본 연구에서는 자연하천에서 Rhodamine-WT를 이용하여 추적자 실험을 수행하고 이를 바탕으로 오염사고대응예측모델에 대한 검증을 실시하고자 하였다. 최근 국내에서는 다양한 형태와 규모의 수질오염사고가 매년 수십건 이상 발생하고 있으며, 따라서 수치모형 기반의 수질오염 사고 대응 예측시스템에 대한 높은 신뢰성이 요구되고 있다. 수질사고에 노출되어 있는 지표수를 각종 용수로서 안전하게 공급하기 위해서는 정확한 수질예측이 필수적이며, 이를 위해서 수십 년간 연구되어 온 수질모델을 오염사고 대응예측시스템에 적합하도록 정확성과 신뢰성을 갖추기 위한 연구가 진행되어야 한다. 수치 모형을 이용한 물질의 이송 및 확산 모의에서는 오염물질 도달시간과 확산 농도를 결정하는 것이 가장 중요한 요소이므로 이송 및 확산 모의에 대한 검증 기법 개발 및 적용이 필요하다. 본 연구에서는 낙동강수계 지류하천인 감천에서 추적자 실험을 4회 실시하여 측정한 수리량과 농도 실측치를 이용하여 분산계수를 종 횡분산계수 산정이 가능한 2차원 유관추적법을 적용하여 산정하였다. 각 단면에 유속은 ADV-3차원 유속계인 Flow-Tracker를 사용하여 도섭으로 측정하였으며 하천의 흐름 방향의 직각으로 측선을 설치하고 펌프를 이용하여 채수를 한 다음 Rhodamie WT의 농도를 측정하였으며 측선의 위치 보정은 GPS를 통하여 보정하였다. 측정 자료를 이용하여 2차원 유관추적법으로 분산계수를 산정한 결과 각각의 측선에 따라서 다소 차이가 발생하였으며, 일부 구간에서는 이론식으로 계산한 분산계수와 근사한 값이 나타났다. 이는 사주가 매우 발달하고 만곡이 많은 실험구간의 특성상 Elder와 Fischer 식으로 계산한 값과 차이가 발생할 가능성이 높은 구간이기 때문인 것으로 판단된다. 또한 하폭에 대한 수심비가 커질수록 분산계수도 증가하고 평균유속에 대한 전단유속에 비에 비례하는 것으로 나타났다.
2차원 하구모델의 매개변수 동정을 BF좌표계로 변환된 ADI-FDM출력 수치모형을 사용하여 수행하였다. 모형에서 기본 방정식을 동수역학식과 수송방정식이 복합된 방정식을 사용하였다. Thompson식이 지배방정식을 사각평면으로 변환 하는데 사용도이ㅓㅆ으며 Thompson의 Elliptic 격자발생기법이 BF 좌표계에서 곡선격자망을 발생하는데 사용되었다. 지배방정식에서 동정될 매개변수는 마찰계수와 분산 정수이다. 출력수치모형은 BF좌표계에서 조석평균 염도 모형이 사용되었다. 최적화 기법으로 영향계수 알고리즘을 적용하였다. 또한 Lumped 모형이 동정에 고려 되었다. 본 연구는 새로운 출력 수치모형이 하구염도 모형의 매개변수 동정에 있어 유용한가를 검토 하는데 중점을 두었다. 제안된 기법은 간단한 가상모형에 실험적인 적용을 통하여 검토되었다. 검토한 결과는 제안된 기법이 하구모형에서 매개변수 동정시 도입될 수 있음을 보여주었다.
하천 합류부에서 수체의 흐름은 매우 역동적으로 변화하며 합류부의 복잡한 3차원 흐름과 난류 구조는 2차류(secondary currents)의 강도변화, 전단층(shear layer)의 뒤틀림 그리고 재순환구역(recirculation zone)의 발생 등 합류부에서의 독특한 특징을 형성한다. 이러한 특징들의 변화는 수체의 흐름구조 뿐만 아니라 하천으로 유입된 오염물의 거동에도 영향을 준다. 기존의 합류부 연구들은 주로 본류와 지류의 합류각이나 유량비에 차이를 두어 합류부의 특징 변화를 모의하였다. 하지만 실제 자연하천에서 홍수방지를 위한 수심확보, 건축자재의 골재수집 등 다양한 목적으로 수행되는 본류의 준설작업으로 인해 발생하는 본류와 지류의 하상면 단차 또한 합류부의 특성에 영향을 미치는 주요한 인자 중 하나이다. 단차가 커짐에 따라 증가하는 지류수체의 낙차는 이차류의 강화를 야기하며 이는 합류부에서의 유속구조를 변화시켜 흐름을 가속시키거나 지체시키며 오염물의 혼합에 영향을 미친다. 본 연구에서는 3차원 수치모의를 통해 90도로 합류되는 수로에서의 흐름구조와 오염물의 혼합에 단차비와 유량비가 미치는 영향을 모의하였다. 유동장 해석을 위해 3차원 RANS (Reynolds-averaged Navier-Stoke) 방정식을 사용하였으며 난류해석은 k-𝜔 SST 모델을 이용하였다. 본류의 경우 11.4m의 수로 연장을 갖고, 하폭은 0.3m이며 수심은 단차의 크기에 따라 변화한다. 지류의 경우는 수로연장 1m, 하폭 및 수로깊이는 0.1m이다. 수치결과의 검증을 위해 이주하(2013)이 수행한 실내 합류수로의 실험결과를 이용하였다. 모의결과를 통해 파악한 합류부의 흐름특성을 이용하여 적절한 2차원 분산계수를 산정한다. 자연하천에서 오염물의 혼합거동을 효과적으로 모의하기 위해 수심 평균된 2차원 이송-분산모형을 이용하는데 이때 적절한 분산계수의 산정이 필수적이다. 본 연구에서는 합류 후 흐름방향에 따라 분산특성이 상이한 구간을 구분하여 분산계수를 산정하였으며 이를 통해 오염물의 거동을 정확하게 모의하였다.
본 논문에서는 KOSPI지수와 원-달러 환율의 로그수익률을 사용하여 비대칭 이분산성에 대해 연구한다. 커널 density plot과 상승기와 하강기의 평균, 분산을 검토하여 이들 시계열의 변동의 비대칭성에 대한 윤곽을 파악하고 GARCH군의 여러 비대칭 모형을 적합하여 비대칭성을 실증적으로 파악한다. 또한 최종선택 모형인 EGARCH 모형을 바탕으로 부트스트래핑을 사용하여 미래 시점의 변동성인 조건부 분산의 기대치를 예측하고 예측표준오차를 구해본다.
본 연구에서는 유역의 배수구조를 지표면과 하천으로 구분하여 확산-유추 지형학적 순간단위도의 최적 매개변수를 산정하였다. 모형의 매개변수는 지표면과 하천 각각의 유속($u_c$, $u_h$) 및 확산계수($D_c$, $D_h$)로 구성하였다. 대상유역은 보청천 유역의 탄부 소유역을 선정하였으며, 대상유역의 하천망은 Strahler 차수법칙에 의해 4차 하천으로 분류되었다. 최적화 기법은 SCE-UA을 적용하였으며, 추정된 최적 매개변수는 다음과 같다; $u_c$ : 0.589 m/s, $u_h$ : 0.021 m/s, $D_c$ : $34.469m^2/s$, $D_h$ : $0.1333m^2/s$. 추정된 매개변수의 검증결과 평균 첨두유량 오차는 약 11 %, 첨두시간 오차는 0.3 hr로 양호하게 나타났다. 또한 매개변수들의 변동성을 살펴본 결과 하천확산계수($D_c$)는 수문응답함수에 큰 영향을 미치지 못함을 알 수 있었으며, 향후에는 이러한 결과들을 고려함으로서 모형을 좀 더 간편화할 수 있을 것으로 기대된다.
지금까지 지가나 주택가격을 추정하는데 회귀모형 기반 공간내삽법과 크리깅(Krging) 기반 공간내삽법이 많이 사용되었지만, 이들 공간내삽법의 성능을 서로 비교한 연구는 거의 없는 실정이다. 따라서 본 연구는 대구시 달서구를 사례로 지가를 추정하는데 회귀모형 기반 공간내삽법과 크리깅 기반 공간내삽법을 적용해 보고 그 정확성을 평가하였다. 회귀모형 기반 공간내삽을 위해 최소자승모형(OLS), 공간지체모형(SLM), 공간오차모형(SEM), 지리가중회귀모형(GWR)을 사용하였고, 크리깅 기반 공간내삽을 위해 단순 크리깅(SK), 정규 크리깅(OK), 일반 크리깅(UK), 공동 크리깅(CK)을 이용하였다. 먼저, 전역적 정확성 지수인 평균 제곱근 오차(RMSE), 수정된 평균 제곱근 오차(adjusted RMSE), 분산지수(COD)를 이용하여 그 정확성을 통계적으로 평가하였다. 다음으로, 3차원 잔차도와 산점도를 이용하여 그 정확성을 시각적으로 서로 비교하였다. 통계적 및 시각적 분석결과에 의하면, 공간적 의존성을 반영할 수 있는 공간회귀모형(SAR)과 크리깅 기법들 보다 공간적 이질성을 고려할 수 있는 GWR이 사례지역에서 지가를 추정하는데 상대적으로 정확한 공간내삽방법인 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 지가를 통해 도시의 공간구조를 분석하는 이차적 연구에 기여할 것이다.
도시 홍수, 하천 범람, 산사태와 같은 폭우와 관련된 재해는 자주 동시에 발생하며, 각 재해는 서로 다른 범위의 시간 스케일에서 강우 변동성에 민감하게 반응한다. 따라서 재해 복합화 모델링에 적합한 확률 강우 모델은 모든 유형의 재해와 관련된 모든 시간 스케일에서 강우 변동성을 잘 재현할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 5분에서 10년 사이의 시간 스케일에서 다양한 강우통계특성을 재현할 수 있는 추계학적 강우 생성기를 제안하였다. 이 모델은 우선 Randomized Bartlett-Lewis Rectangular Pulse (RBLRP) 모델을 사용하여 미세 규모의 강우량 시계열을 생성한 후, 연속된 폭풍 사이의 상관관계 구조가 유지되도록 폭풍우의 순서를 섞는다. 마지막으로, 별도의 월별 강우량 모델링 결과에 따라 월 단위로 시계열을 재배열한다. 독일 보훔에서 기록된 69년간의 5분 강우량 데이터를 사용하여 본 모형을 검증한 결과, 평균, 분산, 공분산, 왜곡도 및 강우 간헐성은 5분에서 10년에 이르는 시간 스케일에서 체계적인 편향 없이 잘 재현됨은 물론, 5분에서 3일 사이의 시간 스케일에서의 극한 강수량 값도 잘 재현음을 확인하였다. 아울러, 극한 강우 및 산사태에 큰 영향을 주는 극한 강우 발생 전 과거 7일간의 강수량도 정확히 재현되었다.
본 연구는 글로벌 경제통합화를 통한 인도의 주식시장과 다른 주식시장의 변동성간에 연관성을 파악하고자 하였다. 본 연구의 결과, 첫째, 분산비검정에서 모든 기간의 주식시장은 자기상관이 존재하지 않았고 또한 고전적 RS모형에서 모든 기간이 자기상관이 존재하지 않았으나, 수정된 RS모형에서도 거의 모든 기간에서 장기기억이 존재하였다. 둘째, 단위근검정에서 모든 기간이 단위근이 존재하지 않아 시계열이 안정적이고, 모든 수정$R^2$는 높은 설명력을 나타냈다. 또한 ARFIMA모형에서 모두 정상적 조건을 만족하고 모든 시계열이 장기기억을 나타내었다. 셋째, VAR과 다변량 비대칭 BEKK모형에서 글로벌 금융위기전의 경우, 조건부 평균식에서 영국과 대만의 자국시장이 강하고, 일방향으로 일본에서 인도로, 대만에서 중국(한국, 미국)으로, 미국(일본)에서 영국으로 강한 조건부 평균전이효과가 존재하였다. 조건부 분산식에서 GARCH는 시장자체의 ARCH계수의 결과와 동일한 방향의 강한 조건부 변동성전이효과를 보여주었다. 세 자국시장에서 비대칭효과가 존재하며, 시장간 일방향의 비대칭효과가 존재하였다. 넷째, 글로벌 금융위기후의 경우, 조건부 평균식에서 대만의 자국시장만이 강하게 영향을 나타내고, 일방향으로 인도에서 미국으로, 대만에서 일본으로, 한국에서 독일로 강한 조건부 평균전이효과가 존재하였다. 조건부 분산식에서는 위기전의 결과와 동일한 강한 조건부 변동성전이효과가 존재하였고 영국의 자국시장에서 비대칭효과가 존재하며, 대만에서 독일로 일방향의 비대칭효과가 존재하였다. 다섯째, 우도비검정에서는 다른 검정결과와는 다르게 모든 기간에서 인도는 타국의 주식시장에 영향을 미치지 않고 동시에 타국의 주식시장에 의해 영향을 받지 않았다. 따라서 본 연구는 글로벌 경제통합화를 통한 인도와 다른 주식시장의 변동성간에 연관성을 파악함으로써 타국의 주식시장에서 인도로의 수익률(변동성)전이효과와 타국의 주식시장간 일(양)방향의 비대칭적 반응을 관찰함으로써 타국의 주식시장간의 여러 인과관계를 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권6호
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pp.1171-1180
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2010
회귀함수의 비모수적 적합에서 공변량의 차원이 증가함에 따라 추정량의 극한성질이 좋지 않음이 잘 알려져 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위한 방법중의 하나는 단일지표모형의 추정을 이용하여 공변량의 차원을 1차원으로 줄이는 것이다. 단일지표모형에서 계수 추정 방법으로는 반복적으로 해를 계산하여 근사치를 구하는 방법인 준모수적 최소제곱법과 비반복적으로 계산하여 구하는 도함수 가중평균법이 있다. 두 추정 방법 모두 모수적인 방법과 같은 수렴비율로 정규근사한다고 알려져 있지만 실질적인 성능에 관한 비교는 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 모의실험을 통해 두 방법에 의한 추정치의 분산을 비교하여 어떠한 방법이 좋은지를 파악하고자 한다.
포화차두시간은 신호시간 설계와 교차로 용량추정에 있어서 중요한 변수 중에 하나이다. 그러나 현재의 기법은 신호교차로에서 포화차두시간에 영향을 미치는 요인들 중 정성적인 요인들을 다루기에는 부적절하다. 본 연구에서는 퍼지적 성격을 가진 정성적 인자인 강우조건과 주변 밝기정도를 선택하여 ANFIS를 이용해서 현장에서 관측된 관측치와 입 출력 데이터 집합의 학습을 통해 퍼지근사추론 모형을 구축하였다. 강우조건은 강우량에 따라 3개의 퍼지변수로, 주변 밝기정도는 2개의 퍼지변수로 구분하였다. 이렇게 구축된 모형의 예측력은 검증자료를 이용한 관측치와 추론치를 비교함으로써 평가되었다. 결정계수와 오차 및 분산정도를 나타내는 척도인 평균절대 오차(MAE)와 평균제곱근 오차(MSE)가 각각 0.993, 0.0289, 0.00173으로 나타나 본 모형의 설명력이 높은 것으로 평가 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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