국내 항만의 건설 및 확장 보수를 위한 설계 단계에서의 평면배치 검토시 항내측으로 내습하는 파랑변형특성에 대한 정밀한 평가는 필수적이다. 이에 따라 많은 수학적 모델들이 연안역과 항만에서의 파랑전파와 변형에 대해 개발되어 왔다. 특히 항내정온도의 해석은 항만 사용성 측면에서 매우 중요하며 실제 해상의 파랑상태와 유사한 불규칙파로의 해석이 요구되어 지고 있다. 항내정온도 해석에 있어서 항내파랑장 형성에 크게 영향을 미치는 구조물의 반사율을 효과적으로 적용하는 것은 매우 중요하다. 하지만, 구조물의 반사율은 이론계산이 어렵고, 일반적으로는 모형실험 혹은 현지관측에 의해 추정된다. 따라서, 일반적인 경우 비용 및 시간상의 제약으로 인해 평면 파랑모형으로 정온도 해석시 반사율의 적용은 구조형식별로 연구자들에 의해 개략 제시된 반사율을 적용하고 있다. 특히, 다방향 불규칙파의 적용시에 경계조건으로는 다방향 불규칙파를 효과적으로 제어할 수 있는 부분반사 경계면과 계산영역 밖으로 나가는 파랑에 대해서 인공적인 흡수층 또는 감쇠층(artificial damping layer)을 설정하여 반사를 제어하는 기법을 많이 적용하고 있다. 이때 항만구조물의 부분반사는 파랑제원에 따른 damping layer의 parameter의 조정에 의해 구조물의 구조형식별 반사율을 적절히 재현할 필요성이 있다. 본 연구에서는 불규칙파를 대상으로 damping layer의 parameter(무차원 감쇠계수, 감쇠층의 두께)등의 변화에 따른 반사율의 변화특성을 고찰하고, 향후 부분반사 경계면으로 damping layer가 적용되는 평면 파랑모형의 정온도 해석시 부분반사의 적용에 대한 기초자료를 제공하고자 한다.
해양 전자탐사의 겉보기 비저항은 해수층으로 인해 지표탐사와 그 정의가 달라지게 되며, 이를 적절히 계산할 수 있는 알고리듬의 개발은 해양 전자탐사의 출발점이 될 수 있다. 이를 위해, 1차원 층서 가스 하이드레이트 수치모형과 해수층과 그 하부의 반 무한매질로 이루어진 수치모형에서 계산한 전자기적 반응을 비교분석하였다. 겉보기 비저항을 계산하기 위해서는 실수와 허수 성분보다는 진폭과 위상을 사용하는 것이 더 적합하였으며 해양 전자탐사 반응의 민감도를 정량적으로 분석하여, 근거리 영역에서는 위상이 원거리 영역에서는 진폭 성분이 더 안정적인 결과를 주는 것을 알았다. 또한 위상과 진폭의 선택기준으로써 유도상수의 값을 제안하였다. 이러한 분석을 토대로 격자 탐색법(grid search)을 사용하여 겉보기 비저항을 계산하는 수치알고리듬을 개발하였다. 개발된 알고리듬을 이용하여 1차원 층서 가스 하이드레이트 수치모형의 다양한 변수를 변화시켜가며 겉보기 비저항을 계산해봄으로써 알고리듬의 타당성을 검증하였다. 마지막으로, 계산한 겉보기 비저항 값을 이용한 가스 하이드레이트 부존양상 정보의 도출가능성을 살펴보았다. 동해 울릉분지의 가스 하이드레이트 부존양상을 모사한 2차원 가스 하이드레이트 수치모형에서 계산된 자료의 겉치레 단면도는 가스 하이드레이트 부존양상 정보 추출이 가능함을 보여주었다.
본 논문에서는 두 가지 대표적인 하천수질모형을 금강유역에 대하여 구축하고 이들을 비교분석하였다. 정상상태 모형은 범용으로 사용되는 QUAL2E, 비정상상태 모형으로는 CE-QUAL-RIV1을 선택하여 동일한 반응계수 및 경계조건 하에서 두 모형의 계산결과를 비교하였다. 두가지 수질모형을 이용하여 대청댐 이하 금강본류의 수질모의를 실시하고 각 모형에 대한 수질변동을 파악하기 위하여 적용된 방정식을 서로 비교하였다. 두 모형을 동일한 정상상태로 구성하였을 때 그 결과값과 변동양상은 매우 비슷하였으며 특히 BOD와 DO, 및 $NH_3-N$의 경우 일치도가 상당히 높았다. 그러나 특정수질인자 즉, 용존인과 같은 항목은 상당한 차이를 보였다. 이러한 모의결과를 바탕으로 각 모형의 민감도 분석을 바탕으로 각 수질항목에 지배적으로 작용하는 매개변수를 정리하고 도표화 하였다.
비보존성 오염물질의 종확산에 관한 단계분리 유한차분 모형을 낙동강에 적용하여, 1991년에 발생한 페놀누출 사고에 따른 종확산 모의계산을 수행하였다. Preissmann의 4점 음해법에 근거한 부정류 계산모형으로부터 산정된 계산결과를 종확산 모형의 입력자료로 사용하였다. 종확산계수의 산정을 위한 경험식 및 1차 반응의 감쇠계수에 따른 종확산 계산결과의 민감도를 분석하였다. 하류 지점에서의 첨두농도 발생 시각은 사용된 종확산계수 식에 따라 상당히 달라짐을 알 수 있었다. 또한 농도 분포형은 감쇠계수에 따라 변하지 않는 반면, 농도값은 감쇠계수에 상당히 좌우되는 것으로 나타났다. 최적화 기법을 사용하여 흐름 모형 및 종확산 모형을 보정하였으며, 낙동강에 위치한 주요 취수지점들에 대한 첨두농도 발생시각을 모의하여 제시하였다.
분위수 회귀모형은 설명변수가 반응변수의 조건부 분위수 함수에 어떻게 관계되는지 탐색함으로서 많은 유용한 정보를 제공한다. 그러나 설명변수와 반응변수가 비선형 관계를 갖는다면 선형형태를 가정하는 전통적인 분위수 회귀모형은 적합하지 않다. 또한 고차원 자료 또는 설명변수간 상관관계가 높은 자료에 대해서 변수선택의 방법이 필요하다. 이러한 이유로 본 연구에서는 벌점화 분위수 회귀나무모형을 제안하였다. 한편 제안한 방법의 분할규칙은 과도한 계산시간과 분할변수 선택편향 문제를 극복한 잔차 분석을 기반으로 하였다. 본 연구에서는 모의실험과 실증 예제를 통해 제안한 방법의 우수한 성능과 유용성을 확인하였다.
강우유출모형의 입력 자료로 사용되는 강우 관측 자료의 불확실성이 유량예측에 미치는 영향을 분석하기 위하여 모형변수 검정의 불확실성 연구에서 사용하는 GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation)방법을 입력 자료 부분으로 확장하여 적용 하였다. 독일의 Weida 유역의 강우 관측 자료를 바탕으로 구조적 및 비구조적인 불확실성 부분을 각각 구조적인 오차 수정 과정과 DUE (Data Uncertainty Engine)을 통하여 강우자료를 구성하였다. 이를 유역의 수문학적 작용을 고려하기 위해 선정한 집중형 강우유출모형, PDM (Probability Distribution Model)에 MC (Monte Carlo)와 GLUE 방법을 활용하여 적용하였다. MC검정변수들의 검정 후 반응 표면(Posterior response surface)을 검토하고 GLUE 의 반응검정 모형변수(Behavioural model parameter set)를 선택, 간략한 GLUE 유량곡선들을 계산하였다. 계산된 GLUE 유량곡선들을 모두 합하여 앙상블 유량을 산정하고, 이 유량의 90 분위를 강우량자료 및 모형변수 검정의 불확실성을 고려한 신뢰구간으로 제시하였다. PDM 모형의 결과는 유량곡선의 전구간에서 안정적인 모의 능력을 보여주고 있으나, 첨두유량 부분이 적게 산정되는 문제점을 보이고 있다. 본 연구에서 상대적으로 적은 수의 강우 시나리오 및 반응검정 모형변수의 적용이라는 한계에도 불구하고, GLUE 방법을 강우관측자료의 불확실성 부분으로 확장하여 강우자료 및 변수 검정의 불확실성을 고려한 모의된 유량예측의 신뢰구간의 적용가능성을 보여주고 있다.
HF와 DF 혼합계내에서 일어나는 다음 두 진동-진동 에너지 이동 반응의 속도상수$(k_{vv})$를 n=2~5에 대해 300~800K 온도 범위에서 이론적으로 계산하였다. HF(v=n) + DF(v=0) ${\to}$ HF(v=n-l) + DF(v=l) + ${\Delta}E$(a) DF(v=n) + HF(v=0) ${\to}$ DF(v=n-l) + HF(v=l) + ${\Delta}E$(b) 이용한 충돌모형은 수소결합에너지를 분자간 상호작용의 주축으로 삼는 loosely-held, non-rigid dimer model이었고, 계산법으로는 반고전적 방법을 사용하였다. 계산 결과 반응(a)에 대한 속도상수가 반응(b)에 대한 속도상수 보다 훨씬 HF-DF 혼합계 내에서는 진동에너지가 HF에서 DF로 이동함이, 또한 반응(a)에 대한 속도 상수는 온도가 높아질 수록 감소하고, 진동 양자수가 커질 수록 증가하는 반면에, 반응 (b)에 대한 속도 상수는 온도 의존성과 양자수 의존성에 있어서 대체로 이와 반대의 경향을 보임을 밝혔으며, 이 계산 결과는 주로 에너지 차 ${\Delta}E$의 부호와 크기로써 설명될 수 있음을 보였다.
유수동역학적인 요소와 유사의 부유는 서로 상호작용을 주고받으며 다양한 현상을 만들어낸다. 많은 선행연구를 통해 유사 농도 등의 특성이 난류 구조 등의 변화를 야기하며, 변화한 난류 구조 역시 유사의 부유 등에 2차적인 영향을 준다는 점이 확인되었다. 본 연구에서는 가는 유사에 보다 집중하여 유사 부유와 이에 따른 연직구조 특성의 변화를 살펴본다. 본 연구에서는 1차원 연직 모형을 이용하여 수치실험을 수행한다. 본 연구에 이용된 모형은 가는 유사의 특성인 빠른 입자 반응 시간(Particle Response Time)이 가정되는 모형으로 선행연구를 통해 적용성이 검증된 것으로 판단한다. 주요 분석대상은 유사의 농도와 속도경사 간의 관계 등이며, 분석하는 유사 농도 종류는 일반적인 비점착성 유사의 경우에 관심을 가지는 질량 농도에 집중하여 결정된다. 수치실험 수행을 위해서는 정류 흐름, 진동파 흐름 등이 적용되었고 다양한 경우의 가는 유사를 고려하기 위한 실험조건의 변경이 이루어졌다. 수치실험 결과 진동파의 다양한 위상에서 조금씩 달라지는 연직구조가 확인되었다. 이는 보정되는 Schmidt 수의 값과도 연관관계를 가지는 것으로 나타났다. 특히 가는 유사의 경우에도 입자의 크기에 따라 다른 연직구조의 특성이 모의되었으며 이를 통해 수치실험의 경우에도 입자 크기의 고려 하에 매개변수의 보정이 이루어져야 한다는 점을 알 수 있다. 스토크스 수는 입자 반응 시간과 유체 난류 시간규모(Fluid Turbulence Ttime Scale)의 비율을 의미한다. 본 연구를 통해 스토크스 수가 유사의 확산강도 결정과 큰 상관 관계를 가지는 것을 알 수 있다. 이때 유사의 크기와 보정되는 Schmidt 수의 값은 고정되었다. 수치 계산시에 확산계수의 값이 부유 및 이에 따른 연직구조의 특성을 결정하는 중요한 변수라는 점을 고려할 때, 가는 유사의 부유를 모의할 때에는 세심한 주의가 요구된다는 점을 이해할 수 있다. 선행 연구사례를 통해 볼 때 부유하는 입자의 관성력이 Schmidt 수의 결정과 이에 따른 연직 구조의 계산에 큰 영향을 준다는 점을 알 수 있다. 본 연구에서는 스토크스 수를 관성력을 나타낼 수 있는 지표로서 계산하였지만 보다 정량적이고 효율적인 입자 관성력 지표가 제시될 때 효율적인 연구결과의 제시가 이루어질 수 있을 것으로 기대한다.
설명변수와 반응변수 사이의 통계적 관계를 설명하기 위해 사용되는 회귀모형을 분석하는 방법을 회귀분석이라 한다. 본 논문에서는 독립변수와 종속변수에 대한 퍼지관계를 표현하는 퍼지회귀모형를 추정하기 위하여 이상치에 민감하지 않은 로버스트한 추정량인 Theil방법을 소개한다. Theil방법은 설명변수와 반응변수의 ${\alpha}$-수준집합의 각 성분으로 구성된 집합에서 선택한 임의의 두 쌍 자료로부터 계산된 변화율의 중위수를 두 변수에 대한 변화량의 추정량으로 간주한다. 본 논문에서 제안된 Theil방법이 최소자승법을 이용하여 추정된 퍼지회귀모형보다 더 정확할 수 있음을 예제를 통하여 확인한다.
본 연구에서는 가중주성분분석으로부터 정준대응분석을 유도하는 Legendre와 Legendre (2012)의 알고리즘을 고찰하였다. 그리고, 가중주성분분석에 기반한 Legendre와 Legendre (2012)의 정준대응분석이 가우시안 반응모형에 기초한 Ter Braak (1986)의 정준대응분석과 동일함을 다루었다. 생태학에서 종의 발현 정도를 잘 설명할 수 있는 가우시안 반응곡선에서 도출된 Ter Braak (1986)의 정준대응분석은 종 패킹 모형(species packing model)이라는 기본 가정을 사용한 후 일반화선형모형과 정준상관분석을 결합시키는 방법으로 도출된다. 그런데 Legendre와 Legendre (2012)의 알고리즘은 이러한 가정없이 Benzecri의 대응분석과 상당히 유사한 방법으로 계산되는 특징을 지닌다. 그러므로 가중주성분석에 기초한 정준대응분석을 사용하면, 결과물 활용에 약간의 유연성을 지닐 수 있게 된다. 결론적으로 본 연구에서는 서로 다른 모형에서 출발한 두 방법이 장소점수(site score), 종 점수(species score) 그리고 환경변수와의 상관관계가 서로 동일함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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