기압 분포의 공간 구조를 이해하고, 그것의 변동을 살펴보는 것은 풍속의 경향을 파악하는 것은 물론, 장기적인 측면에서는 기후변화를 예측하기 위한 기본 과정이라 할 수 있다. 본 연구에서는 장기간에 걸쳐 공간적으로 연속적인 관찰이 가능한 20CR(20th Century Reanalysis) 원격탐사 재분석 자료의 지오포텐셜(geopotential) 값을 활용하여 동아시아 지역 기압의 공간 분포를 살펴보았다. 그 결과 특정 범위 내에서 계산되는 기압의 편차 값과 해당 범위를 정의하는 수평 거리 사이의 관계(변동도; variogram)가 멱함수를 따르는 것을 확인하였다. 흥미로운 점은 지난 반세기 동안 멱함수의 계수 값이 풍속과 동일한 패턴으로 변화하는 반면, 지수 값 (프랙탈 차원)은 일정하게 유지되고 있다는 사실이다. 또한, 2000년 이후로는 계절 별로 한랭한 기단 (겨울철)과 온난한 기단 (여름철)이 번갈아가며 동아시아 지역으로 세력을 확장하는 경향을 보였으며, 그로인해 전반적인 기압의 편차가 증가하였다.
제3기 결정질 응회암에서 발달하는 미세균열 모집단의 길이분포에 대한 스케일링 성질을 조사하였다. 15개 방향각 및 5개 그룹 (I~V)에 대한 길이범위의 분포도에서 미세균열의 방향성에 따른 평균길이의 체계적인 변화가 나타난다. 분포도는 거의 남-북방향을 경계로 하여 좌우 대칭형태를 취하는 것이 특징이다. 미세균열의 모집단에 대한 길이-누적빈도 도표의 전 영역은 상관곡선의 분포양상에 의하여 3개 구간으로 구분할 수 있다. 특히, 5개 그룹에 대한 각 도표의 선형의 중앙구간은 멱함수 분포를 지시한다. 5개 그룹에 대한 중앙의 선형구간의 빈도비는 46.6%~67.8T의 범위이다. 한편 각 그룹에 대한 선형의 중앙구간의 기울기는 그룹 V($N60{\sim}90^{\circ}E$, -2.02) > 그룹 IV($N20{\sim}60^{\circ}E$, -1.55) > 그룹 I($N60{\sim}90^{\circ}W$, -1.48), 그룹 II($N10{\sim}60^{\circ}W$, -1.48) > 그룹 III($N10^{\circ}W{\sim}N20^{\circ}E$, -1.06)의 순으로 나타난다. 거의 멱함수의 길이분포를 따르는 부집단(5개 그룹)에서는 지수(-1.06~-2.02)의 범위가 넓다. 5개 그룹간의 이러한 지수의 상대적인 차이는 방향성 효과의 중요성을 강조한다. 또한, 곡선의 하부에서의 기울기의 분리는 보다 긴 미세균열의 급격한 발달을 대변하며, 멱함수 지수의 감소로 반영된다. 특히, 이러한 분포양식은 $N10{\sim}20^{\circ}E,\;N10{\sim}20^{\circ}W$ 및 $N60{\sim}70^{\circ}W$의 방향각에 대한 도표에서 볼 수 있다. 이들 3개 방향각은 연구지역 일대에서 발달한 단층의 주방향과 부합한다. 15개 방향각에 대한 길이-누적빈도 도표의 개개 특성을 보여주는 분포도를 작성하였다 상기한 도표들을 3개 그룹(A, B and C)의 범주에 따라 배열함으로서 이들 그룹간 길이-빈도 분포의 차이를 용이하게 도출할 수 있다. 분포도는 미세균열 조들에 대한 개별적인 분리의 중요성을 보여준다. 관계도에서, 보다 짧은 미세균열의 출현빈도는 그룹A > 그룹 B > 그룹 C의 순서를 보인다. 이들 3가지 유형의 분포양상은 미세균열이 성장하는 동안 발생한 과정들에 대한 중요한 정보를 드러낼 수 있다.
원반 및 해일로의 이중역 (two-zone) 모형을 바탕으로하여 나선은하의 화학적 진화 모형을 만들었다. 모형의 검증을 위하여 구체적인 수치계산을 수행하고 그 결과를 태양 부근에서 관측된 중원소 분포 등, 화학적 진화와 관련된 제반 관측 사실과 비교함으로써 은하계의 진화를 추론하였다. 모형의 수치계산 결과에 의하면 나선은하의 화학적 진화는 헤일로외 붕괴 과정과 별탄생율에 크게 의존하며, 원반의 초기질량함수와 별탄생율에 따라 서로 다른 양상을 보인다. 태양 부근 원반의 중원소 분포 등을 성공적으로 설명할 수 있는 진화 모형에서, 별탄생율은 가스의 질량 또는 표면밀도의 멱승에 비례하거나 시간에 따라 단조 감소하는 지수함수로써 표현되며, 초기질량함수는 헤일로에서는 다양한 형태의 함수 모두로써 가능하지만, 원반의 경우에는 시간에 따라 변화하는 질량함수를 채택하여야 한다. 우리 은하의 헤일로의 고속붕괴 모형에서는 시간에 따라 지수함수로 변화하는 별탄생율이 관측과 부하되지만, 반면 저속붕괴의 경우에는 가스 질량의 멱함수로 표현되는 별탄생율이 관측과 부합된다.
본 논문에서는 금융 시계열 변동성 추정을 위한 준-모수(quasi-likelihood) 방법을 다루고 있다. 모형식에서 오차항의 분포를 미지(unknown)로 하여 준-우도 함수를 통한 모수 추정을 하는 경우 이노베이션의 지정을 멱변환을 통해 구성하였다. 고정된 멱변환에 대한 프로파일-정보 행렬을 비교하여 최대값을 제공하는 멱변환을 제안하였다. 이차원 이노베이션으로의 확장을 다루었으며 코로나 펜데믹 기간의 높은 변동성을 보이는 국내 9개 주가 자료 분석을 통해 방법론을 예시하고 있다.
동역학파 기반 순간단위도 (Dynamic wave-based Instantaneous Unit Hydrograph)를 이용하여 유역에서의 강우에 의한 유출을 예측하는 기법을 개발하였으며, 국내 실제 자연 유역에 적용하여 기법의 타당성과 적용성을 검증하였다. 본 연구에서 제시한 '동역학파 기반 순간단위도 방법'은 물리기반 수치모형인 동역학파 강우유출모형과 개념적 순간단위도 방법을 결합하여 사용함으로써 물리적으로 정확하면서도 빠르고 안정적으로 강우-유출을 예측하는 것을 목적으로 한다. 유역의 순간단위도는 유역의 지형, 조도계수와 동역학파 강우유출모형인 tRIBS-OFM을 이용하여 계산된 S-수문곡선을 수치적으로 미분함으로써 유도되며, 유도된 순간단위도는 강우강도에 따라 변화하므로 회선적분을 통한 유출수문곡선 예측 시 강우-유출 관계의 비선형성을 고려할 수 있다. 본 연구에서 유도된 순간단위도의 첨두 값과 첨두 발생시간은 강우강도 값과 각각 양과 음의 상관관계를 가졌으며 강우강도 값과 멱 함수 (power function)의 관계를 가졌다. 이는 Paik and Kumar (2004) 등 기존 연구들에서 밝힌 순간단위도의 특성과 일치하였으며, 본 연구에서는 더 나아가 멱함수의 지수를 산정한 후 임의의 강우강도 값에 대응하는 순간단위도를 멱함수 관계를 이용하여 보간할 수 있는 방법을 제시하였다. 실제 유역에 대한 적용은 강원도 인제군에 위치한 내린천 유역을 대상으로 수행하였다. 유역을 여러 개의 소유역으로 분할하여 강우의 공간적 분포를 고려하였으며, 각 소유역에서의 유출량을 동역학파 기반 순간단위도를 이용해 계산한 뒤 물리기반의 하도추적모형을 이용하여 전체 유역에서의 유출수문곡선을 예측했다. 예측된 유출수문곡선을 관측 유출 자료와 비교해본 결과 NSE (Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient)가 0.6 이상으로 측정되어 적절히 유출을 예측한 것으로 판단되었다.
일반적으로 멱법칙과 대수함수 프로파일은 유속 연직 프로파일 모델로 많이 사용된다. 그러나 해역특성에 따라 모델별 매개변수의 값들이 상이하므로 실제 관측치를 통해 이들 값을 추정할 필요가 있다. 본 연구에서는 울돌목 해역에서 관측한 30분 평균 유속자료를 이용하여 창 낙조 시 멱법칙의 고도분포지수(n) 값과 대수함수 프로파일의 마찰속도($u^*$)와 조도길이($z_0$)를 추정하였다. 또한, 수심평균유속과 매개변수간의 상관관계를 분석하였으며, 관측치와의 오차분석을 수행하였다. 그 결과, power law의 고도분포지수(n)는 창조 시에는 평균 10.75, 낙조 시에는 평균 9.3의 고도분포지수 값을 가지는 것으로 나타났다. 한편, 대수함수 프로파일의 $u^*$는 창 낙조 시, 0.084 m/s와 0.105 m/s로 각각 추정되었으며, $z_0$는 0.004 m, 0.006 m로 각각 추정되었다.
본 연구는 농경유역 중소하천에서 실측된 유량과 총유사량의 분포특성을 분석하고 이들 간의 관계식을 도출하고자 한다. 유량과 유사량 자료 측정에는 프로펠러 유속계, 전자파 표면유속계와 DH-48, D-74 부유사 채취기 및 BL-84, BLH-84 소류사 채취기를 각각 사용하였다. 4개 하천을 대상으로 국가 지방하천 수로구간의 7개 측점을 선정하고, 2012년 8월부터 2014년 9월까지 유량과 부유사 및 소류사를 각각 측정하였다. 측정결과는 수리특성의 분포분석과 유량-총유사량 간의 관계식을 멱함수 형으로 유도하였으며, 이들 관계식은 수공실무에 유용한 도구로 사용할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 침수식생 개수로 흐름의 평균유속 및 다양한 난류량 예측이 가능한 해석적 모형의 비교 분석을 수행하였다. 각 모형의 비교분석에 사용한 수리실험자료는 기존의 다양한 연구자가 제시한 실험결과를 이용하였다. 레이놀즈응력의 경우, 상부영역에서는 선형분포를 가정한 두 모형 모두 수리실험자료와 잘 일치하였다. 그러나 식생영역의 경우 3층모형에서 가정한 지수함수 형태의 레이놀즈응력은 실험자료와 잘 일치하지 않는 것으로 나타났다. 평균유속의 경우, 삼층모형에서 새로이 추가된 내부식생영역은 전체적인 예측결과에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났지만, 전체적인 평균유속 예측결과는 두 모형 모두 비교적 유사하였다. 본 연구를 통하여 분석된 2층모형과 3층모형의 장점만을 취합하여 이층모형의 정확성을 개선하였다. 기존 수리실험자료를 이용하여 식생수로의 레이놀즈응력분포식을 최적화된 멱함수 형태로 제시하였다. 개발된 모형을 기존 수리실험자료에 적용한 결과 특정 조건을 제외하고는 비교적 정확하게 식생흐름의 평균유속분포를 예측하는 것으로 나타났으며, 이는 식생 및 흐름조건에 의해 식생영역의 레이놀즈응력분포형태가 왜곡되어있을 경우인 것으로 분석되었다.
속초 연안에서 관측한 장기간의 파랑자료를 이용하여 다양한 파랑환경 특성을 분석하였다. 파랑환경 분석 결과 발견된 대표적인 특성은 다음과 같다. 파고 및 주기의 평균에 대한 변동계수는 각각 0.11, 0.02 정도로 주기 평균의 변동계수가 매우 낮은 것으로 파악되었다. 또한 변동주기 성분분석결과 1년 주기성분이 우세하였으며, 변동 범위는 0.24 m, 주기는 0.56초로 파악되었다. 계절 변동범위도 연간 변동범위보다 약 2배 정도 크다. 한편 파고 및 주기자료의 확률밀도함수를 추정한 결과, 단주기파의 파고 및 주기는 대수정규분포와 GEV 분포함수와 유사하며, 장 주기파의 경우, 파고는 대수정규분포, 주기는 GEV 분포함수와 유사하지만, KS 검정결과는 모두 기각으로 판정되었다. 파고 및 주기자료는 AR(3) 모형으로 추정된다. 파랑 강도를 분석한 결과는 연속 지속시간의 평균 및 최대지 속시간은 파고의 멱함수(power function) 함수로 감소하였으며, 전체 지속시간은 지수함수 형태로 감소하는 양상을 보였다. 또한 속초연안 환경은 전형적인 파랑 우세환경으로 파악되었다.
이 연구는 대학도서관의 단행본 대출패턴을 대출건수 및 Bonn 이용계수 측면에서 주제별, 신분별, 계열별로 분석하였다. 이 연구에서는 대출건수의 과반 이상을 차지하는 도서를 '집중장서'라 정의하였으며, 전체 대출건수의 50%를 대출도서의 20%인 집중장서가 차지한다는 '대출도서 20/50 법칙'을 제안하였다. 각 주제별 대출건수 중 집중장서가 차지하는 비중을 이용계수를 이용하여 분석하였고, 월별 대출패턴과 대출기간도 분석하였다. 또한 대출횟수와 대출기간을 함께 고려한 '장서활용량'을 정의하고, 집중장서의 대출패턴을 대출횟수와 장서활용량 측면에서 비교분석하였다. 집중장서의 경우 총 대출건수와 총 장서활용량의 약 50%를 차지함을 알 수 있었고 모두 멱함수 분포도를 나타냄을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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