융설 모형을 이용하여 융설 기간 동안의 하천유출량을 모의하기 위해서는 융설 관련 매개변수의 정립이 반드시 필요하다. 우리나라의 경우 관측 자료의 부족으로 인하여 적설분포, 적설심, 적설면적감소곡선과 같은 융설 관련 매개변수의 추출이 불가능 하였다. 본 연구에서는 1997년부터 2003년까지의 겨울철(11월-4월) NOAA/AVHRR 위성영상을 이용하여 한반도의 적설분포도를 추출하고 기상청의 69개소 유인지상기상관측소의 기상자료 중 최심적설심 자료로서 공간내삽법을 통하여 동일한 기간의 최심적설심 분포도를 작성한 후 적설분포도와 중첩하여 남한의 적설심 분포도를 추출하였다. 또한, 적설면적감소곡선은 소양강댐과 충주댐 유역으로 대상으로 평균기온과 적설면적과의 상관관계로부터 각 연도별 선형회귀식을 추출하여 적설면적감소곡선을 작성하였다.
융설 모형을 이용하여 융설 기간 동안의 하천유출량을 모의하기 위해서는 융설 관련 매개변수의 정립이 반드시 필요하다. 우리나라의 경우 관측 자료의 부족으로 인하여 적설분포, 적설심, 적설면적감소곡선과 같은 융설 관련 매개변수의 추출이 불가능 하였다. 본 연구에서는 1997년부터 2003년까지의 겨울철(11월-4월) NOAA/AVHRR 위성영상을 이용하여 한반도의 적설분포도를 추출하고 기상청의 69개소 유인지상기상관측소의 기상자료 중 최심적설심 자료로서 공간내삽법을 통하여 동일한 기간의 최심적설심 분포도를 작성한 후 적설분포도와 중첩하여 남한의 적설심 분포도를 추출하였다. 또한, 적설면적감소곡선은 소양강댐과 충주댐 유역으로 대상으로 평균기온과 적설면적과의 상관관계로부터 각 연도별 선형회귀식을 추출하여 적설면적감소곡선을 작성하였다.
산불감시활동에 의한 탐지확률을 높이고, 감시자원의 효율적인 이용을 위해서는 산불 감시 우선지역에 대한 분석이 요구된다. 따라서 산불감시 우선지역을 추출하기 위해 가시권 분석과 산불발생확률 분석을 실시하였으며, 중첩을 통해 가중치를 부여하였다. 가시권 분석은 탐지확률과 관련된 감시자원의 높이, 산불연기높이, 지형의 roughness에 따른 유효가시거리 인자를 다르게 하여 실시하였다. 산불발생확률은 로지스틱 회귀분석모형과 연료, 기상, 지형인자 및 토지피복, 접근성 인자 DB를 이용하여 분석하였다. 개발된 산불감시 우선지역 분석체계는 산불감시자원의 효율성 제고를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 예상되었다.
본 연구는 지역간 형평성을 분석하기 위하여 교통인프라지표와 통행행태를 통합적으로 고려하였다. 교통인프라지표로는 도로시설, 대중교통시설, 지역특수지수를 이용하였다. 통행행태는 1일자의 버스교통카드데이터를 이용하였다. 공간군집 분석과 전역적 국지적 분석을 통해 얻은 결과 분석단위를 읍 면 동으로 하였을 때 해당지역과 주변지역의 인프라수준이 높은지역(High-High)에서 모두 낮은지역(Low-Low)등 4개의 수준으로 구분되었다. HH type의 지역에서는 버스이용자, 통행, 환승 수가 높고, LL Type의 지역은 내부통행수, 통행시간, 통행거리, 통행속도, 요금항목이 높게 나타났다. 전역적 회귀분석에 의해 교통인프라 수준을 통행행태 변수로 회귀한 결과, 버스이용자수(bus users), 평균환승수(mean_trans), 평균내부통행수(mean_inside), 평균통행속도(mean_speed), 총 4개의 통행특성 변수가 유의하게 추출되었다. 이들 변수를 적용하여 국지적 회귀분석(GWR)을 수행한 결과 전역적 회귀분석에 비해 AIC와 ANOVA 결과 모두 모형의 결과를 유의하게 향상시켜, 경기도 내 통행행태 특성이 교통인프라 수준을 설명하는 데 있어 지역 간 차이가 많이 존재하는 것을 다시 한 번 확인시켜주었다.
단층은 굴착공사 중 발생하는 붕괴의 주요원인 중 하나이다. 하지만 단층대 내에서 주요 파괴면으로 작용하는 단층 핵은 파쇄암과 가우지가 불균질하게 분포하는 부분으로서 전단강도의 분포범위가 넓기 때문에 안정성 해석 시 경험적으로 결정되는 경우가 많다. 본 연구에서는 경주와 울산의 12개 지점에서 채취한 62개의 단층 핵 시료를 대상으로 직접전단시험과 입도 분석을 수행하였다. 실내시험으로 얻어진 결과를 이용하여 회귀 분석을 수행하여 수직응력별 입도에 따른 전단강도의 범위를 결정하였다. 자갈의 무게비는 전단강도와 비례하며, 실트 및 점토의 무게비는 반비례하는 것으로 나타났다. 결정계수는 대부분 약 0.7 이상으로 시료의 불균질성을 고려할 때 비교적 높게 나타났으며, 분석된 회귀모형의 95% 신뢰 구간을 설정하여 무게비에 따른 전단강도의 상한과 하한 범위를 결정하였다.
버스노선은 수요에 대응하여 탄력적인 노선조정이 가능하다. 다만 버스의 노선 조정은 다음과 같은 문제점의 해결이 선행되어져야한다. 첫 번째, 현재 버스 노선 배정의 가장 큰 문제점은 버스의 이용현황을 적절히 고려하지 못한 점, 중복노선 문제 등 수요에 대비한 공급의 불균형을 들 수 있다. 두 번째, 버스이용은 지리적 공간 내에서 일어나는 상호작용 있어서 동단위로 교통 수요를 예측함으로써 교통 수요가 세분화 되지 못한 문제점이 있다. 이러한 문제점들의 해결방안으로 GIS-T Data 및 지리적 가중 회귀분석을 통한 버스 정류장, 버스 노선의 버스 잠재 수요를 파악하고 공급 현황을 분석하여 버스의 수요와 공급의 균형여부를 파악함으로써 효율적 버스 노선을 구축할 필요가 있다. GWR모델을 이용하여 공간적 수요관계를 도출하였다. 공간효과를 고려한 GWR모델을 통해 SCD와 BIS data 이용한 버스 수요를 예측하고 공급과 비교하여 공급 부족을 파악하였다. 전체노선의 노선 과잉지과 부족지역을 파악하였다. 이를 통해서 추가 노선배정이 필요한 곳을 분석하여 버스 최적화를 도모와 GIS의 장점인 시각화를 시도하였다.
이 논문에서는 Washita '92 자료를 이용하여 토양수분의 1차원 및 2차원 통계특성을 추출하였다. 아울러, 토양수분과 토양, 밝기온도(brightness temperature), 식생지수 사이의 상관관계가 어떤지를 선형회귀분석에 근거하여 조사해 보았으며 결과로서 토양수분은 밝기온도와 유의할만한 상관성이 있는 것으로 나타났다. 토양수분의 시간에 대한 감쇠(decay)계수를 각각의 토양군별로 추정하였고, 역으로 이 값을 이용하여 관측전 마지막 강우의 시점을 추정해 본 결과 관측기록과 유사한 20일 정도로 나타났다. 토양수분의 2차원 통계특성 분석은 2차원 상관도와 스페트럼을 도출하고 분석함으로서 수행하였으며 토양과 식생지수에 대한 2차원 분석결과와 비교하였다. 이러한 분석 결과로 토양수분은 공간적으로 매우 높은 상관성을 갖는 토양과 상대적으로 낮은 사오간성을 보이는 식생의 중간적인 2차원 통계특성을 나타냄을 알 수 있었다. 즉, 지형이 완만하여 지형적인 영향이 상대적으로 적다고 알려진 Washita 지역의 경우 공간적으로 높은 상관성을 보이는 토양의 공극에 존재하는 토양수분은 상대적으로 낮은 상관성을 보이는 식생에 의해 교란되고 있음을 파악할 수 있었다. 선형저수지의 개념과 공간적인 확산을 고려한 동역학적 토양수분 모형의 유도과정을 보였고 모형의 매개변수가 토양수분의 1차원 및 2차원 통계특성으로부터 효과적으로 추정될 수 있음을 보였다.
통행하는 보행자의 특징이 상가권리금에 미치는 효과를 실증적으로 모형을 구축하고 시험 하였다. 이 연구를 위한 이론적 근거는 중심지 이론, 입찰지대, 집적이론, 외부수요 이론이다. 자료에는 서울시 100개 $3.3m^2$당 상권의 상가권리금, $3.3m^2$당 상가보증금, $3.3m^2$당 상가월세 그리고 보행자의 특성과 관련된 정보가 포함되어 있다. 실증분석은 서울시 상가 1,307개를 표본을 사용하여 시험하였다. 그리고 자료집합은 회귀나무 및 회귀방법을 이용하여 분석이 이루어졌다. 이 분석한 결과로서, 각각의 상권에서 상가권리금에 영향을 주는 변수는 평일 오후 2시 보행자의 통행량, 평일 오후 4시 보행자의 통행량, 평일 오후 8시 보행자의 통행량이다. 요약하면, 상권의 경제적 기반을 뿐만 아니라 통행 보행자의 특징은 상가권리금을 결정하기 위해 고려되어야한다.
본 연구는 21개 영남권 도시들 간 네트워크 시간거리와 유동량자료를 이용하여 이들 간의 상보성을 추정하고자 하였다. 이를 위해 사람, 화물, 정보, 금융 등 네 가지 유형의 유동이 고려되었다. 이들 중 사람과 화물의 유동은 교통 네트워크상에서, 그리고 정보와 금융의 유동은 통신 네트워크상에서 이루어지는 것으로 구분되어 분석되었다. 연구의 목적을 위하여 먼저 도시들 간 유동의 기댓값이 중력모형에 기초한 회귀분석모형과 이중제약 엔트로피 극대화모형을 통해 추정되었다. 이를 통해 추정된 유동량은 사람 및 화물의 경우 실측 유동량으로부터 그리고 정보와 금융의 경우 추정유동량으로부터 차감하여 양의 결과값, 즉 상보성을 가지는 지를 확인하였다. 분석 결과는 이들 네 가지 유형의 상보성 유동이 공간패턴과 도시계층이라는 측면에서 각각 독특한 도시 네트워크를 형성하고 있음을 보여주고 있다. 이는 이 지역에서 네트워크 도시 모형을 추진하는 과정에서 네트워크 기반시설 공급과 관련된 이슈들을 적절한 방식으로 해결하기 위해서는 상보성의 각 유형별로 맞춤형의 전략이 바람직할 것임을 시사한다.
도시화가 상당히 이뤄지고 기습적인 폭우의 발생이 불확실하게 나타나는 시점에서 재산 및 인명피해를 야기할 수 있는 내수침수에 대한 위험도가 증가하고 있다. 내수침수에 대한 예측을 위하여 실측강우 또는 확률강우량 시나리오를 참조하고 연구대상 지역에 대한 1차원 그리고 2차원 수리학적 해석을 실시하는 연구가 오랫동안 진행되어 왔으나, 수치해석 모형의 경우 다양한 수문-지형학적 자료 및 계측 자료를 요구하고 집약적인 계산과정을 통한 단기간 예측에 어려움이 있음이 언급되어 왔다. 본 연구에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위하여 단일 도시 배수분구를 대상으로 관측 강우 자료, 1, 2차원 수치해석 모형, 기계학습 및 딥러닝 기법을 적용한 실시간 홍수위험지도 예측 모형을 개발하였다. 강우자료에 대하여 실시간으로 홍수량을 예측할 수 있도록 LSTM(Long-Short Term Memory) 기법을 적용하였으며, 전국단위 강우에 대한 다양한 1차원 도시유출해석 결과를 학습시킴으로써 예측을 수행하였다. 침수심의 공간적 분포의 경우 로지스틱 회귀를 이용하여, 기준 침수심에 대한 예측을 각각 수행하였다. 홍수위험 등급의 경우 침수심, 유속 그리고 잔해인자를 고려한 홍수위험등급 공식을 적용하여 산정하였으며, 이 결과를 랜덤포레스트(Random Forest)에 학습함으로써 실시간 예측을 수행할 수 있도록 개발하였다. 침수범위 및 홍수위험등급에 대한 예측은 격자 단위로 이뤄졌으며, 검증 자료의 부족으로 침수 흔적도를 통하여 검증된 2차원 침수해석 결과와 비교함으로써 예측력을 평가하였다. 본 기법은 특정 관측강우 또는 예측강우 자료가 입력되었을 때에, 도시 유역 단위로 접근이 불가하여 통제해야 할 구간을 실시간으로 예측하여 관리할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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