수문순환 과정에서 강수량의 부족으로 발생된 기상학적 가뭄은 농업 및 수문학적 가뭄으로 전이된다. 기상학적 가뭄과 다르게 농업적 가뭄과 수문학적 가뭄의 발생은 인간 생활에 직접적으로 영향을 미치기 때문에 가뭄의 전이과정을 분석하는 것은 가뭄의 효과적 대비와 대응을 위하여 필요한 일이다. 본 연구에서는 관측된 강수량과 수문모형으로 모의된 자연유출량 자료를 바탕으로 기상학적 가뭄과 수문학적 가뭄을 정의하고, 베이지안 네트워크 모형을 활용하여 기상학적 가뭄과 수문학적 가뭄 간의 전이 관계를 확률론적으로 분석하였다. 베이지안 네트워크의 결합확률을 산정하기 위하여 코플라함수를 활용하였다. 분석 결과, 기상학적 가뭄이 보통가뭄 상황에서는 수문학적 가뭄으로 전이될 확률은 0.41 ~ 0.63, 기상학적 가뭄이 극심한 경우에는 수문학적 가뭄으로 전이될 확률은 0.83 ~ 0.98이었다. 즉, 기상학적 가뭄이 심화됨에 따라 수문학적 가뭄으로 전이될 확률은 증가되었다. 계절별로는 가을에 가뭄전이 발생확률이 0.71 ~ 0.89로 가장 높으며, 겨울에는 0.41 ~ 0.62의 값으로 낮게 산정되었다. 결론적으로 여름에서 가을까지 기상학적 가뭄 심도가 심화됨에 따라서 수문학적 가뭄으로의 전이 확률이 높아지며, 해당 시기 동안 가뭄에 적절한 대응을 수행하면 가뭄의 예방이 가능할 것이다.
유량예측은 효과적인 홍수관리 및 수자원 계획을 위한 매우 중요한 재난방지 접근법이다. 현재 기후변화로 인한 집중호우가 나날이 증가하고 있어 막대한 기반시설 손실과 재산, 인명 피해가 발생하고 있다. 본 연구는 미국 테네시주 Hickman County의 Vernon에 있는 Piney Resort의 최근 홍수사례분석을 통해 최대 강우 시나리오에서 유량예측에 대한 강우의 기여도를 측정했다. Piney River 유역내 USGS 두개의 관측소(03602500, 03599500)에서 20년(2000-2019) 동안의 일별 하천 유량, 수위 및 강우 데이터를 수집했고, Long Short Term Memory(LSTM)을 사용하였다. 또한, Tensorflow, Keras Machine learning frameworks, Python을 이용하여 14일로 구별된 유량 값을 예측하였다. 또한, 모델이 2021년 8월 21일의 범람 이벤트를 예측할 수 있었는지를 결정하는 데 사용되었다. 전체 데이터(수위, 유량 및 강우량)가 포함된 LSTM 모델은 일부 강우 모델을 제외하고 지속성 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 강우자료만 이용하여 유량예측을 하는 것은 충분하지 않음을 나타냈다. 결과는 LSTM 모델은 0.68 및 13.84m3/s의 최적 NSE 및 RMSE 값을 나타냈고, 가장 낮은 예측 오차로 예측 최대유량은 94m3/s로 나타났다. 향후 강우 패턴에 대한 다양한 분석이 이루어진다면 효율적인 홍수 경보 시스템 및 정책을 설계하는 관련 연구에 도움을 줄 것으로 판단된다.
해양사고 예방을 위해서는 사고의 원인과 결과에 대한 분석 및 진단뿐만 아니라, 사고의 발생 패턴과 변화 추이를 예측함으로써 정량적 위험도를 제시할 필요성이 있다. 선박교통과 관련된 해양사고 예측은 선박의 충돌위험도 분석 및 항해 경로 탐색 등 선박교통의 흐름에 관한 연구가 주로 수행되었으며, 해양사고의 발생 패턴에 대한 분석은 전통적인 통계 분석에 따라 제시되었다. 본 연구에서는 해양사고 통계 자료 중 선박교통관련 사고의 월별, 시간대별 발생 현황 데이터를 활용하여 해양사고 발생 예측 모델을 제시하고자 한다. 국내 해양사고 발생 현황 중 월별, 시간대별 데이터 집계가 가능한 1998년부터 2021년까지의 통계자료 중 선박교통 관련 데이터를 분류하여 정형 시계열 데이터로 변환하였으며, 대표적인 인공지능 모델인 순환 신경망 기반 장단기 기억 신경망을 통하여 예측 모델을 구축하였다. 검증데이터를 통하여 모델의 성능을 검증한 결과 RMSE는 초기 신경망 모델에서 월별 52.5471, 시간대별 126.5893으로 나타났으며, 관측값으로 신경망 모델을 업데이트한 결과 RMSE는 월별 31.3680, 시간대별 36.3967로 개선되었다. 본 연구에서 제안한 신경망 모델을 기반으로 다양한 해양사고의 특징 데이터를 학습하여 해양사고 발생 패턴을 예측할 수 있을 것이다. 향후 해양사고 발생 위험의 정량적 제시와 지역기반의 위험지도 개발 등에 관한 추가 연구가 필요하다.
전라남도는 국내에서 가장 많은 25곳의 연륙·연도교가 있으며, 다도해와 이를 잇는 해상교량을 중심으로 해양 및 관광 자원이 풍부한 지자체이다. 그러나, 해상교량의 경우 강풍, 태풍 등이 발생할 경우에는 교량의 구조적 안전성과는 별개로 교량의 과대진동 등으로 인하여 사용자와 지역주민들의 불안감이 증대되는 현안이 있다. 실제로 최근 2019년에 개통한 신안군의 천사대교의 경우, 강풍과 과대 진동으로 인한 차량 통행 제한이 빈번하게 발생하였고 그로인한 지역주민 및 운전자의 불안감 증대로 민원이 속출되고 있다. 따라서, IoT계측기술을 이용하여 측정된 데이터를 기반으로 정량적이고 정확한 교량의 풍황상황과 통행과 관련된 교량의 진동수준을 실시간으로 지역주민에서 제공함으로써 해상교량의 안전관리에 대한 지역주민 불안감을 해소가 필요하다. 본 연구는 기존의 계측시스템 및 IoT센서를 이용하여 해상교량의 풍속 상황과 진동을 상시적으로 관측하고 이를 지역주민 및 관리자에게 전파함으로써 해상교량의 안전 및 통행에 대한 불안감을 해소할 수 있으며, 강풍 및 대형 재난재해에 대해서도 사전대응이 가능한 기술을 개발하고자 한다.
우리는 두 생물무리가 서로 가로지르거나 결합하는 현상을 주변에서 흔히 볼 수 있다. 예로, 하천의 물고기 무리가 운동하다 바위나 돌같은 장애물을 만나 두 무리로 나누어졌다가 장애물 뒤에서 다시 하나로 합쳐지는 현상이 있다. 우두머리를 가지는 두 생물 무리가 각도${\theta}$를 가지고 서로 충돌하면서 가로질러 지나갈 때의 동역학을 연구하였다. 두 무리의 각 우두머리 개체는 다른 개체에 의해 영향을 받지 않는다. 이에 비해 무리의 개체들은 우두머리의 운동방향을 쫓아 가도록 시뮬레이션 되었다. 이 두 무리의 가로지르기 동역학을 이해하기 위해서, 무리개체의 평균 단위속도의 합으로 정의되는 질서매개변수${\phi}$를 조사하였다. 두 무리가 서로 만나는 순간, 두 무리의 운동량 균형이 무너지면서 ${\phi}$값이 급격히 올라갔다. 그리고 두 무리가 서로 분리되어질 때, 두 번째로 ${\phi}$값이 피크를 보였다. 무리개체들은 서로 충돌하면서 그들의 우두머리 개체를 쫓아가는데 방해를 받게 되는데 이로 인해 두 번째 피크이후에 불규칙적인 작은 피크들이 관측되었다. 두 피크값, $d_1$ (첫번째) 그리고 $d_2$ (두번째), 은 서로 다른 충돌각도 ${\theta}$에 대해서 동기화 현상을 보였다. 이 시뮬레이션 모델은 생물행동을 연구하거나 다개체 로봇 시스템 개발에 유용하게 사용되어 질수 있다.
기후변화와 인간 활동으로 강수량, 유출량 및 증발산량 등이 변화되고 있다. 유역 유출량은 수문 순환의 매우 중요한 구성 요소이며, 기후변화와 인간 활동으로 변화되고 있는 유역 유출량에 대한 분석은 수자원 관리에 있어서 중요하다. 본 연구에서는 금강 유역 중권역의 과거 관측자료 및 미래 대표농도경로(RCP) 시나리오에 따른 유출량, 강수량, 기온 및 증발산량 자료에 대해 Mann-Kendall 검정을 이용하여 수문기상학적 변수의 추세를 분석하였고, 기후변화와 인간 활동이 금강 유역의 유출량에 미치는 영향을 기후 탄력성 접근법과 Budyko 프레임워크를 이용하여 정량적으로 평가하였다. 과거의 유출량과 미래 유출량을 분석한 결과, 중권역마다 유출량 변화에 기후변화와 인간 활동이 미치는 상대적인 기여도가 다양하게 나타났다. 예를 들어, 기후변화의 기여도가 가장 큰 중권역은 용담댐(#3001) 유역이었으며, 인간 활동의 기여도가 가장 큰 중권역은 대청댐(#3008) 유역이었다. 미래 기후변화는 RCP 4.5와 8.5 시나리오 모두에서 강수량과 온도의 증가가 나타났다. 이러한 기후 요인의 변화는 금강 유역의 유출량 변화에 44.8%에서 65.5%까지 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 유출량은 기후변화에 의한 영향뿐만 아니라 인간 활동에도 크게 영향을 받고 있으며, 이는 지속적인 수자원 관리 계획을 세우는데 중요한 정보가 될 것이다.
지진이 발생한 후 구조물의 안전성을 평가하기 위해 모든 교량 및 건축물에 지진가속도 및 변위를 계측하는 유지관리시스템을 구축하기는 효율적이지 않아, 이를 유지관리하기 위해서는 현장조사가 시행되며 조사범위가 넓은 경우 많은 시간이 소요된다. 그로 인해 2차 피해가 발생할 우려가 있으므로 신속한 개별 구조물의 안전성을 추정할 필요가 있다. 구조물의 지진 손상은 구조물에 인가된 지진력 정보와 구조해석모델을 이용하여 위험도평가 해석을 통해 예측할 수 있다. 이를 위해 지진 발생 시 임의위치에서 발생한 지진력을 추정할 필요가 있다. 본 연구에서는 국내 지진계측 기록과 선형추정방법 및 인공신경망 학습 방법을 활용한 임의위치의 지반 응답스펙트럼 및 가속도시간이력을 추정하는 방법들을 제안하고 적용성을 평가하였다. 선형추정방법의 경우 추정에 사용되는 인근 관측소의 위치가 가까울 경우 오차가 적었지만 멀어질 경우 오차가 크게 증가하였다. 인공신경망 학습 방법의 경우 동일한 조건에서 더 낮은 수준의 오차로 추정할 수 있었다.
본 연구는 차량의 주행경로를 정확하게 측정하는 수단을 개발하고 이를 현장계측에 적용하여 주행차량의 횡방향 이격에 의한 아스팔트 콘크리트 포장(이후 아스팔트 포장)의 주요 응답 특성을 규명하고자 하였다. 개발된 주행이격 측정 시스템은 두 개의 레이저 센서로부터 전송된 신호가 차량의 타이어로부터 반사되어오는 물리적 현상을 실시간으로 분석함으로서 도로 포장위의 임의의 기준으로부터 실제 차량이 주행한 경로를 정확하게 관측 할 수 있다. 다양한 주행이격에 의한 아스팔트 포장의 횡방향 수평 변형률과 하부 포장층의 수직응력 변화를 실측하기 위하여 시험도로상의 아스팔트 포장의 일부 구간을 선정, 덤프트럭에 의한 동하중 재하시험을 시행하였다. 차량의 횡방향 이격거리는 주행차로(2차)의 차륜부에 매설된 횡방향 수평 변형률 계측기의 중심을 기준으로 추월차로 방향으로 20cm 간격으로 조수석 차륜에 의한 하중중첩의 영향을 최대한 배재하도록 설정하였다. 현장시험 결과 표층과 중간층에서는 하중재하 위치에서 발생한 압축변형이 이격거리 약 40cm에서부터 점차 인장으로 변화하고 있음을 알 수 있었다. 또한, 보조기층상부와 동상방지층상부에 작용하는 수직응력은 하중재하 위치에서 치대로 발생하였으며 이격거리 50cm 이상부터는 하중에 의한 영향이 상대적으로 미비하였다.
대한민국은 지진 판의 경계로부터 멀리 떨어진 지역에 있으며, 이러한 지역에서 발생하는 판 내부 지진은 판 경계부 지진과 비교하면 일반적으로 규모가 작고 발생빈도도 낮다. 그럼에도 불구하고 과거 2년부터 1904년 사이 한반도에서 발생했던 지진과 최근 한반도 지진을 관측한 이래에 발생한 지진을 조사 및 분석한 결과 진도 규모 9까지 이르는 것으로 나타났다. 본 논문에서는 한반도에서 발생한 지진과 통계적 자기 유사성과의 관계를 분석하기 위해서 국립기상연구소에서 발표한 「한반도 역사지진 기록 (2년~1904년)」을 이용한다. 또한 본 논문을 통해서 해결한 문제는 한반도에서 발생한 지진데이터와 통계적 자기 유사성과 시각화의 관계 연구를 처음으로 규명하였으며, 그 결과 한반도 지진의 자기 유사성 정도를 판단하는 3가지 정량적인 추정방법으로 측정한 결과 자기 유사성 파라메터 H 값(0.5 < H < 1)이 0.8이상으로 자기 유사성 정도가 높은 것으로 나타났다. 그리고 그래프의 시각화를 통해 지진이 어느 지역에서 많이 발생했는지를 쉽게 파악할 수 있고, 향후 지진 발생시 피해를 예측하고 재산과 인명 피해를 최소화할 수 있는 예측 시스템 개발과 지진 데이터 분석 및 모델링 연구에 활용될 수 있을 것으로 보인다. 뿐만아니라 본 연구결과를 토대로 자기 유사성 프로세스는 지진활동의 패턴과 통계적 특성을 이해하고, 유사한 지진 사건을 그룹화하고 분류하는데 도움을 줄 수 있으며, 지진 활동에 대한 예측, 지진 위험 평가 및 지진 공학 관련 연구에 활용될 것으로 예상된다.
기후변화는 부정할 수 없는 오늘날 인류가 직면한 가장 시급한 과제이다. 그러나 기후변화에 대한 국민적 관심과 인식 수준은 충분치 않아 보다 적극적인 교육과 함께 이를 지원할 콘텐츠 개발이 필요하다. 특히 가치관 형성 및 윤리의식 확립이 시작되는 초·중등교육 시기부터 기후변화 교육이 활발히 이루어져야 하나 수준 맞춤형 체험기반 전문교육 콘텐츠는 많지 않은 실정이다. 본 연구에서는 학습자가 간접적으로 기후변화를 체험할 수 있도록 하는 혁신적인 교육 도구로써 해수면 상승 체험 3D 시뮬레이터를 개발하였다. 해수면 상승 요소로 기후변화로 인한 해수면 상승뿐 아니라 폭풍해일고를 함께 고려하였으며, 특히 장기 파고관측 빅데이터 분석을 통해 시뮬레이터 기능을 설계한 것을 주요 특징으로 볼 수 있다. 초·중등 학생들에게 친숙하게 접근하기 위해 게임 엔진 'Unity'를 채용하였다. 더 나아가 본 시뮬레이터를 활용한 교육 콘텐츠를 함께 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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