강우-유출 모의를 수행할 때 기상 및 강우관측소의 자료를 이용하는 것이 일반적이다. 그러나 유역면적이 클 경우 기상 및 강우관측소의 자료만으로 신뢰성 있는 유출량을 산정하기란 어렵다. 따라서 본 연구에서는 이용되는 강우자료에 따라 준분포형 모형에 의해 산정되는 유출량에 미치는 영향을 검토하기 위해 대상유역에 위치하고 있는 기상관측소의 강우자료, 기상 및 강우관측소의 강우자료, 크리깅 기법에 의해 기상 및 강우관측소의 강우자료를 공간적으로 분포시켜 얻은 가상지점의 관측 강우자료를 이용해 각 소유역의 면적 강우량을 산정하였다. 또한 각각의 강우자료들을 비교하였으며, 분포형 모형인 SWAT모형을 이용하여 각각의 강우자료에 따른 유출량을 비교 분석하였다. 본 연구는 공간 분포된 면적강우량을 이용해 산정된 유출량의 정확성을 검토하기 위한 것으로써 분석 결과, 공간 분포된 면적 강우량을 이용한 유출량이 기상 및 강우관측소의 강우량을 이용한 유출량보다 실제 유출량을 보다 더 잘 모의하는 것으로 나타났다. 이는 공간 분포된 강우가 실제 강우패턴을 가장 잘 반영한다고 할 수 있다.
최근 낙동강 유역권의 급격한 도시화 및 산업화로 인해 광역적인 환경문제를 초래하고 있는데, 이러한 관점에서 대규모의 공업단지조성 및 택지개발이 이루어진 낙동강 중 상류지역을 대상으로 유역환경에 영향을 미치는 변수를 선정한 후, 지리정보시스템과 다변량통계기법을 이용하여 공간 및 환경적 특성을 규명하고자 하였다. 유역환경변수에 의한 인자분석 결과, '도시적 오염인자', '농업적 오염인자', '공업적 오염인자'로 명명된 3개의 공통인자가 추출되었다. 공간적 분포패턴은 인자분석에 의해서 추출된 인자점수를 지리정보시스템을 이용하여 공간자료와 연계시킴으로써 그 특성을 효과적으로 규명할 수 있었다. 분석결과를 요약하면, 낙동강 수계에 직 간접적으로 영향을 미치는 오염원이 낙동강 본류와 주요 지류인 금호강 유역권에 집중적으로 분포하고 있어, 향후 낙동강 하류지역의 환경용량을 고려한 광역적인 관점에서의 유역환경관리가 이루어져야 할 것으로 판단된다.
게임플레이어는 게임레벨의 목표에 따라 구성된 플레이공간에서 레벨디자이너가 설정한 게임플레이를 경험한다. 플레이어의 경험적 행동들은 게임레벨 공간구조와 구조물 배치에 영향을 받는다. 따라서 게임레벨디자인 초기단계에서 게임레벨의 공간구조를 파악하고 분석하는 것은 중요한 과정이다. 본 논문은 공간이론을 바탕으로 FPS게임레벨의 공간구조 및 구성요소를 파악하였다. 3종의 FPS게임에서 게임레벨 204개를 대상으로 관찰실험을 진행하고 게임레벨 목표에 따른 공간 구성요소 분포의 차이를 확인하였다. 분석결과, 게임레벨의 목표에 따라 플레이공간에서의 경험적 행동은 뚜렷한 차이를 보이며 이것을 유도하는 공간구조는 차별성을 가진다.
생태계 내에서 미소환경요인과 식생 요인의 상호관련성을 밝히는 일은 생태계의 구성원리와 생태계의 관리에 많은 도움을 준다. 생물권보전지역으로 지정된 점봉산 일대의 온대낙엽수림에서 식생요인과 환경요인의 공간적 이질성을 정량화하고, 임상식생의 공간분포에 미치는 미소환경요인의 영향을 파악하였다. 대부분의 환경요인과 식생요인은 영구방형구내 미소지소간에 변이를 나타내었다. 환경요인 중에서 공간의존도가 높은 요인들은 지형적요인(고도, 경사도), 낙엽층 두께, 토양수분 함량 및 상대광도이었고, 공간의존거리가 상대적으로 짧은 요인은 낙엽층 두께, 상대광도 및 마그네슘 함량이었다. 식생요인 중에서 아교목층의 피도, 가을 초본층의 피도 및 철쭉꽃의 피도를 제외하고는 모든 변수들의 공간의존도는 높은 편이었다. 교목층의 피도, 관목층의 피도 및 가을 초본층의 종다양성 지수의 공간의존거리는 15 m 이내이었고,초봄 초본층의 종풍부도와 종다양성지수 및 가을 초본층의 종풍부도의 공간의존거리는 28∼48 m이었다. 초봄과 가을 임상식물의 종풍부도와 종다양성지수의 공간분포에 영향을 주는 요인으로는 낙엽층 두께, 경사도, 아교목층의 피도, 관목층의 피도, 조릿대의 피도 등이었는데,그 중에서 가장 크게 영향을 주는 요인은 낙엽층 두께로서 낙엽층 두께가 두꺼운 곳일수록 종풍부도와 종다양성지수가 낮은 경향이었다. 본 조사지역에서 낙엽층의 공간 분포에 영향을 주는 요인들로는 바람의 방향, 미소지형 및 관목의 밀집정도로 추정되었다.
아치형 공동의 열원 경계에 대한 열전도 특성은 반무한평면이나 원형공동에 대한 열전도 특성과는 다른 양상을 나타낸다. 본 연구에서는 지하 냉동저장 pilot plant 의 운영을 통하여 계측된 저장공동 주위안반내 온도분포패턴의 분석을 통하여 아치형 공동의 열원 경계를 갖는 새로운 열전도식을 유도하였다. 계측된 암반온도 분포패턴은 선형적 변화와 로그함수적 변화의 중간적인 양상을 보였다. 열전파에 미치는 열물성 변수들의 영향도 분석 및 도출된 열전도식과 현장계측에 의한 암반온도 분포양상의 비교를 통하여 암반의 열물성을 추정하였다. 추정된 암반의 열전도도와 비열은 실내시험에 의한 무결 암석의 열물성과 비교해 20~25%의 차이를 보였다. 이는 암반내의 절리와 지하수의 영향에 기인한 것으로 판단되는데, 앞으로 현지암반에 대한 이들 영향요소의 조사와 열물성의 측정 및 비교분석을 통하여 정량적인 상관관계의 규명이 이루어져야 할 것이다.
K(H/sub 0.34/D/sub 0.66/)₂PO₄는 KH₂PO₄(KDP)의 수소원자를 중수소가 일부 치환한 결정이다. 실험에 사용한 시료는 KDP 원료시약을 중수(D₂O)에서 성장시킨 것으로, 단결정 구조해석을 통해 D와 H의 점유율을 정련하였다. 본 연구에서는 상전이에 따른 결정구조의 변화를 연구하기 위하여 한국원자력연구소의 연구용 원자로인 하나로에 설치된 고분해능 분말회절장치(HRPD)로 상온에서부터 10K 까지 온도를 변화시켜가며 회절패턴을 측정하였다. 그 결과 190-l95K 사이에서 상전이가 일어났으며, 이것은 DSC(Differential Scanning Calorimetry) 측정결과와 상온에서 단결정 분석결과 D의 점유도로 계산한 상전이 온도와도 잘 일치한다. 10K와 298K에서 측정한 회절패턴에 대해 프로그램 FullProf를 사용하여 각각 리트벨트 구조정련을 수행한 결과, 상온에서는 정방정계이며 공간군은 I-42d 이고 저온에서는 사방정계인 Fdd2로 변한다. 온도변화에 따른 핵밀도 분포를 측정한 결과 상온에서 D/H는 2회 대칭축을 중심으로 50% 점유도의 두 가지 가능한 위치를 갖는 무질서(disorder) 상태로 존재하나 온도가 내려갈수록 한 쪽으로 치우쳐 상전이 온도 아래에서는 하나의 산소와 결합하여 질서(order) 상태를 보이며 다른 하나와는 수소결합을 이룬다.
본 연구에서는 천안시, 아산시의 $100m{\times}100m$격자 내에 집계된 소상공인 분포가 가지는 공간적 의존성(Spatial Dependency)과 공간적 이질성(Spatial Heterogeneity)을 전역적(Global), 국지적(Local) 공간 자기상관(Spatial Autocorrelation)을 통해 측정 및 가시화하였다. 먼저 탐색적 공간데이터 분석방법(ESDA: Explotory Spatial Data Analysis)인 Moran's I Index를 통해 연구지역에서 소상공인 분포의 정적(Positive)공간자기상관이 발생하는 것을 확인하였으며, 국지적 공간자기상관 지표(LISA : Local Indicators of Spatial Association) 중 하나인 Getis-Ord $GI{\ast}$를 통해 공간자기상관의 국지적 패턴을 가시화하였다. 이를 통해 소상공인 상가점포의 입지요인 분석 시 적용할 변수와의 관계에 대해 공간회귀모형의 적용이 타당함을 증명하였으며, 소상공인의 분포와 모바일 트래픽 기반의 시간대별 유동인구, 토지이용 혼합성 지수 그리고 주거지, 상점, 도로망, 교통결절점과의 공간영향관계를 지리가중 회귀분석(GWR : Geographically Weighted Regression)을 통해 분석하였다. 최종적으로 다중공선성(Multicollinearity)이 발생했던 버스정류장 접근성, 오후시간대 유동인구, 저녁시간대 유동인구를 제외한 6개의 변수를 적용하였고 GWR 모형이 OLS모형보다 주요통계량에서 모형 설명력이 개선됨을 도출하였다. 분석에 최종적으로 적용된 6가지 변수의 회귀계수와 국지적 결정계수(Local $R^2$)에 대해 연구지역 내에서 공간적으로 변화하는 변수별 영향력을 가시화하였다. 본 연구는 실질적으로 측정된 방식의 유동인구 정보를 적용함으로써 상권을 이용하는 도시민의 동적 정보를 반영한 것이 상권분석을 수행한 다른 연구들과 차별적인 성격을 가진다. 마지막으로 이러한 동적정보와 변수들의 공간적 상호작용을 구조화하기 위해 미시적 공간단위에서 공간통계학(Spatial Statistical)적 모형 적용을 통해 상권분석의 새로운 프레임을 제시하였다는 점에서 연구적 의의를 가진다.
생태적 지위는 생물 종이 차지하는 특정 지위 또는 역할로 시간과 공간, 먹이자원에 의해 주요한 영향을 받으며, 중첩 정도에 따라 종간 경쟁관계를 밝혀낼 수 있기 때문에 지리정보시스템을 기반으로 다양한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 한국에 서식하고 있는 Pelophylax속 참개구리(P. nigromaculatus)와 금개구리(P. chosenicus) 두 종의 공간적 생태정보를 통해 생태적 지위를 알아보고, 지리적 분포 범위를 예측하여 종간 공존지역과 분포 패턴에 대하여 알아보았다. 그 결과 두 종의 분포에 영향을 끼친 주요 변수는 고도로 확인되었으며, 고도는 종들이 분포한 기후와 상관관계를 나타내고 있었다. 두 종이 분포한 생태적 지위는 매우 높게 중첩되어 있었으며, 참개구리가 분포한 지역은 금개구리가 분포한 대부분 지역을 포함하는 동소적인 분포 패턴을 보였다. 공존하고 있는 지역에서 두 종이 출현한 지점들은 음의 상관관계를 나타내고 있어, 약한 경쟁이 발생하고 있음을 암시했다. 비록 본 연구에서는 종간 동소적 분포 형태를 나타낸 원인과 경쟁관계에 영향을 주는 주요한 요인에 대해서는 확인하지 못했지만, 추후 미시적인 관점에서 두 종이 함께 공존하는 지역을 대상으로 다양한 환경변수들에 대한 보다 세밀한 분석(필지, 수로, 논둑 등)이 수행된다면 종간 경쟁을 최소화하는 다양한 기작들을 확인할 수 있을 것이라고 판단된다.
한국 남동해역은 매년 하계에 집중적으로 냉수대가 형성되어 빈번한 이상해황이 발생한다. 본 연구에서는 이 해역에서 발생하는 표층수온 분포의 공간 변화를 분석하기 위해 2018년 6월에서 9월까지 고리와 정자 부이에서 관측한 해양현장 수온 데이터와 GHRSST Level 4 재분석 해수면 온도(sea surface temperature: SST) 자료를 이용하였다. 부이 자료는 두 지점의 시계열적 수온 변동 분석에, GHRSST 자료는 연구해역 전반에 걸친 일별 SST의 분산과 가중공간중심(weighted mean center: WMC)을 계산하는데 이용하였다. 부이의 수온이 낮아지면 연구해역 SST의 분산이 증가하는 경향을 보였으나, 전 기간 일치하게 나타나지는 않았다. 이는 GHRSST가 재분석 자료로 연안의 민감한 수온변화를 반영하지 못하기 때문이다. 이와 같이 전 해역의 SST 변화를 대표하는 통계적 분산만으로는 연안의 국지적인 소규모의 수온변화를 파악하거나, 냉수대 발생해역의 위치 및 범위를 탐지하기에는 한계가 있다. 따라서 차가운 수괴가 발생하는 공간적인 위치를 정량적으로 파악하기 위해 WMC를 활용하여 분석한 결과 냉수대가 발생했을 때, WMC가 연구해역의 공간중심(mean center: MC)으로부터 북서 해역 쪽에 위치하였다. 이는 SST의 WMC 위치 정보를 통해 차가운 표층수온의 분포가 어디에서 어느 정도 나타나는지를 정량적으로 파악할 수 있음을 의미하며, 향후 냉수대 규모 및 지역 확산 범위 탐지에 WMC의 활용 가능성을 알 수 있었다.
본 논문에서는 순방향 2층 신경망의 연결강도(weight) 분포 특성을 분석한다. 일반적으로 신경망의 학습은 많은 시간이 소요되지만, 현재 학습 알고리즘으로는 새로운 문제가 주어질 때 이전에 수행된 학습 정보의 도움 없이 새로이 학습과정을 수행해야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는, 신경망의 학습을 주어진 문제를 해결할 수 있는 연결강도 공간(weight space)상의 한 점(point)을 찾는 과정으로 이해하고, 연결강도 공간에서 이러한 해(solution)가 되는 점들의 분포를 조사하여 이를 새로운 문제의 학습 시 초기 연결강도의 선정에 적용하는 방법을 제안한다, 제안된 연결강도 분포를 이용한 초기화 방법을 패턴분류 문제에 적용하였고, 기존의 무작위 초기화보다 학습 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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