자료기반 수문예측 모형은 서로 자기상관이 다른 자료계열에 대해 예측결과만으로 모형의 성능에 대한 상대비교가 어렵다. 그러나 관측치와 예측치간의 평균 오차만을 기준으로 판단하는 기존의 모형 성능평가 기법은 대부분 이러한 자료기반 예측모형의 특성을 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 자료기반 수문 예측모형의 성능을 보다 객관적으로 평가할 수 있는 새로운 모형 성능평가 기법인 상대 상관계수(Relative Correlation Coefficient; RCC) 제시하였다. RCC는 자기상관계수에 대한 관측치와 예측치간의 상관계수의 비로 산정되며, 자기상관정도에 따라 예측성능의 결과가 달라진다. 본 논문에서는 다양한 자기상관을 가지는 선형, 비선형 자료계열에 대해 자료기반 수문모형을 적용하여 기존 모형평가 기법의 한계를 제시하였다. 그리고 기존의 성능평가 기법과 RCC를 비교분석하여 자료기반 수문예측모형의 성능평가에 있어 RCC가 보다 객관적이고 일관성 있는 성능평가가 가능함을 보였다.
본 연구에서는 강우앙상블 멤버를 입력자료로 한 강우기반 유출앙상블 멤버와 관측 강우자료를 입력자료로 한 모형기반 유출앙상블 멤버를 생성하고 각 유출앙상블 멤버의 정확도를 비교·평가하였다. 본 연구에서는 강우앙상블 멤버 생성을 위해 서울 지역을 대상으로 강우장 이동 모의에 필요한 모의 격자망을 구축하였다. 다음으로 최근 10년 동안 발생한 37개 호우사상의 관측자료를 토대로 격자별 특성방향을 결정하고 특성방향의 통계치로부터 유도된 베타분포를 기반으로 강우앙상블 멤버를 생성하였다. 유출앙상블 멤버는 대한민국 서울에 위치한 구로1 빗물펌프장 배수유역을 대상으로 shot noise process 기반 강우-유출모형을 이용하여 생성하였다. 강우-유출모형 매개변수의 난수 생성을 위해서 감마분포를 이용하였다. 2017년과 2018년 발생한 호우사상을 대상으로 강우기반 및 모형기반 유출앙상블을 생성한 결과, 강우의 방향성을 조정하여 생성한 강우기반 유출앙상블의 정확도가 더 높은 것으로 나타났다.
최근에 딥 러닝(Deep learning) 기반의 많은 방법들이 수문학적 모형 및 예측에서 의미있는 결과를 보여주고 있지만 더 많은 연구가 요구되고 있다. 본 연구에서는 수자원의 가장 대표적인 모델링 구조인 강우유출의 관계의 규명에 대한 모형을 Long Short-Term Memory (LSTM) 기반의 변형 된 방법으로 제시하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 반응변수인 유출량에 대한 직접적인 고려가 아니라 그의 1차 도함수 (First derivative)로 정의되는 Delta기반으로 모형을 구축하였다. 또한, Attention 메카니즘 기반의 모형을 사용함으로써 강우유출의 관계의 규명에 있어 정확성을 향상시키고자 하였다. 마지막으로 확률 기반의 예측를 생성하고 이에 대한 불확실성의 고려를 위하여 Denisty 기반의 모형을 포함시켰고 이를 통하여 Epistemic uncertainty와 Aleatory uncertainty에 대한 상대적 정량화를 수행하였다. 본 연구에서 제시되는 모형의 효용성 및 적용성을 평가하기 위하여 미국 전역에 위치하는 총 507개의 유역의 일별 데이터를 기반으로 모형을 평가하였다. 결과적으로 본 연구에서 제시한 모형이 기존의 대표적인 딥 러닝 기반의 모형인 LSTM 모형과 비교하였을 때 높은 정확성뿐만 아니라 불확실성의 표현과 정량화에 대한 유용한 것으로 확인되었다.
기후변화로 인하여 전 세계적으로 이상기후가 진행되고 있다. 우리나라의 경우 홍수와 가뭄 등의 이상 강수가 빈번히 발생하고 있으며, 이로 인한 비점오염물질의 유출과 집적이 발생하고 있다. SWAT (Soil and Water Assessment Tool)과 HSPF (Hydrological Simulation Program)등의 다양한 모델이 비점오염의 유출을 모의하기 위하여 활용되고 있으나, 농장 단위에서 유역 단위까지 다양한 대상지역에 대한 장기 모의와 BMP적용에 따른 효율평가가 어려운 실정이다. Texas A&M Agrilife Research에서 개발한 APEX(Agricultural Policy Environmental eXtender model) 모형의 경우, 농장 단위에서 유역 단위의 대상지역에 대하여 최대 100년까지 일단위 모의가 가능한 특징이 있다. 하지만 APEX 모형은 개발된지 상당한 시간이 지났으며, 데스크탑 기반의 모형이므로 다양한 플랫폼에서의 활용이 어려운 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 1. 기존 데스크탑 기반의 APEX 모형을 웹에서 구동할 수 있도록 웹 기반 시스템을 구축하였으며, 2. 양분유출에 대한 모의 평가가 가능하도록 결과를 시스템화하는 모듈을 추가하였다. 또한, 3. 웹 기반 APEX 모형의 활용도를 위하여 최적관리기법을 적용할 수 있는 모듈을 개발 및 추가하였다. 본 연구의 결과는 향후 농업비점오염원 지역의 양분유출을 확인·예측하고 관리하기 위한 기초자료로 활용될 것으로 기대하며, 최적관리기법을 활용한 저감 정책을 수립하기 위한 평가도구로 활용될 수 있을 것이다. 또한, 기존 데스크탑 기반의 모형을 웹 기반으로 이전하였으므로, APEX 모형 혹은 다른 데스크탑 기반 모형들의 웹 이전을 통한 사용자 편의성 증대를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 아울러 본 연구의 결과는 APEX 모형의 작물 매개변수가 국내 환경에 최적화 되어있지 않으므로 정확한 BMP 저감효과 모의에는 한계가 있으므로, 이에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
연관분석에 의한 연관규칙은 상품 간 연관성을 나타내고 있으며, 교차판매와 상품진열 등의 마케팅 전략에 활용되고 있다. 그러나, 교차판매 효과를 반영하는 더 실질적인 상품가치를 평가한다면, 상품구색과 이윤극대화 등의 기업 의사결정에 더 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 본 연구는 단일상품 간의 연관망과 상품군 간의 연관망 기반에서 상품의 순수가치, 이득가치, 손실가치로 구성되는 유효가치를 바탕으로 상품의 가치를 평가하는 수학적 모형을 제시하고, 두 모형에 대해 각각 예시를 통한 평가과정을 기술하였다. 이 경우, 상품군은 단일상품을 포함하기 때문에 상품군 간 연관망 기반에서의 상품가치 평가모형은 단일상품 기반의 평가모형을 포함하고 있다. 모형의 실질적인 유용성을 보이기 위하여, 국내 한 온라인 쇼핑몰의 과거 1년 간 의류 관련 거래데이터 표본을 이용하여 상품분류군 간의 연관규칙을 발견하고 상품분류별 유효가치를 평가하는 실험을 하였다. 표본은 총 106개 상품분류와 48,044건의 거래 데이터로 이루어져 있다. 먼저, SPSS Clementine 12.0을 이용하여 상품분류군 간 18개의 연관규칙을 발견하였다. 한편, 순수가치와 연관규칙을 바탕으로 이득가치, 손실가치를 계산하고 유효가치를 평가하는 JAVA 어플리케이션을 구현하였다. 유효가치 평가의 실험결과, 순수가치보다 큰 유효가치를 갖는 상품분류가 있는 반면, 순수가치 보다 작은 유효가치를 갖는 상품분류를 확인하였다. 본 연구는 상품 연관망에서 일차적인 관계만을 고려한 유효가치를 평가하였다. 향후, 다단계 연관성의 교차판매 효과를 반영하는 고차적인 평가모형 연구는 보다 효과적인 유효가치 평가를 가능케할 것이다.
대부분의 관측교통량기반 수요추정기법은 소규모 및 중규모 교통망 등의 상대적으로 규모가 작은 교통망에서 기본적으로 가정된 수요를 가지고 얻은 추정O/D를 기본O/D와 비교하여 그 추정의 정확성이 어느 정도인가를 오차분석법 등을 이용하여 비교.분석하는 것이 그 주요한 분석방향이라고 할 수 있었다. 이러한 접근법은 실제 현실에서는 알 수 없는 참O/D나 참관측교통량을 가정하고 제시된 모형을 면밀히 관찰하여 모형의 장단점이 무엇인지를 파악하거나 타모형과의 비교.분석을 용이하게 하고자 할 때 많이 이용된다. 그러나 이러한 가정된 교통망이나 참O/D(true O/D) 등은 모형의 적용가능성을 살필 경우에 이용 가능한 방법이라고 할 수 있지만, 참O/D를 알지 못하는 현실상황(대규모 교통망)에서는 추정O/D의 신뢰성을 평가하기란 매우 힘든 작업이거나 거의 불가능한 일이라 할 수 있다. 이러한 문제점을 보완하고자 본 연구에서는 서울시의 1996년도 교통센서스 자료를 이용하여 가정된 수요가 아닌 실제적이고 현실적인 자료를 가지고 대규모 교통망에서 이용될 수 있는 모형을 살펴보았다. 연구방법은 대규모 교통망에 기존의 단일차종기반모형과 본 연구에서 제시한 다차종(multiclass)기반모형을 적용하여 추정된 O/D에 TLFD(Trip Length Frequency Distribution)개념을 이용하여 추정된 O/D의 신뢰성을 평가하고자 하였다. 또한, $R^2$를 이용하여 모형 적용 전후의 관측교통량과 배분교통량을 비교하여 추정력을 분석하였다. 본 연구에서는 단일차종기반모형보다는 차종간 혼잡효과 및 노선선택비율을 차종별로 감안할 수 있는 다차종기반모형이 대규모교통망에서는 보다 적절한 결과를 나타내는 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 학습자들의 학습능력 향상을 위해 구성주의 능력기반 교수학습 설계 모형을 제안한다. 구성주의 능력기반 교수학습 설계 모형에서는 과거 내용 전달 위주의 교수설계와는 차별화된 방법을 적용한다. 본 모형에서는 먼저, 학습자들이 갖추어야 할 학습능력을 규명한다. 이후 규명된 학습능력을 일정 기간 이후 평가할 평가 방법을 결정한다. 학습능력과 그 능력을 평가할 수 있는 방법을 결정한 이후 실제 수업을 진행한다. 본 모형의 주요 특징은 세 가지이다. 첫째, 단순히 내용 전달 위주의 교수설계 방법이 아닌 학습자들에게 실질적인 학습능력을 형성시켜주는 교수학습설계 전략이다. 둘째, 학습자들이 형성해야 할 학습능력을 기초능력과 핵심능력으로 나누어 단계적으로 제시한다. 셋째, 학습자들의 학습능력을 향상시켜줄 수 있는 방안을 구성주의적 차원에서 제시한다.
강우에 의한 토양 침식 및 토사유츨량은 하천 및 유역환경관리 관점에서 가장 중요한 인자 중 하나로 보고되고 있으며, 다양한 분야에서 이에 대한 연구를 수행 중에 있다. 일반적으로 유역에서 발생한 토양침식 및 물의 이동에 의한 토사유출량을 해석하기 위해 SWAT 등과 같은 많은 모형이 적용되고 있지만, 대부분 농업지역에서 이용하는 수평형태의 수문학적 개념에 따른 overland flow 개념을 이용하고 있다. 하지만, 우리나라는 약 70% 이상이 산림으로 이루어진 지역으로 유역환경 해석에 있어 수평적인 개념과 함께 사면내에서 lateral flow와 같은 지표하 흐름의 이동에 관한 개념 역시 필요하지만, 이의 영향에 대한 관련 연구는 부족하다. 최근 수문학의 발달과 더불어 수평적인 개념을 탈피한 사면수문학 개념이 전 세계적으로 발달하고 있으며, 많은 발전을 이루고 있다. 이를 통해 GIS를 기반으로 물리학기반의 GeoWEPP 모형이 미국을 중심으로 개발되었고, 이에 대한 많은 적용 및 평가가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 전 세계적으로 평가받고 있는 process 기반의 SWAT 모형과 사면수문학 개념을 반영한 물리학기반의 GeoWEPP 모형을 이용하였다. 이 두 모형은 강우, 지형, 토양도, 토지피 복도 등 두 모형의 입력자료 역시 거의 동일하게 구성되어 있으며, 같은 FORTRAN CODE 및 ArcGIS에서 운영될 수 있도록 이루어져 있어 비교 분석하기 원활하다. 모형의 적용은 매년 심각한 조류가 발생하는 대청호 지류인 소옥천 유역내 중하류에 위치한 옥각교에서 관측된 모니터링 자료(토사유출량과 유출량)를 이용하여 모형의 정확성을 평가 후, 사면수문학 개념의 적용성에 대해 논하였다. 각각의 모형의 결과에 대한 정확성 평가는, Nash-Sutcliffee를 이용하여 실시하였다.
본 연구의 목적은 스마트 테크놀로지를 활용한 팀 기반 학습(Smart technology-enhanced Team-Based Learning, S-TBL) 모형 설계를 위한 디자인 원칙과 S-TBL의 개요, 절차 및 활동을 개념화하는 것이다. 이를 위해 기존의 팀 기반 학습(Team-Based Learning, TBL) 모형을 기반으로 모바일 테크놀로지, 협력학습, 문제해결학습과 다양한 평가 모형들을 종합한 학습 모형을 설계하였다. 기존의 TBL 모형을 기반으로 스마트 테크놀로지 학습 환경에서 적용 가능한 학습 모형을 설계함에 있어 1) 학습 자원, 평가 도구, 문제해결상황과 문제해결과정을 통합하는 총체적인 학습 환경을 제공하고, 2) 팀 구성원 간 및 교수자와 학습자 간 협력과 커뮤니케이션을 증대시킬 수 있는 환경 개발에 중점을 두었다. 이러한 S-TBL 모형은 1) 개별 학습과 협력적인 팀 학습을 통합하고, 2) 개념 학습과 문제해결 및 비판적 사고력 신장을 위한 학습을 통합하며, 3) 개별 평가와 그룹 평가를 통합하고, 4) 자기주도적 학습과 강의식 설명 학습을 통합하고, 5) 개인적 성찰과 산출물의 공유를 통합할 수 있도록 설계되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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