환경오염원의 단기독성 생물검정 시험 결과로부터 중장기적인 생리적 저해영향을 파악하는 것은 검정해야 할 중요한 과제의 하나다. 효율성 때문에 단기독성시험을 위주로 하지만, 재생산에 관련되는 중ㆍ장기적 피해를 예측하는 것은 지난한 일이다. Tabata(1979)는 수산생물에 대한 각종 수질오염물질의 반수치사농도와 장기영향한계농도와의 관계를 개관하여 단기와 장기간에 0.1∼0.001의 적용계수를 제시한바 있다. (중략)
환경오염원의 단기독성 생물검정 시험 결과로부터 중장기적인 생리적 저해영향을 파악하는 것은 검정해야 할 중요한 과제의 하나다. 효율성 때문에 단기독성시험을 위주로 하지만, 생산량에 관련되는 중ㆍ장기적 피해를 예측하는 것은 매우 어려운 문제다. Tabata(1979)는 수산생물에 대한 각종 수질오염물질을 반수치농도와 성장에 미치는 장기영향한계농도와의 관계를 개관하여 단기와 장기간에 0.1∼0.001의 적용계수를 제시하였다. (중략)
환경오염원의 단기독성 생물검정 시험 결과로부터 중장기적인 생리적 저해영향을 파악하는 것은 검정해야 할 중요한 과제의 하나다. 효율성 때문에 단기독성시험을 위주로 하지만, 생산량에 관련되는 중ㆍ장기적 피해를 예측하는 것은 매우 어려운 문제다. Tabata(1997)는 수산생물에 대한 각종 수질오염물질의 반수치사농도와 성장에 미치는 장기영향한계농도와의 관계를 개관하여 단기와 장기간에 0.1∼0.001의 적용계수를 제시하였다. (중략)
초음파진단기는 1950년대부터 사용되기 시작했고 그 동안 꾸준한 기술 발전을 통해 현재 대부분의 병원에서 필수불가결한 영상진단장비로 널리 활용되고 있다. 1970년대 초음파진단기에 어레이 프로브가 사용되기 시작한 이래로 전자적 신호처리를 통한 빔포밍 기술이 초음파진단기에 적용되었고, 꾸준히 개선되어 왔다. 빔포밍 기술은 초음파진단기의 해상도를 결정짓는 중요한 신호처리 기술이다. 이 논문에서는 이 빔포밍 기술의 원리부터 최근 동향까지 간략히 소개하고자 한다. 여기에는 어레이 프로브(array probe)를 사용하는 빔포밍의 원리, 기본적 이론, 실제 구현 등이 포함되고, 또 최근 기술 중 합성구경영상(synthetic aperture imaging: SAI), 적응형 빔포밍(adaptive beamforming), 2차원 어레이 프로브를 사용하는 2차원 빔포밍 기술 등의 주제도 소개한다. 이런 다양한 빔포밍 기술들은 다양한 다른 분야의 기술들과 여러 가지 형태로 발전적으로 융합하면서 시스템의 성능을 지속적으로 향상시켜 갈 것이다.
미래 기후 정보를 이용한 수문 환경의 단기 미래 예측은 안정적 수자원 공급을 위한 필수적 과제이다. 미국 플로리다 주 중서부 템파지역에서는 주요 수자원 중 하나인 지하수의 효과적 활용을 위해 지하수위 인공신경망 모델 (GWANN)을 개발하여 피압 대수층과 비피압 대수층에 대한 주 단위 평균 지하수위를 월별로 예측하고 그 결과를 수자원 공급 의사 결정에 반영하고 있다. 본 논문은 템파지역에 대한 GWANN 모델을 이용한 지하수위 예측 시스템을 소개하고 모델의 기후 입력 자료의 민감도를 분석함으로써 양질의 기후 정보에 대한 현 시스템의 활용성을 검토하였다. 2006년과 2007년에 대한 연구 결과, 관측 자료를 최적 예측 시나리오 (the best forecast)로 가정하여 적용한 결과는 지하수위 관측 지점에 따라 큰 차이를 보였지만 일반적으로 현 시스템 (현 시점의 실시간 주 단위 평균 강우량을 향후 4주간 동일하게 적용함) 에 비해 예측 성능이 개선되는 것으로 나타났다. 더불어 강우 관측 자료의 백분위 (percentile forecast; 20분위, 50분위, 80분위)를 강우 예측 자료로 활용한 경우에도 현 시스템과 비교하여 일부 나은 결과를 보여주었다. 그러나 지하수위 예측 모델을 활용하지 않고 현 시점의 지하 수위가 지속된다고 가정하는 경우 (na$\ddot{i}$ve model) 향후 2주간의 예측 결과가 best forecast 경우에 비해 높은 정확도를 보이는 등, GWANN 모델의 단기 예측에 대한 양질의 강우 예측 정보의 활용성은 낮으며, 향후 3주 이상에 대한 예측 성능에 있어 best forecast결과가 na$\ddot{i}$ve model 결과에 비해 높은 정확도를 보이기 시작하는 것으로 나타났다. 또한 GWANN 모델의 예측 성능은 적용 기간과 지역 및 지하대수층의 특성에 따라 큰 다양성을 가지는 단점을 보여 강우 예측 자료 활용에 앞서 모델 개선의 필요성이 있다고 판단된다. 본 연구는 단기수자원 공급 계획 수립을 위하여 사용되는 지역 모델링 시스템에 대한 기후 예측정보의 활용성 평가를 위한 방법론으로 고려될 수 있을 것으로 기대된다.
풍력 자원의 단기 예측 가능성은 풍력 발전 단지의 경제적 타당성을 평가하는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 풍력 자원의 단기 예측 가능성을 향상시키는 방법의 하나로 베이지안 칼만 필터를 후처리 과정으로 적용하였다. 이때 추정된 모델과 관측 데이터의 상관관계를 평가하기 위하여 일정 시간 동안 베이지안 칼만 훈련 기간이 요구된다. 본 연구는 여러 훈련 기간에 따라 예측 특성을 정량적으로 분석하였다. 태백 지역에서는 3일 단기 베이지안 칼만 훈련으로 기온과 풍속을 예측하는 것이 다른 훈련 기간을 적용할 때보다 우수한 예측 성능을 보였다. 반면 이어도는 6일 이상의 베이지안 칼만 필터의 훈련 기간을 적용한 경우 가장 좋은 예측 성능을 나타낸다. WRF 예측 성능이 떨어지는 사례에서 베이지안 칼만 필터의 예측 성능향상이 뚜렷하게 나타나며, 반대로 WRF 예측이 정확한 지점에서는 필터적용에 따른 성능향상 정도가 약한 경향을 가진다.
스마트그리드에서 정확한 단기 부하 예측을 통한 자원의 이용 계획은 에너지 시스템 운영의 불확실성을 줄이고 운영 효율을 높이는데 있어서 매우 중요하다. 단기 부하 예측에 얕은 신경회로망을 포함한 다수의 머신 러닝 기법이 적용되어왔지만 예측 정확도의 개선이 요구되고 있다. 최근에는 컴퓨터 비전이나 음성인식 분야에서 심층 신경회로망의 뛰어난 연구 결과로 인해 심층 신경회로망을 단기 전력수요 예측에 적용해 예측 정확도를 개선하려는 시도가 주목 받고 있다. 본 논문에서는 일별 전력 부하 첨두치를 예측하기 위한 다층신경회로망 구조의 심층 신경회로망 모델을 제안한다. 제안된 심층 신경회로망은 층별 학습이 선행된 후 전체 모델의 학습이 이루어진다. 한국전력거래소에서 얻은 4년 동안의 일별 전력 수요 데이터를 사용, 하루 및 이틀 앞선 전력수요 첨두치를 예측하는 심층 신경회로망 모델을 구축하고 예측 정확도를 비교, 평가한다.
본 연구는 하천 계획수립 및 활용을 위하여 국내 하천을 대상으로 적합한 유사량 추정공식과 장 단기 하상변동을 정량적으로 제시한다. 산지 및 도시하천을 대상으로 유사특성을 분석하고, 총유사량 과 장 단기 하상변동을 검토하기 위하여 기존의 유사량 추정공식과 HEC-RAS 4.1 모형 및 CCHE2D 모형을 적용하였다. 본 연구의 수행으로 인해 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 수정 Einstein 공식을 적용하여 추정한 총유사량이 해당 하천에 가장 적합한 것으로 판단되었다. 둘째, 대상하천의 중 장기적인 하도관리를 위하여 수위-유량 관계곡선, 부유사량-유량 관계곡선과 총유사량-유량 관계곡선을 제시하였다. 셋째, 단기하상 변동 분석에서는 산지하천이 도시하천보다 하상변동이 크게 발생하였으며, 장기하상 분석에서 도시하천은 현재 안정하상에 도달한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 강우강도식의 매개변수를 보다 효율적으로 산정하기 위해서 유전자알고리즘을 적용한 매개변수 산정법을 제시하였으며, 지속기간의 장, 단기간에 따른 매개변수의 변화를 고려하기 위하여 다목적 유전자알고리즘을 적용하여 매개변수를 추정한 후 기존의 강우강도식에 의한 결과와 비교해 보았다. 매개변수는 지점빈도해석을 통해 산정된 확률강우량을 사용하여 추정하였고, 유전자 알고리즘의 목적함수로는 Nash & Sutcliffe Index, Root Mean Square Error(RMSE), Relative Root Mean Square Error(RRMSE), 결정계수, 평균들을 사용하여 가장 효율적인 형태의 목적함수를 구성하였다. 그 결과 기존의 매개변수 추정 방법들에 비해 유전자알고리즘을 이용한 경우에 더 정확한 강우량값을 산정할 수 있었고, 특히 다목적 유전자 알고리즘을 사용할 경우 장기간과 단기간에 걸쳐서 동시에 정확도를 향상시킬 수 있는 매개변수를 추정할 수 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 가뭄 예측에 대한 오차를 알고리즘과 결합하여 다층 퍼셉트론 (Multi-layer Perceptron, MLP) 네트워크 구조를 인공신경망 모형에 적용하고, 표준강수지수(Standard Precipitation Index, SPI)를 입 력 및 출력 변수로 구성하여 가뭄예측을 시도하였다. 예측모델을 평가하기 위해 기상청 산하의 59개 관측소에 대한 1980년부터 2015년까지의 기상자료를 적용하였으며, 수립된 자료를 활용하여 한반도 전역의 가뭄에 대한 시공간적인 분석을 수행하였다. 단기가뭄 예측성능을 평가하기 위해 2000년에서 2015년까지 16년간의 모의결과를 ROC 분석을 통하여 시공간적 단기가뭄 예측성능을 평가하고 혼동행렬(Conversion Matrix) 구성에 대한 조건적 확률의 다각적 검토를 통해 모델 예측에 대한 정확성(Accuracy), 신뢰성(Precision) 등 다양한 예측성능에 대한 평가를 수행하고 2016년 가뭄전망을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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