본 연구에서는 결측된 일교통량의 대체를 위하여 교통공학에서 많이 활용되고 있는 기존의 선형내삽법에 공간상관성 기법을 고려한 새로운 선형내삽법을 제안하였다. 일교통량과 같이 시간적 특성을 지닌 자료를 공간위에 배치하여 공간적 상관성을 고려할 수 있도록 하였다. 공간상관성을 측정하기 위하여 일교통량의 순환성을 감안하여 같은 주의 요일간 상관성과 주별 같은 요일의 상관성을 나타내는 지표로서 Moran Index를 사용하였다. 실제 분석을 위하여 한국건설기술연구원에서 제공한 2004년 11월의 28일간의 일교통량 자료를 $4{\times}7$ 격자 형태로 배치하여 일별 교통량자료를 공간화 시켜 공간 상관성을 살펴보았으며, 여러 가지 통계적 지표를 통하여 공간 선형내삽법의 우수성을 확인하였다.
본 논문에서는 공간 다중화 방식과 다중안테나 다이버시티 기법에 대한 안테나 선택 및 스위칭 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은, 공간적 상관도가 존재하는 채널에서, 안테나 선택을 통해 공간적 상관도를 극복하고 다이버시티와 공간다중화의 스위칭을 통해서 시스템의 오차확률을 개선시킨다. 즉, 제안된 시스템은, 4×2 안테나 환경에서 2개의 전송 안테나를 선택하고, STTD와 BLAST를 순시 채널 정보에 따라 비교하여, 안테나를 선택하고 두 기법을 스위칭 하는 시스템을 제안한다. 모의 실험을 통해, 제안한 안테나 선택 및 스위칭 기법이 2×2 시스템에서 안테나 스위칭 기법보다 낮은 상관도에서 약 2.3㏈, 높은 상관도에서 약 3㏈의 성능 향상이 있음을 확인할 수 있다.
본 연구는 공간통계적 방법을 이용하여 산불발생의 위험도를 통계적으로 예측하고자 하였다. 연구 재료는 전국에서 발생한 1991년부터 2008년까지 산불발생 위치자료를 이용하였다. 점사상을 양적데이터로 전환하기 위해 전국을 공간격자로 구성하여 격자형 자료화 하여 사용하였다. 전국산불 발생위치를 산불발생위치들 간의 공간상관성을 고려하여 일반적인 통계모형에 공간통계적인 기법을 더하여 산불발생의 위치를 더욱 정확하게 추정하고자 하였다. 이를 위해 회귀모형과 공간모형의 혼합모형의 한 방법인 regression kriging 방법을 적용하였다. 그 결과 공간상관성을 고려한 공간통계적 방법은 산불발생의 공간적 군집을 더욱 정확하게 예측할 수 있었다.
역학 분야에서 질병 자료들은 종종 시간과 공간에 따라 축적되고, 경우에 따라서는 이들 자료의 시간과 공간 상관성이 복잡한 경우가 존재한다. 이런 공간과 시간의 복잡한 상관구조 때문에, 질병 자료를 분석하기 위하여 최근에 베이지안 공간시간 분석 방법에 관한 연구가 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 이런 공간시간 상관성이 있는 질병 자료를 분석하기 위한 공간시간 모델링에 관한 기본적인 개념을 소개하고, 베이지안 공간시간 모형들에 관해 소개하였다. 그리고, 국내 A형 간염 발생자 자료를 논문에서 소개된 통계 모형을 이용하여 분석하여, 공간시간 모형의 중요성을 제시하였다.
문제 인스턴스 탐색 혹은 자동 생성은 알고리즘 분석 및 테스트에 적용될 수 있으며, 하드웨어, 소프트웨어 프로그램, 계산 이론 등 다양한 수준에서 연구되어온 주제이다. 본 연구에서는 해(解) 공간에 사용된 목적값-거리 상관관계 분석을 문제 인스턴스 공간에 적용하였다. 문제 인스턴스의 목적값은 문제에 따라 알고리즘의 수행 시간과 최적해를 잘 구하는 정도로 정의하였다. 이러한 정의는 문제 인스턴스의 난이도로 해석할 수 있다. 상관관계는 3가지 측면에서 분석하였다: 첫째, 알고리즘과 거리 함수에 따른 상관관계 차이, 둘째, 알고리즘의 개선 전/후의 상관관계 변화, 셋째, 문제 인스턴스 공간과 해당 문제의 해 공간 사이의 연관성. 본 논문은 문제 인스턴스 공간에 상관계수 분석이 어떻게 적용될 수 있는지 보여주며, 문제 인스턴스 공간 분석을 본격적으로 다루는 첫번째 시도이다.
영국에서는 지역구분이 필요없고 상대적으로 긴 재현기간에 대해서도 안정적인 확률강우량 추정이 가능한 FORGEX (Focused Rainfall Growth Extension) 기법을 개발하여 강우자료의 지역빈도해석을 수행하고 있으며, 지역빈도해석에 적합한 모집단 성장곡선으로부터 네트워크 최대값(network maximum, netmax) 자료의 분포위치를 고려하기 위하여 영국 강우자료를 이용한 공간상관식(ln $N_e$)을 유도하였다. 이런 이유로 영국에서 개발된 공간상관식을 우리나라에 적용할 경우 부정확한 확률강우량을 산정하는 문제점이 발생한다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 우리나라 기상청 산하 유인관측소 지점 중 30년 이상의 긴 강우자료를 보유한 64개 지점의 강우자료를 이용하여 공간상관식을 유도하였다. 지점 간의 합리적인 비교를 위해 1973년부터 2014까지를 기준기간(reference period)으로 정하였고, 강우지속시간, 지점 수, 네트워크 면적 등 3가지 변수를 고려하여 공간상관식을 유도하였다. 유도된 공간상관식을 FORGEX 기법에 적용하여 지역빈도해석을 수행하였고, 기존의 영국식을 이용하여 산정한 확률강우량 값과 비교 분석하였다. 그 결과 우리나라 강우자료를 이용하여 새롭게 유도한 공간상관식은 기존의 영국식 보다 정확한 것으로 나타났고, 이를 FORGEX 기법에 적용한 결과 영국 공간상관식은 새롭게 개발한 공간상관식보다 확률강우량을 과소 추정하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 기존 FORGEX 기법에서 내포하고 있는 부정확성을 보완할 수 있고, 긴 재현기간에 대한 확률강우량을 보다 정확하게 추정할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 선형 배열 균일 안테나에 입사하는 신호들의 상관행렬을 강건하게 생성하여 부공간 기반 기법의 도래각 추정 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 기존의 부공간 기반 도래각 추정 기법은 상관행렬을 구한 후 신호 부공간과 잡음 부공간으로 분리하여 도래각을 추정한다. 그러나, 낮은 SNR, 작은 개수의 스냅샷에서 구해지는 상관행렬의 성분은 안테나의 잡음 성분으로 인하여 신호 부공간을 부정확하게 추정하여 도래각 추정 성능을 저하시킨다. 따라서, 기존의 상관행렬로부터 구해지는 가상의 신호 벡터를 슬라이딩 방식으로 배열함으로써 강건한 상관행렬을 생성한다. 기존의 상관행렬과 제안하는 강건한 상관행렬의 비교 분석을 위하여, 부공간 기반 기법의 대표적 방법인 MUSIC, ESPRIT을 이용하였다. 시뮬레이션 결과, 계산 복잡도는 기존의 상관행렬 대비 2.5% 이내 증가하였으나, 도래각 추정성능은 RMSE 1° 기준 SNR이 MUSIC, ESPRIT 모두 3dB 이상의 우수한 도래각 추정 성능을 보였다.
본 연구에서는 최근 들어 그 중요성이 부각되고 있는 도시공간의 보행환경 평가와 관련하여 지역의 보행친화도와 물리적 사회경제적 특성과의 상관관계를 공간통계학적 측면에서 분석 하였다. 이를 위해 부산광역시의 2개 구의 보행성 지수(Walkability Index)를 정량적으로 산출하였고 이에 대한 전역적 국지적 공간 자기상관 측정을 수행하였다. 또한 Walkability Index에 대해 도시환경 변수와의 상관성을 파악하기 위해 지리가중 회귀분석(GWR : Geographically Weighted Regression, 이하 GWR)을 수행하였다. 연구결과 연구지역의 Walkability Index에서 통계적으로 유의한 수준의 공간 자기상관 수치와 군집이 도출되었다. 또한 GWR 분석결과 OLS(Ordinary Least Square Regression, 이하OLS) 회귀모형보다 통계적으로 개선된 추론이 가능 하였으며, 보행 환경변수에 대한 국지적 수준의 영향관계를 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과들은 지역의 보행환경 평가 및 그와 연관된 환경변수의 탐색 시 공간 통계학적 접근이 효과적일 수 있음을 시사한다.
유역 내 발생하는 강우의 공간적인 분포는 인접성 및 거리에 따라 달라질 수 있다. 공간자기상관 분석은 공간단위(유역 또는 행정구역)의 변수(강수 등)가 주변지역과 갖는 관계를 통해 얼마나 분산되어 있는지 혹은 군집되어 있는지를 판별하는 기법으로 최근 많은 연구에서 활성화 되고 있다. 본 연구에서는 낙동강유역을 대상으로 1980~2000년까지 20개년의 기상청을 통해 수집한 강우자료와 CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)에서 제공하는 기후변화 자료 중 가용할 수 있는 20개 모델의 강우를 수집하였다. 기후변화 자료는 정상성 분위사상법으로 지역오차보정을 실시하고 불확실성을 저감하고자 베이지안 모델 평균기법을 통해 새로운 시계열을 생성하였다. 생성된 시계열의 공간적인 분포를 정량적으로 평가하고자 중권역별 공간자기상관 분석을 수행하였다. 대부분의 연구에서는 GIS를 활용하여 정성적으로 강우의 분포를 나타내고 있지만 본 연구에서는 공간단위의 인접성 또는 거리에 따른 척도를 기반으로 공간자기상관을 탐색할 수 있는 Moran's I와 LISA(Local Indicators of Spatial Association)기법을 적용하였다. Moran's I는 전체 연구지역에 대한 관계를 하나의 값으로 보여주는 전역적인 기법이며, LISA는 상대적으로 넓은 지역을 국지적으로 구분하여 특정지역에 대한 Hot spot 및 Cold spot을 통해 공간자기상관 정도를 나타내는 국지적인 기법이다. 두 기법을 적용하기 위하여 인접성 기반의 공간매트릭스를 산정하고 계절별 관측값과 베이지안 앙상블 강우의 Moran's I 및 LISA 분석을 실시하였다. 관측자료와 베이지안 앙상블 강우의 분석결과가 매우 유사하게 나타남으로써 베이지안 앙상블 강우의 공간적인 분포가 관측강우를 충분히 재현하고 있다고 판단된다.
최근 기상변동성 증가와 극치수문사상의 발생빈도 증가로 인한 기상재해가 빈번하게 일어나고 있다. 이러한 기상현상으로 인한 재해의 예방을 위해서 사전에 위험을 인지하고 그 규모를 예측할 수 있는 여러 기법들이 기상레이더 또는 수치예보자료 등을 이용하여 개발 및 적용되고 있다. 이 과정에서 해결해야 할 여러 문제점들이 있는데, 우선 수치예보자료 또는 기상레이더자료를 종관기상관측소 및 자동기상관측지점의 지상관측 강수량과 연계하여 평가하는 과정이 필요하고, 현재시점에 형성되어 있는 강우장의 공간 이동 예측 기법이 확보되어야 할 것이다. 전북지역은 게릴라성 집중호우가 빈번한 산악형 강수와 산지유역의 급한 하천경사가 맞물려 인명 및 재산피해가 매년 발생하고 있으며, 과거 돌발홍수가 발생한 사례가 있어 이상기후 및 기후변화로 인한 홍수 위험도가 커질 것으로 전망되고 있다. 본 연구는 전라북도의 기상재해 예측모형 개발을 위한 사전 분석과정으로 전라북도지역에서 관측된 기존의 대규모 강수사상을 이용한 강수사상의 특성 분류 및 관측소간 공간상관성을 분석하는데 목적을 두고 있다. 강수사상의 특성분류를 통해 강수 발생형태에 따른 기상학적 영향인자, 강수의 발생량 및 이동특성 예측의 정도를 향상시킬 수 있으며, 분류 기법으로 SVM(support vector machine)을 이용한 자동분류를 적용한다. 또한 관측소간 공간상관성 분석을 위하여 각 관측소 강수량간의 조건부 확률을 이용한다. 예로써 부안관측소에 강수가 발 생했을 때, 부안관측소의 강수량 조건에 의한 전주관측소 강수량 확률을 다음과 같이 구성할 수 있다. �揚滑斂�수량�咀刮활�수량��. 공간상관성 분석과정에서 관측소간 강수 이동시간에 따른 강수 발생 시간의 차이 또한 고려하며, 과거 기상관측 자료의 분석을 통해 전라북도지역의 관측소간 강수발생의 공간적 상관성을 규명하고, 단기예측 모델 개발을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다. 또한, 기후변화시나리오에 의한 미래 강수량의 지역적 상세화 과정에도 본 연구를 통한 결과를 이용할 수 있을 것이라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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