효율적인 수자원 관리에 필수적인 요소 중 하나는 유역 유출의 정확한 예측이다. 동일한 유역이라 할지라도 과거 기후조건에 대해 매개변수나 모형구조가 최적화된 수문모형은 현재나 미래 기후에 대해 최적이라 할수 없으며, 이에 따라 유역 유출 해석의 불확실성 또한 증가하고 있다. 수문자료동화는 모형의 입력 자료에 따른 불확실성을 줄이고 예측정확도를 향상 시킬 수 있는 방법으로, 수문모형의 상태량이나 매개변수를 업데이트하여 모형 초기 조건의 가능성 높은 추정치를 생성하는 기법이다. 본 연구에서는 국내 댐 상류 유역에 대해 집중형 수문모형과 순차자료동화 기법의 연계 패키지인 airGRdatassim 모형을 적용하여, 앙상블 칼만 필터와 파티클 필터 기법의 수문자료동화 특성을 비교 분석하고, 자료동화와 관련된 하이퍼-매개변수의 불확실성이 수문모의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 자료동화 적용 결과, 두 자료동화 기법 중 파티클 필터에 의한 모의성능이 높았으며 기상강제력 노이즈의 범위, 갱신 대상 상태량 설정, 앙상블 설정 등 수문자료동화의 설정과 관련된 하이퍼 매개변수의 불확실성은 두 기법별 뚜렷한 차이를 보였다. 또한, 본 연구에서는 일단위에서 시단위로 확장한 유량 예측 자료동화의 시험 모의결과 및 앙상블 수문동화기법의 도전과제에 대해서도 논의한다.
본 논문에서는 레이저 피닝(Laser peening) 구조물에 대한 피로 수명을 예측하였다. 레이저 피닝에 의해 생성된 압축잔류응력(Compressive residual stress)을 계산하기 위해서 유한 요소 시뮬레이션(Finite element simulation)을 수행하였고, 피로 수명 예측 시에 압축잔류응력 효과를 고려하기 위해서 수정된 Goodman 식을 사용하였다. 또한, S-N 선도 모델 불확실성(Model uncertainty)을 고려한 피로 수명 예측을 위해 부가 적응 인자 접근법(Additive adjustment factor approach)을 적용하여 예측된 피로 수명의 신뢰 구간(Reliable bounds)을 결정하였다.
주암호는 광주 전남지역의 주민생활이나 공 농업활동에 기반이 되는 중요한 수자원의 역할을 하고 있으나, 주암호에 유입되는 오염물질로 말미암아 호수의 수질은 점점 악화되고 있는 실정이다. 주암호의 수질개선대책을 수립하기 위한 예비단계로서 호수의 수질모델링을 실시하여 수질이 장래에 어떻게 변화될 것인지를 확인할 필요성이 있다. 수질모델링 작업에 이용할 수 있는 컴퓨터 프로그램은 여러 종류가 있으나, 각 프로그램에서 요구하는 오염물질 유입량, 수리 수문 등의 압력자료(Input data)는 불확실성을 포함하고 있으며, 이러한 불확실성은 예측결과(장래수질)의 불확실성을 초래하게 된다. 수질모델링에서 불확실성이 발생하는 주요원인은 활용할 수 있는 정보의 부족, 미래상황 및 예측모델의 불확실, 그리고 전문가 지식의 한계 때문이다. 따라서 본 연구의 목적은 퍼지이론을 응용하여 수질예측 모델에서 요구하는 입력자료들의 불확실성 정도를 해석하고, 이를 수질예측 모델에 그대로 결합시킬 수 있는 방법을 개발하는 것이다. 이러한 방법의 적용은 불확실성을 고려하지 않는 방법들에 비해 합리적이고 현실성 있는 주암호의 장래수질을 예측하는데 도움이 될 것이다.
모든 기계 시스템의 변수는 불확실성을 가지고 이는 시스템 성능에 직접적인 영향을 미칠 뿐 아니라 생산성 감소를 야기한다. 특히 MEMS 시스템의 크기는 매우 작으므로 일반적인 기계 시스템에 비해 제조 공차는 상대적으로 커질 수 밖에 없다. 이 제조 공차에 의한 시스템 변수 불확실성은 MEMS 시스템의 성능과 제조 수율에 영향을 미친다. 본 연구에서는 두 가지의 불확실성 해석법을 이용하여 MEMS 가속도계의 시스템 변수 불확실성에 의한 성능의 불확실성 해석을 수행하고 성능분포 및 제조수율을 예측하였다.
본 연구에서는 유입량의 불확실성을 고려하여 미래 저수량을 확률론적으로 예측하였다. 월별 유입량을 표본으로 한 확률밀도함수를 핵밀도함수(kernel function)를 이용하여 추정하고, 추정된 확률분포로 월별 유입량을 모의 발생하였다. 모의 발생된 유입량을 통해 연속적인 조건부 확률을 산정하였고, 이의 누적확률분포(F(x))는 해당 저수량에 도달하지 못할 확률, 즉 실패확률을 의미하므로 1-F(x)로 해당 저수량 이상을 확보할 수 있는 확률을 산정하였다. 보령댐을 대상으로 분석한 결과 2016년 2월 말 저수량 27.8 백만$m^3$ 기준으로 3월부터 6월까지 정상용수공급환원 기준 저수량을 만족할 확률이 각각 2.3%, 12.5%, 24.2%, 33.5%로 나타났다. 지역적 가뭄에 대응하기 위해 하천유지용수 감량, 용수 대체공급, 자율 급수조정 및 금강-보령댐 도수로를 이용한 용수공급으로 20.6만$m^3/day$의 용수가 비축될 경우, 정상용수공급환원 기준 저수량을 만족할 확률이 10.2%, 40.3%, 73.8%, 78.7%로 용수비축의 효과가 크게 나타나는 것을 확인하였다. 저수량의 확률론적 예측을 통해 미래 저수량의 확률적 발생가능성을 추정할 수 있으며, 가뭄이 발생할 경우, 가뭄 대응효과를 정량적으로 나타낼 수 있어 가뭄 위험 상황 전달 및 용수공급조정 의사결정 시 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
인구추계 분야에서 경험한 최근의 발전 상황은 불확실성에 대한 정확한 이해와 이에 대한 적절한 방법론적 대처가 핵심적인 이슈 중의 하나임을 보여 주고 있다. 이러한 측면에서 본 연구는 1980년대 이후 점차 활용도가 높아지고 있는 확률적 인구추계의 주요 내용과 방법들을 소개하였다. 구체적으로 본 연구는, 첫째, 인구변동 요인들의 미래 추세 예측에 수반된 불확실성의 특성 그리고 이러한 불확실성의 처리 방법으로 전통적인 시나리오 접근과 상대적으로 최근에 주목을 받기 시작한 확률적 접근을 개관하였다. 시나리오 접근의 한계와 관련해서는 확률적 해석의 불가능, 시나리오의 경직성, 예측구간의 비일관성의 문제를 검토하였다. 둘째, 확률적 인구추계의 특성들을 살펴봄과 함께 인구변동 요인들에 대한 확률적 예측을 위해 현재까지 가장 빈번하게 활용되고 있는 전문가 판단법, 통계적 모형에 기초한 방법, 그리고 과거의 예측 오차를 활용한 방법의 주요 내용과 장단점을 살펴보았다. 마지막으로 이러한 논의를 기초로 인구추계에 있어서 확률적 접근이 해결해야 할 과제와 향후 발전 방향 그리고 인구추계 분야에서 이루어진 최근의 발전 상황들이 갖는 시사점을 논의하였다.
많은 연구들에서 단변량 수문 변량들에 대한 불확실성 분석이 이루어지고 있지만, 다변량에 대한 불확실성에 관한 연구는 아직까지 정확하게 이루어지고 있지 않은 실정이다. 이에 본 연구에서는 갈수기(12월~4월)의 강수, 온도와 남방진동(El Ni?o-Southern Oscillation, ENSO)과 같은 수문기상학적 변량들 사이의 시간에 따른 변동 구조를 조사하고, 식별된 패턴을 이용한 강우와 온도의 예측 향상 가능성을 살펴보았다. 수문기상학적 변수간의 시변성 구조를 이해하기 위해서 각각의 단변량 매개변수와 시간에 따라 변화하는 Copula 매개변수를 동시에 추정할 수 있는 Copula 함수 기반의 새로운 다변량 비정상성 모델을 개발하고자 한다. 강우와 온도의 비정상정 단변량 분포를 생성하기 위해 ENSO 지표 또는 시계열 예측인자와 함께 시변성 모델을 적용할 수 있다. 최종적으로, 확인된 시간 변동적인 구조와 연관된 종관 패턴을 나타내고 논의하고자 한다.
위치기반서비스에서 이동체의 위치 데이타 수집 비용을 줄이기 위하여 위치 데이타를 주기적으로 수집한다. 주기적으로 수집된 위치 데이타는 보고 주기 사이의 위치 변화를 반영하지 못하기 때문에 시간에 대한 선형 함수를 이용하여 예측된 위치 데이타와 오차가 발생한다. 따라서 오차를 포함한 불확실한 미래위치데이타로 인하여 TPR 트리에서 현재위치질의의 정확도가 떨어지는 문제점이 발생한다. 이 논문에서는 불확실한 위치 데이타에 대한 현재질의를 처리하기 위하여 선형 함수에 의해 예측된 위치 데이타에 오차분을 반영한 불확실성 영역을 정의하고 불확실성 영역을 설정하기 위하여 최근 예측 오차 가중치 기법과 칼만 필터 기법을 제시한다. 또한 TPR 트리를 기반으로 불확실성 영역을 반영한 질의 처리기를 구현하고 성능 비교 평가를 수행한다. 성능 평가 결과에 따르면 기존의 선형함수 기반 질의처리 기법보다 불확실성 영역 기반 질의처리 기법이 최소 약 15% 이상의 정확도가 향상되는 장점을 가진다.
짐바브웨는 식량부족을 격어 오고 있으며, 이는 기후변화에 따른 수자원의 부족, 인구증가, 개발 및 환경보전 등으로 인하여 앞으로는 더욱 심화될 것으로 보인다. 3가지 배출시나리오 (A2, A1B, B1)에 대한 13개의 GCM 기후자료로부터 상세화한 기후예측값과 AquaCrop 작물모형을 이용하여 기후변화가 짐바브웨의 주곡인 옥수수의 수확량에 미치는 영향과 모형예측값의 불확실성을 분석하였다. 작물생육환경이 잘 유지된다고 가정하고 옥수수 잠재생산량을 모의한 결과 기준년도 (1970s)에 비해 2020s, 2050s and 2090s 년대에 평균 (범위) 8 % (6-9 %), 14 % (10-15 %) 및 16 % (11-17 %) 증가할 것으로 예측되었다. 같은 기간에 대한 물의 생산성은 평균 (범위) 7 % (4-13 %), 13 % (6-30 %) 및 15% (6-23 %) 증가할 것으로 예측되었다. 기온의 꾸준한 상승과 대기중 이산화탄소 농도 증가로 인한 시비효과로 인하여 미래에는 옥수수 단위 생산량과 물의 생산성이 증가할 것으로 예측되었으며 증가 범위를 보면 모형간의 변동성이 상당히 큰 것을 알 수 있었다. 본 연구결과는 기후변화가 짐바브웨의 옥수수 생산량에 미치는 영향과 변동성을 제시하므로서 장기적인 식량계획의 기초자료로 이용될 수 있을 것이다.
고속도로 교통류 제어는 기존의 Reactive 방식(실시간 대응)에서 Proactive 방식(사전 대응)으로 발전하고 있다. 첨단 고속도로 교통류 제어의 핵심 입력자료 중 하나는 여러 시간대에 걸치는 장래 교통량 상태이다. 다중 시간대 교통량 예측을 위해서는 장래 상태의 불확실성을 극복해야 한다. 이는 예측 시간대의 확장에 따라 장래 상태의 불확실성은 증가하기 때문이다. 따라서 다중 시간대 교통량 예측을 위해서는 장래 상태의 불확실성을 효과적으로 극복할 수 있는 실행 가능한 방안이 필요하다. 본 연구에서는 대용량 이력자료에 내재된 교통류 상태의 시간적 진화 행태를 이용하여 장래 상태의 불확실성을 효과적으로 극복함으로써 다중 시간대 장래 교통량 상태를 예측하는 모형을 제시하도록 한다. 개발 모형은 현행 교통량의 상태 진화를 기반으로 대용량 자료에 내재된 과거 상태를 추출하고, 이를 이용하여 장래 상태를 예측한다. 추가로, 개발된 모형은 실제 적용을 고려하여 자료관리시스템에 적합하도록 설계되었다. 적용결과, 개발모형은 다중 시간대에 걸치는 불확실성을 효과적으로 극복함으로써 우수한 예측력을 보였으며, 첨단자료관리시스템에 실제 적용이 가능하다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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