기존의 최적경로 알고리즘은 통행거리 통행시간, 통행량 등의 통행값을 통하여 최적경로를 제공하였다. 하지만 이렇게 제시된 최적경로는 사용자의 도로에 대한 인지도를 고려하지 않음으로써 자신이 인지하거나 다수의 사용자가 선호하는 경로를 고려하지 못하는 단점이 있었다. 따라서 본 연구에서는 통행거리와 통행시간을 고려하면서 사용자의 인지도를 고려한 최적경로를 개발하는 것이 본 연구의 목적이다. 기존의 통행시간 예측방법에는 ARIMA모형, Kalman Filter모형, 확률과정모형, 신경망모형, 회귀모형 등 여러 가지 방법이 있으나 본 연구에서는 단기 통행시간 예측에 적합한 Kalman Filter 모형을 적용하였다. 인지도를 고려한 최적 경로를 제공하기 위한 기존의 방법은 회전에 대한 가중치를 부여하여 최적경로 탐색시 최소한의 회전을 유도하고 있다. 하지만 회전에 대한 가중치를 주는 방법은 경험적인 방법으로서 만약 신설된 길에 대한 경로 제공, 또는 개량된 길에 대한 경로를 제공할 때 문제점이 나타난다. 본 연구에서는 이 같은 문제점을 해결하고자 공간구조의 속성을 정량적으로 분석하고 평가하는 기법인 Space Syntax 이론을 적용하였다. 운전자들을 대상으로 실시한 설문조사 결과 본 연구에 의한 알고리즘이 기존의 최적 경로보다 더 선호하는 것으로 나타났다.
예측의 정확성은 비용의 감소나 고객서비스의 제고를 위해 필수적으로 선행되어야 하기에 현재까지도 많은 연구자들에 의해 연구되고 있는 분야이다. 본 연구에서는 국내 항만의 컨테이너 물동량 예측에 있어 대표적인 비선형예측모형인 인공신경망모형과 ARIMA모형에 대한 비교연구를 수행하는데 목적을 두었고, 컨테이너 물동량 예측력 제고를 위해 ARIMA모형과 인공신경망(ANN)모형을 결합한 하이브리드모형을 사용해 다른 모형들과 예측성과를 비교하고자 한다. 특히 인공신경망모형의 네트워크 구조 설계에 부분에 있어 방대하며 복잡한 탐색공간에서도 전역해 찾기에 효과적인 기법으로 알려져 있는 유전알고리즘을 사용함과 동시에 인공신경망의 대표적인 모형으로 알려진 다층 퍼셉트론(MLP)뿐만 아니라 시간지연네트워크(TDNN)를 사용해 예측성과를 비교하였다. 그 결과 ANN모형과 하이브리드모형이 ARIMA모형보다 더 뛰어난 예측성과를 보이는 것으로 나왔다.
도시지역의 내수침수피해는 거의 매년 발생하고 있으며, 반지하와 같은 거주공간이 매우 취약한 상태이다. 특히 최근에는 지하철, 지하상가 등이 대규모 개발되고 복합네트워크화 되어 지하공간의 침수대책과 대피방안 마련이 시급한 상황이다. 일본의 경우 2000년 토카이 호우피해 후 통합유출해석 모형을 개발하였으며, 1999년 및 2003년 후쿠오카 침수피해 발생 후 특정도시하천침수피해대책법을 제정, 1999 후쿠오카, 2004년 하마마츠, 2008년 카누마 피해 후 일본 방재연구소에서는 실시간 1차원 지표범람모형과 모니터링을 통한 실시간 내수침수지도를 개발하였다. 특히 지하공간에 대해서는 "지하공간에 유입하는 범람수가 계단상 보행자게에 주는 위험성에 관한 연구" 등 실험을 바탕으로 각종 지하공간 침수대책 매뉴얼 및 지하시설의 침수시 피난확보계획 지침, 지하공간 침수대책 가이드라인 등 인명피해를 줄이고자하는 노력이 계속되어 오고 있다. 우리나라는 2006년 경기도 고양시 3호선 정발산역이 침수되었으며, 2010년 서울시 지하철 2호선 사당역 및 4호선이 침수되는 등의 지하철 침수피해와 2010년 서울시 광화문 지하상가, 인천시 부평구 우림라이온스 벨리, 우남플라자, 계양구 농협하나로마트, 서원아파트 등의 지하상가와 지하다층의 침수피해가 발생하였다. 특히 2006년 3호선 정발산역 침수는 17시간이나 지하철이 불통되었고 이로 인하여 심각한 교통 체증이 유발 되었다. 본 연구에서는 2010년 집중호우로 인한 서울, 인천지역의 지하공간 침수피해를 중심으로 최근 10년간 지하공간 침수피해사례로부터 대표적인 침수피해 원인 및 특성을 정리하였으며, 그 결과 지하공간 침수의 주요원인은 지상공간의 침수류가 지하공간으로 유입하고, 지하공간의 배수설비 용량부족, 지하공간으로의 유입을 방지하기위한 방지턱, 차수판, 침수시 비상전원 공급, 침수시 지하공간 대피 매뉴얼의 부재 등 다양한 원인이 있는 것으로 나타났다. 특히, 소방방재청에서 고시한 '지하공간 침수방지를 위한 수방기준'에 지하공간 침수 방지를 위한 각종 시설의 설치 및 대피 경로지정 등에 대한 기준이 마련되어 있으나, 지하공간 중 유동인구가 가장 많은 지하철역에서 조차 침수에 대한 행동매뉴얼이나 대피에 대한 가이드라인이 마련되지 않은 것으로 나타났다. 따라서, 지하공간 침수를 방지하기 위하여 센서를 이용한 자동 차수판과 경보기 설치, 지하공간의 사람들이 안전한 대피로를 찾을 수 있도록 지상공간 및 지하공간 출입구를 모니터링 할 수 있는 CCTV의 설치, Dry Area를 두어 비상대피 할 수 있는 공간의 마련 등 시설적인 부분에 대하여 '지하공간 침수방지를 위한 수방기준'을 더욱 강화할 필요가 있으며, 지상공간의 침수 상황을 고려한 지하공간의 대피매뉴얼 또는 가이드라인 등의 수립이 필요하다. 또한 이와 더불어 재산 및 인명피해를 더욱 효율적으로 줄일 수 있도록 실시간 예 경보를 위한 침수해석 모형의 개발이 시급하다.
IDF 곡선은 수리구조물의 설계에 이용되며 본 연구에서는 기후변화를 고려한 GCM의 시간적 공간적 축소화기법을 통하여 미래의 IDF 곡선을 생성하였다. GCM자료로는 HadCM3과 CGCM3의 지역주의와 경제발전을 지향하는 A2시나리오를 이용하였다. GCM자료에 대한 공간적인 축소화기법으로 다중회귀 모형인 SDSM(Statistical DownScaling Model)을 이용하여 2030년, 2050년, 2080년의 미래의 일강우 자료를 생성하였다. 이를 다시 시간적 축소화기법인 GEV분포를 이용한 Scaling-Invariance기법을 적용하여 시단위의 강우자료를 생성하였다. 이를 통해 최종적으로 HadCM3과 CGCM3에 대한 각각 미래의 IDF곡선을 생성하였다. CGCM3의 경우 지속적인 강우강도의 증가를 보였지만 HadCM3의 경우 2050년대 감소하다 2080년대 다시 증가하는 양상을 보였다. 또한 CGCM3의 경우 HadCM3의 경우보다 좀 더 높은 강우 강도를 보였다. 본 연구의 대상지역은 서울지역이며 생성된 자료의 신뢰성을 확보하기위하여 서울기상관측소의 1961년부터~2000년까지의 일단위 강우자료를 이용하여 검 보정을 수행하였다.
본 연구에서는 안동댐유역을 대상으로 분포형 모형과 미계측유역 자료생성방법인 공간확장자료 생성방법을 사용하여 47개 미계측유역에 대해 홍수유출 시계열자료를 생성하고 3개 관측유역을 포함한 총 50개 유역에 대해 첨두유량을 추출하여 분석함으로써 강우의 공간분포가 유출에 미치는 영향을 실제유역과 실제사상에 대해 자세히 분석하였다. 20개 사상에 대해 GRM 모형의 매개변수 보정 및 검증결과 적절한 모형효율 통계결과를 얻었다. 이 추정된 매개변수와 실제강우(강우의 공간분포를 고려한 강우) 및 공간평균강우(실제강우를 공간적으로 평균한 강우)를 사용하여 50개 유역의 홍수유출 시계열자료를 생성하였으며 이 시계열 자료 중 첨두유량을 추출하여 분석한 결과 공간평균강우에 의한 첨두유량의 분포는 실제강우에 의한 첨두유량의 분포와 차이가 있었다. 강우의 분포가 유역전반에 비슷한 경우에는 실제강우와 공간평균강우에 의한 첨두유량의 분포가 비슷하거나 약간의 차이가 있었다. 하지만 호우가 상류 또는 하류방향으로 이동하거나 강우가 무작위로 분포되는 경우에는 공간평균강우에 의한 첨두유량의 분포가 실제강우에 의한 첨두유량의 분포보다 크게 좁아지는 것을 보였다. 이러한 사상의 비율을 조사한 결과 강우의 공간적 변동성을 고려하지 않고 홍수유출을 모의한다면 약 35%의 사상에 대해서는 적절하지 않은 첨두유량 모의결과를 얻을 수 있는 것으로 조사되었다. 따라서 홍수량 산정 또는 수자원 설계 시 강우의 시간분포 뿐만 아니라 공간분포 또한 고려해야 한다. 계측유역과 미계측유역의 첨두유량의 관계를 조사한 결과 낙동강 지류들에 위치한 미계측유역들의 첨두유량들은 그 크기가 넓게 분포됨에 따라 계측유역의 첨두유량을 사용하여 생성한 power law 관계를 이 미계측유역들의 첨두유량 추정 시 사용할 수 없었다. 또한 계측유역들의 첨두유량 또는 미계측유역 중 상하류로 연결된 비독립적인 소유역들의 첨두유량간에는 power law 가 존재하였으나 낙동강 지류들에 위치한 독립된 소유역들의 첨두유량들 간에는 상관관계가 없었다.
본 연구에서는 소프트웨어 신뢰성 분야에서 많이 사용하는 Weibull 수명 분포((Goel-Okumoto, Rayleigh, Type-2 Gumbe)에 근거하여 유한 고장 NHPP 소프트웨어 신뢰성 모형을 소프트웨어 개발 모형에 적용한 후, 비용의 속성을 비교하여, 분석하였다. 본 연구를 위하여 소프트웨어 시스템의 정상 운용 중 검출된 고장시간 데이터를 수집하여 사용하였고, 제안된 모형의 모수 추정은 최우추정법을 적용하였으며, 비선형 방정식의 계산은 이분법을 사용하여 해결하였다. 그 결과, 첫째, 소프트웨어 개발 모형의 단위 시간당 테스팅 비용과 단일 고장을 제거하는 비용이 증가하면 비용은 증가하였지만 방출시간은 변하지 않았고, 정상적인 시스템 운용 중에 검출된 고장 수리 비용이 증가하면 비용 증가와 함께 방출 시간도 지연됨을 알 수 있었다. 둘째, 제안된 모형들을 종합적으로 비교 분석한 결과, Type-2 Gumble 모형이 Rayleigh 모형과 Goel-Okumoto 기본 모형 보다 개발비용이 적고, 방출 시간 포인트도 상대적으로 빨라서 가장 효율적인 모형임을 알 수 있었다. 셋째, 본 연구를 통하여 Weibull 분포 모형의 개발비용 속성을 새롭게 분석하였으며, 분석된 데이터는 소프트웨어 개발자들이 개발 비용과 방출 시간에 대한 속성을 탐색하는 데 필요한 설계 데이터로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
우리나라는 기상학적 지리학적 영향으로 여름철에 강우가 집중하여 내리며 최근에는 짧은 시간에 많은 양의 강우가 내리는 집중호우의 발생빈도가 증가하고 있다. 이러한 집중호우는 하천의 수위를 증가시켜 하천범람 및 제방붕괴의 위험을 가져와 많은 재산과 인명피해를 가져올 수 있다. 하천 수위의 예측은 기존에 물리적, 개념적 모형을 통해 강우-유출을 해석하는 과정에서 주로 다루어 졌다. 그러나 자연현상인 강우와 유출관계를 규명하는 과정은 지역의 다양한 특성, 강우의 시 공간적 분포 등 복잡하고 다양한 인자를 고려해야 한다는 문제와 부딪쳐 많은 어려움을 겪어왔다. 따라서 본 연구에서는 복잡한 비선형 과정들의 모형화가 가능한 인공 신경망 모형을 이용하여 수위예측 모형을 구성하고 100mm이상의 강우가 연속해서 내린 호우사상을 훈련시켜 집중호우 발생시 수위예측에 활용하고자 하였다. 이를 위해 구성된 인공신경망 모형을 금강유역 보청천에 적용한 결과 중소하천유역인 보청천 유역의 홍수위 예측에 적용이 가능함을 확인하였다.
확산-유추 지형학적 순간단위도는 통계물리적인 모형으로 이론적 물리적으로 뛰어난 모형임에도 불구하고 유역의 동적 매개변수인 특성유속과 확산계수의 산정이 어려워 실제적인 사용이 제한되어 왔다. 이러한 난제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 금강수계의 보청천 산성유역을 대상으로 전역최적화 기법인 SCE-UA를 이용하여 확산-유추 지형학적 순간단위도 모형의 동적 매개변수 산정하였으며, 모형의 재현성을 3개의 수문사상을 이용하여 검토하였다. 매개변수의 최적화 결과 차수 단계별 특성유속 및 확산계수의 증감은 변동을 보이지만, 전체적인 경향성은 특성유속의 경우 하천차수가 커질수록, 즉 하류방향에 대해 증가 경향을 나타내며, 반대로 확산계수는 감소되는 경향을 나타냈다. 본 연구에서 적용한 최적화 방법에 향후 지체시간, 분산 및 왜곡도 등의 통계적인 제약조건과 동적 매개변수의 공간적 변화 등의 물리적인 의미를 갖는 제약조건 등이 결합된다면 좀 더 발전된 모형으로 개선될 수 있을 것으로 판단된다.
물순환계를 종합적으로 관리하기 위해서는 물순환계의 모니터링과 해석모형의 구축이 필요하다. 실측자료만으로는 복잡 다양한 물순환계 구조 및 인과관계를 규명할 수 없기 때문에 시간적 공간적으로 변화하는 다양한 수문현상을 일관된 하나의 시스템으로 이해하기 위해 물순환 해석모델을 구축하여 검토할 필요가 있다. CAT(Catchment hydrologic cycle Analysis Tool)은 수문학적으로 균일하게 판단되는 범위를 소유역으로 분할하여 지형학적 요인에 의한 유출 특성을 객관적으로 반영할 수 있게 하며, 토양층에 따라 침투, 증발, 지하수 흐름 등의 모의가 가능하도록 하는 Link-Node 모형으로, 증발산은 기준 증발산을 외부에서 직접 입력하거나, Penman-Monteith 방법을 선택할 수 있으며, 침투는 토양의 수리전도도에 따른 연직방향 침투 및 사면방향 복귀류를 고려할 수 있다. 노드의 지하수 유거를 고려하여 기존 노드-링크 방식 모형의 장기 유출 해석시 제한점을 보완하였으며, Muskingum, Muskingum-Cunge, Kinematic wave 방법을 이용하여 하도추적을 모의할 수 있다. 또한 GUI를 통해 사용자가 손쉽게 모형을 적용하고 관리 할 수 있도록 하고, 여러 시나리오를 적용함에 있어서 편리하도록 개발 중인 모형이다. 본 연구에서는 개발중인 CAT 모형을 평가 하기위해 시험 유역으로 운영 중인 설마천 유역에 적용하여 소유역 분할(노드수), 계산 시간 간격(일/시단위) 등에 따른 적용성을 평가하였다. 관측 자료를 통해 구축 가능한 물리적 매개변수를 통해 해당 유역을 단일 노드 및 다중 노드로 간단히 모형화할 수 있었으며, 모의 결과, 관측 유량과 적절히 일치하는 결과를 얻을 수 있었다. 1시간 단위에 대한 모의에서도 유출을 적절히 모의할 수 있었으며, 소규모 유역에 대한 정밀한 물순환 해석이 가능할 것으로 평가되었다.
도시철도 수요는 일반적으로 4단계 모형에 의해서 역별로 추정하는 경우에는 기존의 모형식으로는 한계를 가지고 있다. 기존의 모형은 행정동 기반으로 도시철도의 수요가 추정되기 때문에 도시철도의 공간적인 역세권의 특성을 반영하기 어렵다. 본 연구에서는 서울시 및 수도권의 역사를 대상으로 설문조사를 통하여 역세권의 공간적 범위별 수단선택의 행태를 분석하고, 모형개발을 위한 기초조사를 목적으로 한다. 본 연구에서는 국내 및 국외의 역세권 설정을 검토하고, 사례조사를 통한 역세권의 공간적 범위 연구, 공간적 범위에 따른 수단 선택 분석, 역세권의 사회, 경제지표의 자료를 토대로 역별 수요를 추정하는 방안이다. 이방안은 자료 수집과 분석에 많은 시간과 노력이 소요되므로 본 연구에서 설문조사한 역사를 대상으로 실적치와 모형치를 검증하는 것으로 한다. 본 연구의 추정결과 역세권을 500m,1000m로 구분하여 추정할 경우 역별 수요의 실적치와 모형치가 가장 근사한 결과를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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