최근에 딥 러닝(Deep learning) 기반의 많은 방법들이 수문학적 모형 및 예측에서 의미있는 결과를 보여주고 있지만 더 많은 연구가 요구되고 있다. 본 연구에서는 수자원의 가장 대표적인 모델링 구조인 강우유출의 관계의 규명에 대한 모형을 Long Short-Term Memory (LSTM) 기반의 변형 된 방법으로 제시하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 반응변수인 유출량에 대한 직접적인 고려가 아니라 그의 1차 도함수 (First derivative)로 정의되는 Delta기반으로 모형을 구축하였다. 또한, Attention 메카니즘 기반의 모형을 사용함으로써 강우유출의 관계의 규명에 있어 정확성을 향상시키고자 하였다. 마지막으로 확률 기반의 예측를 생성하고 이에 대한 불확실성의 고려를 위하여 Denisty 기반의 모형을 포함시켰고 이를 통하여 Epistemic uncertainty와 Aleatory uncertainty에 대한 상대적 정량화를 수행하였다. 본 연구에서 제시되는 모형의 효용성 및 적용성을 평가하기 위하여 미국 전역에 위치하는 총 507개의 유역의 일별 데이터를 기반으로 모형을 평가하였다. 결과적으로 본 연구에서 제시한 모형이 기존의 대표적인 딥 러닝 기반의 모형인 LSTM 모형과 비교하였을 때 높은 정확성뿐만 아니라 불확실성의 표현과 정량화에 대한 유용한 것으로 확인되었다.
정확한 유량산정은 수자원 연구에서 기초가 되는 자료를 생산한다는 관점에서 홍수 및 가뭄관리에서 매우 중요한 부분이라 할 수 있다. 국내에서 유량측정의 정확성을 높이고자 진보된 계측기의 개발 및 분석 방법에 관한 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 일반적으로 유량을 추정하기 위해서 특정단면에서의 수위를 측정하여 이를 수위-유량 관계곡선을 통해서 유량으로 환산하게 된다. 즉 수위-유량 관계를 측정한 후 이를 회귀분석 방법으로 내삽 및 외삽을 실시하여 유량을 추정하게 된다. 그러나 수위-유량 관계곡선에서 저수위와 고수위를 하나의 곡선식으로 하게 되는 경우 정도가 낮아지게 되므로 많은 경우에 있어서 저수위, 고수위를 각각의 곡선으로 구하여 사용하고 있다. 이러한 경우 정량적으로 변곡점을 구하기보다는 경험적으로 저수위와 고수위를 구분하고 있으며, 수위-유량 관계를 회귀식에 의해서 추정하게 되므로 이에 대한 불확실성 또한 정량화할 필요가 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 불확실성 분석과 함께, 저수위-고수위를 정량적으로 구분할 수 있는 Hierarchical Bayesian 방법을 도입하여 수위-유량곡선식을 유도하고자 한다.
수자원 계획 및 관리 시 증발산량의 정량적 분석은 필수적으로 고려되는 사항 중 하나이다. 일단위 이하의 잠재증발산량 산정은 세계식량기구(FAO)가 Penman-Monteith 방법을 기반으로 개발한 FAO56 PM 방법을 주로 활용하며, 이는 다른 방법에 비하여 높은 정확성과 적용성이 뛰어나다. 그러나 FAO56 PM 방법의 입력 매개변수는 다양한 기상자료이며, 장기간의 신뢰성 높은 자료를 구축하는 것은 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 증발산량 공식인 Hargreaves 공식을 활용하여 FAO56 PM 방법으로 산정된 잠재증발산량과 기온차 사이의 시계열 관계를 재구성한 회귀분석 기법을 개발하였다. 개발된 모형에 유역면적을 적용하여 유역면적별 잠재증발산량을 산정하였으며, 이를 기존의 잠재증발산량과의 비교를 통해 모형의 적합성을 평가하였다. 결과적으로, 복잡한 잠재증발산량식을 단순한 대체모형(surrogate model)으로 제시함으로써 효율적인 증발산량 정량적 평가와 제한적인 기상자료 조건에 보편적 활용이 가능하다. 향후 연구에서는 회귀분석방법에 Bayesian 추론기법을 활용하여 구성함으로 잠재증발산량의 불확실성을 정량적으로 표현하고자 한다.
구조물의 동적특성은 FE 해석에 의해 주로 평가된다. 따라서 실제 구조물과 유사하게 모델링 될수록 구조물의 동적특성을 실제 동적특성에 보다 부합되게 예측할 수 있다. 그러나 FE model을 실제 구조물의 조건과 동일하게 작성하는 것이 어렵고 또한 모델의 정확성을 정량적으로 판단하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 벽식아파트에 대하여 계측을 실시하고 실제 구조물의 동적특성을 분석하였다. 분석결과를 바탕으로 FE 해석결과와 비교함으로써 FE model의 정확성을 판단하는 한편 실 구조물과 근사하게 FE model의 보정방안을 제시하였다.
물관련 정보화에 대한 우리나라의 수준을 평가하기 위해 건설교통부 및 산하기관에서 구축되어 운영되고 있거나 현재 구축 중인 14개 시스템에 대한 현황, 연혁, 구조 등을 조사하였으며 미국, 영국, 일본의 정보화 관련 조직과 시스템에 대한 조사 및 분석을 통해 우리나라의 물관련 정보화가 향후 지향해야 할 방향을 제시하였다. 관련 시스템 및 정보화 환경에 대한 조사성과를 바탕으로 우리나라의 물 관련 정보화 수준을 4가지 정보화 영역별(수자원정보화, 물관리정보화, 하천정보화, 수문정보화)로 평가하였고, 기본원칙 다섯 가지(공공성, 정확성, 정시성, 다양성, 연계성)를 설정하여 정량적인 지표로 결과를 제시하였다. 분석결과, 4개 정보화 영역에 대한 기본전략을 수립할 경우 향후 목표로 하고 있는 수준에 도달하기 위해서는 정확성, 정시성, 다양성의 원칙에 부합하는 지표들에 대한 시스템에 우선 집중하여야 할 것으로 나타났으며, 다음으로는 공공성 및 연계성 부분에 집중함으로써 향후 다양한 기능을 갖춘 물관련 정보 종합시스템의 구축을 추진해야 할 것으로 나타났다.
과거부터 축적된 시계열 데이터 기반의 정량적 예측 모형은 수치적인 정확성을 추구함으로써 다양한 분야의 투자 효과 예측에 활용되고 있다. 특히, R&D 사업의 경우 그 투자효과에 대해 역설할 필요가 있고, 이에 따라 건설 산업을 포함한 각 산업 정부 R&D 투자효과 예측을 위해 이러한 모형이 활용되고 있다. 그러나 5개의 세부 사업으로 분리 발주되는 건설 분야 정부 R&D 사업의 경우, 세부 사업 관련 축적된 데이터가 부족하고, 각 세부 사업별로 투자의 파급과정이 상이하다. 이에 따라 데이터 기반의 계량적 예측모형 개발에 제약이 있고, 개발된다 하더라도 투자 파급과정에 대한 설명력이 부족하여 투자 당위성을 설명해야 하는 각 세부 사업 담당자의 요구를 만족시키기에 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 적용되는 시스템다이내믹스 (System Dynamics) 시뮬레이션 방법론은 변수 간 인과관계를 기반으로 시스템 내 순환적 동태적 상호작용을 설명함으로써 건설 R&D 세부 사업들의 다양한 투자 파급과정을 이해하는 데 장점이 있다. 따라서 본 연구는, 각 사업별 특성에 대한 분석 및 관련된 정성적 자료를 기반으로 건설 R&D 투자의 파급과정을 설명하는 시스템다이내믹스 예측 모형을 개발하였다. 또한, 시스템다이내믹스 모형의 수치적 예측 정확성을 보완하기 위해 기 개발된 데이터 기반의 계량적 예측 모형과의 상호 연동체계를 제안하고, 이를 활용하였다. 본 모델링 방법은 정성적 자료와 정량적 데이터를 복합적으로 활용함으로써, R&D 투자의 파급과정 등 시스템 구조에 대한 이해를 가능하게 할 뿐 아니라 예측의 수치적 정확성을 보완할 수 있다. 제안한 모델링 방법을 가용데이터가 부족한 정부의 건설 R&D 세부 사업들의 경제적 투자효과 분석에 적용함으로써, 상이한 각 사업별 투자 파급과정에 대한 이해를 바탕으로 투자효과 극대화를 위한 전략 도출 및 수치적 예측력이 보완된 투자효과 분석에의 활용 가능성을 확인하였다.
산지하천 유역의 물순환 과정은 도시하천 유역보다는 매우 단순한 과정을 묘사하고 있다. 아무리 단순한 물순환 과정을 묘사한다 할지라도 물순환 요소별 정량적인 관측과 측정, 즉 수문자료의 부재, 수문자료가 있다 하더라도 일부분(홍수기 중심 및 단기간 자료)에 불과 하다면 불가능한 일이다. 한국건설기술연구원에서 16년간 운영해 온 설마천 시험유역은 장기간의 신뢰성 있는 수문자료를 축적하고 있으므로, 정량적인 물순환 과정을 규명할 수 있는 여건을 충족한다고 볼 수 있다. 설마천 시험유역의 물순환 구조는 자연계의 유입과 유출이 지배적이며, 이들의 수문성분을 규명하기 위해서는 각각의 수문성분들의 관측 및 해석이 필요하며, 각 수문성분들의 물수지 분석을 통하여 정량적인 합의 결과를 가시적으로 확보함이 매우 중요하다. 신뢰도와 정확성에 근거한 관측자료를 이용한 물수지 분석결과는 수문성분들의 총체적 표현이라 할 수 있는 모형(model)의 중요한 입력자료이며, 모형의 분석결과를 검증할 수 있는 중요한 기준이 된다. 모형의 결과와의 비교 검토를 통해 산지 소하천 유역의 물순환 관계를 규명하는 기반을 확보하게 될 것이다. 본 연구에서는 신뢰성 있는 수문자료를 이용하여 물수지 분석을 하였다. 설마천 시험유역의 신뢰할 만한 관측자료에는 강우, 하천수위, 지하수위, 기상 등이 있으며, 이들 자료를 이용하여 강우량, 유출량, 지하수 함양량, 증발산량을 산정하였으며, 현지조사 자료로는 지하수이용량이 있다. 이상의 분석결과로 산지하천 유역인 설마천 시험유역의 각 수문요소의 물 이동간의 정량적인 값을 알 수 있었으며, 앞으로 추가적이고 지속적인 수문모니터링이 운영되고 산지하천 유역에 적합한 물순환 해석 모형에 의한 검증이 수행된다면 정량적인 물순환 관계를 규명할 수 있을 뿐만 아니라 이와 관련된 수문요소 기술을 확보할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 2차원 비선형 천수모형과 수심평균된 스칼라 이송모형을 해석하는 수치모형에 대해 기술하였다. 수치모형의 정확성을 보장함과 동시에 안정성을 높이기 위해 유한체적법, 플럭스 재구성 및 minmod 제한자를 사용하였다. 비선형 천수방정식의 이송항과 바닥 경사항은 계산된 수심의 양수 보존과 흐름의 정상 상태를 보장하기 위한 second order well-balanced positivity preserving central-upwind method를 이용하여 수치적으로 이산화되었다. 마찬가지로, 이송-확산 방정식 내 이송항은 동일한 2차 풍상차분법을 통해 수치적으로 풀이하였다. 격자점 경계면에서의 불연속으로 인한 수치진동을 방지하기 위해 이송항의 계산에 포함된 보존항의 차이로 인해 발생하는 스칼라의 수치확산을 최소화하기 위해 무차원의 비소산함수를 도입하였다. 또한, 확산항은 유한차분법을 이용하여 이산화하였다. 제안된 수치모형은 시간미분항의 계산을 위해 오일러 기법을 적용하여 계산된 수심 및 스칼라의 양수 보존여부와 함께 정지된 흐름의 정상 상태의 보존여부를 확인하였다. 제안된 수치모형의 해석 정확성을 평가하기 위해 1, 2차원 공간 내 다양한 흐름 조건에서의 해석해를 이용한 3개의 벤치마크 테스트를 수행하였다. 평균 제곱근 오차(Root Mean Squared Error, RMSE)를 산정하여 수치모형의 성능을 정량적으로 평가하였으며, 비소산함수를 적용함에 따라 스칼라의 수치확산이 감소하게 되었음을 확인하였다. 또한, 세 차례의 벤치마크 테스트 결과는 공통적으로 수치모형에 의해 계산된 결과값이 비소산함수를 고려함에 따라 해석해와 잘 일치함을 확인하였다.
본 논문에서는 다 채널 페이저 연산 장치를 전용하드웨어로 구현하기 위한 설계 구조에 대하여 제시하였으며, 이를 연산량이 많은 곱셈기를 시분할에 의해 공유하는 구조를 제시하였다. 또한 페이저 측정을 위한 Sliding-DFT 알고리즘을 순환 구현할 경우의 근사구현 오차에 관한 정량적인 연구를 수행하였다. 이러한 오차 영향의 해석을 기반으로 하여 곱셈기 공유 구조를 적용한 페이저 연산 장치를 설계하고, 설계한 하드웨어의 내부동작을 보여주는 시뮬레이션을 통해 설계의 정확성을 확인하였다
과학기술테이터는 엄격한 평가기준에 의해 신뢰성과 정확성이 보장된 참조표준(standard reference data)값을 지닐 수 있어야 한다. 참조표준은 측정표준을 바탕으로 구하여진 결과 값을 표준화시키는 작업으로서 테잍의 생산조건, 실험환경, 측정방법, 데이터 처리 등이 검토되어 참조데이터(reference data)와 구분된다. 참조표준은 '공인된 수치데이터'로 표현되고 이는 측정결과의 신뢰도를 정량적으로 나타내는 불확도(uncertainty)로 표기된다.본고에서는 참조표준에 대한 의미를 이해하고,평가되지 않은 과학기술 데이터가 어떤 평가 과정을 거쳐 참조표준으로 분류되는지를 알아보기 위해 소재물성분야를 예로 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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