개념적 수문 모형은 탱크의 개수, 탱크 간 관계구조, 그리고 저류량과 유출량 간 선형/비선형 관계 정의 방식 등에 따라 다양한 형태로 개발되어왔으며, 각 모형마다 매개변수 수 및 입력 자료가 상이하다. 모형의 매개변수가 많아지면 결과가 좋게 나타날 수 있으나, 늘어난 매개변수에 대해 물리적 의미를 부여하고 해석하기가 쉽지 않다. 단순한 모형은 보정이 용이하고 그 특성상 실무에서 널리 이용되고 있으나, 물순환 구조가 복잡한 유역에 대해서는 적용성이 떨어질 수 있다. 하지만 매개변수의 수가 많은 모형이 적은 모형에 비해 항상 결과가 좋은 것은 아니다. 복잡한 모형은 부족한 안정성에 의해 보정 기간에서는 결과가 좋았으나, 검정 기간 대해 결과가 안 좋을 수도 있으며 이에 대한 평가가 필요하다. 본 연구에서는 국내에서 주로 이용되는 개념적 모형을 대상으로 모형의 복잡성과의 정확도의 관계를 비교 평가하고자 한다. 대상 모형으로는 수정 3단 Tank 모형, Im's Tank 모형, Two-Parametric Hyperbolic Model (TPHM), 그리고 Daily Watershed Streamflow Model (DAWAST)을 선정하였고, 대상유역으로는 이동저수지 상류에 위치한 2개 유역을 선정하였다. 모형 간 비교를 위한 정량적 통계적 지표로 $R^2$, Nash-Sutcliffe efficiency (NSE), root mean square error-observations standard deviation ratio (RSR), 그리고 percent bias (PBIAS)를 이용하였다. 본 연구 결과는 개념적 수문 모형에 대한 이해를 증진하고, 장기유출 해석을 위한 수문 모형의 선택 시 모형의 복잡도 및 정확도의 관점에서 도움을 줄 수 있는 기초자료로 이용될 수 있을 것이다.
주문 검토 및 투입(ORR; Order Review/Release) 모형의 활발한 활용을 위해서는 ORR모형의 분석과, 사용 환경에 맞는 분류가 이뤄져야 한다. 본 논문은 ORR의 역할과 관련 패러독스를 소개하고, ORR의 DSS화를 위한 분류체계를 제시한다. "COMPACT(COMplexity-imPACT) 매트릭스"라 명명된 ORR모형 분류체계는 복잡성에 따라 모형을 분류하고 각 복잡성 단계에서 모형의 유효성을 평가한 결과물이다. 이 분류체계는 사용자가 설정한 복잡성 정도에 맞춰 효과적인 모형을 제시한다는 사상을 통해 ORR모형의 DSS화와 활용에 기여할 것이다.
최근 기후변화의 영향으로 시간에 따라 자료 및 통계적 특성이 변하는 비정상성이 다양한 수문자료에서 관측됨에 따라 비정상성 빈도해석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 비정상성 빈도해석에 사용되는 비정상성 확률 모형은 기존의 매개변수를 시간에 따라 변하는 공변량이 포함된 함수의 형태로 나타내기 때문에, 정상성 확률 모형에 비해 매개변수의 개수가 많으며 복잡한 형태를 가지게 된다. 따라서 본 연구에서는 비정상성 고려 시 모형이 복잡해짐에 따라 매개변수 및 확률 수문량의 불확실성이 어떻게 변하는지 알아보고자 하였다. 베이지안 방법은 매개변수 추정 및 확률 수문량의 산정 뿐 아니라 이에 대한 불확실성을 정량화할 수 있는 방법 중 하나이다. 따라서 베이지안 방법에서 매개변수 추정에 주로 쓰이는 Monte Carlo Markov Chain (MCMC) 방법 중 하나인 Metropolis-Hastings 알고리즘을 이용하여 정상성 및 비정상성 GEV모형에 대한 매개변수 및 확률수문량의 사후분포를 산정하였다. 산정된 사후분포의 사후구간을 통해 각 모형의 불확실성을 정량화하였으며, 계산된 불확실성의 비교를 통해 모형의 복잡성이 불확실성에 미치는 영향을 평가하였다.
수리모형실험은 수로 내에서 장시간 파랑을 발생시킬 경우, 수로 내에 반사 파랑의 성분이 누적될 수 있어 상당한 계측 오차를 발생시킬 우려가 있어 수리모형실험 결과의 검증이 필요하다. 일반적으로 수리모형실험 결과의 검증을 위해서는 동일 실험을 무수히 반복하여 불확실성을 제거하거나 다양한 수리실험실에서 수리모형실험을 수행하고 결과를 분석하여 불확실성을 제거할 수 있다. 그러나 이는 엄청난 시간과 노력은 물론 막대한 실험비용이 소요되기 때문에 경제적으로 효용성이 매우 낮아 현실적으로 수행이 어렵다. 이에 비해 수치모형실험은 상대적으로 저렴한 비용으로 수행할 수 있으며, 다수의 실험을 수행하지 않아도 불확실성을 제거할 수 있어 수리모형실험의 검증에 효율적이다. 일반적으로 난류 거동을 동반하는 복잡한 구조물 주변의 흐름 해석에는 3차원 CFD 모형이 필요하다. 특히, 병렬연산이 가능한 CFD 모형을 활용하면 수리모형실험에서도 재현이 쉽지 않은 다양한 조건에 따른 복잡한 흐름을 해석할 수 있어 효용성이 점점 증가하고 있다. 그러나 복잡한 구조물이 존재하게 되면 구조물에 재현에 막대한 격자구조가 필요하여 현실적으로 적용이 쉽지 않다. 이에 대한 대안으로 복잡한 구조물을 비교적 큰 격자에서 재현할 수 있는 가상경계법을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 가상경계법은 Navier-Stokes 방정식에서 유체 내에 존재하는 고체를 모멘텀 이론으로 대체하여 고려하는 기법으로 수치모델링 수행 시 매질을 유체만으로 구성할 수 있어 안정적으로 적용할 수 있는 것으로 알려져 있다. 본 과업에서는 다양한 분야에서 널리 활용되고 있는 3차원 CFD 모형인 OpenFOAM®기반으로 파랑해석에 필요한 경계조건을 계산할 수 있는 olaFlow를 활용하여 복잡한 구조물을 지나는 파랑해석을 수행하기 위해 가상경계법을 olaFlow에 도입한 수치 알고리즘을 개발하였다. 개발한 수치알고리즘을 활용하여 복잡한 구조를 수치모델에서 재현하였으며, 수치모델에 적용된 수치 알고리즘의 안정성에 대해 고찰하였다.
실제 하천에서는 지형적 이산화에 따른 복잡성으로 인해 마름/젖음 현상이 발생하며 그로 인해 작은 수심에서 수치해석의 안정성에 영향을 주어 해석을 불가능하게 한다. 자연수로는 저수시 및 평수시에 물을 소통시키는 주수로부와 홍수시 수위 상승에 따라 주수로부에서부터 범람하게 되는 홍수터로 구성된다. 홍수터는 홍수류의 일시적인 저장이나 하류로 흐름을 전달하는 복합수로의 부분으로 사용된다. 자연수로에서 이와같은 흐름구조는 불규칙한 단면형상, 조도계수 등에 의해서 더욱 복잡하게 나타난다. 본 연구에서는 복잡한 지형과 자연 하천구조에 대한 동역학적인 흐름특성을 해석하고 오염물질의 이송-확산 해석 및 토사이송 해석과 연계하기 위해서 개발된 RAM-2 모형에 동수역학적 해석을 실시하였다. RAM-2 모형에는 대상하도에 대한 마름/젖음의 처리를 위해 흐름의 시간별 수위상승 및 하강 속도를 고려한 Deforming Grid 기법을 적용하였으며, 이에 대한 적용성을 검토하기 위해 마름/젖음 조건을 가지는 실험수로와 홍수터를 가진 사다리꼴 단면 그리고 실제 하도에 대해 적용하여 그 결과를 살펴보았다.
연속적인 유량자료의 생산을 위해 일반적으로 단일 곡선 형태의 수위-유량관계가 사용되고 있다. 그러나 홍수수문곡선 상승부와 하강부의 기울기, 조도계수, 하상경사 등 흐름에 영향을 미치는 여러 인자에 의해 수위-유량곡선은 단일 형태가 아니라 복잡한 루프형태로 나타나게 된다. 지금까지 이론적으로는 이와 같은 수위-유량관계의 특성이 알려져 있긴 하였지만 복잡한 특성을 규명하는 것이 곤란하여 구체적으로 분석되지 못한 것이 현실이다. 이와 같은 특성의 분석을 위해서는 하천형상과 더불어 하천 흐름의 동역학적인 분석이 필요하다. 본 연구에서는 댐 직하류 지점의 수위와 유량의 분석을 통하여 실제 발생하고 있는 수위-유량관계의 복잡성을 확인하였고, 수치모형에 의해 복잡한 수위-유량관계를 재현하였다. 분석 결과 모든 지점에서 수위-유량관계가 매우 복잡한 형태로 나타나 일반적으로 사용되는 단일곡선과는 많은 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 수치모형에 의해 이와 같은 복잡한 수위-유량관계가 잘 재현될 수 있음을 증명하였다. 이와 같은 결과는 기존에 사용되고 있는 단일 곡선형 수위 -유량관계가 많은 오차를 포함하고 있음을 나타내며, 적절한 수치모형에 의해 이와 같은 한계를 극복할 수 있는 것을 나타낸다고 할 수 있다.
현대 물류시스템은 점점 더 다각화되고 복잡한 형태로 변화하고 있다. 그 결과 시스템의 거시적인 행태 분석과 예측은 더욱 더 어려워지고 있다. 전통적 분석 방법은 하향식 분석 방법으로 복잡성이 높은 물류시스템에 대한 적용에 있어 한계를 갖는다. 행위자 기반 모형은 상향식 분석 방법으로 시스템 모형화에 있어 새로운 사고방식의 틀을 제공한다. 행위자 기반 모형은 전체시스템의 하위시스템, 즉 행위자의 상호작용에 초점을 맞춘다. 전체시스템의 거시적인 행태는 행위자의 미시적인 상호작용을 결집시킴으로서 발현된다. 행위자 기반 모형은 행위자 기능의 정의에 따라, 분석의 영역을 자유롭게 조정할 수 있고, 각 행위자의 상호작용 모형화와 이를 통해 얻어진 전체시스템의 거시적인 행태와의 인과관계 분석도 가능하다. 물류시스템의 복잡성은 시스템 내 존재하는 다수의 참가자들의 복잡한 상호작용과 시스템의 목적과 독립적인 의사결정 등에 기인한다. 행위자 기반 모형은 행위자를 자신의 목적 달성을 위하여 외부, 다른 행위자 간 상호작용을 통해 습득한 단순명료한 규칙에 기반하여 행동한다고 가정한다. 행위자 기반 모형의 이점은 모형화 과정을 보다 단순하게 만들고 이를 통하여 각 하위시스템의 특성만으로는 설명할 수 없는 현상, 즉 창발성을 파악할 수 있다는 점이다. 따라서 행위자 기반 모형은 물류시스템과 같은 복잡하고 동적인 시스템의 분석에 매우 유용한 기법으로 이에 대한 많은 연구와 적용이 이루어져야 한다.
한국해안해양공학회 1997년도 정기학술강연회 발표논문 초록집 Annual Meeting of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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pp.106-109
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1997
연안해역은 수심과 해안선의 변화가 심한 지형적으로 복잡한 형상을 하고 있다. 따라서, 연안해역의 해수유동은 위치 및 수심에 따라 지역적으로 복잡하게 변화하는 구조를 갖고 있다. 이러한 복잡한 현상을 모의하기 위하여 격자구성이 비교적 자유로운 유한요소모형이 효율적인 것으로 알려져 있으며, 지형이 복잡한 만, 하구 등에서의 해수유동의 해석에 유한요소모형이 널리 사용되어 왔다. (중략)
오랜 기간과 막대한 비용에도 성공 확률이 낮은 제약·바이오 산업의 생산성 위기를 해결하기 위한 전략으로 전 세계적으로 인공지능과 빅데이터를 활용하려는 사례가 증가하고 있고 가시적인 성과가 나오고 있지만 국내에서는 신약연구에 인공지능 플랫폼 도입에는 관망하는 상황이다. 본 연구는 신약개발을 지원하는 인공지능 플랫폼의 사용과 확산을 촉진하기 위해 도입 및 수용을 견인하는 지각된 가치와 변화에 대한 저항, 수용의도 관계를 검증할 가치기반수용모형과 혁신저항모형 결합 연구모형을 제시하였다. 인공지능 신약개발 플랫폼 사용의도의 연구모형은 지각된 편익으로 유용성, 지식풍부성을, 지각된 희생으로 복잡성, 알고리즘 불투명성을 채택하였고 지각된 가치, 혁신저항의 매개변수로 구성되었다. 실증 결과, 유용성, 지식풍부성, 복잡성, 인공지능 알고리즘의 불투명성이 지각된 가치에 유의미한 영향을 미치고, 유용성, 지식풍부성, 알고리즘의 불투명성, 시험가능성, 인공지능 기술지원환경이 플랫폼 도입에 따른 혁신저항에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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