본 연구에서는 유역 내 다른 년도 관측 유량 데이터를 이용한 매개변수 최적화를 수행한 후, 최적화된 매개변수에 따라 다르게 추정된 유량 데이터를 이용해 발생하는 수문학적 가뭄 불확실성 분석을 수행하였다. 수문 모형은 장기 강우-유출분석에 주로 사용되는 Soil Water Assessment Tool (SWAT) 모형을 이용하였으며, Symmetric uncertainty을 이용해 불확실성 분석을 수행하였다. 모형 매개변수 최적화는 SWAT-CUP을 이용해 영산강 유역의 과거 1999년부터 2022년까지의관측 유량 데이터로 수행하였다. 최적화된 매개변수에 따라 추정되는 연평균 유량은 최대 5.59%의 차이를 발생시켰으며, 계절 유량은 봄 (6.1%), 여름 (14.6%), 가을 (9.7%), 겨울 (46.1%)의 차이를 발생시켰다. 그 후, 수문학적 가뭄지수인 Streamflow Drought Index (SDI)을 이용해 일 단위가뭄과 월 단위 가뭄 분석을 수행하였다. 매개변수에 따른 일 단위 가뭄 분석은 연평균 가뭄 발생일수가 최대 25.2일까지 차이가 발생하였으며, 월 단위 가뭄 역시 최적화된 매개변수에 가뭄 심도와 발생이 다르게 분석되었다. 그 후, Symmetric uncertainty을 이용한 불확실성 분석은 최적화된 매개변수에 따라 다르게 산정된 가뭄지수의 불확실성을 확인할 수 있었다. 본 연구는 수문학적 가뭄 분석 시, 다양한 관측 유량 데이터를 이용한 매개변수 최적화를 수행한 후, 이를 이용한 유량추정의 필요성을 확인할 수 있었다.
전통적인 매개변수적 목적함수 추정방법은 관측자료의 모든 영역에 걸쳐 선형 또는 지수함수 형태의 가정을 기본으로 매개변수를 추정하는 반면 비매개 변수적 Kernel 가중함수를 이용한 방법은 목적함수의 형태에 대한 가정이 필요 없이 관심 있는 임의의 추정지점에서 이웃하는 자료를 이용하여 목적함수를 국지적으로 근사하는 방법이다. 추계학적 수문학의 전형적인 문제인 "목적함수의 가정"에 의해 발생되는 문제를 줄이려는 노력의 일환으로 비매개변수적 Kernel 가중함수를 이용하는 방법에 연구되었고, 본 지면에서는 Kernel 가중함수를 이용한 비매개변수적 확률밀도함수의 기본이론과 빈도해석, 회귀모형 및 비동질성 천이확률 등의 수문학적 응용에 대하여 살펴보았다.
본 연구에서는 저류함수모형과 Tank 모형, SSARR 모형을 이용하여 금강유역의 미호천 유역, 일본의 Kusaki 댐 유역, 베트남의 Ta Trach 유역에 대하여 홍수모의예측을 수행하고 그 효율성을 분석하였다. 연구에 적용된 강우-유출 모형에 대하여 Pattern Search, Genetic Algorithm 의 최적화 방법과 WSSR과 SSR의 목적함수를 이용한 매개변수 산정을 수행하였다. 최적화 방법을 적용할 때 매개변수 보정의 효율성 증대를 위하여, 보정과정 내에서 매개변수 간 상관성을 분석하고 이를 바탕으로 매개변수를 소군집으로 분류하여 민감도에 따른 순차 보정 방법을 적용하고 이 결과를 비교 분석하였다. 매개변수 소군집을 이용한 보정 방법과 기존에 사용되는 전체 매개변수를 이용한 보정 방법을 적용한 결과, SSR 에 적용하였을 때 첨두 유량과 보정 시간 면에서 유리한 것으로 나타났고, 저류함수 모형과 TANK 모형에 대해서 좀 더 좋은 결과를 나타내는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 혼합대류하는 연직원통휜 열전달에 미치는 복사효과에 Rossel- and 근사해법을 도입한 층류 경계층방정식과 휜 전도방정식을 동시에 해석하여 복사 -전도매개변수(radiation-conduction parameter) M, 대류-전도 매개변수(convectionc- onduction parameter) N$_{c}$, 부력매개변수(buoyancy force parameter) R$_{i}$ 그 리고 횡곡률 매개변수(transverse curvature parameter) .lambda.를 계산 파라미터로 하여 휜 최적설계의 기본이 되는 총열전단률, 무차원 국소등가열전달계수, 무차원 국소열플 럭스 및 휜온도분포를 계산할 수 있는 일반성있는 algorithm을 개발하고 휜 성능에 관 한 결과들을 제공함으로써, 좀 더 완전한 복사 열플럭스를 도입한, 다음 연구를 위한 범용의 기초자료를 얻는데 본 연구의 목적이 있다.
수자원계획수립시 가장 큰 문제점 중의 하나는 관심대상유역의 관측자료가 없는 경우이다. 이와 같은 미계측유역의 경우 통상 단순히 인근관측소 자료를 면적비로 전이시켜 사용하거나, 인근 계측유역에서 유출모형의 매개변수를 추정하여 매개변수를 전이시키는 방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 계측유역에서 추정한 장기유출모형의 매개변수를 미계측유역으로 전이시킬 때 유역별 토양수분보유능을 이용하여 보다 객관적으로 매개변수를 전이하는 방법을 제시하였다. 방법으로는 정교한 토양수분모의가 가능한 PRMS 모형을 이용하여 자료의 정도가 높은 5개 댐지점에서 매개변수를 검${\cdot}$보정한 다음, 소양강댐과 충주댐유역을 미계측유역으로 가정하여 계측유역의 토양수분보유능과 가장 유사한 유역에 매개변수를 전이하여 결과를 분석하였다.
라우드스피커의 선형 매개변수를 규명하는 두가지 방법을 기술하였다. 박스 법과 질량 추가 법을 이용하여 라우드스피커의 선형 매개변수를 규명하는 방법을 개발하였다. 상용 소프트웨어를 사용하여 구한 결과와 비교 검토하여 각 방법의 장단점을 비교하였다. 상용 소프트웨어인 라우드 소프트웨어에서 사용하는 박스 법을 사용하여 규명한 매개변수 결과는 본 논문에서 개발한 두가지 방법과는 큰 차이를 보이고 있으나, 개발한 두가지 방법의 매개 변수의 오차는 최대 4%이내였다. 박스 법을 이용하여 매개변수를 규명할 때에는 박스에 넣는 다공질 재료의 양에 따라 매개변수가 다르게 규명되는 현상도 기술하였다.
확률강우량 산정은 수공구조물의 설계에 있어서 중요한 과정이다. 확률강우량을 산정함에 있어 지난 수십년간 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법, 그리고 L-모멘트법 등의 매개변수적 방법이 발달되어 적용되어 왔다. 매개변수적 빈도해석 방법은 그 적용성이 여러 연구를 통해 검정되었지만 가정한 확률분포와 매개변수 추정방법에 따라 확률강우량이 달라지며 강우지속시간과 기후변화 등에 따른 분포의 변동성을 고려해야 하는 단점이 있다. 매개변수적 빈도해석 방법의 단점을 극복하기 위하여 최근에 핵밀도함수 등을 포함한 다양한 비매개변수적 빈도해석 방법이 제안되고 있다. 본 연구에서는 서울기상관측소의 지난 50년간 지속시간 24시간 강우량을 바탕으로 수자원 분야에서 다양하게 적용된 바가 있는 인공신경망 기법과 대표적인 매개변수적 빈도해석 방법인 L-모멘트법을 이용하여 확률강우량을 산정하고 비교하였다. 그 결과 인공신경망 기법은 전통적인 매개변수방법의 하나인 L-모멘트법 보다 확률강우량 산정에 있어서 높은 정확도를 가지는 것으로 나타났다.
이 글은 영미권 문화연구에서 활발하게 쓰이고 있는 문화매개자(cultural intermediary) 개념을 비판적으로 검토하고 그 확장 가능성을 모색한다. 프랑스 사회학자 피에르 부르디외(Pierre Bourdieu)가 제안한 이 개념은 영미권에서 ‘문화생산과 수용의 중간 과정에 개입하는 모든 기구와 행위자들’을 가리키는 용어로 쓰여 왔다. 우리는 그동안 영미권을 중심으로 이루어진 문화매개자 관련 논의와 부르디외의 논의를 차례로 검토하면서, 이 개념의 문제의식과 이론적 지평을 재구성하고자 하였다. 그 과정에서 문화산물의 의미와 가치를 생산하고 사회 내 다양한 문화들을 중개하는 문화매개자의 기능, 특히 비평가 집단의 중요성을 강조하였다. 또 인터넷의 발달과 더불어 비평 활동이 일반화되고 있는 상황에서 문화매개자 개념을 온라인 영역에까지 적용해보고자 했다. 이러한 맥락에서 온라인 문화매개자와 온라인 문화매개활동이 기존의 다른 문화매개자 집단들과 비교해볼 때 어떠한 특징을 지니는지 이론적으로 기술하였다. 이러한 논의는 현재 한국사회에서 새롭게 부상하고 있는 디지털 문화정경을 문화매개자군의 다원화와 그에 따른 문화권력의 변동이라는 관점에서 이해할 수 있게 해주는 기초 작업으로서 의미를 가진다.
본 연구는 우리나라 전국 기상관측소 중 1973년부터 2009년까지의 시 강수자료가 구축되어 있는 기상관측소 55개 지점에 대하여 비정상성 빈도해석을 수행하였다. 각 지점에 대하여 지속시간 1시간, 24시간에 대한 연 최대 강수량 자료를 구축하여 초기 20년을 기준으로 1년씩 추가한 연 최대 강수량 누적 자료를 생성하고, 생성된 기간별 자료의 평균, 위치매개변수, 축척매개변수를 산정하였으며, 위치매개변수와 축척매개변수는 확률가중모멘트법을 사용하여 산정하였다. 산정된 연 최대 평균 누적 강수량과 연도와의 선형 회귀식을 산정하여 목표연도별(2040, 2070, 2100년) 평균 강수량을 산정하였고, 위치매개변수와 축척매개변수도 평균 누적 강수량과의 선형 회귀식을 산정함으로써, 목표연도에 해당하는 각 매개변수를 산정하였다. 또한 산정된 목표연도별 평균 강수량, 위치매개변수와 축척매개변수를 이용해 확률강수량을 산정하였다. 비정상성 빈도해석을 수행하여 산정된 55개 지점에 대한 목표연도별 확률강수량을 Inverse Distance Weighted(IDW) 보간법을 사용하여 전국의 확률강수량을 공간적으로 표현하였다. 전국단위의 비정상성 빈도해석을 실시한 결과, 전체적으로 각 목표연도별 확률강수량이 증가하는 것으로 나타났으나, 일부 감소하는 지역도 나타났다. 경기도와 강원도 등 중부지역에서 확률강수량의 증가가 큰 것으로 나타났으며, 특히 강원도(강릉, 인재 등) 지역에서 확률강수량의 증가폭이 가장 크게 나타났다. 또한 남해지역에서는 대부분 확률강수량이 감소하는 것으로 나타났고, 그중에서 전라남도 남해안 부근(장흥 등)에 확률강수량의 감소가 가장 크게 나타났으며, 경북지역과 전북지역 부근에서는 증가 또는 감소의 차이가 미비하게 나타났다. 하지만 목표연도 2070년과 2100년에 대하여 산정된 확률강수량으로부터 선형 회귀식을 통해 목표연도별 평균 강수량, 위치매개변수, 축척매개변수를 추정하여 확률강수량을 산정하는 것에 한계가 있음을 보여주었다.
SRPM (Neyman-Scott Rectangular Pulse Model)은 수문학분야에서 널리 쓰이고 있는 강수생성모형이다. NSRPM을 구축하기 위해서는 총 5개의 매개변수를 추정하여야 한다. 일반적으로 사용되는 모멘트를 이용하여 매개변수를 추정할 경우, 사용되는 목적함수의 증가에 따라 추정되는 매개변수의 결과가 평탄해지고 목적함수를 추가하거나 조정하기 위해서는 복잡한 수식을 다시 계산해야 하며 추정된 매개변수가 무작위변수 생성 모형에 따라 상이한 결과를 나타내는 단점이 있다. 본 연구에서는 직접적인 매개변수 추정방법을 제시하여 모멘트를 이용한 매개변수 추정의 단점을 극복하고자 하였다. 직접적인 추정방법을 적용하기 위하여 NSRPM의 강수 생성 개수에 따른 통계치 변화를 모의하여 직접적인 추정을 위한 모형을 구축하였다. 기상청 청주 지상관측소의 관측 강수 자료를 사용하여 모멘트를 이용하여 추정된 매개변수와 직접적인 방법을 이용하여 매개변수를 추정하였다. 총 4 개의 무작위변수 알고리즘을 적용하여 강수를 생성하였고, 관측 강수 시계열을 이용하여 정확도를 비교하였다. 비교 결과 직접적인 추정방법이 모멘트를 이용한 매개변수 추정방법보다 안정적이고 높은 정확도를 보이는 매개변수를 추정하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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