수재해 저감과 예방을 위해서는 공간적 변동성을 반영한 정확한 면적 강우량의 측정은 필수적이다. 이러한 요구에 부응하기 위해 24 GHz 이중편파 전자파를 기반으로 소규모 공간 범위에 대해 저고도의 지상 강우를 30 m의 거리해상도로 관측할 수 있는 전파강수계가 개발되었다. 전파강수계는 시제품이 개발된 이래로 한국건설기술연구원 연천센터와 국내 여러 현장과 인도네시아 등에서 시험을 실시하였다. 임상훈 등(2020)은 전파강수계의 반사도와 비차등위상차를 이용한 강우 추정식을 개발하여 연천 및 거제 관측 자료에 적용한 바 있다. 본 논문에서는 연천센터에 분산 배치한 우량계 자료를 이용하여 전파강수계의 강우 공간분포 측정 성능을 평가하였다. 공간우량계는 15대 중 음영구역 바깥에서 정상 작동한 7개의 0.5mm급 우량계 자료와 핏게이지에 있는 0.2mm급 우량계 2대가 비교에 사용되었다. 전파강수계 강우강도는 비교 위치에 해당하는 점 주변의 레이 방향 5개(37.5 m에 해당) 및 방위각 방향 5개 게이트 등 총 25개의 복셀에서 산출된 강우 정보를 평균하여 비교하였다. 정확도는 지상우량계를 참값으로 보고 MAE(Mean absolute error)로 평가하였다. 그 결과 평균 4.2%의 오차를 보였으며, 우량계의 오차를 ±5%로 가정할 경우 3.3~7.9%로 나타났다. 전파강수계의 누적 강우량 값은 강우계에 비해 작은데, 이는 지속적인 관측을 통해 강우 산정의 정확도를 개선하는 것이 필요함을 의미한다.
In the realm of rock excavation projects, precise estimation of the drilling rate index stands as a pivotal factor in strategic planning and cost assessment. This study introduces and evaluates two pioneering computational intelligence models designed for the prognostication of the drilling rate index, a pivotal parameter with direct implications for cost estimation in rock excavation projects. These models, denoted as the Relevance Vector Regression (RVR) optimized with the Invasive Weed Optimization algorithm (IWO) (RVR-IWO model) and the RVR integrated with the Shuffled Frog Leaping algorithm (SFL) (RVR-SFL model), represent a groundbreaking approach to forecasting drilling rate index. The RVR-IWO and RVR-SFL models were meticulously devised to harness the capabilities of computational intelligence and optimization techniques for drilling rate index estimation. This research pioneers the integration of IWO and SFL with RVR, constituting an unprecedented effort in forecasting drilling rate index. The primary objective of this study was to gauge the precision and dependability of these models in forecasting the drilling rate index, revealing significant distinctions between the two. In terms of predictive precision, the RVR-IWO model emerged as the superior choice when compared to the RVR-SFL model, underscoring the remarkable efficacy of the Invasive Weed Optimization algorithm. The RVR-IWO model delivered noteworthy results, boasting a Variance Account for (VAF) of 0.8406, a Mean Squared Error (MSE) of 0.0114, and a Squared Correlation Coefficient (R2) of 0.9315. On the contrary, the RVR-SFL model exhibited slightly lower precision, yielding an MSE of 0.0160, a VAF of 0.8205, and an R2 of 0.9120. These findings serve to highlight the potential of the RVR-IWO model as a formidable instrument for drilling rate index prediction, particularly within the framework of rock excavation projects. This research not only makes a significant contribution to the realm of drilling engineering but also underscores the broader adaptability of the RVR-IWO model in tackling an array of challenges within the domain of rock engineering. Ultimately, this study advances the comprehension of drilling rate index estimation and imparts valuable insights into the practical implementation of computational intelligence methodologies within the realm of engineering projects.
본 연구에서는 SWAT 모형을 이용하여 유역내 농업용 저수지의 운영이 유역 출구인 하천 지점에서의 유출에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 안성천 유역 공도수위관측소의 상류 유역을 대상으로, 유역내 고삼과 금광 농업용 저수지의 방류량 고려시와 미고려시에 대한 공도지점에서의 각각의 하천유출 거동을 분석하였다. SWAT 모형에서 저수지 물수지 분석모듈을 수정하여, 저수지의 일별 관측 저수위로부터 계산된 저수량과 수표면적을 이용하여 저수지의 일 방류량 자료를 생성하였다. 이를 이용하여 공도수위관측소의 5개년(1997~2001) 동안의 일별 하천 유출량 자료를 대상으로 모형의 보정(1997, 1998, 1999년)과 검증(2000, 2001년)을 실시하였다. 검증기간에 대한 Nash-Sutcliffe 모델효율은 0.55, RMSE는 2.33 mm/day로 나타났다. 한편, 두 저수지의 방류량을 고려하지 않은 상태에서의 모의결과는 한 결과, Nash-Sutcliffe 모델효율은 0.37로, RMSE는2.91 mm/day로 나타나 저수지 고려시의 결과와 비교하면 각각 0.18의 모델효율 저하, 0.58%의 오차증가를 보였다. 따라서 농업용 저수지가 있는 유역에서는 SWAT 모형의 활용시, 저수지 유역에서의 저수지에 의한 저류효과 및 방류 영향을 고려하여야 하는 것으로 나타났다.
수위-유량 관계 곡선을 나타내는 곡선식에 포함되어 있는 매개변수의 추정을 위해 많이 사용되는 로그선형 회귀분석은 잔차의 비등분산성(heteroscedasticity)을 고려하지 못하므로 본 연구에서는 의사우도추정법(pseudolikelihood estimation, P-LE)에 의해 분산함수를 추정하고 이와 함께 회귀계수를 추정할 수 있는 방법을 제시하였다. 이 과정에서 제시된 회귀잔차를 최소화하기 위하여 SA(simulated annealing)이라는 전역 최적화 알고리즘을 적용하였다. 또한 수위-유량 관계 곡선은 단면 등의 영향으로 인해 구간에 따라 각각 다르게 구축되어져야 하므로 이를 보다 객관적으로 판단하고 분리 위치를 추정하기 위하여 Heaviside 함수를 의사우도함수에 포함시켜 결과를 추정하도록 하였으며, 2개의 구간을 가지는 유량자료를 이용하여 제시된 방법의 합리성을 통계적으로 실험하였다. 이와 같이 통계적 실험을 통해 제시된 방법들이 기존 방법과 비교하여 가질 수 있는 장점을 파악하였으며, 제시된 방법들을 금강유역 5개 지점에서 대해 수행하여 효율성을 검증하였다.
목적: 본 연구의 목적은 두 가지(스프링형, 마찰형) 종류의 기계식 임플란트 토크 렌치를 2000회의 반복 사용과 100회의 멸균과정 후 그들의 정확도를 평가하는 것이다. 재료 및 방법: 각기 다른 5개 제조사의 스프링형, 마찰형 기계식 임플란트 토크 렌치가 각 15개씩, 총 30개 사용되었다. 디지털 토크 측정기(MGT-12, Mark-10 Corp, USA)를 이용하여 토크값을 실험 전 최초 측정 후 각 토크 렌치를 같은 조건(목표 토크 값까지 20회씩 반복 사용 후 멸균봉투에 포장하여 고압증기 멸균 시행)으로 100회 반복 시행하였다. 그 후 다시 토크값을 측정하여 비교하였다. 수집된 자료는 SPSS 통계분석 프로그램을 이용하여 분석하였고 오차율을 계산하였다. Mann-Whitney-U test를 이용하여 실험군 사이의 유의성을 분석하였다(P<.05). 결과: 스프링형 토크 렌치는 실험 전후로 토크값의 유의할만한 차이를 보이지 않았다(P>.05). 반면에 마찰형 토크 렌치는 실험 전후로 토크값의 유의할만한 차이를 나타내었으며(P<.05), 10% 이상의 오차율이 모두 마찰형 토크 렌치에서 나타났다. 결론: 본 연구의 제한된 실험 조건하에서 스프링형 토크 렌치가 마찰형 토크 렌치보다 사용횟수와 멸균과정을 고려했을 때 더욱 신뢰성이 높은 정확도를 보였다.
본 연구에서는 한강유역을 대상으로 관측홍수량 자료의 불확실성이 홍수빈도분석 결과에 미치는 영향을 평가하고자 하였다. 이를 위해 한강유역 내의 17개 수위관측지점의 홍수량 자료를 이용하여, 지역홍수빈도분석을 수행한 결과인 지수홍수와 분위수를 중심으로 정량적인 평가를 수행하였다. 연구결과는 관측자료의 특성에 따라 3가지 경우로 분류하여 분석하였다. 첫 번째로 수위자료의 영향을 파악하기 위해 평창강 유역의 수위관측지점을 대상으로 지역홍수빈도분석 결과를 분석하면, 평균홍수량에 대한 오차는 0.240으로 평가되었다. 두 번째로 레이팅 적용에 따른 관측자료의 불확실성이 지역홍수빈도분석 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 해당연도에 개발된 레이팅을 각각 적용한 결과와 가장 최근 개발된 레이팅을 적용한 결과를 분석해보면, 평균홍수량에 대한 오차는 평균 0.246으로 평가되었다. 마지막으로 인위적으로 유량이 조절된 댐하류의 통제된 흐름영역에서의 지역홍수빈도 분석 결과를 유추하였다. 댐하류에서의 홍수량 거동은 댐운영에 의해 조절된 것으로 댐상류의 자연유역에서의 비유량 지역화 결과를 연장할 경우, 댐하류의 조절유역에서의 비유량 거동과 큰 차이를 나타내었다.
척추 및 보행질환 등에서 재활과 교정을 위하여 정형외과 및 가정 등에서는 견인운동치료기를 주로 사용하고 있다. 하지만 견인운동치료기를 사용함에 있어 간혹 무리하게 사용함에 따라 인체에 문제점이 발생하고 있다. 지속적인 견인력 작용을 이용한 치료방법에 견인운동치료기를 이용하는데, 이 때 작용하는 견인력을 측정하여 운동 시간을 조절할 필요가 있다. 그러나 현재 출시되고 있는 제품에는 견인력을 측정하는 센서가 대부분이 장착되어 있지 않고 있다. 그래서 스트레인 게이지를 이용한 견인측정센서, 출력신호로서의 변환을 위한 증폭기 및 성능 검증을 위하여 측정용 실험 장치를 설계 제작하고, 이를 이용하여 견인측정센서를 실험 하였다. 견인 부하에 따른 견인측정센서의 전기적 반응치를 측정하고 분석 결과, 캘리브레이션을 통하여 센서는 선형적인 출력을 보였고 환자의 움직임 여부에 관계없이 일정하게 견인측정센서의 반응이 나타남을 알 수가 있었다. 정적인 상태에서의 실험에서 최대 에러율이 약 1%이내이고, 동적인 실험에서 평균 에러율이 약 0.7%로 나타났다. 온도 변화에 따른 견인측정센서의 최대 출력치 변화량(output variation)이 약 0.3%이므로 견인 측정용 센서로 사용 가능하다고 판단된다.
본 연구에서는 유역단위의 물수지 분석과 농업용수의 수문학적 매커니즘을 모의 할 수 있는 유역 모델링 방법을 이용하여 회귀수량 산정기법을 제시하고자 하였다. SWAT 모델을 이용하여 영산강수계 대표적인 농업지역인 만봉천 표준유역 (97.34 km2)에 대해 담수 논 모의가 고려된 유역물수지 분석을 실시하였다. 회귀수량 산정에 앞서, 나주 유량관측소의 일 유량 자료를 이용하여 SWAT을 검·보정하였다. R2, Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), Root-Mean-Square Error (RMSE)는 각각 0.73, 0.70, 0.64 mm/day으로 분석되었다. 3년 동안(2015~2017) 모의 결과를 토대로 관개기간(4/1~9/30)에 대한 신속 회귀수량과 공급량 대비 회귀율을 산정하였고, 평균 53.4%로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 유역 회귀수량 모델링 기법은 향후 합리적인 유역물관리를 위한 최적 농업용수 공급방안에 대한 기초자료 구축에 활용될 수 있다.
Topex/Poseidon 위성의 레이더 고도계 관측값으로부터 동해의 해수면을 추출하여 울릉도, 포항과 속초/묵호의 조위계로부터 추출된 해수면과 비교하였다. 정확한 위성 해수면을 추출하기 위해 대류권, 전리층, 및 해양 조석값 등을 보정한 후, 한시간 간격의 조위계 자료를 위성자료에 맞추어 10일간격으로 리샘플링하여 두 해수면의 시계열 분석을 실시하였고 이들을 통계적으로 비교하였다. 보정에 사용된 조석값에 대한 주기특성을 조사한 결과 175.5일, 87.7일, 62.3일, 58.5일, 49.5일과 46.0일 주기에서 알리아싱이 나타났고, 이들에 의한 영향을 제거하기 위해 200일을 기준으로 저역통과필터링을 적용하였다. 또한 파동수대비법을 적용하여 다양한 주파수를 주기별로 분석하고 두 해수면 사이의 공통된 성분을 추출하여 위성 해수면과 조위계 해수면과의 상관계수를 크게 향상시켰다. 울릉도, 포항, 속초/묵호에서 두 해수면 사이의 초기 상관계수는 각각 0.46, 0.26과 0.15로 울릉도에서의 값이 가장 큰 이유는 울릉도가 해안선에서 멀리 떨어진 곳이기 때문에 위성 관측값의 오차가 가장 작기 때문인 것으로 사료된다. 200일 기준의 필터링을 적용했을 때의 상관계수는 0.59, 0.30과 0.30으로 각각 28, 15, 100% 증가되었고, 두 해수면의 성분 중 서로 양(+)으로 대비되지 않는 성분을 제거한 후 상관계수가 각 각 0.86, 0.85와 0.84로 87%, 227%과 460% 증가되었다. 이로써 필터링과 파동수대비법을 동시에 사용하는 것이 정확한 해수면 추출의 가장 효과적인 방법으로 나타났다.
현재 유역단위 수문해석을 목적으로 장기간 자료 확보가 용이하고 신뢰도가 확보된 지상관측소 강수량 자료를 강우-유출 모형을 활용하여 유출량을 평가하고 있다. 지상관측소 강수량 자료를 이용하여 면적평균 강수량을 산정하는데 있어 일반적으로 지상관측소의 위치 정보를 바탕으로 Thiessen 다각형법을 널리 이용하고 있으나 지상관측소의 공간적 편중으로 인해 면적평균 강수량 산정과정에서 제약이 있다. 본 연구에서는 시공간적으로 연속적인 강수량 관측이 가능한 기상레이더 자료를 이용하여 유역단위 면적평균 강수량을 산정하고 이를 PRMS 모형의 입력 자료로 활용하여 유출량을 평가하였다. 세부적으로 레이더 강수량의 편의 오차를 해결하기 위하여 G/R Ratio 기법을 적용하여 유역별로 레이더 강수량을 보정하였다. 레이더 강수량을 이용한 유출특성은 Thiessen 면적강수량을 이용한 유출의 통계적 특성을 현실적으로 재현하였다. 지상 관측소에 의존하여 생산하는 Thiessen 면적강수량에 비하여 레이더 강수량을 활용하는 것이 유역에 발생하는 강수의 공간적 특성을 효과적으로 반영하는 것으로 사료되며 향후 수문해석에서 정확도를 확보한 유출량을 제시할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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