본 연구는 강우 발생시 유량을 추정하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 본 연구는 선행연구의 모형 개발방법론에서 벗어나 딥러닝 알고리즘 중 하나인 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 유량을 추정하였다. 합성곱 신경망은 일반적으로 분류 문제 (classification)을 해결하기 위한 목적으로 개발되었기 때문에 불특정 연속변수인 유량을 모의하기에는 적합하지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 합성곱 신경망의 완전 연결층 (Fully connected layer)를 개선하여 연속변수를 모의할 수 있도록 개선하였다. 대부분 합성곱 신경망은 RGB (red, green, blue) 사진 (photograph)을 이용하여 해당 사진이 나타내는 것을 예측하는 목적으로 사용하지만, 본 연구의 경우 일반 RGB 사진을 이용하여 유출량을 예측하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는 수문학적 이미지는 입력자료로 활용했다. 합성곱 신경망의 구조는 Convolution Layer와 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 이후 Flatten Layer, 2개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 다시 1개의 Dense Layer가 이어지는 구조로 설계하였다. 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 분류모형에 이용되는 softmax 또는 sigmoid 함수를 대신하여 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 이와 함께 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)를 이용하였으며, 모형의 학습 평가 및 검정을 판단하기 위해 MSE 및 MAE를 사용했다. 또한, 모형평가는 NSE와 RMSE를 이용하였다. 그 결과, 모형의 학습 평가에 대한 MSE는 11.629.8 m3/s에서 118.6 m3/s로, MAE는 25.4 m3/s에서 4.7 m3/s로 감소하였으며, 모형의 검정에 대한 MSE는 1,997.9 m3/s에서 527.9 m3/s로, MAE는 21.5 m3/s에서 9.4 m3/s로 감소한 것으로 나타났다. 또한, 모형평가를 위한 NSE는 0.7, RMSE는 27.0 m3/s로 나타나, 본 연구의 모형은 양호(moderate)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구를 통해 제시된 방법론에 기반을 두어 CNN 모형 구조의 확장과 수문학적 이미지의 개선 또는 새로운 이미지 개발 등을 추진할 경우 모형의 예측 성능이 향상될 수 있는 여지가 있으며, 원격탐사 분야나, 위성 영상을 이용한 전 지구적 또는 광역 단위의 실시간 유량 모의 분야 등으로의 응용이 가능할 것으로 기대된다.
본 논문은 요인들의 처리구조와 실험단위들의 설계구조에서 지분이 발생하는 경우의 지분계획모형에서 분산성분을 구하는 방법을 다루고 있다. 지분구조의 고정효과와 확률효과 그리고 실험단위들의 지분구조에 따른 오차성분을 포함하는 지분계획모형을 제안하고 있다. 모형내 확률효과의 분산성분과 다수의 오차항에 따른 분산성분을 추정하는 방법으로 상수적합법을 이용하고 있다. 상수적합법에 의한 제1종 제곱합의 계산은 모형의 단계별 적합에서 주어지는 모형행렬의 사영을 이용하고 구하고 있다. 사영을 이용한 변동요인별 제1종 제곱합의 기댓값 계산에 Hartley의 합성법이 이용된다. 단계별 방법에 의한 모형의 순차적 적합은 모형행렬로의 사영공간을 나타내는 사영행렬의 구조를 파악할 수 있는 이점이 있다.
미사일의 동특성은 공력계수(aerodynamic coefficients)들의 구조 및 그 계수값에 의해 결정된다. 현재까지 공력계수는 풍동시험(wind tunnel test)에 의한 모형법으로 구하는 것이 보편적이었으나 모형과 실제 시스템의 차이에 의해 발생하는 오차, 풍동시험의 오차, 모형의 스케일 팩터(scale factor)오차, 실제 대기조건의 특성에 의한 오차 등에 의해, 시제품을 이용한 실제 비행시험 결과가 풍동시험 모델을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션(computer simulation)의 가상 비행 데이타와 차이를 나타내게 된다. 이러한 차이를 감소시키기 위하여 필터 이론을 적용하기 위해서는 수학적 계수 모델이 필요하게 된다. 본 연구에서는 풍동시험모델로부터 3가지의 수학적 모델을 가정하고 이를 이용하여 확장칼만필터(extended Kalman Filter: EKF)와 최대공산법(maximum likelihood method :ML)을 각각 적용시켰을때 추정된 계수치에 의한 가상비행데이타와, 풍동시험모델에 의한 가상비행데이타를 비교하여, 수학적 계수 모델 설정에 따른 각 알고리즘의 추정결과를 알아보고, 이에의해 계수 모델 설정의 방법 및 기준, 그리고 계수구조 설정에 따른 EKF와 ML의 성질을 조사하였다.
본 연구의 목적은 만국 주식시장에서 코스닥이 도입된 이후 거래소 시장과 코스닥 시장의 경쟁상황에 대한 동태적 실증 분석을 실시하는 것이다. 이를 위하여 주식시장에 투자하는 투자자의 자금을 획득하기 위해 서로 경쟁하는 두 시장간의 관계를 경쟁상황을 고려한 확산 모형인 Lotka-Volterra 모형을 사용하여 모형화 하고. 일별 자료를 이용하여 각 연도별 확선 곡선을 추정하였다. 또한 추정된 곡선식의 계수들에 대한 분석을 통해서 두 시장간의 경쟁관계의 특성을 규명해 보았다. 분석 결과, 두 시장의 경쟁관계는 코스닥 시장이 도입된 직무에는 코스닥 시장이 정부의 중소벤처기업 지원 활성화와 투자자들의 많은 관심으로 인해 우위를 선점하다가, 이후 두 시장이 공생의 관계로 변모하였고. 최근에는 순수경쟁관계로 변화하고 있다는 사실이 실증적으로 도출되었다. 본 연구는 국내 주식시장이 경험하고 있는코스닥 시장 도입 이후의 시장구조 변화를 경쟁적 확산모형의 관점에서 모형화 하고, 이를 실증적으로 분석하여 경쟁관계의 동태적 변화 상황에 대한 해석을 시도하였다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.
기존구조물의 안전성검토와 관련하여 구조물의 강성에 대한 현재상태를 추정하는 방법에 대하여 연구하였다. 구조계의 동특성계수들을 입력지진기록과 이에 의한 거동응답의 측정기록을 바탕으로 추정하였는데, 이때에 Extened Kalman Filtering기법을 사용하였다. 이를 위하여 상태방정식을 통상의 시간영역에서 구성하는 방법과 주파수영역에서 구성하는 방법을 제시하였다. 이 기법들의 검증은 시뮬레이션기법에 의한 방법과 함께 Shaking Table에 설치된 소형구조모형을 이용한 실험적 방법으로 수행되었다.
최근의 예상치 못한 이상기후와 태풍은 막대한 인명 및 재산피해 등의 손해를 입히고 있다. 이러한 자연재해를 극복하기 위한 방법으로 하천 제방 및 댐 건설 등 구조적인 대책과 홍수예경보시스템 구축등 비구조적인 대책을 수립하고 있다. 그러나 국내의 하천에서는 이 치수를 위한 홍수위 추적모형으로 정상 부등류 계산 모형이 일률적으로 적용하고 있어 홍수재해예방 및 피해 경감대책의 수립을 위한 자료로 활용하는데 어려움이 있다. 따라서 실제 하천의 흐름특성을 제대로 반영할 수 있는 부정류 모형의 필요성은 더욱 증대되고 있다. 본 연구에서는 대표적은 홍수위추적모형인 HEC-RAS모형과 FLDWAV모형을 이용하여 우이천의 수리학적 홍수추적을 실시하였으며 홍수파의 감쇄효과 등을 비교하여 적용성을 검토하고 조도 계수 등 매개변수 추정에 대한 문제점을 개선하고자 한다.
교통사고예측 및 예방을 위해서는 실제적으로 도로설계과정에서 제어가 가능한 도로 기하구조요소에 대한 사고관계를 파악함이 타당하다. 즉, 도로의 설계자는 도로건설에 앞서 기하구조요소와 사고와의 관계를 현장자료를 통해 정확히 밝혀 도로설계에 반영해야 한다. 이를 위해, 교통사고의 빈도분포를 박히는 것은 가장 기본이 되는 일이며, 교통사고 예측모형개발에 선행되어야 한다. 일반적으로 교통사고건수의 경우 분산이 평균보다 큰 과분산(overdispersion)의 특징을 가지고 있어 음이항 분포를 따른다고 알려져 있다. 따라서 본 논문은 사고모형의 개발에 앞서, 사고발생지점에 대한 도로설계요소와 기타 잠재적인 사고발생 관련요인이 비교적 잘 파악되어있는 호남고속도로를 중심으로 평면 선형상 곡선부에 대하여 교통사고의 분포를 적합도 검정을 통해 알아보고자 하였다. 사고자료는 한국도로송사의 호남고속도로 5년(1996∼2000)간 자료를 분석에 맞게 정리하였으며, 강민욱과 송봉수(2002)에서 제시한 평면선형에 있어서의 구간분할법을 이용하여 배향곡선구간과 단일곡선구간에 대한 사고분석을 하였다. 적합도 분석결과, 예상대로 음이항분포가 사고건수를 설명하기에 가장 적합한 확률분포로 제시되었으며, 이를 통해 최우추정법을 이용한 음이항회귀모형을 개발하였다. 구간분할법을 적용한 음이항회귀모형의 경우, 기존의 확률회귀토형에 비하여 높은 결정계수를 갖았으며, 모형에서 적용된 기하구조요소로는 차량 노출계수, 곡선반경, 단위거리 당 편경사변화값 등이다.
본 연구에서는 2개의 사례지구에 대한 설문조사를 통해 서비스평가 구조모형을 개발하였다. 모형의 가설로서 요인분석과 신뢰성 분석 등을 통해 구성된 '질적서비스에 대한 인식', '이동성에 대한 인식 '환승에 대한 인식', '경제성에 대한 인식'이란 인지서비스(Perceived service)를 나타내는 4개의 잠재변수는 '개인속성'과 '교통특성'이란 잠재변수의 영향을 받으며, 상호 구조적인 관계를 가지고 전반적인 만족도로 대표되는 '서비스평가'에 영향을 미친다고 가정한다. 모형추정결과, 기초적합지수(GFI)가 상인·월성 0.864, 지산·범물 0.807로 나타났고, 조정 적합지수 (AGFI)는 상인·월성 0.823. 지산·범물 0.759로 나타나 적합성은 대체로 양호하다고 할 수 있다. 또한 두 지역 모두에 있어서 잠재변수 간이나 잠재변수와 관측변수간의 인과계수의 유의성도 2, 3개의 인과계수를 제외하면 모두 5% 유의수준에서 유의한 것으로 나타나 전체적으로 모형이 타당하다고 판단된다. 상인·월성의 경우, 운전기사에 대한 인식치가 '서비스평가'에 미치는 영향력이 가장 크며, 요금수준과 더불어 직접적으로 '서비스평가'에 영향을 미치고 있다 기타 편리성, 쾌적성, 시설 및 운영성이 중요한 원인으로 작용하고 있다는 것을 시사하고 있다. 지산·범물의 경우, 쾌적성, 시설 및 운영성, 편리성이 '서비스평가'에 직접적으로 큰 영향력을 미치고 있다. 특히 이러한 '질적서비스에 대한 인식'은 버스의 현행 요금수준과 대기시간에, 그리고 유의성이 높다고 할 수 없지만 이용자의 연령과 버스이용빈도에 영향을 받고 있는 것으로 나타났다.
다변량 정규모집단에서 공분산행렬의 m.l.e.를 유도하기 위하여 m.l.e.의 불변성에 기초를 둔 Anderson의 방법은 그 절차의 단순성이라는 측면에서 일반적으로 선호되고 있다. 본고는 공통요인분석모형이나 Simplex 구조모형과 같은 다변량구조모형에서 이 접근방법을 적용하여 요구되는 m.l.e.를 구하는 과정을 보이고 있다.
우리나라 산업의 1990년과 2000년의 $CO_2$ 배출량을 각각 추정하고, 이 기간중 배출량 변화에 영향을 준 요인별 기여도를 조사하였다. 산업별 배출량에는 생산과정에서 직접 사용하는 에너지는 물론 원재료 생산에 사용된 에너지로 인해 간접적으로 배출되는 $CO_2$까지 포함하였다. 배출량 추정에는 통상적인 산업연관모형을 환경부문으로 확장한 $CO_2$ 혼합 산업연관모형을 이용하였다. 배출량 변화의 요인 분해에는 산업연관분석을 이용한 구조분해기법 (IO-SDA)을 사용하였다. 이 때 각 요인별 영향 계산에 적용하는 가중치는 기준연도와 비교연도의 평균값을 사용하여 가중치 선택의 자의성을 줄이고 완전분해가 되게 하였다. 추정 결과 국내 산업의 직 간접 $CO_2$ 배출량은 1990년에 6,444만 탄소톤에서 2000년에는 1억 1,552만 탄소톤으로 5,163만 탄소톤이 증가한 것으로 나타났다. 직접 $CO_2$ 유발계수 변화, 간접 $CO_2$ 유발계수 변화, 국내 최종수요 성장, 수출 증가, 수입 증가, 국내 최종수요 구조 변화, 수입 구조 변화, 수출 구조 변화 등 여덟 가지 요인별로 배출량 변화에 미친 영향을 분석한 결과 직접 $CO_2$ 유발계수 변화, 간접 $CO_2$ 유발계수 변화, 수입수요의 증가 및 구조 변화는 배출량 감소 효과를 낳았으나, 국내 최종수요 성장 및 구조 변화와 수출수요 증가와 구조 변화는 배출량을 증가시키는 요인으로 작용하였다. 산업이 직접 사용하는 에너지로 인한 $CO_2$ 배출량은 물론 제품 생산 과정에서 투입된 원재료의 생산에 소요된 에너지로 인한 배출량까지 모두 파악하는 것은 $CO_2$ 배출 저감 정책의 효율성을 높일 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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