지역빈도해석은 수문관측자료의 보유기간이 짧은 지점 또는 미계측 지점에 대하여 보다 정확하며 신뢰할 수 있는 설계수문량을 산정하기 위해 널리 사용되고 있는 방법이다. 지역빈도해석에서 사용되는 가장 대표적인 모형인 홍수지수모형 (index flood model)은 각 지점의 표본평균을 홍수지수로 정의하고 이를 이용하여 설계수문량을 산정하는 방법이다. 모홍수지수모형 (population index flood model)은 표본평균을 홍수지수로 사용함으로써 발생하는 설계수문량의 왜곡과 오차를 극복하기 위해 제안된 방법으로 홍수지수를 미지의 모분포로 가정한 후 설계수문량을 산정한다. 본 연구에서는 모홍수지수모형을 국내 강우관측자료에 적용하여 지역빈도해석을 수행하고자 한다. 먼저, 이질성척도(heterogeneity)를 통해 지역동질성이 확인된 지역에 대하여 GEV 분포형을 적용한 비정상성 모홍수지수모형을 적용해 지역빈도해석을 수행하고 확률강우량을 산정하였다. 또한, 기존의 지점빈도해석 및 L-moment 기반의 지역빈도해석 결과와 비교를 통해 모홍수지수모형의 적용성을 확인하였다.
최근 전기비저항탐사는 산악과 같은 지형의 기복이 심한 지역에서도 널리 수행되고 있다. 그러나 이러한 지형의 기복은 전기비저항 탐사자료의 왜곡을 유발하며, 잘못된 해석의 원인이 될 수도 있다. 본 논문에서는 전기비저항탐사에서의 지형효과를 유한요소법에 의한 수치모델링과 축소모형의 두 종류의 모형실험을 통하여 분석하였다. 한편 축소모형실험을 연못에서 수행함으로써, 실내 수조 모형실험에서 문제가 될 수 있는 가장자리 효과를 피할 수 있었다. 다양한 경사를 갖는 능선과 계곡 지형 모형에 대하여 모형실험을 수행하였으며, 두 종류의 실험결과가 실험한 모든 지형모형에 대하여 서로 잘 부합됨을 확인하였다. 분석결과, 계곡모델은 계곡의 중심부에 낮은 겉보기비저항대가 분포하고 그 좌우에 높은 겉보기비저항대가 나타나는 양상을 보이며, 능선모델은 그 반대의 양상을 보인다. 또한 능선 및 계곡 모두 그 경사가 심할 경우에는 음의 겉보기비저항을 나타낼 수도 있음을 확인하였다. 따라서 전기비저항 탐사 자료의 해석시 지형효과를 꼭 고려해야 할 것으로 판단된다.
건천화란 하천이 건천이 되어가는 과정이라고 할 수 있다. 그러나 이의 정량적 접근이 어려운 이유는 건천이 되어가는 과정에 대한 현상을 지속적으로 관찰하기 어렵고, 순수한 자연현상이라기보다 인위적 요소가 간섭한 결과이기 때문이다. 본 연구는 건천이 되어가는 하천 중에서도 도시화에 의한 건천화의 영향이 큰 것으로 보이는 우이천 유역에 대해 건천화의 원인을 분석하여 몇 가지 결론과 대책을 제시하였다. 우이천은 유역면적 $27.67km^2$, 유로연장 11.75km의 비교적 좁은 면적 내에 인구 461,351명이 거주하고 주변 행정구역 총 인구가 604,282명인 지방2급하천이다. 유역 내 북부와 북서부의 산악지역을 통과하는 상류는 대부분 계류(溪流)로서 자연상태를 유지하고 있으나, 중${\cdot}$하류는 양안의 셋방, 복개, 직강화, 보 및 낙차공 등 인공구조물로 인해 하천형상이 크게 왜곡되어 있는 전형적인 도시하천유역이다. 본 연구는 우이천에 대한 건천화 원인분석을 위해 크게 4가지 방봅으로 접근하였는데 반분포형 유출모형인 TOPMODEL에 의한 장기유출분석, 수문${\cdot}$기상자료에 의한 분석, 인문${\cdot}$사회자료의 분석, 지하수위 분석 등이었다. 분석결과 우이천 유역과 같이 장기간에 걸쳐 도시화가 진행된 유역은 수문순환계의 왜곡이 돌이킬 수 없는 수준이므로, 적절한 건천화 방지대책의 방향은 건천화의 원인이 되는 인자를 제거함으로써 줄어든 유량을 회복하는 방안보다는 인위적이고 강제적인 방식으로 추가적인 하천수량을 확보하는 것이 타당하다 사료된다. 하천의 건천화는 하나의 주된 원인이 지배적일 수도 있지만 간접적인 영향이 많고, 하나의 원인이 다른 인자에 영향을 주어 연쇄적인 영향을 미칠 수도 있는 복잡한 현상이다. 따라서 다양한 각도에서 다양할 접근방식으로 방지대책을 수립하여야 할 것이다.적에 따른 임계지속기간과 유출량의 변화를 검토해 보았다.이를 각각의 경우의 해석해 결과와 비교${\cdot}$분석하였다. 후방추적 퍼프모형은 전방추적 퍼프모형에 비하여 사용된 퍼프수와 관계없이 작은 오차를 발생하였으며, 전체적으로 퍼프 모형이 입자모형보다는 훨씬 적은 수의 계산을 통해서도 작은 오차를 나타낼 수 있다는 것을 알 수 있었다. 그러나 Gaussian 분포를 갖는 퍼프모형은 전단흐름에서의 긴 유선형 농도분포를 모의할 수 없었고, 이에 관한 오차는 전단계수가 증가함에 따라 비선형적으로 증가하였다. 향후, 보다 다양한 흐름영역에서 장${\cdot}$단점 분석 및 오차해석을 수행한 후에 각각의 Lagrangian 모형의 장점만을 갖는 모형결합 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.mm/$m^{2}$로 감소한 소견을 보였다. 승모판 성형술은 전 승모판엽 탈출증이 있는 두 환아에서 동시에 시행하였다. 수술 후 1년 내 시행한 심초음파에서 모든 환아에서 단지 경등도 이하의 승모판 폐쇄 부전 소견을 보였다. 수술 후 조기 사망은 없었으며, 합병증으로는 유미흉이 한 명에서 있었다. 술 후 10개월째 허혈성 확장성 심근증이 호전되지 않아 Dor 술식을 시행한 후 사망한 예를 제외한 나머지 6명은 특이 증상 없이 정상 생활 중이다 결론: 좌관상동맥 페동맥이상 기시증은 드물기는 하나, 영유아기에 심근경색 및 허혈성 심근증 또는 선천성 승모판 폐쇄 부전등을 초래하는 심각한 선천성 심질환이다. 그러나 진단 즉시 직접 좌관상동맥-대동맥 이식술로 수술적 교정을 해줌으로써 좋은 성적을 기대할 수 있음을 보여주었다.특히 교사들이 중요하게 인식하는 해방적 행동에 대한 목표를 강조하여 적용할 필요가 있음을 시사하고 있다.교하여 유의한 차이가 관찰되지 않았다. 또한 HSP 환자군에서도 $IL1RN^{*}2$ allele 빈도와 carria
최근 기후변화 영향으로 인해 수문변동성이 크게 증가되고 있으며 이러한 변동성을 고려하기 위한 방안으로서 강수량 모의발생 기법에 대한 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 복잡한 강수발생 패턴을 인지하고 강수량의 다양한 분포특성을 고려할 수 있는 혼합분포를 이용한 동질성 Hidden Markov Chain(HMM) 모형을 제안하였다. HMM 모형의 개선효과를 검증하기 위해서 기존 Markov Chain 모형과 비교 하였으며 서울관측소 및 전주관측소를 대상으로 연구를 진행하였다. 계절강수량 및 일강수량 등 다양한 시간규모에서 모형의 적합성을 평가하기 위해서 천이확률, 평균, 분산, 왜곡도 및 첨예도 등을 비교하였으며 HMM 모형이 기존 Markov Chain 모형에 비해서 개선된 모의능력을 확인할 수 있었다. 특히, HMM 모형은 극치강수량을 재현하는데 있어서 기존 Markov Chain 모형에 비해서 월등한 모의능력을 보여주었다. 이러한 점에서 장기유출량 및 확률홍수량 등을 산정하기 위한 입력자료로 활용이 충분히 가능할 것으로 판단된다.
젊은 한국인 정시안에 대한 임상 자료를 가지고 구면수차 이외에 비축수차인 비점수차, 상면만곡과 왜곡수차들을 포함하는 실안의 광학적 성능과 유사한 정밀모형안을 설계하였다. 또한 수정체가 갖는 Gradient index 형태의 매질을 광학적으로 조사하였고, GRIN 매질을 수정체에 도입하여 정밀모형안을 설계하였다.
본 연구에서는 다양한 크기로 구성되어 있는 부유사의 연직방향 농도 분포와 흐름 특성을 동시에 모의할 수 있는 1차원 유사이동 모형을 제시하였다. 하상재료와 부유사의 입도분포를 고려하기 위해 유사입자의 크기범위를 여러 계급구간으로 분할하였으며, 각 계급구간에서 입경별 한계소류력은 Shields의 무차원 관계식을 바탕으로 산정하였다. 수치모형의 검증은 실험실 실험자료와의 비교를 통해 수행하였다. 수집한 실험실 실험자료에서는 연직방향으로의 유속분포와 농도의 분포, 부유사의 입도분포가 모두 제공된다. 수치모의 결과로부터 부유사 계산 과정에서 대표입경을 가정하여 적용하는 경우에 비해 여러 계급구간을 분할하는 경우 수치모의 결과의 정확도가 향상되는 것을 확인하였다. 이러한 모의 결과는 이전의 연구사례에서 확인된 바 있다. 또한 하상으로부터의 거리가 멀어질수록 부유사의 입도분포가 양으로 왜곡되는 현상 또한 계산결과에서 확인되었다.
수문분야에 있어서 빈도해석의 목적은 특정 재현기간에 대한 발생 가능한 수문량의 규모를 파악하는데 있으며, 빈도해석의 정확도는 적합한 확률분포모형의 선택과 매개변수 추정방법에 의존하게 된다. 일반적으로 각 확률분포모형의 특성을 대표하는 매개변수를 추정하기 위해서는 모멘트 방법, 확률가중 모멘트 방법, 최대우도법 등을 이용하게 된다. 모멘트 방법에 의한 매개변수 추정은 해를 구하기 위한 과정이 단순한 반면, 비대칭형의 왜곡된 분포를 갖는 자료들에 대해서는 부정확한 결과를 나타내게 된다. 확률가중 모멘트 방법은 표본의 크기가 작거나 왜곡된 자료일 경우에도 비교적 안정적인 결과를 제공하는 반면, 확률 가중치가 정수로만 제한되는 단점을 갖고 있다. 그리고 대수 우도함수를 이용하여 매개변수를 추정하게 되는 최우도법은 가장 효율적인 매개변수 추정치를 얻을 수 있는 것으로 알려져 있으나, 비선형 연립방정식으로 표현되는 해를 구하기 위해서는 Newton-Raphson 방법을 사용하는 등 절차가 복잡하며, 때로는 수렴이 되지 않아 해룰 구하지 못하는 경우가 발생되게 된다. 이에 반해, 최근의 Genetic Algorithm, Ant Colony Optimization 및 Simulated Annealing과 같은 Meta-Heuristic Algorithm들은 복잡합 공학적 최적화 문제 있어서 효율적인 대안으로 주목받고 있으며, Hassanzadeh et al.(2011)에 의해 수문학적 빈도해석을 위한 매개변수 추정에 있어서도 그 적용성이 검증된바 있다. 본 연구의 목적은 연 최대강수 자료의 빈도해석에 적용되는 확률분포모형들의 매개변수 추정을 위해 Meta-Heuristic Algorithm을 적용하고자 함에 있다. 따라서 본 연구에서는 매개변수 추정을 위한 방법으로 Genetic Algorithm 및 Harmony Search를 적용하였고, 그 결과를 최우도법에 의한 결과와 비교하였다. GEV 분포를 이용하여 Simulation Test를 수행한 결과 Genetic Algorithm을 이용하여 추정된 매개변수들은 최우도법에 의한 결과들과 비교적 유사한 분포를 나타내었으나 과도한 계산시간이 요구되는 것으로 나타났다. 하지만 Harmony Search를 이용하여 추정된 매개변수들은 최우도법에 의한 결과들과 유사한 분포를 나타내었을 뿐만 아니라 계산시간 또한 매우 짧은 것으로 나타났다. 또한 국내 74개소의 강우관측소 자료와 Gamma, Log-normal, GEV 및 Gumbel 분포를 이용한 실증연구에 있어서도 Harmony Search를 이용한 매개변수 추정은 효율적인 매개 변수 추정치를 제공하는 것으로 나타났다.
지진에 의한 사회기반 구조물의 손상은 대형참사를 유발할 가능성이 크므로, 적절한 내진성능평가가 이루어져야한다. 특히 지진하중 하에서 구조물의 거동은 상부 하중을 지탱하는 기둥의 거동에 지배되므로 기둥에 대한 해석 및 실험을 통한 내진성능평가는 가장 핵심적인 요소이다. 현재 내진성능평가 실험의 일환으로 준정적실험, 유사동적실험, 진동대실험 등이 대표적으로 수행되고 있으며 이러한 실험을 수행 시 시험체의 크기, 실험장비 성능의 한계, 경제적인 이유 등으로 원형 구조물을 대신하여 축소모형을 통해 실험을 수행하고 있다. 이러한 축소모형실험을 위해서는 적절한 상사법칙을 적용해야 하는데, 현재 일반적으로 적용되고 있는 상사법칙은 탄성범위 내에서 유도가 되어 있기 때문에 지진하중하 구조물의 비탄성 거동을 예측하는데 무리가 있다. 또한 마이크로콘크리트를 사용한 축소모형에 대해서는 필연적으로 재료특성에 있어서 원형재료와 축소모형재료 사이에 왜곡이 발생하여 결과의 신뢰성에 영향을 주게된다. 따라서 이 연구에서는 재료의 왜곡과 비탄성 거동을 고려하여 새로운 상사법칙을 제시하였다.
사례기반추론(case-based reasoning)은 사례간 유사도를 평가하여 유사한 이웃사례를 찾아내고, 이웃사례의 결과를 이용하여 새로운 사례에 대한 예측결과를 생성하는 전통적인 인공지능기법 중 하나다. 이러한 사례기반추론이 최근 적용이 쉽고 간단하다는 장점과 모형의 갱신이 실시간으로 이루어진다는 점 등으로 인해, 온라인 환경에서의 고객관계관리를 위한 도구로 학계와 실무에서 주목을 받고 있다 하지만, 전통적인 사례기반추론의 경우, 타 인공지능기법에 비해 정확도가 상대적으로 크게 떨어진다는 점이 종종 문제점으로 제기되어 왔다. 이에, 본 연구에서는 사례기반추론의 성과를 획기적으로 개선하기 위한 방법으로 유전자 알고리즘을 활용한 사례기반추론의 동시 최적화 모형을 제안하고자 한다. 본 연구가 제안하는 모형에서는 기존 연구에서 사례기반추론의 성과에 중대한 영향을 미치는 요소들로 제시된 바 있는 사례 특징변수의 상대적 가중치 선정(feature weighting)과 참조사례 선정(instance selection)을 유전자 알고리즘을 이용해 최적화함으로서, 사례간 유사도를 보다 정밀하게 도출하는 동시에 추론의 결과를 왜곡할 수 있는 오류사례의 영향을 최소화하고자 하였다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 국내 한 전문 인터넷 쇼핑몰의 구매예측모형 구축사례에 제안모형을 적용하여 그 성과를 살펴보았다. 그 결과, 제안모형이 지금까지 기존 연구에서 제안된 다른 사례기반추론 개선모형들은 물론, 로지스틱 회귀분석(LOGIT), 다중판별분석(MDA), 인공신경망(ANN), SVM 등 다른 인공지능 기법들에 비해서도 상대적으로 우수한 성과를 도출할 수 있음을 확인할 수 있었다.
과거 관측된 수문자료는 분석을 통해 다양한 수문모형의 평가 및 예측과 수자원 정책결정에서 활용된다. 하지만 관측장비의 오작동 및 관측범위의 한계에 의해 수집된 자료에는 결측이 존재한다. 단순히 결측이 존재하는 벡터를 제외하거나, 결측이 존재하는 자료 구간에 선형성이 존재한다는 가정 하에 평균을 활용하기도 했으나, 이로 인하여 자료의 통계특성에 왜곡이 야기될 수 있다. 본 연구는 결측의 보정으로 자료가 보유하는 정보의 손실 및 왜곡을 최소화 할 수 있는 방안을 연구하고자 한다. 자료의 결측은 크게 완벽한 무작위 결측(missing completely at random, MCAR), 무작위 결측(missing at random, MAR), 무작위성이 없는 결측(nonrandom missingness)으로 분류되며, 수문자료는 결측을 포함한 기간이 그 외 기간의 자료와 통계적으로 동일하지는 않지만 결측자료의 추정이 가능한 MAR에 속하는 것이 일반적이므로 이를 가정으로 결측을 보정하였다. Local Lest Squares Imputation(LLSimput)을 결측의 추정을 위해 사용하였으며, 기존에 쉽게 사용되던 선형보간법과 비교하였다. 적용성 평가를 위해 소양강댐 일 유입량 자료에 1 - 5 %의 결측자료를 임의로 생성하였다. 동일한 양의 결측자료에 대해 100개의 셋을 사용하여 보정의 불확실성 범위를 적용된 방법에 대해 비교..평가하였으며, 결측 증가에 따른 보정효과의 변화를 검토하였다. Normalized Root Mean Squared Error(NRMSE)를 사용하여 적용된 두 방법을 평가한 결과, (1) 결측자료의 비가 낮을수록 간단한 선형보간법을 사용한 보정이 효과적이었다. (2) 하지만 결측의 비가 증가할수록 선형보간법의 보정효과는 점차 큰 불확실성과 낮은 보정효과를 보인 반면, (3) LLSimpute는 결측의 증가에 관계없이 일정한 보정효과 및 불확실성 범위를 나타내는 것으로 드러났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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