적설분포의 정확한 모니터링은 일 기상 예측, 융설 유출 모델링과 동시에 기후와 지구의 연구에 중요한 요소이다. 융설 모형의 중요 매개변수인 적설분포면적은 실제 우리나라에서 적설과 관련한 관측 자료의 부족으로 인해 매개변수 추정이 어렵다. 이러한 문제점 해결을 위해 원격탐사기법을 활용하여 적설분포면적을 추출하였다. 본 연구에서는 1997년부터 2006년까지의 겨울철 NOAA AVHRR 위성영상의 8 sets의 총 108개 영상을 이용하여 적설분포면적을 추출하였고, 기상청의 지상기상관측소의 최심적설심 자료를 이용하여 GIS 자료를 구축함으로써 적설심의 공간적 분포를 추출하였다. 이를 이용하여 국내 주요 7개 댐유역에 대한 융설모형의 주요 매개변수인 적설분포면적, 유역 평균, 최대 적설심과 적설분포면적감소곡선을 구축하였다. 시간의 경과에 따른 적설면적의 감소는 지수함수적 감소곡선으로 표현이 가능하였으며, 곡선의 결정계수($R^2$)는 0.46~0.88의 범위를 보였다. 최대적설면적에서 10일이 경과하면 적설면적은 70-100% 감소하는 것으로 나타났다.
대규모순환패턴과 같은 기후시스템에서의 상태와 변화를 정량화하여 나타낸 기상인자는 수문기상학적 변수와 밀접한 연관이 있는 것으로 알려져 있으며, 이에 따라 비정상성 빈도해석의 수행에 있어서 확률분포모형의 매개변수에 대한 공변량으로 널리 활용되고 있다. 본 연구에서는 비정상성 강우빈도해석 시 매개변수의 공변량으로 우리나라의 극치강우의 장기경향성을 잘 반영할 수 있는 기상인자를 선정하고자 한다. 먼저, 시계열자료를 주기성을 가지는 내재모드함수와 장기경향성을 나타내는 잔여값으로 분해할 수 있는 앙상블 경험적 모드분해법을 이용하여 우리나라 전역에 분포된 61개 지점에서 관측된 연 최대치 강우자료의 평균 및 분산에 대한 잔여값을 추출하였다. 다음으로 11개의 월 단위 기상인자에 대한 계절별 연 평균 시계열과 추출된 평균 및 분산의 잔여값과의 상관계수를 산정하였다. 그 결과, 11개의 기상인자 중 Atlantic Meridional Mode (AMM), Atlantic Multi-decadal Oscillation (AMO), North Atlantic Oscillation (NAO)가 우리나라 연 최대치 강우자료의 평균 및 분산에 대한 장기경향성과 높은 상관성이 있는 것으로 나타났다. 계절적으로는 AMM과 AMO의 경우 이전 년도 가을철 평균이 전 지점 평균 약 0.6, NAO는 이전 년도 여름철 평균이 전 지점 평균 0.3 이상의 유의한 상관계수를 가지는 것으로 나타났다.
본 논문은 생물 조기 경보 시스템을 구현하기 위한 방법을 제안한다. 이 시스템은 모니터링 데몬을 이용해 간헐적으로 데이터 사건을 생성하고, 이 데이터 집합으로부터 특징 매개변수들을 추출한다. 특징 매개변수는 6개의 변수(x/y 축 좌표, 거리, 절대 거리, 각도, 프랙털 차원)를 가지고 유도된다. 특히 프랙털 이론을 사용해 제안 알고리즘은 입력된 특징들이 독성 환경에 있는지 아닌지의 유기물 특성을 정의한다. 추출된 특징 데이터를 학습하기 위한 적절한 알고리즘을 위해 기계학습 분야에서 널리 쓰이는 확장된 학습 알고리즘(UChoo)을 사용한다. 그리고 본 알고리즘은 특징 집합들이 모니터링 데몬에 의해 주기적으로 추가된다는 BEWS의 특징을 극복하기 위해 확장된 데이터 표현 방법을 이용하는 학습 방법을 포함한다. 이 알고리즘에서 결정트리 분류기는 확장된 데이터 표현에서 가중치 매개변수를 사용하는 부류 분포 정보를 정의 한다. 실험 결과들은 제안된 BEWS가 환경적인 독성을 탐지하는데 이용 될 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 비교 쇼핑 에이전트에 필수 요소인 wrapper를 자동으로 생성하는 방법에 대하여 제안한다. 상품 정보들을 추출하기 위하여 사용자로부터 URL, 질의 형식(Get 또는 Post), 입력 매개변수들, 검색된 HTML 페이지에서 출력 위치들(상품명, 모델명, 판매가...)을 추출한다. 또한, 상품명을 이용하여 검색을 실시하고, 검색 결과 문서들을 분석하여 상품가격을 추출하는 규칙을 생성하며, 생성된 규칙을 WIDL로 기술하여 데이터베이스에 저장한다.
본 연구에서는 미계측유역에 대한 준분포형 강우-유출모형을 적용하기 위한 방법으로 두 개의 다변량 통계기법인 주성분분석과 계층적 군집분석을 연계한 매개변수 지역화 기법을 제안하였다. 109개 중권역 유역에 대해 7개 유역특성인자(유역면적, 평균표고, 평균경사, 산림면적비, 포화토양수분량, 포장용수량, 영구위조점)를 추출하였으며 주성분분석을 수행한 결과 제1, 2 성분이 전체자료의 82.11%를 설명하는 것으로 나타났다. 제1성분은 유역위치, 제2성분은 유역규모와 관계가 있는 것으로 분석되었으며 이들 성분점수로부터 군집분석을 이용하여 103개 미계측유역을 6개 계측유역으로 분류한 결과 괴산댐 23개, 안동댐 6개, 임하댐 5개, 합천댐 21개, 용담댐 4개, 섬진강댐 44개의 미계측 유역을 포함하는 것으로 나타났다. 유출모형은 SWAT 모형을 선정하였으며 6개 계측유역에 대한 매개변수를 추정하였다. 매개변수 지역화 결과의 적용성을 평가하기 위해 미계측유역으로 가정한 소양, 충주, 대청댐 상류유역에 대해 지역화된 매개변수를 이용하여 유출해석을 수행한 결과 모형효율성계수가 0.8 이상으로 관측치와 적합도가 매우 높게 나타났다. 이상의 결과로부터 다변량 통계분석을 이용한 유출매개변수 지역화 방법은 미계측유역의 유출모의시활용 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 모듈러 강교량 상부모듈 구성파트의 효율적인 3차원 조립설계를 위하여 BIM(Building Information Modeling)의 핵심기술 요소인 파라메트릭 모델링 방법을 연구하였다. 모듈러 강교량 상부모듈 구성파트의 3차원 조립설계를 위하여 모듈의 조립체계를 상세수준(LoD: Level of Details) 3단계로 정의하였다. 모듈을 구성하는 각 파트들의 3차원 형상구성을 위한 요소들을 추출하여 매개변수, 매개변수에 따라 변하는 종속변수, 매개변수에 따라 변하지 않는 고정 값으로 구분하여 정의하였으며, 조립체계 단계에 따라 파트간의 공간적 조립규칙을 정의하였다. 공간적 위치를 구속하기 위하여 3차원 형상구성 요소간의 위치관계를 정의하였으며, X, Y, Z 축에 대한 자유도를 구속하기 위하여 기하학적 관계를 정의하였다. 또한, 정의한 조립규칙을 적용하여 모듈러 강교량 상부모듈의 3차원 조립설계를 위한 표준템플릿을 구축하였으며, 정의한 매개변수의 변화에 따른 강교량 상부모듈의 형상변화 검토를 통하여 파라메트릭 모델링 방법의 적용성을 검증하였다.
최근 기상 이변에 따라 단시간에 집중되는 돌발홍수에 의해 해마다 막대한 인적, 물적 피해를 입고 있다. 이러한 국지성호우에 의한 산지하천이나 미소하천에서 첨두유출량을 예측하기 위한 도구로서 GIS를 적용하고 있는 추세이다. 하지만 수문학적 접근이 주를 이루고 있으며 GIS를 이용한 지형분석으로의 접근은 매우 미비한 실정이다. 본 연구에서는 돌발홍수를 발생시키는 강우량을 GIS기법과 GcIUH의 모형을 연계하여 산정하였고, 유역별 GcIUH 매개변수를 추출하여 한계유량에 따른 GcIUH 매개변수간의 상관관계를 분석하였다.
수공 구조물 설계를 위한 설계홍수량의 산정은 실측홍수량의 빈도해석을 통해 빈도별 설계 홍수량을 결정하는 것이 가장 바람직하나, 관측 홍수량 자료의 부족으로 인해 대상 유역의 강우량을 강우-유출 모형에 입력하여 설계 홍수량을 구하는 것이 일반적이다. 이러한 목적을 위해 이용되는 강우-유출 모형의 효과적인 적용을 위해서는 적절한 모형 매개변수의 결정이 매우 중요하며, 이를 위해 주로 이용되는 GIS 프로그램의 경우에는 적절한 격자 크기의 결정이 매개 변수 및 홍수량의 산정에 큰 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 분포형 강우-유출 모형인 TOPMODEL을 이용한 분석을 실시하였으며, 격자 크기의 변화에 따른 홍수량의 변화를 실측 홍수량과 비교 분석하였다. 분석 결과 괴산댐 유역 의 경우 격자 크기 $100{\times}100m$일 때 추출된 지형학적 매개변수를 이용해서 모의한 유출량이 실측 유량과 가장 근접한 것으로 분석 되었으며, 격자 크기에 따른 홍수량의 변화를 파악할 수 있었다. 추후 대상 유역을 확대한 연구를 통해 유역특성에 따른 격자 크기 결정 기준이 수립된 다면 분포형 강우-유출 모형의 신뢰성 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
수자원분야에서 강우-유출의 해석은 홍수의 분석 및 수자원 이용의 측면에서 가장 중요한 문제이다. 유역의 물리적 특성이 반영된 정확한 홍수량의 산정을 위해 유역의 지형인자 및 수문모형의 매개변수 추출에 대한 연구가 폭넓게 진행되고 있다. 그러나 아직까지 이러한 방법들에 대한 명확한 기준은 정립되지 못한 상태이다. 본 연구에서는 소유역 분할에 따른 영향분석을 위해 단일유역과 다수유역으로 구분하였고, 대상유역의 소유역분할에 따른 유역면적, 유로연장, 경사 등의 매개변수를 산정하여 도달시간, 저류상수, CN 등을 결정하고, 홍수량 산정결과의 민감도 분석 및 검토를 수행하였다. 또한 유역별 하도에서의 직접도달시간과 최원점에서의 도달시간을 산정하는 경우로 구분하여 유로연장의 조건별 영향을 분석하였다. 분석결과 일정 유역분할 이후에는 유역분할이 유출모의 결과에 큰 영향을 미치지 않음을 알 수 있었고, 소유역 분할에 따른 홍수량 증가 영향과 유로연장의 조건별 영향이 크지 않음을 판단할 수 있었다.
본 논문은 반복 수축 변환의 프랙탈(fractal) 이론에 근거한 심전도 데이터 압축에 관한 연구이다. 심전도 데이터에 반복 함수계(Iterated Function System : IFS) 모델을 적용하여 신호 자체의 자기 유사성(self-similarity)을 반복 수축 변환으로 표현하고, 그 매개변수만을 저장한다. 재구성시는 변환 매개변수를 반복 적용하여 원래의 신호에 근사되어지는 값을 얻게 된다. 심전도 데이타는 부분적으로 자기 유사성을 갖는다고 보고, 부분 자기-유사 프랙탈 모델(piecewise self-affine fractal model)로 표현될 수 있다. 이 모델은 신호를 특정 구간들로 나누어 각 구간들에 대해 최적 프랙탈 보간(fractal interpolation)을 구하고 그 중 오차가 가장 작은 매개변수만을 추출하여 저장한다. 이 방법을 심전도 데이타에 적용한 결과 특정 압축율에 대해 아주 적은 재생오차 (percent root-mean-square difference : PRD)를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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