해양수산부에서 연안에 설치한 기상 관측 장비로 측정된 우리나라 세 지역(낙동강 하구, 시화호, 마산만)의 기온과 수온 자료를 바탕으로 기온-수온의 비선형 상관관계를 분석하였다. 기온-수온 대표관계인 비선형 S-모형의 관계식에 포함된 4개의 매개변수를 결정하기 위해서 SCE 최적화 기법을 이용하였으며, 마산만 지역에서는 계절적 이력현상을 고려하여 서로 다른 관계식을 적용하였다. 기온-수온 상관 관계는 시간규모에 따른 최대 온도값과 최소 온도값에 차이가 있으나 수질 또는 생태 반응의 적당한 시간규모에 해당하는 주 평균 온도값을 이용하여 분석하였다. 전반적으로 연구지역인 하천과 해안이 접하는 우리나라 해안 및 하구 지역에서는 S-모형의 관계식이 선형 관계식보다 적합한 것으로 파악되었다. 이 연구는 기후변화 가설에 따른 미래의 수온변화에 반응하는 수질, 수문, 및 생태반응을 모의하여 공학기술자 또는 정책입안자에게 적절한 기후변화 대책 방향을 설정하는데 기여할 것으로 사료된다.
SWAT(Soil and Water Assesment Tool) 모형은 장기간에 걸친 토양과 토지이용 및 관리 상태에 따라 복잡하게 반응한 대규모 유역의 물과 토사유출 및 농업화학물질로 인해 실제 토지관리가 수환경에 끼치는 영향을 예측하기 위하여 개발되었다. 일반적으로 하천은 유역의 개발 정도에 따라 도시하천과 자연하천으로 나뉘며 도시하천의 경우 도시화가 진행됨에 따라 토지이용상태 및 토지피복상태의 변화로 불투수면적이 증가함에 따라 도시하천의 건천화가 급속도로 진행된다. 본 연구에서는 장기유출모의가 가능한 SWAT 모형을 이용하여 도시하천의 유출량을 모의하고 특히 유역의 규모가 작은 소유역의 SWAT 모형의 적용성을 제시하고자 한다. GIS와 연계한 SWAT 모형을 이용하여 조만강 유역을 모의하였고, 모형의 민감도 분석을 통해 매개변수를 최적화시킴으로서 모델의 신뢰도를 평가하고자 하였다.
본 연구에서는 국내의 다목적 댐을 대상으로 강우-유출 모형에 의한 과거의 홍수량 산정방식과 최근의 홍수량 산정방식을 유역 면적 규모별로 분류하여 비교 분석하였다. 홍수량에 영향을 미치는 기본인자로 강우량, 강우의 시간분포, 유효우량 산정방법, 강우-유출 모형, 매개변수 추정 및 기저유량 등을 선정하여 각 인자별 민감도 분석을 수행함으로써 홍수량에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다. 분석결과 최근의 방법으로 산정한 홍수량과 과거의 방법으로 산정한 홍수량이 유역면적 규모에 따라 다양한 변동폭으로 증가하거나 감소하였는데, 강우의 시간분포 변경이 홍수량을 감소시키는 원인으로 분석되었고, 최근 기상이변에 의한 강우량의 증가와 단위도의 매개변수 추정방법의 변경이 홍수량을 증가시키는 가장 큰 원인으로 분석되었다.
도시화 및 산업화에 따른 각종 개발 사업으로 불투수층의 증가로 인하여 강우에 의한 지표면 침투량의 감소로 도시지역 내 저지대 침수가 증가하여 막대한 인명 및 재산피해가 발생하고 있다. 특히 도심지역내 돌발성 집중홍우에 대한 방재성능에 대한 선제적 대비가 필요하다. 따라서 온천천 유역에 빈도에 따른 침수위험지역 산정을 통한 홍수 예 경보체계를 구축하여 부산광역시 도시 재해관리방안을 마련하고자 한다. 지난 2014년 08월 25일 부산시에 집중호우에 의하여 발생한 홍수량 산정 및 빈도별 침수위험 지역 선정을 위해 온천천 유역에 SWMM 모형을 이용하여 수문분석을 실시하였다. 1:1,000의 하수도대장을 이용하여 관망을 구성하였고, 이를 바탕으로 유출량 산정 지점을 선정하였다. 그리고 1:5,000의 지형도를 이용하여 SWMM 모형으로 유역 내 지형과 각 지역의 인위적인 배수계통에 따라 대상유역을 총 114개의 소유역으로 분할하였다. SWMM 모형의 매개변수 산정을 위하여 2개의 검정강우사상과 1개의 검증강우사상으로 총 3개의 강우사상을 활용하였고, 산정된 매개변수를 이용하여 2014년 8월 25일 발생강우로 인한 수문 분석을 수행하였으며, 유출량 산정을 위하여 온천천 기본계획상의 홍수량 산정지점과 동일한 지점의 유량을 추출하여 빈도별 홍수량과 비교하였다. 그 결과 발생한 유출량의 규모는 모든 지점에서 100년 빈도를 상회하였으며, 중 하류부 구간은 200년 빈도를 상회하는 것으로 나타났으나, 하천의 월류는 발생하지 않는 것으로 분석되었다. 관거 통수능 분석결과 2014년 08월 25일 발생한 호우로 인하여 장전 부곡동 일원 및 거제 안락동 일원에서 유출량이 관거통수능을 초과하는 것으로 나타났으며, 향후 대규모 호우 발생 시 이들 지역에 대한 유입지선에서의 침수 발생 등의 위험이 존재하는 것으로 평가되었다. 또한 빈도별 관거통수능 분석결과 10년 빈도에서는 총 19개 지점, 50년 빈도는 총 43개 지점, 100년 빈도는 총 49개 지점, 200년 빈도에서는 총 51개 지점에서 간선관거의 통수능이 부족하여 침수가 예상되는 것으로 나타났다.
1969년에 처음 고안되어 확산에 대한 마케팅 연구를 이끈 Bass Diffusion Model은 일반적으로 마케팅 연구 및 경영 과학에서 가장 성공적인 모델 중 하나다. 본 연구는 휴대전화 가입 확산을 토대로 Bass 확산 모델의 사용을 설명하며 Bass 확산 모델을 3대 선진국 시장인 한국, 일본, 중국과 신흥시장인 베트남, 태국, 카자흐스탄, 몽골에 적용했다. 실험에서는 비선형 최소자승법을 사용하여 Bass확산 모델의 매개변수를 추정하였고 휴대전화 가입의 확산은 모든 경우에 S 곡선을 따른다. m, p 및 q 매개변수를 획득한 후 국가를 세 그룹으로 그룹화하기 위해 k-평균 클러스터 분석을 사용했으며 국가를 클러스터링함으로써 확산 속도와 패턴이 유사하며 신흥시장이 있는 국가가 선진국의 발자취를 따를 수 있음을 제안한다. 연구의 목적은 시장 성숙도의 시기와 규모를 예측하고 데이터가 Bass 모델의 혁신의 일반적인 확산 곡선을 따르는지 여부를 판단하는 것이다.
우리나라 남해안 지역은 다도해 지역이므로 대규모 지진해일이 발생하였을 때 섬과 섬 사이의 상호간섭으로 인한 예기치 않은 지진해일 피해가 우려될 수도 있다. 본 연구에서는 두개의 원형 섬 사이의 처오름높이 변화를 입사파 폭과 두 섬 사이의 거리와 같은 매개변수를 이용하여 계산하였다. 두 개의 원형섬 주위에서 입사파 수평길이가 두 섬의 양끝 바깥쪽 해저지름 거리보다 클 경우 두 섬 안쪽 부분에서 처오름높이가 급격히 증가하였으며, 두섬 사이의 간격이 줄어들수록 입사파의 처오름높이가 증가하였다.
본 연구에서는 $C^{*}$ 적분을 수정하여 균열 진전의 효과를 배제하는 새로운 크립 파괴의 하중 매개변수 $C_{m}$ 을 제안하고 그 타당성을 검토한다. 또한 $C_{m}$ 의 전개 과정에서 유도되는 다른 하중 매개변수들의 특성과 그 이용가능성을 조사한다. 균열 진전 속도가 $C^{*}$ 의 지배를 받는 것으로 알려져 있는 스테인레스 강(stainless steel) STS 304(KS 규격)를 사용한 크립파괴 실험을 600.deg. C에서 수행하여 $C_{m}$ 의 크립 파괴에 대한 적용 가능성을 조사하도록 한다.
하천은 지역별, 하천별 고유한 유역형상과 유출특성을 갖고 있어 계획과 관리를 위한 계획하폭 산정공식은 지역고유의 수문학적, 지역적 특성에 따라 달라야 하지만, 현재 적용되고 있는 설계기준의 계획하폭 산정공식은 최근 강우 경향 및 하천 주변 토지이용 고도화 등의 지역특성 여건변화가 고려되지 못하고 있는 실정이다. 특히 소하천의 경우에는 중 대규모의 하천과 달리 계획하폭 산정을 위한 지역별 매개변수의 편차가 커기존 산정된 공식을 활용함에 있어 어려움이 따르며, 토지이용 효율성 및 치수 경제성이 낮은 비효율적 계획하폭이 결정될 개연성이 있는 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 한반도 내륙기후특성을 가지는 강원영서지역 소하천에 대한 초기계획하폭 제안식을 산정하기 위해 계획홍수량(Q), 유역면적(A), 하상경사(S)에 대한 회귀분석을 실시하였다. 이를 통해 산정된 관계식은 기초 매개변수만 가지고 쉽게 초기계획하폭을 산정할 수 있어 지역 및 하천특성에 부합되는 개수계획 수립에 활용할 수 있다.
최근 자연어처리 분야에서는 BERT, RoBERTa, 그리고 BART와 같은 사전 학습된 언어 모델 (Pre-trained Language Models, PLM) 기반 미세 조정 학습을 통하여 여러 하위 과업에서 좋은 성능을 거두고 있다. 이는 사전 학습된 언어 모델 및 데이터 집합의 크기, 그리고 모델 구성의 중요성을 보여주며 대규모 사전 학습된 언어 모델이 각광받는 계기가 되었다. 하지만, 거대한 모델의 크기로 인하여 실제 산업에서 쉽게 쓰이기 힘들다는 단점이 명백히 존재함에 따라 최근 매개변수 효율적인 미세 조정 및 Few-Shot 학습 연구가 많은 주목을 받고 있다. 본 논문은 Prompt tuning, Prefix tuning와 프롬프트 기반 미세 조정 (Prompt-based fine-tuning)을 결합한 Few-Shot 학습 연구를 제안한다. 제안한 방법은 미세 조정 ←→ 사전 학습 간의 지식 격차를 줄일 뿐만 아니라 기존의 일반적인 미세 조정 기반 Few-Shot 학습 성능보다 크게 향상됨을 보인다.
Heavy Rainfall event accompanying with Mesoscale Convective Systems(MCSs) inducing flash flooding and Kimpo and Inchon International Airport closing over Seoul metropolitan area was investigated this study. This heavy rainfall event was occurred through the synoptic scale boundary of North Pacific Subtropical high, Typhoon and also can predicted by proper analysis of various forecasting parameters such as abundant moisture, instabilities, and synoptic/mesoscale forcing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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