기후변화로 인해 강우 패턴과 강우강도의 변동성이 커지고 있으며, 도시화 및 산업화에 따른 불투수면적의 증가로 인해, 집중호우에 따른 도시침수와 홍수피해가 심화될 것으로 예상하고 있다. 따라서 본 연구에서는 홍수방어 대안 설정을 위한 설계 강수량(design rainfall) 또는 확률강수량에도 변화가 예상되므로 지역빈도해석을 통해 미래 확률강수량을 산정 및 분석하고자 한다. 기상청 산하 30년 이상의 관측치를 갖고 있는 58개 지점을 대상으로 과거 관측자료를 수집하고, 기후변화를 고려한 미래 확률강수량 추정을 위해 대표농도경로(RCP) 시나리오에 의한 강수량 자료를 이용하여 지역빈도해석을 실시하였다. 기후변화에 따른 강수량 자료의 편의를 제거하기 위하여 분위사상법(Quantile Mapping) 및 이상치 검정을 실시하였다. Hosking and Wallis(1997)가 제시한 L-moment방법을 이용하여 지역빈도 해석을 실시하였으며, 80년, 100년, 200년 빈도에 대한 미래 목표기간별 확률강수량을 산정하였다. 그 결과 21세기 말에 전국의 확률강수량이 현재의 관측 확률강수량에 비해 25 ~ 27% 상승하는 것으로 예측되며, 특히, 제주도 지역이 가장 크게 증가하는 것으로 분석되었다. 따라서 미래 기후변화로 인한 강수량의 증가와 도시화에 따른 유출특성 변화로 자연재해 발생 및 피해는 더욱 증가할 것으로 예상되며, 미래 홍수안전도를 위한 대비책 마련이 필요할 것으로 판단된다.
동역학적 홍수빈도분석 모형은 미계측유역에서의 빈도분석을 위해 제안되었다. 본 연구에서는 이와 같은 동역학적 홍수빈도분석 모형을 평창강유역 내 총 6개 소유역에 적용하여 보았다. 보통 동역학적 홍수빈도분석 모형은 크게 강우 모형, 강우손실 모형, 그리고 유출 모형으로 이루어져 있으며 본 연구에서는 Rectangular Pulse 모형-SCS 유효유량 산정방법-지형 기후학적 순간단위도(GcIUH)방법으로 이루어진 동역학적 홍수빈도분석 모형을 이용하였다. 입력자료로 대상 유역의 L-moment법에 의한 통계학적 빈도분석 결과를 이용하였고 모형에의 적용결과 산정된 재현기간 값을 통계적 분석에 의한 재현기간과 비교하였다. 그 결과 전체적으로 동역학적 홍수빈도 분석의 결과가 크게 산정되고 있음을 알 수 있었으나 평창강유역의 관측자료 부족과 유역의 물리적 특성만으로 빈도분석이 수행될 수 있다는 점을 고려하면 동역학적 홍수빈도분석 모형이 미계측유역에서 소규모 수공구조물의 설계 홍수량 산정 시 대체방법으로 이용될 수 있음을 판단할 수 있었다. 또한 해상도의 영향 분석 결과 그다지 큰 영향을 주고 있지 않음을 확인할 수 있었으며 따라서 동역학적 홍수빈도분석 모형이 보다 보편적으로 이용 가능하다는 결론을 얻을 수 있었다.
그래프 컷(graph cuts) 방법은 주어진 사전정보와 각 픽셀간의 유사도를 나타내는 데이터 항(data term)과 이웃하는 픽셀간의 유사도를 나타내는 스무드 항(smoothness term)으로 구성된 에너지 함수를 전역적으로 최소화하는 방법으로, 최근 영상 분할에 많이 이용되고 있다. 기존 그래프 컷 기반의 영상 분할 방법에서 데이터 항을 설정하기 위해 GMM(Gaussian mixture model)을 주로 이용하였으며, 평균과 공분산을 각 클래스를 위한 사전정보로 이용하였다. 이 때문에 클래스의 모양이 초구(hyper-sphere) 또는 초타원(hyper-ellipsoid)일 때만 좋은 성능을 보이는 단점이 있다. 다양한 클래스의 모양에서 좋은 성능을 보이기 위해, 본 논문에서는 mean shift 분석 방법을 이용한 그래프 컷 기반의 자동 영상분할 방법을 제안한다. 데이터 항을 설정하기 위해 $L^*u^*{\upsilon}^*$ 색상공간에서 임의로 선택된 초기 mean으로부터 밀도가 높은 지역인 모드(mode)로 이동하는 mean의 집합들을 사전정보로 이용한다. Mean shift 분석 방법은 군집화에서 좋은 성능을 보이지만, 오랜 수행시간이 소요되는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 특징공간을 3차원 격자로 변형하였으며, mean의 이동은 격자에서 모든 픽셀이 아닌 3차원 윈도우내의 1차원 모멘트(moment)를 이용한다. 실험에서 GMM을 이용한 그래프 컷 기반의 영상분할 방법과 최근 많이 이용되고 있는 mean shift와 normalized cut기반의 영상분할 방법을 제안된 방법과 비교하였으며, Berkeley dataset을 기반으로 앞의 세 가지 방법보다 좋은 성능을 보였다.
지진하중과 같은 동적인 하중에 대한 다자유도 구조물의 비선형 해석은 많은 양의 계산을 요구한다. 이런 계산상의 어려움을 감소시키기 위하여 다자유도를 가진 복잡한 구조물의 비선형해석을 간략화된 동위 구조물 (Equivalent Nonlinear System(ENS))을 이용해 구할 수 있는 약산법을 제시한다. 간단한 동위 구조물은 원구조물의 가장 중요한 구조물의 성질을 가지고 있는데 구조물의 처음 두 개의 주기(natural periods)의 동적 특성 및 전체 항복변위(global yield displacement)를 가진다. 구조체 반응으로 이 논문에서는 구조체의 전체변위 및 층간변위가 고려된다. 구조체의 전체 변위 및 층간변위를 얻기 위하여 전체 반응수정계수(global response scaling factor) R/sub G/와 국부반응수정계수(local response scaling factor)R/sub L/을 동위 구조물로부터 얻어진 변위에 적용한다. 이 반응수정계수는 다자유도 구조물의 비선형 해석을 통하여 얻어진 변위들과 동위 구조물을 이용해 얻어진 변위들을 이용해 광범위한 회기분석을 통하여 구조물의 연성과 첫번째 두 모드의 질량참여계수의 함수형태로 얻는다. 반응수정계수를 가진 동위 구조물을 만들기 위하여 철골 모멘트 연성 골조 방식의 구조물(Special Moment Resisting Steel Frames (SMRSF))을 이 논문에서는 고려한다. 함수형태로 표현된 반응수정계수는 동위 구조물의 반응에 적용되어 복잡한 구조물의 비선형 반응을 얻을 수 있다.
수공구조물의 설계, 수자원 관리계획의 수립, 재해영향 검토 등을 수행할 때, 재현기간에 따른 확률개념의 강우량, 홍수량, 저수량 등을 산정하여 사용하게 되며, 보통 대상지역의 장기 수문관측 자료를 이용하여 수문사상의 확률분포를 산정한 후 재현기간을 연장하여 원하는 설계빈도에 해당하는 양을 추정하게 된다. 미계측지역 또는 관측자료의 보유기간이 짧은 지역의 경우는 지역빈도 분석 결과를 이용하게 된다. 지역빈도해석을 위해서는 강우자료들의 동질성을 파악하는 것이 가장 기본적인 과정이 되며 이를 위해 통계학적인 범주화분석이 선행되어야 한다. 지점 빈도분석의 수문학적 동질성 판별을 위해 L-moment 방법, K-means 방법에 의한 군집분석 등이 주로 사용되며 관측소 위치좌표를 이용한 공간보간법을 적용하여 시각화하고 있다. 강수량은 시공간적으로 변하는 수문변량으로서 강수량의 시간적인 특성 또한 강수량의 특성을 정의하는데 매우 중요한 요소이다. 이러한 점에서 본 연구를 통해 강수지점의 공간적인 좌표 및 강수량의 양적인 범주화에 초점을 맞춘 기존 지역빈도분석의 범주화 과정에 덧붙여 시간적인 영향을 고려할 수 있는 요소들을 결정하고 이를 활용할 수 있는 범주화 과정을 제시하고자 한다. 즉, 극치강수량의 발생 시기에 대한 정량적인 분석이 가능한 순환통계기법을 이용하여 관측 지점별 시간 통계량을 산정하고, 이를 극치강수량과 결합하여 시 공간적인 특성자료를 생성한 후 이를 이용한 군집화 해석 모형을 개발하는데 연구의 목적이 있다. 분석 과정에 있어서 시간속성의 정량화 및 일반화는 순환통계기법을 사용하였으며, 극치강수량과 발생시점의 속성자료는 각각의 평균과 표준편차를 이용하였다. K-means 알고리즘을 이용해 결합자료를 군집화 하고, L-moment 방법으로 지역화 결과에 대한 검증을 수행하였다. 속성 결합 자료의 군집화 효과는 모의데이터 실험을 통해 확인하였으며, 우리 나라의 58개 기상관측소 자료를 이용하여 분석을 수행하였다. 예비해석 단계에서 100회의 군집분석을 통해 평균적인 centroid를 산정하고, 해당 값을 본 해석의 초기 centroid로 지정하여, 변동적인 클러스터링 경향을 안정화시켜 해석이 반복됨에 따라 군집화 결과가 달라지는 오류를 방지하였다. 또한 K-means 방법으로 계산된 군집별 공간거리 합의 크기에 따라 군집번호를 부여함으로써 군집의 번호순서대로 물리적인 연관성이 인접하도록 설정하였으며, 군집간의 경계선을 추출할 때 발생할 수 있는 오류를 방지하였다. 지역빈도분석 결과는 3차원 Spline 기법으로 도시하였다.
기후변화에 따른 기상변화로 인하여 집중호우 및 돌발홍수 등의 빈도가 증가하고 있다. IPCC 4차 보고서(2007)는 21세기 후반까지 온도상승으로 인한 폭우 및 태풍이 점차 강력해질 것이라는 예측을 하고 있다. 영국에서 발간한 Flood Estimation Handbook(Institute of Hydrology, 1999)에 의하면 대상자료의 기간이 구하려는 재현기간보다 작은 경우에는 지점빈도해석은 적절하지 않으므로, 지역빈도해석을 추천하고 있다. 이에 본 논문은 기후변화를 고려한 빈도해석을 수행하였으며, 이에 앞서 세계기상기구에서 제시한 기후지수를 이용하여 기후변화를 평가하고, 기상청 지역기후모델(KMA-RegCM3)의 강우 자료를 이용하여 기상청 산하 58개 관측소에 대하여 지역빈도해석을 실시하였다. Hosking와 wallis(1993)이 제안한 L-moment 알고리즘을 이용하여 지역빈도해석을 수행하였으며, 그 결과 일부지역을 제외한 대부분의 지역에서 강수량이 증가하였으며, 현재 기간 대비 7~10%의 증가율을 나타내었다. 미래 기후변화의 영향으로 중 남부지방은 상대적으로 강우량이 증가할 것으로 보이며, 미래 강우량에 따른 설계빈도를 재설정 및 강수량이 증가하는 지역에 대한 확률수문량의 적용이 필요할 것으로 판단된다.
Many researchers had examined the validity of using the high-to-low ratio between two fixed frequency band amplitudes (H/L-FFB) from the surface electromyography of a face and body as the first spectral index to assess muscle fatigue. Despite these studies, the disadvantage of this index is the lack of a criterion for choosing the optimal border frequency. We tested the potential of using the high-to-low ratio between two signal spectral moments (H/L-SSM), without fixed border frequencies, to evaluate muscle fatigue and predict endurance time ($T_{end}$), which was determined when the subject was exhausted and could no longer follow the fixed contraction cycle. Ten healthy participants performed five sets of voluntary isotonic contractions until they could only produce 10% and 20% of their maximum voluntary contraction (MVC). The $T_{end}$ values for all participants were $138{\pm}35s$ at 10% MVC and $69{\pm}20s$ at 20% MVC. Changes in conventional spectral indices, such as the mean power frequency (MPF), Dimitrov spectral index (DSI), H/L-FFB, and H/L-SSM, were extracted from surface EMG signals and were monitored using the initial slope computed every 10% of $T_{end}$ as a statistical indicator and compared as a predictor of $T_{end}$. Significant correlations were found between $T_{end}$ and the initial H/L-SSM slope as computed over 30% of $T_{end}$. In conclusion, initial H/L-SSM slope can be used to describe changes in the spectral content of surface EMG signals and can be employed as a good predictor of $T_{end}$ compared to that of conventional spectral indices.
본 연구 결과 질산은과 구연산 및 비타민 C의 처리는 레드플레임의 갈변화 방지에는 효과적이나, 레드플레임 인편의 재분화 및 생장에 있어 비타민 C와 질산은의 처리는 효과적 이지 못하였다. 반면 구연산의 경우 레드플레임의 재분화 및 생장에 도움을 주는 것으로 나타났으나 $150mg{\cdot}l^{-1}$이상의 고농도에서는 생육이 저해됨을 보여 $100mg{\cdot}l^{-1}$ 처리가 나리의 재분화 및 생장에 가장 효율적임을 확인하였다. 또한 절편체의 갈변화를 감소시키는 부분에서는 비타민 C $150mg{\cdot}l^{-1}$ 처리가 1.5%의 가장 낮은 갈변율을 나타내어 갈변화 현상 감소에 가장 적합한 처리구로 판단되었다. 본 실험결과는 향후 나리기내 식물체생산에 문제점으로 발생하는 갈변화 현상을 감소시키고 인편 재분화 및 생장을 촉진시켜 우량 나리 기내 묘의 대량증식체계 확립을 통한 우량종구묘 생산체계 확립에 기여하여 농가 소득 향상에 도움이 될 것으로 판단된다.
본 연구에서는 금강유역에 대한 지역홍수빈도분석을 실시하고 재현기간에 따른 홍수량을 추정하는 관계식을 제안하였다. 유역 내 유량자료의 수문학적 독립성과 동질성에 대한 검증을 위하여 Lag-1 자기상관성 분석, 동질성 검정, 이상치 검정, 불일치척도 검정을 수행하였다. 검정 결과, 금강유역의 대상 관측소들은 시간에 대하여 독립적이고 동질적 모집단에 속하며 이상치는 없었다. 일반 극치 분포(GEV), 3변수 대수정규 분포(LN-III), 피어슨-III 분포(P-III), 일반 로지스틱 분포(GLO), 일반 파레토 분포(GPA) 등 5개의 3변수 확률분포함수에 대한 L-모멘트비도와 평균가중거리(AWD), 그리고 $Z^{DIST}$ 적합도 산정 결과, GLO 분포함수가 금강유역의 최적 확률분포형으로 선정되었다. GLO 분포를 바탕으로 지역홍수빈도를 추정하는 회귀모형을 제안하였고, 강경 관측소의 관측 유량을 이용하여 회귀모형의 적용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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