시군구 단위 산림통계의 사회적 필요성에도 불구하고 자료의 부족으로 인하여 현실을 반영한 산림통계 산출이 어려운 상황에 있다. 따라서, 시군구 산림 통계 산출을 위하여 해당 시군구의 국가산림자원조사 자료와 주변 지역의 자료를 함께 활용하여 통계량의 오차 수준을 감소시키고 소면적 통계량이 해당 지역 산림의 지역적 특수성을 반영할 수 있는 새로운 소면적 통계산출 방법의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 소면적 지역과 특성 구조가 유사하다는 가정을 만족하면서 통계산출을 위한 최소한의 표본점 개수를 확보하기에 적정한 공간 단위에 대한 연구를 수행하였다. 그리고 산림의 지역적 특성을 결정하는 주요 요인인 기후, 토양, 수종 구성 등의 동질성을 기준으로 구획된 확장시군구 기반의 합성추정법, 시 도 단위 자료를 이용하는 기본계획구 합성추정법, 인접 시군구 자료를 이용하는 이웃시군 합성추정법을 비교하고, 이 방법들을 통해 산출된 임목축적 통계의 지역적 특성 설명력과 상위 통계와의 관계에 대한 평가를 수행했다. 그 결과, 확장시군구 합성추정법이 기본계획구 합성추정과 이웃시군 합성추정보다 지역적 특성을 보다 잘 반영하는 통계를 산출하는 것으로 평가되었다. 또한 확장시군구 합성추정법을 통해 산출된 통계량은 시도 단위로 산출된 통계량의 95% 신뢰구간 내에 포함되었으며, 이웃시군 합성추정법에 의해 산출된 결과보다 시도단위 통계량과의 차이가 적게 발생하였다.
본 연구에서는 공간 검색 통계량(spatial scan statistics)과 에셜론 해석법을 이용한 범주형 자료분석을 다룬다. 이를 위해 우선, 에셜론 덴드로그램을 이용하여 주어진 분활표의 계층적 구조(hierarchical structure)를 결정하고서 이로부터 핫스팟(hotspot)의 후보를 검출한다. 다음으로 우도비(likelihood ratio)를 기초로 유의하게 높거나 낮게 나타나는 지역에 대한 공간 검색 통계량을 산출한다. 마지막으로, 이 통계량을 바탕으로 핫스팟을 검출한다.
우리는 본 논문에서 디지털 영상에 대하여 Hash함수를 이용한 내용기반의 안전한 워터마킹 인증기술을 제시하려고 한다. 허가되지 않는 이미지의 내용변경을 막기 위해 안전한 워터마킹 시스템을 개발하기 위하여 비밀키를 가지고 있는 Hash 함수가 사용되었고, 각 블록의 워터마크신호는 Hash함수의 출력결과를 Seed로 사용하여 의사난수를 발생시킨 값에 따라 생성되어진다. 이미지 기술벡터들은 블록기반 에지 이미지로부터 측정되는데 이 값들은 해롭지 않는 조작 등에 대해서는 쉽게 변화하지 않지만 고의적인 내용변경 등의 조작에 대해서는 이들 값들이 바꾸어지는 성질을 갖고 있다. 워터마크신호의 삽입은 블록기반 스펙트럼 방법에 기초를 두고 있으며 워터마크신호의 크기는 인지성과 강인성이 조화를 이루도록 AC 부 밴드의 지그재그 스캔라인의 DCT 계수들의 지역적인 통계량에 따라 조정되어진다. 또한 저작권인증의 확인을 위한 경계 값의 선택은 통계학적으로 분석되어진다. 수치적인 실험의 결과는 제안된 기술이 강력한 저작권인증의 수행을 위해서 매우 효율적인 것을 보여주고 있다.
본 연구는 현행 음식물류폐기물 통계 체계 문제점 및 개선점 분석을 목적으로 수행되었으며, 4개 지역(고밀도, 중밀도, 중저밀도, 저밀도)을 대상으로 4계절에 걸친 표본조사를 실시하여 배출원별 원단위에 근거한 산출방식으로 해당 지역의 전체 발생량을 추론하였다. 이렇게 산출된 발생량과 현행 통계상에서 제시하고 있는 발생량 간의 차이를 분석하였으며, 이와 함께 112개 지자체를 대상으로 음식물류폐기물 산정 범위 및 방식 분석 등을 통해 국내 음식물류폐기물 통계 체계의 문제점 및 해결방안을 검토 하였다. 112개 지자체를 대상으로 한 설문 조사결과를 보면, 음식물 통계 산출 기준은 크게 5가지로 분류 된다. 대도시 및 중소도시의 경우, 자원화시설 반입량에 근거하는 지자체가 가장 많았으며, 도농지역 및 농어촌도시 일수록 원단위 발생량을 통한 추정에 의해 통계 산출이 이루어지는 것으로 나타났다. 4개 지역의 음식물류폐기물 발생량 표본조사 분석결과는 통계상에서 제시하는 결과와 10%~40% 높은 것으로 조사되었으며, 이는 기존 통계에서는 고려하지 않았던 미분리배출량의 포함이 가장 큰 이유로 판단된다. 또한, 분리배출량에 근거하여 발생량을 산출하는 지역이 원단위발생량을 이용하여 발생량을 단순 추정하는 지역에 비해 표본조사와 통계 자료 간 편차가 더 적은 것으로 조사되었다.
본 연구에서는 국가물관리기본계획의 2030년 물부족량 전망자료를 이용하여 공간군집특성을 고려한 우리나라 물부족 핫스팟 지역을 분석하였다. 물부족 최심 군집지역 도출을 위하여 표준유역 기준의 과거 최대 가뭄(약 50년 빈도)에 대한 물부족량 자료를 이용하여, Local Moran's I와 Getis-Ord Gi* 통계량으로 공간군집분석을 수행하였다. 클러스터맵(Cluster Map)을 통해 물부족 공간군집 대상지역을 선정하고, 공간적 군집 특성은 p-값 및 모란 산점도를 통해 적정성을 검증하였다. 분석 결과, 한강권역 내 1개 군집[임진강하류(#1023) 및 주변]과 낙동강권역 내 2개 군집 [대종천(#2403) 및 주변, 가화천(#2501) 및 주변] 지역이 물부족이 심각한 핫스팟 지역으로 나타났으며, 한강권역 내 1개 군집[남한강하류 (#1007) 및 주변]과 낙동강권역 내 1개 군집[병성천(#2006) 및 주변] 지역이 물부족 HL (해당지역은 물부족량이 많고 주변지역은 물부족량이 적은) 지역으로 나타났다. 표준유역단위 공간군집분석을 수행할 경우 물부족 공간군집지역 전체가 통계량 기준을 100% 만족하여 통계적으로 유의미한 결과가 도출되었다. 이는 표준유역 단위로 공간군집분석을 할 경우 가변적 공간단위 문제를 일정 부분 해결한 것으로 공간군집분석의 정확성이 상대적으로 높아졌다.
최근 30년 강수량은 20세기 초보다 124mm 증가하였으며, 지역별 변동성 역시 매우 크다. 또한 일 강수량 80mm 이상의 강한 강수의 증가가 뚜렷하고 약한 강수가 감소하는 양극화로 인하여 홍수기에 홍수피해가 증가하는 추세를 보인다. 하지만 홍수에 대비하는 기간인 홍수기는 1970년 이전에 제정된 후 개선된 적이 없어 기후변화를 반영하지 못하고 있으며, 전국적으로 동일한 홍수기를 적용하고 있기에 최근 강수량의 지역특성이 강한 점을 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 20세기와 21세기 두 그룹의 통계특성을 비교하여 홍수기의 강수량 변화를 정량화하여 기후변화를 보이고 국내 18개의 다목적댐 유역에서의 강수량 변화를 통계기법을 통해 지역 특성을 확인하였다. 이후 장마와 태풍을 기준으로 한 기존의 홍수기와 extension, shift, 그리고 split 등의 방법을 적용하여 개선한 홍수기를 비교하였다. 모의 방법은 댐 운영 기본 규칙에 국내 다목적댐에 가장 많이 활용되는 일정률-일정량 방식의 Rigid ROM과 예측한 유입수문곡선의 정확도가 관건인 일정량 방식의 Technical ROM을 활용하여 방류량을 결정하였다. 홍수저감효과는 계획방류량을 기준으로 한 세 가지 지표(frequency, duration, magnitude)를 통한 비교와 하천의 계획홍수량과 댐의 200년 빈도 계획홍수량을 기준으로 한 K-water 방법을 활용하여 평가하였다. 본 연구의 결과로 20세기와 21세기 홍수기의 통계량을 비교했을 때 강수량의 평균값이 86.55mm가 증가한 것을 확인할 수 있었으며, 각 댐 유역별로 비교하였을 때도 1개의 댐을 제외한 94%의 댐에서 증가 추세를 확인하였다. 추가적으로 모평균 차이를 95% 신뢰구간으로 확인한 결과 80% 이상의 범위에서 증가추세를 확인하였다. 가설검정 결과인 p-value가 최소 0.038에서 최대 0.3의 값을 가져 지역별 강수 차이 또한 유의미한 통계적 차이를 파악하였다. 홍수저감효과의 경우 2020년의 시범 유역에 대해서 15일의 extension을 적용한 홍수기가 기존의 홍수기에 비해 평균적으로 frequency는 0.002%, duration은 1.85hr, magnitude는 26.96% 정도 저감됨을 확인하였으며, flood의 횟수도 6회정도 적음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과를 바탕으로 향후 기후변화에 대응한 새로운 홍수기의 기준을 제안할 수 있을 것으로 기대한다.
이 논문은 공간적 환경연구의 한 시도로서, 폐기물관리의 출발점인 폐기물 배출량의 지역간 차이에 영향을 미치는 요인을 구명하는 것에 목적이 있다. 연구지역은 독일 노르트라인 베스트팔렌주의 396개 게마인데이며, 연구자료로는 폐기물통계, 인구 및 주택센서스 자료 그리고 폐기물처리에 관한 조례가 이용되었다. 분석결과에 의하면 가정폐기물의 1인당 배출량은 지역규모, 인구구조, 가구규모, 가옥유형, 거주공간, 경제구조 등의 지역구조와 가정폐기물의 수거제도 및 처리경로, 분리수거 등의 폐기물 관리대책에 의해서 복합적으로 영향을 받고 있었다. 또한 1인당 가정폐기물 배출량의 지역간 변동을 최대한 설명하기 위해 수행한 다중 직선회귀분석에서 지역구조나 폐기물관리와 관련된 변수들을 포함하는 유의한 회귀모델을 도출하였다. 분석결과가 시사하는 바는 폐기물은 효율적인 관리를 통해 단기간에 감량이 가능하며, 특히 지역구조에 적합한 수집함체계 및 분리수거제도의 도입 등 효율적인 수거제도를 통해 감량효과를 극대화할 수 있다는 점이다.
간헐적인 패널 시계열 자료의 개념과 구조를 소개하고, 간헐적인 패널 시계열 자료의 모형으로 간헐적인 패널 1차 자기회귀 모형을 고려하였다. 간헐적인 패널 1차 자기회귀 모형의 동질성 검정을 위하여 Wald 검정통계량을 제안하고, 그 극한분포를 제시하였다. 또한 동질성이 만족되는 경우 시점 별 평균을 이용하여 종합한 자료로 모형을 적합하였다. 이 모형의 동질성 검정 통계량의 극한분포가 $^x2$분포에 잘 따르는지를 알아보기 위해 모의실험을 실시하고, 실제 자료 분석으로 지역별 월별 Mumps 자료에 간헐적인 패널 1차 자기회귀 모형을 적합하여 동질성 검정을 수행한 결과 동질성을 만족하였다. 동질성이 만족된 지역별 월별 Mumps 자료를 시점 별 평균을 이용하여 종합하고 1차 자기회귀 모형으로 적합하였다.
수공구조물의 설계, 수자원 관리계획의 수립, 재해영향 검토 등을 수행할 때, 재현기간에 따른 확률개념의 강우량, 홍수량, 저수량 등을 산정하여 사용하게 되며, 보통 대상지역의 장기 수문관측 자료를 이용하여 수문사상의 확률분포를 산정한 후 재현기간을 연장하여 원하는 설계빈도에 해당하는 양을 추정하게 된다. 미계측지역 또는 관측자료의 보유기간이 짧은 지역의 경우는 지역빈도 분석 결과를 이용하게 된다. 지역빈도해석을 위해서는 강우자료들의 동질성을 파악하는 것이 가장 기본적인 과정이 되며 이를 위해 통계학적인 범주화분석이 선행되어야 한다. 지점 빈도분석의 수문학적 동질성 판별을 위해 L-moment 방법, K-means 방법에 의한 군집분석 등이 주로 사용되며 관측소 위치좌표를 이용한 공간보간법을 적용하여 시각화하고 있다. 강수량은 시공간적으로 변하는 수문변량으로서 강수량의 시간적인 특성 또한 강수량의 특성을 정의하는데 매우 중요한 요소이다. 이러한 점에서 본 연구를 통해 강수지점의 공간적인 좌표 및 강수량의 양적인 범주화에 초점을 맞춘 기존 지역빈도분석의 범주화 과정에 덧붙여 시간적인 영향을 고려할 수 있는 요소들을 결정하고 이를 활용할 수 있는 범주화 과정을 제시하고자 한다. 즉, 극치강수량의 발생 시기에 대한 정량적인 분석이 가능한 순환통계기법을 이용하여 관측 지점별 시간 통계량을 산정하고, 이를 극치강수량과 결합하여 시 공간적인 특성자료를 생성한 후 이를 이용한 군집화 해석 모형을 개발하는데 연구의 목적이 있다. 분석 과정에 있어서 시간속성의 정량화 및 일반화는 순환통계기법을 사용하였으며, 극치강수량과 발생시점의 속성자료는 각각의 평균과 표준편차를 이용하였다. K-means 알고리즘을 이용해 결합자료를 군집화 하고, L-moment 방법으로 지역화 결과에 대한 검증을 수행하였다. 속성 결합 자료의 군집화 효과는 모의데이터 실험을 통해 확인하였으며, 우리 나라의 58개 기상관측소 자료를 이용하여 분석을 수행하였다. 예비해석 단계에서 100회의 군집분석을 통해 평균적인 centroid를 산정하고, 해당 값을 본 해석의 초기 centroid로 지정하여, 변동적인 클러스터링 경향을 안정화시켜 해석이 반복됨에 따라 군집화 결과가 달라지는 오류를 방지하였다. 또한 K-means 방법으로 계산된 군집별 공간거리 합의 크기에 따라 군집번호를 부여함으로써 군집의 번호순서대로 물리적인 연관성이 인접하도록 설정하였으며, 군집간의 경계선을 추출할 때 발생할 수 있는 오류를 방지하였다. 지역빈도분석 결과는 3차원 Spline 기법으로 도시하였다.
전나무 천연집단의 유전적 다양성 및 유전적 구조를 추정하기 위해서 RAPD 표지자를 사용하였으며, 이의 통계적 분석에 AMOVA 방법을 이용하였다. 전나무 집단 전체의 평균 다형성 RAPD 표지자 비율은 71.9%였으며, 전체 변이량의 대부분은 집단내 개체간의 차이(80.2%)로 설명이 가능하였다. 집단간의 유전적 분화정도(${\Phi}_{ST}$)는 0.198로 조사되었다. 전체 집단을 태백산맥과 소백산맥 두 지역으로 나누어 분석하였을 때, 지역간 차이로 설명할 수 있는 변이량이 8.5%로 나타났으며, 통계적 유의성을 확인할 수 있었다. Bartlett 통계량에 의해 집단간 분산의 이질성을 조사한 결과, 태백산 집단과 가리왕산 집단이 특히 이 질적인 것으로 나타났으며, 전반적으로 태백산맥 지역의 집단들이 소백산맥 지역의 집단들 보다 상대적으로 유전적 이질성이 큰 것으로 나다났다. 마지막으로 기존 통계량과의 비교를 통해서 유전변이 분석에 있어서 AMOVA 방법의 적용 가능성에 대해서 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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