본 연구는 도시고속도로 교통류의 효과적인 관리와 운영상태 평가에 사용되는 거시적 연속교통류 재현 모형의 성능 비교에 관한 연구이다. 연속교통류 재현을 위한 거시적 모형은 크게 단순연속방정식 모형과 가속도방정식 모형의 범주 안에서 여러 모형들이 개발되어져 왔지만, 국내에서는 이 두 모형들에 대한 성능 비교에 관한 연구가 미흡한 실정이다. 따라서, 본 연구는 대표적인 거시적 연속교통류 모형들의 성능평가를 통해서 개개 모형들이 가지고 있는 특징을 알아본 후 대도시 고속도로의 교통류 재현에 이용할 수 있는 모형을 선정한다. 모형의 성능 비교를 위해 거시적 연속교통류 모형 중에서 대표적인 5개 모형(Lax Method Model, Upwind Scheme Model, Hilliges' Model, Papageorgiou's Model, Cell-Transmission Model)을 선택하였으며, Numerical Example과 실측 현장자료를 이용하여 모형들의 성능 비교를 실시하였다. 가상자료를 이용한 분석방법에서는 대체로 모든 모형이 적절한 결과값을 보여주었지만, 단순 연속방정식 모형이 모형의 안정성과 교통상황 재현력 측면에서 볼 때 가속도방정식 모형보다 좀더 안정적인 결과값을 보여주었다. 현장자료를 이용한 분석방법에서는 미국의 Nimitz Freeway의 오전 첨두시 3시간 교통 자료(밀도, 교통량)를 이용하였다. 분석대상구간에 대한 모형성능 평가결과, 단순연속방정식 모형의 결과와 가속도방정식 모형의 결과가 유사하게 나왔으며. 비교적 계산식이 단순한 거시적 연속교통류 모형들도 분석대상구간의 혼잡상황을 어느 정도 잘 재현하고 있음을 보여준다.
수자원설계 및 계획 시 제한된 강우자료로 인해 나타나는 한계를 개선하기 위한 목적으로 추계학적 강수모의 모형을 활용한다. 대표적인 추계학적 강수모형으로 Bartlett-Lewis Rectangular Pulse Modified Model(BLPRM)과 Neyman-Scott Rectangular Pulse Model(NSRPM) 등이 활용되고 있으며, 관측강수량의 통계적 모멘트를 재현할 수 있도록 모형 매개변수를 최적화하는 과정이 필수적으로 요구된다. 기본적으로 모형 매개변수들의 조합을 통해 추정되는 통계적 모멘트와 관측값의 통계적 모멘트를 반복적으로 비교하면서 최적 매개변수를 추정하게 된다. 그러나 상대적으로 적은 관측값을 이용하여 매개변수를 추정하기 때문에, 매개변수 추정이 어려울 뿐만 아니라 매개변수의 불확실성도 큰 특징을 가지고 있다. 모형 매개변수 추정과정에서 다양한 목적함수가 활용되고 있으나, 고려되는 통계적 모멘트가 평균 및 분산 등 2차 모멘트에 제한되고 있어 극치강수량에 대한 재현성은 상대적으로 부족한 부분이 있다. 본 연구에서는 3차 모멘트를 포함한 목적함수를 활용하여 NSRP모형 매개변수를 추정하고, 기존 2차 모멘트를 이용한 매개변수 접근방법과 극치강수량 재현 측면에서 비교를 수행하였다. 최종적으로 유역 단위에서 극치강수량 재현효과를 평가하기 위해서는 면적강수량 추정이 매우 중요하며, 본 연구에서는 이러한 점을 감안하여 강우 지점 간의 상관성을 유지하면서 강우모의가 가능한 다지점 NSRP 모형과 연계하여 극치강우 재현 가능성을 평가하였다.
본 연구에서는 보행자-차량 충돌사고 분석을 위한 국내외 사고재현모형을 비교하였다. 충돌 후 보행자의 전도거리를 종속변수로, 차량의 충돌속도를 독립변수로 하는 모형을 비교하였으며, 수집된 총 432건의 사고 자료 중 신뢰성 있는 전도거리와 충돌속도 자료의 확보가 가능한 49건을 선정하여 절대평균백분위오차를 산출 후 비교하였다. 또한 전도거리에 영향을 새로운 변수의 도출을 위해 차량의 전면부 형상을 조사하고 이를 변수화하여 모형 구축에 반영하였다. 분석결과 차량의 범퍼높이가 다른 변수에 비해 전도거리에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 향후 연구에서는 보다 폭넓고 많은 데이터 수집 및 분석을 통하여 신뢰성을 높은 모형개발이 이루어져야 할 것이다.
일강수량은 수공구조물 설계 및 수자원계획을 수립하기 위한 입력 자료로 이용된다. 일반적으로 수자원계획은 장기적인 목적을 가지고 수행되어지며, 장기간의 일강수량 자료를 필요로 한다. 하지만 장기간의 일강수량 자료의 획득의 어려움으로 단기간의 일강수량자료를 이용하여 모의한 장기간 강수자료를 이용하게 된다. 이처럼 수자원계획의 수립에 있어서 일강수량 모의기법의 성능은 수자원계획의 신뢰성 및 결과에 큰 영향을 준다. 일강수량 모의기법은 국내외적으로 매우 활발하게 이루어지고 있으며, 수자원계획 및 수공구조물 설계 외에도 매우 다양한 목적으로 활용되어 지고 있다. 일강수량을 모의기법 중 강수계열의 단기간의 기억(memory)을 활용한 Markov Chain 모형이 가장 일반적이지만, 기존 Markov Chain 모형을 통한 일강수량 모의는 극치강수량을 재현하기 어렵다는 문제점이 있다. 또한, 일강수량 모의 기법의 목적인 수자원계획 및 수공구조물 설계 등의 입력자료로 활용되어지기 위해서는 모의 결과가 유역내 지점별 공간 상관성을 재현함으로써 모형의 우수성과 자료결과의 신뢰성을 확보할 수 있어야 하겠다. 이러한 점에서 본 연구에서는 내삽에서 우수한 재현능력을 갖는 핵 밀도함수와 극치강수량 재현에 유리한 GPD분포의 특징을 함께 고려할 수 있는 불연속 Kernel-Pareto Distribution 기반에 공간상관성 재현 알고리즘을 결합한 일강수량모의기법을 개발하였다. 한강유역의 18개 강수지점에 대해서 기존 Gamma분포를 사용한 Markov Chain 모형과 본 연구에서 제안한 방법을 적용하여 모형을 평가해 보고자 한다. Gamma 분포기반 Markov Chain 모형의 경우 일강수량 모의 시 1차모멘트인 평균과 2-3차 모멘트 모두 효과적으로 재현하지 못하는 문제점이 나타났다. 그러나 본 연구에서 적용한 다지점 불연속 Kernel-Pareto 분포 모형은 강수계열의 평균적인 특성뿐만 아니라 표준편차 및 왜곡도의 경우에도 관측치의 통계특성을 매우 효과적으로 재현하며, 100년빈도 강수량 모의결과 기존 모의모형의 문제점을 보완할 수 있는 개선된 결과를 보여주었다. 본 연구에서 제시한 방법론은 유역내의 공간상관성을 재현하며, 평균 및 중간값 등 낮은 차수의 모멘트 등 일강수량 분포특성을 더욱 효과적으로 모의할 수 장점을 확인하였다.
수자원공학에서 일강수량 모의기법은 다양한 목적으로 활용되고 있지만, 일반적으로 홍수와 가뭄의 영향을 고려할 수 있는 수공구조물의 위험도 및 신뢰성 평가 및 수자원 계획을 수립하기 위한 입력 자료생성을 목적으로 활용된다. 유역 단위의 분석시 단일 지점에 대한 강수 모의 기법을 적용할 경우 각각의 지점에서 관측된 강수 자료의 시계열 및 통계치 특성이 효과적으로 재현되지만 공간적으로 발생하는 즉, 지점 간의 종속관계를 재현하지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 이유로 공간적인 전이 특성이 있는 가뭄 분석 및 유역내 유출량의 공간적 변동 특성 분석에 단일지점별 모의 결과를 이용할 경우 관측 자료와 상반된 공간적 변동성으로 인하여 잘못된 가뭄 및 유출 분석 결과가 도출되는 문제점이 있다. 따라서, 실제적으로 발생하는 강수 특성을 반영한 유역 단위의 홍수 및 가뭄 등의 수문 분석을 위해서는 지점간의 종속성을 반영할 수 있는 다지점 강수 모의 모형의 적용이 필수적이다. 본 연구에서는 다지점 모의에 있어서, Wilks 모형의 지점별 시변동 특성과 공간상관성 재현 능력, HMM 모형이 갖는 강수 사상별로 분포된 양적 분포 패턴 재현 능력을 복합적으로 나타낼 수 있는 새로운 다지점 일강수량 모의 모형인 기계학습 기반 범주화 기법을 이용한 다지점 일강수량 모의 모형(ML-MRS)을 개발하였다. 또한, 지점별 강수량에 적용되는 확률분포모형은 Gamma 분포로 구성된 혼합모형을 적용하여 단일 확률 분포 모형의 자료 적합 문제를 개선하였다. 모의를 통한 일강수량 시계열 자료는 일 강수자료의 통계량을 효과적으로 모의하였으며, 다지점 모형의 모의 결과를 적용한 가뭄 모의 결과 관측 자료에서 나타나는 공간적 패턴이 재현되었다. 본 모형은 시 공간적 사상을 효과적으로 재현함으로서 지역의 변동특성을 반영한 가뭄, 홍수, 기상 현상 분석 등 활용도가 매우 높을 것으로 판단된다.
흡연여부를 감별하는 지표가 있지만 반감기 등 여러 가지 요인에 따라 결과가 변한다는 단점이 있다. 그렇기 때문에 흡연여부 감별 시 외부요인에 영향을 덜 받는 지표가 필요하게 되었다. 그래서 흡연 여부 감별하는데 적합한 모형을 찾아 외부요인에 영향이 적은 지표를 개발에 도움이 될 것을 기대하며 연구를 진행하였다. 실험은 국민건강보험공단에서 제공한 건강검진정보데이터를 기반으로, SVM, Logistic Regression, KNN 등의 머신러닝 모델을 이용하여 흡연 여부를 감별하는 것을 진행한다. 이 실험은 속성에 따른 모형의 성능변화와 학습데이터 수에 따른 모형의 성능변화에 대한 2가지 측면에서 모델의 성능을 측정하였다. 모델의 평가는 정확도(accuracy), 정밀도(precision), 재현율(recall), 조화 평균(f1-score)으로 진행하였으며, 약 70퍼센트 정도의 정확도와, 60퍼센트 대의 재현율을 보인다. 실험 결과, SVM이 속성에 따른 모형의 성능 변화 실험에서는 63%의 재현율, 학습데이터 수에 따른 성능 변화 실험에서는 68%의 재현율을 보여, 흡연자 판별에 가장 좋은 성능을 보였다. 또한 재현율을 기준으로 실험 차수별로 가장 좋은 성능을 보인 모델과 가장 저조한 성능을 보인 모델의 차이를 비교한 결과, '속성에 따른 모형의 성능 변화 실험'에서는 최고 36%의 차이를 보였으며, '학습데이터 수에 따른 성능 변화 실험'에서 최고 42%의 차이를 보여 주었다. 이에 판별을 위한 속성도 중요하지만, 적합한 모형 선택 또한 중요하다는 것을 확인하였다.
3차원 수치모형을 이용하여 이안류 흐름을 재현하였다. 이안류 흐름이란 지형의 변화 또는 다방향 입사파의 영향으로 연안지역에서 외해방향으로 흐르는 흐름을 의미한다. 이러한 흐름은 그 발생원인이 다양하여 정교한 수치모의를 수행하여야 하나 지금까지는 주로 수심적분된 이차원 모형을 이용하여 연구가 수행되었다. 본 연구에서는 N-S방정식을 직접 수치모의하는 3차원 모형을 이용하여 이안류를 재현하고 그 현상을 분석해보았다.
본 논문은 중력모형의 예측 정확도 향상을 위해 개선 중력모형을 개발한 것으로 개선 중력모형은 잔차를 이용한 것이다. 기존 잔차를 이용한 연구에서는 잔차를 기준연도 실측 값에서 중력모형의 재현 값을 뺀 값으로 하였고, 이를 장래 중력모형 예측 결과 값에 더하여 장래 통행분포로 하였다. 이번 연구에서는 잔차를 중력모형 계수 추정과정에서 산출 하였는데, 산출결과, 이 잔차가 실측 통행분포량을 중력모형에서의 재현 값으로 나눈 값(재현 일치비율)임을 밝혔다. 재현 일치비율을 중력모형에서 산출된 장래 통행분포량에 적용하였는데, 사례분석 결과, 기본 중력모형, 잔차 부가 개선 중력모형 등에 비하여 상당히 높은 예측 정확도를 가지는 것으로 나타났다.
수공구조물의 설계에서는 홍수빈도분석을 통해 산정된 특정 재현기간에서의 확률수문량이 설계기준으로 사용된다. 그러나 최근 기후변화로 인해 이상기후 현상이 심해짐에 따라 수문기상자료의 정상성을 가정하는 기존의 홍수빈도분석은 변화되는 수문현상을 적절히 표현하지 못하는 경우가 많다. 본 연구에서는 확률분포의 모수가 시간에 따라 변화하는 비정상성 빈도분석기법을 적용하였으며 확률분포의 모수들을 최우추정법으로 추정하였다. 또한, 분위수 추정과정에서도 비정상성을 고려하여 정상성 가정에서 산정된 재현기간 및 위험도와 비교분석하였다. 확률분포는 GEV 분포를 사용하여 정상성 및 비정상성 모형 4개를 구축하였다. 특히, 비정상성 모형은 위치모수만 선형 경향성을 가지는 경우, 규모모수만 선형경향성을 가지는 경우, 위치 및 규모모수가 선형경향성을 가지는 경우의 3가지로 구분하여 적용하였다. 구축된 4개의 모형 중 적합모형을 선정하기 위해 우도비 검정과 Akaike 정보기준을 사용하였으며 적합모형선정 절차를 체계적으로 구축하고 적용하여 적합모형을 선정하였다. 본 연구에서 구축된 비정상성 홍수빈도분석 기법은 우리나라의 8개 다목적댐 (충주댐, 소양강댐, 안동댐, 임하댐, 합천댐, 대청댐, 섬진강댐, 주암댐)으로부터 취득된 과거 관측 댐 유입량을 대상으로 하여 적용되었다. 우도비 검정과 Akaike 정보기준을 이용한 적합 모형 선정 결과 합천댐과 섬진강댐이 비정상성 GEV 모형에 적합한 것으로 분석되었고, 나머지 지점의 다목적댐들은 정상성 모형에 적합한 것으로 분석되었다. 합천댐과 섬진강댐의 경우 비정상성 가정에서 산정된 재현기간이 정상성 가정에서 산정된 재현기간보다 매우 작게 산정되었으며 확률수문량과 위험도는 크게 산정되었다. 적합모형으로 정상성 모형이 선정된 6개의 다목적댐 중 소양강댐은 Mann-Kendall 비모수 경향성 검정 결과 유의하지는 않지만 비교적 큰 선형경향성을 가지고 있었다. 비록 비정상성 모형이 적합모형으로 선정되지는 않았지만 소양강댐에 비정상성 모형을 가정하여 재현기간과 확률수문량, 위험도를 분석한 결과 정상성 모형 가정에서 산정한 결과와 상당한 차이가 있었다. 이와 같은 결과는 수문자료의 정상성과 비정상성을 고려한 홍수빈도분석이 향후 수공구조물의 설계에 있어서 신뢰성 있는 확률수문량을 결정하는데 도움이 될 것으로 판단된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권6호
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pp.1103-1112
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2013
탐색적 자료분석에서는 자료를 통계적 모형에 바로 적합시키기 보다는 자료를 있는 그대로 보려는 데 주안점을 둔다. 우리는 시계열 자료에 대한 그래픽 탐색적 자료분석방법의 하나로서 재현그림을 사용할 수 있다. 재현그림의 장점은 통계모형에 대한 가정 없이 시계열 자료의 구조적 패턴을 확인할 수 있고 이 패턴을 통하여 탐색적으로 시계열 데이터의 구조 변화점을 한 눈에 확인할 수 있다는 데 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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