일반적으로 확률강우량은 관측지점에서 관측된 연최대 강우량자료를 바탕으로 빈도해석을 적용하여 산정한다. 그러나 국내에서는 매시각별로 관측된 자료가 대부분이기 때문에 단기간 혹은 장기간의 지속기간에 대한 확률강우량을 산정하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 매시각단위의 지속기간 강우자료를 바탕으로 다양한 지속기간에 대한 확률 강우량을 산정할 수 있는 스케일 성질을 적용하여 확률강우량을 산정하여 정확성을 판단하였다. 강우자료는 비교적 신뢰성이 높고 자료기간이 긴 기상청 지점 22개 자료를 사용하였으며, 2003년까지의 관측된 자료를 이용하여 확률강우량을 산정한 후 지점빈도해석 프로그램인 FARD2006과 비교하여 지점빈도해석의 결과 값을 참값으로 절대상대오차를 산정하여 비교하였다. 산정한 방법은 기준이 되는 확률강우량을 산정한 후 그보다 긴 지속기간에 대한 확률강우량을 산정하는 방법인 상향스케일링 (Up-scaling)과 그 보다 짧은 지속기간에 대한 확률강우량을 산정하는 방법인 하향스케일링(Down-scaling)의 두 가지 방법으로 확률강우량을 산정하였다. 두 방법 모두 1시간$\sim$24시간의 지속기간에 대한 확률강우량을 2년$\sim$500년의 재현기간에 대하여 확률강우량을 산정하였으며, 빈도해석으로 산정한 FARD2006의 결과값과 비교하여 절대상대오차를 산정하였다. 그 결과, 시간단위자료를 사용할 경우 대부분 절대상대오차가 10% 미만인 결과를 얻을 수 있었으며, 14개의 재현기간 중에서 8개 이상의 재현기간에 대해 적용이 가능한 것으로 나타났다. 지속기간 1시간 강우자료를 기준 지속기간으로 1시간 미만의 지속기간에 대한 확률강우량을 추정한 결과 10분을 제외하고는 대부분 절대상대오차가 10% 내외의 정확도를 가지는 것으로 나타났다. 따라서 스케일 성질을 이용하여 미계측 강우지속기간의 확률강우량을 추정할 수 있을 것으로 판단된다.
직접적인 매개변수 추정방법의 다양한 Neyman-Scott 구형펄스모형(NSRPM) 기반 모형에 대한 적용성 검토와 정규분포를 이용한 새로운 NSRPM(NMNSRPM)의 개발 연구를 수행하였다. 기상청 서울 유인관측소에서 제공하는 49년의 관측 강수자료를 사용하여 매개변수를 추정하였으며, 추정된 매개변수들의 정확도를 판단하고자 생성된 강수자료의 통계값, 유강수일 비율, 강수분포를 비교하였다. 통계값을 비교해본 결과 NSRPM과 수정 NSRPM(MNSRPM)은 7-9월의 강수자료 통계값의 절대상대오차가 커지는 것을 확인할 수 있었으며, 절대상대오차가 10.11%로 NMNSRPM이 강수자료의 통계값를 가장 잘 모의한 것으로 나타났다. 유강수일 비율을 비교해본 결과 MNSRPM의 절대상대오차 평균이 16.35%로 가장 작은 절대상대오차 값을 보였고 그래프를 이용한 도시적인 분석법을 통하여 세 모형이 유강수일 비율을 과소추정하는 것을 확인하였다. 강수분포를 비교해본 결과 세 모형이 약 2% 내외의 절대상대오차를 보여 세 모형 모두 강수분포를 잘 모의하는 것을 확인 하였다. 직접적인 매개변수 추정방법으로 NSRPM, MNSRPM, NMNSRPM의 매개변수를 추정 할 수 있는 것을 확인 하였으며, 직접적인 매개변수 추정방법이 NSRPM 뿐만 아니라 이를 기반으로 한 다른 모형들의 매개변수도 추정할 수 있다는 것을 확인하였다. NMNSRPM의 모의 정확도를 비교한 결과 직접적인 매개변수 추정방법을 통한 NSRPM 기반의 새로운 모형에 대한 개발이 가능하다는 것을 확인할 수 있었으며, 모형의 성능이 기존 모형들과 비슷한 수준임을 확인하였다.
상대측위는 좌표가 정확히 알려진 측점을 기준으로 다른 측점의 좌표를 상대적으로 결정하는 방법으로 측지분야 및 정밀측위 분야에 활용되고 있다. DGPS(Differential GPS) 기법은 일정한 거리 내에서 위성과 수신기의 공통오차를 소거할 수 있다는 장점이 있지만 기선의 길이가 증가할수록 오차가 증가하는 단점을 가지고 있다. GPS 절대측위는 상대측위와는 달리, 원하는 측점의 수신기에서 수신한 GPS 위성들의 신호를 이용하여 독립적으로 측점의 위치를 결정하는 방식이다.이때 관측된GPS 신호에는 위성시계 오차, 전리층 및 대류권 통과에 따른 오차, 다중경로 오차 등 위치 결정에 영향을 주는 여러 오차 요인들이 포함되어 있어 이를 보정해 주어야 한다. 본 연구에서는 Bernese GPS Software 5.0을 이용한 정밀절대측위 방법과 AUSPOS - Online GPS Processing Service를 이용한 상대측위 방법으로 국토지리정보원의 GPS 상시관측소 관측자료를 처리하고 이를 국토지리정보원의 고시성과와 비교.분석하여 정밀절대측위를 이용한 정밀위치결정의 정확도를 분석하고 그 효용성을 제시 하고자 한다.
유량자료는 연속적으로 관측하기가 쉽지 않을 뿐 아니라 모든 관측소에서 매년 적정한 유량자료를 생산하는 것 또한 매우 어려운 실정이다. 이에 따라 미계측 유역에 대한 유량 산정을 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 영국의 "Low Flow Studies report(Institute of Hydrology, 1980)"에서는 갈수량 산정과 관련하여 기저유량비(Base Flow Index, BFI)를 사용하는 것을 추천하였다. 국내에서는 이와 관련한 적용 사례가 없기 때문에 본 연구에서는 BFI를 적용하여 미계측 유역의 갈수량을 산정하고자 하였다. 대상유역은 낙동강 권역의 22개 지점을 대상으로 실시하였으며, 기저유량비 및 평균 갈수량과 유역 및 수문인자들의 상관분석을 수행하였다. 분석을 통하여 기저유량비는 토양군 C와 지하수위를 독립변수로, 평균 갈수량은 기저유량비, 유역면적, 강수량을 독립변수로 선정하여 회귀분석을 실시하였다. 그 결과 개발한 기저유량비 지역회귀모형의 상대오차는 -26.5%(기계2)~57.2%(구영)의 범위로 분포하였고, 절대오차의 평균은 17.2%로 산정되었다. 평균 갈수량 지역회귀모형은 상대오차가 -38.4%(도천)~184.4%(길안)의 범위에서 분포하고 있으며, 절대오차의 평균은 47.3%이다. 그러나 소토, 기계2, 길안 지점을 제외하면 절대오차는 30.6%이다. 상대오차는 다소 부정적이지만 기존에 개발된 지역회귀모형으로 평균 갈수량을 산정한 결과와 비교하면 상대적으로 양호한 것으로 판단된다. 사용한 자료의 기간이 6년으로 통계적인 결과로 보기에는 다소 미흡한 측면이 있지만, 유역인자로서 BFI가 미계측 유역의 갈수량 특성을 설명할 수 있는 우수한 인자라고 판단하였다.
측지학적인 절대측위 방법들은 아직 관측상의 많은 문제점과 어려움을 내포하고 있으며, 국내에서도 정확한 절대측위 성과의 필요성 때문에 GPS를 이용한 절대위치결정에 관한 연구가 일부기관에서 수행되고 있다. 본 연구에서는 2주파 GPS 반송파 맥놀이 위상(carrier bast phase)자료에 의한 절대위치 결정의 기본 이론을 정립하고 각종오차 보정량을 산출하며, 정밀궤도력과 정밀시계상태를 이용해 독립적인 절대위치를 결정하여 이에 대한 정확도를 분석하고자 한다. 또한 독립적인 절대좌표를 상대측위에 의한 상대좌표와 비교함으로써 국내에서도 GPS를 이용한 측지학적인 절대위치 결정의 가능성을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 저비용 단일 GNSS(Global Navigation Satellite System) 수신기를 이용하여 정밀한 위치를 추정하는 방법으로 반송파 위상 TD(Time Differenced) 측정치를 이용한 상대위치 결정기법을 제안하고 성능을 분석하였다. 제안하는 상대위치 결정기법은 반송파 위상 측정치를 활용하지만 시각 간 차분을 사용하므로 하나의 GNSS 수신기로 동작하며, 미지정수 결정 문제를 고려하지 않아도 된다. 또한 차분 간격이 짧은 시간일 경우 공간적 공통오차 및 위성시계 오차를 효율적으로 제거할 수 있다. 제안하는 위치결정 알고리즘은 오차해석을 통해 코드측정치를 이용한 절대위치 결정기법보다 성능이 우수함을 증명하고 실차 실험으로 구현된 알고리즘 및 오차해석 결과를 검증하였다. 그 결과, 위치추정 성능은 약 10분 동안 3m이내에 수렴하여 코드기반의 절대위치기법에 비하여 약 4배 이상 향상된 정확도 및 정밀도를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 항공 영상을 이용한 통합된 비행체의 위치 추정기법을 제안하였다. 제안한 항법 변수 추정 시스템은 상대위치 추정과 절대위치 추정 두 부분으로 구성되어 있다. 상대위치 추정 기법은 연속된 두 영상의 상대적 움직임을 추정하고 이것을 누적함으로써 현재의 위치를 추정한다. 이러한 단순한 누적 방법으로 비행이 진행됨에 따라 오차가 점차 증가하게 된다. 그러므로 상대위치 추정 부분에서 발생하는 오차를 줄일 수 있는 절대위치 추정기법이 필요하다. 본 논문의 절대위치 추정기법은 영상정합과 DEM (Digital Elevation Model) 정보를 이용하는 방법으로 구성되어 있다. 영상정합을 위하여 robust oriented Hausdorff measure (ROHM)을 사용하였으며 DEM 정합을 위하여 여러 장의 영상 쌍을 사용하는 알고리듬을 이용하였다. 네 개의 항공영상을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 효율성을 보였다.
본 연구에서는 스케일 특성을 이용하여 기후변화에 따른 일단위 이하의 극한강우를 평가할 수 있는 방법을 제안하였으며, 서울을 비롯한 6개 주요 기상관측소 지점을 대상으로 적용성을 평가하였다. 우선, 과거 관측자료를 이용하여 스케일 특성을 이용한 확률강우량 산정기법의 적용성을 평가하였으며, 평가 결과 빈도분석과 스케일특성으로 산정된 확률강우량의 절대상대오차가 10% 내외의 범위를 보였다. 또한 기준기간의 기후시나리오를 이용하여 적용성 평가를 수행한 결과 100년 빈도이내에서 20% 내의 절대상대오차를 보였다. 평가 결과를 통해 본 연구에서 적용한 스케일 특성 기법은 미래 확률강우량 산정 시 신뢰성 있는 결과를 도출할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 거시교통류 모니터링을 위한 세 가지 지표를 다루고 신뢰성 있는 지표산출에 필요한 적정 프로브차량 비율을 결정하기 위해 샘플링 기법을 이용하는 방법에 대하여 연구한다. 모니터링 세 가지 지표로는 Travel Time Index(TTI), Acceleration Noise(AN) 그리고 Two Fluid(TF)를 살펴보고, 적정 프로브 차량 비율의 결정방법으로는 절대오차를 이용한 표본크기의 결정방법과 상대오차를 이용한 표본크기의 결정방법에 대하여 고찰한다. 그리고 표본추출비율에 따른 지표 값 변동을 비교 검토하기 위해 서울시 강남지역의 대규모 자료를 이용하여 모의실험을 실시하였다. 모의실험 결과 교통수요 단계(Demand Level)가 증가함에 따라 상대오차를 이용한 표본 추출비율이 줄어들며, 추출비율은 허용오차, 링크통과차량의 수와 반비례 관계이므로 추출비율을 증가시킬수록 허용오차를 줄일 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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