실시간 홍수예측모형의 구성에서 장래 강우 양상(지속기간, 강우강도 등)에 대한 가정으로 인하여 홍수예측의 신뢰성을 높이기 어려웠다는 점을 해결하기 위하여 현재까지의 강우, 수위 및 상류지역의 수위를 기반으로 장래 수위를 예측할 수 있는 회귀모형을 구성하였다. 대상유역인 대전광역시의 도심하천 구간에서 각 수위 및 강우관측소들 간의 자료들을 활용하여 최대 2시간 후의 수위변화를 예측할 수 있는 모형을 구성하였다. 각각의 선행시간에 대하여 예측한 결과 실체 실측치를 예측하는 과정에서 표준편차가 최대 5 cm, 평균 표준편차가 1~4 cm에 머무르고 있는 점 및 결정계수의 값이 대부분 0.95 이상을 나타내는 점 등을 살펴보면 전체적으로 예보모형이 안정적으로 운영이 되고 있음을 알 수 있었다. 다만 본 회귀모형의 특성이 유역반응의 정상성을 가정함을 감안한다면 어느 정도 기간까지 정상성을 유지할 수 있는가의 문제는 추후 연구가 더욱 필요할 것으로 보인다.
원형(prototype) 철근콘크리트 구조물의 거동을 축소모형실험을 이용하여 연구하기 위해서는 모든 구성재료의 물리적 성질들이 특정상사(similitude)관계 또는 1:1로 복제된 모형재료를 사용하여야 한다. 원형과 모형의 물리적 특성에 관한 상사성에 대해 사전 연구가 되어져야만 축소모형실험결과 해석에 적용할 수 있다. 본 연구는 철근콘크리트 구조물을 축소모형화하는데 따른 구성재료의 물리적 성질과 기본 거동에 관한 문제점들을 파악하고, 개선된 방법을 찾기 위한 것이다. 모형콘크리트에서 발견되는 큰 인장강도를 최소화하기 위해 배합비를 변화시켜서 원형콘크리트에 가장 가까운 모형콘크리트의 제작기법과 모형철근의 표면형태에 따른 거동의 차이를 단순보를 이용하여 연구하였다.
세 처리, 세 기간을 갖는 3$\times$3 교차실험에서 c($\geq$3)개의 범주를 가진 자료의 분석에 사용될 수 있는 주변확률모형을 제안한다. 이 모형은 Kenward and Jones(1991)의 결합확률 모형의 대조물 (counterpart)로 사용될 수 있고 2항 변수를 갖는 3$\times$3 교차실험에서 처리 효과를 분석하기 위한 Balagtas et al(1995)의 일변량주변로지트모형의 일반화이다. 세 종류의 링크변화를 사용하여 주변확률모형방정식의 구성된다. 링크변환행렬과 모형행렬을 구성하는 방법이 주어지고, 모수의 추정이 논의된다. 제안된 모형을 Kenward and Jones 자료의 분석에 응용한다.
최근의 이상기후 등에 의해 도시유역에서의 강우가 증가하게 되면, 홍수유출량의 증가를 야기하고 이로 인하여 하천이 월류하거나 제방이 붕괴되고, 배수시스템을 통한 배수가 불량하게 되어 침수피해가 발생하게 된다. 도시지역 홍수피해는 주거지역으로 확장되어 주택을 파손시키고 경우에 따라서는 인명손실을 일으키기도 한다. 특히 도시지역에서는 인구와 각종 시설들이 집중되어 있기 때문에 일단 침수가 발생하게 되면 막대한 피해가 발생한다. 이러한 도시홍수 피해를 줄이기 위해서, 홍수 범람에 대한 예측이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 Link와 Node로 구성된 개개의 요소가 해당지점을 대표하도록 구성되는 비정형 격자기반의 침수해석 모형을 개발하였고, 비정형 격자기반 침수해석모형의 적용성을 검증하기 위해 일방향 경사유역 및 DEM기반 침수해석 모형과 비교하였다. DEM기반 침수해석 모형과의 비교를 위해 SWMM 모형을 이용하여 배수시스템에서 월류되는 유량을 산정하였고, 월류된 유량이 전파되어 가는 과정을 해석하기 위하여 먼저 흐름을 수로형과 위어형 흐름으로 구분하였다. 다음으로 내부의 위상관계를 분석하여 각 Link와 Node에 고유번호를 지정하고 각 Link에 연결된 Node번호들을 지정하여 침수해석을 실시하였다. DEM기반 침수해석 모형과 비정형 격자기반 침수해석 모형을 적용한 침수해석 결과에 대하여 GIS Tool을 이용하여 대상유역에 대한 입력자료를 구축하고, 모의 결과를 도시함으로써 두 침수해석 모형의 비교 및 분석을 실시하였다.
해빈 보존공법중 배수층설지 공법의 타당성 분석을 위하여 파랑모형과 침투류모형을 결합한 복합모형을 구성하여 수치실험을 수행하였다 파랑모형으로는 Shuto(1972)의 해석해를 사용하였고, 침투류모형으로는 포화-비포화흐름의 지배방정식인 Richards식을 사용하였다. 구성된 복합모형의 민감도 분석에 의하면 포화투수계수가 해빈내부의 지하수 흐름장에 가장 민감한 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 또한 보다 많은 현지의 실측자료들이 수집 된다면 개발된 모형은 해빈내에 배수층 설치시 필요로 되는 제요소 해석에 효율적으로 이용될 수 있을 것이다
하천에서의 홍수유출 예측은 하천의 치수적인 측면에서도 중요하다. 본 논문에서는 신경회로망 모형을 이용해서 개발된 홍수유출 예측 시스템의 적용성을 검토하였다. 입력층에는 강우자료와 홍수량 자료를 출력층에는 홍수유출량이 예측되도록 구성하였다. 홍수유출 예측 시스템 구성시 예측모형 선정을 위해 신경회로망 모형과 상태공간 모형을 이용하여 홍수시 실시간 하천유출량 예측을 수행하였다. 두 모형의 예측결과 비교시 신경회로망 모형이 실시간 홍수량 예측에 적합한 모형으로 선정되었다. 신경회로망 모형은 Web 상에서 사용이 가능하게 변환하여 홍수유출 예측시스템의 기본모형으로 개발하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권3호
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pp.487-494
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2012
본 논문은 고정효과모형의 모수추정과 관련된 추정가능함수를 다루고 있다. 고정효과모형에서 추정가능한 모수들의 함수를 구하기 위한 방법으로 가우스-조르단 방법을 이용하고 있다. 이 방법으로 구해진 추정가능함수의 일반형을 이용하여 추정가능함수들의 한 기저집합을 구성하는 문제를 다루고 있다. 또한, 추정가능함수들로 구성된 한 기저집합을 모수벡터로 갖는 모형은 완전계수의 열행렬을 모형행렬로 갖는 모형으로 효과모형과 동치인 모형임을 보여주고 있다. 두 모형에서의 사영행렬들은 동일공간으로의 사영을 나타내므로 총변동량은 변함이 없으나 사영행렬에 따른 자유도 1인 고유벡터로의 변동량은 달라질 수 있음을 논의하고 있다.
이 연구는 구성주의의 특성과 그것을 적용한 방법에 관한 문헌을 조사 분석하고, 그 결과가 과학교육의 여러 측면 또는 우리 나라 과학교육이 나아갈 방향에 던져주는 시사점을 모색하고자 수행하였다. 구성주의의 특성은 그 의미와 주장, 이론적 배경과 종류, 그에 관한 비판으로 나누어 기술하였으며, 과학교육의 측면 또는 앞으로 나아갈 방향을 그 목적, 과학 학습이론과 그 모형, 과학 교수-학습 방법, 과학 교육 과정과 평가로 나누어 논의하였다. 과학철학으로서의 구성주의에 따르면, 과학과 그 지식은 사회적 특성을 지니며, 그 성과에는 반드시 가치관이나 집단 이익이 관련되어 있다. 그러므로 과학교육의 궁극적인 목적은 의사결정력의 함양에 두어야 하며, 이런 목적을 달성할 수 있는 교육과정은 학습경험과 주제가 통합된 과제 중심으로 개발하는 것이 바람직하다. 심리학으로서의 구성주의에 따르면, 학습이 이루어지는 과정은 사회적 과정이다. 이런 학습의 전략으로는 협동 학습과 역할놀이가 효과적이며, 그 모형으로는 개념의 분화와 교환에 목적을 둔 순환학습 모형과 그것을 세분화한 5E 모형이 적절하다. 또한 구성주의는 수행평가와 창의력 검사에 이론적 배경을 제시한다. 구성주의에 따른 과학교육 평가의 주안점은 과학지식 및 탐구능력의 상황에 대한 적절성에 있다. 그런 평가는 현재 우리나라 과학교육 현장에서 중요시하는 수행평가와 창의력 검사 방법과 일치한다.
부동산 가격을 추정하기 위한 헤도닉 모형(hedonic model)의 적용에서 가장 중요한 사안은 모형의 정확한 구성과 하부시장의 구획이라 할 수 있다. 모형의 구성에 대해서는 비교적 활발한 개선 노력이 있었으나 하부시장 구획은 상대적으로 큰 관심을 받지 못하였다. 그러나 부동산 가격형성 과정의 공간적 범위 파악이 선행되지 않으면 헤도닉 모형의 적용 결과는 그 정확성이 저하될 수밖에 없다. 본 연구는 헤도닉 모형의 성능 개선에 초점을 두고, 서울시 25개 자치구 중 상대적으로 이질적인 부동산 집단으로 구성된 강남구와 비교적 균일한 부동산 집단으로 이루어진 중랑구를 사례지역으로 하여 하부시장 구획을 시도하였다. 먼저 하부시장 구획을 위한 투입변수로 혼합 GWR(Mixed GWR) 모형에서 산출된 가변 회귀계수(variable coefficients)를 사용하였다. 헤도닉 모형의 회귀계수는 부동산을 구성하는 속성항목(attributes)의 잠재가격(shadow price)으로 해석할 수 있기 때문이다. 다음으로 공간적으로 연접된 하부시장을 구획하기 위해 최소신장트리(minimum spanning tree)에 기반한 SKATER 앨고리듬을 사례지역에 적용하였다. 마지막으로 다수준 모형(multi-level model)을 적용하여 구획된 하부시장 결과의 적정성을 검토하였다. 검토 결과, 중랑구는 하부시장이 존재하지 않음을, 강남구는 간선도로를 중심으로 한 5개의 하부시장으로 구분하는 것이 합리적임을 확인하였다. 간선도로와 같은 도시의 인프라는 하부시장 구획에 있어 지금까지 큰 주목을 받지 못한 변수였으나 본 연구를 통해 그 중요성이 실증적으로 확인되었다.
고 탁도의 원수는 정수장 운영 및 수 생태 환경에 부정적인 영향을 줄 수 있어 관리가 필요한 수질 인자이며, 하천의 탁도 예측을 통해 고 탁도의 원수의 효율적 관리를 수행하기 위해 관련분야에 대한 연구가 지속되고 있다. 본 연구에서는 대표적인 앙상블 머신러닝 알고리즘 중 하나인 LightGBM (light gradient boosting machine)을 이용하여 탁도를 예측하는 다중 분류 모형을 구축하였다. 모형의 구축을 위해 입력자료를 탁도값에 따라 탁도가 낮은 경우부터 높은 경우까지 4개의 class로 구분하였으며, class 1 - 4에 속하는 자료수는 각각 945개, 763개, 95개, 25개로 분류되었다. 구축한 모형의 class 1 - 4에 대한 정밀도 (Precision) 각각 0.85, 0.71, 0.26, 0.30 재현율 (Recall)은 각각 0.82, 0.76, 0.19, 0.60로 데이터 수가 적은 소수 class에서 상대적으로 모형이 성능이 낮은 경향을 보였다. 데이터 불균형을 해소하기 위해 over-sampling알고리즘 중 SMOTE를 적용한 결과 개선된 모형의 class 1 - 4에 대한 정밀도 및 재현율은 각각 0.88, 0.71, 0.26, 0.25 및 0.79, 0.76, 0.38, 0.60으로 데이터 불균형 해소를 통해 모형의 재현율이 크게 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 또한 데이터 구성비율이 모형성능에 미치는 영향에 대한 확인을 위하여 입력자료의 구성비를 다양하게 하고 각각의 자료로 구축된 모형의 결과를 비교하여 입력자료 구성비에 따른 모형성능의 차이를 분석하였으며, 모형 입력자료의 구성비의 적정한 산정을 통해 모형의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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