저출산과 고령화 등의 인구구조의 변화는 미래 건강보험 재정의 안전성을 위협하고 있다. 이에 본 논문에서는 2002년부터 2013년까지 국민건강보험 표본코호트 DB를 이용하여 유병율 및 진료비에 대한 통계적 모형을 추정하고 인구구조와 경제상황의 변화에 대한 다양한 미래 가정들을 반영하여 건강보험 재정의 연도별 수입과 지출을 2060년까지 추계하였다. 지출 추계에는 건강보험공단 표본 코호트 DB를 이용하여 유병율 및 진료비를 추계하였다. 유병율 모형은 VECM-LC모형을 그리고 1인당 공단 부담 진료비에 대한 추계는 이중지수평활법에 근거 하였다. 두 모형 모두를 의료기관별, 질병별, 성별, 연령별로 적합하고 경제상황의 변화에 대한 국회와 정부의 여러 가정들을 반영하여 최종 추계치를 산출하였다. 수입 추계는 고령화 속도에 대한 두 개의 다른 가정에 근거한 두 개의 미래 인구구조를 반영한 두 개의 피부양률 가정에 근거하고, 지출 추계에서와 마찬가지로 경제 상황의 변화에 대한 여러 가지 가정을 반영하여 최종 추계치를 산출하였다. 그 결과 건강보험 재정적자는 2015년 불변가격으로 2030년에는 2030조 원, 2060년에는 4070조 원이 될 것으로 추계되었다.
오늘날 환경문제는 범지구적이며 인류의 생존 자체를 위협할 만큼 심각하다. 산업화가 환경문제 발생의 근원적 원인이다. 그러나 자연관 자연에 대한 지식 증가, 기술개발, 경제성장과 불평등, 인구 등 산업화의 과정 또는 결과로 인해 초래되는 개별 요소들도 환경문제 발생의 중요한 원인들로 지적되고 있다. 특히 인구를 환경문제 발생의 한 원인으로 보는 관점은 적정인구의 초과를 주장하고 있다. 그 이유는 인구가 지탱되는 데 필요한 의식주의 자원은 전적으로 자연에 의존하고 있고, 풍요롭고 편리한 의식주를 위한 재화와 용역의 생산, 유통, 소비 과정에서 배출되는 폐기물도 모두 자연으로 되돌아가는데 오늘날 인구수는 자연이 감당할 수 있는 자원공급과 폐기물 흡수 처리용량을 초과하고 있기 때문이다. 그러나 몇 명이 적정인구인가에 관한 연구는 국내외적으로 아직 없다. 이런 맥락에서 본 연구는 환경 측면에서 한국이 수용가능한 적정인구를 두 차원에서 추계하였다. 하나는 환경상태 및 이와 관련된 변인들에 기초한 추계이고, 다른 하나는 국민들이 바람직하다고 생각하는 환경상태와 이와 관련된 변인들에 기초한 추계이다. 전자는 객관적 상태에 기초한 추계이고, 후자는 사회적 합의에 의한 추계라고 할 수 있다. 객관적 상태에 의한 최소 적정인구는 약 4,749만 명으로 추계되었고, 사회적 합의에 의한 적정인구는 4,850만 명으로 추계되었다. 그러나 정부환경예산을 2.00%로 증액시키면 수용가능한 적정인구는 5,046만 명으로 증가한다. 이처럼 적정인구는 변인들의 값에 따라 증감한다. 적정인구 결정에 가장 강한 영향을 주는 변인이 정부의 환경예산이고, 다음으로 청정에너지공급 등이다. 그러나 본 연구는 1993년부터 2002년까지 10년간 시계일 자료에 기초한 적정인구 추계이기 때문에 다른 연도의 시계열 자료에 기초하면 적정인구 추계모형이 달라지고, 그 결과 적정인구수도 다르게 추계될 수 있다.
본 연구에서는 낙동강 상류유역의 병렬 다목적댐군인 안동 및 임하다목적 댐의 장기간 유입량을 산정하는데 공간추계 신경망모형이 사용되었다. 공간추계 신경망모형은 역전파 알고리즘으로 LMBP와 BFGS-QNBP를 각각 사용하였다. 공간추계 신경망모형의 구조는 입력층, 은닉층 및 출력층의 3개의 층과 차례대로 8-8-2개의 노드로 구성되어 있다. 입력층 노드는 안동 및 임하다목적 댐의 월평균유입량, 월면적강우량, 월별 증발접시 증발량과 월평균기온으로 구성되어 있으며, 자료시계열은 시간적으로 차이가 있다. 공간추계 신경망모형의 훈련을 위하여 추계학적 모형중 하나인 PARMA(1,1)에 의해서 훈련자료를 모의발생시켰으며, 모의발생된 자료는 공간추계 신경망모형의 훈련에 사용되었다. 훈련을 통하여 공간추계 신경망모형의 매개변수인 최적연결강도와 편차를 산정하였다. 산정된 매개변수는 안동 및 임하다목적 댐의 실측자료를 이용하여 공간추계 신경망모형의 검증에 이용되었으며, 통계분석과 수문곡선의 비교를 통하여 우수한 결과를 나타내었다. 따라서 공간추계 신경망모형은 낙동강 상류유역의 병렬저수지군의 장기간 연계운영기법 개발을 위하여 기초적인 자료를 제공하고, 용수분배 및 관리에 도움을 줄 것이다.
예전부터 시나리오 인구추계(scenario population projection)는 미래 실현개연성이 높은 상황 반영과 통계적 음해석 용이성으로 각광을 받아왔다. 통계청 (2019)도 특별 시나리오를 포함한 30가지 조합 결과를 공식통계로 제시하고 있다. 하지만, 이런 결정론적(determinant) 인구추계는 미래의 불확실성(uncertainty)에 대해 제한적으로 정보를 제공하고, 시나리오 기반 예측치이므로 확률적이지 않으며, 시간에 따라 인구변동 3요소(출산, 사망, 이동)들의 완벽한 자기상관을 보이는 등 여러 한계점이 있다. 따라서 국제기구 UN, 독일 막스플랑크 인구연구소(MPIDR), 오스트리아 비엔나인구연구소(VID) 등은 확률론적(stochastic) 기반 인구추계를 제시하고 있다. 더불어 해외 일부 국가 통계청에서도 이 방식을 도입해 시나리오 결과와 함께 정보를 제공하고 있다. 본 논문은 우리나라의 인구추계를 확률론적 기반으로 산출한 후, 시나리오(결정론적) 인구추계 결과와 비교해 장·단점과 시사점을 도출해본다.
균열암반에서의 지하수유동 모사를 위한 추계적 연속테 모델링 기법이 개발되었다. 추계적연속체 모델은 균열수의 제한을 가지는 개별균열연결망 모델의 단점을 극복할 수 있다. 뿐만 아니라 개별균열연결망 모델에서 가능한 확률론적 해석과 전도성이 큰 균열을 통한 지하수 유동을 근접하게 모사할 수 있는 장점을 가진다. 추계적연속체 모델은 개별균열연결망 모델에 근거하여 생성된다. 개별균열연결망 모델은 일정크기의 소블록으로 나누어지며 각 소블록 투수계수의 확률밀도함수와 베리오그램 함수로부터 추계적연속체 모델에서의 투수계수의 공간적 분포를 정의할 수 있다. 이 연구에서 추계적연속체 모델과 개별균열연결망 모델의 적합성을 보여 주기 위하여 수치실험을 통하여 지하수 유동 이동시간을 계산하고 상호 비교하였다. 그리고 추계적연속체 모델은 방사성폐기물 처분장의 확률론적 안전성 펑가를 위해 필요한 지하수 유동속도의 확률분포를 제공할 수 있는 모델임을 제시할 수 있었다.
본 연구의 목적은 국내 홍수예경보의 일부로 사용되고 있는 유역 및 하도 저류함수모형을 칼만필터를 이용하여 실시간 홍수추적에 적합한 추계동력학적 저류함수모형으로 개발하여 그 적용을 평가하는데 있다. 기존의 저류함수모형과 본 연구의 추계동력학적 모형의 적용을 위해 낙동강 유역내의 감천 유역 중 김천 수위지점 상류유역을 선정하였다. 유출분석을 위해 김천 수위지점 상류유역을 3개의 소유역으로 구분하였고, 2002년 8월에서 2003년 8월 사이에 발생한 3개의 주요 호우사상을 선정하였다. 면적강우는 감천유역 내외에 존재하는 9개 강우관측소로부터 Thiessen 방법을 이용하여 계산하였고, 모형에 사용된 매개변수는 호우사상별로 기존의 저류함수모형의 관측치를 잘 모의하는 값을 사용하였다. 두 모형의 유출해석 결과를 도식적 및 통계적으로 분석한 결과 본 연구에서 개발된 추계동력학적 유역 및 하도 저류함수모형이 모형 효율성 계수는 $0.94{\sim}0.96$, 유출용적 및 첨두유량 오차는 10% 내외를 보이며, 기존의 모형보다 정확한 유량예측이 가능한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 저수지군 연계운영을 위한 표본 추계학적 선형 계획(SSLP, Sampling Stochastic Linear Programming) 모형을 제안한다. 일반적 추계학적 모형은 과거 자료로부터 확률변수의 확률분포를 추정하고 이를 몇 개 구간으로 나누어 이산 확률 값을 산정하여 기댓값이 최대가 되는 운영방안을 도출하지만 저수지 유입량 예측시 고려되어야할 지속성 효과(Persistemcy Effect)와 유역간 또는 시점별 공분산 효과(The joint spatial and temporal correlations)를 반영하는데 많은 한계가 있다. 이를 극복하기 위하여 과거자료 자체를 유입량 시나리오로 적용하여 시${\cdot}$공간적 상관관계를 유지하는 표본 추계학적(Sampling Stochastic)기법을 바탕으로 Simple Recourse Model로 구성한 추계학적 선형 계획 모형을 제시한다. 이 모형은 미국 기상청(NWS)에서 발생 가능한 유입량의 시나리오를 예측하는 방법인 앙상블 유량 예측(ESP, Ensemble Streamflow Prediction)을 통한 시나리오를 적용함으로써 좀더 신뢰성 있는 저수지군 연계운영 계획을 도출 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 비선형적인 메커니즘을 갖는 수문현상의 불확실성을 해석하고자 하는 목적으로 새로운 개념의 지배방정식이 유도된다. 제안된 모형의 불확실성은 토양 특성치의 공간적 변동성에 기인하고 있는 것으로 가정하여, 유도된 방정식은 Fokker-Planckl 방정식의 형태를 가지고 있다. 실제 유역단위에서 토양 내 수분 흐름의 연직방향 흐름을 모의하기 위해 미소단위에서 유도된 Richards 방정식은 토양의 공간적 변동성으로 말미암아 불확실한 매개변수를 갖는 비선형 추계학적 편미분방정식의 형태를 갖게 된다. 이는 먼지 수직 방향적분을 통하여 단순화된 비선형 추계학적 상미분방정식으로 전환되고, 이렇게 전환된 비선형 추계학적 상미분방정식은 다시 추계학적 Liouville 방정식을 이용하여 선형 추계학적 편미분방정식으로 전환되어진다. 최종적으로 cumulant 급수방법을 이용하여 상기 방정식을 선형 결정론적 편미분방정식으로 전환시킴으로써, 강우 시 토양 내 수분 침투현상을 모형화할 경우 유역단위에서 토양의 공간적 변동성을 설명할 수 있는 지배방정식을 유도할 수 있다.
현재 수자원 분야에서는 기후변화와 이에 대비한 안정적인 물공급을 위한 수자원 계획이 요구되는 시점이다. 따라서, 신뢰성있는 장기간의 유량자료를 확보하기 위하여 추계학적 기상모의자료를 이용하여 유역의 장기간에 걸친 공간적인 유량자료를 생성하고자 하였다. 본 연구에서는 한강유역에 대하여 추계학적인 방법을 이용하여 장기간의 기상자료(강수량, 최대/최소 온도, 일사량, 상대습도, 풍속)를 생성하였다. 기상모의생성을 위하여 WXGEN(Sharply와 Williams, 1990)을 이용하였다. 기상모의 발생순서는 우선 강수량을 독립적으로 모의생성하였다. 이후 최대/최소 온도, 일사량, 상대습도는 약한 상관성을 가진다는 가정으로 모의생성한 후, 해당일의 강수유무를 기준으로 값을 조정하였다. 마지막으로 풍속은 독립적으로 모의생성하였다. 모의생성된 장기간의 기상자료를 장기유출모형인 SWAT-K의 입력자료로 활용하여 한강유역에 대하여 장기간의 유량자료를 모의 분석하였다. 이러한 연구는 추계학적 방법과 확정론적 방법의 연계적용으로 수자원 설계 및 계획에 적극 활용될 수 있을 것이다.
추계학적 기상모형(Stochastic weather generator)은 기상자료의 결측치 보완, 장기간의 기상 시계열 자료 생성, 지역적 기후변화 시나리오의 통계학적 다운스케일링에 적용되어 왔다. 이러한 추계학적 기상모형은 수자원, 농업, 환경, 생태 등의 분야에 적용되어, 수자원 설계, 점/비점오염 거동, 생태 및 수문학적 영향 평가의 중요한 도구로 이용되어 오고 있다. 또한, 최근 가장 큰 이슈가 되고 있는 기후변화의 영향을 평가하는데 필수불가결한 분야이다. 이 분야의 중요한 변화는 과거에는 지점별로 각각 기상자료를 생성하였으나, 최근에는 지점간의 상관성을 고려한 다지점 해석이 계속적으로 연구되어지고 있다. 본 연구에서는 유역규모에 적용하기 타당한 기상자료생성을 위하여 관측지점간의 상관성, 강수장(rainfall field)의 생성, 호우이동(storm movement)을 고려한 추계학적 기상모형을 제안하고, 충주댐 유역을 대상으로 그 적용성을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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