다변량통계기법은 수리지구화학 자료의 분석 및 해석에 많이 이용되어 왔다. 본 연구에서 대응분석과 주성분분석을 동시에 사용하여 인위적인 활동에 의한 지하수의 특징을 살펴보았다. 본 연구의 목적은 NETPATH 프로그램 속의 WATEQ4F를 이용하여 지하수 화학성분의 분화를 계산하고 이를 다변량통계기법을 이용하여 지구화학적인 정보를 추출하는 것이다. 연구지역은 한반도의 남동쪽에 위치한 울산의 LPG 저장시설이다. 본 연구지역에서는 다른 저장시설에서 관찰되는 초염기성의 조성을 가지는 지하수가 관찰되었다. 이러한 인위적인 영향에 의한 높은 pH를 가지는 지하수로 인해 Al의 분화특징과 탄산염의 침전을 유발할 수 있다. 본 연구에서는 연구지역에 지하수에 영향을 주는 두 인위적인 요소(세정작용와 시멘트영향)에 의해서 수리지구화학적인 특징과 상이 어떻게 변하는 가에 초점을 두었다. 이전 연구결과와 두 통계분석을 통해 제시된 결과를 비교하여 지구화학적인 정보를 이용한 주성분분석과 대응분석인 수리지구화학 연구에서 기초연구로 활용될 수 있음을 알 수 있다.
본 연구에서는 동적 다변량 그래프 데이터의 연속적 분석이 가능한 질의 모델을 설계 및 구현하였다. 먼저, 질의 모델을 판별함수 설정과 시간에 따른 통합 방법 선택의 두 단계로 설계하고, 질의 패널, 그래프 시각화 패널, 속성 패널로 구성된 질의 시스템으로 구현하였다. 또한, 그래프 표현에는 노드-링크 다이어그램과 Force-Directed Graph Drawing 알고리즘을 이용하였으며, 질의 결과로 선택된 대상들에 효과를 적용하여 사용자가 시각적으로 구분할 수 있도록 처리하였다. 마지막으로, 세계 소형 무기 거래량 데이터를 이용하여, 본 연구에서 설계한 동적 다변량 그래프 질의 모델을 검증하였다. 본 연구는 동적 그래프의 연속적 분석이 가능한 새로운 질의 모델을 설계하는 것을 통해, 기존 모델이 동적 그래프를 시점별로 이산적으로만 분석할 수 있는 한계를 개선하였다는데 의의가 있다. 본 연구는 추세 분석이나, 복잡계 네트워크 해석 등 동적 그래프를 사용하는 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 전력변환 시스템의 제어 특성 개선을 위해 전향제어를 갖는 다변수 상태궤환제어를 제시하였다. 이론의 적용대상은 3상 전압형 PWM 컨버터 및 인버터 그리고 3상 전류형 PWM 컨버터 및 인버터 시스템이며, 이들의 등가회로 및 모델링이 유도되고 해석되었다. 다양한 시뮬레이션에 의해 제시된 방법의 타당성을 검증하였다.
건어물 중의 냄새나는 질소화합물을 증류동시 추출법으로 추출하여 GC-MS로 분석하였다. Amine의 equivalent chain length를 구하여 머무름시간으로부터 탄소수와 차수를 예측할 수 있었다. 새우, 멸치, 북어, 대구, 오징어, 문어, 쥐포, 병어포, 홍합, 조갯살 등 우리 나라에서 많이 식용되는 시료를 분석대상으로 하였다. Dimethylamine, trimethylamine, diethylamine 등은 건어물에서 검출되지 않았으나 methylamine, acetamide, thiazole, 2-hydroxy isopropylamine, N-methyl pyrroline, cyclohexylamine 같은 냄새나는 질소화합물들이 GC-MS로 확인되었다. 건어물의 냄새패턴을 식별하기 위하여 GC-MS 피크면적을 자료로 주성분분석을 적용하였다. 주성분분석에 의한 다변량해석은 건어물의 냄새패턴의 유사성과 이질성의 식별에 유익하다는 결론을 얻었다.
최근 기후변화에 의하여 기상현상이 급변하고 있는 추세이며 강우사상의 경향 또한 그러한 변화를 따라가고 있다. 이러한 시점에서 극적인 강우사상에 대하여 대비해야 할 필요성이 대두되고 있으며 빈도해석을 통하여 확률강우량을 제시하는 방법이 연구되고 많은 발전을 거듭하고 있다. 이러한 방법은 모든 설계에 대하여 보편적으로 적용되고 있지만 일변량 빈도해석을 통하여 얻게 되는 확률량(Quantile)은 한 가지 자료계열에 대하여서만 고려할 수 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여서는 다변량 빈도해석을 수행하는 방법이 있으며 이 또한 국내외적으로 활발히 연구되고 있는 분야이다. 본 연구에서는 이변량 빈도해석을 수행하기 위해 3가지의 copula 모형을 선택하였으며 강우량과 강우지속시간을 자료계열로 사용하여 이변량 빈도해석을 수행하였다. 이를 통하여 얻은 확률강우량을 기존의 일변량 빈도해석의 결과와 정량적으로 비교하여 그 결과를 비교 분석하였으며 향후 새로운 빈도해석 방법의 가능성 및 적절성을 판단하고자 하였다.
강우사상은 강우량, 지속기간, 강우강도 등의 특성으로 표현될 수 있으며 이런 인자들을 같이 고려할수록 그 현상을 보다 종합적으로 표현할 수 있다. 하지만 현재 일반적으로 이루어지는 일변량 빈도해석절차에서는 지속기간을 고정시켜놓고 각 지속시간에 따른 결과만을 도출해 낼 수 있기 때문에 지속기간에 대해 제약적이고 입력자료에 존재하지 않는 지속기간에 대한 결과를 얻기가 어렵다. Copula모델은 두 일변량 분포형을 다변량 분포형으로 연결하여 주는 모델이다. 따라서 강우량과 지속기간을 변수로 사용하면 Copula모델을 통한 이변량 강우빈도해석은 보편적으로 이루어지고 있는 일변량 지점빈도해석보다 지속기간에 대해 유연한 결과를 나타낼 수 있다. 즉, 강우와 지속기간이 동시에 변수로 사용되기 때문에 임의의 지속기간이나 강우에 대해서 확률강우량 및 확률지속기간을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 서울지점을 대상으로 1961∼2009년 동안 발생한 강우사상 중 각 년도에서 최대강우량이 발생한 사상을 추출하여 입력자료로 사용하였다. Copula 모형은 Gumbel-Hougaard, Frank, Joe, Clayton, Galambos등 총 5개의 모델을 적용하였고 각 Copula의 매개변수는 준모수방법인 maximum pseudolikelihood estimator를 이용하여 추정하였다.
최근 다변량 확률모형을 이용한 빈도해석이 여러 수문분야에 걸쳐 연구되고 있다. 기존 일변량 빈도해석에 비해 변수활용에 대한 자유도와 물리적 현상을 정확하게 표현할 수 있다는 장점이 있으나, 표본자료의 부족, 매개변수 추정 및 적합도 검정 등의 어려움으로 실제 분야에 사용되기 어려운 점이 있다. 본 연구에서는 copula 모형에 대하여 Cramer-von Mises(CVM) 적합도 검정 시 표본자료의 적정 크기를 결정하기 위하여 Peaks-Over-Threshold(POT) 방법을 이용하였다. 서울지점의 기상청 시강우 자료를 이용하여 빈도해석을 수행하였으며, Gumbel copula 모형에 대하여 매개변수 추정은 maximum pseudolikelihood method(MPL) 방법을 이용하였다. 50년의 기록 자료에 대하여 표본크기를 50개부터 2500개까지 조절하여 CVM 통계값과 p-value를 기준으로 적정 표본크기를 산정하였다.
이 연구는 다변량 통계 기법을 이용한 물리검층 자료로부터의 암석물리학상 결정으로 암상을 예측하는 것이다. 기술 통계 분석으로 물리검층 자료의 특성을 파악하고 주성분 분석에 의한 다변량 검층 자료들의 상관도 분석을 통해 변수들을 변환시켜 새로운 변수인 주성분을 구하고 변수들의 차원을 축소한다. 통계적 방법에 의한 주성분 검층 자료의 구획에 의한 효율적 자료 축소와 계산의 효율성을 높여 양질의 해석결과를 얻을 수 있다. 구획된 주성분 검층 자료로부터 계보적 군집 분석에 의해 암석물리학상을 결정한다. 최적 암석물리학상의 수는 전체 변동과 군집내의 변동사이의 비와 코어자료 등에 의해 비교 결정된다. 이 연구에서 개발된 암석물리학상 결정법을 국내대륙붕 물리검층자료에 적용한 결과 결정된 암석물리학상은 시추 코어 및 시추 암편 분석에 의한 암상 구분화와 잘 일치하였다. 이러한 연구는 저류층 특성인자의 신뢰성 있고 정량적인 평가로 유전 개발 및 생산 계획 시 유용한 도구로 활용될 수 있을 것이다.
지역빈도해석을 통한 확률강우량 산정 결과는 수문학적으로 동질한 지역의 구분 결과에 따라 달라진다. 지역을 구분할 때에는 강우에 영향을 미치는 다양한 변수들이 사용될 수 있다. 변수의 유형과 개수가 지역 구분의 효율성을 좌우하기 때문에 활용 가능한 모든 변수들의 정보를 요약할 수 있는 변수들을 선택하는 것이 지역 구분의 효율성 면에서 유리하다고 할 수 있다. 이런 면에서 지역 구분의 효율성을 증대시킬 목적으로 다변량 분석 기법이 활용될 수 있다. 본 연구에서는 변수들 간의 상관관계를 바탕으로 모든 변수가 표현하는 정보를 대표할 수 있는 더 적은 수의 변수를 선정하는 기법으로 Procrustes analysis를 활용하였다. 이 기법을 활용하여 42개의 강우 관련 변수들을 21개로 줄일 수 있었다. 선정된 변수들을 바탕으로 요인분석을 수행하여 5개의 요인을 추출하였고, 이를 근거로 군집해석 기법인 fuzzy-c means 기법을 활용하여 지역을 구분하였다. 68개 강우 관측 지점을 대상으로 지역을 구분한 결과 6개의 지역으로 구분되었다. 6개의 지역에서 GEV 분포가 적합한 것으로 나타났고, 3변수 대수정규 분포와 generalized logistic 분포가 5개 지역에서 적합한 것으로 나타났다. 기존 연구 결과와의 비교를 위해 generalized logistic 분포를 바탕으로 지점빈도해석, 홍수지수법, 지역형상추정법을 적용하여 확률강우량을 산정하였다.
형질이 고정되지 않은 도입 삼도시호의 유용초형을 선발하고자 다변량 해석법에 의해 개체간의 유전적 거리를 추정하고 이를 ‘기초로 Cluster analysis로 초형군을 분류를 하였던바 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 시호의 지상부 및 지하부 8개 형질을 대상으로 Complete linkage cluster 방법 에 의해 초형을 분류한 결과 6개 군(群)으로 분류할 수 있었다. 최초 분지 착생절위가 낮은 개체는 분지수가 많아 다분지형으로 최초분지 착생절위가 높은 개체는 분지수가 적어 소분지형 초형으로 구분되었다. 2. 초형 II군(群)과 VI군(群)은 다분지형으로 그리고 I군(群), III군(群), IV군(群) 및 V군(群)은 소분지형으로 분류되었다. 3. 시호의 건근중은 분지수와 고도(高度)로 유의(有意)한 정상관(正相關)을 보였으며, 최초분지 착생결위와는 유의힌 부(負)의 상관(相關)을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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