본 연구의 목적은 개념적인 강우-유출모형인 Tank 모형의 매개변수를 산정하기 위한 다목적 유전자알고리즘의 적용성을 평가하는 것이다. 다목적 유전자알고리즘 기법으로는 최근에 가장 많이 사용되는 기법중의 하나인 NSGA-II를 채택하여 Tank 모형과 결합하였으며, 4가지 목적함수(유출용적오차, 평균제곱근 오차, 고수유량 평균제곱근 오차 및 저수유량 평균제곱근 오차)값을 최소화하는 형태의 목적함수를 적용하였다. NSGA-II는 목적함수의 개수가 많아지면 한 번의 실행에 의해 굉장히 많은 수의 파레토최적해를 구하는 단점을 가지고 있기 때문에 구해진 파레토최적해 중에서 어떤 해가 최우선해 인지를 결정해야 할 필요가 있으며, 이러한 고차원적인 의사결정을 위하여 선호적순서화(preference ordering) 기법을 적용하였다. NSGA-II를 이용하여 Tank모형의 매개변수를 추정할 때 초기조건이 최적화과정에 미칠 수 있는 영향을 최소화하기 위해 세대수(generation number)와 개체군의 크기(population size)에 대한 민감도분석을 수행하였다. 분석결과 Tank모형의 매개변수 최적화를 위한 세대수와 개체군 크기의 초기 값을 각각 900번과 1000개로 선정하는 것이 적합한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 GPS 및 토털스테이션 측량을 시설물 현황도 작성에 적용하기 위한 구체적인 방법을 제시하였다. GPS 망조정에 의한 기준점측량 결과 본 연구에 사용된 4등 삼각점의 표고 신뢰도가 약 l0cm 이내임을 알 수 있었다. 또한, 국토지리정보원에서 공고한 국가좌표 변환계수에 대한 검증결과 평균제곱근오차가 $\pm$0.546m로 나타나 1/10,000 이하의 축척에 적용할 수 있음을 확인할 수 있었다. 측점간 평균거리가90m인 도근점에 대하여 토털스테이션의 표고결정 정확도를 분석한 결과, 직접수준측량의 성과를 기준으로 평균제곱근오차가 $\pm$9mm로 나타나 토털스테이션에 의한 간접수준측량도 비교적 정확함을 알 수 있었다. 또한 도근점을 이용하여 GPS/RTK 방법의 정확도 분석을 실시한 결과 평균제곱근오차는, 수평위치에 대하여 토털스테이션의 성과를 기준으로 $\pm$33mm, 표고에 대해서는 직접수준측량의 성과를 기준으로 $\pm$15mm로 나타났다. 현황측량에 대하여 토털스테이션과 GPS/RTK측량을 비교한 결과, GPS 측량이 가능한 지역에서는 토털스테이션보다 GPS/RTK 측량방법이 더욱 신속하고 경제적이나, GPS 현황측량은 건물 등에 의해 측량이 불가능한 지역이 많음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 극치 분포의 오른쪽 꼬리 부분 예측 시 안정적인 확률수문량 산정하는 확률분포형과 매개변수 추정 방법을 평가하기 위해 Monte Carlo 모의를 수행하였다. 수문자료의 빈도해석에 적합한 것으로 알려진 generalized extreme value (GEV), Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO), gamma3 (GAM3), normal (NOR), log-normal3 (LN3) 총 6개의 확률분포형을 바탕으로 오른쪽 꼬리 부분의 확률수문량 추정 성능을 모의 실험을 통해 평가하고자 한다. 30년 이상 자료를 보유한 기상청 지점의 지속기간별 연최대값 자료를 분석한 결과를 바탕으로 모분포를 GEV분포로 선정하였으며 평균이 1.0, 표준편차 0.5, 왜곡도 계수는 0.5, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0이 되도록 가정하였다. 또한 자료 길이에 따른 성능 평가를 위해 표본 크기 20, 50, 100, 150, 200개에 대해 분석을 수행하였다. 위와 같은 가정으로 총 25종류(왜곡도계수 5개 ${\times}$ 표본 크기 5개)의 발생된 모분포에 6가지의 확률분포형과 3가지의 매개변수 추정방법(모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법)을 조합한 18가지의 모델을 비교 분석해보았다. 평가방법으로는 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE), 편의(bias), 평균 상대오차(Mean Relative Difference, MRD), 평균 절대 상대오차(Mean Absolute Relative Difference, MARD)를 사용하여 적용 모델의 성능을 비교 분석하였다.
본 연구에서는 집중호우에 대한 레이더기반 초단기 강우예측 시스템의 정확도를 향상시키기 위해 초기장 개선 연구를 수행하였다. 집중호우에 적합한 강우를 추정하기 위해 층운형, 대류형, 열대형의 Z-R관계식과 반사도 조건에 따라 층운형과 적운형을 구분하여 Z-R 관계식을 적용하였으며, 이를 초단기 강우예측 시스템의 초기장으로 활용하였다. 또한 2016년 10월 5일 태풍 차바(Chaba)에 의한 집중호우 사례에 대해 지상관측 강우자료와 레이더 추정 및 예측 강우자료와의 비교를 통해 정확도를 정성적 정량적으로 평가하였다. 레이더 강우추정에 대한 분석 결과, 복합형 타입의 Z-R 관계식의 상관계수와 평균제곱근오차가 비슬산레이더의 경우 각각 0.8207, 9.22 mm/hr, 면봉산 레이더의 경우 각각 0.8001, 10.53 mm/hr로 가장 좋은 성능을 보였다. 강우 예측에 대한 분석 결과, 집중호우 사례에 대해 강우강도 공간분포 및 이동 패턴은 평균적으로 잘 모의하였으며, 초단기 강우예측 결과의 평균적으로 POD는 0.97이상, FAR는 0.21 이하로 다소 정확하게 예측하는 것으로 분석되었다. 정량적 평가 결과, 비슬산 레이더의 경우 상관계수가 예측시간 60분까지 0.545이상, 면봉산 레이더의 경우 0.379 이상으로 비교적 좋은 상관성을 보였으며, Z-R관계식 유형에 따른 차이는 작은 것으로 확인되었다. 평균제곱근오차의 경우 열대형과 복합형의 Z-R관계식이 높은 정확도를 가지는 것으로 확인되었다. 본 연구 결과, 초기장 정확도의 개선을 통한 레이더 기반 초단기 강우예측 모형의 정확도 개선 가능성을 확인할 수 있었으며, 향후 지속적인 사례연구 및 검증을 통하여 강우추정 및 강우예측 알고리즘 개선의 노력이 필요하다.
영화 산업의 빠른 발전으로 영화의 제작 수가 급격하게 증가하고 있으며, 영화 추천 시스템은 관객들의 과거 행동이나 영화 후기에 기반하여 관객들의 선호도를 예측하여 영화의 선택에 도움을 주고 있다. 본 논문은 평점의 평균과 편향의 보정을 이용하여 잠재요인 모델에 기반한 영화 추천 시스템을 제안한다. 특이값 분해 방법이 평점 매트릭스 분해에 사용되고, 통계 경사 하강법이 최소자승 손실 함수의 파라미터 최적합에 사용된다. 그리고 평균 제곱근 오차를 사용하여 제안한 시스템 성능을 평가한다. Surprise 패키지를 이용하여 제안한 시스템을 구현 하였으며, 모의실험 결과는 평균 제곱근 오차가 0.671이며, 다른 논문에서 방법에 비하여 좋은 성능을 가진다는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 겨울철 특별관측기간(2012년 1월 5일에서 2월 29일)동안 강원지방기상청에 설치된 GPS 자료를 이용하여 가강수량을 산정하고 이를 라디오존데 가강수량 자료와 비교 분석하였다. GPS 자료를 후처리하기 위하여 Bernese 5.0 소프트웨어를 사용하였다. GANG 단독측위와 GANG, DAEJ의 비교적 짧은 거리의 두 지점만을 이용한 상대측위 결과에 따른 가강수량은 시간에 따른 변동폭이 크고 실제 환산된 가강수량에 비해 5배 정도 크게 나타났다. 이러한 대류권 절대 오차에 의한 오류를 제거하기 위한 방법으로 Xian Dao (BJFS), Ibaraki-ken (TSKB) 국제 IGS 사이트의 장거리 기선설정으로 GPS 후처리를 실시한 결과 라디오존데 관측값과 상관이 0.93, 평균편의오차가 0.67, 평균제곱근오차가 6.40 수준으로 나타났다. 또한 GPS 수신기 고도 차이로 발생할 수 있는 대류권 상대 오차를 제거하기위해 강원지방기상청과 아주 가까운 지점인 강릉 원주대학교에 설치된 GPS 자료를 추가하여 후처리한 결과 상관이 0.93, 평균편의오차가 0.61, 평균제곱근오차가 5.79로 보다 개선된 결과를 보였다.
인공위성 관측 유의파고는 기후변화에 대한 해양의 반응을 이해하는데 널리 활용되므로 장기간의 지속적인 검증이 필요하다. 본 연구에서는 1992년부터 2016년까지 25년 동안 북태평양과 북대서양에서 9종의 인공위성 고도계 관측 유의파고의 정확도를 평가하고 오차 특성을 분석하였다. 위성 고도계와 부이 관측 유의파고 자료를 비교 분석하기 위하여 137,929개의 위성-실측 유의파고 일치점 자료를 생성하였다. 북태평양과 북대서양에서 위성 고도계 유의파고는 0.03 m의 편차와 0. 27 m의 평균제곱근오차를 보여 비교적 높은 정확도로 관측되고 있음을 확인하였다. 그러나 위성 고도계 유의파고는 지역적인 해역 특성에 따라 오차의 공간 분포 특성이 상이하였다. 실측 유의파고에 따른 오차, 위도별 오차의 계절분포 및 연안으로부터 거리에 따른 오차를 분석하여 오차 요인을 파악하고자 하였다. 대부분의 위성에서 실측 유의파고가 낮을 때 과대추정되었으며 실측 유의파고가 높을 때 과소추정되는 경향이 나타났다. 고도계 유의파고의 오차는 겨울철에 증가되고 여름철에 감소되는 뚜렷한 계절변화를 보였으며 고위도로 갈수록 변동성이 증폭되었다. 연안으로부터 거리에 따른 평균제곱근오차는 100 km 이상의 외해에서는 0. 3 m 이하로 높은 정확도를 보인 반면 15 km 이내의 연안에서는 오차가 0. 5 m 이상으로 현저하게 증가하였다. 본 연구의 결과는 인공위성 고도계 자료를 활용하여 전구 및 지역적인 해역에서 유의파고의 시공간 변동성 분석 시 각별한 주의가 필요함을 시사한다.
홍수나 가뭄 등 극치 현상의 통계분석 및 빈도해석에 있어 극치분포형이 널리 사용되고 있으며, 이러한 극치분포형의 특성을 이해하기 위해서는 분포형의 오른쪽 꼬리(right tail) 부분 특성을 자세히 분석할 필요가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Monte Carlo 모의를 통하여 다양한 극치분포형의 오른쪽 꼬리 부분의 통계적 특성 및 그 예측 능력을 연구하였다. 극치분포형으로는 우리나라 확률수문량 산정에 널리 활용되고 있는 generalized extreme value (GEV), Gumbel, generalized logistic 분포를 사용하였으며, 매개변수 산정 방법으로는 확률가중모멘트법을 사용하였다. 모의실험의 모분포로는 수문빈도해석에서 많이 사용되는 GEV 분포를 사용하였고, 30년 이상 자료를 보유한 기상청 지점 자료의 왜곡도를 조사하여 모의실험에 사용되는 모집단의 왜곡도로 가정하여 표본 자료를 발생시켰다. 예측 능력의 평가는 재현기간 10~1000년의 확률수문량을 왜곡도계수를 고려한 GEV 도시위치공식을 이용하여 GEV 확률지에 도시하고, 평균제곱근오차(root mean square error), 편의(bias), 평균상대오차(mean relative difference), 평균절대상대오차(mean absolute relative difference)를 이용하여 최적 분포형을 선정함으로써 이루어진다. 또한 예측 능력 평가결과의 타당성 확인을 위해 극치분포형의 적합정도를 잘 나타낸다고 알려진 modified Anderson-Darling 방법의 검정결과와 비교하여 적절성을 확인하였다.
타당한 설계홍수량의 결정은 하천관리에서 홍수에 의한 재해를 조절하는데 가장 중요한 사항이다. Clark 모형에서 집중시간과 저류상수는 첨두홍수량의 크기와 수문곡선의 형상에 영향을 미친다. 모형의 매개변수는 관측자료에 의해 보정되어야 하지만 관측자료의 부족으로 인하여 경험공식에 의하여 결정되고 있다. 본 연구는 안성천의 공도수위관측소 지점에서 실측수문자료에 의한 집중시간과 저류상수를 제시코자 하였다. 이를 위하여 관측치와 계산치의 평균제곱근오차 및 잔차를 산정하는 5개 기준을 제시하였다. 공도관측소지점에서 3개의 강우-유출사상으로부터 집중시간과 저류상수를 구하고 5개 기준에 의거 실측 수문곡선과 관측 수문곡선을 근거로 한 평균제곱근오차와 잔차를 산정하였다. 이를 통하여 관측수문자료와 Clark모형에 의한 결과를 근거로 집중시간과 저류상수를 결정하는 기준을 제시코자 하였다. 또한 도달시간-누가면적곡선식의 지수 값은 유역의 형상이 반영되는 값으로 결정하여야 함을 보여 주었다.
본 연구에서는 장기예보자료 기반의 장기 가뭄전망정보를 산정하고, 2015년 가뭄사상을 대상으로 활용성을 평가하였다. 이를 위해 ASOS 59개 지점의 관측강수량, GloSea5의 미래예측 및 과거재현 자료를 활용하였으며, 다양한 지속기간(3, 6, 9, 12개월)에 대한 SPI를 산정하였다. 또한 예보선행시간(1~6개월)에 따른 SPI와 관측자료 기반의 SPI 간의 ROC (Receiver Operating Characteristic)및 통계적 분석(상관계수, 평균제곱근 오차)을 수행하여 전망정보의 활용성을 평가하였다. ROC 분석결과, SPI(3)는 2개월, SPI(6)은 3개월, SPI(9)는 4개월, SPI(12)는 5개월까지 ROC score 약 0.70 이상으로 산정되었다. 예보선행시간별 상관계수 및 평균제곱근오차의 경우, 2개월 선행시간 SPI(3)은 0.60, 0.87, 4개월 선행시간 SPI(6)은 0.72, 0.95, 5개월 선행시간 SPI(9)는 0.75, 0.95, 6개월 선행시간 SPI(12)는 0.77, 0.89로 상관계수는 높게, 평균제곱근오차는 낮게 산정되어 활용성이 있는 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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