이 논문에서는 매개변수(parameter)들이 시간에 따라 변하는 선형 시변 시스템(linear time-varying system)에서 시스템의 안정도(stability)를 보장할 수 있는 매개변수들의 변동영역(perturbation region of parameters)에 대한 충분조건을 시간영역에서 Lyapunov 방법을 사용하여 구하였다. 그리고 이 충분조건을 만족하는 매개변수 변동영역을 비선형 계획법(nonlinear programing)을 이용하여 구하는 방법을 제시하였다. 시뮬레이션 결과 이 방법으로 지금까지 이루어져 왔던 다른 연구 결과들보다 더 넓고 다양한 매개변수 변동영역을 구할 수 있었다.
현재 도시화로 인한 유출량의 증가 및 도달시간의 단축은 도시 재해의 한 원인이 되고 있으며 그에 따라 수공구조물에 대한 적정 설계가 필요하다. 하지만 계획단계에서부터 설계에 필요한 값을 예측하기는 매우 어려운 실정이다. 더구나 개발로 인해 매개변수가 변화함에 따라 유출 영향 분석이 어려울 뿐 아니라 이에 따른 연구가 미흡한 실정이기 때문에 모형매개변수의 민감도 분석을 통해 유출영향 분석 및 수공구조물 적정설계의 중요 기반자료로 활용하고자 본 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 민감도 분석방법 중 절대 및 상대 민감도 분석 방법을 사용하여 각 유역의 지형학적 수문학적 매개변수들의 민감도 분석을 통해 상관관계를 확인하였다. 특히 대표적인 매개변수로서 유출계수 CN의 변화에 따른 유출량 및 유출 용적의 관계를 통해 CN의 증감에 따른 유출량 및 유출용적의 변화량을 산정하고, 또한 각 매개변수들간의 회귀분석을 통해 경험식을 작성, 제안하였다. 한편 현재 국내에서 사용중인 HEC-HMS를 모의하여 매개변수의 민감도 분석을 실시하였다. 본 연구의 결과로 CN값이 개발 전후 5% 증가시 유출량은 약 10%정도 증가한다는 것을 HEC-HMS모의와 자료의 분석을 통해 확인 할 수 있었다. 본 연구의 결과에 대해 검 보정 및 추가적인 자료수집을 통한 분석이 이루어지고, 매개변수 민감도 분석을 통한 국내 실정에 맞는 매개변수도출을 위한 연구가 계속적으로 수행된다면 미계측 유역에 대한 수공구조물의 적정설계에 상당부분 기여할 것으로 판단된다.
본 연구는 정보기술의 사용(Usage)과 수용(Adoption)을 예상하는 목적보다는 웹 기반 협동합습 시스템사용 의도와 사용행위에 영향을 미치는 변수들을 폭 넓게 이해하고, 실질적으로 활용 할 수 있는 변수를 찾는데 목적이 있기 때문에 분해된 계획 행동 이론(Decomposed TPB)을 기반 하였고, 분해된 변수들 중 일부분(지각된 유용성, 지각된 용이성, 명시적 영향, 암시적 영향)과 웹 환경의 중요 요소인 '흥미성' 을 포함하여 사용의도(Use Intention)에 영향을 미치는 변수들을 2개 대학의 대학생 256명을 대상으로 자료를 수집하여 실증 분석하였다. 연구결과 다차원으로 분해된 일부 변수들 중 태도적 믿음 변수인 '지각된 용이성'을 제외하고 분해된 모든 변수가 사용의도에 긍정적 강한 영향을 미치고 있음을 알 수 있었고, 특히 주관적 규범(명시적 영향, 암시적 영향)변수는 준거집단을 통해서 웹기반 협동학습 시스템에 대한 행동의도나 인지에 영향을 줄 수 있는 중요 변수로 나타났다. 이러한 결과는 준거인이 되는 팀장은 팀원 및 학습자들과의 상호작용(협동학습을 통한 화상토론, 게시판정활동, 오프라인 정기 모임, 동영상 동시 시청)과 팀원 관리 및 운영하는 역할이기 때문에 새로운 정보 기술 및 시스템 사용 권유를 하거나, 직접 기술사용을 하는 주변 분위기는 협동합습에 참여한 학습자들에게 조금이나마 영향을 줄 수 있음을 추측 해 볼 수 있고 영향력 있는 중요변수임을 제시하였다.
한강유역에 위치한 247개의 강우계에서 관측된 강우 자료를 분석하여 Modified Bartlett-Lewis Retangular Pulse Model (MBLRPM)의 매개변수들을 산정하고, 이들의 지도를 작성한 후, 이들의 정확도 및 매개변수들의 시/공간적 변화 유형을 분석하였다. 이를 위한 첫번째 과정으로, 각 강우 게이지에 대해 MBLRPM의 매개변수에 사용되는 통계치 (각 달에 대한 1, 3, 12, 24시간 누적 수준에서의 평균, 분산, 자기 상관계수, 무강우 확률)들을 계산한다. 이 후, 격자화된 한강유역의 각 셀에 대하여 앞서 계산된 강우 통계치를 Ordinary Kriging 공간 보간법을 통하여 할당한다. 이 후, 각 셀에 할당된 강우 통계치를 사용하여 MBLRPM의 매개변수들을 산정하여 각 매개변수들의 지도를 각 달에 대하여 얻는다. 매개변수 지도를 사용하여 MBLRPM에 의해 생성된 강우 데이터들은 관측치의 통계치를 정확성있게 재현하였으며, 시/공간적 경향성을 분석한 결과, 강우세포의 지속기간과 관련된 매개 변수를 제외한 나머지 5개의 매개변수들은 확연한 공간적 경향성을 보인 한 편, 시간적 경향성은 잘 나타나지 않았다. 본 연구 결과는 매개변수 산정이 힘든 MBLRPM의 특성을 극복하게 해주어 가상 강우 생성을 용이하게 함으로써 강우에 영향을 받는 여러 종류의 연구 주제에 대해 불확실성 분석을 할 수 있게 한다는 점에서 의미를 가질 수 있다.
본 연구는 지리정보시스템(GIS)과 지리적 가중 회귀(GWR)를 이용하여 건강 관련 삶의 질(HRQoL)의 사회인구학적 상관요인에 대한 공간분석을 시도한다. 관찰의 독립성과 오차의 동분산성을 가정하는 전통적 회귀분석과 달리, 지리적 가중 회귀분석은 속성정보뿐만 아니라 공간정보를 활용하는 공간분석 기법이다. 분석모형은 건강 관련 삶의 질을 종합적으로 측정하는 EQ-5D를 종속변수로 하고 지역의 사회인구학적 특성인 노령인구비율, 조이혼율, 병상수, 재정자주도를 독립변수로 하여 구성하였다. 종속변수는 질병관리본부에서 실시한 <지역사회건강조사>의 자료를 이용하였고, 독립변수는 통계청 온라인 DB에 수록된 지역별 자료를 이용하였다. 모형을 추정해 본 결과 전반적으로 사회적 특성보다는 노령인구비율이나 조이혼율과 같은 인구학적 특성이 건강 관련 삶의 질에 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 공간적 변이를 고려하는 지역모형은 전역모형에서 드러나지 않았던 중요한 유형을 보여주는데, 노령인구비율 변수와 조이혼율 변수의 지역별 추정치를 지도상으로 살펴본 결과 변수들의 효과가 공간적 위치에 따라 차이를 보인다는 점이 확인되었다. 분석 결과는 또한 지리적 가중 회귀분석이 전통적 회귀분석에 비해 공간적 자기상관의 문제를 극복하고 모형의 부합도를 증가시킨다는 것을 보여준다.
일반적으로 강우-유출모형은 lumped model과 distributed model로 크게 구분될 수 있으며, 우리나라에서는 이중 비교적 부족한 자료를 이용하여도 개략적 모의가 가능한 전자를 널리 사용하고 있다. 본 연구에서는 이러한 모형들의 매개변수를 보정하는 방법에 관해 연구하였다. 일반적으로 모형의 보정 방법에는 크게 시행오차에 의한 수동보정(manual calibration) 방법과 최적화 기법에 의한 자동보정(automatic calibration) 방법으로 나눌 수 있다. 수동보정 방법은 모형 수행결과를 수문곡선의 시각적 비교에 의해 관측치와 비교하여 모형 운영자의 주관적인 판단하에 조정하는 기법이며, 자동보정 방법은 최적화 기법을 이용8하여 특정한 산정기준(estimation criteria)을 최대 또는 최소화시켜 모형의 매개변수를 결정하는 방법이다. 이러한 최적화기법은 일반적으로 직접탐색법과 경사법으로 구분할 수 있다. 경사법은 수렴속도가 빠르지만 편미분에 의해 방향을 찾아가는 방법으로 편도함수가 필요하므로 수문모형에는 적용하기가 힘들므로 적합하지 않다. 그러나, 보다 많은 컴퓨터 수행시간을 필요로 하는 직접탐색법의 경우 수렴속도는 느리지만, 편도함수를 필요치 않으므로 수문모형의 최적화 기법으로 적합하다고 할 수 있다. 직접탐색법에는 simplex-search 법, 패턴인식(pattern-search)법, rotating-direction 법, brent 법 등이 있으며, 본 연구에서는 직접탐색법의 일종인 패턴인식(pattern -search)법을 이용하여 매개변수 최적화 과정을 모의하였다. 이러한 매개변수 보정모형을 구성한 후 이를 가장 보편적으로 사용되고 있는 유출모형인 각종 단위도법들을 결합하는 모형을 구성하였다. 또한 구성된 모형을 시범유역에 적용하여 나온 결과를 HEC-1에서 적용되고 있는 단일변량 증감법과 같은 최적화 기법을 이용한 결과와 비교·분석을 실시하였다. 본 모형을 활용하여 강우-유출 모형의 매개변수를 지속적으로 산정하고 일반화할 경우 임의의 유역의 수문기상학적 특성에 부합한 매개변수를 정량화 시킬 수 있었다.
SCE-UA(Shuffled Complex Evolution-University Arizona)기법은 최적해 탐색 알고리즘으로 개념적 강우유출 모형(conceptual rainfall runoff model)의 보정을 위한 도구로 개발되었다. SCE-UA기법은 메타휴리스틱 방법의 일종으로 최적해를 구하기 위하여 여러번 목적함수 값을 계산해야 한다. 이 때 목적함수 계산 횟수와 해의 수렴과 관련된 제어 매개변수가 존재하며, 사용자가 적절한 값을 입력해주어야 한다. 이 연구에서는 SCE-UA와 관련된 제어 매개변수의 기능에 대해서 검토하였다. 그리고 집합체 수의 변화에 따라서 검사함수인 Ackley function의 전역해를 얼마나 잘 탐색하는지 검토하였다. 검토 결과 랜덤 시드에 따라서 전역해 탐색 결과가 달라졌으며, 집합체의 수가 증가할수록 목적함수 계산 횟수는 증가하는 경향을 나타내었다. 검사함수의 차원(결정 변수의 수)이 증가하면 전역해의 탐색률이 감소하며, 집합체의 수가 많아지면 전역해를 더 잘 찾는 경향이 나타나지만, 목적함수 계산 횟수는 더 많아지게 되는 것을 확인할 수 있었다. 2차원인 경우 집합체의 수가 7개 이상일 때 탐색 성공률은 90% 이상이 되었지만, 10차원인 경우 집합체의 수가 시험 최대값인 20개일 때의 전역해 탐색률은 37%에 그쳤다. 이 연구의 결과는 SCE-UA 기법의 설정 매개변수에 관한 기본 개념을 이해하고, 사용자가 설정 매개변수 선정 시에 활용할 수 있을 것이다.
본 연구는 성형해석 및 실험적 방법을 통하여 페트 패키징 제품의 두께편차를 최소화 하기 위하여 프리폼 설계 및 블로우 성형공정 변수를 변화보았다. 블로우 성형과정을 정확하게 묘사하기 위하여 쉘(shell) 모델을 이용하여 블로우 성형해석을 수행하였으며, 이 결과를 토대로 프리폼 설계변수 및 공정 변수를 최적화 하였다. 제품 형상이 점점 복잡해지고 요구되는 제품의 품질이 높아질수록 실험적으로 최적의 결과를 도출하기가 어렵다. 이러한 문제점을 수치적 해석을 통하여 사전에 발생될 수 있는 파악함으로서 시행착오를 줄이고 최적의 금형을 제작함으로써 설계 불량, 제작시간 단축 및 비용 감소등 최적의 결과를 빠른 시간에 도출할 수 있음을 알 수가 있었다.
이 연구의 주된 목적은 주택연금제도의 이용의향에 영향을 미치는 요인을 파악하되 예비노인과 노인을 구분하여 살펴보는 것이다. 특히 주택연금제도의 이용의향에 영향을 미치는 변수 중 인구사회 및 경제학적 변수를 포함하여 자녀관련 요인이나 노후대비 관련 요인 등 선행연구에서 조명하지 못했던 변수들을 중심으로 다른 변수들의 영향력을 통제한 후에 이들이 얼마만큼 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 그 결과 예비노인과 노인에게서 공통적으로 나타났던 결과들은 자녀와의 관계적 측면과 관련된 변수인 주택상속의향이었으며, 다르게 나타났던 결과들은 예비노인의 경우 주택연금제도 이용에 대한 자녀의 찬성정도와 더불어 삶의 질 향상 측면으로 대표되는 다양한 여가활동을 즐길 수 있다는 판단이며, 노인의 경우 주택연금이 자녀부담감소에 도움이 될 것이라는 인식과 더불어 건강상태로 대표되는 경제적인 측면이 주택연금제도 이용의향에 더 영향을 미쳤음을 살펴볼 수 있었다.
본 연구는 '01.3.19-'03.11.21 까지의 국채 현 선물 장기간 데이터를 이용하여 두 변수간의 관계를 분석해 본 결과 두 변수가 상당히 높은 양(+)의 관계를 갖는 것으로 나타남. 변수간에 장기안정관계 즉 공 적분관계가 존재하는 것으로 나타나 오차수정모형 (ECM)을 통해서 분석을 시도했다. 두 기간 사이에 국채 현 선물 가격간의 관계 변화가 있었는지 알아보기 위해 실증분석 기간을 반분한 후 분석을 실시한 결과국채 선물의 현물에 대한영향력이 최근들어 더 커지고 있는 것으로 나타남. 두 변수간의 원인과 결과관계를 분석하기 위해 실시한 인과관계분석에서는 두 변수간에 통계적으로 유의한 인과관계를 발견할 수 없었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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