한반도 주변의 정규적인 해양관측 효시는 1910년대로부터 시작된다. 1915년 6월부 터 원산, 부산 등 12개 항구의 중앙부에서 10일 간격으로 해양관측이 시작되었으며, 1916년 7월부터는 거문도 해야 어청도 등 10개 등대관측소에서 연안정지관측을 역일로 시작했고, 1917년 5월부터 정선해양관측이 이루어 졌는데 이들은 총독부 수산과에서 수산시험조사사업의 일환으로 수행되었고 1921년부터 총독부수산 시험장에서 이들을 더욱 발전다. 1930년대에는 정선해양관측이 매월 초순 각 도별로 수항되어 가장 훌륭 한 관측결과가 생산되었다. 1961년부터는 항구관측을 폐지하고 연안정지관측과 정선해 양관측만 이루어 지고 있으며 해양조사선을 20여개로 수정하여 2개월마다 조사에 임하 고 있다. 이들은 기본적으로 해양생물자원의 경제적 획득에 목적을 두고 있으나 자료 를 널리 공개하여 전세계의 어느 해양연구자들도 이용할 수 있도록 하고 있다. 1960년 부터는 우리 나라 연안의 조석관측도 연속적으로 수행되고 있다. 1990년 현재 21개 정 선해양관측자료와 42개의 연안정지관측자료, 매일의 표면수온분포도 21개의 평균해면 자료가 공개적으로 이용가능하다. 앞으로 유명한 연구소일수록 해양관측자료를 공개하 여 공동이용할 수 있어야 하며 해양관측의 활성화를 위해 첫째 해양관측기구를 소모품 으로 취급할 것이 요구되고, 둘째 관측선 요원의 정당한 처우가 이루어져야 하며, 셋 째 세계적인 해양조사 사업은 국가기관에서 더욱 성실히 수행될 수 있도록 여건을 조 성할 필요가 있다. 과거에는 어업활동을 위해 해양조사가 현재에는 기후변동연구에 중 요한 자료로도 이용되고 있으므로 우리는 우리주변의 해양관측을 미래학문의 기초자료 로 끊임없이 수행해야 할 중차대한 임무를 지니고 있다.는 대체로 Weddell Sea쪽에서 남동쪽으로 가면서 증가하며, 영 양염 농도가 낮은 얼음 녹은 물의 유입이 얼룩소 a의 농도를 감소시키는 것으로 사료 된다.되어, 경기만에서 출현하는 식물플랑크톤이 서해 중동부 연안수역에서 출현하는 식물 플랑크톤보다 상대적으로 낮은 광에 적응되어 있었다. the most important in the global optimum analysis because small variation of it results in the large change of the objective function, the sum of squares of deviations of the observed and computed groundwater levels. 본 논문에서는 가파른 산사면에서 산사태의 발생을 예측하기 위한 수문학적 인 지하수 흐름 모델을 개발하였다. 이 모델은 물리적인 개념에 기본하였으며, Lumped-parameter를 이용하였다. 개발된 지하수 흐름 모델은 두 모델을 조합하여 구성되어 있으며, 비포화대 흐름을 위해서는 수정된 abcd 모델을, 포화대 흐름에 대해서는 시간 지체 효과를 고려할 수 있는 선형 저수지 모델을 이용하였다. 지하수 흐름 모델은 토층의 두께, 산사면의 경사각, 포화투수계수, 잠재 증발산 량과 같은 불확실한 상수들과 a, b, c, 그리고 K와 같은 자유모델변수들을 가진다. 자유모델변수들은 유입-유출 자료들로부터 평가할 수 있으며, 이를 위해서 본 논문에서는 Gauss-Newton 방법을 이용한 Bard 알고리즘을 사용하였다. 서울 구로구 시흥동 산사태 발생 지역의 산사면에 대하여 개발된 모델을 적용하여 예제 해석을 수행함으로써, 지하수 흐름 모델이 산사태 발생 예측을 위하여 이용할 수 있음을 입증하였다.
수치모델 및 자료동화 기법이 급격히 발달하고 여러 가지 물리 역학적 과정이 개선되며, 이를 운영하는 컴퓨팅 시스템이 발달함에 따라 수치예보 기술 및 성능이 개선되었지만, 낙뢰와 같이 주로 중규모 시스템에 동반되어 발생하거나, 수십 km 이내의 국지적인 악기상에 동반된 경우 아직까지는 수치모델의 예측성은 매우 낮다고 할 수 있다. 이렇게 낮은 낙뢰 탐지 및 예측성을 개선하기 위하여 지상 및 고층, 원격 탐사된 자료를 종합적으로 활용하여 낙뢰 탐지 및 예보에 접근할 필요성이 있다. 또한 한반도의 대기상태가 점차 하층에서의 온난화와 습윤화로 인하여 불안정화되고 있는 상태에서 최근 데이터를 이용하여 새로운 지침을 모색할 필요가 있다. 본 연구에서는 남한 지역에서 발생하는 낙뢰현상의 탐지 가능성 및 예측성을 높이기 위하여 기상청 신낙뢰관측 시스템에서 관측된 낙뢰 자료와 우리나라 5개 고층 관측소 (오산, 광주, 포항, 제주, 백령도)에서 관측된 고층기상관측자료를 분석하여 낙뢰 발생시 안정도 지수와 환경변수의 객관적인 특성을 제시하고자 하였다. 본 연구에서 분석한 안정도 지수 및 대기환경변수는 CAPE, SSI, LI, KI, LCLT, MLMR, TPW 그리고 바람시어 등이다. 낙뢰와 고층기상관측 자료사이의 대응(match-up) 자료 선정기준으로는 레윈존데의 실제적인 비양 및 관측시간을 기준으로 -2hr~+1 hr 사이 그리고 고층기상관측소를 기준으로 100 km 이내에 낙뢰가 발생한 경우로 하였다. 장소 및 시간에 따라 정도의 차이는 있으나 낙뢰가 발생했을 때의 대류권 하층의 기온과 혼합비는 평시에 비해 약 1 K, $1{\sim}2gkg^{-1}$ 높게 나타나고 있다. 또한 각 안정도 지수와 환경변수를 낙뢰 발생시와 비발생시로 구분하여 지수들의 분포를 분석한 결과 변수에 따라 분리수준이 높은 경우도 있지만 대부분 많은 중첩이 나타나고 있어 특정 안정도 지수만을 이용하여 낙뢰탐지가 쉽지 않음을 확인하였다. 낙뢰 발생시와 비발생시에 값들의 분리가 상대적으로 높은 지수들를 이용하여 낙뢰탐지에 최적인 임계값을 산출하였다. 낙뢰와 같이 현상의 유무로 구분되는 이진변수의 탐지수준 분석에는 주로 분할표가 이용된다. 여기서 안정도 지수별 낙뢰탐지 최적의 임계값은 분할표로부터 도출되는 POD, FAR, ACC, CSI, HSS 등 다양한 평가측도 중에서 낙뢰와 같이 발생빈도가 적은 현상의 분석에 적합한 HSS를 최대로 하는 값으로 도출하였다. Table 6에서 보는 바와 같이 전지역에서 HSS의 값이 크지 않을 뿐만 아니라 각 안정도 지수 및 환경변수의 개수 및 임계값이 지역에 따라 상이하게 나타나고 있다. 따라서 이들 자료를 현업에서 이용하기 위해서는 보다 많은 사례와 낙뢰-고층기상관측자료 대응(match-up) 자료 선정기준의 정교화 등이 필요하다. 또한 낙뢰, 집중호우와 같은 악기상의 현황과 발달과정에 대해 많은 정보를 제공해 주는 위성, 레이더 등 원격탐사자료와의 종합적인 활용이 필요하다.
본 연구에서는 한강유역 내 관측기간이 충분한 기상청 지상관측소 10개소를 선정하고 CCCma(Canadian Century for Climate modeling and analysis)에서 제공하는 자료에 대한 인공신경망기법 상세화 적용을 실시하였다. 인공신경망의 학습을 위해 CGCM3.1/T63 20C3M시나리오(reference scenario)의 22개 2D변수 중 물리적으로 민감도가 높다고 판단되는 GCM_Prec, huss, ps를 입력변수로 선정하였으며 인공신경망 학습기간은 1991년~1995년, 검증기간은 1996년~2000년, 예측기간은 2011년~2100년으로 A1B, A2 B1 시나리오 등 다양한 기후변화 시나리오를 통해 예측band를 제시하고자 하였다. 하지만 공간상관을 고려하기 위하여 각 관측소에 대하여 인공신경망 학습을 하는 경우 관측소간 spatial correlation 및 spatial cluster구현이 어렵기 때문에 Spatial Rectangular Pulse모형을 이용하고자 하였으나, 강수면적에 대한 scale의 결정이 어렵다는 단점을 확인 하고 본 연구에서는 Random Cascade 모형을 이용하여 ${\beta}$를 통한 강수면적 scale(rainy area fraction)을 결정하고자 하였다. Random Cascade모형의 기법은 격자단위의 downscaling기법으로 강수대의 공간적 형상을 재현하며 스케일에 비종속적인(scale-invariant)프랙탈 특성을 이용하여 매개변수를 최소화 할 수 있는 장점을 가진 기법으로 한강유역 1Km내외 강우장을 만들어 topographic effect를 첨가하고자 한다.
본 연구에서는 개념적인 강우-유출모형인 Tank 모형에 대하여 유역의 다양한 유출특성을 잘 반영할 수 있는 매개변수를 산정하는 데에 그 목적을 두었다. 이를 위한 최적화 알고리즘은 다목적 유전자 알고리즘인 NSGA-II를 선정하여 Tank 모형과 결합하였으며, 4가지의 목적함수를 대상으로 다양한 함수값을 나타내는 비지배관계의 최적군을 생산하였다. 수 백개로 나타나는 최적군의 다양한 해들 중, 특정 목적함수에 대하여서만 정도가 높거나 낮은 편협한 해들을 배제하고 두루 정도가 높은 값을 나타내는 소수의 비지배해들을 추출하기 위하여 선호적 순서화 기법이 적용되었다. 그 결과 많은 해들 중 단 4개의 해가 최우선해의 위치를 갖는 것으로 나타났으며, 이러한 방법론으로 최적화된 해의 적합성을 살펴보고자 국부최적화 기법인 Powell 방법과 기존에 널리 쓰여온 유전자 알고리즘인 SGA(Simple Generic Algoritm)의 결과와 비교 검정을 수행하였다. 비교한 결과 NSGA-II를 적용하여 산정된 매개변수가 4가지 목적함수 및 관측유량과의 통계치에서 두루 양호한 결과를 나타내었다. 또한 관측유량과 함께 도식하여 살펴본 결과, NSGA-II의 최우선해가 타 자동보정 기법에 비하여 상대적으로 관측치에 보다 잘 부합되는 모의유량을 계산하는 것으로 나타났다.
수문 기상레이더는 강우량을 바로 추정하지 못하고 여러 단계의 정량적 강우량 추정과정을 거치게 되므로 많은 불확실성 발생요소가 존재한다. 특히, 강수량 추정에서 어떤 식 혹은 어떤 관측변수를 사용하느냐에 따라 그 정확성은 매우 달라진다. 그 정확성을 높이기 위해 단일편파레이더에서 이중편파레이더로 변경하고 있으며, 널리 알려진 바와 같이 이중편파레이더에서 관측되는 다양한 이중편파변수를 활용하면 레이더기반 강수추정의 정확성을 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 우선 다양한 이중편파변수(반사도, 차등반사도, 비차등위상차 등)를 이용한 여러 레이더기반 강우량 추정식을 적용하고 그 정확성을 분석하고 비교하고자 한다. 또한 여러 강우사례를 적용하여 강우량 추정식에 따라 발생할 수 있는 불확실성을 정량화하고 분석하고 비교하고자 한다. 적용사례는 2012년부터 2014년 강우사례이며, 강우추정에 사용하는 강우량 추정식은 기존에 많이 활용되는 Marshall-Palmer 관계식, CSU 관계식, Bringi와 Chandrasekar의 $R(Z,Z_{DR})$ 관계식, Rhyzhkov의 $R(Z,K_{DP},Z_{DR})$ 관계식, CSU 방법, Beard and Chuang의 $R(K_{DP})$ 등을 활용할 예정이다. 또한 레이더기반 강우량 추정에 따른 불확실성 정량화를 위해 기존 연구에서 많이 활용되는 maximum entropy를 활용할 예정이다.
식생은 증발산, 강우, 토양 수분 등 다양한 수문기상 요인과 밀접한 관계가 있기 때문에 식생의 상태는 가뭄 발생 시 물 부족에 매우 큰 영향을 받는다. 가뭄에 따른 식생의 변화와 영향을 파악하기 위해서는 식생-기후의 피드백을 이해해야 한다. 식생과 기후변수의 상호관계를 묘사하고 결합 확률을 구성하는 것은 식생-기후의 피드백을 이해하는데 적절하다. Copula 함수는 모든 변수를 연결하는 이점을 가지기 때문에 다양한 확률 변수를 결합하는 강력한 접근방법으로, copula를 통한 확률론적 접근방법은 수문 기상 스트레스에 대한 식생의 반응을 효과적으로 조사할 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 copula 기반의 식생-기후의 상호관계를 통해 가뭄 발생 시 식생이 받을 수 있는 영향을 정량화하고자 한다. 이를 위해 위성 자료를 활용한 식생건강성지수(Vegetation Health Index, VHI)와 위성관측된 강수 및 잠재증발산 자료를 적용하여 높은 공간 해상도에서 한국 전역의 식생 가뭄 가능성을 추정하고자 하였다. 강수 및 잠재증발산 자료를 통해 다양한 가뭄지수를 산정하고, copula 결합 이론을 기반으로 VHI와 가뭄지수 간의 이변량 결합 확률모델이 제안된다. 이에 조건부 확률을 적용하여 다양한 가뭄 시나리오에서 식생의 가뭄 가능성을 추정하고, 가뭄에 취약한 지역을 공간적으로 분석하고자 한다. 이를 통해 가뭄 스트레스에 따른 식생 변화와 생태학적 가뭄의 공간적 특성을 효과적으로 파악할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 교육학, 경영학, 심리학 등 사회과학 뿐만 아니라 공정관리, 생물정보학 등 자연과학에서도 널리 사용되고 있는 구조식 모형(structural equation modeling)에서 잠재변수점수(latent variable score)는 직접 측정이 불가능한 잠재변수를 수량화한 추정치이다. 이 연구에서는 구조식 모형을 단계(stage)별로 분할하여 분석하는 단계별 구조식 모형(stagewise SEM; SSEM)을 제안하였다. 기존 방법은 모든 관측변수의 분산-공분산을 한꺼번에 고려하므로 독립변수인 외생잠재변수(exogenous latent variable)가 종속변수인 내생잠재변수(endogenous latent variable)에 의해 영향을 받는, 논리적으로 타당하지 않은 경우가 있다. 단계별 구조식 모형은 이런 문제점을 해결할 뿐만 아니라 모형의 복잡성을 낮추어 쉽게 해를 찾을 수 있으며, 분석과정에서 생성되는 잠재변수점수로 추가 분석도 용이하다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권2호
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pp.447-458
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1998
본 논문에서는 환자의 수명과 치료횟수의 모형화를 위해 관측가능한 공변량을 포함하는 동시에 두 변수에 영향을 미치는 관측불가능한 환경요인을 고려하기 위한 개별환경효과모형을 도입하고자 한다. 개별환경효과를 나타내는 분포를 감마분포로 가정하여 사망시간과 치료횟수의 모형을 개발하고, 모형에 포함된 모수의 추론과정을 논의하며, 개발된 모형을 Autologous Blood and Marrow Transplant Registry(ABMTR)에 등록된 환자의 자료에 적용하여 환경효과를 고려하지 않은 독립모형과 비교하고자 한다.
본 연구에서는 Stopper가 있는 외팔보 실험을 통하여 간극이 있는 기계계의 응답을 관측하고, 이론 모델을 정립하여 관측된 현상을 설명하고자 한다. 또한, 이러한 해석을 바탕으로 설계변수변화에 따른 응답특성을 예측함으로써 정밀, 고속기계의 설계를 위한 기본자료를 정립하고자 한다.
고차원 자료에서 이상치를 탐지하기 위해서는 변수를 선별해야 할 필요성이 있다. 이상치 탐지에 적합한 정보가 종종 일부 변수에만 포함되어 있기 때문이다. 많은 수의 부적합한 변수가 자료에 포함될 경우 모든 관측치의 거리가 비슷해지는 집중효과가 발생하고 이로 인해 모든 관측치의 이상정도가 비슷해지는 문제가 발생하게 된다. 부분공간 이상치 탐지기법은 전체 변수 중 이상치 탐지에 적합한 변수들의 집합을 선별하여 관측치의 이상정도를 측정함으로써 이러한 문제를 극복한다. 본 논문은 대표적인 부분공간 이상치 탐지기법을 부분공간 선정 방식에 따라 세가지 유형으로 분류하고 각 유형에 속한 방법론을 부분공간 선정 기준과 이상 정도 측정 방식에 따라 요약한다. 더하여, 부분공간 이상치 탐지기법들을 적용할 수 있는 컴퓨팅 프로그램을 소개하고 집중효과에 대한 간단한 가상 실험과 자료 분석 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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