한국의 네 개 도시(서울, 대구, 춘천, 영천)의 일일 최고기온을 모형화하여, 이에 적합한 분포를 제안하고 분포의 적합성을 여러 가지 방법에 의하여 검토하였다. 제안된 분포는 극단간 분포의 일종이며, 적합성 검토는 카이제곱 적합도 검정, Q-Q plot,확률 그림과 5000번의 모의실험을 통하여 허용한계를 구하였다 그 결과 제안된 극단간 분포(Extreme Value Distribution)가 일일 최고기온을 잘 설명하고 있음을 확인할 수 있었다. 논문에서 나타난 실제 데이터의 그림은 서울의 1월과 6월을 중심으로 하였고, 대상지역의 2006년과 100년 후 2105년의 평균기온과, 제 안된 극단값 분포에 의해 95% 신뢰구간하에서 일일 최고기온의 평균 상한값을 예측하였다.
확률적 날씨 발생기(Stochastic weather generator)는 일일 날씨를 생성하는데 일반적으로 사용되는 방법으로 최근에는 일반화선형모형에 기초한 확률적 날씨 발생 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 서울지역의 일일 기온을 모형화하하기 위해서 일반화선형모형에 기초한 확률적 날씨 발생기를 고려하였다. 이 모형에서는 계절성을 나타내는 변수와 강우발생 유무가 공변수로 사용되었다. 일반적으로 확률적 날씨 발생기에서는 생성된 일일 날씨가 월별 또는 계절별 총강우량이나 평균온도에 충분한 변동을 만들어 내지 못하는 과대산포 현상이 발생하는데, 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 평활된 계절별 평균 온도를 일반화선형모형의 공변수로 추가하였다. 그리고 제안된 모형을 1961년부터 2011년까지 51년 동안의 서울지역 일일 평균 기온자료에 적용하였다.
본 논문의 목적은 서울지방 겨울기온의 예측을 위한 확률모델의 개발과 그 응용에 있다. 겨울기온의 회귀추세, 주기성 그리고 종속성들의 연중, 연간변동을 과거 30년(1959-1989) 일일자료를 기초로 하여 분석하였다. 기온예측을 위한 확률모델을 개발하고 그 응용을 위한 통계적 절차를 제안하였다. 겨울철기온의 특성인 이상기온의 출현과 삼한사온현상의 실체도 논하였다.
소양호의 유입지천 중의 하나인 인북천의 원통수위관측소에 현장용 수온계를 설치하여 수온변화를 분석하고 수온 추정을 위하여 다중회귀분석을 수행하였다. 인북천 원통수위유량관측소지점의 유량이 작은 경우, 수온은 기온의 최고점부근에서 변화하고, 이슬점은 기온의 최저점부근에서 변화하는 것으로 나타났으며, 일일 주기로 변화하는 양상을 보이고, 일교차는 각각 약 $5^{\circ}C,\;15^{\circ}C$ 및 $5^{\circ}C$정도로 나타났다. 최대수온과 최대기온은 차이가 거의 없지만 최저수온은 최저기온보다 약 $10^{\circ}C$정도 높은 것으로 나타났다. 인북천 원통수위유량관측소 지점의 유량이 증가하는 경우에는 수온과 기온이 급감하는 것으로 나타났다. 수온추정시 유량이 작은 구간과 큰 경우구간에 대하여 각각 다중회귀분석을 수행하는 것이 추정오차를 낮추는 것으로 나타났다.
KBO리그는 경기수가 많아서 오랜 기간에 걸쳐서 진행되고 있다. 또한 우리나라는 다양하고 뚜렷한 기후를 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 야구기록 중 홈런, 3루타, 2루타, 루타수, 장타율, 순장타율 등 장타력에 관한 기록과 일일 평균 기온과의 상관 관계를 분석하고 야구 기록 중 3차 기록을 정의하였다. 본 연구를 위하여 일일 평균 기온 데이터와 2019년 KBO 리그에서 규정타석에 진입한 타자를 대상으로 SEMMA 기법을 통하여 상관관계를 분석하였다. 본 연구 결과를 통하여 일일 평균 기온이 타자들의 장타력에 영향을 주었다는 것을 알 수 있었다. 특히 20.0도에서 24.9도 사이를 기록한 날에 타자들의 장타력이 낮아졌다는 것을 알 수 있었으며, 타자가 상대하는 투수의 몸 상태와 관련있다고 논의하였다. 이에 경기 외적인 조건을 통하여 야구 경기에서 선수, 코칭스태프, 프런트가 경기에 활용할 수 있음을 기대할 수 있다. 또한 차후 타격 기록 뿐만 아니라 투구, 주루, 수비 등의 기록을 함께 분석하면 더욱 유용한 분석 모델이 될 수 있을 것으로 기대한다.
강재 거더교의 다이아프램과 상 하부 플랜지에 부착된 온도게이지의 값을 측정하여, 온도 분포와 시간적 변화를 검토하고, 도로교 설계기준과 비교하였다. 또한 측정 자료를 기초로 하여 일일 기온, 일 최고기온, 일 최저기온에 대한 교량 부재온도와의 상관관계를 각각 분석하여 회귀분석식과 신뢰도를 나타내는 상관계수를 산정하였다. 구조해석에서는 대상교량을 3차원 전체모델링을 수행하고, 실제의 온도 측정 자료를 기반으로 한 온도 하중을 부과하여 계산된 온도 응력값과 시방 규정상의 온도하중에 의한 단면력을 서로 비교 분석한다. 본 연구에서 구해진 대기 온도분포와 강교량 부재 온도 상관관계로부터 상하 플랜지의 온도차를 예측할 수 있고 이 결과를 이용하면 설계 시 신뢰성 있는 부재의 온도하중을 산정할 수 있어, 추후 강합성교량의 온도 영향 평가에 있어서 기초적 자료가 될 것이라 기대한다.
본 연구에서는 국내 도시가스 일일 수요 예측에 대한 문제를 다룬다. 정확한 일일 수요 예측은 안정적인 도시가스의 수급을 위해서 필수적인 사항으로 실제 가스 공급기관의 일상 업무에 해당한다. 본 연구에서는 수요예측 방법을 고안하기 위하여 일일 도시가스 수요 시계열에 대한 데이터 분석을 수행하였으며, 예측일 수요에 영향을 주는 주요한 요인으로 직전일 수요, 기온, 요일 등을 파악하였다. 본 연구에서는 이러한 요인들을 고려한 회귀 모형과 국내 도시가스 수요 특성에 맞는 선별적 샘플링 절차를 제안하였다. 제안 모형과 선별적 샘플링 절차로 구성된 예측 방법의 성능 검증을 위하여 실제 도시가스 수요에 대한 예측을 수행하였다. 문헌에 소개된 기존 방법과 예측 성능을 비교한 결과, 본 연구에서 제안한 방법의 평균절대백분율오차는 약 2.22%로서 개선 비율은 대략 7%에 해당한다.
최근 우리나라에도 대설로 인한 피해가 발생하고 있으며, 피해의 대부분은 강설 발생 이후 남아 있는 적설량이 주된 원인이 되고 있다. 적설량에 대한 예측은 대설피해에 대응하기 위한 중요한 정보이다. 따라서 본 연구에서는 융설량에 영향을 미칠것으로 판단되는 적설량, 기온, 습도, 일사량을 반영하여 일일 융설량을 모의하는 다중회귀모형을 구성하였다. 모형은 2000년부터 2020년까지의 강설 사상을 대상으로 구축하였으며, 2021년에 발생한 광주, 대관령, 목포, 서산, 전주 지역의 강설 사상에 적용하였다. 분석 대상 지역의 평균 적설량은 7.41 cm로 나타났으며, 평균 RMSE는 1.64 cm가 발생하였다. 오차의 원인으로는 적설량이 1 cm 미만 감소했을 경우, 바람이나 승화의 영향이 상대적으로 크게 작용할 수 있으나, 본 연구에 이용된 함수는 바람과 증발산 등이 고려되지 않았다. 또한, 회귀계수 결정에서 급격한 온도 변화를 능동적으로 반영하기 어려워 급상승한 온도나 매우 낮은 온도에 오차가 더 크게 나타난다. 따라서, 본 함수를 통하여 융설 깊이를 예측하기 위해서는 매우 높은 온도나, 매우 낮은 온도에서의 영향을 통제할 수 있는 변수 또는 상수를 추가할 필요가 있는 것으로 판단된다. 또한 초기 강설 당시의 기온과 습도 등에 따라, 눈의 결정이 달라지고, 이에 따라 융설에도 영향을 미칠 수 있다는 점을 이해하여, 초기 적설에 대한 변수도 고려되어야 할 것이다.
본 연구는 기후변화에 따른 1990년대와 2000년대 봄철에 발생하는 산불의 공간적 분포가 크게 변화됨에 따라 현재 진행되고 있는 기후변화에 대응하기 위한 산불 발생확률모형의 변화를 비교하고, 2000년대 이후의 산불발생확률모형을 적용함으로써 우리나라에서의 기후 변화로 인한 산불발생 변화 예측을 현실적으로 반영하기 위해 수행하였다. 본 연구에서는 전국 특정지역의 일일 산불발생위험도 예측하기 위하여 산불발생과 관련이 있는 기상요소로 규명된 습도, 기온, 풍속 등 기상정보를 이용하여 기후변화를 반영한 2000년대의 전국 9개 권역의 봄철 기상요소에 의한 일일 산불발생위험지수(daily weather index, DWI)를 개발하였다. 첫 번째로 구체적인 개발방법은 전국 9개 광역지역별로 산불발생에 영향을 주는 기상요소를 규명하여 지역별로 산불발생의 유무를 종속변수(dependent variable)로 두고 산불발생 관련 기상요소들을 독립변수(independent variable)로 하여 로지스틱 회귀모형(logistic regression model)을 적용하여 산불발생확률을 추정하였다. 1970년대 이후 우리나라의 봄철 건조계절의 평균 기후장 분석 결과, 영남지역에서 기온은 상승하고 습도와 강수량의 감소폭이 큰 것으로 나타났다. 반면 강원지역은 모든 기상요소에서 변화폭이 비교적 낮아 산불발생 환경 측면에서 다른 지역보다 안정적인 것으로 사료된다. 향후 권역별 기후 변화 특성과 산불발생 경향을 비교함으로써 산불발생에 영향을 미치는 권역별 주요 기후인자를 선별을 수 있을 것으로 판단된다. 1990년대와 비교하여 2000년대의 산불의 패턴은 남북으로 분할되던 경향이 광역 대도시를 중심으로 인근 지역으로 확대되면서 백두대간을 중심으로 동서로 분할되는 경향을 보였다. 이러한 결과를 토대로 2000년대 봄철 기상에 의한 산불발생확률모형 개발을 수행하였다. 각 권역별 산불발생과 관련되는 기상요소로 경상남 북도, 전라남도 4개 권역은 최고기온, 상대습도, 실효습도, 평균풍속, 경기도와 충청남도 2개 권역은 최고기온, 상대습도, 평균풍속, 충청북도는 최고기온, 상대습도, 실효습도, 전라북도는 최고기온과 상대습도, 마지막으로 제주도는 최고기온과 평균풍속에서 95% 이상의 신뢰도에서 유의성이 있는 것으로 나타났다. 제주도를 제외한 모든 권역에서 99%의 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났으며, 표본내 예측력은 68.7~80.7%로 나타나 모형의 적합도는 매우 높은 것으로 나타났다. 개발된 모형은 현재 운영중인 산림청 국립산림과학원의 국가산불위험예보시스템에 반영하여 기후변화에 따른 2000년대의 산불발생위험을 정확히 예측하여 산불예방은 물론 진화자원의 효율적인 배치를 통해 시간과 인적 경제적 비용을 절감하고 산불피해를 최소화 할 수 있는 선택과 집중의 산불정책에 일조할 수 있을 것으로 기대한다.
2011~2012년 보령연안 수온의 시공간적 변동특성을 장기 연속수온관측 자료를 이용하여 분석하였다. 수온은 반일 또는 일일의 단주기 변동이 전 계절에 탁월하고 그 진폭은 하계와 춘계에 크고 추계에 작다. 수온과 기온의 연변동 진폭은 기온 $12.9^{\circ}C$, 수온 $10.9^{\circ}C$로 기온이 더 크며, 연변동 최고위상은 기온 8월 2일, 수온 8월 22일로 기온이 20일 앞선다. 수온의 연변동 진폭은 원산도와 대천항 연안에서 가장 크다. 수온변동 중 일일주기는 대천항과 무창포항, 반일주기는 원산도 주변 협수로에서 탁월하며, 대천천 하구는 천해조 비율이 높다. 표층수온과 기온은 대체로 풍향 변동에 따라 변동한다. 하천수가 방출되면 수온은 상승 후 하강 또는 하강 후 상승한다. 수온 탁월주기는 0.5일, 1.0일, 15일 주기와 7~10일 전후이다. 수온변동특성에 따라 해역을 분류하면 (1)원산도 남동연안의 혼합수역 (2)삽시도~용도, 장고도~삽시도, 장고도~안면도 남쪽의 서쪽 외해수역 (3)용도~독산의 남쪽 외해수역 (4)송도~대천항~무창포항의 조간대 연안수역으로 구분된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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