고도의 산업화성장에 따라 도시의 기능이 지역간의 완전분리가 아닌 경제적 사회적 상호 연관성이 점점 증가하고 그 내용도 복잡하고 다양해짐에 따라 이에 대한 체계적인 분석이 필요하게 되었으며, 그에 대한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존에 연구에서 제시하고 있는 각 지역단위별로 취업자수에 대한 고용자수 비율 또는 출근통행의 유출량에 대한 유입량 비율 등의 단순지표를 이용한 지역간의 경제적 의존성을 설명하는 데는 한계가 있다고 할 수 있다. 따라서 본 연구는 지역간의 경제적 연관관계 즉 경제적 의존성을 복합적이고 표준화 할 수 있는 계량치로 추정하기 위해 두 변수 집합간의 연관성을 추정하는데 매우 유용한 분석기법인 정준상관분석 기법을 이용하여 추정하고자 하였다. 이에 수도권 72개존의 출근통행자료을 이용하여 지역간의 경제적 의존성을 측정하였으며, 각 존들로 구성된 지역간의 정준상관계수 및 각 존들의 정준가 중계수를 통해 통계적으로 정산되어진 표준화된 계수를 산출하였다. 그 결과 대존의 경우 경기도와 인천시는 각각 0.9753. 0.2968 정도의 서울에 대한 경제적 의존정도를 보이는 것으로 나타나 서울에 대한 경기도의 경제적 의존성이 높은 것으로 나타났으며, 산출된 정준가중계수를 살펴보면 분당구와 서울시의 중구는 서울에 대한 경기도의 경제적 의존성에 가장 높은 영향을 미친 것으로 나타났으며, 또한 중존에 해당되는 인천의 3개 권역, 경기의 16개 권역의 서울 5개 권역에 대한 경제적 의존성도 분석되었다.
교통량 예측은 지방 행정의 의사결정에 매우 중요한 정보를 제공한다. 교통량 예측을 통해 교통혼잡비용을 줄이고 지역경제를 활성화 함으로써 사회적, 경제적 이익을 창출할 수 있다. 교통량은 미지의 확률적 규칙하에서 시간의 흐름에 따라 궤적을 가지며 변화하는 함수데이터의 일종이다. 본 논문에서는 세 가지 함수회귀모형을 이용하여 과거에 관측된 교통량 궤적을 기반으로 미래의 관측되지 않은 교통량 궤적을 예측하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 소개하는 세가지 방법은 전국 고속도로 영업소 중 서울, 춘천, 강릉 세 개 영업소에서 수집된 고속도로 영업소 데이터에 적용한다. 각 영업소 별로 세가지 방법의 예측오차를 비교함으로써 영업소별 최적 교통량 예측모형을 찾는다.
도로의 그룹핑(Grouping)이란 도고 계획, 설계, 관리, 조사 계획 및 정비 방침 등을 세우기 위해 유사한 성격의 도로 구간을 군집화하는 방법이다. 기존에 일반적으로 적용되고 있는 도로 그룹핑 방법은 그룹 수를 미리 지정함으써 분석가의 주관적 판단이 개입되었고, 그룹핑 변수 선정에 대한 근거가 부족하였다. 이에 본 연구에서는 기존에 일반적으로 적용되고 있는 도로 그룹핑 방법을 개선하여 새로운 방법론을 제시하였다. 또한 새로 제시된 방법론의 검증을 위해 도로 교통량 통계연보에서 제공하고 있는 일반국도의 2000년 294개 상시조사 지전의 교통량 자료를 이용하여 분석하였다. 연구 결과 기존의 월, 요일 변동계수만을 적용한 그룹핑 방법보다는 기타 교통지표(AADT, $\Sigma$K1000(K값의 상위 1000번 순위까지의 누적 값), 중차량 비율, 주야율)를 동시에 적용할 때 좀 더 효율적이면서 세부적으로 분류됨을 알 수 있었다. 또한 기타 교통지표론 적당한 그룹핑 결과로는 5그룹의 국도 기능 분류가 가능함을 알 수 있었다. 그 결과 기존의 소재지역과 기능에 따른 국토의 구분을 지방 산업도로 그룹, 지역 간선도로 그룹, 대도시 주변형 도로 그룹, 중소도시 주변형 및 관광도로 그룹, 관광도로 그룹으로 분류할 수 있었다. 본 연구에서의 도로 그룹핑 결과에 각 지역특성을 추가하여 분석한다면 도로의 계획, 선계, 관리 등에 매우 유용한 자료로 활용되리라 예상한다. 또한 본 연구의 결과를 이용하면 좀 더 효율적으로 설계시간계수 선정, 전역 조사 지점의 AADT추정, 상시 교통량 조사 자료의 누락 데이터 보정 및 교통량 조사의 스케줄링에 많이 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
가뭄·홍수 등 수재해 대응대책 수립 측면에서 유역의 자연유출량 산정은 가장 핵심적인 사항이라 할 수 있다. 우리나라는 전국적으로 수위-유량관측소를 설치하여 실시간 유출량 모니터링을 통해 수문정보를 수집하며, 주요지점을 제외한 유역에서는 주기적으로 강우-유출모형의 매개변수 최적화를 통해 산정된 장기유출량 결과를 자연유출으로 가정하여 수자원 계획 수립시 활용하고 있다. 그러나 강우-유출모형의 최적 매개변수 추정을 위해 활용되는 관측 수문자료는 상대적으로 자료의 연한이 짧고, 계절·공간적인 특성으로 인해 매우 제한적이며, 유역의 특성을 충분히 고려하지 못해 미계측유역의 매개변수 추정시 모형의 자료에서 기인한 불확실성이 크게 발생한다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 관측자료에 대한 신뢰성이 유의하며, 공간적으로 고르게 분포된 12개 댐 유역을 대상으로 매개변수 지역화 연구를 수행하였다. SCEM-UA기법을 통해 GR4J 강우-유출모형의 매개변수를 최적화 하였으며, 매개변수와의 상관관계 및 선형회귀분석을 통해 유역특성인자를 선별하여 Copula 함수를 통해 지역화된 매개변수를 추정하였다. 최종적으로 본 연구에서 제시된 방법론에 대한 적합성을 평가하기 위하여 매개변수 최적화가 수행된 유역을 미계측 유역으로 가정하여 교차검증 관점에서 적합성을 검토하였으며, 통계적으로 유의한 결과가 도출되는 것을 확인하였다.
수도권에 용수를 공급하는 팔당유역은 경제, 사회, 환경적으로 매우 중요한 공공의 자산이며, 이러한 자산을 누리는 데에 이어 국민 모두가 공평한 혜택을 받을 필요가 있다. 수량과 수질의 만족도는 곧 지역민들의 복지이며, 복지는 삶의 질을 높여주는 것을 의미한다. 팔당유역에서는 인간의 개발행위로 인해 하천과 생태계의 지속적인 훼손과 방치가 발생하며, 팔당유역에 대한 수도권과 지역주민들의 사회적, 문화적 요구가 증가함에 따라 수자원의 안정적인 확보와 하천의 자연성 회복을 위해 유역 건전성 평가가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 팔당유역 수량과 수질의 평가지표에 대한 과거 10년 동안의 기초자료를 수집하여 SPSS를 통해 통계분석을 실시하였다. 통계분석을 통해 도출된 결과를 이용해 가중치를 산정한 후 각 하천에 대한 유역 건전성 지수산정과 등급평가를 하여 표준유역 규모의 하천 변화 정도에 대한 상세평가를 통해 지역별 현황을 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 수량에 대한 기초자료는 TANK모형을 통해 자연유출량을 산정 후 관측유량과의 차이를 이용하여 산출하였으며, 수질에 대한 기초자료는 물환경정보시스템을 통해 수집하였다. 기초자료를 기반으로 왜곡된 자료의 정규성 확보 및 표준화를 수행하고, SPSS 프로그램을 이용하여 요인분석을 실시한 후 적합성 검토를 통해 최종지표를 산정하였다. 산정된 지표를 주성분 분석에 의한 가중치, 엔트로피에 의한 가중치를 산정하여 비교 후 최종 가중치를 선정하였다. 유역 건전성의 최종평가를 위해 가중치와 지표를 이용하여 지수산정 및 등급화를 실시하였다. 유역 건전성의 등급화를 통해 연도별 하천환경의 변화를 모니터링 함으로써 하천의 가치 보전과 개발에 따른 영향을 최소화할 수 있으며, 하천기본계획 수립 시 기초정보로 이용될 수 있을 것이다.
최근 지구온난화가 가속화되면서 전 세계적으로 기상재해가 급증하고 있다. 특히 강우패턴의 변화를 고려한 강수 전망 연구결과는 온실가스 농도 증가로 호우나 가뭄, 대설 등이 지역에 따라 서로 상반되는 변화를 가져올 가능성이 있으며, 우리나라의 경우도 극한강수의 발생빈도가 1990년대 후반 이래로 뚜렷하게 증가하는 경향을 보이고 있다. 현재 우리나라에서도 이러한 기후변화에 대비하기 위해 여러 가지 가뭄연구를 수행하고 있는 실정이다. 일반적으로 가뭄의 해석에는 그 목적에 따라 여러 가지 지표를 이용하여 가뭄을 정의하며, 그 중 강수 및 하천유량 등은 기상 및 수문학적 가뭄을 판단하기 위한 지표로 널리 사용되고 있다. 특히 강수의 부족은 가뭄의 주된 요인이라 할 수 있으며, 가뭄의 정량적 평가에 효과적으로 이용될 수 있다. 즉 평균수준(혹은 절단수준)을 설정하고 가뭄의 지속기간, 심도, 발생빈도 등을 정의한 후, 이를 시계열 분석하여 가뭄의 특성을 분석하는 것이다. 또한 가뭄은 지속기간과 심도를 주요 특성변수를 가지는 이변량 수문사상이므로, 이를 반영한 확률 및 통계학적 해석방법의 적용이 반드시 필요하다. 그러므로 본 연구에서는 우리나라의 가뭄특성을 가뭄지속기간과 심도의 이변량을 동시에 고려하여 지점별 가뭄빈도해석을 수행하였으며, 지역별 가뭄발생특성을 고려하여, 강우관측지점별 과거에 발생한 최대가 뭄사상에 대한 가뭄위험도를 계산하였다. 그 결과, 우리나라 지점별 미래에 연속되는 10, 50, 100, 150년에 따라 과거의 최대가뭄이 발생할 확률을 지도로 도시하여 지역적 가뭄위험도를 분석하여 가뭄위험지역을 예상하였다. 이는 우리나라 내 가뭄취약지역의 우선순위를 결정하고, 실제로 국가적인 차원에서의 장기적인 가뭄관리를 하는 데 있어, 가뭄취약지역별 차별성 있는 가뭄대응방안을 마련하는 데 있어서도 하나의 객관적 근거로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 상수도 급수량의 시간적 변화형태를 조사하고, 수요량의 시간적인 변화량에 통계학적 개념을 이용하여 수요량의 시간적 변화에 관한 확률적 분산모형에 관하여 검정 결정하였다. 연구대상의 지역으로 광주시를 선정하고, 자료로는 2시간 간격으로 측정된 배수지의 수위와 1일 상수도 생산량을 이용하였다. 급수계통의 모형에 통제용적과 연속방정식을 적용하여 2시간별로 변화되는 수요량을 결정하고, 매월 단위로 정리하여 수요수량의 변화를 알 수 있도록 하였다. 2시간별 수요수량은 1일 총 급수량에 대한 백분율로 환산하여 지수화하였으며, 시간별로 변화되는 각각의 급수량은 통계학적으로 추론될 수 있는지 알 수 있도록 분산모형에 관하여 검정을 하였다. 검정결과를 이용하면 시간별 확률 급수량의 산정이나 급수량의 통계학적 해석을 통하여 상수도 시설의 운용에 이용할 수 있는 것으로 판단되었다.
전통적인 빈도해석은 정상성 가정을 기초로 단일 확률분포를 강우 및 홍수량 자료에 적용하는 과정을 통해 확률수문량을 추정하는 것을 목적으로 하고 있다. 그러나 전지구적인 기상학적 변동성 및 기후변화로 기인하는 극치수문량의 발생 빈도 및 양적 크기의 변화는 확률통계학적 관점에서 서로 다른 분포특성을 가지게 된다. 대표적인 기상변동성인 엘니뇨가 발생하는 경우 지역에 따라 홍수 및 가뭄이 발생 발생하게 되며, 이러한 극치수문량은 일반적으로 나타나는 홍수 및 가뭄의 분포특성과는 상이한 경우가 많다. 즉, 2개 이상의 확률분포 특성이 혼재된 혼합분포의 특성을 가지는 경우가 나타내게 되며 이를 고려한 빈도해석 기법의 개발 및 적용이 필요하다. 혼합분포를 활용한 빈도해석에서 가장 중요한 사항 중에 하나는 개별 분포에 적용되는 가중치를 추정하는 것으로서 통계학적 관점에서 자료의 특성에 근거하여 내재되어 있는 은닉상태(latent process)를 추정하는 과정과 유사하다. 이와 더불어 앞서 언급된 기상학적 변동성을 빈도해석에 반영하기 위한 비정상성 해석기법의 개발 및 적용도 필요하다. 본 연구에서는 혼합분포를 활용한 비정상성빈도해석모형을 개발하는데 목적이 있으며 개별매개변수의 동적거동 뿐만 아니라 가중치에 대한 시간적인 종속성도 고려할 수 있는 모형으로 동적모형으로 다양한 실험적 해석이 가능하다. 본 연구에서는 개발된 모형을 기반으로 엘니뇨와 같은 기상변동성에 따른 강우 및 홍수빈도해석 측면에서 은닉상태에 변화, 이로 인한 확률분포의 특성 및 설계수문량의 동적변동성을 평가하고자 한다.
이 연구의 목적은 우리나라의 지역사회 건강관련 삶의 질에 영향을 미치는 지역사회 요인을 확인하기 위함이다. 2012년 단면연구이며, 국가통계포털의 209개의 시군구별 2차 자료를 사용하였다. 기본 틀은 International Council of Science(ICSU)에서 제시한 지역사회 건강결정요인을 바탕으로 구성하였고, 6가지 측면으로 분류하였다. 분석방법은 지역사회 EQ-5D지수와 지역사회 요인들에 다변량 회귀분석을 실시하였다. 분석결과로, 흡연율, "양호한" 주관적 건강수준 인식률, 상수 및 하수도 보급률 그리고 재정자립도가 EQ-5D에 통계적으로 유의하게 긍정적인 연관성이 있었다. 순인구이동률, 비만율, 필요서비스 미치료율 그리고 지역사회 유형이 EQ-5D에 통계적으로 유의하게 부정적인 연관성이 있었다. 이 연구는 지역사회 수준의 건강관련 삶의 질에 영향을 미치는 지역사회 요인들의 연관성을 확인했으며, 이것은 지역사회 건강 정책 개발에 유용한 증거를 제공할 수 있다.
현재 전 세계적으로 온실가스 농도 증가로 호우나 가뭄, 대설 등 지역에 따라 서로 상반되는 변화를 가져올 수 있다고 경고되고 있으며, 우리나라에서도 남해안지역과 경기북부지역에서 호우빈도가 증가하는 반면, 충정도 내륙지역과 경상북도에서는 호우빈도가 감소하고 5일 누적 강수량 또한 감소하여, 해당지역에서 가뭄이 발생할 경우 심화될 가능성이 높아진다고 보고된 바 있다. 기후변화 시나리오에 분석결과에서도 우리나라의 경우 평균적으로 강우일수는 작아지며, 강우강도는 커지는 결과들이 도출되었다. 이러한 결과들은 가뭄의 발생가능성이 높아지고 있음을 보여주고 있다. 본 연구에서는 우리나라에서 발생된 가뭄의 특성을 분석하고 가뭄의 특성과 기상인자간의 관계를 Quantile regression 분석을 통해 살펴보고자 한다. 가뭄의 특성과 기상인자(엘니뇨, 강수량 등)의 관계에 있어서 기상인자들의 평균을 이용하는 일반적인 회귀분석은 전체 데이터의 영향에 따른 가뭄특성인자와의 관계를 보여준다. 하지만 강수량과 가뭄과의 관계에서와 같이 강수량의 극값보다는 적은 강수량 혹은 무강우일수가 가뭄과 밀접한 관련을 보여준다. 이러한 점에서 이상치들에 영향을 배재할 수 있는 Quantile regression을 사용하여 Quantile에 따른 기상인자와 가뭄특성과의 관계를 규명하고 평가해 보고자 한다. 본 연구에서 적용한 Quantile Regression 기법은 회귀계수의 추정에 있어서 회귀인자의 신뢰성을 아래와 같은 Quantile-회귀계수 그래프를 통해 분석할 수 있으며, 로버스트 통계량의 특징인 분산이 적은 안정적인 추정량을 확보할 수 있는 장점을 갖는다. 아래식은 Quantile regression의 회귀계수 추정식을 나타낸다. $$arg\;in\;{n\\\;p(y_i-f(x_i,\;z_i,\;{\cdots}))\\ =1}$$ 여기서, $y_i$는 가뭄특성값을 $x_i$, $z_i$, $\cdots$는 기상인자를 나타낸다. $$p(y-q)={{\beta}(y-q)\;y{\geq_-}q \\ (1-{\beta})(q-y)\;y<q}$$${\beta}$는 quantile을 나타내며 0< ${\beta}$ <1범위를 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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