질로 인한 피해가능성이 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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