Communications for Statistical Applications and Methods
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제2권2호
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pp.33-42
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1995
종속 관측중단(dependent censoring)이 카이제곱 형태의 적합도 검정에 어떻게 영향을 미치고 종속도와 관측중단된 정도에 따라 검정의 오류와 검정력이 변화하는 형태를 시뮬레이션을 통해 경험적으로 알아보았다. Sakar(1987)가 제안한 이변량 지수분포로부터 종속 관측중단된 자료를 만들어 Kim(1993)이 제안한 방법과 Akritas(1988)가 제안한 적합도의 검정방법을 적용하였다. 전체적으로 Kim(1993)의 검정법이 더 효과적이었으며 관측 중단된 정도가 클 때는 중속도에 따라 검정의 오류와 검정력이 무척 크게 변하였다.
본 논문은 다중 관측소에서 측정된 지진 신호를 이용한 그래프 합성곱 신경망 기반 지진 이벤트 분류 방법을 제안한다. 기존의 딥러닝 기반 지진 이벤트 분류 방법은 대부분 단일 관측소에서 측정된 신호로부터 지진 이벤트를 분류한다. 지진 관측망에는 수많은 지진 관측소가 존재하며 하나의 관측소만 사용하는 방법보다 여러 관측소의 정보를 동시에 활용하는 방법이 지진 이벤트 분류 성능 향상을 이끌 수 있다. 본 논문에서는 단일 관측소에서 측정된 지진 신호들에 합성곱 신경망을 적용해 임베딩 특징을 추출한 후 그래프 합성곱 신경망을 이용해 단일 관측소들 사이의 정보를 융합하는 다중 관측소 기반 지진 이벤트 분류 구조를 제안한다. 관측소의 개수 변화 등 다양한 실험을 통해 제안한 모델의 성능 검증을 수행하였으며 실험 결과 제안하는 모델이 단일 관측소 기반 분류 모델보다 약 10 % 이상의 정확도와 이벤트 재현율 성능 향상을 보여주었다.
하천유역 면적강우량 산정의 정확도를 개선하기 위하여 기존 강우관측자료의 통계적 특성을 이용한 강우관측망의 최적설계방법을 연구하였다. 최적설계를 위한 목적함수는 면적강우량의 추정오차 및 지점강우량 관측비용의 항으로 구성하고, 그 값이 최소인 관측망은 선정하였다. 통계f7파의 추정방법으로는 통계적 분산 산정방법인 크리깅 모형을 채택하였다. 비용은 강우관측소의 설치비와 연간운영 비론 적용하고, 오차항과 비용항의 통합에는 등치매개변수를 이용하였다. 연구된 최적설계방법을 댐 신설로 강우관측소 증설이 필요한 용담댐 유역에 적용하여, 대상유역의 최적 강우관측망을 제안하였다.
최근 기후 변화로 인한 기상이변으로 인해 가뭄의 심도와 지속시간이 길어져 이로 인한 피해가 가중되고 있다. 본 연구는 국가 물 관리에 필요한 증발산량 자료 생산과 특성을 분석할 목적으로 수행되었으며, 본 연구 결과는 국가 물 관리 및 가뭄 분석 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 2010년 국토교통부에서는 "국가수문관측망"에 증발산량 관측소를 포함하여 증발산량 자료가 정기적으로 생산될 수 있게 하였다. 계획수립 이후 일정기간 동안은 관측 방법과 품질관리 방법 등의 체계화되지 않아 전국적으로 확대되지 못하다가 최근에 와서 확대 설치되고 있다. 현재에는 증발산량 관측소가 한강수계 4개소, 금강수계 2개소, 영산강수계 3개소에서 운영되고 있다. 국토교통부 증발산량 관측소는 에디공분산 방식으로 구축되어 있으며, 자료는 30분 간격으로 생산되고 있다. 본 연구에서는 설마천 관측소의 3개년(2015년~2017년) 자료로 산지 증발산량의 경년 변화를 분석하였다. KoFlux 표준화 프로그램(spike 제거, 밀도 보정 등)으로 자료를 처리하였으며, 자료 보충(Gap-filling)은 FAO-PM, MDV, Kalman Filter 방법으로 수행하였다. 설마천 관측소에서 증발산량을 산정하여 산지 증발산량의 경년변화를 분석한 결과, 증발산량은 강수량과 순복산량의 규모에 따라 상이하였다. 또한 비교적 강수량이 적은 해에 증발산 비율이 커지는 특성을 나타내었다. 이는 가뭄 시 증발산을 왕성하게 하는 환경이 조성되어 발생되는 것으로 분석되었다.
본 연구의 목적은 한국건설기술연구원에서 운영하는 설마천 시험유역을 대상으로 신뢰성 있는 수문자료를 지속적으로 수집하여 정확한 물 순환 과정을 규명하는데 있다. 강우량, 수위, 유속, 유량, 수질, 부유사량, 기상 등의 기본적인 수문관측 자료를 축적하는 것과 수집된 자료를 이용하여 유역의 유출특성 분석, 수문관측 기술개발과 각종 관측기기의 적합성 검증과 측정방법을 개선하는데 있다. 설마천 시험유역 수문관측은 해마다 노후화된 관측기기의 교체 및 추가 설치, 실시간 전송장비의 보완 및 운영, 각 관측소당 2종 이상의 동시 관측자료 확보 등을 통해 자료의 결측을 최소화하였으며, 정확도를 개선하여 양질의 자료를 생성할 수 있었다. 관측된 우량과 수위 자료에 대하여 일상적인 자료 검토 및 처리 과정을 보다 구체적으로 체계화하여 자료의 질이 향상될 수 있도록 하였으며, 특히 유량 측정 및 산정 방법을 국제 기준에 준하여 수행하여 보다 정도 높은 유량측정성과를 확보할 수 있었다. 이렇게 다각적인 방법으로 안정적인 관측 자료를 확보한 결과, 동절기를 제외한 전적비교와 사방교에서 무결측의 유역평균우량과 유량자료를 구축할 수 있었다. 그리고, 본 연구에서는 실시간 전송장비와 설마천 시험유역 홈페이지(http://kict.datapcs.co.kr)를 통해 실시간으로 우량과 수위 자료를 인터넷과 PCS로 확인할 수 있도록 시스템을 운영하였으며, 이로 인해 언제 어디서나 설마천 시험유역의 현장상황을 신속하게 파악할 수 있도록 하여 자료의 질을 향상시킬 수 있는 기반을 구축하여 운영 중에 있다. 본 시험유역의 주요 연구 내용으로는 수문 기상관측, 수문 기상자료 정리 검토, 기본 수문특성 분석, 수문관측방법의 비교 검토 등을 수행하였으며, 기본 수문특성 분석 내용으로는 호우사상 현황 분석, 지속기간별 최대 강우량 분석, 2종 우량계간의 강우량 비교, 6개 지점간 강우량 비교, 주요 호우사상의 시 공간적 분포 특성, 연간, 월별, 주요 호우사상별 유출률 분석과 부유사량 및 수질분석 등을 수행하였으며, 이로써 산지 소하천 유역의 물 순환 과정을 보다 명확히 규명하고자 노력하였다.
현재 수치예보 시스템은 항공기, 위성 등 다양한 센서에서 얻은 다종 관측 데이터를 동화하여 대기 상태를 추정하고 있지만, 관측변수 또는 물리량이 서로 다른 관측들을 처리하기 위한 계산 복잡도가 매우 높다. 본 연구에서 기존 시스템의 계산 효율성을 개선하여 관측을 평가하거나 전처리하는 데에 효율적으로 활용하기 위해, 각 관측의 특성을 고려한 자기 지도학습 방법을 통해 멀티모달 기상관측으로부터 실제 대기 상태를 추정하는 방법론을 제안하고자 한다. 비균질적으로 수집되는 멀티모달 기상관측 데이터를 융합하기 위해, (i) 기상관측의 heterogeneous network를 구축하여 개별 관측의 위상정보를 표현하고, (ii) pretext task 기반의 self-supervised learning을 바탕으로 개별 관측의 특성을 표현한다. (iii) Graph neural network 기반의 예측 모델을 통해 실제에 가까운 대기 상태를 추정한다. 제안하는 모델은 대규모 수치 시뮬레이션 시스템으로 수행되는 기존 기술의 한계점을 개선함으로써, 이상 관측 탐지, 관측의 편차 보정, 관측영향 평가 등 관측 전처리 기술로 활용할 수 있다.
기존에 레이더 강우자료의 합성에만 국한되었던 조건부 합성방법을 지상관측 토양수분과 위성관측 토양수분 자료에 적용하였다. 연구에 사용한 토양수분 자료는 농촌진흥청에서 제공하는 24개 관측소의 한시간 단위의 지상관측토양수분자료와 AQUA 위성의 Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth observing system (AMSR-E) 센서에서 관측된 토양수분 자료를 사용하였다. 교차검증방법(leave one out cross validation)을 사용하여 조건부 합성방법의 예측성능을 평가 하였고, 관측소별 교차검증 방법의 결과를 공간분포 시켜서 지역적인 특성을 분석하였다. 이 연구에서 도출된 결과는 다음과 같다. (1) 총 113일의 분석 기간 중 100일 이상의 기간에 대하여 조건부합성방법을 적용하였을 경우 AMSR-E 자료에 비해 지상관측자료와의 편차가 감소하는 것으로 나타났다. (2) 조건부 합성 방법의 예측 성능은 관측소의 밀도와 밀접한 관련을 나타내었으며, 관측소가 많이 밀집되어있는 한반도의 서쪽 지역에서 예측성능이 우세하게 나타났다. (3) 강우가 발생하지 않는 기간에 대한 AMSR-E의 낮은 정확도와 달리 조건부 합성방법은 무강우 기간에 대해서도 높은 예측성능을 나타내었다. 본 연구의 결과는 미계측 지역에 대한 토양수분을 추정하는 조건부 합성방법의 적용 가능성을 제시한다.
2013년 청소년 교육목적으로 개발된 고흥전파간섭계시스템을 활용하여 청소년으로 하여금 전파관측을 체험케하고, 전파천문학 연구 기회를 제공하고자 한다. 안정된 단일경 전파관측과 간섭계모드 전파관측을 위해 현 시스템이 갖추어야 할 기능을 개선하고 있다. 보다 정밀하게 관측대상을 추적하고, 전파 점광원을 관측할 수 있도록 새로운 전파관측시스템을 개발한다. 정밀한 관측대상 추적과 함께 데이터 취득 시간을 확장하여 점광원 관측이 가능하게 되면, 청소년에게 전파관측 및 전파간섭원리와 관측방법을 실험체험 프로그램으로 전해 줄 수 있다.
적외선 고감도천문관측 등 우주탑재체에서의 천문관측에서는 망원경 또는 관측용 센서를 4K 또는 그 이하로 냉각하여 고감도 관측을 하고 있다. 이와 관련하여 액체헬륨-4, 초유동헬륨, 액체헬륨-3, magnetic cooling 또는 dilution refrigeration 등의 방법으로 4K∼0.05K 영역까지의 극저온을 얻을 수 있다 우주탑재체에서의 극저온을 발생하는 방법과 본 연구실에서 개발 중인 ∼1K 까지의 극저온 발생장치의 설계 등에 관하여 논의한다.
우리나라의 기후 자료는 일반적으로 기상청에서 발표하는 종관기상관측(ASOS)과 방재기상관측(AWS), 그리고 북한이 세계기상기구(WMO, World Meteorogical Organization)의 기상통신망(GTS)을 통해 보낸 북한기상관측(NKO)을 사용 할 수 있다. 그러나 이 중 40년 이상의 완전한 관측 자료를 얻을 수 있는 건 ASOS가 유일하지만 공간적인 표현에 한계를 갖고 있다. AWS는 관측소가 많다는 장점이 있지만 관측 기간이 길지 않고 이용 가능한 기간에도 관측이 연속적이지 못한 경우가 많다. NKO는 비록 27개의 관측소가 있지만 많은 데이터가 누락되어 일별 기후자료의 사용에 한계를 갖고 있다. 이러한 미관측 기간이나 관측 자료의 누락은 연속적인 시계열 자료분석을 기반으로 하는 수자원 모델링에 있어서 문제를 야기한다. 본 연구는 1973년부터 2019년까지 47년의 신뢰도 높은 한반도 일일 기후 자료를 구축하기 위해 다양한 방법론을 비교하였다. 추정에 사용한 방법은 총 7개로 EM algorithm for probabilistic principal components (PPCA-EM), Inverse distance weight method (IDWM), Nearest neighbor method (NNM), Multivariate normal copulas (Copula), Elastic net model (Elastic), Ordinary kriging (OK), Regularized principal components with EM algorithm (RPCA-EM)를 살펴보았다. 다양한 형태의 결측치를 가정하여 그 결과값을 비교하였고 이는 Root mean squared error(RMSE), Kling-Gupta efficiency(KGE), Nash-Sutcliffe efficiency(NSE)를 통해 평가하였다. 최종 선택된 방법론을 통하여 한반도 전역을 그리드 기반의 강수 및 최저온도/최고온도의 일별자료로 생성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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