섬진강은 한국 주요 5대강 중 하나로 유량 변동계수가 가장 크다. 이로 인해, 극심한 가뭄이나 홍수의 발생 확률이 높을 뿐만 아니라, 가뭄에서 홍수 또는 홍수에서 가뭄으로 갑작스러운 극한 수문 기상 변화가 일어날 수 있다. 수자원의 안정적인 확보와 수재해로 인한 피해를 최소화하기 위한 수자원 관리와 장기적 수문분석이 필요하다. 이에 본 연구에서는 섬진강 유역의 수문 관측소(56개)에서 10년 이상 장기 관측된 일유량 자료(1997년~2020년)를 이용하여 비모수 검정 방법을 통한 추세 분석과 변동점을 탐색하였다. 우선, 일유량 관측 자료를 이용하여 누락된 일유량 관측값으로 생겨날 수 있는 불확실성을 배제하기 위해 관측 기간 중 누락된 일유량 관측값들의 월별 비율을 조사하였다. 그리고 월별 일유량 관측값 누락이 없는 관측소들의 월평균 하천 유량 값으로 연평균 하천 유량 값을 계산하였다. 관측 기간 동안 결측된 값이 없는 28개의 관측소를 대상으로 비모수 검정 방법을 통한 연별 추세 분석(Mann-Kendall Test)과 변동점 탐색(Pettitt Test)을 하였다. 연별 추세 분석 경우 28개의 관측소 중 8개의 관측소에서 통계적으로 의미 있는 추세(신뢰도> 99%)가 탐지되었다. 이들 중 3개의 관측소에서는 증가하는 추세를 보였고 5개의 관측소에서 감소하는 추세가 보였다. 7개의 관측소에서는 통계적으로 의미가 있는 변동점도 탐색되었고 그 변동점이 탐색된 연도는 2011년(4개), 2012년(3개)로 나타났다. 계절적 추세 분석에서는 28개의 관측소 중 각각 봄(MAM) 11개, 여름(JJA) 11개, 가을(SON) 9개, 겨울(DJF) 11개 관측소에서 통계적 추세(신뢰도> 99%)가 탐지되었다. 또한 봄 17개, 여름 7개, 가을 18개, 겨울 18개 관측소에서 변동점이 탐색되었고, 그 연도는 관측소마다 달랐다. 이러한 유량의 추세와 변동점의 원인(기후적/인위적 요소)을 더욱 잘 이해하기 위해, 계절별 유량과 강수량의 상관관계 분석이 연구될 필요가 있다. 이러한 장기 수문기후학적 추세와 변동성에 대한 이해는 농업이 중요한 섬진강 유역의 수자원 관리와 기후변화에 선제대응 할 수 있는 기초를 마련할 것이다.
현재 국내에서 활발히 이루어지고 있는 GPS 정밀측지측량은 획득된 GPS 관측값의 결과값이 GPS 기준점의 기하학적 강도와 분산계수의 상관관계의 연관성과의 분석없이 사용되고 있는 문제점을 파악하고 육지와 해상의 통합지리정보시스템구축을 위한 수치지도와 전자해도의 통합투영의 필요성에 의해서 이루어졌다. 본 연구의 목적은 크게 GPS 관측값의 정밀도를 향상시키는 방법과 수치지도와 전자해도의 통합투영으로 GPS 기준점들을 이용한 수치지도와 전자해도상의 경계선 오차량을 비교검토를 통해 수치지도와 전자해도의 통합관리의 방향을 제시하는데 있다. GPS 관측값의 정밀도 향상을 위한 방법제시를 위하여 GPS 망조정에 사용되는 3점의 기준점에 대한 기하학적인 강도에 따른 정밀도 분석방법과 분산계수의 변화에 따른 GPS 관측값들의 정밀도 분석방법으로 나누어 검토하였다.
농업은 인간의 활동 중 기상 활동에 가장 종속적이며, 기후 변화 및 기상 재해와 같은 대기 변동성의 증가 속에서 농업기상서비스의 중요성은 점점 증가하고 있다. 유용한 농업기상서비스를 제공하기 위해서는 관측 자료의 품질 관리와 더불어 실제 농경 활동 현장을 대표할 수 있는 곳에서의 기상 관측이 필수적이다. 이를 위해 기상청에서는 자동농업기상관측망(AAOS)을 실제 농경지 근처로 재배치하는 등 관측망 환경을 개선하고 있지만, 아직까지 모든 농업기상관측이 실제영농 환경이 아닌 잔디밭에서 이루어지고 있는 문제가 남아 있다. 기온, 상대 습도, 토양 온도, 토양 수분 관측요소는 지표면의 식생 형태와 관개 등의 영농 활동에 큰 영향을 받는데, 현재의 농업기상관측은 이러한 요소들의 영향을 관측하는데 근본적인 한계가 있다. 본 연구에서는 AAOS 관측 자료의 시간적, 연직적 변이를 분석하고, 실제 농경지 위에 설치된 국가농림기상센터(NCAM) 타워에서 관측하고 있는 공통 기상 및 토양 관측 요소를 비교하여, AAOS 관측 자료의 특성 및 문제점을 분석하였다. 분석 시기는 결측이 가장 적고 추수 이전인 8월과 추수 이후인 10월로 선정하였다. 각 관측 요소별로 관측 높이 및 깊이에 차이가 있었으므로, 차이가 가장 적은 높이 또는 깊이 값을 비교대상으로 선정하였다. 기온의 경우 AAOS 4 m 관측 값이 NCAM타워 관측 값이 비해 낮과 밤 또는 추수이전과 이후 모두 낮았으며, 큰 일중 변화 없이 일정한 차이를 유지하였다. 수증기압 역시 NCAM 관측 값이 AAOS 관측 값에 비해 항상 높았으며, 8월이 10월에 비해 더 큰 차이를 보였다. AAOS 순단파복사의 경우 AAOS 관측 반사복사량이 NCAM 관측 값에 비해 높은 경향을 보였다. 한편, 토양 관측 요소는 대기 관측요소에 비해 더 큰 차이를 보였다. 추수 이전인 8월에는 대부분 논에 물이 차 있었으며, 그로 인해 NCAM 관측 토양 온도가 AAOS 관측 토양 온도에 비해 낮았으며, 일 변화 폭 역시 작았다. NCAM 관측 토양 수분은 강수 여부와 관계 없이 지속적으로 포화상태를 유지하는 반면, AAOS 관측 토양 수분은 강수에 의해 증가한 뒤 감소하는 경향을 보였다. 추수 이후인 10월에는 8월과 다른 경향을 보였다. 토양 온도의 경우, NCAM 관측 값과 AAOS 관측 값의 일 평균값은 비슷하였으나 일 변화 폭은 NCAM 관측 값이 더 컸다. 토양 수분은 NCAM 관측 값이 지속적으로 높았으나, 두 관측 값 모두 강수에 의해 상승하고 증발 또는 배수에 의해 감소하는 경향을 보였다. 이상의 결과는 AAOS 관측 자료의 품질 관리 문제와 함께 논과 잔디밭이라는 지표면 피복 및 영농 활동의 영향을 반영하지 못하는 대표성 문제를 보여주는 것으로서, 본 연구는 2011년 이후 이루어지고 있는 기상청 농업기상관측장비의 농지 부근 이동 작업에 이은 후속 조치로, 농업기상 관측을 대표할 수 있도록 잔디밭이 아닌 논, 밭, 과수원 등 실제 지역 대표 농업 현장에 설치되어야 함을 제언한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제4권1호
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pp.1-10
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1997
Breiman(1995)에 의하여 제안된 nonnegative garrote을 Mallows $C_p$의 확장된 개념인 $C_H$의 관점에서 최소자승법, 능형회귀, 축소추정량, 변수선택등의 방법과 비교하였다. 또한 $C_H$를 각 관측값이 기여한 양으로 분해하여 nonnegative garrote의 경우 영향관측값을 검출할 수 있는 한가지 방법을 다루었다.
국내 하천은 하천의 관리, 이용, 개발, 치수경제 및 수질 보전을 위해 각 하천에 대해 하천기본계획이 작성되고 있다. 치수와 관련하여 조도계수는 각 하천의 계획홍수량 산정 및 하천제방 등 구조물 설계에 필수적인 인자로서 조도계수의 정확도에 따라 결과에 큰 오차범위를 가지게 된다. 국내 하천기본계획은 하천의 하상재료 및 하도조건에 따라 산정되어지는 조도계수를 각 하천의 일정빈도 홍수량에 맞추어 일정한 값으로 조도계수를 추정하고 있다. 본 연구에서는 국토해양부에서 2009년 한강유역 19개 지점에 대해 관측한 자료와 하천기본계획상에 제시된 조도계수를 적용하여 산정된 값을 비교 분석하였다. 국토해양부의 관측자료 분석에 있어서 유량 관측시 관측지점의 수면경사 및 하상경사의 관측 결함으로 하천기본계획상에 제시된 지형으로부터 하상경사를 추정하였으며 1차적으로 에너지경사는 하상경사와 동일하다고 가정하였다. 또한, 하천기본계획에 제시된 조도 계수의 값은 어느 일정 홍수빈도에 대하여 산정된 값으로 국토해양부 관측자료 중 갈수기 및 평수기의 자료는 제외하고 홍수기의 관측값에 대하여 분석을 실시하였다. 이러한 가정하에 하천기본계획상에 제시된 조도계수를 인용하여 Manning-Strickler 식으로 부터 산정된 유속과 국토해양부의 관측유속을 비교 분석하였다.
본 연구에서는 한국형 달 탐사 시험용 궤도선을 위한 심우주 추적망 (Deep Space Network)의 관측값을 구현하는 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘을 활용하여 탐사선의 신호 지연 효과를 관측 모델을 통해 보정해서 계산된 관측값을 생성할 수 있다. 계산된 관측값으로 거리, 도플러, 방위각, 고도각을 생성하였다. 기하학적 데이터 값을 General Mission Analysis Tool (GMAT)의 시나리오를 통해 구하였으며, 계산된 관측값을 구하기 위해서 시간 지연 효과, 대류층 지연 효과, 대류권 내 하전 입자에 의한 지연 효과, 대류권 밖 하전 입자에 의한 지연 효과, 대류층에 의한 굴절 효과, 안테나에 의한 지연 효과를 고려하였다. 관측 모델들을 통해 구한 계산된 관측값은 시험용 궤도선의 정밀 궤도 결정을 위해 사용된다. 본 논문에서 개발한 데이터 시뮬레이션 모듈은 미 항공우주국의 궤도 결정 툴 박스 (Orbit Determination ToolBoX, ODTBX)를 이용해 검증되었다.
Envi-met 모델 수행과정과 주요결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 본 모델의 바람장 패턴을 검증하기 위하여 도심내의 특정지역을 선택하였으며, 바람의 변화가 예상되는 5개 지점을 선정하여 관측하였다. 둘째, 건물에 의한 바람의 영향이 없는 장소를 1개소 선정하여 대표관측지점에서의 관측값을 모델수행의 초기값으로 선정하였다. 넷째, 관측된 데이터와 모델 수행결과 값을 비교하여 바람장의 변화 패턴을 분석하여, 본 모델의 적합성을 고찰하였다.
최근 국지적인 집중 호우에 따른 홍수 피해와 도로에 홍수가 발생하고 있다. 또한, 기존의 도로위 강우관측 방식은 인근 강우관측소에서 관측된 강우량을 활용하며 지상 관측소 또는 AWS기상관측소의 관측 네트워크와 근접한 거리에서 강우량 편차가 크고 원하는 위치에서의 강우량과 다르며 인근관측소와의 거리가 멀어질수록 강우량의 정확도는 감소하게 된다. 국지적인 집중호우로 인한 도로위의 홍수에 따른 피해를 줄이기 위해서는 현재 운영 중인 관측망 외에 보다 상세화된 위치에서 강우량을 관측하고 이에 따라 실시간으로 강우정보를 수집하는 것이 필요하다. 따라서, 원하는 위치에서의 보다 정확한 강우량 값을 관측하기 위해서는 고해상도의 강우 관측망을 형성할 필요가 있다. 차량용 강우센서는 관측시 차량을 사용하기 때문에 고밀도 강우 관측 망을 형성하기 용이하다. 하지만 기존 강우량계와 달리 차량용 강우센서는 빛의 양을 이용하여 강우량을 변환시켜 측정되기 때문에 정확한 강우보정기술의 개발하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 차량용 강우센서를 활용하여 정확도 높은 강우량 관측을 위한 관계식을 개발했습니다. 관계식은 실내실제 관측되는 차량용 강우센서 정보 값에 적용하여 강우량을 생산하고 실제 강우관측 값과 비교 검실험을 통해 도출한 후 강우 관측장비 인근에서 실제 주행실험을 통해 강우관측소에서 관측된 강우량 값과 비교 및 검증을 수행하였습니다. 차량용 강우센서 정보 수집을 위해 데이터 스키마를 표준화하여 실시간으로 수집체계를 구축하였고 이는 보다 여러 위치에 있는 많은 차량에서 재해 관리를 위해 도로기상정보를 수집하고 활용할 수 있을 것입니다.
본 연구에서는 행성간 탐사선의 정밀궤도결정에 필수적인 심우주 추적망(Deep Space Network, DSN) 관측모델을 개발하였다. DSN 관측모델은 DSN 관측시 발생하는 오차를 모델링하여 실제 DSN 관측값과 동일한 관측값을 생성하는 역할을 수행한다. 본 연구의 목적은 행성간 탐사선 정밀궤도결정 과정의 일환인 DSN 관측모델을 개발하는 것이다. DSN 관측모델에는 대류층, 이온층과 안테나 옵셋 오차 모델을 포함시켰으며 임무에 따라 변하는 파라미터 값도 적용하였다. 또한 DSN 관측모델을 3개의 DSN 지상국에서 방위각-고도 마운트를 사용하는 모든 안테나에 대해 구현하였다. 고려한 오차모델의 결과값과 JPL 결과값을 비교해 본 결과, 모든 오차모델 값이 JPL에서 제시한 허용오차 범위인 $10\%$ 내에 있음을 확인하였다. 오차모델과 파라미터를 고려하여 실제 관측과 동일한 DSN 관측값을 생성하였으며, 이를 통해 본 연구에서 개발된 관측모델이 향후 우리 나라 행성간 탐사 임무시 정밀궤도 결정을 위한 관측모델로 활용 가능함을 확인하였다.
군산의 C-Band 레이더로 호남지방의 에코관측에는 무리가 있으며, 그이유는 C-Band의 특성상 관측범위가 짧은 것도 있겠지만, 강수에코에 의한 감쇠가 심하기 때문인 것으로 판단된다. 호남지방에서 진도의 S-Band 레이더는 AWS값과 상당부분 일치함을 보였으며, 그 탐지거리 역시 C-Band인 군산레이더보다 길고 감쇠 역시 적었다. 그러나 무안 부근의 경우에서는 진도의 S-band 레이더가 감지하지 못하는 에코영상을 무안레이더가 감지하는 경우도 있었다. 무안의 X-Band 레이더는 진도의 S-Band레이더의 값과 대부분 유사한 결과 값을 보였으나, 근거리에 에코관측 시 진도레이더가 관측하지 못했거나 감지했더라도 그 강도에 있어서 조금 더 정확한 값을 보였다. 각 레이더의 관측특성을 고려하여 악기상과 돌발적인 기상현상을 관측한다면 단시간예보에의 활용과 보다 정확하게 예측하고 예보하는데 크게 기여하리라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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