산지하천에서 발생하는 돌발홍수는 특정 지점의 점(Point) 유속보다는 전체 구간의 평균 유속에 따라 이동속도가 결정되며, 구간 평균유속은 하천경사, 하상재료, 수리적 거칠기에 많은 영향을 받는다. 이 연구에서는 하천경사 및 거칠기 높이를 이용하여 산지하천의 구간 평균유속 추정방법을 개발하였다. 염료추적자법(Dye Tracing)을 이용하여 특정 구간의 평균유속을 측정하고, LiDAR 영상으로부터 하천 지형 및 형상을 추출하였다. 거칠기 높이를 산정하기 위해 표면 거칠기 변수(Ra, Rmax, Rz )와 하상재료의 크기(D50, D84)를 이용하였다. 현장 계측자료로부터 무차원 접근법을 이용하여 구간 평균유속과 유량과의 관계식 v = 0.5499Q0.6165 을 도출하였으며, R2 =0.77의 설명력을 나타냈다. 이 연구에 이용된 5개의 거칠기 높이 중 평균 거칠기 높이(Ra)의 RMSE가 0.45로서 다른 거칠기 높이의 범위(0.47-1.04)보다 낮게 나타나 평균 거칠기 높이(Ra)가 구간 평균유속 산정을 위한 거칠기 높이 인자로 가장 적합하다고 판단되었다.
본 논문은 고속도로 톨게이트에서 통행 요금징수로 인해 교통지체가 발생할 때 이를 최소화하기 위해 자동요금징수시스템을 설치하는 경우 차량들의 통과시간이 어떻게 변화하는지 분석한 연구결과를 제시하고 있다. 본 연구에서는 이 설치효과를 톨게이트를 빠져나가는 차량들의 통과시간 감소 편익이라고 생각했으며, 차량의 통과시간을 분석하기 위해 다중서비스 대기행렬 이론을 적용해서 분석하였다. 본 연구에서 분석한 결과, 톨게이트로 진입하는 차량들의 입차 간격이 Poisson 분포를 따르고, 자동요금징수시스템의 서비스 시간이 지수 분포를 따를 때 다중서비스 대기행렬이론을 적용하여 차량들의 통과시간을 분석하는 것이 바람직하다는 것과, 자동요금징수시스템을 설치하더라도 통행 요금을 징수하는데 걸리는 시간이 다르기 때문에 톨게이트 출구 쪽이 입구 쪽보다 통과시간 감소효과가 더 크게 나타난다는 것, 그리고 자동요금징수시스템을 설치한다고 해서 항상 톨게이트를 통과하는 시간이 감소하는 것은 아니며, 자동요금징수시스템 차로에 너무 많은 차량들이 몰리는 경우 오히려 톨게이트 전체로 볼 때는 차량당 통과시간이 증가한다는 것을 밝혔다. 끝으로 본 연구에서는 다중서비스 대기행렬이론의 정확성을 판단하기 위해 실제로 톨게이트 현장조사에서 통과 차량들의 평균 통과시간을 조사해서 모형 값과 비교했는데, 그 결과 모형 값과 실측 값은 약 1~3초 정도의 미소한 차이만을 보여서 다중서비스 대기행렬이론을 실무에 적용해도 좋다는 결론을 얻었다.
본 연구에서는 매립장에서 하부 지반으로 누출된 침출수의 이동에 흡착 불균질성이 미치는 영향을 평가하고자 하였다. 이를 위하여 차수막이 설치되어 있지 않은 매립장을 대상으로 일련의 Monte-Carlo 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 검토하였다. 균질한 지층에서 강불균질 지층에 이르는 다양한 불균질도를 가진 랜덤 분배계수 장에 대하여 포화 유동 모델과 오염물 이동 모델을 연결시켜 침출수의 이동을 계산하였다. 100회에 걸쳐 수행된 Monte-Carlo 시뮬레이션의 결과치로부터 얻은 평균, 표준편차, 변이계수와 같은 점기반 통계치들을 이용하여 화학적 불균질도의 영향을 평가하였다. 통계치 결과에 따르면 매립지반의 분배계수 분포가 지반 내 침출수 농도를 결정하는데 매우 중요한 인자로 나타났다. 균질 흡착의 경우와 비교할 때 불균질 분배계수 장에서는 실현 간 침출수 농도 분포의 변동성이 나타났다. 분배계수 장의 분산 및 오염원과 감시정 간의 이동 시간이 커질수록 농도의 변동성이 증가하였다. 이러한 결과는 화학적 변동성이 큰 지반 내에서의 침출수 이동을 예측할 때 단일 분배계수 값을 사용하면 상당한 오차를 유발할 수 있음을 나타낸다.
홍수 혹은 융설로 인한 대량의 담수유입은 만에서의 염분농도를 급격히 저하시키며, 그러한 변화는 근해 생물들의 서식환경을 파괴하는 경우도 있다. 그러므로 자연환경의 적절한 활용 및 생물들의 보호를 위해 만에서의 염분분포를 정량적으로 파악하는 연구는 매우 중요하다. 본 연구에서는 1차적으로 위성영상과 탁도와의 상관성을 조사하고, 2차적으로는 탁도와 염분농도와의 상관성을 이용하여 만에서의 염분분포를 구하였다. 본 연구의 주요 성과는 다음과 같다. 첫째 위성영상의 RGB밴드와 탁수와의 변별력 평가를 위해 만을 4개 구역으로 분할하여 비교하였으며, Band2와 Band3의 조합이 탁수거동 재현에 가장 효과적임을 규명하였다. 둘째 관측소로부터 하구까지의 도달시간을 계산한 후 상류에서 관측된 탁도로부터 하구의 탁도를 추정하였다. 셋째 하구에서의 탁도와 심해의 염분농도와의 관계를 이용하여 위성영상을 염분분포로 변환하였다. 본 연구에서 제시된 만에서의 염분분포 조사방법은 대상지역의 공간적 특성을 고려해 볼 때 비교적 신뢰할 만하다고 사료된다.
SPT-업홀 기법은 표준관입시험시 발생하는 지중의 타격 에너지를 가진원으로 이용하고 지표면에 설치된 속도계로 신호를 획득, 지반의 전단파 속도 주상도를 도출하는 기법이다. 기존의 SPT-업홀 기법은 1차원 해석 기법이므로 지반이 수평하지 않은 경우에는 그 신뢰성이 떨어지게 된다. 본 논문에서는 수평적으로 불균질한 경우에도 SPT-업홀 기법을 수행할 수 있도록 토모그래피 기법을 도입하여 결과를 분석하고자 하였으며 시추공-지표면 주시 토모그래피 기법으로 시추공 주변 지반의 전단파 속도 분포를 삼각형 형태로 도출할 수 있게 된다. SPT-업홀 기법의 토모그래피 기법 적용을 위해 새로운 현장 시험법 정립, 전단파 성분의 초동 정보 획득 방안 및 토모그래피 기법 프로그램의 적용 방안 등을 확립하였다. 일반적인 지반 형상을 대표하는 다층구조의 수평 모델, 상향 경사 모델, 하향 경사 모델에 대한 유한요소해석을 통하여 정립된 SPT-업홀 토모그래피 기법을 검증하고자 하였다. 최종적으로 실제 현장에서 SPT-업홀 토모그래피 기법을 수행하여 2차원적인 전단파 속도 분포를 도출하였으며 시험 측선에서 다수의 시추를 통해 파악한 지반의 2차원 형상과 비교를 통해 결과의 신뢰성에 대해 검증하였다.
The recent keyword advertising does not reflect the individual customer searching pattern because it is focused on each keyword at the aggregate level. The purpose of this research is to observe processes of customer searching patterns. To be specific, individual deal-proneness is mainly concerned. This study incorporates location as a control variable. This paper examines the relationship between customers' searching patterns and probability of purchase. A customer searching session, which is the collection of sequence of keyword queries, is utilized as the unit of analysis. The degree of deal-proneness is measured using customer behavior which is revealed by customer searching keywords in the session. Deal-proneness measuring function calculates the discount of deal prone keyword leverage in accordance with customer searching order. Location searching specificity function is also calculated by the same logic. The analyzed data is narrowed down to the customer query session which has more than two keyword queries. The number of the data is 218,305 by session, which is derived from Internet advertising agency's (COMAS) advertisement managing data and the travel business advertisement revenue data from advertiser's. As a research result, there are three types of the deal-prone customer. At first, there is an unconditional active deal-proneness customer. It is the customer who has lower deal-proneness which means that he/she utilizes deal-prone keywords in the last phase. He/she starts searching a keyword like general ones and then finally purchased appropriate products by utilizing deal-prone keywords in the last time. Those two types of customers have the similar rates of purchase. However, the last type of the customer has middle deal-proneness; who utilizes deal-prone keywords in the middle of the process. This type of a customer closely gets into the information by employing deal-prone keywords but he/she could not find out appropriate alternative then would modify other keywords to look for other alternatives. That is the reason why the purchase probability in this case would be decreased Also, this research confirmed that there is a loyalty effect using location searching specificity. The customer who has higher trip loyalty for specificity location responds to selected promotion rather than general promotion. So, this customer has a lower probability to purchase.
최근 중요한 매핑기술이 된 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 다른 수치표고자료 획득 기법에 비해 높은 정확도와 세밀한 밀도를 가지고 있어 3차원 모델링에 필요한 높이정보를 제공한다. 이러한 시스템의 가장 중요한 작업은 디지털화된 리턴 펄스의 모양을 이해하여 수신권내의 반사되어 오는 시간을 측정하여 이와 대응되는 표면 위치를 계산하고 이를 지리좌표와 연결시키는 것이다. 디지털화된 파형(waveform)은 수신권내의 지표 형태에 따라 다른데 처음 발생된 펄스와 같은 단일 모드이거나 수신권내에 여러 표면이 있는 경우 각 반사 표면에 해당하는 여러 모드로 구성된 복잡한 파형일 수 있다. 자료처리 과정에서 반사표면에 대해 일관성 있는 거리측정 지점을 찾기 위해서는 리턴 파장에서 각 모드의 중심위치나 피크 진폭의 위치를 찾아내는 방법이 필요하다. 복잡한 파장의 경우에는 여러 개의 반사지점에 대해 정확한 높이를 계산해 내는 것이 쉽지 않은데 이를 위해 각 모드가 수신권내의 반사 표면에서 레이저 에너지가 반사되는 분포를 나타낸다고 가정하고 리턴 파장을 각 구성 모드로 분해하는 방법이 제안되었다. 이때 분석을 단순화하기 위해 레이저 출력 펄스 모양이 가우시안 분포를 따른다고 가정하고 전체 리턴 파장을 다변량 가우시안(multivariate Gaussian) 분포를 이용하여 분석한다. 여기서는 혼합분포에서 정확한 피크 위치와 half-width와 같이 모형의 파라미터에 대한 추정치를 구하기 위해 EM 알고리즘을 적용하여 MLE 값을 구하였다. 그러나 실제 레이저 고도계에서 얻어진 데이터는 가우시안이 아닌 오른쪽으로 기울어진 분포를 보여주고 있어 응용분야에 따라 정확한 분석이 필요한 경우 이러한 펄스 모양을 고려한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 펄스 모양을 처리하기 위한 새로운 방법론이 제시되어 있다.
선행 차량과의 상대속도에 따른 차두거리 분포에 관한 연구를 위해 연속류 도로 중 국도에 설치된 차량검지기(VDS, Vehicle Detection System)의 교통정보 수집자료를 분석하였다. 수집자료를 차선별, 방향별로 정렬하여 선행 차량과 후행 차량 사이의 속도차이인 상대속도와 검지기 통과시간 및 차량의 속도를 이용하여 차두거리를 산출하였다. 모든 시간대를 대상으로 산출된 상대속도와 차두거리의 분석을 통해 두 변수간의 관계를 분석한 결과 고르게 분포하고 있는 것으로 나타났고 동일차량군 주행에서 차두거리의 중간값은 약 40m이며, 이는 자료구축 및 분석부분에서 언급한 A~D영역을 분류함에 있어 기준이 될 수 있었다. 시간대에 따른 차두거리 분포에 대한 분석을 위해 수집된 모든 자료의 교통량을 통해 첨두교통량을 산정하고 이를 기준으로 첨두시간과 비첨두시간을 분류하여 차두거리 분포의 차이를 분석하였다. 첨두시간은 비첨두시간에 비해 상대적으로 앞 차량과의 속도 차이가 적고 차두거리가 좁은 것으로 나타났기 때문에 선행차량과 같은 주행 패턴으로 추종한다고 할 수 있고 비첨두시간는 차두거리가 상대적으로 넓은 것으로 나타났다. 이는 운전자의 행태를 나타낼 수도 있는 것으로 차두거리가 좁을수록 공격적인 운전을 하며 본인의 총 통행시간을 줄이고자 하는 욕구가 크다고 미루어 짐작할 수 있겠다. 하지만 여가통행과 비첨두시간의 경우는 첨두시간에 비해 차두거리가 넓은 것으로 미루어보아 시간적 압박이 적어 상대적으로 여유로운 운전행태를 보인다고 할 수 있겠다.
본논문(本論文)에서 1926년 2월부터 1943년 5월까지 국내(國內)에서 Wiechert 지진계(地震計)로 관측(觀測)된 국지자료(局地資料)가 제시(提示) 연구되었다. 일본(日本) 기상청(氣象廳)(JMA) 현용(現用) S-P monogram(travel time table)을 기초(基礎)로 하고 주로 Tsuboi의 지진(地震) 규모(規模)(magnitude) 계산식(式)과 진도자료(震度資料)의 보조(補助) 이용(利用)으로 적절한 한계내(限界內)에서 가능한 한(限) 많은 지진요소(地震要素)(parameter)를 산출하였다. 또한 진앙분포(震央分布)와 관련한 지진(地震) 특성(特性)이 인접지질구조(隣接地質構造)와 연관(連關) 논의(論議)되었으며 몇몇의 통계결과(統計結果)가 일본(日本) 구주지역(九州地域)과 비교 분석됨으로서 한국의 지진(地震) 활동(活動)에 관한 합리적(合理的)인 해석(解析)이 내려졌다. 지진(地震) mechanisrn을 규명(規明)하기에는 충분(充分)하지 않지만, 단편적인 자료(資料)들을 superposition method 에 의하여 종합(綜合)한 결과(結果), 일본(日本) 남서부(南西部)(구주(九州)) 지역(地域)의 그것과 대체로 일치(一致)하는 동일서(東一西) 압축(壓縮)의 stress field가 작용(作用)하는 일반적 경향성(傾向性)을 발견(發見)할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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