홍수 피해 특성을 파악하고 영향 인자를 평가하여 홍수 피해로 인한 손실을 추정하는 것은 홍수 예방과 피해 저감을 위한 대책 마련 및 정책수립을 위해 매우 중요하다. 이 중 홍수로 인한 주거건물의 피해는 일반 주민들과 직접적인 관련이 있다. 그러나 국내의 경우, 홍수피해 정보를 수집하기 위한 체계적인 조사 방법이 확립되어 있지 않아 주거건물 및 내용물의 피해가 과소평가되는 경향이 있다. 본 연구에서는 주거건물 및 내용물에 대해 홍수피해 정보의 체계적인 수집을 위해 주거건물 설문조사지를 활용하였다. 수집된 홍수피해 정보는 주거건물과 건물내용물의 홍수피해율과 영향인자간의 관계 분석에 활용하였으며, 국내 실정에 적합한 홍수피해 손상함수를 개발하고 적용 및 분석하였다. 분석 결과, 홍수로 인한 주거건물의 피해에 영향을 주는 대표 인자는 건물내 침수심과 출입구 높이로 평가되었으며, 건물내용물에 영향을 주는 인자는 건물내 침수심, 이송잡물로 나타났다. 한편, 주거건물과 내용물에 대한 손상함수를 건물내 침수심을 활용하여 회귀분석을 통해 개발하였으며, 개발된 손상함수는 국내 홍수피해 평가 모델인 다차원법과 비교 평가하였다. 평가 결과, 주거건물 피해액은 다차원법이 크게 산정되었으며, 건물내용물 피해액은 손상함수가 크게 산정된 것으로 나타났다. 본 연구에서 수행한 주거건물과 건물내용물의 홍수피해 영향인자 평가 결과는 홍수피해 저감 대책 수립 및 향후 홍수피해를 추정하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 이상기상현상과 기후변화로 인하여 국지적인 집중호우의 빈도 및 규모가 증가하고 있으며, 이로 인한 돌발 홍수 피해가 증가하고 있다. 레이더는 넓은 영역에 대해 고해상도의 강우 정보를 제공할 수 있으므로 위험기상 감시 및 실황 예측 모형의 입력자료로써 활용도가 높다. 레이더 강우량은 대기 중 강수입자에 대한 레이더 반사도와 강우강도의 Z-R 관계식으로 추정되기 때문에 강우 추정 과정에 불확실성을 내포하고 있다. 특히, 우리나라의 여름철 한반도의 집중호우는 층운형 강우와 함께 대류형 강우가 동반되는 복합적인 강우시스템에서 자주 발생하지만, 레이더 강우는 일반적으로 단일 강우시스템에 대한 고정된 Z-R 관계식으로 추정하므로, 이러한 현상에 대해 과대 추정 혹은 과소 추정이 발생한다. 본 연구에서는 집중호우에 적합한 강우를 추정하기 위해 2021년 8월 21일부터 8월 25일까지 경남 호우사례를 대상으로 층운형, 대류형, 열대형의 Z-R관계식과 반사도 조건에 따라 층운형과 적운형을 구분하여 Z-R 관계식을 적용하여 레이더 강우량 자료를 산출하였으며, 지상강우자료를 이용하여 정확도를 평가하였다. 레이더 자료 처리를 위해 Radar Software Library (RSL)를 이용하여 수평으로 1km 해상도의 1.5km CAPPI (Constant Altitude Plan Position Indicator) 자료로 변환하였다. 레이더 강우 추정의 정확도를 평가하기 위해 레이더 지점으로부터 100 km 이내에 위치하고 있는 기상관서와 자동기상관측소의 강우관측 결과와 비교·분석하였다.
현재 사용하고 있는 임목 재적표는 전국 공용으로 제작되어 있기 때문에, 특정 지역에 적용할 경우 재적을 과소 또는 과대 추정하는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 수간곡선식을 이용하여 지역의 재적생장을 잘 반영할 수 있도록 홍천과 영주지역의 지방별 임목 수간재적표를 개발하고자 수행하였으며, 우리나라에서 가장 많은 분포를 보이고 있는 소나무를 대상으로 개발하였다. 추정에 적합한 수간곡선식의 도출을 위해서 Max & Burkhart, Korzak 그리고 Parresol et al.의 세 가지 수간곡선 모델을 적용하였으며, 적합도, 편의, 잔차의 표준 오차 등의 통계량을 분석하여 각 모델의 적합성을 평가하였다. 그 결과 3개의 수간곡선 모델간에는 정확성에 대한 유의적인 차이가 없으나, 소나무의 수간생장을 표현하는 데에는 Kozak 모델이 가장 적합한 것으로 나타났다. 따라서 Kozak 모형을 이용하여 소나무의 지방별 수간재적표를 조제하였다. 새롭게 개발된 지방별 수간재적표와 전국단위의 소나무 수간재적표와 비교한 결과, 홍천과 영주 2지역 모두에서 현재 재적표보다 재적이 높은 것으로 나타났으며(0.000< ${\alpha}=0.05$), 또한 두 지역간 지방별 재적표의 재적에서도 통계적으로 유의한 차이를 보였고(p-value: 0.000< ${\alpha}=0.05$) 홍천이 영주에 비해 재적이 높게 나타났다.
일반적으로 건축물의 구조해석과 설계에 있어 작업효율을 확보하기 위하여 상부구조물과 하부구조물을 별도로 모델링하여 해석 및 설계를 진행하는 분리해석 방법을 사용한다. 하지만, 상기 분리해석을 사용할 경우, 상부구조물의 고정지점과 변형된 기초구조물과는 실제 연결된 지점에서 변위차가 발생하여 구조해석의 기본요건인 변형적합성 조건을 만족하지 못하게 되고 상부구조-하부구조의 상호작용을 고려하지 못하기 때문에 실제와는 다른 구조해석 및 설계결과를 초래할 수 있다. 본 연구에서는 초고층 철골구조물을 대상으로 구조물의 부등침하 등에 큰 영향을 미치는 상재(常載)하중에 대한 분리해석과 일체해석의 해석결과 차이를 비교 분석하였다. 분석결과에 따르면 분리해석방법을 사용할 경우, 상부구조물의 구조해석에 있어 기초의 변형을 고려하지 못하기 때문에 부재력을 과소평가할 수 있고 이로인해 비안전측 설계결과를 가지고 올 수 있다. 하부 기초구조물을 분리해석으로 해석하였을 경우, 상부구조물의 강성을 고려하지 못하기 때문에 기초의 부등침하 과대평가, 부재력의 과대/과소 평가를 초래할 수 있어 비경제적이고 불안전한 설계결과를 가져올 수 있다. 특히, 기초의 변형이 상부구조물에 큰 영향을 미칠 수 있는 건축구조물, 지반의 강성이 작아서 기초에 큰 변형이 예상되는 건축물, 지반조건이 불균질하여 부등침하가 예상되는 건축구조물 등에는 분리해석을 지양해야 할 것이다.
최근 급격한 기후변화와 도시화 및 산업화로 인한 지류하천에서의 수량과 수질의 변동은 생물 다양성 감소와 수생태계 건강성 저하에 큰 영향을 미치고 있다. 효율적인 수생태 관리를 위해서는 지속적인 유량, 수질, 그리고 수생태 모니터링을 통한 데이터 축적과 더불어 면밀한 상관 분석을 통해 수생태계 건강성의 악화 원인을 규명해야 할 필요가 있다. 그러나 수많은 지류하천을 대상으로 한 지속적인 모니터링은 현실적으로 어려움이 있으며, 수생태계의 특성 상 단일 영향 인자만으로 수생태계의 건강성 변화와의 관계를 정확히 파악하는데 한계가 있다. 따라서 지류하천에서의 유량 및 수질의 시공간적인 변동성과 다양한 영향 인자를 고려하여 수생태계의 건강성을 효율적으로 예측할 수 있는 기술이 필요하다. 이에 본 연구에서는 경험적 데이터 기반의 머신러닝 모델 구축을 통해 미계측 하천에서의 수생태계 건강성 지수(BMI, TDI, FAI)의 등급(A to E)을 예측하고자 하였다. 머신러닝 모델은 학습 데이터셋의 양과 질에 따라 성능이 크게 달라질 수 있으며, 학습 데이터셋의 분포가 불균형적일 경우 과적합 또는 과소적합 문제가 발생할 수 있다. 이를 보완하고자 본 연구에서는 실제 측정망 데이터셋을 바탕으로 생성적 적대 신경망 GAN(Generative Adversarial Network) 알고리즘을 통해 머신러닝 모델 학습에 필요한 추가 데이터셋(유량, 수질, 기상, 수생태 등급)을 확보하였다. 머신러닝 모델의 성능은 5차 교차검증 과정을 통해 평가하였으며, GAN 데이터셋의 정확도는 실제 측정망 데이터셋의 정규분포와의 비교 분석을 통해 평가하였다. 최종적으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 통해 예측 된 미계측 하천에서의 데이터셋을 머신러닝 모델의 검증 자료로 사용하여 수생태계 건강성 등급 예측 정확도를 평가하였다. 본 연구에서의 GAN에 의해 강화된 머신러닝 모델은 수질 및 수생태 관리가 필요한 우심 지류하천 선정과 구조적/비구조적 최적관리기법에 따른 수생태계 건강성 개선 효과를 평가하는데 활용될 수 있을 것이다. 또한 이를 통해 예측된 미계측 하천에서의 수생태계 건강성 등급 자료는 수량-수질-수생태를 유기적으로 연계한 통합 물관리 정책을 수립하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이라 사료된다.
국내 형사소송절차에서 진술의 진위여부 확인을 위해 사용하는 도구는 폴리그래프검사, 진술타당도분석, P300 기반 숨김정보검사 등이 있고, 이 중에서 폴리그래프검사의 사용빈도가 다른 도구들에 비하여 높다. 하지만, 검사결과를 뒷받침해 줄 수 있는 근거의 부족으로 인하여 재판과정에서 증거채택 가능성이 낮다. 폴리그래프검사를 뒷받침해 줄 수 있는 방법으로, 사전연구가 풍부한 P300기반 숨김정보검사가 주목을 받아 왔지만, 기존의 검사기법은 두 가지 제한점이 있어 실제 사건에서의 활용도는 낮은 편이다. 첫째, 검사에 필요한 관련자극만 3개 또는 6개 등, 사전에 노출되지 않은 정보가 다수 필요하기 때문에 실제 사건에서 사용 가능성이 낮다. 둘째, 기존의 P300기반 숨김정보검사 프로토콜에서는 관련자극과 무관련자극에 대한 P300요소 전위값을 명확하게 구분하기 위하여 오드볼패러다임을 사용하기 때문에 무관련자극에 대한 P300요소 전위값이 과소 추정될 가능성이 있다. 본 연구에서는 검사의 사용 가능성을 높이기 위하여 사전에 노출되지 않은 정보가 단 하나만 있어도 검사가 가능한 단일 관련자극을 사용하는 수정된 P300기반 숨김정보검사 프로토콜을 탐색하였고, 오드볼패러다임 사용으로 인한 무관련자극에 대한 P300요소 전위값이 과소 추정되는 문제를 보완하기 위하여 다양한 기계학습의 분류 알고리즘을 비교하였다. 연구결과 단일 관련자극으로 여성과 남성의 얼굴자극을 사용할 경우, 자극은 400ms 지속시간으로 60회 제시하고, 절단값을 유죄집단은 90%로 무죄집단은 30%로 하여 정점-정점 방법으로 P300요소 전위값을 분석하는 것이 적합함을 확인하였다. 단어자극의 경우, 지속시간을 300ms로 60회 제시하고, P300요소 전위값 분석방법은 얼굴자극과 동일하게 시행하는 것이 적합하다는 것을 확인하였다. 또한 관련자극과 무관련자극에 대한 정점-정점 P300요소 전위값을 6가지 기계학습 분류 알고리즘을 사용하여 분석한 결과, 로지스틱 회귀(LR), 선형 판별 분석(LDA), K-최근접 이웃(KNN) 알고리즘이 관련자극과 무관련자극의 분류에 적합하다는 것을 확인하였다.
세계 주요 도시는 자동차로 인한 교통 정체, 에너지 과소비, 환경오염 등을 해결하는 대안으로 대중교통을 주목하고 있다. 아울러 대중교통에 대한 쉬운 접근성이 그 이용을 높인다는 점에서 여러 연구는 대중교통에 대한 접근성을 개선하는 것이 중요함을 강조하였다. 이러한 대중교통은 부동산 가치 평가와 투자 결정에도 중요한 변수로 작용한다. 이 연구는 대중교통 접근성에 대한 기존 접근방법을 비판적으로 검토한 후 수요-공급 기반 접근성 기법으로 서울시 지하철역에 대한 접근성을 측정한다. 그 다음 그 영향을 용도별, 분위별 토지가격을 통해 분석하였다. 다층헤도닉모형으로 분석한 결과, 첫째, 지하철에 대한 수요와 공급을 모두 고려한 접근성은 주거용과 비주거용 토지가격에 모두 긍정적 영향을 주었다. 영향은 비주거용보다 주거용에 보다 강하게 나타났다. 둘째, 총 세 개의 함수로 측정한 접근성 가운데 Exponential 함수에 의한 접근성은 주거용 토지가격에 가장 적합했으며, 비주거용 토지가격에는 Power 함수로 측정한 접근성이 가장 설명력이 높았다. 셋째, 토지 가격 분위별 영향을 보면, 주거용과 비주거용 토지가격 모두 가장 비싼 분위에 가장 큰 영향을 준 것으로 나타났다. 아울러 분위별 가격에서도 모형적합도 측면에서 주거용은 Exponential 함수로 측정한 접근성, 비주거용은 Power 함수로 측정한 접근성이 상대적으로 적합한 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 공공투자가 인근지역에 미치는 영향을 이해할 뿐만 아니라 부동산 가치평가, 대중교통 서비스로 인한 우발이익의 회수 방안 모색, 대중교통 투자로 인한 주거비 상승 대책 마련에 활용할 수 있을 것이다.
하구의 분류는 크게 지형경관적 특성에 근거한 정성적인 분류와 수괴의 물리적 특성에 근거한 정량적 분류로 구분될 수 있으나, 전자는 하구의 특성을 정량화하기 어려우며 후자는 자료부족으로 인해 폭넓은 적용이 어렵다. 하구의 형태적 수렴 특성은 자료의 획득이 상대적으로 용이하면서도 하구의 조석전파 특성과 연관시킬 수 있어 하구분류 기준으로 사용하기 적합하다. 본 연구는 국내 19개 하구에 대해 하구의 형태적 수렴특성을 이용하여 하구별 특징을 파악하고 분류를 시도한 것이다. 하구의 수심과 너비자료를 이용하여 수심과 너비의 감소율(${\nu}$)과 무차원화된 하구의 길이($y_0$)를 구하고, 1차원 수심적분 운동방정식과 연속방정식으로부터 유도한 전이함수 ${\xi}({\nu},ky)$에 ${\nu}$와 $y_0$을 대입하여 하구별 조위/조석 진폭비와 조위/조류 위상차를 도출하였다. 이 결과를 토대로 19개 하구의 특징을 파악하고 3개 그룹을 구분하였다. 국내 19개 하구는 크게 조위 변동이 조류 변동보다 우세한 제1그룹, 하구와 조류 변동이 조위 변동보다 우세한 제2그룹, 그리고 1그룹과 2그룹의 전이 형태를 갖는 제3그룹 하구로 분류된다. 민감도 분석 결과 하구분류 알고리듬은 하구 길이의 변화에 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 하구 길이가 과대 혹은 과소 추정되었을 때 본래의 조위/조류 진폭비는 과소 혹은 과대 추정되며, 본래의 조위/조류 위상차는 과대 혹은 과소 추정된다. 그러므로 형태적 수렴 특성을 이용하여 하구분류를 하고자 할 때는 하구 길이의 적절한 산정이 무엇보다 중요하다. 하구분류 알고리듬은 수심의 변화를 무시하여도 동일한 분류 결과를 주는 것으로 확인되었다. 이는 하구길이의 적절한 산정이 전제될 경우 하구분류 알고리듬이 자료의 제약 없이 대부분의 국내하구에 적용할 수 있음을 의미한다.
고강도강재 및 고강도콘크리트를 적용한 매입형 합성기둥의 편심압축시 거동특성을 연구하기 위하여, 항복강도 $f_{ys}$=913MPa 강재와 압축강도 $f_{ck}$97.7MPa 콘크리트를 사용하여 실험연구를 실시하였다. 주요변수는 횡철근의 종류, 항복강도, 배근간격, 그리고 편심하중거리이다. 거동특성을 분석하기 위하여 구속효과와 변형률적합조건을 적용한 비선형 단면해석을 실시하였으며, 현행 설계기준들의 적용성을 판단하기 위해 실험결과와 비교하였다. 횡구속효과에 의하여 콘크리트의 연성능력은 증가하였으며, 이에 따라 단면의 휨모멘트강도가 증가하였다. 비선형해석을 통해 합성단면의 축력-모멘트 상관관계를 예측한 결과는 실험결과와 잘 일치한 반면, 강재의 완전소성강도를 사용하는 Eurocode 4는 실험체의 성능을 과대평가하였으며, 콘크리트의 횡구속효과를 고려하지 않은 ACI 318은 과소평가하였다.
본 논문에서는 지반의 상대다짐도(RC)와 매입말뚝의 근입비에 따른 하중-침하 거동을 연구하기 위하여 모형실험과 하중전이 함수를 이용한 해석을 수행하였다. 모형시험에서 말뚝은 근입비(L/D)를 15, 20, 25로 설치하였고, 지반의 상대다짐도를 85%, 95%로 각각 조성하였으며 말뚝주면은 시멘트를 주입하였다. 본 논문은 매입말뚝의 해석을 위하여 Vijayvergia의 하중전이 모델, Castelli 모델, Gwizdala의 탄소성-완전소성 모델, coyle의 제안식 등을 사용하여 실험결과와 비교하였으며, 매입말뚝의 하중-침하 거동을 예측하는데 가장 적합한 하중전이 방법을 제안하였다. 하중전이 함수에 의한 지지력 예측 결과 매입말뚝의 극한 지지력은 Coyle의 제안식이 실측값에 가장 근접한 것으로 나타났으며, 초기 하중-침하 거동은 Castelli에 의한 함수가 가장 유사하게 하중-침하 거동을 평가하는 것으로 나타났다. 매입말뚝의 축하중 해석결과 하중전이법에 의해 평가된 주면마찰력이 실측값보다 과소평가 되는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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